4.2.-Hipótesis de la investigación (Alejandro Caballero R.)

4.2.-Hipótesis de la investigación (Alejandro Caballero R.)
Contrastación de Sub Hipótesis, es parte de ejecución de la investigación. Para ello se requiere actividades previas: Identificar, nombrar, seleccionar y formular problema, Formular objetivo general y específicos, Plantear hipótesis general y sub hipótesis Identificar, seleccionar y definir variables, Determinar universo y muestra, Seleccionar técnicas, instrumentos y fuentes o informantes para obtención de datos de dominios de variables Aplicar instrumentos para tratar datos y convertirlos en resúmenes, cuadros, gráficos, Analizar información y formular apreciaciones La contrastación de sub hipótesis: comparación de su enunciado, con las apreciaciones resultantes del análisis

Para contrastacion de hipótesis, solo se usan selectivamente, las apreciaciones sobre información que integran datos de dominios de variables de esa sub hipótesis. Los resultados posibles de comparar una sub hipótesis con apreciaciones tomadas como premisas ( considerada como verdadera), son: a) Prueba total de sub hipótesis, lo que afirmaba o negaba esa sub hipótesis se ha confirmado en su totalidad, b) Prueba o disprueba parcial, una parte de lo que afirmaba o negaba, se prueba, o disprueba, pero solo parcialmente, c) Disprueba total de sub hipótesis, lo que se afirmaba o negaba en ella, no corresponden a los resultados en las apreciaciones usadas como premisas.

Contrastacion de Hipótesis Global, a) Solo se probará totalmente, si todas sus sub hipótesis se probaron totalmente, b) Solo se disprobará totalmente, si todas sus sub hipótesis se disprobaron totalmente, c) Bastará que una sub hipótesis se dispruebe aunque sea parcialmente, para que la hipótesis se pruebe solo parcialmente. Planteamiento de Hipótesis requiere Deducción, o pensamiento lógico, donde de la verdad de una premisa, se obtiene y trasmite la verdad a otra proposición que es la conclusión Hipótesis deben ser enunciados proposicionales con poder explicativo o predictivo, científicamente fundados y lógicamente consistentes, que, con propiedad semántica, plantee una alternativa de solución, que puede ser empíricamente contrastable y consecuente, probada o disprobada.

4.2.-Hipótesis de la investigación (Raúl Tafur)
Operacionalización de hipótesis, procedimiento que especifica los aspectos contenidos en la formulación hipotética. Expresa las variables, las desagrega, usando deducción para obtener indicadores, índices, y viabilizar la contrastación o verificación de hipótesis Con esto se pasa de lo abstracto de una hipótesis, a lo concreto de los hechos Indicadores expresan hechos más específicos que las variables. Los índices son desagregados de los indicadores. Ambos son elementos de prueba, que precisan información para esa contrastación. Operacionalización es importante porque identifica aspectos que operan en las relaciones a probar, hace que la formulación hipotética pueda medirse Usualmente se miden los índices, quedando así medidas las variables, las relaciones establecidas y las hipótesis.

4.3.-El Diseño metodológico (R. Sierra Bravo)
Mediante la investigación empírica o primaria se pretende obtener de la misma realidad, conocimientos nuevos, originales, para el acervo científico. El término Diseño, deriva del italiano Disegno: traza, delineación de un edificio, descripción o bosquejo de alguna cosa, en palabras. Es la forma en que se realiza la prueba de toda investigación científica, de la disposición y enlace de sus elementos, y del Plan para obtener y tratar los datos para verificar la investigación Diseño es diferente de Proyecto de Investigación, que engloba el diseño, y que es la especificación organizativa, temporal y económica de los elementos, fases y operaciones del proceso de investigación.

