MODULO TECNICAS DE INVESTIGACION

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UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA Y A DISTANCIA ESCUELA DE CIENCIAS AGRICOLAS, PECUARIAS Y DEL MEDIO AMBIENTE

100104 - TECNICAS DE INVESTIGACIÓN SUSANA GÓMEZ POSADA (Director Nacional)

Acreditador

PEREIRA Diciembre de 2009

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INDICE DE CONTENIDO INTRODUCCION UNIDAD UNO............................................................................................................ ASPECTOS GENERALES DE LA INVESTIGACIÓN ............................................ 13 CAPITULO 1: LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA.............................................. 13 Lección 1: Ciencia e investigación ................................................................. 14 Lección 2: Las Revoluciones Científicas ........................................................ 21 Lección 3: Empirismo y Racionalismo ............................................................ 26 Lección 4: El Método científico....................................................................... 30 Lección 5: Investigación pura, investigación Aplicada, Investigación profesional...................................................................................................... 34 5.1 Investigación pura (básica) ...................................................................... 34 5.2 Investigación aplicada .............................................................................. 35 5.3 Investigación Profesional ......................................................................... 36 CAPITULO 2: TIPOS DE INVESTIGACIÓN - CRITERIOS................................ 39 Lección 6: Investigación Exploratoria, Descriptiva, Correlacional y Explicativa ...................................................................................................... 39 Lección 8: Investigación Teórica, Investigación Empírica, Investigación Documental .................................................................................................... 49 Lección 9. Investigación Primaria ................................................................... 63 Lección 10. Validez del Experimento ............................................................ 70 CAPITULO 3: PLANTEAMIENTO DEL PROYECTO DE INVESTIGACION ...... 78 Lección 11. La Pregunta de investigación ..................................................... 78 Lección 12: El Marco Teórico, Planteamiento de Objetivos, Hipótesis y selección de variables .................................................................................... 84 Lección 13: Población , Muestra, Marco de Muestreo ................................... 93 Lección 14. Técnicas de Muestreo ................................................................. 98 Lección 15: Tamaño de la muestra .............................................................. 103 UNIDAD DOS ............................................................................................................ TECNICAS DE INESTIGACIÓN.......................................................................... 117 CAPITULO 4: TECNICAS DE RECOLECCIÓN DE DATOS ........................... 118 Lección 16: La Observación ......................................................................... 118

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Lección 17: La Entrevista ............................................................................. 123 Lección 18: El cuestionario: Encuestas y Test ............................................. 136 Lección 19: La elaboración de Preguntas para Entrevistas y Cuestionarios 148 Lección 20: El Experimento.......................................................................... 156 Lección 21. Diseños de carácter cuantitativo- Pre experimentales o correlacionales ............................................................................................. 181 Lección 22: Diseños de carácter cuantitativo- Experimentales y Cuasi experimentales ............................................................................................. 184 Lección 23: Diseños de carácter cualitativo: Diseños Fenomenológicos: Investigación etnográfica – Diseños Narrativos ........................................... 196 Lección 24. Diseños de carácter cualitativo: Diseños de Teoría Fundamentada - Diseños de investigación acción - Estudios de Caso ................................ 208 Lección 25: Diseños no experimentales Ex Post Facto: Exploratorios, Descriptivos, Correlacionales. Retrospectivos y Prospectivos. .................... 219 Lección 26: Estadística descriptiva .............................................................. 228 Lección 27: Prueba de hipótesis, Prueba t, El análisis de Varianza ............ 241 Lección 28: Redacción de los resultados ..................................................... 257 Lección 29: El artículo científico ................................................................... 271 Lección 30. La Ética en la investigación....................................................... 280

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LISTADO DE TABLAS Tabla 1. Diferencias entre Racionalismo y Empirismo .......................................... 29 Tabla 2. Características de los diferentes enfoques de la Investigación. .............. 37 Tabla 3. Paradigmas de la investigación científica ................................................ 48 Tabla 4. Atributos de los paradigmas cualitativo y cuantitativo ............................. 49 Tabla 5. Características de la información primaria y secundaria ......................... 53 Tabla 6. Ejemplos sobre fuentes de información confiables y no confiables. ........ 56 Tabla 7. Ejemplo de ficha de revisión de fuentes bibliográficas: ........................... 59 Tabla 8. Normas para la elaboración de bibliografías ........................................... 62 Tabla 9. Resultados obtenidos por entrevistadores con y sin experiencia .......... 129 Tabla 10. Libro de Código ................................................................................... 134 Tabla 11. Fases Principales en la Etnografía Antropológica y Sociológica ......... 198 Tabla 12. Métodos de Estudio de Caso .............................................................. 218 Tabla 13. Interpretación de Coeficientes de Correlación r .................................. 225 Tabla 14. Análisis de varianza clones pasto estrella ........................................... 249

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LISTADO DE GRÁFICOS Y FIGURAS Figura 1. Influencias socioculturales que debe evitar el sujeto en el proceso de la investigación ................................................................................................. 34 Figura 2. Pasos a seguir en la realización de un proyecto de investigación. . ...... 79 Figura 3. Etapas del planteamiento del Problema de Investigación. . ................... 82 Figura 4. Parcela experimental dentro de un experimento agrícola. ................... 176 Figura 5. Tipos de Diseños experimentales ........................................................ 181 Figura 6. Fundamentos de la Reconstrucción Biográfica .................................. 204 Figura 7. La Práctica de la investigación Biográfica. ........................................... 207

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ASPECTOS DE PROPIEDAD INTELECTUAL Y VERSIONAMIENTO El contenido didáctico del curso académico: Técnicas de Investigación fue diseñado inicialmente en el año 2007 por el Dr. Hernán Collazos, docente de la UNAD, ubicado en la sede Nacional José Acevedo y Gómez en Bogotá. Aquí presentamos la primera actualización del curso, realizada por la Ingeniera Susana Gómez Posada, vinculada a la UNAD desde el año 2003 como tutora y quien a partir del 2006 se ha desempeñado como Directora Nacional de cursos virtuales y como investigadora del SIUNAD. Es ingeniera agrónoma de la universidad Nacional de Colombia con Maestría en Ciencias Agrícolas Énfasis en Suelos y actualmente adelanta Maestría en Educación On Line con el CNAD Florida. La version del contenido didáctico que actualmente se presenta tiene como características: 1) Desarrolla los contenidos a partir de dos enfoques: La investigación Social y La investigación relacionada con las Ciencias de la vida. 2) Enfatiza en las diferencias entre la investigación Cualitativa y la investigación Cuantitativa y los campos de aplicación de cada una de ellas. 3) Desarrolla las bases que han de servir de apoyo tanto para el desarrollo del curso de Metodología de Investigación como para la formulación de Proyectos de investigación. El Doctor Hans Rodríguez, Coordinador de la Escuela de Ciencia Agrícolas Pecuarias y del Medio Ambiente ECAPMA, apoyó el proceso de revisión de estilo del contenido didáctico e hizo aportes disciplinares, didácticos y pedagógicos en el proceso de acreditación del material didáctico desarrollado en el mes de Diciembre de 2009.

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INTRODUCCIÓN La investigación es el soporte fundamental del desarrollo. Un país que no invierte recursos en investigación, es un país que no se desarrolla o lo hace a un ritmo más lento. Lamentablemente, los recursos para investigación, especialmente en los países menos desarrollados son limitados y gran parte de la responsabilidad en la generación de desarrollos científicos ha recaído siempre en las Universidades, convirtiéndose en uno de los ejes fundamentales de su quehacer misional. En 1998, se lleva a cabo en la sede de la UNESCO, la CONFERENCIA MUNDIAL SOBRE LA EDUCACIÓN SUPERIOR, de la que surge la “Declaración Mundial sobre la Educación Superior en el Siglo XXI: Visión y Acción”. Esta declara como una de las misiones y funciones de la educación superior “ Promover, generar y difundir conocimientos por medio de la investigación y, como parte de los servicios que ha de prestar a la comunidad, proporcionar las competencias técnicas adecuadas para contribuir al desarrollo cultural, social y económico de las sociedades, fomentando y desarrollando la investigación científica y tecnológica a la par que la investigación en el campo de las ciencias sociales, las humanidades y las artes creativas”. En el momento en que una persona decide formarse como profesional en un campus universitario, cualquiera que sea, debe ser consciente de la responsabilidad que adquiere para con la sociedad. El estudiante no solo ingresa al sistema educativo a recibir conocimiento, sino que también adquiere la responsabilidad social de contribuir al desarrollo científico y tecnológico de su comunidad, lo cual solo es posible a través de la investigación y la acción social. Sin embargo, es bastante común que los estudiantes, investigadores “novatos”, tiendan a desconocer que la investigación, aún la académica con fines de aprendizaje, debe ser científica y como tal es “un proceso dinámico, cambiante y continuo, compuesto por una serie de etapas, las cuales se derivan una de otras y no pueden ser omitidas ni alteradas en orden, a consecuencia de perder validez, confiabilidad o propósito” (Hernandez,1993 citado por Jaramillo,2007). La mayoría de las veces no advierten que las actividades de transferencia incluyen siempre un componente de investigación, aún cuando no esté del todo explicito y se limitan a abordar el proceso con el fin de cumplir un requisito de clase, descuidando o suprimiendo algunas de las etapas del proceso con el fin de elaborar un documento con el cual aprobar un curso sin que por ello represente una investigación. El propósito de este curso es adentrarse en el campo de la investigación científica, aplicada tanto a las ciencias sociales como a las ciencias naturales y brindar las herramientas básicas que permitan al futuro profesional enfrentar su formación con una óptica científica encaminada al logro de la excelencia académica con pertinencia social y dentro de un marco de libertad, privilegiando el enfoque

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regional, la perspectiva multidisciplinaria y la colaboración interinstitucional como estrategias principales para formarse como investigador.(Collazos,2007). En la primera unidad, se abordarán las definiciones generales que enmarcan el Método científico y se profundizará sobre los tipos de investigación y sus campos de aplicación. La segunda unidad de curso abordará las Técnicas de Investigación, sus métodos e instrumentos para la recopilación de información, los diferentes tipos de análisis de datos y la forma en que los resultados deben ser presentados en el informe y en el artículo científico. (Collazos, 2007) Para la correcta y eficaz apropiación del conocimiento de éste curso, es necesario que el estudiante posea conocimientos de estadística y metodología del trabajo académico, que constituyen el soporte sobre el cual se desarrollarán las diferentes temáticas. Al finalizar el curso, el estudiante contara con los elementos que le permitirán seleccionar apropiadamente los métodos y protocolos científicamente validados de observación sistemática, recolección y análisis de la información de acuerdo con su área disciplinar o de interés, que deberá aplicar no solo a los proyectos de investigación propiamente dichos sino a todas sus producciones académicas, pues éstas por pequeñas o simples que parezcan, si están bien estructuradas, se convierten en un aporte valioso al conocimiento. También, habrá adquirido los conocimientos necesarios para abordar el curso de Diseño experimental, estará en capacidad de estructurar un anteproyecto de investigación y deberá ser capaz de redactar documentos de acuerdo con las normas establecidas para escritos y artículos científicos.

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UNIDAD 1 Nombre de la Unidad Introducción

Justificación

Intencionalidades Formativas

Aspectos Generales de la Investigación El eminente premio Nóbel P. B. Medawar y el biólogo F. Ayala coinciden en que “la investigación científica es un dialogo explicativo que siempre puede resolverse en dos etapas, una de pensamiento imaginativo y otra de pensamiento crítico, que alternan e interactúan”. Sin embargo, en esta exposición se propone una más: la etapa de comunicación. Por lo tanto, el talento de un científico se encuentra en el encadenamiento creativo de las capacidades que le permitan encadenar estas tres etapas, en el que cada una de ellas requiere predominio de ciertas habilidades y actitudes emprendidas durante el proceso de su formación. “Cuando un individuo logra conjugar estas capacidades, mediante su aplicación práctica, la comunidad científica reconoce que se le ha agregado un nuevo miembro”. En ésta unidad se pretende sentar las bases que soportan el pensamiento y quehacer investigativo desde las perspectivas de la investigación cualitativa y cuantitativa. Esta unidad recoge las nociones de lo que es la investigación, los enfoques teóricos en que se sustentan los principios del método científico, los diferentes tipos de investigación y los elementos que conforman el proyecto de investigación. Contribuir a la comprensión de los enfoques epistemológicos de la investigación científica a fin de que el estudiante posea una visión amplia de lo que es la actividad investigativa. Familiarizar al estudiante con las principales herramientas conceptuales y metodológicas que le permitan planear y llevar a cabo una investigación, bien sea histórica, descriptiva o experimental.

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Denominación de capítulo 1 Denominación de Lección 1 Denominación de Lección 2 Denominación de Lección 3 Denominación de Lección 4 Denominación de Lección 5 Denominación de capítulo 2 Denominación de Lección 6 Denominación de Lección 7 Denominación de Lección 8 Denominación de Lección 9 Denominación de Lección 10 Denominación de capítulo 3 Denominación de Lección 11 Denominación de Lección 12 Denominación de Lección 13 Denominación de Lección 14 Denominación de Lección 15

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La investigación científica Ciencia e investigación Las Revoluciones Científicas Empirismo y Racionalismo El Método científico Investigación pura ,investigación Aplicada, Investigación profesional Tipos de Investigación- Criterios Investigación Exploratoria, Descriptiva , Correlacional y Explicativa Investigación Cualitativa y Cuantitativa Investigación teórica, investigación empírica, investigación documental Investigación Primaria Validez del experimento El Proyecto de Investigación La pregunta de investigación El Marco Teórico, Planteamiento de Objetivos, Hipótesis y selección de variables Población , Muestra, Marco de Muestreo Técnicas de muestreo Tamaño de muestra

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UNIDAD 2 Nombre de la Unidad Introducción

Justificación

Intencionalidades Formativas

Métodos y Técnicas de Investigación La investigación científica se entiende como la aplicación del método científico propiamente dicho, a fin de hallar respuestas acerca de una problemática específica. La palabra método se define como “camino que conduce a” y habrá de entenderse como el procedimiento que se sigue en las ciencias para hallar la verdad. En su acepción más general, el método es la estrategia que guía el proceso de investigación con el fin de lograr ciertos resultados; específicamente, aquellos definidos en los objetos de estudio. Esta unidad, se enfocará en las Técnicas e instrumentos más comúnmente utilizados en la investigación científica, como son las técnicas para recolección de datos, los principales tipos de diseños experimentales, tratamiento de datos y análisis de la información. De la correcta elección del diseño experimental, de las técnicas para la recolección y análisis de datos, depende la veracidad de los resultados en toda investigación. Por tanto, el investigador debe conocer a fondos las técnicas e instrumentos de investigación a fin de escoger aquellas que resultan más adecuadas de acuerdo con su objeto de estudio. Finalmente, también debe estar en capacidad de visibilizar y comunicar sus resultados para lo que debe desarrollar la competencia comunicativa y dominar las técnicas para la elaboración de documentos y artículos científicos. Familiarizar al estudiante con las principales técnicas e instrumentos de la investigación científica. Desarrollar competencias investigativas a partir de la apropiación de elementos conceptuales que permitan al estudiante discernir sobre las técnicas de investigación

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más adecuadas de acuerdo al propósito de su investigación y que sirvan de apoyo para su futuro desempeño profesional, teniendo en cuenta que toda decisión que se tome en torno a la solución de una problemática específica, debe estar sustentada en bases científicas obtenidas a través de la investigación

Denominación de capítulo 4 Denominación de Lección 16 Denominación de Lección 17 Denominación de Lección 18 Denominación de Lección 19 Denominación de Lección 20 Denominación de capítulo 5 Denominación de Lección 21 Denominación de Lección 22 Denominación de Lección 23

Denominación de Lección 24

Denominación de Lección 25

Denominación de capítulo 6 Denominación de Lección 26 Denominación de Lección 27 Denominación de Lección 28 Denominación de Lección 29 Denominación de Lección 30

Proveer las herramientas necesarias para que el estudiante y futuro profesional pueda desarrollar la actividad científica propiamente dicha, bien desde el trabajo de investigación como requisito de grado o dentro de redes y grupos formales de investigación. Técnicas de Recolección de datos La observación La entrevista El cuestionario – encuestas y tests El experimento La técnica de la parcela Tipos de Experimentos Diseños de carácter cuantitativoPre experimentales o correlacionales. Diseños de carácter cuantitativoExperimentales y Cuasi experimentales Diseños de carácter cualitativo: Diseños Fenomenológicos: Investigación Etnográfica - Diseños Narrativos Diseños de carácter cualitativo: Diseños de Teoría Fundamentada - Diseños de investigación acción - Estudios de Caso Diseños no experimentales: Exploratorios, Descriptivos, Correlacionales. Retrospectivos y Prospectivos. El análisis de la información Estadística descriptiva Prueba de hipótesis, Prueba t, El análisis de Varianza Redacción de los resultados El artículo científico La Ética en la Investigación

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UNIDAD UNO ASPECTOS GENERALES DE LA INVESTIGACIÓN

CAPITULO 1: LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA Etimológicamente, la palabra “Investigar” proviene del latín Investigare, derivada a su vez de “Vestigium”, que significa: en pos de la huella, ir en busca de. Así, podríamos decir que investigar es la acción de buscar, indagar, averiguar, obtener información para poder encontrar la verdad. Sin embargo, “La verdad” resulta un tanto escurridiza, puesto que depende del punto de vista del observador. De manera que puede no existir una verdad absoluta. Por ello, es necesario decir, que la investigación se hace no sobre la verdad de nuestras creencias y escalas de valores, sino sobre la verdad de la realidad misma que obedece a diferentes órdenes como el físico, matemático, biológico, social, histórico, filosófico y político. La acción de investigar es innata en el ser humano. Desde que el Homo sapiens apareció sobre la tierra, la investigación ha sido parte del desarrollo del intelecto, de la construcción de las civilizaciones, de la cultura y de los desarrollos tecnológicos. Thomas Kuhn, en su obra La estructura de las revoluciones científicas , denomina como “Revoluciones” el momento en que la producción científica deja de reproducir los esquemas de la denominada ciencia normal y se produce un cambio de paradigma científico. Cuando se rompe un paradigma, las verdades que se creían eran ciertas, son sustituidas por verdades nuevas que responden con un mayor grado de universalidad a las inquietudes del hombre. Son éstas revoluciones las que generan progreso. En el siglo XVI y XVII, surgen grandes hombres de ciencia, como Copérnico e Isaac Newton. Fueron éstos siglos, un periodo fundamental que supuso el cambio del concepto de ciencia cualitativa, basada en la lógica silogística, por la ciencia cuantitativa basada en la lógica experimental. En éste periodo personajes como René Descartes, Johannes Kepler, Francis Bacon y Galileo Galilei imponen el Método científico como principal herramienta de investigación y se da una de las revoluciones científicas más importantes de la historia. Así, la investigación se transforma de la búsqueda de las huellas del pasado, en la búsqueda de lo desconocido y nace la era “Moderna”. No hay un método que resulte universal para la investigación en todas las ciencias, de manera que las técnicas a utilizar dependerán de la naturaleza del

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fenómeno estudiado. Por ello, todo investigador debe tener claro cuál es el problema de investigación pues de ello, dependerá el método, las técnicas, los instrumentos y herramientas que deberá elegir y que lo llevarán a la solución del problema.

Lección 1: Ciencia e investigación ―Es mucho lo que la ciencia no entiende, quedan muchos misterios aun por resolver. En un universo que abarca decenas de miles de millones de años luz y de unos diez o quince miles de millones de antigüedad, quizás siempre sea así‖.

Carl Sagan

Se considera que la Ciencia es la acumulación de conocimientos sistemáticos en donde no hay primacía del objeto sobre el sujeto y viceversa, es un producto dinámico del trabajo realizado a través de la investigación científica que lleva a la descripción y explicación de fenómenos. La ciencia es entonces el conjunto de conocimiento cierto de las cosas por sus principios y causas; por consiguiente, solo es científico, en principio, el conocimiento verdadero. Sin embargo, en algunas disciplinas, este conocimiento puede ser modificado posteriormente a medida que se profundiza en él y por lo tanto la verdad es parcial, incierta y corregible. (Cegarra J., 2004). Aristóteles, uno de los más grandes filósofos de la antigüedad, fue el creador de la “lógica formal”. La lógica como disciplina, estudia la validez de los razonamientos. En su lógica, Aristóteles distinguía entre la dialéctica y la analítica. Para él, la dialéctica sólo comprueba las opiniones por su consistencia lógica. La analítica, considera que las ideas no son a priori y por lo tanto para hacer ciencia es necesario trabajar de forma deductiva, introduciéndose en el fenómeno a partir de la experiencia, con observaciones repetidas y precisas. La ciencia experimental moderna tiene sus inicios con Galileo, quien junto con el astrónomo alemán Johannes Kepler, comenzó la revolución científica que culminó con la obra del físico inglés Isaac Newton. Hasta ese momento, la ciencia estaba dominada por la influencia de Aristóteles, en donde se partía de los principios evidentemente ciertos, llamados axiomas y sólo mediante la capacidad de deducción, se construían las teorías. Galileo, incorpora la importancia de la inducción, en donde antes de formular cualquier teoría es necesaria la realización de experimentos que se puedan repetir y que involucren magnitudes que se puedan medir. La última obra de Galileo, Consideraciones y demostraciones matemáticas sobre dos ciencias nuevas, publicada en Leiden en 1638, revisa y afina sus primeros estudios sobre el movimiento y los principios de la mecánica en general. Este libro abrió el camino que llevó a Newton a formular la ley de la gravitación universal,

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que armonizó las leyes de Kepler sobre los planetas con las matemáticas y la física de Galileo (www.portalciencia.net). El método científico de Newton, se basó en cuatro principios en los que se soporta el método de inducción - deducción: a) El principio de economía: Para explicar cosas naturales, no deberían admitirse más causas que las que son verdaderas y bastan para la explicación de los fenómenos. b) Principio de constancia de la naturaleza: En la medida de lo posible, se deben adscribir las mismas causas a idénticos efectos. c) Propiedades de los cuerpos: Considerar como propiedades de todos los cuerpos a aquellas que no pueden ser aumentadas ni disminuidas y que se encuentran en todos los cuerpos en que es posible experimentar. Las propiedades de los cuerpos solo pueden conocerse a través de la experimentación y se deben tener por generales aquellas que concuerdan en todos los experimentos, sin que puedan ser disminuidas ni suprimidas. d) Inducción: Las proposiciones inferidas por inducción a partir de los fenómenos, deben ser tenidas por exactas o aproximadamente verdaderas, mientras no ocurran fenómenos que permitan confirmarlas o más exactamente las sujeten a excepciones. Esto es lo que se debe hacer y no suprimir por causa de una hipótesis, un argumento inductivo. Como puede verse estas premisas aun son válidas y se aplican en todas las investigaciones científicas. Asti Vera clasifica las ciencias, basándose en la naturaleza de los objetos de estudio, los métodos y los criterios de verdad en ciencias formales y ciencias fácticas. Las ciencias formales son aquellas en que los objetos son ideales, su método es la deducción y su criterio de verdad es la consistencia o no contradicción de sus enunciados, los cuales se deducen de postulados o teorías. A ésta categoría pertenecen las matemáticas y la lógica denominadas también como ciencias duras. Las ciencias fácticas por el contrario centran su atención sobre objetos materiales, su método es la observación, la experimentación y la deducción y su criterio de verdad es la “verificación”. A éste grupo pertenecen las ciencias naturales y las ciencias sociales, denominadas también como ciencias blandas. La reflexión científica no se interesa por individuos aislados sino por “sistemas”, entendiendo que un sistema es una entidad compleja formada por diversos individuos y por una serie de funciones y relaciones entre esos individuos. El científico, aspira a elaborar una “teoría” del sistema es decir , un conjunto de enunciados (ecuaciones , fórmulas , esquemas...) que permitan describir adecuadamente el funcionamiento del sistema. Si el sistema funciona tal y como lo dice la teoría, decimos que el sistema es un modelo de la teoría (p.ej.: el sistema solar es un modelo de la teoría de Kepler). Notemos que "modelo" aquí se emplea como "aquello que cumple una teoría" y

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no como "aquello que sirve de paradigma a una teoría (Teorìa del Conocimiento en http://www.mercaba.org/Filosofia/PDF). En la teoría del conocimiento, el sistema está formado por diversos problemas cognoscitivos y sus interacciones, para cuyo análisis, la ciencia utiliza como instrumento “La Teoría”, entendiéndose ésta como el ordenamiento de hechos de manera que éstos tengan sentido. Así, es la teoría la que define la orientación principal de una ciencia pues indica la clase de datos a abstraer, al tiempo que presenta un esquema conceptual por medio del cual se sistematizan, clasifican y relacionan entre si los fenómenos pertinentes. También resume o predice hechos y señala que puntos están en claro en nuestro conocimiento. Las teorías en que subyacen los paradigmas de la ciencia, definen la forma en que el investigador se acerca a la verdad.

1.1 Teorías Científicas Materialismo dialéctico: La Teoría es un reflejo objetivo de la realidad, un sistema de conceptos, categorías y leyes que está indisolublemente ligado a la práctica y que está condicionado social e históricamente, por lo tanto sirve de guía y contribuye a la transformación de la naturaleza y la sociedad. Empirismo: Según Grzegorczyk & Rojas (1967), la actividad científica comienza con la acumulación de experiencias, tras lo cual se crea una teoría pero esa teoría implica un cierto grado de riesgo porque es una generalización o una conjetura. De ahí, que la teoría sufra modificaciones al paso que se realizan nuevas experiencias. Racionalismo: El conocimiento no depende de lo que puedan percibir los sentidos sino del intelecto y del pensamiento intuitivo. Parte de premisas que cree seguras y su medio es la deducción. Según Grawits (1975), la deducción demuestra, pero rara vez descubre. Positivismo: Corriente de pensamiento fundada por Auguste Comte, quien alega que el hombre debe aplicarse al conocimiento de los fenómenos y sus leyes, y la ciencia se ubica de acuerdo a su complejidad y generalidad creciente, estableciendo categorías para analizar hechos sociales, porque conocer el mundo físico no es igual que conocer la realidad social. El positivismo prescinde de cualquier postulado no verificable. Sus principales exponentes son Auguste Comte, Hume, Emmanuel Kant y Saint-Simón. Comte, considera que el conocimiento está limitado a los acontecimientos actuales de la existencia, no puede ir más allá, porque no acepta que existan ideas innatas, ya que todos los contenidos de la conciencia provienen de la experiencia, y su teoría principal reside en la asociación de las ideas. Para él, las causas y hechos del mundo físico no se pueden entender, ni por mucho, ni poco; solamente las creemos porque la naturaleza se comporta siempre así.

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Hume, no pone en entre dicho la ciencia, sin embargo, la costumbre, el hábito, la asociación de ideas, los fenómenos naturales y psicológicos, provocan en él la creencia en el mundo exterior. Kant, al leer a Hume, empieza a dudar del valor de la razón, planteándose el problema del valor y los límites de ésta, ideas que expresa en su obra “Critica de la razón pura”. La filosofía kantiana, supone una síntesis del racionalismo y del empirismo. Kant procede a un estudio de cómo es posible la construcción de la ciencia, llevando a cabo una reflexión sobre el problema de las relaciones de la razón con la realidad, que en ella aparecen vinculadas. Kant distinguió dos grandes facultades dentro del conocimiento humano: 1)La sensibilidad: que es pasiva y se limita simplemente a recibir una serie de impresiones sensibles y 2)El entendimiento: es activo , espontáneo y puede generar, dos tipos de ideas o conceptos:  Conceptos puros o categorías: ideas o conceptos independientes de la experiencia (que provienen de la razón)  Conceptos empíricos: ideas obtenidas a partir de la experiencia. Constituye una síntesis entre racionalismo y empirismo, ya que, el conocimiento es síntesis a priori: es síntesis porque es organización o conexión de datos sensibles (como lo exige el empirismo) y a priori, porque el principio de esta organización es nuestra conciencia, la cual al constituirla, actúa según leyes esenciales a su propia naturaleza, leyes universales y necesarias (conforme a la exigencia del racionalismo). El gran desarrollo de la ciencia en los últimos siglos, ha permitido al Positivismo posicionarse en nuestros días como una disciplina de verdadero conocimiento, ya que lo que se vende, lo aceptado y lo creíble para nuestros días, es solamente lo que se puede comprobar por algún proceso positivo (Ochoa,N. et al, 2008). Una vez definidos los conceptos de ciencia y teoría, podemos decir que la investigación, busca interrogar a la naturaleza mediante un procedimiento estructurado de interacción entre el pensar (dominio conceptual y epistemológico) y el hacer (dominio metodológico) (Moreira, 2003). El dominio metodológico deberá definirse según el tipo de investigación sea ésta investigación científica o investigación social.

1.2 Diferentes conceptos de Investigación Desde el pensamiento teórico, surgen diversas definiciones del concepto de investigación: "...el proceso más formal, sistemático, e intensivo de llevar a cabo un método de análisis científico...es una actividad más sistemática dirigida hacia el descubrimiento del desarrollo de un cuerpo de conocimientos organizados. Se basa sobre el análisis crítico de proposiciones hipotéticas para el propósito de establecer relaciones causa-efecto, que

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deben ser probadas frente a la realidad objetiva. Este propósito puede ser ya la formulación-teoría o la aplicación-teoría, conduciendo a la predicción y, últimamente, al control de hechos que son consecuencia de acciones o de causas específicas." (Best, 1982:25,26). "La investigación científica es una investigación crítica, controlada y empírica de fenómenos naturales, guiada por la teoría y la hipótesis acerca de las supuestas relaciones entre dichos fenómenos." (Kerlinger,1993:11) "La investigación puede ser definida como una serie de métodos para resolver problemas cuyas soluciones necesitan ser obtenidas a través de una serie de operaciones lógicas, tomando como punto de partida datos objetivos."(Arias G.,1974:53) "...la investigación es un procedimiento reflexivo, sistemático, controlado y crítico que tiene por finalidad descubrir o interpretar los hechos y fenómenos, relaciones y leyes de un determinado ámbito de la realidad...-una búsqueda de hechos, un camino para conocer la realidad, un procedimiento para conocer verdades parciales,-o mejor-, para descubrir no falsedades parciales."(Ander-Egg, 1992:57). "...la búsqueda de conocimientos y verdades que permitan describir, explicar, generalizar y predecir los fenómenos que se producen en la naturaleza y en la sociedad.... es una fase especializada de la metodología científica."(Zorrila y Torres,1993:29). "...estudio sistemático y objetivo de un tema claramente delimitado, basado en fuentes apropiadas y tendiente a la estructuración de un todo unificado".(Gutiérrez,1993:93). "La investigación es un proceso que, mediante la aplicación del método científico, procura obtener información relevante y fidedigna, para entender, verificar, corregir y aplicar el conocimiento."(Tamayo,1994:45) Tomado de http://tgrajales.net/invesdefin.pdf Por tanto, no existe un método único de investigación sino múltiples enfoques, herramientas y metodologías que deberán escogerse cuidadosamente de acuerdo con los objetivos que persiga el ejercicio investigativo, buscando siempre la forma de recoger la mayor cantidad de “información confiable” que pueda llevar a responder la pregunta de investigación. La investigación científica o método científico está centrado en el paradigma positivista y el realismo crítico, en donde el medio natural es la fuente de todo dato y el investigador es el instrumento de la investigación. Supone que si alguna cosa “existe”, existe en alguna cantidad y por lo tanto se puede medir. Por ello, hace uso de métodos cuantitativos por medio de una medición penetrante y controlada, orientada a la comprobación de hechos, donde los resultados y los datos son sólidos y repetibles. Aquí la observación es objetiva, al margen de los datos (perspectiva desde afuera), particularista y asume una realidad estable. El análisis de los datos se apoya en las pruebas estadísticas tradicionales.

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La investigación social subyace en el “Idealismo” y los paradigmas constructivista e interpretativo. El constructivismo asume que la realidad solo existe en la forma de múltiples construcciones mentales y sociales y por lo tanto “la realidad es un constructo social”. En las ciencias sociales los fenómenos son complejos y solo pueden ser observados si se realizan esfuerzos holísticos con un alto grado de subjetividad orientados más hacia las cualidades que hacia la cantidad. Así, se origina la investigación “cualitativa”, en donde las particularidades de los fenómenos sociales dan origen a diversas metodologías para la recolección y análisis de datos, no necesariamente numéricos.

1.3 La línea de investigación Puesto que la investigación está encaminada a la generación de nuevo conocimiento y las áreas del conocimiento humano son extensas, el proceso investigador se enfoca siempre en un área del saber específica del interés de quien investiga. Así, las investigaciones realizadas, los trabajos y artículos publicados, las ponencias y los grupos de trabajo involucrados, se vinculan alrededor de un mismo eje temático y van constituyendo una perspectiva o prospectiva del trabajo investigativo, que es lo que denominamos como línea de investigación. Una línea de investigación se origina principalmente debido al interés de un individuo o grupo de personas por desarrollar un tema o agenda temática. La línea de investigación deberá por lo tanto, corresponder a un área del conocimiento lo suficientemente amplia como para que no se agoten los temas de interés que le son inherentes. Por ejemplo: Biotecnología vegetal, Inteligencia de mercados, Economía de las Organizaciones, Lenguajes y Técnicas de programación, Diseño de Redes, Evaluación Psicológica, Psicometría, etc. El trabajo dentro de una línea de investigación es multidisciplinario y transdiciplinario, lo cual permite variados enfoques alrededor de un mismo aspecto, guardando la coherencia en torno a una orientación central. Entenderemos por Disciplina, el conocimiento de una ciencia y el entrenamiento o rigor adoptados para la enseñanza de la misma. Así, la disciplinariedad se define como la exploración realizada en un conjunto homogéneo, con el fin de producir conocimientos nuevos que, o hacen obsoletos los anteriores, o los prolongan para hacerlos más completos (Tamayo,2005). Cada disciplina se distingue de las demás por poseer unos elementos que le son propios:  Un objetivo material  Un objetivo formal  Una integración teorética

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 Un método  Unos instrumentos analíticos  Un campo de aplicación  Una contingencia histórica Una disciplina, según los fines y metas que se persigan, podrá aplicarse a muchos y diversos campos, y el método y el instrumento analítico, son el eje para la interpretación, comprensión y análisis de las características restantes. Borrero, citado por Tamayo (2005), dice que el método e instrumento analítico de la disciplina, son el camino para aproximarse a su objetivo. Una disciplina se considera “autónoma” cuando ha podido desarrollar su propio método o ruta, conducente al objeto formal de su estudio. Cuando una disciplina no es del todo autónoma, debe apoyarse en otras que le sirvan para soportar su método e instrumentos analíticos, como las matemáticas, la lógica, la estadística. A estas disciplinas de apoyo se les denomina ciencias diagonales. La investigación multidisciplinaria hace relación a la posible integración de las diversas disciplinas que conforman un currículo o Área del conocimiento, a fin de lograr que, en lo posible, funcione como totalidad. Por ejemplo, en ciencias agrícolas, una investigación multidisciplinaria podrá integrar la fisiología vegetal, entomología, fitopatología, suelos y mercadeo agropecuario, alrededor de un cultivo específico, para generar entre todas un paquete tecnológico. La interdisciplinariedad es a su vez, el conjunto de disciplinas conexas entre sí y con relaciones definidas, a fin de que sus actividades no se produzcan en forma aislada, dispersa y fraccionada. Por ejemplo, una investigación que pretende generar un software de medición Psicométrica, deberá hacer un trabajo interdisciplinario entre psicólogos e ingenieros de sistemas y/o especialistas en programación. La Transdisciplinariedad intenta ordenar articuladamente el conocimiento, coordinándolo y subordinándolo en una pirámide que permita considerar orgánicamente todas las ciencias. Busca que las relaciones entre las disciplinas trasciendan en la integración de un conjunto con sentido y que pueda englobar el término de la transdisciplinariedad, bajo el supuesto de unidad entre diversas disciplinas que le permitan interpretar la realidad y los fenómenos que se presuponen unitarios. Este tipo presenta niveles y objetivos múltiples, coordinados hacia una finalidad común de los sistemas (Tamayo, 2005).Por ejemplo, la investigación que realiza la NASA con miras a la llegada del hombre a Marte, en donde casi todas las áreas del conocimiento deben integrarse. Las líneas de investigación se integran para hacer posible el trabajo inter e intradisciplinario. Cuando la línea de investigación se ha estructurado, a través de

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su dinámica en el tiempo, podrá incluir dentro de sus objetos de estudio otros temas asociados, que se habían escapado en la selección inicial o que surgen como resultado de la cambiante realidad, llevándola cada vez a cercarse al trabajo intradisciplinario. En consecuencia, los temas que puede abordar una línea de investigación son prácticamente inagotables. Lo que sí es correcto es que la línea se corresponde a una orientación disciplinaria, temática y conceptual y hasta metodológica (o por lo menos a algunas de estas). Por ello, quien se inscribe en una línea de investigación, por ejemplo, sobre electricidad y maquinarias podrá desarrollar todos aquellos tópicos convergentes y complementarios al eje investigativo, como circuitos, resistencias, ley de Ohm; pero no podrá esperar que se estudien otros temas de interés como la nutrición en infantes. Finalmente diremos que “Publicar” es el indicador más confiable del trabajo que se realiza en una línea de investigación. A través de las publicaciones en revistas científicas indexadas, se puede verificar la evolución del trabajo y del investigador o grupo de investigadores, así como precisar el momento a partir del cual, el trabajo comienza a presentar resultados significativos. Constituye además, una herramienta para comunicar y abrir el debate con individualidades y colectivos que se encuentran trabajando en líneas complementarias y permite al público interesado, contrastar criterios y formular opiniones que servirán para la labor que se realiza.

Lección 2: Las Revoluciones Científicas “Ningún descubrimiento científico es definitivo; la Ciencia no tiende hacía una meta donde, después de ella no hay nada”. Thomas S. Kuhn.

Se define “Paradigma”, como la mejor construcción teórica en tanto que supera a las demás existentes, explica el mayor conjunto de hechos o procesos observados o la mayor cantidad de aspectos de uno de ellos, y por tanto, es aceptado por una comunidad científica. Este paradigma controla las teorías y discursos de esa comunidad, sin embargo, siempre es susceptible de ser superado. Este paradigma ofrece al que lo sigue:    

Una base de afirmaciones teóricas y conceptuales, Un cierto acuerdo entre los problemas urgentes a resolver, Unas técnicas de experimentación concretas Unos supuestos metafísicos que encuadran y dirigen la investigación y sobre los que no hay ninguna duda aunque sean incomprobables.

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La adhesión a un paradigma común, distingue a una Comunidad Científica, que no es otra cosa que un grupo de personas que practican conjuntamente una profesión científica y que están ligados por elementos comunes para llevar a cabo la resolución de metas y objetivos de su investigación; es decir, realizan su proyecto basados en un paradigma compartido que es aceptado plenamente. La “Ciencia normal”, es la que hacen los científicos habitualmente cuando indagan acerca de la naturaleza y resuelven los problemas que se les presentan, apoyados en un paradigma que no es puesto en duda. Por lo tanto, cuando el científico hace Ciencia Normal, debe ser capaz de explicar los hechos reveladores de la naturaleza de las cosas utilizando la observación y la experimentación y comparando los hechos con las predicciones de la teoría de su paradigma. Su labor ha de ser cuantificable y ajustada a la naturaleza, debiéndose resolver, para ello, toda clase de ambigüedades y problemas que se presenten durante su investigación. No obstante, la investigación nunca se presenta de esta manera ya que siempre surgen problemas extraordinarios que no concuerdan con estos presupuestos. A estos resultados y problemas no previstos por el científico, los denominó Kuhn como “Enigmas”. Un enigma puede tener una solución, varias o ninguna, y el profesional debe poner a prueba sus conocimientos y su ingenio para resolverlo. El Paradigma debe capacitar a una comunidad científica para la resolución de enigmas mediante un compromiso teórico, conceptual, instrumental y metodológico y estos compromisos generan una serie de reglas para ordenar el mundo y resolver problemas y enigmas. Estas reglas serán siempre posteriores al paradigma y suministradas por él. El Paradigma, opone una gran resistencia al cambio, pero cuando descubre que la naturaleza de alguna manera "ha violado” las expectativas inducidas por él, debe buscar la forma de transformarse. La transgresión de los límites del Paradigma por parte de la Naturaleza, es lo que Kuhn llamó Anomalía. Pero para que la Anomalía provoque una crisis, es necesario que ponga en tela de juicio fundamentaciones y generalizaciones importantes del Paradigma anterior. Si esto es así, el Paradigma anterior quedará invalidado en la confrontación de éste con el mundo y con la nueva teoría. Simultáneamente se rechazará una teoría y se aceptará otra. Cuando la Ciencia Normal fracasa en su propósito de dar solución a los enigmas y a sus problemas tradicionales, sobreviene un período de inseguridad profesional que, agravado por la aparición de la “anomalía”, se convertirá en una verdadera crisis paradigmática y es allí cuando surgen las “Revoluciones científicas”. Cuando un paradigma ya no es capaz de explicar una realidad, es necesario buscar otro que si lo haga. Cuando el paradigma antiguo, que antes estaba en el poder y monopolizaba la investigación científica, cae, y se alza uno nuevo por encima de todos los impedimentos, surge el progreso.

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El nuevo paradigma deberá cumplir dos premisas: a) Ser capaz de resolver todos aquellos problemas urgentes y extraordinarios que el paradigma anterior no pudo solucionar. b) Comprometerse a que todas aquellas capacidades del paradigma anterior que eran útiles para resolver problemas, no sufrirán ningún menoscabo. Cuando ocurre la “crisis paradigmática” son muchos los científicos que abandonan su disciplina, incapaces de soportar ese estado de desorden y confusión. Por ello, la ciencia requiere de científicos creativos y tolerantes ante el derrumbamiento científico, capaces de superar las crisis a partir de teorías nuevas. Las Revoluciones científicas marcan momentos de crisis y de renacimiento, ocurren en el devenir de la historia toda vez que la ciencia avanza y se hacen nuevos descubrimientos. Por ello, es necesario que el hombre de ciencia tenga la capacidad de asombrarse, de ver más allá, de no dar nada por sentado ni definitivo. Algunas de las “Revoluciones científicas” más importantes, se citan a continuación: Siglos XVI y XVII: Revolución copernicana: Se da en la astronomía y la física, desde Nicolás Copérnico hasta Isaac Newton a finales del siglo XVII. En 1543, muere Copérnico y se publicaba póstumamente su libro De revolutionibus. Se denomina a menudo como la “Revolución científica del siglo XVII” y supuso el cambio del concepto de ciencia cualitativa, basada en la lógica silogística por la ciencia cuantitativa basada en la lógica experimental. En ese proceso fue fundamental la renovación del método científico a cargo de personajes como René Descartes, Johannes Kepler, Francis Bacon y Galileo Galilei. El heliocentrismo, fue propuesto en la antigüedad por el griego Aristarco de Samos (310 a. C. - 230 a. C.), quien se basó en medidas sencillas de la distancia entre la Tierra y el Sol que lo llevaron a formular que era la tierra y los demás planetas quienes giraban alrededor del sol y no a la inversa, como sostenía la teoría geocéntrica de Ptolomeo e Hiparco, comúnmente aceptada en esa época y en los siglos siguientes, acorde con la visión antropocéntrica imperante. En el siglo XVI, la teoría volvería a ser formulada, esta vez por Nicolás Copérnico, con la publicación en 1543 del libro De Revolutionibus Orbium Coelestium. La diferencia fundamental entre la propuesta de Aristarco en la antigüedad y la teoría de Copérnico es que este último emplea cálculos matemáticos para sustentar su hipótesis. Precisamente a causa de esto, sus ideas marcaron el comienzo de lo que se conoce como la revolución científica. No sólo un cambio importantísimo en la

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astronomía, sino en las ciencias en general y particularmente en la cosmovisión de la civilización. A partir de la publicación de su libro y la refutación del sistema geocéntrico defendido por la astronomía griega, la civilización rompe con la idealización del saber incuestionable de la antigüedad y se lanza con mayor ímpetu en busca del conocimiento (wikipedia). A su vez, Descartes, Pascal, Leibniz-Newton(cálculo infinitesimal), Euler y Gauss (geometría no euclidiana) superan las matemáticas griegas clásicas de Pitágoras, Tales de Mileto, Euclides y Arquímedes.  Importantes autores provocan un cambio sustancial en medicina y fisiología durantelos siglos XVI y XVII. Andrea Vesalio, revisa la anatomía de Aristóteles y las teorías de Hipócrates y Galeno (teoría de los humores) y publica el De humani corporis fabrica, que revolucionó la anatomía. Miguel Servet y William Harvey (De motu cordis, 1628), proponen su teoría de la circulación de la sangre. 

En química, sobreviene la revolución Lavoiseriana, por el químico Antoine Lavoisier. Se le considera el padre de la química moderna por sus detallados estudios sobre la oxidación de los cuerpos, el fenómeno de la respiración animal y su relación con los procesos de oxidación, análisis del aire, uso de la balanza para establecer relaciones cuantitativas en las reacciones químicas, estudios en calorimetría y establece su famosa Ley de conservación de la masa.

Siglo XIX  Revolución darwiniana o evolucionista: en biología y ciencias de la Tierra. Charles Darwin compila su trabajo en El origen de las especies (1859).  Revolución mendeliana o revolución genética, se inicia con los trabajos de Gregor Mendel considerado el padre de la genética. En 1865 se publica su trabajo Experimentos sobre la hibridación de plantas, sin embargo éste nos sería aceptado por la comunidad científica sino hasta principios del siglo XX. A partir de 1900 otros científicos como Hugo de Vries, Carl Correns y Erich von Tschermak profundizarían en las teorías de Mendel. En 1902, William Bateson publica su trabajo Principios de la herencia de Mendel . Otras investigaciones posteriores fueron llevadas a cabo por de Archibald Edward Garrod y Thomas Hunt Morgan.  Revolución maxwelliana, denominada así por el físico escocés James Clerk Maxwell, conocido principalmente por haber desarrollado la teoría electromagnética clásica, sintetizando todas las anteriores observaciones, experimentos y leyes sobre electricidad, magnetismo y aun sobre óptica, en una teoría consistente. Las ecuaciones de Maxwell demostraron que la electricidad, el magnetismo y hasta la luz, son manifestaciones del mismo fenómeno: el campo electromagnético. Desde ese momento, todas las otras leyes y ecuaciones clásicas de estas disciplinas se convirtieron en casos simplificados de las

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ecuaciones de Maxwell. Su trabajo sobre electromagnetismo ha sido llamado la "segunda gran unificación en física", después de la primera llevada a cabo por Newton. Muchos físicos lo consideran el científico del siglo XIX que más influencia tuvo sobre la física del siglo XX y consideran que sus contribuciones a la ciencia son de la misma magnitud que las de Isaac Newton y Albert Einstein. Siglo XX  Revolución Cuántica: Se inició en 1900, a partir del trabajo en física de Max Planck (constante de Planck) y Einstein (Un punto de vista heurístico acerca de la creación y transformación de la luz.1905). Numerosos científicos participaron de esta revolución durante el primer tercio del siglo XX y culminó con la definición de la Mecánica cuántica. Algunos de los contribuyentes fueron Walter Nernst, Wolfgang Pauli, Louis de Broglie. Heisemberg, Max Born, David Hilbert, Felix Klein, Pascual Jordan y Niels Bohr desarrollaron la llamada mecánica cuántica matricial y Schrödinger la mecánica cuántica ondulatoria en 1926.  Revolución einsteniana o relativista: en física, con Albert Einstein y su teoría de la relatividad (artículos de 1905).  Revolución wegeneriana, en geología, desde que Alfred Wegener propone la teoría de la deriva continental en 1912, y hasta el año Geofísico Internacional de 1957.  Revolución indeterminista, que no se refiere al indeterminismo filosófico opuesto al determinismo, sino a la indeterminación: la superación de la concepción mecanicista o determinista de la ciencia, sobre todo a partir de las tres famosas construcciones teóricas de los años veinte y treinta del siglo XX debidas a Heisenberg, Schrödinger y Gödel, sobre la indecidibilidad, el principio de incertidumbre, la indiferencia y la imposibilidad de eludir la interferencia del experimentador u observador y de la experimentación u observación sobre el hecho experimentado u observado.  Revolución bioquímica: Se aplica a los descubrimientos que llevaron al desciframiento del código genético y el ADN . James D. Watson, Francis Crick y Wilkins, desentrañaron la estructura en doble hélice de la molécula del ácido desoxirribonucleico (ADN), trabajo que les valió compartir en 1962, el Premio Nobel de Fisiología o Medicina.  Revolución genómica se suele aplicar a la biotecnología procedente de la investigaciones en torno al genoma (1990-2003, Proyecto Genoma Humano).

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Lección 3: Empirismo y Racionalismo El ignorante afirma, el sabio, duda y reflexiona.

Aristóteles

El Empirismo La ciencia clásica Aristotélica es una ciencia empírica. El término “Empírico” deriva del griego y significa experiencia. El empirismo es el que marca la división entre las ciencias formales y las ciencias descriptivas (ciencias blandas) como las ciencias naturales y las ciencias sociales. Enfatiza en el papel de la experiencia ligada a la percepción sensorial. El conocimiento encuentra su validez en su relación con la experiencia, por lo que valida las teorías a través del experimento. El Empirismo parte de dos premisas: a) Niega la absolutización de la verdad o, como mínimo niega que la verdad absoluta sea accesible al hombre. b) Reconoce que “Toda verdad debe ser puesta a prueba” y a partir de la experiencia, puede eventualmente ser modificada, corregida o abandonada. No se opone de ninguna manera a la razón, pero niega la pretensión de establecer verdades necesarias, es decir, verdades que valgan de una manera tan absoluta que se haga innecesaria, absurda o contradictoria su verificación o su control. Aun cuando la experimentación verifique la veracidad del enunciado, no garantiza que la hipótesis comprobada sea la única verdadera, pues existe la posibilidad de que estudios posteriores se aproximen mejor a la resolución del problema. Uno de los mayores exponentes del Empirismo moderno es David Hume, quien afirma que todo conocimiento deriva en última instancia de la experiencia sensible, siendo esta la única fuente de conocimiento y que sin ella no se lograría saber alguno. Hume articuló su tesis de que todo el razonamiento humano pertenece a dos clases, Relaciones de ideas y Hechos. Las ideas involucran conceptos abstractos como las matemáticas y están gobernadas por las certezas deductivas mientras que los hechos, comportan la experiencia empírica donde todos los razonamientos son inductivos. Albert Einstein , declaró que el positivismo de Hume, le inspiró al formular su Teoría especial de la relatividad. El Racionalismo. La lógica y la matemática se consideran ciencias formales (ciencias duras). Son racionales, sistemáticas y cuantificables pero no dan razón de la realidad. No se ocupan de los hechos. Su objeto no son las cosas ni los procesos sino “las formas” en las que se pueden contener un número ilimitado de contenidos fácticos y empíricos. Por ejemplo, los números solo existen en nuestras mentes como elementos conceptuales que utilizamos para cuantificar elementos materiales

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discontinuos, pero nunca los hemos visto como un objeto en sí. La física, la economía, la química, recurren a las matemáticas como herramienta para establecer de forma precisa las relaciones existentes entre los hechos y sus diversos aspectos. El Racionalismo parte de cuadros teóricos y se apoya en la deducción y la argumentación rigurosa. Sus máximos exponentes son Popper, Bunge, Bachelard y Lakatos entre otros, cuyos postulados sirvieron de base a numerosas investigaciones exitosas en la historia de la Ciencia como las llevadas a cabo por Einstein y Mendeleiev y en el caso de las Ciencias Sociales, a los trabajos de Chomsky, Fodor, Austin y Vigotski. Camacho et al (2000), resumen las premisas en que se apoya El Racionalismo: 1. Investigar no es medir y contar ni tampoco es sólo experimentar: Investigar es por sobre todo “razonar”, en torno a una problemática dudosa o confusa, dados unos hechos y un cuerpo de conocimientos previos(teorías) en torno a los mismos. El investigador debe formular suposiciones que aclaren el problema y que expliquen los hechos. A partir de esas suposiciones realiza un trabajo de deducción, derivando proposiciones cada vez más concretas, en donde las argumentaciones siguen un método riguroso, sistemático, controlado por reglas lógicas y evidencias producto de la observación. Los conteos, mediciones y experimentaciones son apenas un trabajo auxiliar que sólo tiene sentido dentro de un proceso general de teorización y eventualmente, en ciertas fases del desarrollo de los programas de investigación. De hecho, todo trabajo de investigación o experimentación, es en su primera etapa, un trabajo teórico y descriptivo. Solo cuando la fundamentación teórica es suficientemente fuerte, se tendrán los elementos necesarios para desarrollar experimentos cuantitativos que deriven resultados por el método de la inducción. 2. Investigar no es necesariamente determinar probabilidades sobre la base de técnicas estadísticas. No todos los problemas tienen naturaleza probabilística ni tampoco se llega a adecuadas explicaciones analizando la frecuencia en que ocurren los hechos sobre la base de unas hipótesis alterna y nula. Investigar es intentar descubrir aquellas estructuras abstractas de proceso, de donde se generan los hechos particulares o que son responsables del modo en que los hechos se producen y se repiten. 3. Investigar no es necesariamente hacer trabajo de campo. Una gran parte de los fenómenos estudiados por la ciencia resultan ya conocidos por el investigador, bien sea porque están cotidianamente a su alcance o bien porque han sido ya registrados en los trabajos descriptivos de otros investigadores. Más importante que la recolección de observaciones y datos observacionales es la decisión de explicarlos mediante la argumentación y el razonamiento, mediante la formulación de teorías, que siempre serán hipotéticas y provisionales.

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El razonar sobre los hechos es más importante que el operar directamente con ellos. El investigador no es esencialmente aquél que se mueve entre personas, cosas y experiencias, sino, sobre todo, el que se mueve entre ideas. La deducción, y no la inducción, es la clave del descubrimiento. 4. Investigar no es necesariamente abordar hechos que sólo sean observables directamente. La evidencia empírica no es la única garantía de la ciencia. También es posible estudiar procesos no observables mediante la formulación de modelos que imiten el funcionamiento del proceso, aun cuando éste jamás pueda estar a la vista.(Experimentación heurística). La evidencia racional, aquella que se estructura en forma de argumentaciones y razonamientos, es un elemento primordial para el avance de la ciencia. 5. Investigar no es dilucidar concluyentemente un problema ni agotar exhaustivamente sus posibilidades de estudio. Más bien, las investigaciones particulares son aportes pequeños y modestos que, en conjunto, van promoviendo aproximaciones cada vez más estrechas hacia la solución. El valor de cada trabajo individual depende de la medida en que arroje alguna luz sobre el problema y en que contribuya al avance del programa de investigación en que está ubicado. En ese sentido, las conquistas y logros de la investigación serán siempre provisionales, hipotéticas, graduales y relativas a un programa o agenda colectiva de trabajo. 6. Investigar no es reflexionar libremente, sin control, ni hacer retórica persuasiva. La investigación no es especulación anárquica, aquélla respecto a cuyo contenido nadie podría decidir si es erróneo o inválido ni entender en concreto a qué realidades se está haciendo referencia. Es teorización controlada por reglas lógicas, totalmente evaluable y criticable, cuyo contenido sea falseable y cuyos errores sean detectables. La retórica, los discursos eminentemente estéticos y literarios, las intenciones de persuadir ideológicamente y de lograr comportamientos convenientes, todo ello queda excluido del trabajo investigativo, por lo que la investigación tiene una naturaleza bien distinta a la del arte, la religión, el activismo social o la política. 7. La investigación no es una actividad regulable por un único e inflexible esquema de desarrollo. Los problemas de la ciencia son tan variados y pueden ser enfocados de modos tan diferentes que resulta absurdo pensar en un algoritmo de resolución, no sólo en el nivel del trabajo de búsqueda y de configuración de soluciones, sino también en el trabajo de comunicación de resultados. Una investigación será de mayor o menor calidad en la medida en que sea coherente con sus lineamientos y eficiente para unos logros planteados, pero no en la medida en que se acoja rígidamente a un determinado patrón específico previamente establecido. Se asume que el valor del conocimiento radica en su poder generalizante y universal, mucho más que en la consideración de situaciones particulares e históricamente circunstanciales.

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En el Racionalismo crítico, el enfrentamiento con la realidad debe hacerse con base en métodos e instrumentos debidamente seleccionados. Su base es el principio de falsabilidad, en donde constatar una teoría significa intentar refutarla mediante un contraejemplo. Si no es posible refutarla, dicha teoría queda corroborada, pudiendo ser aceptada provisionalmente, pero nunca verificada. Emmanuel Kant sienta una corriente única dentro del pensamiento moderno, tratando de cerrar la brecha entre las corrientes del Racionalismo y el Empirismo. Para Kant, todas las cosas tienen un por qué, un origen, una explicación. Admite la posibilidad de la existencia de juicios sintéticos a priori (es decir, juicios que agregan nueva información -donde el predicado "no está contenido" en el sujeto- y que son de carácter universal y necesarios; es decir, anteriores a cualquier experiencia), intentando así superar la crítica al principio de causalidad que había hecho David Hume, sin una respuesta satisfactoria hasta su época. De igual forma, admite la existencia de juicios sintéticos a posteriori que son los juicios fácticos, empíricos y por tanto contingentes. Kant elaboró como crítica una metafísica de la metafísica, según la cual la razón no podría dar razón de sí misma, más que con la condición de permanecer en todo momento susceptible de fijar sus condiciones, sus objetos y sus límites intrínsecos (monografías.com). Tabla 1. Diferencias entre Racionalismo y Empirismo EMPIRISMO Estudia los hechos y experiencias. La fuente principal y prueba última del conocimiento es la percepción.

RACIONALISMO Estudia los entes abstractos que solo existen en la mente humana. La principal fuente y prueba final del conocimiento es el razonamiento deductivo, basado en principios evidentes y axiomas (principio básico que es asumido como verdadero sin demostración alguna).

Niega la posibilidad de ideas espontáneas y afirma que todo conocimiento se basa en la experiencia.

Afirma que la Mente es capaz de reconocer la realidad mediante su capacidad de razonar. Acentúa el papel de la razón en la adquisición del conocimiento.

Requiere de la observación (sentidos) para dar certeza de su conocimiento.

Se expresa por medio de conceptos lógicos y sistemáticos que al agruparse forman teorías.

Verifica, confirma o niega una hipótesis.

Demuestra o prueba una verdad. El conocimiento llega luego de dudar y hallar un principio evidente por una verdad clara y distinta.

Exponentes: John Locke, David Hume, Berkeley y Francis Bacon.

Exponentes: Popper, Spinoza, Leibniz, Descartes.

En la ciencia moderna, ninguna posición resulta más o menos favorable. Cualquier experimentación u observación de las ciencias empíricas (ciencias suaves) requieren de los elementos lógicos y conceptuales de las ciencias formales (ciencias duras) para su demostración y por lo tanto empirismo y racionalismo no son excluyentes.

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Lección 4: El Método científico "Usa el método científico: probando varias veces, llegarás a la verdad."

Marco Tulio Cicerón

La investigación científica o método científico está centrada en el paradigma positivista y el realismo crítico. El medio natural es la fuente de todo dato y el investigador es el instrumento de la investigación. Hace uso de métodos cuantitativos por medio de una medición penetrante y controlada, orientada a la comprobación de hechos, donde los resultados y los datos son sólidos y repetibles. Aquí la observación es objetiva, al margen de los datos (perspectiva desde afuera), particularista y asume una realidad estable. El gran aporte de Galileo Galilei a la ciencia experimental radica en que fue capaz de combinar la lógica de observación de los fenómenos con dos métodos desarrollados en otras ramas del conocimiento formal: la hipótesis y la medida. El método científico de Galileo parte de los siguientes elementos: 1.- Observación: Se debe precisar el objeto de la investigación, lo que únicamente es posible por la determinación de datos de observación minuciosamente delimitados y con referencia a un problema a resolver. Generalmente el problema que se plantea, hace referencia a una teoría explicativa frente a la cual los datos observados no pueden ser explicados por ella. 2.- Elaboración de una hipótesis explicativa: A partir de este momento la explicación de este nuevo modo de concebir el fenómeno requiere una explicación nueva, lo cual se hace como hipótesis o teoría provisional a la espera de una confirmación experimental. 3.- Deducción: Sobre esta hipótesis o teoría se hace necesario extraer las consecuencias que se derivan del hecho de tenerla por verdadera. 4.- Experimento o verificación: Se montan las condiciones en las que se puedan medir las consecuencias deducidas, procurando unas condiciones ideales para que las interferencias con otros factores sean mínimos y comprobar si efectivamente en todos los casos, siempre se reproducen dichas consecuencias. Durante mucho tiempo los científicos consideraron que el experimento probaba o demostraba la verdad de la teoría o hipótesis de forma concluyente y el método llamado hipotético-deductivo vino a convertirse en la lógica empírica que fundamentaba la ciencia. (wikipedia.org). Una investigación para ser considerada científica debe cumplir con las siguientes premisas:

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1. Es Sistemática: Se orienta a la solución de problemas de conocimiento, formulados conscientemente como un fin que ha de ser alcanzado en el curso de una investigación planeada. A la comprensión, búsqueda y solución de este problema, se subordinan todas las actividades o acciones de conocimiento del científico o de los grupos de investigación y se aborda como un proceso estructurado que sigue reglas establecidas. Las reglas incluyen especificaciones tanto para la identificación y definición de las variables como para el diseño de las metodologías por medio de las cuales éstas serán examinadas y sus efectos determinados o cuantificados. Cuando se utiliza la deducción como método para el estudio del problema, se siguen procedimientos igualmente sistemáticos que permiten alcanzar la validez que caracteriza la investigación. 2. Es un proceso lógico: La investigación sigue un sistema que emplea la lógica en muchos puntos. Por el examen lógico de los procedimientos empleados en un experimento relativo a los requerimientos de validez interna, el investigador es capaz de chequear la validez de las conclusiones obtenidas. Este proceso inicia con la formulación de las Hipótesis Fundamentales. Estas son el núcleo con el cual nace una investigación, de allí nacen las hipótesis Derivadas que son mucho más específicas en cuanto al problema a tratar. Estas hipótesis derivadas se falsean ó se comprueban con los experimentos y observaciones, en los cuales se recolectan los “datos observacionales” y las nuevas “teorías interpretativas experimentales” que pueden ayudar a reforzar o a desmontar una teoría que ha sido falseada por medio del método hipotéticodeductivo. La aplicación de la lógica asegura la validez interna y externa de la investigación. 3. Es empírica: La investigación tiene un referente real. Mucha deducción puede preceder su aplicación, pero los datos son el resultado final de procedimientos de investigación. La recolección o acopio de datos es lo que identifica la investigación como un proceso empírico. Para determinar el grado en el cual los hallazgos empíricos pueden ser generalizados más allá de la situación inmediata en la cual la investigación tomo lugar, el investigador debe evaluar el referente de realidad de un emprendimiento particular en términos de su validez externa. Otros procesos implicados en entender el mundo pueden semejar la investigación en su lógica, pero fallar en igualar su calidad empírica. 4. Es reductiva: Cuando un investigador aplica procedimientos analíticos a los datos recolectados, reduce objetos a categorías de conceptos más entendibles , disminuyendo de alguna manera, la confusión provocada por eventos individuales. Al hacer esto, el investigador sacrifica parte de la especificidad y unicidad asociadas con los objetos o eventos individuales, pero gana en términos del poder identificar relaciones generales, un proceso el cual requiere algún grado de conceptualización.

