METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN MÉTODOS ESTADÍSTICOS

Presentación del tema: "METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN MÉTODOS ESTADÍSTICOS"— Transcripción de la presentación:

1 METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN MÉTODOS ESTADÍSTICOS
HOSPITAL ESCUELA DE SALUD MENTAL UNIVERSIDAD DE LA PUNTA INSTITUTO DE ESTUDIOS SOCIALES Y PSICOSOCIALES “CURSO DIPLOMADO EN PREVENCIÓN Y TRATAMIENTO DEL ALCOHOLISMO” METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN MÉTODOS ESTADÍSTICOS

2 METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN
HISTORIA DEL PENSAMIENTO FORMAS INTERPRETATIVAS DE LA REALIDAD NOS REMONTA A LA ANTIGUA GRECIA, A LA YA CÉLEBRE DISCUSIÓN ENTRE: VERSUS REALISTAS IDEALISTAS

3 Convencido de la existencia material de las abstracciones (ideas)
VERSUS REALISTAS IDEALISTAS ARISTOTELES PLATÓN Hay cosas que son evidentes, como la realidad y contra ello nada se puede argumentar Convencido de la existencia material de las abstracciones (ideas) Fue la perspectiva oficial durante gran parte de la historia del pensamiento occidental

4 ENTRADA LA MODERNIDAD EL REALISMO COMIENZA A RESQUEBRAJARSE
ESCEPTICISMO Se comienza a “DUDAR” de lo evidente Se comienzan a preguntar: ¿Podemos conocer la Realidad? ¿En que medida? ¿Tiene sentido esta pregunta?

5 REALISTAS IDEALISTAS EMPIRISMO RACIONALISMO
VERSUS REALISTAS IDEALISTAS VERSUS EMPIRISMO RACIONALISMO El único conocimiento legítimo es aquel que proviene de la experiencia, y ésta es la que nos permite acceder a “LA REALIDAD” Postula la posibilidad del conocimiento mediante la única ayuda de la razón, quien tiene la capacidad, no de alcanzar los fenómenos, sino “LA REALIDAD”

6 Falsa antinomia, ya que ambas son una forma de REALISMO
INMANUEL KANT (1724 – 1804) Falsa antinomia, ya que ambas son una forma de REALISMO EMPIRISMO RACIONALISMO El sujeto cognoscente es comparable a un espejo en el cual las cosas se reflejan, este 'espejo' sería para los racionalistas la razón y para los empiristas, los sentidos, pero en cualquiera de estos casos, el esquema es básicamente el mismo. Y así, mientras que los racionalistas dirán que lo que se hace es copiar el fundamento último de las cosas, los empiristas se limitarán a lo fenoménico, lo aparente, pero en ambos casos, el conocimiento se reduce a una actitud pasiva por parte del sujeto cognocente

7 EL SUJETO PROCESA LA REALIDAD DE ACUERDO A SUS POSIBILIDADES
SUJETO ACTIVO PRAXIS SUJETO CONOCER ES ACCIÓN OBJETO EL SUJETO PROCESA LA REALIDAD DE ACUERDO A SUS POSIBILIDADES Imaginemos por un momento que todos los seres humanos nacieran con lentes azules que filtrasen que formarsen parte de nuestro organo visual y supongamos además, que no fuesemos concientes del filtro que dicho órgano supone. Entonces creeríamos, efectivamente que las cosas son azules, que la realidad es azulada. De esta forma, conocer no se limita a reflejar la realidad sino que implica una operación sobre ella para su posterior transformación.

