Guía Práctica para Investigadores en Ciencia del Comportamiento y Ciencia del Diseño Versión 1.0 (2014)

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Guía Práctica para Investigadores en
Ciencia del Comportamiento y Ciencia del Diseño
(enfoque a Ingeniería de Sistemas e Informática)
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Guía Práctica para Investigadores en Ciencia del Comportamiento y Ciencia del Diseño Versión 1.0 (2014)

  1. 1. Guía Práctica para Investigadores en Ciencia del Comportamiento y Ciencia del Diseño (enfoque a Ingeniería de Sistemas e Informática) Versión 1.0 Joel Martin Visurraga Agüero jmvisurraga@hotmail.com Lima, 2014
  2. 2. 2 Joel Martin Visurraga Agüero Natural de Cerro de Pasco – Perú. Referencias académicas: Maestro en Ingeniería de Sistemas Magister en Gestión Pública Ingeniero de Sistemas e Informática Licenciado en Educación Perú - 2014
  3. 3. 3 PRESENTACION En la actualidad urge de tener herramientas que nos orienten en el proceso de investigación de los estudiantes y docentes de ingeniería de sistemas, teniendo en cuenta la diferencia de enfoque en las investigaciones en la ciencia del comportamiento y en la ciencia del diseño. También se debe hacer uso de las herramientas informáticas como apoyo asistido en el proceso de cálculos estadísticos, facilitando al investigador, el cual dispondrá de mayor tiempo en el análisis y discusión de resultados. Así mismo hacer énfasis la importancia de la comunicación de los resultados de las investigaciones a través de las publicaciones en Tesis, Artículos Científicos y Poster, teniendo en cuenta el avance de las tecnologías de información y comunicaciones. Joel Martin Visurraga Agüero
  4. 4. 4 INDICE Página Presentación 3 Índice 4 1. Paradigmas de investigación 7 1.1. Paradigma positivista 7 1.2. Paradigma interpretativo 7 2. Enfoques de investigación 8 2.1. Enfoque cuantitativo 8 2.2. Enfoque cualitativo 9 3. Tipos de estudio 11 3.1. Investigación básica 11 3.2. Investigación aplicada 11 4. Diseños de investigación 12 4.1. Experimental 12 4.2. No experimental 12 5. Nivel del diseño de investigación 13 5.1. Descriptivo 13 5.2 Correlacional 13 6. Métodos de investigación 15 6.1. Método deductivo 15 6.2. Método inductivo 15 6.3. Método Hipotético-deductivo 15 7. Métodos de estadísticos 17
  5. 5. 5 7.1. Paramétrico 17 7.2. No paramétrico 17 8. Investigación en las ciencias del comportamiento 18 8.1. El problema 18 8.2. Justificación 19 8.3. Importancia 20 8.4. Variables 20 8.5. Objetivos 22 8.6. Hipótesis 23 8.7. Antecedentes 24 8.8. Marco teórico 25 8.9. Marco conceptual 26 8.10. Técnica e instrumento de recolección de datos 27 8.11. Población y muestra 34 8.12. Muestreo 35 8.13. Resultados 36 8.14. Discusión 39 9. Investigación en las ciencias del diseño 42 9.1. Identificación del problema y motivación 42 9.2. Objetivos de una solución 44 9.3. Diseño y desarrollo 45 9.4. Demostración 45 9.5. Evaluación 46 9.6. Comunicación 47 9.7. Otros aspectos 47
  6. 6. 6 10. Estructuras para presentación y publicación del informe de investigación 50 10.1. Tesis 50 10.2. Artículo científico 53 10.3. Poster científico 53 10.4. Ensayo científico 55 10.5. Ferias científicas 55 11. Uso del estilo APA para referencias bibliográficas 56 12. Fases en la construcción de artefactos de Tecnología de información 59 Definición de términos 70 Referencias bibliográficas 73 ANEXOS 79
  7. 7. 7 1. PARADIGMAS DE INVESTIGACIÓN El paradigma es un modelo o ejemplo a seguir, por una comunidad científica, de los problemas que tiene que resolver y del modo cómo se van a dar las soluciones. Un paradigma comporta una especial manera de entender el mundo, explicarlo y manipularlo (Kuhn, T., 2011, p.18). 1.1. Paradigma positivista Martínez, V. (2013, p.3) indica que el paradigma positivista “busca los hechos o causas de los fenómenos sociales independientemente de los estados subjetivos de los individuos; aquí, el único conocimiento aceptable es el científico que obedece a ciertos principios metodológicos únicos. Entre sus rasgos más destacados se encuentra su naturaleza cuantitativa para asegurar la precisión y el rigor que requiere la ciencia. Al aplicarse a las ciencias sociales se busca que éstas se conviertan en un conocimiento sistemático, comprobable y comparable, medible y replicable”. 1.2. Paradigma interpretativo Según Martínez, V. (2013, p.5) el paradigma interpretativo “emerge como alternativa al paradigma racionalista, puesto que en las disciplinas de ámbito social existen diferentes problemáticas, cuestiones y restricciones que no se pueden explicar ni comprender en toda su extensión desde la metodología cuantitativa. Estos nuevos planteamientos proceden fundamentalmente de la antropología, la etnografía, el interaccionismo simbólico, etc. Varias perspectivas y corrientes han contribuido al desarrollo de esta nueva era, cuyos presupuestos coinciden en lo que se ha llamado paradigma hermenéutico, interpretativo-simbólico o fenomenológico”.
  8. 8. 8 2. ENFOQUES DE INVESTIGACIÓN 2.1. Enfoque cuantitativo Según Hernández, R. et al (2010, p.4) el enfoque cuantitativo “es un conjunto de procesos secuencial y probatorio. Usa recolección de datos para probar hipótesis con base en la medición numérica y el análisis estadístico para establecer patrones de comportamiento y probar teorías”. Grafico 1 Fases del proceso cuantitativo (Hernández, R. et al, 2010, p.5). Características:  Empleo de métodos cuantitativos  Positivismo lógico, busca los hechos o causas de los fenómenos sociales, prestando escasa atención a los estados subjetivos de los individuos.  Medición penetrante y controlada  Objetivo  Al margen de los datos  Perspectiva desde fuera  No fundamentado en la realidad, orientado a la comprobación, inferencial e hipotético deductivo
  9. 9. 9  Orientado al resultado  Fiable: datos sólidos y repetibles  Generalizable  Particularista  Asume una realidad estable. (Abalde E. y Muñoz J., 1992,p.96) 2.2. Enfoque cualitativo Hernández, R. et al (2010, p.4) indica que el enfoque cualitativo “usa la recolección de datos sin medición numérica para descubrir o afinar preguntas de investigación en el proceso de interpretación”. Grafico 2 Fases del proceso cuantitativo (Hernández, R. et al, 2010, p.8). Características  “Empleo de métodos cualitativos
  10. 10. 10  Fenomenologista e interesado en comprender la conducta humana desde el propio marco de referencia de quien actúa.  Observación naturalista y sin control  Subjetivo  Próximo a los datos, perspectiva desde dentro  Fundamentado en la realidad orientado a los descubrimientos exploratorios, expansionista, descriptivo e inductivo.  Orientado al proceso  Valido: Datos reales, ricos y profundos.  No generalizable  Holista  Asume una realidad dinámica”. (Abalde E. y Muñoz J., 1992,p.96)
  11. 11. 11 3. TIPOS DE ESTUDIO 3.1. Investigación Básica Vargas, Z. (2009, p.159) indica que “la investigación básica, también conocida como investigación fundamental, exacta o investigación pura, que se ocupa del objeto de estudio sin considerar una aplicación inmediata, pero teniendo en cuenta que, a partir de sus resultados y descubrimientos, pueden surgir nuevos productos y avances científicos”. Según el PROCEI (2013, p.1) la “investigación básica, también denominada fundamental o pura, es la investigación conducida a incrementar nuestro entendimiento de los principios esenciales. Este tipo de investigación no tiene la intención de rendir beneficios aplicables de manera inmediata; sin embargo en el largo plazo constituye la base para todas las aplicaciones prácticas de la ciencia”. 3.2. Investigación aplicada Vargas, Z. (2009, p.159) indica que “la investigación aplicada recibe el nombre de investigación practica o empírica que se caracteriza porque busca la aplicación o utilización de los conocimientos adquiridos, a la vez que se adquieren otros, después de implementar y sistematizar la practica basada en la investigación”.
  12. 12. 12 4. DISEÑO DE INVESTIGACIÓN El diseño se refiere a la estrategia que servirá para obtener la información que se desea. 4.1. Experimental Hernández, R. et al (2010, p.120) se refiere a un “estudio en el que se manipulan intencionalmente una o más variables independientes (supuestas causas-antecedentes), para analizar las consecuencias que la manipulación tiene sobre una o más variables dependientes (supuestos efectos-consecuentes), dentro de una situación de control para el investigador”. 4.2. No experimental Para Hernández, R. et al (2010, p.81) la “investigación no experimental es un estudio que se realiza sin la manipulación deliberada de variables y en los que solo se observan los fenómenos en su ambiente natural para después analizarlos”.
