Investigación Expost-facto

Presentación del tema: "Investigación Expost-facto"— Transcripción de la presentación:

1 Investigación Expost-facto

2 Investigación Ex post-facto
Es el estudio de fenómenos que ya se han producido. Ex post-facto= después de los hechos. No podemos ejercer el control sobre las variables. Diferencia con el experimental Características: Respeta el fenómeno tal y como se produce. No trata de controlar las condiciones de producción del fenómeno o las variables. Aplicable a las ciencias sociales y humanas.

3 Clasificación de los estudios Expost-Facto Comparativos-Causales
Descriptivos Desarrollo Comparativos-Causales Correlacionales Responde a la pregunta del ¿Qué es? Estudio de causa-efecto. Descubrir o aclarar las relaciones existentes entre las variables más significativas mediante el uso de coeficientes de correlación. Evolución de las variables durante un periodo determinado .

4 Estudios Descriptivos
Responde a la pregunta del ¿Qué es? Describir Analizar su forma Acciones Cambios en el tiempo Similitud a otros sucesos No se limita a la recogida de datos. Responde a cuestiones sobre el estado actual de las situaciones con implicaciones que van más allá de los límites establecidos.

5 Estudios Descriptivos
Ejemplos: Estudios para detectar la opinión de los profesores respecto a determinado tema. Estudios para conocer las rutinas de los alumnos en su tiempo libre de las tardes. Estudios para detectar los modelos evaluativos de los profesores de educación primaria.

6 Estudios Descriptivos
Recogida de información: Pruebas estandarizadas de rendimiento. Instrumentos de observación en clase. Escalas de actitud. Cuestionarios. Encuestas Entrevistas. Análisis de contenido.

7 Estudios Descriptivos
Fases de la investigación: Identificar y formular el problema. Plantear los objetivos. Seleccionar las muestras. Diseñar o seleccionar los sistemas de recogida de la información. Recoger y analizar los datos. Conclusiones.

8 Estudios Descriptivos
Análisis estadísticos: Medidas de tendencia central: - moda, media y mediana Medidas de variabilidad: - desviación estándar, varianza y rango Sistemas de representación gráfica: - histográmas, polígonos de frecuencia

9 Estudios de Desarrollo
Se centra en el análisis de las diferencias asociadas con la edad, y pretende conocer los cambios que se producen en los sujetos con el transcurso del tiempo. Tipos de estudios: Longitudinales Transversales De cohortes De tendencias

10 Estudios de Desarrollo
Estudios Longitudinales Implica recoger datos de una misma muestra en diferentes momentos temporales con la intención de analizar cambios o continuidad en las carácterísticas de los sujetos que componene la muestra. Ventajas: - grupos totalmente equivalentes. Desventajas: - dificultades para el mantenimiento de la muestra. - dilatado plazo temporal (años).

11 Estudios de Desarrollo
Estudios Transversales Se mantiene el objetivo de estudiar la incidencia del paso del tiempo en el desarrollo de los sujetos, pero en vez de efectuar el seguimiento de una muestra de sujetos de la misma edad a lo largo del periodo de tiempo que interesa, se opta por analizar simultáneamente grupos de sujetos de distinta edad. Ventajas: - ahorro en tiempo y esfuerzo. Desventajas: - riesgos derivados de trabajar con grupos de sujetos distintos (variables enmascaradas).

12 Estudios de Desarrollo
Estudios de Cohortes Técnicamente describen el cambio mediante la selección de muestras distintas para cada momento temporal de recogida de información manteniendo estable la población. ¿Qué es una Cohorte? ¿Qué es un efecto de Cohorte?

13 Estudios de Desarrollo
Estudios de Tendencias Variante de los de Cohortes. Describen el cambio mediante la extracción de muestras diferentes de sujetos en cada punto temporal de interés. A diferencia del anterior, la población no se mantienen ni única ni estable. Desventaja: la muestra varía cada año elementos contaminantes. Ventaja: situación bastante habitual en la realidad social, conclusiones de estimable valor. Variantes en este tio de diseños: estudiar longitudinalmente varias cohortes diferentes.

14 Estudios de Desarrollo
Fases de la investigación: Identificar y formular el problema a investigar. Establecer objetivos. Seleccionar la estrategia metodológica. Seleccionar las poblaciones y muestras. Diseñar o seleccionar los sistemas de recogida de información. Definir el “timing”. Recoger y analizar los datos. Extraer conclusiones.