8 HEGUEL: AGREGA EL CARÁCTER SOCIO-HISTÓRICO AL CONCEPTO
PRAXIS SUJETO CONOCER ES ACCIÓN OBJETO TESIS METODO DIALECTICO ANTITESIS SINTESIS TESIS Los conceptos no son inmutables, están sujetos al cambio, a una evolución que los hace cada vez mas perfectos y cercanos a la verdad. ANTITESIS

9 COMTE: ADEMÁS DISTINGUE EL CONOCIMIENTO EN TRES NIVELES
1° Nivel: Mítico o Religioso 2° Nivel: Metafísico o Filosofico 3° Nivel: Positivo o Científico El 3° Nivel es superior a los dos anteriores. En éste último estadio el espíritu humano ya no vive de ficciones porque la ciencia positiva, que se apoya únicamente en datos empíricos, le ha descubierto lo real con unas posibilidades ilimitadas para desvelar los secretos de la natruraleza, el hombre ya no necesita a Dios para explicar el mundo.

10 PERO HOY SIMPLEMENTE PODEMOS DECIR QUE:
ESTADÍSTICA Proviene del latín “statisticum collegium” (consejo de estado) y de su derivado Italiano “statista” (hombre de estado o político). En 1749 el Alemán Gottfred Achenwall comenzó a utilizar la palabra Statistik, para designar el análisis de datos estatales. Los orígenes de la Estadística están relacionados con el Gobierno y sus cuerpos administrativos. PERO HOY SIMPLEMENTE PODEMOS DECIR QUE: La Estadística es la rama de la matemática que se encarga de la recopilación e interpretación de los datos de un estudio. DESCRIPTIVA: Recolección, descripción, visualización y resumen de los datos que pueden presentarse en forma numérica o gráfica. INFERENCIAL: Generación de Modelos y Predicciones, relacionadas a los fenómenos estudiados.

11 ESTADÍSTICA POBLACIÓN: Es todo conjunto de elementos, finito o infinito, definido por una o más características, de las que gozan todos los elementos que lo componen, y sólo ellos. CENSO: En ocasiones resulta posible estudiar cada uno de los elementos que componen la población, realizándose lo que se denomina un censo, es decir, el estudio de todos los elementos que componen la población MUESTRA: En todas las ocasiones en que no es posible o conveniente realizar un censo, lo que hacemos es trabajar con una muestra, entendiendo por tal una parte representativa de la población. Para que una muestra sea representativa, y por lo tanto útil, debe de reflejar las similitudes y diferencias encontradas en la población, ejemplificar las características de la misma.

12 TIPOS DE MUESTREO PROBABILISTICO: aquellos que se basan en el principio de equiprobabilidad. Es decir, aquellos en los que todos los individuos tienen la misma probabilidad de ser elegidos para formar parte de una muestra y, consiguientemente, todas las posibles muestras de tamaño n tienen la misma probabilidad de ser elegidas. Sólo estos métodos de muestreo probabilísticos nos aseguran la representatividad de la muestra extraída y son, por tanto, los más recomendables. NO PROBABILISTICO: A veces, para estudios exploratorios, el muestreo probabilístico resulta excesivamente costoso y se acude a métodos no probabilísticos, aun siendo conscientes de que no sirven para realizar generalizaciones, pues no se tiene certeza de que la muestra extraída sea representativa, ya que no todos los sujetos de la población tienen la misma probabilidad de se elegidos

13 TIPOS DE MUESTREO PROBABILISTICO: Muestreo Aleatorio Simple
Muestreo Aleatorio Sistemático Muestreo Aleatorio Estratificado Muestreo Aleatorio por Conglomerados NO PROBABILISTICO: Muestreo Intencional Muestreo Incidental Muestreo por Cuotas Muestreo bola de Nieve

14 FACTORES TODA CARACTERÍSTICA SUSCEPTIBLE DE SER ESTUDIADA
ATRIBUTOS: Factores que por su naturaleza no son susceptibles de cuantificación. Toman un número limitado de modalidades cualitativas VARIABLES: Factores que por su naturaleza son susceptibles de cuantificación, toman valores reales y podemos calcular resúmenes numéricos.

