Manual operativo cuantitativo corregidox

Manual Operativo de Metodología Cuantitativa – FONAD 2005

Manual Operativo de

Metodología Cuantitativa 1.2(Basado principalmente en Hernandez, Fernandez y Pilar, 1998)

FONAD 2005

UMAG

Autor: Dra. Ps. Claudia Estrada Goic

Colaboradores: Dr. © Salvatore Cirillo

Eiko Torres

Sergio Valderrama

1 Breve introducción al conocimiento científico..........................................................7

1.1 Introducción al concepto de ciencia..................................................................7

1.2 Características del conocimiento científico.......................................................8

1


1.3 Objetivos de la ciencia.......................................................................................8

1.4 El método científico..........................................................................................8

1.5 Características del método científico.................................................................9

2 Tipos de investigación científica.............................................................................10

3 Fases de realización de una investigación científica:..............................................10

3.1 Pregunta de investigación:...............................................................................10

3.1.1 Definición:...............................................................................................10

3.1.2 Características:........................................................................................10

3.1.3 Ejemplo:..................................................................................................11

3.2 Objetivos de la investigación:.........................................................................11

3.2.1 Definición:...............................................................................................11

3.2.2 Características: Los objetivos pueden ser generales y específicos;

internos y/o externos................................................................................................11

3.3 Marco teórico...................................................................................................11

3.3.1 Introducción:............................................................................................11

3.3.2 Actividades que implica el desarrollo de un marco teórico:...................12

a. Revisión de la literatura:..............................................................................12

b. Establecer el cuadro general:.......................................................................12

c. Construir el marco teórico:..........................................................................13

3.3.3 Tipos de documentos que son fuente potencial referencias para un marco

teórico 14

a. Documentos escritos:.......................................................................................14

b. Documentos estadísticos o numéricos:............................................................14

c. Documentos multimedias:...............................................................................14

d. Documentos Cartográficos:.............................................................................14

3.3.4 Objetivos del marco teórico:...................................................................14

a. Objetivo general:.........................................................................................14

b. Objetivos específicos:..................................................................................14

c. Características:............................................................................................15

3.3.5 Contenido de un marco teórico:..............................................................15

a. Establecimientos del contexto:....................................................................15

b. Revisión de las investigaciones previas:.....................................................15

c. Presentación del problema específico de investigación:.............................16

3.4 Hipótesis:.........................................................................................................16

2


3.4.1 Definición:...............................................................................................16

3.4.2 Ejemplo:..................................................................................................16

3.4.3 Conceptos de base:..................................................................................16

a. ¿Deben ser proposiciones verdaderas?........................................................16

b. ¿De dónde surgen las hipótesis?..................................................................16

c. Concepto de Variable:.................................................................................16

3.4.4 Características de las Hipótesis:..............................................................17

3.4.5 Tipos de Hipótesis...................................................................................18

a. Hipótesis de investigación...........................................................................18

b. Hipótesis Nulas............................................................................................18

c. Hipótesis Alternativas.................................................................................18

d. Hipótesis Estadísticas..................................................................................19

3.4.6 Subtipos:..................................................................................................20

a. Subtipos de hipótesis de investigación, nulas y alternativas:......................20

b. Subtipos de hipótesis estadísticas:...............................................................22

3.5 Muestreo y aleatorización:..............................................................................25

3.5.1 Definición de universo poblacional:........................................................25

3.5.2 Definición de muestreo:..........................................................................25

3.5.3 Tamaño de la Muestra.............................................................................26

3.5.4 Clases de Muestra....................................................................................26

a. Muestreos No probabilísticos:.....................................................................26

b. Muestreos probabilísticos............................................................................27

3.6 Diseño..............................................................................................................28

3.6.1 Tipologías de diseño experimental:.........................................................28

a. Pre-experimentos:......................................................................................29

b. Casi-experimentos:....................................................................................30

c. Experimentos “verdaderos”.....................................................................33

3.7 Tipologías de diseño no experimentales generales.........................................41

3.7.1 Transversal o Transeccional:...................................................................42

a. Subtipos:.........................................................................................................42

b. Diseños Transversales Descriptivos.............................................................42

3.7.2 Diseños Transversales Correlacionales...................................................43

3.7.3 Longitudinales:........................................................................................43

a. Subtipos:.........................................................................................................44

3


b. Longitudinales de tendencia.........................................................................44

c. Longitudinales de evolución de grupo o cohort:.........................................44

d. Diferencias y similitudes entre tendencia y evolución de grupo:..............45

e. Longitudinales de Panel:...............................................................................45

3.8 Diferencias comparativas entre los diseños experimentales y los no

experimentales.............................................................................................................46

3.9 Fuentes de invalidación externa e interna:......................................................46

3.9.1 Fuentes de invalidación interna:..............................................................46

a. Historia:.......................................................................................................46

b. Maduración:.................................................................................................47

c. Inestabilidad:...............................................................................................47

d. Administración de pruebas:.........................................................................47

e. Regresión estadística:..................................................................................47

f. Selección:....................................................................................................48

g. Mortalidad experimental:............................................................................48

h. Interacciones:...............................................................................................48

3.9.2 Fuentes de invalidación externa:.............................................................48

a. Efecto de interacción de las pruebas:..........................................................48

b. Efecto de interacción entre los errores de selección y el tratamiento

experimental:.......................................................................................................49

c. Efecto reactivo de los tratamientos experimentales....................................49

d. Interferencia de tratamientos múltiples.......................................................49

e. Imposibilidad de replicar los tratamientos:.................................................50

3.10 Recolección de datos:......................................................................................50

3.10.1 Pasos para elegir un instrumento de medición........................................50

a. Selección de un instrumento de medición confiable y válido:....................51

▪ Confiabilidad:..........................................................................................51

▪ Validez:....................................................................................................52

b. Algunos tipos de instrumentos de medición................................................54

▪ Escalas para medir actitudes:...................................................................54

3.10.2 Aplicación del instrumento:....................................................................56

3.10.3 Presentación de los instrumentos:...........................................................56

3.11 Análisis de los datos:.......................................................................................57

3.12 Presentación de los resultados.........................................................................57

4


3.12.1 Orden de la presentación de los resultados:............................................57

3.12.2 Explicación de los resultados:.................................................................58

4 Partes de un reporte científico:................................................................................58

4.1 Definición:.......................................................................................................58

4.2 Composición:...................................................................................................58

a. Portadilla:...................................................................................................59

b. Resumen (o abstract):...............................................................................59

c. Introducción:..............................................................................................59

d. Método:.......................................................................................................60

e. Resultados:.................................................................................................60

f. Discusión:...................................................................................................60

g. Referencias:................................................................................................60

h. Apéndices:..................................................................................................60

5 Partes de un proyecto de investigación:..................................................................61

5.1 Tapa o cubierta:...............................................................................................61

5.2 Índice:..............................................................................................................61

5.3 Introducción:....................................................................................................61

5.4 Marco teórico:.................................................................................................61

5.5 Método:............................................................................................................61

5.6 Resultados:......................................................................................................61

5.7 Discusión:........................................................................................................62

5.8 Conclusión:......................................................................................................62

5.9 Bibliografía:.....................................................................................................62

5.10 Anexos:............................................................................................................62

6 Elementos estilísticos (resumen del Manual APA):................................................62

6.1 Cómo citar:......................................................................................................62

6.1.1 Citación textual........................................................................................62

6.1.2 Citación de autores:.................................................................................63

6.1.3 Uso de números:......................................................................................64

6.2 Cómo expresar los resultados estadísticos:.....................................................67

6.2.1 Estadísticas dentro del texto:...................................................................67

a. Símbolos estadísticos.................................................................................67

6.2.2 Tablas:.....................................................................................................68

6.2.3 -Figuras:...................................................................................................69

5


6.3 Cómo presentar la bibliografía:.......................................................................71

6.3.1 Abreviaturas aceptadas:...........................................................................71

6.3.2 Forma general para libros:.......................................................................72

6.3.3 Forma general para publicaciones científicas:........................................72

6.3.4 Forma general para publicaciones en internet:........................................73

7 Glosario de conceptos claves:.................................................................................74

8 Bibliografía de base:................................................................................................77

6


1 Breve introducción al conocimiento científico

1.1 Introducción al concepto de ciencia

Ciencia proviene del latín SCIENTIA que significa sabiduría y SCIERE que

significa saber. Estas raíces le otorgan su significado global, esto es: conocimiento.

Como forma de conocimiento se diferencia de otras por su universalidad, certeza

y explicabilidad causal (Edel, 1999). Como señala Bunge (1995) es sistemático y

racional, busca la objetividad y se ocupa preferentemente de los hechos.

El conocimiento científico es un proceso de acumulación ad-infinitum ya que va

desde los teoremas y leyes sobre un universo basado en observaciones, luego se acerca a

lo hechos para reflexionar respecto a lo que los hallazgos significan, estos afectan

ampliando, modificando o rectificando los teoremas y leyes del universo en forma

inductiva y nuevamente se acerca a los hechos, etc.

La ciencia se ocupa de algunos hechos que se encuentran en la realidad. Se

interesa en la realidad física (leyes deterministas de la acción y la reacción), la realidad

biológica (los seres vivos regidos por las constantes biológicas) y la realidad humana-

social (Centrada en la forma cómo el ser humano se conoce a sí mismo y a su realidad).

Las Ciencias Sociales, son aquellas que tienen por objeto la realidad social

definida como un conjunto de sucesos, hechos y procesos atingentes a los seres

humanos.

En otros términos, la ciencia es ante todo y sobretodo una de las múltiples

maneras que hemos desarrollado para intentar comprender la realidad que nos rodea.

Podemos considerarla también como un lenguaje para comunicar conocimiento y como

una forma para buscar enfrentar y solucionar los problemas que enfrentamos como seres

humanos. La ciencia NO se ocupa, eso sí, de todos los problemas que nos atañen; se

interesa sólo en aquellos que logra abordar con su método.

La ciencia puede ser definida también como un conjunto de conocimientos

sistematizados sobre una materia determinada (disciplina).

En resumen: La ciencia es:

Contenido: Conjunto de conocimientos sobre la realidad.

7


Campo: La realidad observable.

Procedimiento: Método científico.

1.2 Características del conocimiento científico

1) La ciencia intenta evitar la SUBJETIVIDAD: Posee estrategias que intentan asegurar

la independencia y distanciamiento de los factores que pueden afectar la realidad que se

estudia.

2) La ciencia intenta ser OBJETIVA: Se ocupa y se refiere a la realidad observable.

3) La ciencia es METODICA: Posee un método muy definido y preciso, y técnicas para

llevar a cabo los procedimientos.

4) La ciencia tiende a la profesionalización: Se realiza por personas que se dedican a

ella de modo preferente.

5) La ciencia es NEUTRA: Es un conocimiento no intencionado, sin « deberías »

6) La ciencia busca el contraste EMPIRICO: Se prueba constantemente en la realidad.

7) La ciencia produce conocimiento ACUMULABLE. Se basa en conocimientos

previos y aporta nuevas cosas.

8) La ciencia busca el conocimiento CONFIABLE y VALIDO.

1.3 Objetivos de la ciencia

Básicamente, la ciencia busca analizar los fenómenos que le interesan para

explicarlos, determinar leyes que permitan predecir su ocurrencia y poder, entonces,

actuar a partir de este conocimiento.

1.4 El método científico

El método científico es una estrategia de investigación orientada al conocimiento

re la realidad observable, del mundo que nos rodea. Nace como tal bajo la influencia

particular de Bacon (1561-1626), Descartes (1596-1650) y Galileo Galilei (1564-1642)

* Bacon (1561-1626): Aportó la idea de la importancia metodológica de la inducción, la

observación y la objetividad. También aportó la noción de « control » de los sentidos

para evitar el engaño.

8


* Descartes (1596-1650): Aportó el aspecto racional, matemático y formalista. En su

Discurso del Método (1954), postuló la duda metódica, esto es, no admitir nada como

verdadero sin conocer la evidencia de que lo es. También aportó la noción de análisis y

síntesis del método. El análisis: Dividir las dificultades en partes para resolverlas parte

por parte. La síntesis: Conducir ordenadamente los pensamientos.

* Galileo Galilei (1564-1642): Puso los aspectos prácticos del método: Propone

hipótesis y las pone a prueba experimentalmente.

1.5 Características del método científico

i) Es un método teórico en su origen y en su fin: Parte de una teoría y busca una teoría.

ii) Es problemático-hipotético: Se basa en formulación de problemas, cuestiones e

interrogantes sobre la realidad.

iii) Es empírico: Su fuente de información y de respuesta es la experiencia.

iv) Es inductivo y deductivo:

Inductivo: Procede mediante la clasificación sistemática de los datos obtenidos durante

la observación.

Deductivo: Deriva en conceptos y enunciados no de la realidad sino de la teoría.

v) Es crítico: Se somete continuamente a juicio y no se considera un conocimiento

definitivo

vi) Es circular: Los principios se prueban en la realidad y las pruebas dan origen a

nuevos principios.

vii) Es analítico- sintético: Separa la realidad en elementos simples y luego los

recompone para obtener una nueva visión de conjunto.

viii) Es selectivo: Concentra su atención en algunos fenómenos y toma de los análisis

aquellos más relevantes.

9


2 Tipos de investigación científica

En general existe acuerdo en la existencia de cuatro grandes tipos de investigación:

a. Exploratoria: Básicamente cuando el tema es poco estudiado o no ha sido

estudiado antes o bien cuando se aplica en un contexto distinto al ámbito qué se aplico

previamente.

b. Descriptiva: cuando el objetivo es medir y especificar las propiedades más

concretas de lo que estamos analizando.

c. De Correlación (o predictiva): Es la medida o fuerza de relación entre dos

variables. Es comprobar el comportamiento de un concepto en función de otro, predecir

que valor tendrá una variable en función de otra. Cuando mayor sea el número de

variables que correlaciona, mayor será la eficacia de la explicación del comportamiento

de la variable independiente.

d. Explicativa (o causal): Busca la causa de porqué ocurren las cosas o ciertos

sucesos. Son más estructuradas qué las anteriores y significa qué tratará de encontrar la

causa basándose en documentos o teorías (evidencias).

