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resumen 2do parcial...

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Capitulo 4: Diseño de la investigación, Earl Babbie El diseño de investigación se ocupa de la planeacion de las investigaciones cientificas: de concebir una estrategia para averiguar algo. Primero, uno debe especificar lo más claramente posible lo que quiere averiguar. Segundo, debe determinar la mejor manera de hacerlo. La investigación científica se reduce a hacer observaciones e interpretar lo que se ha observado. Uno debe determinar qué va a observar y analizar: por qué y cómo. Propósitos de la investigación Exploracion: Los estudios exploratorios se hacen sobre todo con 3 objetivos: 1) satisfacer la curiosidad del investigador y su deseo de un mayor conocimiento, 2) probar la viabilidad de un estudio más extenso, 3) desarrollar los métodos que se aplicarán en un estudio subsecuente. Los estudios exploratorios son muy valiosos en la investigación social cientifica. Son esenciales cuando un investigador desbroza un nuevo terreno y casi siempre arrojan nuevas luces para investigar un tema. También son una fuente para las teorías fundadas. inconveniente:rara vez dan respuestas satisfactorias a las preguntas de investigación, pueden sugerirlas y aclarar los métodos que den respuestas Descripción: el investigador observa y luego describe lo que observó. Estas descripciones suelen ser más fieles y precisas que las causales. Muchos estudios cualitativos se destinan principalmente a la descripción. Rara vez se delimitan a un mero objeto descriptivo=> suelen profundizar para examinar por qué existen las pautas observadas y cuáles son sus implicaciones. Explicación: explicar las cosas, decir por  qué  de las observaciones. qué o quién estudiar=> unidades de análisis. Para crear descripciones de ellas y para explicar sus diferencias. Individuos : cualquier individuo puede ser una unidad de analisis para la investigación social cintífica. En la práctica los investigadores sociales casi nunca estudian a todas las clases de personas=> se limitan a dist habitantes. pueden caracterizarse en términos de su pertenencia a las agrupaciones sociales. Grupos: los propios grupos sociales pueden ser las unidades de análisis de la investigación social científica. Ej la familia sería la unidad de análisis.

Organizaciones:organizaciones sociales formales ej. las corporaciones que atañen a la población de todas las corporaciones=podemos deducir las características de los grupos sociales a partir de sus individuos. Productos sociales: cualquier hechura o resultado de los seres sociales o de su conducta. ej libros, poemas.Las relaciones sociales tambien son un producto social, ej matri juicos. La falacia ecológica=> ecológica se refiere a grupos, conjuntos o sistemas; algo más grande que los individuos. La falacia consiste en suponer que lo que se sabe de la unidad ecológica revela algo de los individuos que la componen. Falacia del individuo=> problemas para conciliar los esquemas generales de opiniones y actos con las excpeciones individuales que conozcan. La dimensión temporal=>Elegimos hacer las observaciones más o menos al mismo tiempo o bien durante un período prolongado. Estudios transversales: toman un corte transversal de un momento y lo analizan cuidadosamente. Por ejemplo, un solo censo. Estudios longitudinales: hacer observaciones durante un período extenso. Por ejemplo, un investigador puede participar y observar las actividades de un grupo político desde su inicio hasta su fin. Se diversifican Estudios de tendencias: estudiamos los cambios qye registra con el tiempo alguna población general, ej. comparación de censos del mismo país. Estudios de cohortes: cuando examinamos los cambios en el tiempo de subpoblaciones relativamente específicas, o cohortes, realizamos estudios de cohortes. ej. encuestas realizadas cada 20 años para estudiar la conducta Estudios de paneles : examinan cada vez al mismo conjunto de personas. ej para preguntarles por quién votarían a ver si cambian Cómo diseñar un proyecto de investigación Preparación : ¿cuál es su propósito? aclare antes de diseñar su estudio. ¿planea escribir un ensayo basado en su investigación para cumplir con un requisito del curso o como una tesis honorífica? ¿su objetivo es conseguir información para respaldar sus argumentos a favor o en contra del derecho de abortar? ¿quiere escribir un artículo para el periódico de la universidad o para una publicación académica?

