Resumen Metodología de la Investigación - Gaetano Final

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Universidad del Salvador
Facultad de Psicología y Psicopedagogía
METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN
CATEDRA: GAETANO
ALUMNO: ALDERETE ALEXIS
AÑO: 2º
ALDERETE ALEXIS
Introducción
Investigar es una acción que tiende hacia un fin: El Descubrir. Develar algo que estaba oculto a partir de 
una actitud humana: El Asombro.
Nace cuando se le presenta al hombre un fenómeno que se reitera, que se sistematiza en la realidad y 
cuyas causas le son oscuras o desconocidas.
Distintos tipos de investigación que se pueden llevar a cabo:
1) Exploratoria: Busca el “QUÉ” del fenómeno, es de tipo introductorio ya que el comportamiento 
de la variable es desconocido. No puede partir de hipótesis. Es un sondeo del fenómeno que surge 
como un interrogante.
2) Descriptiva: Busca el “CÓMO” del fenómeno. Puede existir un cierto conocimiento de la 
variable estudiada y por consiguiente el investigador puede partir de una hipótesis.
3) Explicativa: El planteo de una hipótesis es absolutamente necesario ya que el objetivo es 
encontrar ya no el “cómo” del fenómeno sino el “PORQUÉ”.
4) Experimental: Que es parte de una explicativa, se añade un elemento de control: EL 
EXPERIMENTO, que permite poder ver como fluctúa la investigación.
5) Longitudinal: Se realiza a lo largo del tiempo.
6) Transversal: Momento concreto. En un hoy.
7) Cualitativa: Una investigación que no realiza relevamiento de datos. No hace análisis estadísticos.
Ejemplo: Comprueba la presencia del fenómeno por el marco teórico a través de los constructos.
8) Cuantitativa: Para comprobar la existencia del fenómeno hace un relevamiento de datos y aplica 
técnicas estadísticas.
9) Cualicuantitativas: Comprobación del marco teórico y recolección de datos. 
Modelo de diseño de investigación
El propuesto es un “modelo”, es decir una estructura teórica que puede ser alterada. Esta estructura nos 
posibilita ingresar metodológicamente al estudio del fenómeno.
El diseño de investigación está compuesto por una serie de pasos que pueden ser agrupados en tres 
momentos o tres bloques:
1) Teórico. 
2) Empírico
3) De Convalidación o Justificación.
Bloque Teórico
Se encuentran los siguientes pasos:
1) Detección o Formulación del Problema: El investigador explica que es lo que lo ha movilizado a
realizar la investigación.
2) Reseña Bibliográfica: Tiene una doble función: Le permite al investigador cerciorarse de que el 
mismo tema no ha sido investigado en iguales condiciones y por otra parte, enriquece el 
comportamiento del fenómeno.
3) Marco Teórico: Se establece el marco teórico de la investigación, que es el cuerpo epistemológico
del trabajo. Debe contener toda la apreciación teórico científica del tema investigado. Establece 
desde donde se va a intervenir, actuar y realizar el trabajo. Permite el control de la “vulnerabilidad”
o subjetividad del investigador.
4) Planteo de la Hipótesis: En caso que sea del tipo “explicativo”. Una hipótesis es una proposición 
que puede enunciar una variable y ser “univariada” o enunciar dos o más variables en cuyo caso 
seria “bivariada”.
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5) Definición de las Variables: De acuerdo al nivel de medición, de acuerdo a su operacionalización 
(definición real, nominal y operacionalización propiamente dicha) y de acuerdo al status que 
ocupan dentro la proposición o hipótesis. En este último caso podemos encontrar variables que 
son:
 Variable Independiente: Es la que el investigador conoce y que le permite agrupar a la 
población. Funciona como un eje dentro de la proposición y debe de quedar fija.
 Variable Dependiente: Puede modificarse con mayor facilidad. Es la variable de estudio.
 Variables Interviniente o Condiciones: Son aquellas que sin estar planteadas expresamente 
dentro de la hipótesis pueden sin embargo aparecer en forma latente. Pueden ser: 
o Relevantes: (su presencia se sistematiza y pueden modificar la hipótesis), el investigador 
debe “controlarlas”, y tiene dos métodos:
 Las introduce como otra variable de estudio en la hipótesis.
 Introduciendo el error de muestreo.
o Irrelevantes: (no alteran el orden de la hipótesis).
6) Definición del Universo o Población: Se delimita a la población donde se va a realizar la 
investigación. Ejemplo: Alumnos de la USAL
7) Selección de la Muestra: Es una porción representativa de la población. Se simboliza como N. La
muestra puede ser de dos clases:
 Probabilística: Lo fundamental es que el resultado de la introducción de la probabilidad 
permite el cálculo del error de muestreo. La probabilidad es la que determina que cada unidad 
de análisis tenga la posibilidad de ser incluida en la muestra. Pueden ser de diferentes tipos:
 Por Azar Simple.
 Sistemático.
 Por Estratos.
 Por Conglomerados.
 No-Probabilística: Es un muestreo en el cual no se incluye la probabilidad: no se parte de la 
posibilidad de que cada unidad de análisis ingrese en la muestra ni del error de muestreo. 
Pueden ser:
 Accidental.
 Intencionado.
 Por Cuotas.
8) Instrumentos de Recolección de Datos: El investigador tiene a su disposición dos tipos de 
instrumentos de recolección de datos:
 Primarios: Son aquellos que tienen Relación Directa con el Fenómeno (Cuestionarios, 
entrevistas, observación participantes y no-participante).
 Secundarios: Brindan una información indirecta (Archivos, bibliotecas…).
Bloque Empírico
Los pasos son:
1) Prueba Piloto: Es decir toma de dentro de la muestra algunas variables de análisis para ajustar los 
instrumentos de recolección de datos elegidos. Permite al investigador ver si midió lo que 
realmente pretendía medir, si estos instrumentos son comprensibles para el investigador y si son 
compatibles con quien es investigado (o con qué).
2) Recolección de Datos: Es un trabajo de medición o de recolección el que debe realizar el 
investigador dentro de la muestra.
3) Supervisión de Datos: Los datos obtenidos, recolectados son supervisados, es decir el 
investigador controla que los instrumentos de recolección de datos hayan medido el fenómeno.
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4) Edición y Codificación: El investigador edita los instrumentos de recolección de datos (verifica 
que todas las preguntas hayan sido respondidas) y les adjudica códigos o estructuras de símbolo 
(codificación) para estandarizar las respuestas obtenidas.
Bloque de convalidación o justificación
1) Análisis de Datos: El investigador aplica todos los procedimientos estadísticos que considere 
necesarios (Tabulación, graficación, matriz de datos) para realizar los datos obtenidos.
2) Interpretación, evaluación y en caso de que se haya planteado una hipótesis, justificación o 
rechazo de esta.
3) Informe Final: El investigador realiza una apreciación de todo el trabajo.
Conclusión
Metodología Científica: Es el Estudio Analítico y Crítico de los Métodos de Investigación y de 
Prueba.
El modelo de investigación (diseño) propuesto es una estructura teórica que le posibilita al investigador el 
estudio del fenómeno de una forma que es metodológica.
Población o Universo: Todo el conjunto de casos que tienen algo en común. Conjunto de unidades de 
análisis.
Muestra: Porción más o menos representativa del Universo o Población.
Error de Muestreo: Es un error por azar (no es sistemático). Permite fijar el grado de confianza en que se
va a realizar la investigación. Conociendo este error de muestreo y los valores estadísticos (valores de la 
muestra) se pueden inferir los valores paramétricos (del Universo o Población).
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Muestreo
Muestreo; concepto y diseños de muestreo
Población: Conjunto de todos los casos que concuerdan en una serie de especificaciones determinadas. 
Puede tratarse de una colección finita o infinita de individuos o elementos y puede referirse al pasado 
presente o futuro. Puede ser real, potencial o hipotético. Puede estar compuesta por personas, grupos de 
personas, ciudades, países, instituciones, comercios.
Subpoblación o Estrato: Una población puede ser incluida en otra. Por ejemplo, los alumnosde la 
facultad de filosofía y letras pueden ser incluidos entre los alumnos de la Universidad Nacional de Buenos
Aires. Nos referimos a la población incluida como sub-población o estrato.
Podemos definir un estrato por medio de una o más especificaciones que dividen a una población en 
segmentos mutuamente excluyentes.
Unida de Análisis o Elemento: Es nuestra unidad de objeto de estudio. Es el elemento unitario básico 
cuyo conjunto compone la población. Alumno de la facultad de Filosofía y Letras.
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Censo: Es el recuento de todos los elementos que componen una población, y la especificación de la 
distribución de sus características, basada en la información obtenida para cada uno de los elementos. 
Muestra: Cuando seleccionamos algunos elementos de la población, con la intensión de averiguar algo 
sobre la población de la cual están tomados. Es una parte de la población o un subconjunto de unidades
obtenidas con el fin e investigar las propiedades de la población. 
Muestreo: Es el método de seleccionar una porción del total de una población, para que sea 
representativa del grupo total, a fin de que cada porción de la muestra, pueda ser contada, medida o 
interrogada.
Objetivo: Estiman las características de la población a partir de la información obtenida del estudio de la 
muestra.
Conveniencia del muestreo:
1) Cuando la población sea infinita.
2) Cuando la población sea suficientemente uniforme desde cierto punto de vista para que cualquier 
muestra de una buena representación de la misma y carezca de sentido examinar la población 
completa.