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Este proceso de reducción es parte del intento de traducir la realidad a un estado abstracto o conceptual para entender las relaciones entre eventos e intentar predecir como estas relaciones pueden operar en otros contextos. El reduccionismo, de este modo, facilita que la investigación juegue un papel explicativo en vez de uno descriptivo. 5. Es replicable y transmisible : Debido a que es registrada, generalizada y replicada, conforme con los campos de estudio, la investigación es considerablemente menos transitoria en naturaleza que lo que son otros procesos de solución de problemas. Así, otros individuos además del investigador pueden usar los resultados de un estudio, y un investigador puede construir sobre los resultados de otro. Además, los procesos y procedimientos son ellos mismos transmisibles, facilitando a otros replicarlos y estimar su validez. Esta propiedad de transmisión de la investigación es crítica tanto en su papel en difundir el conocimiento como su papel en la toma de decisiones. En la actividad científica los elementos básicos del proceso del conocimiento, están subordinados a la capacidad, manera de pensar y experiencia del investigador. De esta manera él deberá disponer de estos elementos de una manera lógica y creativa para obtener nuevos o más completos conocimientos, en un proceso planeado según el problema de investigación que se proponga resolver. En la investigación científica, el proceso de conocimiento que se realiza presenta algunas particularidades, dado especialmente el hecho que es un proceso consciente, en el cual se ponen a intervenir herramientas metodológicas que el hombre ha ido construyendo en el propio proceso de la construcción de la ciencia. Estas herramientas o tareas que son esenciales para lograr el conocimiento científico no son solo de carácter técnico o empírico; también lo son de tipo teórico y lógico. La investigación científica está constituida tanto por actores observables como por razonamientos, sistemas, pasos intuitivos, representaciones figuradas, etc., no susceptibles de observación directa. En esta forma de conocimiento, la actividad cognoscitiva está orientada a la diferenciación y estudio de los objetos y fenómenos reales, convertidos en objeto del conocimiento. Pero la investigación científica no concluye con la diferenciación de determinados objetos o de sus características; lo que sucede corrientemente es que una vez resuelto un problema de investigación, aparecen nuevos problemas que requieren ser estudiados. Esto explica por qué hoy día, la tendencia es a que las instituciones que soportan la investigación científica, trabajen sobre líneas de investigación y no sobre proyectos aislados, esto es, sobre áreas o conjunto de problemas de investigación, que tienen una misma tendencia de solución.(Collazos, 2007). La investigación social por su parte, subyace en el “Idealismo” y los paradigmas constructivista e interpretativo. Dilthey, desde el idealismo, propone a las ciencias

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sociales ser más descriptivas y concentradas sobre la comprensión interpretativa, concebida como un proceso hermenéutico en el cual la experiencia humana depende de su contexto. El constructivismo asume que la realidad solo existe en la forma de múltiples construcciones mentales y sociales y por lo tanto “la realidad es un constructo social”. La metodología de la investigación social se basa en la hermenéutica y la dialéctica. Está orientada por la fidelidad del objeto de estudio y la complementariedad en el sentido que el investigador complementa la investigación. Carece de ideal de progreso como criterio regulatorio de la investigación. Utiliza métodos cualitativos en donde la información se recopila en forma de palabras, ilustraciones y construcciones mentales en lugar de cifras. No busca probar o rechazar hipótesis sino que construye las abstracciones como consecuencia de unir distintas piezas de información con sentido, interesándose en los procesos más que en los resultados. Sin embargo, estas características han dado lugar a la creencia de que en la investigación social “Todo vale”. Este ha sido tal vez el error más grave. La investigación cualitativa se ha convertido en “permisiva”, en donde los estudios no se estructuran de manera adecuada, no se trabaja el marco epistemológico, se desconocen las metodologías de recolección de datos más adecuadas a cada estudio particular y en últimas se da demasiado peso a observaciones con una alta carga de subjetivismo por parte de los investigadores. De otra parte, la aplicación de las metodologías cuantitativas atribuyen en ocasiones, mucho peso a las correlaciones y los análisis estadísticos, lo cual carece de valor si no se soportan en un marco teórico fuerte y se contextualizan de forma objetiva. El hecho de que los objetos de estudio de las ciencias sociales no sean materiales, no implica que el método científico quede excluido. Todo lo contario, la investigación social deberá ser rigurosa en éste sentido a fin de disminuir el grado de subjetividad de las observaciones lo que disminuirá el riesgo de llegar a conclusiones que no son del todo ciertas por carecer de validez interna o externa. La investigación Social se caracteriza por ciertos rasgos que deben ser considerados en la aplicación del método científico, que marcan su carácter de subjetividad y que están relacionados con el Objeto de investigación:  El Objeto de la investigación incluye al investigador, el objeto es interno puesto que necesitamos aprendizaje previo para ver el mundo de una u otra forma.  El Objeto de investigación es Subjetivo: Está formado por personas que tienen libertad, voluntad y reflexividad.  Lo social no es natural: El individuo es un producto social y la sociedad es producto de los individuos.

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 Lo social es reactivo a la observación: Cuando el sujeto se da cuenta de que está siendo observado puede modificar su comportamiento. Por otro lado, la observación no declarada puede ser considerada como poco ética.  El objeto de estudio es reactivo al conocimiento: Los grupos sociales pueden modificar a los individuos en función de conocer los resultados de alguna investigación.  El objeto de estudio es complejo: Es multifuncional y está formado por seres reflexivos. El mundo social es cambiante. El investigador investiga desde posiciones no neutras, sus valores influyen. La realidad se ve de diferente manera dependiendo de quien la observe.

Figura 1. Influencias socioculturales que debe evitar el sujeto en el proceso de la Investigación. Tomado de (Zorrilla y Torres, 1992)

Lección 5: Investigación pura, investigación Aplicada, Investigación profesional ―Investigación básica es lo que hago cuando no sé lo que estoy haciendo‖.

Wernher von Braun Ingeniero aeroespacial germano-americano

5.1 Investigación pura (básica) La investigación científica pura tiene como finalidad ampliar y profundizar el conocimiento de la realidad. Busca el conocimiento por el conocimiento mismo, más allá de sus posibles aplicaciones prácticas. Su objetivo consiste en ampliar y

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profundizar en el saber de la realidad y en tanto este saber que se pretende construir es un saber científico, su propósito será el de obtener generalizaciones cada vez mayores (hipótesis, leyes, teorías). Los conocimientos no se obtienen con el objeto de utilizarlos de un modo inmediato, aunque ello no quiere decir, de ninguna manera, que estén totalmente desligadas de la práctica o que sus resultados, eventualmente, no vayan a ser empleados para fines concretos en un futuro más o menos próximo. Busca el descubrimiento de leyes o principios básicos que constituyen el punto de apoyo en la solución de alternativas sociales. Sus resultados no son negociables y son publicados en revistas especializadas. Esta forma de investigación emplea cuidadosamente el procedimiento de muestreo, a fin de extender sus hallazgos más allá del grupo o situaciones estudiadas. Poco se preocupa de la aplicación de los hallazgos, por considerar que ello corresponde a otra persona y no al investigador. No obstante la carencia de aplicación inmediata, esta forma de investigación busca el progreso científico y su importancia reside en que presente amplias generalizaciones y niveles de abstracciones con miras a formulaciones hipotéticas de posible aplicación posterior. Sin los resultados de la investigación Pura, no sería posible realizar investigación aplicada.

5.2 Investigación aplicada La investigación científica aplicada se propone transformar el conocimiento 'puro' en conocimiento útil. Tiene por finalidad la búsqueda y consolidación del saber y la aplicación de los conocimientos para el enriquecimiento del acervo cultural y científico, así como la producción de tecnología al servicio del desarrollo integral de las naciones. La investigación aplicada puede ser Fundamental o Tecnológica. La aplicada fundamental, se entiende como aquella investigación relacionada con la generación de conocimientos en forma de teoría o métodos que se estima que en un período mediato podrían desembocar en aplicaciones al sector productivo. Por ejemplo, en el sector médico, se emprenden investigaciones para tratar de conocer el mecanismo o los orígenes de cierta enfermedad o dolencia con el fin de poder combatirla posteriormente, aunque no se sepa si llegará a ser necesario el crear una droga para este fin. La investigación aplicada fundamental puede ser, a su vez, teórica, experimental, o una mezcla de ambas; dependiente de la naturaleza de su trabajo y sus productos pueden ser artículos científicos publicables, sobre todo si en su desarrollo no está involucrado el interés de una empresa. La investigación aplicada tecnológica, se entiende como aquella que genera conocimientos o métodos dirigidos al sector productivo de bienes y servicios, ya sea con el fin de mejorarlo y hacerlo más eficiente, o con el fin de obtener productos nuevos y competitivos en dicho sector.

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Sus productos pueden ser prototipos y hasta eventualmente artículos científicos publicables. En el caso de la investigación médica del ejemplo anterior, la investigación tecnológica se realizaría alrededor del desarrollo de una droga específica para la cura de una determinada dolencia y se pretendería, que la droga fuera a dar al mercado.

5.3 Investigación Profesional La investigación profesional suele emplear ambos tipos de conocimiento para intervenir en la realidad y resolver un problema puntual. Lo que habitualmente se llama investigación científica, engloba solamente las dos primeras, en la medida en que ellas buscan obtener un conocimiento general, y no meramente casuístico, ya que la investigación pura (o básica) busca ampliar y profundizar el conocimiento de la realidad. (Cazau, 2006). A continuación se citan 3 ejemplos tomados del documento Introducción a la Investigación en Ciencias sociales de Pablo Cazau. Ejemplo 1) En psicología: La investigación pura investiga el mecanismo de la proyección. La investigación aplicada busca, utilizando como marco teórico el conocimiento puro, un saber general que pueda utilizarse prácticamente. Por ejemplo, investigar alguna técnica de diagnóstico sobre la base del concepto freudiano de proyección, como podría ser un test proyectivo. La investigación profesional consiste en intervenir en la realidad. Por ejemplo, diagnosticar una situación usando la técnica proyectiva descubierta y validada en la investigación aplicada. Ejemplo 2) En Ciencias Fácticas: Un bioquímico estudia en su laboratorio la estructura molecular de ciertas sustancias (investigación pura); luego, otro investigador utiliza este conocimiento para probar la eficacia de ciertas sustancias como medicamentos (investigación aplicada); finalmente, el profesional hará un estudio para determinar si a su paciente puede o no administrarle el medicamento descubierto (investigación profesional). Ejemplo 3) En Ciencias Puras: Los matemáticos desarrollan una teoría de la probabilidad y el azar (investigación pura); luego, sobre esta base, los especialistas en diseño experimental y en estadística investigan diversos tipos de diseños experimentales y pruebas estadísticas (investigación aplicada); finalmente, un investigador indagará la forma de utilizar o adaptar estos diseños y pruebas a la investigación concreta que en ese momento esté realizando (investigación profesional).

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Ejemplo 4) Ciencias agrícolas Los químicos estudian la forma en que los átomos de carbono y silicio se unen formando estructuras tetraédricas y octaédricas. Estas a su vez se unen de forma particular dando origen a determinados tipos de arcillas con propiedades singulares (expansibles y no expansibles) de acuerdo al número de capas octaédricas y /o tetraédricas que se superpongan. Partiendo de estos descubrimientos, los agrónomos estudian a partir de la física de suelos las propiedades de esas arcillas y la forma en que afectan la estructura y otras propiedades físicas de los suelos. (Investigación aplicada). El agrónomo de campo, utiliza los resultados de las investigaciones y determina los métodos más adecuados de preparación y manejo de suelo para la siembra de un cultivo específico y la aplicación de riego y fertilizantes, dependiendo de las características mineralógicas del suelo. (Investigación profesional). La tabla 2, muestra las principales características de los tres tipos de investigación. Tabla 2. Características de los diferentes enfoques de la Investigación.

Los tres tipos de investigación están íntimamente ligados. La investigación profesional puede estar orientada o guiada por un marco teórico y unas hipótesis generadas por la investigación pura y la investigación aplicada. La investigación profesional generará sus propias hipótesis, que convendrá denominar 'hipótesis casuísticas' por cuanto, a diferencia de las hipótesis propiamente dichas, no son generales y están destinadas a explicar solamente un

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caso en especial en un contexto específico. Así, no es lo mismo explicar las necesidades de abonado de un cultivo de café tradicional ubicado en zona templada bajo un sistema agroforestal que explicar las necesidades de abonado de un cultivo de café tecnificado e intensivo, a libre exposición, ubicado en zona óptima cafetera. La investigación pura puede alimentarse de los datos producidos durante una investigación profesional. La obra de Freud nos ofrece abundantes ejemplos: él construyó una teoría acerca del funcionamiento psíquico en general, sobre la base de los datos que fue recolectando en su práctica profesional (Cazau, 2006). La investigación pura está también influenciada por los resultados de la investigación aplicada. Por ejemplo, la técnica del carbono-14 para estimar la antigüedad de los fósiles, un producto de la investigación aplicada, contribuyó a modificar las teorías sobre el origen de la vida, a propósito del reciente descubrimiento, en la Antártida, de los restos de un meteorito proveniente del planeta Marte. La investigación aplicada suele utilizar los resultados de la investigación pura, como cuando se diseña un nuevo motor sobre la base de los principios de la termodinámica. Finalmente, la investigación aplicada recibe el aporte de la investigación profesional en la medida en que, esta última aporta elementos de juicio para evaluar la validez o la confiabilidad de técnicas, tecnologías y procedimientos.

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CAPITULO 2: TIPOS DE INVESTIGACIÓN - CRITERIOS INTRODUCCIÓN Los tipos de investigación suelen clasificarse según diferentes criterios dados por el objetivo o propósito de la investigación. Así se distinguen varios tipos o categorías sin que éstas sean excluyentes entre sí. Por el contrario una investigación puede hacer uso o incluir varias de éstas tipologías: a) Según el propósito o finalidad que persigue: Investigaciones pura (básica), investigación aplicada e investigación profesional. b) Por el nivel de conocimientos que se adquieren: investigaciones exploratoria, descriptiva, correlacional y explicativa c) Por las características de los medios utilizados para obtener los datos: investigaciones: Investigación documental, de campo o experimental d) Acorde con el método utilizado: analítica, sintética, deductiva, inductiva, histórica, comparativa, cualitativa, cuantitativa. e) Por las características externas de las fuentes : investigaciones primaria y Bibliográfica o documental. .

Lección 6: Investigación Explicativa

Exploratoria, Descriptiva, Correlacional y "La imposibilidad en que me encuentro de probar que Dios no existe, me prueba su existencia."

Jean De La Brouyere

Según su alcance, las investigaciones pueden ser exploratorias, descriptivas, correlacionales o explicativas. Estos tipos de investigación suelen ser las etapas cronológicas de todo estudio científico y cada una tiene una finalidad diferente: primero se 'explora' un tema para conocerlo mejor, luego se 'describen' las variables involucradas, después se 'correlacionan' las variables entre sí para obtener predicciones rudimentarias, y finalmente se intenta 'explicar' la influencia de unas variables sobre otras en términos de causalidad (Cazau, 2006).

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6.1Investigación Exploratoria Cuando no existen investigaciones previas sobre el objeto de estudio o cuando nuestro conocimiento del tema es tan vago e impreciso que nos impide sacar las más provisorias conclusiones sobre qué aspectos son relevantes y cuáles no, se requiere en primer término explorar e indagar, para lo que se utiliza la investigación exploratoria. Para explorar un tema relativamente desconocido se dispone de un amplio espectro de medios y técnicas para recolectar datos en diferentes ciencias como son la revisión bibliográfica especializada, entrevistas y cuestionarios, observación participante y no participante y seguimiento de casos. La investigación exploratoria terminará cuando, a partir de los datos recolectados, haya sido posible crear un marco teórico y epistemológico lo suficientemente fuerte como para determinar qué factores son relevantes al problema y por lo tanto deben ser investigados. En pocas ocasiones los estudios exploratorios constituyen un fin en sí mismos, establecen el tono para investigaciones posteriores y se caracterizan por ser más flexibles en su metodología, son más amplios y dispersos, implican un mayor riesgo y requieren de paciencia, serenidad y receptividad por parte del investigador. El estudio exploratorio se centra en descubrir. La investigación histórica y la investigación Documental son de tipo exploratorio. La investigación histórica trata de la experiencia pasada, describe lo que era y representa una búsqueda crítica de la verdad que sustenta los acontecimientos pasados. El investigador depende de fuentes primarias y secundarias las cuales proveen la información y a las cuáles el investigador deberá examinar cuidadosamente con el fin de determinar su confiabilidad por medio de una crítica interna y externa. En el primer caso verifica la autenticidad de un documento o vestigio y en el segundo, determina el significado y la validez de los datos que contiene el documento que se considera auténtico. (Grajales, 2000). A partir de los estudios exploratorios se generan las investigaciones Descriptivas. 6.2 Investigación Descriptiva En un estudio descriptivo se seleccionan una serie de conceptos o variables y se mide cada una de ellas independientemente de las otras, con el fin, precisamente, de describirlas. Estos estudios buscan especificar las propiedades importantes de personas, grupos, comunidades o cualquier otro fenómeno. El énfasis está en el estudio independiente de cada característica, es posible que de alguna manera se integren la mediciones de dos o más características con en fin de determinar cómo es o cómo se manifiesta el fenómeno. Pero en ningún momento se pretende establecer la forma de relación entre estas características. Su propósito es la delimitación de los hechos que conforman el problema de investigación, como:

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1) Establecer las características demográficas de las unidades investigadas (número de población, distribución por edades, nivel de educación, etc.). 2) Identificar formas de conducta, actitudes de las personas que se encuentran en el universo de investigación (comportamientos sociales, preferencias, etc.) 3) Establecer comportamientos concretos. 4) Descubrir y comprobar la posible asociación de las variables de investigación. 5) Identifica características del universo de investigación, señala formas de conducta y actitudes del universo investigado, establece comportamientos concretos y descubre y comprueba la asociación entre variables de investigación. 6) En ciencias naturales se llevan a cabo para describir fenómenos y procesos. Por ejemplo, describir el ciclo fenológico de una planta en un ecosistema específico, describir la biología de un insecto, hacer un estudio poblacional de un insecto plaga en un cultivo, determinar el grado de apropiación de cierta tecnología agrícola por parte de una comunidad rural. Los estudios epidemiológicos en medicina humana y veterinaria hacen uso de éste tipo de investigación. 7) En investigación de mercados son muy frecuentes y buscan explorar los gustos de los consumidores, los nichos de mercado para introducir un producto nuevo, la aceptación hacia la sustitución de un producto por otro. De acuerdo con los objetivos planteados, el investigador señala el tipo de descripción que se propone realizar. Acude a técnicas específicas en la recolección de información, como la observación, las entrevistas y los cuestionarios. La mayoría de las veces se utiliza el muestreo para la recolección de información, la cual es sometida a un proceso de codificación, tabulación y análisis estadístico. Puede concluir con hipótesis de tercer grado formuladas a partir de las conclusiones a que pueda llegarse por la información obtenida. “Estos estudios describen la frecuencia y las características más importantes de un problema. Para hacer estudios descriptivos hay que tener en cuenta dos elementos fundamentales: El tamaño de Muestra y el instrumento de recolección de datos (Vásquez, 2005).

6.3 Investigación Explicativa Los estudios explicativos pretenden conducir a un sentido de comprensión o entendimiento de un fenómeno. Apuntan a las causas de los eventos físicos o sociales. Por lo tanto, están orientados a la comprobación de hipótesis causales de tercer grado; esto es, identificación y análisis de las causales (variables

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independientes) y sus resultados, los que se expresan en hechos verificables (variables dependientes). Los estudios de este tipo implican esfuerzos del investigador y una gran capacidad de análisis, síntesis e interpretación. Asimismo, debe señalar las razones por las cuales el estudio puede considerarse explicativo. Su realización supone el ánimo de contribuir al desarrollo del conocimiento científico”. Para definir este tipo de estudio, deberán tenerse en cuenta las siguientes interrogantes: · ¿Los resultados de la investigación se orientan a la comprobación de hipótesis de tercer grado? · Las hipótesis que se ha planteado están construidas con variables que a su vez contienen otras variables? · Las hipótesis que se ha planteado establecen la manera como una determinada característica u ocurrencia es determinada por otra? · Los resultados del trabajo pueden constituirse en un aporte al modelo teórico de la explicación de hechos y fenómenos que puedan generalizarse a partir del problema de investigación? (Vásquez, 2005). 6.4 Investigación Correlacional Los estudios correlacionales pretender medir el grado de relación y la manera cómo interactúan dos o más variables entre sí. Estas relaciones se establecen dentro de un mismo contexto, y a partir de los mismos sujetos en la mayoría de los casos. Por ejemplo, un estudio correlacional puede intentar determinar si individuos con una puntuación alta en una variable también tiene puntuación alta en una segunda variable y si individuos con una baja puntuación en una variable también tienen baja puntuación en la segunda. Estos resultados indican una relación positiva. En otros casos la relación esperada entre las variables puede ser inversa. Los sujetos con puntuaciones altas en una variable pueden tener puntuaciones bajas en la segunda variable y viceversa. Esto indica una relación negativa. Los estudios correlacionales se realizan cuando no se pueden manipular las variables de tratamiento por varias razones, de las cuales señalaremos tres: a. Es imposible manipular físicamente las variables. Imaginemos que un psicólogo desea estudiar la relación entre dos medidas de respuesta como inteligencia y ejecución escolar. La inteligencia es una característica individual, un rasgo que se define en función de la ejecución en un test estandarizado y no puede ser físicamente manipulado. Sin embargo, la relación puede ser investigada en un estudio correlacional seleccionando un grupo de estudiantes de un colegio, midiendo sus C.I. y comparando estas puntuaciones con su ejecución académica.

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b. Cuando los sucesos ya han ocurrido. Por ejemplo, años que estuvieron un grupo de universitarios en la etapa preescolar y las puntuaciones que obtuvieron posteriormente en las pruebas ECAES al terminar la etapa lectiva de la carrera. c. Por ejemplo, la relación entre el consumo de heroína y el número de infartos. No es ético administrar a un grupo de personas distintas dosis de heroína y ver si se da o no infarto en condiciones lo más controladas posibles, pero podemos seleccionar de la población personas heroinómanas y realizar una seguimiento de las mismas durante un tiempo1. En caso de existir una correlación entre variables, se tiene que, cuando una de ellas varía, la otra también experimenta alguna forma de cambio a partir de una regularidad que permite anticipar la manera cómo se comportará una por medio de los cambios que sufra la otra. Cuando existe correlación entre variables es posible generar modelos predictivos. En ciencias naturales es posible hacer estudios correlacionales de poblaciones. Por ejemplo, determinar cómo varía la población de un insecto plaga o de una enfermedad en un cultivo en relación a cambios de variables ambientales como temperatura y humedad relativa. En estudios de fertilidad de suelos y nutrición de plantas es posible hallar correlaciones entre el contenido de un nutriente en el suelo y la cantidad de nutriente absorbida por una planta, o inferir la correlación entre la concentración de un nutriente sobre otro a nivel foliar, lo que permite establecer posibles relaciones que dan origen a desbalances nutricionales y formular ecuaciones de predicción mediante análisis estadísticos de regresión. La decisión de aplicar uno u otro tipo de investigación dependerá entonces del grado de conocimiento existente respecto al tema a investigar después de que se ha realizado una revisión bibliográfica exhaustiva que permite conocer el estado el arte de la temática de interés y del enfoque que el investigador desee dar a su estudio.

1

Tomado de Estudios correlacionales. Modulo de Introducción a la Psicología, por el Dr. J.E La Calle, Universidad de Jaen, España.

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Lección 7: Investigación Cualitativa y Cuantitativa ― Es ignorancia no saber distinguir entre lo que necesita demostración y lo que no la necesita‖.

Aristóteles

Cook y Reichardt (1986), cuantitativos, lo siguiente:

sostienen acerca de los métodos de cualitativos y

El que un investigador utilice uno u otro método no depende del paradigma que sostenga. De hecho, se han utilizado métodos cualitativos dentro de paradigmas cuantitativos y viceversa. Del paradigma cualitativo se dice que postula una concepción global fenomenológica, inductiva, estructuralista, subjetiva, orientada al proceso y propia de la antropología social. Del paradigma cuantitativo, en cambio, se dice que posee una concepción global positivista, hipotético-deductiva, particularista, objetiva, orientada a los resultados y propia de las ciencias naturales. De acuerdo con algunos autores (Rubio J y Varas J, 1997:237) citados por Cazau (2006), el método cualitativo opera “en dos momentos: 1) En un primer momento el investigador intenta (mediante grupos de discusión, entrevistas abiertas, historias de vida, etc) reproducir los discursos de determinado grupo social, comunidad o colectivo. O en su caso, produce o recopila documentos (relatos históricos, biográficos, tradiciones orales, referidos al ámbito o población en la que se centra la investigación. 2) Posteriormente, se analiza e interpreta la información recogida.

7.1 Enfoque cualitativo El enfoque cualitativo se fundamenta en gran parte sobre el paradigma constructivista y tienen su génesis con Emmanuel Kant, quien señala que el mundo que conocemos es construido por la mente humana. Las “cosas” en sí mismas existen, pero nosotros las percibimos del modo como es capaz de percibirlas nuestra mente. Max Weber, hace otro aporte sustancial a ésta corriente al introducir el término verstehen o “entender”. Reconoce que además de la descripción y la medición de variables sociales, deben considerarse los significados subjetivos y la comprensión del contexto donde ocurre el fenómeno.

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El paradigma constructivista propone que: 

No hay una realidad objetiva, por cuanto la realidad es un constructo social y en consecuencia, múltiples construcciones mentales pueden ser “aprehendidas” sobre ésta. Las percepciones de la realidad son modificadas a través del proceso del estudio.



El conocimiento es construido socialmente por las personas que participan en la investigación.



La tarea fundamental del investigador es entender el mundo complejo de la experiencia vivencial desde el punto de vista de quienes la experimentan, así como, comprender sus diversas construcciones sociales sobre el significado de los hechos y el conocimiento.



La investigación es en parte producto de los valores del investigador y no puede ser independiente de ellos.



El investigador y los individuos estudiados se involucran en un proceso interactivo. El conocimiento resulta de tal interacción social y de la influencia de la cultura.

La investigación cualitativa se ha definido de forma poco precisa como una categoría de diseños de investigación que extraen descripciones a partir de observaciones que adoptan la forma de entrevistas, narraciones, notas de campo, grabaciones, transcripciones de audio y vídeo casetes, registros escritos de todo tipo, fotografías o películas y artefactos. La mayor parte de los estudios cualitativos están preocupados por el contexto de los acontecimientos, y centran su indagación en aquellos contextos en los que los seres humanos se implican e interesan, evalúan y experimentan directamente (Dewey, 1934; 1938, citado por Strauss& Corbin, 2002). El enfoque cualitativo se centra más en lo real que en lo abstracto; en lo global y concreto, más que en lo disgregado y cuantificado. Investiga contextos que son naturales o tomados tal y como se encuentran, más que reconstruidos o modificados por el investigador (Sherman y Webb,1988). Robert Rippey centró su evaluación en la quintaesencia de la preguntas cualitativas: Qué está pasando en este escenario?, y qué significa para los participantes? (Erickson, 1986). Estas preguntas han sido utilizadas en investigaciones denominadas de distintas formas: interpretativas (Erickson, 1986), naturalistas (Lincoln y Guba, 1985), fenomenológicas (Wilson, 1997), y descriptivas (Wolcott, 1980). Estos descriptores enfatizan la importancia de los constructos de los participantes, o los significados que los sujetos de la investigación asignan a sus acciones, el contexto del estudio, la relación entre el investigador y los que están siendo

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estudiados, los métodos para la recogida de datos, los tipos de evidencias aducidas en apoyo de las afirmaciones realizadas, y los métodos y la importancia del análisis utilizado. Estos términos son más exactos y precisos que el término cualitativo, que simplemente sugiere que los investigadores cualitativos no cuantifican, miden, o cuentan algo, lo que realmente no es cierto. La investigación cualitativa es un proceso de investigación que obtiene mediante técnicas propias, datos del contexto en el cual los eventos ocurren. Intenta describir estos sucesos, como un medio para determinar los procesos en los cuales los eventos están incrustados y las perspectivas de los individuos participantes en los eventos, utilizando la inducción para derivar las posibles explicaciones basadas en los fenómenos observados (Gorman y Clayton, 1997).

7.2 Enfoque cuantitativo El enfoque cuantitativo en las ciencias sociales se origina en la obra de Augusto Comte (1798-1857) y Emile Durkheim (1858-1917), con la influencia significativa de Francis Bacon, John Locke y Emmanuel Kant. Es decir, que nace del enfoque positivista (empírico). Con la publicación en 1849 del Discurso sobre el espíritu positivo de Augusto Comte, se inicia en las ciencias sociales un paradigma denominado “positivista”. Esta visión proclama, que la realidad es una sola y es necesario descubrirla y conocerla. Asimismo, el sentido de la percepción resulta la única base admisible del conocimiento humano y del pensamiento preciso. (Wikipedia). Las ideas esenciales del positivismo provienen de las denominadas ciencias “exactas” como la Física, la Química y la Biología; por tal motivo, los positivistas se fundamentaron en científicos como Galileo Galilei, Isaac Newton, Nicolás Copérnico, Thomas Robert Malthus y Charles Darwin. Según el positivismo, “el mundo social puede estudiarse de manera similar al mundo natural”. Tal como se investigan los átomos, las moléculas, los planetas y los invertebrados; se pueden analizar los patrones de conducta de los trabajadores, las razones de las enfermedades mentales, los efectos de un método educativo sobre el aprendizaje o las migraciones humanas y existe un método exclusivo para indagar ese mundo social, que es libre de los valores del investigador. Por ello, para el positivismo, la objetividad es muy importante, el investigador observa, mide y manipula variables; además de que se desprende de sus propias tendencias (la relación entre éste y el fenómeno de estudio es de independencia). Lo que no puede medirse u observarse con precisión se descarta como “objeto” de estudio. Además, éste se encuentra determinado por leyes y axiomas.

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El positivismo solamente acepta conocimientos que proceden de la experiencia, esto es, de datos empíricos. Los hechos son lo único que cuenta. Es decir, los positivistas establecen como fundamental el principio de verificación: una proposición o enunciado tiene sentido sólo si resulta verificable por medio de la experiencia y la observación y solamente cuando existe un conjunto de condiciones de observación significativas para determinar su verdad o falsedad. Todo debe ser comprobable y esta condición es válida para todas las ciencias. La experimentación constituyó la forma principal para generar teoría. El “pospositivismo”, aparece a finales del siglo XIX y se consolida en el siglo XX y se gesta en las obras de de autores como Wilhelm Dilthey, William James y Karl Popper. Se fundamenta en las siguientes premisas: 

Existe una realidad, pero solamente puede ser conocida de manera imperfecta debido a las limitaciones humanas del investigador (Mertens, 2005). Por lo tanto, tal realidad es factible descubrirla con cierto grado de probabilidad.



El observador no se encuentra aislado de los fenómenos que estudia, sino que forma parte de éstos, lo afectan y él, a su vez, él influye en ellos.



Las teorías y explicaciones que se comprueban eliminan otras posibles teorías y explicaciones rivales.



La perspectiva del investigador pueden influir lo que se observa, por tanto éste deberá estar atento y tratar de permanecer neutral para prevenir que sus juicios personales, sus valores o tendencias influyan en su estudio. Para ello se apoya en seguir rigurosamente procedimientos prescritos y estandarizados (Método científico).



La experimentación en el laboratorio es una forma para probar hipótesis, pero no la única. Por ello, se desarrollaron los diseños cuasi experimentales (Mertens, 2005).



Los conceptos de las teorías consideradas y las hipótesis a probar deben tener referentes empíricos y consecuentemente, es necesario medirlos, aunque estas mediciones nunca son “exactas” y siempre hay cierto grado de error.

El enfoque cuantitativo se origina en el pos positivismo y de él hereda los 3 elementos que lo caracterizan: 

Los datos deben recolectarse en forma de puntuaciones. Es decir que los objetos, los atributos de fenómenos, personas y colectividades mayores son medidos y ubicados numéricamente.

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

Los datos numéricos se analizan en términos de su variación.



La esencia del análisis implica comparar grupos o relacionar factores sobre tales atributos mediante técnicas estadísticas o en el caso de las ciencias del comportamiento, mediante experimentos y estudios causales o correlacionales.

Tabla 3. Paradigmas de la investigación científica Dimensión

Positivista

Intereses

Explicar, controlar, predecir

Interpretativo

Comprender, interpretar (comprensión mutua compartida) Ontología Dada, singular, tangible, Construida, holística, (Naturaleza de la fragmentable, convergente divergente, múltiple realidad)

Socio Critico Emancipar, criticar e identificar el potencial para el cambio Construida, holística

Relación sujeto – Independiente, neutral, libre Interrelación, relación influida Interrelacionados. Relación objeto de valores por factores subjetivos influida por el fuerte compromiso para el cambio Propósito: Generalización

Generalizaciones libres de contexto y tiempo, leyes, explicaciones (nomotéticas): - Deductivas - Cuantitativas Centradas sobre semejanzas

Explicación: Causalidad

Causas reales, Interacción de factores temporalmente precedentes o simultaneas

Axiología (papel Libre de valores de los valores) Teoría/ Practica

Criterios calidad

Hipótesis de trabajo en Lo mismo contexto y tiempo dado, interpretativo explicaciones idiográficas, inductivas, cualitativas, centradas sobre diferencias

Técnicas, Instrumentos Estrategias

Cuantitativas, Medición de y tests, cuestionarios, observación sistemática, experimentación. Analisis de datos Cuantitativo. Estadística descriptiva e inferencial.

KOETING, 1984

factores

el

y

Valores dados. Influyen en la Valores dados. Critica de selección del problema, ideología. teoría, método y análisis

Disociadas. Constituyen Relacionadas. entidades distintas. La teoría Retroalimentación mutua norma para la practica. de Validez, fiabilidad, objetividad

Interacción de multicausalidad

que

Indisociable. Relación dialéctica. La práctica es teoría en acción.

Credibilidad, confirmación, Intersubjetividad, transferibilidad consensuada

validez

Cualitativos, descriptivos. El Estudios de caso. Técnicas investigador como principal dialécticas. instrumento. Perspectiva participante. Cualitativo. Inducción, Intersubjetivo, dialectico. analítico, triangulación.

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Tabla 4. Atributos de los paradigmas cualitativo y cuantitativo PARADIGMA CUALITATIVO

PARADIGMA CUANTITATIVO

Aboga por métodos cualitativos Se interesa en conocer la conducta humana desde el propio marco de referencia de quien actúa Observación naturalista y sin control Próximo a los datos, perspectiva desde adentro Fundamento en la realidad, orientado a descubrimientos exploratorio, expansionista, descriptivo e inductivo Orientado al proceso

Aboga por el empleo de métodos cuantitativos Busca los hechos o causas de los fenómenos sociales, presentando escasa atención a los estados subjetivos de los individuos Medición penetrante y controlada Al margen de los datos, perspectiva desde afuera No fundamento en la realidad, orientado a la comprobación, confirmatorio, reduccionista, inferencial e hipotético deductivo Orientado al resultado

Valido: datos reales, ricos y profundos

Fiable: datos sólidos y repetibles

No generalizables: estudio de casos aislados Holística

Generalizable: estudio de casos múltiples Particularista

Asume una realidad dinámica Fuente: Cook y Reichart (2005)

Asume una realidad estable

Lección 8: Investigación Investigación Documental

Teórica,

Investigación

Empírica,

―Desgraciados los hombres que tienen todas las ideas claras‖.

Louis Pasteur.

8.1 Investigación Teórica e Investigación Empírica Es posible distinguir dos actividades diferentes y complementarias en el ámbito de la investigación científica: la investigación teórica, que compara ideas entre sí y la investigación empírica, que compara las ideas con la realidad. Por tanto se desenvuelven en escenarios diferentes. La "investigación teórica es la construcción de una teoría o parte de la misma, pero también lo es reconstruirla, reestructurarla, reformularla, remodelarla, fundamentarla, integrarla, ampliarla o desarrollarla. Igualmente, es investigación teórica la revisión o el examen de una teoría o de alguna de sus partes o aspectos, el contratarla, comprobarla, validarla o verificarla, cuestionarla, impugnarla, rebatirla o refutarla." (Martínez, 1989. p.223 citado por Gonzalez, J). El escenario clásico de la investigación teórica es la biblioteca mientras que la investigación empírica o experimental se desarrolla en el laboratorio o en el campo. Por lo general, el investigador lleva a cabo las dos actividades de forma simultánea o complementaria. No es posible experimentar en campo si antes no se ha documentado lo suficiente, es decir, si a partir de la consulta bibliográfica no

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se ha establecido el estado del arte del problema a investigar. La diferencia radica principalmente en el énfasis en que se pone en cada una de ellas. Cuando el investigador toma contacto con una idea, bien se trate de una idea original que se le ocurrió o bien porque la información la obtuvo de alguna fuente, tiene a partir de allí dos opciones: relacionar esa nueva idea con otras que ya conoce (investigación teórica), o intentar examinarla o probarla a la luz de los hechos (investigación empírica). En la investigación de campo se estudia a los individuos en su hábitat natural. Por ejemplo, si se quiere saber cómo influye la televisión en la educación infantil se utilizarán datos sobre niños que ven (o no) televisión en sus hogares. Si se desea conocer la efectividad de un insecticida en el control de una plaga en un determinado cultivo, se establecerá un experimento de campo directamente en el cultivo y se aplicarán diferentes tratamientos de dosis de ingrediente activo o frecuencias de aplicación a fin de determinar el porcentaje de control que se logra en un tiempo determinado. La investigación de laboratorio, por el contrario, 'saca' a los sujetos de sus lugares naturales, los 'aísla' de su entorno y los lleva a un entorno controlado que puede ser el laboratorio o simplemente un lugar en donde se controlan las situaciones a las que se desea exponer al sujeto. Un ejemplo de laboratorio en psicología es la cámara Gesell, o habitación donde por ejemplo se deja jugar libremente a los niños mientras se estudian sus reacciones a través de un vidrio que permite verlos, sin que ellos puedan advertir la mirada del investigador. En ciencias agrícolas, se hacen experimentos en ambientes controlados. Por ejemplo, antes de que un fungicida para el control de determinada enfermedad de un cultivo salga a la venta, se hacen pruebas de laboratorio en donde se cultiva el patógeno (hongos o bacterias) y se aplican diferentes tratamientos del ingrediente activo del producto que se supone debería causar un efecto de antibiosis o fungistasis. Los resultados permitirán establecer la dosis de ingrediente activo que deben ser aplicadas para controlar efectivamente al patógeno. Los ensayos posteriores en campo se llevan a cabo para comprobar la efectividad del producto en ambientes no controlados. Una vez se verifica la efectividad del producto éste puede salir al mercado. La investigación básica y parte de la investigación aplicada se lleva a cabo en el laboratorio. Las investigaciones de laboratorio encuentran su justificación en que permiten aislar el fenómeno de influencias extrañas, de manera tal que, aplicado el estímulo (tratamiento), cualquier cambio en las respuestas ha de deberse con mucha mayor probabilidad a dicho estímulo y no a otras variables extrañas. En la investigación de campo los fenómenos en estudio están más expuestos a las influencias externas y el resultado puede deberse no solo al efecto de los tratamientos sino también al efecto de otras variables desconocidas, por lo que el margen de error es mayor.

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En ciencias sociales, la investigación de campo se apoya en la información que es recogida a través de instrumentos como las entrevistas, cuestionarios, encuestas y observaciones.

8.2 Investigación Documental En relación con las fuentes de donde proviene la información utilizada en la investigación, la investigación puede ser primaria o bibliográfica y a su vez, los datos utilizados, pueden ser clasificados como información primaria o secundaria. La información primaria es aquella obtenida directamente de la realidad por el investigador mediante la observación o a través de cuestionarios, entrevistas, tests u otro medio. La información secundaria corresponde a aquella información existente, obtenida de otras personas o instituciones y es el insumo para la investigación documental. Los siguientes ejemplos ilustran mejor la diferencia entre información primaria y secundaria. a) Un economista desee investigar el problema de desempleo en Colombia durante los últimos 10 años. Para ganar tiempo y ahorrar dinero, el economista decide examinar los datos de desempleo que durante esa década recolectó el DANE a través de sus encuestas sobre empleo y desempleo. Y en base a esos datos recogidos de antemano, hace su propia investigación. Lo característico de este tipo de investigativos es que las observaciones, la información, los datos o las estadísticas, fueron recolectados previamente con otros propósitos. El investigador puso en claro su problema de investigación, planteó sus hipótesis o introdujo sus interpretaciones después de que la información había sido recogida de antemano y con otros fines. En éste caso, el investigador ha utilizado información secundaria para obtener los datos necesarios a su investigación. b) Supongamos que se le plantea al clínico, una investigación sobre las causas de la diabetes en la población joven de 20 a 30 años. El clínico, en vez de examinar las hojas médicas de los pacientes que han ido al hospital donde trabaja, decide hacer una serie de entrevistas a un conjunto de pacientes que sufren de esa enfermedad. Es decir, plantea una hipótesis y luego, a través de la serie de entrevistas a los enfermos, recoge la información indispensable para probar dicha hipótesis. A través de contacto directo con los pacientes y por información proporcionada directamente por ellos, comprueba su hipótesis. En el caso del economista, en vez de examinar los datos proporcionados por las encuestas del DANE sobre el desempleo en Colombia, él decide diseñar su propia encuesta, escoge un conjunto de desempleados de varias ciudades del país y les

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aplica directamente su encuesta sobre el desempleo para obtener los datos de análisis. En estos dos casos, el investigador estaría recogiendo directamente la información, es decir que la fuente de datos es información primaria. El investigador recurre a fuentes secundarias de información por varias razones:  No requieren tanto costo y esfuerzo como la obtención de los datos Primarios  No existen datos primarios disponibles  Necesidad de relacionar, sintetizar o integrar diversas investigaciones basadas en datos primarios, para elaborar el estado del arte para una investigación Por ejemplo, si un investigador hace un seguimiento de un grupo de pacientes para verificar si un tratamiento farmacológico da resultados, está utilizando datos primarios. En cambio, si un investigador hace una recopilación, una síntesis o una valoración de diversas investigaciones sobre ese tratamiento farmacológico, estará utilizando datos secundarios. En función de lo anterior, es posible entonces clasificar las investigaciones en primarias, si utilizan principalmente datos primarios, y en documentales o bibliográficas, si utilizan principalmente datos secundarios, por cuanto la fuente de los datos secundarios se halla en material publicado (Cazau, 2006). Una fuente primaria es aquella que provee un testimonio o evidencia directa sobre el tema de investigación. Las fuentes primarias son escritas durante el tiempo que se está estudiando o por la persona directamente envuelta en el evento. La naturaleza y valor de la fuente no puede ser determinado sin referencia al tema o pregunta que se está tratando de contestar. Las fuentes primarias ofrecen un punto de vista desde adentro del evento en particular o periodo de tiempo que se está estudiando. Las fuentes de información primaria pueden ser:  Primarias publicadas: “Aquellas fuentes que contienen información nueva u original y cuya disposición no sigue, habitualmente, ningún esquema predeterminado. Se accede a ellas directamente o por las fuentes de información “secundaria”. Ejemplos: revista científica, literatura gris, actas, libros y folletos, publicaciones seriadas, literatura técnico-comercial, documentos Técnico -normalizativos, patentes, filmes y videos, música impresa, litografías, grabaciones.  Primarias no publicadas: Datos recopilados directamente por el investigador, manuscritos, informes internos de investigación científica y de diseño y proyectos, tesis y disertaciones, hojas informativas, obras de artes plásticas.

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Las fuentes secundarias son compilaciones de fuentes primarias y se clasifican como:  Secundarias publicadas: “Aquellas que contienen material ya conocido, pero organizado según un esquema determinado. La información que contiene referencia a documentos primarios. Son el resultado de aplicar las técnicas de análisis documental sobre las fuentes primarias y de la extracción, condensación u otro tipo de reorganización de la información que aquéllas contienen, a fin de hacerla accesible a los usuarios”. Ejemplos: Revistas de resúmenes, índices. Información relativa, índices, compilaciones, actas y memorias de eventos, catálogos impresos.  Secundarias no publicadas: Modelos de búsqueda, catálogos, bases de datos con estadísticas de usuarios. La tabla 5, muestra las diferencias entre información primaria y secundaria. Tabla 5. Características de la información primaria y secundaria INFORMACIÓN PRIMARIA

INFORMACION SECUNDARIA

SE OBTIENE mediante el contacto directo con el objeto de estudio (personas, fenómenos físicos) LA HIPOTESIS se infiere primero en relación con un resultado desconocido o virtualmente desconocido de las observaciones. LA INFORMACION es prácticamente inexistente; el investigador debe construirla por sí mismo. EL INVESTIGADOR diseña sus propios instrumentos de recolección de información.

SE OBTIENE a través de un contacto puramente indirecto, nunca personal, con los objetos de estudio. LA HIPOTESIS se plantea en relación con observaciones ya conocidas previamente.

Alto NIVEL PROBATORIO o alto valor de confirmación, que conduce a una evidencia que se impone. SE PUEDE MEDIR cualquier variable en forma muy refinada. TÉCNICAS DE RECOLECCIÓN DE INFORMACIÓN:

*La observación *La entrevista *La Encuesta *El experimento *Muestreos. (Collazos, 2007).

LA INFORMACION ya existe de antemano; ha sido construida o recolectada por otros investigadores. EL INVESTIGADOR utiliza información recolectada por técnicas o instrumentos diseñados por otros investigadores. Bajo GRADO PROBATORIO que permanece en el nivel de lo admisible. NO SE PUEDEN refinadamente. TÉCNICAS DE INFORMACIÓN:

MEDIR

las

variables

RECOLECCIÓN

DE

* Información residual *Análisis de Documentos *Análisis de Registros

La investigación bibliográfica es el primer y último paso de la investigación general y no se limita a un periodo determinado del proceso de investigación sino que lo acompaña durante todo el tiempo que dura éste.

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Este tipo de investigación es la que se realiza, como su nombre lo indica, apoyándose en fuentes de carácter documental. A su vez, toda investigación, genera ella misma, una bibliografía propia, por lo que siempre puede considerarse como un trabajo de elaboración bibliográfica aunque éste no sea en si el fin del proceso investigativo. Cuando se emprende una investigación, se parte de una tesis o hipótesis, cuya elaboración implica un trabajo de investigación bibliográfica sobre la cual se sustentan los postulados que serán puestos a prueba. Esta investigación pretende crear el estado del arte en torno al problema de investigación, por lo tanto es también un trabajo de investigación exploratoria que busca ampliar el horizonte y ubicar el grado de desarrollo que se ha logrado en torno al objeto o contexto de estudio. La revisión bibliográfica lleva a la elaboración del marco teórico, que es el pilar sobre el que se fundamenta todo estudio y que orienta sobre la forma en que se debe encarar el problema de investigación. La elaboración del marco teórico lleva a indagar acerca de los antecedentes acerca de cómo ha sido tratado este tipo de problema en otros estudios, qué tipo de información se recolectó, qué diseños y métodos se emplearon y los resultados obtenidos. También permite centrar el trabajo del estudio evitando desviaciones del planteamiento original, facilitando la elaboración de hipótesis o afirmaciones que luego deberán ser validadas y provee un marco de referencia para interpretar posteriormente los resultados del estudio o investigación. En una investigación de la teoría fundamentada, se lleva a cabo una mínima revisión de los estudios relevantes al comienzo del proceso de investigación. Esta revisión es sólo un medio para poner al corriente al investigador de los estudios que se han efectuado, pero la información procedente de éstos no se usa para dirigir la recogida de datos o el desarrollo de la teoría del estudio que se realiza. El investigador utiliza principalmente la bibliografía para explicar, apoyar y ampliar la teoría generada en el estudio (Munhall, 2001). La revisión de la bibliografía en la investigación etnográfica es similar a la de la investigación cuantitativa. La bibliografía se revisa al principio del proceso de investigación para proporcionar una comprensión general de las variables de la cultura seleccionada que van a ser examinadas. La bibliografía suele ser teórica porque habitualmente se han llevado a cabo pocos estudios en la misma área de interés. A partir de estas fuentes se desarrolla un marco para examinar situaciones humanas complejas de la cultura seleccionada (Munhall, 2001). La revisión de la bibliografía también proporciona una base para la realización del estudio y la interpretación de los resultados. En la investigación histórica, se lleva a cabo una revisión inicial de la bibliografía para seleccionar un tema y desarrollar las preguntas de investigación. A continuación, el investigador realiza un inventario de las fuentes, las localiza y las examina; la bibliografía es, pues, la fuente principal de los datos en una

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investigación histórica. Dado que ésta requiere una revisión bibliográfica extensa que a veces resulta difícil de localizar, el investigador puede pasar meses e incluso años buscando y examinando fuentes. La información conseguida a partir de la bibliografía se analiza y organiza en un informe para explicar cómo ha evolucionado un fenómeno identificado durante un período de tiempo concreto (Munhall, 2001). Cuando no se realiza una verdadera investigación bibliográfica, el investigador cae en el error de formular preguntas de investigación que ya han sido contestadas o de cometer errores dentro del proceso que ya han sido corregidos por otros investigadores y por tanto la investigación se convierte en una pérdida de tiempo. La investigación documental se concentra en la información que hay disponible en documentos de cualquier especie. Como subtipos de esta investigación encontramos la investigación bibliográfica, la hemerográfica y la archivística; la primera se basa en la consulta de libros, la segunda en artículos o ensayos de revistas y periódicos, y la tercera en documentos que se encuentran en los archivos, como cartas, oficios, circulares, expedientes, entre otros. 8.2.1 Validez y Confiabilidad de las Fuentes Al realizar una investigación, es importante tener en cuenta el valor y confiabilidad de las fuentes. El valor se refiere a la relevancia que pueda tener una fuente de información. La confiabilidad se refiere a qué tanto podemos creer en la información que nos brinda (Ruvalcaba, 2002). El valor es relativo al tema. Por ejemplo, si alguien está haciendo una investigación histórica es probable que le interesen más las fuentes antiguas que las actuales, pero puede que a otra persona con otro tema de investigación no le parezcan valiosas. La confiabilidad se vuelve cada vez más relevante debido a que en la actualidad comunicar y publicar información está al alcance de cualquier persona, independientemente del nivel de conocimientos o ética que tenga. Hay diversos criterios para considerar el valor y confiabilidad de las fuentes, como son: 

Actualidad (fecha de publicación)



Objetividad. Se refiere a que la información no sea tendenciosa, cargada de los sentimientos o juicios del autor para persuadir al lector.



La clase de fuentes (primarias, secundarias, terciarias) influye en la confiabilidad y el valor. Las primarias se conocen también como fuentes de primera mano o fuentes directas y son más confiables porque proveen datos de quienes directamente presenciaron un hecho o generaron alguna idea.

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Las secundarias o terciarias (fuentes indirectas) son aquellas que se refieren a una fuente que no se ha consultado directamente, sino a través de otras obras que los citan. Ejemplo. Una Fuente de primera mano: una obra de Freud. Una de segundo, un libro que cita las palabras de Freud y una tercera sería aquel que cita al que citó a Freud. La tabla 6, ilustra mediante un ejemplo la confiabilidad de las fuentes de información para investigación. Tabla 6. Ejemplos sobre fuentes de información confiables y no confiables. Criterio Documento Fuente confiable Fuente poco confiable cumple

que

no

Un narcotraficante No sería un trabajo (debido a que su objetivo sino será tendencioso. Un médico de una opinión Un artículo universidad prestigiada tendenciosa) sobre la que ha realizado prohibición de investigación sobre los Un folleto publicado las drogas efectos de las drogas. por un grupo de La publicación no estudiantes en su tiene escuela. reconocimiento. Un libro sobre la No tiene autoridad Un nadador ganador de Una persona que no práctica de la sobre el tema del medallas olímpicas. practica ese deporte natación. que habla.

(Ruvalcaba, 2002) Confiabilidad de las Fuentes de Información Electrónica : A las fuentes de información disponibles en la web, se les denomina indistintamente fuentes electrónicas, online o fuentes actualizadas en tiempo real y poseen las siguientes características: a) Tienden a englobarse dentro de un mismo soporte, así, se puede acceder a multitud de información desde un mismo lugar y con un mismo equipo técnico. b) Estas fuentes tienden a la especialización, pero también a la interactividad, de tal forma que el usuario puede preguntar al sistema y una vez conocida la respuesta, puede replantearse la búsqueda de información y utilizar otras fuentes. c) La posibilidad de consulta en línea abre al usuario campos de acción directa o instantánea, desde los que puede llegar a cualquier materia. d) Todo ello posibilita la educación multimedia (virtual, a distancia). Educación multidireccional (alumno-profesor y alumno-alumno en tiempo real), con soportes diversos (CD, en línea), con un seguimiento constante y actualizados de los avances en un área determinada del conocimiento. Si se tiene en cuenta que uno de los criterios de validez de las fuentes de información es la relación directa y el conocimiento que se tenga de la fuente, en

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las nuevas fuentes virtuales, la cuestión es más complicada. El ser virtual implica que no es condición necesaria que la persona y la fuente se conozcan y para que se establezca una relación. Sólo es necesario que la persona consulte la publicación de la fuente para obtener la información requerida. La primera dificultad entonces, es que no conocemos personalmente a la persona que edita la página. Muchas veces ni siquiera sabemos quién es, por el hecho de que las paginas son, muchas veces, anónimos y colectivos. En segundo lugar, es difícil contrastar una información aparecida en Internet y por tanto, resulta mucho más creíble una información que aporta documentación que corrobore lo que dice, que otra que no aporte nada más que la información que coloca el autor. Son este tipo de cuestiones las que aumentan la confianza en el Internet como fuente. Así, la búsqueda de información relevante deberá centrarse en páginas y portales de instituciones nacional e internacionalmente reconocidas, o en páginas de peso e influencia publicadas por gente perfectamente identificada, con un cierto bagaje profesional a sus espaldas, que resultan de gran fiabilidad y de cuya información se puede estar seguro que es legítima. La mayoría de las veces, los estudiantes buscan información en la web mediante buscadores como Yahoo, Google, Moszilla y se quedan con lo primero que aparece, sin cerciorarse de cuál es la procedencia de la página, portal o documento, quien o quienes son los autores, si son reconocidos o no, cual es el país de origen y fecha de publicación de la información. Esto lleva a que den por cierta, actual y relevante información que en realidad no lo es y por supuesto, los trabajos derivados de dicha información resultan mediocres. No en vano, Internet es, probablemente, el mayor mentidero que ha existido nunca. Ofrecen, sobre todo, resúmenes, enlaces a otras páginas y algunas aportaciones personales, pero muy pocos ofrecen documentos originales e interesantes. Cuando se trata de buscar información con fines académicos y/o científicos en internet, las páginas comerciales, los portales y blogs anónimos o de autores sin bagaje profesional reconocido, carecen de valor. El énfasis debe estar en buscar documentos que ya han sido publicados en revistas de investigación indexadas de prestigio nacional y/o internacional y en documentos de fuentes primarias, haciendo uso de buscadores especializados para cada disciplina. Es fácil diferenciar cuando un documento es de valor, solamente evidenciando quien es el autor y la bibliografía que ha citado para la elaboración del mismo. Documentos anónimos, que no citan autores, fuentes y bibliografía, deben ser descartados de inmediato, pues aunque la información que contengan sea cierta, lo más probable es que no sean más, que un mal plagio de algún otro autor.

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8.2.2 Como realizar una investigación documental o revisión bibliográfica Los pasos a seguir para realizar una revisión bibliográfica son los siguientes: 1. Visita a la biblioteca: La biblioteca académica está situada en una institución de aprendizaje de nivel superior. Contiene numerosos informes de investigación en revistas y libros y proporciona acceso a muchas otras fuentes on-line. La mayoría de las bibliotecas académicas cuentan con un departamento de préstamo interbibliotecario, que puede ser útil cuando no se encuentra un informe de investigación en particular. Este departamento a menudo puede localizar y obtener libros, folletos, actas de reuniones y artículos procedentes de otras bibliotecas en un plazo de una a dos semanas. A medida que ha aumentado el uso de ordenadores, el proceso de utilización de la biblioteca y búsqueda de bibliografía ha cambiado totalmente. Hoy día, las buenas bibliotecas proporcionan acceso a numerosas bases de datos electrónicas que facilitan un amplio espectro de literatura “científica” disponible nacional e internacionalmente. De este modo, los usuarios de las bibliotecas pueden identificar rápidamente las fuentes relevantes e imprimir de inmediato textos completos de muchas de estas fuentes. La literatura existente en las bases de datos dista mucho de la información que los estudiantes suelen consultar en internet. Las bases de datos especializadas brindan información científica existente en journals, tesinas, review (revisiones y monografías), tesis de maestría, tesis doctorales, revistas científicas indexadas, mientras que la simple búsqueda en internet no llevará más que a información general con escaso o ningún sustento científico. En el Anexo 1 se presenta un listado de Directorios, buscadores y bases de datos en las áreas agrícola, pecuaria, ciencias sociales e ingeniería. 2. Identificación de las fuentes de investigación más relevantes: Una vez se ha identificado el problema de investigación, se pueden buscar en la bibliografía estudios relativos a éste. Se puede ahorrar un tiempo considerable con un plan escrito de la estrategia de búsqueda. El plan debe incluir una selección de las bases de datos para la búsqueda, una selección de palabras clave, la localización de la bibliografía relevante y el archivo de las referencias bibliográficas mediante el empleo del software adecuado. Pueden ser necesarias varias búsquedas electrónicas, no sólo una, para encontrar los estudios que se necesitan. 3. Selección de las palabras clave: Las palabras clave son los conceptos principales o las variables del problema o tema de la investigación. Estas palabras serán sus claves para comenzar la búsqueda. En la mayoría de las bases de datos, se pueden usar frases además de palabras únicas. Cuando se identifican

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los estudios relevantes, se pueden revisar para encontrar otros términos que se puedan usar como palabras clave. Los términos alternativos (sinónimos) para los conceptos o variables también se pueden usar como palabras clave. La mayoría de las bases de datos cuentan con un thesaurus que se puede emplear para identificar palabras clave de búsqueda. Se puede acceder al thesaurus entrando en la base de datos. Cortar las palabras le puede ayudar a encontrar más citas relacionadas con ese término. Por ejemplo, los autores pueden haber usado intervenir, interviene, intervino, interviniendo, intervención o interventor. Para localizar todos estos términos se puede emplear en la búsqueda un término cortado, como interven, interven* o interven$ (la forma depende de la regla del dispositivo de búsqueda que esté utilizando). 4. Selección de las fuentes de información relevantes: En el momento en que el investigador se da a la tarea de recopilar información secundaria puede verse envuelto en la confusión de no saber cual información es relevante para su interés particular. Por ello es indispensable documentar la revisión bibliográfica de manera sistemática, a fin de generar una base de datos que posteriormente puede ser revisada para decantar la información recopilada y seleccionar solo aquella de interés para su posterior análisis. Llenar una ficha de revisión de bibliografías ayuda a seleccionar las fuentes que son relevantes para la investigación. La tabla 7, proporciona un ejemplo. Tabla 7. Ejemplo de ficha de revisión de fuentes bibliográficas: Fuente información Preguntas de investigación consultada (bibliografía) 1. Las diferencias socioculturales entre esposos son causales de divorcio a mediano y largo plazo?

de

Primeras Información útil de ideas la fuente propias

Alberdi, Inés. Aumento de la Sociología del actividad femenina en divorcio. ReIs, (13:81) el colectivo de 183-193 pp. divorciados.

2. ...

Formular las siguientes preguntas podría ayudar a valorar la calidad de la revisión de la bibliografía de un estudio:  ¿Se citan las fuentes primarias en la revisión?  ¿Las referencias son actuales?  ¿Están identificados y descritos los estudios relevantes?  ¿Están identificadas y descritas las teorías relevantes?  ¿Están descritos los estudios emblemáticos relevantes?

