Población y Muestra

Población: Conjunto de sujetos sobre los que se investiga. Un sujeto es cada elemento de la población.

Muestra: Subconjunto de elementos de la población que pueden ser seleccionados de forma aleatoria o no. El tamaño de la muestra es el número de sujetos de la muestra. La muestra es buena si representa bien la población.

Grupo experimental y grupo control: Donde se aplica la intervención y donde no se aplica.

Frecuencia: Número de veces que se repite el valor de una variable o número de sujetos que cumplen esa característica. Puede ser:

• Absoluta (número)
• Relativa (porcentaje)

Hipótesis: Suposiciones a partir de las cuales se hace una investigación y se identifican variables y relaciones entre variables.

Variables: Características de los individuos de una muestra. Se tiene que poder pasar de algo conceptual a algo operativo. De abstracto a concreto. Los valores que toma una variable se llama escala.

Clasificaciones de Variables

Según el nivel de medición:

• Cuantitativa:
  • Discretas: Entre 2 valores consecutivos, no toma valores consecutivos (ejemplo: número de hijos).
  • Continuas: Entre 2 valores consecutivos puede haber infinitos valores intermedios (ejemplo: 1,5 litros).
• Cualitativa:
  • Ordinales
  • Nominales

Por la influencia entre variables:

• Dependientes: Se manipulan. Dependen de otras. Se observa lo que se mide. La variación se debe a otra variable.
• Independientes: Se mide. No dependen de otras. Causan efecto en otras variables (ejemplo: Renta (independiente) – Consumo (dependiente)).

Operativizar variables: Proceso que comienza con la definición del problema y el objeto de estudio y la forma de recoger los datos asociados a las variables del problema. Partimos de algo abstracto y lo operacionalizamos (concreto).

Medidas Estadísticas

• Media aritmética
• Media ponderada
• Mediana: Se ordenan los valores. Si son impares solo 1 valor en mediana. Si son pares se hace la media de los valores centrales.
• Moda: Puede haber varias modas.
• Varianza: Del valor se resta la media y se eleva al cuadrado. Se suman todos los resultados de los valores y se divide entre el número de valores.
• Desviación típica: Raíz cuadrada de la varianza.

Informe de Investigación

Investigación científica: Sistemática (sigue pasos concretos), controlada (no al azar), empírica (se basa en fenómenos observables de la realidad), crítica (de manera objetiva) y propone hipótesis sobre las relaciones entre variables.

Propósitos de la investigación:

• Producir conocimiento y teorías: Investigación básica.
• Resolver problemas prácticos: Investigación aplicada.

Proceso de investigación:

1. Plantear problema.
2. Elaborar marco teórico.
3. Definir tipo investigación.
4. Establecer hipótesis, definir variables y operacionalizarlas.
5. Seleccionar diseño.
6. Delimitar muestra.
7. Recoger datos.
8. Presentar resultados.

Al finalizar la investigación:

• Contextos de presentación: Académico (profesores, investigadores) y no académicos (fin comercial).

Informe de investigación: Se presenta resultado final de la investigación. Estructura de forma lógica en capítulos y secciones.

Principios básicos:

• Claridad: Información ordenada.
• Unidad: Partes del informe coordinados.
• Primacía: Organización de forma relevante.

Clasificación:

• Según su materia: Técnicos (responden a una investigación), científicos, de divulgación (para público en general), mixtos.
• Según características textuales: Expositivos (autor no introduce interpretación ni análisis), interpretativos (incluyen conclusiones y recomendaciones), demostrativos (se deja clara la opinión del autor y señala etapas).

Estructura:

1. Portada.
2. Índice.
3. Resumen y abstract.
4. Introducción.
5. Fundamentos.
6. Método o procedimientos.
7. Resultados.
8. Conclusiones.
9. Recomendaciones.
10. Bibliografía.
11. Anexos.

Investigación Cualitativa vs. Cuantitativa

Investigación Cualitativa

• Objetivo: Comprender.
• Finalidad: Conseguir datos para analizar y sacar conclusiones.
• Enfoque: Inductivo, holístico.
• Se aproxima a la realidad.
• No trata de comprobar hipótesis anteriores.
• No hay análisis estadístico.
• El investigador se involucra al investigar y observa.

Investigación Cuantitativa

• Objetivo: Explicar.
• Enfoque: Objetivo, busca la mayor exactitud posible.
• Finalidad: Generar teoría explicativa.
• Analiza la realidad caso por caso.
• Usa método hipotético-deductivo.
• Mide y es particularista.

Paradigmas: Conjunto de creencias, valores.

Métodos: Procedimientos generales que especifican la normativa a seguir en un estudio.

Técnicas: Diseños de investigación, estrategias concretas.

Ventajas de los Métodos

• Cuantitativos: Pueden dar información fiable y estructurada. Posibilidad de generalizar los resultados y de réplica y comparación de resultados.
• Cualitativos: Perspectiva humanista y de relación entre sujeto-objeto. Riqueza y profundidad de los datos. Énfasis en el entorno y las experiencias.

Diseño: Plan o estrategia que se desarrolla para obtener la información que se requiere en una investigación.

¿En qué momento o parte del proceso de investigación surge del diseño de investigación?: Es variable, depende del enfoque elegido y del planteamiento del problema.

Tipos de Variables

• Variable independiente: La que vamos a controlar. Puede haber varias.
• Variable dependiente: La que vamos a medir, lo que podemos observar. No la controlamos. Una.
• Variable controlada: Existen pero no las tienes en cuenta.

Propiedades de los Experimentos

• Fiabilidad: Los experimentos son fiables cuando al repetirse se obtienen los mismos resultados, pero lo que hace que se obtengan los mismos resultados es que el experimento esté bien controlado.
• Sensibilidad: Los experimentos han de ser sensibles a los efectos de los cambios en los niveles de la VI.
• Validez: Cualidad de un instrumento que mide lo que dice medir. Cuidar redacción de los ítems. Para medir de forma objetiva.
  • Validez interna: En la medida en que nuestros controles nos permiten rechazar interpretaciones alternativas de los resultados, nuestro experimento tiene validez interna. Es el grado de seguridad con el que podemos establecer la causa de las variaciones.
  • Validez externa: Consiste en el poder de generalización de los resultados obtenidos. Puede verse afectada por: el nivel de operativización de las variables, la selección de los niveles de la variable independiente, la actitud de los sujetos.

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