Universidad Católica del Trópico SecoPbro. Francisco Luis Espinoza Pineda

Estelí, octubre del 2014

Unidad I. El Protocolo de Investigación

Trabajo de Diploma

Facultad de Ciencias AgropecuariaCarrera de Ingeniería Agropecuaria

Clasificación de la investigación

Clasificación de la investigación

Tipos de investigación científica

Verbos mas utilizados en objetivos de investigaciones

Verbos para

objetivos Generales

Verbos para Objetivos Específicos

Analizar Formular Advertir Enunciar

Calcular Fundamentar Analizar Enumerar

Categorizar Generar Basar Especificar

Comparar Identificar Calcular Estimar

Compilar Inferir Calificar Examinar

Concretar Mostrar Categorizar Explicar

Contrastar Orientar Comparar Fraccionar

Crear Oponer Componer Identificar

Definir Reconstruir Conceptuar Indicar

Demostrar Relatar Considerar Interpretar

Desarrollar Replicar Contrastar Justificar

Describir Reproducir Deducir Mencionar

Diagnosticar Revelar Definir Mostrar

Discriminar Planear Demostrar Operacionalizar

Diseñar Presentar Detallar Organizar

Efectuar Probar Determinar Registrar

Enumerar Producir Designar Relacionar

Establecer Proponer Descomponer Resumir

Evaluar Situar Descubrir Seleccionar

Explicar Tasar Discriminar Separar

Examinar Trazar Distinguir Sintetizar

Exponer Valuar Establecer Sugerir

Niveles de los objetivos

NIVELES DE LOS OBJETIVOS

ACCIÓN SIGNIFICADO

COMPRENSIVO• PREDECIR

1. Preveer 2. Pronosticar 3. Predecir

• PROPONER 1. Plantear 2. Formular 3. Diseñar

INTEGRATIVO

• MODIFICAR 1. Cambiar 2. Aplicar 3. Mejorar

• CONFIRMAR 1. Verificar 2. Demostrar 3. Probar

• EVALUAR 1. Valorar 2. Estimar 3. Ajustar

¿QUÉ SE QUIERE SABER y que verbo debo usar?

¿QUÉ SE QUIERE SABER? ¿QUÉ OBJETIVO PLANTEAR?

  ¿CÓMO ES? ¿QUIÉNES SON? ¿CUÁNTOS HAY?DESCRIBIR: CODIFICAR, ENUMERAR, CLASIFICAR,

IDENTIFICAR, DIAGNOSTICAR.

  ¿QUÉ DIFERENCIA HAY ENTRE ESTOS GRUPOS? COMPARAR: ASOCIAR, DIFERENCIAR.

  ¿CUÁLES SON LOS ELEMENTOS QUE COMPONEN ESTE FENÓMENO? ANALIZAR: CRITICAR.

  ¿POR QUÉ OCURRE ESTE FENÓMENO? ¿CUÁLES SON LAS CAUSAS QUE  LO ORIGINARON? EXPLICAR: ENTENDER, COMPRENDER.

  ¿CÓMO SE PRESENTARÁ ESTE FENÓMENO DADA LAS SIGUIENTES CIRCUNSTANCIAS? PREDECIR: PREVEER, PRONOSTICAR.

  ¿CUÁLES DEBEN SER LAS CARACTERÍSTICAS DE ESTE PROYECTO QUE ME PERMITAN LOGRAR LOS OBJETIVOS XYZ?

PROPONER: PLANTEAR, FORMULAR, DISEÑAR, PROYECTAR, CREAR, PROGRAMAR.

  ¿QUÉ CAMBIOS SE PUEDEN PRODUCIR EN ESTE FENÓMENO CON LA APLICACIÓN DE ESTE PROGRAMA?

MODIFICAR: CAMBIAR, ORGANIZAR, MEJORAR, PROMOVER.

  ¿EXISTE RELACIÓN ENTRE ESTOS DOS FACTORES? CONFIRMAR: VERIFICAR, COMPROBAR, DEMOSTRAR.

  ¿HASTA QUÉ PUNTO EL DISEÑO DE ESTE PROGRAMA ESTÁ ALCANZANDO LOS OBJETIVOS PROPUESTOS? EVALUAR: VALORAR.

Clasificación del muestreo

• Aleatorio simple• Aleatorio sistemático• Estratificado• Por conglomerados• Polietápico (simple y conglomerado)

probabilísticos

• Accidental• Por cuotas• Intencional• Rastreo o bola de nieve

No probabilísticos

Etapas del muestreo

Def. unidad de análisis

Determina realizar muestreo y el adecuado

Calcula tamaño muestral

Identifica marco pob.

