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domingo, 22 de julio de 2012

Algo habrán hecho 1x1

Publicado por Prof. Guillermo Torres en 18:52

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1 comentario:

Anónimo5 de abril de 2022 a las 16:53
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Resumen de Metodología (Capítulos 8 al 14)

Metodología (resumen capítulos 8 -14) FINAL 25/07/12

Marco: Es el lugar en el que se desarrolla el estudio. Puede ser:

1. De campo: Ámbito natural

2. De laboratorio: Ámbito similar

Diseño: Supone planificar, reflexionar sobre los alcances de la investigación, los pasos a seguir, las decisiones a tomar. Adelantarse mentalmente. El fin último es lograr la máxima validez posible

Proyecto: Comunicar por escrito que es lo que se va a hacer sujeto a proceso establecido por un supervisor.

El diseño puede tener VALIDEZ INTERNA Y VALIDEZ EXTERNA: En la primera hay correspondencia entre la conceptualización y la operacionalizacion de la variable, mientras que en la segunda se confía de la fuente de información que provee el referente empírico.

Proceso: Es la puesta en marcha y ejecución de la investigación. Requiere de una serie de pasos y etapas, ellas son:

1. Selección del tema.

2. Delimitación del tema.

3. Formulación del tema.

4. Reducción del problema o nivel empírico.

5. Determinación de la unidades de análisis.

6. Recolección de datos.

7. Análisis de los datos.

8. Informe final.

1. Selección del tema: Consiste en la búsqueda de un área donde puedan ser problematizados distintos factores para la selección:

1. Intelectual .

2. Ideológico.

3. Sociohistorico.

4. Prestigio.

5. Económico.

6. Grupos de poder.

7. Contexto.

2. Delimitación del tema: Se busca establecer los alcances de la investigación y especificar el objeto de estudio. Se utilizan diferentes estrategias:

a. Contextualización de la investigación: se la acota temporalmente, espacialmente, sociodemograficamente introduciendo variables contextuales

b. Torbellino de ideas: Se busca descomponer el tema en sus diferentes aspectos para poder analizar sus posibles relaciones, interrogantes, etc.

c. Ayudas metodológicas: Mediante las cuales se puede garantizar un adecuado desarrollo de la investigación.

1. Revisiones bibliográficas: Para poder conceptualizar cada una de las variables en torno a las que va a girar la investigación.

2. Revisión de experiencias: Consultas a expertos, idóneos o profesionales sobre el tema.

3. Experiencia de campo: Supone tomar contacto con el lugar en donde se va a realizar la investigación o donde se va a encontrar la información.

4. Análisis de casos atípicos y típicos:

3. Como surgen las ideas de investigación: Las ideas surgen de las siguientes consideraciones

a. Del capital cultural del investigador .

b. De revisiones bibliográficas que existen.

c. De contradicciones de hechos y teorías.

d. De análisis de casos típicos y atípicos.

e. De demandas de clientes y la comunidad.

f. De circunstancias, contexto y realidad.

4. El problema de la investigación: Búsqueda de interrogante, plantea la pregunta a investigar. Las preguntas pueden ser FILOSOFICAS, que se refieren al espíritu humano; FORMALES, que buscan establecer cómo se aplica una regla de pensamiento; EMPIRICAS, que buscan conseguir datos concretos mediante la experiencia, iniciando la investigación.

Los problemas pueden ser sociales o de investigación; en los primeros el estado de las cosas es diferente al deseado (¿Por qué muchos jóvenes no consiguen trabajo?); mientras que el los problemas de investigación las preguntas pueden ser contextualizadas y especificadas para comenzar el proceso de investigación.

5. Teoría: Son sistemas formales que nos permiten acercarnos a los saberes de la realidad. Existen dos concepciones: Sintáctica y semántica. En la primera existe una diferencia entre lo teórico y lo observacional, y se justifican las hipótesis mediante el método hipotético deductivo. En la concepción semántica no hay diferencia entre lo teórico y lo observacional.

La teoría puede tener contenido EMPIRICO o LOGICO: En la primera se refiere al conjunto de hechos observables y es más falsable, mientras que en la segunda se refiere a un conjunto de consecuencias, enunciados deducibles de una teoría.

La teoría posee diferentes COMPONENTES:

1. Los MODELOS, que son simplificaciones de la realidad, maneras de interpretar y explicar teorías.

2. Las HIPOTESIS, que son enunciados que se elaboran como verdaderos para ser sometidos a pruebas y contrastación , si las superan, SE CONVIERTEN EL LEYES CIENTIFICAS.