  13. 13. 13 5. NIVEL DEL DISEÑO DE INVESTIGACIÓN 5.1. Descriptivo “Indica que la investigación descriptiva busca especificar las propiedades, las características y los perfiles de personas, grupos, comunidades, procesos, objetos o cualquier otro fenómeno que se someta a un análisis. Es decir, únicamente pretenden medir o recoger información de manera independiente o conjunta sobre los conceptos o las variables a las que se refieren, esto es, su objetivo no es indicar cómo se relacionan éstas. Describe tendencias de un grupo o población”. Esquema: M V1 o Dónde: M: Representa la muestra de la población. V1: Variable de estudio 1. o: Observación de la Variable 5.2. Correlacional Según Hernández, R. et al (2010, p.82-83) la “investigación correlacional asocia variables mediante un patrón predecible para un grupo o población. Los estudios correlaciónales pretenden responder a preguntas de investigación. Este tipo de estudios tiene como finalidad conocer la relación o grado de asociación que exista entre dos o más conceptos, categorías o variables en un contexto en particular”. Esquema:
  14. 14. 14 Dónde: M: Representa la muestra de la población. V1: Variable de estudio 1. V2: Variable de estudio 2 r: Relación entre la variable V1 y V2
  15. 15. 15 6. MÉTODOS DE INVESTIGACIÓN 6.1. Método deductivo “Se parte de una premisa general para sacar conclusiones de un caso particular. En definitiva sigue el modelo aristotélico deductivo esquematizado en el silogismo. El científico que utiliza este método pone el énfasis en la teoría, en la explicación, en los modelos teóricos, en la abstracción; no en recoger datos empíricos, o en la observación y experimentación” (UNA, 2007, p.61-62). 6.2. Método inductivo “Con este método se analizan casos particulares a partir de los cuales se extraen conclusiones de carácter general. El objetivo es el descubrimiento de generalizaciones y teorías a partir de observaciones sistemáticas de la realidad. Se basa en la observación y la experimentación. Comienza con una recolección de datos. Se categorizan las variables observadas. A veces se pone el énfasis en el descubrimiento de variables críticas que permitan efectuar exploraciones sistemáticas. Se establecen regularidades y relaciones entre los datos observados. Las observaciones realizadas en situaciones controladas permiten emitir micro-hipótesis. Estas se someten a prueba a partir de observaciones controladas. Finalmente se puede obtener una estructura de generalizaciones relacionadas sistemáticamente que posibiliten elaborar una teoría” (UNA, 2007, p.61-62). 6.3. Método hipotético-deductivo “A partir de la observación de casos particulares se plantea un problema. A través de un proceso de inducción, este problema remite a una teoría. A partir del marco teórico se formula una hipótesis, mediante un razonamiento deductivo, que posteriormente se intenta validar
  16. 16. 16 empíricamente. El ciclo completo inducción/ deducción se conoce como proceso hipotético-deductivo” (UNA, 2007, p.61-62).
  17. 17. 17 7. MÉTODOS ESTADÍSTICOS 7.1. Paramétrico Chiner, E. (2010, p.2) indica que “la estadística paramétrica, que es la más exigente, las variables son cuantitativas y deben cumplirse tres supuestos paramétricos”:  Los datos obtenidos se ajustan a la distribución normal.  Homogeneidad de la varianza (medida de dispersión) entre grupos.  Las medidas son, mínimo, de intervalo. 7.2. No paramétrico Para Chiner, E. (2010, p.2) la estadística no paramétrica “se utiliza a partir de escalas nominales u ordinales con variables cualitativas, o bien, cuando no se cumple alguno de los tres supuestos anteriores”. Por lo tanto, es muy importante realizar un análisis previo de los datos, de qué clase son, cómo se distribuyen y qué tipo de estadísticos se pueden aplicar.
  18. 18. 18 8. INVESTIGACIÓN EN LAS CIENCIAS DEL COMPORTAMIENTO 8.1. Problema 8.1.1. Descripción de la realidad problemática Se describe de manera resumida, la situación problemática, teniendo en cuenta los contextos:  Internacional  Nacional  Regional  Local 8.1.2. Planteamiento del problema Ramón, G. (2000, p.3) “El planteamiento del problema es la etapa de la investigación que conduce a aislar una situación particular y concreta, de manera que pueda ser sometida a observación y análisis, con el fin de comprobarla”. Responde a la pregunta: ¿Por qué realizar la investigación? Pautas en su redacción:  El problema debe estar formulado como pregunta de manera clara y sin ambigüedades. Ejemplo de un problema general: ¿Qué relación existe entre el gobierno electrónico móvil y la inclusión digital de los usuarios del Registro Nacional de Identificación y Estado Civil del
  19. 19. 19 distrito de los Olivos, Lima 2014? Ejemplo de problemas específicos: Grafico 3 Problemas específicos (elaboración propia). 8.2. Justificación UAP (2009, p.16) precisa “es detallar por qué el trabajo es necesario y conveniente de realizar y quién o quiénes se van a beneficiar con los resultados del proyecto de investigación”. Responde a la pregunta: ¿Por qué y para qué realizar la investigación? Pautas en su redacción:
  20. 20. 20  Considerar: Justificación teórica, justificación práctica, justificación epistemológica y justificación legal 8.3. Importancia UAP (2009, p.) indica “que es el impacto que tendrá su investigación en el ámbito de aplicación y validez del trabajo”. Responde a la pregunta: ¿Por qué es importante la investigación a realizar? 8.4. Variables Cahuas, D. (2006) las variables “constituyen un elemento básico de las éstas puesto que éstas se construyen sobre la base de relaciones entre variables referentes a determinadas unidades de observación. Por medio de las variables, caracterizamos los fenómenos que estudiamos”. Responde a la pregunta: ¿Qué es lo que queremos medir? 8.4.1. Definición conceptual Es el concepto adoptado para cada una de las variables de la investigación.
  21. 21. 21 Pautas en la redacción:  Definición puntual y citar al autor  La Definición debe mencionar o indicar a las dimensiones 8.4.2. Definición operacional Comprende las dimensiones, indicadores, ítems (número de pregunta del instrumento) y niveles de cada una de las variables de la investigación.. Pautas en la redacción:  Definición puntual y citar al autor  Una variable debe tener al menos dos dimensiones  Las dimensiones deben extraerse del concepto de la variable  Una dimensión debe tener al menos tres indicadores  Los indicadores deben permitir medir la dimensión  Un indicador debe tener al menos un ítem  Los ítems deben permitir recolectar información que permita medir un indicador de una dimensión.  Los ítems deben permitir recolectar información de un solo indicador La operacionalización de variables es una actividad muy importante dentro del proceso de investigación científica, ya que repercutirá en las demás actividades, para esto utilizamos la matriz de operacionalización.
  22. 22. 22 Matriz de operacionalización de variables Definición operacional de la variable………………. Dimensiones Indicadores Ítems Escala Likert Niveles 1 2 3 4 5 D1 I1 1, 2 N1 N2 N3 I2 3, 4 I3 5, 6 D2 I4 7, 8 I5 9, 10 I6 11, 12 Definición operacional de la variable………………. Dimensiones Indicadores Ítems Escala Likert Niveles 1 2 3 4 5 D3 I7 13, 14 N1 N2 N3 I8 15, 16 I9 17, 18 I10 19, 20 D4 I11 21, 22 I12 23, 24 Tabla 1 Matriz de operacionalización de variables (elaboración propia). 8.5. Objetivos Es la exposición precisa de lo que se desea obtener con la investigación, para lo cual se plantea un objetivo general y para orientar el problema general y un objetivo específico por cada problema especifico planteado. Responden a la pregunta: ¿Qué quiero lograr para responder a la pregunta de investigación?
  23. 23. 23 Pautas en la redacción:  Los objetivos comienzan con un verbo Ejemplo de un objetivo general: Determinar la relación que existe entre el gobierno electrónico móvil y la inclusión digital de los usuarios del Registro Nacional de Identificación y Estado Civil del distrito de los Olivos, Lima 2014. Ejemplo de objetivos específicos: Grafico 4 Objetivos específicos (elaboración propia). 8.6. Hipótesis Responde a la pregunta: ¿Qué espero que suceda con mi intervención sobre la realidad estudiada?
