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UNIVERSIDAD VERACRUZANA INSTITUTO DE CIENCIAS DE LA SALUD MAESTRIA EN PREVENCIÓN INTEGRAL DEL CONSUMO DE DROGAS Metodología de la Investigación II Facilitadoras:

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Presentación del tema: "UNIVERSIDAD VERACRUZANA INSTITUTO DE CIENCIAS DE LA SALUD MAESTRIA EN PREVENCIÓN INTEGRAL DEL CONSUMO DE DROGAS Metodología de la Investigación II Facilitadoras:"— Transcripción de la presentación:

1 UNIVERSIDAD VERACRUZANA INSTITUTO DE CIENCIAS DE LA SALUD MAESTRIA EN PREVENCIÓN INTEGRAL DEL CONSUMO DE DROGAS Metodología de la Investigación II Facilitadoras: Patricia Pavón León Ma. del Carmen Gogeascoechea Trejo XALAPA, VER. Junio 2010

2 VARIABLES

3 ¿QUÉ ES UNA VARIABLE? Es una característica de una persona, objeto o fenómeno que puede adoptar diversos valores. Cualquier característica de la realidad que pueda ser determinada por una observación y que pueda mostrar diferentes valores de una unidad de observación a otra. Ejemplos de variables: Edad, sexo, peso, etc.

4 Clasificación de variables Variables numéricas. Los valores de las variables se expresan mediante números. Ejemplos: Peso (expresado en kilogramos). Ingresos mensuales (expresado en pesos). Edad (expresado en años). Variables categóricas. Los valores se expresan mediante categorías. Ejemplos: Sexo tiene dos valores (hombre-mujer). Color (rojo, azul, verde). Tipo principal de alimento (maíz, arroz, frijol).

5 Factores como variables Los factores examinados en el diagrama de análisis del problema, son en realidad variables que tienen valores negativos, que tenemos que enunciar en forma neutral para convertirlos en variables. Ejemplo: Falta de supervisión - Frecuencia de visitas de supervisión. Escasos conocimientos de las causas y consecuencias del uso de drogas – Conocimiento de las causas y consecuencias del uso de drogas. Falta de apego al tratamiento - Apego al tratamiento.

6 Operabilidad de las variables Para determinar los valores de muchas de las variables resulta a veces imposible encontrar categorías que tengan sentido, a no ser que las variables se hagan operables con uno o más indicadores. Hacer que las variables sean operables equivale a hacerlas mensurables o medibles. Ejemplo: Determinar el nivel de conocimiento en adicciones. Esta variable no puede medirse como tal. Debemos preparar una serie de preguntas para evaluar los conocimientos de determinada persona. La respuesta a estas preguntas constituye un indicador del conocimiento que esta persona tiene. Si se formularan diez preguntas, podría decidir acerca de sus conocimientos mediante las siguientes categorías: 0 a 3 respuestas correctas, escasos, 4 a 6 respuestas correctas, razonables, y 7 a 10 respuestas correctas, buenos.

7 Definición de variables y de indicadores de variables Para asegurarse de que todos comprenden exactamente lo que se ha medido y estén seguros de que las mediciones se han realizado sistemáticamente, es necesario definir claramente las variables y los indicadores de las variables. Algunas variables puede ser que sea imposible definir inmediatamente. Se recomienda a los investigadores examinen la bibliografía en busca de definiciones que hayan sido utilizadas por otros investigadores, a fin de normalizar sus definiciones y facilitar más adelante la comparación de sus conclusiones con otros estudios.

8 Definición de variables y de indicadores de variables En algunos casos puede ser necesario consultar la opinión de expertos para definir la variable o el indicador. En algunos estudios el investigador no está interesado en medir variables, sino mas bien en identificar variables o grupos de variables que puedan ayudarle a explicar el problema o las razones del éxito.

9 Escala de medición Escala de medición de variables numéricas: Escala continua: ésta consiste en un continuo de mediciones. Ejemplo: peso en kilogramos, gramos. ingresos expresado en pesos. Escala ordinal: las variables numéricas también pueden clasificarse por categorías. Ejemplo: Ingresos elevados ($ y más por mes) Ingresos medios ($ a $300.00) Ingresos reducidos (menos de $ por mes)

10 Escala de medición Escala de medición de variables categóricas: No pueden incluirse en escalas, puesto que no hay ningún orden de rango en las categorías, estos se denominan datos nominales. Algunas variables categóricas pueden indicarse en una escala ordinal. Ejemplo: Discapacidad: ninguna discapacidad, discapacidad parcial, discapacidad grave o total. Acuerdo con una afirmación: acuerdo completo, acuerdo parcial, desacuerdo completo.

