Elaborando el marco metodolgico

Elaborando el marco metodolgicoPor: Elvis O. Ibarra G.Elaborando el marco metodolgicoUno de los aspectos bsicos en cualquier investigacin, especialmente dentro del enfoque cuantitativo, es el planteamiento del marco metodolgico. Este nos dir cmo y con qu, se realiza la investigacin. Esta parte de la investigacin debe describirse detalladamente, pues da validez al estudio, demuestra la profundidad con que se realiz, y brinda el tipo de enfoque, el tipo de estudio y las tcnicas utilizadas. Definiendo el tipo de investigacinUna vez definido el problema, de haber ledo sobre l y de comprobar que vale la pena realizarlo, debo elegir el tipo de estudio por realizar. Dentro del enfoque cuantitativo, hay dos tipos clsicos de investigacin.

Segn Kerlinger, son las no experimentales y las experimentales. As:

En la investigacin experimental, las variables son controladas y manipuladas por el investigador; esto da como resultado un control directo. En la investigacin no experimental, el control directo no es posible, porque sus manifestaciones ya ocurrieron. No experimentalesExperimentalesEs una indagacin emprica y sistemtica en la cual el cientfico no tiene un control directo sobre las variables independientes porque sus manifestaciones ya han ocurrido o porque son inherentemente no manipulables. Las inferencias acerca de las relaciones entre variables se hacen, sin una intervencin directa a partir de la variacin concomitante de las variables dependientes e independientes.La experimentacin en el mtodo clsico de laboratorio cientfico, donde los elementos manipulados y los efectos observados pueden controlarse. Es el mtodo ms sofisticado, exacto y poderoso para descubrir y desarrollar un cuerpo de conocimiento organizado.Dentro de las investigaciones no experimentales, pueden ubicarse, segn Dankhe, las exploratorias, las descriptivas y las correlacionadas.Experimentos de laboratorioEs una investigacin en la cual las variables independientes, capaces de influir, pero no son pertinentes al problema, se mantienen a un mnimo. Esto se logra aislando la investigacin en una situacin fsica aparte de la rutina diaria, ordinaria, eliminando las influencias extraas que pueden afectar las variables dependientes e independientes. Entonces, se manipula una o ms variables independientes bajo condiciones especificadas, operacionalizadas y controladas con sumo rigor.La definicin operacional de las variables debe ser precisa y exacta. Para ello, se logra una medicin controlada del ambiente del laboratorio, eliminando posibles condiciones contaminantes. Deben especificarse, en forma exacta, las condiciones del experimento, as se reduce el riesgo de que los sujetos puedan responder en forma inequvoca e introducir una varianza aleatoria en el experimento. La mayor desventaja del experimento de laboratorio es la falta de fuerza de las variables independientes, ya que las situaciones de laboratorio son creadas para propsitos especiales. Segn Kerlinger (1988, p. 414) esto se debe a que las manipulaciones experimentales son, por lo general, pobres. Otra desventaja es la artificialidad de la situacin, aunque algunos expertos le restan importancia a este aspecto.Los experimentos de laboratorio tienen los siguientes tres propsitos relacionados: Son un medio de estudiar las relaciones bajo condiciones puras y no contaminadas. Son prueba de las predicciones derivadas primero de la teora y segundo de otras investigaciones. Son importantes para refinar las teoras e hiptesis y buscan construir sistemas tericos. Los experimentos de campo son estudios dentro de una situacin realista, en la cual una o ms variables independientes son manipuladas por el investigador, en condiciones tan cuidadosamente controladas como lo permita la situacin. La diferencia con el experimento de laboratorio es muy sutil; es un asunto de grado en el control. En estas investigaciones, el control es menos severo, lo cual a veces es un inconveniente.