Conceptuación: hablamos de forma bastante casual de conceptos de las ciencias sociales ej prejuicios=> necesario aclarar los conceptos para llegar a conclusiones significativas cobre ellos. Eleccion del método de investigación: cada método tiene sus ventajas y desventajas, y se aplican mejor al estudio de ciertos conceptos que a otros. Operacionalización: especificar los conceptos por estudiar y de elegir el método de investigación, debemos elegir nuestras técnicas u operaciones de medición. Población y muestreo: decidir quién  o qué estudiar. La población de un estudio es aquel grupo del que queremos obtener conclusiones. En cada caso escogemos una muestra de los matos que podríamos recopilar y estudiar. Observaciones: listo para hacer observaciones, para recopilar datos empíricos. Procesamiento de datos: clasificación de las respuestas y transferencia de toda la información a una computadora. Análisis: interpretemos los datos reunidos para llegar a conclusiones que reflejen los intereses, ideas y teorías que iniciaron la investigación. Aplicación: usos del estudio que realizó y las conclusiones a las que llegó. Revisión: es útil comenzar evaluando tres cosas: sus intereses, sus capacidades, y los recursos disponibles. Cada consideración le sugerirá muchos estudios posibles. La propuesta de investigación Para ser presentada antes de realizar el proyecto de investigación. Sus elementos son: problema u objetivo, revisión de la bibliografía, sujetos de estudio, medición, métodos de recopilación de datos, análisis, calendario, presupuesto. Hernández Sampieri. Capítulo 8: Selección de la muestra Proceso de la investigación cuantitativa: ● Seleccionar una muestra apropiada para la investigación ● Definir los casos (participantes u otros seres vivos, objetos, fenómenos, sucesos o comunidades) sobre los cuales se habrán de recolectar los datos. ● Delimitar la población. ● Elegir el método de selección de la muestra: probabilístico o no probabilístico. ● Precisar el tamaño de la muestra requerido. ● Aplicar el procedimiento de selección.

● Obtener la muestra. (ver cuadro de hoja nº 2, buen resumen) Generalmente usamos muestras no cuando un censo Para seleccionar una muestra, 1º definir la unidad de análisis (indi, orga, periódicos, comunidades, situaciones, eventos, etc.) 2ºse delimita la población=> muestra es un subgrupo de la población de interés sobre el cual se recolectarán datos, y que tiene que definirse o delimitarse de antemano con precisión, éste deberá ser representativo de dicha población. Resultados que logren generalizarse o extrapolarse a la población.= el conjunto de todos los casos que concuerdan con una serie de especificaciones Es preferible establecer con claridad las características de la población , con la finalidad de delimitar cuáles serán los parámetros muestrales. Debemos evitar tres errores: 1) desestimar o no elegir a casos que deberían ser parte de la muestra 2) incluir a casos que no deberían estar porque no forman parte de la población. 3) seleccionar casos que son verdaderamente inelegibles. Se evitan los errores con una delimitación del universo, población= objetivos de estudio establecido específicamente. Las muestras pueden ser no probabilísticas y las muestras probabilísticas. Probabilísticas: todos los elementos tienen la misma posibilidad de ser escogidos y se obtienen definiendo las características de la población y el tamaño de la muestra, y por medio de una selección aleatoria o mecánica de las unidades de análisis. No probabilísticas: la elección de los elementos depende de causas relacionadas con las características de la investigación o de quien hace la muestra. Depende del proceso de decisiones de un investigador o grupo de inves y sus criterios de investigación. Las muestras probabilísticas tienen muchas ventajas, quizá la principal sea que puede medirse el tamaño del error en nuestras predicciones. => + investigación transeccionales, tanto descriptivos como correlacionales-causales=> se pretende hacer estimaciones de variables en la población. La generalización de las características o valores de la muestra depende del error de muestreo. Muestra probabilística:1. tamaño de muestra que sea representativo de la población 2. seleccionar los elementos muestrales (casos) de manera que al inicio todos tengan la misma posibilidad de ser elegidos. requerimos un marco de selección adecuado y un procedimiento que permita la aleatoriedad en la selección. Muestreo probabilístico por racimos, investigador se ve limitado por recursos financieros se recurre al muestreo por racimos o clusters. Reducen costos, tiempo y energía, al considerar que muchas veces las unidades de análisis se encuentran encapsuladas o encerradas en determinados lugares físicos o geográficos, a los que se denomina racimos.

