Metodologia de la Investigacion cecifinal (2)

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Metodología de la Investigación:
La investigación comienza cuando aparece la curiosidad científica de saber. Se da por forma 
sistemática. Ese saber provoca asombro, sin el no hay interés en la investigación. Ese interés 
se despierta.
Variable: es todo concepto capaz de asumir distintos valores, a su vez los valores: son 
categorías.
Frecuencia: es la cantidad de veces que se repite una variable. 
Investigación: puede ser 
-Exploratoria: no conoce nada del tema, busca como es el fenómeno, no puede participar ni 
de hipótesis porque no se puede enunciar algo que es desconocido.
-Descriptiva: posee una noción y busca que es el fenómeno, puede o no partir de una 
hipótesis.
- Explicativa: busca el porqué, la justificación del fenómeno, debe partir de hipótesis. De ella 
surge la Experimental (Piaget), busca el porqué, utiliza variables de control (la incidencia de 
una variable sobre otra), parte de hipótesis.
-Transversal: corte de tiempo, es un momento.
-Longitudinal: a lo largo del tiempo.
-Cualitativa: no hace recolección de datos, justifica desde el marco teórico.
-Cuantitativa: utiliza la recolección de datos, y aplica técnicas estadísticas. Justifica desde lo 
matemático.
-Cuali-cuantitativas: comprobación del marco teórico y recolección de datos.
Para poder investigar se apelan a ciertos modelos: modelo de diseño, conjunto de pasos a 
seguir para investigar el fenómeno de investigación. Se desprende del modelo hipotético 
deductivo, 3 bloques: bloque teórico, bloque empírico y bloque de convalidación o 
justificación. 
1. Bloque Teórico :
1er paso: Planteo del problema a investigar.
2do paso: Reseña bibliográfica.
3er paso: Planteo de objetivos, claros, concisos y precisos.
4to paso: Construcción del marco teórico.
5to paso: Definición del sistema de hipótesis o delimitación de las variables, no tengo 
hipótesis.
6to paso: Definición de variables, puede ser de acuerdo al nivel de medición, o status 
que ocupa dentro de la hipótesis.
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7mo paso: definición de población o universo.
8vo paso: definición de unidades de analisis.
9no paso: selección/diseño de la muestra
10mo paso: diseño de instrumentos de recoleccion de datos.
11vo paso: justificación de instrumento.
2. Bloque Empírico: 
1º: prueba piloto
2º: recoleccion de datos
3º: supervision, edicion del instrumento y tabulacion
3. Bloque de convalidación o Justificación: 
1º: matriz de datos
2º: analisis de datos (puede ser Univariado: construccion de cuadros; 
porcentualizacion; graficación y aplicación de medidas estadisticas descriptivas) y 
(puede ser Bivariado: plan de cruce de variables, justificación del plan, construccion de 
cuadros bivariados, porcentualizacion, graficación, aplicación de medidas estadisticas 
inferenciales).
3º: interpretación de resultados
4º: conclusión 
5º: bibliografia
 En cuanto a los objetivos, tienen que ser claros y concisos. Cuando se plantea un objetivo se 
va desde lo general a lo particular. Se debe justificar bajo en marco teórico, que es el 
compromiso ideológico epistemológico del investigador.
1. Bloque Teorico:
1er paso: Planteo del problema
Aparece de lo anecdotico 
2do paso: Reseña bibliografica: hacer una averiguación de trabajos relacionados con el tema 
investigado. Primero para enriquecer nuestro trabajo y no hacer plagio.
3er paso: Planteo de objetivos: deben ser claros, concisos y precisos. Iniciar desde un objetivo 
general e ir desmenuzando hasta llegar a uno particular especifico.
4to paso: Construccion del marco teorico: el marco teorico tiene que definir etimológicamente
a las variables
5to paso: Delimitacion de la variable: se transcribe la variable.
 