3) Cuando el proceso de medida o investigación sea o pueda ser destructivo o lesivo.
Otro tipo de razones que pueden hacer ventajoso el muestreo son:
1) Económico: Menor costo y mayor rapidez en la obtención de la información y los resultados 
correspondientes.
2) Calidad: Es posible cuidar más la precisión de las observaciones a medida de cada elemento, por el
mejor entrenamiento y formación del personal, uso de instrumentos más adecuados y mayor 
intensidad en los controles y en la supervisión.
Limitaciones del muestreo:
1) Cuando se necesita información sobre todos los elementos poblacionales.
2) Cuando la información debe extenderse a grupos o áreas muy pequeñas.
3) El muestreo exige en comparación a un censo, menor cantidad de trabajo bruto pero mayor 
refinamiento y preparación.
4) Por razones políticas, parecen más seguros y confiables los resultados de un censo que los de una 
muestra.
Plan de Muestreo: Nunca podremos garantizar que los resultados de una muestra reflejen a la población 
con respecto a las características que nos hallamos estudiando, a menos que hayamos realizado 
simultáneamente un censo comparable y completo.
Lo que debe hacer un plan de muestreo representativo es asegurar que las diferencias entre los 
elementos son lo suficientemente numerosas como para que la muestra seleccionada sea lo 
suficientemente representativa de la población como para justificar el riesgo de tomarlos como 
representativos.
La confianza en los resultados del estudio está afectada, por los procedimientos de medida utilizados. 
Fases de una sobrevisión por muestreo
1) Especificación de los fines de estudio: Indicación acerca de los objetivos y cómo se espera 
utilizar los resultados.
2) Condiciones, recursos, limitaciones:
 Información disponible para evitar deformaciones.
 Límites presupuestarios y temporales.
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 Legislación, restricciones administrativas.
 Personal y equipo mecánico a utilizar.
3) Programa de operaciones:
 Diseño o esquema del muestreo.
 Unidades de muestreo.
 Métodos de selección y estimación.
 Tamaño de la muestra
 Cuestionario, métodos de recolección y medición.
 Trabajo de campo y de organización.
4) Ejecución del programa y recolección de datos:
 Si no hay experiencias previas, muestra piloto.
 Inspección, revisión, etc.
5) Análisis y aprovechamiento de los resultados:
 Elaboración, codificación y cálculo de las estimaciones.
 Interpretaciones.
En síntesis, las fases corresponden a las siguientes cuestiones:
 Fase A: ¿Qué queremos?
 Fase B: ¿Con qué medios contamos? ¿A qué vínculos hay que someterse?
 Fase C: ¿Qué hemos de hacer?
 Fase D: Es la realización.
 Fase E: ¿Qué es lo que hicimos?
Parámetros y Estadísticos: Los valores que se refieren a la población total o universo de observaciones 
se denominan “parámetros”. Los valores extraídos de un sector de la población, la muestra, se 
denominada “valores estadísticos” o simplemente “estadísticos”.
En una muestra “representativa” un valor estadístico será aproximadamente igual a su correspondiente 
parámetro, pero no exactamente igual. La diferencia podrá ser por defecto o por exceso. Podemos decir 
entonces que el parámetro resulta ser igual al estadístico salvo un error en defecto o en exceso.
No es posible conocer el valor paramétrico o característico de la población a menos que se considere la 
totalidad de sus elementos. La estadística inferencial permite el cálculo de estos errores y nos permite, 
entonces, a partir de los valores estadísticos obtenidos del estudio de la muestra, estimar los parámetros 
correspondientes a la población.
Tipos de Muestreo:
Muestreo Probabilístico y No Probabilístico:
La característica fundamental del muestreo de probabilidad, es que puede especificarse para cada elemento
de la población la probabilidad de que ira incluido en la muestra, y además esa probabilidad es distinta de 
“0” (la escala de la probabilidad va de “0” a “1”, donde “0” implica o equivale a imposibilidad y “1” a 
certeza absoluta).
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La ventaja del muestreo probabilístico es que la teoría matemática hace posible indicar el grado en que 
pueden diferir los estimadores a partir de un muestreo probabilístico y las características del universo.
Lleva al concepto de error de muestreo, que es el grado en que un estimador difiere el valor real de una 
característica del universo.
El muestreo de probabilidad es el único intento que hace posible los planes de muestreo representativo. 
Hace posible que el investigador valore el grado en que los resultados basados en su muestra tienden a 
diferir de lo que habría obtenido de haber estudiado toda la población.
Muestreo No Probabilístico
En el muestreo de no probabilidad, no existe forma de estimar la probabilidad que cada elemento tiene 
de ser incluido en la muestra, y no hay tampoco seguridad de que cada elemento tenga alguna 
probabilidad de ser incluido. Pueden ser:
 Muestras Accidentales: Se toman los casos que vienen a la mano, continuando el proceso hasta 
que adquiere un tamaño precisado. Ejemplo: Pueden tomarse las primeras 100 personas que se 
encuentran en las calles deseosas de ser entrevistadas. 
 Muestras Intencionadas: La hipótesis básica que hay detrás de este tipo de muestreo supone que 
con buen juicio y una estrategia adecuada se pueden solucionar y seleccionar fácilmente los casos 
a ser incluidos en la muestra. Casos que se juzgan como típicos de la población.
 Muestras por Cuota: Añade seguridad al anterior. Son previsiones para garantizar la inclusión en 
la muestra de los diversos elementos de la población; y para asegurarse que estos distintos 
elementos son tenidos en cuenta en las proporciones en que ocurren en la población.
Las desproporciones entre la muestra y la población suelen ocurrir, desde luego en los rasgos menos 
manifiestos que no han sido incluidos como parte de las manifestaciones para las cuotas de los 
entrevistadores. La condición básica en el muestreo por cuota es que haya suficiente número de casos de 
cada estrato para hacer posible una estimación del valor del estrato en la población, y que conozcamos la 
proporción en que cada estrato se constituye en la población total.
Muestreo Probabilístico
Permitirá calcular los errores de estimación. Cuando se realiza una medición cualquiera aparecen errores 
de medición.
Alrededor de ese valor central se agrupan las frecuenciaso casos, siguiendo una curva normal o 
perfectamente simétrica (curva de gauss) que por este motivo se denomina también curva normal de los 
errores e medición.
Estos errores, que no son sistemáticos, son errores debidos a distintos juicios, modalidad de los 
observadores, son debidos a la elección, al muestreo.
Cuando un instrumento de medición mide correctamente, con confiabilidad, los errores que aparecen son 
los debidos exclusivamente al azar y no hay errores sistemáticos.
Las muestras de probabilidad tendrían la enorme ventaja de que se pueda conocer el tipo de error que 
las afecta. Esos errores serán los errores aleatorios que se distribuyen según la curva normal.
Muestras Simples al Azar: Es el esquema básico del muestreo de probabilidad ya que se halla 
incorporado en todos los esquemas complejos de muestreo de probabilidad. En este tipo de muestras todos
los elementos de la población tienen la misma probabilidad de estar incluidos en la muestra elegida y 
además todas las combinaciones de elementos tienen ya también la misma probabilidad. El requisito es 
que cada unidad en el universo pueda ser identificada antes de que se realice la elección.
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La condición de que todos los elementos tengan la misma probabilidad está referida a la probabilidad 
inicial de cada uno de ellos de ser incluidos en la muestra de ser seleccionada.
Respecto a la probabilidad posterior, una vez ya extraídos de los elementos de la muestra, si debemos 
mantener la misma probabilidad de elección, los elementos deberán ser repuestos o repetidos o deberá 
efectuarse algún tipo de corrección.
Extracción de una muestra al azar simple
Requisito: Listado primero de todos los elementos que componen la población y su numeración 
correlativa.
Procedimientos:
1) Bolillero: Tantas bolillas como elementos formen la población o universo. Se extraen tantas 
bolillas como unidades compongan la muestra.
2) Tablas de Números al Azar: La tabla es tomada a partir de un punto determinado al azar, y los 
casos cuyos números estén por encima o por debajo del punto señalado, se toman como integrantes
de la muestra hasta llegar a la totalidad de casos deseados.
Inconveniente: Resulta muy cara para la exigencia del listado de toda la población.
Ventaja: Rapidez y sencillez de administración.
Muestras sistemáticas al azar
Si se tiene una lista de los elementos del universo, y éstos están numerados se puede optar por éste 
método.
Para este tipo de muestras hay que definir la fracción “K”, que es igual a la inversa de la probabilidad.
K= N 
 M 
Procedimiento: Se selecciona el primer elemento mediante bolillero o tabla de números al azar, buscando
en dicha tabla el primer número que aparezca que no supere el valor de la fracción “K”.
Ventajas: Su simplicidad y la facilidad de administración.
Peligros: Que la lista de los elementos contenga una sistematización
Con listado previo pero sin numeración: Supongamos que se quiere extraer una muestra entre los 
elementos telefónicos de la capital federal.
Muestreo estratificado al azar
Si divide a la población en dos o más estratos.
Estratificación: Es el proceso de subdividir el universo en subgrupos o estratos a fin de llevar a cabo 
procesos separados de muestreo en cada uno de ellos.
Este tipo de muestreo presenta ventajas cuando la población puede considerarse dividida en dos o tres 
clases que presentan características diferentes entre sí, y esta característica está ligada con la variable en 
estudio.
Los estratos pueden estar basados en un criterio único. Ejemplo la variable sexo, o en la combinación de 
dos o más criterios, sexo, y edad.