El diseño hace referencia a la prueba y la aplicación del método científico (esencia de investigación) y a la validez (esencia del trabajo científico) Requisitos del Diseño de investigación: 1) Conocimiento profundo de la investigación, del método y factores que pueden afectar su validez, 2) Realismo, para adaptarse entre las exigencias de rigurosidad y recursos disponibles , 3) Imaginación para hallar solución ante factores que pueden afectar validez de investigación, 4) Flexibilidad para adaptar diseño inicial a nuevas exigencias, Fin del diseño: lograr máxima validez posible, correspondencia de resultados del estudio con la realidad. Imagen aproximada de realidad, que nunca será perfecta

Por lo que el conocimiento científico, plantea: 1) Tomar medidas para que resultados sean validos y no adulterados por factores extraños (responder a esto es parte del Diseño), 2) Comprobar grado de exactitud de resultados obtenidos, respecto a la realidad (está fuera del Diseño y corresponde a la evaluación). Conceptos conexos con validez: el error, las variables extrañas, la representatividad, la generalización, la comparación, el control. Error: de razonamiento (de deducción), de percepción (de observación), de apreciación (subjetivismo), de planificación, personal ( influencia en observados), de acción (defectuosa) Variables externas o extrañas que conducen a error Representatividad y generalización: de la muestra Comparación, de los resultados de otras investigaciones, Control, para aislar efecto de variables no sujetas a estudio.

Tipos posibles de Diseño son innumerables. 1) según naturaleza de investigación pueden ser: a) Diseños teóricos o bibliográficos b) Diseños empíricos. 2) Según carácter y numero de variables: pueden ser No experimentales, Pre experimentales, Cuasi experimentales, Experimentales y Factoriales Entre los Diseños no experimentales, al que pertenece la economía, tenemos: seccionales, longitudinales y comparativos

4.3.-El Diseño metodológico (Roberto Hernández)
Diseños No experimentales La investigación no experimental cuantitativa, se realiza sin manipular deliberadamente las variables independientes, para ver su efecto en otras variables, observando fenómenos tal como se dan en su contexto natural, para luego analizarlos. Las variables independientes ocurren, no es posible manipularlas, no se tiene control directo sobre ellas, ni se puede influir en ellas, porque ya ocurrieron, al igual que sus efectos.

Diseños seccionales, tienen una sola observación de un solo grupo en un momento del tiempo, son los más simples. Es lo mas frecuente en ciencias sociales. Técnica de recogida de datos, en base a observación directa, participante o no, encuestas y análisis documental. Solo pueden estudiar rasgos de fenómenos, pero no sus causas y efectos. Encuestas permiten observar muchas variables a la vez de grupos observados. Los Diseños de investigación transeccional o transversal recolectan datos en un solo momento, o tiempo único. Su propósito: describir variables y analizar su incidencia e interrelación en un momento dado (Roberto Hernández)

Según R. Hernández, los Diseños Transeccionales, pueden ser: descriptivos y correlacionales causales. Los Descriptivos, indagan la incidencia de una o mas variables en una población. Los correlacionales – causales, describen relaciones entre dos o más variables en un momento determinado. A veces en términos correlacionales, otras en relación causa efecto Diseño longitudinal, comprenden dos o mas observaciones del mismo grupo, en tiempos diferentes. Frecuentes en investigaciones sociales y en trabajos secundarios que utilizan series de datos estadísticos. Permiten analizar evolución en el tiempo de variables medidas

4.3.-El Diseño metodológico (R. Hernández)
Pueden dividirse en Diseños de: tendencia, de análisis evolutivo de grupos y Panel Los de tendencia (Trend), analizan los cambios en el tiempo de variables o las relaciones de una población Los de evolución de grupos (cohortes) , examinan cambios en el tiempo de grupos específicos vinculados en algo o con una característica. Los Diseños Panel, toda una población o grupo es observado en todos los tiempos. Además de analizar los cambios grupales, pueden analizar los cambios individuales.

Clasificación de Diseños No Experimentales Transeccionales Exploratorios Descriptivos Correlacionales causales Longitudinales De Tendencia (Trend) De análisis evolutivo de grupos (cohorte) Panel Diseños comparativos, son extensión de diseños seccionales y longitudinales, cuando abarcan no solo uno sino varios grupos distintos, para compararlos, en su evolución en el tiempo. (R. Tafur)