3 Fases de realización de una investigación científica:

3.1 Pregunta de investigación:

3.1.1 Definición:

Es la pregunta que define el problema sobre el que se quiere conocer a través de

una investigación.

3.1.2 Características:

* Se presenta en forma de pregunta.

* Se refiere a temáticas que le interesan a la ciencia.

* Tiene que tener algún elemento novedoso ya sea porque el tema es nuevo o porque se

aborda desde otra perspectiva.

* Pueden servir para elaborar teorías y solucionar problemas.

10


3.1.3 Ejemplo:

Al investigador le interesa saber si las personas que fuman memorizan menos

que las personas que no fuman.

Pregunta de investigación: ¿Memorizarán mejor las personas que no fuman que

aquellas que si lo hacen?

3.2 Objetivos de la investigación:

3.2.1 Definición:

Los objetivos son la descripción del producto que se espera obtener con la

investigación.

3.2.2 Características: Los objetivos pueden ser generales y específicos; internos y/o

externos.

Objetivo general: Se refiere a la meta global que se espera alcanzar con la investigación.

Objetivos específicos: Se refieren a la especificación y/o operacionalización del objetivo

general en partes complementarias que en su conjunto lo cubren.

Objetivos internos: Se refiere a los objetivos intrínsecos a la investigación, es decir, al

conocimiento que esta producirá. Siempre existen este tipo de objetivos en toda

investigación.

Objetivos externos: Se refiere a los objetivos externos a la investigación, a su utilidad

práctica, sus consecuencias en la solución de problemas en la realidad, etc.

3.3 Marco teórico

3.3.1 Introducción:

La creación de un marco teórico o un marco conceptual es una tarea de vital

importancia en el desarrollo de una investigación. El objetivo que se persigue es el de

indicar el cúmulo de conocimiento teóricos previos que existen sobre el tema que nos

interesa. De esta forma, el marco teórico sienta las “bases” desde las cuáles logra

sentido nuestro trabajo de investigación e indica en qué aspectos lo que estudiamos

contribuirá al desarrollo del conocimiento científico.

11


3.3.2 Actividades que implica el desarrollo de un marco teórico:

a. Revisión de la literatura:

Detectar la literatura relevante histórica y reciente en la que se asienta nuestra

investigación. Obtenerla, consultarla y extraer la información de interés resulta vital

para esta fase de la investigación. Se realiza al comienzo de la investigación.

Objetivo: Ponerse en contacto con el conocimiento acumulado acerca del problema o

tema a investigar.

Proceso: No existen “fórmulas” para realizar esta acción pero si algunos consejos:

* Un buen primer paso parece ser leer un texto introductorio al tema para detectar los

autores “clásicos” y los “dueños” de los conceptos o variables.

* Detectar las obras de base en la bibliografía de cada texto leído y recurrir a las fuentes

originales de ser posible. Si no es posible leer a más de un autor que hable de ellos.

* Recopilar los “términos o palabras claves” e introducirlos en alguna base de búsqueda

para conocer los desarrollos recientes del tema.

* Una vez realizado todo lo anterior estamos en condiciones de establecer quienes son

los autores clásicos y los especialistas modernos y podemos buscar nuevos libros o

publicaciones que hayan desarrollado.

* No olvidar que mientras más tipos diferentes de fuentes de información mejor...pero

NO pueden faltar los indispensables.

* Existen muchos recursos informativos que pueden sernos de utilidad tales como:

revistas científicas, reportajes, investigaciones, estadísticas, mapas, periódicos, obras

literarias, etc.

b. Establecer el cuadro general:

Una estrategia útil en el desarrollo del marco teórico es la de establecer,

previamente, el cuadro temático general. Para este efecto, se establecen: el área general,

las áreas temáticas en las que se sitúa el problema de investigación.

Área general: Corresponde al área disciplinaria del estudio

Tema general: Corresponde al tema amplio del estudio.

Tema específico: Se refiere al tema particular del estudio y que incluye de forma

explícita las variables centrales del mismo.

12


Tema más específico: Se refiere al tema preciso del estudio y al tipo de estudio

que se está realizando.

Pregunta de investigación: Cuál la pregunta concreta que guía la investigación.

Ejemplo: Nos interesa estudiar la relación entre la publicidad y la compra impulsiva.

Área general: Psicología social

Tema general: Influencia social

Tema específico: Influencia social y publicidad

Tema más específico: Publicidad y compra impulsiva

Pregunta de investigación: ¿cuál es la relación entre la publicidad y la compra

impulsiva?

c. Construir el marco teórico:

La elaboración del marco teórico requiere de la capacidad de “contar la historia”

de la búsqueda de respuestas para el problema que nos hemos planteado. Debe ser

simple pero preciso, ir desde lo general a lo específico, contener las citaciones

correspondientes y contestar a las siguientes preguntas:

i) ¿Cuál es el problema que le interesa investigar?

ii) ¿Por qué el problema es interesante?

iii) ¿En qué contexto teórico se sitúa el problema a investigar?

iv) ¿Cuál es la magnitud del problema?, a cuántas personas afecta,

consideraciones étnicas y de género.

v) ¿Cuáles son las causas probables del problema?, cómo ha sido

abordado teóricamente y empíricamente, desde lo más antiguo

a lo más reciente. ¿Cuál es el estado actual de conocimiento

sobre el tema?, ¿Hay consenso o diferentes maneras de

entender las causas del problema?

vi) ¿Cuáles han sido los intentos de resolver el problema? Cuáles

han sido los intentos y los resultados obtenidos.

vii) ¿Qué aspectos del problema no han sido abordados y siguen

siendo una interrogante o su abordaje no permite dar una

respuesta concluyente?

viii) ¿Cuál es el propósito de la investigación?

ix) ¿Cuál es la utilidad de nuestro estudio?

13


x) ¿Qué posibles aplicaciones tiene en áreas diferentes a la

abordada?

3.3.3 Tipos de documentos que son fuente potencial referencias para un marco teórico

Existen numerosas fuentes de información que pueden resultarnos pertinentes.

Algunas de ellas son:

a. Documentos escritos:

Que pueden provenir de: Fuentes históricas, informes y estudios, memorias y

anuarios, documentos y archivos oficiales, archivos de diarios, documentos personales,

prensa y documentación indirecta.

b. Documentos estadísticos o numéricos:

Habitualmente estos documentos provienen de grandes organizaciones tales

como la UNICEF, la OIT/, la CEPAL, el INE, la ONU y/o la UNESCO.

c. Documentos multimedias:

En todas sus formas, producidos por canales de televisión, documentales, etc.

d. Documentos Cartográficos:

3.3.4 Objetivos del marco teórico:

a. Objetivo general:

El objetivo del marco teórico es analizar y discernir si la teoría existente

satisface o no los conocimientos sobre la temática que interesa…..es un mensaje que

presenta lo que “hay” de manera organizada, desde lo más antiguo a lo nuevo, desde lo

más simple a lo más complejo.

b. Objetivos específicos:

El marco teórico busca cumplir algunos objetivos específicos:

* Prevenir errores cometidos en otros estudios.

* Orientar sobre cómo habrá de realizarse el estudio (qué tipo, sujetos, dónde

conseguirlos, etc)

* Ampliar el horizonte y guiar al investigador para focalizarse en lo que le sirve y dejar

de lado lo que no.

14


* Conducir a establecer las hipótesis que luego se someterán a comprobación empírica.

* Inspirar nuevas líneas de investigación.

* Dar un marco de referencia para interpretar los resultados del estudio.

* Dar al investigador el conocimiento necesario para enfrentar como experto la

investigación.

c. Características:

El marco teórico intenta ser una “historia” que va lentamente introduciendo al

lector, manteniéndolo interesado, dándole un poco de suspenso. Intenta llevarlo de “la

mano” hasta un punto donde las variables que se estudiarán parecen “conectadas

lógicamente”. Es, al mismo tiempo, un conjunto resumido de teorías y una

conceptualización teórica porque ofrece una mirada de la realidad.

* NO necesita ser extenso.

* SI debe estar focalizado en los temas de interés del estudio.

* SI debe estar articulado de forma de ser fácil de leer de forma tal que debería ser

entendido por cualquier persona no especialista.

3.3.5 Contenido de un marco teórico:

Un marco teórico debe contemplar al menos 3 partes fundamentales:

a. Establecimientos del contexto:

Esta primera parte comienza con la exposición general sobre el campo de la

investigación en el que se sitúa la investigación y le da un marco en el que el problema

será reportado. Posteriormente se realiza una exposición más específica sobre los

aspectos del problema que ya han sido estudiados por otros investigadores, y cuáles son

las necesidades de mayor investigación en esta área. Luego se presentan los propósitos y

objetivos del estudio del autor, para terminar justificando el por qué del estudio que se

realizó.

b. Revisión de las investigaciones previas:

El objetivo de esta segunda parte el dar soporte empírico y teórico a la primera

parte. Puede o no estar centrada en el autor de una investigación.

15


Habitualmente comienza con información importante que va en orden histórico

hasta centrarse en las actuales investigaciones y los logros que han sido alcanzados por

cada una de ellas (bien resumidas y no copiadas textualmente sino que explicadas).

c. Presentación del problema específico de investigación:

Esta última parte del marco teórico establece cuál es el área no tratada o que

requiere de profundización (en función de la literatura previa que ha sido presentada).

Señala el propósito de la investigación y los posibles beneficios teóricos y las

aplicaciones que podrían tener los resultados de la investigación que desarrollamos.

3.4 Hipótesis:

3.4.1 Definición:

Las hipótesis son las preguntas de investigación que se formulan en forma de

“proposiciones” que pueden ser sometidas a prueba.

3.4.2 Ejemplo:

Ej. La relación entre la disfunción familiar y la promiscuidad sexual en los jóvenes.

Hipótesis: Los jóvenes de familias disfuncionales son más promiscuos sexualmente.

3.4.3 Conceptos de base:

a. ¿Deben ser proposiciones verdaderas?

No. Las hipótesis no son necesariamente verdaderas. De hecho las hacemos porque no

sabemos si son o no verdaderas.

b. ¿De dónde surgen las hipótesis?

Las hipótesis surgen del problema inicial que motiva la investigación. En ocasiones

cambian y se reformulan cuando realizamos la investigación bibliográfica.

Se apoyan en el marco teórico porque es aquí dónde la relación que hacemos entre las

variables, encuentra su sentido.

c. Concepto de Variable:

Variable: Una variable es una propiedad que puede variar y cuya variación es

susceptible de medirse (Hernández et al, 2001)

16


En otras palabras, una variable es cualquier aspecto de la realidad que cambia y

que estamos en condiciones de evaluar.

Ejemplos de Variables: Motivación / Inteligencia / Redes Sociales / Percepción de roles

/ Pobreza / Participación / Violencia.

Constructo: Son las variables que han sido definidas para el estudio científico y que

permiten que sean relacionadas las unas con las otras de manera medible.

Un ejemplo clásico es la Inteligencia que es una “construcción teórica” de la

observación de ciertos comportamientos que “varían” de una persona a otra en el

proceso de adaptación al medio ambiente.

Tipos de variables:

Las Variables Independientes: Son aquellas que “producen” efectos en otras variables.

Las Variables Dependientes: Son aquellas que son “afectadas” por otras variables.

Una variable determinada puede ser “independiente” en un estudio y “dependiente” en

otro estudio. Depende de la hipótesis que ha sido formulada.

Ejemplo: Variables: Pobreza y Delincuencia

Hpo. 1: La pobreza (independiente) es un determinante del comportamiento delincuente

(dependiente).

Hpo. 2: El comportamiento delincuente (independiente) determina la mantención de las

personas en la pobreza (dependiente).

3.4.4 Características de las Hipótesis:

* Deben referirse a una situación real.

* Las variables que contienen las hipótesis deben ser comprensibles, precisas y lo más

concretas posibles.

* Las relaciones establecidas entre las variables deben poder ser medibles y

observables.

* Deben ser claras y lógicas.

* Deben estar relacionadas con técnicas disponibles para probarlas.

17


3.4.5 Tipos de Hipótesis

Existen básicamente cuatro grandes categorías de hipótesis:

* Hpo. de Investigación

* Hpo. Nulas

* Hpo. Alternativas

* Hpo. Estadísticas

a. Hipótesis de investigación

Definición: Proposiciones tentativas acerca de las posibles relaciones entre dos o más

variables. Han sido llamadas también hipótesis de trabajo.

Cuando la investigación considera la existencia de una sola se utiliza la forma Hi:

Cuando hay varias se numeran: H1 - H2 …..Hx

Ejemplo: Hi: La dependencia emocional se relaciona con las experiencias de maltrato

temprano.

b. Hipótesis Nulas

Definición: Son el “reverso” o negación de la hipótesis de investigación. Sirven para

refutar o negar lo que afirma la hipótesis de investigación. Este es el tipo de hipótesis

que es puesta a prueba en una investigación. Para este tipo de hipótesis se usa la forma

Ho:

Ejemplo:

Hi: Los hombres se deprimen más con la cesantía que las mujeres.

Ho: Los hombres no se deprimen más con la cesantía que las mujeres.

c. Hipótesis Alternativas

Definición: Son las posibilidades alternativas a las hipótesis de investigación y nulas.

Pueden completar las hipótesis de invesigación o nulas, o contener una parte de ellas

que se justifica como una alternativa teóricamente hablando. No siempre existen en una

investigación, depende de la firma en que esté formulada la Hi. Describe otras opciones

diferentes que son posible y que no están contempladas ni en las Hi ni el las Ho. Para

este tipo de hipótesis se usa la forma Ha:

18


Ejemplo:

Hi: Las personas racistas son menos empáticas que las no racistas.

Ho: Las personas racistas no son menos empáticas que las no racistas.

Ha: Las personas racistas son igualmente empáticas que las no racistas.

d. Hipótesis Estadísticas

Definición: Las hipótesis estadísticas son el resultado de la transformación de las

hipótesis de investigación, nulas y altenativas en símbolos estadísticos. Se usan

únicamente para estudios cuantitativos.