  24. 24. 24 Ejemplo de una hipótesis general: El gobierno electrónico móvil se relaciona significativamente con la inclusión digital de los usuarios del Registro Nacional de Identificación y Estado Civil del distrito de los Olivos, Lima 2014. Ejemplo de hipótesis específicas: Grafico 5 Hipótesis específicas (elaboración propia). 8.7. Antecedentes Responde a la pregunta: ¿Cuáles son los estudios previos sobre el tema a investigar? Estructura del contenido: Antecedente + Conclusiones del antecedente
  25. 25. 25 Ejemplo: Villanueva (2010, p.15) en su Tesis para optar el Grado de Magíster en Regulación de los Servicios Públicos tiene como objetivo conocer el impacto de la adopción de la política del acceso universal a las Tecnologías de la Información y la Comunicación – TIC y determinar las políticas que faciliten la consolidación de las Tecnologías de la Información y la Comunicación - TIC- en las zonas rurales del Perú en general y en las zonas rurales aisladas en particular, explica que:  “El modelo peruano de acceso universal presenta serias debilidades. El modelo peruano de universalización de los servicios de telecomunicaciones es tratado y ponderado favorablemente a nivel mundial y ha permitido que el servicio telefónico llegue a lugares donde la empresa privada por si no podía ofrecerlos, sin embargo existen algunos aspectos en su gestión que limitan su desarrollo.  Situación actual de las TIC en el Perú. La situación actual de las comunicaciones no corresponde a las inversiones realizadas en la última década, los niveles de cobertura rural son bajos, con una amplia brecha urbano-rural, que refleja una persistente situación no equitativa.  Acceso universal. El principio del acceso universal tiene aceptación general, en los objetivos esenciales que persigue y en la necesidad de incluirlos en las políticas del país, pero en el Perú no se ha establecido su contenido”. 8.8. Marco Teórico Tafur R. (1995, p.153) Es el fundamento de la investigación integrado por un conjunto de conocimientos que elabora el investigador a fin de apoyar el estudio que se propone hacer.
  26. 26. 26 8.9. Marco conceptual Tafur R. (1995, p.157) “entiende como marco conceptual al conjunto de conceptos que expone un investigador cuando hace el sustento teórico de su problema y tema de investigación”. Trata sobre la conceptualización de las variables y las dimensiones que son tratadas en la investigación. Se sugiere ubicar un mínimo de tres definiciones de autores diversos. Responde a la pregunta: ¿En qué me apoyo para estudiar esta realidad? Tabla 2 Esquema propuesto para su presentación (elaboración propia).
  27. 27. 27 8.10. Técnica e instrumento de recolección de datos Responde a la pregunta: ¿Cómo recojo la información? 8.10.1. Técnica 1. Encuesta Huete, R. (2011) “indica que la técnica de la encuesta supone la obtención de información de los individuos a través de un listado de preguntas llamado cuestionario y el posterior análisis estadístico de la información obtenida”. Según Hernández, M. et al (2010) “la encuesta es un instrumento de la investigación de mercados que consiste en obtener información de las personas encuestadas mediante el uso de cuestionarios diseñados en forma previa para la obtención de información específica”. 2. Observación Huete, R. (2011) “indica que la observación es un proceso sistemático por el que un investigador recoge por sí mismo información relacionada con cierto problema a lo largo de un periodo, sin control o manipulación del entorno”.
  28. 28. 28 Ficha técnica Nombre del Instrumento: Cuestionario para usuarios del RENIEC Autor: Joel Martin Visurraga Agüero Año: 2014 Descripción: Tipo de instrumento: Cuestionario. Objetivo: Determinar la relación que existe entre el gobierno electrónico móvil y la inclusión digital y sus dimensiones (educativa, social, cultural y de capital tecnológico) de los usuarios del Registro Nacional de Identificación y Estado Civil del distrito de los Olivos, Lima 2014. Población: Usuarios del RENIEC del distrito de los Olivos Número de ítem: 55 Aplicación: directa Tiempo de administración: 10 minutos Normas de aplicación: . El sujeto marcará en cada ítem de acuerdo lo que considere respecto a su opinión. Escala: Escalas Valor Totalmente en desacuerdo 1 En desacuerdo 2 Ni de acuerdo ni en desacuerdo 3 De acuerdo 4 Totalmente de acuerdo 5 Niveles y Rangos: Variable: Gobierno electrónico móvil Variable: Inclusión digital Nivel Valor Rango Valor Rango No optimo 1 31-62 Baja prevalencia 1 24-48 Básico 2 63-94 Media prevalencia 2 49-73 Optimo 3 95-155 Alta prevalencia 3 74-120 . Tabla 3 Modelo de Ficha técnica de un instrumento (elaboración propia).
  29. 29. 29 8.10.2. Instrumento 1. Cuestionario Huete, R. (2011) menciona que el “cuestionario es un listado de preguntas a las que se espera que el entrevistado conteste”. Grafico 6 Esquema del contenido de un cuestionario (elaboración propia).
  30. 30. 30 Cuestionario Título del cuestionario Fecha: [ / / ] Edad: [ ] Sexo: Femenino[ ] Masculino[ ] Ocupación: Estudiante[ ] Obrero[ ] Empleado[ ] Funcionario[ ] Grado de estudio: Primaria [ ] Secundaria [ ] Superior Técnica[ ] Superior Universitaria[ ] Instrucciones: Marque con un aspa la respuesta que crea conveniente teniendo en consideración el puntaje que corresponda de acuerdo al siguiente ejemplo: Totalmente en desacuerdo (1), En desacuerdo (2), Ni de acuerdo ni en desacuerdo (3), De acuerdo (4) y Totalmente de acuerdo (5). No Pregunta Valoración 1 2 3 4 5 Sobre el gobierno electrónico móvil 1 2 3 4 5 6 7 8 Sobre la inclusión digital 9 10 11 12 13 14 15 16 ¡Gracias por su tiempo! . Tabla 4 Estructura de un cuestionario (elaboración propia) 8.10.3. Escalas Para la valoración de las preguntas del cuestionario se requiere utilizar una escala de actitud, utilizamos la escala de Likert. Agüero, R. et al. (2012) indica que “la escala de Likert plantea una serie de afirmaciones, juicios o preguntas ante las cuales el individuo debe mostrar su “acuerdo” usando palabras que implican grados crecientes (o
  31. 31. 31 decrecientes) del mismo; es pues, una escala de tipo ordinal. Se recomienda utilizar una escala de Likert de cinco valores”. Escala Categorías ACUERDO FRECUENCIA IMPORTANCIA CALIDAD VEROSIMILITUD 1 Extremadamente En Desacuerdo Nunca Nada Importante Pobre Casi Nunca Cierto 2 En Desacuerdo Muy Raramente Poco Importante Inferior Al Promedio Infrecuentemente Cierto 3 Indeciso Raramente Moderadamente Importante Promedio Ocasionalmente Cierto 4 De Acuerdo Ocasionalmente Importante Superior Al Promedio Frecuentemente Cierto 5 Extremadamente De Acuerdo Frecuentemente Muy Importante Excelente Casi Siempre Cierto 6 Muy Frecuentemente 7 Siempre Tabla 5 Escalas y Categorías de Likert (Agüero, R. et al, 2012, p.10) 8.10.4. Niveles Para poder presentar la información obtenida, se requiere utilizar una escala de tres valores, se recomienda formular niveles de tres valores Valor Nivel 1 No optimo Baja prevalencia 2 Básico Mediana prevalencia 3 Optimo Alta prevalencia Tabla 6 Niveles (elaboración propia) Para el cálculo de nivel por cada variable y dimensión de la investigación, utilizaremos la secuencia del (Anexo No.6). 8.10.5. Validación del instrumento
  32. 32. 32 Responde a la pregunta ¿El instrumento es el pertinente? Para validar los instrumentos aplicados en la investigación se realiza a través del experto, para lo cual preparamos el expediente de validación el cual consta de los siguientes formatos (ver ANEXO °.2):  (Formato No.1) Carta de presentación  (Formato No.2) Definición conceptual de las variables  (Formato No.3) Matriz de operacionalización de variables (con valorización)  (Formato No.4) Certificado de validez de contenido del instrumento que mide 8.10.6. Confiabilidad del Instrumento Responde a la pregunta: ¿El instrumento es confiable? Para el cálculo del Coeficiente de alfa de Crombach se utilizara el software IBM SPSS versión 21 (ver Anexo N°.4)
  33. 33. 33 Resultados Para el Análisis de confiabilidad del instrumento aplicado en la investigación, se utilizó el software IBM SPSS versión 21, dando como resultado lo siguiente: Cuadro No.1 Estadísticos de fiabilidad Alfa de Cronbach N de elementos ,913 26 Fuente: Propia Sustento Teórico Coeficiente alfa de Crombach: Según Visurraga J. (2013) el coeficiente Alfa de Crombach nos permite…… Explicación del Investigador Observamos …….en el Cuadro No.1 …………… y en el Cuadro No.2 (ver anexo 1) observamos que……. Tabla 7 Protocolo de presentación del análisis de confiabilidad del Instrumento (elaboración propia) Escala de evaluación: Grafico 7 Rangos del coeficiente de alfa de Cronbach (elaboración personal) Ejemplo:
  34. 34. 34 Grafico 8 Ejemplo del resultado del coeficiente de alfa de Cronbach (elaboración personal) 8.11. Población y muestra 8.11.1. Población Según Sánchez y Reyes (2002, p.111) población, “comprende a todos los miembros de cualquier clase bien definida de personas, eventos u objetos”. Responde a la pregunta: ¿Quiénes son los sujetos de estudio? Ejemplo: Grafico 9 Población (elaboración personal)
  35. 35. 35 8.11.2. Muestra Responde a la pregunta: ¿Cuántos son los sujetos de estudio que requiero? Según Sánchez y Reyes (2002, p.111), denominamos muestra, al “grupo con el que se trabaja, la muestra debe ser representativa de la población”. Ejemplo: Grafico 10 Muestra (elaboración personal) 8.11.3. Calculo del tamaño de muestra Para el cálculo del tamaño de muestra se utilizara el software Decision Analyst STATS 2.0 (ver Anexo N°.3) 8.12. Muestreo 8.12.1. Muestreo Probabilístico Larios, I. y Figueroa, G. (2014) precisa que “los métodos de muestreo probabilísticos son aquellos que se basan en el principio de
