Clases 2 Marco Teórico, Diseño, Muestreo e Instrumentos Curso de Metodología de la Investigación Profesor Manuel Lobos González Año 2011

5. CONSTRUIR EL MARCO TEÓRICO El Marco Teórico se compone de tres partes: Marco Teórico (propiamente tal) Marco Referencial Marco Conceptual

5. CONSTRUIR EL MARCO TEÓRICO El Marco Teórico se compone de tres partes: Marco Teórico (propiamente tal): Resume lo que esos autores dicen, siguiendo la orientación que le dan sus teorías, indicando cómo esas teorías forman parte o se manifiestan en el problema que se está investigando.

5. CONSTRUIR EL MARCO TEÓRICO Marco Referencial: Revisión de publicaciones recientes para ver si se encuentra alguna investigación hecha en otra parte o en otro momento que tenga elementos comunes con la propia investigación y así examinar sus resultados y forma de enfocarla.

5. CONSTRUIR EL MARCO TEÓRICO Marco Conceptual: Es un glosario con la definición de los conceptos más importantes de la investigación. Su objeto es indicar que en esta investigación esos conceptos solo se pueden interpretar de la manera en que se los ha definido aquí, aunque hayan otras formas de definirlos.

5. CONSTRUIR EL MARCO TEÓRICO Encuadre del problema con una teoría existente Una teoría lo explica a plenitud: la teoría es la estructura misma del marco teórico. Varías teorías lo explican: seleccionar una y en ella basar la investigación. tomar parte de algunas o de todas. Segmentos de teorías lo explican: construir una perspectiva teórica, con algún esquema lógico, cronológico, por variables, por las implicaciones del estudio ... No hay teoría: extrapolar de caso(s) análogo(s).

6. DISEÑO Según Christensen (1980), el diseño: se refiere al plan o estrategia concebida para contestar las preguntas de investigación y es, en consecuencia, el camino que debe seguir un investigador para: alcanzar los objetivos contestar las preguntas resolver la hipótesis

6. DISEÑO 1. No experimentales a. Seccional o sincrónico Existen dos modalidades en el diseño: 1. No experimentales a. Seccional o sincrónico Longitudinal o diacrónico 2. Experimentales c. Preexperimento d. Cuasiexperimento e. Experimento puro o verdadero

6. DISEÑO No experimentales Experimentales No se hace cambiar deliberadamente la(s) variable independiente. No se provocan situaciones. Se observan las existentes. Las variables independientes y sus efectos ya han ocurrido Se manipulan deliberadamente una o más variables independientes (causas). Analizar las consecuencias de tal manipulación sobre una o más variables dependientes (efectos). La situación está controlada por el investigador

6. DISEÑO No experimental Seccional Se basa en datos recabados en un instante y un lugar. Describe variables y analiza su incidencia e interrelación de forma puntual. Pude abarcar uno o más grupos, objetos o indicadores.

6. DISEÑO Seccional descriptiva Incidencia y valores en que se manifiestan en una o más variables: se mide y describe en un objeto de estudio una o más variables. estudio descriptivo que muestra el estado de determinado tema. ese estado puede compararse con otras situaciones. Si se establecen hipótesis, éstas son descriptivas. Los intereses literarios de un grupo de niños.. El número de apoderados que asisten a reunión La cantidad semanal de tareas para el hogar

6. DISEÑO Seccional correlacional describen la relación entre dos o más variables en un instante de tiempo, sin precisar causalidad. describen un efecto y luego establecen una causalidad. si describen relaciones no causales sus hipótesis son correlacionales. si describen relaciones causales sus hipótesis son causales. La deserción escolar en el nivel superior se vincula con el nivel de estress manifestado por los estudiantes. Las expectativas de los educadores se relacionan con las oportunidades de aprendizaje que da a sus estudiantes..