Diseño, comprende dos aspectos referidos a: 1) Disposición de elementos que intervienen en prueba de investigación, o traducir hipótesis en fenómenos observables, esto es: a) Especificar a partir de hipótesis, unidades de análisis y variables de observación y sus relaciones, b) Determinar variables extrañas que pueden influir en investigación, c) Prever procedimientos para controlar variables externas e impedir que influyan en resultados También incluye el tipo de estudio, que depende del problema a investigar: exploratorio, descriptivos, explicativos (Raúl Tafur) 2) Plan a seguir en el desarrollo de esta prueba, comprende operaciones como: a) Delimitar espacio, tiempo, población o grupo investigado b) Decidir si se va a investigar población o solo una muestra c) Elegir técnica de observación y recojo de datos, d) Imaginar tablas de datos obtenidos y tipos de análisis a realizar

Unidades de análisis o de investigación, son realidades que se pretende observar, son objeto global de estudio y de ellas se obtienen los datos para contrastar hipótesis con la realidad. En su realización práctica la investigación científica, no tiene lugar mediante examen de seres o cosas en conjunto, sino a través del análisis de las variables. Variables externas, no son objeto de investigación, pero pueden influir en resultados, alterándolos, de ahí la necesidad de su control. Pueden derivar de: a) Defectos de diseño, b) actuación del investigador (percepción, rasgos sociales, mentalidad, doctrina que privilegia,), se controla con preocupación por objetividad, c) derivadas de su presencia en investigación (simpatía o antipatía), d) variables ambientales (iluminación, temperatura) y conexas a variables estudiadas (sexo, edad, estado civil, clase social, religión, política), e) derivadas de sujetos investigados, f) ligadas al tiempo cuando se repiten observaciones

Segundo aspecto del Diseño: Desarrollo de Prueba: Delimitación del espacio y tiempo del fenómeno investigado, definición de población de unidades de observación, del sector de realidad a investigar, Elección de técnicas de observación, según unidades de observación y naturaleza de variables, y construcción de instrumento de observación para recoger datos Población, conjunto de todos los casos que concuerdan con determinadas especificaciones El muestreo: En poblaciones pequeñas se observa a todas las unidades objeto de estudio, que forman el universo. En el resto de casos, por razones de tiempo, costo y complejidad de operaciones de recojo, clasificación y análisis de datos, se observa solo una parte representativa, una muestra, cuyas características debe reproducir en pequeño las de la población o universo. La muestra es parte de población debidamente elegida, a observar, para obtener resultados validos, también para el universo investigado.

Muestra, tiene fundamento matemático estadístico, haciendo inferencia o generalización, fundada matemáticamente, en que resultados obtenidos son validos para el universo, dentro de limites de error y probabilidad, determinados estadísticamente. Presenta como ventajas que puede conducir a un resultado mas preciso que una encuesta total, porque puede prestar mas atención a un caso particular Muestra, sub grupo de la población del que se recolectan los datos y debe ser representativa de dicha población Tipos de muestra Básicamente se categorizan en dos grandes ramas: Probabilísticas y No probabilísticas. La elección del tipo de muestra depende del problema, los objetivos, las hipótesis, del diseño y del alcance de la investigación

Probabilísticas, subgrupo de la población en el que todos los elementos de ésta tienen la misma posibilidad de ser escogidos. Son esenciales en los diseños transeccionales tanto descriptivos, como correlacionales causales. A su vez pueden ser: Muestra aleatoria simple, Probabilística estratificada, probabilística por racimos, No Probabilística o dirigida, sub grupo de población en la que elección de elementos no depende de probabilidad, sino de características de la investigación. Es forma informal y hasta arbitraria Los procedimientos mas usados son: 1) El de sujetos voluntarios, 2) el de selección de expertos, 3) El de selección de sujetos tipo (valores artísticos, ética, religión) 4) El de selección por cuotas (política, mercadotecnia, de opinión)

Muestra Probabilística Simple, todos sus elementos tienen la misma probabilidad de ser seleccionados para la toma de datos, Muestra probabilística estratificada, sub grupo en el que la población se divide en segmentos y se selecciona una muestra para cada segmento. Se utiliza cuando no basta que cada elemento tenga la misma probabilidad de ser elegido, sino que cada estrato debe ser elegido porque se considera relevante para el estudio Muestra probabilística por racimos, sub grupos o conglomerados (clusters),se utiliza cuando hay limitaciones financieras, de tiempo, distancia geográfica. Aquí los racimos son la unidad muestral, dentro de los cuales se hayan las unidades de análisis. Para determinar tamaño de muestra probabilística: n = n/(1 + n’/N), donde n’ = s2/V2; s2 = p(1-p)