15 Estudios Comparativos-Causales
Identificar relaciones del tipo: causa-efecto Es apropiada en situaciones naturales, en que no se pueden controlar las variables de importancia. Por ningún motivo la variable puede ser modificada.

16 Estudios Comparativos-Causales
Ejemplo: ¿Cuál es el nivel de aprovechamiento escolar de niños cuyos padres están divorciados? Alto Divorcio Medio Bajo Población del objeto de estudio: de 3º y 4º de primaria. Grupos de comparación: Número igual de de 3º y 4º de primaria cuyos padres estén y no estén divorciados.

17 Estudios Comparativos-Causales
Fases de la investigación: Identificar y formular el problema a investigar. Definir la población objeto de estudio. Seleccionar los grupos de comparación. Seleccionar los instrumentos de recogida de información. Recoger y analizar los datos. Extraer las conclusiones.

18 Estudios Correlacionales
Clasificación de bloques: Correlacionales y predictivos. Basados en análisis factorial. Basados en los modelos causales: - análisis de sendas - modelos de ecuaciones estructurales Otras aplicaciones multivariables.

19 Estudios Correlacionales
Objetivo: Abarcan aquellos estudios en los que estamos interesados en descubrir aclarar relaciones existentes entre las variables más significativas de un fenómeno y lo hacen mediante el uso de coeficientes de correlación, también denominados términos de regresión. Coeficiente correlación: indicador matemático. Cálculo: Y = a+bX. Coeficiente de correlación de Person. Interpretacion del coeficiente de correlación.

20 Estudios Correlacionales
Otros coeficientes y bivariables: Multivariables Estudio de fenómenos con varias variables. Correlación múltiple. Valores de 0 a + 1. Modelo ordinario de regresión. Otras variantes Correalción parcial. Correlación canónica. Análisis discriminante. Correlación curvilínea.

21 Estudios Correlacionales
Diseño de la investigación: Objeto: recoger datos de dos o más variables para un conjunto de sujetos. Ventajas: simplicidad de diseños, cálculo e interpretación. Recomendación: reflexionar desde la teoría y apoyarse en estudios anteriores.

22 Estudios Correlacionales
Correlación y causalidad: La aproximación correlacional en los estudios ex post-facto no permite el establecimiento formal de causalidad. Que dos variables correlacionan, por ejemplo: autoconcepto y rendimiento, significa que covarian NO QUE UNA ES CAUSA DE LA OTRA.

23 Estudios Correlacionales
Fases de la investigación: Identificar el problema a investigar. Definir los objetivos de estudio. Seleccionar las variables a correlacionar. Diseñar o seleccionar los sitemas de recogida de información. Recoger y analizar los datos. Interpretar los resultados contrastando con la teoría. Extraer conclusiones.

24 Estudios Correlacionales
Estudios predictivos: Objeto: Es una variante dentro de los estudios correlacionales. Utilidad: Predecir conductas de los sujetos a partir de la información que sobre ellos podemos recoger previamente. Finalidad: Predecir y anticiparse a los hechos para prevenir.

25 Estudios Correlacionales
Estudios basados en análisis factorial: Objeto: Reducir un grupo de variables a un número menos denominadas FACTORES. Utilidad: Técnica valiosa para generar teorías. Enfoques: Exploración de relaciones entre variables.

26 Estudios Correlacionales
Estudios basados en los modelos causales: Análisis de sendas: Probar validez de una Tª respecto a las relaciones entre tres ó más variables. Modelos de ecuaciones estructurales: LISREL acrónimo del programa para ordenador generado para solucionar los problemas de cálculo. RESUELVE mejor que el de sendas pero es más COMPLEJO.

27 Estudios Correlacionales
Otras aplicaciones multivariables: Análisis de conglomerados. Conjunto de técnicas fundamentadas en algoritmos que tienen la utilidad de agrupar individuos en clases o conglomerados. Uso diverso (biología, educación, etc.) Relevante por clasificar en categorías. Escalonamiento multidimensional. Conjunto de técnicas que utilizan como datos medidad que reflejan las aproximidades existentes entre cualquier clase de objetos.