Se utilizan en las ciencias sociales, como la educacin, la psicologa, la sociologa. Esto se debe, especialmente, a que pueden manipularse las variables independientes, a que se emplea la aleatorizacin, o sea, la escogencia al azar, y a que el control puede satisfacer desde un punto de vista terico. Este ltimo argumento trae una desventaja y es que las variables independientes pueden contaminarse con variables ambientales no controladas. Los estudios de campo son investigaciones cientficas no experimentales, dirigidas a descubrir las relaciones e interrelaciones entre variables sociolgicas, psicolgicas y educativas en estructuras sociales reales. Busca, de manera sistemtica, las pruebas de hiptesis, que no sean experimentales y que se llevan a cabo en situaciones de la vida cotidiana de las comunidades: escuelas, fbricas, organizaciones e instituciones.Para realizar este tipo de investigaciones, debe observarse una situacin social o institucional, luego se estudia las relaciones entre las actitudes, los valores, las percepciones y los comportamientos de los individuos y de los grupos en dichas situaciones. Segn Katz, hay dos grandes tipos de estudios de campo: los exploratorios y los de prueba de hiptesis. En el primero, se busca lo que es, en vez de predecir las relaciones que se deben encontrar; descubrir variables significativas en escenarios de campo; descubrir relaciones entre variables; y establecer la base para una prueba de hiptesis posterior, ms sistemtica y rigurosa. Definiendo los sujetos y otras fuentes de informacinEn este apartado, se especifica quines son las personas objeto de estudio. Su escogimiento depende del problema por resolver, los objetivos o hiptesis planteadas y las variables por estudiar. Debe recurrir a quienes mejor puedan ofrecer la informacin. Por ejemplo, si se investigar sobre problemas de drogas en los hogares de los nios de sexto grado, no es aconsejable consultarles a ellos, sera mejor hacerlo con los padres o encargados.Por ejemplo, si un objetivo de investigacin es: determinar la opinin que sobre el machismo tienen las estudiantes del liceo X, la unidad de anlisis son estudiantes femeninas del liceo X. Si el objetivo es: analizar los problemas de comunicacin entre profesores y alumnos de IX ao del colegio Y, la unidad de anlisis es profesores y alumnos del colegio Y.Una vez que ha definido cul es la unidad de anlisis, se delimita la poblacin: conjunto de elementos que tienen una caracterstica en comn (ser estudiante, ser padre, ser mayor de 30 aos, ser soltero y trabajador de una universidad, entre otros); pueden ser finitas o infinitas. Conociendo las caractersticas de esta poblacin y el nmero que la componen, se define si trabajo con la poblacin total o universo o con una muestra: subconjunto de la poblacin.Pocas veces podr medirse toda la poblacin, por lo que se recomienda trabajar con base en muestras, cuyas caracterstica ms importante deben ser el reflejo fiel de la poblacin. Por eso, las muestras deben ser representivas.Las muestras pueden clasificarse en dos grandes grupos: las probabilsticas y las no probabilsticas. En las probabilsticas, todos los elementos de la poblacin tienen la misma posibilidad de ser escogidos. En las no probabilsticas, la seleccin de los elementos no depende de la probabilidad, sino de otras causas relacionadas con el investigador o el estadgrafo. La eleccin de uno u otro tipo de muestra depende del tipo de investigacin, del esquema del investigador y de la proyeccin que pretenda dar.

La ventaja de las muestras probabilsticas de las no probabilsticas es que se puede medir el error en su escogencia.Para medir las muestras probabilsticas, es necesario:Calcular el tamao de la muestra que representa al universo.Seleccionar los elementos muestrales, de manera que todos tengan la posibilidad de ser escogidos.Cmo saber cuntos elementos tomar en una muestra? Esto se relaciona con la homogeneidad o la heterogeneidad de la poblacin en estudio. Si la poblacin est conformada por sujetos con caractersticas muy similares (homogeneidad), pueden utilizarse menos cantidad de que si las caractersticas son muy dismiles. Para ver si una poblacin cumple con uno u otra caracterstica, debe calcularse la varianza, o sea, cuanto mayor varianza debe darse una muestra mayor, y viceversa.Adems, se emplea el teorema del lmite central; este afirma que cuando la distribucin de la poblacin no es normal y la muestra es de ms de 100 elementos o casos, esta tender a distribuirse normalmente, lo que permite estimar valores de la poblacin a partir de la inferencia estadstica.Las muestras no probabilsticas o muestras dirigidas suponen un procedimiento de seleccin informal y hasta arbitrario. Estas ofrecen desventajas: no puede calcularse el nivel de confianza, por lo que no pueden hacerse generalizaciones de los resultados o inferencias. La seleccin puede ser por grupos voluntarios, sujeto-tipo o por cuotas.Una vez seleccionados los sujetos, se divulgan otras fuentes de informacin que se utilizan en el proceso, tales como uso de bibliotecas, centros de informacin, bibliotecas especializadas, correo electrnico, pginas web, pelculas, documentales, foros, seminarios, tesis o trabajos de investigacin, entre otros.