En el muestreo estratificado, una muestra simple es lo que se toma en cada estrato, y las submuestras se 
unen entonces para formar la muestra total.
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Puede ser:
Muestreo Estratificado Proporcional: En la muestra entre una parte proporcional a cada uno de los 
estratos. 
Este método conviene emplearlo cuando la muestra es chica con relación al tamaño de la población, ya 
que, siendo pequeña y empleando el muestreo al azar simple, es posible que todos los sujetos 
seleccionados pertenezcan a un solo estrato, y entonces la muestra no sería representativa de la población.
Muestreo Estratificado Uniforme: La muestra es integrada por representaciones en igual cantidad por 
cada uno de los estratos, independientemente de la irrelevancia de cada estrato en la población.
Muestreo Estratificado Óptimo: El muestreo estratificado proporcional presenta algunos problemas en 
el caso en que haya uno de los estratos con un número muy pequeño de individuos.
Aquí el último estrato está poco representado ya que tiene solamente 10 individuos integrando la muestra. 
En este caso, para aumentar la representatividad de los estratos con una cantidad muy pequeña de casos, se
realiza el muestreo estratificado, no en forma proporcional al número de individuos en cada estrato, sino 
en forma proporcional a la variabilidad u homogeneidad en cada uno de los estratos.
Cuanto mayor es la cantidad de elementos de una población, más se homogeiniza ésta, es decir, su 
variancia es menor.
Por esta razón, el estrato más pequeño se verá representado en la muestra con un número algo superior a 
lo que le correspondería si se hiciera proporcionalmente a la importancia del estrato en la población.
Podemos decir que una estratificación es satisfactoria si logra homogeneidad interna y heterogeneidad 
externa, o sea, si las diferencias entre clases son grandes en comparación con la variación dentro de las 
clases.
La ventaja del muestreo estratificado sobre las muestras simples radica en el hecho de que con un número
menor de elementos se puede asegurar una mayor representatividad, y, al tener menos elementos se 
disminuyó el costo de la investigación en que se está trabajando.
Muestreo Estratificado No Proporcional: Cando se recurre la ponderación, que es un método por el cual
distintas probabilidades de selección son asignadas a los elementos del universo. Una muestra está 
ponderadada cuando a algunos tipos de unidades se les otorga mayores probabilidades de selección que a 
otros tipos.
Puede ocurrir cuando se supone que las informaciones relevantes podrán variar de un estrato a otro. Por 
ejemplo, en una investigación de tendencia al ahorro, de acuerdo a los objetivos de la investigación.
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Muestreo por conglomerados o por áreas
Este método consiste en sustituir las unidades físicas, elementales o últimas a las cuales se refiere el 
estudio, por unidades de muestreo que comprendan un grupo de aquellas.
Se busca que cada aglomerado sea lo más heterogéneo posible en cuanto a la variable. Se llega a la última 
serie de elementos susceptibles de ser incluidos en la muestra mediante el muestreo en primer lugar, en 
términos de agrupaciones mayores.
La Idea: Nace un Proyecto de Investigación
¿Cómo se originan las investigaciones?
Las investigaciones se originan en ideas. Constituyen el primer acercamiento a la realidad que habrá de 
investigarse.
Fuentes de ideas para una investigación: Existe una gran variedad de fuentes que pueden generar ideas, 
las experiencias individuales, materiales escritos, teorías, descubrimientos producto de investigaciones, 
conversaciones profesionales. Las fuentes que originan las ideas no se relacionan con la calidad de estas.
Vaguedad de las ideas: La mayoría de las ideas iniciales son vagas y requieren analizarse 
cuidadosamente para que sean transformadas en planteamientos más precisos y estructurados. Cuando una
persona desarrolla una idea de investigación debe familiarizarse con el campo de conocimiento donde se 
ubica la idea. Deberá platicar con investigadores en el campo sobre el tema y realizar otras conductas 
similares para familiarizarse con su objeto de estudio. Una vez que se haya adentrado en el tema, estará en
condiciones de precisar su idea de investigación.
Conocer los antecedentes: Para adentrarse en el tema es necesarioconocer los estudios, investigación y 
trabajos anteriores. Ayuda a:
 No investigar sobre algún tema que ha sido estudiado muy a fondo: Implica que una buena 
investigación debe ser novedosa, lo que puede lograrse profundizando en un tema poco o 
medianamente conocido, o dándole un enfoque diferente o innovador a un problema aunque ya 
haya sido examinado repetidamente.
 Estructurar más formalmente la idea de investigación: No sabe cómo abordar el tema, su idea 
es confusa y no se encuentra estructurada; hable con alguien que conoce la temática y una vez que
ha profundizado en el campo de estudio correspondiente, puede esbozar con mayor claridad lo que
desea investigar.
 Seleccionar la perspectiva principal desde la cual se abordará la idea de investigación: 
Aunque los fenómenos del comportamiento humano son los mismos, no pueden ser analizados en 
diversas formas según la disciplina dentro de la cual se enmarque fundamentalmente la 
investigación. Por ejemplo, si se estudian las organizaciones básicamente desde el punto de vista 
comunicológico, el interés se centraría en aspectos tales como las redes y flujos de comunicación 
en las organizaciones, los medios de comunicación. Si se adopta un enfoque psicológico se 
analizarían otros aspectos como los procesos de liderazgo, la personalidad de los miembros de la 
organización. 
La mayoría de las investigaciones, a pesar de que se ubiquen dentro de un enfoque particular, no pueden 
evitar, tocar temas que se relacionan con distintos campos o disciplinas. Cuando se comenta el enfoque 
seleccionado se habla de enfoque principal o fundamental y no de enfoque único. La elección de una u 
otra perspectiva tiene importantes implicaciones en el desarrollo de un estudio. 
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Cuanto mejor se conozca un tema, el proceso de afinar la idea será más eficiente y rápido. Desde luego, 
hay temas que han sido más investigados que otros y, en consecuencia, su campo de conocimiento se 
encuentra más estructurado. Podríamos decir que hay:
Planteamiento del problema: Objetivos, preguntas de investigación y justificación del 
estudio
¿Qué es plantear el problema de investigación?
Una vez concebida la idea de investigación y se ha profundizado en el tema, se encuentran en condiciones 
de plantear el problema de investigación.
Plantear el problema no es afinar y estructurar más formalmente la idea de investigación. El paso de 
la idea al planteamiento del problema puede ser en ocasiones inmediato, o bien llevar una considerable 
cantidad de tiempo; ello depende de cuán familiarizado esté el investigador con el tema a tratar, la 
complejidad misma de la idea. Seleccionar un tema o una idea, no lo coloca inmediatamente en la posición
de considerar qué información habrá de recolectar, con cuáles métodos y cómo se analizará los datos que 
obtenga. Antes necesita formular el problema específico en términos concretos y explícitos.
El investigador debe ser capaz no sólo de conceptuar el problema sino también de verbalizarlo en forma 
clara, precisa y accesible.
Criterios para plantear el problema
Los criterios para plantear adecuadamente el problema de investigación son:
 Debe expresar una relación entre dos o más variables.
 Debe estar formulado claramente y sin ambigüedad como pregunta (¿Qué efecto?).
 El planteamiento debe implicar la posibilidad de realizar una prueba empírica. Poder observarse
en la realidad.
¿Qué elementos contiene el planteamiento del problema de investigación?
Los elementos para plantear un problema son tres y están relacionados entre sí: 
 Los objetivos que persigue la investigación.
 Las preguntas de investigación.
 La justificación del estudio.
Objetivos de la investigación
Establecer qué pretende la investigación, es decir, cuáles son sus objetivos. Hay investigaciones que 
contribuyen a resolver un problema en especial y otras que tienen como objetivo principal probar una 
teoría o aportar evidencia empírica en favor de ella.
Los objetivos deben expresarse con claridad para evitar posibles desviaciones en el proceso de 
investigación y deben ser susceptibles de alcanzarse, son las guías del estudio y durante todo su desarrollo 
deben tenerse presentes.
También es posible que durante la investigación pueden surgir objetivos adicionales, modificarse los 
objetivos iniciales e incluso ser sustituidos por nuevos objetivos, según la dirección que tome la 
investigación.
Preguntas de investigación
Es conveniente plantear a través de una o varias o preguntas el problema que se estudiará. Plantearlo en 
forma de preguntas tiene la ventaja de presentarlo de manera directa, minimizando la distorsión.
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No siempre en la pregunta o preguntas se comunica el problema en su totalidad, con toda su riqueza y 
contenido. A veces solamente el propósito del estudio es formulado, aunque las preguntas deben resumir 
lo que habrá de ser la investigación. 
Las preguntas no deben utilizar términos ambiguos ni abstractos. Estas preguntas constituyen más 
bien ideas iniciales que es necesario refinar y precisar para que guíen el inicio de un estudio. 
Es necesario establecer los límites temporales y espaciales del estudio y esbozar un perfil de las unidades 
de observación (personas, periódicos, viviendas, escuelas, etc.) perfil que aunque es tentativo, resulta muy 
útil para definir el tipo de investigación que habrá de llevarse a cabo.
Durante el desarrollo de la investigación pueden modificarse las preguntas originales o agregarse otras 
nuevas; y como se ha venido sugiriendo, la mayoría de los estudios plantean más de una pregunta ya que 
de este modo se pueden cubrir diversos aspectos del problema a investigar.
Justificación de la investigación
La mayoría de las investigaciones se efectúan con un propósito definido, este debe ser lo suficientemente
fuerte para justificar su realización.