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 ¿Se critican los estudios relevantes?  ¿Están parafraseadas las fuentes para facilitar el curso del contenido presentado?  ¿Está descrito el conocimiento actual sobre el problema de investigación?  ¿Identifica la revisión de la bibliografía el vacío existente en la base del conocimiento que a su vez proporciona la base para el estudio que se lleva a cabo?  ¿Está la revisión de la bibliografía claramente organizada, lógicamente desarrollada y escrita de forma concisa? (http://www.uv.es/joguigo).

8.2.3 Elaboración del informe de revisión bibliográfica- Estado del Arte de la investigación Una revisión de la bibliografía debe documentar el conocimiento actual sobre un tema seleccionado e indicar los hallazgos más relevantes. A menudo se establece un esquema para encauzar la revisión de la bibliografía por escrito. Ésta comienza con una introducción, incluye la presentación de los estudios relevantes y concluye con un resumen del conocimiento actual (Burns y Grove, 2001). 1. Introducción. La introducción indica el enfoque o propósito de la revisión, describe la organización de las fuentes e indica la base para el ordenamiento de las fuentes (por ejemplo, de menos a más importante o de menos a más actual). Esta sección debe ser breve y lo bastante interesante para captar la atención del lector. La introducción se puede reescribir varias veces según el desarrollo de las otras secciones de la revisión bibliográfica. 2. Literatura empírica. La literatura empírica incluye estudios de calidad relevantes para un proyecto de utilización seleccionado. Para cada estudio se debe presentar el propósito, el tamaño de la muestra, el diseño y los hallazgos específicos, junto con una crítica erudita pero breve de los puntos fuertes y débiles del estudio. Esta crítica debe ser clara y concisa e incluir sólo los estudios más relevantes. Es mejor parafrasear o resumir el contenido de estas fuentes con las propias palabras. Si se emplea una cita directa, debe ser breve para favorecer la fluidez de las ideas. Las citas largas suelen ser innecesarias e interferir en el curso del pensamiento del lector. Se deben tener en consideración los aspectos éticos al presentar las fuentes de la investigación (Gunter, 1981). El contenido procedente de los estudios se debe presentar sinceramente y sin distorsión para apoyar un proyecto de utilización seleccionado. Es necesario abordar la debilidad de un estudio, pero no hay necesidad de ser muy crítico con el trabajo del investigador.

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La crítica debe estar centrada en el contenido, relacionada de algún modo con el proyecto propuesto y manifestada como explicaciones posibles y plausibles, para que sea neutra y erudita y no negativa y acusatoria. Además, los trabajos de los investigadores que se citan en la revisión de la bibliografía deben estar documentados con exactitud. 3. Resumen. El resumen incluye una presentación concisa del conocimiento de investigación sobre un asunto determinado, incluyendo lo que se conoce y lo que no se conoce y se debe decidir sobre si se dispone del conocimiento adecuado y suficiente que soporta la necesidad de abordar la investigación y con base en el replantear las preguntas y problemas de investigación. En el caso de investigaciones documentales deberá llegarse a una conclusión sobre la hipótesis inicialmente planteada.

8.2.4 Elaboración de la Bibliografía. Al final de un trabajo académico o investigativo en el que se hayan consultado fuentes de información debe incluirse la Bibliografía. Lo más común es que se incluyan sólo las fuentes que se citaron o recomendaron a lo largo del trabajo, sin embargo en ocasiones algunos autores agregan una lista de bibliografía sugerida para el lector interesado en temas afines. Deben seguirse ciertas reglas aceptadas internacionalmente para hacer la lista de bibliografía. Las reglas especifican qué datos incluir y en qué orden. Se siguen las normas internacionales APA para citar los diferentes tipos de fuente. La tabla 9, muestra mediante ejemplos la forma correcta de referenciar las fuentes bibliográficas según la norma internacional APA.

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Tabla 8. Normas para la elaboración de bibliografías Fuente electrónica en línea que no cambia (revistas electrónicas, periódicos)

APELLIDO AUTOR, Nombre (fecha de publicación). "Título de la nota o artículo", revista o diario, número de la revista, lugar, dirección de acceso, (vi:fecha en que se visitó)

Fuentes electrónicas cambiantes en línea

APELLIDO AUTOR, Nombre (fecha de publicación). Título, lugar, dirección de acceso, (vi:fecha en que se visitó)

Ejemplo: González, L.M., MARTÍN, R. (1996). "La deuda de Jalisco crece $ 5 millones por día", Siglo 21, 3 de mayo 1996: portada, Guadalajara, http://mexplaza.edg.mx/cgibin/Hemero?Siglo21/mayo_1996/3-May-96 (vi:7.10.96)

* Si no hay un autor identificable se señala la empresa u organización. Ejemplo: NETSCAPE COMUNICATIONS CO. (1996) Manual de Netscape, S.I. http://home.es.netscape.com/es/eng/mozilla/2.02/handbook (vi:7.10.96) CD-ROM

Título. Versión. Fecha. Editor. (Serie o colección)

Libros

APELLIDO AUTOR, Nombre. Título y subtítulo del libro, editorial, ciudad o país de publicación, año de publicación. Ejemplo: SCHRAMM, Wilbur. La ciencia de la comunicación humana, Grijalbo, México, 1989.

Revistas o periódicos (diarios)

APELLIDO AUTOR, Nombre. "Título del artículo o la nota", revista o diario, número de la revista, fecha de publicción, ciudad o país. Ejemplo: DÍAZ MORALES, Ignacio. "Conceptos sobre arquitectura", en Calle Adentro, núm. 6.29 de diciembre de 1989, Guadalajara.

Entrevista

Nombre de la persona entrevistada. Institución. Departamento. Puesto. Fecha y localidad en que se efectuó la entrevista, nombre del entrevistador.

Encuesta

Fecha de la encuesta. Número de encuestas realizadas. Lugar en el que se realizaron. Método (casa por casa, por teléfono, en la calle al azar). Nombre de la persona o institución que coordinó la realización de las encuestas.

(Ruvalcaba, 2002)

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Lección 9. Investigación Primaria ―Una experiencia nunca es un fracaso, pues siempre viene a demostrar algo‖.

Thomas Alva Edison

La investigación experimental es una "investigación científica en la cual el observador manipula y controla una o más variables independientes y observa la variable dependiente en busca de la alteración concomitante a la manipulación de la variable independiente" (Kerlinger, 1975. Citado en Ary y Otros, 1986.p.25). La investigación primaria se basa en los datos e información recogida directamente por el investigador. De la recolección de los datos en el proceso de la investigación van a depender los resultados que se obtenga en dicha investigación. Cuando se habla de recolección de datos, nos estamos refiriendo a información empírica abstraída en conceptos y por lo tanto tiene que ver con el concepto de medición, proceso mediante el cual se obtiene el dato, valor o respuesta para la variable que se investiga. (Paz, D. Consultado 2010). En el proceso de recolección de datos, la medición es una pre condición para obtener el conocimiento científico y el instrumento de recolección de datos está orientado a crear las condiciones para la medición. Los datos son conceptos que expresan una abstracción del mundo real, de lo sensorial, susceptible de ser percibido por los sentidos de manera directa o indirecta. Todo lo empírico es medible. No existe ningún aspecto de la realidad que escape a esta posibilidad. Medición implica cuantificación. (Paz, D. Consultado 2010).

9.1 Causalidad y Experimento La experimentación, se puede definir como la creación de unas determinadas condiciones, para medir mediante procedimientos diversos, entre los cuales se incluyen los estadísticos, los efectos de una o varias variables que se controlan, sobre unos resultados que se suponen consecuencia de las variables controladas (Grande, E. & Abascal F., 2007), es decir para realizar el experimento. “Una relación causal se define como aquella detectable, según la cual un hecho llamado consecuencia, es atribuible a otro llamado causa‖. Respecto de la causalidad se pueden sustentar tres posiciones distintas: a) todo fenómeno tiene una sola causa (principio de unicausalidad); b) algunos fenómenos se deben a una sola causa, pero otros a varias; y c) todo fenómeno obedece a muchas causas (principio de policausalidad). El sentido común sostiene habitualmente la primera postura. En la vida cotidiana las personas suelen basarse en este supuesto cuando afirman o creen en

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enunciados tales como "coma manzanas y adelgazará", o "si estoy enojado se debe simplemente a que usted me hizo enojar", etc., o bien "no aprobé el examen porque el profesor se ensañó conmigo". Si las personas se mantienen en esta ilusión de la única causa, se debe probablemente a que entre otras razones, en la fantasía podrán controlar la ocurrencia o la no ocurrencia de los acontecimientos dominando un solo factor, o sea de la forma más sencilla. Si alguien piensa que se resfrió simplemente porque se desabrigó, podrá supuestamente controlar el resfrío abrigándose bien (Cazau, 2006). La psicología conoce bien esta tendencia. De Vega refiere que “el hombre de la calle utiliza un „principio de parsimonia‟ intuitivo cuando busca explicaciones causales a los fenómenos. Tendemos a sobreestimar el valor de las atribuciones unicausales, a conformarnos con una sola causa plausible, minimizando otras causas concurrentes” (De Vega, 1984 citado por Cazau 2006). La actitud científica supone siempre el principio de la policausalidad. Años de investigaciones demuestran que la realidad es bastante más compleja de lo que se supone y que cualquier fenómeno, por simple que parezca, obedece a muchas causas que actúan conjuntamente para producirlo. Se podría pensar que la rotura de un vidrio tiene una sola causa: la piedra arrojada contra él. Este acontecimiento obedece sin embargo a muchas razones que intervienen simultáneamente: el arrojar la piedra, su dureza, su trayectoria, su velocidad, la fragilidad del vidrio, el propio instinto de agresión, etc (Cazau, 2006). Sin embargo, aun cuando el investigador admite el principio de policausalidad, es consciente de que no es posible conocer todas las causas que producen el fenómeno y por lo tanto, sólo es posible decir que la intervención de las causas conocidas aumentan la probabilidad de que el fenómeno ocurra. El diseño de experimentos busca minimizar el efecto de las cusas desconocidas o no controlables y del error sobre el fenómeno de estudio, de manera que el fenómeno obedezca en un porcentaje alto a las variables escogidas en la investigación. En muchas ocasiones, aun cuando el experimentador sabe que el fenómeno obedece a múltiples factores, consideran solo uno de ellos en la investigación. Esto se debe principalmente a razones: a) Es imposible poner a prueba simultáneamente todas las causas posibles (entre otras cosas porque se desconocen), por lo que el científico decide probar uno por uno cada factor causal en investigaciones separadas e independientes; b) Al científico suelen interesarle, por razones prácticas, sólo ciertos factores causales y en ocasiones uno solo. Sostenía Freud (1915) que en la causación de la neurosis intervienen varias causas, como los factores constitucionales heredados y los conflictos sexuales infantiles. Freud, sin embargo, se centró en

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este último factor, porque ese era su interés, aunque, por lo demás, poco podía estudiarse sobre el factor constitucional en aquel entonces (Cazau, 2006). Cuando el investigador elige las causas (factores) que pondrá a prueba en el experimento, debe asegurarse que dichas causas son condiciones necesarias y suficientes para causar el fenómeno. Ejemplo: Se desea evaluar las causas que determinan el que un estudiante apruebe un examen. En éste caso, las causas son 1) haber estudiado, 2) el estado de tranquilidad del estudiante al momento de presentar la prueba y 3) un profesor tolerante que inspira confianza en el estudiante. Según el principio de policausalidad, si solo una de las causas, “haber estudiado”, que es una condición necesaria, se evalúa, no será suficiente para atribuirle todo el peso del fenómeno provocado. El estudiante había estudiado y sin embargo reprobó el examen porque estaba nervioso y el nerviosismo era causado en parte por un sentimiento aprehensivo contra el profesor. Si se evalúa cada causa necesaria por separado no es suficiente. Solo cuando las tres causas necesarias, se evalúan en conjunto, resultan suficientes para explicar el fenómeno. Por lo tanto podemos decir que una Condición necesaria es aquella que si no está, el efecto no se produce. Estudiar es condición necesaria porque si no estudiamos, no aprobamos. En cambio, una Condición suficiente es aquella que si está, el fenómeno se produce. En la investigación científica, las condiciones necesarias son importantes porque permiten excluir factores irrelevantes y las condiciones suficientes, porque permiten incluir los factores que son verdaderamente relevantes. Cuando se escogen muchas causas que no son Necesarias y suficientes, la investigación se desvirtúa, se vuelve engorrosa y más costosa y al final, el investigador podría verse en problemas al momento de cuantificar e interrelacionar múltiples factores que poco o nada influyen en el fenómeno de estudio. Otros tipos de causa son las denominadas causas Contribuyentes , causas Contingentes y causas Alternativas.  Una condición contribuyente es aquella que aumenta las probabilidades de ocurrencia del fenómeno, pero no lo hace seguro en un 100%.  Una condición Contingente, es una situación especial en la cual la condición contribuyente puede realmente actuar como causa.  Una condición Alternativa es aquella, diferente a la causa suficiente que puede también ser capaz de originar el fenómeno si actúa dentro de un contexto específico. El ejemplo citado por Cazau (2006), explica mejor éstos conceptos: Una condición necesaria para ser drogadicto, es haber tenido alguna experiencia con drogas. Es condición necesaria y suficiente de la drogadicción el hecho de no

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poder el sujeto suspender voluntariamente el consumo de drogas: si no puede suspender este consumo el sujeto es drogadicto, pero nadie que investigue sobre las causas de la drogadicción se puede conformar con esta única explicación. Buscará entonces causas contribuyentes (ausencia de padre), causas contingentes (el habitual consumo de drogas en el barrio), y alternativas (presencia de un padre hostil). Condición contribuyente es aquella que aumenta las probabilidades de ocurrencia del fenómeno, pero no lo hace seguro. La ausencia de padre aumenta las probabilidades que el adolescente sea drogadicto. Sin embargo, esta condición contribuyente podrá funcionar efectivamente como causa siempre y cuando en el barrio el consumo de droga sea habitual (condición contingente). Y así, una condición contingente es una situación especial en la cual la condición contribuyente puede realmente actuar como causa. Resumiendo: en las vecindades donde el uso de drogas está generalizado (condición contingente), la ausencia del padre del adolescente (condición contribuyente), contribuye o ayuda a aumentar las probabilidades de que el muchacho sea drogadicto. Decimos que „aumenta‟ su probabilidad pero no lo hace 100 % seguro, porque además el sujeto debe no poder desprenderse voluntariamente de su hábito (condición suficiente). La condición contribuyente (ausencia del padre) tiene una condición alternativa (presencia de un padre que trata en forma hostil o indiferente al sujeto). En rigor esta última es también una condición contribuyente en tanto también aumenta la probabilidad que el hijo sea drogadicto. Lo que interesa entonces destacar , es que si una condición contribuyente tiene alguna condición alternativa que es también capaz de producir el fenómeno, entonces aumentan aún más las probabilidades de que este ocurra pues ambas condiciones cubrieron todo o casi todo el espectro de posibilidades de la situación del padre.

9.2 Variable, Unidad de análisis y Dato En la investigación primaria, lo que se mide y cuantifica son las “variables”. El experimento es la forma como decidimos llevar a cabo un procedimiento para medir el efecto de las variables independientes (causas), aplicadas sobre las unidades de análisis, en forma de variables de respuesta (variables dependientes). Variable, es todo concepto susceptible de medición y cuantificación, referida a cualquier característica o atributo de la realidad. Esto significa que podemos conocer la “realidad” en términos de variables, por lo tanto es indispensable identificar cuáles son las variables más apropiadas para describir el fenómeno o realidad objeto de estudio. Al identificar las variables, se establece su tipología, sus relaciones y la forma como las variables Independientes, condicionan, influyen y explican a otras variables denominadas variables dependientes.

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En el proceso de investigación, las variables independientes se estudian o aplican y se miden sobre un objeto de estudio denominado unidad de análisis. El conjunto de unidades de análisis conforma la muestra, es decir la población sobre la que se realizan las mediciones. El proceso de medición de las variables de respuesta que son provocadas sobre la unidad de análisis, por el efecto de las variables independientes origina el dato.

9.2.1 Tipos de Variables En todo experimento se distinguen varios tipos de variables: Variables independientes, variables dependientes, variables ajenas o extrañas, que actúan sobre la unidad de prueba o unidad experimental.  Variables independientes: Son aquellas que el investigador controla y cree son las que causan un efecto. Ejemplos: Tipo de fertilizante y dosis (variables) que se prueban sobre la producción de un cultivo (efecto). Tipo de droga y dosis (variables) que se evalúa sobre el control de una patología (efecto). Precio que se fija a un producto y la presentación del producto (variables), para evaluar que tanto influye en su venta (efecto). Nivel de ingresos (variable) en relación a los productos que se consumen en la canasta familiar (efecto).  Variables dependientes: Aquellas que se supone deben responder o son producto de las modificaciones en las variables independientes, cuando los demás factores causales permanecen constantes. Ejemplos: Variaciones en la productividad de un cultivo en kg.ha -1, como respuesta a diferentes dosis y frecuencias de aplicación de un fertilizante, en condiciones ambientales determinadas. Porcentaje de control de una infección, por efecto del antibiótico suministrado, cuando ya se han descartado otras posibles causas de la patología. Incremento en las ventas o porcentaje de venta de un producto, debidas a la variación en el precio al consumidor, si los demás factores causales como aceptación del producto, nivel de ingresos permanecen constantes.

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 Variables ajenas o extrañas: Son aquellas distintas a las variables independientes que afectan los resultados (efectos) y que el investigador no puede controlar. Ejemplos: Influencia de una época de intenso verano sobre la productividad de un cultivo en kg.ha-1. El clima es una variable difícil de controlar. Por lo tanto, en el experimento en donde se pretende medir el efecto de las dosis de fertilizante en la producción de un cultivo a libre exposición, las condiciones ambientales no controladas podrían sesgar los resultados y finalmente la producción obtenida no sería solo producto de las diferentes dosis y frecuencias de aplicación del fertilizante, sino que estaría fuertemente afectada por la no disponibilidad de agua. En el caso del Porcentaje de control de una infección, por efecto de un antibiótico suministrado, podría ocurrir que el paciente no respondiese al tratamiento debido a una resistencia previamente adquirida al antibiótico que se le ha suministrado. En el ejemplo del estudio para evaluar el incremento en las ventas o porcentaje de venta de un producto, debidas a la variación en el precio al consumidor, podría ocurrir que la competencia también bajara los precios, lo cual es un factor no controlable y que va a afectar los resultados del estudio ya que varia las condiciones normales del mercado. Los siguientes ejemplos ilustran mejor las diferencias entre variables dependientes e independientes, unidades de análisis y datos: Ejemplo 1. Se desea conocer el efecto que tiene sobre el aumento de peso en cerdos de engorde, el porcentaje de proteína contenido en la dieta suministrada. En éste caso tenemos: Unidad de análisis: Cerdo Muestra: 20 cerdos Variable independiente: Porcentaje de proteína de la dieta Variable dependiente: Ganancia en peso/ día Dato: Peso en gramos. Ejemplo 2. Un estudio pretende determinar las principales causas de drogadicción en la población adolescente de una institución educativa. Unidad de análisis: Jóvenes entre los 12 y 17 años Muestra: 100 jóvenes de los grados 7º, 8º, 9º, 10º Variables independientes: Ausencia del padre en el núcleo familiar, ausencia de la madre en el núcleo familiar, padres trabajadores y ausentes la mayor parte del tiempo, nivel socio económico, aficiones del grupo de amigos, presencia de patologías depresivas en los jóvenes.

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Variable dependiente: Consumo de drogas Dato: Porcentaje de población drogadicta 9.2.2 Operacionalización de variables cualitativas En los estudios cualitativos, las variables pueden ser características, comportamientos, situaciones, tendencias, percepciones, que no son tangibles y que no pueden ser medidas directamente. En éste caso es necesario dar un tratamiento especial a los datos, para volver cuantificable algo que en esencia no lo es. Para ello se hace uso de indicadores y de diferentes sistemas de medición a fin de poder agrupar los datos de forma que sea posible realizar su posterior análisis y dar respuesta a la pregunta de investigación. Los indicadores, sistemas de medición y categorías, permiten dar valores numéricos a las variables cualitativas.  Indicador: concepto operacional de la variable que expresa uno y sólo un dato para la variable.  Sistema de medición: existen los siguientes: a) Nominal: distribuye a las unidades de análisis en categorías intransferibles. No expresa orden ni jerarquía; simplemente diferencia entre uno y otro. Ejemplo: Sexo (Indicador), se distribuye en hombre y mujer (categorías). Ninguno de los dos puede estar en el grupo del otro. b) Ordinal: distribuye a las unidades de análisis según jerarquía u orden: más menos; superior – inferior ; mayor – menor, etc. Ejemplo: nivel de educación (indicador): primaria, secundaria y superior universitaria (categorías) , esta última categoría expresa un mayor nivel de educación que la primera categoría. c) Intervalo: distribuye a las unidades de análisis según jerarquía u orden, en grupos comparables. Ejemplo: nivel de ingresos en salarios mínimos (indicador): 01 a 100; 101 a 200; 201 a 300 (categorías).  Categoría: Son conceptos que expresan la distribución de las unidades de análisis según cada sistema de medición. Ejemplo: De la variable sexo, sus categorías son Hombre y Mujer.

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De la variable “nivel de educación”, sus categorías son: primaria, secundaria y superior universitaria. De la variable “Nivel de ingreso” son nivel bajo: 01 a 100; nivel medio: de 101 a 200; y, nivel alto: 201 a 300.  Dato: es el valor o respuesta que obtiene la variable en cada unidad de análisis. Ejemplo: Hombre, Educación primaria, Nivel de ingresos bajo ( 01 a 100).  Código: Es un símbolo arbitrario para sintetizar la información y que facilite su procesamiento. Se utilizan como códigos los números arábigos para identificar cada categoría de la variable. Ejemplo: Sexo: 1. Mujer; 2. Hombre. Nivel de Educación: 1. Primaria; 2. Secundaria; 3. Superior Universitaria. Nivel de ingresos: 1. Bajo; 2. Medio; 3.alto. Así la Operacionalizaciòn de la variable “Hombre, Educación primaria, Nivel de ingresos bajo”, sería 2.1.1.

Lección 10. Validez del Experimento ―Un científico debe tomarse la libertad de plantear cualquier cuestión, de dudar de cualquier afirmación, de corregir errores‖. Julius Robert Oppenheimer .

Los experimentos deben poseer la propiedad de Validez. Es decir, deben permitir proponer la existencia de relaciones causa – efecto. La validez del experimento puede ser interna o externa (Pardinas, 2005).  Validez externa: Hace referencia a la posibilidad de generalización de la relación de causalidad encontrada. Cuando en una investigación se obtiene validez externa, se llega a la producción de leyes y teorías. Si hay validez externa, se puede asegurar que siempre, las mismas causas provocan el mismo efecto. Por ejemplo, en fisiología vegetal, las leyes de la termodinámica, de la hidráulica y de los gases, explican el movimiento del agua en las plantas. Se dice que el punto de marchitez permanente es aquel en donde el agua es retenida en el suelo a presiones tan altas que la planta no puede absorberla y que llegado a ese punto, aun cuando se aplique riego, la planta terminará por morir.

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Se puede esperar siempre, que en un experimento en donde se sometan plantas susceptibles a una condición de estrés hídrico, se obtenga la muerte por marchitamiento si el suministro de riego se realiza una vez que la humedad en el suelo ha alcanzado el punto de marchitez permanente.  Validez interna: Es la medida de la precisión del experimento. Si la causa origina un efecto se dice que el experimento posee validez interna. Si un incremento en la dosis de fertilizante provoca un aumento en la producción del cultivo, o si una reducción en el precio del producto origina un incremento en las ventas, habrá validez interna en los experimentos. Es posible que si se mide el incremento de la producción del cultivo en relación a la aplicación de fertilizantes en unas condiciones ambientales diferentes, o sobre una variedad diferente, o en condiciones de déficit hídrico, los resultados varíen y no necesariamente un incremento en las dosis de fertilizante provoque un incremento en el rendimiento. La investigación básica o investigación pura posee una alta validez externa, mientras que la investigación aplicada posee validez interna pero difícilmente los resultados obtenidos serán iguales al variar las condiciones en que fue llevado a cabo el experimento. Por ello se dice que la experimentación aplicada no permite la generalización, sino que por el contrario es puntual y reduccionista. “Siempre que se hace un experimento, es necesario precisar las condiciones específicas en que fue realizado, para poder objetivar el valor de los resultados obtenidos”. Tanto la Causalidad como el diseño del experimento, determinarán la validez del mismo. 10.1 Requisitos de Causalidad Para que exista una relación causal entre dos variables X-Y deben cumplirse obligatoriamente tres requisitos: 1) Variación concomitante (correlación): X (causa) e Y (efecto) deben variar conjunta o concomitantemente, es decir que causa y efecto ocurren casi al mismo tiempo o que la consecuencia se observa de forma casi inmediata y por efecto de la causa. Sin embargo, debe tenerse en cuenta que hay muchas situaciones donde dos variables aparecen estadísticamente correlacionadas, pero que sin embargo, carecen de todo vínculo causal. Por ejemplo, puede ocurrir que X e Y varíen en el mismo sentido sólo porque son ambas efectos de una causa desconocida Z. Hay una alta correlación entre los hechos “amanece en Buenos Aires”(X) y “amanece en Chile” (Y), ya que cada vez que amanece en Buenos Aires, poco después también amanece en Chile. Sin embargo, nadie se animaría a decir que

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lo primero es la causa de lo segundo. La tercera variable de la cual dependen ambas es, en este caso, la rotación de la tierra (Z) (Cazau, 2006). Alternativamente, puede ocurrir que X e Y no aparezcan en un primer momento correlacionadas, pero ello no significa que no estén conectadas causalmente, ya que otras variables que no podemos controlar en ese momento pueden estar distorsionando la correlación subyacente (como por ejemplo errores de medición o efectos secundarios). Por ejemplo, al hacer un estudio agronómico para determinar las concentraciones de nutrientes a nivel foliar, que provocan un aumento en la producción de tomates, estadísticamente se puede encontrar una correlación positiva entre los contenidos foliares de fósforo (P) y potasio (K+) y la producción de frutos en kg .ha-1. Pero además se encuentra que hay una correlación Positiva entre el contenido foliar de nitrógeno (N) y el contenido foliar de fósforo (P). Aunque no hay una correlación Directa visible entre el contenido foliar de N y la producción de frutos, un incremento de los niveles de N implica un incremento en los niveles de P, y un incremento en los niveles de P implica un incremento de la producción de frutos. Estas situaciones especiales no deben hacernos pensar que puede haber causalidad sin correlación: allí donde hay causalidad siempre ha de haber correlación, aunque ésta pueda aparecer encubierta. La existencia de una correlación (encubierta o no) es condición necesaria para que haya un vínculo causal, pero aún no suficiente, porque además deben cumplirse los restantes dos requisitos. 2) Ordenamiento temporal: Para que X sea causa de Y es preciso que la causa X ocurra cronológicamente antes que el efecto Y, o por lo menos simultáneamente con él. No se rompe primero el vidrio y después tiramos la piedra. Ejemplo: Siguiendo con el caso anterior, el estudio de absorción de nutrientes en el cultivo de tomate se hace mediante muestreos foliares de nutrientes en varias épocas de desarrollo del cultivo. Así se tendrán datos de concentración de nutrientes a los 30, 60, 90 y 120 días después de siembra. Al correr el análisis estadístico entre los contenidos foliares de nutrientes 120 días después de la siembra y la producción de frutos 50 dds puede aparecer una correlación directa, sin embargo, éste resultado carece de sentido biológico, por cuanto, los nutrientes que contribuyeron a llenar los racimos existentes 50 dds fueron aquellos presentes en las hojas hasta ese momento y no posteriormente cuando esos frutos ya habían sido recolectados. 3) Eliminación de otros posibles factores causales: Para que X sea causa de Y es preciso haber constatado que no hay otras causas ejerciendo influencia sobre el efecto Y.

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Ejemplo: En el ensayo de nutrición de tomate es preciso asegurar que los incrementos de producción se deben exclusivamente a la adición de fertilizantes y no a otros factores como suministro de riego, la variedad, factores del suelo o la aplicación de bio estimulantes. Si la tarea de establecer la correlación era propia de una investigación descriptiva, el trabajo de eliminar la influencia de otros posibles factores causales es ya lo más característico de una investigación explicativa. En este contexto, los experimentos son los dispositivos más aptos para ejercer un control sobre las variables extrañas (Cazau, 2006).

10.2 Tipos de Experimentos El diseño de experimentos permite definir una estrategia experimental antes de comenzar la recogida de datos. Con ésta estrategia, se trata de que los experimentos se realicen en unas condiciones lo más homogéneas posibles, de forma que se puedan detectar los cambios en las variables de respuesta aplicando distintos valores de otras variables denominadas factores que se piensa pueden influir en aquellas y que el efecto de las variables extrañas sobre las variables de respuesta sea mínimo. Es decir, el diseño del experimento busca minimizar el error. Los diseños de experimentos en metodologías de contraste de hipótesis y análisis de varianza, tratan de obtener información sobre la influencia de los distintos niveles de los factores considerados, teniendo en cuenta todas las combinaciones posibles entre los niveles de los distintos factores. (Martìn, F. et al, 2001). Los experimentos pueden ser de dos clases: Experimentos Directos y Experimentos Indirectos.  Experimentos directos: Se llevan a cabo sobre todo en Ciencias naturales y en Ciencias Económicas, que suponen un conocimiento previo del fenómeno que se pretende estudiar, porque existe una Teoría, que relaciona las variables. Por ejemplo, la Teoría económica establece que precio y cantidad se mueven en sentido inverso. Una reducción de un precio, para medir su efecto sobre las ventas constituye un experimento directo (Grande et al, 2007). La nutrición animal establece, que la ganancia en peso en cerdos de levante, depende en gran medida del porcentaje de proteína que contenga la dieta, es decir que ganancia en peso y porcentaje de proteína conservan una relación directa. El suministrar dietas con diferentes porcentajes de proteína a cerdos de levante, es también un experimento directo.  Experimentos indirectos: Consisten en crear unas condiciones para observar unas consecuencias, sin hipótesis formales previas. Por ejemplo, una empresa podría probar un nuevo producto en un mercado para observar su

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aceptación por los consumidores, el interés de distribuidores, determinar el canal de comercialización más conveniente, etc. En ciencias sociales, se utilizan experimentos indirectos cuando sobre un grupo, se observan las consecuencias de variables conocidas no introducidas por el experimentador. Las investigaciones No experimentales como la investigación Ex post factum (Después de ocurridos los hechos), es un tipo de investigación indirecta. Un ejemplo de investigación Ex post factum citado por Pardinas (2005) es el siguiente: En 1935, un investigador, Christiansen, emprendió la investigación de la relación entre educación y éxito social. Su hipótesis era que a una mejor educación garantizaba mayor éxito social. De un grupo, se seleccionaron todas las personas que habían abandonado la escuela 9 años antes en 1926. De 2127 personas fue posible localizar a 1124, divididas en dos grupos según hubiesen o no terminado su educación escolar. Cada grupo se dividió en estratos: Orígenes sociales, condición de los padres, nivel intelectual, origen nacional, de manera que quedara aislada la variable educacional. El resultado fue que 88,7% de quienes culminaron los estudios habían logrado gran éxito y 83,4% de los que no habían terminado su educación también habían triunfado. En apariencia, el éxito no dependía de la educación, pero un nuevo análisis del caso, comprobó que no habían sido excluidas las variables suficientes para aislar la variable independiente, por ejemplo el tipo de carrera escogida y la universidad en donde estudiaron y si culminaron o no los estudios superiores. La dificultad en este tipo de investigación radica precisamente en poder excluir todas las variables de manera que la variable independiente que se estudia quede realmente aislada. De lo contrario, la investigación arrojará resultados erróneos. La observación inducida es otro tipo de investigación pasiva. En esta se introduce un factor artificial pero sin variar las condiciones normales. Por ejemplo los experimentos diseñados para investigar la tendencia del voto femenino (muy criticados por cierto), en donde se introduce en la boleta de votación, una casilla para marcar el género.

10.3 Características de los Experimentos Todo experimento para poseer validez interna y externa debe cumplir con los siguientes criterios:  Aleatoriedad: Los experimentos deben ser aleatorios. Las unidades de prueba no deben ser escogidas de forma sistemática o premeditada por el investigador. En el caso del experimento para medir el incremento de producción

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en plantas de tomate por efecto de la adición de fertilizante, las plantas en donde se harán los muestreos deben ser elegidas al azar dentro del cultivo que constituye el universo muestral. En el caso en que se investiga el consumo de un producto por efecto de una reducción de precio, los supermercados en donde se realicen las observaciones deberían ser elegidos al azar.  Homogeneidad de las Unidades de medición: Las unidades experimentales, sobre las que se mide el efecto de las variables deben ser similares en sus características fundamentales, sean personas, instituciones, animales, plantas, etc. Si se quiere evaluar el efecto del fertilizante sobre la producción de tomate, todas las plantas muestreadas deben ser de la misma variedad y de la misma edad y haber crecido bajo las mismas condiciones ambientales y de manejo. Si se va a realizar una estudio sobre nutrición, deben seleccionarse grupos homogéneos por género, edades, estrato económico, etc, ya que no serian comparables los datos obtenidos en infantes de estrato medio con el de adultos mayores de estrato bajo.  Control de las variables extrañas: En si el diseño del experimento está enfocado a excluir o minimizar el efecto de variables extrañas que puedan alterar los resultados. El tratamiento estadístico de los datos mediante análisis de varianza con datos absolutos o por rangos también permite controlar este tipo de variables. Se consideran como variable extrañas las siguientes: Ambientales: De tipo físico como el clima, cambios en las condiciones ambientales de temperatura, iluminación, humedad relativa, ruido, polución; condiciones de suelo, condiciones de manejo de la producción. Ligadas al tiempo: 

Historia: Cambios inesperados en el contexto de estudio mientras se lleva a cabo el experimento. Por ejemplo en el caso de la investigación acerca del incremento en la venta del producto al bajar su precio, los resultados pueden mostrar que hay un incremento en las ventas, pero no se tuvo en cuenta que en el momento en que se realizó la investigación, la competencia sacó del mercado el producto, por lo tanto el consumo pudo haberse incrementado no por efecto de la baja de precio sino por desabastecimiento en el mercado de ese tipo de producto. 

Maduración: Son cambios que se producen en las Unidades experimentales, cuando el experimento se prolonga en el tiempo. En estudios sociales, el comportamiento de los individuos frente a una situación puede variar a medida que pasa el tiempo y cambian sus perspectivas, puntos de vista, preferencias, hábitos, estado de ánimo, situaciones de cansancio, hambre, estrés.

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Pueden darse también efectos interactivos, cuando las personas o individuos cambian su comportamiento por efecto del mismo experimento. Si un experimento sobre palatabilidad y aceptación de diferentes tipos de forraje en ganado vacuno se prolongara demasiado, podría ocurrir que los animales se acostumbraron a un tipo de forraje que en principio no escogieron por ser poco palatable pero que fue el que estuvo en mayor cantidad disponible hacia el final del experimento. 

Medición de efectos en diferentes momentos: Cuando se aplica pre test y post test, es posible que en el segundo momento, los individuos hayan logrado una especie de entrenamiento que condicione sus respuestas o que simplemente en el segundo momento traten de ser coherentes con las respuestas que dieron al inicio del experimento y no contesten lo que realmente están sintiendo en ese segundo momento de evaluación. 

Mortalidad: Desaparición (muerte, traslado, negativa a seguir participando del experimento), de las unidades experimentales (objetos , individuos o instituciones). Conexas a los individuos: Son propias de ellos y no pueden desvincularse, como por ejemplo sexo, edad, nivel educativo. Conexas con el investigador: Se supone que el investigador debe ser imparcial frente a las observaciones del experimento. El diseño experimental ayuda a que así sea en el caso de la investigación cuantitativa. Sin embargo, sobre todo en la investigación social, es difícil que el investigador sea del todo neutro, por lo tanto su punto de vista y su capacidad perceptiva pueden influir en la forma en que se perciben los fenómenos. Si el investigador llegase a crear lazos emocionales con el grupo estudiado, tal vez sus conjeturas no sean del todo objetivas. También pueden surgir respuestas alteradas en la población de estudio por la simple presencia del investigador. Los grupos estudiados pueden variar su comportamiento normal al verse en presencia del investigador observador. Para contrarrestar estos problemas se acude a la técnica del observador oculto (aunque a veces se considera un procedimiento poco ético) o a la comparación entre grupos, en donde diferentes investigadores tienen diferentes tipos de relación con los grupos de estudio. Ligadas a la Instrumentación: Todas aquellas causadas por errores de tipo humano que tienen que ver con la escogencia del diseño experimental, la metodología para la instalación del ensayo (en el caso de experimentos de campo o laboratorio) y la aplicación de técnicas y herramientas de recogida de datos. Si en una investigación se escoge mal el tipo de Diseño experimental y se cometen errores metodológicos en la conducción del experimento, los resultados

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podrían conducir a errores de Tipo I (negar algo que es verdadero) o de tipo II (aceptar como cierto algo que no lo es). Por ejemplo, aparatos de medición mal calibrados, personal no entrenado en la medición y registro de datos, planillas de recolección de datos mal diseñadas, cuestionarios y preguntas mal elaborados, cambios en los encuestadores o entrevistadores que al ser más o menos hábiles y/o simpáticos influyen en las respuestas de los entrevistados. El sesgo en la escogencia de las unidades experimentales también conduce a un alto grado de error. En investigación social o de mercados es posible que no se escojan los individuos más representativos de la población de estudio y por lo tanto se afectará la validez interna del experimento. Estos errores se pueden evitar al aplicar correctamente las técnicas de muestreo.

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CAPITULO 3: PLANTEAMIENTO DEL PROYECTO DE INVESTIGACION Introducción Tamayo (2005), afirma “No es investigación confirmar o recopilar lo que ya es conocido o ha sido escrito o investigado por otros. La característica fundamental de la investigación es el descubrimiento de principios generales”. El investigador parte de resultados anteriores, planteamientos, proposiciones o respuestas en torno al problema que le ocupa y para ello debe: 1. Planear cuidadosamente una metodología. 2. Recoger, registrar y analizar los datos obtenidos. 3. De no existir estos instrumentos, debe crearlos Toda investigación, supone una innovación, un aporte nuevo al conocimiento y para lograrlo, todos los pasos deben ser cuidadosamente planificados, ejecutados y controlados. En éste capítulo nos centraremos en el planteamiento inicial del Proyecto de investigación que involucra definir el Tema y la Pregunta de investigación, la conformación del Marco teórico a partir de la revisión bibliográfica, el planteamiento de los objetivos e hipótesis de investigación, la selección de variables y la definición de la población muestral, el tamaño de muestra y la unidad experimental.

Lección 11. La Pregunta de investigación ―Hacer nuevas preguntas o considerar anteriores desde otro punto de vista, requiere creatividad‖.

Albert Einstein.

Toda investigación se desarrolla en tres niveles: el conceptual, el metodológico y el analítico. El primer paso de un proceso de investigación es la conceptualización del problema de investigación, a partir de la cual se formulan la pregunta, los objetivos y las hipótesis de la investigación que serán probadas mediante el experimento. El nivel metodológico, determina la forma en que será conducido el experimento, las variables que serán aplicadas a las unidades experimentales y la forma en que serán recogidos los datos.

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El nivel analítico, consiste en el análisis final de los datos, la forma en que serán procesados, las pruebas estadísticas a las que serán sometidos y los criterios sobre los que serán interpretados. La forma en que se analizan los datos depende del tipo de experimento escogido, de la naturaleza de las variables y del tipo de datos recolectados. La figura 2. Muestra los diferentes niveles y etapas del proceso de investigación.

Figura 2. Pasos a seguir en la realización de un proyecto de investigación. Modificado de (Doménech, 1999:47). (Peinado, Díaz Molina, & Calderón Montero, 2007).

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11.1 El tema de investigación Toda investigación parte de un problema que es necesario resolver. El tema de investigación es diferente al problema de investigación y estos dos son diferentes a la pregunta de investigación. El tema es un asunto o materia relacionado de manera muy general con la duda científica a resolver. El tema contiene dentro de sí al problema específico que interesa, pero por sí sólo no contribuye a delimitarlo; es por ello que antes de iniciar todo proceso de investigación, es obligatorio proceder a establecer el problema concreto que amerita ser clarificado (Grajales T.,2000). Según Tamayo (2004), al escoger el tema de investigación, debe tenerse en cuenta: 1. Los temas que nos inquietan deben ser de nuestra preferencia 2. Debe existir alguna experiencia personal sobre el tema 3. Consultar a profesores de esos temas y apuntes o notas de clase. 4. Poder examinar publicaciones y bibliografía disponible sobre el tema, como libros, revistas, enciclopedias, catálogos de libreros, prensa, etcétera. 5. Informarse sobre los temas afines. 6. Tener disponibilidad para conectarse con instituciones cuyo fin sea relacionado con el tema escogido y problema formulado. 7. Tener los conocimientos suficientes para abordar la temática de investigación. 8. Contar con el tiempo, los recursos materiales y financieros suficientes. Desde el punto de vista objetivo, el tema de investigación debe escogerse teniendo en cuenta: 1. Que cumple con los requisitos exigidos para ser considerado como un tema de tesis o de investigación 2. Que sea de interés tanto para el investigador como para la comunidad científica 3. Que sea útil: No todo lo interesante es útil. La utilidad consiste en los beneficios que traerá la investigación a la sociedad y no solo al cumplimiento de un requisito para optar a un título profesional en el caso de las investigaciones de tesis de grado. 4. Debe contribuir a un nuevo enfoque de la problemática, es decir ser original o aportar elementos nuevos al conocimiento. Una vez escogido el Tema de investigación, es necesario delimitarlo. Esto implica esclarecer la viabilidad para su desarrollo e imponer los límites y alcances de la investigación.

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La fase exploratoria que lleva a la construcción del estado del arte, clarifica al investigador sobre las cuestiones que han sido resueltas y las que no y genera nuevas interrogantes. El investigador debe entonces preguntarse , ¿Qué vacíos hay en las explicaciones contenidas en los textos consultados? , ¿Qué argumentos no son convincentes y por qué? , ¿Qué aspecto del tema no es profundizado en ningún texto? , ¿Qué planteamientos importantes no han sido desarrollados por los autores?. Ejemplo: Un zootecnista quiere indagar acerca de las dietas para caballares. El tema general sería Nutrición en monogástricos. Al delimitar el tema deberá decidir si trabajará sobre caballares de tiro pesado, caballares de paso, caballares de monta, ponys, etc. Una vez decide sobre qué tipo de caballar va a trabajar, debe escoger la raza, la edad y la localización geográfica del criadero. Así, los limites y alcance del tema de investigación quedarían definidos si decide trabajar sobre nutrición de Caballos de tiro pesado Raza Belga. Ya delimitado el tema de investigación, puede identificarse el problema de investigación.

11.2 El problema de investigación Los problemas de investigación surgen esencialmente de: Interrogantes aun no resueltos, inconsistencias en resultados de investigaciones sobre un mismo fenómeno, necesidad de resolver una problemática que afecta a una población o comunidad, vacios de conocimiento, necesidad de comprobar una teoría o la existencia de determinados hechos, para los cuales no se cuenta con la explicación que de razón de su ocurrencia. Algunas investigaciones tienen el propósito de describir cierta situación o fenómeno sin pretender explicarlo. Se trata de investigaciones descriptivas simples (pueden ser de corte cualitativo) las cuales no dan lugar a hipótesis. En este caso, el investigador además de describir su propósito tiene que determinar objetivos específicos que definan lo que se quiere lograr resolver, conocer o describir. Esta clase de objetivos toman el lugar de las hipótesis en casos de estudios cuantitativos (Trevi, 2000). En el ejemplo anterior, el investigador deberá crear el estado del Arte acerca de la nutrición en caballares de tiro pesado y encontrar que problemas no han sido resueltos. Podría encontrar que hay una relación entre el tipo de dieta, la raza y el clima en donde el animal realiza el trabajo. Podría presentarse que hay una baja de rendimiento en el trabajo (Problema de investigación), cuando el caballo se desempeña en climas más cálidos y que por lo tanto la dieta deba ser diferente a la de aquellos caballos que se desempeñan en climas fríos.

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Al delimitar el tema se aclara si el tipo de investigación será de tipo correlacional, descriptivo, predictivo o experimental. La aclaración sobre el tipo de estudio permite tener una visión general sobre la validez y el grado de confiabilidad que puede tener como resultado (Tamayo, 2004). Otro ejemplo: Un sicólogo decide estudiar el Tema de la drogadicción. Deberá delimitar su estudio en términos geográficos (p.ej: drogadicción en Colombia) y en términos de grupos poblacionales (edad, estrato y condiciones socioculturales). De otra forma, los límites serían tan amplios que no lograría nada. Luego de revisar la información existente, podría llegar a definir que la temática de estudio será la drogadicción de la población adolescente en el distrito de Agua blanca, comuna 15, en el municipio de Cali, puesto que durante los últimos tres años se ha generado un incremento del 25% en la tasa de drogadicción en jóvenes entre los 12 y 17 años (problema), en esa comuna. Se afirma, con razón, que “en el problema está el germen de su solución‖, que formular correctamente un problema es a menudo más importante que su solución; que un problema correctamente definido contiene en sí la estructura básica de la investigación; que la claridad de la formulación del problema comunica toda su fuerza, tanto al trabajo investigativo como a los resultados y a la precisión de la solución (Tamayo, 2004). De manera esquemática, Tamayo muestra las fases para el planteamiento del problema de investigación.

Figura 3. Etapas del planteamiento del Problema de Investigación. (Tamayo, 2004).

Cuando el investigador describe un problema, presenta los antecedentes de estudio, las teorías en las que se basó y los supuestos básicos en los que se apoya el enunciado del problema. Debe aclarar en particular qué personas, materiales, situaciones, factores y causas serán consideradas o no. Un enunciado completo del problema incluye todos los hechos, relaciones y explicaciones que sean importantes en la investigación. Hay que encuadrarlo en un enunciado descriptivo o en una pregunta que indique con claridad qué información ha de obtener el investigador para resolver el problema (Van Dalen y Meyer, citados por Tamayo, 2004).

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Los elementos del problema, son las características de la situación problemática imprescindibles para el enunciado del problema, es decir, sumados los elementos del problema se tiene como resultado la estructura de la descripción del problema (Tamayo, 2004). En el ejemplo de la investigación sobre drogadicción en el distrito de Agua blanca, los elementos pueden ser una alto índice de la población entre los 12 y 17 años, presencia de expendedores de droga, presencia de padres drogadictos, madres cabeza de familia ausentes la mayor parte del tiempo, padres abusadores, escaso nivel de ingresos, bajo o nulo nivel educativo, escasez de oportunidades de trabajo y estudio, etc. Como puede verse, muchos de los elementos, llegan a convertirse en factores o variables del experimento. El investigador reúne los datos que se relacionan con el problema y las posibles soluciones del mismo y tratará de hallar relaciones entre los hechos y sus explicaciones, descartará elementos que considere poco útiles e incluirá otros que considera pertinentes y que le permitan confirmar sus hallazgos y verificar la exactitud de sus conclusiones con respecto a la naturaleza del problema. La Formulación del problema, consiste en reducir el problema a términos concretos y explícitos, en donde se pregunta por la relación entre dos o más variables. En el caso de la investigación de dietas en caballares el problema podría quedar planteado como: Los caballos de tiro pesado que son alimentados con una dieta en base a henos y por lo tanto rica en fibra pero con baja carga energética y proteica, tienden a disminuir su rendimiento en climas cálidos, puesto que el gasto de energía involucrado en los procesos de regulación de la temperatura corporal, es mayor.

11.3 La pregunta de investigación Si el investigador ha realizado previamente un buen trabajo de documentación acerca del estado del arte de la investigación, ha delimitado el tema de investigación y ha definido el problema de investigación, estará listo para formular la pregunta de investigación. De lo contrario, podría formularse preguntas que otros investigadores ya han resuelto, formular preguntas que resulten irrelevantes, que poco o nada tiene que ver con la temática o que resulten poco coherentes con la temática de investigación dentro de los límites propuestos. La pregunta de investigación debe formularse de manera concisa, debe sintetizar el núcleo del problema y ser comprensible para el lector y debe ser susceptible de ser contestada en un plazo de tiempo razonable. Algunos lineamientos para la correcta formulación de la pregunta de investigación son los siguientes:

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 No formule preguntas que puedan contestarse con un simple sí o no. No pregunte ¿La dieta suministrada a caballos de tiro pesado debe ser diferente en clima cálido y en clima frio?, o, ¿La presencia de padres drogadictos en el hogar influye en la adicción de los adolecentes del Distrito de Agua blanca? Pregunte: ¿De qué manera influyen las condiciones climáticas sobre la dieta que debe ser suministrada a los caballos de tiro pesado? , ¿ De qué manera influye la presencia de un padre drogadicto en la tendencia a la adicción de los hijos adolescentes, en hogares del Distrito de Agua blanca?  Evite formular preguntas en forma de dilemas : “¿El clima cálido y una dieta con bajo contenido calórico, aumenta o disminuye el rendimiento de caballos de tiro pesado?, o, ¿La presencia de un padre drogadicto puede o no, ser un factor pre disponente a la drogadicción de los hijos?.  Evite plantear preguntas sobre estados futuros de cosas: “¿Puede la biotecnología eliminar los problemas alimentarios en el próximo siglo?” El futuro es, por definición, inaccesible a la investigación empírica2.  Absténgase de formular preguntas totalizantes: “¿Cuál es el sentido de la existencia?”, “¿Cómo funciona el universo y sus alrededores?”; o preguntas disciplinares clásicas: “¿Qué es la filosofía?”, “¿Cuál es el origen de la sociedad?”. Recuerde que su capacidad de trabajo tiene un límite y que preguntas como éstas son muy difíciles de resolver de manera plausible en una investigación 1.

Lección 12: El Marco Teórico, Planteamiento de Objetivos, Hipótesis y selección de variables ―El experimentador que no sabe lo que está buscando no comprenderá lo que encuentra‖.

Claude Bernard

12.1. El Marco Teórico El investigador después de que ha delimitado el tema de investigación, ha formulado correctamente la pregunta de investigación y ha elaborado el “estado del Arte” de la investigación, tendrá información suficiente para construir el Marco Teórico sobre el que se sustentarán las hipótesis , las variables escogidas para probarlas , el tipo de diseño experimental y el análisis de resultados. El Marco Teórico incluye todas aquellas teorías relevantes sobre las que se soporta el problema de investigación. Por ejemplo, si la investigación quiere centrarse en procesos de aprendizaje, el marco teórico deberá construirse sobre las teorías del conductismo, el cognitivismo, la teoría de la gestalt, la teoría del aprendizaje de Skinner, etc. 2

Como planear preguntas de investigación. Universidad del Rosario,Escuela de Ciencias Humanas,2003. En: www.urosario.edu.co/cienciashumanas/documents/.../pdf/50a.pdf

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Si la investigación se va a enfocar en la alimentación en caballos de tiro pesado, el marco teórico debería estar fundamentado sobre los principios de la fisiología animal, nutrición en monogástricos , requerimientos específicos de alimentación en caballos de trabajo pesado, características morfo fisiológicas de cada una de las razas, etc. El Marco Teórico debe contener solo la información que sea necesaria y suficiente. En el caso de la investigación en nutrición de caballos, resultaría inapropiado que en el marco teórico se profundizara en nutrición en cerdos aun cuando los cerdos son monogástricos, pues el interés del investigador son los caballares. En éste caso, la información acerca de nutrición en cerdos no es “necesaria”. Ahora, si el marco teórico solo contiene información general acerca de nutrición en monogástricos, pero no menciona nada sobre nutrición en caballares, la información no será “suficiente”. El Marco teórico sirve al investigador para:  Evitar cometer errores que otros investigadores en el tema ya han cometido y solucionado  Centrar la investigación en verdaderos problemas aun no resueltos  Plantear los objetivos  Plantear las hipótesis  Determinar el tipo de diseño experimental, las variables independientes y las variables dependientes con que se trabajará, determinar el tamaño de muestra, así como la manera para evitar o excluir variables extrañas.  Determinar los instrumentos y métodos más apropiados para la recogida de datos  Determinar los métodos estadísticos para el tratamiento y análisis de datos  Discutir los resultados obtenidos Para evaluar la utilidad de cierta teoría a la construcción del marco teórico, se utilizan cinco criterios: 1. Capacidad de descripción, explicación y predicción 2. Consistencia lógica 3. Perspectiva 4. Fructificación 5. Principio de parsimonia

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12.2 Formulación de Objetivos Mientras que la pregunta de investigación nos dice “qué respuesta” es necesario hallar en la investigación, los objetivos, dicen “que es” lo que pretende la investigación y la justificación nos dice “por qué” es necesario hacer la investigación. Los objetivos a demás de definir lo que se va a hacer, definen también para que servirán los resultados obtenidos. Generalmente se plantea un objetivo general y uno o varios objetivos específicos.  Objetivo General: Debe reflejar la esencia de la investigación y guardar estrecha relación con la idea planteada en el titulo del proyecto de investigación. Como su nombre lo indica, es “GENERAL”, no hace referencia a propósitos específicos de la investigación sino a planteamientos de orden superior. Dan a conocer el propósito integral de la investigación, es decir, guían la manera de cómo sistematizar las teorías científicas de los fenómenos naturales, sociales y filosóficos (Cordero A, 2005).  Objetivos Específicos: Se relacionan directamente con el «cómo y el qué» de la investigación, a fin de poder contestar a las preguntas de investigación. Son quienes orientan las actividades prácticas de la investigación y logran propósitos concretos que son medibles y cuantificables. “Todo objetivo específico debe ser cuantificable a través de indicadores” y no deben confundirse con tareas específicas de la metodología de la investigación. Por ejemplo, en un estudio exploratorio será necesario construir una encuesta, sin embargo “construir la encuesta” no es un objetivo especifico, sino un aspecto metodológico del experimento. La formulación de los objetivos específicos tiene en cuenta las variables que van a ser cuantificadas y por tanto cada objetivo específico pretende dar respuesta a un aspecto del Objetivo General. La sumatoria de los objetivos específicos, sintetiza la naturaleza del Objetivo General. Al igual que el marco teórico y las variables del experimento, los objetivos específicos también deben ser “necesarios y suficientes”. La coherencia de todo trabajo de investigación se evidencia en la relación que guardan entre si el título del trabajo, los objetivos, la hipótesis y los resultados. Si se mencionan resultados que no se relacionan de ninguna manera con los objetivos planteados, deberá ponerse en duda la validez del estudio, bien sea por que el investigador se desvió del curso de la investigación o porque la metodología planteada no le permitió obtener los resultados que inicialmente pretendía obtener. En este caso será necesario revisar cuidadosamente la validez interna y externa del experimento.

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Frecuentemente, los estudiantes cometen este tipo de error en todos sus trabajos, tanto los de tipo académico como los de tipo investigación. El problema está en que no se tiene claro el propósito de estudio ni el objetivo general. El estudiante no identifica claramente lo que debe hacer para responder a la pregunta de investigación, no se documenta suficientemente y termina planteando objetivos específicos que son insuficientes o innecesarios. Cuando se plantea una investigación, el investigador debe ser un “Experto” en el tema. Esto le ayuda a enfocarse y a definir muy bien qué es lo que desea y necesita saber y la forma de obtener ese conocimiento. Los verbos comúnmente utilizados (siempre en infinitivo), para objetivos son: analizar comparar completar consolidar contribuir cuestionar

describir determinar diseñar elaborar especificar establecer

estandarizar evaluar examinar explicar inventariar identificar

motivar planear plantear precisar predecir programar

redactar los

proponer verificar

12.3. Formulación de la hipótesis La hipótesis es siempre una afirmación en forma de “Conjetura”. Es una tentativa a la resolución del problema de investigación. Para Kerlinger, las hipótesis son las herramientas más poderosas para lograr conocimientos en los que confiar. Son afirmaciones que pueden someterse a prueba y mostrarse como soluciones probablemente ciertas o no, sin que las creencias o los valores del investigador “interfieran” en el proceso de su comprobación (Castillo, 2009). El contraste de hipótesis o prueba de significancia, es una metodología de inferencia estadística para juzgar si una propiedad que se supone cumple una población estadística, es compatible con lo observado en una muestra de dicha población. Para ello deben ponerse a prueba dos hipótesis que se contrastan mediante los experimentos para al final decidir cuál de ellas es verdadera. Así, tenemos dos tipos de hipótesis:  Hipótesis nula Ho: Es la hipótesis que pretendemos contrastar y que se mantendrá mientras que los datos obtenidos en el experimento no demuestren su falsedad, es decir, indiquen lo contrario. Es una proposición que niega o refuta la relación entre variables.  Hipótesis Alterna H1: Es la hipótesis contraria a la hipótesis nula.

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En el ejemplo de las dietas para alimentación de caballos de tiro pesado, se tiene como problema, que éstos disminuyen su rendimiento en climas cálidos cuando la dieta es a base de heno. Por lo tanto, la Hipótesis nula, es que “La dieta y el clima no inciden en el rendimiento de los caballos de tiro pesado”. La Hipótesis Alterna será: “La dieta y el clima, pueden incidir en el rendimiento de caballos de tiro pesado”. Para poder probar la hipótesis será entonces necesario llevar a cabo un experimento en donde se mida el rendimiento del trabajo realizado por caballos de la misma raza, alimentados con las mismas dietas y en donde unos se encuentran en clima cálido y otros en clima frío. En un estudio acerca de las tendencias políticas de las poblaciones desplazadas en Colombia, podría formularse como hipótesis nula Ho: Las poblaciones desplazadas en Colombia, son apolíticas. La investigación de tipo exploratorio deberá confirmar dicha hipótesis o rechazarla al determinar cuáles son las tendencias políticas de cada grupo desplazado que ha sido tenido en cuenta para el estudio. En la prueba de hipótesis siempre existe la probabilidad de cometer error. Existen dos tipos de errores:  Error Tipo I: Negar algo que es cierto. Es decir, rechazar la hipótesis nula Ho, siendo ésta verdadera.  Error Tipo II: Aceptar como verdadero algo que es falso, es decir aceptar la hipótesis nula Ho, siendo ésta en realidad falsa. Para evitar al máximo la probabilidad de caer en algún tipo de error, se recurre a métodos estadísticos que permiten definir a partir de qué valor debe negarse la hipótesis nula. A esto se denomina el nivel de significancia. En la mayoría de experimentos, se trabaja con niveles de significancia del 5 y el 1%. Es decir que existe un 95 o un 99 % de probabilidad de que el rechazo de la hipótesis nula se deba a los factores (variables independientes) que fueron probadas en el experimento y no a variables extrañas o errores metodológicos y que solo hay un 5 o un 1% de probabilidad de error. Las hipótesis sirven en la investigación para:  Dar una explicación inicial al problema de investigación: Los elementos de un problema pueden parecer oscuros o inconexos. A través de la formulación de la hipótesis, podrán complementarse los datos detectando los posibles significados y relaciones de ellos, introduciendo un orden entre los fenómenos.  Estimular a la investigación: Concretan y resumen los problemas encontrados, sirviendo de impulso para la consecución del proceso inquisidor.

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 Para direccionar la metodología de la investigación: Al ser enunciados como oraciones condicionales, esta formulación nos lleva a un análisis de las variables a considerar y como consecuencia a los métodos necesarios para controlarlas y cuantificarlas (Castillo, 2009). Si en una investigación se plantea mal la hipótesis, entonces todo el proceso de investigación estará mal encaminado. Las principales causas de un mal planteamiento de hipótesis son:  Falta de conocimientos o ausencia de claridad en el marco teórico.  Falta de aptitud para la utilización lógica del marco teórico.  Desconocimiento de las técnicas adecuadas de investigación para redactar correctamente la hipótesis. La efectividad de una hipótesis se mide por su poder predictivo o explicativo, es decir, por el conjunto de los hechos observables que pueden deducirse de ella. Según Borg y Gall, citados por Castillo (2009), las Hipótesis deben cumplir con los siguientes criterios:  El investigador debe basar sus hipótesis en la teoría y la práctica  Las hipótesis deben de ser contrastables empíricamente  Las hipótesis deben de ser claras y sencillas en su definición Castillo (2009) en el documento “La hipótesis en investigación”, define las siguientes fases en el proceso de Formulación de la Hipótesis: Primera Fase: Consiste en la explicación de una conjetura, que el investigador hace fundado en ciertos hechos y en el marco teórico que ha estructurado previamente. La conjetura no puede deducirse de un modo puramente lógico del conjunto de planteamientos en el que se base el marco teórico, ni constituye tampoco el resultado directo de la experiencia. Si la hipótesis se pudiera inferir de manera estrictamente lógica del conocimiento delimitado en el marco teórico o de la experiencia, no habría necesidad de formularla. El investigador, al pasar del planteamiento del problema a su explicación en forma de hipótesis, da un salto que es claramente visible cuando se compara el cimiento de la hipótesis en el cuerpo de la misma. “De ahí que una explicación supuestamente hipotética que se concrete a repetir lo ya sabido, no puede considerarse ninguna innovación, ni la investigación que la sustenta como aporte original. Los estudiantes tienen que contemplar esta exigencia para no emprender trabajos que estén por encima de sus capacidades materiales e intelectuales”.

