Marco Teorico e Hipotesis

MARCO TEORICO 2.1 ANTECEDENTES 2.2 BASE TEORICA 2.3 HIPOTESIS 2.4 DEFINICIONES DE TERMINOS 2.5 IDENTIFICACION DE VARIABLES 2.6 DEFINICION OPERATIVA DE VARIABLES E INDICADORES

2.1.- ANTECEDENTES

A.- CARACTERIZACION .- Los antecedentes son los datos y resultados de otros trabajos de investigación o experiencias relacionadas con el estudio. .- Esto supone que el investigador debe efectuar una revisión de los estudios relacionados con el tema, en las instituciones que forman el mismo profesional

2.1.- ANTECEDENTES

B.- INSTRUMENTACIÓN .- Los antecedentes encontrados se deben organizar de una manera ordenada y lógica; presentándolas agrupadas de acuerdo a la universidad, institución o fuente consultada. .- Dentro de ello se incluyen de acuerdo al orden cronológico o al orden de importancia con respecto al problema específico que se está investigando.

2.1.- ANTECEDENTES

B.- INSTRUMENTACIÓN .- Las fuentes de los antecedentes son : a.- Informes de investigaciones de actualidad b.- Artículos c.- Resúmenes de investigaciones d.- Tesis de postgrado : Maestrías y Doctorados .- Es importante señalar que los antecedentes del estudio, además, informan acerca de la manera en que el problema ha sido tratado y los resultados obtenidos.

2.1.- ANTECEDENTES

B.- INSTRUMENTACIÓN Ejemplo de antecedentes : “ El mercado de polímeros exige cada vez más mejorar las características del producto final reduciendo considerablemente los costos operacionales del proceso, por eso, se requiere de un monitoramiento y control adecuado de gran precisión. Una forma de realizar este monitoramiento es a través de estimadores de estado que utilizan modelos que describen el comportamiento dinámico de la polimerización ( Chien & Pendlis, 1990; Kammona et al., 1999; y Sayer, 1999)”

2.1.- ANTECEDENTES

B.- INSTRUMENTACIÓN Ejemplo de antecedentes : López, A. ( 1973 ) señala que aquellos productos alimenticios sometidos a tratamiento térmico, cuando existe convección pura, JC será igual a la unidad y en los que la transferencia de calor es una conducción pura JC será igual a 2. También indica que el valor de fh será igual a fc , en el caso de que exista una convección o conducción pura

MARCO REFERENCIAL Es el conjunto de conocimientos y experiencias previas que posee todo ser racional y que solo le permiten ver los problemas que están relacionados con esos conocimientos y experiencias.

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2.2 BASE TEORICO Es el conjunto de conocimientos y experiencias previas relacionadas con un tipo especifico de problema, que están acumulados y sistematizados por los investigadores y que se encuentran registrados en publicaciones, informes y otros.

“Es el sustento teórico del estudio”

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2.2 MARCO TEORICO: Funciones (1) Ubicar el problema a investigar en el contexto del avance del o los conocimientos científicos y/o sistemáticos con los que guarda relación. Los conocimientos científicos y/o sistemáticos no son conocimientos aislados sino integrados en teorías, leyes y principios.

“Construir un marco teórico no solo significa reunir información, sino también relacionarla y organizarla”

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2.2 MARCO TEORICO: Funciones (1) Consideraciones: • Tener una idea mas o menos clara de la investigación. • Revisar antecedentes científicos • Revisar bases teórico-científicos actuales

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2.2 MARCO TEORICO: Funciones (2) Precisar y clarificar los conceptos a emplearse en la investigación: el proceso de la investigación y el informe que contendrá los resultados deben desenvolverse con notable rigor conceptual, para lo cual se usaran dos tipos de definiciones. Conceptuales: Se refiere a conceptos teóricos aceptados por la comunidad científica que quedan a nivel teórico Operaciones: Se refieren a conceptos que se aplican a fenómenos concretos.

