06 Marco Metodologico

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06 Marco Metodologico

  1. 1. Clase 08 Objetivos de la Clase Al finalizar la clase, el alumno será capaz de: 1. Identificar los componentes principales del marco metodológico de una investigación. 2. Apreciar la relevancia que tiene la pertinencia y Marco Metodológico precisión del marco metodológico para el desarrollo de la investigación. 3. Tomar decisiones puntuales sobre el marco metodológico más adecuado para el objeto de estudio que se está desarrollando. Marco Metodológico Marco Metodológico • El marco metodológico se compone de los • El objetivo del Marco Metodológico es orientar al siguientes elementos: investigador en la realización del estudio. – Alcance del estudio – Diseño de investigación • Una vez realizado el estudio permite: – Muestra – Facilitar la evaluación de la calidad de los resultados – Definición de variables del estudio. – Materiales e instrumentos utilizados – Realizar replicas del estudio realizado, por lo que – Procedimientos realizados para recolectar datos y debe ser suficientemente detallado. resguardar la integridad de los participantes – Procesamiento estadístico utilizado Alcance del Estudio • A partir del objeto de estudio, se debe identificar el alcance de la investigación: – Exploratorio – Descriptivo – Correlacional Diseños de – Explicativo investigación • A partir de esto se definirá el diseño y el tipo de procesamiento de los datos. 1
  2. 2. Tipos de diseño en la Diseño de Investigación investigación cuantitativa • Se debe definir si la investigación requiere Experimentales Puros realizar una intervención deliberada en la realidad. Experimental Cuasiexperimentales Preexperimentales • Esto es, elegir si se utilizará un diseño: – Experimental, o Diseño – No experimental Longitudinales No Experimental • Y dentro de esta clasificación global, se debe Transversales elegir el tipo específico de diseño. Diseños Experimentales: Diseños Experimentales Experimentales Puros • Consisten básicamente en realizar una acción Requisitos: y observar las consecuencias de ésta. • Debe existir una manipulación intencional de la variable independiente. • Dentro de esta lógica, se incluyen los estudios: • Se debe medir el efecto que la – Experimentales “puros” manipulación de la variable independiente – Cuasiexperimentales tiene sobre la variable dependiente. – Pre-experimentales • El proceso se debe dar en condiciones controladas que otorguen validez interna al experimento. Diseños Experimentales: Diseños Experimentales: Experimentales Puros Experimentales Puros Manipulación de la variable independiente. Medición de la variación en la variable • Manipulación significa presentar la variable dependiente. independiente a los casos a estudiar, pero con • Busca observar como se presenta la diferentes valores. variable dependiente, para identificar si su estado fue afectado por el valor de la • Estos diferentes valores pueden variar según: variable independiente. – Ausencia-presencia – Grados de variación • Esta medición debe ser válida y confiable. – Modalidad de variación. 2
  3. 3. Diseños Experimentales: Diseños Experimentales: Experimentales Puros Experimentales Puros Validez interna. Fuentes de invalidación – Cuando la variación en la variable dependiente – Acontecimientos que ocurren durante el puede atribuirse a los cambios en la variable experimento. independiente y no a otras variables. – Maduración o procesos internos de casos ligados al tiempo. – El investigador debe considerar las diferentes – Inestabilidad en las mediciones que disminuyen fuentes de invalidación interna que puede sufrir su confiabilidad. un experimento. – Efecto de la aplicación de la prueba sobre los resultados. Diseños Experimentales: Diseños Experimentales: Experimentales Puros Experimentales Puros Fuentes de invalidación Formas de control – Problemas de equivalencia entre instrumentos. • La validez interna en un experimento y el – Regresión estadística o tendencia de los puntajes control de la relación entre las variables extremos a volver al promedio. estudiadas se alcanza mediante: – Selección tendenciosa grupos no sean – Varios grupos de comparación. equiparables. – Equivalencia de los grupos en todo excepto en – Mortandad de la muestra. el tipo de exposición a la variable – Interacción sujeto - investigador. independiente. Diseños Experimentales: Diseños Experimentales: Experimentales Puros Experimentales Puros Formas de control: Grupos de Comparación Formas de control: Equivalencia entre grupos • Es necesario trabajar al menos con dos • Deben ser equivalentes antes y durante el grupos: experimento. – Un grupo al que se le administra el estímulo • Toda característica debe permanecer Grupo experimental. constante excepto la variable independiente. – Otro grupo al que no se le administra Grupo control. 3