Definiendo las variablesSe entiende por variable todo rasgo, cualidad o caracterstica cuya magnitud puede variar en individuos, grupos u objetos. En otras palabras, es aquello que se medir, controlar, y estudiar en una investigacin. Como puede notarse, el concepto de variable, en las ciencias sociales, no solo tiene una connotacin de dimensin de un fenmeno, sino tambin la propiedad de que estos asuman distintos valores.Toda investigacin se ocupa de diversos tipos de variables, segn la naturaleza o papel que asumen en esta.Hay diferentes tipos de variables: dicotmicas, continuas, inter o intradependientes, independientes, dependientes e intercurrentes o intervinientes.Las variables pueden clasificarse, segn lo que midan en cualitativas y cuantitativas.Las variables deben definirse conceptual, operacional e instrumentalmente. La definicin conceptual es similar a una de trminos: Son definiciones de diccionarios, de libro especializado y describen la esencia o las caractersticas reales de un objeto o fenmeno. Algunos las denominan definiciones reales. Estas son necesarias, pero insuficientes para definir una variable. Aunque nos relacionan directamente con la realidad, se debe ir mas all, definindolas operacionalmente. La definicin operacional: Describe las actividades que un observador debe realizar, para indicar la existencia de un concepto terico en mayor o menor grado. Especifica qu actividades u operaciones deben efectuarse para medir una variable; se hace en intervalos o clases mutuamente excluyentes. Debe brindar mayor informacin sobre la variable. Esta definicin se halla ntimamente relacionada con la teora y con la experiencia del investigador.La definicin instrumental: Se definen y se elaboran los instrumentos y los medios con que se recolectar la informacin: observacin, encuestas, registros o cualquier otra tcnica que sea el medio til para tal efecto. Los instrumentos nacen de las variables y de los objetivos. A cada variable hay que definirle las preguntas, el instrumento o la tcnica para recolectar la informacin correspondiente.Recolectando la informacinPara alcanzar los objetivos propuestos, confirmar o rechazar las hiptesis planteadas, se solicita una serie de datos, los cuales nos permitan llegar al conocimiento. La recoleccin de datos es un proceso tan importante como los anteriores y requiere de prudencia, paciencia y orden. Esto implica la necesidad de utilizar instrumentos capaces de captarlos tal cual son, con sus medidas apropiadas y su exacto valor.Una misma fuente de informacin y los mismos datos pueden ser tratados de mltiples maneras y utilizarlos con diferentes finalidades. As, por ejemplo, el anlisis de un problema social, como la delincuencia juvenil, puede servir para diferentes, incluso para incrementarla, por eso, debe tenerse cuidado en la seleccin de los datos y en la forma de recolectarlos.La recoleccin de datos implica tres actividades estructurales vinculadas:Seleccin del instrumentoAplicacin del instrumentoPreparacin de las mediciones obtenidas.Medicin se define como: El proceso de vincular conceptos abstractos con indicadores empricos.Este proceso se realiza mediante un plan explcito y organizado para clasificar los datos disponibles. El instrumento juega un papel fundamental, como es la respuesta observada, sea escrita, oral u observable y los registros de estas.Un instrumento de medicin adecuado es aquel que registra datos observables que representan verdaderamente a los conceptos o variables que el investigador tiene en mente. (Hernndez, Fernndez y Baptista, 1991, p. 242).Los instrumentos de recoleccin de la informacin deben ser confiables y vlidos. Entre los factores que afectan la confiabilidad y la validez, est la improvisacin, por lo que no se puede tomar a la ligera la construccin de un instrumento. Para no caer en ese error. Se requiere conocer muy bien la variable que se pretende medir y la teora que la sustenta.A veces, puede ser contraproducente la utilizacin de instrumentos forneos si estos no han sido validados en nuestro contexto (cultura y tiempo). Por ejemplo: la utilizacin de un lenguaje extrao arcaico; el empleo de instrumentos inadecuados para cierto grupo de personas: lenguaje elevado o muy sencillo, personas con limitaciones fsicas o acadmicas, no tomar en cuenta sexo, ocupacin, edad, memoria, capacidad de respuesta, motivacin, entre otras. Tambin, puede ser un problema las condiciones en las que se aplica el instrumento: extensin, tipo de letra, tipo de instrucciones, paginacin, espacio para las respuestas, entre otros. Entre los instrumentos que puede utilizar en este proceso estn las escalas, los cuestionarios, las entrevistas, las hojas de registro, el anlisis y de contenido. Tambin puede acudirse a archivos, el anlisis de redes (para las comunicaciones), las escalas multidimensionales, entre otros. La codificacin implica cuatro pasos:Codificar las categoras de tems o preguntas.Elaborar lista de cdigos, o sea, documento que describe la localizacin de las variables y los cdigos asignados a sus atributos.Efectuar fsicamente la codificacinGrabar y guardar los datos en un archivo permanente, ya sea manual o mecnico.Analizando la informacinLa clasificacin no es un acto nico, sino un proceso complejo, el cual ocurre para ordenar los datos en aspectos parciales o subtemas, de acuerdo con los objetivos planteados o las hiptesis de trabajo. El proceso de clasificacin debe ser gil y flexible, libre de entorpecimientos mecnicos. Hay dos aspectos que deben guiar el proceso: la originalidad y el rigor. Se deben abandonar las formas trilladas de anlisis y crear nuevos modelos o formas, tanto en su presentacin, en el anlisis de la informacin y en la redaccin de los resultados. Debe buscarse un lenguaje apropiado para expresar las relaciones que, mentalmente, se han establecido, buscando un hilvn en los datos que d coherencia al trabajo.El procesamiento de los dato, manual, mecnico o electrnico es una etapa bsica y necesaria, para poder ingresarlo en el anlisis de los resultados. En este proceso, la estadstica juega un papel fundamental, tanto para darle una presentacin adecuada como sencillez en las interpretaciones. La codificacin se puede hacer de dos maneras:Fsica (esto ocurre cuando son pocos datos). Se llena la matriz con los valores implcitos de las respuestas. Despus de contar el nmero de iguales, ese conteo se guarda en un archivo permanente. Por ejemplo: soltero obtuvo 25 respuestas.Una vez finalizado este proceso, se inicia el anlisis de los datos. Si utiliza un programa de anlisis estadstico, empiece transfiriendo directamente los datos de los instrumentos a un archivo o matriz de un programa computarizado;