Ejemplo:

Hi: Los estudiantes con alta asistencia a clases tienen mejor rendimiento que los

estudiantes con baja asistencia a clases.

Ho: Los estudiantes con alta asistencia a clases no tienen mejor rendimiento que los


Ha: Los estudiantes con alta asistencia a clases tienen igual rendimiento que los


Ha: Los estudiantes con alta asistencia a clases tienen peor rendimiento que los


Hipótesis estadísticas:

G1: Estudiantes con alta asistencia a clases.

G2: Estudiantes con baja asistencia a clases.

X: Rendimiento

19


3.4.6 Subtipos:

a. Subtipos de hipótesis de investigación, nulas y alternativas:

Hipótesis Descriptivas:

Definición: Son aquellas que apuntan a predecir el valor de las variables que se van a

observar en un contexto determinado o en la manifestación de otra variable.

Características: Se usan principalmente en estudios de tipo descriptivo. Tienen la

desventaja de que es difícil realizar estimaciones con cierta precisión respecto a

fenómenos del comportamiento humano.

Forma general: La variable X mostrará la siguiente característica en la población

observada.

Ejemplos:

Hi: La expectativa de ingreso mensual de los jóvenes con cuarto medio que trabajan por

primera vez oscila entre los 90.000 y los 120.000.

Hi: La prevalencia del consumo de tabaco en jóvenes universitarios alcanza a un 65%

Hipótesis Correlacionales

Definición: Son aquellas que apuntan a establecer relaciones entre 2 o más variables.

Características: Establecen relaciones entre dos o más variables y pueden además

señalar el cómo se encuentran relacionadas estas variables:

- A mayor X menor Y: Existe una relación negativa entre X e Y.

- A menor X mayor Y: Existe una relación negativa entre X e Y.

- A mayor X mayor Y: Existe una relación positiva entre X e Y.

- A menor X menor Y: Existe una relación positiva entre X e Y.

Forma general: La variable X se asocia con la variable Y

Mientras mayor sea la variable X mayor será la variable Y.

ATENCIÓN:

* No puede establecerse relaciones de causalidad entre las variables.

* No se hace distinción entre variables dependientes e independientes.

20


* Las hipótesis correlacionadas pueden ser: Bivariadas: Cuando relacionan dos

variables, o multivariadas: Cuando relacionan muchas variables.

Ejemplos:

Hi: La mayor exposición a un medio frío emocionalmente se asocia con la menor

tolerancia al estrés (hipótesis bivariada).

Hi: El bienestar psicológico se asocia a la salud física y al buen ánimo (hipótesis

multivariada)

Hipótesis de Diferencias entre grupos

Definición: Las hipótesis de diferencias entre grupos son aquellas que comparan dos o

más grupos entre sí.

Características: Pueden ser: Bidireccionales, cuando proponen la existencia de

diferencias en general o direccionales, cuando establecen la existencia de una diferencia

que va en una dirección determinada (mayor o menor).

Forma general de la bidireccional: La variable X será diferente según si se trata del

grupo A o del grupo B.

El grupo A presentará diferentes cantidad de la variable X que el grupo B.

Forma general de la direccional: La variable X será mayor (o menor) según si se trata

del grupo A o del grupo B.

El grupo A presentará mayor (o menor) cantidad de la variable X que el grupo B.

Ejemplos:

Hi: Los puntajes en la encuesta de inserción social serán diferentes según si se trata de

adultos mayores desempleados o adultos mayores con actividad productiva

(bidireccional)

Hi: Los adultos mayores desempleados mostrarán distinto nivel de inserción social que

los adultos mayores con actividad productiva (bidireccional).

Hi: Los adultos mayores desempleados mostrarán menor inserción social que los

adultos mayores con actividad productiva (direccional).

21


Hipótesis que establecen relaciones de causalidad

Definición: Las hipótesis de causalidad son aquellas que establecen relaciones de causa

y efecto entre las variables, y establecen claramente cuáles son las dependientes y cuáles

las independientes.

Características: Pueden ser: univariantes, cuando plantean que la causa es una sola

variable independiente, o multivariantes, cuando sugieren la existencia de más de una

variable independiente explicando el efecto sobre la(s) variable(s) dependiente(s).

Forma general de la univariada: La variable X es afectada (o provocada) por la

variable Y

Forma general de la multivariada: La variable X es afectada (o provocada) por las

variables Y y Z.

Ejemplos:

Hi: La desintegración familiar provoca baja autoestima en los hijos adolescentes

(univariada)

Hi: La desvinculación social depende del nivel educacional y el acceso a la salud

(multivariada)

b. Subtipos de hipótesis estadísticas:

Existes básicamente tres tipos:

* Hpo. Estadística de estimación.

* Hpo. Estadística de correlación y causalidad.

* Hpo. Estadística de la diferencia de medias o de otros valores.

Hipótesis estadísticas de estimación

Definición: Son las hipótesis descriptivas de una variable que va a ser observada en un

contexto.

Características: Su objetivo es evaluar la suposición de un investigador respecto al

valor que alguna característica (variable) tendrá en una muestra de individuos de una

población. Se basa en información previa de la que disponemos.

Forma general: Se expresa mediante símbolos

Hi: X > No.

22


Ejemplos:

Hi: Las mujeres que sufren violencia intrafamiliar denuncian luego del tercer episodio

de violencia grave.

Hi: X = 3

Ho: X ≠ 3

X = Número de episodios violentos.

Hipótesis estadísticas de correlación y causalidad

Definición: Son las hipótesis que asocian o correlacionan dos o más variables.

Características: Su objetivo es traducir en términos estadísticos una correlación entre

2 o más variables. Este tipo de hipótesis no contempla la existencia de Ha

complementarias a la Hi y la Ho.

Forma general: Se expresa mediante símbolos. Cuando se relacionan sólo dos

variables se utiliza la r; cuando se utilizan mas de dos se utiliza la R.

Hi: rxy ≠ 0

Ho: rxy = 0

Ejemplos:

Hi: La delincuencia y el desarrollo moral se encuentran asociadas.

Hi: rxy ≠ 0

Ho: rxy = 0

x = Delincuencia

y = Desarrollo moral

Hi: El éxito escolar depende del desarrollo moral y la calidad de la red social familiar:

Hi: Rxyz ≠ 0

Ho: Rxyz = 0

x = Éxito escolar

23


y = Desarrollo moral

z = Calidad de la red social familiar

Hipótesis estadísticas de diferencias de medias o de otros valores

Definición: Son las hipótesis que comparan estadísticos entre dos o más grupos.

Características: Su objetivo traducir en términos estadísticos una hipótesis de

comparación de grupos.

Forma general: Se expresa mediante símbolos que representan los grupos en

comparación con el estadístico que es contrastado.

Hi: G1X ≠ G2X

Ho: G1X = G2X

G1 y G2: Grupo 1 y grupo 2.

X: Parámetro de comparación.

Ejemplo: ¿Difieren en resiliencia los niños que han vivido en residencias del

SENAME de aquellos que han vivido en sus familias?

Hi: Los niños que han vivido en residencias del SENAME tendrán diferentes niveles de

resiliencia que aquellos que han vivido en sus familias

Hi: G1X ≠ G2X

Ho: G1X = G2X

G1: Grupo de niños que han vivido en residencias del SENAME

G2: Grupo de niños que han vivido en sus familias de origen

X: Nivel de resiliencia.

¿Difieren en estabilidad mental las personas atractivas de aquellas que no lo son?

Hi: El porcentaje de personas atractivas estables emocionalmente es mayor que el

porcentaje de personas no atractivas estables emocionalmente.

Hi: G1% > G2%

24


Ho: G1% < = G2%

Ha: G1% = G2%

G1: Grupo de personas atractivas

G2: Grupo de personas no atractivas

%: Porcentaje de estabilidad mental

3.5 Muestreo y aleatorización:

Cuando intentamos responder a una pregunta de investigación, sabemos que será

muy difícil estudiar a todas las personas que poseen las características que nos interesan

por lo que será necesario tomar una muestra que las represente. De esta forma,

realizamos un pequeño estudio sobre algunas de ellas y luego generalizamos la

información que obtenemos a todas las demás.

3.5.1 Definición de universo poblacional:

Definición de universo poblacional: Es la cantidad total de personas o unidades de

estudio que interesan en nuestra investigación.

Ejemplo: Si nos interesa estudiar la incidencia de enfermedades mentales en los

adolescentes de Magallanes, nuestra población será “todos los adolescentes de

Magallanes”.

3.5.2 Definición de muestreo:

Definición de muestreo: Es tomar una parte o porción de una población o universo

como representativa de dicha población o universo.

Característica: Debemos intentar asegurar que será representativa de la población de

la que fue extraída. La representatividad significa que la variable que deseamos estudiar

se mostrará en esa muestra tal y como está distribuida en la población.

Definición de Muestreo Aleatorio: Es un método que consiste en tomar una parte o

porción de una población o universo como representativa de dicha población o universo

de forma tal que cada miembro de la población tiene la misma probabilidad de ser

seleccionada.

25


Características: Tiene como ventaja el que no sesgamos la selección (elegimos sin

elegir). Su desventaja es que nunca sabemos si lo que el azar ha seleccionado es o no

representativo de la población.

3.5.3 Tamaño de la Muestra

Regla general: utilice la muestra más grande que sea posible. Mientras más

grande es la muestra, menor es el error probable que cometeremos porque si elegimos

justo a un elemento “extraño” del grupo, su efecto se anulará. Cuando se comparan

grupos se aconseja muestrear un mínimo de 7 sujetos por celdilla (concepto que será

explicado en extenso en la sección diseño). En general, el porcentaje de la muestra

debería superar el 5% de la población pero esto varía cuando la población es demasiado

extensa (Mayor el universo, menor el porcentaje muestral).

ATENCION: Hay medidas que son extremadamente sensibles al tamaño de la muestra,

como por ejemplo las medidas de asociación.

3.5.4 Clases de Muestra

Existen básicamente dos grandes tipos de muestras: Las muestras no

probabilísticas y las probabilísticas.

a. Muestreos No probabilísticos:

En términos generales son aquellos muestreos que no utilizan la selección

aleatoria para seleccionar a los casos, participantes o sujetos que serán estudiados.

Muestreo por cuotas:

Definición: Es aquel tipo de muestreo en el que se definen algunos estratos de la

población (sexo, raza, religión, etc.) para seleccionar algunos elementos “típicos”. De

esta forma, se establece una “cuota” de representación de cada una de esas

características. Depende del objetivo de la investigación y se utiliza mucho en encuestas

de opiniones.

Ejemplo: Si queremos conocer o estudiar a la población magallánica, un muestreo por

cuotas debería respetar la proporción de nativos, magallánicos por adopción,

inmigrantes nacionales e internacionales.

26


Muestreo intencional:

Definición: Se usa el juicio y un esfuerzo deliberado para obtener muestras

representativas. En otras palabras, se busca contactar a las personas que pueden resultar

una buena representación de las características de la población que nos interesa estudiar.

Ejemplo: Quiero estudiar la participación social de las mujeres magallánicas y elijo

una muestra de dirigentes poblacionales.

Muestreo accidental:

Definición: Este tipo de muestra consiste en utilizar a aquellas personas que

perteneciendo a la población se encuentran disponible para el estudio. En otras palabras

son las personas que tenemos a mano.

Ejemplo: Queremos estudiar el efecto del aprendizaje semántico en estudiantes de

primer año y nuestra muestra está compuesta por alumnos de primer año de psicología

de la UMAG.

b. Muestreos probabilísticos

En términos generales son aquellos muestreos que utilizan la selección aleatoria

para seleccionar a los casos, participantes o sujetos que serán estudiados.

Muestreo estratificado:

Definición: Consiste en que la población es dividida en estratos y luego de cada uno se

sacan muestras aleatorias.

Ejemplo: Queremos conocer las diferencias de percepción de éxito entre hombres y

mujeres estudiantes de ingeniería. Hacemos listas por separado de la población de

hombre y mujeres y luego extraemos 40 estudiantes aleatoriamente, de cada una de

ellas.

Muestreo de grupos:

Definición: Se usa en encuestas. Es el muestreo aleatorio sucesivo de unidades, o

conjuntos y subconjuntos.

Características: Existen tanto las muestras homogéneas, cuando están constituidas por

elementos que comparten alguna característica relevante, o heterogéneas, cuando están

construidas en base a las diferencias en algunas características.

27

b..Longitudinal

a..TransversalNO Experimentales Experimentos

a..Experimentos

b..Pre-experimentosExperimentales

c..Casi-experimentos


Ejemplos: Queremos estudiar a las familias magallánicas. Primero sorteamos las

poblaciones, de las poblaciones sorteamos las cuadras y de las cuadras sorteamos las

casas y entrevistamos a las personas que viven en ellas.

3.6 Diseño

Definición: Es la descripción de los procedimientos sistemáticos que se llevarán a cabo

para poner a prueba las hipótesis de la investigación

Existen dos grandes grupos de diseño, los experimentales y los no

experimentales (ver figura 1)

Figura 1: Tipología de diseños

3.6.1 Tipologías de diseño experimental:

Definición: Por diseño experimental entenderemos aquel esquema de investigación en

el que se contempla la manipulación de ciertas variables para observar su efecto sobre

otras.

Tipología: Existen básicamente tres tipos de diseño experimental: Los pre-

experimentos, los casi-experimentos y los experimentos.

Características:

i. La primera característica es la existencia de una variable independiente que es

manipulada. El nivel mínimo de manipulación de una variable independiente es la

presencia y ausencia de la misma. Cada nivel de manipulación exige la presencia de un

grupo más en el experimento.

28


ii. La segunda característica es que debe ser posible medir de forma válida y confiable

el efecto de la variable independiente sobre la dependiente.

iii. La tercera característica es que todo experimento debe cumplir con el control o

validez interna de la situación experimental. Es decir, que el efecto que observo se debe

a la variable independiente y no a otros factores o causas.

a. Pre-experimentos:

Definición: Son aquellos diseños experimentales donde el grado de control es mínimo.

Características: No cumplen con los requisitos para ser considerados experimentos

verdaderos.

Tipos: Se describen básicamente dos: El estudio de caso con una sola medición y el

diseño de pre-prueba-post-prueba con un solo grupo.