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Es preferible que intenten explicaciones modestas y con cierta originalidad, que concretarse a repetir lo que otros han investigado. Segunda Fase: Comprende el análisis de la hipótesis y el estudio de las consecuencias que de esta se desprenden. En esta fase el investigador reflexiona sobre las variables que va a considerar y trata de establecer si su hipótesis es admisible. Primero, ha de indagar sobre cuáles son las variables que se consideran pertinentes. Luego, intenta establecer los posibles enlaces de esas variables y los cambios de éstas, cuyos cumplimientos espera encontrar en los procesos o en caso dado, en sus representaciones abstractas. En segundo lugar ha de determinar si de la hipótesis o de su negación se puede obtener como conclusión un absurdo manifiesto (absurdo, aquello que viola las leyes lógicas), entonces tiene que considerar las siguientes posibilidades: - Si de la afirmación de la hipótesis se puede concluir un absurdo manifiesto, entonces la hipótesis es menos admisible - Si de la negación de la hipótesis se puede concluir un absurdo manifiesto, entonces la hipótesis es más plausible o admisible. Tercera Fase: Es la comparación de los resultados analíticamente, al examinar las variables intervinientes y las consecuencias lógicas que se desprenden de la hipótesis, con los datos que nos proporcionan la observación y el experimento. Si dicha comparación revela que todas las consecuencias inferidas de la hipótesis se da en la realidad, quedará demostrado que dicha hipótesis es probable. Es decir que la explicación contenida en la hipótesis es una posibilidad. Una misma consecuencia (o consecuencias) puede derivarse de distintas causas o variables independientes. De ahí que la concordancia de hechos reales con la hipótesis, no demuestre aún que ésta es cierta. Tales hechos pueden hallarse condicionados por otra regularidad, desconocida por el investigador. Por último se establecen las predicciones que sea posible hacer con apoyo de la Hipótesis formulada, en los datos ya obtenidos y en las técnicas de verificación disponibles o factibles. De ellos se desprende el siguiente paso, la verificación. Para eso es necesario plantear los medios para someter a prueba las predicciones, diseñando los experimentos necesarios, encontrando los procedimientos de medición adecuados y los instrumentos utilizables. En todo caso, es preciso ingeniarse para medir lo que es mesurable y tratar de hacer mesurable lo que todavía no lo es.

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12.4 Determinación de variables Con las Hipótesis ya elaboradas, es posible determinar las variables que permitirán la comprobación o refutación de las mismas. Retomando, lo estudiado en la lección 11, recordaremos que se denomina variable a un aspecto o dimensión de un fenómeno que tiene como característica la capacidad de asumir distintos valores, ya sea cuantitativa o cualitativamente. La validez de las variables escogidas, se fundamenta en un marco teórico y en su relación directa con la hipótesis que respalda. Primero se determinan las variables en forma teórica y luego en forma empírica, es decir mediante indicadores. Las variables se clasifican con base a diferentes criterios: a) Por su capacidad para medir objetos  Variables continuas: Son cuantitativas y se utilizan cuando el fenómeno a medir puede tomar valores cuantitativamente distintos y cuando entre dos valores existen infinitas posibilidades de valores distintos. Ej: Kilos de peso, número de frutos, porcentaje de mortalidad, la talla, la presión arterial o el nivel de colesterol. Son el resultado de “medir”.  Variables discretas: Establecen categorías en términos cualitativos entre diversos individuos o elementos. Aquí, las variables son atributos que pueden tener varios grados, por ejemplo para la variable sexo, los atributos serán hombre y mujer. Para la variable Nivel de acuerdo, los atributos pueden ser totalmente de acuerdo, de acuerdo, indiferente, en desacuerdo, totalmente en desacuerdo. El número de hijos, número de pacientes atendidos, número de personas afectadas en el barrio por el invierno, son variables discretas. Son el resultado de “contar”.  Variables individuales y Colectivas: Las individuales, presentan la característica o propiedad que caracteriza a individuos determinados y pueden ser Absolutas (características solo del individuo como edad, ingreso, escolaridad), Relacionales (ej: Popularidad), Comparativas o Contextuales (son propiedades de un colectivo. Ej: Etnia) A su vez, las variables colectivas, presentan las características o propiedades que distinguen a un grupo colectivo determinado y que están determinadas por las características individuales de los miembros que conforman el colectivo y pueden ser: Analíticas: emplean como unidad de medida a los individuos. Se construyen “agregando” matemáticamente (por ejemplo, mediante una media aritmética, una proporción o una medida de dispersión), las características de los individuos del grupo (tales son, por ejemplo, el porcentaje de personas que no completaron los estudios secundarios, el

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ingreso medio o la desviación estándar de la distribución de ingresos, promedio de edad). Estructurales o Globales: emplean como unidad de medida los grupos o colectivos.  Variables nominales: Cuando los datos correspondan a una variable cualitativa que se agrupa sin ninguna jerarquía entre sí, como por ejemplo, nombres de personas, de establecimientos, raza, grupos sanguíneos, estado civil. Estas variables no tienen ningún orden inherente a ellas y los números solo se utilizan para distinguir a un individuo de otro. Ej: 1.Muejeres 2. Hombres. En este caso, 1 y 2 representan solo una categoría de operacionalización de la variable.  Variables ordinales: son propiedades que pueden darse en las personas en diferentes grados, a los cuales se les puede asignar números que sólo indican relaciones de mayor o menor que. Por ejemplo, si se ha aplicado una escala de dependencia social a algunas personas y si a una de ellas, con base en sus respuestas, se le ha asignado el número 6 y a otra, con igual base, el número 3, esos números no quieren decir que la segunda es la mitad de dependiente que aquella que ha obtenido el número 6. Sólo significa que la primera es más dependiente que la segunda (Briones, 1996). Grados de desnutrición, respuesta a un tratamiento, nivel socioeconómico, intensidad de consumo de alcohol, días de la semana, meses del año, clase social (alta, media, baja) son variables ordinales. b) Por su relación con las otras variables o con el fenómeno de estudio  Variable antecedente: Se supone como antecedente de otra. Ejemplo: para realizar un aprendizaje se supone un grado mínimo de inteligencia. Por tanto, la variable inteligencia es un antecedente de la variable aprendizaje.  Variable independiente: Antecede a una variable dependiente, se presenta como causa y condición de la variable dependiente, es decir, son las condiciones manipuladas por el investigador a fin de producir ciertos efectos.  Variable dependiente: Se presenta como consecuencia de una variable independiente.  Variable interviniente o alterna: Aparece interponiéndose entre la variable independiente y la variable dependiente y en el momento de relacionar las variables interviene de forma notoria. Conviene analizar si aparece posterior a la variable independiente y con anterioridad a la dependiente, de tal forma que entre a remplazar la variable independiente, o si actúa como factor concerniente en la relación de variables.

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La forman factores que influyen en el efecto, o sea, la variable dependiente, pero que no va a ser sometida a investigación.  Variables extrañas: Cuando existe una variable independiente no relacionada con el propósito del estudio, pero que puede presentar efectos sobre la variable dependiente.

Lección 13: Población, Muestra, Marco de Muestreo ―No hay ninguna rama de las matemáticas, por más abstracta, que algún día no pueda ser aplicada a los fenómenos del mundo real.‖ Nicolai Lobachevsky, matemático ruso.

El muestreo es una parte esencial del método científico para poder llevar a cabo la investigación. Se debe tener en cuenta que toda investigación seria requiere no solo que el investigador tenga conocimientos de estadística, sino también estar apoyado por la asesoría de un estadístico o profesional experimentado a fin de que tanto el diseño experimental escogido como los resultados de la investigación obtenidos, sean representativos, válidos y confiables. También hay que tener presente el tipo de investigación o estudio que se va a realizar, ya que cada uno de éstos tiene una estrategia diferente para su tratamiento metodológico y estadístico.

13.1 El Muestreo El Muestreo es el conjunto de operaciones que se realizan para estudiar la distribución de determinadas características en la totalidad de una población, a partir de la observación de una parte o subconjunto de la población, denominada “Muestra”. A las diferentes etapas para seleccionar la muestra se les llama diseños de muestra. El muestreo, siempre y cuando sea representativo, tiene múltiples ventajas de tipo económico y práctico, ya que en lugar de investigar el total de la población, se investiga una parte de ella, además de que proporciona los datos en forma más oportuna, eficiente y exacta, debido a que al encuestar toda la población o efectuar un censo puede ocasionar fatiga y prácticas que tienden a distorsionar la información.  Muestra: Es una parte de un colectivo o universo, seleccionada con la finalidad de describir a éste, con cierto grado de precisión. Se dice que una muestra es representativa cuando reproduce las distribuciones y los valores de las diferentes características de la población y de sus diferentes subconjuntos, con márgenes de error calculables.

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En general, los procedimientos probabilísticos de selección, que comprenden todos y cada uno de los elementos que componen un colectivo con una probabilidad conocida de ser seleccionados, distinta de cero, proporcionan muestras representativas en la acepción señalada. Existen diversas ventajas al trabajar con una muestra en lugar de hacerlo con todas las unidades de la población:  Ahorro de dinero. Resulta más económico recoger información, digamos, de 800 amas de casa de las 10000 o 12000 que podrían corresponder a la población completa de un estudio.  Ahorro de trabajo y de tiempo. Desde luego, se requerirá de menor número de entrevistadores, codiciadores, etc., para realizar el trabajo de campo y el procesamiento de la información lograda.  Calidad de los datos. En términos generales la información recogida mediante una encuesta o una investigación experimental por muestreo tiene mayor precisión que aquella recogida entre todos los miembros de la población objeto de estudio. Un menor número de personas que constituyen la muestra permite un trabajo de mejor calidad, en la medida en que se logre un mayor control en cada una de las etapas de recolección y tratamiento de los datos. Además, si se utiliza un procedimiento probabilístico de selección, el investigador estará en condiciones de fijar por anticipado la magnitud de los errores permitidos y calcular, por tanto, la precisión de sus estimaciones.

 Población: Una población es cualquier grupo de elementos; los elementos son las unidades individuales que componen la población. Mientras que la población se refiere a un grupo finito, el universo se refiere a sucesos que no tienen límite, infinitos. La representatividad de la muestra implica que ésta refleje las características, similitudes y diferencias encontradas en la población. Lograr la representatividad de la muestra solo es posible en un muestreo aleatorio al azar, pero de ninguna manera es exacta, ya que lo único que se puede establecer es la probabilidad de no rebasar ciertos márgenes de error (Error de estimación).  Estimadores: Son valores que se calculan en base a los elementos de la muestra. La media de la muestra (͞X) es un estimador no sesgado de la media de la población, la varianza de la muestra (s2) es un estimador no sesgado de la varianza de la población y la proporción de individuos de la muestra que presentan una característica (p) que es un estimador no sesgado de P, que es la proporción de individuos de la población que presentan la característica.

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13.2 Requisitos de un Muestreo adecuado Con el fin de que el muestreo proporcione resultados efectivos es necesario tener en cuenta :  Contar con la asesoría de un estadístico o profesional experimentado para obtener un diseño de muestreo.  La exactitud de la información no solo depende de la aplicación de las fórmulas de muestreo. La calidad del cuestionario, la capacitación de los entrevistadores, la supervisión del trabajo de campo y la confiabilidad de la codificación, es decir , la parte metodológica y operativa de la recogida de datos son imprescindibles para lograrla.  Las entrevistas y cuestionarios incompletos, la sustitución de los entrevistados porque el encuestador tiene dificultades para entrevistarlos, dañan la representatividad de la muestra.  El muestreo es solo parte del proceso de investigación y aunque los resultados que se obtienen son cuantificables, es necesario analizarlos e integrarlos en relación con el contexto total de la investigación.  En el proceso de muestreo existen dos tipos de errores: 1) Errores debido al muestreo o la cota de error inherente al método de muestreo y 2) Errores no debidos al muestreo o fallas de tipo humano al obtener información, al procesarla, o de distorsión de instrucciones. A medida que el tamaño de muestra crece, el error tiende a cero. Sin embargo, operacionalmente no se deben tomar muestras muy grandes que resultan difíciles en su tratamiento operacional y de análisis.  También debe tenerse en cuenta el factor económico, un mayor número de muestras o un mayor tamaño de muestra implica mayores costos para la investigación. De los diseños de muestra debe elegirse el de mayor precisión al costo mínimo.

13.3 Leyes del método de muestreo El método de muestreo se basa en ciertas leyes que le otorgan su fundamento científico, las cuales son: la ley de los grandes números y el cálculo de probabilidades.  Ley de los grandes números : “Si en una prueba, la probabilidad de un acontecimiento o suceso es P1 y si este se repite una gran cantidad de veces, la relación entre las veces que se produce el suceso y la cantidad total de pruebas (es decir, la frecuencia F del suceso), tiende a acercarse cada vez más a la probabilidad P”. Entonces la ley de los grandes números enuncia más exactamente, que el promedio de una muestra al azar de

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una población de gran tamaño, tenderá a estar cerca de la media de la población completa .  Cálculo de probabilidades: Entenderemos por probabilidad de un hecho o suceso, la relación entre el número de casos favorables (p) a este hecho, con la cantidad de casos posibles, suponiendo que todos los casos son igualmente posibles. El modo de establecer la probabilidad es lo que se denomina cálculo de probabilidad (Tamayo, 2005). De estas dos leyes fundamentales de la estadística, se infieren aquellas que sirven de base más directamente al método de muestreo:  Ley de la Regularidad estadística: Según esta ley, un conjunto de n unidades, tomadas al azar de un conjunto N, es casi seguro que tenga las características del grupo más grande.  Ley de inercia de los grandes números: Esta ley es contraria de la anterior. Se refiere al hecho de que en la mayoría de los fenómenos, cuando una parte varía en una dirección, es probable que una parte igual del mismo grupo, varíe en dirección opuesta.  Ley de permanencia de los números pequeños: Los estadísticos la formulan de la siguiente manera; si una muestra suficientemente grande es representativa de la población, una segunda muestra de igual magnitud deberá ser semejante a la primera; y si en la primera muestra se encuentran pocos individuos con características raras, es de esperar encontrar igual proporción en la segunda muestra. Se espera que en un tamaño de muestra bien determinado se cumpla éste principio (Tamayo, 2005). 13.4 Marco de muestreo El objetivo mismo de tomar una muestra requiere de un marco muestral apropiado, es decir, una lista, un conjunto de tarjetas, de mapas, etc., en el cual aparezcan identificadas las personas o unidades que componen la población del estudio. Por ejemplo, los registros de alumnos de una universidad, 2000 m2 de cultivo de tomate, un galpón de 500 pollos, un hato de 15 vacas, los empleados de una empresa, un supermercado, podrían ser los marcos muestrales para tomar muestras de ellos. La calidad del marco muy importante para la calidad de una muestra. Hay cuatro problemas básicos que deben tenerse en cuenta al utilizar un marco y que de darse producen diversos tipos de sesgos o errores:  Marco insuficiente. Esto significa que el marco no abarca algunos elementos que forman la población definida para el estudio. Desde luego, tales

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elementos no tienen ninguna posibilidad de parecer en la muestra y quedaran sub representadas si la omisión es parcial, y no representadas si la omisión es total. El uso de un marco incompleto lleva a un grave defecto por dos razones, en primer lugar, puede ser difícil descubrirlo en el curso mismo de la recogida de datos; en segundo lugar, si las personas o elementos omitidos tienen algunas características especiales, las estimaciones hechas tendrán un sesgo imposible de remediar aun con una muestra de cualquier tamaño. Por ejemplo, en algunas oportunidades, el marco puede contener solo algunas de las categorías de unidades de la población definida. Si se trata de la población total de un colegio, puede disponerse solo de las listas de alumnos de 3º a 6º grados, con lo cual faltan las de 1º y 2º . Si no hay medios de completar la información, la muestra podría tomarse del marco establecido, pero, naturalmente, las estimaciones se referirán solo a ellas y no al total de la población. Si en un estudio que pretende determinar el porcentaje de deforestación en los parques naturales de un departamento, solo se toman 3 de los 7 parques existentes, ocurrirá lo mismo.  Duplicaciones. Algunos marcos pueden incluir más de una vez algunas unidades. En la medida que tales duplicaciones no puedan ser detectadas oportunamente, se producirá también un sesgo en los resultados. Ejemplo: En un estudio se pretende determinar los factores que predisponen al consumo de cigarrillos. Como variables se escogen el sexo, la edad y el desempleo. Si se cuentan por separado los fumadores hombres y mujeres, y aparte los fumadores por rango de edad, y a parte los fumadores empleados y desempleados, dentro de una misma muestra, habrá duplicación de la información si ésta no se filtra, pues cada persona incluirá las tres características, por ejemplo, mujer - 17 a 25 años- empleada. Este sería 1 dato y no 3 datos, dentro de ese marco muestral.  Marco anticuado. Es posible que el marco no esté actualizado, por lo cual puede contener unidades que ya no pertenecen al universo de estudio. Ocurres cuando se trabaja con información secundaria desactualizada. Ejemplo: obreros de una fabrica que ya no trabajan en ella, áreas de cultivos que ya han desaparecido por eliminación o sustitución; o bien, no contener unidades incorporadas después (nuevos obreros, nuevas áreas sembradas, etc.).  Elementos ajenos. Un marco puede contener unidades que no pertenecen al universo de estudio. Ejemplo: Si un estudio se refiere a migrantes rurales hasta con dos años de permanencia en la ciudad y por equivocación, en el marco o lista de la cual se va

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a tomar la muestra, figuran migrantes con más de ese número de años de residencia urbana. Esta por demás decir que el investigador debe tratar de corregir, en la medida de lo posible, los errores anteriores. El marco muestral incluye todas las unidades muestrales contenidas en la población, es decir, una lista de unidades muestrales, y éstas son colecciones distintas de elementos de la población. Para seleccionar una muestra, lo primero entonces, es definir nuestra unidad de análisis: Personas, organizaciones, plantas, animales, lote de alimentos, etc. El diseño de la muestra implica tres etapas: a) Esquema de muestreo. Cómo se va a seleccionar la muestra y qué tipo de muestreo se va a utilizar. b) Encontrar estimadores. c) Establecer el marco muestra. d) Determinar el tamaño de la muestra

Lección 14. Técnicas de Muestreo ―No basta tener buen ingenio; lo principal es aplicarlo bien‖. René Descartes .

Las técnicas para recoger muestras pueden clasificarse de acuerdo a dos criterios diferentes, según el número de muestras tomadas de la población y según como se seleccionen los individuos que conformarán la muestra. Entre metodólogos y estadísticos no hay acuerdo en cuanto a los diferentes tipos de muestras, pues éstas se determinan generalmente con base en las necesidades de cada estudio en particular. Los tipos de muestreo más comúnmente utilizados en la investigación en ciencias naturales y ciencias sociales son: 14.1 Muestreos Aleatorios  Muestreo Aleatorio Simple: Todos los individuos tienen la misma probabilidad de ser seleccionados. La selección de la muestra puede realizarse a través de cualquier mecanismo probabilístico en el que todos los elementos tengan las mismas opciones de salir, como con el uso de una tabla de números aleatorios, con la ayuda de una calculadora o del ordenador para generar números

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aleatorios, mediante el uso de balotas, etc. Es el tipo de muestreo que se utiliza en los experimentos científicos propiamente dichos.  Muestreo Aleatorio Estratificado: Es frecuente que en ciertos estudios interese evaluar una serie de “subpoblaciones” (estratos) en la población, siendo importante que en la muestra haya representación de todos y cada uno de los estratos considerados. El muestreo aleatorio simple no nos garantiza que tal cosa ocurra. Para evitar esto, se saca una muestra de cada uno de los estratos. En éste tipo de muestreo es importante considerar dos aspectos: a. Estratificación: El criterio a seguir en la formación de los estratos será formarlos de tal manera que haya la máxima homogeneidad en relación a la variable de estudio dentro de cada estrato y la máxima heterogeneidad entre los estratos. Por ejemplo, se quiere adelantar un estudio acerca de consumo de licor en un municipio. La variable será consumo de licor y se realizará el muestreo tomando muestras de cada uno de los estratos socioeconómicos desde el 1 hasta el 6. b. Afijación: Se refiere al reparto del tamaño de la muestra en los diferentes estratos o subpoblaciones. Existen varios criterios de afijación entre los que destacamos: *Afijación igual: Todos los estratos tienen el mismo número de elementos en la muestra. *Afijación proporcional: Cada estrato tiene un número de elementos en la muestra proporcional a su tamaño. *Afijación Neyman: Cuando el reparto del tamaño de la muestra se hace de forma proporcional al valor de la dispersión en cada uno de los estratos.  Muestreo Aleatorio Sistemático: Es un tipo de muestreo aleatorio simple en el que los elementos se seleccionan según un patrón que se inicia con una elección aleatoria. Considerando una población de N elementos, si queremos extraer una muestra de tamaño n, partimos de un número h=N/n, llamado coeficiente de elevación y tomamos un número al azar a comprendido entre 1 y h que se denomina arranque u origen. La muestra estará formada por los elementos: a, a+h, a+2h,....a+(n-1)h. De aquí se deduce que un elemento poblacional no podrá aparecer más de una vez en la muestra. La muestra será representativa de la población pero introduce algunos sesgos cuando la población está ordenada en función de determinados criterios.  Muestreo estratificado por conglomerados o áreas: Mientras que en el muestreo aleatorio estratificado cada estrato presenta cierta homogeneidad, un conglomerado se considera una agrupación de elementos que presentan

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características similares a toda la población. Así, se divide la población en unidades pequeñas y geográficamente compactas denominadas conglomerados. Por ejemplo, para analizar los gastos familiares o para controlar el nivel de audiencia de los programas y cadenas de televisión, se utiliza un muestreo por conglomerados-familias que han sido elegidas aleatoriamente. Las familias incluyen personas de todas las edades, muy representativas de las mismas edades y preferencias que la totalidad de la población. Una vez seleccionados aleatoriamente los conglomerados, se toman todos los elementos de cada uno para formar la muestra. En este tipo de muestreo lo que se elige al azar no son unos cuantos elementos de la población, sino unos grupos de elementos de la población previamente formados. Elegidos estos grupos o "conglomerados" en un número suficiente, se pasa posteriormente a la elección, también al azar, de los elementos que han de ser observados dentro de cada grupo, o bien, según se desee, a la observación de todos los elementos que componen los grupos elegidos. En ocasiones el factor tiempo afecta la toma de muestras por dos razones en especial: las características de los elementos de la población pueden modificarse a lo largo del tiempo, o bien la composición de la población puede verse modificada, debido a que nuevos individuos pueden entrar a formar parte de la misma (ej: nacimientos) o dejar de hacerlo (ej: muertes). Por ésta razón y dependiendo del tipo de estudio se utilizan diseños de muestreo que permiten minimizar el error en éstos casos como son :  Muestreo sucesivo: Se utiliza para realizar un reemplazamiento parcial de unidades de una ocasión a otra o cuando los elementos tienen restringido el numero de etapas en las que van a formar parte de la muestra.  Muestreo por etapas: El coste del muestreo se incrementa mucho por la dispersión geográfica de las unidades, siendo más deseable obtener la muestra de un modo menos disperso. Así, lo que se hace es obtener la muestra en etapas sucesivas. En primer lugar se saca una muestra de unidades de primer orden llamadas “Unidades primarias de muestreo” ; después se obtiene una submuestra de unidades de segundo orden llamadas “Unidades secundarias de muestreo” , extraídas de cada una de las unidades de primer orden seleccionadas anteriormente y así en forma sucesiva. La ficha técnica de la "Encuesta sobre la opinión respecto a la intervención militar contra Irak" (publicada por EL PAÍS 2-2-2003) y tomada de http://www.uv.es/rmartine/sociologia/tema2.PDF ilustra mejor este tipo de muestreo.

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Ámbito geográfico: España Recogida de información: mediante entrevista telefónica. Universo de análisis: población mayor de 18 años residente en hogares con teléfono. Tamaño de la muestra: 1000 entrevistas proporcionales. Error muestral: el margen de error para el total de la muestra es de ±2,78% para un margen de confianza del 95% y bajo el supuesto de máxima indeterminación (p=q=50%). Procedimiento de muestreo: selección polietápica del entrevistado: o Unidades primarias de muestreo (MUNICIPIOS) seleccionadas de forma aleatoria proporcional para cada provincia. o Unidades secundarias (HOGARES) mediante la selección aleatoria de números de teléfono. o Unidades últimas (INDIVIDUOS) según cuotas cruzadas de sexo, edad y recuerdo de voto de las elecciones generales de 2000.

14.2 Muestreo No Aleatorio o empírico En este tipo de muestreo, hay una clara influencia de la persona o personas que seleccionan la muestra o simplemente se realiza atendiendo a razones de comodidad. Son mucho menos precisos que los muestreos aleatorios y no se consideran dentro de la investigación científica propiamente dicha, dado que no todos los elementos de la población pueden formar parte de la muestra. Por ejemplo, si hacemos una encuesta telefónica por la mañana, las personas que no tienen teléfono o que están trabajando, no podrán formar parte de la muestra.  Muestreo opinático: Es el más utilizado en el muestreo no probabilístico y consistente en que el investigador selecciona la muestra que «supone» sea la más representativa, utilizando un criterio subjetivo y en función de la investigación que se vaya a realizar. Con el muestreo opinático la realización del trabajo de campo puede simplificarse enormemente, pues se puede concentrar mucho la muestra. Sin embargo, al querer concentrar la muestra, se pueden cometer errores y sesgos debidos al investigador y al tratarse de un muestreo subjetivo (según las preferencias del investigador), los resultados de la encuesta no tienen una fiabilidad estadística exacta. Es muy frecuente su utilización en sondeos preelectorales de zonas que en anteriores votaciones han marcado tendencias de voto.  Muestreo de itinerarios : Es muy utilizado hoy en día por los institutos de opinión y consistente en facilitar al entrevistador el perfil de las personas que tiene que entrevistar en cada uno de los itinerarios en que se realizan las entrevistas.

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 Muestreo por cuotas: También denominado en ocasiones "accidental". Se asienta generalmente sobre la base de un buen conocimiento de los estratos de la población y/o de los individuos más "representativos" o "adecuados" para los fines de la investigación. Mantiene, por tanto, semejanzas con el muestreo aleatorio estratificado, pero no tiene el carácter de aleatoriedad de aquél. En este tipo de muestreo se fijan unas "cuotas" que consisten en un número de individuos que reúnen unas determinadas condiciones, por ejemplo: 30 individuos entre 18 y 35 años, universitarios y residentes en capitales provinciales. Una vez determinada la cuota se eligen los primeros que se encuentren que cumplan esas características. Este método se utiliza mucho en las encuestas de opinión.  Muestra intencionada : Se trata de un proceso en el que el investigador selecciona directa e intencionadamente los individuos de la población. El caso más frecuente de este procedimiento es el de utilizar como muestra, los individuos a los que se tiene fácil acceso (los profesores de universidad emplean con mucha frecuencia a sus propios alumnos). Un caso particular es el de los voluntarios que se ofrecen para participar en determinado estudio.  Bola de nieve: Se localiza a algunos individuos, los cuales conducen a otros, y estos a otros, y así hasta conseguir una muestra suficiente. Este tipo se emplea muy frecuentemente cuando se hacen estudios con poblaciones "marginales", delincuentes, sectas, determinados tipos de enfermos y en investigación de mercados entre otras.

14.3 Muestreo Mixto En este tipo se combinan diversas clases de muestreo, ya sean probabilísticos o no probabilísticos, o se puede seleccionar las unidades de la muestra en forma aleatoria y luego aplicarse el muestreo por cuotas. 14.4 Muestreo Tipo La muestra tipo (master sample) es una aplicación combinada y especial de los tipos de muestra existentes. Consiste en seleccionar una muestra para ser usada al disponer de tiempo. La muestra se establece empleando procedimientos muy sofisticados; y una vez establecida, ella constituirá el módulo general del cual se extraerá la muestra definitiva conforme a la necesidad específica de cada investigación a) Según el número de muestras tomadas de la población: Los muestreos pueden ser simples, dobles o múltiples (Rodas et al, 2001 citado por Cazau, 2005), según que elijan una muestra, dos muestras o más de dos muestras. Por ejemplo, al probar la calidad de un lote de productos manufacturados, si la primera muestra arroja una calidad muy alta, el lote es aceptado; si arroja una calidad muy pobre, el lote es rechazado. Solamente si la primera muestra arroja

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una calidad intermedia, será requerirá la segunda muestra (Rodas et al, 2001 citado por Cazau, 2005).

Lección 15: Tamaño de la muestra "Se debe hacer todo tan sencillo como sea posible, pero no más sencillo."

Albert Einstein

Uno de los problemas más difíciles que enfrenta el investigador cuando trabaja con el muestreo probabilístico, es la determinación del tamaño de muestra, ya que el objetivo primordial al determinarlo, es tener información representativa, válida y confiable de la población de estudio al mínimo costo. Para obtener más exactitud en la información es necesario seleccionar una muestra mayor; sin embargo, el sólo hecho de contar con una muestra grande no garantiza su representatividad. El tamaño de la muestra estará relacionado con los objetivos de la investigación o estudio y las características de la población, además de los recursos y el tiempo de que se dispone. Los datos de una investigación, pueden ser analizados bien como Estimación de parámetros o mediante contraste de hipótesis. Por ejemplo, si el objetivo del estudio es conocer la prevalencia de de diabéticas en un grupo de mujeres embarazadas de un determinado centro de salud, o conocer el porcentaje de fumadores en una empresa de vigilancia, lo que se desea conocer es una proporción y, en este caso, se habla de «estimación de parámetros». En Ciencias de la Salud y Ciencias Sociales, los estimadores de uso más frecuente son la proporción muestral (po) para estimar la proporción en la población (p) y la media muestral (Ẋ) para estimar la media poblacional (µ). Con el uso de estimadores, se busca conocer la proporción poblacional, es decir, la proporción de diabéticas entre todas las embarazadas, o la proporción de fumadores entre todos los vigilantes, a partir del estudio de un solo grupo de ellos (una muestra). Los datos que se obtienen de dicha muestra, llamados «estadísticos», sirven para conocer los datos de la población, llamados «parámetros»; por eso, es necesario determinar el tamaño de muestra necesario, para la estimación de parámetros con un alto grado de precisión. Por el contrario, cuando el objetivo del estudio planteado es, por ejemplo, conocer la efectividad de la aplicación de dos fungicidas X e Y, sobre la incidencia de Alternaria sp en cítricos, ya no se habla de un «estudio paramétrico», sino que es necesario escoger un diseño experimental en el que interesa conocer si hay

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diferencias entre los dos tratamientos (Fungicida X y Fungicida Y) y por lo tanto será necesario plantear un «contraste de hipótesis». En ambos casos, estimación de parámetros o contraste de hipótesis, lo que se hace es una «inferencia», es decir, trasladar los datos obtenidos en la muestra a la población de la cual se ha extraído dicha muestra, mediante la aplicación de la estadística inferencial. En el proceso de recogida de datos, se pueden cometer dos tipos de errores: «error aleatorio» y «error sistemático o sesgo».  Error aleatorio: El error aleatorio es el derivado de trabajar con muestras y se puede cuantificar, está relacionado con la precisión. A medida que se aumenta el tamaño de la muestra, este error disminuye, hasta el punto de que si se estudia a toda la población el error aleatorio desaparece.  Error sistemático o sesgo: Está relacionado con la representatividad de la población. Si la muestra estudiada reúne características diferentes a las que se producen en la población, aunque se aumente el tamaño de la muestra, este error se mantiene y se obtendrán valores diferentes en la muestra a los que realmente se dan en la población. Este error está relacionado con la validez (Fuentelzals G, 2004).

15.1 Estimación de Parámetros: Estimación Puntual y Estimación por Intervalos Estimar un parámetro supone proponer un valor para el mismo a partir de la muestra; un estimador del porcentaje poblacional sería el porcentaje de vigilantes fumadores obtenido de la muestra de vigilantes de una determinada empresa de vigilancia y sería por lo tanto, una estimación “Puntual” y por lo tanto es muy probable que no corresponda realmente al valor del parámetro en la población total de vigilantes. Para evitar éste tipo de error, resulta mejor la estimación por intervalos; en donde se determina un rango de valores que contendrá el valor del parámetro con una cierta confianza o seguridad, que habitualmente es del 95%. Al determinar un intervalo de confianza (IC), en éste caso 95%, se podrá estar seguro que el parámetro es representativo de la población y que solo hay un 5% de probabilidad de que no lo sea. La afirmación hecha mediante un «intervalo de confianza» (IC) es preferible a la hecha por estimación puntual, ya que permite cuantificar la magnitud del error asociado a la estimación. Al realizar estimaciones, es necesario tener en cuenta el «error estándar», que está relacionado con la calidad de la estimación. El error estándar mide la desviación estándar de una muestra poblacional en relación a otra, siendo la “desviación estándar” la distancia que separa a un dato de la media poblacional.

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Ejemplo: En el caso de lechones de engorde, se ha estudiado una muestra de 100 lechones que tienen una media de peso al destete de 6,5 kl y una desviación estándar (DE) de 1,5; si se estudia otra muestra de 100 se puede encontrar una media de 5,4 y una DE de 0,8; en otra muestra se pueden encontrar valores de 4,8 y 1, respectivamente, etc., y así se podrían estudiar muestras diferentes hallando valores similares pero no iguales. En este caso, en la segunda muestra, los datos se encuentran más cercanos a la media poblacional pues se presenta el menor valor de DE. El error estándar mide la variabilidad entre las diferentes medias de las muestras; es decir, mide la dispersión imaginaria que presentarían las distintas medias obtenidas en las muestras estudiadas. Para estimar el error estándar, se utilizan fórmulas diferentes según se pretenda calcular el «error estándar de una media» (EEM) o el «error estándar de una proporción» (EEP).  Error estándar de una media (EEM): Depende de la variabilidad de la propia variable, reflejada en su desviación estándar, y del tamaño de la muestra estudiada. Cuanto mayor sea la variabilidad de la variable (mayor DE), mayor variabilidad tendrá la muestra (EEM más elevado). Cuanto mayor sea el número de individuos estudiados, menor será el EEM (Fuentelzals G, 2004).

Donde n= tamaño de muestra  Error estándar de una proporción (EEP): Cuando la variable es cualitativa, no hay un valor medio que se pueda cuantificar, por tanto, se trata de cuantificar la dispersión de los porcentajes obtenidos en diferentes muestras. En la fórmula intervienen la proporción de sujetos que presentan la característica (p0) y la proporción de los que no la presentan (1- p0), expresado en tanto por uno, además del tamaño de la muestra estudiada. 1- p0 se sustituye muchas veces por q, ya que 1= p+q, por tanto, q= 1-p.

La amplitud del intervalo de confianza IC está directamente relacionada con ese error que, en el caso de una media o una proporción, por ejemplo, es la mitad de dicha amplitud. El error está determinado por el tamaño de la muestra, por lo que el tamaño «muestral» mínimo estará en función del error máximo que se considere admisible.

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El error de la estimación ha de ser suficientemente pequeño para considerar que la estimación es precisa, lo que determina que el intervalo de confianza sea suficientemente estrecho (Fuentelzals G, 2004). El grado de error máximo aceptable en los resultados de la investigación puede ser hasta un 10%; normalmente lo más aconsejable es trabajar con variaciones del 2 al 6%, ya que variaciones superiores al 10% reducen demasiado la validez de la información, sin embargo, la revisión de literatura, las características propias de cada disciplina, los resultados de investigaciones similares, las pruebas piloto, son las que en gran parte definen el grado de error que es aceptable.

 Intervalo de confianza de una proporción: La fórmula para calcular el intervalo de confianza al 95% de una proporción es:

Si se sustituye el EEP por su valor, visto anteriormente:

Donde: po: es la prevalencia esperada del parámetro que se ha de estimar. Zα: es el nivel de confianza elegido, determinado por el valor de α . Para una confianza del 95% (α= 0,05), que es la utilizada habitualmente, este valor en la curva normal o Z es de 1,96; aunque se pueden usar otros valores: X = σ : 66% de confianza - cuyo valor correspondiente en la tabla de la curva normal o Z es de 1.64. X = 2 σ : 95% de confianza- cuyo valor correspondiente en la tabla de la curva normal o Z es de 1.96. X = 3 σ : 99% de confianza- cuyo valor correspondiente en la tabla de la curva normal o Z es de 2.58. El más usual es 2 σ, Pero se puede asumir cualquier valor para el nivel de confianza entre el 66 y el 99%, para este efecto se consultan los valores correspondientes en la tabla de Z. Pero como se mencionó antes, los valores más usuales están entre el 90 y 95%.

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 Intervalo de confianza de una media: La fórmula para calcular el intervalo de confianza al 95% de una media es la siguiente:

Si se sustituye el EEM por su valor, queda:

15.2 Cálculo del tamaño de la muestra para estimar una proporción El intervalo de confianza para estimar una proporción está determinado por la estimación puntual (po) y por la amplitud o anchura de dicho intervalo, denominada «precisión» (d). Donde:

Despejando n, se obtiene la fórmula para calcular el número de observaciones o individuos necesarios para estimar una proporción, es decir el tamaño de muestra:

Por tanto, es evidente que las dos cosas más importantes que determinan el intervalo de confianza y que se han de tener en cuenta para calcular el tamaño de la muestra son la anchura del intervalo o precisión (d= 1/2 de la amplitud del IC) y la confianza o seguridad establecida (1-α). Ambas, al igual que el valor de p , han de ser determinadas a priori por el investigador, con base a la información bibliográfica previamente consultada acerca de otros estudios similares o con los resultados de la prueba piloto. Fuentelzals G (2004), ilustra el cálculo del tamaño de muestra con el siguiente ejemplo: ¿Cuántas mujeres será necesario estudiar para estimar la prevalencia de dolor lumbar en una población de embarazadas?

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Con un nivel de confianza del 95% (a= 0,05; Za= 1,96), un error máximo admitido del 8% (la amplitud del IC será 16%) y un valor de prevalencia conocido por la bibliografía del 20%. El nivel de prevalencia equivale a p = 0,2 y q = (1-p) entonces q= 0,8

El tamaño de muestra deberá ser entonces de 96 mujeres. El tamaño de la muestra dependerá de los valores que se introduzcan en la fórmula, de modo que, para una mayor precisión (IC más estrecho), se necesitará un mayor tamaño de la muestra, al igual que si se desea trabajar con un nivel de confianza mayor. Cuando el tamaño de la población es infinito, es decir no se conoce, se debe asumir que la probabilidad de que el evento ocurra es igual a probabilidad de que no ocurra. En este caso p = 0,5 y q = 0,5. Si se asume que el nivel de confianza es del 95% y el valor de Z = 1,96 se aproxima a 2, se tiene una formula resumida para hallar n en poblaciones infinitas:

15.3 Cálculo del tamaño de la muestra para estimar una media Siguiendo el mismo razonamiento que para la estimación, se obtiene la fórmula para calcular el tamaño de la muestra necesario para estimar una media:

Donde la precisión es:

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Por tanto, la fórmula resultante para el cálculo del tamaño de muestra será:

Ejemplo: ¿Cuántas plantas enteras de cebolla de un cultivo determinado, será necesario muestrear para estimar el contenido promedio de azufre , en un estudio en donde se pretende evidenciar la relación entre contenido de S en bulbo y días de conservación en pos cosecha? Estableciendo un nivel de confianza del 95% y una precisión de 5 (la diferencia entre la media de contenido foliar de azufre de la población y la de la muestra, será 5 ppm); faltaría por conocer la DE. Se supone que se ha obtenido a partir otras investigaciones de nutrición en cebolla y que es de 20.

Por lo que el número de plantas que deben muestrearse será mínimo de 62. Estas formulas permiten calcular el tamaño de muestra cuando se considera que el muestreo será aleatorio. Sin embargo, otros diseños de experimentos pueden hacer uso de muestreos no aleatorios como los muestreos estratificados. En éste caso, se tiene en cuenta el llamado «efecto de diseño», por el que se ha de multiplicar el valor calculado. En el muestreo aleatorio este valor es 1. Generalmente, este valor está entre 1,5 y 3. Así, un valor igual a 2, por ejemplo con un muestreo estratificado, significa que para obtener la misma precisión habrá que estudiar al doble de individuos que con muestreo aleatorio. Si se necesitaban 200 individuos en un muestreo aleatorio, se deberán estudiar 400 (200 × 2) en un muestreo estratificado (Fuentelzals G, 2004). Otro aspecto que debe tenerse en cuenta es el de las pérdidas que se prevén, es decir, los sujetos de los cuales no se tendrá información. Para cuantificarlas se usa la siguiente fórmula:

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Donde: nc= tamaño de la muestra, teniendo en cuenta las pérdidas n= tamaño de la muestra, sin tener en cuenta las pérdidas pe= porcentaje esperado de pérdidas En el caso de las plantas de cebolla, si se estima que podría haber un porcentaje de pérdidas de bulbos durante el cultivo del 10% por enfermedades, entonces:

La muestra será de 70 plantas, previendo que un 10% de ellas podrían perderse durante el experimento. 15.4 Cálculo del tamaño de la muestra para Contraste de hipótesis Es el caso de los estudios con un diseño experimental, en los que se hace una intervención en dos grupos, la habitual al «grupo control» y la que se pretende evaluar al «grupo experimental», o sobre una misma población cuando se prueban diferentes tratamientos teniendo como referencia un testigo (población de control). Lo que desea el investigador es conocer si hay diferencias entre los dos grupos, o entre los tratamientos aplicados a un grupo, para lo que plantea un contraste de hipótesis, con la comparación de medias o proporciones, dependiendo del tipo de variables. Se plantean así dos tipos de hipótesis: la nula y la alternativa. En la primera se establece que no hay diferencias entre los dos grupos para la variable de interés; en la segunda, se plantea que si hay diferencias entre los grupos o tratamientos, que es la que se pretende encontrar con el estudio. Para calcular el tamaño de la muestra en estos casos, hay que tener en cuenta los errores que se pueden cometer, Error a o de tipo I (rechazar la hipótesis nula cuando es cierta) y error b o de tipo II (no rechazar la hipótesis nula cuando es falsa). El primer caso se refiere a la seguridad del estudio, y, por tanto, al riesgo de cometer un error a. En el segundo caso, se habla de la potencia o poder estadístico (1-b), que es el riesgo de cometer un error b. Los valores utilizados habitualmente son a= 0,05 (nivel de confianza del 95%) y b= 0,20 (potencia del 80%). También es preciso establecer la magnitud de la diferencia que se pretende encontrar entre los dos grupos, es decir, la diferencia entre las dos proporciones o las dos medias, así como una idea del valor de los parámetros de la variable de estudio (proporción o desviación estándar), que puede obtenerse de la bibliografía o a partir de la prueba piloto.

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Se debe indicar si los grupos son «independientes» o «apareados», es decir, si son dos grupos diferentes o es un mismo grupo al que se le han realizado dos mediciones. Por último, se ha de decidir si la hipótesis será «unilateral» o «bilateral». En el primer caso, se supone que un parámetro será mayor en un grupo que en el otro (o menor, dependiendo de si el efecto de la intervención es reducir el valor de la variable). En el contraste bilateral, el parámetro puede ser mayor o menor en cualquiera de los dos grupos de estudio (Fuentelzals G, 2004).  Comparación de proporciones: Para calcular el tamaño de la muestra necesario en cada grupo de estudio, los valores que se han conocer son:    

riesgo α deseado (habitualmente 0,05), riesgo β (habitualmente 0,20), proporción en el grupo control y proporción en el grupo experimental y decidir si el contraste es bilateral o unilateral.

La fórmula utilizada es:

Donde: Zα es el valor Z correspondiente al riesgo α fijado; Zβ es el valor Z correspondiente al riesgo β fijado; p1 es el valor de la proporción en el grupo control; p2 es el valor de la proporción en el grupo experimental, y p es la media aritmética de las dos proporciones, p1 y p2 (p1 + p2/2) En particular, para una seguridad de un 95% y un poder estadístico del 80% se tiene que

y

.

Como ejemplo, supongamos que se desea estudiar la existencia de una asociación entre el consumo de tabaco y el hecho de sufrir un infarto de miocardio. Para poner en evidencia dicha asociación y cuantificar su magnitud, se diseña un estudio de casos y controles en el que se investigará el consumo de tabaco de

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una serie de pacientes que han padecido un infarto de miocardio (casos) y una serie de pacientes sanos (controles). La medida más utilizada para cuantificar la asociación entre la exposición y la presencia de enfermedad es el "odds ratio" (OR) y su cálculo se estima mediante el cociente de las dos cantidades anteriores. La interpretación del OR es la siguiente: si el OR es igual a 1, la exposición no se asocia con la enfermedad, mientras que si el OR es menor de 1 la exposición tiene un efecto protector (es decir, la exposición disminuye la probabilidad de desarrollar la enfermedad). Por último, si el valor del OR es mayor de 1, la exposición aumenta las posibilidades de desarrollar la enfermedad. De cualquier modo, las estimaciones del OR se deben realizar con su 95% intervalo de confianza para poder confirmar o rechazar la asociación de la exposición con la enfermedad. Siguiendo con el ejemplo, se cree que alrededor de un 40% de los controles son fumadores y se considera como diferencia importante entre ambos grupos un OR de 4. Con estos datos, podemos calcular el tamaño de muestra necesario en cada grupo para detectar un OR de 4 como significativamente diferente de 1 con una seguridad del 95% y un poder del 80%. De acuerdo con lo expuesto con anterioridad, conocemos los siguientes parámetros: a. Frecuencia de exposición entre los controles (p2): 40% b. OR previsto (w): 4 c. Nivel de seguridad( Zα): 95% d. Poder estadístico: 80% De acuerdo con estos datos, se estima que la frecuencia de exposición (p1) entre los casos vendrá dada por:

Esto es, se estima que aproximadamente un 73% de los casos son fumadores. Una vez hallado p1, podemos calcular n.

Se requieren 35 individuos de cada grupo para detectar como significativo un OR de 4.

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 Comparación de medias: En este caso, los valores que se han conocer son: a) riesgo α deseado (habitualmente 0,05), b) riesgo β (de manera habitual 0,20), c) variancia o DE de la variable d) valor mínimo de la diferencia que se ha de detectar. Y decidir también si el contraste es bilateral o unilateral. La fórmula que se emplea para calcular el tamaño de la muestra en este caso es:

Zα es el valor Z correspondiente al riesgo α fijado; Zβ es el valor Z correspondiente al riesgo β fijado; S es la desviación estándar, y d es el valor mínimo de la diferencia que se desea detectar.

Ejemplo: Se desea conocer el tamaño de la muestra necesario para un estudio cuyo objetivo es conocer el efecto de las raciones proteicas suministradas a vacas lecheras, sobre el porcentaje de urea en leche. Se planteará un diseño experimental con dos grupos de vacas. A un grupo se le suministrará una dieta balanceada y al grupo testigo se le dejará la dieta habitual que hace el propietario del hato. Interesará conocer si existen diferencias en la media de los niveles de urea en leche obtenidos en los dos tratamientos. Se asume un riesgo α= 0,05, un riesgo β= 0,20, una DE de 4,03 y la diferencia mínima de las medias que se considera relevante entre los dos grupos, que es de 2 mg.dl-1de urea en leche. El tipo de contraste planteado es unilateral, y para datos independientes.

Es decir que deberán seleccionarse 50 vacas en cada grupo de muestreo.

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Actividades de Autoevaluación de la UNIDAD De acuerdo con lo visto en la unidad, reflexione a cerca de las siguientes preguntas. Si tiene dudas, retome las temáticas y refuerce sus conocimientos. 1.En que difieren el enfoque Cualitativo y el enfoque Cuantitativo de la investigación? 2. Sobre cual Paradigma se sustenta la investigación en ciencias de la vida y ciencias exactas? 3. Sobre cuál Paradigma se sustenta la investigación en Ciencias Sociales? 4. El enfoque cualitativo implica que no es necesario seguir un método riguroso en la investigación? 5. Puede la investigación Profesional considerarse como investigación científica propiamente dicha? 6. Las Revoluciones científicas son necesarias para el progreso? Explique. 7. Podría afirmarse que una investigación científica, incluye la investigación exploratoria, descriptiva, explicativa y correlacional como los pasos lógicos que sigue el método científico? 8. Como afecta la selección de la muestra y del marco de muestreo la validez del experimento?

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UNIDAD DOS TECNICAS DE INESTIGACIÓN INTRODUCCIÓN La investigación científica se entiende como la aplicación del método científico propiamente dicho, a fin de hallar respuestas acerca de una problemática específica. La palabra método se define como “camino que conduce a” y habrá de entenderse como el procedimiento que se sigue en las ciencias para hallar la verdad. En su acepción más general, el método es la estrategia que guía el proceso de investigación con el fin de lograr ciertos resultados; específicamente, aquellos definidos en los objetos de estudio. Esta estrategia, en su planteamiento y desarrollo, incluye la experiencia practica, técnica y teórica del investigador, guiadas a su vez por las grandes funciones intelectuales del análisis, la síntesis, la inducción y la deducción. En este sentido, por medio del método se eligen alternativas de solución para los diferentes problemas que aparecen en el camino de la creación de conocimientos y se aplican normas y criterios para aceptar ciertos hechos, compararlos, describirlos, explicarlos o rechazarlos. La Técnica por su parte, hace referencia a la forma o manera correcta de hacer las cosas. El diccionario nos da como definición de Técnica: “Conjunto de procedimientos de que se vale una ciencia o un arte”. Así, el método alude más a lo conceptual y la técnica a lo factual. En cada ciencia se establecen procedimientos específicos para el tratamiento de algunos aspectos de la materia de investigación, procedimientos que por lo general no pueden trasladarse, a otros campos. Así, por ejemplo, las operaciones que efectúa un arqueólogo para determinar la fecha de una pieza, difícilmente se utilizan fuera de su disciplina. Otros procedimientos, a su vez, se aplican a tareas muy limitadas dentro del proceso total de la investigación, como es el caso de recoger informaciones mediante preguntas, seleccionar muestras de un contexto, tomar registros en un experimento, etc. Tales procedimientos específicos reciben el nombre de técnicas de investigación y actúan en apoyo de un método más general en el intento de lograr conocimientos objetivos verificables. De acuerdo a lo anterior, en la primera Unidad nos hemos enfocado en los elementos que son necesarios para la conceptualización del trabajo de investigación, desde la elección del tema hasta la elección del tipo de muestreo y la determinación del tamaño de muestra, es decir, en el Método. Esta unidad, se enfocará en las Técnicas e instrumentos más comúnmente utilizados en la investigación científica, como son las técnicas para recolección de datos, los principales tipos de diseños experimentales, tratamiento de datos y análisis de la información.

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CAPITULO 4: TECNICAS DE RECOLECCIÓN DE DATOS Introducción Los datos según Diccionario Webster, son: "Hechos o cifras de los cuales se puede sacar conclusiones, base para: razonamiento, discusión o cálculo". A partir de los datos se realiza un procesamiento y se obtiene una información, la cual no es otra cosa que datos (hechos) derivadamente organizados (sistematizados) que interpretan o explican la realidad y permiten el progreso del conocimiento (Tamayo, 2005). Las principales técnicas utilizadas en la recolección de datos son: La observación, la entrevista, la encuesta y el experimento. Cada una de ellas a su vez posee sus propios instrumentos de medición y recolección de datos.

Lección 16: La Observación "No se debe confundir la verdad con la opinión de la mayoría"

Jean Cocteau

La palabra observación se refiere a la percepción visual y se emplea para indicar todas las formas de percepción utilizadas para el registro de respuestas tal como se presentan a nuestros sentidos (Tamayo, 2005). Es necesario también hacer diferencia entre lo que es una respuesta a un estímulo y lo que es el dato. Una respuesta es cierto tipo manifiesto de acción mientras que un dato es el producto del registro de la registro de la respuesta. Por lo tanto, una respuesta es observable, un dato es observado. A manera de ejemplo: Si se trabaja en cierta comunidad a fin de estudiar los fenómenos de migración (movilidad hacia el exterior), la movilidad es una respuesta observable, mientras que el porcentaje de migrantes o el número de migrantes son los datos que pueden ser observados al igual que los datos obtenidos de la operacionalización de variables adjudicadas a cada una de las posibles causas que condicionan los fenómenos migratorios cosos, número de hijos, estado civil, etc. En el caso de una investigación en donde se busca cuantificar el efecto de un fertilizante sobre la producción de un cultivo, las respuestas observables serán el crecimiento de la planta, su ciclo fenológico, el vigor, la sanidad y los datos observados serán la altura de la planta a primer racimo, días a primer racimo, número de racimos y la producción en kilos por planta. La observación es un método clásico de investigación científica; además, es la manera básica por medio de la cual obtenemos información acerca del mundo que nos rodea.

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La observación como técnica de investigación, cobra valor siempre y cuando:  Sirva a un objetivo ya formulado en la investigación.  Sea planificada en forma sistemática y se especifique su duración y frecuencia.  Se busque relacionarla con proposiciones más generales.  Esté sujeta a comprobaciones y controles de validez y confiabilidad Entre las ventajas de la observación, tenemos que determinada conducta se describe en el momento exacto en que está ocurriendo. Además, las observaciones se pueden realizar independientemente de que las personas estén dispuestas a cooperar o no, a diferencia de otros métodos en los que sí necesitamos de la cooperación de las personas para obtener la información deseada. En contraposición, también existen algunas desventajas, tales como la dificultad para observar un comportamiento específico en el momento de efectuar la observación. Además, las conductas que se encuentran sujetas a observación, generalmente son limitadas. Es difícil poder observar la interacción familiar, por ejemplo, al acostarse o levantarse. La observación, debido a su utilidad, es un método que se puede utilizar, junto con otros, para recabar información. Por ejemplo, se puede emplear la observación en un estudio exploratorio, y para el estudio final se pueden usar otros métodos tales como cuestionarios, entrevistas y experimentos. La observación como Técnica, debe seguir varios pasos: a. Determinar el objeto, situación, caso, etc. (que se va a observar) b. Determinar los objetivos de la observación (para qué se va a observar) c. Determinar la forma con que se van a registrar los datos d. Observar cuidadosa y críticamente e. Registrar los datos observados f. Analizar e interpretar los datos g. Elaborar conclusiones h. Elaborar el informe de observación. Este paso puede omitirse si en la investigación se emplean también otras técnicas, en cuyo caso el informe incluye los resultados obtenidos en todo el proceso investigativo.

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La Observación puede ser estructurada o no estructurada. La observación No Estructurada, llamada también simple o libre, es la que se realiza sin la ayuda de elementos técnicos especiales y por lo tanto no obedece al campo de la investigación científica propiamente dicha. Puede ser utilizada en diseños no experimentales. La observación estructurada en cambio, se realiza con la ayuda de instrumentos como fichas, cuadros, tablas y por lo tanto se le denomina observación sistemática que es de la que nos ocuparemos por corresponder al método científico. Para que la Observación sea considerada como científica, debe cumplir con los siguientes requisitos: a. Tener objetivos específicos. b. Proyectarse hacia un plan definido y un esquema de trabajo. c. Sujetarse a verificación. d. Controlarse sistemáticamente. e. Reunir requisitos de validez y confiabilidad. f. Los resultados de la observación deben plasmarse preferentemente en el momento que están transcurriendo

por

escrito,

16.1 Tipos de Observación De acuerdo con los medios utilizados, con el grado de participación del observador, el lugar donde se realiza y con los observadores, la observación se puede clasificar en diferentes tipos que se presentan a continuación:  Observación Directa. Es aquella en la cual el investigador puede observar y recoger datos mediante su propia observación. Galtung, citado por Tamayo (2005), presenta como variantes: a) la observación intersubjetiva, basada en el principio de que observaciones repetidas de las mismas respuestas por el mismo observador deben producir los mismos datos b) la observación intrasubjetiva, en donde observaciones repetidas de las mismas respuestas por observadores diferentes deben producir los mismos datos  Observación indirecta: Cuando el investigador entra en conocimiento del hecho o fenómeno a través de las observaciones realizadas anteriormente por otra persona, es decir a partir de información secundaria de libros, revistas, informes, grabaciones, fotografías, etc., relacionadas con lo que se está investigando.  Observación Participante y no Participante: La observación es participante cuando para obtener los datos el investigador se incluye en el grupo, hecho o fenómeno observado, para conseguir la información "desde adentro".

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En la observación no participante, se recoge la información desde afuera, sin intervenir para nada en el grupo social, hecho o fenómeno investigado.  Observación de Campo : La observación de campo es el recurso principal de la observación descriptiva; se realiza en los lugares donde ocurren los hechos o fenómenos investigados. La investigación social y la investigación en ciencias recurren en gran medida a esta modalidad. El realizar la observación de campo, requiere contar con una guía de información para recolectar los datos y para investigar los indicadores y relaciones entre las variables. En el registro de las observaciones se utiliza un diario de campo y cámaras fotográficas o de cine, para complementar con material audiovisual la investigación. Después se transcriben las observaciones a las fichas de campo. Es importante que las anotaciones se realicen en el momento de la observación o poco tiempo después de realizada ésta. Las observaciones deben ser revisadas y también deben ser lo más objetivas posibles, cerciorándose de que las fichas se han elaborado con cuidado y precisión. De ser posible, es conveniente que dos o más investigadores realicen la observación y la registren, a fin de depurar y controlar la información. Por otra parte, el investigador debe recordar que la conducta del hombre puede ser modificada por condiciones externas y que debe tratar de ser lo más objetivo posible, así, a su vez la observación puede ser:  Observación Individual : Observación Individual es la que hace una sola persona, sea porque es parte de una investigación igualmente individual, o porque, dentro de un grupo, se le ha encargado para tal fin.  Observación De Equipo La observación de grupo es la que se realiza por parte de varias personas que integran un equipo de trabajo que efectúa una misma investigación y puede realizarse de varias maneras: 

Cada individuo observa una parte o aspecto de todo



Todos observan lo mismo para cotejar luego sus datos (esto permite superar las operaciones subjetivas de cada una)



Todos asisten, pero algunos realizan otras tareas o aplican otras técnicas.

 Observación Experimental o de Laboratorio : La observación de laboratorio se entiende de dos maneras: por un lado, es la que se realiza en lugares pre-establecidos para el efecto tales como los museos, archivos, bibliotecas y laboratorios; por otro lado, también es investigación de laboratorio la que se realiza con grupos humanos previamente determinados, para observar sus comportamientos y actitudes.

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En este tipo de observación, el investigador manipula ciertas variables para observar sus efectos en el fenómeno estudiado. Cuando los recursos lo permiten, el experimento consiste en reunir a un grupo humano y provocar una situación al introducir determinada variable, y con un grupo de observadores, medir las consecuencias. En algunas ocasiones se utiliza el experimento de control, que consiste en la selección de dos muestras aleatorias. Al grupo experimental se le aplica la variable; de esta manera se tiene la posibilidad de comparar los resultados obtenidos en ambos grupos. Existen dificultades para llevar a cabo este tipo de observación; uno de ellos es el costo, otro, lograr uniformidad en las características de la muestra de control y de la experimental. Por otra parte, es posible que aparezcan variables extrañas que no puedan ser controladas por el investigador y que influyan en los resultados. La realización de un experimento, sobre todo con grupos humanos, es bastante difícil y costosa.  Observación No Dirigida: No es sistemática y por lo tanto no se considera científica. Toda observación no dirigida es incompleta en su proceso y debe estar necesariamente acompañada de una observación dirigida.  Observación Dirigida o estructurada: Esta observación es sistemática y orientada hacia un objeto preciso. Esta supone haber hecho anteriormente una elección. Esta elección determina a la vez lo que se debe o no seleccionar (o renunciar) en este tipo de observación. En éste tipo de observación, uno extrae a menudo los elementos siguientes: 

Observaciones no pertinentes: hechos extraídos que no tienen ninguna incidencia sobre le fenómeno de estudio.



Observaciones no sistemáticas: prioridades no respetadas, valoración de los detalles no significativos, etc.



Imprecisiones: utilización de términos que se prestan a interpretaciones diferentes (menos, más, un poco, ...) o haciendo uso de juicios de valor (bien, mal, amable, ...)



Ejercitar la observación sistemática o dirigida. A partir de la percepción de algo concreto, hay una gran cantidad de detalles y aspectos de mayor o menor importancia que escapan a la atención consciente. Mediante la observación dirigida o sistemática, lo que se pretende es entrenarnos en captar conscientemente los detalles más destacados y que ofrecen mayores contrastes centrando también nuestra atención en aquellos otros que no aparecen de forma tan patente para formarnos una idea lo más exacta, completa y clara posible.

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

Utilizar el método de clasificación. Se retienen mucho mejor los elementos de un conjunto si procedemos a clasificarlos en grupos que si pretendemos retenerlos aisladamente.



Captar el significado de las ideas básicas de un tema. Cuanto más ricas y variadas sean las relaciones que establezcas entre los conceptos generales y sus principios básicos, mayor será tu memoria lógica. Debes, por tanto, estructurar y relacionar muy bien todo el material que deseas retener, ya que nuestra mente es asociativa y captamos estructuras. De ahí la importancia de la clasificación, visión de conjunto y asociaciones de los nuevos contenidos con los que ya existen en nuestra mente.

En general, en todo proceso y diseño de investigación, se involucra el proceso de observación sistemática, puesto que es a partir de ella, que el experimentador plantea el tema de investigación y obtiene los datos, independientemente de las demás técnicas e instrumentos que utilice. Por ejemplo, en una investigación en laboratorio o de campo, el experimentador “observa” fenómenos y registra información; en una investigación social, el experimentador “observa” comportamientos y registra información utilizando encuestas o entrevistas ; en una investigación de mercados, el experimentador “observa” tendencias , preferencias y necesidades de los consumidores.

Lección 17: La Entrevista ―El lenguaje ha de ser matemático, geométrico, escultórico. La idea ha de encajar exactamente en la frase, tan exactamente que no pueda quitarse nada de la frase sin quitar eso mismo de la idea‖.