3. Leyes científicas, son aquellas hipótesis que superaron la etapa de refutación y que se3 comprueban fehacientemente de manera que se establecen como VERDADERAS.

4. Los CONCEPTOS, son las representaciones mentales que nos hacemos de los objetos en general.

5. La realidad y la base empírica son los hechos y conocimientos previos. Es todo lo independiente a nuestro pensamiento.

El origen del problema de investigación

Se da por diferentes factores ellos son:

1. Por la ausencia de una explicación lógica para determinado fenómeno. NO HAY TEORIA.

2. Por la contradicción entre la teoría y la observación.

3. Por conflictos teóricos.

Para que un problema tenga solución se deben dar las siguientes condiciones:

1. Plantear el interrogante de la realidad.

2. Tienen que ser claros y precisos.

3. Se deben tratar sobre cosas que existen.

4. Deben tener forma de contrastación para poder ser observados.

5. No deben referirse a casos únicos o aislados.

6. Deben ser originales.

7. Ubicar el problema de acción, de comunicación, de conocimiento .

Hipótesis: La hipótesis surgen en la etapa en la que se plantea el problema y su funciones la de orientar la búsqueda de explicación al problema planteado.

Las hipótesis se clasifican en:

a. Según su función

1. Sustantivas .

2. Teóricas.

3. Empíricas.

4. Generalización.

b. Según e l nexo que liga a las variables

1. Descriptivas: pueden ser correlacionales o asociativas.

2. Explicativas: Pueden ser causales, probabilísticas, contingentes y predictivas.

c. Según la cantidad de variables

1. Univariada.

2. Bivariada.

3. Multivariada.

d. Según la direccionalidad

1. Unidireccionales o asimétricas.

2. Bidireccionales o simétricas.

e. Según su condición de hipótesis nula: se desarrolla para demostrar que no se verifica

Las variables: Son conceptos que asumen diferentes valores, denominados categorías.

Las variables deben cumplir con dos principios: el de EXHAUTIVIDAD y el de EXCLUSIVIDAD.

Exhaustividad: En el sistema de categorías no puede quedar excluido ningún elemento sujeto a estudio.

Exclusividad: Las categorías deben ser mutuamente excluyentes entre sí, la misma unidad de análisis no puede estar comprendida en dos categorías a la vez.

Factores que inciden en la categorización:

a. Grado de discriminación deseado.

b. Tamaño del universo o muestra.

c. Numero de categorías.

d. Cantidad de categorías positivas y negativas.

e. Misma escala.

f. Características objetivas.

g. Como se formulo la hipótesis.

h. Naturaleza (Cuanti o cuali).

Niveles de medición

a. Escala nominal: Es el que menos información brinda y no establece ninguna jerarquización . por ejemplo: nacionalidad argentino.

b. Escala ordinal: Establece la relación “menor que” , “mayor que” ; jerarquización. Por ejemplo NSE (bajo, medio, alto).

c. Escala intervalar: Cero arbitrario. No implica ausencia de lo que se esta midiendo. Por ejemplo temperatura 0 °C.

d. Escala racional: cero absoluto de la que se esta midiendo. Ejemplo de la balanza.

Clasificación de los valores, según:

Su NATURALEZA:

A. Cuantitativas: Miden cantidades . Pueden ser CONTINUOS Y DISCRETAS. Las primeras pueden ser de primer valor o fraccionar, numero de remuneraciones, peso, altura, etc.

Discretas que asumen valores enteros, cantidades de hijos o números de socios.

B. Cualitativas: Miden cualidades, atributos. (ocupacional, nacional, sexo, edad, nivel de instrucción).

C. Cualicuantitativas: Miden atributos y magnitudes. Siempre son variables complejas, (NSE y grado de participación).

Función:

Independiente: “X” Cumple función supuesta causa y factor determinado.

Dependiente: “Y” Supuesto efecto. Varía en función de la independiente

Contextuales: “Tc” Se refieren a campos, espacios, marcos. Son constantes: No niega la existencia de otros posibles valores. Se mantiene en suspenso. Acota campo de estudio. Por ejemplo. La localidad de Lomas de Zamora.

Comparativas: Establecen diferentes campos, marcos. Deben asumir como mínimo dos valores. Por ejemplo: tipo de localidad (urbanas / rurales).

