Glosario (A - F)

Análisis de varianza. Prueba estadística para analizar si más de dos grupos difieren entre sí de manera significativa en sus medias y varianzas.

Asignación al azar.  Es el mejor método para hacer equivalentes los grupos (más

preciso y confiable). El  emparejamiento no la sustituye por completo.

Asignación aleatoria o al azar.  Es una técnica de control muy difundida para asegurar la equivalencia inicial al ser asignados aleatoriamente los casos o sujetos a los grupos del experimento.

Asimetría y curtosis.  Estadísticas que se usan para conocer cuánto se parece  una distribución a la distribución teórica llamada curva normal o campana de Gauss y dónde se concentran las puntuaciones.

Chi cuadrada.  Prueba estadística para evaluar hipótesis acerca de la relación entre dos variables categóricas.

Coeficientes rho de Spearman y tau de Kendall.  Son medidas de correlación para variables en un nivel de medición ordinal; los individuos o unidades de la muestra pueden ordenarse por rangos.

Concordancia. Correspondencia o conformidad de una cosa con otra.

Coherencia. Conexión, relación o unión de unas cosas con otras.

Confiabilidad.  Grado en que un instrumento produce resultados consistentes y coherentes.

Constructos o construcciones hipotéticas. Las variables adquieren valor para la investigación científica cuando llegan a relacionarse con otras variables, es decir, si forman parte de una hipótesis o una teoría.

Constructo o construcción. Variable medida que tiene lugar dentro de una hipótesis, teoría o modelo teórico.

Corolario.  Proposición que no necesita prueba particular y se deduce con facilidad de lo demostrado previamente.

Correlación espuria. Cuando dos variables están aparentemente relacionadas, pero que en realidad no es así.

Deducir. Sacar una conclusión de algo.

Datos cualitativos.  Evidencia o información simbólica verbal, audiovisual o en forma de texto e imágenes.

Definición conceptual.  Trata a la variable con otros términos. Se tratan de definiciones de diccionarios o de libros especializados.

Definición operacional.  Conjunto de procedimientos y actividades que se desarrollan para medir una variable.

Desviación estándar.  Promedio de desviación de las puntuaciones con respecto a la media que se expresa en las unidades originales de medición de la distribución.

Diseño.  Plan o estrategia que se desarrolla para obtener la información que se requiere en una investigación y responder al planteamiento.

Diseños de tendencia y de evolución de grupo.  Ambas clases de diseños monitorean cambios en una población o subpoblación a través del tiempo, usando una serie de muestras que abarcan a diferentes participantes en cada ocasión, pero en los primeros la población es la misma y en los segundos se toma como universo a los sobrevivientes de la población.

Diseños longitudinales. Estudios que recaban datos en diferentes puntos del tiempo, para realizar inferencias acerca de la evolución del problema de investigación o fenómeno, sus causas y sus efectos.

Diseños panel.  Toda una población o grupo es seguido a través del tiempo.

Diseño preexperimental.  Diseño de un solo grupo cuyo grado de control es mínimo. Generalmente es útil como un primer acercamiento al problema de investigación en la realidad.

Diseños transeccionales (transversales). Investigaciones que recopilan datos en un momento único.

Diseños transeccionales correlacionales - causales.  Describen relaciones entre dos o más categorías, conceptos o variables en un momento determinado, ya sea en términos correlacionales o en función de la relación causa-efecto.

Diseños transeccionales descriptivos.  Indagan la incidencia de las modalidades, categorías o niveles de una o más variables en una población, son estudios puramente descriptivos.

Diseños transeccionales exploratorios. Su propósito es comenzar a conocer una variable o un conjunto de variables. Se trata de una exploración inicial en un momento específico. Se aplican a problemas de investigación nuevos o poco conocidos

Dispersión.  Grado de distanciamiento de un conjunto de valores respecto a su valor medio.

Distribución de frecuencias.  Conjunto de puntuaciones de una variable ordenadas en sus respectivas categorías.

Distribución muestral.  Conjunto de valores sobre una estadística calculada de todas las muestras posibles de una población.

Distribución normal.   Distribución en forma de campana que se logra con muestras de 100 o más unidades muestrales y que es útil y necesaria cuando se hacen inferencias estadísticas.

Empírico. Perteneciente o relativo a la experiencia.

Enfoque cualitativo.  Utiliza la recolección y análisis de los datos para afinar las preguntas de investigación  o revelar nuevas interrogantes en el proceso de interpretación.

