Unidad 2 - Apuntes 2 PDF

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UNIDAD 2: Análisis de las etapas del proceso de investigaciónVisión general:El principal objetivo de la Unidad Didáctica 2 es dar a comprender el proceso de investigación, analizando cada una de sus principales etapas. Para ello, además de las lecciones en las que se describen de forma teórica las p...

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UNIDAD 2: Análisis de las etapas del proceso de investigación Visión general: El principal objetivo de la Unidad Didáctica 2 es dar a comprender el proceso de investigación, analizando cada una de sus principales etapas. Para ello, además de las lecciones en las que se describen de forma teórica las principales etapas de todo proceso de investigación, se le ofrece al alumno un artículo de investigación publicado en una prestigiosa revista española. A la luz de una lectura sosegada de dicho artículo el alumno deberá ir contestando una serie de preguntas con él relacionadas. LECCIÓN 2.1. El proceso de investigación: una visión general Esquema lógico de acción:

Glosario:  Diseño = refleja el plan o esquema de trabajo del investigador de manera detallada. Describe qué se debe hacer y cómo realizarlo.

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Hipótesis = expectativa de solución de un problema. Se trata de una afirmación a priori acerca de lo que ocurrirá en la investigación. Una vez contrastados los resultados las hipótesis serán aceptadas o rechazadas y se procederá a su explicación. Informe de investigación = escrito que recoge las conclusiones de la investigación y aporta la información necesaria y suficiente para su comprensión. Metodología = plan o esquema de trabajo del investigador. Recoge los procedimientos que se seguirán para contrastar la hipótesis e incluye consideraciones respecto al método apropiado, el tipo de diseño, los procedimientos de selección de los sujetos, las técnicas de análisis de datos a utilizar… Muestra = conjunto de casos extraídos de una población, seleccionados por algún método de muestreo. La muestra debe ser auténticamente representativa de la población. Población = conjunto de todos los individuos (objetos, personas, eventos, etc.) en los que se desea estudiar el fenómeno. Problema de investigación = situación que preocupa, dificulta o sugiere al investigador y que supone un interrogante que debe ser resuelto mediante la investigación. Proceso de investigación = descripción de los métodos, procedimientos y mecanismos de diseño que se emplean en un estudio. Conjunto de fases que configuran una investigación. Técnicas de recogida de datos = medios utilizados por el investigador para recoger información. Las hay de diversos tipos y habrá que decantarse por unas u otras en función de las características de la investigación y de los sujetos que conforman la nuestra. Entre las más conocidas están la observación, la entrevista, los cuestionarios y los tests. Variables = (o caracteres) Características, propiedades, rasgos o cualidades que poseen los elementos de una población.

LECCIÓN 2.2. El problema de investigación 

Inicio del quehacer cientígico Un proceso de investigación… 1. Arranca cuando es preciso tener que responder a:  una pregunta  dificultad  duda  situación confusa o contradictoria… 2. Su resolución no implica la conclusión del mismo:  Es preciso que conduzca al planteamiento de nuevos problemas.

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Identificación del problema 1. Condiciones personales:  Conocimiento experiencias previas  Tiempo  Dinero  Compromiso de certificación  Motivación

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Intereses y objetivos

2. La disciplina científica:  Estado de desarrollo  Necesidades más urgentes 

Condiciones del problema de investigación: o Ser real: existir en la realidad. Constituir un verdadero problema bien sea por la falta de información, por falta de explicación de un hecho o acontecimiento, ante resultados contradictorios, etc. o Factible: tiene que ser un problema que se pueda hacer, llevar a cabo. o Suficientemente relevante: quiere decir que merezca la pena el esfuerzo y tiempo empleados en su desarrollo. o Resoluble: que se puede resolver. Esto quiere decir que sea comprobable, lo que requiere de unas hipótesis que se puedan contrastar empíricamente. o Generador de nuevos conocimientos: generador de nuevos conocimientos que permitan incrementar el cuerpo de contenidos de ese campo. o Generador de nuevos problemas de investigación: generador de nuevos problemas de investigación que permitan avanzar en ese campo abriendo nuevas líneas de estudio.

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Formulación del problema: Área problemática Identificación y delimitación del problema Valor

n del problema

Real Relevante Factible Resoluble Etc.

Form

ción del problema

Glosario:  Problema = dificultad, situación o pregunta sin una respuesta satisfactoria.  Problema de investigación = situación que preocupa, dificulta o sugiere al investigador y que supone un interrogante que debe ser resuelto mediante la investigación. LECCIÓN 2.3.: La revisión bibliográfica: tipos y fuentes  El status quaestionis 3

Problema

Revi de fuentes bibliográficas

Análisis de contenido (elaborar fichas bibliográficas y de campo)

Organización del material (revisar y organizar ficheros) ¿Su nte en relación al problema?