15 NIVELES DE MEDICIÓN ATRIBUTOS:
Nivel de Medición Nominal: Sólo agrupa los objetos en clases, sin ningún rango interpretable VARIABLES: Nivel de Medición Ordinal: Ordenamientos Nivel de Medición Intervalar: El cero no es absoluto De Razón: El cero es absoluto.

16 OPERACIONALIZACIÓN DE FACTORES
DESDE MAYOR ABSTRACCIÓN HACIA MENOR ABSTRACCIÓN PROCESO Referencia descriptiva sobre la situación a ser estudiada Definición de los atributos y variables Instrumento

17 Valor Factor 1 Factor 2 Factor n ADMINISTRACIÓN DEL INSTRUMENTO
Se procede a administrar el Instrumento a la Población o a la Muestra extraída de la misma SISTEMATIZACIÓN DE LOS DATOS Se confecciona la matriz de datos: Factor 1 Factor 2 Factor n Unidad de análisis 1 Valor Unidad de Análisis 2 Unidad de Análisis n

18 Valor Conteo Frecuencia Absoluta Frecuencia Relativa
SISTEMATIZACIÓN Y ANÁLISIS DE LOS DATOS Se confecciona la TABLA DE FRECUENCIAS para cada Factor considerado Ejemplo: Factor Localidad de Origen, para la Matriz de Datos confeccionada en la investigación sobre incidencia del apoyo familiar en el pronóstico para casos de Alcoholismo Conteo Frecuencia Absoluta Frecuencia Relativa Frecuencia Porcentual Merlo Valor fa fr F% Mercedes San Luis

19 Frecuencia Porcentual
Conteo Frecuencia Absoluta Frecuencia Relativa Frecuencia Porcentual Merlo Valor fa fr F% Mercedes San Luis Total N 1 100% Frecuencia Absoluta (fa): Es el numero de veces que aparece una determinada característica del factor Frecuencia Relativa (fr): Es el cociente entre la Frecuencia Absoluta y el número total de datos. Frecuencia Porcentual (F%): Es la Frecuencia Relativa Multiplicada por cien

20 Tabla de frecuencias con Datos Agrupados
La Tabla de Frecuencias con Datos Agupados se emplea si las variables toman un número grande de valores o la variable es continua. Se agrupan los valores en intervalos que tengan la misma amplitud denominados clases. A cada clase se le asigna su frecuencia correspondiente. Límites de la clase Cada clase está delimitada por el límite inferior de la clase y el límite superior de la clase. Amplitud de la clase La amplitud de la clase es la diferencia entre el límite superior e inferior de la clase. Marca de clase La marca de clase es el punto medio de cada intervalo y es el valor que representa a todo el intervalo para el cálculo de algunos parámetros.

21 MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL
Nos indican en torno a que valor se distribuyen los datos. Moda (Mo): Es el valor que tiene mayor Frecuencia Absoluta Si un valor se repite dos veces y es el que tiene mayor (fa), entonces la distribución es bi-modal. Puede ser Multimodal. Si dos puntuaciones adyacentes tienen la máxima (fa), entonces la Moda es la media entre los dos valores. Mediana (Me): Es el valor que ocupa el lugar central de todos los datos, cuando estos están ordenados de menor a mayor. Ordenamos los datos de menor a mayor Si la serie tiene un numero impar de medidas entonces la Mediana es la puntuación central de la misma. Si la serie tiene un número par de medidas entonces la Mediana es la media entre las dos puntuaciones centrales Media: Es el valor obtenido al sumar todos los datos y dividirlos por el numero total de datos.

22 MEDIDAS DE DISPERSIÓN Nos indican cuan dispersos están los datos y cuanto se alejan del centro. Rango o Recorrido: Es la diferencia entre el mayor y menor de los datos en una distribución. Desviación: Es la diferencia entre cada puntuación y la media Desviación Media: Es la media aritmética de las desviaciones de cada uno de los valores con respecto a la media aritmética de la distribución. Desviación Estándar: Es la raíz cuadrada de la media de los cuadrados de las desviaciones con respecto a la media de la distribución.