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2.2 NECESIDADES DEL MARCO TEORICO El contenido debe iluminar todo el trayecto de la investigación. Al marco teórico se le atribuye el valor de continuidad. Por lo tanto la nueva investigación no empieza en cero. Las ayudas que brinda son: 1. Mejor comprensión del problema 2. En la formulación de objetivos

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2.2 ETAPAS EN LA CONSTRUCCION DEL MARCO TEORICO 1. Revisión de la literatura correspondiente: Consiste en seguir los siguientes pasos: 1. Detección de la literatura y otros documentos 2. Obtención de la literatura 3. Consulta de la literatura 4. Extracción y recopilación de la información importante de la literatura 2. Adopción de una teoría o desarrollo de una perspectiva teórica

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2.2 CONSTRUCCION DEL MARCO TEORICO Debe revelar: • • • • •

Existe una teoría completamente desarrollada Hay una o varias teorías que se aplican Construcción de perspectiva teórica Si existen trozos aislados se adopta una teoría Que ideas vagas del problema de investigación

“La estrategia varia según el caso”

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2.2 RIESGOS • Excesiva brevedad • Intento de suplir el problema de investigación • No referirse al problema

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2.3 Hipótesis • Explicación tentativa, formulada a manera de proposición, del fenómeno investigado. • Indican lo que se busca o se trata de probar en una investigación. • No necesariamente son verdaderas, pueden o no comprobarse con hechos. • Son explicaciones tentativas, no los hechos en si.

2.3 Hipótesis • Son proposiciones tentativas acerca de las relaciones entre dos o más variables y se apoyan en conocimientos organizados y sistemáticos.

2.3 Hipótesis • Ejemplos: – A mayor variabilidad de la flora mayor producción de miel. – La calidad del agua a granel difiere de la calidad del agua embotellada. – Existe relación entre la foresta usada como sombra y la producción del cultivo del cacao.

• En general, son proposiciones sujetas a comprobación empírica.

2.3.1 Origen de la Hipótesis • Íntimamente relacionada con el Planteamiento del Problema y la Revisión de Literatura. • Surgen del Planteamiento del Problema (objetivos y preguntas de investigación) luego de haber sido reevaluado con la Revisión de Literatura.

2.3.1 Origen de la Hipótesis • Planteamiento del problema – Proponen respuestas tentativas a la pregunta de investigación.

• Revisión de literatura – Inicialmente ayuda a plantear el problema de investigación, y luego de afinarlo o precisarlo, ayuda a formular la hipótesis.

2.3.1 Origen de la Hipótesis • También pueden surgir de planteamientos de problemas cuidadosamente revisados aunque no exista un cuerpo teórico abundante que los sustente.

2.3.2 Características de las Hipótesis 1. Deben referirse a una situación real (el contexto debe estar bien definido) 2. Las variables deben ser lo más específicas y concretas posible. 3. La relación entre las variables de una hipótesis debe ser clara y verosímil.

2.3.2 Características de las Hipótesis 4. Las variables y la relación entre ellas deben poder ser observadas y medidas en la realidad. 5. Deben estar relacionadas con técnicas disponibles para probarlas.

2.3.3 Tipos de Hipótesis • Existen diversas formas de clasificarlas. • Según Sampieri et al (1991), pueden ser: – Hipótesis de investigación (Hi) – Hipótesis nulas (Ho) – Hipótesis alternativas (Ha) – Hipótesis estadísticas

Hipótesis de Investigación (Hi) • Son las que se han definido hasta el momento: – “Proposiciones tentativas entre dos o más variables y que cumplen con los cinco requisitos mencionados”

• Se simbolizan como Hi, y si son varias, como H1, H2, H3. • Conocidas como Hipótesis de Trabajo.

Hipótesis de Investigación (Hi) • Pueden ser: – – – –

Descriptivas Correlacionales De diferencia de grupos De relación de causalidad

Hipótesis de Investigación (Hi) • Hipótesis Descriptivas – Describen el valor de las variables que se van a observar en un contexto. – Ejemplo: – Hi: “La población de mangle rojo en Los Haitises oscila entre 40 y 50 por ciento” – Hi: “El nivel de contaminación por fósforo del río Arkansas es superior a 20ppm”

Hipótesis de Investigación (Hi) • Hipótesis correlacionales – Especifican relaciones entre dos o más variables. – Importante: el orden en que se coloquen las variables no es importante Hi: “Los árboles de pino de mayor altura serán los de mayor grosor de tallo” Hi: “Los árboles de pino de mayor grosor de tallo serán los de mayor altura”