Antecedentes: “Ta”: se posicionan con anterioridad a la variable independiente. Hacen referencias a otras propiedades, atributos, magnitudes. Pueden incidir en la relación entre X e Y … Por ejemplo: “ Sin ser determinante la edad y el sexo”.

Intervinientes: “Ti” Se posicionan entre X e Y haciendo posible u obstaculizando su relación. Por ejemplo “influyendo el tener contacto con personas con capacidades reducidas”

GRADO DE COMPLEJIDAD

a. Simples: requieren de un solo indicador, es decir un referente empírico de la variable; son observables.

b. Complejas: requieren más de un indicador. Primero se la descompone en sus diferentes dimensiones y subdimensiones y luego se le asigna indicadores correspondientes para luego reconstruirla.

Se utiliza un índice: es un indicador complejo que reconstruye la variable. Se obtiene por medio de la sumatoria de de loa puntajes de las diferentes dimensiones de la variable compleja.

INDICE:

a. NO PONDERADO: cuando se le adjudica a cada indicador el mismo peso relativo.

b. PONDERADO: Cuando los indicadores poseen diferente peso relativo.

c. SIMPLES: Valores absolutos, no emplean el cero inicial.

d. PORCENTUALES: valores relativos que emplean el cero inicial.

Definiciones:

UNIVERSO / POBLACION

Conjunto total de elementos que constituyen un área de interés analítico. Pueden ser finitos (hasta 100.000 unidades) o infinitos.

UNIDAD DE ANALISIS: Elementos que constituyen el universo o poblaciones, pueden ser individuales o colectivas.

UNIDAD DE INFORMACION: Cuando las unidades de análisis no dan testimonio por sí mismas dado que no se puede tener acceso a ellas.

UNIVERSO HOMOGENEO: No presenta diferencias significativas en sus unidades de análisis.

UNIVERSO HETEROGENEO: Lo contrario a universo homogéneo.

CENSO: Es cuando se efectúa una medición o relevamiento sobre la totalidad de los casos.

MUESTRA: Se toma solo una parte de los casos, presume ser representativa, que depende del tamaño de la muestra y la técnica de muestreo utilizada para la selección de casos; muestreo probabilístico es el unico9 que permite alcanzar este fin.

--à Desventajas: Censar universos infinitos:

a. Son más costosos.

b. Más dificultad de realización de estudio.

c. Utilización de muchos recursos.

d. Largo procesamiento de la información.

Para evitar estas dificultades se opta por tomar MUESTRAS SIGNIFICATIVAS..

Esto permite que el censo sea más confiable y las desventajas sean muchos menores.

Diseño de la muestra.

Permite definir una población de estudio.

Obtener un marco muestral.

Escoger técnica de muestreo.

Tomar decisiones sobre el error estadístico y tamaño de la muestra con la que se va a trabajar.

El MARCO MUESTRAL es el que contiene datos o características secundarias de los elementos que componen el universo que permitirán su identificación.

TIPOS DE MUESTRA

1. Muestras predispuestas: en ellas el resultado de la investigación es consecuencia del procedimiento de muestreo, es decir que están SESGADAS.

2. No predispuestas: En ellas se va a obtener la información en función con la técnica utilizada. EN ELLAS NO SE CONDICIONAN LOS RESLTADOS A PRIORI.

Pueden clasificarse en PROBABILISTICAS O NO PROBABILISTICAS.

A. NO PROBABILISTICAS: Resultan ser menos costosas y no se conoce la probabilidad de que la unidad de análisis pueda participar en la muestra.

No se requiere un conocimiento previo el universo, tampoco se requiere la existencia de un marco muestral, por lo tanto es menos representativa; el error muestral es desconocido. Pueden ser:

1. ACCIDENTALES O CAUSALES: Son de bajo costo, menos representativas y en ella los casos se seleccionan “al boleo” o “ a la mano”; por ejemplo las encuestas en la calle.

2. INTECIONALES, RAZONADAS O DIRIGIDAS: En ellas la selección se realiza de manera intencional y esto se realiza recurriendo a INFORMANTES CLAVE; por ejemplo si queremos conocer el servicio ferroviario y la opinión de los usuarios, nuestra muestra va a tener que estar conformada por usuarios cotidianos del servicio a estudiar.

3. POR CUOTAS: Es la más representativa por que trabaja con universos heterogéneos. En ellas las variables que nos interesan están representadas en la muestra.