Las muestras probabilísticas requieren dos procedimientos básicos: 1) la determinación del tamaño de la muestra 2) la selección aleatoria de los elementos muestrales. Precisar adecuadamente el tamaño de la muestra puede tornarse complejo, esto depende del problema de investigación y la población a estudiar. Las muestras no probabilísticas, también llamadas muestras dirigidas, suponen un procedimiento de selección informal. Se utilizan en diversas investigaciones cuantitativas y cualitativas. La única ventaja de una muestra no probabilística es su utilidad para determinado diseño de estudio que requiere no tanto una “representatividad” de elementos de una población, sino una cuidadosa y controlada elección de casos con ciertas características especificadas previamente en el planteamiento del problema.. Marradi Capítulo 6: Conceptos de objeto y de unidad de análisis, Población y muestra Objeto y unidad de análisis: Matriz de datos--- tipo dominante en la fase de la recolección. Los vectores horizontales se refieren a objetos y los verticales a las propiedades de esos objetos. Objeto--- objeto de pensamiento. PERO TODOS LOS OBJETOS EN LAS FILAS DEBEN SER DEL MISMO TIPO. El tipo de objetos q están en las filas determina el tipo de propiedades q pueden estar en las columnas. El tipo d objeto acerca del cual se buscan informaciones en una investigación se llama UNIDAD DE ANÁLISIS. Población y muestra: Cuando la población no es numerosa, se recolecta información acerca de todos sus miembros, esto es llamada ENUMERACIÓN COMPLETA. los miembro de la población son muchos,  recoger información sobre todos lleva esfuerzo e inversión q lo hacen agencias oficiales del estado. El muestreo: Herramienta clásica de las ciencias sociales. Una muestra es cualquier subconjunto, de miembros d una población q se investiga con el fin de extender a toda la población las conclusiones resultantes. Los resultados del análisis=> INFERENCIA ESTADÍSTICA. Muestras aleatorias y no aleatorias: Todas las empresas q producen y venden sondeos declaran q sus muestras son aleatorias y representativas. Lo aleatorio depende del procedimiento de extracción y no tiene nada q ver con su resultado. Se vuelve casi siempre no aleatoria cuando se trata de transformar cada sujeto en un caso de la matriz.

Representativo de que? debemos  mirar el resultado, independiente del procedimiento. La extracción aleatoria= garantía de no introducir sesgos d magnitud y dirección desconocida y no controlable en la distribución d las prop. en la muestra. No garantía absoluta de q la distribución de una propiedad cualquiera en la muestra sea representativa d la distribución d la misma propiedad en la población. Babiie: Capítulo 15: Análisis de Datos El análisis univariado:examen de la distribución de los casos en una sola variable=> forma más común de presentar -con los datos elabora una lista de atributos de cada uno del estudio en términos de variables. *Banda como forma distribución que facilita ver frecuencias en una gráfica= Informe de dator marginales + también se puede presentar los datos en forma de promedios con medidas de tendencia central. Moda: el atributo más frecuente agrupado o no + la media aritmética y la mediana sería el atributo central ordenado del atributos observados. Medida de  la tendencia central más fácil de calcular es el modo el caso más frecuente. La media se calcula con tres pasos, primero es multiplicar cada edad por número de sujetos que la tienen, segundo sumar los productos de las multiplicaciones y tercero dividir el total entre el número de sujetos. La mediana es el valor central la mitad de los datos están arriba o abajo del, Si no se algun dato con exacta convección, las estadísticas supone que están distribuidos de manera uniforme, y por lo cual se calcula hipotéticamente.. Las medias son datos crudos más manejables ya que sería un solo número. El lector no puede reconstruir a partir de esto y los resúmenes de la dispersión de la respuesta= inconveniente. se soluciona con la dispersión, rango la distancia que separa el balón más grande del más pequeño. Variables continuas y discretas. Edad: variable de razón continua que aumenta en forma constante en fracciones diminutivas en lugar de saltar de una categoría a otra Como el género o el rango militar que son variables discretas. Comparaciones entre subgrupos. Los análisis bivariados y multivariados usados para explicar. Algunas veces no es apropiada de escribir subconjunto de casos sujetos entrevistados. En algunas situaciones el investigador presenta comparaciones entre sus grupos comer a fines descriptivos por la mayoría de las veces el propósito de estas descripciones es comparativos. También puede haber una premisa de causalidad una variable