José Martí

Es una técnica para obtener datos que consisten en un diálogo entre dos personas: El entrevistador "investigador" y el entrevistado; se realiza con el fin de obtener información de parte de este, que es, por lo general, una persona entendida en la materia de la investigación. La entrevista es una técnica antigua, pues ha sido utilizada desde hace mucho en psicología y, desde su notable desarrollo, en sociología y en educación. De hecho, en estas ciencias, la entrevista constituye una técnica indispensable porque permite obtener datos que de otro modo serían muy difíciles conseguir. La entrevista se utiliza cuando: a. Se considera necesario que exista interacción y diálogo entre el investigador y la persona. b. Cuando la población o universo es pequeño y manejable. La entrevista se utiliza para recabar información en forma verbal, a través de preguntas que propone el analista. Quienes responden pueden ser gerentes o empleados, los cuales son usuarios actuales del sistema existente, usuarios

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potenciales del sistema propuesto o aquellos que proporcionarán datos o serán afectados por la aplicación propuesta. El analista puede entrevistar al personal en forma individual o en grupos algunos analistas prefieren este método a las otras técnicas que se estudiarán más adelante. Sin embargo, las entrevistas no siempre son la mejor fuente de datos de aplicación. Dentro de una organización, la entrevista es la técnica más significativa y productiva de que dispone el analista para recabar datos. En otras palabras, la entrevista es un intercambio de información que se efectúa cara a cara. Es un canal de comunicación entre el analista y la organización; sirve para obtener información acerca de las necesidades y la manera de satisfacerlas, así como concejo y comprensión por parte del usuario para toda idea o método nuevos. Por otra parte, la entrevista ofrece al analista una excelente oportunidad para establecer una corriente de simpatía con el personal usuario, lo cual es fundamental en transcurso del estudio. 17.1 La recolección de información. Si los objetivos de la investigación han conducido al indagador a que crea que la mejor fuente de la información primaria la va a proporcionar, no ya la observación directa de ciertos acontecimientos, sino los testimonios y reportes verbales que proporciona un conjunto de personas que ha participado o presenciado dichos acontecimientos, entonces la técnica apropiada a utilizar será la entrevista. La entrevista con fines de investigación, puede ser entendida como la conversación que sostienen dos personas, celebrada por iniciativa del entrevistador con la finalidad específica de obtener alguna información importante para la indagación que realiza. El entrevistador, debe reunir unas condiciones que le permitan obtener información fidedigna del entrevistado:  Debe demostrar seguridad en si mismo.  Debe ponerse a nivel del entrevistado; esto puede esto puede conseguirse con una buena preparación previa del entrevistado en el tema que va a tratar con el entrevistado.  Debe ser sensible para captar los problemas que pudieren suscitarse.  Comprender los intereses del entrevistado.  Debe despojarse de prejuicios y, en los posible de cualquier influencia empática. La información requerida por los objetivos de un estudio, especificada en un cuestionario, usualmente es recogida mediante entrevistas personales. Otras formas de obtener respuestas directamente de las personas, son las entrevistas

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por teléfono, el envío del cuestionario por correo, y la aplicación del cuestionario en forma colectiva. La entrevista personal puede ser más o menos formal. En el primer caso, tanto las preguntas como las respuestas se formulan y recogen de manera estructurada. En las entrevistas informales, la cédula no consiste en un sistema de preguntas, sino en puntos centrales del estudio a partir de los cuales se realiza la recolección de las respuestas o las reacciones de las personas entrevistadas. Entre ambos tipos hay muchas formas intermedias, expondremos cierto número de indicaciones básicas para la realización de una buena entrevista formal: 1. Una entrevista es una conversación entre un investigador y una persona que responde a preguntas orientadas a obtener la información exigida por los objetivos específicos de un estudio. Para que tal empresa pueda tener éxito, deben cumplirse ciertas condiciones. En primer lugar, la persona que responde debe "tener" la información requerida para que pueda contestar la pregunta. Puede presentarse el caso de que no sepa, efectivamente, de qué se le está hablando, que no entienda la pregunta, que haya olvidado la información, que la pregunta le produzca una reacción emocional de tal naturaleza que le impida contestar, etc. En segundo lugar, la persona entrevistada debe tener alguna motivación para responder. Esta motivación comprende tanto su disposición para dar las respuestas solicitadas como para ofrecerlas de una manera verdadera. 2. El punto anterior indica que la entrevista es un proceso de interacción cuyo curso puede tomar diversas características, algunas favorables y otras desfavorables para los fines que se buscan. Por tanto, la conducta del entrevistado es de gran importancia durante todo el proceso. La conducta adecuada comienza con el establecimiento, desde el inicio de la entrevista, de una atmósfera adecuada; a esa situación se le designa con el nombre de "rapport" positivo. El entrevistador debe comprender que si bien muchas personas no tendrán mayores inconvenientes en responder a las preguntas de la encuesta, otras no tienen, en el momento de su ubicación, tiempo para responder, o bien sienten desconfianza, etc. Cualquiera que sea la situación, además de las acciones iniciales para establecer el "rapport" (palabras de saludo, etc.), el entrevistador debe explicar cuál es el contenido general de la encuesta, quién lo realiza o patrocina, en qué se utilizarán los resultados, etc. Toda esta introducción debe hacerse en forma breve, sin detalles innecesarios. Una forma común de empezar una entrevista es la siguiente: "Buenos días, señor(a), yo pertenezco al Instituto de Estudios Sociales de la Universidad de... Estamos realizando una investigación sobre las condiciones del

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trabajo en esta ciudad. Con este propósito desearíamos conocer su opinión sobre varios puntos relacionados con este tema. Sus respuestas serán de mucha utilidad para nuestro estudio y permitirán buscar solución a algunos de los diversos problemas que suelen presentarse en el trabajo." Cuando lo crea necesario, el entrevistador puede explicar al entrevistado la forma en que fue escogido (selección al azar, el valor de su respuesta para que la muestra sea representativa, etc.), todo esto en forma sucinta. Por otro lado, si las respuestas deben ser tratadas confidencialmente, conviene que el entrevistado lo sepa: "La información que usted nos proporcione tiene carácter confidencial; por lo mismo, no es necesario que usted nos dé su nombre." 3. En la entrevista estructurada, el entrevistador debe formular la pregunta en la forma que se le ha dado en el cuestionario; se entiende, también, que debe seguir el orden. Estas recomendaciones quedan dentro de la intención más amplia de obtener uniformidad en los estímulos a los cuales son expuestos los entrevistados, con el fin de obtener la información que se desea (la situación de la entrevista, el entrevistador, la forma de preguntar, etc.). Por eso, no sólo es importante formular las preguntas con las mismas palabras empleadas en la cédula, sino también con una entonación tal que no se dirijan las respuestas del entrevistado en la dirección deseada por el entrevistador. Hay preguntas o proposiciones en las cuales un simple cambio de voz o de tono en uno u otro, puede influir en el entrevistado. Quedan comprendidas aquí las preguntas que se refieren a opiniones sobre situaciones u objetos muy polémicos o controvertidos (la acción del gobierno, las simpatías por partidos políticos, etc.). 4. A pesar de las precauciones que el investigador toma para que las preguntas que contiene su cuestionario sean claras para el interrogado, en muchas ocasiones éste expresa que no comprende lo que se le pregunta. En tales casos, la sola repetición de la pregunta puede superar la dificultad. 5. Cuando se trata de preguntas abiertas, las respuestas pueden ser incompletas, irrelevantes, vagas, etc. En esas circunstancias, el entrevistador puede utilizar algunas preguntas adicionales simples, de prueba (probé), con la finalidad de esclarecer la respuesta o ubicar al entrevistado, según el caso, en el tema propuesto. Ejemplos de estas preguntas adicionales son proposiciones tales como "¿qué quiere decir usted con eso?", "eso es interesante; ¿podría explicarlo un poco más?", etcétera. Cuidados similares a los anteriores pueden requerir las respuestas "no sé". Debido a la timidez, comodidad u otras razones, la persona interrogada puede decir que no sabe lo que se le está preguntando. Si el entrevistador piensa que uno de esos factores es la causa del "no sé" y no el real desconocimiento del tema que se está investigando, entonces también puede repetir la pregunta diciendo, por ejemplo:

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"Con respecto a la pregunta que acabo de hacerle, tal vez no fui muy claro. Lo que quise preguntar es lo siguiente (aquí de nuevo la pregunta)." Algunas preguntas precodificadas, con alternativas de respuestas múltiples, colocan al entrevistado en una situación difícil ya que debe retener la lista que se le ha leído; esto ocurre con frecuencia en preguntas de este tipo: "¿Podría decirme a cuál de las siguientes clases sociales pertenece usted?" • Clase alta. • Clase media alta. • Clase media. • Clase media baja. • Clase obrera. Sin omitir la lectura de las opciones de la pregunta, el procedimiento más recomendable consiste en usar una tarjeta que las contenga y que se entrega al entrevistado para que éste elija la “Respuesta” que expresa su situación. 6. En las entrevistas personales, el entrevistador formula y recoge las respuestas. En esta última tarea se presentan distintas situaciones, según se trate de preguntas cerradas o abiertas. En general, no hay mayores dificultades para recoger las respuestas de aquellas preguntas que contienen las posibles respuestas, especialmente en las que las opciones precodificadas agotan las posibilidades: "¿Podría decirme si fue o no al cine ayer?" - Si - No. - No contesta. Sin embargo, aun en ciertas preguntas cerradas puede presentarse la duda del entrevistador respecto a cuál de las respuestas señaladas en la cédula corresponde la del entrevistado. Por ejemplo, en la pregunta: "Comparado con su anterior trabajo, ¿en su trabajo actual tiene usted mayor responsabilidad, menor o aproximadamente la misma responsabilidad?" • Mayor. • Menor. • Aproximadamente la misma. La respuesta podría ser de alguno de estos tipos: "Más o menos", "en algunos aspectos más y en otros menos", etc. En tales casos, las recomendaciones para el uso de preguntas de clarificación (probé), en la forma señalada anteriormente, tienen aplicación aquí. Las preguntas abiertas plantean al entrevistador la alternativa de copiar o grabar, todo lo que dice el entrevistado o de hacer un resumen de lo que éste dice, sobre

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todo cuando se trata de personas con gran facilidad de expresión o deseosas de hablar y que, muchas veces, intercalan temas que nada -al menos aparentementetienen que ver con la pregunta planteada. El peligro de que el entrevistador reduzca las respuestas y seleccione lo que a él le parece medular, es evidente. De ahí que, con las dificultades que ofrece la solución, se recomiende copiar las respuestas tal como las proporciona la persona entrevistada. Si la naturaleza de la pregunta abierta es tal que puede dar origen a respuestas largas y circunstanciales, sería útil usar una grabadora, cuyo uso debe ser explicado al entrevistado con el fin de obtener su autorización. 17.2 Selección y entrenamiento de los entrevistadores. Supervisión trabajo de campo La referencia que se ofrece en la bibliografía de diversos manuales con instrucciones para realizar la entrevista indica la importancia que se le da a esta fase de la investigación. Si bien hay diversas opiniones con respecto a la forma e intensidad del entrenamiento de los entrevistadores, puede resumirse en los puntos que se indican a continuación. La selección de los entrevistadores comienza con el postulado de que no existe el entrevistado ideal, y con el convencimiento de que ellos deben poseer algunas características personales mínimas. Entre ellas se señalan: 1. Honestidad. Si bien reconocemos que es difícil determinar en un primer momento si una persona es honesta o no, en el curso del trabajo de campo puede detectarse la falta de esta cualidad. El control de las entrevistas puede mostrar que algunos entrevistadores no han contactado a la persona elegida y han omitido respuestas. En otros casos, inventan respuestas a preguntas no planteadas o alteran las respuestas dadas. 2. Interés. Es natural, aun cuando se trate de un trabajo pagado, que se lograrán mejores resultados si el entrevistador tiene interés en las tareas que realiza, ya sea por el contacto con diversas personas o bien por los temas que cubren el estudio. El interés suele disminuir incluso en personas que demuestran tenerlo en gran nivel al comienzo del trabajo. Por esta razón, entre otras (por ejemplo, ahorro de tiempo, fatiga, etc.), se recomienda que la asignación máxima de entrevistas a una sola persona no sea superior a 15. 3. Personalidad. El término se refiere aquí a aquellas características que, en general, permiten al entrevistador establecer con el entrevistado un ambiente adecuado para obtener las respuestas en forma natural, a partir del establecimiento de un "rapport" positivo.

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Desde luego, entrevistadores tímidos o muy agresivos quedan fuera de esta condición. 4. Inteligencia y educación formal. Son también condiciones que debe poseer un entrevistador. De igual manera, su disposición a trabajar en ambientes ecológicos distintos (barrios populares y elegantes, etc.), su falta de prejuicios contra grupos sociales o étnicos, etc., se sumarán como aspectos positivos a las características ya señaladas. En lo que se refiere al entrenamiento de los entrevistadores, hay diversos procedimientos con distintas duraciones e intensidades. El sistema o la forma en que se elija, finalmente dependerá de la naturaleza misma del estudio, de la extensión del cuestionario, de las características de la población por entrevistar, etc. De acuerdo con esto, se hará uso de manuales y una exposición de los objetivos del estudio; asimismo, la indicación de cómo se hizo la selección de la muestra, discusiones detalladas de las preguntas de la cédula, adiestramiento en el terreno por entrevistadores con experiencia, discusión de entrevistas de prueba, etcétera. No es común comparar el rendimiento de entrevistadores entrenados con entrevistadores sin experiencia. En uno de los pocos estudios destinados a medir este aspecto, realizado por Durbin y Stuart (1951) con tres grupos de entrevistadores profesionales (del Centro de Encuestas Sociales del Gobierno, del Instituto Británico de la Opinión Pública, y estudiantes de la Escuela de Economía de Londres) se obtuvieron los resultados incluidos en la tabla 9. Tabla 9. Resultados obtenidos por entrevistadores con y sin experiencia

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Las cifras demuestran que hay diferencias de rendimiento apreciables, estadísticamente significativas, cuando se usan entrevistadores con experiencia frente a otros que no la tienen. 17. 3 Supervisión del trabajo de campo Antes de entregar las entrevistas realizadas, todo entrevistador debe revisar, preferentemente en el lugar mismo de la entrevista, la cédula que ha utilizado, con el fin de comprobar si ha formulado todas las preguntas, si hay respuestas ambiguas u oscuras, etc. En la supervisión, en el momento de la recepción del material, puede aún encontrar errores u omisiones de distinta naturaleza. Por otro lado, el control de la calidad de las entrevistas realizadas, la posibilidad de falsificación de los datos, la errada selección del domicilio o de la persona indicada por la muestra, los casos de rechazo, etc., requieren de una supervisión en el terreno mismo. Generalmente, ésta se efectúa tomando una muestra de las entrevistas realizadas por cada entrevistador (una de dos o de tres, etc., según el caso) y enviando supervisores con experiencia y de confianza para comprobar los aspectos señalados. El control puede efectuarse mediante dos o más preguntas clave o, si la ocasión lo exige, debe hacerse toda la entrevista de nuevo. En todo caso, es conveniente

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realizar la supervisión en el terreno poco después de empezar a recibir las entrevistas, con el fin de tomar oportunamente las medidas aconsejables. 17.4 Pasos para Realizar la Entrevista a. Codificación Las recomendaciones que se dan para realizar las entrevistas formales tienen el objetivo de lograr una igualdad de situaciones y estímulos para los entrevistados, de tal modo que, como lo expresan Moser y Kalton (1989): El investigador puede estar seguro de que si una persona es interrogada por el entrevistador B en lugar del entrevistador A (o por el entrevistador A en otra ocasión), las preguntas se harán en la misma forma y se obtendrán las mismas respuestas. No siempre la naturaleza del estudio proyectado ni las características de las personas de quienes se obtendrá la información permiten el uso de cuestionarios totalmente estructurados. Las opciones, en tales casos, se encuentran en las entrevistas informales, que van desde el uso de una guía de entrevista, en la cual se incluyen los principales temas del estudio dentro de los cuales el entrevistador formula las preguntas que le parecen más apropiadas y con el vocabulario que más se adapte a la situación, hasta el uso de entrevistas con mayor formalización en las cuales hay preguntas previamente establecidas, pero en menor número y del tipo abierto, que permite al entrevistado dar respuestas amplias. La última de las categorías de entrevistas indicadas en el párrafo anterior pertenece a la llamada "entrevista focalizada" (Mentón, 1956). En esta entrevista, la principal función del entrevistador consiste en centrar las preguntas en aspectos extraídos del tema de investigación; aspectos que se determinan con base en el conocimiento que se tenga del mismo y/o de las hipótesis derivadas del marco teórico que se maneje. La persona entrevistada, que se sabe, por otra parte, ha estado expuesta a la situación estudiada es sometida a una serie de preguntas abiertas dentro de las cuales el entrevistador, de acuerdo con las respuestas obtenidas, hace preguntas de prueba, explora motivos y guía al entrevistado en la dirección demandada por los objetivos del estudio. Con la información recogida no sólo se pretende verificar las hipótesis formuladas, sino llegar a otras que exigen nuevas investigaciones en áreas problemáticas, según se desprenda de las respuestas. Es fácil advertir las potencialidades y debilidades de las entrevistas informales. En el primer aspecto, es indudable que tales procedimientos son muy valiosos en estudios "piloto", destinados a exploraciones previas que permitan una mejor orientación de estudios subsecuentes, más formalizados. Por otro lado, el uso de diferentes preguntas específicas dentro de la guía de la entrevista, las diferencias de términos utilizados en ellas por distintos entrevistadores, etc., dificultan el análisis de los resultados y su generalización.

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Estos aspectos no invalidan las técnicas informales de entrevista sino solamente llaman la atención con respecto a la habilidad y el cuidado requerido en su aplicación y a los posibles sesgos de sus resultados. Una vez que los cuestionarios han sido llenados y se ha hecho el control de calidad de la información recogida (si está completa o incompleta, si no es ambigua, etc.), se procede a codificar las respuestas, las cuales deben recibir un tratamiento cuantitativo. La codificación consiste en asignar números iguales a respuestas iguales o a características iguales de las personas (todos los hombres reciben el número 1, las mujeres el 2; todos los que contestan de acuerdo, reciben el 1, etc.). En preguntas cerradas, las opciones de respuesta van, por lo general, precodificadas. Si la pregunta fuera: "¿Cuál es su estado civil?", las posibles respuestas y los correspondientes códigos serían: Solteros 1 Casado 2 Unión Libre 3 Separado 4 Viudo 5 No contesta 0 En tales casos, el entrevistador o la persona que contesta el cuestionario codifica de inmediato la respuesta obtenida, colocando un círculo o una marca al número o código que corresponda a la respuesta correcta. Construcción de un código : La construcción de un sistema de categorías para clasificar las respuestas no es tan simple cuando se trata de preguntas abiertas e, incluso, de preguntas cerradas que el investigador supone tienen múltiples posibilidades de ser contestadas. En general, podemos afirmar que la construcción de un código para preguntas abiertas comienza con un análisis del contenido de las respuestas dadas con el fin de establecer las categorías más generales que serán codificadas. Desde el punto de vista formal, estas categorías deben constituir un sistema exhaustivo (todas y cada una de las respuestas deben tener ubicación en alguna de las categorías) y excluyente (cada respuesta debe admitir su clasificación, sin dudas, en-una y sólo una de las categorías propuestas). El análisis del contenido se realiza con una muestra de las cédulas completas (10 % puede ser suficiente). El sistema de clasificación de las respuestas puede incluir "otra" categoría para ubicar a las que no pueden ser clasificadas en otro lugar. El problema de clasificar respuestas a preguntas abiertas no es una solución fácil cuando las personas contestan con diversos grados de generalidad o utilizan diferentes marcos de referencia al contestar. En cualquier situación, sin embargo,

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la clasificación de respuestas en categorías debe expresar los objetivos y las necesidades de análisis del estudio en cuanto al tipo y número de categorías que se van a usar. El problema mencionado se comprenderá mejor con un ejemplo. Supongamos que se tiene la siguiente pregunta, formulada para los alumnos de un colegio: "Según tu opinión, ¿cuáles son las principales causas por las cuales muchos estudiantes salen mal en matemáticas?" Se podrían obtener respuestas muy variadas, que señalarían distintas dimensiones del problema: algunas relativas a la asignatura de matemáticas, otras a los profesores y otras a los estudiantes. De acuerdo con esta situación y con los objetivos de la investigación, tal vez el código más conveniente sería el que estableciera un sistema de categorías generales y, dentro de cada una de ellas, categorías más específicas, como en el siguiente ejemplo: 

Causas debidas a la naturaleza del ramo:

• Es un ramo muy difícil. • Es un ramo para el cual se necesitan condiciones especiales. • Es muy abstracto, "muy árido". 

Causas debidas a los profesores:

• Los profesores no son competentes. • Los profesores son muy exigentes. 

Causas debidas a los alumnos:

• Los alumnos prefieren otras ramas. • No se da importancia a las matemáticas. La codificación en casos como los anteriores puede aplicarse ya sea a las categorías generales (causas debidas a la naturaleza del ramo, etc.), a las subcategorías dentro de ellas, o a ambas. Si es esta última la decisión adoptada, el código para la pregunta del caso tendría dos dígitos: uno que indica la categoría y otro que indica la subcategoría. 

Causas debidas a la naturaleza del ramo: 10

• Es un ramo muy difícil. 11 • Es un ramo para el cual se necesitan condiciones especiales, etcétera. 12 

Causas debidas a los profesores: 20

Los profesores no son competentes. 21 Los profesores son muy exigentes. 22 En general, un código detallado permite su reagrupación en categorías más generales cuando las necesidades del análisis sólo requieren de esos niveles de agrupación.

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Las categorías que constituyen un código no necesitan, desde luego, coincidir con las palabras o los términos que las personas emplean al responder. Contestaciones tales como "a mí me parece muy bien", "estoy de acuerdo" cabrían, por ejemplo, en la categoría "respuesta positiva" de cierto código. En la ubicación de las respuestas suelen presentarse, sin embargo, algunos problemas, ya sea porque las respuestas son ambiguas o porque las categorías no son excluyentes. Otra situación frecuente consiste en que faltan categorías para clasificar las respuestas. En tales casos habría que examinar las respuestas sin ubicación para formular una o más categorías "otras respuestas". Ahora bien, si esta categoría llegara a tener un porcentaje de respuestas mayor que los otros códigos, deben revisarse las respuestas incluidas en ella, pues podría ser posible establecer otra categoría con algunas de las respuestas incluidas en "otras respuestas". El código completo se edita en un "libro de código" para facilitar su consulta en las tareas de análisis o para cubrir otras necesidades. Este libro debe contener las columnas de la tarjeta IBM asignadas a cada variable, una descripción o el nombre de la misma, y el código propiamente dicho como se muestra en la tabla 10. Tabla 10. Libro de Código

17.5 Plan de análisis y Software La interpretación de la información recogida en una encuesta debe ser presentada en forma de cuadros o resultados estadísticos, cuyo número y forma dependen básicamente de los objetivos del estudio. Se obtendrán así:

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Cuadros de frecuencias, cuadros de cruces de variables, valores de coeficientes de correlación, etcétera. Cuando se trata de pocos casos -digamos de 100 a 200 cuestionarios-, los cálculos estadísticos pueden hacerse con calculadoras de escritorio. Si el número de casos es mayor, es necesario recurrir a la computadora. Este uso es especialmente apropiado cuando los cuadros requeridos van más allá del cruzamiento de dos variables o cuando se necesitan cálculos complicados y de mayor trabajo tales como las determinaciones de desviaciones estándar, las correlaciones y el análisis de varianza. Los objetivos de estudio determinan los cuadros y resultados que se necesitarán para la interpretación de los datos, por lo cual el investigador, aun antes de tener en su poder todos los cuestionarios, puede preparar el plan básico de análisis que indicará las preguntas (columnas de la tarjeta) de las cuales se necesitan las distribuciones de las respuestas obtenidas, las preguntas a cruzar (columnas) y los coeficientes requeridos. Este plan inicial, generalmente requiere de modificaciones en el curso de la interpretación de los datos pues el investigador puede necesitar cruces de variables, otros promedios, o información adicional. Desde hace algunos años se cuenta con diversos "paquetes" de programas de computadora para realizar cálculos estadísticos de muy variado tipo y complejidad (desde distribuciones de frecuencia hasta análisis factoriales). Un programa es un conjunto de instrucciones que se dan a la computadora. Entre esos paquetes, los de mayor uso son: • Statistical Analysis System (SAS). • Statistical Package for the Social Sciences (SPSS). ; • Biomedical Computer Program (BMD). Por otra parte, hay diversos lenguajes de programación tales como el Fortran (Formula Translation), Cobol (Common Business Oriented Language), Algol (Algorithmic Language), PL/I (que reúne los mejores caracteres de Fortran, Cobol e IPL-V) e IPL-V (Information Processing Language, versión 5). Los tres primeros pueden ser compilados en los PC de uso común. El paquete SAS es el de mayor uso en investigaciones de las áreas de ciencias naturales y se trabaja en ambiente DOS, mientras que el SPSS puede usarse tanto en ciencias naturales y ciencias sociales. Este último presenta la ventaja de desarrollarse en un ambiente mucho más amigable en forma de hoja de cálculo similar a Excel. Una vez el investigador introduce la base de datos en el programa elegido, obtendrá la información de salida en base a la cual podrá efectuar su análisis y redactar las conclusiones del estudio.

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Lección 18: El cuestionario: Encuestas y Test ―Hacer preguntas es prueba de que se piensa‖.

Rabindranath Tagore .

La encuesta es una técnica destinada a obtener datos de varias personas cuyas opiniones impersonales interesan al investigador. Para ello, a diferencia de la entrevista, se utiliza un listado de preguntas escritas que se entregan a los sujetos, a fin de que las contesten igualmente por escrito. Ese listado se denomina cuestionario. Es impersonal porque el cuestionario no lleve el nombre ni otra identificación de la persona que lo responde, ya que no interesan esos datos. Es una técnica que se puede aplicar a sectores más amplios del universo, de manera mucho más económica que mediante entrevistas. Varios autores llaman cuestionario a la técnica misma. Los mismos u otros, unen en un mismo concepto a la entrevista y al cuestionario, denominándolo encuesta, debido a que en los dos casos se trata de obtener datos de personas que tienen alguna relación con el problema que es materia de investigación. Asumamos que el investigador, que decidió procurarse él mismo directa y personalmente los datos requeridos para su proyecto, no va emplear ni la observación científica ni la entrevista, sino que resolvió estudiar cierto número limitado de personas para sacar, a partir de ellas, consecuencias para un conjunto mucho mayor. En este caso, en que el investigador traduce su hipótesis o problema a estímulos como preguntas o pruebas, a partir de las cuales cuantifica el resultado mediante un cálculo de lo que sucediera si cubriese todas y cada una de las personas de una población, se estaría ante la encuesta. Desde ya puede advertirse una diferencia clave entre la dos ultimas técnicas y la encuesta. Mientras en la observación y en la entrevista el número de unidades de análisis (obreros, campesinos, empresarios, estudiantes, profesionales) y el número de dimensiones o variables (edad, sexo, educación u ocupación) eran LIMITADOS, en la ENCUESTA, el volumen de información sobre las unidades y las variables es mucho mayor y a veces considerablemente grande, debido a la utilización de técnicas de muestreo y a la inferencia estadística. Esta es una gran ventaja en términos comparativos. Económicamente: si bien el costo de una encuesta es relativamente elevado, a veces se obtiene una mejor información con una encuesta, casi con el mismo esfuerzo invertido en una observación o una entrevista. Desde el ángulo de la precisión: Este es justamente el otro punto esencial: Al poder reducir el problema investigativo al lenguaje de variables, la cuantificación se hace posible y garantiza al analista una mayor precisión que la brindada por la observación y la entrevista.

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No obstante lo anterior, ni la observación, ni la entrevista, ni la encuesta deben verse como técnicas competidoras, sino por el contrario técnicas complementarias, pues el investigador experimentado sabe que combinándolas ágilmente, tomando por ejemplo, la observación o la entrevista como paso inicial de la encuesta, es mucho lo que se ganará en conocimientos. Para ser un eficaz diseñador y analista de encuestas, hay que saber relacionar los principios metodológicos generales de su construcción, con el contexto particular en el que se desarrolla la encuesta. Esto significa que una adecuada combinación de estos principios teóricos generales, con una experiencia constante en la aplicación de encuestas, es la mejor escuela para ser un excelente investigador por encuesta. La encuesta es sin duda, el instrumento de trabajo de los sociólogos, antropólogos, y aun de los politólogos, pero no solo de ellos, ni de los demás científicos de las ciencias sociales. Hoy, cuando estamos en medio de la Revolución Científico-Técnica- los físicos, los químicos, los ingenieros y demás profesionales la empiezan a utilizar más frecuentemente, sobre todo cuando quieren examinar los efectos sociales de los nuevos descubrimientos científicos e invenciones técnicas. Por ejemplo, 1. Para saber cuál es la edad de mayor productividad intelectual entre los científicos, aplican una encuesta a los científicos de universidades, institutos y laboratorios de un país. O para saber cómo se forman los grupos de investigadores, cómo y porque surgen los líderes intelectuales dentro de esos grupos. 2. Para determinar cuál es la causa de la deserción estudiantil en la universidad, 3. Para saber cuál es el perfil del zootecnista, Médico Veterinario, o Ingeniero Agrónomo, que actualmente necesita el país. Sea que la encuesta la apliquen los científicos de las ciencias Sociales o de las Ciencias Naturales, hay un elemento característico común en unos y otros: Su interés por investigar la naturaleza de las relaciones sociales, sea que estas se den entre individuos, entre grupos o entre colectividades. Pero no solo los científicos están interesados por las relaciones y los problemas sociales. También los periodistas, los políticos, los reformadores, los administradores, necesitan estar informados. Este instrumento no es actual, ni siquiera de este siglo, como pudiera creerse. A fines del siglo XVIII, en Francia, los intendentes del Antiguo Régimen, así como los consejeros de la convención, realizaron encuestas para sondear especialmente en el último caso, la opinión política de grupos de individuos. En la Inglaterra del mismo siglo XVIII, los miembros de las Comisiones reales se preocuparon de reunir datos sociales y, un poco más tarde, se emprendieron celebres encuestas sobre la miseria.

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Durante casi todo el siglo XIX se efectuaron, también en Inglaterra y en Francia, numerosas encuestas principalmente a obreros para determinar sus condiciones de vivienda, de miseria, de vida, sus actitudes políticas, etc. A comienzos del siglo XX, se realizaron en Alemania estudios sobre la mano de obra agrícola e industrial, bajo la dirección del conocido sociólogo Max Weber. Pero, es en Estados Unidos donde, a partir de 1930, se origina el más conocido y poderoso movimiento de estudios por encuesta, dando lugar a toda una escuela de investigaciones. Es posible distinguir tres etapas fundamentales en la historia de la investigación por encuestas. Hay que poner mucha atención a estas tres fases, porque en cada una de ellas se van generando y conformando los elementos constitutivos y los principios generales de la técnica de la encuesta. Para entender la técnica de la Encuesta debemos recordar algunos conceptos estudiados en la Unidad 1:  UNIDAD DE ANÁLISIS: Es un elemento que hace parte de un conjunto de elementos que de alguna manera son del mismo tipo (obreros, campesinos, estudiantes, profesores, familias, etc.)

DIMENSION O VARIABLE: Característica de una unidad que forma una clasificación( educación, edad, nacionalidad, etc.). 

 DATO: algo que puede provenir de una unidad en una clasificación(educación alta, media y baja; estudiantes entre 10 y 15 años, entre 16 y 20, entre 21 y 25; obreros colombianos, venezolanos, ecuatorianos y argentinos).

MEDICION: Aplicación de la variable sobre un conjunto de números, es decir, aplicación de cada valor de la variable de uno y solamente un numero. 



MEDIDA: Clasificación de varias unidades en función de una cuantificación.

Teniendo en cuenta estos conceptos, podemos intentar hacer una primera definición de lo que es una encuesta: “Técnica destinada a obtener información primaria, a partir de un número representativo de individuos de una población, para proyectar sus resultados sobre la población TOTAL”. En principio la gama de características que interesan al encuestador es ilimitada: lo que la gente piensa, lo que hace, lo que compra, lo que posee, con quién se relaciona. Algunas características son naturales como, por ejemplo: sexo, el idioma; otras son fáciles de cuantificar como la edad de los individuos o la proporción de votantes en distintos piase.

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La relación entre lo que la gente piensa y lo que hace; entre la edad y el voto; entre con quién se relaciona y lo que piensa. Etc. son algunos de los muchos problemas dignos de ser estudiados mediante las encuestas. Pero, para poder abarcar un espectro tan amplio de problemas, fue necesario que se efectuara una serie de progresos técnicos en el diseño de las encuestas, a través de las tres etapas ya mencionadas anteriormente y que se analizan a continuación: En la primera, durante el siglo XIX, la encuesta se realizaba con el objetivo de aclarar las discusiones acerca de problemas sociales urgentes e inmediatos (condiciones de vida, de vivienda, creencias), sin olvidar una cuestión metodológica fundamental: la de la cuantificación. Por ejemplo, se media el sentimiento religioso de las familias examinando sus presupuestos y viendo cuánto dinero dedicaban a la iglesia; o examinando la asistencia a la iglesia y las actitudes respecto a la religión. La medición de actitudes a través de la encuesta dio así su primer paso importante.  ACTITUDES son ciertos tipos de conducta humana, no susceptibles de observación directa (por ejemplo, el sentimiento religioso), cuya existencia o intensidad deben inferirse de lo que puede ser observable (asistencia a la iglesia, cuánto dinero dan las familias a la iglesia).

En la segunda etapa, iniciada en los Estados Unidos después de 1930, se realizaron grandes progresos técnicos en el diseño de encuestas, sobre todo en el área de encuestas por sondeo, en las medidas de actitud y en los métodos para construir cuestionarios.  SONDEO: procedimiento basado en entrevistas o encuestas aplicadas a muestras de individuos, para conocer rápida y aproximadamente la conducta futura o las intenciones de actuación de tales individuos.

CUESTIONARIO: Instrumento compuesto de un conjunto de preguntas, dispuestas según un orden riguroso y metódico. 

En la tercera etapa, a finales de la segunda guerra mundial, se comenzaron a solucionar dos problemas metodológicos fundamentales en el diseño de encuestas: a. La definición de la naturaleza de los conceptos claves para el análisis de encuestas; y b. La determinación, con base en esos conceptos, de la manera de proceder a un análisis riguroso de las relaciones existentes entre ellos. Estamos en condiciones ya de identificar los elementos constitutivos y/o etapas principales de una encuesta.

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18.1 Etapas de la Encuesta 1. Definición y operacionalización de los conceptos de la encuesta: establecer referentes observables y medibles de los conceptos inobservables o simbólicos. Por ejemplo, la solidaridad social. 2. Cobertura de la encuesta: El diseño de la cobertura consiste en definir la población que será estudiada, en términos geográficos. (Lugar donde se efectuara el estudio), demográficos (personas de tales o cuales edades, sexo, niveles socioeconómicos, etc.) y temporales (fecha o periodo de recolección de la información). En esta etapa se decide también si la encuesta será o no de cobertura total. En el primer caso, se recoge información de toda la población definida; en el otro, se determina el tipo y tamaño de la muestra que se va a usar y los recursos que se utilizaran para tratar los casos de rechazo por ser entrevistado, casos no encontrados, etcétera. 2. Construcción de los instrumentos: La construcción de los instrumentos para la recolección de la información consiste en la preparación de la cedula o el formulario o cuestionario. Como caso particular, si procede la medición de variables en forma más precisa, se elegirá el tipo de escala por usar (Likert, etc.) con la redacción de los correspondientes ítems. Se decidirá también si la cedula se llenara mediante entrevista, será auto administrada o se enviara por correo o vía electrónica. 3. Diseño de la muestra: Definir a qué tipo de población se va a hacer la encuesta. 4. Registro de la encuesta: Construir el libro código para conservar los datos obtenidos mediante el formulario. 5. Trabajo de campo: Si la información va a recogerse mediante entrevistadores, la calidad de la entrevista es d especial importancia. Una vez resuelto el problema de la elección de ellos, se verá la manera de su adiestramiento, la forma de pago, la asignación de as entrevistas en el terreno y la supervisión del trabajo. 7. Crítica y procesamiento de la información: Una vez terminada la recolección de informaciones, es necesario hacer la crítica, en cuanto a preguntas sin respuestas, inconsistencias entre unos datos, ambigüedad en las contestaciones. En lo posible e tratara de remediar estos problemas; cuando no es posible, se eliminaran estos ítems para su adiestramiento mediante la codificación y el análisis. La codificación implica preparar el código que se va a usar y su aplicación a las respuestas obtenidas. 8. Análisis e interpretación de los resultados: La última etapa metodológica de la encuesta la constituye el análisis de los datos y su interpretación. El análisis consiste en dar a los datos un tratamiento estadístico en forma de cálculos de frecuencias, promedios, cruce de variables, calculo de coeficientes de correlación, etc. La interpretación, a su vez, compara resultados entre si. 9. Presentación del informe final: La etapa final consiste en presentar los resultados del estudio, dar cuenta de la metodología empleada (tipo de muestra,

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forma de construcción de las escalas, etc.) y cualquier otra información acerca de estos aspectos. La forma de redacción del informe parcial dependerá del tipo de lectores a quien esté dirigida. Podemos enseguida, examinar rápidamente, con un ejemplo, como se efectúan y se cumplen estos elementos en una encuesta determinada. EJEMPLO: En una encuesta realizada en la Universidad Nacional en 1981 sobre " la situación de los campesinos parceleros en Colombia", se partió de la siguiente hipótesis general: "La propiedad parcelaria campesina en Colombia resiste la descomposición e incluso se consolida- frente a las grandes propiedades agrícolas- gracias al sobre trabajo individual del campesino y de su familia y a la organización técnica de su parcela" A partir de esta hipótesis general, se planteo cómo una hipótesis de trabajo la siguiente: "El padre de familia continua siendo el principal organizador de la producción de la parcela, pero debe vender esporádicamente su fuerza de trabajo o permitir que sus hijos lo hagan, para garantizar la estabilidad económica de su parcela". Los conceptos principales que se debían investigar eran: Producción, trabajo, relaciones familiares, estabilidad económica 1. Definición y operacionalización de los conceptos : La primera tarea era idear y construir indicadores observables de los conceptos anteriores, a fin de poder avanzar en la investigación. Un INDICADOR es un referente empírico directo, observable y medible, que simboliza y sustituye a un concepto o variable no observable o medible directamente. El indicador o signo de la cosa conceptualizada, esta idealmente en una relación directa con lo que significa. A través del indicador se estudia el concepto o variable. Por ejemplo, de la variable trabajo se tomaron como indicadores: 

Tiempo de trabajo en la parcela o fuera de ella.



Distribución de la jornada de trabajo.



División del trabajo en la parcela.



Formas de contratación del trabajo en la parcela o fuera de ella.

2. Diseño del cuestionario: Sobre la base de la operacionalización de los conceptos, es decir, con base en los indicadores observables, se paso a construir las preguntas del cuestionario. Siguiendo con los indicadores de la variable "trabajo", se formularon las siguientes preguntas:

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- ¿Cuántos de sus hijos viven con usted? - ¿Cuántos le ayudan en su parcela? - ¿ Con qué frecuencia? - ¿Cuáles de las labores son realizadas por miembros de la familia y cuáles por jornaleros? - ¿Trabaja usted ocasionalmente como jornalero en parcelas o fincas vecinas? - ¿trabajan sus hijos ocasionalmente en fincas vecinas también? - ¿Les paga usted a sus hijos por su trabajo? 3. Diseño de la muestra: Como la encuesta iba dirigida a campesinos de la zona central del país, se escogieron 100familias de las veredas del municipio de Villeta, según un diseño muestral especifico. La unidad de análisis era la familia. 4. Trabajo de campo: Comprendió dos fases. En la primera, se sometió a prueba o a PRE-test el formulario con 15 familias campesinas, con el fin de evitar errores en las preguntas como los siguientes: - ¿En qué cultivos ha trabajado usted como jornalero? - ¿Cuánto tiempo hace que se siembra caña en esta finca o parcela? - ¿Existían antes otros cultivos? Como las parcelas y fincas de la zona son exclusivamente productoras de caña, con otros cultivos sólo para el autoconsumo, éste tipo de preguntas no se justificaban y tuvieron que ser suprimidas, dado el carácter mono productor de la zona de la encuesta. De las 200 preguntas iniciales se redujo el cuestionario a 170, de las cuales 36 eran opcionales. En la segunda fase, se aplicó el cuestionario ya corregido y reelaborado, mediante un grupo de encuestadores y supervisores debidamente entrenados, a lo largo de la semana. 5. Registro de la encuesta: Se construyó el libro código, o sea una guía para fijar un rótulo o código a cada una de las preguntas de la encuesta. Las preguntas abiertas o de respuesta libre se decodificaron, es decir, se les fijaron alternativas de respuestas dadas. Así la pregunta - ¿ Si usted pudiera vender su finca, en que le gustaría trabajar?, se le fijaron los siguientes códigos con base en las diferentes y numerosas respuestas dadas por los campesinos;

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A. De obrero de fábrica en la ciudad 0 B. de transportador 1 C. Vendedor o comerciante 2 D. Artesano 3 E. Empleado de oficina 4 F. Policía o militar 5 A las preguntas cerradas o respuesta fija, simplemente se le fijo el número (0, 1, 2....) o se le suprimieron las alternativas de respuesta sobrantes. Después de la codificación viene la etapa de análisis estadístico de los datos. 6. Síntesis: La encuesta tiene los cinco pasos o etapas generales antes descritas. Como se mencionó antes toda encuesta establece relaciones o asociaciones entre las diversas características de sus unidades y, a menudo, antes de tal operación el analista debe crear o idear la característica relevante para sus propósitos, es decir, indicadores. Traducidos los indicadores a preguntas y combinadas estas últimas entre sí, se puede llegar a un muy completo conocimiento del fenómeno estudiado. En la encuesta, la recolección de información se produce cuando la unidad de análisis es una persona que está expuesta a estímulos y da respuestas. Pero a diferencia de la observación y de la entrevista, en la encuesta todas las unidades están expuestas sistemáticamente a los mismos estímulos (preguntas). La unidad de análisis tiene una o varias características, pero hay que hacer algo con la unidad, para hacer que un individuo o varios individuos manifiesten sus actitudes, de manera que puedan ser aplicadas sobre un conjunto de valores, esto es, sobre un conjunto de respuestas. Podemos dar ya una definición más precisa de la encuesta: La encuesta es un instrumento que revela, a partir de cierto número de individuos, las relaciones generales entre las características de un gran número de variables, mediante un procedimiento estímulo-respuesta homogéneo. En nuestro ejemplo de encuesta sobre "La situación de los campesinos parceleros en Colombia", quedaron claros tres aspectos principales: 1. Se buscó establecer, de manera confiable, una relación entre ciertos fenómenos o características (variables dependientes) y una o más causas (variables independientes): La estabilidad económica de la parcela (variable dependiente) está determinada por la venta de la fuerza de trabajo (variable independiente) del padre de la familia y de sus hijos.

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2. En esta relación se procuró establecer para una población restringida (zona de Villeta) y no para una población grande y heterogénea (todos los campesinos parceleros de Colombia). 3. La encuesta se realizó en un momento determinado: 1988 y en distintos periodos de tiempo.

18.2 Identificación de Situaciones para diseñar el Tipo De Encuesta apropiada para un Problema Dado. Al construir la encueta deben tenerse en cuenta ciertas situaciones: a. Situaciones en que es necesario utilizar un DISEÑO EXPLICATIVO de encuesta: allí donde se desea verificar una hipótesis dada (por tanto, una relación entre una variable independiente y una dependiente), hipótesis derivada de alguna teoría más amplia. Ejemplos: (Nótese la relación entre dos variables): - Encuesta efectuada a familias de Bogotá, Medellín y Cali, para determinar los efectos de la inflación sobre el nivel de vida familiar. - Encuesta aplicada a las obreras de la fábrica de Chocolates Corona para examinar si la maternidad y las obligaciones familiares inciden sobre el ausentismo. -Encuesta a los obreros del Distrito para investigar en qué medida los obreros con mayor educación, tienen mejores posibilidades de encontrar empleo. b. Situaciones en que es necesario emplear un DISEÑO DESCRIPTIVO de encuesta: allí donde se quiere principalmente la medición precisa de una o más variables dependientes. Ejemplos: (nótese el interés en una sola variable); - Encuesta a tutores de la UNAD para determinar sus niveles de capacitación. - Encuesta a estudiantes universitarios latinoamericanos de Brasil, Colombia, México y Panamá, para determinar la preocupación científico-técnica, que proporcionan las instituciones de educación superior. - Encuesta a empresarios del sector lácteo y derivados para examinar la capacidad de producción de tecnología autóctona en sus plantas. Las diferencias fundamentales entre los dos diseños mencionados antes son, en consecuencia, las siguientes:

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Ahora se comprende por qué la investigación sobre "La situación de los campesinos parceleros en Colombia", utilizó un diseño explicativo de encuesta: a. Buscaba probar una o más hipótesis b. Estableció una población restringida c. Investigó una población homogénea Generalmente, la encuesta se halla limitada en cuanto a su localización temporal, por tanto, no constituye una técnica caracterizada por la observación prolongada. Por ejemplo, en la encuesta a tutores de la UNAD para determinar sus niveles de capacitación, lo máximo que el investigador puede hacer es especificar cuál es el periodo más apropiado para su estudio. Hay que tener en cuenta una limitación INHERENTE a la investigación por el método de encuestas: se efectúa esencialmente en un CORTO PERIODO de tiempo. Aunque la duración del trabajo de campo pueda extenderse de una a varias semanas e incluso a varios meses, el periodo relevante es aquel en el cual se reunieron los datos. Inclusive, si se formulan preguntas que se refieren históricamente a grandes extensiones de tiempo, los problemas relacionados con la distorsión de los recursos limitan el procedimiento. La encuesta de diseño explicativo también tiene la misma limitación. Pero existe un tipo de diseño que pretende superar en algo ese problema y es el Diseño de Panel.

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18.3 Diseño de Panel El diseño de PANEL consiste en encuestas sucesivas en distintos periodos de tiempo a los MISMOS individuos. En efecto, si el fenómeno parece tener un carácter sumamente dinámico, si los acontecimientos están en constante mudanza, es necesario a veces tomar la decisión de efectuar una serie de encuestas en distintos momentos, a fin de determinar la tendencia del fenómeno y caracterizar sus aspectos más estables. Por ejemplo: Las compañías de datos o que diseñan encuestas hacen estudios de PANEL a los partidos políticos, para determinar los efectos de la PROPAGANDA POLITICA sobre las PREFERENCIAS POLITICAS de los votantes. Así, se puede estudiar (sí las elecciones presidenciales fueran en Marzo de 1986) las preferencias políticas de un barrio obrero en octubre/85, Diciembre/85 y Febrero/86. Las encuestas aplicadas en estos en estos tres periodos permitirían apreciar si la propaganda política está surtiendo efecto, o si es necesario cambiarla en algún sentido. El problema principal en el método de panel es el de los costos muy elevados. 18.4 Tipos de diseño de encuesta que obedecen a fines explicativos A propósito del diseño de panel, existen diversos tipos de encuesta que se utilizan en situaciones con propósitos explicativos diferentes: Recordemos que una encuesta de diseño explicativo es : Aquella que tiene como tarea fundamental verificar una hipótesis, es decir, una relación entre una o más variables independientes y una variable dependiente.  Diseño de encuesta experimental Aquel en el cual la verificación de la hipótesis se puede efectuar mediante la manipulación de los determinantes (variables independientes) que constituyen el foco de análisis. Ejemplos: - Encuesta a los obreros de una fabrica de concentrados para animales sobre los efectos del cambio de iluminación en los sitios del trabajo, en el rendimiento per cápita. - Encuesta acerca de las diferentes fuentes de suplementación de fósforo empleadas en las dietas para pollos y ponedoras en tres municipios de Cundinamarca para diagnosticar el impacto sobre el medio ambiente.  Diseño de encuesta de evaluación o programática

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Es un tipo particular del diseño experimental, en el cual los factores que han sido manejados o pueden ser manejados por un organismo de acción social, se estudian desde el punto de vista de la ayuda que brindan para determinar un fenómeno. Aquí el objetivo inmediato es la aplicación, modificación o cambio de algún estado de cosas, tomando como base el conocimiento probado de los factores en juego. Ejemplos: - Encuesta a los obreros de una planta de ensamble de maquinaria agrícola, para determinar como la cohesión (unidad interna) de cada grupo de trabajo (electricistas, mecánicos, pintores, etc.) significa una elevación de la productividad del trabajo. - Encuesta para evaluar los efectos de una campaña contra la fiebre aftosa en 50 hatos lecheros de la sabana de Bogotá.  Diseño de encuesta de diagnóstico Aquel que se preocupa en averiguar cómo contribuye una serie de factores a la determinación de algún fenómeno, factores o causas posibles, dadas en un ámbito relativamente desconocido. Ejemplos: - Encuesta a los estudiantes de la UNAD sobre los efectos que producen los problemas psicosociales familiares sobre el bajo rendimiento académico. - Encuesta emprendida por el Ministerio de Trabajo, para investigar si los movimientos de población hacia las ciudades grandes e intermedias del país, afectan la oferta de empleo en las fabricas.  Diseño de encuesta de carácter predictivo Su objetivo fundamental no es explicar una situación actual sino hacer una estimación de algún estado de cosas futuro. Ejemplos: - Encuesta en el Centro regional de Población de Bogotá, sobre los posibles efectos de la migración a la ciudad en la demanda de servicios públicos urbanos. - Encuesta Nacional de hogares del DANE, para determinar la composición de los hogares y de la vivienda y su relación con las necesidades inmediatas de bienestar social de la población.  Diseño de encuesta de análisis secundario Aquel en el que el analista investiga su problema, haciendo uso del material de encuestas realizadas previamente con otros propósitos.

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Lección 19: La elaboración de Preguntas para Entrevistas Cuestionarios

y

―La inteligencia consiste no sólo en el conocimiento, sino también en la destreza de aplicar los conocimientos en la práctica‖.

Aristóteles

Una vez que el investigador ha definido el problema a estudiar y decide que el método apropiado para abordarlo es la encuesta, el primer paso que necesariamente tiene que dar es preguntarse: ¿ qué tipo de DATOS o de información es la pertinente? ¿Qué es lo que debo observar o evaluar a través de la encuesta? Las soluciones que se dan a estas cuestiones serán la base para la construcción de las preguntas de la encuesta, pues es a través de estos estímulos verbales como se logra que un individuo o conjunto de individuos manifiesten lo que piensan, lo que saben, lo que consumen, lo que compran o lo que hacen Las preguntas del cuestionario son el instrumento y la guía de la información que necesitamos, pero no podemos proceder a ciegas ya que precisamos de un indicio de lo que vamos a preguntar. En la lección anterior vimos que el primera paso en la elaboración de la encuesta como instrumento, es traducir las variables del problema de la investigación o de la hipótesis en forma de indicadores, es decir , en forma de referentes empíricos, medibles de alguna manera, que nos permitirán cuantificar aquellos problemas o hipótesis. El segundo paso es traducir los indicadores a PREGUNTAS.

19.1 ¿Qué es una pregunta? A pesar de que, en lecciones anteriores, ya se ha dado una definición de lo que es una pregunta, es necesario volver a reflexionar sobre ello, debido a que en la encuesta el problema de las preguntas es esencial, si se quiere alcanzar una gran precisión cuantitativa. Una pregunta, en sentido estricto, es un ESTIMULO verbal (oral o escrito) que crea imágenes mentales y hace partir procesos mentales en el interrogado, quien produce una RESPUESTA (Galtung, J. 1968). Desde el punto de vista técnico, la encuesta es un conjunto de estímulos sistemáticos, es decir, de estímulos que se mantienen constantes e iguales para todas las unidades de análisis. Lo que garantiza que podamos obtener una serie de datos precisos de la encuesta, es que todos los sujetos o unidades encuentren significativas todas las preguntas. Pero la encuesta es también un conjunto de respuestas sistemáticas, es decir, un conjunto de categorías de respuesta que se mantiene constante, de manera que

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las respuestas de los sujetos a los estímulos se registran sobre un conjunto determinado de pre-respuestas o respuestas pre codificadas. Así, podemos definir Encuesta como “Un conjunto de estímulos sistemáticos aplicados a determinadas unidades de análisis, sobre la base de un conjunto de respuestas predeterminadas‖. Esta es la encuesta en sentido estricto. Pero, como veremos más adelante, ese conjunto de estímulos sistemáticos puede aplicarse sobre la base de respuestas no sistemáticas, según las necesidades del contexto donde se realiza la encuesta.

19.2 Metodología para la elaboración de Preguntas Los principios metodológicos básicos para la preparación del cuestionario incluye Tres etapas: I. definir la naturaleza de las preguntas a. contenido de las preguntas: sí son preguntas de hecho, proyectivas o de control. b. Grado de libertad de las respuestas: si son respuestas cerradas o respuestas abiertas. II. Traducir los indicadores a preguntas III. Disponer las preguntas en el cuestionario Naturaleza de las preguntas: Preguntar es tratar de obtener información acerca de lo que una persona o conjunto de personas conoce, cree o espera, siente o desea, intenta hacer, hace o ha hecho. Conviene examinar, así sea rápidamente, la naturaleza de las preguntas que se van a utilizar.  Preguntas sobre hechos. Aquellas que proporcionan una información básica del conocimiento que el individuo tiene acerca de características de sí mismo y de su medio. Por ejemplo, objetivas: - ¿Cuál es su edad? - ¿Cuántos años de educación ha cursado? - ¿ Cuál es su ingreso? - ¿ Cuál es su ocupación? - ¿Cuál es la producción diaria de leche en la finca?  Preguntas sobre creencias o preguntas de intención.

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Cuando lo que se desea saber no son los hechos objetivos, sino lo que la gente cree u opina sobre ciertos hechos, proporcionando así un retrato de sus creencias. Por ejemplo, - ¿Cuál es la cualidad más importante que debe tener un tutor de su Facultad? - ¿Qué tan importante considera usted terminar su carrera universitaria? - ¿Cuál es la causa que usted cree más importante para alcanzar el éxito profesional? - ¿Cómo cree usted se puede solucionar el problema de la baja productividad en el agro? -¿Qué estaría dispuesto a hacer para dar solución al problema de…….?  Preguntas sobre sentimientos. Aquellas destinadas a conocer las posibles reacciones emocionales de las personas. Por ejemplo: - ¿ Piensa que usted es feliz? - ¿Se siente usted a menudo deprimido y triste? - ¿Está usted satisfecho con su trabajo actual?  Preguntas sobre estándares de acción. Aquellas que tienen como finalidad conocer la definición individual de una conducta apropiada, en situaciones sociales diferentes. Por ejemplo: - ¿Cómo reaccionaría usted ante un delito? - ¿Por cuál candidato votaría usted en 1998? - ¿Influye la presentación de un producto en su preferencia por él? - ¿Está usted de acuerdo con las políticas estatales respecto al campo?  Preguntas de Opinión. Aquellas que buscan conocer la opinión particular del sujeto acerca de un problema, situación o hecho específico. Por ejemplo: -¿Qué opina de la nueva decisión del gobierno sobre incrementar los impuestos? -¿Qué opina sobre el nuevo producto lanzado por la empresa….? -¿Qué opina acerca del funcionamiento de….?  Preguntas de Control.

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Hay dos tipos diferentes. Aquellas en que la respuesta en sí es menos importante que su significación profunda, considerada como indicio de un hecho u opinión que el individuo interrogado no quiere revelar directamente. También, aquellas que se emplean para comparar una respuesta con otra en el mismo cuestionario. Ejemplos de las primeras son: - ¿Cuándo celebra una fiesta en su casa, ¿a quién invita? (para medir integración social). - ¿Considera usted que ver TV y oír radio es mejor pasatiempo que la lectura de libros (para medir el grado de exposición y dependencia respecto a los medios de comunicación). Respecto al grado de libertad de las preguntas, estas pueden clasificarse en dos tipos principales:  Preguntas de alternativa fija de respuesta. Aquellas en las cuales las respuestas de los interesados están limitadas a un número determinado de alternativas. Pueden ser: Dicotómicas: En donde a la persona que responde se le ofrece responder de solo dos formas. Por ejemplo: - ¿Tiene en su finca tractor propio? Si_____ No____ De selección múltiple o en Abanico: Cuando se pueden escoger más de dos opciones de respuesta. Ejemplo: - ¿Cuántas horas trabaja usted en su parcela a la semana? 40 ---entre 20 y 39 ---menos de 20 horas ---- ¿Cuál es el nivel educativo más alto alcanzado por usted? Analfabeto ___ Primaria ___ Bachillerato Agrícola ___ Bachillerato Clásico ___ Normal ___ Técnica Agropecuaria ___

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Técnica Industrial ___ Universitaria ___ Posgrado ___  Preguntas de alternativa abierta. Son las que están diseñadas para permitir una respuesta libre del interrogado, de tal manera que no sea limitado por alternativas fijas. Ejemplos: ¿Qué hace usted los domingos y días de fiesta? __________________________________________________________________ _________________________________________________________________ Por qué razones desea usted cambiar de oficio? __________________________________________________________________ __________________________________________________________________ ¿Quiénes son los personajes del mundo científico que usted más admira? __________________________________________________________________ __________________________________________________________________

19.3 Riesgos que conlleva la aplicación de cuestionarios La validez de la investigación a través de cuestionarios y entrevistas, depende mucho de la calidad y nivel de veracidad de las respuestas. Por ello, siempre la aplicación de cuestionarios y test conlleva a ciertos riesgos de los cuales mencionaremos los más comunes:  La falta de sinceridad en las respuestas (deseo de causar una buena impresión o de disfrazar la realidad).  La tendencia a decir "si" a todo.  La sospecha de que la información puede revertirse en contra del encuestado, de alguna manera.  La falta de comprensión de las preguntas o de algunas palabras.  La influencia de la simpatía o la antipatía tanto con respecto al investigador como con respecto al asunto que se investiga. También deben considerarse las fuentes de error como errores propios de la muestra y errores debidos a otras fuentes. Estos últimos, que pueden ser más numerosos y de mayor efecto, están constituidos por los problemas no resueltos o controlados que se presentan en todas las otras etapas de la encuesta como

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imperfecciones del cuestionario, efectos del entrevistador, errores de la codificación, preguntas mal formuladas. Estos riesgos pueden minimizarse en parte si se hace un buen diseño de la investigación y si se formulan las preguntas de manera correcta. 19.4 Limitaciones de la técnica de la encuesta No hay duda que la amplia utilización de la encuesta se basa en su capacidad para obtener informaciones allí donde otros procedimientos no permiten el manejo adecuado del contexto temático o la captación directa de conocimientos, actitudes y conductas de conjuntos de personas. Tanto de esta capacidad como de la importancia que se le otorga dan cuenta los numerosos estudios realizados mediante este método y los que diariamente se efectúan en casi todos los países del mundo. Una vez reconocida la situación señalada, es necesario referirse a las también numerosas críticas que se le formulan, tanto en el plano metodológico o técnico como el ideológico. A continuación se presentan algunas de las principales objeciones que, desde nuestro punto de vista, deben ser consideradas dentro de esta técnica de información primaria.  El método de la encuesta es individualista: La crítica señala la imposibilidad de reconstituir teóricamente la totalidad social a partir de ciertos datos, sin embargo, esa categoría de totalidad caracteriza a los fenómenos sociales. Un aspecto específico que se critica es el hecho de que la forma de expresar mediante respuestas verbales las creencias, actitudes y conductas, es muy diferente de aquella que las personas realizan en grupos concretos a los cuales pertenecen. Si una persona se auto clasifica como perteneciente al tipo A, en términos conductuales puede proceder conforme al tipo B cuando se encuentra en su grupo de pertenencia. Esta crítica ha sido recogida por la metodología de la encuesta y s ensayan diversos procedimientos par la corrección del carácter individualista de la información, del análisis integro de grupos sociales pequeños, del análisis contextual, etcétera. Desde luego, la critica señala características que constituyen la naturaleza misma de la encuesta, pues por definición, el método está destinado a recolectar informaciones a nivel de las personas, de los individuos. A otro nivel de agregación, las caracterizaciones que se realicen con base en sus datos no pueden equivaler a atributos propios de grupos sociológicos en el sentido estricto, especialmente en lo que se a su dinámica, es decir, al comportamiento del grupo (nótese que se emplean términos de la psicología individual para referirse a los grupos).

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Dichas caracterizaciones pueden, apuntar a algunos rasgos estructurales, de composición en situaciones estáticas o de acción en las cuales las personas no están directamente constreñidas por el grupo directo de de pertenencia, como también puede reconocerse la posición de las personas en la estructura social (por ejemplo, la acción de votar, comprar cierto articulo, etc., estudiada a niveles individuales, esclarece algo acerca de la conducta y las ideologías de las clases sociales.  El método de la encuesta es estático: Como se sabe, por medio de la encuesta se recoge información de un conjunto de personas en un momento dado. Se dice que equivales a una fotografía “instantánea” de tal modo que la “imagen” captada corresponde a un tiempo y a un lugar bien determinado. Conviene señalar que la comparación es valida siempre que no implique que esa “instantánea “ es un reflejo del fenómeno estudiado, pues para aceptar este juicio deberíamos pasar sobre la primera objeción: la del carácter individualista de la formación en oposición a la característica de totalidad de la realidad social. No se trata solo de una limitación para estudiar procesos, sino que esta limitación puede inducir a los investigadores a abandonar temas importantes para concentrarse en otros en los que la encuesta si le resulta de utilidad.  En la encuesta se trabaja con formalidades estadísticas El titulo conlleva a la siguiente crítica: con respecto a cierto tema, mediante la encuesta se obtienen las respuestas de personas con muy distinto poder dentro de la sociedad. Muy a menudo sucede que las personas con menos poder- que constituyen la mayoría, expresan sus opiniones en cierta dirección, sin que ello traiga consecuencias sociales que muestren la toma en consideración de esas opiniones. El principio democrático, una persona igual a un voto y el principio del análisis estadístico, es habitualmente el mismo: una tarjeta igual a una cantidad, en que cada individuo tiene una tarjeta perforada. En principio, esto puede ser válido en sistemas en que cada individuo cuenta tanto o tan poco como otro, pero no en sistemas con grandes diferencias. La encuesta debe imponer a la sociedad una estructura de opinión que carece de funciones explicativas y predictivas y, por lo tanto, produce una imagen falsa (Galtung, 1966). 19.5. El Test Es una técnica derivada de la entrevista y la encuesta y tiene como objeto lograr información sobre rasgos definidos de la personalidad, la conducta o determinados comportamientos y características individuales o colectivas de la persona como inteligencia, interés, actitudes, aptitudes, rendimiento, memoria, manipulación, etc, a través de preguntas, actividades, manipulaciones, que son observadas y evaluadas por el investigador. Se han creado y desarrollado millones de tests que se ajustan a la necesidad u objetivos del investigador.

