Diseño de Investigacion

Metodos

2. Sirve para contestar la
Interrogantes de
Conocimientos que ha
Planteado.
señala al investigador
Que debe hacer para alcanzar
Los objetivos de estudio.
Plan o estrategia
Concebida para
Obtener información
Que se desea.
DISEÑO.
Sampieri.

3. Importancia de los diseños.Importancia de los diseños.
El diseño permite evaluar varias
alternativas antes de realizar el
proyecto.
Crea mayor seguridad en lo que se va
hacer, ahorra tiempo y da mayor
flexibilidad porque obliga al investigador a
prever eventos inesperados.
Aumenta la comunicación entre
administrador (gerente) e investigador
y permite evaluar el proyecto.

4. El diseño en el paradigma cuantitativo.El diseño en el paradigma cuantitativo.
El diseño en el paradigma
cuantitativo
Namakforoosh, Mohammad.
El diseño en el paradigma
cuantitativo
Sampieri.
Programa que especifica el
proceso de realizar y controlar
un proyecto de investigación, es
decir, las condiciones para
recopilar y analizar la
información, de manera que
combine la importancia del
propósito de la investigación y
la economía del procedimiento.
El diseño de investigación es el
que analiza la certeza de las
hipótesis formuladas en un
contexto en particular. o para
aportar la evidencia respecto los
lineamientos de investigación.
diseño formalizado que aumenta
la probabilidad de que la
investigación proporcione la
información deseada para tomar
decisiones.

5. Similitudes.Similitudes.
Diseño
cuantitativo.
Especifica el
proceso de realizar y
controlar un
proyecto
Analizar la
información

6. EL DISEÑO EN EL PARADIGMA EL DISEÑO EN EL PARADIGMA
CUALITATIVO.CUALITATIVO.
EL DISEÑO EN EL
PARADIGMA CUALITATIVO.
Stake, Robert E.
Requiere de organizar y
conceptualizar.
Puentes conceptuales
que arranquen de lo que
ya se conoce.
Estructuras cognoscitivas
que guíen la recogida de
los datos.
Esquemas para presentar
las interpretaciones a
otras personas.
EL DISEÑO EN EL
PARADIGMA CUALITATIVA.
Autor: Goetz, J.P.
Intenta describir y
reconstruir de forma
sistemática las
características de las
variables y fenómenos.
Generar y perfeccionar
categorías conceptuales,
descubrir y validar
asociaciones entre
fenómenos.
Comparar los constructos
y postulados generados
a partir de fenómenos
observados.

7. Similitudes.Similitudes.
DISEÑO
CUALITATIV
O.
Requiere de organizar
y conceptualizar.
Puentes conceptuales
que arranquen de lo
que ya se conoce.
Estructuras
cognoscitivas que
guíen la recogida de
los datos.

8. El experimento clásico o de grupos,
pre prueba, pos prueba.
 En este diseño se forman dos grupos y
como el nombre lo sugiere cada uno se
prueba antes de la intervención.
 Luego se trata a cada uno de manera
diferente y se vuelve a probar.
 Un grupo puede servir de control.
Diseños mixtos (Trazo dividido)
Autor: David Clark – Carter.

9. Mixto o mezclado de dos vías
Una variación del diseño mixto supone
dos VI, pero una como variable
intrasujetos y la otra entre sujetos. Por
ejemplo, cuando en el estudio de
reconocimientos de rostros se mide a
ciertos participantes con fotografías,
familiares y no familiares, puesta de
cabeza, y a otros, solo con caras
presentadas de manera convencional.

Autor: David Clark – Carter.

10. Tipos de Diseño Tipos de Diseño
Cuantitativos.Cuantitativos.
Los diseñosLos diseños se clasifican de diversas maneras.
Una consideración que debe guiar su elección del
diseño y el sistema de medición será el análisis
estadístico que empleara en los datos. Es mejor
tener claro esto antes de realizar el estudio, en
lugar de descubrir mas adelante que tiene que
hacer lo mejor que pueda con un mal diseño y
con mediciones que no le permiten probar sus
hipótesis.