  4. 4. Diseños Experimentales: Diseños Experimentales: Experimentales Puros Experimentales Puros Formas de control: Equivalencia entre grupos Mapa de Símbolos • Equivalencia inicial se puede alcanzar mediante la asignación: R Asignación aleatoria (randomized) – Aleatoria o randomizada (ideal) G Grupo de casos – Emparejamiento X Tratamiento experimental (variable Independiente) O Medición de la variable dependiente - Ausencia de Tratamiento o Medición Diseños Experimentales: Diseños Experimentales: Experimentales Puros Experimentales Puros Diseño con post-prueba únicamente y grupo Diseño con post-prueba únicamente y grupo control control • La presencia del grupo control permite manejar las fuentes de invalidez RG1 X O1 – Cualquiera que influya lo hará tanto en el grupo experimental como en el control. RG2 - O2 Diseños Experimentales: Diseños Experimentales: Experimentales Puros Experimentales Puros Diseño con pre prueba – post prueba y grupo Diseño con preprueba – postprueba y grupo control control – La medición preprueba evalúa que tan adecuada fue la asignación inicial a los RG1 O1pre X O1pos grupos – Conveniente en grupos pequeños. RG2 Opre - O2pos – Además permite analizar los cambios entre la preprueba y postprueba de cada grupo. – Puntaje-ganancia 4
  5. 5. Investigación Cuantitativa: Diseños Experimentales: Diseños Experimentales Experimentales Puros Diseño de cuatro grupos de Salomon Diseño de cuatro grupos de Salomon • Permite verificar los efectos de la preprueba RG1 O1pre X O1pos (como procedimiento) sobre los resultados en la postprueba. RG2 O2pre - O2pos RG3 - X O3pos RG4 - - O4pos Diseños Experimentales: Diseños Experimentales: Cuasiexperimentales Cuasiexperimentales • Al igual que los diseños experimentales: • No quiere decir que los grupos no sean – Manipulan deliberadamente una o más variables equiparables. independientes. – La posibilidad de que sean diferentes está siempre – Observan el efecto sobre la variable dependiente. presente y debe considerada. • Pero, presentan problemas para asegurar el • En este tipo de diseño el investigador debe grado de equivalencia inicial de los grupos. limitarse a alcances descriptivos o – Se usan grupos intactos Problemas de validez correlacionales, declinando explicar. interna y externa. Diseños Experimentales: Diseños Experimentales: Cuasiexperimentales Pre-experimentales • Salvo esta diferencia, estos diseños son casi • Estos diseños si bien siguen la lógica anterior iguales a los experimentales “puros” presentan un grado de control mínimo. – En interpretación, comparaciones y análisis. • Tienen baja validez interna y no son adecuados para establecer relaciones causales. • Hay casi tantos diseños cuasiexperimentales • En ocasiones son útiles para estudios como experimentales “puros”. exploratorios. 5
  6. 6. Diseños Experimentales: Diseños Experimentales: Pre-experimentales Pre-experimentales Estudio de caso con una sola medición Estudio de caso con una sola medición – No hay variación de la variable independiente. – Se desconoce el valor de la variable dependiente antes del estímulo. G X O – No existe un grupo de comparación. Diseños Experimentales: Diseños Experimentales: Pre-experimentales Pre-experimentales Diseño con preprueba-postprueba con un solo Diseño con preprueba-postprueba con un solo grupo grupo – No existe grupo de comparación. – Pueden aparecer otras variables que expliquen la variación en la postprueba. G O1 X O2 Diseños No - experimentales Diseños No - experimentales • Estos diseños no manipulan las variables de Se distinguen dos grupos generales: estudio. • Estudios transversales, que incluyen: – Estudios exploratorios • Buscan observar y medir los fenómenos en su – Estudios descriptivos contexto natural, sin ninguna alteración – Estudios correlacionales provocada intencionalmente por el investigador. • Estudios longitudinales, que incluyen: • No hay condiciones o estímulos a los que se – Estudios de tendencia exponga a los sujetos del estudio. – Estudios de evaluación – Estudios de panel 6