Categoría de respuestas combinadas. unir o combinar los dos extremos del margen de variación como sería muy bien con bien y muy mal con mal, hay que primero sumar las frecuencias crudas y después calcular de nuevo los porcentajes de las categorías combinadas “Los no se” : la exclusión de los no sé, depende de sus propósitos analizar e interpretar sus datos. veces también es conveniente Mostrar los resultados con los no sé y sin ellos para que el lector saque sus conclusiones. Sesiones numéricas en investigación cualitativa los resultado de los estudios cualitativos efectivos se verifican mediante pruebas numéricas. Analisis univariado en un objetivo descriptivo y la comparación entre su grupo también es descriptiva pero señala elementos de la comparación => análisis bivariado suman el elemento que es las relaciones entre las propias variables. El análisis bivariado se ocupa de las variables. La dirección de los porcentajes en las tablas es arbitrario. Cuando sale una tabla hay que averiguar en qué dirección están los porcentajes y en general estaba anotado o se desprende de la lógica de las variables porcentaje es vertical  o porcentaje horizontal. La elaboración de tablas bivariadas explicativas, primero los casos se dividen en grupos de acuerdo con los atributos, luego la variable independiente de cada subgrupo se escribe según los atributos de la variable dependiente y tercero la tabla se le comparando los subgrupos de la variable independiente de acuerdo con algún atributo de la variable dependiente. Para la presentación de los datos tabulados: 1.la tabla con encabezado o título que resuma lo que contiene segundo.2. El contenido original de las variables debe presentarse con claridad en la tabla o en el texto=> crucial cuando una variable procede de las respuestas a una pregunta opinión xq el significado de estas dependerá de la reacción de la pregunta. 3.Indicarse con claridad los atributos de cada variable y su significado de estar tirado en la tabla. 4. Cuando en la tabla se noten porcentajes hay que indicar la base con la que se calcularon. 5.Si se omiten casos en la tabla por falta de datos hay que indicar las cifras. Las tablas multivariada se preparan con dos variables y para elaborar las tablas multivariadas sobre la base de una descripción más complicada de los grupos seguimos los mismos pasos que las tablas bivariadas pero en lugar de una variable independiente y una dependiente tenemos más una variable independiente. Babbie Capitulo 16: Estadísticas Sociales. La estadística descriptiva es un medio para describir los datos en formas manejables. Las estadísticas inferencial nos asiste para sacar conclusiones sobre las observaciones por lo común las conclusiones.

Conclusiones significativas: se busca también una reducción de los datos detalles y los comprendidos manejables. Asociación es que es posible representar la asociación de cualquier par de variables en una matriz de datos producida por la unión de la distribuciones de frecuencia de ambas variables. La matriz ofrece información que se puede comprender con facilidad pero con esto solamente es posible captar una impresión general y elegir la medida apropiada depende de la naturaleza de las dos variables. Si las variables que se relacionan son ordinales , el ordenamiento de una variable corresponderá positiva o negativamente con el ordenamiento de la otra se clasifican las partes en dos categorías. Y las variables pueden ser positiva en qué medida que uno aumenta. Si hubieran más opuestas que iguales sería una relación negativa. S i hubiera la misma cantidad sería qué son independientes la una de la otra. . Se basa en conjeturar el valor de una variable conociendo otra para variables continuas intervalar eso de razón no es probable que uno se perdió su valor exacto pero por otro lado pronosticar sólo la disposición original de los valores de dos variables no aprovecharía el mayor volumen de información. El análisis de la regresión es un método para determinar la función específica que relaciona y con x => hay varias formas de análisis de regresión segun las relaciones que se estudian. La regresión lineal es la sucesión lineal perfecta entre dos variables en todos los casos los valores de X son idénticos en cada uno el valor de 1 x también es el valor de 1 en Y. La relación entre las dos variables se escribe con la ecuación y = x que se llama ecuación de regresión 4 puntos de estar en una recta en una línea de regresión. El análisis de regresión es una técnica para establecer la ecuación de regresión que representa la línea geométrica que más se acerca a la distribución de los puntos. Para mejorar las conjeturas se traza una línea de regresión enunciada en la forma de una ecuación de regresión que permita estimar los valores de una variable partir de los valores de otra. La variación explicada es la diferencia entre la variación total y la no explicada al dividir la variación explicada entre la variación total. Se produce una media de reducción proporcional de error. La regresión múltiple cuando los investigadores descubren que una variable dependiente sufre el efecto simultáneo de diversas variables independientes. La regresión parcial qué ocurriría si le prestamos atención especial a la relación entre dos variables cuando se mantiene constante una tercera variable de prueba.Se calcula sobre la base de las variables de prueba que se mantienen constantes puede compararse con la relación no controlada entre las dos variables para aclarar aún más la relación general.

La regresión curvilínea, entender mejor las relaciones de cualquier modelo lineal. Aquí se busca equilibrar los detalles y la utilidad de la reducción de los datos peores tratan de ofrecer la representación de sus datos más fácilmente y también la más simple la regresión curvilinea Las precauciones en el análisis de regresión se basan en las premisas del Análisis correlacional el muestreo aleatorio simple la ausencia de errores. No atribuibles al muestreo y datos intervalar es continuo. Las líneas de regresión pueden ser útiles para hacer interpelaciones pero son menos fiables para hacer extrapolaciones la interpelación es estimar los casos que se encuentran entre los observados y las extrapolaciones estimar los casos que quedan fuera del margen de observación. El análisis de trayectorias es un modelo causal para c...