  36. 36. 36 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 seleccionadas. Sólo estos métodos de muestreo probabilísticos nos aseguran la representatividad de la muestra extraída y son, por tanto, los más recomendables”. Dentro de los métodos de muestreo probabilísticos encontramos los siguientes tipos:  Muestreo aleatorio simple.  Muestreo aleatorio sistemático.  Muestreo aleatorio estratificado.  Muestreo aleatorio por conglomerados. 8.12.2. Muestreo No probabilístico Según Larios, I. y Figueroa, G. (2014) el método de muestro no probabilistico “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 ser elegidos. En general se seleccionan a los sujetos siguiendo determinados criterios procurando, en la medida de lo posible, que la muestra sea representativa”. Entre los métodos de muestreo no probabilísticos más utilizados en investigación encontramos:  Muestreo por cuotas.  Muestreo intencional o de conveniencia.  Bola de nieve.  Muestreo discrecional. 8.13. Resultados Responde a la pregunta:
  37. 37. 37 ¿Qué podemos explicar del problema? 8.13.1. Descriptivo En esta sección debemos exponer la información obtenida en el proceso de recojo de información, permitiendo describir la frecuencia de un valor en las respuestas y para su presentación nos valemos de la información general del instrumento. 8.13.2. Inferencia Escala de evaluación: Grafico 11 Rangos del cálculo del análisis de correlación (elaboración personal) Ejemplo del resultado del análisis correlacional: Grafico 12 Ejemplo del resultado del análisis de correlación (elaboración personal) Hipótesis General:
  38. 38. 38 Formulación de hipótesis estadística: H1: Existe una relación significativa entre la variable gobierno electrónico móvil y la variable inclusión digital de los usuarios del Registro Nacional de Identificación y Estado Civil del distrito de Los Olivos, Lima 2014. H0: No existe una relación significativa entre la variable gobierno electrónico móvil y la variable inclusión digital de los usuarios del Registro Nacional de Identificación y Estado Civil del distrito de Los Olivos, Lima 2014. Tabla 8 Ejemplo de Hipótesis estadística (elaboración propia) Contrastación de hipótesis estadística: En la Tabla 22 se observa que el valor del coeficiente de correlación Rho de Spearman es igual a 0,190 se rechaza la hipótesis nula (Ho) y se acepta la hipótesis alterna (H1) determinando que existe una relación significativa entre la variable gobierno electrónico móvil y la variable inclusión digital. Así mismo el valor P (0,000)<0,01 nos indica que la relación entre las variables es estadísticamente significativa Tabla 9 Ejemplo de contratación de hipótesis estadística (elaboración propia) . Tabla 22 Matriz de correlación de la variable gobierno electrónico móvil y la variable inclusión digital. V1-Gobierno Electrónico Móvil V2-Inclusión Digital Rho de Spearman V1-Gobierno Electrónico Móvil Coeficiente de correlación 1,000 0,190 ** Sig. (bilateral) . 0,000 N 384 384 V2-Inclusión Digital Coeficiente de correlación 0,190 ** 1,000 Sig. (bilateral) 0,000 .
  39. 39. 39 N 384 384 **. La correlación es significativa al nivel 0,01 (bilateral). Fuente: elaboración propia. Tabla 10 Ejemplo de correlación de dos variables con el software IBM SPSS v21 (elaboración personal) 8.14. Discusión Responde a la pregunta: ¿? Se incluye la discusión por cada objetivo tanto general y específicos. Formula: Observación descriptiva + Observación inferencia + Antecedentes + Marco conceptual Ejemplo: La evidencia empírica encontrada señala con respecto a la parte descriptiva de los datos que el nivel básico de gobierno electrónico móvil está asociado con el nivel media prevalencia de la inclusión digital, siendo este porcentaje 45,3%; mientras el nivel básico de gobierno electrónico se relaciona con el nivel alta prevalencia de la inclusión digital con un 19,8%. En el plano inferencial se ha podido determinar la existencia de una correlación directa, donde el coeficiente Rho de Spearman es igual a 0.190 encontrándose en el rango de 0.01 a 0.25. Este análisis permite determinar que el gobierno electrónico móvil se relaciona
  40. 40. 40 con la inclusión digital en un nivel escaso; dichos resultados concuerdan con los encontrados por Villanueva (2010) quien en su investigación concluye que el modelo peruano de acceso universal presenta serias debilidades así mismo concuerda con lo investigado por Prince, Finquelievich y Jolias (2011) quien concluye que ser en red es mucho mas estar conectado a través de las nuevas tecnologías; respuestas brindadas dentro del concepto de gobierno electrónico móvil el cual según Carrión (2009) es el uso de las tecnologías de información y comunicaciones para mejorar el desempeño de las actividades de las organizaciones del sector público. De acuerdo a los resultados encontrados en la presente investigación el uso de las tecnologias de informacion y comunicciones por los usuarios del RENIEC requiere un incremento del nivel de uso para elevar el desempeño de la institucion publica.
  41. 41. 41 9. INVESTIGACIÓN EN LAS CIENCIAS DEL DISEÑO Para Hevner, A. y Chatterjee, S. (2010, p.5) la investigación en la ciencia del diseño es un paradigma de la investigación en el cual un diseñador responde preguntas relevantes a los problemas humanos a través de la creación de artefactos innovadores, contribuyendo así nuevos conocimientos al cuerpo de la evidencia científica. Grafico 13 Proceso de investigación en la ciencia del diseño (Peffers, K., et al, 2006, p.93). Pauta Descripción Pauta 1 La investigación de las ciencias del diseño debe producir artefacto viable en la forma de una construcción, un modelo, un método o una creación de instancias Pauta 2 El objetivo de la investigación en ciencias de diseño es el desarrollo de soluciones basadas en la tecnología a problemas del negocio importantes y relevantes. Pauta 3 La evaluación del diseño La utilidad, la calidad y la eficacia del diseño de un artefacto debe ser rigurosamente demostrada a través de los métodos de evaluación bien ejecutadas
  42. 42. 42 Pauta Descripción Pauta 4 Los Aportes de la investigación en ciencias de diseño eficaz debe proporcionar aportes claros y verificables en las áreas de artefacto diseño, fundamentos de diseño y / o metodologías de diseño Pauta 5 La investigación en ciencia Diseño rigor se basa en la aplicación de métodos rigurosos tanto en la construcción y la evaluación del artefacto de diseño Pauta 6 El diseño como un proceso de búsqueda La búsqueda de un artefacto eficaz requiere la utilización de los medios disponibles para alcanzar los fines deseados al tiempo que satisface las leyes en el entorno del problema Pauta 7 La comunicación de la investigación en ciencias del diseño de investigación debe ser presentada de manera efectiva, tanto orientada a la tecnología y las audiencias de gestión orientada a Tabla 8 Pautas en investigación en la ciencia del diseño (Hevner, A. y Chatterjee, S., 2010, p.12) Tipos de contribución Ejemplos de Artefacto Un conocimiento más abstracto, completo y maduro Nivel 3. Teoría del diseño bien desarrollado acerca de los fenómenos implícitos Teorías de diseño (de rango medio y grandes teorías) Nivel 2. Diseño de la teoría del conocimiento emergente como principios operativos / Arquitectura Construye, métodos, modelos, principios de diseño, normas técnicas. Un conocimiento más específico y limitado, y menos maduro Nivel 1. Situación del artefacto implementado Instantiations (productos de software o procesos implementados) Tabla 9 Tipos de contribución de la Investigación en la Ciencia del Diseño (Gregor, S. y Hevner A., 2013, p.342). 9.1. Identificación del problema y motivación Definir el problema específico de investigación y justificar el valor de una solución. Dado que la definición del problema se puede utilizar para desarrollar una solución eficaz artefactual, puede ser útil para atomizar el problema conceptualmente de manera que la solución puede capturar la
  43. 43. 43 complejidad del problema. Justificar el valor de una solución se logran dos cosas: que motiva el investigador y el público de la investigación para perseguir la solución y para aceptar los resultados y ayuda a entender el razonamiento asociado con la comprensión del investigador del problema. Los recursos necesarios para esta actividad incluyen el conocimiento del estado del problema y la importancia de su solución (Peffers, K., et al, 2006, p.89). Grafico 14 Ciclo de investigación en la ciencia del diseño Identificación del problema y motivación (Hevner, A. y Chatterjee, S.,2010, p.16) Lista de verificación en la investigación en ciencias del diseño (Hevner, A. y Chatterjee, S.,2010, p.20): 1. ¿Cuál es la pregunta de investigación (requisitos de diseño)? 2. ¿Cuál es el artefacto? ¿Cómo se representa el artefacto? 3. ¿Qué diseño de procesos (búsqueda heurística) podria ser utilizado para construir el artefacto? 4. ¿Cómo son los artefactos y los procesos de diseño a tierra por la base de conocimientos? Lo que, en su caso, teorías apoyan el diseño artefacto y el proceso de diseño?