11. TIPOS BASICOS.
Se emplea una sola VI
Mas de dos niveles
y una VD.
Intervienen más de una variable VI y una sola VD.

12. Los primeros cinco tipos de diseños suelen Los primeros cinco tipos de diseños suelen
describirse como univariables por que contienen describirse como univariables por que contienen
una sola VD.una sola VD.
Los diseños
utilizados para
evaluar una
relación entre dos
variables.
6ª.6ª. Este diseño se describe como
Bivariable porque – evidentemente –
incluye dos variables, pero ninguna de
ellas puede clasificarse
necesariamente como VI o VD. Por
ejemplo, cuando los investigadores
buscan la relación entre el desempeño
en el bachillerato y en la universidad.
6b.6b.se trata fundamentalmente del
mismo diseño, pero una de las variables
se considera independiente y se utiliza
para predecir la otra, trata como VD. Por
ejemplo, si los encargados de
admisiones de una universidad desean
predecir, con base en el desempeño en
el bachillerato, el desempeño en dicho
nivel académico.

13. Con los diseños se buscaCon los diseños se busca
Determinar si el grupo tratado de cierta manera es distinto de uno que al que se
trata de otra manera. Por lo general, los miembros de un grupo proporcionan una
sola estadística de resumen que se usa para comparar con otros grupos. Este
enfoque considera las variaciones entre individuos del mismo grupo un tipo de
error. Varios factores contribuyen a que los individuos del mismo grupo obtengan
calificaciones deferentes:
◦Diferencias individuales (por ejemplo, en habilidades o en motivación).
◦La confiabilidad del sistema de medición que se utiliza.
◦Diferencias en como se ha tratado a los individuos en la investigación.

14. Tipos de Diseño Cualitativos.Tipos de Diseño Cualitativos.
Los tipos de diseños, de acuerdo con
los datos recogidos para llevar a
cabo una investigación, categorizar,
en dos tipos básicos: diseño
bibliográfico, diseño de campo.

15. DISEÑO BIBLIOGRAFICO.DISEÑO BIBLIOGRAFICO.
Cuando recurrimos a la utilización de datos
secundarios, es decir, aquellos que ha sido
obtenido por otros y nos llegan elaborados y
procesados de acuerdo con los fines de quienes
inicialmente los elaboran y manejan, por lo
cual decimos que es un diseño bibliográfico.
La designación bibliográfica hace relación con
bibliografía: toda unidad procesada en una
bibliografía.
Conviene ante este diseño comprobar la
confiabilidad de los datos, y es labor del
investigador asegurarse de que los datos que
maneja mediante fuentes bibliográficas sean
garantía para su diseño.

16. DISEÑO DE DISEÑO DE
CAMPO.CAMPO.
Cuando los datos se recogen
directamente de la realidad, por lo
cual los denominamos primarios,
su valor radica en que permiten
cerciorarse de las verdaderas
condiciones en que se han
obtenido los datos, lo cual facilitan
su revisión o modificación en caso
de surgir dudas.
Conviene anotar que no toda
información puede alcanzarse por
esta vía, ya sea por limitaciones
especiales o tiempo, problemas
de escasez o de orden ético.

17. TIPOS DE DISEÑOS DE CAMPO.TIPOS DE DISEÑOS DE CAMPO.
DISEÑO DE
ENCUESTA.
Exclusivo de las
ciencias sociales. Por
parte de la premisa de
que si queremos
conocer algo sobre el
comportamiento de las
personas, lo mejor es
preguntarlo
directamente a ellas. Es
importante en este
diseño determinar la
validez del muestreo.
DISEÑO
ESTADISTICO.
Efectúa mediciones
para determinar los
valores de una variable
o de un grupo de
variables. Consistente
en el estudio cuantitativo
o en evaluación
numérica de hechos
colectivos.

18. TIPOS DE DISEÑOS DE CAMPO.TIPOS DE DISEÑOS DE CAMPO.
DISEÑO DE CASOS.
Estudio exclusivo de uno o
muy pocos objetos de
investigación, lo cual permite
conocer en forma amplia y
detallada a los mismos,
consiste, por tanto, en
estudiar cualquier unidad de
un sistema, para estar en
condiciones de conocer
algunos problemas generales
del mismo.
DISEÑOS
EXPERIMENTALES.
Cuando a través de un
experimento se pretende
llegar a la causa de un
fenómeno. Su esencia es la
de someter el objeto de
estudio a la influencia de
ciertas variables en
condiciones controladas y
conocidas por el
investigador.