Construcción del marco teórico

No

Sí Dis del esquema del marco teórico

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1er y 2º examen: o Primer examen bibliográfico: - Ir familiarizándose con el área problemática hasta llegar a contar con un marco de referencia suficiente. - Tipos:  Conceptual  De investigación  Metodológico o Segundo examen bibliográfico: - Trabajos publicados semejantes al suyo que le aporten pistas sobre cómo llevar a cabo su estudio y por dónde pueden ir los resultados.

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Funciones el examen bibliográfico: 1. Establecer el marco conceptual de referencia de la investigación. 2. Conocer detalladamente el estado de la cuestión de la investigación: qué, cuándo, dónde, quién y cómo. 3. Estimar las posibilidades de éxito y de significación de los resultados. 4. Ayudar a formular las hipótesis, definiciones, variables, supuestos…

Glosario:  Revisión bibliográfica = fase del proceso de investigación que consiste en una revisión del status quo del problema de investigación. LECCIÓN 2.4. : El planteamiento de las hipótesis de investigación 

Una hipótesis… o Hipótesis  respuesta anticipada al problema. o Para Kerlinger (1985): “expresión conjetural de la relación entre dos o más variables” o La relación que postulan es probabilística o estolástica, no fija o funcional. o Se deben concebir como una tendencia a la verdad.

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Deben reunir dos condiciones… 1. Ser contrastables: es decir, que se puedan someter a contraste empírico de tal manera que la evidencia que proporcionen los datos aporten certeza suficiente para la aceptación o rechazo de las mismas.

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2. Estar bien fundamentadas: sin una exhaustiva revisión bibliográfica no es posible formular hipótesis. Una hipótesis está bien fundamentada cuando es posible insertarla en el cuerpo de una teoría científica. 

Clasificación: o Atendiendo a su origen:  Hipótesis inductivas: surgen de las observaciones sobre la realidad.  Hipótesis deductivas: se formulan deductivamente en el marco de una teoría. o Según el nivel de concreción:  Hipótesis conceptual: expresa una relación entre variables definidas de forma genérica, es decir una relación entre constructos.  Hipótesis operativa: define las variables de manera operativa (medibles o manipulables). Es una concreción de lo anterior, de manera que permita al investigador alcanzar la evidencia empírica necesaria para poderla someter al contraste experimental.  Hipótesis estadística: es una hipótesis que enuncia la relación entre las variables de forma cuantitativa y en términos estadísticos. Es la expresión matemática de las hipótesis operativa.

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Formulación: o Se realizará después de la revisión bibliográfica. o Las hipótesis siempre serán expositivas, nunca interrogativas. o Se formularán en términos probabilísticos. o Se formularán tantas cuestiones se quiera contrastar. o Todas deberán ser contrastables para que el problema sea resoluble. o Cada hipótesis deberá ir acompañada de la correspondiente definición de las variables implicadas.

Glosario:  Axioma = posición tan clara y evidente que se admite sin necesidad de demostración.  Conjetural = fundado en conjeturas (juicios que se forman de las cosas o acontecimientos por indicios y observaciones).  Estocástico/a = perteneciente o relativo al azar.  Hipótesis = expectativa de solución de un problema. Se trata de una afirmación a priori acerca de lo que ocurrirá en la investigación. Una vez contrastados los resultados las hipótesis serán aceptadas o rechazadas y se procederá a su explicación.  Hipótesis conceptual = hipótesis que se formula en términos abstractos o conceptuales, es decir, relacionando conceptos.  Hipótesis deductiva = hipótesis que tiene su origen o se infiere de alguna teoría previa.  Hipótesis estadística = hipótesis que se expresa relacionando las variables en términos cuantitativos o estadísticos.  Hipótesis inductiva = hipótesis que tiene su origen o se infiere de la observación o reflexión sobre la realidad.  Hipótesis operativa = hipótesis que se formula tal como las variables se observan, miden o manipulan. LECCIÓN 2.5.: Las variables: definición y clasificación 

Definición:

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Variable: “expresión cualitativa (resultado de clasificar) o cuantitativa (resultado de cuantificar) de un rasgo o carácter de las entidades sobre las que se pretende investigar”. - Puede tomar diferentes valores o expresarse en diferentes categorías de clasificación. - Atendiendo a la naturaleza del rasgo objeto de estudio, se distingue entre las variables cualitativas y las cuantitativas. 