11 Variables dependientes y variables independientes Cuando se desea obtener una explicación causal, es importante distinguir entre variables dependientes y variables independientes. Variable dependiente. Es la variable utilizada para describir o medir el problema estudiado. Variable independiente Son las variables que se utilizan para describir o medir los factores que se supone son la causa, o que por lo menos influyen en el problema.

12 Variables dependientes y variables independientes EJEMPLO: En un estudio de la relación entre fumar y el cáncer de pulmón, Variable dependiente: Tener cáncer de pulmón (con los valores si, no). Variable independiente: Fumar (varía entre no fumar a fumar más de 3 cajetillas al día). Si un investigador busca la causa de que la gente fume, Variable dependiente: Fumar. Variable independiente: Presión que ejercen sus amistades para fumar.

13 Variables dependientes y variables independientes Si se busca determinar si los resultados de tratamiento en las comunidades terapéuticas han tenido el efecto esperado según los objetivos que originalmente se plantearon, Variable dependiente: Resultado del tratamiento. Variables independientes: apego al tratamiento, edad, tiempo de estancia, frecuencia de consumo, etc. Si se busca conocer como impactan los programas preventivos sobre las adicciones en adolescentes, Variable dependiente: Impacto de los programas preventivos. Variables independientes: Información de drogas.

14 Variable desconcertante Aunque en el lenguaje de todos los días hablamos de causas posibles de los problemas, en el lenguaje científico preferimos hablar de asociaciones entre variables. Variable desconcertante. Es una variable que está asociada al problema y a una causa posible del problema. Puede intensificar o debilitar la relación aparente entre el problema y una posible causa.

15 Variable desconcertante EJEMPLO: Se muestra que hay una relación entre la escasa educación de la madre y la desnutrición de un niño de menos de 5 años. Sin embargo los ingresos de la familia pueden estar relacionados con la educación de la madre así como con la mala nutrición. Los ingresos de la familia constituyen una posible variable desconcertante. Para dar un cuadro realista de la relación entre la educación de la madre y la mala nutrición, deberían también considerarse y medirse los ingresos de la familia. Educación de la madre (variable independiente) Desnutrición (variable dependiente) Ingresos de la familia (variable desconcertante)

16 Variables antecedentes En casi todos los estudios, aparecen variables antecedentes, tales como edad, sexo, nivel de educación, condición socioeconómica, estado civil y religión. Las variables antecedentes frecuentemente están relacionadas con las variables independientes, de forma que influyen indirectamente en el problema (por consiguiente se denominan variables antecedentes). Si las variables antecedentes fueran importantes en el estudio, deberían ser objeto de medición. Sin embargo se debe procurar que el número de variables antecedentes medidas sea el mínimo. Las variables antecedentes son notoriamente desconcertantes.

17 Tomando como punto de partida el diagrama de análisis, se debe identificar para cada estudio en particular: Cuáles son las variables para cada objetivo concreto y cuáles son independientes, dependientes, desconcertantes y antecedentes; Cuáles de las variables pueden medirse tal como son; Cuáles de las variables es necesario hacer operables seleccionando indicadores para medidas y qué definiciones serían necesarias para las variables y para los indicadores que hayan sido seleccionados; Cuáles de las variables requieren más información para poder se definidas adecuadamente. RECOMENDACIONES

18 Cuando examine sus objetivos pudiera descubrir que necesita algunas nuevas variables que originalmente no se habían incluido en su diagrama de análisis. También puede comprobar que sus objetivos son demasiado vagos y pueden revisarse y aclararse, una vez identificadas sus variables. Debe continuar ajustando el diagrama de análisis, las variables y los objetivos hasta que todos armonicen entre sí.

19 RECOMENDACIONES Si se realizara un estudio meramente descriptivo, no es necesario diferenciar entre variables dependientes e independientes, en esta clase de estudios pueden sencillamente definirse las variables e indicadores. La validez de una variable depende sistemáticamente del marco teórico que fundamenta el problema y del cual se ha desprendido, y de su relación directa con la hipótesis que la respalda (en caso de formular hipótesis).