19. DISEÑOS DE CAMPO
DISEÑO CUASI- EXPERIMENTAL.
Cuando estudia las relaciones causa –
efecto, pero no en condiciones de control
Riguroso de las variables que maneja
El investigador en una situación
experimental

DISEÑO EX POST FACTO.
Cuando el experimento se realiza
Después de los hechos y
El investigador no controla
Ni regula las condiciones de la prueba.
Toma como experimentales situaciones reales
y se trabaja sobre ellas como si estuviera bajo
Control.

20. DESCRIPCIÓNDESCRIPCIÓN
Investigación cuantitativa.
Debe ser lo mas “objetiva”
posible estando que afecten
las tendencias del
investigador u otras
personas. Se pretende
generalizar los estudios
encontrados en un grupo o
en una colectividad mayor. La
meta principal de los
estudios cuantitativos es la
construcción y demostración
de teorías. Este enfoque
utiliza la lógica o
razonamiento deductivo.
El enfoque cualitativo a
veces referido como
investigación naturalista,
fenomenológica,
interpretativa o etnográfica,
es una especie de
“paraguas”, en el cual se
incluye una variedad de
concepciones, visiones,
técnicas y estudios no
cuantitativos. Se utiliza en
primer lugar para descubrir
y refinar preguntas de
investigación.

21. La investigación cuantitativa nos
ofrece la posibilidad de
generalizar los resultados mas
ampliamente, nos otorga control
sobre los fenómenos, así como un
punto de vista de conteo y las
magnitudes de estas.
La investigación cualitativa
proporciona profundidad a los
datos, dispersión, riqueza
interpretativa, contextualización
del ambiente o entorno, detalles y
aporta un punto de vista fresco,
natural y “holístico” de los
fenómenos.

El método cuantitativo es más
propio para las ciencias llamadas
“exactas” o naturales. El método
cualitativo se ha empleado en
disciplinas humanísticas como la
antropología, la etnografía y la
psicología social.
VENTAJAS Y VENTAJAS Y
DESVENTAJASDESVENTAJAS

22. Nomenclaturas.Nomenclaturas.
Elementos del diseñoElementos del diseño
¿Cómo se construye un diseño?¿Cómo se construye un diseño?
DISEÑO Y DISEÑO Y
ESTADISTICA.ESTADISTICA.

23. Es importante tomar en cuenta que aunque el uso
de metodologías estadísticas por lo general
ayuda ha hacer más eficiente el proceso de
investigación y de solución de problemas, es
necesario reconocer que las metodologías
estadísticas por si solas no garantizan
investigaciones exitosas.
CONSIDERACIONES PRÁCTICAS SOBRE EL USO DE MÉTODOS CONSIDERACIONES PRÁCTICAS SOBRE EL USO DE MÉTODOS
ESTADÍSTICOS.ESTADÍSTICOS.

24. Es importante considerar los Es importante considerar los
siguientes puntos:siguientes puntos:
El conocimiento no estadístico es vitalEl conocimiento no estadístico es vital..
Para utilizar los métodos estadísticos en general
en los diseños de experimentos en particular,
en primer lugar se requiere que el
experimentador tenga un buen nivel de
conocimiento técnico y practico sobre el
fenómeno o proceso que estudia, de tal forma
que pueda vislumbrar con cierta facilidad
cuales son los aspectos clave del fenómeno y
sea capaz de plantear conjeturas precisas,
vislumbrar el tipo de relaciones entre las
variables de respuesta y los posibles factores a
estudiar-

25. Reconocer la diferencia entre significancia Reconocer la diferencia entre significancia
estadística e importancia práctica. estadística e importancia práctica.
En ocasiones, un experimentador puede concluir que
dos tratamientos son diferentes estadísticamente, pero
que tales diferencias, aunque sean significativas, no
necesariamente representan una diferencia que en la
practica sea importante.

26. Apostarle más a la experimentación secuencial Apostarle más a la experimentación secuencial
que a un experimento único y definitivo.que a un experimento único y definitivo.
En ocasiones, los experimentadores novatos pretenden en una sola
fase experimentación contestar todas sus interrogantes sobre un
proceso o fenómeno en particular. Es importante considerar como
alternativas a diferentes fases de experimentación en forma
secuencial, en las cuales se alcance paulatinamente una mayor
precisión en los conocimientos y soluciones.
Es importante no confundir la experimentación secuencial con la
experimentación a prueba y error. La experimentación secuencial
en cada fase sigue una estrategia bien definida y pesada; por lo
tanto, en cada fase se obtienen resultados y conclusiones
importantes para plantear de mejor manera la siguiente fase de
experimentación.