è 1° Paso: Estratificar el universo de acuerdo a las variable que nos interesan que estén representadas en la muestra.

è 2° Paso: determinar el tamaño de la cuota que puede ser proporcional o no proporcional .

è 3° Paso: Respetar cada una de las cuotas seleccionando las UA correspondientes.

4. BOLA DE NIEVE: Estas se utilizan para los casos que resultan difícil contrastación; la selección de la UA se hace por referencia de otras, o sea que va armando la cadena de contrastación. Esta clase de muestra es ideal para estudio de grupos minoritarios o marginales.

B. MUESTREO PROBABILISTICO: Estos casos requieren un conocimiento previo, son más costosas dado que se necesita un marco muestral adecuado y el margen de error es conocido. También se conoce la probabilidad de las UA de participar en la muestra. Las muestras probabilísticas pueden ser:

1. AZAR SIMPLE: requiere la obtención del marco muestral, en ellas todas las UA tienen la misma probabilidad de participar en la muestra. Se recurre a algún procedimiento aleatorio para seleccionar los casos.

2. AZAR SISTEMATICO: Consiste en comenzar seleccionando elementos a partir de una unidad de análisis extraída al azar respetando para todas un mismo intervalo; Por ejemplo si tengo 5000 alumnos y quiero tener una muestra de 200, divido el tamaño de la población por el tamaño de la muestra y voy seleccionando un elemento cada vez que coincide con ese resultado. Se puede usar un muestreo mixto: PROB Y NO PROB.

3. AZAR ESTRATIFICADO: Para estratificar el universo, luego de identificar las UA pertenecientes a cada estrato. El universo va a quedar dividido en subgrupos. Una vez establecidos los estratos , se seleccionan los casos por azar simple o sistemático.

4. POR CONGLOMERADOS (poli-etapica): Cuando los casos a relevar se encuentran distribuidos en áreas geográficas muy extensas. Es poli-etapica porque se comienza por seleccionar conglomerados mayores, luego se pasa a intermedios y por último a los más pequeños (UA específica).

ERRORES EN EL PROCESO DE INVESTIGACION

1. Error no aleatorio o no muestral:

A. Errores metodológicos: Pueden aparecer en cualquiera de las etapas; por ejemplo planteando mal los objetivos o hipótesis, técnica de recolección inapropiada.

B. Errores operativos o tácticos: estos errores están relacionados con cada fase práctica de la investigación; por ejemplo en una mala administración de preguntas en formularios, errores en procesamientos de datos.

Si se suma las deficiencias, nuestra investigación deja de ser confiable.

2. Error aleatorio o muestral: La diferencia que existe entre los valores obtenidos en la muestra y los valores poblacionales.

En el cálculo del error intervienen los siguientes factores : La técnica de muestreo; el tipo de universo; y el tamaño de la muestra.

TECNICAS DE RECOLECCION DE DATOS

A. CUALITATIVAS: En ellas la estructuración es menor. Y sus principales características son:

1. Mayor libertad del investigador y del investigado.

2. Están orientadas a captar la SUBJETIVIDAD.

3. Sirven para observar procesos en una realidad dinámica.

4. Hay un uso limitado de estadísticas.

5. Los resultados que se obtienen no son GENERALIZABLES.

6. La predicción es escaza o nula.

7. Son mejores para observar universos pequeños u homogéneos.

Los ejemplos de recolección de datos en forma cualitativa son: Observación participante; entrevista focalizada; entrevista abierta; análisis en grupos motivacionales.

B. CUANTITATIVAS: En ellas la estructuración es mayor. Y sus principales características son:

1. Menor liberta de quien observa y quien es observado.

2. Menos capacitación requerida para llevarlas a cabo.

3. Buscan objetividad a través de la comparabilidad.

4. Se caracterizan por la medición de variables.

5. La realidad es estática.

6. Se hace un amplio uso de las estadísticas.

7. Se caracterizan por observar universos grandes y heterogéneos.

8. La predicción de los acontecimientos es mucho mayor.

Los ejemplos de recolección de datos en forma cuantitativa son: Observación experimental; observación directa; encuesta; cuestionario y encuesta semiestructurada.