Estudio de caso con una sola medición:

Definición: Es aquel diseño pre-experimental que considera una sola medición de la

variable dependiente.

Características: No hay manipulación de la variable independiente, no conocemos el

nivel previo de la variable dependiente ni existen grupos de comparación.

Ejemplo: Nos interesa conocer el efecto de una evaluación global de metodología en la

motivación para estudiar.

G: El grupo de estudiantes.

X: La evaluación global de metodología (variable independiente).

O: La medición de la motivación para estudiar (variable dependiente).

Diseño de pre-prueba-post-prueba con un solo grupo:

Definición: Es aquel diseño pre-experimental que considera dos mediciones de la

variable dependiente antes y después de la presencia de la variable independiente.

Características: No hay manipulación de la variable dependiente y no previene el

efecto de la historia. Establece la existencia de un grupo de referencia inicial que

permite seguir al grupo.

G X O

29


Ejemplo: Nos interesa saber qué efecto tendrá una reunión social sobre el clima

organizacional de una fábrica:

G: Grupo de funcionarios de una fábrica.

O1: Medición del clima organizacional antes de la reunión social.

X: Reunión social

O2: Medición del clima organizacional después de la reunión social

b. Casi-experimentos:

Definición: Son diseños experimentales que manipulando deliberadamente al menos

una variable independiente no aseguran la equivalencia inicial de los grupos.

Características: Existe manipulación de al menos una variable independiente; los

sujetos no son asignados al azar a los grupos ni emparejados ya que estos grupos

estaban formados antes del experimento. Su principal dificultad está en que no asegura

la validez externa ni interna.

Tipos: Existen básicamente 3: Los diseños con post-prueba únicamente y grupos

intactos, los diseños con pre-prueba-post-prueba y grupos intactos (uno de ellos de

control) y los diseños cuasi-experimentales de series cronológicas

Diseño con post prueba únicamente y grupos intactos:

Definición: Diseño cuasi-experimental que utiliza dos o más grupos de comparación

que son contrastados únicamente en la post prueba.

Características: Los grupos no son asignados al azar ni emparejados. Los grupos son

“intactos” es decir existen o han sido creados por fines diferentes al estudio. Ambos

grupos son comparados únicamente en la post prueba.

Ejemplo: Queremos conocer el impacto de la estimulación amorosa en el estado de

ánimo de las personas.

G1 X O1

G2 O2

G O1 X O2

30


G1: Grupo que recibirá la estimulación amorosa (tratamiento experimental)

G2: Grupo control

X: Estimulación amorosa.

O1: Medición del estado de ánimo de las personas en el grupo 1

O2: Medición del estado de ánimo de las personas en el grupo 2

Diseños con pre-prueba – post-prueba y grupos intactos:

Definición: Diseño cuasiexperimental que utiliza dos o más grupos de comparación

que son contrastados tanto en la pre prueba como en la post prueba.

Características: Los grupos no son asignados al azar ni emparejados. Los grupos son

“intactos” es decir existen o han sido creados por fines diferentes al estudio. Ambos

grupos son comparados en la pre prueba y en la post prueba.

Ejemplo: Queremos conocer el impacto del consumo de tabaco sobre la concentración:

G1 O1 X O2

G2 O3 O4

G1: Grupo que fumará (tratamiento experimental)

G2: Grupo control

X: Consumo de tabaco

O1: Medición inicial de la concentración de las personas en el grupo 1

O2: Medición de la concentración de las personas en el grupo 1 luego de recibido el

tratamiento

O3: Medición inicial de la concentración de las personas en el grupo 2

O4: Medición de la concentración de las personas en el grupo 2 en la etapa de post

prueba.

31


Diseño casi-experimental de series cronológicas:

Definición: Diseño casi-experimental que pretende analizar el efecto a mediano y largo

plazo de una variable independiente sobre una dependiente.

Características: El o los grupos no son asignados al azar ni emparejados. El o los

grupos son “intactos” es decir existen o han sido creados por fines diferentes al estudio.

Existen múltiples mediciones de la variable dependiente antes y después de la acción de

la variable dependiente.

Ejemplo: Queremos conocer el impacto de un curso de control del estrés laboral en el

tiempo.

Diseño de 1 grupo

G1 O1 O2 O3 X O4 O5 O6

G1: Grupo que participa en el curso de control de estrés (tratamiento experimental)

X: Curso de control del estrés laboral

O1: Medición 1 del nivel de estrés laboral pre tratamiento



O4: Medición 1 del nivel de estrés laboral post tratamiento



c. Experimentos “verdaderos”.

Definición: Son aquellos diseños en el que se manipula deliberadamente una o más

variables para estudiar su efecto sobre otras dentro de una situación de control.

Características: Reúnen los dos requisitos centrales para lograr el control y la validez

interna: Poseen grupos de comparación y aseguran la equivalencia de los grupos

32


mediante la asignación de los mismos al azar a las condiciones experimental(es) y

control(es).

Tipos: Existen básicamente siete tipos: Diseño con post prueba únicamente y grupo de

control, diseño de pre prueba – post prueba con grupo de control, diseño de cuatro

grupos de Solomon, diseños experimentales de series cronológicas múltiples, diseños de

series cronológicas con repetición del estímulo, diseños con tratamiento múltiples y

diseños factoriales.

Diseño con post prueba únicamente y grupo control:

Definición: Diseño experimental que utiliza dos grupos de comparación que son

contrastados únicamente en la post prueba.

Características: Los participantes son asignados al azar a los diferentes grupos. Uno

de los grupos recibe el tratamiento experimental y el otro no. Luego del término del

periodo experimental ambos grupos son medidos en la variable dependiente del estudio.

La manipulación de la variable dependiente alcanza dos niveles: Ausencia y presencia.

La comparación de O1 y O2 nos indica si hubo o no efecto de la manipulación.

Ejemplo: Queremos conocer el impacto de la relajación en el éxito en una tarea de

matemática.

RG1 X O1

RG2 O2

R: Asignación aleatorio de los participantes a cada uno de los dos grupos.

G1: Grupo que participará en una sesión de relajación (tratamiento experimental)

G2: Grupo control

X: Relajación.

O1: Medición del rendimiento en una tarea de matemática de las personas en el grupo 1

O2: Medición del rendimiento en una tarea de matemática de las personas en el grupo 2

2. Diseño con pre-prueba-post-prueba y grupo control:

33


Definición: Diseño experimental que utiliza dos grupos de comparación que son

contrastados tanto en el periodo de pre prueba como en el de post prueba.

Características: Los participantes son asignados al azar a los diferentes grupos. La

variable dependiente es medida en ambos grupos antes de introducir el tratamiento

experimental. Uno de los grupos recibe el tratamiento experimental y el otro no. Luego

del término del periodo experimental ambos grupos son medidos en la variable

dependiente del estudio. La manipulación de la variable dependiente alcanza al menos

dos niveles: Ausencia y presencia. La comparación entre las mediciones post prueba nos

indica si hubo o no efecto de la manipulación.

Ejemplo: Queremos conocer el impacto de un tratamiento para la neurosis.

RG1 O1 X1 O2

RG2 O3 O4


G1: Grupo de neuróticos que participará en un tratamiento gestáltico (tratamiento

experimental)

G2: Grupo control

X1: Tratamiento.

O1: Medición del grado de neurosis de las personas en el grupo 1 antes del tratamiento

experimental.

O2: Medición del grado de neurosis de las personas en el grupo 1 después del

tratamiento experimental.

O3: Medición del grado de neurosis de las personas en el grupo 3 en el periodo pre

experimental

O4: Medición del grado de neurosis de las personas en el grupo 3 en el periodo post

experimental.

3. Diseño de cuatro grupos de Solomon:

34


Definición: Diseño experimental que combina el diseño con post prueba únicamente y

el de grupo de control más diseño de pre prueba-post prueba con grupo de control.

Como resultado, el diseño contempla la existencia de cuatro grupos de comparación,

dos que reciben el tratamiento experimental y dos que actúan como grupo control.

Características: El diseño original contempla la existencia de cuatro grupos y un solo

tratamiento experimental. La ventaja principal de este modelo es que permite conocer

los efectos que la preprueba tiene sobre la postprueba.

Ejemplo: Queremos conocer el impacto de un medicamento sobre el comportamiento

tímido.

RG1 O1 X O2

RG2 O3 O4

RG3 X O5

RG4 O6


G1: Grupo de tímidos que participará tomará el medicamento (tratamiento

experimental)

G2: Grupo de tímidos que actuará como grupo control

G3: Grupo de tímidos que participará tomará el medicamento (tratamiento

experimental).

G4: Grupo de tímidos que actuará como grupo control

X: Medicamento

O1: Medición del grado de timidez de las personas en el grupo 1 antes del tratamiento

experimental.

O2: Medición del grado de timidez de las personas en el grupo 1 después del


O3: Medición del grado de timidez de las personas en el grupo 2 en el periodo pre

experimental.

35


O4: Medición del grado de timidez de las personas en el grupo 2 en el periodo post

experimental.

O5: Medición del grado de timidez de las personas en el grupo 3 después del


O6: Medición del grado de neurosis de las personas en el grupo 4 en periodo post

experimental.

4. Diseño de series cronológicas múltiples:

Definición: Diseño experimental que consiste en realizar varias post pruebas para

medir el efecto del tratamiento experimental a mediano y largo plazo. El nombre “serie

cronológica” se aplica a cualquier diseño que efectúe varias mediciones de la variable

dependiente en el tiempo. También son llamados diseños de panel.

Características: Sirve para preguntas de investigación que buscan conocer los efectos

de la manipulación de una variable a mediano o largo plazo. Se utilizan cuando se

piensa que el efecto de la variable independiente sobre la dependiente tardará en

manifestarse o mostrará sus efectos gradualmente. Estos diseños cumplen con la

asignación al azar de los participantes a cada grupo.

Tipología: Existen variados diseños de series cronológicas dentro de los cuales

encontramos: Diseños de serie cronológica sin pre-prueba con varias post-pruebas y

grupo control, Diseños de serie cronológica con pre-prueba con varias post-pruebas y

grupo control, Diseños de serie cronológica en el diseño de cuatro grupos de Solomon,

etc.

1. Diseño de serie cronológica sin pre-prueba, con varias post-pruebas y grupo

control.

Definición: Diseño experimental de series cronológicas que considera varias

evaluaciones post prueba pero no evaluaciones en el periodo pre-prueba, y contempla la

existencia de un grupo control

36


Características: El diseño original contempla la existencia de al menos dos grupos y

un tratamiento experimental. La ventaja principal de este modelo es que permite

conocer los efectos a largo plazo del o los tratamientos experimentales.

Ejemplo: Queremos conocer el impacto de un módulo de liderazgo sobre el

comportamiento de dirección de un grupo de gerentes:

RG1 X O1 O2 O3

RG2 O4 O5 O6


G1: Grupo de gerentes que participará en el módulo de liderazgo.

G2: Grupo de gerentes que no participará en el módulo de liderazgo.

X: Módulo de liderazgo

O1: Medición del comportamiento de dirección a los 6 meses de realizado el taller.



O4: Medición del comportamiento de dirección a los 6 meses.



2. Diseño de serie cronológica con pre-prueba, con varias post-pruebas y grupo

control.

Definición: Diseño experimental de series cronológicas que considera una evaluación

en el periodo pre-prueba y varias evaluaciones post prueba, y contempla la existencia de

un grupo control

37


Características: El diseño original contempla la existencia de al menos dos grupos y

un tratamiento experimental. La ventaja principal de este modelo es que permite

conocer los efectos a largo plazo del o los tratamientos experimentales. Se diferencia del

anterior en que permite asegurar el que los grupos iniciales son equivalentes.

Ejemplo: Queremos conocer el impacto de dos tratamientos para la fobia escolar y ver

su efecto durante el semestre.

RG1 O1 X. O2 O3 O4

RG2 O5 O6 O7 O8


G1: Grupo de alumnos con fobia escolar que participará en la condición experimental 1

G2 Grupo de alumnos con fobia escolar que actuará como grupo control

X1: Tratamiento para la fobia escolar basado en la teoría analítica

O1: Medición de la fobia escolar antes del tratamiento.

O2: Medición de la fobia escolar a 1 mes del tratamiento

O3: Medición de la fobia escolar a 2 meses del tratamiento

O4: Medición de la fobia escolar a 3 meses del tratamiento

O5: Medición de la fobia escolar en el periodo pre – prueba

O6: Medición de la fobia escolar a 1 mes

O7: Medición de la fobia escolar a 2 meses

O8: Medición de la fobia escolar a 3 meses

3. Diseño de serie cronológica basada en el diseño de cuatro grupos de Solomon:

Definición: Diseño experimental de series cronológicas que se basa en el diseño de

cuatro grupos de Solomon.

38


Características: La adaptación del diseño de Solomon implica que las mismas

características de ese diseño de cuatro grupos son puestas en un diseño de serie

cronológica. Aquí, se aplica un solo tipo de tratamiento.

Ejemplo: Queremos conocer el impacto de una intervención grupal en el clima laboral.

RG1 O1 X O2 O3

RG2 O4 O5 O6

RG3 X O7 O8

RG4 O9 O10


G1: Grupo de empleados participantes en la intervención grupal.

G2: Grupo de empleados que no participarán en la intervención grupal (control)

G3: Grupo de empleados participantes en la intervención grupal.

G4: Grupo de empleados que no participarán en la intervención grupal (control)

X: Intervención grupal

O1: Medición del clima laboral durante el periodo pre prueba

O2: Medición del clima laboral una semana después de la intervención grupal

O3: Medición del clima laboral dos semanas después de la intervención grupal

O4: Medición del clima laboral durante el periodo pre prueba

O5: Medición del clima laboral en el periodo post prueba (equivalente a una semana

después de que el G1 participó en la intervención grupal)

O6: Medición del clima laboral en el periodo post prueba (equivalente a dos semanas

después de que el G1 participó en la intervención grupal)

O7: Medición del clima laboral una semana después de la intervención grupal

O8: Medición del clima laboral dos semanas después de la intervención grupal.