6to paso: Definicion del sistema de hipótesis y/o de las variables: 
Hipótesis: es un enunciado lógico- teórico a comprobar, puede ser univariada o bivariada. 
Definición de las variables que configuran la investigación. Puede ser de dos maneras:
- Según el nivel de medición: Cualitativas, puede ser nominal, como ser tipo de carrera 
y ordinal, como ser cargo jerárquico en una empresa / Cuantitativas: Continuas, no 
ofrecen corte en sus valores. Discretas, ofrecen corte en sus valores. Cocientes o 
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razones, son aquellas que parten de un cero, que corresponde a la realidad 
matemática, ejemplo la edad. Intervalos iguales: parte de un cero arbitrario.
- Según status que ocupan dentro de la proposicion o hipótesis: las variables pueden 
ser independientes, dependientes e intervinientes. 
Dependiente: es la variable de estudio. Es aquella que se puede modificar y lo que se quiere 
averiguar, sería como el predicado de la estructura gramatical.
Independiente: es la variable que no se puede modificar, permite agrupar la población y 
equivale al sujeto en la estructura gramatical.
Intervinientes: son aquellas que no se enuncian en la hipótesis y aparecen a lo largo de la 
investigación. Pueden ser relevantes o irrelevantes. Si son relevantes se la tiene que introducir 
en la proposición como una variable de estudio dependiente. Si es irrelevante es que su 
presencia no es significativa y se le atribuye al error de muestreo.
- Según Operalizacion de Variables: se operacionaliza una variable cuando presenta un 
alto grado de abstracción, es bajar ese nivel, y poder medirla. Es el buscar los 
correlatos empíricos mensurables de la variable. Las variables que no se 
operacionalizan son las medibles, las cuantitativas, tangibles. Los pasos para 
operacionalizar una variable:
1) Definición Etimológica: es aquella que proviene del idioma que se utiliza en la investigación. 
Siempre aplicando los principios de exhaustividad y exclusión y la confiabilidad científica.
2) Definición Epistemológica: es la que se desprende del marco teórico, es la definición 
científica, que también le está dando confiablidad a la investigación.
3) Dimensiones: son los aspectos que asume la definición epistemológica. Es el desglozamiento
de la variable.
4) Construccion Indicadores: son las preguntas que se realizan para medir las dimensiones.
5) Construccion Índice numérico: es el puntaje que se establece para categorizar la variable.
 