27. PRINCIPIOS BASICOS.PRINCIPIOS BASICOS.
El diseño de experimentos trata de fenómenos que
son observables y repetibles. Por tanto, sin el
pensamiento estadístico, los conceptos de
observabilidad y repetibilidad son inherentemente
contradictorios. El punto de partida para una
correcta planeación es aplicar los principios básicos
del diseño de experimentos: Aleatorizacion,
repetición y bloqueo, los cuales tiene que ver
directamente con que los datos obtenidos sean útiles
para responder la validez del análisis de datos.

28. Aleatorizacion.Aleatorizacion.
Consiste en hacer las corridas
experimentales en orden
aleatorio y con material también
seleccionado aleatoriamente.
PRINCIPIOS BASICOS.PRINCIPIOS BASICOS. Repetición.Repetición.
Es correr más de una vez el
tratamiento o una combinación
de factores.
Bloqueo.Bloqueo.

Consiste en tomar en cuanta todos
los factores que puedan afectar la
respuesta observada.

29. CLASIFICACION Y SELECCIÓN DE DISEÑOS CLASIFICACION Y SELECCIÓN DE DISEÑOS
EXPERIMENTALES.EXPERIMENTALES.
Los cinco aspectos que influyen en la selección de Los cinco aspectos que influyen en la selección de
un diseño experimental, en el sentido de que un diseño experimental, en el sentido de que
cuando cambian por lo general nos llevan a cuando cambian por lo general nos llevan a
cambiar de diseño, son:cambiar de diseño, son:
oEl objetivo del experimento.
eEl número de factores a estudiar.
tEl número de niveles que se prueban en cada
factor.
eLos efectos que interesa investigar.
iEl costo del experimento, tiempo y precisión
deseada.

30. ANALISIS ESTADISTICOS.ANALISIS ESTADISTICOS.
Las técnicas de análisis estadístico de la información
que se utilizan dependerían en alto grado de la
accesibilidad de programas especiales de
computación y de la sofisticación del analista. Los
fenómenos se pueden definir generalmente por
medio de una o de varias variables que dan carácter
de complejidad diverso a los análisis finales.
Para poder establecer la consecuencia de la
interpretación congruente es necesario que se
establezca si el instrumental es para la determinación
de una relación de casualidad o para la determinación
de una prueba de una hipótesis preexistente.

31. ANALISIS ESTADISTICOS.ANALISIS ESTADISTICOS.
En ambos casos la herramientas por usar dependerán del tipo de información
disponible. Por ejemplo, si los datos son de tipo nominal y dentro de dos categorías, la
información puede analizarse a través del uso de “variables artificiales” o “Dummy”,
que requiere de un análisis especial. Es conveniente en este punto ver en general una
breve descripción de las diversas técnicas que se utilizan para determinar relaciones
casuales o para la prueba de hipótesis. Las técnicas que analizan en forma muy sucinta
se llaman técnicas de análisis multivariado, debido a que trabajan con varias variables
en forma simultánea.
Existen paquetes estadísticos que permiten una mayor versatilidad en el manejo y
análisis de información. Sin embargo, para este tipo de paquetes es conveniente
conocer, aunque sea en forma somera, los posibles de su uso. Uno de los paquetes que
más se conocen y utilizan es el SPSS (Statitical Package for Social Sciences).

32. LAS TÉCNICAS ESTADÍSTICASLAS TÉCNICAS ESTADÍSTICAS
Las técnicas estadísticas que más se conocen y utilizan
son aquellas en la que la información obtenida es de tipo
métrico (intervalar y racional), tanto en su aspecto
dependiente como independiente; por ejemplo, cuando
la variable dependiente del estudio es de tipo métrico, la
regresión múltiple puede ayudar a encontrar y explicar
la relación y la correlación entre las variables.
La regresión múltiple consiste básicamente en
determinar una función (por lo general lineal) en la que
se explique el comportamiento de una variable llamada
dependiente a través del comportamiento de otras
variables (una o varias, cuando es una sola se llama
regresión múltiple) que forman la función
correspondiente.

33. NOMENCLATURA.NOMENCLATURA.

Antes de revisar los diseños experimentales se Antes de revisar los diseños experimentales se
presenta la nomenclatura que se utilizará, para presenta la nomenclatura que se utilizará, para
representar de una manera clara y visual la representar de una manera clara y visual la
estructura de los diseños.estructura de los diseños.
  