39


O9: Medición del clima laboral en el periodo post prueba (equivalente a una semana

después de que el G1 participó en la intervención grupal).

O10: Medición del clima laboral en el periodo post prueba (equivalente a dos semanas

después de que el G1 participó en la intervención grupal).

5. Diseños factoriales:

Definición: Diseño experimental que manipular dos o más variables independientes e

incluyen dos o más niveles de presencia en cada una de las variables independientes.

Características: Manipulan varias variables en diferentes niveles para conocer los

efectos simples (de cada una de ellas por separado) y los efectos de interacción (de estas

variables en combinación). Una de las variables independientes debe ser experimental

(es decir manipulada), las otras pueden ser variables naturales (tales como edad, sexo,

etc.)

Tipos: Se definen a partir del número de variables independientes en el diseño y por los

niveles que cada una de ellas manifiesta. Si vamos a combinar dos variables, género (2

niveles: femenino y masculino) y nivel socioeconómico (3 niveles: bajo, medio y alto),

tenemos un diseño 2x3

Ejemplo: Por ejemplo quiero ver el efecto de la variable tipo de enseñanza y género,

sobre la motivación para el estudio

Variables Independientes: 1) Tipo de enseñanza: Enseñanza tradicional y enseñanza por

resolución de problemas (2 niveles); 2) Género: Masculino y Femenino (2 niveles)

Variable Dependiente: Motivación para el estudio

Diseño: 2 x 2

2 (Enseñanza tradicional y por resolución de problemas)

2 (género: masculino y femenino)

40


La combinación de variables independientes nos indica que deberemos contar

con 4 grupos diferentes en los que mediremos la motivación para el estudio para poder

realizar nuestro experimento.

Tipo de enseñanza

Tradicional

Tipo de enseñanza

Por resolución de problemas

Género

MasculinoGrupo 1 Grupo 2

Género

FemeninoGrupo 3 Grupo 4

3.7 Tipologías de diseño no experimentales generales.

Los diseños no experimentales han sido llamados también ex post-facto o

enfoques retrospectivos.

Definición: Son aquellos diseños de investigación en los que no se manipulan

deliberadamente las variables independientes.

Características:

El efecto de la variable independiente ya ha ocurrido.

Se realiza en el ambiente natural de los sujetos participantes.

No se utiliza la asignación al azar de los participantes a cada grupo en

estudio porque ellos pertenecen “naturalmente” a uno de ellos.

Son investigaciones sistemáticas y empíricas.

La investigación NO experimental considera dos grandes subtipos según el

número de momentos en el tiempo en los cuales se recogen los datos:

3.7.1 Transversal o Transeccional:

Definición: Son aquellos en los que nos interesa el nivel o estado de una o diversas

variables en un momento dado.

41


Características:

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.

a. Subtipos:

Existen dos subtipos de diseños no experimentales transversales: Los diseños

transversales descriptivos y los diseños transversales correlacionales.

b. Diseños Transversales Descriptivos

Definición: Son aquellos que tienen como objetivo indagar la incidencia y los valores

en que se manifiesta una o más variables. Intentan proporcionar la descripción de una o

más variables en un grupo de personas. Son estudios descriptivos que poseen hipótesis

descriptivas a la base.

Características:

Cada variable es tomada individualmente y descrita.

Nunca se relacionan las variables entre sí aunque es posible compararlas.

Ejemplo: Queremos conocer las características socio-demográficas de los jóvenes

infractores de la justicia en Magallanes.

X1: Número de jóvenes infractores de ley

X2: Género.

X3: Nivel Socioeconómico.

(X1)

(X2)

(X3)

42


3.7.2 Diseños Transversales Correlacionales

Definición: Son aquellos que tienen como objetivo describir la relación entre dos o más

variables en un momento determinado.

Características: Intentan proporcionar la descripción pero no de cada variable sino de

la relación existente entre ellas en un tiempo determinado. Estas relaciones pueden ser

de correlación (se analiza la relación sin sentido de causalidad) o de tipo causal (se

establece que una variable es la causa y la otra el efecto).

Se fundamentan en hipótesis correlacionales, de diferencia de grupos o causales

Habitualmente, los resultados se presentan primero con cada variable

independientemente para luego presentar las relaciones entre ellas.

Ejemplo: Nos interesa conocer la relación entre el número de fantasías románticas y el

género.

X1: Número de fantasías románticas

X2: Género.

(X1 - X2)

r X1X2:

3.7.3 Longitudinales:

Definición: Son aquellos diseños en los que nos interesa conocer cómo evolucionan o

cambian una o más variables a través del tiempo, o las relaciones entre éstas.

Características: Este tipo de diseño puede usarse para estudiar poblaciones, sub-

poblaciones e individuos.

a. Subtipos:

Se describen 3 tipos de estudios longitudinales: Los estudios longitudinales de

tendencia (trend), los estudios longitudinales de evolución de grupo (cohort) y los

estudios longitudinales de panel.

43

Medición de la actitud hoy sobre la población. Medición de la actitud 2014 sobre la población Medición de la actitud 2008 sobre la población.Medición de la actitud 2011 sobre la población.

Tiempo 1 Tiempo 2 Tiempo 4


b. Longitudinales de tendencia

Definición: Son aquellos que analizan cambios a través del tiempo (en variables o sus

relaciones) dentro de alguna población en general.

Características: Se centra en el estudio de una población o en una muestra

representativa de ella (una cada vez que se mida). La membresía a la población puede

cambiar en el tiempo sin afectar al estudio, es decir, pueden ingresar y salir miembros

de la población estudiada.

Por ejemplo:

Si quiero estudiar la actitud de las personas que viven en Punta Arenas hacia un

programa municipal de apoyo a la extrema pobreza. Puedo realizar una evaluación hoy,

dentro de 3, 6 y 9 años. En cada ocasión puedo evaluar a la población completa o sacar

una muestra de ella. Existen dos formas de representar este diseño.

Primera forma:

X: Actitud frente al programa municipal

Segunda forma:

c. Longitudinales de evolución de grupo o cohort:

Definición: Son aquellos que buscan examinar cambios a través del tiempo en sub-

poblaciones o grupos específicos.

Características: Los individuos se encuentran vinculados de alguna forma, comparten

ciertas características (Ej: la edad, género, etc.). Aquí la población estudiada es definida

desde el comienzo y no es posible ingresar nuevos miembros a ella.

Ejemplo:

Tiempo 3

44

Medición en los estudiantes egresados el 2005


Medición en los estudiantes egresados el 2005Medición en los estudiantes egresados el 2005

PedroJuana

RicardoAna


PedroJuana

RicardoAna

PedroJuana

RicardoAna


Quiero estudiar el desarrollo profesional de la generación de egresados del 2005.

Decido evaluarlos hoy, dentro de 1 y de 2 años. Cada vez puedo evaluar una muestra de

la subpoblación original.

d. Diferencias y similitudes entre tendencia y evolución de grupo:

En el diseño de tendencia los miembros de la población pueden cambiar: Por

ejemplo, hay personas nuevas que pueden llegar o irse de P.A. En el diseño de grupo, en

cambio, se trabaja con personas de la misma subpoblación.

Se parecen en que el cambio se evalúa de manera colectiva y no individual.

e. Longitudinales de Panel:

Definición: Son aquellos diseños que buscan examinar cambios a través del tiempo en

individuos de un mismo grupo.

Características: Permite conocer los cambios grupales e individuales aunque en

ocasiones resulta muy difícil el obtener exactamente a los mismos sujetos que en la

medición inicial. Es particularmente eficiente cuando se trata de poblaciones

relativamente estables en el tiempo.

Ejemplo: Queremos estudiar el impacto que un taller en desarrollo de habilidades

sociales ha tenido sobre un grupo de personas que ha participado en él. Decido evaluar

su impacto hoy, dentro de 3 meses, 6 meses y dos años.

45


3.8 Diferencias comparativas entre los diseños experimentales y los no

experimentales.

Las principales diferencias entre ambos tipos de diseño son las siguientes:

i) En los diseños experimentales el control sobre las variables es más riguroso por lo

que es posible establecer relaciones causales con mayor precisión.

ii) La posibilidad de réplica es mayor en los experimentales y casi-experimentales.

iii) En el laboratorio no es posible apreciar la verdadera “fuerza” de las variables

independientes por lo que aquellos diseños que permiten el estudio en el ambiente

natural de las personas aportan en este sentido.

iv) La validez externa (o capacidad de generalizar los resultados) es considerablemente

mayor en los diseños no experimentales.

3.9 Fuentes de invalidación externa e interna:

3.9.1 Fuentes de invalidación interna:

Definición: Son todos aquellos factores o fuentes que pueden afectar nuestra capacidad

para discriminar el real efecto de la variable independiente sobre la dependiente. En

otros términos, son las “explicaciones rivales” que afectan la validez interna del

experimento porque ponen en duda su calidad para controlar otras influencias sobre la

variable dependiente diferentes de la variable dependiente.

a. Historia:

Definición: Efecto que consiste en que la variable dependiente en estudio es afectada

por acontecimientos que ocurren durante el desarrollo del experimento y que se

confunden con los resultados experimentales.

Ejemplo: Estoy estudiando las actitudes hacia los musulmanes y su efecto sobre el

comportamiento racista y mientras realizo mi experimento ocurre un atentado grave de

un grupo extremista islámico.

b. Maduración:

Definición: Efecto que consiste en que la variable dependiente del estudio es afectada

por procesos internos de los participantes que ocurren como consecuencia del tiempo.

46


Ejemplo: Estudiamos el efecto del afecto sobre las habilidades motoras y durante el

experimento de un año los niños crecen y sus habilidades motoras cambian.

c. Inestabilidad:


por la calidad de las mediciones, porque las personas seleccionadas muestran

inestabilidad o por componentes del experimento.

Ejemplo: Estudiamos el efecto del refuerzo positivo sobre el nivel de auto-eficacia y la

prueba que usamos para medir la auto-eficacia antes del tratamiento y después del

tratamiento no son equivalentes.

d. Administración de pruebas:


por la aplicación previa de una prueba para evaluarla y no solamente por la variable

independiente. También ha sido llamado efecto de “aprendizaje” porque supone que la

aplicación de la primera prueba afectará la evaluación post tratamiento experimental.

Ejemplo: Estudiamos el efecto de un programa de concentración sobre la tarea de

reconocer errores en un texto. La realización de la tarea antes del programa puede servir

de entrenamiento y la mejora observada en la prueba después del tratamiento

experimental se puede deber a este entrenamiento y no al programa de concentración.

e. Regresión estadística:


por la tendencia en los sujetos seleccionados sobre la base de puntajes extremos a

regresar, en pruebas posteriores, a la media estadística

Ejemplo: Estudiamos el efecto de las evaluaciones sobre la ansiedad. Al momento de

medir la ansiedad nos encontramos con muchos sujetos “altamente ansiosos” que en la

segunda medición disminuyen naturalmente su ansiedad.

f. Selección:


por el proceso de selección de los participantes al interior de cada grupo que hace que

ambos grupos no resulten equivalentes.

47


Ejemplo: Estudiamos el efecto del uso de tecnologías en el proceso de aprendizaje de

la psicología. Uno de los grupos tiene a todos los mejores alumnos del curso y el otro a

los que han manifestado mayores dificultades.

g. Mortalidad experimental:


por el proceso de pérdida de participantes durante el experimento. Es aún más

importante cuando la pérdida es diferente para cada uno de los grupos estudiados.

Ejemplo: Estudiamos el efecto de la exhibición prolongada de programas de televisión

violentos en las emociones. Como sólo un grupo está viendo estos programas, si

muchos de estos participantes se retiran del experimento resultará difícil establecer los

efectos (quedarán, probablemente, los más resistentes, por ejemplo).

h. Interacciones:


por el proceso de interacción de dos o más de los efectos mencionados anteriormente.,

3.9.2 Fuentes de invalidación externa:

Definición: Son todos aquellos efectos que ponen en peligro la validez externa de un

experimento. La validez externa se describe el potencial de generalización de los

resultados de un experimento. En otros términos, las fuentes de invalidación externa

permiten generalizar el efecto de la variable independiente sobre la dependiente ya que

están “contaminados” por otros efectos distintos al estudiado.

a. Efecto de interacción de las pruebas:

Definición: Efecto que consisten en que la aplicación de la pre-prueba aumenta o

disminuye la sensibilidad de la reacción de los participantes a la variable experimental.

En otros términos, La pre-prueba interactúa con la variable experimental y aumenta o

disminuye su efecto de forma tal que no es posible distinguir entre el efecto de ambas

por separado.

Ejemplo: Queremos evaluar el efecto de un programa de televisión sobre el racismo

implícito. Cuando medimos el racismo implícito durante la pre-prueba, las personas

toman una posición respecto del racismo y tienen otra disposición frente al programa de

televisión que no habrían tenido sino hubiesen contestado el cuestionario inicial

48


b. Efecto de interacción entre los errores de selección y el tratamiento

experimental:

Definición: Efecto que consiste en que ciertas características que poseen los

participantes de un experimento interactúan con el tratamiento experimental de forma

tal que modifican.

Ejemplo: Queremos hacer un estudio sobre el efecto de un programa de estimulación

de nociones espaciales sobre la inteligencia. Al seleccionar los candidatos no tomamos

consciencia de que todos ellos tienen inteligencia bajo lo normal. Los efectos

observados pueden ser aplicables únicamente a este grupo de inteligencia.

c. Efecto reactivo de los tratamientos experimentales.

Definición: Efecto que consiste en que la situación de experimentación (que es distinta

a la situación cotidiana) afecta el comportamiento normal de los participantes haciendo

que los resultados se modifiquen.

Ejemplo: Queremos medir el efecto de la frustración sobre la conducta agresiva. Es

posible que las reacciones sean distintas de lo que serían en el ambiente natural porque

la presencia de los experimentadores y el espacio del laboratorio modifiquen la

conducta de los participantes.

d. Interferencia de tratamientos múltiples.

Definición: Efecto que consiste en que cuando el estudio considera la existencia de más

de un tratamiento, es posible que sus efectos permanezcan por lo que las conclusiones

que se extraigan de dicho estudio serán válidos sólo para aquellas personas que los

vivirán.