  7. 7. Diseños No – experimentales: Diseños No – experimentales: Transversales Longitudinales • Realizan una medición de la variable en un • Busca analizar los cambios a través del único momento con la finalidad de describir: tiempo del valor o atributo de la variable, o de la relación entre dos o más variables. – El valor o atributo de la o las variables al momento de la observación • Con este propósito se realizan mediciones de descriptivo las variables de interés en varios periodos – Las relaciones entre dos o más predeterminados para hacer inferencias variables al momento de la observación respecto a: correlacional – El cambio surgido. – Sus determinantes (causas) – Sus consecuencias (efectos) Muestreo: Conceptos iniciales • Existen tres elementos importantes que un estudio debe definir en este punto: – La población y los criterios de inclusión/exclusión. – El tamaño muestral. – La estrategia de muestreo a utilizar Muestreo Muestreo: Conceptos iniciales Muestreo: Conceptos iniciales Población • Sin embargo, en muy pocos casos se puede • Corresponde al conjunto de elementos que llegar a observar a toda la población. presentan las características que le interesan al investigador. • Es frecuente que, por razones de viabilidad, se deba trabajar con sólo algunas de éstas Las que constituyen la muestra. • Estas características corresponden a los criterios de elegibilidad. • Esto nos lleva a distinguir entre dos conceptos: – Criterios de inclusión – La población y la muestra. – Criterios de exclusión 7
  8. 8. Muestreo: Conceptos iniciales Muestreo: Conceptos iniciales Muestra Tamaño muestral • Subgrupo de la población. • Se refiere a la cantidad de elementos de la • Corresponde a aquellos sujetos que aportarán población que se observan efectivamente efectivamente información al estudio. durante el estudio. • En la metodología cuantitativa este subgrupo debe ser representativo de la población. • Si se observa a todos los elementos de la • Su nivel de representatividad se relaciona con la población entonces no se realiza un muestreo técnica de selección usada y del tamaño sino un censo. muestral. Tipos de muestreo Estrategias de Muestreo Aleatorio simple Aleatorio sistemático Muestreo Probabilístico Probabilística Estratificado • Donde cada uno de los sujetos o casos tiene la Por racimo misma posibilidad de ser elegido y formar parte Polietápico de la muestra Muestreo Por conveniencia Accidental • Permite conocer el error muestral. Intencional No Probabilística Teórico • Tiende a generar muestras más representativas. Por cuotas De Voluntarios Bola de nieve Estrategias de Muestreo Estrategias de Muestreo • Existen varios tipos de muestreo probabilístico: Tipos de muestreo Probabilístico – Aleatorio simple • Aleatorio simple (M.A.S.) – Aleatorio sistemático – Se eligen los elementos desde la población de – Estratificado estudio usando el azar hasta alcanzar el tamaño – Por racimo o conglomerados muestral deseado. – Polietápico – Todos los casos tienen las mismas posibilidades de ser elegidos. –Existes programas matemáticos que permiten realizar este muestreo con operaciones matemáticas que simulan el azar. –P.e. Excel o SPSS 8
  9. 9. Estrategias de Muestreo Estrategias de Muestreo Tipos de muestreo Probabilístico Tipos de muestreo Probabilístico • Aleatorio sistemático (M.S.) • Aleatorio Estratificado (M.A.E.) – Se extraen los sujetos de una lista donde los – Desagrega el universo en sub-conjuntos de gran homogeneidad interna debido a alguna elementos están ordenados y numerados, a característica (sexo, edad, profesión, etc.) pero través de una serie de operaciones matemáticas. heterogéneos entre sí. – Luego, a cada uno de los estratos se les aplica el muestreo aleatorio simple o sistemático. – De este modo todo los estratos quedan representados Para realizarlo se necesita un conocimiento detallado de la población. –P.e. Elegir sujetos de una lista cada k-avo elemento. – Permite reducir el sesgo muestral. – Puede ser proporcional o no proporcional. Estrategias de Muestreo Estrategias de Muestreo Tipos de muestreo Probabilístico Tipos de muestreo Probabilístico • Aleatorio Estratificado (M.A.E.) • Por Conglomerados o por Racimos (M.C.) – Se eligen primero grupos que están