Hipótesis de Investigación (Hi) • Hipótesis de diferencia entre grupos – Se formulan en investigaciones dirigidas a comparar dos o más grupos. – Hi: “La calidad del agua vendida a granel es inferior a la del agua vendida embotellada” – Hi: “Las colmenas ubicadas en bosques heterogéneos producen más miel que las ubicadas en bosques homogéneos”

Hipótesis de Investigación (Hi) • Hipótesis de relaciones de causalidad – No solamente proponen relación entre dos o más variables, sino que establecen el “sentido de entendimiento” entre ellas. – Correlación y causalidad son términos asociados pero diferentes. – Para establecer causalidad se requiere antes haber demostrado correlación.

Hipótesis de Investigación (Hi) • Hipótesis de relaciones de causalidad (cont.) – Hipótesis correlacional: X Y – Hipótesis de causalidad: X Y Variable independien te

Variable Dependiente

Hipótesis de Investigación (Hi) • Hipótesis de relaciones de causalidad (cont.) – Hi: “El nivel de educación y el nivel de ingresos influye sobre la disposición para pagar por la preservación de la calidad del agua del río Sicraán” – Hi: “El contenido de nutrientes en raciones alimenticias aumentará con la cantidad de cerdaza fermentada utilizada”

Hipótesis Nulas (Ho) • Afirman lo opuesto de la hipótesis de investigación. • Es la contrapartida de la Hi. • Si la Hi afirma que hay relación entre dos variables o dos grupos, la Ho niega esta relación.

Hipótesis Alternativa (Ha) • Son posibilidades “alternativas” ante las hipótesis de investigación y nula. • Ofrecen otra descripción o explicación distintas a las otras hipótesis. • Solo se formulan cuando efectivamente hay otras posibilidades adicionales a las Hipótesis de investigación o nula.

Hipótesis Estadísticas 

Prácticamente son las mismas hipótesis de investigación expresadas en forma estadística. Hipótesis Hi Ho

Descriptiva Comparación igualdad

X=n X1=X2

X≠n X 1 ≠X 2

Comparación desigualdad Correlación bivariada

X1>X2

X 1 ≤X 2

rxy≠0

rxy=0

Correlación multivarida

Rxyz≠0

Rxyz=0

2.3.4 ¿Cuál hipótesis usar en una investigación? • No hay reglas definidas. • En estudios con análisis cuantitativos, lo común es: – Presentar Hi o Ho (la otra se presupone) – Hi más las hipótesis estadísticas de Hi y Ho. – Hipótesis estadísticas de Hi y Ho.

• Una misma investigación puede tener más de una hipótesis, dependiendo de la complejidad del problema.

¿Cuál hipótesis usar en una investigación? Por ejemplo: •

Los turistas están dispuestos a pagar por la preservación de la calidad del agua del río. –

•

El nivel de educación y los ingresos influyen sobre la disposición a pagar por la calidad del agua –

•

H0: WTP = 0; Hi: WTP > 0

Ho: R EIC = 0; Hi: R EIC ≠ 0

Los turistas de Oklahoma difieren de los foráneos con respecto la calidad actual del agua del río –

H0: WQOK = WQNOK ; Hi: WQOK ≠ WQNOK

2.4 DEFINICIÓN DE TÉRMINOS

• Definición de términos o constitutiva o conceptual, son las definiciones teóricas del diccionario, se trata de definir los términos más importantes relacionados con las variables, aquellos que sirven de fundamento estructural y conceptual, en forma concatenada, ordenada y ex positiva solamente los términos que sirven de pilares al trabajo.

2.5 Identificación de Variables • Una vez alcanzado un conocimiento relativamente amplio del tema que se va a investigar, se debe aislar los factores (variables) más importantes que intervienen en el problema. • Antes de iniciar una investigación es importante saber cuáles son las variables a ser medidas y cómo se medirán.

Variables • Una variable es cualquier característica o cualidad de la realidad que es susceptible de asumir diferentes valores, ya sea cuantitativa o cualitativamente. • Es todo aquello que vamos a medir, controlar y estudiar en una investigación o estudio. • Es toda característica sujeta a medida o cuenta.

Variables • Por ejemplo, si se trata de un problema de comercialización, los aspectos fundamentales que se deben estudiar son: – – – – –

la oferta y la demanda, las motivaciones del consumidor, la distribución, la publicidad, otros factores semejantes.