  44. 44. 44 5. ¿Qué evaluaciones se realizan durante los ciclos de diseño de interiores? ¿Qué mejoras de diseño se identifican durante cada ciclo de diseño? 6. ¿Cómo está el artefacto introducido en el entorno de la aplicación y cómo se prueba de campo? ¿Qué indicadores se utilizan para demostrar la utilidad del artefacto y mejora con respecto a los artefactos anteriores? 7. ¿Qué nuevos conocimientos se añade a la base de conocimientos y en qué forma (por ejemplo, la literatura revisada por pares, los meta- artefactos, nueva teoría, el nuevo método)? 8. Se ha abordado de manera satisfactoria el problema de investigación? Grafico 15 Preguntas asignados a los tres ciclos de investigación de diseño (Hevner, A. y Chatterjee, S.,2010, p.20) 9.2. Objetivos de una solución Inferir los objetivos de una solución de la definición del problema. Los objetivos pueden ser cuantitativos, por ejemplo, los términos en los que una solución deseable sería mejor que los actuales, o cualitativos, por ejemplo, donde se espera un nuevo artefacto para apoyar soluciones a problemas no abordados hasta ahora. Los objetivos deben ser inferidas
  45. 45. 45 racionalmente de la especificación problema. Los recursos necesarios para esto incluyen el conocimiento del estado de los problemas y soluciones actuales y su eficacia, si los hay (Peffers, K., et al, 2006, p.90). 9.3. Diseño y desarrollo Crear la solución artefactos. Estos artefactos son potencialmente, con cada definición amplia, los constructos, modelos, métodos o instancias (Hevner et al. 2004). Esta actividad incluye la determinación de la funcionalidad deseada del artefacto y su arquitectura y luego crear el artefacto real. Los recursos necesarios pasar de objetivos para el diseño y desarrollo incluyen el conocimiento de la teoría de que puede ser ejercida como una solución (Peffers, K., et al, 2006, p.90). 9.4. Demostración Demostrar la eficacia del artefacto para resolver el problema. Esto podría implicar su uso en la experimentación, simulación, un estudio de caso, la prueba, u otra actividad apropiada. Los recursos necesarios para la demostración incluyen el conocimiento efectivo de cómo usar el artefacto para resolver el problema (Peffers, K., et al, 2006, p.90). 9.5. Evaluación Observar y medir qué tan bien el artefacto es compatible con una solución al problema. Esta actividad consiste en la comparación de los objetivos de una solución a los resultados reales observados por el uso del artefacto en la manifestación. Se requiere el conocimiento de las métricas relevantes y técnicas de análisis. Dependiendo de la naturaleza del lugar de problemas y el artefacto, la evaluación puede incluir artículos tales como una comparación de la funcionalidad del artefacto con los objetivos de la solución de la actividad 2, medidas de
  46. 46. 46 desempeño cuantitativos objetivos, tales como presupuestos o artículos producidos encuestas de satisfacción, la retroalimentación del cliente, o simulaciones. Al final de esta actividad los investigadores pueden decidir si iterar de nuevo al paso 3 para tratar de mejorar la eficacia del artefacto o para continuar con la comunicación y dejar a una mejora adicional a los proyectos posteriores. La naturaleza de la sede de investigación puede dictar si esa iteración es viable o no (Peffers, K., et al, 2006, p.92). 9.6. Comunicación Comunicar el problema y su importancia, el artefacto, su utilidad y la novedad, el rigor de su diseño, y su eficacia para los investigadores y otros audiencias relevantes, tales como la práctica de los profesionales, cuando sea apropiado. En académica publicaciones de investigación los investigadores podrían utilizar la estructura de este proceso para estructurar el papel, así como la estructura nominal de un proceso de investigación empírica (problema definición, revisión bibliográfica, desarrollo de hipótesis, la recogida de datos, análisis, resultados, discusión y conclusión) es una estructura común para los trabajos de investigación empírica. La comunicación requiere el conocimiento de la cultura disciplinaria (Peffers, K., et al, 2006, p.92). Sección Contenido 1. Introducción La definición del problema, problema significación / motivación, introducción a los conceptos clave, la investigación preguntas / objetivos, ámbito de estudio, descripción de los métodos y las conclusiones, teórica y práctica, importancia, la estructura del resto del documento. Para DSR, los contenidos son similares, pero la definición del problema y de los objetivos de investigación deben especificar los objetivos que se requieren del artefacto que ser desarrollado. 2. Revisión de la Literatura Antes de trabajo que sea relevante para el estudio, incluyendo teorías, estudios de investigación empírica y resultados / informes de la práctica. Para el trabajo de DSR, la literatura previa encuestados debe incluir cualquier teoría del diseño / conocimientos previos en relación con la clase de problemas que deben abordarse, incluyendo artefactos que ya han sido desarrollado para resolver
  47. 47. 47 Sección Contenido problemas similares. 3. Método El enfoque de investigación que se empleó. Para el trabajo de DSR, el enfoque de DSR específica adoptada debe ser explicado con referencia a autoridades existentes. 4. Artefacto Descripción Una descripción concisa de los artefactos en el nivel adecuado de abstracción para hacer una nueva contribución a la base de conocimientos. En esta sección (o secciones) deberían ocupar la mayor parte del papel. El formato es probable que sea variable, pero debe incluir al menos la descripción del artefacto diseñado y, tal vez, el proceso de búsqueda de diseño. 5. Evaluación Evidencia de que el artefacto es útil. El artefacto se evalúa para demostrar su valía con criterios de evidencia abordar como validez, la utilidad, la calidad y la eficacia. 6. Discusión Interpretación de los resultados: qué significan los resultados y cómo se relacionan con los objetivos indicados en la sección de introducción. Puede incluir: un resumen de lo aprendido, la comparación con los antecedentes, limitaciones, la importancia teórica, la importancia práctica, y las áreas que requieren mayor trabajo. Las contribuciones de investigación se destacan y las amplias implicaciones de los resultados del papel para discutir la investigación y la práctica. 7. Conclusiones Párrafos de cierre que reafirman los hallazgos importantes del trabajo. Reitera las ideas principales de la contribución y por qué son importantes. Tabla 10 Esquema de Publicación de un Estudio de Investigación en la Ciencia del Diseño (Gregor, S. y Hevner, A., 2013, p.350). 9.7. Otros aspectos 9.7.1. Estudio de Factibilidad Destinada a demostrar que el artefacto a construir, responde a los criterios de siguientes: 1. Factibilidad técnica: Indicar los requerimientos técnicos para el desarrollo y puesta en producción del artefacto. 2. Factibilidad operativa: Indicar que el artefacto cumple con condiciones de usabilidad y accesibilidad requerida por los usuarios.
  48. 48. 48 3. Factibilidad económica: Indicar la inversión requerida para el desarrollo de artefacto, los beneficios que genera y los costos operativos que se incurre. Demostrar que los beneficios que genera la implementación del artefacto es superior a los costos operativos recuperando la inversión realizada, para esto incluir el flujo de caja y los cálculos del VAN y TIR.