6. DISEÑO Seccional comparativo describen las semejanzas o diferencias de dos o más grupos (categorías de variables independientes) respecto de una o más variables . La deserción escolar es mayor en las escuelas de dependencias municipal que en la particulares pagadas y particulares subvencionadas. Las profesoras EGB presentan un mayor nivel de involucramiento afectivo que las educadoras de párvulos.

6. DISEÑO No experimental Longitudinal Recavan datos a través del tiempo en puntos o períodos especificados a modo de hacer inferencias respecto al cambio, sus determinantes y consecuencias.

6. DISEÑO Longitudinal de tendencia o trend Analiza cambios a través del tiempo en variables o sus relaciones, en una misma población. Esta se define por una región geográfica o por una afiliación. Los individuos observados no serán los mismos, porque algunos saldrán y otros se incorporarán, pero la población permanecerá estable. La incidencia de la Educación Preescolar en los niños nacidos en 2003, cada 10 años, por cincuenta años.

6. DISEÑO Longitudinal de evolución de grupo o cohorte Examina cambios a través del tiempo en subpoblaciones o grupos específicos. El grupo o cohorte está compuesto por una subpoblación de individuos con un vínculo que los hace homogéneos. La subpoblación será la misma, pero no necesariamente su composición. Las actitudes hacia el matrimonio de las estudiantes de Psicopedagogía de Santiago, de 2000 al 2010, año por año.

6. DISEÑO Longitudinal de panel Un mismo grupo de individuos es observado y estudiado a través del tiempo. Es difícil dar seguimiento específico. Variación del nivel de aprovechamiento académico de los estudiantes de Educación Básica de la Universidad Andrés Bello..

6. DISEÑO EXPERIMENTALES ¿QUÉ ES UN EXPERIMENTO? Observación controlada que permite establecer, sin ambigüedades, relaciones de causa - efecto entre dos variables, a través de una manipulación determinada.

6. DISEÑO EXPERIMENTALES ¿QUÉ ES UN EXPERIMENTO? El objeto o realidad bajo estudio se divide en dos partes idénticas, de las cuales una sola puede modificarse. Así, la que permanece igual se conserva como modelo y variable de control (testigo).

TIPOS DE DISEÑOS EXPERIMENTALES según Campbell y Stanley, 1978 DE INVESTIGACION según Campbell y Stanley, 1978 PREEXPERIMENTALES CUASI-EXPERIMENTALES EXPERIMENTALES

DISEÑOS EXPERIMENTALES: requisitos Variable Independiente activa o manipulada Variable dependiente medida con gran precisión Selección al azar de los sujetos Existencia de grupo control o criterio comparativo Control de variables extrañas e intervinientes Cuando un diseño falla en una o más de estas condiciones, pero conserva la variable independiente como activa o manipulada se define como Diseño preexperimental o Diseño cuasiexperimental

Diseños Experimentales de Investigación Manipulación de variable independiente Control de variables extrañas Asignación Aleatoria Preexperimento Sí Baja No Cuasi-experimento Moderada Experimento Puro Alta

Notación Experimental X Es utilizada para indicar la exposición de un individuo o un grupo, a un tratamiento experimental. El tratamiento experimental es el factor cuyos efectos queremos medir y comparar. O (De observación) se utiliza para referirse al proceso de medición en las unidades experimentales. Las unidades experimentales son las personas, los grupos de personas o las entidades cuya respuesta al tratamiento experimental está siendo probada. R Es utilizada para indicar la asignación aleatoria de los sujetos a o las grupos con los cuales se desarrolla el experimento.