Variables • Las variables se clasifican según el tipo de datos. • Las variables pueden ser: – Cuantitativas o Numéricas. – Cualitativas o Categóricas.

Variable Cuantitativa • Característica que puede ser medida en una escala numérica dada. – Variable continua: observación que puede tomar cualquier valor en un rango dado. Ejemplo: peso, altura, etc. – Variable discreta: observación que solo puede asumir valores enteros, se obtienen por contaje y los intermedios no tienen sentido. Ejemplo: número de estudiantes de Ingeniería Civil.

Variables Cualitativas • Observaciones para las cuales no existe una escala numérica con sentido y solo es posible clasificarlos en categorías – Variable ordinal: cuando los datos pueden ser ordenados de una manera lógica. Ejemplo: severidad del ataque de una enfermedad: Ninguno, Leve, Moderado, Severo.

Variables Cualitativas – Variable nominal: cuando no existe un orden lógico para ordenar los datos: Ejemplo: color de los ojos, raza, procedencia.

Variable Independiente

X

• La variable independiente es aquella propiedad de un fenómeno a la que se le va a evaluar o medir su capacidad de influir, incidir o afectar a otras variables. – La variable independiente manipulable es aquella que el experimentador puede hacer variar. – La variable independiente asignada o seleccionada es la que el investigador no puede modificar.

Variable Dependiente

Y

• La variable dependiente puede ser definida como los cambios sufridos por los sujetos como consecuencia de los cambios en la variable independiente.

Definición de Variables • Las variables pueden ser definidas conceptual y operacionalmente. • La conceptualización de una variable consiste en definirla teóricamente (marco conceptual). • La operacionalización de una variable consiste en definir cuales son los indicadores que permite conocer el comportamiento de ella.

Indicadores • Los indicadores constituyen un conjunto de características o variables específicas y concretas que representan un concepto o variable más abstracta o difícil de precisar. • Los indicadores poseen una relación de probabilidad con respecto a la variable.

Indicadores • Por ejemplo, la variable “inteligencia” está compuesta por una serie de factores como: – – – –

capacidad verbal, capacidad de abstracción, Destrezas matemáticas, Capacidad de lógica.

Indicadores • Otro ejemplo: se desea conocer si existen o no prejuicios raciales dentro de una población. • Los prejuicios no son objetos que puedan ser vistos o medidos directamente como otros hechos del mundo físico. • Sólo pueden ser medidos a través de hechos o acciones que se puedan interpretar como originados en los prejuicios raciales.

Indicadores • Algunos indicadores de prejuicios raciales serán: – Existencia o no de matrimonios interraciales, – Distribución de los empleos entre personas de las diferentes comunidades étnicas, – Restricciones al uso de elementos comunitarios, – Actitudes que se expresan en el trato cotidiano, etc.

Indicadores • A veces no es posible incorporar todos los indicadores posibles de una determinada variable. • No todos los indicadores tienen el mismo valor. – aunque haya varios indicadores para un mismo fenómeno, habrá algunos más importantes que otros

Indicadores • Algunos criterios indicadores:

para

escoger

los

– Tener el menor número de indicadores de una variable, siempre y cuando éstos sean realmente representativos de la misma. – Poseer formas de medición específicas para cada indicador. – Ser accesibles.

Cuadro de Variables e Indicadores • Esquema o cuadro resumen que muestra las variables que serán estudiadas y los indicadores utilizados para medir las mismas. • Muy útil para organizar mejor el marco teórico.

Cuadro de Variables e Indicadores • Por ejemplo, en una tesis donde se estudia el efecto de bioestimulantes en melón se determinaron las siguientes variables e indicadores: Variables

Indicadores

Desarrollo Vegetativo

Grosor de tallo (cm) Altura de planta (cm) Largo y ancho de hoja (cm)

Producción

No. frutos comerciales Tamano frutos Rendimiento (kg/Ha)

Duración ciclo del cultivo

Días a la floración (días) No. de cosechas Frecuencia de cosechas (días)

IDENTIFICACIÓN DE LAS VARIABLES La identificación de las variables comienza con la explicitación de las mismas en: – El problema, – Los objetivos y – Continúa cuando se trabaja el marco teórico, momento en el que: (se identifican y conceptualizan las variables). Sin embargo este nivel de definición es abstracto y complejo, y muchas veces no permite la observación o medición, por lo que se hace necesario la derivación de variables más concretas que permitan una medición real de los hechos.