Ejemplo: Queremos estudiar el efecto de dos tratamiento en la memorización de

información. El tratamiento A es con vitaminas y luego el B con ejercicios de

repetición. Es probable que el cambio que observemos se deba a la combinación de

ambos y no sea generalizable a personas que siguen uno de los dos por separado.

e. Imposibilidad de replicar los tratamientos:

Definición: Efecto que consiste en que los tratamientos realizados son tan únicos o

complejos que es muy difícil que puedan volver a repetirse la misma situación por lo

que el efecto observado no es generalizable.

49


3.10 Recolección de datos:

Una vez que el diseño ya ha sido establecido, es el momento de recolectar los datos.

Para esto, debemos contar con instrumentos que nos permitan medir tanto la variable

dependiente como la independiente.

El proceso de recolección de datos implica la selección de un instrumento de medición

adecuado a nuestras necesidades y con ciertas características de confiabilidad y validez.

3.10.1 Pasos para elegir un instrumento de medición

La construcción de un instrumento de medición requiere de una serie de

actividades que aseguren tanto su confiabilidad como su validez. El procedimiento es

poco práctico ya que exige un tiempo considerable. En general se aconseja utilizar

instrumentos que ya han sido probados en otros estudios y que aseguran su calidad. Los

pasos a seguir para escoger un instrumento son:

1) Hacer una lista de las variables que se busca medir.

2) Establecer una clara definición conceptual de cada una de las variables.

3) Establecer o revisar (en fuentes que ya lo han hecho) cómo han sido definidas

operacionalmente las variables.

4) Establecer cuáles son los instrumentos disponibles que miden nuestras variables.

5) Elegir los instrumentos que puedan ser adaptados al contexto de la investigación.

a. Selección de un instrumento de medición confiable y válido:

Un buen instrumento de medición será aquel que registra los datos observables que

representan verdaderamente los conceptos o variables que el investigador tiene en

mente. En términos prácticos debe cumplir con dos requisitos:

▪ Confiabilidad:

Definición: Es el grado en que la aplicación repetida en un mismo sujeto u objeto

producen resultados iguales. La pregunta clave es ¿Puedo confiar en este instrumento?

50


Ejemplo: De buena confiabilidad: Mido la memoria a corto plazo de una persona en

tres ocasiones seguidas (con poco tiempo de diferencia) y el resultado es similar.

Ejemplo: De mala confiabilidad: Mido la inteligencia de una persona con unos días de

diferencia y los resultados son muy diferentes.

Cálculo de la confiabilidad

Definición: Son todas aquellas técnicas que permiten calcular coeficientes de

confiabilidad de un instrumento.

Características: Todos los métodos producen coeficientes de confiabilidad que oscilan

entre 0 y 1, donde 0: Nula confiabilidad y 1: Confiabilidad total.

Tipos: Existen varias estrategias para establecer la confiabilidad de una prueba: La

medida de estabilidad, Método de formas alternativas o paralaelas, el método de mitades

partidas, el coeficiente alfa de Cronbach y el coeficiente KR-20.

i) Medida de estabilidad:

Definición: Método de cálculo de la confiabilidad de un instrumento que consiste en

aplicar dos o más veces el mismo instrumento a un mismo grupo de personas (con un

periodo de tiempo entre cada evaluación).

Características: También llamado método de confiabilidad por test-retest. Si la

correlación entre los resultados es positiva, el instrumento se considera confiable.

ii) Método de formas alternativas o paralelas:


administrar instrumentos diferentes en cada evaluación.

Características: Se usan versiones equivalentes del instrumento en todo lo posible

(tipo, duración, etc.).El instrumento es confiable si la correlación entre ambas

administraciones es positiva.

iii) Método de mitades partidas (split-halves):


una sola aplicación. El total de ítems de la escala es dividido en dos mitades y se

comparan las puntuaciones logradas en cada una de las mitades.

51


Características: La correlación alta y positiva entre las mitades refleja una alta

confiabilidad. Mientras más ítems mayor será la correlación.

iv) Coeficiente alfa de Cronbach:

Definición: Método de cálculo de la confiabilidad de un instrumento desarrollado por

J.L.Cronbach.

Característica: Requiere una sola administración del instrumento de medición y

produce valores que oscilan entre 0 y 1.

v) Coeficiente KR-20 de Kuder y Richardson (1937):

Definición: Método de cálculo de la confiabilidad que se interpreta de la misma manera

que el de Cronbach.

▪ Validez:

Definición: Se refiere al grado en que un instrumento realmente mide la variable que

pretende medir. La pregunta clave es, este instrumento ¿Está midiendo lo que creemos

que está midiendo?

Ejemplo: De buena validez: Dice que mide aptitud para las matemáticas y

efectivamente las personas con altos puntajes en esta prueba tienen buenas notas en

matemáticas.

Ejemplo: De mala validez: La prueba dice que mide “calidad de las redes sociales” y

en realidad mide si las personas conocen o no el nombre de las instancias comunitarias

de su barrio.

Tipos: Existen tres tipos de validez que en su conjunto configuran la validez total de un

instrumento: la validez de contenido, la validez de criterio y la validez de Constructo.

Validez de contenido

Definición: Es el grado en que la medición representa al concepto medido (Bohrnstedt,

1976)

Característica: La validez de contenido se logra sólo cuando el instrumento mide parte

importante de los aspectos que considera el concepto.

Ejemplo: Un ejemplo de validez de contenido buena sería un instrumento que mide las

tres dimensiones: Autoconcepto, Autoimagen y autoeficacia.

52


Validez de Criterio

Definición: Es la validez de un instrumento de medición que se establece comparando

su rendimiento con algún criterio externo (o estándar).En otros términos, se busca una

evaluación diferente al instrumento mismo que valide la medición.

Ejemplo: Para validar una escala de agresividad podemos usar como validez de criterio

el comportamiento en clases de los estudiantes evaluados y ver si los puntajes altos de la

escala corresponden a aquellos que tienen más agresividad manifiesta.

Tipos: Existen dos tipos de validez de criterio: La validez de criterio concurrente y la

validez de criterio predictiva.

* Validez de criterio concurrente: Es aquella validez que utiliza un estándar que se

encuentra en el presente (ejemplo: encuesta de opinión política y los resultados de la

elección usados para validarla).

* Validez de criterio predictiva: Es aquella validez que utiliza un criterio de validez que

se dará en el futuro. Por ejemplo queremos ver si nuestra escala es o no capaz de

predecir el ajuste social de los jóvenes. Entonces mido en el futuro y veo si fue o no

predictiva.

Validez de Constructo

Definición: Se refiere al grado en que una medición se relaciona con otras mediciones

de acuerdo con hipótesis derivadas de la teoría y que conciernen a los conceptos

medidos. La validez de constructo busca probar un concepto teórico en la realidad.

Ejemplo: Teóricamente el esencialismo predice que las personas esencialistas son poco

tolerantes al cambio y creen en la existencia de las esencias. El instrumento debiera

mostrar que ambas cosas van juntas.

Cálculo de la validez:

El cálculo de cada tipo de validez es distinto.

i) Validez de contenido: Para evaluar la validez de contenido es necesario calcular

varios coeficientes.

Procedimiento: Se parte revisando cómo ha sido utilizada la variable por otros

investigadores y en base a producir ítems (la mayor cantidad posible). En un segundo

momento, se consulta a otros investigadores para ver si el universo es exhaustivo (es

53


decir si tenemos un grupo de ítems suficientes). Luego se seleccionan cuidadosamente.

Estos ítems son aplicados y se correlacionan entre si. Al menos las diferentes

dimensiones deben correlacionar alto al interior de cada una de ellas.

ii) Validez de criterio: Consiste simplemente en correlacionar la medición efectuada

con nuestro instrumento con los puntajes del criterio seleccionado.

iii) La validez de constructo: Se determina mediante un tipo de análisis llamado de

“factores”. Básicamente se determina qué ítems deberían ir juntos teóricamente y se

prueba si esto es así en la realidad estadística.

b. Algunos tipos de instrumentos de medición

Existen varios tipos de instrumentos para medir variables sociales que pueden

ser utilizadas tanto individualmente como en combinación. En general, el mejor

instrumento es el que permite recoger los datos que responderán a nuestra pregunta de

investigación

▪ Escalas para medir actitudes:

Definición: Instrumentos utilizados para medir la predisposición para responder

consistentemente de una manera favorable o desfavorable ante un objeto, persona o

situación.

Ejemplo: Un escala puede medir la actitud de las personas frente a la llegada de

extranjeros a su barrio.

Tipos: Existen diferentes tipos dentro de los que destacamos las escalas tipo Likert, las

de diferencial semántico, los escalogramas de Guttman, entre otros.

Cuestionarios:

Definición: Instrumento que consiste en un conjunto de preguntas respecto a una o más

variables a medir.

Características: Las preguntas pueden ser cerradas (cuando ofrece alternativas para ser

contestada), o abiertas (cuando la persona tiene la oportunidad de responder expresando

sus ideas extensamente).

54


Tipos: Existen diferentes tipos dentro de los que destacamos: Cuestionarios

autoadministrados (cada persona contesta el cuestionario por sí sola), cuestionarios por

entrevista (ya sea personalmente o por teléfono, la persona responde a las preguntas

efectuadas por el entrevistador, entre otros.

Análisis de Contenido:

Definición: Técnica que intenta estudiar y analizar la comunicación de una manera

sistemática y cuantitativa.

Características: Es una técnica que puede ser aplicado a cualquier forma de

comunicación (escrita, visual, etc.).

Observación:

Definición: Técnica que consiste en el registro sistemático de comportamientos

manifiestos.

Características: Para poder utilizar esta técnica es necesario: Definir con precisión los

aspectos que serán observados, establecer y definir las unidades de observación para

finalmente definir las categorías y subcategorías.

Tests estandarizados:

Definición: Pruebas que miden diversas variables y que poseen un sistema propio de

aplicación, codificación e interpretación de los puntajes obtenidos en ellas.

Características: Para poder utilizar tests es necesario que hayan sido pensados para el

contexto en el que van a ser usados.

3.10.2 Aplicación del instrumento:

Sin importar el tipo de diseño que estemos empleando, la medición de las variables del

estudio mediante instrumentos, requiere que las condiciones en que estos son aplicados

sean estandarizadas.

a) Presentación del estudio: Resulta necesario explicar cuáles

son los objetivos que persigue la investigación. De forma que

la información no sea excesiva ni pobre, es conveniente

prepararla previamente y exponerla de la manera más similar

posible a cada uno de los participantes.

55


b) Consigna: Las explicaciones que se dan a los participantes

deben ser las mismas para todos.

c) Condiciones de aplicación: El especio físico, el momento del

día, etc., deben ser lo más parecidas posibles para cada uno de

los participantes. Es necesario asegurar el que las personas se

encuentren cómodas y en condiciones de responder al

instrumento.

3.10.3 Presentación de los instrumentos:

Al momento de presentar un instrumento en un escrito (proyecto, tesis, etc.), es

necesario seguir algunas reglas:

c. Nombre del instrumento: Es necesario indicar el nombre del

instrumento en su versión original, citando sus autores con apellido y año.

d. Características generales: Que es lo que mide y la forma cómo lo

hace (afirmaciones sobre escalas tipo Likert, etc.)

e. Indicadores de confiabilidad y validez: Indicar si se trata o no de

una prueba estandarizada y señalar su coeficiente de confiabilidad

Ejemplo: Supongamos que utilizaremos una escala de identificación al grupo.

Escala de identificación al grupo (Perez, 2005): Esta escala pretende evaluar el grado

de identificación que un individuo muestra hacia su grupo nacional. Está conformada

por 15 afirmaciones que se responden sobre una escala tipo Likert que va desde 1 (para

nada de acuerdo) hasta el 5 (totalmente de acuerdo). Su índice de confiabilidad para la

población chilena es igual a 0.84

3.11 Análisis de los datos:

El proceso de analizar los datos recolectados contempla una serie de fases que

están determinados por tres grandes factores: El nivel de medición de las variables, la

manera cómo se han formulado las hipótesis y el interés del investigador.

Etapas del análisis de datos:

56


1. Definir qué pruebas son apropiadas para analizar los datos: Es necesario establecer

cuáles serán las pruebas estadísticas que nos permitirán poner a prueba nuestra

hipótesis. Por ejemplo, si la hipótesis es correlacional deberemos realizar análisis de

correlación; si la hipótesis es de diferencia de grupos deberemos hacer uso de pruebas t

o de ANOVAs.

2. Preparar la base de datos para que se encuentren en el formato adecuado para el

programa estadístico que utilizaremos: Cada programa estadístico requiere que

codifiquemos los datos (numéricamente) de forma específica. El formato Excel es

bastante aceptado (con los datos de cada sujeto en las columnas y donde cada línea

corresponde a un sujeto diferente).

3. Realizar los análisis requeridos: En esta fase es necesario realizar los análisis

programados además de otros complementarios que surjan de estos primeros.

4. Interpretar los análisis: Finalmente es necesario dar sentido a los resultados de los

análisis de forma de poder establecer si hemos confirmado o no nuestras hipótesis.

3.12 Presentación de los resultados

3.12.1 Orden de la presentación de los resultados:

Para comenzar resulta adecuado presentar las características de la población

estudiada o de la muestra, es decir, su descripción sociodemográfica. Es así como

caracterizamos aquellas variables que puedan resultar de interés para nuestro estudio

tales como la distribución del género, edad, escolaridad, etc.

En segundo lugar se presentan los análisis descriptivos de las variables del

estudio de forma de comprender cómo se presentaron (por separado) en nuestro estudio.

A continuación, y siempre y cuando el estudio contemple otros niveles de

análisis, se presentan aquellos que relacionan las diferentes variables.

Finalmente, si durante los análisis han surgido nuevas aproximaciones del

análisis de los datos que no fueron contempladas en las hipótesis, estas se presentan

bajo el nombre de “análisis complementarios”.