La variable cualitativa: Es aquella cuyos valores o modalidades son el resultado de establecer categorías de clasificación. - Ejemplos: la nacionalidad, la profesión, los niveles del sistema educativo escolar y universitario. - Según el número de categorías o modalidades que adopta, la variable cualitativa se divide en:  Dicotómica (ej: género)  Politómica (estudios realizados)

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La variable cuantitativa: Es aquella cuyos valores son el resultado de medir. Puede ser: - Continua: si toma cualquier valor entero o fraccionario. Ej: rendimiento académico o aptitud intelectual. - Discontinua: si sólo puede tomar valores enteros. Ej: número de alumnos o de hijos en una familia.

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Clasificación de las variables en relación a su función: 1. Variable independiente (VI): aquel factor que es medido, manipulado o seleccionado por el investigador para determinar su relación con el fenómeno observado. 2. Variable dependiente (VD): efecto presumido o predicho. Es el fenómeno que cambia en función de la manipulación de la variable independiente. 3. Variables extrañas: variables ajenas al proceso de investigación pero que actúan asociadas a las variables independientes. El principal objetivo del investigador es controlarlas. 4. Variables intervinientes: son también características ajenas a la investigación, pero, a diferencia de las anteriores, no son manipulables ni medibles. Se trata de variables subyacentes a la situación experimental. Ejemplo: hábitos de estudio y rendimiento escolar  Hábitos de estudio: VI  Rendimiento escolar: VD  Motivación del estudiante y rendimiento previo o aptitudes intelectuales como variables extrañas.  Madurez personal como variable interviniente.

Glosario:  Variable cualitativa = (o categórica). Son aspectos o cualidades de los individuos que no se pueden expresar mediante un número. Por ejemplo: el sexo, la nacionalidad, la valoración de un libro…

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Variable cuantitativa = aspectos o variables que pueden expresarse mediante números (estatura, rendimiento escolar…) Variable cuantitativa continua = puede tomar cualquier valor, entero o fraccionario, dentro de un continuo. Por ejemplo, el peso, la estatura… Variable cuantitativa discreta = sólo puede tomar valores numéricos enteros (0, 1, 2, 7, 23…). Por ejemplo, número de hermanos, número de alumnos en clase, número de televisores en una casa… Variable dependiente = es la característica que aparece o cambia cuando el investigador aplica, suprime o modifica la variable independiente. En educación la VD por excelencia suele ser el rendimiento escolar. Variable dicotómica = variable cualitativa que sólo se divide en dos categorías. Por ejemplo, el sexo (hombre o mujer) o los ítems de respuesta de verdadero-falso, sí-no, etc. Variable independiente = variable que el observador manipula con el fin de establecer su influencia sobre la variable dependiente. Es la situación antecedente a un efecto. Las variables independientes definen las condiciones bajo las cuales se examinará la variable dependiente. Variable interviniente = son características ajenas al experimento que influyen en los resultados o pueden desvirtuarlos. Variable politómica = variable cualitativa que se divide en más de dos categorías. Variables = (o caracteres). Características, propiedades, rasgos o cualidades que poseen los elementos de una población.

LECCIÓN 2.6.: Las escalas de medida: tipos y aplicación 

Características de la medida: a) Ser relativa. Requiere de un patrón de medida que sirva como unidad. En la mayoría de las variables educativas esta unidad es relativa al instrumento de medida. ¿Cuál es la unidad de medida de la inteligencia, de la motivación o del rendimiento académico? Aquella que artificialmente establezca el investigador en su instrumento de medida. Una unidad relativa al instrumento. No existe una unidad universal, válida para todos los casos. Ni una unidad que cuente con un cero absoluto que indique ausencia de rasgo. El cero también será relativo a la escala. b) Ser aproximada. Nunca podrá conseguirse una medida exacta. Toda medida conlleva error. A diferencia del contar, cuyo resultado siempre es exacto pues es propio de variables discontinuas (Variables que sólo pueden tomar valores enteros). Todo investigador debe perseguir el máximo rigor en la medición de las variables y trabajar con unos instrumentos de medida válidos y fiables. Estos garantizarán que el error de medida sea el menor posible. c) Ser indirecta. La mayoría de los rasgos no son ni medibles ni observables directamente. Medimos indirectamente, en la mayoría de las ocasiones. Medimos a través de las manifestaciones sensibles y externas de los rasgos o conductas de las personas. A partir de estas manifestaciones externas inferimos acerca del constructo o variable.