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Son muy utilizados en Psicología (en especial en la Psicología Experimental), en Ciencias Sociales, en educación. Actualmente gozan de popularidad por su aplicación en ramas novedosas de las Ciencias Sociales, como las "Relaciones Humanas" y la Psicología de consumo cotidiano que utiliza revistas y periódicos para aplicarlos. Los Test constituyen un recurso propio de la evaluación científica. Aunque no existe el Test “perfecto”, un buen Test debe incluir las siguientes características: Debe ser válido: Es decir que debe indagar sobre aquello que pretende la investigación y no sobre otra cosa. Debe ser confiable: Ofrecer consistencia en sus resultados; éstos deben ser los mismos siempre que se los aplique en idénticas condiciones quien quiera que lo haga. El índice de confiabilidad es lo que da mayor o menor confianza al investigador acerca del uso de un determinado test. Existen tablas aceptadas universalmente sobre esos índices y ellas nos hacen conocer que ningún test alcanza un índice de confiabilidad del 100%. Debe ser objetivo: Evitando todo riesgo de interpretación subjetiva del investigador. La Objetividad es requisito indispensable para la confiabilidad. Debe ser sencillo y claro: Escrito en lenguaje de fácil compresión para los investigados. Debe ser económico: Tanto en tiempo como en dinero y esfuerzo. Debe ser interesante: Para motivar el interés de los investigados. En general, la veracidad de la información obtenida mediante entrevistas, cuestionarios y tests, dependerá de que las preguntas hayan sido bien formuladas. Formular preguntas es todo un arte y existen infinidad de manuales que pueden ser consultados y que ofrecen una guía de cómo hacerlo. Toda pregunta que se formula debe contener en sí misma, la posibilidad de que cualquiera sea su respuesta, ésta contribuirá a dar información RELEVANTE acerca del problema que se investiga. El conjunto de preguntas deberá al final proveer información SUFICIENTE que permita sacar conclusiones de peso. Es frecuente encontrar en proyectos de grado de estudiantes y aun en investigaciones propiamente dichas, que se han utilizado instrumentos con preguntas mal formuladas y por ello la información recabada resulta insuficiente o no relacionada con las hipótesis de investigación y por lo tanto es información INNECESARIA que debe ser desechada. Para evitar ésta situación, siempre que se trabaja con éste tipo de instrumentos es necesario hacer PRUEBAS para validar los instrumentos. Una vez que se diseñan las preguntas de la entrevista o los cuestionarios, estos deben ser probados

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mediante un experimento PILOTO, es decir un experimento con una población pequeña, cuyo fin principal es probar si los instrumentos están o no ajustados. Con los resultados de la prueba piloto, el investigador procede a mejorar los instrumentos de manera que puedan ser utilizados con un alto grado de confiabilidad en la investigación o experimento propiamente dichos. La prueba PILOTO por lo tanto hace parte de la metodología de todas las investigaciones que utilizan éste tipo de instrumentos.

Lección 20: El Experimento ―No progresas mejorando lo que ya está hecho, sino esforzándote por lograr lo que aún queda por hacer‖.

Khalil Gibran

Las investigaciones tienen como objetivo comprobar que una determinada variable independiente es la que provoca cambios concomitantes en la variable dependiente del caso, los cuales se demostrarán con base en los cambios de su variable independiente. En otras palabras, deben demostrar que la variable independiente explica los cambios de la variable dependiente. Por otro lado, deben estar en condiciones de verificar que los resultados obtenidos en una muestra pueden ser generalizados a la población de la cual ella procede. Tales exigencias valen para las investigaciones experimentales propiamente dichas y las cuasi experimentales. La experimentación consiste en el estudio de un fenómeno, reproducido generalmente en un laboratorio, en las condiciones particulares de estudio que interesan, eliminando o introduciendo aquellas variables que puedan influir en él. Se entiende por variable todo aquello que pueda causar cambios en los resultados de un experimento o aquellos fenómenos que se miden y que son producidos por otras variables. Así, se distingue entre variable independiente (controlada) y variable dependiente ( producto del efecto de la variable independiente). La variable independiente es un evento que se incorpora al experimento y se quiere ver cómo influye en la variable dependiente, que no es sometida al evento y todo con relación a un ítem que se está investigando. Ambas variables o grupos de variables se denominan como experimentales y de control. En el experimento, se mide la característica antes y después del evento. Ejemplos de experimentos controlados: a. Un estudio longitudinal con un panel, que es un grupo de personas representativas del hábitat y de dimensión muestral adecuada, a las cuales se le aplica un cuestionario en espacios de tiempo continuados, es un experimento controlado por las variables que se estudian: cambios en los hábitos de compra,

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evolución de los valores humanos, influencias de un cambio social, impacto de la información, etc. b. En un experimento concreto se tiene la hipótesis de que las personas que son bien informadas sobre los motivos de la inmigración son más propensas a no tener prejuicios, como discriminación hacia los inmigrantes o xenofobia. A un grupo se le expone información y al otro no, y después se mide el grado de xenofobia, antes y después. c. Cuando se mide el efecto de diferentes dosis de fertilizante sobre la producción de un cultivo, se trata de un experimento por que se controlan las variables independientes como diferentes dosis o tipos de fertilizantes. La investigación puede definirse en forma amplia como el estudio sistemático de un sujeto con el fin de descubrir nuevos hechos o principios. El procedimiento para la investigación se conoce como método científico, el cual, aunque difícil de definir con precisión, usualmente contiene los siguientes elementos: 1. Hechos observados. Se dice que la ciencia empieza con la observación, a través de la cual se establecen diversos factores. 2. Hipótesis. La consideración del conjunto de hechos acerca de un sujeto conduce al establecimiento de una hipótesis- una idea provisoria de cómo los hechos han de ser interpretados y explicados. 3. Experimento. El experimento es un ensayo destinado a probar la validez de la hipótesis propuesta. 4. Resultados y su interpretación. Los resultados del experimento establecen hechos adicionales. La interpretación de estos nuevos hechos a la luz de lo ya conocido, conduce al apoyo, rechazo o alteración de la hipótesis y de ese modo volvemos nuevamente a través de la misma serie de pasos. El experimento Se considera también como un instrumento de investigación utilizado para descubrir algo desconocido o para probar un principio o una hipótesis. Es un importante paso del método científico, y las preguntas que este aspira a contestar serán fundamentalmente para el apoyo o rechazo de una hipótesis. 20. 1 Contextos de los Experimentos En la literatura sobre la investigación del comportamiento se ha distinguido entre dos contextos en donde puede tomar lugar un diseño experimental: Laboratorio y campo. Así, se habla de experimentos de laboratorio y experimentos de campo. Kerlinger (1975), define al experimento de laboratorio como : Un estudio d investigación en el que la varianza “(efecto)” de todas o casi todas las variables independientes influyentes posibles no pertinentes al problema inmediato de la investigación se mantiene reducida “(reducido – el efecto--) en un mínimo”.

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El mismo autor define el experimento de campo como: “un estudio de investigación en una situación realista en la que una o más variable independientes son manipuladas por el experimentador en condiciones tan cuidadosamente controladas como lo permite la situación “. La diferencia esencial entre ambos contextos es la “realidad” con que los experimentos se llevan a cabo, el grado en que el ambiente es natural para los sujetos. Por ejemplo, si creamos salas para ver televisión y las acondicionamos de tal modo que se controle el ruido exterior, la temperatura y otros distractores. Además, incluimos equipo de filiación oculto y llevamos, por ejemplo, a los niños para que vean programas de televisión previamente grabados, estamos realizando un experimento de laboratorio (situación creada “artificialmente”). En cambio, si el experimento se lleva a cabo en el ambiente natural de los sujetos (su escuela, fábrica donde trabajan, hogar etc.), se trata de un experimento de campo. Pero en ambos casos se lleva a cabo un experimento, siempre y cuando se manipule intencionalmente una variable independiente. Los experimentos de laboratorio generalmente logran un control más riguroso que los experimentos de campo (Festinger, 1975; Kerlinger 1975), pero estos últimos suelen tener mayor validez externa. Ambos tipos de experimentos son deseables. Algunos han acusado a los experimentos de laboratorio de “artificialidad”, de tener poca validez externa, pero como argumenta Kerlinger (1975): los objetivos primarios de un experimento verdadero son descubrir relaciones (efectos) en condiciones “puras” y no contaminadas, probar predicciones de teorías y refinar teorías e hipótesis. Y comenta: “Realmente, es difícil saber si la artificialidad es un debilidad o simplemente una característica neutral de las situaciones experimentales de laboratorio. Cuando se prepara deliberadamente una situación de investigación para excluir las muchas distracciones del medio, es quizás lógico designar a la situación con un término que exprese parte del resultado que se busca. La critica de la artificialidad proviene de los experimentadores, quienes saben que las situaciones experimentales son artificiales; proviene de individuos que carecen de una comprensión de las metas de los experimentos de laboratorio”. Festinger (1975) señala (al responder a la crítica de “artificialidad”): “Esta critica requiere ser evaluada, pues probablemente sea consecuencia de una equivocada interpretación de los fines del experimento de laboratorio. Un experimento de laboratorio no necesita, y no debe, constituir un intento de duplicar una situación de la vida real. Si se quisiera estudiar algo en una situación de este tipo, sería bastante tonto tomarse el trabajo de organizar un experimento de laboratorio para reproducir dicha situación. ¿Por qué no estudiarla directamente?. El experimento de laboratorio debe tratar de crear una situación en la cual se vea claramente cómo operan las variables en situaciones específicamente identificadas y definidas. El hecho de que pueda encontrarse o no tal situación en la vida real no tiene importancia. Evidentemente, nunca puede encontrase en la vida real, la situación

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de la mayor parte de los experimentos de laboratorio. No obstante, en el laboratorio podemos determinar con exactitud, que medida de una variable determinada afecta la conducta o actitudes en condiciones especiales o “puras”. Existen diferentes definiciones de la palabra experimento. Para Steel y Torrie (1990) un experimento es “una búsqueda planeada para obtener nuevos conocimientos o para confirmar o no resultados de experimentos previos, lo que ayuda a tomar decisiones administrativas, tales como la recomendación de una variedad, un procedimiento o un pesticida”. Tales experimentos caen aproximadamente dentro de tres categorías, esto es, preliminares, críticos, y demostrativos, cada una de las cuales puede llevar a otra. En un experimento preliminar, el investigador prueba un numero grande de tratamientos con el objeto de obtener indicios para futuros trabajos; la mayoría compara las respuestas a diferentes tratamientos usando un número suficiente de observaciones de las respuestas para tener seguridad razonable de detectar diferencias significantes. Los experimentos demostrativos se llevan a cabo cuando los trabajadores de extensión comparan uno o más tratamientos con un patrón. En este modulo, nos interesamos casi completamente en el tipo de experimentos críticos. En tal experimento, es necesario que definamos la población a la cual se ha de aplicar las inferencias, que diseñemos el experimento en concordancia con eso, y que hagamos medidas de las variables bajo estudio. Así, se dispone cada experimento para proporcionar respuestas a una o más preguntas. Con esto en mente, los investigadores deciden que comparaciones de tratamientos proporcionaran una información relevante. Entonces realizan un experimento para medir o probar hipótesis que tienen que ver con diferencias entre tratamientos en condiciones comparables. Toman mediciones y observaciones sobre el material experimental. A partir de la información obtenida en un experimento que se ha completado con éxito, responden a las preguntas planteadas al comienzo. Según el ICA (1972), el experimento es un proceso por el cual se trata de obtener información que aumente los conocimientos sobre un área especifica de la ciencia, que sirve para someter a prueba una o varias hipótesis especificas, mediante la observación y medición de variables cuandoo se han modificado las condiciones naturales”. Para (Padrón 1996) “El experimento es el conjunto de reglas usadas para obtener una muestra de la población y al concluir el ensayo obtener información acerca de la población” Little y Jackson (1980) afirman que “el experimento es un elemento de investigación utilizado para descubrir algo desconocido, o para probar un principio o una hipótesis. Es un caso importante del método científico, ya que las preguntas que el experimento pretende contestar serán fundamentalmente para apoyar o rechazar una hipótesis”.

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Para el estadístico, el experimento es un conjunto de reglas usadas para sacar la muestra de una población. Esto hace que la definición de la población sea lo más importante. El conjunto de regla es el procedimiento experimental o diseño de experimento. Por ejemplo, el uso de observaciones no pareadas y pareadas son diseños experimentales para experimentos de dos tratamientos. El experimento se considera también como un instrumento de investigación utilizado para descubrir algo desconocido o para probar un principio o una hipótesis. Es un importante paso del método científico, y las preguntas que este aspira a contestar serán fundamentalmente para el apoyo o rechazo de una hipótesis.

20.2 Características de un experimento bien planeado: La planeación de los diseños experimentales debe tener algunas características como: 1. Simplicidad. La selección de los tratamientos y la disposición experimental deberá hacerse de la forma más simple posible. 2. Grado de precisión. El experimento deberá tener la capacidad de medir diferencias entre tratamientos con los grados de precisión que desee el investigador. 3. Ausencia de error Sistemático. Se debe planear un experimento con el propósito de asegurar que las unidades experimentales que reciban un tratamiento no difieran sistemáticamente de aquellas que reciben otro tratamiento, procurando de esta manera obtener una estimación no sesgada del efecto de tratamientos. 4. Rango de validez de las conclusiones. Este deberá ser tan amplio como sea posible. Los experimentos que contribuyen a aumentar el rango de validez del experimento son los experimentos replicados y los experimentos con estructuras factoriales. 5. Calculo del grado de incertidumbre. En todo experimento existe algún grado de incertidumbre en cuanto a la validación de las conclusiones. El experimento deberá ser concebido de modo que sea posible cal calcular la probabilidad de obtener resultados observados debidos únicamente al azar.

20.3 Pasos en la Planeación del Experimento 1. Definición del problema. El primer paso en la resolución de un problema consiste en establecer clara y concisamente el problema con que estamos tratando. Si el problema no puede definirse, hay muy pocas probabilidades de que este sea resulto alguna vez. Cuando el problema se ha comprendido, debemos ser capaces de formular preguntas que, una vez contestadas, conduzcan a la solución.

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2. Determinación de los objetivos. Estos pueden ser la forma en que las preguntas serán contestadas, la hipótesis que se va a comprobar o los efectos que se deben estimar. Los objetivos deberán redactarse en términos precisos dado este paso, el experimentador está capacitado para planear más efectivamente sus procedimientos experimentales. Cuando hay más de un objetivo, debemos ordenarlos de acuerdo a su importancia, como si tuvieran un lugar en el diseño experimental. Al establecer los objetivos debemos evitar la vaguedad o exceso de ambigüedad de los planteamientos. 3. Análisis crítico del problema y de los objetivos. La racionalidad y utilidad de las metas del experimento deberán considerarse cuidadosamente a la luz del estatus actual del conocimiento acerca del problema. Para ello debemos formularnos la siguiente pregunta: ¿Son los objetivos del experimento realmente importantes para la solución del problema? La selección de un procedimiento para la investigación depende, en gran medida, del objeto de estudio tanto como de los objetivos de la investigación. La investigación puede ser descriptiva y contemplar una encuesta por muestreo, o puede contemplar un experimento o una serie de experimentos controlados. 4. Selección de Tratamientos. El éxito del experimento reside en la cuidadosa selección de tratamientos, cuya evaluación responderá a las preguntas que tengamos. Los tratamientos son las variables independientes y corresponden a aquellos factores cuyo efecto queremos probar en comparación a un testigo (condiciones naturales o normales del objeto de estudio). Por ejemplo, se decide probar la influencia de diferentes medios de comunicación sobre el comportamiento del consumidor. El testigo, será un grupo de consumidores que no tienen influencia de propagandas televisivas. Los tratamientos podrían ser influencia de propagandas televisivas, propagandas radiales, avisos de periódicos, boletines, etc. En el caso de experimentos en el área agropecuaria, por ejemplo, en un experimento donde se decide probar el efecto de diferentes dietas para levante de cerdos, el testigo puede ser cerdos alimentados con desperdicios y los tratamientos diferentes tipos de dietas como concentrados, tortas, raciones protéicas, etc. 5. Selección del material experimental. En la selección del material experimental, deben considérese los objetivos del experimento, así como la población sobre la cual se harán las inferencias. El material utilizado deberá ser representativo de la población sobre la cual deseamos probar nuestros tratamientos. El material experimental corresponde al universo que se compone de las unidades de muestreo: Grupos, personas, animales, plantas, empresas, etc. 6. Selección del diseño experimental. Nuevamente, aquí es importante hacer una consideración de los objetivos; pero una regla general podría ser elegir el diseño más simple que parece brindar la precisión requerida por el investigador. El estado del arte de la investigación, la experiencia del experimentador, el

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conocimiento del tema y la asesoría de un experto en estadística, son las principales herramientas para elegir el diseño más apropiado. 7. Selección de la unidad de observación y él número de repeticiones. La unidad de muestreo puede ser un objeto, 2 objetos, parte de un objeto o un grupo de objetos. En términos prácticos, esto es una persona, un grupo de personas, un animal, un rebaño, una planta, una sub parcela con varias plantas, una parte de una planta, un lote de alimentos, una canastilla de fruta, etc. El número de repeticiones corresponde al número de replicas de cada tratamiento que deben hacerse a fin de minimizar el error . El tamaño de la unidad de muestreo, el número de tratamientos y el número de repeticiones, determinan el tamaño total de la población sobre la que se va a experimentar. Por ejemplo: La investigación se conduce para probar el efecto de diferentes dosis de fertilizante sobre la producción de maíz. La unidad de muestreo son 10 plantas de maíz por muestra. Se establecerán 4 tratamientos, correspondientes a un testigo sin fertilización y tres tratamientos con dosis diferenciales equivalentes a 30, 40 y 50 kilos de fertilizante por hectárea. Se realizarán 4 repeticiones por tratamiento. Con estos datos se calcula el total de plantas de maíz que es necesario plantar para llevar a cabo el experimento y que constituirán la población de estudio o universo muestral: 10 plantas/muestra X 4 tratamientos X 4 Repeticiones = 160 plantas. 8. Control de los efectos entre unidades adyacentes. Esto suele llevarse a cabo a través de la utilización de callejones de demarcación y mediante la selección aleatoria de tratamientos. En experimentos agrícolas es necesario considerar las variaciones que pueden obtenerse por el efecto de borde, por la influencia de una parcela sobre otra, por variaciones de suelo dentro de un mismo lote, etc. Estos efectos indeseables se controlan aplicando la Técnica de la Parcela, la cual se verá más adelante. En experimentos con grupos, es necesario tener en cuenta la influencia que puede haber si por ejemplo el grupo de control llegase a interactuar con el grupo experimental pudiendo influir sobre las respuestas de éste último. 9. Consideración acerca de los datos que se van a recabar. Los datos recabados deberán evaluar apropiadamente los efectos del tratamiento, de acuerdo con los objetivos del experimento; además, se deberá brindar atención a la recolección de datos que explica el desempeño de los tratamientos. 10. Esbozo del análisis estadístico y del resumen de los resultados. En el análisis de varianza, deben definirse las fuentes de variación y los grados de libertad asociados. Las Fuentes de variación dependen del tipo de diseño

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experimental y se corresponden con el efecto de tratamientos, de bloques, interacciones y el error experimental. Además debe asignarse el nivel de significancia de la prueba (80, 95, 99%) y definir las pruebas a utilizar para determinar diferencias entre tratamientos (prueba de Duncan, de Tukey, T, etc). También se realiza la estadística descriptiva de las variables de respuesta a partir de las cuales pueden elaborarse gráficos, histogramas y curvas. 11. Conducción del experimento. En la conducción del experimento, se aplican procedimientos libres de sesgos personales o favoritismos. Se debe aplicar el diseño experimental elegido para recabar datos, de modo que las diferencias entre individuos o las diferencias asociadas con el orden de recolección, puedan ser removidas del ERROR experimental. Se deben comprobar inmediatamente las observaciones que parecen fuera de lugar. La recolección de datos debe ser organizada, se debe contar con los instrumentos y herramientas necesarios y se debe capacitar al personal encargado de recoger los datos o hacer las mediciones a fin de evitar sesgos en los datos por errores humanos. Si es necesario copiar los datos, por ejemplo de la libreta de campo a una hoja de cálculo, se debe comprobar inmediatamente que los datos han sido transcritos correctamente. Siempre deben guardarse las libretas de campo, pues nunca se sabe en qué momento se puedan necesitar para reconstruir información que puede perderse en algún momento del proceso. Por ejemplo, si se transcriben los datos a una hoja de cálculo, es posible que el archivo se dañe. Si se tienen los datos originales siempre será posible recuperar la información, de los contrario, el proceso experimental podría verse truncado sin opción alguna de ser terminado. 12. Análisis de los datos e interpretación de los resultados. Todos los datos deberán analizarse cuantitativa y cualitativamente tal como fueron planeados; los resultados se deben interpretar a la luz de las condiciones experimentales, de las teorías y paradigmas de la investigación y del marco teórico. Con los resultados del análisis estadístico se comprobara la hipótesis y deberá definirse la relación de los resultados con los hechos previamente establecidos. Recuérdese que la estadística no demuestra nada y que existe siempre una probabilidad de que las conclusiones puedan ser erróneas y por lo tanto se cometa error Tipo I o Tipo II. Así, es necesario considerar las consecuencias de tomar una decisión incorrecta. Por ello debe evitarse llegar a una conclusión que parece fuera de lugar, aun cuando esta sea estadísticamente significativa. En muchos casos, una mala elección del diseño, un mal manejo del paquete estadístico , una interpretación errónea de los resultados estadísticos o el desconocimiento del tema por parte del investigador, puede llevar a sacar conclusiones erróneas o sin sentido. 13. Elaboración del informe de la investigación. Debe partirse de la premisa de que No existen resultadas negativos. Si la hipótesis nula no se rechaza es una

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evidencia positiva de que pueden no existir verdaderas diferencias entre los tratamientos sometidos a prueba y ese es un hallazgo importante. Por ejemplo si lo que se investigó fue la efectividad de diferentes medicamentos en el control de una enfermedad y no se obtuvieron diferencias entre tratamientos, quiere decir que cualquiera de los medicamentos resulta igualmente efectivo. Nótese que la mayoría de los pasos anteriores no son estadísticos; sin embargo, el análisis estadístico constituye una parte importante de la experimentación. La ciencia estadística ayuda al investigador a concebir su experimento y evaluar objetivamente los datos numéricos resultantes. Como experimentadores, solo algunos de nosotros tendremos el tiempo o la tendencia a transformarnos en biometristas competentes; pero todos debemos aprender y practicar las reglas básicas de la experimentación que consisten en: 1. Repetición: Esta es la única forma que seremos capaces de medir la validez de nuestras conclusiones en un experimento. Un número deficiente de repeticiones puede conducir a erro experimental y un número muy grande puede hacer que el experimento resulte muy costoso y difícil de manejar. 2. Selección aleatoria. El análisis estadístico depende de la asignación de tratamientos a las parcelas en una forma aleatoria, puramente objetiva. 3. Cooperación. Se debe buscar ayuda cuando existan dudas acerca del diseño, la ejecución o el análisis de un experimento. No se espera que seamos expertos estadísticos, pero debemos saber lo suficiente para entender los importantes principios de la experimentación científica, para estar alertas a los engaños más comunes y solicitar cooperación cuando la necesitemos. El experimentador debe tener la capacidad de explicar al estadista que es lo que requiere y sobre qué parámetros se construye el experimento. De otra forma el estadista no podrá comprender lo que necesitamos y podría dirigirse hacia un tipo de diseño experimental poco adecuado a nuestro objeto de estudio.

20.4 Manipulación de Variables independientes en un experimento Variable Independiente, es la que se considera como supuesta causa en una relación entre variables, es la condición antecedente; y al efecto provocado por dicha causa se le denomina variable dependiente (consecuente). Como se menciono en la hipótesis, el investigador puede considerar dentro de su estudio dos o más variables independientes. La manipulación o variación de una variable independiente puede llevarse a cabo en dos o más grados. El nivel mínimo de manipulación es dos: presencia-ausencia de la variable independiente. Cada nivel o grado de manipulación implica un grupo en el

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experimento, por lo tanto cada grado de manipulación corresponde a UN TRATAMIENTO. Nivel Presencia- ausencia: implica que un grupo se expone a la presencia de la variable independiente y el otro no. Luego los dos grupos son comparados para ver si el grupo que se expuso a la variable independiente difiere del grupo no expuesto a esta. 

El grupo que se expone a la presencia de la variable independiente se le conoce como “grupo experimental” y al grupo en el cual está ausente dicha variable se le denomina “grupo de control” o Testigo. En general, puede afirmarse en un experimento que, si en ambos grupos todo fue “igual” menos la exposición a la variable independiente, es muy razonable pensar que las diferencias entre los grupos se deban a la presencia-ausencia de la variable independiente.  Más de dos grados: En otras ocasiones, se puede hacer variar o manipular la variable independiente en cantidades o grados. Por ejemplo, en el caso del análisis del posible efecto del contenido antisocial por televisión sobre la conducta agresiva de ciertos niños, podría hacerse que un grupo se expusiera a un programa de televisión sumamente violento (con presencia de violencia física verbal y no verbal – golpes, asesinatos, insultos muy fuertes, etc.-); un segundo grupo se expusiera a un programa medianamente violento (únicamente con violencia verbal- insultos menos fuertes-), y un tercer grupo se expusiera a un programa pro social.

En este ejemplo, se tendrían tres niveles o cantidades de la variable independiente, lo cual puede representarse de la siguiente manera: X1 (Programa sumamente violento) X2 (Programa medianamente violento) __ (ausencia de violencia, programa prosocial) Manipular la variable independiente en varios niveles tiene la ventaja de que no solo se puede determinar si la presencia de la variable independiente o tratamiento experimental tiene un efecto, sino también se puede determinar si distintos niveles de la variable independiente tienen diferentes efectos. Es decir, si la magnitud del efecto (Y) depende de la intensidad del estimulo(X, X1, X2, etcétera). Ahora bien, ¿Cuantos niveles de variación deben ser incluidos? Una respuesta exacta no puede darse, solamente que debe haber al menos dos niveles de variación y ambos tendrán que diferir entre sí. Esto lo define el experimentador en base a su conocimiento del tema y experiencia y a los resultados de investigaciones similares. ¿Cómo se define la manera en que se manipularan las variables independientes?

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Al manipular una variable independiente es necesario especificar que se va a entender por esa variable en nuestro experimento. Es decir, trasladar el concepto teórico en un estimulo experimental, en una serie de operaciones y actividades concretas a realizar. Si la variable independiente es la orientación principal del profesor hacia la autonomía o control, debemos definir que comportamientos concretos, filosofía, instrucciones al grupo, presentación, personalidad, etcétera, debe mostar cada tipo de profesor (y analizar sus diferencias). Si la variable independiente es el tipo de psicoterapia recibida (y se tienen tres tipos, esto es, tres grupos), debemos definir muy específicamente y con lujo de detalles en que va a consistir cada psicoterapia. Si la variable independiente es diferentes dosis de fertilizante, debe definirse el tipo de fertilizante, las dosis que resulta más adecuado probar, la forma en que será suministrado el fertilizante y las épocas en que se aplicará al cultivo. 20.4.1 Dificultades para definir como se manipularan las variables independientes En ocasiones resulta difícil trasladar el concepto teórico (variable independiente) en operaciones practicas de manipulación (tratamientos o estímulos experimentales). Por ejemplo, si se busca analizar el efecto de utilizar distintas apelaciones publicitarias para promover medicamentos : - emotivas versus racionales- sobre la predisposición para comprarlos, la variable independiente podría operacionalizarse de la siguiente manera: Se elabora un comercial de televisión sobre un medicamento en particular, en el cual el argumento de venta es que se trata de un producto que ha sido sometido a pruebas científicas de laboratorio y que demostró su efectividad, además, de que es recomendado por tal y tal asociación médica (apelaciones racionales); y se elabora otro comercial cuyo argumento de ventas es que el medicamento es de tradición en muchas familias y desde nuestros abuelos se utilizaba (apelación emotiva). Los modelos de ambos tipos de comerciales son los mismos, los dos son a color, duran 30 segundos y en fin, la única diferencia es la apelación, tanto en el nivel verbal como en el no verbal . Un grupo se expone a la manipulación racional y el otro a la emotiva, por lo demás las condiciones de exposición son similares, y después se analiza el impacto de la manipulación en la variable dependiente. Manipular la paga (cantidades de dinero otorgadas), la retroalimentación, el reforzamiento, y administración de un medicamento no es tan difícil. Sin embargo, a veces es sumamente complicado presentar el concepto teórico de la realidad, sobre todo con variables internas, variables que pueden tener varios

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significados o variables que sean difíciles de alterar. La socialización, la cohesión, la conformidad, el poder, la motivación individual y la agresión son conceptos que requieren de un enorme esfuerzo por parte del investigador para ser operacionalizados. 20.4.2 Guía para sortear las dificultades Para definir cómo se va a manipular una variable es necesario: 1. Que se consulten experimentos precedentes para ver si en estos resulto la forma de manipular la variable. 2. Que se evalué la manipulación antes de que se conduzca el experimento. Hay varias preguntas que el experimentador debe hacerse apara evaluar su manipulación antes de llevarla a cabo: ¿Mis operaciones experimentales representan la variable conceptual que tengo en mente?. ¿Los diferentes niveles de variación de la variable independiente harán que los sujetos se comporten diferente?(Christensen, 1980). 3. Que se incluyan verificaciones para la manipulación. Cuando se utilizan seres humanos hay varias formas de verificar si realmente funciono la manipulación (Christensen, 1980). 20.5 Medición de Variables Dependientes en un experimento Por su parte, la variable dependiente no se manipula, sino que se mide para ver el efecto de la manipulación de la variable independiente sobre ella. Esto podría esquematizarse de la siguiente manera: Manipulación de la variable

Medición del efecto sobre la variable

Independiente

dependiente

Xa Xb Xn

Y

Las letras” a, b…n, “indicarían distintos niveles de variación de la independiente. ¿Cuántas variables independientes y dependientes deben incluirse en un experimento? No hay reglas para ello: depende de cómo haya sido planteado el problema de investigación, y las limitaciones que se tengan. Por ejemplo, el investigador que estaba interesado en analizar cómo afecta el utilizar apelaciones emotivas versus racionales en comerciales televisivos, sobre la predisposición de compra de un producto, solamente se interesa en este problema, entonces tiene una única variable independiente y una sola dependiente. Pero si a él también le interesara

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analizar el efecto que tenga el utilizar comerciales en blanco y negro versus en color, entonces agregaría esta variable independiente y la manipularía. Tendría dos variables independientes y una dependiente, y cuatro grupos: A) Grupo expuestos apelación emotiva y comercial en blanco y negro, B) Grupo expuesto apelación emotiva y comercial en color, C) Grupo expuesto a apelación racional y comercial en blanco y negro, D) Grupo expuesto a apelación racional y comercial en color. O podría agregar una tercera independiente: duración de los comerciales, y una cuarta: realidad de los modelos del comercial (personas vivas en contraposición a caricaturas) y así sucesivamente. Claro está que, conforme se aumenta el número de variables independientes, aumentan las manipulaciones que deben hacerse y el número de grupos requeridos para el experimento. Y entraría en juego el segundo factor mencionado (limitantes), a lo mejor no puede conseguir las suficientes personas para tener el número de grupos que requiere o el presupuesto para producir tantos comerciales.

20.5 Validez Externa del experimento Un experimento debe buscar ante todo validez interna, es decir, confianza en los resultados. Si no se logra, no hay experimento verdadero. Lo primero es eliminar las fuentes que atentan contra dicha validez. Pero la validez interna es solo una parte de la validez de un experimento, en adición a ella es muy deseable que el experimento tenga validez externa. La validez externa tiene que ver con qué tan generalizables son los resultados de un experimento a situaciones no experimentales y a otros sujetos o poblaciones. Por ejemplo, si hacemos un experimento con métodos de aprendizaje y los resultados pueden generalizarse a la enseñanza cotidiana en las escuelas de educación básica, el experimento tendrá validez externa. De acuerdo con Campbell y Stanley, la validez externa de una investigación experimental o cuasi experimental es la propiedad que pueden tener los resultados encontrados en un estudio de ser generalizados a otras poblaciones diferentes de aquella en la cual se obtuvieron esos resultados. En otras palabras, la validez externa es el grado de representatividad de los resultados obtenidos en la investigación experimental o en la investigación cuasi experimental. Según esos autores, los principales factores que amenazan la validez externa son los que se describen a continuación: 1. Efecto reactivo o de interacción de las pruebas. Es la interacción que se podría producir entre los efectos de la administración de la prueba y los resultados

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que obtendrían los sujetos y los efectos de la variable independiente, propiamente como tal. En palabras de los autores citados, ese efecto se produce "cuando un pre-test podría aumentar o disminuir la sensibilidad o la calidad de la reacción del participante a la variable experimental, haciendo que los resultados obtenidos para una población con pre-test no fueran representativos de los efectos de la variable experimental para el conjunto sin pre test del cual se seleccionaron los participantes experimentales". 2. Efecto de la interacción entre el factor de selección y la variable experimental. Este efecto se puede producir cuando se trabaja con una muestra que no es representativa de una población determinada. En el experimento de laboratorio se puede encontrar un efecto de la variable independiente sobre la dependiente, pero no encontrar ese efecto en la población del caso. 3. Efectos reactivos de los dispositivos experimentales. Estos efectos pueden producirse cuando los resultados obtenidos en una situación experimental no se producen en la vida cotidiana, en situaciones no experimentales. Tales efectos se explicarían porque los sujetos en la situación experimental se comportan de una manera que ellos consideran adecuada para el experimento que se está realizando. Un ejemplo de efecto reactivo es el llamado efecto Hawthorne, denominado así porque fue constatado en una investigación sobre factores que influían en la productividad en el trabajo en una fábrica de la localidad de Hawthorne, en Estados Unidos. 4. Interferencias de múltiples variables independientes. Este efecto invalidante de la validez externa se puede producir cuando en un experimento se utiliza más de una variable independiente. Los efectos de la primera pueden persistir y mezclarse con los efectos que pueda producir una segunda variable, sin que sea posible separar claramente sus efectos.

20.6 Validez interna del Experimento Es una medida de la precisión de un experimento, es decir, si la manipulación de la/s variable/s independiente/s ocasionó la variación en la variable dependiente o bien si hay variables extrañas que están afectando la relación que se pretende verificar. El control en un experimento logra la validez interna, y el control se alcanza mediante: 1) Varios grupos de comparación (dos como mínimo): Es necesario que en un experimento se tengan por lo menos dos grupos que comparar. En primer término, porque si nada más se tiene un grupo, no se puede saber si influyeron las fuentes de invalidación interna o no. Por ejemplo, si mediante un experimento buscamos probar la hipótesis de que : “A mayor información psicológica sobre una clase social, menor prejuicio hacia esta

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clase”; y decidimos tener un solo grupo en el experimento. Este grupo se expondría a un programa televisivo donde se proporcione información sobre la manera como vive dicha clase, su angustias y problemas, necesidades, sentimientos, aportaciones a la sociedad, etcétera; para luego observar el nivel de prejuicio. Este experimento podría esquematizarse así: Momento 1

Momento 2

Exposición al programa

Observación del nivel de

Televisivo

prejuicio

2) Equivalencia de los grupos en todo, excepto la manipulación de la variable o variables independientes. Para tener control no basta con tener dos o más grupos, sino que estos deben ser similares en todo, excepto la manipulación de la variable independiente. El control implica que todo permanece constante menos esta manipulación. Si entre los grupos que conforman el experimento todo es similar o equivalente, excepto la manipulación de la variable independiente, las diferencias entre los grupos pueden atribuirse a ella y no a otros factores (entre los cuales están las fuentes de invalidación interna).  Equivalencia inicial : Implica que los grupos son similares entre sí mismos al momento de iniciarse el experimento. Por ejemplo, si el experimento es sobre métodos educativos, los grupos deben ser equiparables en cuanto a número de personas, inteligencia, aprovechamiento, disciplina, memoria, sexo, edad, nivel socioeconómico, conocimientos previos, estado de salud física y mental, interés por los contenidos, extroversión, etcétera. Si inicialmente no son equiparables- digamos- en cuanto a motivación o conocimientos previos, las diferencias entre los grupos no podrán ser atribuidas con certeza a la manipulación de la variable independiente. Queda la duda si las diferencias se deben a dicha manipulación o a que los grupos no eran inicialmente equivalentes. La equivalencia inicial no se refiere a equivalencia entre individuos, porque las personas tenemos- por naturaleza- diferencia individuales; sino a las equivalencias entre grupos (conjunto de individuos). Si tenemos dos grupos en un experimento, es saludable que habrá – por ejemplo – personas muy inteligentes en un grupo, pero también debe haberlas en el otro grupo. Si en un grupo hay mujeres, en el otro debe haberlas en la misma proporción, y así con todas las variables que puedan afectar a la variable dependiente. La equivalencia inicial se logra mediante:

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Asignación al azar: Existe un método ampliamente difundido para alcanzar dicha equivalencia que se conoce como “asignación aleatoria o al azar de los sujetos a los grupos del experimento.

La asignación aleatoria o al azar nos asegura probabilísticamente que dos o más grupos son equivalentes entre sí. Es un técnica de control que tiene como propósito proveer al investigador la seguridad de que variables extrañas, conocidas o desconocidas, no afectaran sistemáticamente los resultados del Studio (Christensen, 1981). Esta técnica debida a Sir Ronald Fisher en los años cuarenta ha demostrado durante años y pruebas que funciona para hacer equivalentes a grupos. 

Emparejamiento: El emparejamiento o apareo es un segundo método o técnica para intentar hacer inicialmente equivalentes a los grupos.

Existen diversas modalidades de este método, sin embargo, el más común es el que a continuación se va a describir. El proceso consiste en igualar a los grupos en relación con alguna variable especifica, que se piensa puede influir en forma decisiva a la variable dependiente o variables dependientes. El primer paso es elegir a esa variable de acuerdo con algún criterio teórico. El segundo paso consiste en obtener una medición de la variable elegida para emparejar a los grupos. El tercer paso consiste en ordenar a los sujetos en la variable sobre la cual se va a efectuar el emparejamiento (de las puntuaciones más altas a las más bajas). El cuarto paso es formar parejas de sujetos según la variable de apareamiento (las parejas son sujetos que tiene la misma puntuación en la variable o una puntuación similar) e ir asignando a cada integrante de cada pareja a los grupos del experimento, buscando un balance entre dichos grupos. La asignación al azar es la técnica ideal para lograr la equivalencia inicial. Como método para hacer equivalentes a los grupos es superior (mas precisa y confiable) que el emparejamiento. El emparejamiento no es un sustituto de esta técnica puesto que no puede suprimir o eliminar el posible efecto de la variable apareada, pero nos garantiza, que otras variables (no apareadas) no vayan a afectar los resultados del experimento.  Equivalencia durante el experimento : Además, durante el experimento los grupos deben mantenerse similares en los aspectos que rodean el tratamiento experimental excepto – como ya se ha mencionado – en la manipulación de la variable independiente: mismas instrucciones (salvo variaciones parte de esa manipulación), personas con las que tratan los sujetos, maneras de recibirlos, lugares con características semejantes, (iguales objetos en las habitaciones o

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cuartos, clima, ventilación, sonido ambiental, etcétera), misma duración del experimento, mismo momento , y en fin todo lo que sea parte del experimento. Entre mayor sea la equivalencia durante el desarrollo de este, mayor control y posibilidad de que si encontramos o no efectos podamos estar seguros de que verdaderamente los hubo o no. 20.7 Experimentación en Ciencias Agropecuarias y Biológicas La BIOMETRIA es la disciplina que se encarga de la metodología y diseño de experimentos en las áreas de ciencia naturales. Sin embargo en éste apartado, abordaremos los puntos más importantes a tener en cuenta para la planificación de éste tipo de experimentos. En la planificación agrícola o biológica y en el desarrollo de una investigación en particular, deben cuidarse los siguientes aspectos: a. Definir el problema de investigación y las hipótesis. En base a ello se definen las variables de respuesta y las variables independientes (factores). De acuerdo al número de variables a observar, los experimentos podrán ser de dos tipos:  Experimentos simples, cuando se estudia un solo factor de variación; por ejemplo, probar cinco variedades de sorgo, estudiar cinco dosis de nitrógeno en trigo, etc.  Experimentos factoriales, cuando se estudian simultáneamente dos o más factores que influyen en la producción; por ejemplo, estudiar tres variedades de maíz ,cada una sembrada a tres densidades de siembra, o bien tratamientos de fertilización con fósforo, nitrógeno y potasio, cada uno a cuatro dosis diferentes. b. Ubicar el lugar adecuado para la realización de los experimentos, para lo cual se debe elegir una localidad accesible y representativa de áreas agrícolas. Se debe muestrear el terreno a fin de lograr la mayor uniformidad posible en las condiciones de suelo. Como esto es difícil, por lo general se ajusta mediante el Diseño experimental utilizando diseños en bloques o arreglos de tipo parcelas divididas. Se trata siempre de conformar unidades experimentales lo más homogéneas posibles. c. Escoger el material experimental adecuado: plantas, semillas, árboles, que deben estar disponibles en cantidad suficiente y debe ser material sano, libre de plagas y enfermedades. Deben corresponder a la variedad o híbrido que se pretende estudiar. d. Reducir las fuentes de error, tanto del experimento (no controlables o ambientales), como aquellas debidas a errores o equivocaciones operacionales inherentes al investigador. Por ello con anterioridad debe entrenarse al personal encargado de hacer las mediciones y recolectar los datos, diseñar las planillas de registro de datos, calibrar los instrumentos de

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medición como balanzas, termohigrómetros, termómetros, conductímetros, pHmetros y asegurarse que estarán disponibles en el momento de hacer las observaciones. e. Mantener constante los diversos factores que pueden afectar a la producción o a la calidad del producto, de manera que los únicos factores de variación sean los tratamientos objeto de estudio. Por ejemplo si el ensayo es para probar fuentes fertilizantes, debe asegurarse que se aplique la misma cantidad de riego a todas las parcelas que constituyen los diferentes tratamientos y que el manejo agronómico en general sea el mismo para toda la población muestral. f. Tomar en cuenta el efecto de borde al determinar las unidades de muestreo dentro de las parcelas experimentales. Siempre los surcos y plantas que quedan en los bordes de los lotes y parcelas tienen un comportamiento diferente a las demás, bien porque tienen más o menos competencia por recursos como luz, agua, espacio o nutrientes. Por ello nunca se toman éstas plantas como unidades de muestreo. g. Determinar el tamaño adecuado de la unidad de muestreo o unidad experimental. Esto se hace con base en investigaciones anteriores. La unidad experimental debe ser representativa. Por ejemplo si lo que se necesita medir es el contenido foliar de nutrientes, para cada especie existe una metodología que indica la parte de la planta de donde debe obtenerse la muestra y la cantidad de muestra (gramos, kilos) que debe recolectarse para poder hacer el análisis de laboratorio. Si se va a medir producción por ejemplo en maíz, debe definirse cuantas plantas o metros cuadrados, o surcos, conforman la unidad experimental. h. Extremar precauciones y ser cautos en el análisis de los resultados experimentales, considerando que un experimento es una observación de una muestra en una población de experimentos. i. Tener conocimiento de la tecnología de campo y saber cuáles son los problemas del productor. Los factores agronómicos que deben ser tenidos en cuenta en todo experimento agrícola son: a. Suelos, a fin de elegir el terreno más uniforme y adecuado para realizar el experimento. b. Fertilización, para cuando sea necesario planear experimentos con fertilizantes químicos orgánicos o abonos orgánicos. c. Topografía e hidráulica, para trazar parcelas, niveles, riegos, etc.

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Además el experimentador debe poseer conocimientos suficientes de Botánica, Entomología, Fitopatología, Fisiología, Genética, Ecología , Tecnologías de Cultivos, Zootecnia, a fin de poder manejar las unidades experimentales. También debe poseer conocimientos bien estructurados de Estadística (biometría o bioestadística), para escoger el Diseño experimental más adecuado a su propósito de investigación, para evaluar y separar las diversas causas de variación y para realizar la interpretación de los resultados experimentales. Pasos al planear un experimento: a. Definir el problema: En esta etapa se debe determinar los antecedentes, importancia, objetivos, hipótesis a probar y revisión de la bibliografía. b. Planeamiento y diseño del experimento: En esta etapa se debe tener en cuenta: Lugar de ejecución del experimento, tamaño de la parcela o unidad experimental, número de repeticiones por tratamiento, equipos e instrumentos a utilizar y métodos de evaluación de los resultados c. Ejecución del experimento. Montaje y seguimiento d. Recolección de datos del experimento. e. Ordenamiento de la información experimental. f. Discusión de los resultados obtenidos. g. Análisis económico de los tratamientos que se probaron y utilidad práctica. h. Conclusión final y recomendación. El diseño experimental: El propósito de un diseño experimental es proporcionar métodos que permitan obtener la mayor cantidad de información válida acerca de una investigación, teniendo en cuenta el factor costo y el uso adecuado del material disponible mediante métodos que permitan disminuir el error experimental. El diseño implica definir los tratamientos, el número de repeticiones, las variables de respuesta, la disposición en campo de los tratamientos y repeticiones y la forma de analizar la información (Análisis estadístico).  Tratamientos: Están constituidos por los diferentes procedimientos, procesos, factores o materiales cuyos efectos van a ser medidos y comparados. Por ejemplo: -

Procedimientos : Métodos de labranza o de Riego

-

Factores: Disponibilidad de nutrientes, incidencia y severidad de una enfermedad, eficacia de un pesticida, población de un insecto plaga, nivel de daño económico de una plaga o enfermedad, calidad del producto final, producción y productividad, ganancia en peso, días de levante, producción de leche o carne, etc.

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-

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Materiales: Variedades, híbridos, razas, semillas, estacas

El tratamiento establece un conjunto de condiciones experimentales que deben imponerse a una unidad experimental, dentro de los límites del diseño seleccionado y que son los diferentes niveles del Factor que se pretende probar: Ejemplo: Dosis de fertilizante, ración alimenticia, profundidad de sembrado, distanciamiento entre plantas, variedades de un cultivo.  Testigo: Es el tratamiento de comparación en donde las variables no se manipulan o son estándar, es el blanco de comparación y no puede faltar en un experimento. Por ejemplo, si se usan cinco tratamientos con fertilizante, el testigo puede ser aquel tratamiento que no incluye fertilizante o que corresponde a la fertilización que normalmente aplica el agricultor. La elección del tratamiento testigo es de gran importancia en cualquier investigación, pues constituye la referencia del experimento y sirve para la comparación de los tratamientos en prueba. Unidad experimental : Es el objeto o espacio al cual se aplica el tratamiento y donde se mide y analiza la variable que se investiga. En los experimentos pecuarios la unidad experimental por lo general está conformada por un animal (vaca, cerdo, pollo) o un grupo de ellos ( 20 m 2 de espejo de agua, 10 pollos, una jaula con 5 codornices). En los experimentos forestales, la unidad experimental en la mayoría de los casos está conformada por un árbol , un rodal o una parcela dentro de un rodal, ubicada a lo largo de un transecto. En las pruebas de campo agrícolas, la unidad experimental es una parcela de tierra cultivada con una determinada densidad de siembra, una planta (cultivos permanentes) o varias plantas. Se define según el tipo de cultivo.  Efecto de Borde: En los experimentos agrícolas, muchas veces existen diferencias en el crecimiento y la producción de las plantas que están situadas en los perímetros de la parcela en relación con aquellas plantas situadas en la parte central. Esta diferencia es llamada efecto de borde y puede causar sobre-estimación o sub-estimación de las respuestas de los tratamientos, llegando con esto a comparaciones sesgadas entre ellos. El efecto de bordes puede ser causado por: - Vecindad de las parcelas ó áreas no cultivadas, que hace que las plantas en los perímetros tengan menor competencia de luz y nutrientes. - Competencia entre tratamientos, que depende de la naturaleza de los tratamientos vecinos. Para controlar el efecto de borde se acostumbra a evaluar solamente las plantas centrales para los fines experimentales. Estas plantas centrales constituyen lo que se llama PARCELA NETA EXPERIMENTAL3. 3

Consultado en http://tarwi.lamolina.edu.pe/~ivans/aspgen.pdf.

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En el siguiente ejemplo se muestra el croquis de una parcela de maíz con cuatro surcos, donde las plantas de cabecera y de los dos surcos laterales, se consideran efectos de borde.

Figura 4. Parcela experimental dentro de un experimento agrícola. Fuente: http://tarwi.lamolina.edu.pe/~ivans/aspgen.pdf

 Análisis de variancia (ANAVA o ANDV): Es una técnica estadística que sirve para analizar la variación total de los resultados experimentales de un diseño en particular, descomponiéndolo en fuentes de variación independientes atribuibles a cada uno de los efectos en que constituye el diseño experimental. Esta técnica tiene como objetivo identificar la importancia de los diferentes factores ó tratamientos en estudio y determinar cómo interactúan entre sí. Se define desde el principio de la investigación ya que está directamente relacionada con el tipo de Diseño experimental escogido.  Hipótesis Estadística: Es el supuesto que se hace sobre el valor de un parámetro (constante que caracteriza a una población) el cual puede ser validado mediante una prueba estadística. En la investigación agraria al realizar un análisis estadístico utilizando el ANAVA de un diseño experimental, la hipótesis a probar es si los tratamientos tienen el

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mismo efecto sobre la variable que se estudia. Es así como se tiene la hipótesis planteadas (Ho) e hipótesis alterna (Ha): H0: i = 0 (Los i tratamientos tienen el mismo efecto sobre la variable en estudio) Ha: i 0 (No todos los tratamientos tienen el mismo efecto sobre la variable en estudio) Al probar la hipótesis estadística el investigador está propenso a cometer los errores tipo I y II. Error Tipo I: Se comete cuando se rechaza la hipótesis que se plantea, siendo esta hipótesis falsa; la magnitud de este error es fijado por el investigador y constituye el “nivel de significación de la prueba”; usualmente los valores usados como nivel de significación son 0.05 ó 0.01. Error tipo II: Se comete cuando se acepta la hipótesis que se plantea, siendo esta hipótesis falsa; la magnitud de este error no se puede fijar, pero si es posible minimizar utilizando un tamaño adecuado de muestra. Principios básicos del diseño experimental Los principios básicos del diseño experimental son: repetición, aleatorizacion, y control local.  Repetición: Viene a ser la réplica que se hace de cada tratamiento dentro del experimento. Siempre debe establecerse un número de repeticiones según el tipo de experimento, ya que así se obtiene una mayor precisión en los datos que se recogen. Si solo se tiene una repetición por tratamiento se corre el riesgo de: -

Que la parcela se pierda por causa de un evento ambiental o sanitario y en éste caso el experimento termina, pues no hay unidades experimentales sobre las cuales hacer las mediciones.

-

Que sobre la parcela o u.e., incidan factores externos que hagan variar los resultados. Como no hay otras u.e sobre las cuales medir para poder sacar promedios, los resultados nos llevarán inevitablemente a cometer error tipo I o II.

Con base en el estado del arte de la investigación y la experiencia del investigador se define el número de repeticiones adecuado para el experimento. A mayor número de repeticiones, mayor precisión en los resultados obtenidos, sin embargo, éste número no debe ser tampoco demasiado grande, pues vuelve a la investigación más costosa, mas difícil operativamente y más engorrosa al momento de analizar la información. 

Aleatorización: Consiste en la asignación al azar de los tratamientos en estudio y las repeticiones, a las unidades experimentales, con el propósito de asegurar que un determinado tratamiento no presente sesgo.

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Por otro lado, la aleatorización hace válidos los procesos de inferencia y las pruebas estadísticas. 

Control Local (Control del error Experimental): Consiste en tomar medidas dentro del diseño experimental para hacerlo más eficiente, de tal manera que pueda permitir la reducción del error experimental y así hacerla más sensible a cualquier prueba de significación.

El análisis de la información En los experimentos agrícolas se realizan los siguientes análisis estadísticos: -

ANAVA: Análisis de varianza a fin de determinar si hay o no diferencias entre los tratamientos. Se realiza la prueba de F para cada fuente de variación. Las fuentes de variación dependen del tipo de Diseño experimental. En un Diseño Completamente al azar CAA serán Tratamiento Y Error. En un Diseño en Bloques completos al Azar, serán Tratamiento, Bloque y Error. En un diseño de cuadrado latino serán tratamiento ,filas, columnas y error.

-

Pruebas de Comparación de Medias: Se realizan para determinar cuáles tratamientos son diferentes. Existen las siguientes pruebas de comparación de medias:

-

Diferencia Significativa Mínima (DLS): Debe hacerse solamente cuando la prueba de F indica que hay diferencias significativas entre tratamientos y es necesario definir cuáles son los tratamientos que difieren . La prueba de F solamente dice que si hay diferencias pero no dice entre cuales tratamientos específicamente. La DMS mide la diferencia mínima que debe haber entre un tratamiento y otro para que haya diferencias. Esas diferencias se dan en las mismas unidades en que se midió el efecto de tratamientos. Por ejemplo si se trataba de medir la producción de maíz en relación a diferentes dosis de fertilizante, la DMS será el número de kilos o toneladas de maíz que deben producirse en un tratamiento para que sea diferente de otro.

-

Prueba de Rangos Múltiples de Duncan: Este procedimiento es utilizado para realizar comparaciones múltiples de medias; para realizar esta prueba no es necesario realizar previamente la prueba F y que ésta resulte significativa; sin embargo, es recomendable efectuar esta prueba después que la prueba F haya resultado significativa, a fin de evitar contradicciones entre ambas pruebas.

-

Prueba de Rangos Múltiples de Tukey: Este procedimiento es llamado también «Diferencia Significativa Honesta», se utiliza para realizar comparaciones múltiples de medias; esta prueba es similar a la prueba de Duncan en cuanto a su procedimiento pero es más exigente.

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-

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Prueba de Comparación de Dunnet: Esta prueba es útil cuando el experimentador está interesado en determinar que tratamiento es diferente de un testigo, control o tratamiento estándar, y no en hacer todas las comparaciones posibles (que pasarían a una segunda prioridad); es decir, cuando se quiere comparar el testigo con cada uno de los tratamientos en estudio.

Coeficiente De Variación C.V. Es una medida de variabilidad relativa (sin unidades de medida) cuyo uso es para cuantificar en términos porcentuales, la variabilidad de las unidades experimentales frente a la aplicación de un determinado tratamiento. En experimentación no controlada (condiciones de campo) se considera que un coeficiente de variabilidad mayor a 35% es elevado por lo que se debe tener especial cuidado en las interpretaciones y ó conclusiones. Un C.V muy alto puede indicar una lto grado de error en los resultados obtenidos. En condiciones controladas (laboratorio) el C.V debe ser mucho menor. La expresión estimada del coeficiente de variabilidad es:

Donde: CMe: Es el Cuadrado Medio del error (obtenido en el ANAVA) Y: Promedio de los tratamientos

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CAPITULO 5: TIPOS DE EXPERIMENTOS Introducción Una vez definido el tipo de estudio a realizar y establecer las hipótesis de investigación, el investigador debe concebir la manera práctica y concreta de responder a las preguntas de investigación. Esto implica seleccionar o desarrollar un diseño de investigación y aplicarlo al contexto particular de su estudio. Diseño se refiere al plan o estrategia concebida para responder a las preguntas de investigación. El diseño señala al investigador lo que debe hacer para alcanzar sus objetivos de estudio, contestar las interrogantes que se ha planteado y analizar la certeza de las hipótesis formuladas en un contexto en particular. Si el diseño está concebido, el producto final de un estudio tendrá mayores posibilidades de ser válido. No es lo mismo seleccionar un tipo de diseño que otro; cada uno tiene sus características propias. La precisión de la información obtenida puede variar en función del diseño o estrategia elegida. El Diseño Experimental, es el procedimiento que se sigue para asignar los tratamientos a las unidades experimentales. Es un método aleatorio, o sea, de asignación al azar, porque se decide el tratamiento que corresponde a cada unidad experimental mediante un sorteo o por medio de una tabla de números aleatorios. Existen variados tipos de Diseños Experimentales y ninguno es mejor que otro. El investigador debe escoger el tipo de diseño más adecuado a su propósito y objeto de estudio. El escoger un tipo de Diseño inapropiado, conlleva de forma inevitable a que la investigación carezca de validez interna y externa. La figura 4 muestra los diferentes tipos de Diseños Experimentales.

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Figura 5. Tipos de Diseños experimentales

Lección 21. Diseños de carácter cuantitativo- Pre experimentales o correlacionales "La ciencia se compone de errores, que a su vez, son los pasos hacia la verdad."

Julio Verne

Se llaman así, porque su grado de control es mínimo. Como ejemplo de diseños pre experimentales o correlacionales pueden destacarse la mayoría de los que utilizan la encuesta y/o la observación como estrategias de investigación, que, además, suelen ser los más habituales en educación y/o en cualquier otro ámbito de estudio en el que sea de máximo interés el llevar a cabo investigación aplicada como suele ser la pre experimental. La Metodología de Encuestas se diferencia de las metodologías experimental y cuasi-experimental en que: - no hay manipulación de variables, es decir no hay VI - no hay control de variables extrañas - la información se recolecta pasando a los sujetos tests, cuestionarios o encuestas, que son herramientas estandarizadas de recogida de información, compuestas por una serie de preguntas (o ítems), y que deben cumplir determinados requisitos psicométricos (fiabilidad y validez)

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- no se intenta establecer relaciones de causa-efecto si no tan sólo describir y observar “qué va con qué” (relaciones) - se hace hincapié en las diferencias individuales, es decir observar cómo los sujetos de la muestra difieren o se escalan en determinado rasgo - las muestras suelen ser más grandes y representativas (utilizando para su selección métodos de muestreo) A continuación exponemos los tipos de metodologías más utilizadas en los diseños no experimentales.

21.1 Diseños con Grupos y con Sujetos Diseño de un solo grupo- Estudio de caso con una sola medición Este diseñó podría diagramarse de la siguiente manera: G

x

O

Consiste en administrar un estímulo o tratamiento a un grupo y después aplicar una medición en una o más variables para observar cuál es el nivel del grupo en estas variables. Este diseño no cumple con los requisitos de un "verdadero" experimento. No hay manipulación de la variable independiente. El diseño adolece de los requisitos para lograr el control experimental como tener varios grupos de comparación. No se puede establecer causalidad con certeza y no se controlan las fuentes de invalidación interna. Ejemplo: Profesor-investigador que decide poner en marcha un nuevo sistema de entrenamiento del razonamiento matemático en uno de sus grupos de alumnos más conocidos (grupo experimental) y evalúa sus habilidades al terminar el curso (medición postest), con la “osada” pretensión de establecer la existencia de mejoras en su razonamiento. Diseño de pre prueba-post prueba con un solo grupo Este segundo diseño se puede diagramara así: G O1 x

O2

A un grupo se le aplica una prueba previa al estímulo o tratamiento experimental (O1), después se le administra el tratamiento y finalmente se le aplica una prueba posterior al tratamiento (O2). El diseño ofrece una ventaja sobre el anterior y es que hay un punto de referencia inicial para ver qué nivel tenía el grupo en la(s) variable (s) dependientes antes del estímulo.