Ejemplo: Si estudiamos la asociación entre timidez y autoestima, presentaremos los

resultados: a) Tipificación de la población, del universo o de la muestra, b) análisis

57


descriptivo de los datos obtenidos para la timidez, c) análisis descriptivo de los datos

obtenidos para la autoestima, d) análisis de la relación entre timidez y autoestima.

3.12.2 Explicación de los resultados:

Al presentar los resultados es necesario indicar los estadísticos en que se apoyan.

Habitualmente, estos se escriben en el texto (se insertan) o se ponen entre paréntesis al

final del párrafo (ver elementos estilísticos).

Cada resultados debe ser “explicado” sin ser “interpretado”. En otros términos,

es necesario indicar qué significa el resultado pero sin darle aún el significado o

interpretación teórica.

4 Partes de un reporte científico:

4.1 Definición:

Son informes escritos de investigación originales que reflejan lo realizado en las

diferentes fases del proceso de investigación.

4.2 Composición:

Según el Manual de Estilo de Publicaciones de la Asociación Americana de

Psicología (2002), la composición de un manuscrito debe comportar lo siguiente:

a. Portadilla:

Titulo: Debe sintetizar la idea principal del escrito de una manera sencilla y explicativa.

Se recomienda que su extensión sea de entre 10 a 12 palabras.

Nombre del autor: La modalidad habitual es: Nombre de pila y apellidos. No se utilizan

ni los títulos ni los grados.

Afiliación institucional del autor: La afiliación identifica el lugar en el que el autor o

autores realizaron la investigación.

Titulillo de página (o cornisa) para publicación: Es el pequeño título que se imprime en

la parte superior de las páginas. Se sugiere que no supere los 50 caracteres.

58


b. Resumen (o abstract):

Es un sumario completo del contenido del artículo de forma que el lector puede

hacerse una idea global del artículo. Normalmente se escribe en inglés y en la lengua

oficial de la revista en la que se publica.

Contiene: Información teórica de base, propósito principal del estudio, método,

resultado y conclusiones.

c. Introducción:

Se compone básicamente de tres partes:

Planteamiento del problema: Se presenta el problema específico bajo estudio y describe

la estrategia de investigación. Por qué es importante el problema, cómo se relacionan las

hipótesis con el diseño, las implicaciones teóricas del estudio para los trabajos del área y

cuáles son las proposiciones sometidas a prueba y cómo se obtuvieron, son las

preguntas centrales a las que debe responder.

Revisión de los antecedentes o investigaciones previas (marco teórico): Se presenta el

soporte empírico y teórico de la investigación realizada. Es necesario apuntar a los

elementos teóricos claves y no realizar una exposición “exhaustiva”. El objetivo es

evidenciar continuidad lógica entre el trabajo previo y el actual.

Presentación del problema específico de investigación: Incluye el área no tratada por la

literatura previa, el propósito de la investigación y los posibles beneficios o aplicaciones

del trabajo realizado.

d. Método:

Describe en detalle la manera en la que se efectuó el estudio de forma que el lector

pueda evaluar tanto el método utilizado como su confiabilidad y validez.

Contenido:

Participantes o sujetos: Se informa del número de participantes, sus características

demográficas relevantes (dependiendo de las variables en estudio), y los procedimientos

para su selección y asignación (muestreo).

Materiales: En esta sección se informa respecto de los equipos y/o instrumentos, tests,

cuestionarios, etc., que fueron utilizados.

59


Procedimiento: Se resume cada paso realizado en la ejecución de la investigación

incluyendo las instrucciones dadas a los participantes, manipulaciones, etc.

e. Resultados:

En esta sección se resumen los datos recolectados así como su tratamiento

estadístico. Es necesario que la presentación permita dar consistencia a las conclusiones

presentadas.

Para apoyar la presentación es posible presentar tablas o figuras, y comentarios

sobre los resultados.

f. Discusión:

La discusión incluye la evaluación de la hipótesis original, la revisión de los

resultados más importantes, explicaciones posibles para lo encontrado, las

implicaciones teóricas y/o prácticas de los resultados, y las recomendaciones para

futuras investigaciones o aplicaciones prácticas.

g. Referencias:

Se incluye la bibliografía completa de los trabajos citados en el manuscrito.

h. Apéndices:

Reúne todo el material que contribuyendo a la comprensión del estudio, podría

haber sido motivo de distracción si hubiese sido expuesto en alguna otra parte del

manuscrito.

5 Partes de un proyecto de investigación:

5.1 Tapa o cubierta:

Habitualmente los proyectos de investigación se presentan en formularios

preestablecidos. De no ser así, la cubierta debe indicar la afiliación de los autores, el

nombre de los autores en orden alfabético, el nombre de patrocinantes o promotores, el

título del proyecto, si conduce a un grado académico y el mes, año y ciudad en que se

presenta.

60


5.2 Índice:

El índice o tabla de materias debe indicar las partes principales del proyecto

indicando con claridad las páginas en las que es posible encontrarlas. El programa Word

y equivalentes permite el desarrollo de una tabla de materias automático.

5.3 Introducción:

La introducción se ocupa de presentar los aspectos centrales del proyecto. Es al

mismo tiempo una justificación de la investigación y un resumen de la misma. En su

primera parte expone la importancia de la temática de la investigación, su alcance y el

aporte teórico y concreto que es susceptible de ser alcanzado. En la segunda parte

presenta el contenido del informe en sus diferentes partes.

5.4 Marco teórico:

Contiene la exposición general del problema que se tratará, precisando el grado de

avance del tema general y específico, señalando los enfoques actuales y los desarrollos

científicos, fundamentos teóricos y análisis bibliográficos que los avalan.

5.5 Método:

Contiene la descripción de la muestra (y población), el diseño utilizado,

procedimiento e instrumentos.

5.6 Resultados:

Contiene los resultados más relevantes de la investigación comenzando por

aquellos de orden descriptivo o sociodemográfico para continuar con aquellos que

hacen referencia a la equiparabilidad de los grupos ( cuando es pertienente) y luego los

resultados que responden a la pregunta de investigación. En la categoría “análisis

complementarios” es posible incluir resultados que no contestando directamente a la

pregunta de investigación contribuyen a la comprensión del fenómeno en estudio.

5.7 Discusión:

Reúne los resultados más importantes que son expuestos y reflexionados a la luz

del marco teórico asignándoles una interpretación.

61


5.8 Conclusión:

Intenta establecer los alcances de los resultados obtenidos, su significado, su

aplicabilidad, así como las fortalezas, fragilidades o carencias del estudio,

recomendaciones para futuros estudios.

5.9 Bibliografía:

Contiene la totalidad de los textos citados en el proyecto de investigación.

Habitualmente se sigue un estilo de publicaciones definido. En ciencias sociales es

habitual que se sugiera que sea el estilo de la Sociedad de psicología Americana (APA).

5.10 Anexos:

Contiene todo el material anexo a la investigación. Comúnmente recoge los

instrumentos en extenso (cuestionarios), pautas de entrevistas, material de la

manipulación, etc.

6 Elementos estilísticos (resumen del Manual de estilo de

publicaciones de la APA):

6.1 Cómo citar:

6.1.1 Citación textual.

Cuando extraemos un texto del trabajo de otro autor o del propio trabajo

previamente publicado, debe reproducirse palabra por palabra. Al citar, se debe

proporcionar siempre el autor, año y página del texto citado.

* Cita textual corta: (- de 40 palabras) se incorpora al texto entre doble comillas “”.

* Cita textual mayor: (+ de 40 palabras) se incorpora en un nuevo párrafo y sin

comillas, debe estar a una distancia de 1,3 cm. O,5 espacios de margen izquierdo, y con

interlineado doble.

Ejemplo: “El divorcio es más difícil, pero la mediación es una gran ayuda. Los grupos

de padres separados, la terapia de apoyo y un buen asesoramiento sobre los hijos son

también muy eficaces” (Cárdenas, 1998, p.54)

Ejemplo: Como Myers (2000, ¶ 5) dijo “las emociones positivas…”

62


Fidelidad: Se deben seguir las palabras, ortografía y puntuación interior de la fuente

original (incluidas las incorrecciones). Si el error en la cita puede provocar confusión en

el lector, se debe insertar sic en lectura y con corchetes [sic] después del error.

Excepciones a esta regla: Es posible cambiar la fuente original, las mayúsculas

minúsculas y la puntuación para adecuar la sintaxis.

Uso de comillas simples o dobles: En el texto: para citar en el texto se utilizan

comillas dobles “ ”, se usan comillas sencillas ` ´, para resaltar algo dentro del texto

citado.

En citas en bloque: doble comillas “ “, para encerrar cualquier material citado dentro de

la cita en bloque.

Omisión de material: Omitir material: (…) para omitir que se omitió material al final

o comienzo de la cita., se utiliza sólo para evitar un mal interpretación.

Insertar material: se usan corchetes para encerrar material adicional. [ ]

Añadir énfasis: se escribe en cursiva la palabra que se quiere enfatizar,

inmediatamente después se agrega, entre corchetes [cursivas añadidas]

Fuentes electrónicas: En las fuentes electrónicas, si no hay páginas se utiliza el

número del párrafo.

6.1.2 Citación de autores:

Citar autor y fecha de los trabajos investigados sirve para que los lectores

identifiquen la fuente.

* El estilo de de cita es:

Un autor: Autor – Fecha. Si durante la narración aparece sólo el nombre del autor,

entonces sólo se cita el año entre paréntesis. Ej.: Walter (2000) comparó…

Dos autores: Cuando un trabajo tenga dos autores, siempre se citan ambos nombres

cada vez que se presente la referencia dentro del texto.

Tres autores: Si tiene entre tres y cinco autores, se cita a todos la primera vez, y luego

las próximas veces se cita el apellido del primero de ellos, seguido de: et al. (sin cursiva,

y luego de “al” se agrega un punto).

63


Sin autor: Cuando un trabajo no tenga autor, entonces se utiliza como cita las primeras

palabras del texto, generalmente título y año, se utilizan comillas dobles en el título.

Autor anónimo: Cuando el autor de se designa como anónimo, se cita dentro del texto

la palabra: anónimo, seguido de una coma, y el año.

Autores que comparten el apellido: Si en un listado de referencia, dos o más autores

tienen el mismo apellido, se incluyen entonces las iniciales, por ejemplo: R.D. Luce

(1959) y P.A. Luce (1986) también encontraron que …

Dos o más trabajos dentro del mismo paréntesis: por ejemplo: (Edeline y

Weimberger, 1991, 1993) encontraron que …

Trabajo sin fecha: Cuando un trabajo no tiene fecha , entonces se cita el trabajo del

autor,, seguido de un coma y la abreviatura s.f., es decir “sin fecha”.

punto del texto.

6.1.3 Uso de números:

La regla general indica que se utilizan cifras para expresar los números 10 y

mayores, y palabras para expresar números menores que 10, sin embargo hay algunas

excepciones.

Excepciones:

Número 10 y mayores:

Ej.: 10 cm. de ancho

el 15º ensayo

25 años de edad; 105 palabras.

* Números que 10 que se encuentren en comparaciones con lo números 10 y mayores

(y aparecen en el mismo párrafo)

Ej.: 3 de 21 análisis

de 10 condiciones… la 5ª condición

en el 2º y 11º semestres… los estudiantes de 2º semestre.

* Números que inmediatamente preceden un unidad de medida,

Ej.: una dosis de 5 mg

64


con 10.54 cm de

* Números que representan funciones estadísticas o matemáticas

Ej.: multiplicado por 5; más de 5% de la muestra

0.33 de

en razón de 16:1

el 5º percentil

* Números que representan tiempo; fechas, edades; tamaños de muestra; submuestras o

población; números específicos de participantes en un experimento; calificación y

puntuación de un escala; sumas exactas de dinero; y los números en tanto números.

Ej.: en cerca de 3 años

hace 2 semanas

1 hr 34 min

el 30 de marzo de 1934

los niños de 2 años de edad

* Números que denotan un lugar específico dentro de una serie numerada.

Ej.: ensayo 3

página 71

fila 5

palabras 1, 3, 4, y 7 respectivamente

* Todos los números en el resumen de un documento.

Números expresados con palabras

* Números menores que 10, que no son mediciones exactas y que están agrupados para

compararse con números menores que 10.

Ej.: repito la tarea tres veces

uno sólo de ellos quien

dos palabras que significan

cinco ensayos … los siete ensayos restantes

65


tres condiciones

* Cero y uno, cuando son más fáciles de entender que las cifras o cuando las palabras

no aparecen en contexto con números 10 y mayores.

Ej.: presupuesto de base cero

oración de una línea

* Cualquier número que comienza una oración, título o encabezado.

Ej.: diez participantes contestaron el cuestionario.

cuarenta y ocho por ciento de la muestra mostró

* Fracciones comunes

Ej.: un quinto de la clase

reducido por tres cuartos

* Uso mundialmente aceptado

Ej.: los doce apóstoles

los diez mandamientos

Combinación de cifras con palabras

* Grandes números redondos (a partir de millones)

Ej.: casi 3 millones de gente

un presupuesto de $2.500 millones

* Números ligados

Ej.: 2 two-way interactions

ten 7-point scales

the first 10 items

* En español, este caso no se presenta porque la redacción permite evitarlo

Ej.: dos interacciones de dos vías

diez escalas de siete puntos

66


los primeros diez puntos

Fracciones decimales

* Se usa un cero antes del punto decimal, cuando los números sean menores que 1

Ej.: 0,23 cm, 0,48 s

* No se utiliza cero antes de la fracción decimal cuando el número no pueda ser mayor

que 1 (correlaciones, proporciones y niveles de significación estadística).

Ej.: r (24) = - .43, p < .05

6.2 Cómo expresar los resultados estadísticos:

6.2.1 Estadísticas dentro del texto:

En el texto es necesario incluir información que permita al lector corroborar

análisis efectuados y las posibles alternativas de explicación de los resultados. Si se

presentan estadísticas descriptivas en una tabla o figura, no es necesario repetirla en el

texto.

a. Símbolos estadísticos

Regla general: Cuando se utilice un término estadístico en el texto, se debe usar la

palabra, no el símbolo.

N: Se utiliza N mayúscula en cursivas, para designar el número de miembros en una

muestra total.

