Métodos de investigación, población y muestra.pptx

Análisis y características de la población y muestra

1. FUNDAMENTOS METODOLÓGICOS Métodos de investigación, población y muestra

2. 3.5 Método hipotético El método hipotético se divide en dos: hipotético deductivo e hipotético inductivo. El método hipotético-deductivo es un proceso iterativo, es decir, que se repite constantemente, durante el cual se examinan hipótesis a la luz de los datos que van arrojando los experimentos. Parte de lo general a lo particular. El método hipotético-inductivo consiste en la obtención de conclusiones generales a través de premisas particulares. En otras palabras, el método inductivo parte de hipótesis específicas para obtener una información más general de su objeto de estudio . De lo particular a lo general.

3. EJEMPLOS Todas las estrellas tienen luz propia. El sol es una estrella . sabemos que los patos son un tipo de aves, y que además los patos tienen plumas, por lo tanto, podemos las aves en general tienen plumas.

4. 3.6 Población y muestra Lo primero: ¿sobre qué o quiénes se recolectarán datos? Depende del planteamiento inicial de la investigación. Si el objetivo es por ejemplo, describir el uso que hacen los niños de la televisión, lo más factible es que tendremos que interrogar a una muestra de niños. Desde luego, también sería posible entrevistar a las mamás de los niños. Escoger entre los niños o sus mamás, o ambos, dependería no sólo del objetivo de la investigación sino del diseño de la misma.

5. Para seleccionar una muestra, lo primero entonces es definir: N uestra unidad de análisis (personas, organizaciones, periódicos, etc.) El quiénes van a ser medidos . D epende de precisar claramente el problema a investigar y los objetivos de la investigación. Estas acciones nos llevarán al siguiente paso, que es el de delimitar una población.

6. Ejemplos, defina la unidad de análisis:

7. Representación de una unidad de análisis, población y muestra

8. Tipos de muestreo: Muestra probabilística Muestra no probabilística o dirigida Subgrupo de la población en el que todos los elementos de ésta tienen la misma posibilidad de ser elegidos. Se obtienen definiendo las características de la población y el tamaño de la muestra y por medio de una selección aleatoria. Puede medirse el tamaño del error en nuestras predicciones Subgrupo de la población en la que la elección de los elementos no depende de la probabilidad sino de las características de la investigación. El proceso de selección depende del proceso de toma de decisiones de un investigador o de un grupo de investigadores. Elegir entre una muestra probabilística o una no probabilística depende de los objetivos del estudio, del esquema de investigación y de la contribución que se piensa hacer con ella.

9. Cálculo de muestra probabilística de tipo finita: n: Tamaño muestral N: Tamaño de la población K: Nivel de confianza (Correspondiente a la distribución de Gauss, tabla z). p: Prevalencia esperada del parámetro a evaluar, en caso de desconocerse entonces p=50%. q: 1-p e: Error que se prevé cometer (relacionado al nivel de confianza). Fuente: Spiegel y Stephens (2009)

10. 3.7 Recolección de datos cuantitativos Recolectar los datos implica elaborar un plan detallado de procedimientos que nos conduzcan a reunir datos con un propósito específico . Este plan incluye determinar : ¿Cuáles son las fuentes de donde se obtendrán los datos ? ¿En dónde se localizan tales fuentes ? ¿A través de qué medio o método vamos a recolectar los datos ? El plan se nutre de diversos elementos : Las variables Las definiciones operacionales La muestra

11. ¿Qué requisitos debe cubrir un instrumento de medición ? La confiabilidad: s e refiere al grado en que su aplicación repetida al mismo individuo u objeto produce resultados iguales . La validez : se refiere al grado en que un instrumento realmente mide la variable que pretende medir . Un instrumento de medición puede ser confiable, pero no necesariamente válido (un aparato, por ejemplo , quizá sea consistente en los resultados que produce, pero puede no medir lo que pretende ). Por ello es requisito que el instrumento de medición demuestre ser confiable y válido.

12. Construcción de un instrumento de medición Existen tres cuestiones básicas a considerar al momento de construir un instrumento: T ránsito de la variable al ítem Codificación Niveles de medición

13. Transito de la variable ítem :

14. Codificación: S ignifica asignarles un valor numérico o símbolo que los represente . Es decir, a las categorías (opciones de respuesta o valores) de cada ítem y variable se les asignan valores numéricos o signos que tienen un significado.

15. Niveles de medición: Existen cuatro niveles de medición ampliamente conocidos: Medición nominal Medición ordinal Medición por intervalos Medición de razón

16. Medición nominal En este nivel hay dos o más categorías del ítem o la variable. Las categorías no tienen orden ni jerarquía. Lo que se mide (objeto, persona, etc.) se coloca en una u otra categorías , lo cual indica tan sólo diferencias respecto de una o más características .

17. Medición ordinal En este nivel hay varias categorías, pero además mantienen un orden de mayor a menor. Las etiquetas o los símbolos de las categorías sí indican jerarquía. Otros ejemplos: L a medición por rangos de las preferencias de marcas de bebidas refrescantes con gas (refrescos o sodas), autopercepción del grado de dolor de cabeza y jerarquización de valores (en primer lugar, en segundo lugar, en tercero).

18. Medición ordinal Además del orden o la jerarquía entre categorías, se establecen intervalos iguales en la medición. Las distancias entre categorías son las mismas a lo largo de toda la escala, por lo que hay un intervalo constante, una unidad de medida. Por ejemplo, en una prueba de resolución de problemas matemáticos (30 problemas de igual dificultad ). Si Ana Cecilia resolvió 10, Laura resolvió 20 y Abigail, 30. La distancia entre Ana Cecilia y Laura es igual a la distancia entre Laura y Abigail.

19. Medición de razón En este nivel, además de tenerse todas las características del nivel de intervalos (periodos iguales entre las categorías, y aplicación de operaciones aritméticas básicas y sus derivaciones), el cero es real y es absoluto (no es arbitrario). Ejemplos de estas mediciones serían la exposición a la televisión (en minutos), el número de hijos, las ventas de un producto, los metros cuadrados de construcción , ingresos (en moneda), presión arterial, etcétera .