7to paso: Definición población o universo: se delimita a la población donde se va a realizar la 
investigación. Por ejemplo: alumnos de la USAL.
8vo paso: Definición de unidad de análisis: que características debe tener los alumnos que 
estudian y trabajan de 18 a 25 años. Cada alumno debe ser regular en la carrera, turno noche, 
etc.
9no paso: Diseño o selección de la muestra: una muestra que se simboliza como N, es una 
porción representativa de la población. Cuando las poblaciones son grandes, superando los 30 
casos es conveniente realizar una N mayúscula ¿?? . Cuanto más representativa sea la 
muestra más confiable se hace la investigación y los valores de la muestra se llaman 
estadísticas, y cuando más se acerque al valor estadístico mayor representatividad tenemos 
en la muestra.
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Teoría del muestreo: 2 tecnicas
1º técnica: probabilísticas: azar simple, azar sistemático, por estratos, por conglomerado.
2º técnica: no probabilísticas: accidental, por cuotas, intencionales.
1) Trabajan con la probabilidad, y esto nos garantiza que todos los elementos, unidades 
de análisis que componen la población tiene la misma probabilidad de estar incluido 
en la muestra, y esto a su vez nos permite estimar el error de muestreo, y hace que 
estas técnicas sean confiables científicamente, se puede comprobar hipótesis y son 
seguras. La desventaja que presenta, es que son costosas y si no se conoce el N de la 
población no se puede obtener.
-Azar simple: es confiable, segura, se puede comprobar hipótesis, porque al trabajar 
con la probabilidad todas las unidades de análisis tienen igual probabilidad de estar en 
la muestra, nos permite estimar el error de muestreo, para su confección que requiere
un listado previo de toda la población, de un bolillero y cantidad de población.
-Azar sistemático: estimar el error de muestreo, para su confección que requiere un 
listado previo de todala población, de un bolillero y cantidad de población.
Utiliza una fracción K, que es el cociente entre N sobre n. Se introduce en el bolillero la
cantidad de bolillas que indica el factor K, se extrae la letra que esta representa por 
este color y luego de manera sistemática se van obteniendo los casos requeridos.
-Por estratos: muestra probabilistica donde todas las unidades de analisis tiene la 
misma probabilidad de estar en la muestra. Para su confeccion se requiere un listado 
previo de toda la población y una variable que estratifique la misma, donde se 
conforman estratos que van a ser internamente homogeneos y heterogeneos entre si, 
y la selección de unidades de cada estrato se realiza a traves de azar simple o azar 
sistematico. Ej: investigación: motivación usal, variables: sectores adm, psicologia, 
psicopedagogia. Esta puede ser uniforme, proporcional o ponderada/optima.
-Por conglomerados: se utliliza para su confeccion una variable que conforma 
conglomerados donde los mismos van a tener la siguiente caracteristica: internamente
heterogeneos y homogeneos entre si. Biestatico (edad, es solo uno) o Poliestatico (se 
aplican todas las etapas que se desee, edad, sexo, etc.). 
2) Al no trabajar con la probabilidad/ no probabilistico no son representativas, no son 
seguras, no se puede comprobar hipótesis, pero son de fácil suministro y de costos 
mínimos.
-Accidental: son las de sondeo de opinión (los medios la utilizan). No tiene garantia 
alguna.
-Intencionado: es una muestra no probabilistica, es de facil suministro, mas riguroso 
que el accidental porque intencionaliza la busqueda de unidades de analisis.
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-Por cuotas: es mas riguroso que las anteriores, requiere un conocimiento previo de la 
población. Se respeta la cuota/cupo que se manifiesta en la población para obtener las
unidades de analisis.
10mo paso: Diseño de instrumentos de recoleccion de datos: 
-Primario: se utilizan en investigaciones cuantitativas, son aquellos que tienen relacion 
directa con la unidad de analisis. Ej: entrevista: abierta, cerrada, etc. Encuesta: se 
puede suministrar con entrevistador o via mail o entregarselo a los encuestados. Se 
utiliza la tecnica del embudo que va de lo mas general a lo mas particular. Las 
respuestas abiertas presentan desventaja metodologica porque no se puede 
estandarizar los datos.
-Secundario: son aquellos que no tienen relacion con la unidad de analisis. Ej: 
testimonios historicos, articulos bibliograficos.
11vo paso: Justificacion de instrumentos:
Se hace para dar validez y confiabilidad cientifica. La justificación proviene del marco 
teorico. 
2. Bloque empirico: 
Prueba piloto: consiste en tomar unidades de analisis que no pertenezcan a la 
muestra de estudio pero que si tengan caracteristicas similares. Se realiza para ajustar 
el instrumento de datos, ver si esta bien redactado, si se obtiene las rtas esperadas; y 
es en este espacio donde se pueden reformular las preguntas. Si se tiene que 
reformular el cuestionario.
Recolección de datos: actividad de campo
Supervisión, edición, codificación y tabulación:
-Supervisión: para verificar que hayan hecho bien las preguntas.
-Edición: controlar que todas las preguntas tengan las rtas correspondientes. Si así no 
fuera hay que sortear una nueva unidad de análisis. 
-Codificación: asignar un valor a cada pregunta.
3.Bloque de convalidación o justificación: 
1) Construir la matriz de datos: es un instrumento donde se vuelcan los datos 
obtenidos en la medición. Es tripartita, porque separa las unidades de análisis de las 
categorías y de variables. Cumple con los principios de exhaustividad y exclusión. 
Significa que a cada unidad de análisis le corresponde una sola categoría de cada 
variable.
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2)Análisis de datos:
 Univariado: 
-Construcción de cuadros
-Graficación
-Porcentualizacion
-Aplicación de medidas estadísticas descriptivas (media, mediana, modo, desvió 
standard)
 