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Las cuatro principales escalas de medida

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a) Escala nominal Se trata de una escala de tipo descriptiva, propia de variables cualitativas. Consiste en codificar las categorías de la variable asignándoles valores numéricos. Lo único que permite este tipo de escala es diferenciar. No permite realizar ninguna operación matemática. Los estadísticos descriptivos aplicables a esta escala son la moda y la frecuencia. Un ejemplo, los dorsales de los corredores de una carrera. b) Escala ordinal Esta escala es adecuada cuando el rasgo que expresa la variable permite establecer orden o rango. La asignación de valores numéricos a los objetos representa orden además de diferencias. Por ejemplo, el nivel socioeconómico de un grupo de personas o el orden de clasificación en una carrera o concurso. Los estadísticos aplicables son la mediana, los cuantiles, los coeficientes de correlación ordinales (Spearman y Kendall) y las pruebas no paramétricas. c) Escala de intervalos Esta escala es superior a las anteriores ya que además de diferencias y orden permite establecer igualdad de intervalos de medida. Sin embargo, es necesario precisar que la igualdad de diferencias numéricas no se corresponde exactamente con una igualdad de diferencias en el rasgo. Es decir, cuando el alumno obtiene un 10 en una prueba de conocimientos parece bastante claro que obtiene el doble de puntuación que el compañero que ha sacado 5 puntos. Pero esto no supone que el primero posea estrictamente el doble de conocimientos, en el sentido de poseer el doble de rasgo. Esto se debe a que esta escala no cuenta con un cero absoluto. Los estadísticos aplicables son la media, desviación típica y la varianza, los coeficientes de correlación de Pearson y todas las pruebas paramétricas. Ejemplos de variables medidas en esta escala son: las aptitudes intelectuales, el rendimiento escolar, la motivación intrínseca y extrínseca, el autoconcepto, etc. d) Escala de razón Además de las propiedades de orden e igualdad de diferencias, las medidas de esta escala se caracterizan por la existencia de un cero absoluto que indica ausencia de rasgo. En este caso con los números asignados a los objetos se pueden realizar todas las operaciones aritméticas. Ahora sí que se puede afirmar estrictamente que cuando tiene 10 puntos o kilos y el compañero 5, el primero posee el doble de rasgo o de medida que el segundo. Sólo en esta escala de razón se da el isomorfismo perfecto entre las propiedades de los números y las de la propiedad de medida. En ejemplo sería la medida de la velocidad lectora de los alumnos en palabras por minuto o una medida de longitud. 

Reducción a una escala inferior o Variable: rendimiento académico Escala de intervalos: 10-9-8…1 8

Escala ordinal: sobresaliente, notable, bien… Escala n o

al: apto-no apto

Variable: estado vital Escala nominal, dicotómica: vivo-muerto

Glosario:  Escala = sistema de medida que establece una correspondencia entre los números y las propiedades de los objetos medidos.  Escala de intervalos = escala de medida que indica el orden y la distancia que hay entre las personas, grupos o eventos de una característica.  Escala de razón = escala de medida con valor real 0, que indica la proporción de una característica entre las personas.  Escala nominal = escala de medida que indica si las personas son iguales o desiguales en una característica.  Escala ordinal = escala de medida que representa el orden que ocupan los objetos o las personas en una característica.  Escalas de medida = escalas que miden características o variables. Pueden ser de cuatro tipos: nominal, de orden, de intervalos o de razón. LECCIÓN 2.7.: Tipos y proceso de muestro

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La muestra o “Conjunto de elementos extraídos de una población, cuyas características trata de reproducir” Se somete a estudio en representación del conjunto. Propósito  obtener resultados válidos para la población de partida.

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Debe reproducir las características relevantes para la investigación concreta. Elementos principales:  La base: concreción individualizada o registro de cada una de las unidades del universo.  La unidad: cada uno de los elementos que componen la base.  Unidad simple (un sujeto o caso)  Unidad compuesta (una familia o un edificio)

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Muestreo probabilístico: Cumple el principio de equiprobabilidad: todos los sujetos tienen la misma probabilidad de ser elegidos. Tipos: - Aleatorio simple: azar - Aleatorio sistemático - Estratificado: ej. Coger alumnos de primero y cuarto (primero y cuarto constituirían estratos) - Muestreo por conglomerados: ej. agrupados por facultades  aleatorizo las facultades - Polietápico: se van produciendo etapas en los muestreos

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Muestreo no probabilístico: No hay selección al azar de los sujetos. Tipos: - Accidental: no puedo elegir la muestra  voy a los que hay - Intencional: elijo los que quiero. - Muestreo por cuotas

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Proceso de muestreo:

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Condiciones de las muestras: o Representatividad: la muestra debe reproducir todas y cada una de las características de la población implicadas en el estudio. o Suficiencia: la muestra debe estar constituida por un número suficiente de casos, que permita la generalización de los resultados a la población.