Notación Experimental Los diferentes momentos del experimento son representados por la posición horizontal de las Xs y Os, de izquierda a derecha. La cantidad de líneas horizontales indican el número de grupos que participan en el experimento. Las letras en la misma línea vertical indican simultaneidad del evento. Por ejemplo Re Rc Selección y asignación aleatoria Manipulación X Observaciones (medición después de la manipulación) O1 O2

Diseños Preexperimentales Diseño de estudio de caso con una sola medición. En este diseño se estudia a un grupo que ha sido sometido (por el experimentador o su ambiente) una variable independiente, existiendo una sola medición posterior (postest) a dicha intervención. Manipulación X O1 Observación 1 (medición después de la manipulación)

Diseños Preexperimentales Diseño pretest-postest de un solo grupo. En este diseño se efectúa una observación antes de introducir la variable independiente (O1) y otra después de su aplicación (O2). Por lo general las observaciones se obtienen a través de la aplicación de una prueba u observación directa, cuyo nombre asignado depende del momento de aplicación. Si la prueba se administrará antes de la introducción de la variable independiente se le denomina pretest y si se administra después que entonces se llama postest. Observación 1 (medición antes de la manipulación O1 Manipulación X O2 Observación 2 (medición después de la manipulación)

Diseños Preexperimentales Diseño de comparación con un grupo estático. En este diseño se trabaja con dos grupos, uno de ellos es denominado grupo experimental y es el que recibe la variable independiente o tratamiento y otro llamado grupo control el cual no recibe ningún tratamiento. La característica principal de este diseño es que ambos grupos son observados o evaluados después de que un grupo experimental fue intervenido. Manipulación X Observaciones (medición después de la manipulación) O1 O2

Diseños Cuasiexperimentales Diseño de grupo control no equivalente. Este diseño implica contar con dos o más grupos. Se denomina de grupos no equivalentes, porque por lo regular se emplean grupos ya formados. En ambos casos se llevan a cabo observaciones antes y después de la introducción de la variable independiente o tratamiento, pero sólo el grupo experimental es sometido a tratamiento. O1 O2 Observaciones (medición antes de la manipulación) Manipulación X Observaciones (medición después de la manipulación) O3 O4

Diseños Cuasiexperimentales Diseño de series cronológicas. Este diseño consiste en tomar una serie de mediciones antes de introducir el tratamiento sobre uno grupo o individuo. Terminadas estas observaciones se somete al grupo o sujeto a la intervención, la cual es retirada para posteriormente volver a efectuar otro número de observaciones. O3 O1 O2 Observaciones 1234 (medición antes de la manipulación) O4 Manipulación X Observaciones 5678 (medición después de la manipulación) O7 O5 O6 O8

Diseños Experimentales Diseño de grupo de control con postest únicamente. Luego de determinar con precisión la población de interés, se toma una muestra representativa (al azar) de dicha población. Se asignan aleatoriamente a los sujetos tanto del grupo experimental como control. El grupo experimental recibe la variable independiente o tratamiento y el grupo control no recibe ningún tratamiento. Ambos grupos son observados o evaluados después de que el grupo experimental fue intervenido. Re Rc Selección y asignación aleatoria Manipulación X Observaciones (medición después de la manipulación) O1 O2

Diseños Experimentales Diseño de grupo control pretest postest. Luego de determinar con precisión la población de interés, se toma una muestra representativa (al azar) de dicha población. Se asignan aleatoriamente a los sujetos tanto del grupo experimental como control. En ambos casos se llevan a cabo observaciones antes y después de la introducción de la variable independiente o tratamiento, pero sólo el grupo experimental es sometido a tratamiento. Re Rc Selección y asignación aleatoria O1 O2 Observaciones (medición antes de la manipulación) Manipulación X Observaciones (medición después de la manipulación) O3 O4

Diseños Experimentales Diseño de cuatro grupos de Solomon. Este diseño combina el Diseño de grupo de control con postest únicamente y el Diseño de grupo control pretest postest. De este modo se controlan los efectos de selección y mortalidad (por la asignación al azar); los de maduración e historia (por el uso de grupos de control) y el efecto de interacción con la prueba (al no existir pretest en algunos grupos). Re1 Rc1 Selección y asignación aleatoria Re2 Rc2 O1 O2 Observaciones (medición antes de la manipulación) Manipulación X Observaciones (medición después de la manipulación) O3 O4 O5 O6