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Es decir, hay un seguimiento del grupo. Sin embargo, el diseño no resulta conveniente para fines científicos puesto que no hay manipulación ni grupo de comparación y además varias fuentes de invalidación interna pueden actuar. Por ejemplo, la historia. Entre O1 y O2 (que son momentos diferentes), pueden ocurrir muchos otros acontecimientos capaces de generar cambios, además del tratamiento experimental (Campbell y Stanley, 1966), y entre mayor sea el lapso entre ambas mediciones, mayor será también la posibilidad de que actué la historia. Asimismo, entre O1 y O2 puede presentarse la maduración (fatiga, aburrimiento, etc.). Por otro lado, se corre el riesgo de elegir a un grupo atípico o que en el momento del experimento no se encuentre en su estado normal. Puede presentarse la regresión estadística y diversas interacciones que se mencionaron (interacción entre selección y maduración, por ejemplo). Asimismo, puede haber un efecto de la pre prueba sobre la post prueba. En este segundo diseño, tampoco se puede establecer con certeza la causalidad. Ejemplo: Profesor-investigador que decide poner en marcha un nuevo sistema de entrenamiento del razonamiento matemático en un grupo de alumnos (grupo experimental) y evalúa sus habilidades al respecto al empezar (medición pretest) y al terminar el curso (medición postest). Diseño de Dos grupos Incluye un grupo experimental y un grupo de control con una sola medición posterior al tratamiento (pos test). Ejemplo: Profesor-investigador que decide poner en marcha un nuevo sistema de entrenamiento del razonamiento matemático y, para probar los efectos del mismo sobre sus alumnos, decide comparar los resultados obtenidos al final de curso (medición pos test) entre el grupo sometido a entrenamiento (grupo experimental) y otro grupo no entrenado (grupo control). Como puede verse, en ninguno de estos tres diseños se cumplen todos y cada uno de los requisitos exigibles en la experimentación (por eso se les llama pre experimentales), ya que: 1- No siempre existe un grupo control (aquel que no se somete a ningún tipo de tratamiento o situación experimental). 2- Por lo tanto, no siempre podrá existir asignación aleatoria de los sujetos a los grupos implicados en el estudio (o niveles de la V.I.). 2- No siempre existe medición antes (pre test) y después (postest) del tratamiento experimental (Begoña & Qintanal, 2000). Los diseños pre experiméntales, no son adecuados para el establecimiento de relaciones entre la variable independiente y la(s) variable(s) dependiente(s). Son

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diseños que han recibido bastante crítica en la literatura experimental y con justa razón, porque son débiles en cuanto a la posibilidad de control y validez interna. Su uso debe restringirse a que sirvan como ensayos de otros experimentos con mayor control. Es decir, si alguien piensa efectuar un experimento en forma (utilizando algunos de los diseños con “experimentos ¨verdaderos” y “cuasi experiementos”), y tiene alguna dudas sobre el estimulo o la manera de administrar las mediciones (por ejemplo, como reaccionaran los sujetos al estimulo, cuánto tiempo pueden concentrarse en el experimento o como debe ser dada una instrucción); puede – primero – ensayar el experimento mediante un diseño pre experimental (hacer una prueba piloto) y - después - llevar a cabo su experimento utilizando un diseño más confiable. Asimismo, en ciertas ocasiones los diseños pre experimentales, pueden servir como estudios exploratorios, pero sus resultados deben observarse con precaución. De ellos no pueden sacarse conclusiones seguras de investigación. Abren el camino, pero de ellos deben derivarse estudios más profundos. Desafortunadamente en la investigación comercial, los diseños pre experiméntales se utilizan con mayor frecuencia de la que fuera deseable. Algunos investigadores de mercado – por ejemplo - toman a un grupo, lo exponen aun comercial televisivo y miden la aceptación del producto o la predisposición de compra. Si esta es elevada, deducen que se debió al comercial. Lo mismo ocurre con programas de desarrollo organizacional, introducción de innovaciones, métodos de enseñanza, etc. Se hacen juicios aventurados y afirmaciones superficiales.

Lección 22: Diseños de carácter cuantitativo- Experimentales y Cuasi experimentales "La vida es una cosa maravillosa y hay tantas cosas por hacer".

Stephen Hawking

Los experimentos “verdaderos” son aquellos que reúnen dos requisitos para lograr el control y la validez interna: 1) grupos de comparación (manipulación de la variable independiente o de varias independientes) y 2) equivalencia de los grupos. Los diseños “auténticamente” experimentales pueden abarcar una o más variables independientes y una o más dependientes. Asimismo, pueden utilizar pre pruebas y pos pruebas para analizar la evolución de los grupos antes y después del tratamiento experimental. Desde luego, no todos los diseños experimentales utilizan pre pruebas, pero la pos prueba es necesaria para determinar los efectos de las condiciones experimentales (Wiersma, 1986).

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22.1 Diseños Experimentales Estos se clasifican según: a. Función de la variable independiente : Diseños Simples y Diseños Factoriales b. En función de la variable Dependiente: Univariados y Multivariados c. En función del modo en que los sujetos experimentales son asignados a los distintos niveles de la/s variable/s independiente/s manipulada/s por el Experimentador: Diseño intragrupo o intrasujeto y Diseño intergrupo o intersujeto 22.1.1 Diseños Simples y Factoriales Los diseños simples son los más sencillos y solo estudia un factor, mientras que los diseños factoriales permiten estudiar varios factores y la interacción entre ellos sobre la variable dependiente. Un diseño Simple es por ejemplo, probar dosis de un fertilizante sobre la producción de un cultivo, la influencia de la música en la concentración para el estudio, la influencia de programas de televisión violentos sobre la conducta violenta de los niños televidentes. En todos estos casos hay solo una variable que influye en una respuesta. Los diseños factoriales manipulan dos o más variables independientes e incluyen dos o más niveles de presencia en cada una de las variables independientes. Han sido sumamente utilizados en la investigación del comportamiento. La construcción básica de un diseño factorial consiste en que todos los niveles de cada variable independiente son tomados en combinación con todos los niveles de las otras variables independientes. Así se puede tener diseños 2 x 2, 3 x 3, 4x 4 etc. En los Diseños factoriales, el diseño de tratamientos es independiente del Diseño experimental propiamente dicho. El Diseño de tratamientos consiste en la elección de los factores a estudiar (variables), sus niveles y las combinaciones entre ellos. El Diseño experimental indica la forma en que los tratamientos se aleatorizan a las diferentes unidades experimentales y la forma de controlar la variabilidad natural de las mismas. El D.E. puede ser Completamente al azar (CAA), en Bloques completos al azar (BCA), Cuadrado latino, Ejemplo: Un Factorial 2X 2, es el diseño factorial más simple, manipula (hace variar) dos variables, cada una con dos niveles. El número de dígitos indica el número de variables independientes: 2 X 2 Un digito = primera variable independiente), segundo digito = segunda variable Independiente.

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Supongamos que para el Factor A se tienen L niveles y para el factor B se tienen K niveles, los tratamientos (i) serán la interacción entre ellos:

Estos diseños no suelen ser muy complicados puesto que el tener muchas variables con muchos niveles vuelve engorroso el experimento y se dificulta el análisis y la interpretación. La necesidad de estudiar conjuntamente varios factores, obedece a la posibilidad de que el efecto de un factor cambie según los niveles de otros factores, es decir que existe la posibilidad de una interacción entre ellos. También se utiliza cuando se quiere determinar el valor óptimo de la variable dependiente. Por ejemplo, probar diferentes dosis de fertilización y de riego en la producción de un cultivo. Se pueden tener 3 niveles de fertilizante y 3 frecuencias de riego y determinar la combinación con la que se obtiene el mayor rendimiento. Si se investigan los factores por separado, el resultado puede ser diferente al estudio conjunto y es mucho más difícil describir el comportamiento general del proceso o encontrar el óptimo. Los diseños factoriales presentan varia ventajas: Economía en el material experimental al obtener información sobre varios factores sin incrementar el tamaño del experimento (el número de u.e). Se amplía el rango de validez del experimento, ya que la variable dependiente se estudia en relación a diferentes niveles de las otras variables. Permite conocer el grado de INTERACCIÓN, es decir, la forma en que se modifica el efecto de un factor por los niveles de los otros factores. En el caso del experimento en plantas de maíz, si se probaran los factores riego y dosis de fertilizante por separado podríamos obtener que la máxima producción se dé con los niveles altos de ambos factores, es decir máxima dosis de fertilizante y máxima frecuencia de riego. Sin embargo, con un diseño factorial podría encontrarse que la máxima producción se obtiene con dosis medias de fertilizante y máxima frecuencia de riego, incluso pudiendo superar la producción obtenida en los experimentos independientes. Hay situaciones en que el Diseño Factorial resulta “Desbalanceado”, es decir que para alguno de los factores se utiliza un número diferente grados. Esto puede ocurrir bien porque durante el experimento a causa de factores externos se

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pierdan algunas observaciones o bien por que las observaciones de alguno de los factores resulten más costosas o difíciles y entonces se prueban menos niveles de ellas. En estos casos, el modelo estadístico se ajusta para poder interpretar los datos obtenidos. Un diseño factorial desbalanceado podría esquematizarse así:

22.1.3 Diseños Univariados y Multivariados En un Diseño Univariado, se observa característica aisladamente de cualquier otra característica.

por característica,

Por ejemplo, en un estudio poblacional se cuantifica la variable peso, independientemente de la talla de las personas. Los parámetros estadísticos como la media, la mediana, la moda, la varianza, los porcentajes, entre otros, miden una variable. Es decir, fueron hechos univariados. Ahora bien este tipo de análisis ha sido muy criticado ya que la realidad se presenta interconectada, relacionada. Por ejemplo existe una relación entre el peso y la talla de las personas o entre la el interés y el rendimiento escolar, etc. Como la realidad se presenta relacionada necesitamos métodos más rigurosos para evaluarla. Esto lo podemos hacer de dos modos: El primero es medir las variables de modo univariado (analizarlas) y relacionarlas luego en la interpretación. Esto es lo que hacemos generalmente cuando decimos “si tal persona pesa 85 k. y mide 1,7 m., entonces esta persona está muy pesada”. El segundo modo es relacionarlas mediante un índice de masa corporal (IMC) que no es otro que dividir el peso (85) entre la estatura al cuadrado. El IMC es una media bivariada y se interpreta de modo diferente. En nuestro caso el IMC sería (85/1,7^2) = (85/2.89) = 29.41 que según ciertas tablas de salud indican que tiene sobrepeso. De este modo entramos en el Análisis Bivariada y cuando se interrelacionan más de dos factores, por ejemplo, talla, peso y edad, estaremos hablando de modelos o diseños Multivariados.

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En el Diseño Multivariado, se registran dos o más variables cuantitativas o cualitativas de naturaleza distinta que en conjunto explican a la variable dependiente o en el caso de estudios sociales, representan una unidad teórica compleja a la que se le denomina constructo. Los diseños Multivariados son una extensión de los diseños Univariados,donde la única diferencia radica en el proceso de estimación y ajuste de los parámetros y en el criterio utilizados para la prueba de hipótesis. Las ventajas de utilizar Diseños Multivariados radican en que:  Permiten llevar a cabo investigaciones más acordes con el comportamiento humano.  Permiten establecer relaciones complejas entre varias variables independientes (biológicas o sociales) y por tanto proporciona información más precisa acerca del comportamiento de la variable dependiente.  Son diseños que poseen mayor sensibilidad o potencia probatoria y mayor validez que los diseños univariados (Balluerka & Vergara, 2002). Un ejemplo de Diseño Univariado es el Diseño intrasujeto. Un ejemplo de Diseño Multivariado es el Diseño de Medias Repetidas. Ambos se verán a continuación. La combinación de los tipos de diseños anteriores, dan origen a los siguientes tipos de experimentos: - Simples univariados (con una única V.I. y V.D.). - Simples multivariados (con una única V.I. y varias Vs.Ds.). - Factoriales univariados (con varias Vs.Is. y una única V.D.). - Factoriales multivariados (con varias Vs.Is. y V.sDs.). La única condición que deben compartir todos ellos, es que existan tantos grupos de sujetos distintos como niveles tenga/n la/s variable/s independiente/s considerada/s por el experimentador. Además, y dado que la asignación de sujetos en los diseños experimentales debe ser aleatoria, a este tipo de diseños también se le denomina diseño de grupos aleatorios independientes (o de muestras independientes) (Begoña & Qintanal, 2000). 22.1.4 Diseño intragrupo o intrasujeto En este grupo de diseños experimentales, los distintos niveles de la variable independiente o variables independientes si se trata de un factorial, son aplicados al mismo grupo de sujetos; es decir, las mismas personas son sometidas, aunque en momentos diferentes, a varios tratamientos o condiciones experimentales. Como es lógico, al existir una única muestra de estudio, no es posible distinguir entre grupo control y grupos experimentales ya que ambos coinciden; eso sí, en caso de que nuestra variable independiente tenga un nivel 0 es evidente que

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nuestro grupo de sujetos funcionará en esa ocasión como grupo control y en las otras, como grupo experimental. A este tipo de diseños se les denomina también diseños de medidas repetidas y ofrecen la ventaja de asegurar que no existirán variables extrañas inherentes a los sujetos que puedan influir en la variable dependiente, ya que se anulan al aplicarse a todos los sujetos de la muestra todas las condiciones experimentales incluidas (Begoña & Qintanal, 2000). Experimento con n=1 Este tipo de diseño es un caso especial de experimento intrasujeto, en el que participa un único sujeto. Su objetivo suele ser el de solucionar problemas y, por lo tanto, suelen estar muy vinculados a la práctica clínica (tanto médica como psicológica); además, y a pesar de la esperable falta de control y otras características propias de un buen experimento (amenazas a la validez), suelen producir aportaciones interesantes al conocimiento. En general, se suele justificar el uso de los diseños de n = 1 cuando: - El aspecto a estudiar es muy sencillo y/o tiene un fuerte componente biológico (como por ejemplo, el estudio de los distintos tipos de condicionamiento). - En aquellos casos en los que, además, el sujeto en cuestión viene en demanda de ayuda y/o resulta muy complejo (o imposible) encontrar casos similares para poder obtener una muestra sobre la que desarrollar un verdadero experimento. Ejemplo: el sujeto-paciente desea que desaparezca su fobia, quiere dejar de fumar o de morderse las uñas, etc. Las fases que incluye un experimento de n = 1 son: 1º) Establecer la línea base (A): el investigador mide el comportamiento objeto de estudio (V.D.) tal y como lo manifiesta el sujeto antes de iniciar cualquier tipo de tratamiento (V.I.). 2º) Aplicar la intervención (B): el investigador vuelve a medir el comportamiento objeto de estudio (V.D.) una vez aplicado el tipo de tratamiento que se consideró necesario (V.I.). 3º) Comparar A con B e interpretar los resultados: supone valorar el efecto terapéutico que ha tenido el tratamiento aplicado, ya que si se observa que el comportamiento que se deseaba eliminar es menos frecuente (o intenso, duradero, etc.) en B que en A, habremos tenido existo en nuestro objetivo de mejorar la situación del sujeto-paciente. Cualquier diseño de n = 1 en el que se den las tres fases que acabamos de exponer, se denomirá diseño AB. Es el tipo más simple de diseños con un único sujeto, ya que nos limitamos a establecer una línea base (A) y a medir de nuevo el comportamiento una vez aplicado el tratamiento (B). Sin embargo, puede ocurrir que para eliminar o mejorar el comportamiento indeseado del sujeto-paciente, sea necesario repetir el tratamiento en varias

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ocasiones tras ciertos períodos de descanso en lo que se llama diseños ABAB. Todo ello permitirá observar la evolución de dicho comportamiento y, por supuesto, el mantenimiento (o no) del éxito del tratamiento empleado. 22.1.5 Diseño intergrupo o intersujeto Diseño con pos prueba únicamente y grupo de control Este diseño incluye dos grupos, uno recibe el tratamiento experimental y el otro no (grupo de control). Es decir, la manipulación de la variable independiente alcanza sólo dos niveles: presencia y ausencia. Los sujetos son asignados a los grupos de manera aleatoria. Después de que concluye el periodo experimental, a ambos grupos se les administra una medición sobre la variable dependiente en estudio. El diseño puede diagramarse de la siguiente manera: R G1 X O 1 R G2 -- O2 En este diseño, la única diferencia entre los grupos debe ser la presenciaausencia de la variable independiente. Estos son inicialmente equivalentes y para asegurar que durante el experimento continúen siendo equivalentes _ salvo por la ausencia de dicha manipulación, el experimentador debe observar que no ocurra algo que afecte solo a uno de los grupos. Debe recordarse que la hora en que se efectúa el experimento debe ser la misma para ambos grupos (o ir mezclando a un sujeto de un grupo con un sujeto del otro grupo - cuando la participación es individual - ), lo mismo que en las condiciones ambientales y demás factores que fueron ventilados al hablar de equivalencia de grupos. La prueba estadística que suele utilizarse en este diseño para comparar a los grupos es la prueba "t" para grupos correlacionados, al nivel de medición por intervalos. El diseño con pos prueba únicamente y grupo de control, puede extenderse para incluir más de dos grupos, es decir, se usan dos o más tratamientos experimentales, además del grupo de control. Si se carece de grupo de control, el diseño puede llamarse "diseño con grupos aleatorizados y pos prueba únicamente". En el diseño con pos prueba únicamente y grupo de control, así como en sus posibles variaciones y extensiones, se logra controlar todas las fuentes de invalidación interna.

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Diseño con pre prueba-pos prueba y grupo de control Este diseño incorpora la administración de pre pruebas a los grupos que componen el experimento. Los sujetos son asignados al azar a los grupos, después a éstos se les administra simultáneamente la pre prueba, un grupo recibe el tratamiento experimental y otro no (es el grupo de control); y finalmente se les administra, también simultáneamente una pos prueba. La adición de la pre prueba ofrece dos ventajas: primera, las puntuaciones de las pre pruebas pueden usarse para fines de control en el experimento, al compararse las pre pruebas de los grupos se puede evaluar qué tan adecuada fue la aleatorizacion. La segunda ventaja reside en que se puede analizar el puntaje ganancia de cada grupo (la diferencia entre la pre prueba y la pos prueba). El diseño controla todas las fuentes de invalidación interna por las mismas razones que se argumentaron en el diseño anterior (diseño con pos prueba únicamente y grupo de control). Lo que influye en un grupo deberá influir de la misma manera en el otro, para mantener la equivalencia de los grupos.

Diseño de cuatro grupos de Solomon En los diseños con varios grupos, existe un problema asociado a las mediciones previas al experimento. Dicho inconveniente consiste en que las mediciones pretest pueden sugerir de algún modo a los sujetos que participan en el experimento, las intenciones y objetivos del mismo, pudiendo influir esto en su actuación posterior, apartándola de su comportamiento natural. Por ello, Solomon ideó un tipo de diseño intergrupo alternativo que da lugar a los llamados diseños Solomon con cuatro grupos. El diseño de Solomon, combina el diseño de dos grupos con sólo medición "después" y el diseño clásico de dos grupos con mediciones "antes" y "después". En esta forma se controlan los efectos de selección y de mortalidad (por la asignación al azar); los de maduración e historia (por el uso de grupos de control) y el efecto de interacción de la prueba pues como no existe medición "antes" en algunos grupos, ésta no puede, lógicamente, actuar sobre los resultados "después". Los pasos del diseño son los que siguen: a) Se asigna el total de los sujetos, en forma aleatoria, a cuatro grupos. b) En el primer grupo se hace una medición "antes" de la variable dependiente, luego se aplica el tratamiento experimental y posteriormente se hace una medición "después" de la variable dependiente. c) En el segundo grupo se hacen mediciones "antes" y "después", sin aplicar el tratamiento experimental.

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d) El tercer grupo recibe el tratamiento experimental y se hace en él una medición "después". e) Finalmente, en el cuarto grupo se hace sólo una medición "después". Todos los grupos se forman aleatoriamente. Los grupos 1 y 3 son experimentales, los grupos 2 y 4, de control. La principal ventaja del diseño consiste en el control del efecto de la medición "antes" de la prueba, en la medición "después". Esto se logra pues a dos de los grupos no se aplica la prueba "antes" (pre prueba): al grupo experimental 3 y al grupo de control 4. Si se considera que a los grupos 1 y 3 se les aplicó el tratamiento experimental, sus mediciones "después" deberían ser iguales: O — O. Pero en el grupo 1 también se aplicó la pre prueba, con lo cual, si hay diferencias entre esas dos mediciones, se debería a esa prueba. Algo similar tendría que ocurrir entre los grupos 2 y 4 que no recibieron el tratamiento experimental. Si se encuentra una diferencia significativa, ésta se debería también al efecto de la pre prueba. Para realizar todas las comparaciones se utiliza el análisis de varianza. En la medida en que haya una mayor semejanza entre los dos grupos del estudio "podemos considerar que el diseño controla los principales efectos de la historia, la maduración, la administración de tests y la instrumentación..." (Campbell y Stanley,1966) .

22.2 Diseños Cuasi Experimentales Las investigaciones o diseños cuasi experimentales reciben su nombre por el hecho que los grupos de estudio no se han conformado al azar y, en algunos casos, no se utiliza un grupo de control. Sin embargo, como lo dicen Campbell y Stanley, estas investigaciones pueden tener, en diversos grados, tanto validez interna como externa. De los varios tipos de éstos vamos a presentar dos que suelen ser los más utilizados en el campo de la investigación social y de la educación. Los cuasi experimentos poseen aparentemente todas las características de los experimentos verdaderos. La principal diferencia con éstos estriba, según los casos, es la imposibilidad de manipular la variable independiente y/o asignar aleatoriamente los sujetos a las condiciones experimentales. Comparten con los experimentos de campo su ejecución en ambientes naturales, lo cual les otorga un escaso control. Podrían ser calificados de adaptaciones más o menos ingeniosas de los experimentos verdaderos, con el objetivo de separar

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los efectos debidos a la intervención de aquellos provocados por las variables no controladas. Los diseños cuasi experimentales también manipulan deliberadamente al menos una variable independiente para ver su efecto y relación con una o más variables independientes, solamente que defieren de los experimentos “verdaderos” en el grado de seguridad o confiabilidad que pueda tenerse de la equivalencia inicial de los grupos. En estos diseños los sujetos no son asignados al azar a los grupos, ni emparejados; sino que dichos grupos ya estaban formados antes del experimento, son grupos intactos (la razón por la que surgen y la manera como se formaron fueron independientes o aparte de experimento). Por ejemplo, si los grupos el experimento son tres grupos escolares existentes que estaban formados con anterioridad al experimento, y cada uno de ellos constituye un grupo experimental. Veámoslo gráficamente:

Como el quid del problema en los métodos cuasi experimentales es el sesgo de selección, no es de extrañar que la mayoría del tema se enfoque en cómo conformar grupos de control adecuados que no son diseñados ad hoc, sino que hay que conformarlos analíticamente. Diseño de prepuebas - posprueba y grupos intactos (uno de ellos de control) Utiliza dos grupos: uno recibe el tratamiento experimental y el otro no. Los grupos son comparados en la posprueba para analizar si el tratamiento experimental tuvo un efecto sobre la variable dependiente. Si los grupos no son equiparables entre sí, las diferencias en las pospruebas de ambos grupos pueden ser atribuidas a la variable independiente pero también a otras razones diferentes, y lo peor es que el investigador puede no darse cuenta de ello. Por ello es importante que los grupos sean inicialmente comparables, y que durante el experimento no ocurra algo que los haga diferentes, con excepción de la presencia-ausencia del tratamiento experimental. Recuérdese que los grupos son intactos, no se crean, ya se habían constituido por motivos diferentes al cuasi experimento.

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Diseño de prepuebas-posprueba y grupos intactos (uno de ellos de control) Este diseño es similar al que incluye posprueba únicamente y grupos intactos, solamente que a los grupos se les administra una preprueba, la cual puede servir para verificar la equivalencia inicial de los grupos (si son equiparables no debe haber diferencias significativas entre las prepruebas de los grupos). Las posibles comparaciones entre las mediciones de la variable dependiente y las interpretaciones son las mismas que en el diseño experimental de prepruebaposprueba con grupo de control, solamente que en este segundo diseño cuasi experimental, los grupos son intactos y en la interpretación de resultados debemos tomarlo en cuenta. Diseños experimentales de series cronológicas múltiples En los diseños experimentales antes mencionados se ha comentado que sirven más bien, para analizar efectos inmediatos o a corto plazo. En ocasiones el experimentador está interesado en analizar efectos en el mediano o largo plazo, porque tiene bases para suponer que la influencia de la variable independiente sobre la dependiente tarda en manifestarse. Por ejemplo, los programas de difusión de innovaciones, métodos educativos o estrategias de las psicoterapias. En tales casos es conveniente adoptar diseños con varias pos pruebas. A estos diseños se les conoce como series cronológicas experimentales. En realidad el término “serie cronológica”, se aplica a cualquier diseño que se efectúe a través del tiempo o a varias observaciones o mediciones sobre una variable, sea o no experimental, solo en este caso se les llama experimentales porque reúnen los requisitos para serlo. También en estos diseños se tienen dos o más grupos y los sujetos son asignados al azar a dichos grupos. Solamente que, debido a que transcurre mucho más tiempo entre el inicio y la terminación del experimento, el investigador debe tener el suficiente cuidado para que no ocurra algo que afecte de manera distinta a los grupos ( con excepción de la manipulación de la variable independiente). Lo mismo sucede cuando al aplicar el estimulo lleva mucho tiempo (por ejemplo, programas motivacionales para trabajadores que pueden durar semanas). Con el paso del tiempo es más difícil mantener equivalencia inicial de los grupos. Ejemplos  Serie cronológica sin pre prueba, con varias pos pruebas y grupo de control

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Observe que el grupo 4 es el control que no recibe estímulo X.  Serie cronológica con pre prueba, con varias pos pruebas y grupo de control

 Serie cronológica basada en el diseño de cuatro grupos de Solomon

Diseños de series cronológicas con repetición del estimulo En ocasiones, el investigador anticipa que el tratamiento o estimulo experimental no tiene efecto o este es mínimo si se aplica una sola vez, tal como seria hacer ejercicio físico un solo día, no se puede esperar un cambio en la musculatura; o como seria consumir vitaminas por una única vez . También a veces el investigador quiere conocer el efecto sobre las variables dependientes, cada vez que se aplica el estimulo experimental. Por ejemplo, en técnicas de acondicionamiento es común que uno se cuestione: ¿Cuántas veces debo aplicar el reforzamiento a una conducta para lograr condicionar a respuesta a un estimulo?. En estos casos se puede repetir el tratamiento experimental y administrar una pos prueba después de cada aplicación de este, para evaluar el efecto de la aplicación. Los sujetos son asignados al azar a los distintos grupos y a cada grupo se le administra varias veces el tratamiento experimental que le corresponde.

El mismo tratamiento se aplica dos veces al grupo experimental

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Lección 23: Diseños de carácter cualitativo: Diseños Fenomenológicos: Investigación etnográfica – Diseños Narrativos ―Los límites de mi lenguaje son los límites de mi mente‖. Ludwig Wittgenstein

La investigación cualitativa se ha definido de forma poco precisa como una categoría de diseños de investigación que extraen descripciones a partir de observaciones que adoptan la forma de entrevistas, narraciones, notas de campo, grabaciones, transcripciones de audio y vídeo casetes, registros escritos de todo tipo, fotografías o películas y artefactos. La mayor parte de los estudios cualitativos están preocupados por el contexto de los acontecimientos, y centran su indagación en aquellos contextos en los que los seres humanos se implican e interesan, evalúan y experimentan directamente (Dewey, 1934; 1938). Esto es lo que significa calidad: lo real, más que lo abstracto; lo global y concreto, más que lo disgregado y cuantificado. Es más, la investigación cualitativa investiga contextos que son naturales, o tomados tal y como se encuentran, más que reconstruidos o modificados por el investigador (Sherman y Webb,1988). Esta es la clase de diseño de investigación que Robert Rippey quería realizar. Rippey centró su evaluación en la quintaesencia de la preguntas cualitativas: Qué está pasando en este escenario?, y qué significa para los participantes? (Erickson, 1986). Estas preguntas han sido utilizadas en investigaciones denominadas de distintas formas: interpretativas (Erickson, 1986), naturalistas (Lincoln y Guba, 1985), fenomenológicas (Wilson, 1997), y descriptivas (Wolcott, 1980). Estos descriptores enfatizan la importancia de los constructos de los participantes, o los significados que los sujetos de la investigación asignan a sus acciones, el contexto del estudio, la relación entre el investigador y los que están siendo estudiados, los métodos para la recogida de datos, los tipos de evidencias aducidas en apoyo de las afirmaciones realizadas, y los métodos y la importancia del análisis utilizado. La investigación cualitativa es un proceso de investigación que obtiene mediante técnicas propias, datos del contexto en el cual los eventos ocurren, en un intento para describir estos sucesos, como un medio para determinar los procesos en los cuales los eventos están incrustados y las perspectivas de los individuos participantes en los eventos, utilizando la inducción para derivar las posibles explicaciones basadas en los fenómenos observados (Gorman y Clayton, 1997). Los Diseños fenomenológicos, se enfocan en las experiencias individuales subjetivas de los participantes. Responden a la pregunta ¿Cuál es el significado, estructura y esencia de una experiencia vivida por una persona (individual), grupo (grupal) o comunidad (colectiva) respecto de un fenómeno?.

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El centro de indagación de estos diseños reside en la(s) experiencia(s) del participante o participantes. De acuerdo con Creswell, 1998; Alvarez-Gayou, 2003; y Mertens, 2005 (Citado por Hernández, Fernández & Baptista, 2006) la fenomenología se fundamenta en las siguientes premisas: Se pretende describir y entender los fenómenos desde el punto de vista de cada participante y desde la perspectiva construida colectivamente. Se basa en el análisis de discursos y temas específicos, así como en la búsqueda de sus posibles significados. El investigador confía en la intuición y en la imaginación para lograr aprehender la experiencia de los participantes. El investigador contextualiza las experiencias en términos de su temporalidad (tiempo en que sucedieron), espacio (lugar en el cual ocurrieron), corporalidad (las personas físicas que la vivieron), y el contexto relacional (los lazos que se generaron durante las experiencias). Las entrevistas, grupos de enfoque, recolección de documentos y materiales e historias de vida se dirigen a encontrar temas sobre experiencias cotidianas y excepcionales. (Salgado, 2007).

23.1 Investigación Etnográfica El encuadre temporal de Vidich y Lyman4 llega hasta hoy y se inicia en el siglo XV. Transcurre en torno a la investigación etnográfica que se practica en la sociología y antropología norteamericanas. El hilo conductor es el interaccionismo simbólico, que marca las etapas de su recorrido histórico: la referencia al “otro”.

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Hacia 1960, las líneas de batalla estaban trazadas dentro de los campos cuantitativo y cualitativo. Los académicos cuantitativos relegaron la investigación cualitativa a un status subordinado dentro de la arena científica. En respuesta, los investigadores cualitativos ensalzaron las virtudes humanistas de su acercamiento subjetivo e interpretativo al estudio de la vida humana de grupos humanos (human group life). Entretanto, las personas indígenas se encontraron a sí mismas sujetas a humillaciones por parte de ambas aproximaciones, ya que las dos metodologías eran utilizadas al servicio del poder de los colonizadores (ver Battiste, 2000; Semali & Kincheloe, 1999). Vidich y Lyman (1994, 2000) trazaron muchos de los rasgos clave de esta dolorosa historia. En su ahora clásico análisis ellos notan, con algo de ironía, que la investigación cualitativa en sociología y antropología había “nacido sin interés por comprender al „otro‟” (Vidich & Lyman, 2000, p. 38). Además, este „otro‟ era el exótico Otro, una persona primitiva, no blanca proveniente de una cultura considerada menos civilizada que la nuestra. Por supuesto, hubo colonizadores desde mucho antes que hubiera antropólogos y etnógrafos. No obstante, no habría habido historia colonial, y ahora neocolonial, de no ser por esta mentalidad investigativa que transformó al piel morena Otro en objeto de la mirada del etnógrafo.

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Tabla 11. Fases Principales en la Etnografía Antropológica y Sociológica

La etnografía es un término que se deriva de la antropología, puede considerarse también como un método de trabajo de ésta; se traduce etimológicamente como estudio de las etnias y significa el análisis del modo de vida de una raza o grupo de individuos, mediante la observación y descripción de lo que la gente hace, cómo se comportan y cómo interactúan entre sí, para describir sus creencias, valores, motivaciones, perspectivas y cómo éstos pueden variar en diferentes momentos y circunstancias; podríamos decir que describe las múltiples formas de vida de los seres humanos. Para hacer etnografía es necesario adentrarse en el grupo, aprender su lenguaje y costumbres, para hacer adecuadas interpretaciones de los sucesos, si se tienen en cuenta sus significados; no se trata de hacer una fotografía con los detalles externos, hay que ir más atrás y analizar los puntos de vista de los sujetos y las condiciones histórico−sociales en que se dan. Es por eso que el etnógrafo tiene que insertarse en la vida del grupo y convivir con sus miembros por un tiempo prolongado, pues ante todo tiene la necesidad de ser aceptado en el grupo, después aprender su cultura, comprenderla y describir lo que sucede, las circunstancias en que suceden mediante el uso del mismo lenguaje de los participantes. Dice Peter Good, que los etnógrafos tienen mucho en común con los novelistas, los historiadores sociales, los periodistas y los productores de programas documentales de TV, pues dan muestra de extraordinaria habilidad etnográfica en la agudeza de sus observaciones, la fineza de su oído, la sensibilidad emocional, la penetración a través de las diferentes capas de la realidad, la capacidad de meterse debajo de la piel de sus personajes, sin pérdida alguna de capacidad para valorarlos objetivamente.

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Es una mezcla de arte y ciencia, en la que el autor inserta también la educación. No se trata de escribir una obra de ficción, pues constituye un método de la ciencia posible de ser validado íntegramente y en cada uno de los procedimientos y análisis que se hagan, aunque va a estar determinado por el estilo del investigador, "del narrador", de su "sensibilidad" y de la comprensión, propiedades o atributos esenciales artísticos para algunos, pero también son habilidades que pueden ser adquiridas en la práctica del método. Algunos autores utilizan la etnografía como sinónimo de investigación cualitativa, en la que incluyen la etnografía propiamente dicha, la investigación de campo con carácter cualitativo, las historias orales o historias de vida y los estudios de casos. Para otros, la etnografía la consideran sólo como método o conjunto de prácticas y herramientas desarrolladas como complemento en el uso de métodos cuantitativos, pero con una concepción más amplia: "Puede ser el inicio de una investigación longitudinal, o de una comunidad vista a través de varios aspectos, puede ser usada en el desarrollo de diseño de investigaciones como diagnóstico, puede ser encajada dentro de un estudio cuantitativo para producir las descripciones gruesas y ricas de situaciones y también puede ser utilizada para desarrollo de proyectos curriculares, a los cuales se le da seguimiento con la investigación cuantitativa. Es importante enfatizar que la investigación cualitativa es más que una metodología, es una posición frente al conocimiento, su producción y su uso." (Nolloa, 1997). Algunas de las herramientas más utilizadas por la Etnografía, son:  La observación  La observación participante  Conversación, Entrevistas y Cuestionarios  Historias de vida  Estudios de caso La selección de éstas dependerá de los objetivos de la investigación. El trabajo Etnográfico, implica gran rigor teórico, técnico y metodológico aunado a una apertura y flexibilidad para ver, registrar y posteriormente analizar las situaciones que se presenten y que no se pueden explicar con elementos teóricos previos o iniciales (Velasco & Díaz de Rada, 2003). Observación no participante y registro estructurado de observación: Ésta es una herramienta de trabajo muy útil, especialmente, en las fases preliminares de la investigación cualitativa. Recordemos que, en ellas, el investigador busca ubicarse dentro de la realidad sociocultural que pretende estudiar.

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La observación no participante, entonces, permite apoyar el "mapeo" sin exponer al investigador a una descalificación por "incompetencia cultural". Contar con un registro estructurado sobre ciertos elementos básicos para comprender la realidad humana, objeto de análisis, permite focalizar la atención de la etapa de observación participante o de análisis en profundidad, sólo o prioritariamente, sobre los aspectos más relevantes, lo que resulta muy conveniente, cuando el tiempo disponible para el trabajo de campo no es muy amplio. Algunas de esas pautas de observación han sido catalogadas como patrones o paradigmas de búsqueda, en situaciones socio-culturales que incluyen entre otras cosas: a) La caracterización de las condiciones del entorno físico y social, b) La descripción de las interacciones entre actores, c) La identificación de las estrategias y tácticas de interacción social, d) La identificación de las consecuencias de los diversos comportamientos sociales observados. Cabe advertir, que estas observaciones no participantes o externas deberán luego ser corroboradas a través de una fase de observación participante o mediante el empleo de entrevistas directas con los actores sociales correspondientes. En el caso de estudios evaluativos es posible emplear una guía completamente estructurada de observación que recibe el nombre genérico de lista de chequeo (Check List, en Inglés). La idea del uso de este tipo de instrumento es registrar la existencia o no de aspectos o elementos considerados a la luz de los parámetros y criterios de evaluación adoptados como claves en el cumplimiento de los objetivos de un proyecto o programa, o como requisito de funcionamiento de la organización o institución, objeto de la evaluación. Observación participante La observación participante es una técnica cualitativa basada en la observación detallada que facilita el registro sistemático de las prácticas sociales: Relaciones sociales, dinámicas, juegos de poder, hábitos de consumo, toma de decisiones, entre otros. “La observación establece una comunicación deliberada entre el observador y el fenómeno observado. Comunicación que, normalmente, procede a nivel no verbal, en la que el investigador-observador está alerta a las claves que va captando y, a través de las cuales, interpreta lo que ocurre, obteniendo así un conocimiento más significativo, profundo y completo de la realidad observada”. La observación participante se caracteriza por la existencia de un conocimiento previo entre observador y observado y una permisividad en el intercambio, lo cual

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da lugar a una iniciativa por parte de cada uno de ellos en su interrelación con el otro. El observado puede dirigirse al observador, y el observador al observado en una posición de mayor cercanía psicológica pero con un nivel de participación bajo o nulo. El objetivo fundamental de la técnica de observación participante es la descripción de grupos sociales y escenas culturales mediante la vivencia de las experiencias de las personas implicadas en un grupo o institución, con el fin de captar cómo definen su propia realidad y los constructos que organizan su mundo. Así, la observación directa de eventos relevantes ha de realizarse durante la interacción social en el escenario con los sujetos del estudio, unida a entrevistas formales e informales, registros sistemáticos, recogida de documentos y materiales, de forma flexible según la dirección que tome el estudio. La observación participante emplea, para definir el problema de investigación con referencia a la vida cotidiana de las personas, una estrategia flexible de apertura y cierre. Esto quiere decir que puede comenzar con un problema general, para más tarde definir unos escenarios específicos de análisis. O puede, en cambio, iniciar con un escenario cultural o una situación humana, para de allí generar problemas que se conviertan en objeto de investigación. En uno u otro caso, el estudio de los problemas depende de la forma en que las preguntas sean dirigidas, refinadas, elaboradas y focalizadas a través del proceso de recolección de datos. En términos de proceso, la observación participante tiene su primer reto en lo que genéricamente se denomina "ganar la entrada al escenario" u "obtener el acceso". El éxito en lograr este cometido depende en buena parte de las habilidades interpersonales del investigador, así como de su creatividad y sentido común, para tomar las decisiones que sean más apropiadas y oportunas, de acuerdo con las especificidades de la situación que encuentre. Ganado el acceso físico y social al escenario de estudio, e identificadas las situaciones a ser observadas dentro dicho espacio, es necesario decidir qué fenómenos serán observados y analizados en tales situaciones. Esto porque nunca será posible observar todos los escenarios o incluso, todas las situaciones que son de interés dentro un escenario determinado. Es así como aspectos de la investigación relacionados, por ejemplo, con la conveniencia y la oportunidad percibidas de ésta, con la naturaleza y diversidad de los intereses de los involucrados, y las propias habilidades que posee el investigador influyen en las decisiones de qué observar, cuándo observarlo y de qué manera realizar la observación. En cualquier caso, sin embargo, las decisiones adoptadas deben ser sustentables o defendibles teórica y metodológicamente. En estos casos se recurre al muestreo teórico. Este representa una forma de muestreo no probabilístico, que depende de las habilidades del investigador para

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hacer decisiones acerca de qué observar, basado, justamente, en criterios tales como oportunidad, interés personal, recursos disponibles y lo más importante, la naturaleza del problema que está siendo investigado. Así como en el muestreo probabilístico el investigador emplea una lógica de tipo estadístico para seleccionar los fenómenos particulares que serán estudiados, en el muestreo teórico se acude a una lógica comprensiva que depende de los avances que se van alcanzando en el entendimiento del problema estudiado, durante el progreso mismo de la investigación. La validez y la confiabilidad de la observación participante : Según Wiseman (1970), la validez y confiabilidad en la observación participante, pueden establecerse a través de procedimientos y estrategias como los que a continuación se enuncian: • Chequeo mediante múltiples procedimientos y formas de evidencia, tales como, contacto con la experiencia directa y la observación, realización de diversas formas de entrevista y apoyo de distintos informantes, el empleo de artefactos y diversos documentos. Es lo que Denzin (1988) llamará Triangulación. • Preguntarse qué tan eficaces, o no, fueron, o son, los procedimientos que el investigador anticipó para acceder al mundo interno de los participantes o actores. Éste es un aspecto de mucha importancia para analizar, ya que las limitaciones en el acceso reducen por, lo general, la validez y la confiabilidad de los hallazgos realizados. • Describir y discutir completamente los procedimientos adoptados para recolectar la información. El investigador, de este modo, se obliga a discutir para el lector, las relaciones entre los procedimientos empleados y los resultados obtenidos, analizando incluidas las ventajas y limitaciones de esos procedimientos. • Poner a disposición de quien esté interesado la discusión explícita y detallada de los procedimientos de estudio, de modo que los mismos puedan ser objeto de debate y prueba, a través de la lectura del informe final. • Probar los conceptos importantes, identificados o elaborados en el curso de la investigación, contra su uso actual en la vida cotidiana de los actores sociales involucrados. Es difícil imaginar una prueba más severa de la precisión o dependencia de una idea, que la de pasar la prueba del uso en la vida cotidiana. • Contrastar, mediante un reestudio independiente, cuando esto sea posible, los hallazgos, resultados y conclusiones que se hubiesen obtenido a través de la observación participante. Entrevista Etnográfica A la entrevista antropológica también se le llama “etnográfica” y es una técnica informal o no directiva, puesto que se basa en encuentros casuales y empatía con

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el informante que permitirán obtener la información mediante una guía mental de tópicos y un cuaderno de notas. Aquí, como en la mayoría de las técnicas antropológicas el investigador tiene que tener en cuenta su influencia en el comportamiento del actor social al que está entrevistando, por eso es importante que la relación se lleve a cabo de una forma natural y fluida para que el entrevistado se sienta cómodo y sus respuestas tengan la menor interferencia posible. “La mayoría de los temas abordados por las entrevistas etnográficas, son cuestiones que los informantes quizá manejen cotidianamente, no reflexiva, sino prácticamente, en el decurso de su vida, en sus contextos específicos.” Encuesta Etnográfica Esta técnica toma como su preocupación y eje básico de articulación el análisis de las dimensiones culturales (simbólicas y materiales) de la realidad humana sometida a Investigación. Uno de los desarrollos más sistemáticos al respecto ha sido el propuesto por Spradley (1978). La idea central que él maneja es, la de contar con un inventario de Tópicos culturales que, a la hora de iniciar el trabajo de campo, permita realizar un barrido completo de esas dimensiones en el interior del grupo humano objeto de estudio. Para su implementación Spradley en el capítulo 3 de la primera parte de su texto “Participant Observation”, plantea el que a su juicio constituye el ciclo de la investigación etnográfica. Dentro del mismo, dicho autor distingue cinco procesos, de los cuales, los tres primeros conciernen a la encuesta etnográfica. Los procesos etnográficos en cuestión son los siguientes: Selección de un proyecto, planteamiento de las preguntas concernientes al proyecto elegido, recolección de datos, elaboración de los registros pertinentes, análisis de los datos y escritura del informe de investigación o etnografía. Spradley plantea que quizá la primera cosa que los etnógrafos deberían considerar es el alcance de la investigación. De acuerdo con esto, la etnografía que se desarrolle puede tener una variación que puede fluctuar a lo largo de un continuo que va desde la macroetnografía, hasta la microetnografía. Los objetos de análisis variarán entonces, desde el estudio de las sociedades complejas, de múltiples comunidades, de múltiples instituciones sociales o de múltiples situaciones sociales, para el caso de la macroetnografía; hasta, el abordaje mediante la microetnografía, de una sola comunidad local, una sola institución social o una situación social simple o restringida. La encuesta etnográfica cumple papeles diferentes en los dos tipos de etnografía. Dentro de la de alcance macro, busca hacer equivalentes las categorías de análisis empleadas con el propósito de facilitar los análisis comparativos. Es el

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caso de los trabajos interculturales desarrollados por Whiting, Child y Lambert (1966) sobre Prácticas de crianza. Para el caso de la microetnografía, la encuesta etnográfica se orienta a identificar algunos temas culturales de base, que van a facilitar el trabajo de mapeo de situaciones y el inventario de actores. Este, a su turno, va a servir como soporte al ulterior proceso de recolección de información, en forma focalizada o selectiva. Algunos ejemplos de preguntas genéricas que se plantean en una encuesta etnográfica son: ¿qué gente hay aquí o quienes hay aquí?, ¿qué hacen? o ¿cuál es el escenario físico de esta situación social?. Se utilizan para conocer el abanico de opiniones (rompiendo el culto al "experto"). 23.2 Historias de Vida: El Método Biográfico- Diseños Narrativos Tomado de: EL MÉTODO BIOGRÁFICO EN INVESTIGACIÓN SOCIAL: POTENCIALIDADES Y LIMITACIONES DE LAS FUENTES ORALES Y LOS DOCUMENTOS PERSONALES. Alexia Sanz 5 Hernández.

La reconstrucción biográfica emerge esencialmente de una persona y de su testimonio, ya sea oral u escrito, y de su interacción con el que lo retoma, interpreta y rehace (aún cuando este sea el mismo protagonista de los hechos que asume el rol de escritor como en el caso de las autobiografías), de modo que el juego de intersubjetividades va a ser una dinámica inherente y permanentemente presente. Igualmente emerge un mecanismo enmarañado, complejo, dinámico, selectivo y efectivo, cual es la memoria .

Figura 6. Fundamentos de la Reconstrucción Biográfica (Sanz, 2005)

En Sociología, existe una interesante tradición metodológica sobre el uso de los llamados documentos personales y las historias de vida. Pero no sólo antropólogos o sociólogos han hecho uso de esta metodología; la historia toma prestado el método de la investigación oral para crear un nuevo corpus 5

Profesora Titular de Sociología, Universidad de Zaragoza

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documental. Así nace la historia oral, con carácter de ciencia auxiliar inicialmente, cuyo objetivo es construir archivos orales. Por su parte, la Psicología social ha empleado las biografías como historias clínicas en las que se perfila el entorno social de cada individuo analizado. El enfoque es fundamentalmente evolutivo y pretende mostrar la perspectiva del desarrollo vital en el contexto histórico, todo ello a través de la reconstrucción de las experiencias vitales. Todas estas disciplinas caminan juntas en el uso de las mismas técnicas y fuentes que como parecen estar confirmando las investigaciones recientes, surgen como material por excelencia para quien quiera estudiar las transformaciones no sólo del individuo sino también de su grupo primario y su entorno sociocultural inmediato. Igualmente puede acercarnos al conocimiento del cambio social, los procesos históricos de las relaciones socioestructurales, las trayectorias de vida, la descripción con profundidad de las relaciones sociales, sus contradicciones o su movimiento histórico, y es una herramienta excelente para quien quiera con fines formativos fomentar su utilización o ilustrar dichos procesos (Sanz, 2005). La técnica de elaboración de relatos de vida y de historias de vida se inserta en una metodología más amplia denominada el método biográfico, junto a cuya denominación necesariamente emergen conceptos como investigación etnográfica, estudio de casos, observación participante, etc. Este método puede aglutinar la estrategia metodológica de la conversación y narración y la revisión documental de autobiografías, biografías, narraciones personales, cartas, diarios, fotos, etc. Conjuga de este modo fuentes orales con fuentes documentales personales con el propósito doble de, primero, captar los mecanismos que subyacen a los procesos que utilizan los individuos para dar sentido y significación a sus propias vidas, y segundo, mostrar un análisis descriptivo, interpretativo, y necesariamente sistemático y crítico de documentos de «vida». La primera consideración a realizar se relaciona con la gran cantidad de términos y usos que se vinculan con «lo biográfico». Los términos más utilizados son el de «biografía» y «autobiografía»; la diferencia entre ellos se encuentra en la existencia o no de la figura mediadora de un agente externo que construya finalmente el relato. A la anterior se añade la distinción entre life story que corresponde a la historia de una vida tal y como la persona que la ha vivido la cuenta, y la life history vinculada al estudio de caso referido a una persona dada, comprendiendo no sólo sus relatos de vida sino cualquier otro tipo de información o documentación adicional que permita la reconstrucción de dicha biografía de la forma más exhaustiva y objetiva posible». En castellano estaríamos hablando de relatos de vida e historias de vida respectivamente.

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Un término más es el de «biograma» que se refiere a «los registros biográficos de carácter más sucinto y que suponen la recopilación de una amplia muestra de biografías personales a efectos comparativos». Básicamente podemos encontrarnos con dos aplicaciones del método biográfico: las historias de vida como estudios de caso, o bien la técnica de los relatos biográficos múltiples. En el primer caso nos encontramos ante «un relato autobiográfico, obtenido por el investigador mediante entrevistas sucesivas en las que el objetivo es mostrar el testimonio subjetivo de una persona, en el que se recojan tanto los acontecimientos como las valoraciones que dicha persona hace de su propia existencia». En esta modalidad el investigador es únicamente un introductor de la obra, que retoca y matiza la presentación final del relato tras ordenar la información obtenida en las prolongadas sesiones con el informante. Hay que reflexionar acerca de las matizaciones y dimensiones diferenciales que incorpora el hecho de proceder a la elaboración de historias de vida, por un lado, o de autobiografías, por otro. Estas segundas son producto de la propia voluntad de su autor y no existe un agente externo inductor del proceso, pero a su vez el autor se ve influenciado por una serie de sesgos o filtros heurísticos de los que hablaremos más adelante y que tamizan su aportación. En ciencias sociales se utilizan también con frecuencia los «relatos biográficos múltiples» como si fuese una forma de encuesta en la que las decisiones muestrales pueden asentarse en criterios de representatividad junto a los de significatividad (por ejemplo, utilizando tipologías de sujetos a partir de variables preestablecidas o atendiendo al procedimiento de «saturación» propuesto por Denzin en 1970). Pujadas, distinguía, dos modalidades de este tipo de relatos, los «paralelos» y los «cruzados». Mientras que los relatos de vida paralelos se refieren a trayectorias de vida que han transcurrido sin converger ni generar vínculos entre sí, los segundos aluden a las «historias de vida cruzadas de varias personas de un mismo entorno, bien sean familiares, vecinos de un barrio, o compañeros de una institución, para explicarnos a «varias voces» una misma historia». Se trataría de acumular una muestra más o menos amplia en función de los objetivos o intereses de la investigación con la que se puede trabajar pudiendo establecer comparaciones, categorizaciones de los informantes y, si es posible, planteando modelos teóricos validados por la información recabada, tras realizar análisis que pueden ir desde el tipológico, o de contenido, al estadístico. La investigación biográfica es esencialmente una descripción fenomenológica que exige de cuatro habilidades procedimentales en el investigador: observar, escuchar, comparar y escribir, tal y como propone Sanmartín (2003) para la práctica de la investigación cualitativa.

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Esas cuatro habilidades, que hay que poner en juego, se concretan en una serie de etapas, que exigen a la par sistematicidad y cierta dosis de artesanía (tal y como recomendaba Wright Mills). En este sentido, la obra de J. J. Pujadas de 1992 se conforma como referente obligado en los estudios basados en el método biográfico. No obstante, todos estos planteamientos metodológicos no alcanzan su significado pleno si no es en relación con el objeto de estudio al que va a ser aplicado: la persona y los documentos de vida por ella generados o facilitados. La metodología para llevar a cabo un estudio biográfico o de Historia de vida se muestra en la figura 6.

Figura 7. La Práctica de la investigación Biográfica.

La práctica de la investigación biográfica es impensable sin recurrir a los conceptos de «identidad» y «memoria», diferentes pero perfectamente imbricados. La memoria autobiográfica se construye sobre las experiencias vividas individualmente; el sujeto es el actor y protagonista del relato y aun siendo vivencias compartidas, los eventos forman parte fundamental de su biografía individual. A esa singularidad propia del individuo se vincula la dimensión social, el espacio y el tiempo de los que relatan su historia.

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Las imágenes del pasado y el conocimiento recordado que les han sido transmitidos ejercen una poderosa influencia. Se requiere un enfoque idiográfico (es decir centrado en el individuo) y cualitativo, que implica entre otras cosas la característica de ser inductivo. Los sujetos o grupos no se reducen a variables sino que son considerados como un todo dentro de su contexto ecológico, social e histórico. Cada individuo es singular; las historias de los individuos no deben ni quedarse en el simple dato estadístico «objetivo» pero vacío ni, en caso especial, desvinculados de las condiciones contextuales de cualquier trayectoria personal. Tanto la supresión como el énfasis de esa singularidad acaban por distorsionar la vivencia del individuo y por desmarcarlo de su marco de referencia social. Esta metodología es claramente asumida por las posiciones fenomenológicas, en cuanto se presta atención al significado social que los sujetos atribuyen al mundo que les rodea, tal y como se ha propuesto siguiendo la perspectiva interaccionista en Psicología Social: «si los hombres definen las situaciones como reales, éstas son reales en sus consecuencias».

Lección 24. Diseños de carácter cualitativo: Diseños de Teoría Fundamentada - Diseños de investigación acción - Estudios de Caso ―Es preciso que la filosofía sea un saber especial, de los primeros principios y de las primeras causas‖.

Aristóteles.

24.1Diseños de teoría fundamentada6 La teoría fundada se describe como un modo de hacer análisis. De la Cuesta (1998) siguiendo a Strauss, considera que su objetivo es el de generar teoría a partir de textos recogidos en contextos naturales y sus hallazgos son formulaciones teóricas de la realidad. Según Sandoval (1997), la teoría fundada es una Metodología General para desarrollar teoría a partir de datos que son sistemáticamente capturados y analizados; es una forma de pensar a cerca de los datos y poderlos conceptualizar. Aun cuando son muchos los puntos de afinidad en los que la teoría fundamentada se identifica con otras aproximaciones de investigación cualitativa, se diferencia de aquellas por su énfasis en la construcción de teoría.

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Tomado de: Experiencias Doctorales.

http://pide.wordpress.com/2008/06/02/teoria-fundamentada-y-metodo-comparativo-continuo/

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El método de la teoría fundamentada es el de Comparación Constante, que connota, como dice Sandoval, una continua revisión y comparación de los datos capturados para ir construyendo teoría de la realidad. En términos de Velasco y Díaz de Rada, el método de ésta tendencia ayuda a que el antropólogo elabore y compare nuevas categorías mentales e introduzca nociones de espacio y tiempo, de oposición y contradicción, que pueden ser extrañas al pensamiento tradicional. Strauss (1970), define sus procedimientos básicos en: Recogida de datos, codificación y reflexión analítica en notas. Para elaborar la teoría, es fundamental que se descubran, construyan y relacionen las categorías encontradas; estas constituyen el elemento conceptual de la teoría y muestran las relaciones entre ellas y los datos. Los datos se recogen con base en el muestreo teórico, el cual, a decir Glasser y Strauss (1967), es el medio o sistema por el que el investigador decide con base analítica, que datos buscar y registrar. Por ello, la recogida de datos en la investigación etnográfica se debe guiar por una teoría de diseño emergente, pues estos escenarios y medios pueden ir cambiando en la medida que va apareciendo nueva información. La teoría Fundamentada, establece la distinción entre la teoría formal y la teoría sustantiva, haciendo énfasis en la teoría sustantiva. La teoría sustantiva está relacionada con la interacción permanente que el investigador logra en el proceso de recolección de datos; de los cuales pueden ir surgiendo nuevas hipótesis para ser verificadas. En tal sentido, esta teoría es el resultado del procesamiento sistemático de los datos de campo (mediante procesos de codificación y categorización). Glasser y Strauss (1967). La teoría formal se identifica con el estilo de recolección de datos y el análisis teórico, a través del cual se hace posible la construcción de hipótesis y se compara constantemente con la teoría de los datos que van surgiendo de la investigación. La teoría Fundada, puede partir de teorías bien fundamentadas, donde se extraen una serie de hipótesis, las cuales buscan ser demostradas mediante la comparación constante con la realidad cultural; caso de las investigaciones desarrolladas por Davis y Macintyre. En ese proceso de comparación entre las teorías llamadas formales y las teorías sustantivas se va construyendo la teoría sobre el fenómeno estudiado. Existe sin embargo, la posibilidad de iniciar la investigación con un marco bibliográfico poco estructurado, en cuyo caso, a medida que se avanza en la comprensión de los datos y la construcción de la teoría sustantiva, se va estableciendo la comparación con la teoría formal (Hammersley y Atkinson ,1994).

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24.1.1 Muestro Teórico Para Osses, S. , Sánchez, I. y Ibáñez, F. (2006, el muestreo teórico se refiere a los entrevistados o hechos a observar en la estrategia de investigación. Esto significa que los individuos que serán entrevistados, o hechos a observar, son considerados como aquellos que, en forma suficiente, pueden contribuir al desarrollo de la teoría para lo cual se realiza el trabajo en terreno. El investigador comienza con la selección de varios casos que pueden compararse y contrastarse. Éstos se eligen por su posible relevancia para el campo teórico que se pretende estudiar. En las primeras fases de la recolección y análisis de datos, se seleccionan casos por sus semejanzas. Posteriormente, se eligen por sus diferencias. Glaser y Strauss (1967) recomiendan este proceso de minimización – maximización de las diferencias entre los casos seleccionados, por su utilidad en la generación de teoría. Las semejanzas permiten la identificación de una categoría, el esbozo de sus atributos y la especificación de sus condiciones de aparición. Las diferencias entre los casos elegidos hacen posible la elaboración de los atributos de las categorías, la determinación de sus sub variantes y la delimitación de su alcance. Se inicia el proceso, seleccionando y estudiando una muestra homogénea de individuos, hechos o situaciones, para posteriormente, cuando la teoría empiece a perfilarse, ir a una muestra heterogénea, la cual permitirá confirmar o descartar las condiciones que están siendo utilizadas para desarrollar las proposiciones iniciales Mella (2003). 24.1.2 Saturación Teórica Esta estrategia metodológica del Método de Comparación Constante (MCC), acerca a los investigadores a la posibilidad de verificación, sin apartarlos del objetivo central que es la generación de teoría. Valles (1997) se refiere a este punto en los siguientes términos: “En el MCC, no hay un intento de verificar la universalidad ni la prueba de causas sugeridas u otras propiedades. Y al no haber prueba, este procedimiento únicamente requiere la saturación de la información. El objetivo no es tanto la verificación como la generación de teoría”. Según lo afirmado en relación al muestreo teórico, si el investigador adopta el MCC, no podrá usar otro criterio para fijar el tamaño muestral sino el de saturación y el tamaño deberá ser incrementado hasta que se logre el nivel de saturación. Así, el muestreo teórico no tiene un tamaño definido por cálculos probabilísticos, sino por criterios teóricos de saturación de las categorías investigadas, vale decir, hasta cuando el dato adicional que se recolecta, no agrega información significativa a lo que ya se tiene.

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Como lo expresa Creswell (1998), el proceso de obtener información en la teoría fundamentada -cuya lógica de obtención de datos corresponde al método de comparación constante- es un proceso en zigzag: ir al campo de observación para obtener datos, analizarlos, ir nuevamente al campo, obtener datos y analizarlos, etc. Tantas veces se va al campo como sea necesario hasta que la categoría de información es considerada como saturada.

24.2 Diseños de Investigación - acción7 Entre los métodos utilizados en la investigación cualitativa se ha destacado desde 1.946 el de la Investigación Acción. Se señala como su origen el trabajo realizado por el psicólogo social Kurt Lewin (1.946), quien la desarrolló y aplicó durante muchos años en una serie de experimentas comunitarios en la Norteamérica de la segunda guerra mundial. Fue sometida a prueba en contextos tan diversos como las viviendas integradas, la igualación de oportunidades para obtener empleos, la causa y la curación de perjuicios en los niños, la socialización de bandas callejeras, el mejoramiento de formación de jóvenes líderes. A lo largo de la mitad del siglo XX, el método de Investigación Acción se ha ido configurando a partir de numerosos aportes desde diferentes contextos geográficos e ideológicos. Sin embargo, se dan una serie de rasgos comunes en los que coinciden la mayoría de los autores. En primer lugar es de destacar el carácter preponderante de la acción como definitorio de este método de investigación. Esta dimensión se concreta en el papel activo que asumen los sujetos que participan en la investigación, la cual tomó como inicio los problemas surgidos de la práctica, reflexionando sobre ellos, rompiendo de esta forma con la dicotomía separatista entre la teoría y la práctica. Un rasgo distintivo de la Investigación Acción es que aquellas personas que están afectadas por los cambios planificados tienen una Responsabilidad Primaria en cuanto a decidir acerca de la orientación de una acción críticamente informada que parece susceptible de conducir a una mejora y en cuanto a valorar los resultados de las estrategias sometidas a prueba en la práctica. La Investigación Acción es una actividad de grupo dado que no se puede realizar de forma aislada. Bajo este enfoque, la investigación se concibe desde una perspectiva alternativa a la concepción positivista, defendiendo la unión de investigador investigado, forjando un nuevo modelo de investigador que realiza su trabajo de forma sistemática a través de un método flexible, ecológico y orientado a los valores.

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Tomado de LA INVESTIGACIÓN ACCIÓN Y SU INHERENCIA EN LAS CIENCIAS SOCIALES." Por: Dilia Useche de Abreu y Cruz Mayz de Abreu. Facultad de Ciencias de La Educación de La Universidad de Carabobo.

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Se considera fundamental llevar a cabo la toma de decisiones, orientadas hacia la creación de comunidades autocríticas con el objetivo de transformar el medio social. Básicamente estas son las características comunes de la Investigación Acción. No obstante, según Rodríguez y otros (1.996), es preciso considerar los diferentes métodos de la Investigación Acción con los que contamos en la actualidad: Investigación Acción del Profesor, Investigación Acción Cooperativa.