20 HIPÓTESIS

21 ¿QUÉ SON LAS HIPÓTESIS? Son explicaciones tentativas del fenómeno investigado que se formulan como proposiciones. Es una predicción de la relación que existe entre uno o más factores y el problema objeto de estudio, el cual puede someterse a prueba. No todas las investigaciones plantean hipótesis. El hecho de que formulemos o no hipótesis depende del enfoque del estudio y el alcance inicial del mismo. Las investigaciones cualitativas por lo regular no formulan hipótesis

22 Las hipótesis proponen tentativamente las respuestas a las preguntas de investigación, comúnmente surgen de los objetivos y las preguntas de investigación. Existe una relación muy estrecha entre el planteamiento del problema, la revisión de la literatura y la hipótesis.

23 CARACTERÍSTICAS DE UNA HIPÓTESIS 1. Deben referirse a una situación real. 2. Los términos (variables) de la hipótesis deben ser comprensibles, precisos y lo más concretos posible. 3. La relación entre variables propuesta por una hipótesis debe ser clara y verosímil (lógica). 4. Los términos de la hipótesis y la relación planteada entre ellos deben ser observables y medibles, o sea tener referentes en la realidad. 5. Las hipótesis deben estar relacionadas con técnicas disponibles para probarlas.

24 TIPOS DE HIPÓTESIS 1. Hipótesis de investigación. 2. Hipótesis nula. 3. Hipótesis alternativa. 4. Hipótesis estadística.

25 TIPOS DE HIPÓTESIS 1. Hipótesis de investigación. Son proposiciones tentativas acerca de las posibles relaciones entre dos o más variables y que cumplen con las 5 características mencionadas. Se simboliza como: Hi o H 1, H 2, H 3, etc.

26 a) Hipótesis descriptivas del valor de variables que se van a observar en un contexto b) Hipótesis correlacionales Hipótesis que establecen simplemente relación entre las variables Hipótesis que establecen como es la relación entre las variables c) Hipótesis de la diferencia de grupos Hipótesis que sólo establecen diferencia entre los grupos a comparar Hipótesis que especifican a favor de qué grupo (de los que se comparan) es la diferencia d) Hipótesis causales Bivariadas Multivariadas Hipótesis con varias variables independientes y una dependiente Hipótesis con una variable independiente y varias dependientes Hipótesis con diversas variables tanto dependientes como independientes Hipótesis altamente complejas Bivariadas Multivariadas CLASIFICACIÓN DE HIPÓTESIS DE INVESTIGACIÓN

27 2. Hipótesis nulas. Son el reverso de la hipótesis de investigación. Sirven para refutar o negar lo que afirma la hipótesis de investigación. Proposiciones que niegan o refutan la relación entre variables. Se simboliza: Ho

28 3. Hipótesis alternativas. Son posibilidades alternas ante la hipótesis de investigación y nula, ofrecen otra descripción o explicación distintas de las que proporcionan estos tipos de hipótesis. Se simboliza: Ha

29 EJEMPLO: El candidato A obtendrá en la elección para la presidencia entre 50 y 60% de la votación total. El candidato A no obtendrá en la elección para la presidencia entre 50 y 60% de la votación total. El candidato A obtendrá en la elección para la presidencia más del 60% de la votación total. El candidato A obtendrá en la elección para la presidencia menos del 50% de la votación total. Hi Ho Ha

30 4. Hipótesis estadística. Son exclusivas del enfoque cuantitativo y representan la transformación de la hipótesis de investigación, nulas y alternativas en símbolos estadísticos. Hay tres tipos de hipótesis estadísticas: a)De estimación. b)De correlación. c)De diferencia de grupos.

31 En una investigación puede formularse una o varias hipótesis de distintos tipos. Las hipótesis se contrastan contra la realidad para aceptarse o rechazarse en un contexto determinado. Las hipótesis constituyen las guías de una investigación. La formulación de hipótesis va acompañada de las definiciones conceptuales y operacionales de las variables contenidas dentro de la hipótesis. Hay investigaciones que no pueden formular hipótesis porque el fenómeno a estudiar es desconocido o se carece de información para establecerlas (esto ocurre en los estudios exploratorios y en algunos estudios descriptivos). Hay investigaciones que no tienen como objetivo establecer o no deben establecer hipótesis si el enfoque es cualitativo. ALGUNAS CONSIDERACIONES


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