Criterios para evaluar el valor potencial de una investigación: Una investigación puede ser 
conveniente por diversos motivos: tal vez ayude a resolver un problema social o a construir una nueva 
teoría. Se puede establecer una serie de criterios para evaluar la utilidad de un estudio propuesto, son 
flexibles y de ninguna manera son exhaustivos. Algunos de estos criterios:
 Conveniencia: ¿Qué tan conveniente es la investigación?, esto es ¿Para qué sirve?
 Relevancia Social: ¿Cuál es su trascendencia para la sociedad? 
 Implicaciones Prácticas: ¿Ayudará a resolver algún problema práctico?, ¿Tiene implicaciones 
trascendentales para una amplia gama de problemas prácticos?
 Valor Teórico: Con la investigación ¿Se llenará algún hueco de conocimiento?
 Utilidad Metodológica: ¿Ayuda a la definición de un concepto, variable o relación entre 
variables?
Viabilidad de la investigación
La viabilidad o factibilidad del estudio, debemos tomar en cuenta la disponibilidad de recursos 
financieros, humanos y materiales que determinaran en última instancia los alcances de la investigación. 
Debemos preguntarnos realísticamente: ¿Puede llevarse a cabo esta investigación?
La Elaboración del Marco Teórico: Revisión de la literatura
¿Cuáles son las funciones del marco teórico?
Implica analizar y exponer las teorías, los enfoques teóricos, las investigaciones y los antecedentes en 
general que se consideren válidos para el correcto encuadre del estudio.
Seis funciones principales del marco teórico:
1) Ayuda a prevenir errores que se han cometido en otros estudios.
2) Orienta sobre cómo habrá de realizarse el estudio.
3) Amplía el horizonte del estudio y guía al investigador para que se centre en su problema evitando 
desviaciones del planteamiento original.
4) Conduce al establecimiento de hipótesis o afirmaciones que más tarde habrán de someterse a 
prueba en la realidad.
5) Inspira nuevas líneas y áreas de investigación.
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6) Provee de un marco de referencia para interpretar los resultados del estudio.
La elaboración del marco teórico comprende dos etapas:
1) La revisión de la literaturacorrespondiente.
2) La adopción de una teoría para el desarrollo de una perspectiva teórica.
Revisión de la literatura
Consiste en detectar, obtener y consultar la bibliografía y otros materiales que pueden ser útiles para 
los propósitos del estudio, de donde se debe extraer y recopilar la información relevante y necesaria para 
nuestro problema de investigación. 
Detección de la literatura y otros documentos: 
Tres tipos básicos de fuentes de información para llevar a cabo la revisión de la literatura:
1) Fuentes Primarias (directas): Constituyen el objetivo de la investigación bibliográfica o revisión 
de la literatura y proporcionan datos de primera mano. Un ejemplo de éstas son los libros, 
antologías, artículos de publicaciones periódicas, monografías, tesis y disertaciones, documentos 
oficiales. Un tipo muy importante de fuentes primarias: Los artículos científicos.
2) Fuentes Secundarias: Son compilaciones, resúmenes y listados de referencias publicadas en un 
área de conocimiento en particular. Reprocesan las fuentes de primera mano.
3) Fuentes Terciarias: Documentos que compendian nombres y títulos de revistas y otras 
publicaciones periódicas, así como nombres de boletines, conferencias y de diverso servicios 
(directorios de empresas que se dedican a cuestiones de recursos humanos, etc.). Son útiles para 
detectar fuentes no documentales como organizaciones que realizan o financian estudios, 
miembros de asociaciones científicas, instituciones de educación superior, agencias informativas y 
dependencias del gobierno que efectúan investigaciones.
Diferencia entre fuente secundaria y terciaria: Estriba en que una fuente secundaria compendia fuentes 
de primera mano y una fuente terciaria reúne fuentes de segunda mano. Una fuente secundaria agrupa 
referencias directas. Una fuente terciaria agrupa compendios de fuentes secundarias. 
Inicio de la revisión de la literatura
Puede iniciarse directamente con el acopio de la fuentes primarias, situación que ocurre cuando el 
investigador conoce su localización, se encuentra muy familiarizado con el campo de estudio (posee 
información completa sobre los artículo, libros, otros materiales relevantes para su investigación; sabe 
dónde se encuentran y cuáles han sido los avances de la disciplina) y tiene acceso a ellas.
Es recomendable iniciar la revisión de la literatura consultando a uno o varios expertos en el tema y acudir
a fuentes secundarias o terciarias, para de este modo localizar y recopilar las fuentes primarias, que en 
última instancia es el objetivo de la revisión de la literatura. Asimismo, es importante recordar que quienes
elaboran las fuentes secundarias y terciarias son especialistas en el área y es necesario aprovechar 
adecuadamente su esfuerzo.
En resumen podemos:
1) Acudir directamente a las fuentes primarias u originales cuando se conoce muy bien el área de 
conocimiento en cuestión.
2) Acudir a expertos en el área que orienten la detección de la literatura pertinente y fuentes 
secundarias, para localizar las fuentes primarias, que es la estrategia de detección de referencias 
más común.
3) Acudir a fuentes terciarias para localizar fuentes secundarias y lugares donde puede obtenerse 
información, para detectar a través de ellas las fuentes primarias de interés.
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Consulta de la literatura
Consiste en seleccionar las fuentes primarias que serán de utilidad para nuestro marco teórico específico y 
desechar las que no sirven. En ocasiones una fuente primaria puede referirse a nuestro problema de 
investigación útil, porque no enfoca el tema desde el punto de vista que se pretende establecer.
En todas las áreas de conocimiento, las fuentes primarias más utilizadas para elaborar marcos teóricos 
son libros, revistas científicas y ponencias o trabajos presentados en congresos, simposios y otros 
eventos similares, por ser las fuentes que sistematizan la información, generalmente profundizan más en 
el tema que desarrollan, cuestan menos dinero obtenerlas y utilizarlas, y son altamente especializadas.
Una vez seleccionadas las referencias o fuentes primarias útiles para el problema de investigación, se 
revisan cuidadosamente y se extrae la información necesaria para integrarla y desarrollar el marco teórico.
¿Cómo se construye el marco teórico?
Uno de los propósitos de la revisión de la literatura es analizar y discernir si la teoría existente y la 
investigación anterior sugieren una respuesta a la pregunta o preguntas de investigación. La literatura 
revisada puede revelar:
 Que existe una teoría completamente desarrollada, con abundante evidencia empírica y que se 
aplica a nuestro problema de investigación.
 Que hay varias teorías que se aplican a nuestro problema de investigación.
 Que hay “piezas y trozos” de teoría con apoyo empírico moderado o limitado, que sugieren 
variables potencialmente importantes y que se aplican a nuestro problema de investigación.
 Que solamente existen guías aún no estudiadas e ideas vagamente relacionadas con el problema de 
investigación.
La definición científica de teoría
“Es un conjunto de constructos (conceptos), definiciones y proposiciones relacionadas entre sí, que
presentan un punto de vista sistemático de fenómenos, especificando relaciones entre variables, con
el objeto de explicar y predecir los fenómenos”.
Pueden acompañarse de esquemas, diagramas o modelos gráficos.
Funciones de la teoría
1) La más importante es explicar, decir por qué, cómo y cuándo ocurre un fenómeno. Una teoría 
puede tener mayor o menor perspectiva. 
2) Sistematizar o dar orden al conocimiento sobre un fenómeno o realidad, conocimiento que en 
muchas ocasiones es disperso y no se encuentra organizado.
3) Predicción: Hacer inferencias a futuro sobre cómo se va a manifestar un fenómeno dadas ciertas 
condiciones.
Frecuentemente, para la explicación y predicción de cualquier fenómeno se requiere la concurrencia de 
varias teorías, una para cada aspecto del hecho. Pero una teoría incrementa el conocimiento que 
tenemos sobre un hecho real.
¿Cuál es la utilidad de la teoría?
Es útil porque describe, explica y predice el fenómeno o hecho al que se refiere, además de que organiza 
el conocimiento al respecto y orienta la investigación que se lleve a cabo sobre el fenómeno. Si no logra 
hacerlo, no es una teoría. 
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No hay que confundir inutilidad con inoperancia en un contexto específico. Hay teorías que funcionan 
muy bien en terminado contexto pero no en otro, lo cual no las hace inútiles, sino inoperantes dentro de 
cierto contexto.
¿Cuáles son los criterios para evaluar una teoría?
Los criterios más comunes para evaluar una teoría, son:
1) Capacidad de descripción, explicación y predicción
2) Consistencia lógica.
3) Perspectiva.
4) Fructificación (heurística). Método para aumentar el conocimiento
5) Parsimonia.
Capacidad de descripción, explicación y predicción: Una teoría debe ser capaz de describir y explicar el 
fenómeno o fenómenos que hace referencia. 
Describir: Implica definir al fenómeno, sus características y componentes, así como definir las 
condiciones en que se presenta y las distintas maneras en que puede manifestarse.
Explicar: Tiene dos significados: 
1) Incrementar el entendimiento de las causas. 
2) Se refiere a la prueba empírica de las proposiciones. Si éstas se encuentran apoyadas por los 
resultados. Si las proposiciones no están confirmadas en la realidad, “la teoría no se considera 
como una explicación efectiva”.
Predicción: Si las proposiciones de una teoría poseen un considerable apoyo empírico (es decir, han 
demostrado que ocurren una y otra vez, como lo explica la teoría) es de esperarse que en lo sucesivo 
vuelvan a manifestarse del mismo modo.