Enfoque cuantitativo.  Utiliza la recolección de datos para probar hipótesis con base en la medición numérica y el análisis estadístico, con el fin de establecer pautas de comportamiento y probar teorías.

Estadística. Rama de la matemática que utiliza grandes conjuntos de datos numéricos para obtener inferencias basadas en el cálculo de probabilidades

Estadígrafo. Resultados estadísticos de los datos que se recolectan de una muestra.

Estadística inferencial.  Estadística para probar hipótesis y estimar parámetros.

Estudio correlacional.  Asocian variables mediante un patrón predecible para un grupo o población.

Estudios descriptivos.  Busca especificar propiedades y características importantes de cualquier fenómeno que se analice. Describe tendencias de un grupo o población.

Estudios explicativos.  Pretenden establecer las causas de los sucesos o fenómenos que se estudian.

Estudios exploratorios.  Se emplean cuando el objetivo consiste en examinar un tema poco estudiado o novedoso.

Experimento.  Situación de control en la cual se manipulan, de manera intencional, una o más variables independientes (causas) para analizar las consecuencias de tal manipulación sobre una o más variables dependientes (efectos).

Experimentos de campo.  Experimento en una situación más real o natural en la que el investigador manipula una o más variables.

Experimentos de laboratorio.  Experimento en que el efecto de todas o casi todas las variables independientes influyentes no concernientes al problema de investigación se mantiene  reducido lo más posible.

Temas relacionados:

Glosario(G – L)

Glosario (M– Q)

Glosario(R – Z)

Fuentes:

1. HERNÁNDEZ SAMPIERI, Roberto; FERNANDEZ COLLADO, Carlos y  BAPTISTA LUCIO, María. METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN (6ta edición). McGraw-Hill / Interamericana Editores S.A. México, 2014.

2. Real Academia Española (RAE). DICCIONARIO DE LA LENGUA ESPAÑOLA (23ra Edición). 2014.

3. Fundación Wikipedia. LA ENCICLOPEDIA LIBRE. www.wikipedia.com

Diseños correlacionales - causales

Corresponde al diseño de una investigación cuantitativa no experimental transeccional.

Describen relaciones entre dos o más categorías, conceptos o variables en un momento determinado.

¿Cuál es la diferencia con los diseños descriptivos?

En el descriptivo, se recolectan datos de la variable y se describe. El interés es cada variable tomada individualmente.

En el correlacional – causal se recolectan datos, de al menos 2 variables, y se describe la relación entre ellas. El interés es la relación entre las variables, sea correlación o relación causal.

Los diseños correlacionales - causales pueden:

1.  Correlacionales: Cuando establecen relaciones entre variables sin precisar sentido de causalidad o pretender analizar relaciones causales. Se fundamentan en planteamientos e hipótesis correlacionales.

2. Causales: Cuando establecen relaciones causa – efecto. Se fundamentan en planteamientos e hipótesis causales.

Recordar que la causalidad implica correlación, pero no toda correlación significa causalidad.

Estos diseños cuando establecen relaciones causales son explicativos.

Asimismo, en ocasiones los diseños correlacionales - causales describen relaciones en uno o más grupos o subgrupos y suelen describir primero las variables incluidas en la investigación, para luego establecer las relaciones entre éstas (en primer lugar, son descriptivos de variables individuales, pero luego van más allá de las descripciones y establecen relaciones).

Fuente:

HERNÁNDEZ SAMPIERI, Roberto; FERNANDEZ COLLADO, Carlos y  BAPTISTA LUCIO, María. METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN (6ta edición). McGraw-Hill / Interamericana Editores S.A. México, 2014.  Pág. 157-159.

Diseño de una investigación cuantitativa

Es el plan o estrategia que se desarrolla para obtener la información que se requiere en una investigación y responder al  planteamiento del problema.

En el enfoque cuantitativo, el investigador utiliza sus diseños para analizar la certeza de las hipótesis formuladas en un contexto en particular o para aportar evidencias respecto de los lineamientos de la investigación (si es que no se tienen hipótesis).

Tipos de diseño:

1. Experimental:

- Pre experimentos.

- Experimentos puros.

- Cuasi experimentos.

2. No experimental:

- Transversales

- Longitudinales

Cada uno posee sus características, y la decisión sobre qué clase de investigación y diseño específico seleccionar o desarrollar depende del planteamiento del problema, el alcance del estudio y las hipótesis formuladas.