formados –Se divide a la población en dos estratos: hombres y naturalmente (con anterioridad a la investigación). mujeres. – Estos grupos son similares entre sí, pero –Los grupos son internamente muy homogéneos: en el internamente heterogéneos (por ejemplo, grupo de hombres todos son... hombres y en el de consultorios, clínicas, ciudades). mujeres todas son... mujeres. – De cada uno de estos grupos se eligen los –Sin embargo, el grupo de hombres es de distinto sexo elementos aleatoriamente. al grupo de mujeres (heterogeneidad entre grupos). – Acá existe una diferencia entre unidad de análisis –Luego, de cada grupo se extraen XX elementos al azar. (casos a observar) y unidad muestral (racimo que permite acceder a la unidad de análisis). Estrategias de Muestreo Estrategias de Muestreo Tipos de muestreo Probabilístico Tipos de muestreo Probabilístico • Por Conglomerados o por Racimos (M.C.) • Polietápico –Se identifica los grupos o racimos: 4 C.E.S.F.A.M. de la – Realiza diferentes muestreos para seleccionar a Provincia de concepción los sujetos. –Los grupos son internamente muy heterogéneos: – Generalmente comienza con la selección de dentro de ellos hay doctores, kinesiólogos, enfermeras, algunos conglomerados de interés. psicólogos, etc. – Puede realizar múltiples muestreos por –Sin embargo, los grupos son similares entre sí, ya que todos corresponden a consultorios (homogeneidad entre conglomerados. grupos). – O puede combinarlos con muestreos –Luego, de cada grupo se extrae un conjunto de sujetos estratificados. al azar. 9
  10. 10. Estrategias de Muestreo Estrategias de Muestreo Tipos de muestreo Probabilístico Muestreo no probabilístico • Polietápico • En este tipo de muestreo la elección de los casos no depende de la probabilidad sino de –Se seleccionan 4 regiones del país (M.C.). características de la investigación. –Se seleccionan cuatro comunas por región (M.C.) –Se seleccionan un consultorio por comuna (M.C.) –Se dividen los profesionales de cada consultorio por • Aquí no se conoce la probabilidad que cada profesión: médicos, kinesiólogos, odontólogos, elemento tenía de ser elegido. enfermer@s, psicólogos, trabajadoras sociales y paramédicos (M.A.E.). • Por lo mismo, tampoco se conoce el error –Luego se eligen los sujetos a través del muestreo aleatorio simple (M.A.S.) muestral. Estrategias de Muestreo Estrategias de Muestreo Tipos de muestreo no probabilístico Tipos de muestreo no probabilístico • Existen varias estrategias de muestreo no • Muestreo por conveniencia probabilístico: – Selección de una muestra de acuerdo a la – Muestreo por conveniencia disponibilidad de los elementos para formar parte – Muestreo accidental de la muestra. – Muestreo intencional – Muestreo por cuotas • Muestreo casual, incidental o accidental – Muestreo de voluntarios – Trabaja con aquellos casos que casualmente se – Muestreo “bola de nieve” encuentran en un lugar y momento decidido con antelación por el investigador. Estrategias de Muestreo Estrategias de Muestreo Tipos de muestreo no probabilístico Tipos de muestreo no probabilístico • Muestreo intencional, deliberado o por • Muestreo teórico propósito – Consiste en seleccionar elementos con base a los – Busca obtener muestras relevantes, incluyendo resultados obtenidos a medida que el estudio intencionalmente sujetos supuestamente típicos avanza. de la población. – Se selecciona directamente a aquellos sujetos – Se seleccionan casos hasta alcanzar el punto de que sean los más característicos o que puedan saturación. aportar la mayor cantidad de información posible. – Su generalización es difícil, pero son muy útiles en estudios cualitativos. 10
  11. 11. Estrategias de Muestreo Estrategias de Muestreo Tipos de muestreo no probabilístico Tipos de muestreo no probabilístico • Muestreo por cuotas • Muestreo de voluntarios – Fija cuotas (porcentaje) de casos con – Se trabaja con aquellos sujetos que aceptan determinadas características con anterioridad a participar voluntariamente en la recolección de la recolección de datos. información. – Requiere un buen conocimiento de los estratos o individuos más representativos de la población. Estrategias de Muestreo Tipos de muestreo no probabilístico • Muestreo “bola de nieve” – Se localiza a un individuo o informante clave, el cual conduce a otro y así sucesivamente. 11

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