Cuanta más evidencia empírica apoye a la teoría, mejor podrá describir, explicar y predecir el 
fenómeno o fenómenos estudiados por ella.
Consistencia Lógica: Las proposiciones que la integran deberán estar interrelacionadas (no puede contener
proposicionessobre fenómenos que no están relacionados entre sí), ser mutuamente excluyentes (no puede
haber repetición o duplicación), ni caer en contradicciones internas o incoherencias.
Perspectiva: Se refiere al nivel de generalidad. Una teoría posee más perspectiva cuanta mayor cantidad de
fenómenos explique y mayor número de aplicaciones admita.
Fructificación (heurística): Es “la capacidad que tiene una teoría de generar nuevas interrogantes y 
descubrimientos”. Permiten que una ciencia avance.
Parsimonia: Una teoría parsimoniosa es una teoría simple, sencilla, es una cualidad deseable de una teoría.
La sencillez no significa superficialidad.
Estrategias para construir un marco teórico
La estrategia para construir nuestro marco de referencia depende de lo que nos revele la revisión de la 
literatura.
Existencia de una teoría completamente desarrollada: Cuando hay una teoría capaz de describir, 
explicar y predecir el fenómeno de manera lógica y consistente, la mejor estrategia para construir el marco
teórico es tomar esa teoría como la estructura misma del marco teórico.
Cuando encontramos una teoría sólida que explica el fenómeno, debemos darle un nuevo enfoque a 
nuestro estudio; a partir de lo que ya está comprobado, plantear otras interrogantes de investigación, 
obviamente aquellas que no ha podido resolver la teoría. 
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Otro enfoque sería el cronológico que consiste en desarrollar históricamente la evolución de la teoría 
(ir analizando las contribuciones más importantes al problema de investigación hasta llegar a la teoría 
resultante). 
Existencia de varias teorías aplicables a nuestro problema de investigación: Cuando al revisar la 
literatura se descubren varias teorías aplicables al problema de investigación, podemos elegir una y 
basarnos en ella para construir el marco teórico, o bien tomar partes de algunas o todas las teorías.
En la primera situación, elegimos la teoría que reciba una evaluación positiva y que se aplique más al 
problema de investigación. 
Se tomaría de las teorías sólo aquello que se relaciona con el problema de estudio. Antes de construir el 
marco teórico, conviene hacer un bosquejo, procurando no caer en contradicciones lógicas (hay veces que
diversas teorías rivalizan en uno o más aspectos de manera total; si aceptamos lo que dice una teoría 
debemos desechar lo que postulan las demás). Cuando las teorías se excluyen unas a otras en las 
proposiciones más importantes, se debe elegir una sola. Pero si únicamente difieren en aspectos 
secundarios, se toman las proposiciones centrales que son más o menos comunes a todas ellas y se eligen 
las partes de cada teoría que sean de interés y se acoplan entre sí. Si es así, seleccionamos las 
proposiciones primarias y secundarias de la teoría que cuenta con más evidencia empírica y se aplica 
mejor al problema de investigación.
En ocasiones se usan varias teorías porque el fenómeno de estudio es complejo y está constituido de 
diversas conductas, y cada teoría ve el fenómeno desde una perspectiva diferente y ofrece conocimiento 
sobre él.
Existencia de “Piezas y Trozos” de teorías (generalizaciones empíricas o microteorías): Cuando al 
revisar la literatura se encuentra una única proposición o se piensa limitar la investigación a una 
generalización empírica, el marco teórico se construye incluyendo los resultados y conclusiones a los que 
han llegado los estudios antecedentes, de acuerdo con algún esquema lógico.
Cuando nos encontramos con generalizaciones empíricas es frecuente organizar el marco teórico por cada 
una de las variables del estudio. 
Las generalizaciones empíricas que se descubran en la literatura constituyen la base de lo que serán las 
hipótesis que se someterán a prueba y a veces son las hipótesis mismas.
Definición del tipo de investigación a realizar
¿Qué tipos de estudios hay en la investigación del comportamiento humano?
La clasificación de Dankhe, quien los divide en:
 Exploratorios.
 Descriptivos.
 Correlaciónales.
 Explicativos.
Del tipo de estudio depende la estrategia de investigación. El diseño, los datos que se recolectan, la 
manera de obtenerlos, el muestreo y otros componentes del proceso de investigación son distintos en 
estudios exploratorios, descriptivos, correlaciónales y explicativos.
Los estudios exploratorios sirven para preparar el terreno y ordinariamente anteceden a los otros tres 
tipos. Los estudios descriptivos por lo general fundamentan las investigaciones correlaciónales, las 
cuales a su vez proporcionan información para llevar a cabo estudios explicativos que generan un 
sentido de entendimiento y son altamente estructurados.
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Estudios Exploratorios
Los estudios exploratorios se efectúan, cuando el objetivo es examinar un tema o problema de 
investigación poco estudiado o que no ha sido abordado antes. Es decir, cuando la revisión de la 
literatura reveló que únicamente hay guías no investigadas e ideas vagamente relacionadas con el 
problema de estudio. 
Los estudios exploratorios son como realizar un viaje a un lugar que no conocemos. Lo primero que 
hacemos es explorar, preguntar sobre qué hacer y a dónde ir al taxista o al chofer del autobús. 
Sirven para familiarizarnos con fenómenos relativamente desconocidos, obtener información. 
Investigar problemas, identificar conceptos o establecer prioridades para investigaciones posteriores.
Por lo general determinan tendencias, identifican relaciones potenciales entre variables y establecen el 
“tono” de investigaciones posteriores más rigurosas. Se caracterizan por ser más flexibles en su 
metodología en comparación con los estudios descriptivos o explicativos.
Estudios Descriptivos
Propósito: Describir situaciones y eventos. Cómo es y cómo se manifiesta determinado fenómeno. Los 
estudios descriptivos buscan especificar las propiedades importantes de personas, grupos, comunidades 
o cualquier otro fenómeno que sea sometido a análisis. Desde el punto de vista científico, describir es 
medir. Se selecciona una serie de cuestiones y se mide cada una de ellas independientemente, para así 
describir lo que se investiga.
Los estudios descriptivos miden conceptos: Miden de manera más bien independiente los conceptos o 
variables a los que se refieren. Por ejemplo, un investigador organizacional puede pretender describir 
varias empresas industriales en términos de su complejidad, tecnología, tamaño, centralización y 
capacidad de innovación. Entonces mide esas variables para poder describirlas en los términos deseados. 
A través de sus resultados, describirá qué tan automatizadas están las empresas medidas, cuánta es la 
diferenciación horizontal, vertical y espacial; cuánta libertad en la toma de decisiones tienen los distintos 
niveles y cuántos tienen acceso a la toma de decisiones.
Se centran en medir con la mayor precisión posible. Por ejemplo, si vamos a medir variables en 
empresas, es necesario indicar qué tipos de empresas. Además requiere conocimiento del área que se 
investiga para formular las preguntas específicas que busca responder.
Estudios Correlaciónales
Tienen como propósito medir el grado de relación que exista entre dos o más conceptos o variables 
(en un contexto en particular).
Los estudios correlaciones miden las dos o más variables que se pretende ver, si están o no 
relacionadas en los mismos sujetos y después se analiza la correlación. Por ejemplo, un investigador 
que desee analizar la relación entre la motivación laboral y la productividad en un grupo de trabajadores, 
mediría la motivación y la productividad de cada uno, y después analizaría si los trabajadores con mayor 
motivación son o no los más productivos. Así, no sería válido correlacionar mediciones de la motivación 
de los trabajadores de Bogotá con mediciones sobre la productividad hechas a otros trabajadores.
Propósito: Saber cómo se puede comportar un concepto o variable conociendo el comportamiento de 
otras variables relacionadas. 
La correlación puede ser: Positiva: Significa que sujetos con altos valores en una variable tenderán a mostrar altos valores 
en la otra variable. Por ejemplo, quienes estudian más tiempo para el examen de estadística 
tenderán a obtener una más alta calificación en el examen.
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 Negativa: Significa que sujetos con altos valores en una variable tenderán a mostrar bajos valores 
en la otra variable. Por ejemplo, quienes estudian más tiempo para el examen de estadística 
tenderán a obtener una calificación más baja en el examen.
Si dos variables están correlacionadas y se conoce la correlación, se tienen bases para predecir, con mayor 
o menor exactitud, el valor aproximado que tendrá un grupo de personas en una variable, sabiendo qué 
valor tiene la otra variable. Evalúan el grado de relación entre dos variables.
Puede darse el caso de que dos variables estén aparentemente relacionadas, pero que en realidad no lo 
estén. Se conoce en el ámbito de la investigación como correlación espuria.
Estudios Explicativos
Están dirigidos a responder a las causas de los eventos físicos o sociales. Su interés se centra en 
explicar por qué ocurre un fenómeno y en qué condiciones se da éste, o por qué dos o más variables 
están relacionadas.
Las investigaciones explicativas son más estructuradas que las demás clases de estudios y de hecho 
implican los propósitos de ellas (exploración, descripción y correlación), además de que proporcionan un 
sentido de entendimiento del fenómeno a que hacen referencia.
¿De qué depende que una investigación se inicie como exploratoria, descriptiva, correlacional o 
explicativa?
Son dos los factores que influyen en que una investigación se inicie como exploratoria o explicativa: 
 El conocimiento actual del tema de investigación que nos revele la revisión de la literatura. 