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 Bivariado: 
a)Plan de cruce de variables
b)Justificación del plan de cruces 
c)Conformacion de cuadros bivariados
d)Porcentualizacion
e)Aplicación de medidas estadisticas inferenciales
f)Interpelacion de resultados
a)Plan de cruce de variables: consiste en elaborar en funcion de los objetivos de la 
investigación la inferencia de dos variables.
b) Primer cruce para comprobar los objetivos planteados  dos variables cualitativas nominal 
(puede ser diferente categoria)
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c) Conformacion de cuadros bivariados: 
Frecuencias condicionales: son internas, condiciones de categorías de diferentes variables, y la 
suma de las frecuencias condicionales son las marginales (frecuencias absolutas en cuadro 
bivariado)
e) Aplicación de medidas estadisticas inferenciales: se utilizan para aceptar o rechazar 
objetivos de trabajo. Tipos :
-Correlacion simple: se la define como la variación concomitante de dos variables cuantitativas.
-Corralacion Positiva: dos variables cuantitativas crecen o decrecen con el mismo sentido e 
intensidad. 
-Correlacion negativa: cuando una variable cuantitativa crece o decrece y la otra permanece 
constante o viceversa.
Como se grafica: diagrama de dispersión
De forma analitica: coeficiente M de Pearson
-Cuando se grafica una correlacion perfecta positiva se unen en puntos, y se observa una 
linea de puntos desde el vertice hasta el infinito.
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-Cuando grafico una correlacion perfecta negativa se obtiene una linea que une los ejes
-Se grafico una correlacion ausencia y se unen los puntos, se obtiene una paralela, ya sea la 
absisa o la ordenada
Para hallar la correlacion analitica se usa M de Pearson: 
Es un coeficiente que se utiliza para medir la correlacion entre dos variables cuantitativas. Nos 
informa acerca de 3 cosas:
1)existencia
2)intensidad
3)sentido
Y su resultado oscila entre 1 a -1, pasando por 0. Es un resultado estandarizado. 
Da 1 cuando es una correlacion perfecta positiva. 
Da -1 cuando es una correlacion perfecta negativa
Da 0 cuando da una correlacion ausencia
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Asociacionentre variables cualitativas
La asociación se la puede describir a traves de 3 casos:
1º) Asociacion positiva: cuando un atributo o categoria de una variable cualitativa esta 
presente, tambien esta presente una categoria de otra variable cualitativa. Cuando “X”
está, “Y” está.
2º) Asociacion negativa: cuando un atributo o variable “X” que esta presente, el 
atributo o categoria “Y” está ausente.
3º) Ausencia de asociación: cuando una categoria o atributo de una variable “X” está 
presente, la categoria o atributo de una variable “Y” puede estar presente o ausente.
Para medir la asociación. Por 3 coeficientes:
 ( ) de Yule , coeficiente que se utiliza para medir la asociación entre dos 
variables cualitativos y su resultado está estandarizado, oscila de 1 a -
1,pasando por 0. Para interpretar este resultado se utiliza la tabla 
referencial de M, para la aplicación del coeficiente requiere que el cuadro 
sea cuadrado de 2x2, y que la distribución interna de las frecuencias sea 
preferentemente rinconal. La formula de , el numerador es igual a la 
diferencia del producto de diagonales sobre la suma del producto de 
diagonales.
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 ( )Phi , coeficiente que se utiliza para medir la asociación entre dos 
variables cualitativas. Su resultado tambien oscila de 1 a -1, pasando por 0.
Para su aplicación requiere que el cuadro sea de 2x2 y la distribución interna 
preferentemente diagonal, tomar la ultima. La formula y el numerador igual al
de , la diferencia del producto de las diagonales sobre la raiz cuadrada del 
producto de los marginales.
 ( ) Gamma : coeficiente para medir la asociación entre dos variables 
cualitativas. 1 es asociación perfecta positiva, -1 es asoc perf neg.
Para su aplicación requiere que el cuadro sea de 3x3,4x4 o 5x5. Sin importar la 
distribución interna. 
 -P es igual al producto de la sumatoria por la sumatoria de frecuencias 
condicionales que tienen hacia abajo y a laderecha /cruzado. 
- R es igual al producto de la sumatoria de cada lado condicional hacia abajo y la
izquierda y / cruzado. 
 
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 Ji cuadrado (como modelo de independencia):
Es un coeficiente cuyo resultado oscila de 0 a infinito, y parte de un modelo 
matematico que esta construido sobre la probabilidad compuesta. Este 
modelo toma las frecuencias observadas ( fo ) y frecuencia teoricas ( ft ). A Ft 
tambien se la conoce como esperada. La Ft corresponde al modelo de la 
probabilidad compuesta y se obtiene multiplicando los marginales del 
condicional que se intenta averiguar con todos los cuadros. Tambien se puede 
aplicar a un cuadro cuantitativo y otra a cualitativo. El resultado obtenido de la
formula se compara con un valor estandarizado que está en la tabla de 
distribución Ji . A dicha tabla se ingresa a traves de dos variables: 
-grado de libertad del cuadro, gl = (nº columna -1) (nº hilera -1)
-grado de significación (gº)
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 Ji cuadrado: 
 
Este coeficiente trabaja con una hipótesis nula (Ho). La Ho subyace a la hipótesis afirmativa, y 
la Ho a traves de este coeficiente dice que las variables son independientes. Se acepta la Ho 
cuando comparando los resultados de formula y tabla, el resultado de formula da 0 o es menor
al Ji de tabla, se acepta la Ho y las variables no estan asociadas (son independientes). Si por el 
contrario, el resultado de formula es igual o mayor al resultado de tabla se rechaza la Ho y las 
variables estan asociadas.
 
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Trabajando al 5% de significación y con 6 grados de libertad se obtuvo un X2t de 12,592, 
mientras que el X2f es de 2,091. Por lo tanto, se acepta la Ho y las variables no estan 
asociadas, no hay relacion entre grupo de pertenencia y rendimiento academico.
 
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