IDENTIFICACIÓN DE LAS VARIABLES Ejemplo: Factores económicos y culturales relacionados con el rendimiento académico de los estudiantes.

VI: factores económicos y culturales. VD: rendimiento académico. Otras variables: procedencia, disponibilidad económica, hábitos de estudio, otras.

El marco teórico define y describe las variables, además probablemente aporte otras:

Ingreso económico de los padres, tipo de vivienda, servicios básicos, etc. profesión de los padres, disponibilidad de textos de consulta, lugar para estudiar. Si la revisión bibliográfica plantea la importancia de las mismas u otras variables en el rendimiento académico; estas deben considerarse.

OPERACIONALIZACIÓN DE VARIABLES • Definir y operacionalizar las variables es una de las tareas más difíciles del proceso de investigación. • Es un momento de gran importancia pues tendrá repercusiones en todos los momentos siguientes. • La operacionalización es el proceso de llevar una variable desde un nivel abstracto a un plano más concreto. • La función básica es precisar al máximo el significado que se le otorga a una variable en un determinado estudio. • También debemos entender el proceso como una forma de explicar cómo se miden las variables que se han seleccionado.

OPERACIONALIZACIÓN DE VARIABLES • Las variables deben ser claramente definidas, para que tanto el investigador como asesores, correctores y otros, puedan entender claramente el objetivo de la variable. • Algunas variables no ofrecen dificultad en su descripción, definición y medición, Ej: Edad, ingreso, años, genero, Nº de hijos, etc. • Algunas variables deben ser objetivadas y homogeneizadas en relación a su significado dentro del estudio, Ej: calidad de vida, trato humanizado al paciente, satisfacción usuaria, etc. • Los fenómenos en los que se interesa el investigador deben ser traducidos en fenómenos observables y medibles.

OPERACIONALIZACIÓN DE VARIABLES • La operacionalización de las variables se logra cuando se descomponen las variables en dimensiones y estas a su vez son traducidas en indicadores que permitan la observación directa y la medición. • La operacionalización de las variables es fundamental porque a través de ellas se precisan los aspectos y elementos que se quieren cuantificar, conocer y registrar con el fin de llegar a conclusiones.

PROCESO DE OPERACIONALIZACIÓN DE VARIABLES Concepto

Variable Teórica

Definición conceptual

Dimensiones

Indicadores

Instrumento

Variable Empírica

PROCESO DE OPERACIONALIZACIÓN DE VARIABLES

OPERACIONALIZACIÓN DE UNA VARIABLE MÁS COMPLEJA Variable

Definic. Categoría Concep.

entrevista Integración

Grado de aceptación de la comunidad escolar regular para aprender y convivir con niños especiales

escolar

Opinión de Directivos

Indicadores Interés y voluntad por aceptar a niños especiales

Ítems para una 1. Desde cuándo aceptan a niños especiales? 2. ¿Quién tomó la iniciativa? 3. ¿Cuáles fueron las estrategias para llevar a cabo este proceso?

OPERACIONALIZACIÓN DE UNA VARIABLE MÁS COMPLEJA (cont.....) Variable

Definic. Dimensión Indicadores Concep.

Items para una

entrevista Grado de Integración aceptación de la escolar comunidad escolar regular para aprender y convivir con niños especiales

Opinión de -Sensibilización docentes -Preparación para trabajar con niños especiales dentro del aula

1.¿Cómo se siente al trabajar con niños especiales? 2. Ha recibido algún adiestramiento? 3. ¿Cómo planifica y evalúa a estos niños? 4. ¿Cuáles estrategias utiliza?