  49. 49. 49 10. PUBLICACIÓN DEL INFORME DE INVESTIGACIÓN 10.1. Tesis Hernández, E. (2006, p.4). “La tesis es el documento en el que se exponen los resultados científicos alcanzados por el aspirante en su trabajo de investigación. Se presentan de forma sistematizada, lógica y objetiva esos resultados en correspondencia con el proyecto presentado, discutido y aprobado para la búsqueda de soluciones al problema planteado con respuestas científicas contextualizadas a partir de la utilización del método científico”. 10.1.1. Tesis de investigaciones basadas en ciencia del comportamiento (cuantitativa) Pagina Dedicatoria ii Agradecimiento iii Presentación iv Índice vV Índice de Tablas Vi Índice de Figuras ixvii Resumen viii Abstract ix Introducción x CAPÍTULO I: PROBLEMA DE INVESTIGACIÓN 1.1. Planteamiento del problema 1 1.2. Formulación del problema 2 1.2.1. Problema general 3 12.2. Problemas secundarios 4 1.3. Justificación 5 1.3.1. Justificación teórica 5 1.3.2. Justificación practica 7
  50. 50. 50 1.3.3. Justificación epistemológica 8 1.3.4. Justificación legal 9 1.4. Limitaciones 10 1.5. Antecedentes 14 1.6. Objetivos 15 1.6.1. General 16 1.6.2. Específicos 17 CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO 2.1. Bases teóricas de la variable 1 18 2.1.1. Definición de la variable 1 19 2.1.2. Temas referente a la variable 1 20 2.1.3. Dimensiones de la variable 1 21 2.2. Bases teóricas de la variable 2 22 2.2.1. Definición de la variable 2 23 2.2.2. Temas referente a la variable 2 24 2.2.3. Dimensiones de la variable 2 25 2.3. Definición de términos básicos 26 CAPÍTULO III: MARCO METODOLÓGICO 3.1. Hipótesis 27 3.1.1 Hipótesis general 28 3.1.2. Hipótesis especificas 29 3.2. Variables 30 3.2.1 Definición conceptual 31 3.2.2 Definición operacional 32 3.3. Metodología 33 3.3.1. Tipo de Estudio 34 3.3.2. Diseño 35 3.4. Población y muestra 36 3.4.1. Población 37 3.4.2. Muestra 38 3.5. Método de investigación 39 3.6. Técnicas e instrumentos de recolección de datos 40 3.6.1. Técnica 41
  51. 51. 51 3.6.2. Instrumento 42 3.6.3. Validez del Instrumento 43 3.6.4. Confiabilidad del Instrumento 44 3.7. Métodos de análisis de datos 45 CAPÍTULO IV: RESULTADO 4.1. Descripción 46 4.1.1 Prueba de normalidad 47 4.1.2. Análisis descriptivo de la variable 1 48 4.1.3. Análisis descriptivo de la variable 2 49 4.1.4. Análisis descriptivo de la variable 1 y la variable 2 50 4.1.9. Prueba de hipótesis 51 4.2. Discusión 52 4.2.1. Con respecto a la hipótesis general 53 4.2.2. Con respecto a las hipótesis especificas 54 CONCLUSIONES 55 SUGERENCIAS 56 REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS 57 ANEXOS Anexo 1: Matriz de consistencia Anexo 2: Matriz de operacionalización de variables Anexo 3: Certificado de validez de contenido del instrumento -1 Anexo 4: Certificado de validez de contenido del instrumento -2 Anexo 5: Instrumentos de recolección de datos (cuestionario) Anexo 6: Ejemplo de cuestionarios aplicados 1 - 5 Anexo 7: Base de datos SPSS Tabla 11 Esquema de publicación de una tesis en ciencia del comportamiento (elaboración propia). 10.1.2. Tesis de investigaciones basadas en ciencia del diseño Esquema de publicación:
  52. 52. 52 Pagina Dedicatoria ii Agradecimiento iii Presentación iv Índice vV Índice de Tablas Vi Índice de Figuras ixvii Resumen viii Abstract ix Introducción x CAPÍTULO I: PROBLEMA DE INVESTIGACIÓN 1.1. Descripción de la situación problemática 1 1.2. Formulación del problema 2 1.3. Objetivos 3 1.4. Justificación e importancia 4 CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO 5 2.1. Antecedentes 6 2.2. Revisión de la literatura 7 CAPÍTULO III: CONSTRUCCION DEL ARTEFACTO 3.1. Análisis de Requerimientos 8 3.2. Estudio de Factibilidad 9 3.2.1. Factibilidad técnica 10 3.2.2. Factibilidad operativa 11 3.2.3 Factibilidad económica 12 3.2. Diseño 13 Implementación 14 3.3. Verificación 15 CAPÍTULO III: RESULTADOS 3.1. Análisis de Resultados 15 3.1.1. Eficiencia 16 3.1.2. Eficacia 17 3.1.3. Productividad 18 3.1.4. Impacto 19
  53. 53. 53 CONCLUSIONES 20 RECOMENDACIONES 21 RERFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS 22 ANEXOS Tabla 12 Esquema de publicación de una tesis en ciencia del diseño (elaboración propia). 10.2. Artículo científico Según Mari, J. (2004, p.5) “el artículo científico es un informe escrito que comunica por primera vez los resultados de una investigación. Los artículos científicos publicados en miles de revistas científicas componen la literatura primaria de la ciencia”. Pagina 1. Introducción 2. Material y Método 3. Resultados 4. Discusión 5. Conclusiones 6. Referencias Bibliográficas Tabla 13 Esquema de publicación de un artículo científico (elaboración propia). 10.3. Poster científico Según Guardiola, E. (2010, p.85) “el poster constituye un tipo de comunicación con un potencial enorme. Posibilita la transmisión concisa clara y permanente de su contenido, sin la fugacidad que impone una comunicación oral. De esta manera puede ser analizado con detenimiento por los asistentes a una velocidad que se ajusta a sus
  54. 54. 54 capacidades e intereses, y posibilita el objetivo último de toda comunicación en un congreso: la transmisión de un mensaje por parte del autor y su captación por parte de los demás”. El Observatorio de la Comunicación Científica (2010) indica “que junto con el artículo científico y la presentación oral, el póster o cartel científico es uno de los formatos más comunes de comunicación entre Investigadores. Mientras que el artículo se escribe fundamentalmente para ser leído y la comunicación oral se pronuncia para ser escuchada, el póster se elabora para ser visto, leído y comentado”. Pagina 1. Introducción 2. Materiales y método 3. Resultados 4. Tablas o figuras 5. Conclusiones 6. Referencias Bibliográficas Tabla 14 Esquema de publicación de un poster científico (elaboración propia). Formas de presentación: Nombre del autor Institución de procedencia . Grafico 16
  55. 55. 55 Poster horizontal (Guardiola, E., 2010, p.88). Nombre del autor Institución de procedencia . Grafico 17 Poster vertical (Guardiola, E., 2010, p.89). 10.4. Ensayo científico Vargas, M. y Sabogal, M. (2008) indican que “el ensayo científico constituye uno de los principales recursos metodológicos para adiestrar en la metodología y en la lógica sistémica de la investigación científica. Por su medio es que se debaten las ideas más influyentes o disimiles, se conocen los últimos aportes de la ciencia, se forma opinión, se ´produce discrepancia productiva”. 10.5. Ferias científicas Las ferias científicas son espacios de presentación y socialización de los proyectos realizados, donde de demuestra el funcionamiento del producto resultante de la investigación.
  56. 56. 56 11. USO DEL ESTILO APA PARA REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS Zavala, S. (2009, p.6) “Reglas de estilo que rigen la redacción científica en las ciencias sociales y de la conducta. Establece los estándares para la diseminación del conocimiento científico de forma clara, precisa y uniforme”. 11.1. Como referenciar textos de libros Esquema: Apellido Paterno, Inicial del Nombre. Título del texto. Editorial. . Ejemplo: Hernández, E. (2006). Cómo escribir una tesis. Escuela Nacional de Salud Pública. Mc Graw Hill. 11.2. Como referenciar textos extraídos de internet Esquema: Apellido Paterno, Inicial del Nombre. Título del texto. Institución. Recuperado de: dirección electrónica donde ubico el texto. Ejemplo: Hernández, E. (2006). Cómo escribir una tesis. Escuela Nacional de Salud Pública. Recuperado de: http://biblioteca.ucv.cl/site/ servicios/documentos/como_escribir_tesis.pdf. 11.3. Como referenciar una tabla  EN la parte superior de la tabla se ubica el número de tabla  En la línea siguiente se ubica el título de la tabla en letra cursiva  La referencia debe estar ubicada en la parte inferior de la tabla.  Si usted es el autor de la tabla indicar “elaboración propia” Esquema:
  57. 57. 57 Fuente: Apellido Paterno, Inicial del Nombre del autor. (Año de elaboración, número de página). Fuente: elaboración propia. Ejemplo: Tabla 24 Matriz de correlación de la variable gobierno electrónico móvil y la dimensión cultural de la variable inclusión digital. V1-Gobierno Electrónico Móvil D2-Cultural Rho de Spearman V1-Gobierno Electrónico Móvil Coeficiente de correlación 1,000 0,489 ** Sig. (bilateral) . 0,000 N 384 384 D2-Cultural Coeficiente de correlación 0,489 ** 1,000 Sig. (bilateral) 0,000 . N 384 384 **. La correlación es significativa al nivel 0,01 (bilateral). Fuente: elaboración propia. Tabla 15 Ejemplo de una tabla con formato APA (elaboración propia). 11.4. Como referenciar una imagen  La referencia debe estar ubicada en la parte inferior del gráfico.  Debe numerar las figuras  Si usted es el autor del grafico indicar “elaboración propia”  Incluir la referencia según el esquema APA. Esquema: Figura 15: Título del grafico (Apellido Paterno, Inicial del Nombre del autor., Año de elaboración, número de Pagina). Figura 15: Título del grafico (elaboración propia).
  58. 58. 58 Ejemplo: Figura 15: Histograma, gobierno electrónico móvil * dimensión cultural de inclusión digital (elaboración propia). Tabla 16 Ejemplo de una gráfico con formato APA (elaboración propia).