7. MUESTREO Universo, muestra y muestreo Universo hipotético Toda la población o conjunto de unidades que se quiere estudiar y que podría ser observada individualmente en el estudio Universo hipotético Universo o Población N MUESTRA: Parte de un conjunto o población debidamente elegida, que se somete a observación en representación del conjunto, con el propósito de obtener resultados válidos para todo el universo. Muestra n Unidades a observar Unidades que podrían haber sido observadas Unidades existentes MUESTREO: Procedimiento para escoger la muestra (tamaño y estructura)

7. MUESTREO TIPOS DE MUESTRAS NO PROBABILÍSTICAS Por cuotas Intencional Casual Bola de nieve Aleatoria Simple Aleatoria Estratificada Aleatoria Sistemática afijación simple afijación proporcional afijación óptima PROBABILÍSTICAS

7. MUESTREO MUESTRAS NO PROBABILÍSTICAS 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. En general se seleccionan a los sujetos siguiendo determinados criterios procurando que la muestra sea representativa.

7. MUESTREO MUESTRAS NO PROBABILÍSTICAS Muestreo por cuotas: Se basa en un buen conocimiento de los estratos de la población y/o de los individuos más "representativos" o "adecuados" para los fines de la investigación. En este tipo de muestreo se fijan unas "cuotas" que consisten en un número de individuos que reúnen unas determinadas condiciones. Muestreo opinático o intencional: Se caracteriza por obtener deliberadamente muestras "representativas" mediante la inclusión en la muestra de grupos supuestamente típicos.

7. MUESTREO MUESTRAS NO PROBABILÍSTICAS Muestreo casual o incidental: el investigador selecciona directa e intencionadamente los individuos de la población. Un caso particular es el de los voluntarios. Bola de nieve: Se localiza a algunos individuos, los cuales conducen a otros, y estos a otros, y así hasta conseguir una muestra suficiente.

7. MUESTREO MUESTRAS PROBABILÍSTICAS Los métodos de muestreo probabilísticos son 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.

7. MUESTREO MUESTRAS PROBABILÍSTICAS Muestreo aleatorio simple: El procedimiento empleado es el siguiente: 1) se asigna un número a cada individuo de la población. 2) a través de algún medio mecánico (bolas dentro de una bolsa, tablas de números aleatorios, números aleatorios generados con una calculadora o computador) se eligen tantos sujetos como sea necesario para completar el tamaño de muestra requerido.

7. MUESTREO MUESTRAS PROBABILÍSTICAS Muestreo aleatorio sistemático: Se calcula el valor k, siendo este el resultado de dividir el tamaño de la población entre el tamaño de la muestra: k=N/n. Luego se extrae un número aleatorio i entre 1 y k. Se parte de ese número aleatorio i, y los elementos que integran la muestra son los que ocupan los lugares i, i+k, i+2k, i+3k,...,i+(n-1)k, es decir se toman los individuos de k en k.

7. MUESTREO MUESTRAS PROBABILÍSTICAS Muestreo aleatorio estratificado: Trata de obviar las dificultades que presentan los anteriores ya que simplifican los procesos y suelen reducir el error muestral para un tamaño dado de la muestra. Consiste en considerar categorías típicas diferentes entre sí (estratos) que poseen gran homogeneidad respecto a alguna característica (se puede estratificar, por ejemplo, según la profesión, el municipio de residencia, el sexo, el estado civil, etc.). Lo que se pretende con este tipo de muestreo es asegurarse de que todos los estratos de interés estarán representados adecuadamente en la muestra. Cada estrato funciona independientemente, pudiendo aplicarse dentro de ellos el muestreo aleatorio simple o el estratificado para elegir los elementos concretos que formarán parte de la muestra.