O indica la medida de la variable independiente antes (O1) o
después (O2) del tratamiento. El subíndice expresa la posición
de la medida en el diseño.
 
X indica el tratamiento o variable independiente.
 
-----, esta línea discontinua sirve para indicar que los sujetos no
han sido elegidos ni asignados al azar a los grupos
experimentales y de control.
 
R, esta letra expresa que los sujetos han sido elegidos al azar de
la población y asignados, también, al azar a los grupos
experimentales y de control.

34. HAY QUE SELECCIONAR LOS SUJETOS HAY QUE SELECCIONAR LOS SUJETOS
PARA QUE LA MUESTRA SEA PARA QUE LA MUESTRA SEA
REPRESENTATIVA DE LA POBLACIÓN.REPRESENTATIVA DE LA POBLACIÓN.
CASOS CLÍNICOS: estudian casos concretos.
Ej.: Medir el grado de ansiedad a la entrada del
hospital, en pacientes para cirugía, en el post-
quirúrgico se medirá el grado de dolor y luego
se correlaciona estadísticamente, así se
comprobará si los más ansiosos son los que
presentan más dolor. Se pasan dos encuestas
en el post-quirúrgico, en este caso podría ser
que la ansiedad causara dolor y que el dolor
causara ansiedad. Esto es un estudio
transversal.

35. VARIABLEVARIABLE ..
Es cualquier característica, factor, cualidad o atributo a estudiar.Es cualquier característica, factor, cualidad o atributo a estudiar.
Es algo que se puede modificar en un momento dado.
Es el resultados de las operaciones que debe efectuar el investigador.
Se definen operacionalmente para poderlas medir.
Podremos medir una variable siempre que determinemos las reglas
que vamos a usar para la misma.
Por ejemplo en la variable sexo:
Varones  ---- 1.
Hembras ---- 2. (Significa ser de un sexo distinto a 1).
Por ejemplo para medir la tensión arterial, necesito un aparato que Por ejemplo para medir la tensión arterial, necesito un aparato que
me la mida, el esfingomanómetro.me la mida, el esfingomanómetro.

36. RELACIONES ENTRE VARIABLES.RELACIONES ENTRE VARIABLES.
Definición: Definición: Es el vinculo o conexión entre las
variables independientes y dependientes de un
estudio.
Es de suma importancia la relación causa-efecto.
Varianza: Varianza: Es la desviación típica.
Varianza consecuente: Varianza consecuente: Si esta es la consecuencia,
algo lo causa y es porque algo ha variado.
VARIANZA (causa)      ---- VARIANZA (consecuencia)VARIANZA (causa)      ---- VARIANZA (consecuencia)

37. CONDICIONES PARA AFIRMAR RELACIONES CONDICIONES PARA AFIRMAR RELACIONES
CAUSALES.CAUSALES.
Hay condiciones que se deben cumplir para decir que una Hay condiciones que se deben cumplir para decir que una
variable es causa de otra variable:variable es causa de otra variable:
1. Una causa debe de preceder a la otra en el tiempo.
2. Existencia de una relación empírica (estadística) entre la
causa y su efecto (de modo que cuando varia una, varia la
otra).
3. Ausencia de otras variables que puedan explicar el efecto.
(No hay otros factores que la puedan explicar).
Ej.: A causa B, y no hay otras causa C, D, E, F, ... que puedan
explicar B.

38. TIPOS DE VARIABLES.TIPOS DE VARIABLES.
VARIABLE
INDEPENDIENTE O
MANIPULADA (X):

Es la causa, el antecedente, la
manipulada, es la
clasificación predictoria, es
independiente al no
depender de otra causa.
La variable independiente:
1. Mide (clasifica sujetos) ---
Estudio observacional.
2. Manipula (interviene)  ---
Estudios experimentales.
Ej. : Ej. : Tabaco  - grupo humano.Tabaco  - grupo humano.
VARIABLE DEPENDIENTE O
DE CRITERIO (Y):

Es el efecto, la consecuencia,
la medida, es predecible y es
medible, depende de otra
variable, 

Con la variable dependiente,
los resultados son medidos,
es la que busca instrumentos
para medir, aplicar el
instrumento al sujeto y/o
población.