  59. 59. 59 12. Fases en la construcción de un artefacto de Tecnología de información 12.1. Fases del diseño de centrado en el usuario (DCU) Artefacto: Aplicación web Grafico 18 Diseño centrado en el Usuario (Casado, E.,2012, p.1)
  60. 60. 60 12.2. Modelo de proceso de Ingeniería web Artefacto: Aplicación web Grafico 19 Modelo de proceso de IWeb (Visurraga, J., 2005, p.5)
  61. 61. 61 12.3. Arquitectura dirigida por modelos Artefacto: Software MDA es el acrónico de Model Driven Architecture promovido por la OMG que propone basar el desarrollo del software en modelos especificados utilizando UML para que a partir de esos modelos se realicen transformaciones que generen código u otro modelo con menor nivel de abstracción (Meaurio, V. y Chmieder E., 2013, p.1). Grafico 20 Proceso de desarrollo iterativo con MDA (Meaurio, V. y Chmieder E., 2013, p.2)
  62. 62. 62 12.4. Modelo de proceso de Microsoft Solutions Framework Artefacto: Software Enfoque personalizable para entregar correcta y más rápidamente soluciones tecnológicas, con menos personas y menos riesgo. Grafico 21 Modelo de proceso de MSF (Technet, 2006, p.1)
  63. 63. 63 12.5. Flujo del proceso de identificación y análisis de procesos Artefacto: Mapa de Procesos Grafico 22 Flujo de identificación y análisis de procesos (Macías, M., et al., 2007, p.16)
  64. 64. 64 12.6. Metodología HEFESTO para el desarrollo de un Datawarehouse Artefacto: Repositorio del Datawarehouse y mecanismo de transformación y carga de la información. La metodología HEFESTO, permite la construcción de Datawarehouse (Bernabeu, R., 2009, p.80): Grafico 23 Metodología HEFESTO (Bernabeu, R., 2009, p.80)
  65. 65. 65 12.7. Metodología para construcción de Modelos de Dinámica de Sistemas Artefacto: Modelo Mental (Diagrama Causal) Grafico 24 Fases de la construcción de un Modelo Mental (Elaboración propia) Artefacto: Modelo Formal (Diagrama de Flujo y Nivel) Grafico 25 Fases de la construcción de un Modelo Formal (Elaboración propia)
  66. 66. 66 12.8. Metodología de Sistemas Blandos Artefacto: Proyecto de intervención Según Rodríguez, R. (1992, p.87) La metodología de los sistemas blandos tiene las siguientes etapas: 1) La situación no estructurada 2) La situación estructurada 3) La elaboración de definiciones básicas 4) La elaboración de modelos conceptuales 5) Comparación de (4) versus (2) 6) Cambios factibles y deseables 7) Implantación de los cambios en el mundo real Grafico 26 Metodología de los sistemas blandos (Rodríguez, R., 1992, p.91)
  67. 67. 67 12.9. Ciclo de vida de los servicios de Tecnología de información con ITIL Artefacto: Servicio de atención al cliente Tiene como objetivo ofrecer una visión global de la vida de un servicio desde su diseño hasta su eventual abandono sin por ello ignorar los detalles de todos los procesos y funciones involucrados en la eficiente prestación del mismo. El Ciclo de Vida del Servicio consta de cinco fases:  Estrategia del Servicio: propone tratar la gestión de servicios no sólo como una capacidad sino como un activo estratégico.  Diseño del Servicio: cubre los principios y métodos necesarios para transformar los objetivos estratégicos en portafolios de servicios y activos.  Transición del Servicio: cubre el proceso de transición para la implementación de nuevos servicios o su mejora.  Operación del Servicio: cubre las mejores prácticas para la gestión del día a día en la operación del servicio.  Mejora Continua del Servicio: proporciona una guía para la creación y mantenimiento del valor ofrecido a los clientes a traces de un diseño, transición y operación del servicio optimizado. Grafico 27 Ciclo de vida de los servicios ITIL (ITILV3, 2014, p.1)
  68. 68. 68 12.10. Proceso de administración de proyectos con enfoque PMI. Artefacto: Proyecto El proceso está compuesto por cinco subprocesos que en su conjunto determinan el ciclo de vida de un proyecto desde el punto de vista administrativo (Pryconal, 2011, p.1):  Arranque: Autorización del proyecto.  Planeación: Establece el plan o lineamientos que se van a seguir para cumplir con los objetivos del proyecto, de igual manera compromete a todo el equipo de trabajo en la ejecución de dicho plan.  Monitoreo y Ejecución: Permite identificar en cualquier momento del proyecto su estado, de acuerdo al plan que se haya definido.  Cierre: Formaliza la finalización del proyecto, sea por la entrega del producto final o por causas administrativas o del negocio, adicionalmente busca recolectar las estadísticas de los productos entregados y de la administración del proyecto. Grafico 28 Proceso de administración de proyectos (Proyconal, 2011, p.1)
  69. 69. 69 12.11. Marco de trabajo en la investigación en las ciencia del diseño Artefacto: Sistema de información Grafico 29 Investigación en ciencias del diseño en sistemas de información (Hevner, A. y Chatterjee, S., 2010, p.59).
  70. 70. 70 DEFINICIÓN DE TÉRMINOS 1. Actitudes Las actitudes pueden considerarse como una relativamente duradera organización de creencias, sentimientos y tendencias de conducta hacia objetos, grupos, eventos o símbolos socialmente significativos; una predisposición adquirida, un sentimiento general de evaluación (positiva o negativa), sobre personas, objetos o asuntos. (Agüero, R. et al, 2012, p.2) 2. Artefacto Máquina, aparato. Máquina, mueble, y en general, cualquier objeto de cierto tamaño. (RAE, 2014, p.1) 3. Ciencia Conjunto de conocimientos obtenidos mediante la observación y el razonamiento, sistemáticamente estructurados y de los que se deducen principios y leyes generales. (RAE, 2014, p.1) 4. Dimensión Cada una de las magnitudes de un conjunto que sirven para definir un fenómeno. (RAE, 2014, p.1) 5. Diseño Proyecto, plan. Concepción original de un objeto u obra destinados a la producción en serie. (RAE, 2014, p.1) 6. Ensayo Escrito en el cual un autor desarrolla sus ideas sin necesidad de mostrar el aparato erudito. (RAE, 2014, p.1) 7. Fenómeno Es típicamente un conjunto de comportamientos de algún ente que es encontrado interesante por el investigador o por la comunidad de investigación. (Hevner A. y Chatterjee, S., 2010, p1-3)
  71. 71. 71 8. Hipótesis Suposición de algo posible o imposible para sacar de ello una consecuencia. (RAE, 2014, p.1) 9. Instrumento Aquello que sirve de medio para hacer algo o conseguir un fin. (RAE, 2014, p.1) 10.Investigación Es un conjunto de procesos sistemáticos, críticos y empíricos que se aplican al estudio de un fenómeno. (Hernández R. et al, 2010, p.4) La investigación puede ser generalmente definida como una actividad que contribuye a la comprensión de un fenómeno. (Hevner A. y Chatterjee, S., 2010, p1-3) 11.Método Modo de decir o hacer con orden. Procedimiento que se sigue en las ciencias para hallar la verdad y enseñarla. (RAE, 2014, p.1) 12.Modelo Esquema teórico, generalmente en forma matemática, de un sistema o de una realidad compleja, como la evolución económica de un país, que se elabora para facilitar su comprensión y el estudio de su comportamiento. (RAE, 2014, p.1) 13.Nivel Medida de una cantidad con referencia a una escala determinada. (RAE, 2014, p.1) 14.Problema Planteamiento de una situación cuya respuesta desconocida debe obtenerse a través de métodos científicos. (RAE, 2014, p.1)
  72. 72. 72 15.Producto Cosa producida. (RAE, 2014, p.1) 16.Protocolo Serie ordenada de escrituras matrices y otros documentos que un notario o escribano autoriza con ciertas formalidades. Plan escrito y detallado de un experimento científico. (RAE, 2014, p.1) 17.Variable Magnitud que puede tener un valor cualquiera de los comprendidos en un conjunto. (RAE, 2014, http://www.rae.es) Una variable es una propiedad que puede fluctuar y cuya variación es susceptible de medirse u observarse. (Hernández, R. et al, 2010, p.93)
  73. 73. 73 REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS Abalde, E. y Muñoz, J. (1992). Metodología cuantitativa vs. cualitativa. Universidad de la Coruña. España. Recuperado de: http://ruc.udc.es/dspace/bitstream/2183/8536/1/CC-02art7ocr.pdf Agüero, R., Gavidia R., Herrera, E., Lugo N., Maradei, I. y Pascuzzo, C. (2012). Escalas de actitud. Universidad Centroccidental Lisandro Alvarado. Venezuela. Recuperado de: www.ucla.edu.ve/dmedicin/.../ciencias funcionales/farmacología/Acti.pdf. Astete, B. (2001). Lectura crítica de artículos originales en salud. Sociedad andaluza de medicina familiar y comunitaria Recuperado de http://www.samfyc.es/Revista/v2n1/081-090.pdf. Bernabeu, R. (2009). Argentina: DATA WAREHOUSING: Investigación y Sistematización de Conceptos - HEFESTO: Metodología propia para la Construcción de un Data WarehouseCordova. Recuperado de: http://tgx-hefesto.blogspot.com/2008/11/hefesto-10.html. Cahuas, D. (2006). Definición de las variables, enfoque y tipo de investigación .Facultad de Ingeniería. Universidad Nacional Autónoma de Honduras. Recuperado de: http://www.mecanicahn.com/personal/marcosmartinez/ seminario1/los_pdf/l-Variables.pdf Casado, E. (2012). Diseño centrado en el Usuario. Asociacion de Profesionales de Usabilidad. http://www.usabilityprofessionals.org/usability_resources/files/ ucd_diagram_spanish_Eva-Amezua.pdf. Chiner, E. (2010). Introducción a la estadística descriptiva. Universidad de Alicante. España. Recuperado de: http://rua.ua.es/dspace/bitstream/ 10045/19380/3/Tema%203-Estad%C3%ADstica.pdf.