 El enfoque del investigador.
Como es que puede iniciarse un determinado tipo de investigación:
1) La literatura puede revelar que no hay antecedentes sobre el tema en cuestión o que no son 
aplicables al contexto en el cual habrá de desarrollarse el estudio, entonces la investigación deberá 
iniciarse como exploratoria. 
2) La literatura nos puede revelar que hay “piezas y trozos” de teoría con apoyo empírico moderado.
En estos casos nuestra investigación puede iniciarse como descriptiva, pues hay detectadas ciertas
variables en las cuales se puede fundamentar el estudio.
3) La literatura nos puede revelar la existencia de una o varias relaciones entre conceptos o 
variables. En estas situaciones la investigación se iniciará como correlacional. 
4) La literatura nos puede revelar que existe una o varias teorías que se aplican a nuestro 
problema de investigación; en estos casos el estudio pueden iniciarse como explicativo.
Formulación de Hipótesis
Proceso de investigación:
 Formular las hipótesis.
 Detectar las variables.
 Definir conceptualmente las variables.
 Definir operacionalmente las variables.
¿Qué son las hipótesis?
Las hipótesis indican lo que estamos buscando o tratando de probar y pueden definirse como 
explicaciones tentativas del fenómeno investigado formuladas a manera de proposiciones. Ejemplo, 
establecemos una preguntas de investigación: ¿Le gustaré a Ana? Y una hipótesis: “Yo le resulto atractivo
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a Ana” esta hipótesis es una explicación tentativa y está formulada como proposición. Después 
investigamos si la hipótesis es aceptada o rechazada, cortejando a Ana.
Las hipótesis no necesariamente son verdaderas, pueden o no serlo, pueden o no comprobarse con 
hechos. Son explicaciones tentativas, no los hechos en sí. Al establecer sus hipótesis, el investigador 
desconoce si serán o no verdaderas.
Las hipótesis pueden ser más o menos generales o precisas, e involucrar dos o más variables, pero en 
cualquier caso son sólo proposiciones sujetas a comprobación empírica, a verificación en la realidad. 
El primer ejemplo, vincula dos variables: “proximidad física entre los hogares de los novios” y “nivel de 
satisfacción.”
¿Qué son las variables?
Es una propiedad que puede variar y cuya variación es susceptible de medirse. Por ejemplo, la 
inteligencia: no todas las personas poseen el mismo nivel de inteligencia, varían en ello.
Las variables adquieren valor cuando pueden ser relacionadas con otras (formas de una hipótesis o una 
teoría). En este caso se les suele denominar “Constructos o Construcciones Hipotéticas”.
¿Cómo se relacionan las hipótesis, las preguntas y los objetivos de investigación?: Las hipótesis 
sustituyen a los objetivos y preguntas de investigación para guiar el estudio. Por ello, las hipótesis 
comúnmente surgen de los objetivos y preguntas de investigación.
¿De dónde surgen las hipótesis?
Provienen de la revisión misma de la literatura. Nuestras hipótesis pueden surgir de un postulado de 
una teoría, del análisis de ésta, de generalizaciones empíricas pertinentes a nuestro problema de 
investigación y de estudios revisados o antecedentes consultados.
Existe una relación entre el planteamiento del problema, la revisión de la literatura y las hipótesis. Al 
formular las hipótesis volvemos a evaluar nuestro planteamiento del problema.
Las hipótesis pueden surgir aunque no exista un cuerpo teórico abundante: A veces la experiencia y 
la observación constante pueden ofrecer potencial para el establecimiento de hipótesis importantes, lo 
mismo puede decirse de la intuición.
Lo que sí constituye una grave falla en la investigación es formular hipótesis sin haber revisado 
cuidadosamente la literatura, ya que podemos cometer errores tales como “hipotetizar” algo sumamente 
comprobado o “hipotetizar” algo que ha sido contundentemente rechazado.
¿Qué características debe tener una hipótesis?
1) Deben referirse a una situación social real: Las hipótesis sólo pueden someterse a prueba en un 
universo y contexto bien definidos. 
2) Los términos (variables) de la hipótesis deben ser comprensibles, precisos y lo más concretos 
posibles: Términos vagos o confusos no tienen cabida en una hipótesis.
3) La relación entre variables propuestas por una hipótesis debe ser clara y verosímil (lógica): 
Debe quedar claro cómo se están relacionando las variables y esta relación no puede ser ilógica.
4) Los términos de la hipótesis y la relación planteada entre ellos, deben ser observables y 
medibles, o sea tener referentes en la realidad: Las hipótesis científicas, al igual que los 
objetivos y preguntas de investigación, no incluyen aspectos morales ni cuestiones que no 
podemos medir en la realidad.
5) Las hipótesis deben estar relacionadas con técnicas disponibles para probarlas: Tenemos que 
analizar si existen técnicas o herramientas de la investigación, para poder verificarla.
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¿Qué tipos de hipótesis hay?
1) Hipótesis de Investigación.
2) Hipótesis Nulas.
3) Hipótesis Alternativas.
4) Hipótesis Estadísticas.
Hipótesis de Investigación
Podrían definirse como “proposiciones tentativas acerca de las posibles relaciones entre dos o más 
variables”. Se les suele simbolizar como Hi, y también se les denomina hipótesis de trabajo. A su vez 
estas pueden ser:
 Hipótesis Correlaciónales: Especifican las relaciones entre dos o más variables. Corresponden a 
los estudios correlaciones y pueden establecer la asociación entre dos variables (“la inteligencia 
está relacionada con la memoria”). Las hipótesis correlaciónales no sólo pueden establecer que dos
o más variables se encuentran asociadas, sino cómo están asociadas (que dirección sigue). Como 
se comprenderá, es diferente hipotetizar que dos o más variables están relacionadas, a hipotetizar 
cómo son estas relaciones. Cuando se correlacionan dos variables, se le conoce como 
“Correlación Bivariada”, y cuando se correlacionan varias, se le lama “Correlación Múltiple”. 
El orden en que coloquemos las variables no es importante.
 Hipótesis de la Diferencia entre Grupos: Se formulan en investigaciones cuyo fin es comparar 
grupos. Cuando el investigador no tienebases para presuponer en favor de qué grupo será la 
diferencia, formula una hipótesis simple de diferencia de grupos. Y cuando si tiene bases, establece
una hipótesis direccional de diferencia de grupos. Esto último, normalmente ocurre cuando la 
hipótesis se deriva de una teoría o estudios antecedentes, o bien el investigador está bastante 
familiarizado con el problema de estudio. 
 Hipótesis que Establecen Relaciones de Causalidad: No solamente afirma las relaciones entre 
dos o más variables y cómo se dan dichas relaciones, además proponen un “sentido de 
entendimiento” de ellas. Todas estas hipótesis establecen relaciones de causa-efecto.
Correlación y causalidad son conceptos asociados pero distintos. Para poder establecer causalidad antes
debe haberse demostrado correlación, pero además la causa debe ocurrir antes que el efecto. Asimismo,
los cambios de la causa deben provocar cambios en el efecto.
Al hablar de hipótesis, a las CAUSAS se las conoce como “Variables Independientes” y a los 
EFECTOS como “Variables Dependientes”. 
Distintos tipos de hipótesis causales:
1) Hipótesis Causales Bivariadas: En estas hipótesis se plantea una relación entre una variable 
independiente y una variable dependiente. Por ejemplo: “Percibir que otra persona del sexo 
opuesto es similar a uno en cuanto a religión, valores y creencias nos provoca mayor atracción 
física hacia ella.
2) Hipótesis Causales Multivariadas: Plantean una relación entre varias variables independientes y 
una dependiente, o una independiente y varias dependientes, o varias variables independientes y 
varias dependientes.
Hipótesis Nulas
Sirven para Refutar o Negar lo que afirma la hipótesis de investigación.
La hipótesis nula postularía: “Los jóvenes no le atribuyen más importancia al atractivo físico en sus 
relaciones heterosexuales que las adolescentes”.
Hipótesis que niegan o contradicen la relación entre dos o más variables: Ho
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Hipótesis Alternativas
Son posibilidades “alternas” ante las hipótesis de investigación y nula: Ofrecen otra descripción o 
explicación distinta a las que proporcionan estos tipos de hipótesis. Si la hipótesis de investigación 
establece: “Esta silla es roja”, la nula afirmará: “esta silla no es roja”, y podrían formularse una o más 
hipótesis alternativas: “esta silla es azul”, “esta silla es verde”, “esta silla es amarilla”.
Las hipótesis alternativas se simbolizan como Ha y sólo pueden formularse cuando efectivamente hay 
otras posibilidades además de las hipótesis de investigación y nula. De no ser así, no pueden existir.
Constituyen otras hipótesis de investigación adicionales a la hipótesis de investigación original.
Hipótesis Estadísticas
Son la transformación de las hipótesis de investigación, nulas y alternativas en Símbolos Estadísticos. Se 
pueden formular sólo cuando los datos del estudio son cuantitativos (número, porcentajes, promedios). 
Hay tres tipos de hipótesis estadísticas:
1) De Estimación: Corresponden a las que, al hablar de hipótesis de investigación, fueron 
denominadas “hipótesis descriptivas de una variable que se va a observar en un contexto”. Sirven 
para evaluar la suposición de un investigador respecto al valor de alguna característica de una 
muestra de individuos u objetos, y de una población.