7. MUESTREO MUESTRAS PROBABILÍSTICAS Muestreo aleatorio estratificado: La distribución de la muestra en función de los diferentes estratos se denomina afijación, y puede ser de diferentes tipos: Afijación Simple: A cada estrato le corresponde igual número de elementos muestrales. Afijación Proporcional: La distribución se hace de acuerdo con el peso (tamaño) de la población en cada estrato. Afijación Óptima: Se tiene en cuenta la previsible dispersión de los resultados, de modo que se considera la proporción y la desviación típica. Tiene poca aplicación ya que no se suele conocer la desviación.

7. MUESTREO DETERMINAR EL TAMAÑO DE LA MUESTRA El tamaño de la muestra depende de tres elementos: Proporción de confianza: un 95% indica que los resultados son válidos al 95 % de la población estudiada. Se asocia con el valor Z=1.96, correspondiente al valor de área bajo la curva normal para 0.475. Proporción de error: es la probabilidad de aceptar una hipótesis nula siendo falsa. La convención indica un 0.05. Nivel de variabilidad para comprobar la hipótesis: porcentaje de respuestas que apoyan o rechazan una hipótesis.

7. TEORÍA DEL MUESTREO DETERMINAR EL TAMAÑO DE LA MUESTRA Cuando se conoce el tamaño de la población en donde: n = Tamaño de muestra. Z = nivel de confianza. p = variabilidad positiva. q = variabilidad negativa. N = Tamaño de la población. e = error.

7. TEORÍA DEL MUESTREO DETERMINAR EL TAMAÑO DE LA MUESTRA Cuando se desconoce el tamaño de la población en donde: n = Tamaño de muestra. Z = nivel de confianza. p = variabilidad positiva. q = variabilidad negativa. e = error.

¿QUE IMPLICA LA ETAPA DE RECOLECCION DE DATOS? 8. RECOPILACIÓN DE DATOS ¿QUE IMPLICA LA ETAPA DE RECOLECCION DE DATOS? Una vez seleccionado el tipo y el diseño de investigación apropiado y la muestra adecuada de acuerdo a nuestro problema de estudio, la siguiente etapa consiste en recolectar los datos pertinentes sobre las variables involucradas en la investigación.

¿QUE IMPLICA LA ETAPA DE RECOLECCION DE DATOS? 8. RECOPILACIÓN DE DATOS ¿QUE IMPLICA LA ETAPA DE RECOLECCION DE DATOS? Recolectar los datos implica tres actividades estrechamente vinculadas entre sí: Seleccionar un instrumento de medición de los disponibles o elaborar uno que sea válido y confiable, de lo contrario, no podremos basarnos en sus resultados para realizar conclusiones. Aplicar ese instrumento de medición, es decir, obtener las observaciones y mediciones de las variables que son de interés para nuestro estudio. Codificar, analizar e interpretar estas mediciones.

8. RECOPILACIÓN DE DATOS FACTORES QUE AFECTAN LA CONFIABILIDAD Y LA VALIDEZ 1. La improvisación para escoger o generar un instrumento 2. Que el instrumento sea foráneo y no esté validado en el contexto donde se pretende aplicar. 3. Que el instrumento resulte inadecuado o no sea empático para los sujetos. 4. Que haya condiciones adversas para aplicarlo (ruido, fatiga en los sujetos, etc.) 5. Aspectos mecánicos (mal tipeado, que no se entiendan las instrucciones, etc)

PASOS PARA LA SELECCIÓN O CONSTRUCCION DE UN INSTRUMENTO DE MEDICION 8. RECOPILACIÓN DE DATOS PASOS PARA LA SELECCIÓN O CONSTRUCCION DE UN INSTRUMENTO DE MEDICION 1. Conocer las variables a medir 2. Revisar el significado de la definición conceptual. 3. Seleccionar el instrumento de medición más adecuado 4. Si no existe, elaborarlo en este sentido Variable - Dimensión - Indicadores - Items 5. La dimensión se refiere a facetas dentro de una misma variable 6. Pensar cómo se codificarán y analizarán los datos 7. Solicitar revisión por expertos y hacer prueba piloto 8. Ajustar el instrumento según recomendaciones de expertos y resultados de la prueba piloto