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  78. 78. 78 Civil del distrito de Los Olivos, Lima 2014. Maestría en Gestión Pública. Universidad Cesar Vallejo. Perú.
  79. 79. 79 ANEXOS
  80. 80. 80 Anexo No.1 Matriz de Consistencia PROBLEMA OBJETIVOS HIPÓTESIS Problema principal: Objetivo general: Hipótesis general: Problemas secundarios: PE1: PE2: PE3: Objetivos específicos: OE1: OE2: OE3: Hipótesis específicas: HE1: HE2: HE3:
  81. 81. 81 Anexo No.2 Formato 1 CARTA DE PRESENTACIÓN Señor(a): ….……………………………………………………………………………..…… Presente Asunto: VALIDACIÓN DE INSTRUMENTOS A TRAVÉS DE JUICIO DE EXPERTO. Es muy grato comunicarme con usted para expresarle mis saludos y así mismo, hacer de su conocimiento que siendo estudiante del programa de…………………………….. de la Universidad Norbert wiener, requiero validar los instrumentos con los cuales recogeré la información necesaria para poder desarrollar la investigación y con la cual optare el ……………………………………. El título nombre de nuestro proyecto de investigación es “……………… ……………………………………………………..………………………………….” y siendo imprescindible contar con la aprobación de docentes especializados para poder aplicar los instrumentos en mención, he considerado conveniente recurrir a usted, ante su connotada experiencia en temas educativos y/o investigación educativa. El expediente de validación, que le hacemos llegar contiene: 1. Carta de presentación 2. Matriz de operacionalización de variables 3. Certificado de validez de contenido de los instrumentos Expresándole mis sentimientos de respeto y consideración paso a despedirme de usted, no sin antes agradecerle por la atención que dispense a la presente. Atentamente. ________________________________________ Apellidos y nombre: D.N.I:
  82. 82. 82 Formato 2 DEFINICIÓN CONCEPTUAL DE LAS VARIABLES Variable 1: …………………………………… Dimensiones de la variable 1: Dimensión 1: …………………………………… Dimensión 2: …………………………………… Variable 2: …………………………………… Dimensiones de la variable 2: Dimensión 3: …………………………………… Dimensión 4: ……………………………………
  83. 83. 83 Formato 3 MATRIZ DE OPERACIONALIZACIÓN DE VARIABLES (con valorización) OPERACIONALIZACIÓN DE LA VARIABLE 1: ………………………………………………….. Dimensiones Indicadores Ítems (Preguntas) Valoración Niveles 5 4 3 2 1 D1 I1 P1 P2 I2 P3 P4 D2 I3 P5 P6 I4 P7 P8 OPERACIONALIZACIÓN DE LA VARIABLE 2: ………………………………………………….. Dimensiones Indicadores Ítems (Preguntas) Valoración Niveles 5 4 3 2 1 D3 I5 P9 P10 I6 P11 P12 D4 I7 P13 P14 I8 P15 P16
  84. 84. 84 Formato 4 CERTIFICADO DE VALIDEZ DE CONTENDO DEL INSTRUMENTO QUE MIDE LA VARIABLE 1: …………………………………………….. Nº DIMENSIONES / items Claridad (*) Pertinencia (**) Relevancia (***) Sugerencias D1 Si No Si No Si No 1 2 3 4 Si No Si No Si No 5 6 7 8 CERTIFICADO DE VALIDEZ DE CONTENDO DEL INSTRUMENTO QUE MIDE LA VARIABLE 2: …………………………………………….. Nº DIMENSIONES / items Claridad (*) Pertinencia (**) Relevancia (***) Sugerencias D1 Si No Si No Si No 1 2 3 4 Si No Si No Si No 5 6 7 8 Observaciones (precisar si hay suficiencia): Opinión de aplicabilidad: Aplicable[ ] Aplicable después de corregir [ ] No aplicable [ ] Apellidos y nombres del juez evaluador: DNI: Especialidad del evaluador: ……….de………..del 20….. (*)* Claridad: Se entiende sin dificultad alguna el enunciado del ítem, es conciso, exacto y directo (**) Pertinencia: Si el ítem pertenece a la dimensión. (***)Relevancia: El ítem es apropiado para representar al componente o dimensión específica del constructo Nota: Suficiencia, se dice suficiencia cuando los ítems planteados son suficientes para medir la dimensión
  85. 85. 85 Anexo No.3 Calculo del tamaño de la muestra con el software Decision Analyst STATS 2.0 Paso 1: Ejecutar el software Decision Analyst Stats 2.0 y le presentara el menú principal de opciones disponibles, dar click a la opción [Sample Size Determination](1) para que pueda calcular el tamaño de muestra que usted necesita para su investigación. Paso 2: Al ingresar a la opción de determinación del tamaño de la muestra, primero le solicitara ingresar la cantidad de “población que tiene identificada”(1) en su investigación(1), puede considerar el valores por defecto de los datos (2),(3) y (4) , luego dar clik al botón [Calculate](5) .
  86. 86. 86 Paso 3: A continuación el software Stats nos muestra el tamaño de muestra que requerimos(R) , luego damos click al botón [Exit](1) para salir y cerrar el software. Se sugiere grabar la imagen del resultado que puede incluir como evidencia en su investigación.
  87. 87. 87 Anexo No.4 Calculo del coeficiente de Alfa de Crombach con el software IBM SPSS v.21 Paso 1: Ejecute el software IBM SPSS v.21 y abra su Base de datos SPSS. Paso 2: Seleccione en la barra de menú la opción [Analizar](1) luego la opción [Escala](2) y la opción [Análisis de fiabilidad](3) . Paso 3: Seleccione las preguntas a analizar(p) y presione el botón de flecha hacia la derecha(1) .
  88. 88. 88 Paso 4: Una vez que las preguntas seleccionadas(PS) se encuentren en la casilla de la derecha, presionar el botón [Estadísticos](1) . Paso 5: Marcamos las opciones [Elemento], [Escala] y [Escala si se elimina el elemento](1) y damos click al botón [Aceptar](2) . Paso 6: Luego verificamos que este seleccionado la opción [Alfa](1) y presionamos el botón [Aceptar](2) .
  89. 89. 89 Paso 7: Verificamos el resultado del cálculo del coeficiente de Alfa de Cronbach.
  90. 90. 90 Anexo No.5 Calculo del Coeficiente de Correlación de Pearson con el software IBM SPSS v.21 (Análisis de correlación de variables) Paso 1: Identificamos las columnas de datos recogidos a la unidad de análisis, a través de la aplicación de los cuestionarios(BD) . Paso 2: Seleccionamos la opción [Analizar](1) , luego la opción [Correlaciones](2) y damos click a la opción [Bivariadas](3) .
  91. 91. 91 Paso 3: luego identificamos las columnas de datos de las variables(v) a correlacionar y damos click al botón de flecha a la derecha(1) . Paso 4: Una vez que las variables seleccionadas se encuentren en la casilla de la derecha(VS) , damos click al botón [Aceptar](1) para continuar. Paso 5: A continuación el software IBM SPPS nos muestra el resultado del análisis.
  92. 92. 92 Anexo No.6 Calculo de los valores de los niveles a partir de la escala de Likert con el software Microsoft Excel 2010 Paso 1: Copiamos los datos de la base de datos(BD) de SPSS a Excel. Paso 2: Para hallar los valores de nivel de la variable1, sumamos los valores(D) correspondientes a las preguntas de la variable 1. Paso 3: Utilizamos la fórmula de suma para hallar el valor
  93. 93. 93 Paso 4: Luego calculamos el valor de nivel de cada encuesta. Paso 5: Para esto utilizamos la siguiente formula.
  94. 94. 94 Anexo No.7 Elaboración de un gráfico tridimensional con el software Microsoft Excel 2010 Paso 1: Extraer la información resultante en el software IBM SPSS, correspondiente al análisis de tablas de contingencia. Ejemplo: El análisis de la variable gobierno electrónico móvil y la variable inclusión digital. Paso 2: Copia los datos a una hoja excel.
  95. 95. 95 Paso 3: Marcar las cabeceras de niveles y los valores resultantes de la tabla de contingencia. Paso 4: Seleccionar en excel la opción [Gráficos] y dentro de esta ubicar el ultimo gráfico de la sección “Columna en 3D” y dar click al icono del grafico requerido. Paso 5: y listo ya tienes el grafico tridimensional requerido, ya puede usted copiar a su informe e investigación.

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