2) De Correlación: Estas hipótesis tienen por objeto traducir en términos estadísticos una 
correlación entre dos o más variables. El símbolo de una correlación entre dos variables es “r” y 
entre más de dos variables “R”. La hipótesis “a mayor cohesión en un grupo, mayor eficacia en el 
logro de sus metas primarias”.
3) Hipótesis Estadísticas de la Diferencia de Medias y Otros Valores: Se compara una estadística 
entre dos o más grupos.
¿Qué es la prueba de hipótesis?
Son sometidas a prueba o escrutinio empírico, para determinar si son apoyadas o refutadas de acuerdo con
lo que el investigador observa. No podemos probar que una hipótesis sea verdadera o falsa, sino 
argumentar que fue apoyada o no de acuerdo con ciertos datos obtenidos en una investigación 
particular. Cuantas más investigaciones apoyen una hipótesis, más credibilidad tendrá.
Las hipótesis se someten a prueba en la realidad aplicando un diseño de investigación, recolectando datos 
a través de uno o varios instrumentos de medición y analizando e interpretando dichos datos.
¿Cuál es la utilidad de las hipótesis?
1) Son las Guías de una Investigación: Formularlas nos ayuda a saber lo que estamos tratando de 
buscar, de probar. Proporcionan orden y lógica al estudio. Son como los objetivos de un plan.
2) Tienen una Función Descriptiva y Explicativa: Según sea el caso, nos dice algo acerca del 
fenómeno al cual está asociado o hace referencia.
3) Probar Teorías: Cuanto más evidencia haya en favor de aquellas, más evidencia habrá en favor de
ésta.
4) Sugerir Teorías: No están asociadas con teoría alguna, pero puede ocurrir que como resultado de 
la prueba de una hipótesis, se pueda construir una teoría o las bases para ésta.
Al formular una hipótesis, es indispensable definir los términos o variables que están siendo incluidos en
ella;
1) Para que el investigador, sus colegas, cualquier persona que lea la investigación le den el mismo 
significado a los términos o variables incluidas en las hipótesis.
2) Asegurarnos de que las variables pueden ser evaluadas en la realidad a través de los sentidos.
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3) Poder confrontar nuestra investigación con otras similares. Si tenemos definidas nuestras 
variables, podemos comparar nuestras definiciones con las de otros estudios para saber “si 
hablamos de lo mismo”.
4) Evaluar más adecuadamente los resultados de nuestra investigación, porque las variables, y no 
sólo las hipótesis, han sido contextualizadas.
En conclusión: Sin una definición de las variables no hay investigación. Las variables deben ser definidas 
en dos formas: conceptual y operacionalmente.
Definición conceptual o constitutiva:
 Una definición conceptual define el término o variable con otros términos. Así, “inhibición proactiva” 
es “la dificultad de evocación que aumenta con el tiempo”. Son definiciones de diccionario o de libros 
especializados y cuando describen la esencia o las características reales de un objeto o fenómeno se les 
denomina “definiciones reales”. Estas últimas constituyen la adecuación de la definición conceptual a los
requerimientos prácticos de la investigación. 
“Los científicos deben ir más allá. Deben definir las variables que se usan en sus hipótesis en forma tal 
que puedan ser comprobadas. Esto es posible usando lo que se conoce como definiciones operacionales”.
Definiciones Operacionales: 
Constituyen el conjunto de procedimientos que describe las actividades que un observador debe realizar 
para recibir las impresiones sensoriales, las cuales indican la existencia de un concepto teórico en mayor o 
menor grado. Una definición operacional nos dice que para medir una variable, hay que hacer esto y esto
otro. Así, la definición operacional de la variable “temperatura” sería el termómetro.
Cuando el investigador dispone de varias alternativas para definir operacionalmente una variable, debe 
elegir la que proporcione mayor información sobre la variable, se adecue a su contexto y sea más precisa.
Los criterios para evaluar una definición operacional son básicamente tres:
1) Adecuación al contexto.
2) Confiabilidad.
3) Validez.
Diseños experimentales de investigación: Preexperimentos, experimentos “verdaderos”, 
cuasiexperimentos.
¿Qué es un diseño de investigación?
Implica seleccionar o desarrollar un diseño de investigación y aplicarlo al contexto particular de su 
estudio. El término “diseño” se refiere al Plan o Estrategia concebida para responder a las preguntas de 
investigación. 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 eldiseño está bien concebido, el producto final de un estudio tendrá mayores posibilidades de ser 
válido. Y no es lo mismo seleccionar un tipo de diseño que otro: cada uno tiene sus características propias.
Tipos de diseños para investigar el comportamiento humano
Pueden ser:
 Investigación Experimental. Que a su vez pueden dividirse en:
o Preexperimentos: Se llaman así, porque su grado de control es mínimo.
o Experimentos “Puros” (Verdaderos).
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o Cuasiexperimentos.
 Investigación No Experimental. Que a su vez pueden dividirse en:
o Transeccionales.
o Longitudinales.
¿Qué es un experimento?
La esencia de esta concepción de “experimento” es que requiere la Manipulación Intencional de una 
Acción para analizar sus posibles efectos.
Se manipulan deliberadamente una o más variables independientes (supuestas causas) para analizar las 
consecuencias que la manipulación tiene sobre una o más variables dependientes (supuestos efectos), 
dentro de una situación de control para el investigador.
¿Cuál es el primer requisito de un experimento “Puro”? 
El primer requisito es la Manipulación Intencional de una o más variables independientes. La variable 
independiente es la que se considera como supuesta causa en una relación entre variables; y al efecto 
provocado por dicha causa se le denomina variable dependiente (consecuente).
Para que una variable pueda ser calificada como independiente debe cumplir dos requisitos: 
 Que varíe o sea manipulada.
 Que esta variación pueda controlarse.
La variable dependiente se mide: Para ver el efecto que la manipulación de la variable independiente 
tiene en ella.
Grados de manipulación de la variable independiente: La manipulación de una variable independiente 
puede realizarse en dos o más grados. El nivel mínimo de manipulación es dos. Presencia-Ausencia de la 
variable independiente. Cada nivel de manipulación implica un grupo en el experimento.
Presencia-Ausencia: Implica que se expone un grupo a la presencia de la variable independiente y el otro 
no. Luego son comparados para ver si el grupo que fue expuesto a la variable independiente difiere del 
grupo que no fue expuesto.
¿Cuál es el segundo requisito de un experimento “puro”? 
Es Medir el Efecto que la variable independiente tiene en la variable dependiente. La medición debe ser 
válida y confiable.
Pueden ser medidas de diversas maneras: cuestionarios, escalas, observación, entrevistas, mediciones 
fisiológicas, análisis de contenido.
¿Cuál es el tercer requisito de un experimento “puro”? 
Es el Control o Validez Interna de la Situación Experimental, significa saber qué está ocurriendo 
realmente con la relación entre las variables independientes y las dependientes.
Cuando hay control podemos conocer la relación causal; cuando no se logra el control no se puede 
conocer dicha relación.
Lograr “control” en un experimento es controlar la influencia de otras variables extrañas en las 
variables dependientes, para que así podamos saber realmente si las variables independientes que nos 
interesan tienen o no efecto en las dependientes.
Es decir “purificamos” la relación X (independiente) con Y, que nos “contamina” el experimento. 
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Validez Interna
Se refiere a cuánta confianza tenemos en que los resultados del experimento sean posibles interpretarlos y
éstos sean válidos. La validez interna se relaciona con la calidad del experimento y se logra cuando hay 
control.
¿Qué es la validez externa?
La validez externa se refiere a qué tan generalizables son los resultados de un experimento a 
situaciones no experimentales y a otros sujetos o poblaciones. Responde a la pregunta: ¿Lo que 
encontré en el experimento a qué sujetos, poblaciones, contextos, variables y situaciones puede aplicarse?
Fuentes de invalidación externa:
1) Efecto reactivo o de interacción de las pruebas: Se presenta cuando la preprueba aumenta o 
disminuye la sensibilidad o la calidad de la reacción de los sujetos a la variable experimental, 
haciendo que los resultados obtenidos para una población con preprueba no puedan generalizarse a
quienes forma parte de esa población pero sin preprueba.
2) Efecto de interacción entre los errores de selección y el tratamiento experimental: Este factor 
se refiere a que se elijan personas con una o varias características que hagan que el tratamiento 
experimental produzca un efecto, que no se daría si las personas no tuvieran esas características.
3) Efectos reactivos de los tratamientos experimentales: La “artificialidad” de las condiciones 
puede hacer que el contexto experimental resulte atípico respecto a la manera en que se aplica 
regularmente el tratamiento.
4) Interferencia de tratamientos múltiples: Si los tratamientos no son de efectos reversibles, es 
decir, si no se pueden borrar sus efectos, las conclusiones solamente podrán hacerse extensivas a 
las personas que experimentaron la misma secuencia de tratamientos, sean múltiples o repetición 
del mismo.
5) Imposibilidad de replicar los tratamientos: Cuando los tratamientos son tan complejos que no 
pueden replicarse en situaciones no experimentales, es difícil generalizar a éstas. Para lograr una 
mayor validez externa, es conveniente tener grupos lo más parecidos posibles a la mayoría de las 
personas a quienes se desea generalizar y repetir el experimento varias veces con diferentes 
grupos.
¿Qué otros experimentos existen?
En los diseños cuasiexperimentales 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 fue independiente o aparte del experimento)
Problema de los diseños cuasiexperimentales: Estos diseños se utilizan cando no es posible asignar los 
sujetos en forma aleatoria a los grupos que recibirán los tratamientos experimentales. La falta de 
aleatorización introduce posibles problemas de validez interna y externa.