La Observación y sus clases, su finalidad es la recogida de datos, mediante diversos métodos. Engloba todos los procedimientos para examinar las fuentes de hechos y datos, así como la clasificación, tabulación, análisis y explicación. Comprende el objeto, la observación y el registro. Según el objeto se puede clasificar en: Observación directa: simple (sensorial) y experimental (estudio de grupos y fenómenos manipulados, causal) Observación documental, Observación mediante: encuesta (no directa) que a su vez pueden ser sobre hechos, de opinión, interpretativas y proyectivas; por cuestionario (por escrito), por entrevista, y por escala de actitudes (respuestas con valor numérico para medir actitud o aspecto investigado).

Recolectar datos implica elaborar un Plan detallado para obtener datos, en el se determinan: Las fuentes de donde se van a obtener datos: 1) primarias, oral o escrita directamente obtenida mediante observación, encuestas, cuestionarios, entrevistas, sondeos, 2) secundarias, información escrita recopilada y trascrita por personas que la han recibido de otras fuentes. Pueden ser textos, revistas, documentos, prensa, otros.(Carlos Méndez Álvarez) Dónde se localizan las fuentes Secundarias: bibliotecas, hemerotecas, planotecas, archivos, A través de que medio se van a recolectar los datos Como los vamos a tabular, ordenar, clasificar

Clasificación y tablas, Clasificación, es la agrupación de los datos recogidos de cada variable. Su objetivo es reflejar, previa diferenciación, la dimensión colectiva de datos y exponer las uniformidades, semejanzas y diferencias de los fenómenos observados, según los objetivos de la investigación. Es una síntesis de los hechos observados, no única, porque los datos son susceptibles de varias clasificaciones. Las tablas son la disposición conjunta y ordenada de las sumas o totales obtenidos en la tabulación de datos, de las categorías o dimensiones de una variable, o de varias relacionadas entre sí.

Análisis, es el estudio en sus distintos elementos y aspectos, a fin de establecer las deducciones según la finalidad de la investigación y las hipótesis a contrastar. Es una operación compleja, distinguiendo el análisis y la interpretación. El análisis busca explicitar las propiedades y rasgos de las variables, derivadas de las tablas, condensadas en la clasificación. En el análisis deberá tener en cuenta el tipo de datos: Primarios, requiere procesamiento previo y luego análisis estadístico. Los Secundarios, obtenidos mediante fichas de trabajo, el análisis documental.(Maurice Eyssautier) El análisis estadístico puede ser univariable, bivariable, multivariable La interpretación, trata de determinar la significación y alcance científico de dichas propiedades y rasgos.

Los pasos mas importantes para el análisis estadístico de datos son: Decidir el programa de análisis de datos, Explorar los datos obtenidos en recolección, Evaluar la confiabilidad y validez del instrumento de medición, Analizar e interpretar mediante pruebas estadísticas las hipótesis, Realizar análisis adicionales, Ordenar resultados para su presentación, Principales análisis estadísticos: Descriptivos ( frecuencias, medidas de tendencia central, de variabilidad, graficas, puntuaciones) Inferencial (Estimación e parámetros, Prueba de hipótesis, Distribución muestral) Para el análisis econométrico, se seguirá sus pasos metodológicos: especificación del modelo (variables, parámetros, signos, valor, especificación matemática, estimación del modelo, evaluación del modelo: criterio económico, estadístico y econométrico

4.3.-El Diseño metodológico
Elementos que comprende el Diseño metodológico Ámbito espacial y temporal, Tipo de investigación (exploratoria, descriptiva, correlacional, causal) Clase de Diseño; Transaccional (descriptivo, correlacional causal), Longitudinal (de tendencia, evolución de grupos, panel), Unidad de análisis, Población, Variables e Indicadores, Tipo de Muestra: Probabilística (aleatoria simple, estratificada, por racimos), No Probabilística (sujetos voluntarios, selección de expertos, de sujetos tipo de selección por cuotas, Fuente de datos: Primarias o secundarias Clasificación y tablas, Análisis: documental, estadístico, econométrico, Interpretación

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