28 Mediciones controladas. Técnicas específicas en grupos determinados.
VENTAJAS DE LA INVESTIGACIÓN EX POST-FACTO Ventajas Comúnes de la Metodología Cuantitativa Ventajas Propias de la Investigación Ex post- Facto Base científica. Mediciones controladas. Técnicas específicas en grupos determinados. Ayuda de las tecnologías (obtención de datos, distancia objeto-investigador). Actualización de datos. Selección de participantes. Cantidad de individuos. Respeto de la realidad. Permite estudiar los efectos con certeza porque los grupos son equivalentes. (long.) Ahorro en tiempo y esfuerzo. (transversales). Se estudian situaciones habituales de la realidad social. (tendencia). Simplicidad del diseño en estudios correlacionales.

29 Datos generales, no individuales No se consideran factores externos.
LIMITACIONES DE LA INVESTIGACIÓN EX POST-FACTO Ventajas Comúnes de la Metodología Cuantitativa Ventajas Propias de la Investigación Ex post- Facto Datos generales, no individuales No se consideran factores externos. Realidad variable. Dificultades en el tiempo (mortalidad, contaminación, maduración.)

30 Análisis de un estudio Ex post-facto
“Hacia un Modelo de Eficacia Escolar. Estudio Multinivel sobre los Factores de Eficacia de las Escuelas Españolas” Murillo, F.J. (2008). Revista electrónica Iberoamericana sobre Calidad, Eficacia y Cambio en Educación, 6 (1), pp

31 Análisis de un estudio Ex post-facto
PANORÁMICA GENERAL DE LA INVESTIGACIÓN. REVISIÓN DE LA LITERATURA Scheerens y Creemers, 1989 tres niveles: centro, aula y alumno Modelo integrado de Scheerens, 1990 Modelos jerárquico de Stringfield y Slavin, 1992; El modelo de eficacia de Creemers,1994 Modelo de eficacia escolar en secundaria de Sammons, Thomas y Mortimore, 1997. MODELO TEÓRICO

32 MODELO TEÓRICO A VALIDAR POR EL ESTUDIO

33 Análisis de un estudio Ex post-facto
METODOLOGÍA ENFOQUE METODOLÓGICO - Cuantitativo - Ex post facto POBLACIÓN, MUESTREO Y MUESTRA. - 6º EGB 1994/95 - Muestreo por conglomerado: centro y aula. Centros Y 6598 Alumnos. INSTRUMENTOS DE RECOGIDA DE DATOS. - Pruebas Rendimiento - Cuestionarios VARIABLES ANÁLISIS DE DATOS - Análisis estadístico (modelaje multinivel de dos niveles).

34 Análisis de un estudio Ex post-facto
RESULTADOS Dimensiones propias de los centros eficaces: Currículo de calidad Clima escolar y de aula positivo Implicación de las familias Papel de la dirección Sentido de comunidad Actitud del profesorado Hacia Su Propia Formación Y Recursos MODELO GLOBAL Y EMPÍRICO DE EFICACIA ESCOLAR MODELO ANALÍTICO DE EFICACIA ESCOLAR

35 MODELO EMPÍRICO Y GLOBAL DE EFICACIA EN CENTROS DE PRIMARIA EN ESPAÑA

36 MODELO ANALÍTICO DE EFICACIA EN CENTROS ESCOLARES DE PRIMARIA EN ESPAÑA

37 Análisis de un estudio Ex post-facto
CONCLUSIONES Carácter empírico Modelo CIPP Modelo multinivel Análisis de las relaciones dentro del aula, dentro del centro y entre ambos niveles. ¿QUÉ HACE QUE UNA ESCUELA SEA EFICAZ?   

38 REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS Análisis de un estudio Ex post-facto
Murillo, F.J. (2008). Hacia un Modelo de Eficacia Escolar. Estudio Multinivel sobre los Factores de Eficacia de las Escuelas Españolas. Revista Electrónica Iberoamericana sobre Calidad, Eficacia y Cambio en Educación, 6(1), pp Bisquerra, R. (2004). Metodología de la Investigación Educativa. Madrid: La Muralla, S.A. León, O.G y Montero, I. (2002). Métodos de Investigación en psicología y educación. Madrid: Mc Graw Hill. Cohen, L. y Manion, L. (2002). Métodos de investigación educativa. Madrid: La muralla.    Análisis de un estudio Ex post-facto

39 Gracias por su atención

40 Presentaron: Adriana Milena Castro Zapata Ma. Lourdes García López
Mónica Ulloa Igor Pilar Ortega Marcelo Rosa Carla Ruiz Aguilar Sonia Arias Martín Yasmina Faidi

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