Resumen
 Un experimento consiste en aplicar un estímulo a un individuo o grupo de individuos y ver el 
efecto de ese estímulo en algunas variables del comportamiento de éstos. Esta observación se 
puede realizar en condiciones de mayor o menor control. El máximo control se alcanza en los 
“experimentos verdaderos”.
 Para lograr el control o la validez interna los grupos que se comparen deben ser iguales en todo, 
menos en el hecho de que a un grupo se le administró el estímulo y a otro no. A veces graduamos 
la cantidad del estímulo que se administra, es decir, a distintos grupos (semejantes) les 
administramos diferentes grados del estímulo para observar si provocan efectos distintos.
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 La asignación al azar es normalmente el método preferible para lograr que los grupos del 
experimento sean comparables (semejantes).
 Hay nueve fuentes de invalidación interna: 
1) Historia.
2) Maduración.
3) Inestabilidad.
4) Administración de pruebas.
5) Instrumentación.
6) Regresión.
7) Selección.
8) Mortalidad.
9) Interacción entre selección y maduración.
 Lograr la validez interna es el objeto metodológico y principal de todo experimento. Una vez que 
se consigue es ideal alcanzar validez externa (posibilidad de generalizar los resultados a la 
población, otros experimentos y situaciones no experimentales).
 Hay dos contextos en donde pueden realizarse los experimentos: el laboratorio y el campo.
 En los cuasiexperimentos no se asignan al azar los sujetos a los grupos experimentales, sino que se
trabaja con grupos intactos.
 Los cuasiexperimentos alcanzan validez interna en la medida en que demuestran la equivalencia 
inicial de los grupos participantes y la equivalencia en el proceso de experimentación.
 Los experimentos “verdaderos” constituyen estudios explicativos, los preexperimentos son 
estudios exploratorios y descriptivos; los cuasiexperimentos son, correlaciónales.
Diseños No Experimentales de Investigación
¿Qué es la investigación noexperimental?
Es la que se realiza sin manipular deliberadamente variables. Es observar fenómenos tal y como se 
dan en su contexto natural, para después analizarlos. “La investigación no experimental o ex post-facto 
es cualquier investigación en la que resulta imposible manipular variables o asignar aleatoriamente a los 
sujetos o las condiciones”. 
Las variables independientes ya han ocurrido y no pueden ser manipuladas, el investigador no tiene 
control directo sobre dichas variables, no puede influir sobre ellas porque ya sucedieron, al igual que sus 
efectos.
Las inferencias sobre las relaciones entre variables se realizan sin intervención o influencia directa y 
dichas relaciones se observan tal y como se han dado en su contexto natural.
Ejemplo: 
 Experimento: Hacer enojar intencionalmente a una persona para ver sus reacciones.
 No Experimental: Ver las reacciones de esa persona cuando llega enojada.
Los tipos de diseño no experimentales son:
 Transversal o Transeccional.
 Longitudinal. 
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Investigación Transeccional o Transversal
Recolectan datos en un solo momento, en un tiempo único. Su propósito es describir variables, y 
analizar su incidencia e interrelación en un momento dado. Es como tomar una fotografía de algo que 
sucede.
Pueden abarcar varios grupos o subgrupos de personas, objetos o indicadores. Pero siempre, la recolección
de los datos en un momento único.
A su vez, los diseños transeccionales pueden dividirse en dos: 
 Transeccionales Descriptivos: Tienen como objetivo indagar la incidencia y los valores en que se
manifiesta una o más variables. Son, por lo tanto, estudios puramente descriptivos y cuando 
establecen hipótesis, éstas son también descriptivas. Los estudios transeccionales descriptivos nos 
presentan un panorama del estado de una o más variables en determinado momento.
 Transeccionales Correlaciónales: Describen relaciones entre dos o más variables en un momento
determinado. Se trata también de descripciones, pero no de variables individuales sino de sus 
relaciones, sean éstas puramente correlaciones o relaciones causales. 
Investigación Longitudinal
En ocasiones el interés del investigador es analizar cambios a través del tiempo en determinadas 
variables o en las relaciones entre éstas. Entonces se dispone de los diseños longitudinales, los cuales 
recolectan datos a través del tiempo en puntos o períodos especificados, para hacer inferencias respecto al 
cambio, sus determinantes y consecuencias. Por ejemplo, un investigador que busca analizar cómo 
evolucionan los niveles de empleo durante cinco años en una ciudad.
Los diseños longitudinales suelen dividirse en tres tipos: 
1) Diseños de Tendencia (trend): Son aquellos que analizan cambios a través del tiempo, dentro de 
alguna población en general. 
2) Diseños de Análisis Evolutivo de Grupos (cohort): Examinan cambios a través del tiempo en 
subpoblaciones o grupos específicos. Su atención son las cohorts o grupos de individuos 
vinculados de alguna manera, generalmente la edad.
3) Diseños Panel: Los diseños son similares a las dos clases de diseños vistas anteriormente, sólo que
el mismo grupo de sujetos es medido en todos los tiempos o momentos. Ej: Una observación anual
sobre los cambios en las actitudes de un grupo.
¿Cuáles son las características de la investigación no experimental en comparación con la investigación 
experimental?
El control sobre las variables es más riguroso en los experimentos que en los diseños cuasiexperimentales 
y a su vez, ambos tipos de investigación tienen mayor control que los diseños no experimentales.
En la investigación no experimental estamos más cerca de las variables hipotetizadas como “reales” y 
consecuentemente tenemos mayor validez externa (posibilidad de generalizar los resultados a otros 
individuos y situaciones cotidianas).
Una desventaja de los experimentos es que normalmente se selecciona un número de personas poco o 
medianamente representativo respecto a las poblaciones que estudian.
Resumen
 La investigación no experimental es la que se realiza sin manipular deliberadamente las variables 
independientes, se basa en variables que ya ocurrieron o se dieron en la realidad sin la intervención
directo del investigador. Es un enfoque retrospectivo.
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 La investigación no experimental es conocida también como investigación ex post-facto (los 
hechos y variables ya ocurrieron) y observa variables y relaciones entre éstas en su contexto 
natural.
Bloque de Convalidación o Justificación
La matriz de datos es un instrumento donde se vuelcan los contenidos de la medición. Es tripartita porque 
separa las unidades de análisis de las categorías de variables y cumple con los principios de exhaustividad 
y exclusión (cada unidad de análisis va a estar representada en una categoría de cada variable).
Análisis de datos
Análisis Univariado
 Construcción de cuadros univariados.
 Graficación.
 Porcentualización.
 Aplicación de medidas estadísticas descriptivas.
 Interpretación de los cuadros.
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Análisis Bivariados
Los pasos son:
1) Plan de cruce de variables.
2) Justificación del plan de cruces.
3) Construcción de cuadros Bivariados.
4) Porcentualización.
5) Aplicación de medidas estadísticas inferenciales.
Plan de cruce de variables: Se establece un plan de cruce de variables para demostrar la hipótesis o 
demostrar los objetivos, se puede cruzar una variable que el investigador considere estructural con todas 
las otras o puede hacer cruces alternativos.
Justificación del plan de cruces: Darle validez científica. Se justifica desde los objetivos.
Construcción del cuadro bivariado: 
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Marginal: Suma de las frecuencias condicionales y no son más que las frecuencias absolutas del cuadro 
bivariado.
Condicionados: Son aquellos que vincula categoría de diferentes variables. Son internas.
Aplicación de medidas estadísticas inferenciales: Se utilizan para aceptar o rechazar objetivos de 
trabajo. 
Correlación Simple
La correlación es la variación concomitante de dos variables cuantitativas. Hay 3 tipos:
 Positiva: Cuando dos variables cuantitativas crecen o decrecen con la misma intensidad y sentido.
 Negativa: Cuando dos variables cuantitativas crecen o decrecen con la misma intensidad y en 
sentido opuesto.
 Ausencia: Cuando una variable cuantitativa crece o decrece y la otra permanece constante.
Hay dos maneras de presentar la correlación
Gráfica: A través del diagrama de dispersión o disperciograma.
 Cuando se grafica una correlación positiva y se unen los puntos se obtiene una línea que parte del
vértice, al infinito.
 Cuando se grafica una correlación negativa y se unen los puntos se obtiene una línea que une los 
ejes.
 Cuando se grafica una ausencia de correlación y se unen los puntos, se obtiene una parelala, ya 
sea la abscisa o la ordenada.
Analítica: Para hallar la correlación de forma analítica se utiliza el “r” de Pearson (Coeficiente de 
variación). Nos da tres tipos de información:
 Sentido.
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 Intensidad.
 Existencia.
Resultados: Si oscila entre 1 a -1, pasando por 0. Es un resultado estandarizado.
 Si el resultado es 1 es una correlación perfecta positiva.
 Si el resultado es -1 es una correlación perfecta negativa.
 Si el resultado es 0 es una ausencia de correlación.
Su fórmula es:
Asociación
La asociación se utiliza para averiguar el vínculo existente entre dos variables cualitativas. Puede ser de 3 
tipos:
 Asociación Positiva: Cuando está presente la categoría o atributo de la variable X. también está 
presente la categoría y atributo de la variable Y (estudio aprendo).
 Asociación Negativa: Cuando está presente un atributo un atributo de una variable X, está ausente
el atributo o categoría de una variable Y (estudio – no aprendo).
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 Ausencia de Asociación: Si está presente un atributo o categoría de una variable X, puede estar 
presente o ausente