Selecciona individuos para muestrear

El tamaño muestral

Donde: n = tamaño de la muestra N = tamaño de la población (500) z = nivel de confianza 95% (1.96) p = probabilidad de éxito (10) q = probabilidad de fracaso (100-p = 90) e = error máximo permitido (3)

Formula:

n = z2 . p . q . N e2. (N-1) + z2 . p . q

Z CONFIANZA UNA COLA DOS COLAS

2.57 99% 0.005 0.012.29 98% 0.01 0.022.17 97% 0.015 0.032.05 96% 0.02 0.041.96 95% 0.025 0.051.88 94% 0.03 0.061.81 93% 0.035 0.071.75 92% 0.04 0.081.79 91% 0.045 0.091.64 90% 0.05 0.1

Dónde:N: Tamaño de la poblaciónZ: Nivel de confianza (campana de Gauss)e: Error muestral (3-5% recomendado)

p: Prob. de éxito

q: Prob. de fracaso (100-p)

Muestreos Probabilísticos

Investigaciones cuantitativas, descriptivas y correlacionales

 

Muestreo aleatorio simple

Pasos

Definir la población.Elaborar una lista de toda la población, asignándoles números consecutivos desde 1 hasta ‘n’.Calcular el tamaño de la muestra.Extraer al azar los elementos hasta completar el número calculado (utilizando tablas de números aleatorios o programas de computadora).

Muestreo aleatorio sistemático

Ejemplo

Tenemos 10,000 Fincas (en una lista) y queremos obtener una muestra de 100. Primero elegimos al azar una finca entre los 10,000/100=100 primeros (supongamos que salga el 26), el segundo elemento será la finca 100+26 (126), la siguiente será el 226, luego el 326, etc.

Muestreo estratificado

Consiste en sub dividir la población en subgrupos o estratos según las ‐características que se consideren y en elegir la muestra de modo que estén representados los diferentes estratos.

Ejemplo

Supongamos que, en Estelí, 70% de empresas son informales y el 30% formales. Si queremos encuestar a 100 empresas, lo que haremos es dividir las empresas en 2 estratos (formales e informales) y se eligen aleatoriamente 70 empresas informales y aleatoriamente 30 formales.

Muestreo por conglomerado

Se utiliza cuando los individuos de la población constituyen grupos naturales muy grandes o conglomerados que contienen otros grupos más pequeños de forma sucesiva (Ej. País, región, departamento, organismos, oficinas, etc.).

PasosLa población se divide previamente en grupos o conglomerados (que contienen diversos elementos).

Se seleccionan aleatoriamente el número de conglomerados y se trabaja con el total de elementos pertenecientes a los conglomerados elegidos.

La unidad muestral es el conglomerado (cluster) o grupo y el proceso de elección aleatoria se aplica a la selección de éstos y no a los elementos menores que componen el conglomerado.

Muestreos No probabilísticos

Investigaciones cualitativas

Muestreo accidental

Se obtiene sin ningún plan pre concebido. Las unidades elegidas resultan ‐producto de circunstancias fortuitas y descontroladas. Con este muestreo nunca sabrás hasta qué punto tus resultados son válidos y si en verdad representan a la población.

Muestreo por cuotas

Se calcula el tamaño de la muestra dependiendo de la distribución de la población.

Ejemplo

En una población de 1,000 estudiantes, donde el 40% son mujeres, puedes asignar una cuota de 60 hombres y 40 mujeres a una muestra de 100 individuos.

Por más que esa presunción llegue a ser válida, no deja de existir cierta arbitrariedad en este modo de proceder, por lo que la rigurosidad estadística de las muestras por cuotas se reduce considerablemente.

Muestreo intencional

El muestreo se realiza sobre la base del conocimiento y criterios del investigador. Se basa, primordialmente, en la experiencia con la población. En algunas oportunidades se usan como guía o muestra tentativa para decidir cómo tomar una muestra aleatoria más adelante.

Muestreo "bola de nieve"

En este muestreo, los primeros elegidos como encuestados (a juicio del investigador) proponen y ayudan a la selección de los restantes de la muestra. Esta técnica se utiliza para localizar por referencias a miembros de poblaciones peculiares o muy difíciles de acceder.

EjemploUna investigación busca identificar las experiencias artesanos exportadores de productos a Europa. El investigador seleccionó una muestra no probabilística de empresarios cuyos locales de confecciones están ubicados en Limay. Los empresarios fueron seleccionaron a través de conocidos y de referencias. De esta manera se entrevistó a 40 empresarios usando guías de entrevistas semi‐estructuradas.

Gracias por su atención