Investigación

Acción

Participativa

e

Investigación Acción del Profesor: Según Elliot (1.990), se presentan ocho (8) características, entre las que se destacan: 1. Analiza las acciones humanas y las situaciones sociales experimentadas por los profesores en las escuelas. 2. El propósito de la Investigación Acción es que el profesor profundice en la comprensión (diagnóstico), de su problema, manteniendo o adoptando siempre una postura exploratoria frente a cualesquiera definiciones iniciales de su propia situación. 3. Al explicar "lo que sucede" la Investigación Acción construye un "guión" sobre el hecho en cuestión, relacionándolo con un contexto de contingencias mutuamente interdependientes. 4. Interpreta "lo que ocurre" desde el punto de vista de quienes actúan e interactúan en la situación problema (profesores-alumnos, profesores y director). 5. Como la Investigación Acción considera la situación desde el punto de vista de los participantes, describirá y explicará "lo que sucede" con el mismo lenguaje utilizados por ellos. 6. Como contemplan los problemas desde el punto de vista de quienes están implicados en ellos, solo puede ser válida a través del dialogo libre de trabas con ellos. Investigación Acción Participativa : De acuerdo con De Miguel (1.989), se caracteriza por un conjunto de principios, normas y procedimientos metodológicos que permiten obtener conocimientos colectivos sobre una determinada realidad social. Este autor se refiere a su carácter de adquisición colectiva del conocimiento, su sistematización y su utilidad social. Por su parte, Hall y Kassam (1.988), (en Rodríguez y otros, 1.996), describen la investigación participativa como una actividad integral que combina la investigación social, el trabajo educativo y la acción. Entre sus características se destacan: 1. El problema que se va a estudiar se origina en la propia comunidad o lugar de trabajo.

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2. El objetivo último de la investigación es la transformación estructural y la mejora de las vidas de los sujetos implicados. Los beneficiarios son los trabajadores o gente implicada. 3. La investigación participativa implica a la gente en el lugar de trabajo o la comunidad que controla todo el proceso global de la investigación. 4. En la investigación participativa es central el papel que se asigna a fortalecer la toma de conciencia en la gente sobre sus propias debilidades, habilidades y recursos, así como su apoyo para movilizarse y organizarse. 5. El término "investigador" designa tanto a las personas del lugar de trabajo o a la comunidad, así como a aquellos que cuentan con un entrenamiento especializado (investigadores en el área). Investigación Acción Cooperativa : Se conoce como la Investigación Acción que se da cuando algunos miembros del personal de dos o más instituciones, deciden agruparse para resolver juntos problemas que atañen a la práctica profesional de estos últimos vinculando los procesos de investigación con los procesos de innovación y con el desarrollo y formación profesional. De acuerdo a Ward y Tikunoff (1.982), (en Rodríguez y otros, 1.996), algunos elementos que permitan valorar el carácter interactivo de un proceso de investigación de este tipo, podrían ser los siguientes: 1. Un equipo formado como mínimo por un profesor, un investigador y un técnico en desarrollo. 2. Las decisiones que miran a cuestiones de investigación, procesos de recoger datos, desarrollo de materiales, etc., son frutos de un esfuerzo cooperativo. 3. Los problemas a ser estudiados emergen de los que les conciernen a todos y de la indagación realizada por el equipo. 4. El equipo trabaja unánimemente en la investigación y en el desarrollo relacionado con la producción del conocimiento y su utilización. 5. Se reconoce y utiliza el proceso de "investigación y desarrollo" como una estrategia de intervención para el desarrollo profesional, en tanto que lleva a cabo una rigurosa y útil técnica de investigación y desarrollo. 6. Profesores e investigadores son coautores de los informes de investigación. Finalmente para arrojar más luz en la comprensión del tema que nos ocupa, Kemmis y Mctaggart (1.992), señalan cuatro (4) cosas que NO ES la investigación acción: 1. No es aquello que habitualmente hacen los enseñantes cuando reflexionan acerca de su trabajo. La Investigación Acción es más sistemática y colaboradora y recoge datos sobre los que se basa una rigurosa reflexión de grupo. 2. No es simplemente la resolución de problemas. La Investigación Acción implica el planteamiento de problemas y no tan solo la solución de los mismos. No parte

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de contemplar los "problemas" como hechos patológicos. La Investigación Acción busca mejorar y comprender el mundo a través de cambios y del aprendizaje de cómo mejorarlos a partir de los efectos de los cambios conseguidos. 3. No es una investigación acerca de otras personas. Es una investigación realizada por determinadas personas acerca de su propio trabajo, con el fin de mejorar aquello que hacen, incluyendo el modo en que trabajan con y para otros. La Investigación Acción considera a las personas agentes autónomos y responsables, participantes activos en la elaboración de sus propias historias y condiciones de vida, capaces de ser más eficaces en esa elaboración si conocen aquello que hacen, y capaces de colaborar en la construcción de su historia y sus condiciones de vida colectivas. No considera a las personas como objetos de investigación, sino que las alienta a trabajar juntas como sujetos conscientes y como agentes de cambios y la mejora. 4. No es el "método científico" aplicado a la enseñanza. No se trata de uno de los ángulos de visión del "método científico" que son numerosos. La Investigación Acción no se limita a someter a prueba a determinadas hipótesis o a utilizar datos para llegar a conclusiones. Adopta una visión de la ciencia social distinta de aquellas que se basan en las ciencias naturales (en las cuales los objetos de la investigación pueden ser tratados como "cosas"); la Investigación Acción concierne también al "sujeto" mismo (el investigador). Es un proceso que sigue una evolución sistemática y cambia tanto al investigador como las situaciones en las que éste actúa; ni las ciencias naturales ni las ciencias históricas tienen este doble objetivo. 24.3 Estudios de Caso8 Un estudio de caso es un método de aprendizaje acerca de una situación compleja; se basa en el entendimiento comprehensivo de dicha situación el cual se obtiene a través de la descripción y análisis de la situación la cual es tomada como un conjunto y dentro de su contexto (Morra & Friedlander, 2001). Tipos de Estudios de Caso: Existen tres categorías o tipos principales de estudios de caso –explicativos, descriptivos y de metodología combinada. Aunque en la vida real a menudo se superponen estas categorías, uno de los siguientes enfoques será el predominante: 8

Tomado de: EL ESTUDIO DE CASO COMO METODOLOGÍA DE INVESTIGACIÓN: TEORÍA, MECANISMOS CAUSALES, VALIDACIÓN. Enrique Yacuzzi

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Explicativos. El propósito de los estudios de caso explicativos, tal como su nombre lo indica, es explicar las relaciones entre los componentes de un programa. 1. Implementación del Programa. Este estudio de caso investiga las operaciones, a menudo en varios terrenos, y con frecuencia, de manera normativa. 2. Efectos del Programa. Este estudio de caso examina la causalidad y habitualmente involucra evaluaciones de tipo multiterreno y multimétodo. Descriptivos. Estos estudios son más focalizados que los casos explicativos. 3. Ilustrativo. Este tipo de estudio de caso es de carácter descriptivo y tiene el propósito de añadir realismo y ejemplos de fondo al resto de la información acerca de un programa, proyecto, o política. 4. Exploratorio. Este es también un estudio de caso descriptivo pero apunta, antes que a ilustrar, a generar hipótesis para investigaciones posteriores. 5. Situación Crítica. Examina una situación singular de interés único, o sirve como prueba crítica de una aseveración acerca de un programa, proyecto, problema o estrategia. Metodología Combinada 6. Acumulativo. Este reúne hallazgos de muchos estudios de caso para responder a preguntas de una evaluación bien sea descriptiva, normativa o de causa y efecto. Los casos son particularmente válidos cuando se presentan preguntas del tipo "cómo" o "por qué", cuando el investigador tiene poco control sobre los acontecimientos y cuando el tema es contemporáneo. Muchas de las preguntas de tipo "¿qué?" son exploratorias o descriptivas y se contestan realizando encuestas o consultando bases de datos. Las preguntas "cómo" y "por qué" son más explicativas y llevan fácilmente al estudio de casos, la historia y los experimentos, porque tratan con cadenas operativas que se desenvuelven en el tiempo, más que con frecuencias. El método del caso propone la generalización y la inferencia “hacia la teoría” y no hacia otros casos. Ignorar las particularidades de esta lógica lleva a una crítica frecuente: El caso no permite generalizar sus conclusiones a toda una población. Esta falencia no permitiría generalizar los hallazgos a otros “casos” que no fueran el estudiado, ya sea por razones del pequeño tamaño de la muestra de casos utilizada o por la falta de representatividad de los casos elegidos.

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Una forma (la “salida débil”) de evitar este problema, es considerar al caso como una etapa preliminar de un estudio que luego buscará resultados generales a través de los medios estadísticos propios de la econometría, por ejemplo; o bien se busca introducir dentro del caso datos cuantitativos que permitan “endurecer” los hallazgos cualitativos. Otra forma de actuar (la “salida fuerte”) es decir: “No busco generalizar mis hallazgos a toda la población de casos similares; estudio simplemente cuán plausible es la lógica del análisis, para desarrollar sobre su base una nueva teoría”. El estudio (explicativo) de caso viene de la teoría y va hacia ella. Antes de iniciar el trabajo de campo, el estudio debe ser precedido por el desarrollo de una teoría que permita la observación. La observación está siempre acompañada de una teoría, aunque sea incipiente. El desarrollo de los primeros esbozos teóricos clarifica y profundiza los componentes del caso. Tendemos a imaginar que un estudio de caso es más bien reducido, pero la dimensión de las situaciones a estudiar pueden variar significativamente. En ocasiones, el caso es mas bien extenso. Por ejemplo, un caso puede ser una zona dentro de un proyecto, tres zonas dentro de un proyecto, un proyecto, un grupo de proyectos, todos los proyectos dentro de un sector en un país dado, todos los proyectos dentro de un sector a través de un conjunto de países, o todos los proyectos dentro de un país. Un país puede ser un caso (Morra & Friedlander, 2001). La interrogante es “¿cuál es la situación que queremos tomar como un todo?” Esta puede ser: -

Un área (de pesca en un municipio determinado)

-

Una función (gerencia del sector público)

-

Un proyecto

-

Una política (promoción de la igualdad de género)

-

Una oficina o departamento (Departamento de Educación)

-

Un evento (esfuerzos para el alivio de la emergencia en Rwanda)

-

Una región, nación u organización

-

Unidades “anidadas” o estratificadas dentro de un estudio de caso grande o complejo.

Yin (1994) compara diferentes estrategias de investigación con el objetivo de determinar la conveniencia de la utilización de la metodología del caso. Al respecto, analiza las diferencias existentes entre el experimento, la encuesta, la historia, el análisis de archivos y el estudio de casos, no con la pretensión de catalogar la totalidad de las estrategias de investigación, sino para determinar cuál

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será la más apropiada en cada momento. Sus conclusiones se pueden canalizar a través de las siguientes condiciones:  El tipo de cuestiones de investigación. La tipología básica sobre las cuestiones de investigación se establece en torno a quién, qué, dónde, cómo y por qué. En general las cuestiones del tipo qué pueden tener una naturaleza exploratoria, en cuyo caso es posible utilizar cualquiera de los diseños de investigación (experimento, encuesta, análisis de archivos, historiografía y estudios de casos), o pueden tener un sentido de prevalencia -cuántos o cuánto- y entonces, al igual que para las cuestiones quién y dónde es más apropiado utilizar la encuesta o el análisis de archivos, ya que lo que se pretende es describir la incidencia o la prevalencia de un fenómeno o bien hacer predicciones acerca de ciertos resultados. Sin embargo, las cuestiones del tipo cómo y por qué es probable que lleven al uso de estrategias de investigación tales como el estudio de casos, los experimentos o las historias, ya que tratan vínculos operativos cuya evolución debe seguirse a lo largo del tiempo, y no simplemente frecuencias o incidencias. • El grado en que el estudio se centra en acontecimientos contemporáneos en contraposición con acontecimientos históricos. Como definimos anteriormente, los casos son una investigación empírica que estudia un fenómeno contemporáneo dentro de su contexto real, cuando las fronteras entre el fenómeno y el contexto no son evidentes, y en la que se utilizan múltiples fuentes de información (Yin, 1994). En este sentido, parece que el estudio de casos se centra en acontecimientos contemporáneos, mientras que la historia se refiere a acontecimientos del pasado, donde no existe ninguna persona viva que pueda informar sobre ellos y que, por tanto, se debe recurrir únicamente a los documentos y a los artefactos físicos y culturales como fuentes de información. Así, el estudio de casos puede añadir a estas fuentes, la observación directa y la información de los participantes clave. • El grado de control que tiene el investigador sobre los acontecimientos relacionados con el comportamiento. Cuando los comportamientos relevantes para el fenómeno bajo estudio no pueden ser manipulados es preferible la utilización de la estrategia del caso, mientras que si éstos se pueden manipular de forma directa, precisa y sistemática en un ambiente de laboratorio o en una situación real, será mejor la utilización de los experimentos. Los estudios de caso se utilizan en investigaciones que conciernen especialmente al área de la administración y auditorías de proyectos. Un estudio de caso tiene en general los siguientes pasos (George et al. (2005), Yin (1994)): 1. Diseño del estudio. 2. Realización del estudio. 3. Análisis y conclusiones.

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En el primer paso se establecen los objetivos del estudio, se realiza el diseño propiamente dicho, y se elabora la estructura de la investigación. Es importante determinar si nuestra investigación tiene por objetivo la predicción, o la generación de teorías, o la interpretación de significados, o una guía para la acción. La tabla 12 muestra los diferentes métodos aplicados al estudio de casos según el objetivo de la investigación: Tabla 12. Métodos de Estudio de Caso

(Morra & Friedlander, 2001)

En el segundo paso se prepara la actividad de recolección de datos y se recoge la evidencia, en todas las fuentes del caso. En el último paso se analiza la evidencia. La forma de vincular los datos con las proposiciones es variada y los criterios para interpretar los hallazgos de un estudio no son únicos. Cuando se trabaja en explicaciones causales, la dinámica operativa lleva a buscar la coincidencia de patrones, que relaciona diversos tipos de información del mismo caso con alguna proposición teórica. Un ejemplo de esta coincidencia es la existencia de una relación sistemática entre variables. Es posible que la coincidencia de patrones sea causal o simplemente relacional, y es el investigador quien debe responder a este tema, con los criterios adecuados. Es de esperar que los diferentes resultados sean lo “suficientemente” impactantes como para priorizar una proposición sobre sus rivales. El análisis de los datos de los estudios de caso es generalmente extensivo. La triangulación es la técnica clave de análisis utilizada; esta técnica implica asegurar

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la confiabilidad de las conclusiones por medio de fuentes múltiples de datos dentro de cada tipo. La validez de las conclusiones, especialmente al tratar de determinar causa y efecto, se deriva de la correspondencia entre los diferentes tipos de fuentes de datos; y del descarte sistemático de explicaciones alternativas y de la explicación de resultados “por fuera”. Examinar la solidez de la información a través de distintos tipos de datos, es un medio de obtener verificación. Existen estrategias específicas para hacer comparaciones, tales como comparar patrones, construir explicaciones, y efectuar revisiones temáticas. Ellas involucran técnicas tales como exhibiciones gráficas de datos, tabulaciones de frecuencia de eventos, y el ordenamiento cronológico o de series de tiempos (Morra & Friedlander, 2001). Para finalizar con la tercera etapa, se prepara el informe del trabajo y se difunden sus resultados.

Lección 25: Diseños no experimentales Ex Post Facto: Exploratorios, Descriptivos, Correlacionales. Retrospectivos y Prospectivos. ―En tres tiempos se divide la vida: en presente, pasado y futuro. De éstos, el presente es brevísimo; el futuro, dudoso; el pasado, cierto‖.

Séneca

La investigación no experimental es también conocida como investigación Ex Post Facto, término que proviene del latín y significa después de ocurridos los hechos. De acuerdo con Kerlinger (1983) la investigación Ex Post Facto es un tipo de “... investigación sistemática en la que el investigador no tiene control sobre las variables independientes porque ya ocurrieron los hechos o porque son intrínsecamente manipulables,” (p.269). En la investigación Ex Post Facto los cambios en la variable independiente ya ocurrieron y el investigador tiene que limitarse a la observación de situaciones ya existentes dada la incapacidad de influir sobre las variables y sus efectos (Hernández, Fernández y Baptista, 1991). D´Ary, Jacobs y Razavieh (1982) consideran que la variación de las variables se logra no por manipulación directa sino por medio de la selección de las unidades de análisis en las que la variable estudiada tiene presencia, por ejemplo, se puede analizar como influyo el movimiento del primero de enero de 1994 en Chiapas sobre la economía nacional, también se puede analizar la percepción de personas con síndrome de Down y personas que no lo tienen. En ambos casos el investigador no puede manipular directamente las variables independientes como ocurre en un estudio de corte experimental. Es muy importante destacar que en una investigación experimental la variable independiente se manipula y por eso se le llama variable activa, mientras que en

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la investigación Ex Post Facto, la variable independiente no es susceptibles de manipulación y por eso de le llama variable atributiva. Existen al menos tres aspectos en los que la investigación experimental es semejante a la investigación Ex Post Facto: 1. Por medio de estos tipos de investigación se pueden comprobar hipótesis. 2. Se utilizan grupos semejantes excepto en algún aspecto o característica específica. 3. Se utilizan métodos estadísticos para el tratamiento y análisis de datos. Las diferencias principales entre ambos tipos de investigación radican en los siguiente aspectos: 1. La investigación experimental tiene un control estricto de las variables extrañas, no así en la investigación Ex Post Facto. 2. La investigación experimental parte de grupos similares para encontrar una diferencia y establecer la relación causa-efecto. La investigación Ex Post Facto estudia dos grupos diferentes y busca qué es lo que hace la diferencia para establecer la relación causa-efecto. Con los resultados que arroja una investigación Ex Post Facto, no es posible afirmar con seguridad una relación causal entre dos o más variables, como ocurre en la investigación experimental. Lo anterior debido a la posibilidad de que no se hayan encontrado otros factores que si están afectando la variable dependiente. Si esto ocurre entonces se tienen datos espurios o falsos, es decir, existen serias dudas acerca de su origen. El investigador empieza con la observación de hechos que ya se han presentado y que se han manifestado en una serie de eventos. En el área de origen del fenómeno estudiado se observan los hechos. A partir de las observaciones se procede a diseñar tanto los objetivos como las hipótesis dando inicio a la investigación en sentido opuesto a una investigación experimental. Como modelos organizativos de estos estudios se encuentran cuatro tipos:

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25.1 Estudios Descriptivos La investigación en su forma más elemental consiste en la descripción de los fenómenos naturales o debidos a la acción del hombre. Describir es pues el objetivo de este tipo de estudios. Desde la investigación ex post-facto, los estudios descriptivos responden a la pregunta del Que es, buscando describir, analizar la forma, la acción, los cambios en el tiempo y la similitud a otros sucesos de los fenómenos que se estudian. No se limita a la simple recogida de datos, sino que responde a cuestiones sobre el estado actual de las situaciones con implicaciones que van más allá de los límites establecidos. Algunos ejemplos de estudios descriptivos pueden ser estudios para detectar la opinión de los profesores respecto a determinado tema, estudio para conocer las rutinas de los alumnos en su tiempo libre de las tardes, estudios para detectar los modelos evaluativos de los profesores de educación primaria. Para recabar la información, se recurre a herramientas como consulta de fuentes secundarias de información , encuestas, entrevistas, pruebas estandarizadas. Los estudios descriptivos siguen los pasos habituales de la investigación cuantitativa: 1. Identificar y formular el problema 2. Plantear los objetivos 3. Seleccionar las muestra 4. Diseñar o seleccionar los sistemas de recogida de la información 5. Recoger y analizar los datos

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Para el análisis de datos se recurre a estadísticos Como: Las medidas de tendencia central: Moda, media y mediana. Medidas de variabilidad: Desviación estándar, varianza y rango. Sistemas de representación gráfica: Histogramas, polígonos de frecuencia

25.2 Estudios de Desarrollo Su finalidad es describir la evolución de las variables durante un periodo determinado de tiempo. En general se centran en el análisis de las diferencias asociadas con la edad y pretenden conocer los cambios que se producen en los sujetos con el transcurso del tiempo. Ej: los trabajos de Jean Piaget sobre el desarrollo infantil. Estos estudios a su vez, se clasifican en: Estudios Longitudinales : Implican recoger datos de una muestra en diferentes momentos temporales con la intención de analizar cambios o continuidad en las características de los sujetos que componen la muestra. Resultan esenciales para explorar la naturaleza y los problemas del desarrollo humano y poder así describir la evolución de la(s) capacidad(es) estudiada(s) en los individuos a lo largo del tiempo, Como desventaja , está la enorme dificultad para mantener la muestra a lo largo de los años. La aplicación de un diseño longitudinal es recomendable para el tratamiento de problemas de investigación que involucran tendencias, cambios o desarrollos a través del tiempo, o bien, en los casos en que se busque demostrar la secuencia temporal de los fenómenos. Los estudios de TENDENCIAS, investigan un fenómeno particular en el curso del tiempo, con base en la toma repetida de diferentes muestras provenientes de la misma población general. Estos estudios pueden ser Prospectivos o Retrospectivos. En los diseños retrospectivos, el investigador observa la manifestación de algún fenómeno (v. dependiente) e intenta identificar retrospectivamente (Hacia atrás, del presente hacia el pasado) sus antecedentes o causas (v. independiente). Los estudios prospectivos se inician con la observación de ciertas causas presumibles y avanzan longitudinalmente en el tiempo a fin de observar sus consecuencias (se dirige hacia adelante en el tiempo). La investigación prospectiva se inicia, por lo común, después de que la investigación retrospectiva ha producido evidencia importante respecto a determinadas relaciones causales

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Estudios Transversales : En este tipo de estudios se mantiene el objetivo de estudiar la incidencia del paso del tiempo en el desarrollo de los sujetos, pero en vez de efectuar el seguimiento de una muestra de sujetos de la misma edad a lo largo del periodo de tiempo que interesa, se opta por analizar simultáneamente grupos de sujetos de distinta edad. Presenta la desventaja de los riesgos derivados de trabajar con grupos de sujetos distintos (variables enmascaradas). Estudios de Cohortes: Los estudios de Cohortes, técnicamente, describen el cambio mediante la selección de muestras distintas para cada momento temporal de recogida de información manteniendo estable la población. Una Cohorte la forman el conjunto de individuos que comparten algún acontecimiento vital o característica común. De forma genérica este acontecimiento acostumbra a ser el año de nacimiento, pero no se excluyen hechos de otro tipo (promoción, quinta, curso). Un efecto de Cohorte implicaría que los sujetos se comportarían de forma distinta ante la tarea experimental dependiendo del año en el que hubieran nacido. Estudios de Tendencias: Técnicamente los estudios de tendencias suponen una variante de los de Cohortes y describen el cambio, como en el caso anterior, mediante la extracción de muestras diferentes de sujetos en cada punto temporal de interés para el estudio, pero a diferencia del anterior, la población no se mantiene ni única ni estable. Estos estudios utilizan por tanto poblaciones que tienen como característica propia su continua modificación. Su desventaja es que al variar la muestra con el transcurso del tiempo, se introducen elementos contaminantes en el trabajo. Como ventaja, se considera que se trata de una situación bastante habitual en la realidad social y que de su análisis surgen conclusiones de estimable valor. Existen variantes en este tipo de diseños, una de ellas consiste en estudiar longitudinalmente varias cohortes diferentes. Ej: Estudio de la Universidad de Barcelona para analizar cómo se había producido la transición desde la finalización de los estudios universitarios al mundo del trabajo. Se analizaron las promociones de alumnos que finalizaron en los años 94, 95, 96 y 97, de casi todas las carreras de dicha universidad, extrayéndose muestras de las respectivas poblaciones y se comprobó el porcentaje de inserción laboral de estos alumnos al cabo de dos años de haber terminado la carrera.

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En muchas ocasiones tanto en los estudios de tendencias, como en los de cohortes, se utilizan datos procedentes de otros estudios anteriores que se incorporan para su análisis con otros más actuales recogidos mediante algún tipo de replicación. Fases en un Estudio de Desarrollo 1. Identificar y formular el problema a investigar. 2. Establecer los objetivos del estudio. 3. Seleccionar la estrategia metodológica a aplicar (longitudinal, transversal, etc.). 4. Seleccionar las poblaciones y muestras correspondientes. 5. Diseñar o seleccionar los sistemas de recogida de información. 6. Definir el “timing”. 7. Recoger y analizar los datos 8. Extraer conclusiones.

25.3 Estudios Comparativos Causales El investigador está interesado en identificar relaciones del tipo causa-efecto, más propias de los estudios experimentales, pero que dada la naturaleza del fenómeno, resulta imposible por algún motivo, manipular experimentalmente las variables. Se aplica cuando los hechos ya se han producido y no se puede ni se pretende hacer una modificación de las variables, con esto entramos plenamente en la lógica de que es una investigación expost-facto. Fases de un estudio Comparativo 1. Identificar y formular el problema a investigar. 2. Definir la población objeto de estudio. 3. Seleccionar los grupos de comparación. 4. Seleccionar los instrumentos de recogida de información. 5. Recoger y analizar los datos. 6. Extraer las conclusiones. Para el análisis de datos se recurre a la estadística. Para comparar grupos con datos paramétricos, se utiliza casi de forma universal la prueba “t” de Student. Si se siguen comparando grupos pero los datos no son paramétricos, se puede utilizar la U de Mann-Whitney o la T de Wilcoxon.

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Si se comparan más de dos grupos de forma simultánea, las pruebas más generales son las basadas en el análisis de la varianza, utilizando análisis Multivariado.

25. 4 Estudios Correlacionales Abarcan aquellos estudios en los que estamos interesados en descubrir o aclarar relaciones existentes entre las variables más significativas de un fenómeno y se lleva a cabo mediante el uso de coeficientes de correlación (también denominados términos de regresión). El coeficiente de correlación es un indicador matemático que aporta información sobre el grado, intensidad y dirección de la relación entre variables. El coeficiente de correlación más conocido es el denominado Producto- Momento, o también conocido por el nombre de su creador, Person. 1) Es un coeficiente bivariado 2) Fluctúa entre los valores “ -1 y +1” 3) Se representa mediante la letra “r” Cuando se estudian más de dos variables, se recurre a coeficientes de correlación Múltiple. En la actualidad los programas estadísticos incorporan los cálculos y facilitan el grado de significación, expresándolo en términos de probabilidad. No obstante es útil conocer un cuadro orientador basado en estudios correlaciones, para su correcta interpretación como se observa en la tabla 13. Tabla 13. Interpretación de Coeficientes de Correlación r

La aproximación correlacional en los estudios ex post-facto, no permite el establecimiento formal de causalidad. Dos variables correlacionadas significan que cavarían mas NO QUE UNA ES CAUSA DE LA OTRA. Por tanto hay varias posibilidades de error al interpretar los resultados como por ejemplo:

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Qué la dirección sea la contraria a la que hipotetizamos: la causa del autoconcepto es el rendimiento y no al revés. O que interactúen y no se dé una única intencionalidad. Que exista una tercera variable que sea realmente la causa. Ante esta situación, debemos ser cautos al explicar las correlaciones entre variables, teniendo en cuenta las teorías y en estudios anteriores. Fases en un estudio correlacional 1. Identificar el problema a investigar 2. Definir los objetivos de estudio 3. Seleccionarlas las variables a correlacionar 4. Diseñar o seleccionar los sistemas de recogida de información 5. Recoger y analizar los datos 6. Interpretar los resultados contrastando con la teoría 7. Extraer conclusiones

25. 5 Estudios predictivos Son una variante dentro de los correlacionales. Se utilizan para predecir conductas de los sujetos a partir de la información que sobre ellos podemos recoger previamente. Aportan tres tipos de información: - Patrón de conducta - Suministran datos para el desarrollo teórico. - Presentan evidencias de validez predictiva mediante la correlación de las puntuaciones de los sujetos y el patrón de conducta

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CAPITULO 6: EL ANÁLISIS DE LA INFORMACIÓN Introducción El análisis de la información puede definirse como la aplicación de técnicas estadísticas para el procesamiento de los datos. El análisis estadístico de la información también se define como la ciencia de la recolección, análisis, interpretación y presentación de la información que puede expresarse en forma numérica. Una vez que los datos han sido codificados y transferidos a una matriz, así como guardados en un archivo, el investigador puede proceder a analizarlos. En la actualidad el análisis de los datos, generalmente se realiza mediante software estadístico como: pExcel, SAS, SPSS, entre otros. Prácticamente pocos lo hacen de forma manual, si tienen un volumen considerable de datos. Sin embargo, el uso de un programa asistido por computador no libra al experimentador de la obligatoriedad de conocer las diferentes técnicas estadísticas de análisis de datos. De lo contrario no podrá ingresar los datos en el software y mucho menos, será capaz de analizar la información que arroje el programa. Por cuanto los programas académicos de la universidad incluyen los cursos de Estadística descriptiva, Probabilidad y Diseño Experimental, en éste capítulo no intentamos adentrarnos en cada una de las técnicas estadísticas disponibles para el análisis de datos, sino más bien preparar al estudiante sobre los conceptos básicos y la forma en que se interpretan los datos para que al llegar a los cursos antes mencionadas posea unas bases sobre las cuales afrontar dichas temáticas en profundidad. De otra parte, aclararemos que el proceso de investigación no concluye con el análisis de datos. Una vez el investigador saca sus conclusiones, debe redactar el informe final de investigación y los artículos científicos derivados de él. Así, en éste capítulo abordaremos también las pautas que deben seguirse en la elaboración de artículos científicos.

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Lección 26: Estadística descriptiva ―Todos los medios son buenos cuando son eficaces‖

Jean Paul Sartre

La Estadística Descriptiva, formula reglas y procedimientos para la presentación de una masa de datos en una forma más útil y significativa y establece normas para la representación gráfica de los datos. Para variables categóricas, como el sexo o la ocupación, se quiere conocer el número de casos en cada una de las categorías, reflejando habitualmente el porcentaje que representan del total, y expresándolo en una tabla de frecuencias. Para variables numéricas, en las que puede haber un gran número de valores observados distintos, se ha de optar por un método de análisis distinto, respondiendo a las siguientes preguntas: ¿Alrededor de qué valor se agrupan los datos? Supuesto que se agrupan alrededor de un número, ¿cómo lo hacen? ¿muy concentrados? ¿muy dispersos? De acuerdo a éstas preguntas se escogen los parámetros que mejor puedan responderlas. Los principales parámetros de análisis utilizados en la estadística descriptiva son los porcentajes, las medidas de tendencia central, máximos y mínimos, desviación estándar y el coeficiente de variación. 26.1 Medidas de tendencia central Las medidas de centralización vienen a responder a la primera pregunta. La medida más evidente que podemos calcular para describir un conjunto de observaciones numéricas es su valor medio. La media no es más que la suma de todos los valores de una variable dividida entre el número total de datos de los que se dispone. Como ejemplo, consideremos 10 pacientes de edades 21 años, 32, 15, 59, 60, 61, 64, 60, 71, y 80. La media de edad de estos sujetos será de:

Más formalmente, si denotamos por (X1, X2,...,Xn) los n datos que tenemos recogidos de la variable en cuestión, el valor medio vendrá dado por:

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Otra medida de tendencia central que se utiliza habitualmente es la mediana. Es la observación que ocupa el lugar central en un aserie de datos que se organiza en orden ascendente o descendente, es decir el valor que queda equidistante de los extremos. Sin embargo no es muy utilizada por cuanto en realidad no es representativa de la población. La mediana del ejemplo anterior sería el valor que deja a la mitad de los datos por encima de dicho valor y a la otra mitad por debajo. Si ordenamos los datos de mayor a menor observamos la secuencia: 15, 21, 32, 59, 60, 60,61, 64, 71, 80. Como quiera que en este ejemplo el número de observaciones es par (10 individuos), los dos valores que se encuentran en el medio son 60 y 60. Si realizamos el cálculo de la media de estos dos valores nos dará a su vez 60, que es el valor de la mediana. Si la media y la mediana son iguales, la distribución de la variable es simétrica. La media es muy sensible a la variación de las puntuaciones. Sin embargo, la mediana es menos sensible a dichos cambios. Por último, otra medida de tendencia central, no tan usual como las anteriores, es la moda, siendo éste el valor de la variable que presenta una mayor frecuencia, es decir que se repite más veces dentro del grupo de datos. En el ejemplo anterior la moda es 60. 26.2. Medidas de dispersión Tal y como se adelantaba antes, otro aspecto a tener en cuenta al describir datos continuos es la dispersión de los mismos. Existen distintas formas de cuantificar esa variabilidad. De todas ellas, la varianza (S2) de los datos es la más utilizada. La varianza, es la media de los cuadrados de las diferencias entre cada valor de la variable y la media aritmética de la distribución. En términos generales, mide la dispersión de los valores respecto a un valor central (media). La varianza se expresa de la siguiente forma:

Donde Xj representa cada uno de los datos y n el número total de datos. Obsérvese que se trata de una sumatoria, dividida por el número total de datos. Esta varianza muestral se obtiene como la suma de las de las diferencias de cuadrados y por tanto tiene como unidades de medida el cuadrado de las unidades de medida en que se mide la variable estudiada.

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En el ejemplo anterior la varianza sería: Sx2=

Las propiedades de la Varianza son las siguientes: 

La varianza es siempre positiva o 0:



Si a los datos de la distribución les sumamos una cantidad constante, la varianza no se modifica. Yi =Xi + k c



Si a los datos de la distribución les multiplicamos una constante, la varianza queda multiplicada por el cuadrado de esa constante.



Propiedad distributiva: V(X + Y) = V(X) + V(Y)

La desviación típica (S) es la raíz cuadrada de la varianza. La variancia a veces no se interpreta claramente, ya que se mide en unidades cuadráticas. Para evitar ese problema, se define la desviación típica, o desviación standard, que informa sobre la dispersión de los datos respecto al valor de la media; cuanto mayor sea su valor, más dispersos estarán los datos. Esta medida viene representada en la mayoría de los casos por S, dado que es su inicial de su nominación en inglés Se expresa en las mismas unidades de medida de la variable. La desviación típica muestral es la medida de dispersión más utilizada en estadística.

Aunque esta fórmula de la desviación típica es correcta, en la práctica, la estadística nos interesa para realizar inferencias poblacionales, por lo que se utiliza la desviación típica poblacional, en la que en el denominador se utiliza, en lugar de n, el valor n-1.

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Por tanto, la medida que se utiliza es la cuasi desviación típica, dada por:

Aunque en muchos contextos se utiliza el término de desviación típica para referirse a ambas expresiones. En los cálculos del ejercicio previo, la desviación típica muestral, que tiene como denominador n, el valor sería 20.678. A efectos de cálculo lo haremos como n-1 y el resultado seria 21,79. El haber cambiado el denominador de n por n-1 está en relación al hecho de que esta segunda fórmula es una estimación más precisa de la desviación estándar verdadera de la población y posee las propiedades que necesitamos para realizar inferencias a la población. Amplitud. Cuando se quieren señalar valores extremos en una distribución de datos, se suele utilizar la amplitud como medida de dispersión. La amplitud es la diferencia entre el valor mayor y el menor de la distribución (máximo y mínimo). Por ejemplo, utilizando los datos del ejemplo previo tendremos 80-15 =65. Como medidas de variabilidad más importantes, conviene destacar algunas características de la varianza y desviación típica: -

Son índices que describen la variabilidad o dispersión y por tanto cuando los datos están muy alejados de la media, el numerador de sus fórmulas será grande y la varianza y la desviación típica lo serán.

-

Al aumentar el tamaño de la muestra, disminuye la varianza y la desviación típica. Para reducir a la mitad la desviación típica, la muestra se tiene que multiplicar por 4.

-

Cuando todos los datos de la distribución son iguales, la varianza y la desviación típica son iguales a 0.

-

Para su cálculo se utilizan todos los datos de la distribución; por tanto, cualquier cambio de valor será detectado.

El coeficiente de variación (CV). Es una medida de dispersión relativa de los datos y se calcula dividiendo la desviación típica muestral por la media y multiplicando el cociente por 100. Su utilidad estriba en que nos permite comparar la dispersión o variabilidad de dos o más grupos. Así, por ejemplo, si tenemos el peso de 5 pacientes (70, 60, 56, 83 y 79 Kg) cuya media es de 69,6 kg. y su desviación típica (s) = 10,44 y la TAS de los mismos (150, 170, 135, 180 y 195 mmHg) cuya media es de 166 mmHg y su desviación típica de 21,3.

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La pregunta sería: ¿qué distribución es más dispersa, el peso o la tensión arterial? Si comparamos las desviaciones típicas observamos que la desviación típica de la tensión arterial es mucho mayor; sin embargo, no podemos comparar dos variables que tienen escalas de medidas diferentes, por lo que calculamos los coeficientes de variación: CV de la variable peso =

CV de la variable TAS = A la vista de los resultados, observamos que la variable peso tiene mayor dispersión. Cuando los datos se distribuyen de forma simétrica (y ya hemos dicho que esto ocurre cuando los valores de su media y mediana están próximos), se usan para describir esa variable su media y desviación típica. En el caso de distribuciones asimétricas, la mediana y la amplitud son medidas más adecuadas. En este caso, se suelen utilizar además los cuartiles y percentiles. Los cuartiles y percentiles no son medidas de tendencia central sino medidas de posición. El percentil es el valor de la variable que indica el porcentaje de una distribución que es igual o menor a esa cifra. Así, por ejemplo, el percentil 80 es el valor de la variable que es igual o deja por debajo de sí al 80% del total de las puntuaciones. Los cuartiles son los valores de la variable que dejan por debajo de sí el 25%, 50% y el 75% del total de las puntuaciones y así tenemos por tanto el primer cuartil (Q1), el segundo (Q2) y el tercer cuartil (Q3). La covarianza entre dos variables es un estadístico resumen indicador de si las puntuaciones están relacionadas entre sí. La formulación clásica, se simboliza por la letra griega sigma (σ) cuando ha sido calculada en la población. Si se obtiene sobre una muestra, se designa por la letra "s_{xy}". La formula suele aparecer expresada como:

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Este tipo de estadístico puede utilizarse para medir el grado de relación de dos variables si ambas utilizan una escala de medida a nivel de intervalo/razón (variables cuantitativas). La expresión se resuelve promediando el producto de las puntuaciones diferenciales por su tamaño muestral (n pares de puntuaciones, n-1 en su forma insesgada). Este estadístico, refleja la relación lineal que existe entre dos variables. El resultado numérico fluctúa entre los rangos de +infinito a -infinito.

Al no tener unos límites establecidos no puede determinarse el grado de relación lineal que existe entre las dos variables, solo es posible ver la tendencia. El modo de interpretarla es el siguiente:

Coeficiente de Correlación de Pearson El coeficiente de correlación de Pearson, r, permite saber si el ajuste de la nube de puntos a la recta de regresión obtenida es satisfactorio. Se define como el cociente entre la covarianza y el producto de las desviaciones típicas (raíz cuadrada de las varianzas).

Teniendo en cuenta el valor de la covarianza y las varianzas, se puede evaluar mediante cualquiera de las dos expresiones siguientes:

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Propiedades del coeficiente de Pearson -

El coeficiente de correlación, r, presenta valores entre –1 y +1.

-

Cuando r es próximo a 0, no hay correlación lineal entre las variables. La nube de puntos está muy dispersa o bien no forma una línea recta. No se puede trazar una recta de regresión.

-

Cuando r es cercano a +1, hay una buena correlación positiva entre las variables según un modelo lineal y la recta de regresión que se determine tendrá pendiente positiva, será creciente.

-

Cuando r es cercano a -1, hay una buena correlación negativa entre las variables según un modelo lineal y la recta de regresión que se determine tendrá pendiente negativa: es decreciente.

26.2 Distribución de Frecuencias La distribución de frecuencias o tabla de frecuencias es una ordenación en forma de tabla de los datos estadísticos, asignando a cada dato su frecuencia correspondiente. En la tabla de frecuencias se calculan frecuencias absolutas y frecuencias relativas. Estas tablas son útiles para poder ubicar tendencias de la respuesta de una variable dentro de una población, entendiéndose por población grupos de personas, de árboles, de animales, etc. Se utilizan mucho en los estudios de poblaciones vegetales en la descripción de composición florística de bosques, o para analizar resultados de experimentos en laboratorio. Frecuencia absoluta : Es el número de veces que aparece un determinado valor en un estudio estadístico. Se representa por f i .

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La suma de la s f re cu en cia s ab so luta s es igual al número total de datos, que se representa por N.

Para indicar resumidamente estas sumas se utiliza la letra griega Σ (sigma mayúscula) que se lee suma o sumatoria.

Frecuencia relativa La frecuencia relativa es el cociente entre la frecuencia absoluta de un determinado valor y el número total de datos. Se puede expresar en tantos por ciento y se representa por n i .

La suma de las frecuencias relativas es igual a 1. Frecuencia acumulada La frecuencia acumulada es la suma de las frecuencias absolutas de todos los valores inferiores o iguales al valor considerado. Se representa por F i . Frecuencia relativa acumulada La frecuencia relativa acumulada es el cociente entre la frecuencia acumulada de un determinado valor y el número total de datos. Se puede expresar en tantos por ciento. Ejemplo: Durante el mes de julio, en una ciudad se han registrado las siguientes temperaturas máximas: 32, 31, 28, 29, 33, 32, 31, 30, 31, 31, 27, 28, 29, 30, 32, 31, 31, 30, 30, 29, 29, 30, 30, 31, 30, 31, 34, 33, 33, 29, 29. En la primera columna de la tabla colocamos la variable ordenada de menor a mayor, en la segunda hacemos el recuento y en la tercera anotamos la frecuencia absoluta.

UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA Y A DISTANCIA Escuela de Ciencias Sociales, Artes y Contenido didáctico del curso Metodología del Trabajo Académico xi

Recuento

fi

Fi

ni

Ni

27

I

1

1

0.032

0.032

28

II

2

3

0.065

0.097

29

6

9

0.194

0.290

30

7

16

0.226

0.0516

31

8

24

0.258

0.774

32

III

3

27

0.097

0.871

33

III

3

30

0.097

0.968

34

I

1

31

0.032

1

31

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1

Este tipo de tablas de frecuencias se utiliza con variables discretas. Con la tabla podremos decir por ejemplo que el 25,8% de días registraron una temperatura de 31°. Distribución de frecuencias agrupadas La distribución de frecuencias agrupadas o tabla con datos agrupados se emplea si las variables toman un número grande de valores o la variable es continua. Se agrupan los valores en intervalos que tengan la misma amplitud denominados clases. A cada clase se le asigna su frecuencia correspondiente. Para construir la tabla es necesario calcular los siguientes parámetros: Límites de la clase: Cada clase está delimitada por el límite inferior de la clase y el límite superior de la clase. Amplitud de la clase: La amplitud de la clase es la diferencia entre el límite superior e inferior de la clase. ). Marca de clase: Es el punto medio de cada intervalo y es el valor que representa a todo el intervalo para el cálculo de algunos parámetros. Clase es, entonces, un grupo que presenta una característica común cuantificable del conjunto de datos. El valor correspondiente al punto medio de un intervalo de clase es la marca de clase y su valor es igual a la mitad de la suma de los límites

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de clase del intervalo de clase. Y se interpreta como el valor que corresponde asignar a cada uno de los elementos del intervalo de clase. El rango o recorrido es la diferencia entre los valores extremos de todo el conjunto de datos; en él se encuentran distribuidos todos los datos. En la construcción de la distribución de frecuencias se deben responder a estos interrogantes fundamentales: ¿Cuántos intervalos de clase crear?, ¿Cuál debe ser el tamaño de cada intervalo?, ¿Qué propiedades posee cada intervalo? Las siguientes pautas resuelven estas inquietudes. Entonces debemos Hallar el rango (R) o recorrido del conjunto de datos. Para ello, hay que seleccionar el número de intervalos de clase (k). Este número depende de la Cantidad de datos disponibles. Una de las técnicas usadas es la Regla de Sturges (desarrollada por H. A. Sturges en 1926). Esta regla afirma que el número de intervalos de clase (k), viene dado por: k = 1+ 3.322 lóg. N

Donde n es el tamaño de la muestra. Si de este cálculo resulta un número decimal, éste de redondearse al entero superior. Luego hallamos el ancho o amplitud del intervalo de clase (A). Los intervalos de clase tienen por lo general el mismo ancho, de modo que al fijarse el número de clases se obtiene éste por una operación aritmética simple: A=R/K Donde R es el rango o recorrido y k es el número de clases. Si este cociente no es un entero, conviene redondear la cifra siguiendo las leyes del redondeo,(de .5 hacia abajo se redondea al entero inferior y de 0,6 hacia arriba al entero superior). De manera que el rango es alterado y requiere, por tanto, efectuar un ajuste:

R1 = (A) (k) Con este nuevo rango, se tendrá entonces un exceso que deberá distribuirse entre el límite superior y el límite inferior. Este exceso es calculado restando el rango del nuevo rango.

Exceso = R – R

1

Este valor debe distribuirse lo más equitativo posible, esto no quiere decir que sea repartido en partes iguales a los datos extremos, se trata de distribuir el exceso entre el límite inferior y el límite superior de modo que sea considerado la tendencia general de los datos.

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Para formar los intervalos de clase. Se agrega A −1 al límite inferior de cada clase, iniciando por el límite inferior del rango. Construcción de una tabla de datos agrupados Supongamos que los siguientes datos son los valores de edad dentro de una población. 3, 15, 24, 28, 33, 35, 38, 42, 43, 38, 36, 34, 29, 25, 17, 7, 34, 36, 39, 44, 31, 26, 20, 11, 13, 22, 27, 47, 39, 37, 34, 32, 35, 28, 38, 41, 48, 15, 32, 13. Ordenamos la serie: 3, 7, 11, 13, 13,15, 15,17, 20, 22, 24, 25, 26,27, 28,28, 29, 31, 32, 32, 33, 34,34,34,, 35,35, 36, 36,,37, 38,38, 38,39, 39, 41,42, 43,44, 47, 48 1. Se localizan los valores menor y mayor de la distribución. En este caso son 3 y 48. 2. Se restan y se busca el Rango R = 48 – 3 = 45 3. Se halla el número de intervalos de clases: k = 1+ 3.322 lóg. N k = 1 + 3,322 log 40 = 6,32 Redondeamos al entero superior, entonces K = 7 3. Hallamos el ancho o amplitud del intervalo de clase (A). A=R/K A = 45 / 7 = 6,42 y redondeamos al entero más próximo es decir 6 A=6 4. Ajustamos el exceso por el ajuste hallando R1 R1 = K x A

= 7 x 6 = 42

E = R – R1 = 45 – 42 = 3 6. Ese exceso se reparte entre los límites inferior y superior de la serie, restando 2 al límite inferior y sumando 2 al límite superior: Así, los nuevos límites serán : Limite inferior: 3 – 2 = 1 Límite superior: 48 + 2 = 50 7. Hallamos los intervalos de Clase: Intervalos de clase A – 1, donde A es la amplitud 6 -1 = 5

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Se agrega al límite inferior de cada clase iniciando por el límite inferior del rango así: 2+5=7 8 + 5 = 13 14 + 5 = 19 20 + 5 = 25 26 + 5= 31 32 + 5 = 37 38 + 5 = 43 44 + 5 = 49 8. Hallamos el punto medio de cada límite : Se obtiene de calcular la suma de cada límite y dividirlo entre dos (2) así: 2+8/2=5 8 + 14 /2 = 11 14 + 20 /2 = 17 20 + 26/2 = 23 26 + 32 /2 = 29 32 + 38 / 2 = 35 38 + 44 / 2 = 41 44 + 50 / 2 = 47 9. Frecuencias de clase en cada intervalo Límites Continuos 2–7

Límites Discretos 2–7

Punto Medio (Xi)

Frec. Abs.

Frec. Rel.

5

(Ni) 2

7- 13

7, 1 – 13

11

3

7,5

12,5

13 – 19

13,1 – 19

17

3

7,5

20

19 – 25

19,1 – 25

23

4

10

30

25 – 31

25,1 – 31

29

6

15

45

31 – 37

31,1 – 37

35

11

27,5

72,5

37 – 43

37,1 – 43

41

8

20

92,5

43 – 49

43,1 -49

47

3

7,5

100

Fi =(Ni/N).100 5

Frec. Acum (- que) 5

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Así podremos decir que el 27,5% de la población se encuentra dentro del rango de edad de 31 a 37 años. Con las tablas de frecuencia es posible dar respuesta a preguntas relacionadas con el fenómeno estudiado. Los datos pueden representarse en forma gráfica por medio de gráficos de barras, Histogramas, Polígonos de frecuencias, gráfica circular. El Histograma: Se utiliza para datos cuantitativos en distribuciones de frecuencia. Son rectángulos verticales unidos entre sí, en donde sus lados son los límites reales inferior y superior de clase y cuya altura es igual a la frecuencia de clase.

Polígono de Frecuencias: Consiste en una serie de segmentos que unen los puntos cuyas abscisas son los valores centrales de cada clase y cuyas ordenadas son proporcionales a sus frecuencias respectivas.

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Ojiva Porcentual ó Polígono de frecuencias relativas acumuladas. Se trazan los límites reales superiores contra las frecuencias relativas acumuladas.

Lección 27: Prueba de hipótesis, Prueba t, El análisis de Varianza ―No basta decir solamente la verdad, más conviene mostrar la causa de la falsedad‖

Aristóteles

27.1 Pruebas de hipótesis La hipótesis en el contexto de la estadística inferencial es una proposición respecto a uno o varios parámetros, y lo que el investigador hace a través de la prueba de hipótesis es determinar si la hipótesis es consistente con los datos obtenidos en la muestra (Wiersma, 1986). Si la hipótesis es consistente con los datos, esta es retenida como un valor aceptable del parámetro. Si la hipótesis no es consistente con los datos, se rechaza esta (pero los datos no son descartados) (Wiersma,1986). Para comprender lo que es la prueba de hipótesis en la estadística inferencial es necesario revisar el concepto de distribución muestral y nivel de significancia, los cuales estudiaremos posteriormente. El propósito de la prueba de hipótesis es determinar si el valor supuesto (hipotético) de un parámetro poblacional, como la media de la población, debe aceptarse como verosímil con base en evidencias muestrales. Recuérdese que sobre distribuciones de muestreo, se dijo que, en general, una media muestral diferirá en valor de la media poblacional. Si el valor observado de una estadística muestral, como la media muestral, se acerca al valor paramétrico supuesto y sólo difiere de él en un monto que cabría esperar del muestreo aleatorio, el valor hipotético no se rechaza. Si la estadística muestral difiere de la supuesta en un monto que no es posible atribuir al azar, la hipótesis se rechaza por inverosímil.

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Se han desarrollado tres procedimientos distintos para la prueba de hipótesis, todos los cuales conducen a las mismas decisiones cuando se emplean los mismos estándares de probabilidad (y riesgo). El método del valor crítico para la prueba de hipótesis : De acuerdo con este método, se determinan los así llamados valores críticos de la estadística de prueba que dictarían el rechazo de una hipótesis, tras de lo cual la estadística de prueba observada se compara con los valores críticos. Éste fue el primer método en desarrollarse, motivo por el cual buena parte de la terminología de las pruebas de hipótesis se deriva de él. Más recientemente, el método del valor P ha cobrado popularidad a causa de ser el más fácilmente aplicable a software de cómputo. Este método se basa en la determinación de la probabilidad condicional de que el valor observado de una estadística muestral pueda ocurrir al azar, dado que un supuesto particular sobre el valor del parámetro poblacional asociado sea en efecto correcto. El método de intervalos de confianza: Se basa en la observación de si el valor supuesto de un parámetro poblacional está incluido en el rango de valores que define a un intervalo de confianza para ese parámetro. Pero más allá del método de prueba de hipótesis que se use, debe hacerse notar que si un valor hipotético no se rechaza, y por lo tanto se acepta, ello no constituye una "prueba" de que sea correcto. La aceptación de un valor supuesto de un parámetro indica simplemente que se trata de un valor verosímil, con base en el valor observado de la estadística muestral. Pasos básicos de la prueba de hipótesis con el método de valor crítico Paso1. Formule la hipótesis nula y la hipótesis alternativa. La hipótesis nula (H 0 es el valor paramétrico hipotético que se compara con el resultado muestral. Se le rechaza sólo si es poco probable que el resultado muestral haya ocurrido dado lo correcto de la hipótesis. La hipótesis alternativa (H1) se acepta sólo si la hipótesis nula es rechazada. En muchos libros de texto la hipótesis alternativa también se designa como Ha. Ejemplo: Un auditor desea probar el supuesto de que el valor medio de la totalidad de las cuentas por cobrar de una empresa dada es de $260.00 tomando una muestra de n = 36 y calculando la media muestral. El auditor desea rechazar el valor supuesto de $260.00 sólo si es claramente contradicho por la media muestral, caso éste en el que el valor hipotético recibiría el beneficio de la duda en el procedimiento de prueba. Las hipótesis nula y alternativa de esta prueba son H0 :CxC = $260.00 y H1 : CxC diferente de $260.00. Paso 2. Especifique el nivel de significancia por aplicar. El nivel de significancia es el estándar estadístico que se especifica para rechazar la hipótesis nula. Si se especifica un nivel de significancia de 5%, la hipótesis nula se rechaza sólo si el

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resultado muestral es tan diferente del valor hipotético que una diferencia por ese monto o un monto superior ocurriría al azar con una probabilidad de 0.05 o menos. Nótese que si se usa el nivel de significancia de 5%, hay una probabilidad de 0.05 de rechazar la hipótesis nula aun siendo efectivamente cierta. Esto se llama error tipo I. La probabilidad del error tipo I siempre es igual al nivel de significancia empleado como estándar para rechazar la hipótesis nula; se le designa con la letra griega minúscula α(alfa), de modo que a designa también al nivel de significancia. Los niveles de significancia de uso más frecuente en la prueba de hipótesis son los de 5% y 1%. Ocurre un error tipo II si la hipótesis nula no se rechaza, y es por lo tanto aceptada, cuando en realidad es falsa. En la tabla correspondiente se resumen los tipos de decisiones y las posibles consecuencias de las decisiones tomadas en pruebas de hipótesis. Paso 3. Seleccione la estadística de prueba. La estadística de prueba será ya sea la estadística muestral (el estimador insesgado del parámetro a prueba) o una versión estandarizada de la estadística muestral. Por ejemplo, para probar un valor hipotético de la media poblacional, la media de una muestra aleatoria tomada de esa población podría servir como la estadística de prueba. Sin embargo, si la distribución de muestreo de la media es normal, el valor de la media muestral se convierte usualmente en un valor z, el cual funge entonces como la estadística de prueba. Paso 4. Establezca el valor o valores críticos de la estadística de prueba. Habiendo especificado la hipótesis nula, el nivel de significancia y la estadística de prueba por usar, se establece entonces el(los) valor(es) crítico(s) de la estadística de prueba. Estos valores pueden ser uno o dos, dependiendo de si están implicadas las así llamadas pruebas unilaterales o bilaterales. En cualquier caso, un valor crítico identifica el valor de la estadística de prueba requerido para rechazar la hipótesis nula. Paso 5. Determine el valor de la estadística de prueba. Por ejemplo, al probar un valor hipotético de la media poblacional, se recolecta una muestra aleatoria y se determina el valor de la media muestral. Si el valor crítico fue establecido como un valor z, la media muestral se convierte a un valor z. Paso 6. Tome la decisión. El valor observado de la estadística muestral se compara con el valor (o valores) crítico(s) de la estadística de prueba. Se rechaza o no entonces la hipótesis nula. Si la hipótesis nula es rechazada, se acepta la hipótesis alternativa. Esta decisión tendrá relevancia a su vez para otras decisiones por tomar por los gerentes de operación, como la de si se está sosteniendo o no cierto estándar de desempeño o cuál de dos estrategias de comercialización seguir.

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Significancia estadística El nivel de significancia en su concepto más sencillo es: la probabilidad de que un evento ocurra oscila entre 0 y 1, donde 0 significa la imposibilidad de ocurrencia y 1 la certeza de ocurrencia del fenómeno. Al lanzar al aire una moneda no cargada, la probabilidad de que salga “cruz” es 0.50 y la probabilidad de que la moneda caiga al suelo en “cara” también es de 0.50. Con un dado, la probabilidad cualquiera de sus lados al lanzarlo es de 1/6 = 0.1667. La suma de posibilidades siempre es de 1. Aplicando el concepto de probabilidad a la distribución muestral, podemos tomar el área de esta como 1.00, y consecuentemente, cualquier área comprendida entre dos puntos de la distribución corresponderá a la probabilidad de la distribución. Para poder probar hipótesis inferenciales respecto a la media, el investigador tiene que evaluar si la posibilidad de que la media de la muestra este cerca de la media de la distribución muestral es grande o pequeña. Si es pequeña, el investigador dudara de generalizar a la población. Si es grande, el investigador podrá hacer generalizaciones. Es aquí donde entra el nivel de significancia o nivel alfa (nivel α) Este es un nivel de probabilidad de equivocarse y se fija antes de probar hipótesis inferenciales. Se acudirá a un ejemplo coloquial para ejemplificarlo y luego explicarlo. Si usted fuera a apostar en las carreras de caballos y tuviera 95% de probabilidad de atinarle al ganador, contra solo un 5% de perder, ¿apostaría? Seguramente sí, siempre y cuando le aseguraran ese 95% en su favor. O bien, si le dieran 95 boletos de 100 para la rifa de un automóvil., ¿tendría confianza en que va a estrenar vehiculo?. Seguramente sí. No tendría la certeza total, esta no existe en el universo, al menos para los seres humanos. Pues bien, algo similar hacen los investigadores. Obtienen una estadística en una muestra ( ej. , la media) y analizan que porcentaje tiene de confianza de que dicha estadística se acerque al valor de la distribución muestral (que es el valor de la población o parámetro). Buscan un alto porcentaje de confianza, una probabilidad elevada para estar tranquilos. Porque saben que puede haber error de muestreo, y aunque la evidencia parece mostrar una aparente “cercanía” entre el valor calculado en la muestra y el parámetro, esta “cercanía” puede no ser real y deberse a errores en la selección de la muestra. En muchos campos de experimentación, se acostumbra usar los niveles de significancia del 5 y del 1 por ciento. El nivel del 5% implica que el investigador tiene 95% de seguridad para generalizar sin equivocarse, y solo el 5% en contra. En términos de probabilidad, 0.95 y .05 respectivamente, ambos suman la unidad. En el caso del 1%, implica que el investigador tiene un 99% en su favor para generalizar sin temor y un 1% en contra (0.99 + 0,01 = 1.00). A veces el nivel de significancia puede ser todavía mas exigente y confiable) ej. 0.001, 0.00001). pero lo mínimo es el 5%, no se acepta un nivel de .06 (94% a favor de la generalización confiable). Porque se busca hacer ciencia, no intuición.

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El nivel de significancia es un valor de certeza que fija el investigador “ a priori”, de certeza respecto a no equivocarse. Si por azar un valor más discrepante del criterio de prueba que el obtenido ocurre probablemente menos del 5 por ciento de las veces pero no menos del 1 por ciento cuando la hipótesis nula es cierta, entonces se dice que la diferencia es significativa, y el valor del criterio de la prueba se marca con un asterisco *. Si un valor más discrepante del criterio de prueba que el obtenido ocurre con probabilidad menor que el 1 por ciento de las veces cuando la hipótesis nula es verdadera, se dice que la diferencia es altamente significativa y el valor muestral del criterio de prueba se señala con dos asteriscos **. La aceptación de la hipótesis nula puede indicarse con las letras ns, que significan diferencias no significativas. Los niveles del 5 y del 1 por ciento son arbitrarios, pero parecen haberse escogido adecuadamente en el campo de la agricultura donde fueron usados por primera vez. Si un experimentador usa niveles diferentes del 5 y del 1 por ciento, esto debe quedar claramente establecido.

27.2 Prueba “t “de Student Probablemente el primer análisis estadístico que uno realiza en su vida es la comparación de dos medias. Esta situación se plantea cuando se están comparando dos grupos (normalmente dos tratamientos) con relación a una variable de eficacia cuantitativa (p.ej. VEMS). La prueba de elección es la t de Student. Su cálculo no tiene mayor dificultad, sin embargo, requiere de ciertas asunciones que a menudo no se suelen verificar, pudiendo llegar a conclusiones erróneas. Una de las hipótesis sobre las que habitualmente se fundamentan las pruebas estadísticas de comparación de grupos es que las observaciones pertenecientes a cada una de las muestras son independientes entre sí, no guardan relación; siendo precisamente ese uno de los objetivos de la aleatorización (elección aleatoria de los sujetos o unidades de observación, asignación aleatoria del tratamiento a cada paciente, etc). Sin embargo,la falta de independencia entre las observaciones de los grupos puede ser una característica de diseño del estudio para buscar fundamentalmente una mayor eficiencia del contraste estadístico al disminuir la variabilidad. En otras ocasiones con este tipo de diseño pareado lo que se busca es dar una mayor validez a las inferencias obtenidas, controlando o eliminando la influencia de variables extrañas cuyo efecto ya es conocido o sospechado, y no se desea que intervenga en el estudio actual pudiendo enmascarar el efecto del tratamiento o de la variable de interés.

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Hipótesis a probar: De diferencia entre dos grupos. La hipótesis de investigación propone que los grupos difieren significativamente entres si y la hipótesis nula propone que los grupos no difieren significativamente. Variable involucrada: la comparación se realiza sobre una variable. Si hay diferentes variables, se efectuaran varias pruebas “t” (una por cada variable) Aunque la razón que motiva la creación de los grupos puedes ser una variable independiente. Por ejemplo: Un experimento con dos grupos, uno al cual se le aplica el estimulo experimental y el otro grupo el de control. Nivel de medición de la variable: Intervalos o razón Asunciones de la prueba t de Student Técnicamente se puede describir la prueba t de Student como aquella que se utiliza en un modelo en el que una variable explicativa (var. independiente) dicotómica intenta explicar una variable respuesta (var. dependiente) dicotómica. La prueba t de Student como todos los estadísticos de contraste se basa en el cálculo de estadísticos descriptivos previos: el número de observaciones, la media y la desviación típica en cada grupo. A través de estos estadísticos previos se calcula el estadístico de contraste experimental. Con la ayuda de unas tablas se obtiene a partir de dicho estadístico el p-valor. Si p0,05 con lo que se concluye que no se puede demostrar diferencias entre los dos tratamientos. Sin embargo la prueba de Levene pone de manifiesto que p=0,014