Ejemplo 1. En una investigación de ingeniería se trata de establecer “ Si el transporte a los centros educativos influye en el nivel de escolaridad”, las variables transporte y nivel de escolaridad se pueden operacionalizar de la siguiente manera:

Variable: Transporte DIMENSION Distancia

INDICADORES

INDICE

Longitud

Nº de Kms

Tiempo

Minutos

Variable: Transporte

DIMENSION Modo

INDICADORES

INDICE

A pie A caballo Bicicleta • Bus escolar Vehículo

• Servicio Público • Particular

Variable: NIVEL DE ESCOLARIDAD

DIMENSION Escolaridad

INDICADORES Primaria Secundaria

INDICE Grado 1º- 5º Grado 6º- 11º

Superior

Tecnológica Profesional

Posgrado

Especialización Maestría Doctorado

VALOR Un valor es algo que puede derivarse de una unidad en una clasificación. La variable edad puede Cada Cadauno unode deestos estos tomar los siguientes rangos son valores de rangos son valores de valores: la variable la variable

– 1 a 10 años – 11 a 20 años – 21 a 30 años – 31 a 40 años

La variable sexo admite dos valores • Hombre • Mujer La variable educación puede ser construida mediante tres valores • Educación alta • Educación media • Educación Baja

MEDICIÓN DE VARIABLES • La definición de las variables va a permitir conceptualizarla, establecer su naturaleza, niveles, escalas, alcances y su relación con la validez y la confiabilidad. • Medición es la clasificación de casos o situaciones y sus propiedades, de acuerdo a ciertas reglas lógicas. Asignación de números a las observaciones, de modo que los números sean susceptibles de análisis por medio de manipulaciones y operaciones de acuerdo a ciertas reglas. • En resumen, se refiere a la cualificación o cuantificación de una variable en estudio; Las variables se clasifican según la capacidad o nivel en que permiten medir los objetivos.

MEDICIÓN DE VARIABLES • La característica más básica y común de una variable es la de diferenciar la presencia y ausencia de la propiedad que ella enuncia. • Variables cualitativas: – Se refieren a propiedades de los sujetos, no puede ser medida en términos de cantidad. – Solo se determina la presencia o no de ella. – Ej: género, religión, procedencia, estado civil, etc.

• Variables cuantitativas: – Pueden ser medidas en términos numéricos. – Ej: edad, peso, talla, escolaridad. Una persona quien tiene 50 años tiene el doble de edad que una de 25.

• V. Cuantitativas Continuas y discretas. Las primeras pueden adoptar posiciones intermedias entre dos números. Las Discretas: Unidad de medición no puede ser fraccionada. – Ej: Nº de hijos. En Nicaragua se distinguen 2.5 regiones (incorrecto)

ESCALAS DE MEDICIÓN DE VARIABLES ESCALA NOMINAL: NOMINAL Clasificar los objetos según las categorías de una variable. Mediante el conteo, permite aplicar técnicas estadísticas como distribución de frecuencia y el modo. Para ello debemos codificar: Ej: Estado marital: 1= Soltero, 2= Casado, 3= Viudo, 4= Unión libre. El Nº no representa jerarquización. Objetivo: comparar descriptivamente por medio de la categorización o identificación de variables cualitativas.

ESCALA ORDINAL: ORDINAL Utiliza la escala para clasificar los objetos en forma jerárquica, según el grado.  No proporciona información sobre la magnitud de las diferencias entre los casos.  Ej: Excelente, bueno, malo.  Técnica estadística utilizada es la de tendencia central, mediana, puesto que no la afectan los valores extremos.

ESCALA DE INTERVALO: Poseen características de las escalas nominales y de las ordinales.  Ordena por rangos  En una escala intervalar se miden variables cualitativas.  La distancia entre dos puntos es igual.  El punto cero puede ser arbitrario.  Ej: Inteligencia, rendimiento académico, temperatura. La temperatura: 20 grados es 10 grados superior a 10 grados pero no es el doble.

ESCALA DE PROPORCIÓN O RAZÓN: Contiene características de una escala de intervalo con la ventaja adicional de poseer cero absoluto.  Ej: Peso, Talla, Nº de alumnos, etc.  El 0 representa la nulidad o ausencia de lo que se estudia.  Por ello se puede decir que 50 kilos, es el doble de 25 kilos.  Permite la aplicación de cualquier técnica estadística.

El nivel de medición con que se define una variable es lo que determina posteriormente el alcance del análisis de los datos. En investigaciones cuantitativas:  Medición numérica.  Se definen previamente las variables.

En investigaciones cualitativas:  Clasificar, describir y explicar.  Se van definiendo las variables.