39. CLASIFICACION DE LOS DISEÑOS DE INVESTIGACION.CLASIFICACION DE LOS DISEÑOS DE INVESTIGACION.
 Según la intervención: (Experimentales /
Observacionales)
Según el tiempo de estudio: (Transversales /
Longitudinales)
Búsqueda causalidad: (Descriptivos /Analíticos)
En función de la V. Independiente: (Simple /
Factorial)
En función de los sujetos a estudio: (Con un sujeto /
grupos)
 En función de las V. Dependientes: (De medida
única / medidas repetidas)

40. EL DISEÑO DE INVESTIGACION EL DISEÑO DE INVESTIGACION
COMO CONTROL DE VARIANZACOMO CONTROL DE VARIANZA
El diseño de investigación como control de varianza:
PRINCIPIO DE MAXMINCON:
1.      Maximizar la varianza sistemática (primaria)
2.      Minimizar la varianza error: para ello se deberá
elegir un grupo homogéneo de sujetos para el estudio
y elegir un buen instrumento de medida.
3.      Controlar la varianza sistemática extraña o
secundaria: para ello se deberán eliminar fuentes de
error que contaminen, se conseguirá al elegir los
sujetos del estudio aleatoriamente y procurando que
los sujetos a estudiar están en las mismas condiciones.

41. LOS ELEMENTOS DE UN DISEÑO FACTORIAL; LA LOS ELEMENTOS DE UN DISEÑO FACTORIAL; LA
REPRESENTACION GRAFICA, LOS EFECTOS SIMPLES, REPRESENTACION GRAFICA, LOS EFECTOS SIMPLES,
LA INTERACCION Y LOS EFECTOS PRINCIPALES.LA INTERACCION Y LOS EFECTOS PRINCIPALES.
Un diseño factorial es un diseño en el que el investigador estudia
simultáneamente dos o más variables independiente. En un diseño factorial
completa se combinan todos los niveles de una variable con todos los niveles de
otra o las otras. Para comprender mejor los resultados de una investigación
factorial de dos variables se deben presentar en una grafica. En realidad, en dos,
una para cada variable independiente.
Se empieza realizando una grafica para cualquiera de las dos variables
independientes. La variable independiente elegida la consideramos como
“central” a efectos de representación. El carácter central lo da el hecho de figurar
en el eje de las abscisas. La otra variable independiente actúa como condiciónate,
ya que la central actúa bajo sus condiciones.

42. Una vez que tenemos las graficas para cada una de las
variables independientes, empezamos a estudiar cómo se
comporta la variable cuando se combina con la otra.
A estos resultados parciales de la variable independiente,
agrupados bajo las condiciones de la otra variable
independiente, se les da el nombre de efectos simples.
Se les llama efectos simples porque es como si
dividiéramos el experimento de una variable en dos
experimentos simples.

43. ¿¿Tiene alguna repercusión el hecho de que exista Tiene alguna repercusión el hecho de que exista
interacción entre las variables?interacción entre las variables?
Tiene dos repercusiones:Tiene dos repercusiones:
Es obligatorio interpretar cada efecto simple por separado,
ya que son diferentes.
Solo puede interpretarse el efecto promedio, llamado
principal, de la variable independiente si se da la
circunstancia de que las dos líneas que representan los
efectos simples tengan una pendiente del mismo signo.
Cuando la línea es horizontal, el signo de la dependiente es
cero; cuando sube hacia la derecha, el signo es positivo y
cuando sube hacia la izquierda, el signo es negativo.

44. BIBLIOGRAFÍABIBLIOGRAFÍA
Diseño de investigaciones: cuaderno de prácticas. 2ª ed. Gambara
D’Errico, Hilda.
Métodos de investigación y estadística en psicología. 3ª ed. Coolican,
Hugh.
Metodología de la investigación. 4ª ed. Hernández, Sampieri. Fernández,
Collado. Baptista, Lucio.
Análisis y diseño de experimentos. 2ª ed. Gutiérrez Pulido, Humberto.
Diseño de investigación. David Clark – Carter.
proceso de la investigación científica. Mario Tamayo y Tamayo.
Naghi Namakforoosh (1999), Metodología de la investigación, segunda
edición, Noriega Editores.
Gutiérrez, H. y De La Vaga, R. (2008).Análisis y diseño de experimentos.
Ed. Mcgraw-Hill Interamericana.