%: Se utiliza el símbolo por ciento (%) sólo cuando esté precedido por un número, y el

término porcentaje cuando no esté precedido por un número. Dependiendo si el símbolo

aparece en el texto, tablas o figuras deberá ser escrito en estándar, negrita o cursiva.

Algunas abreviaturas o símbolos estadísticos más usados en Psicología y

disciplinas afines:

Promedio: M =

Desviación típica: DT =

Pruebas t de Student: t(n) = ….., p < .05

67


ANOVA = F (gl,…) = …., p < .05

Chi – cuadrado = (n = ) = ….., p < .05

Correlaciones: r (..) = ., p < …

Regresiones: = . , t(n) = . , p < .05

6.2.2 Tablas:

Las tablas permiten que el investigador presentar gran cantidad de datos en un

espacio reducido, en una forma ordenada, a través de columnas y filas, lo que ayuda en

las comparaciones.

Una gran cantidad de tablas puede hacer que el lector pierda de vista el mensaje

que se le transmite; por otro lado puede dificultar al lector seguir un texto que se corta

constantemente con tablas. Por todo esto, se debieran reservar las tablas sólo para datos

cruciales relacionados directamente con el contenido.

En el texto referirse a las tablas por sus números, por ejemplo (ver tabla 1). Se

deben numerar todas las tablas con números arábigos, no se utilicen los subíndices para

enumerar las tablas, es decir 1,2,3… no 1a, 1b, 1c… debieran fusionarse en un sola las

que se relacionen. Se debe poner a cada tabla un título breve pero explicativo, que

normalmente va en letra cursiva. El encabezado debe ser telegráfico sin una extensión

mayor, al ancho de la columna que abarca. En ella se pueden usar abreviaturas y

símbolos estándar para términos no técnicos y estadísticos sin necesidad de explicarlos.

Ejemplo de tabla:

Tabla 1: factores explicativos de las diferencias entre los grupos según nivel de esencialismo

Alto Esencialismo Bajo Esencialismo

M DT M DT

Factor Biológico 2.20 1.00 1.86 0.73

Factor Cultural 3.57 1.21 3.41 0.90

68


Factor Relacional 3.48 0.95 3.28 0.96

6.2.3 -Figuras:

Se entiende como cualquier tipo de ilustración distinta a una tabla. A menudo se

prefieren las tablas para la presentación de datos ya que entregan información más

exacta. Si se decide utilizar una figura, ésta debe ser sencilla, clara y debe tener

continuidad. Cada figura que contenga la investigación, debe ser enumerad en el orden

en que se enumeren primero en el texto, para luego poder referirse a ellas por sus

números. Las figuras se numeran de forma independiente a las tablas.

Dentro de las figuras encontramos los gráficos de dispersión, de líneas, de barra,

los pictogramas, gráficas circulares (o de porcentaje), diagramas, etc.

Ejemplo de figura:

Figura 1: Nivel de identificación según condición en el grupo débil y moderado

Esencialista No esencialista Control5.5

6

6.5

7

7.5

8

Grupo débil

Grupo moderado

Condition

Niv

el d

e id

enti

fica

ció

n

69


6.3 Cómo presentar la bibliografía:

La bibliografía es el espacio donde están contenidas las referencias completas de toda la

información que ha sido citada en los textos del marco teórico o las discusiones y

conclusiones. Las referencias que se citan en el texto, deben aparecer en la lista de

referencias y viceversa. Es necesario que la información sea precisa y que respeta la

ortografía del idioma del texto.

6.3.1 Abreviaturas aceptadas:

cap. capítulo

ed. edición

ed. rev. edición revisada

2a. ed. segunda edición

Ed. (Eds.) Editor (Editores)

Trad. Traductor(es)

s. f. sin fecha

p. (pp.) página (páginas)

Vol. Volumen (como en Vol. 4)

vols. volúmenes (como en cuatro vols.)

No. Número

pte. parte

Inf. Téc. Informe técnico

Suppl. Suplemento

Las referencias deben ir por orden alfabético desde el apellido del primer

autor, si existen varios trabajos de un mismo autor, entonces se deben ordenar por año,

del más antiguo al más reciente (luego, si todo lo anterior es igual, entonces se ordenan

alfabéticamente por título). Si el autor presenta un trabajo solo y otro acompañado de

otros autores, SIEMPRE va el trabajo donde es autor único antes.

70


Si varios autores tienen el mismo apellido, se ordenan alfabéticamente por la

primera inicial.

6.3.2 Forma general para libros:

Un autor:

Autor, A. A. (año de publicación). Titulo del trabajo. Localidad: Editorial.

Dos autores:

Autor, A. A. y AutorB, A.A. (año de publicación). Titulo del trabajo. Localidad:

Editorial.

Dos y más autores:

Autor, A. A., AutorB, A.A. y AutorC, A.A. (año de publicación). Titulo del trabajo.

Localidad: Editorial.

* Si se utiliza como fuente la versión original de un libro que no se encuentra en

español, se cita la versión original: proporcione el título original y, entre corchetes, la

traducción en español.

* Si utiliza como fuente original un resumen, entonces se agrega la palabra resumen

entre los corchetes, entre el título del resumen y el punto.

* Si se utiliza un suplemento de revistas, entonces se agrega el número entre paréntesis

y luego el número del volumen.

6.3.3 Forma general para publicaciones científicas:

Un autor:

Autor, A.A. (año de publicación) Título del trabajo. Nombre de la revista en que fue

publicado en itálica, Volumen, página – página

Dos autores

Autor, A. A. y AutorB, A.A. (año de publicación) Título del trabajo. Nombre de la

revista en que fue publicado en itálica, Volumen, página – página

71


Dos o más autores:

Autor, A. A., AutorB, A.A. y AutorC, A.A. (año de publicación) Título del trabajo.

Nombre de la revista en que fue publicado en itálica, Volumen, página - página

6.3.4 Forma general para publicaciones en internet:

Autor, A.A, (fecha) http://www.apa.org/monitor/oct00/workpalce.html

La diversidad de material disponible en la Web, y la manera en que está

estructurado y presentado, puede representar ciertos retos para la creación de referencias

útiles, sin embargo los autores que emplean y citan las fuentes de la Internet deben tener

en consideración estas pautas:

* Debe guiarse al lector, tanto como sea posible, hacia la información que se cita -

cuando se pueda- .Es mejor citar documentos específicos que páginas principales de

menús.

* Deben proporcionarse direcciones que funcionen. Como mínimo una referente de una

fuente de Internet, debe proporcionar el título de una descripción del documento, una

fecha y una dirección. Así mismo identificar a los autores del documento cuando sea

posible.

* Es importante proporcionar la ruta del directorio y no sólo el nombre del anfitrión, ya

que las páginas principales y las de los menús constan principalote de vínculos, sólo uno

de los cuales podría conducir al documento o información que se desea que el lector

encuentre.

* Hay ciertos artículos que son publicados en Internet, sin modificación, pero si usted

ha visto sólo el artículo en forma electrónica, debe incluir después del título del mismo

y entre corchetes [versión electrónica]. Si el artículo tiene datos o comentarios

adicionales al original, entonces debe agregar fecha en que recuperó el documento y el

URL

* Si un documento en Internet tiene varias páginas (URL), entonces se proporciona una

URL que vincule con la página principal del documento.

72


* Si el documento es un resumen, entonces comience con la leyenda: Resumen

recuperado.

* Los E-mail enviados de una persona a otra, deben citarse como una comunicación

personal.

7 Glosario de conceptos claves:

Constructo: Son las variables que han sido definidas para el estudio científico y que

permiten que sean relacionadas las unas con las otras.

Confiabilidad: Es el grado en que la aplicación repetida en un mismo sujeto u objeto

producen resultados iguales.

Cuasi-experimento: Son diseños experimentales que manipulando deliberadamente al

menos una variable independiente no asegura la equivalencia inicial de los grupo.

Diseño experimental: Por diseño experimental entenderemos aquel esquema de

investigación en el que se contempla la manipulación de ciertas variables para observar

su efecto sobre otras.

Diseño de pre-prueba post-prueba con un solo grupo: Es aquel diseño pre-

experimental que considera dos mediciones de la variable dependiente antes y después

de la presencia de la variable independiente.

Diseño de series cronológicas: Diseño experimental que consiste en realizar varias

post pruebas para medir el efecto del tratamiento experimental a mediano y largo

Estudio de caso con una sola medición: Es aquel diseño pre-experimental que

considera una sola medición de la variable dependiente.

Diseño factorial: Diseño experimental que manipular dos o más variables

independientes e incluyen dos o más niveles de presencia en cada una de las variables

independientes.

Diseño Longitudinal: Son aquellos diseños en los que nos interesa conocer cómo

evolucionan o cambian una o más variables a través del tiempo, o las relaciones entre

éstas.

Diseño no Experimentales: Son aquellos diseños de investigación en los que no se

manipulan deliberadamente las variables independientes.

73


Diseño Transversal: Son aquellos en los que nos interesa el nivel o estado de una o

diversas variables en un momento dado.

Diseño Transversal Correlacional: Son aquellos que tienen como objetivo describir la

relación entre dos o más variables en un momento determinado.

Experimento Verdadero: Son aquellos diseños en el que se manipula deliberadamente

una o más variables para estudiar su efecto sobre otras dentro de una situación de

control.

Fuentes de Invalidación Externa: Son todos aquellos efectos que ponen en peligro la

validez externa de un experimento. La validez externa se describe el potencial de

generalización de los resultados de un experimento.

Fuentes de Invalidación Interna: Son todos aquellos factores o fuentes que pueden

afectar nuestra capacidad para discriminar el real efecto de la variable independiente

sobre la dependiente.

Hipótesis: Las hipótesis son las preguntas de investigación que se formulan en forma

de “proposiciones” que pueden ser sometidas a prueba.

Hipótesis Alternativas: Son las posibilidades alternativas a las hipótesis de

investigación y nulas.

Hipótesis Causales: Las hipótesis de causalidad son aquellas que establecen relaciones

de causa y efecto entre las variables, y establecen claramente cuáles son las

dependientes y cuáles las independientes.

Hipótesis Correlacionales: Son aquellas que apuntan a establecer relaciones entre 2 o

más variables.

Hipótesis de Diferencias entre Grupos: Las hipótesis de diferencias entre grupos son

aquellas que comparan dos o más grupos entre sí.

Hipótesis Descriptivas: Son aquellas que apuntan a predecir el valor de las variables

que se van a observar en un contexto determinado o en la manifestación de otra

variable.

74


Hipótesis Estadísticas: Las hipótesis estadísticas son la resultante de la transformación

de las hipótesis de investigación, nulas y altenativas en símbolos estadísticos. Se usan

únicamente para estudios cuantitativos.

Hipótesis Estadísticas de Estimación: Son las hipótesis descriptivas de una variable

que va a ser observada en un contexto.

Hipótesis Estadísticas de Correlación: Son las hipótesis que asocian o correlacionan

dos o más variables.

Hipótesis de Investigación: Proposiciones tentativas acerca de las posibles relaciones

entre dos o más variables. Han sido llamadas también hipótesis de trabajo.

Hipótesis Nula: Son el “reverso” de la hipótesis de investigación. Sirven para refutar o

negar lo que afirma la hipótesis de investigación.

Muestreo: Es tomar una parte o porción de una población o universo como

representativa de dicha población o universo.

Muestreo Accidental: Este tipo de muestra consiste en utilizar a aquellas personas que

perteneciendo a la población se encuentran disponible para el estudio

Muestreo Aleatorio: Es un método que consiste en tomar una parte o porción de una

población o universo como representativa de dicha población o universo de forma tal

que cada miembro de la población tiene la misma probabilidad de ser seleccionada.

Muestreo Estratificado: Consiste en que la población es dividida en estratos y luego

de cada uno se sacan muestras aleatorias.

Muestreo de Grupos: Se usa en encuestas. Es el muestreo aleatorio sucesivo de

unidades, o conjuntos y subconjuntos.

Muestreo Intencional: Es aquel en el que se usa el juicio y un esfuerzo deliberado para

obtener muestras representativas.

Muestreo no Probabilístico: En términos generales son aquellos muestreos que no

utilizan la selección aleatoria para seleccionar a los casos, participantes o sujetos que

serán estudiados.

Muestreo Probabilístico: En términos generales son aquellos muestreos que utilizan la

selección aleatoria para seleccionar a los casos, participantes o sujetos que serán

estudiados.

75


Muestreo por Cuotas: Es aquel tipo de muestreo en el que se definen algunos estratos

de la población (sexo, raza, religión, etc.) para seleccionar algunos elementos “típicos”.

De esta forma, se establece una “cuota” de representación de cada una de esas

características.

Pre-experimento: Son aquellos diseños experimentales donde el grado de control es

mínimo.

Pregunta de Investigación: Es la pregunta que define el problema sobre el que se

quiere conocer a través de una investigación.

Validez: Se refiere al grado en que un instrumento realmente mide la variable que

pretende medir.

Validez de Criterio: Es la validez de un instrumento de medición que se establece

comparando su rendimiento con algún criterio externo (o estándar).

Validez de Constructo: Se refiere al grado en que una medición se relaciona con otras

mediciones de acuerdo con hipótesis derivadas de la teoría y que conciernen a los

conceptos medidos

Validez de Contenido: Es el grado en que la medición representa al concepto medido

(Bohrnstedt, 1976)

Variable: Una variable es una propiedad que puede variar y cuya variación es

susceptible de medirse

Variables Independientes: Son aquellas que “producen” efectos en otras variables.

Variables Dependientes: Son aquellas que son “afectadas por otras variables.

8 Bibliografía de base:

American Psychological Association (2002) Manual de estilo de publicaciones. México

D.F.: Manual Moderno.

Campbell S. (1966) Diseños experimentales y cuasiexperimentales en la investigación

social. Buenos Aires: Amorrortu.

Hernández R., Fernández C. y Baptista, P. (1998) Metodología de la Investigación.

México: McGraw-Hill.

76


Howell, D. (1998) Méthodes statistiques en sciences humaines. Paris : DeBoeck-

Université.

77

Manual operativo cuantitativo corregidox

Automotive

Transcript of Manual operativo cuantitativo corregidox