EL DATO

El dato es la información extraída de la realidad que tiene que ser registrada en algún soporte físico o simbólico que implica la elaboración de un marco teórico. El dato posee los siguientes componentes:

1. Definición conceptual que informa sobre los alcances del concepto; se haya inserto en el marco teórico.

2. El contenido informativo.

3. La expresión de los mismos en algún lenguaje.

4. El dato está compuesto por una ESTRUCTURA de tres partes:

a. Una unidad de análisis.

b. Que en una VARIABLE.

c. ASUMIRA UN determinado VALOR.

Los datos se pueden clasificar según sus fuentes:

1. Fuentes primarias: Son los datos que se obtienen por el investigador para ser relevados y para realizar el estudio. Los datos responden al problema. Esta recolección implica costos muy elevados.

2. Fuentes secundarias: En este caso los datos no son relevados por el investigador, dado que son proporcionados por una fuente secundaria, para que el investigador pueda desarrollar su investigación. En estos casos los costos son casi nulos y más reducidos.

3. Fuentes mixtas: es una combinación de las dos anteriores.

Existen tres principios para la recolección de datos:

1. El principio de la comparabilidad en el que se establece una relación con sentido entre la unidad de análisis y la variable.

2. El principio de clasificación; en el cual existe un sistema de categorías que son exhaustivas y excluyentes, es decir que ninguna unidad puede quedar fuera del sistema y ninguna puede tomar el valor de otra.

3. El principio de integridad; que establece que ninguna celda puede quedar vacía.

Matriz de datos: Es la forma de ordenar los datos en un sistema; consiste en la codificación y tabulación de los datos; en las filas se encuentran las unidades de análisis, mientras que en las columnas se encuentran las variables, en las celdas se puede identificar el valor que cada unidad asume para cada variable.

Existen distintos tipos de análisis:

1. Análisis de datos centrado en las variables: en este caso la observación es vertical; el perfil es univariable y cuantitativo.

2. Analisis centrado en la unidad de análisis: en este caso es horizontal y el perfil es cualitativo.

3. Análisis combinado; vertical y horizontal; el perfil es bivariado o multivariado.

En cuanto a la tabulación, que es la organización de los datos dentro de la tabla; puede ser simple o univariable ó cruzada o birariable. Se establece una relación en cuanto a la frecuencia que puede ser absoluta o relativa.

La frecuencia absoluta es la cantidad de veces que se observa cada valor o categoría de la variable.

La frecuencia relativa es la frecuencia porcentual con la que sucede cada variable; esto nos permite poder compararlas mejor.

Análisis e interpretación de los datos: Es para darle sentido y poder redactar adecuadamente el informe final.

Se tiene que considerar la relación entre las variables; que puede ser simétrica o asimétrica.

Investigaciones exploratorias

Una de las finalidades es identificar cuales son las variables presentes en el problema abordado. Sus características son:

1. Flexibilidad.

2. Cuali, cuanti.

3. Sincronico.

4. Asociado al contexto de descubrimiento.

5. Inductivo.

6. Tecnicas de muestreo no probabilístico.

7. Tecnicas de recolección

8. Analisis

Investigaciones descriptivas:

En ellas el estudio es intensivo y exhaustivo; sirve para analizar la distribución de la población; la relación entre las variables y las predicciones son mas efectivas

Sus características son:

1. Rigidez

2. Cuali; cuanti; cuali cuanti

3. Sincronico y diacrónico

4. Contexto descubrimiento

5. Inductivo y deductivo

Diseños:

1. De variables: para analizar su nivel

2. Relacionales: para establecer como es la relación entre las variables

3. Seccional o sincronico: Para estudiar rasgos o características relacionales

4. Seccional transversal: Paso del tiempo de las variables

5. Diacronico: Para analizar la evolución de las variables o relaciones observadas

Tecnicas de muestreo : NO probabilísticas; probabilísticas y mixtas

Tecnicas de recolección: Observacion; entrevista; cuestionario; encuesta; analisis de contenido; historia de vida

Analisis de datos: Matrices ; bases de datos; cuadros uni, bi y multivariados; perfiles cuantitativos.

Investigaciones explicativas: Pretenden probar relaciones entre variables que den cuenta de porque ocurre un fenómeno. Existen tres controles:

1. Control del orden temporal de las variables

2. Control y estudio de la relación entre variables

3. Analizar y controlar otros factores o variables que puedan incidir en la relación causal

Caracteristicas:

Rigidez, cuantitativo; longitudinal o secional; asociado al contexto de justificación y deductivo

Modalidades: Modelo relacional

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