1. Diseños experimentales

Estudio en el que se manipulan intencionalmente una o más variables independientes (causas), para analizar las consecuencias que la manipulación tiene sobre una o más variables dependientes (efectos), dentro de una situación de control o validez interna  (varios grupos de comparación y equivalencia de grupos)  para el investigador.

1.1 Pre experimentos

Diseño de un solo grupo cuyo grado de control es mínimo. Generalmente es útil como un primer acercamiento al problema de investigación en la realidad.

1.2 Experimentos puros

Son aquellos que reúnen los dos requisitos para lograr el control y la validez interna del experimento: Grupos de comparación y Equivalencia de los grupos. Estos diseños llegan a incluir una o más variables independientes y una o más dependientes. Asimismo, pueden utilizar pre pruebas y pos pruebas para analizar la evolución de los grupos antes y después del tratamiento experimental.

1.3 Cuasi experimentos

Se manipulan deliberadamente, al menos, una variable independiente para observar su efecto sobre una o más variables dependientes, sólo que difieren de los experimentos “puros” en el grado de seguridad que pueda tenerse sobre la equivalencia inicial de los grupos. Los sujetos no se asignan al azar a los grupos ni se emparejan, sino que dichos grupos ya están conformados antes del experimento: son grupos intactos (la razón por la que surgen y la manera como se integraron es independiente o aparte del experimento).

2. Diseños no experimentales

Estudios que se realizan sin la manipulación deliberada de variables y en los que sólo se observan los fenómenos en su ambiente natural para analizarlos.

2.1 Diseños transeccionales (transversales)

Investigaciones que recopilan datos en un momento único.  Su propósito es describir variables y analizar su incidencia e interrelación en un momento dado. Es como “tomar una fotografía” de algo que sucede.

2.1.1 Exploratorios

Su propósito es comenzar a conocer una variable o un conjunto de variables, una comunidad, un contexto, un evento, una situación. Se trata de una exploración inicial en un momento específico. Por lo general, se aplican a problemas de investigación nuevos o poco conocidos; además,  constituyen el preámbulo de otros diseños (no experimentales y experimentales).

2.1.2 Descriptivos

Tienen como objetivo indagar la incidencia de las modalidades o niveles de una o más variables en una población. El procedimiento consiste en ubicar en una o diversas variables a un grupo de personas u otros seres vivos, objetos, situaciones, contextos, fenómenos, comunidades, etc., y proporcionar su descripción. Son  estudios puramente descriptivos y cuando establecen hipótesis, éstas son también descriptivas (de pronóstico de una cifra o valores).

2.1.3 Correlacionales-causales

Describen relaciones entre dos o más categorías, conceptos o variables en un momento determinado. A veces, únicamente en términos correlacionales, otras en función de la relación causa-efecto (causales).

2.2 Diseños longitudinales (evolutivas)

Estudios que recaban datos en diferentes puntos del tiempo, para realizar inferencias acerca de la evolución del problema de investigación o fenómeno, sus causas y sus efectos.

2.2.1 De tendencia

Son aquellos que analizan cambios al paso del tiempo en categorías, conceptos, variables o sus relaciones de alguna población en general. Su característica distintiva es que la atención se centra en la población o universo.

2.2.2 De evolución de grupo

Se examinan cambios a través del tiempo en subpoblaciones o grupos específicos. Su atención son las cohortes o grupos de individuos vinculados de alguna manera o identificados por una  característica común, generalmente la edad o la época o la región geográfica.

2.2.3 Diseños panel

Son similares a las dos clases de diseños vistas anteriormente, sólo que los mismos casos o participantes son medidos u observados en todos los tiempos o momentos.

Fuente:

HERNÁNDEZ SAMPIERI, Roberto; FERNANDEZ COLLADO, Carlos y  BAPTISTA LUCIO, María. METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN (6ta edición). McGraw-Hill / Interamericana Editores S.A. México, 2014. Pág. 126-168.

Enfoques de la Investigación Científica

La investigación es un conjunto de procesos sistemáticos, críticos y empíricos que se aplican al estudio de un fenómeno o problema.

Los enfoques que se pueden dar a una investigación son: el enfoque cuantitativo y el enfoque cualitativo.

En términos generales, estos enfoques utilizan cinco estrategias similares y relacionadas:

1. Llevan a cabo la observación y evaluación de fenómenos.

2. Establecen suposiciones o ideas como consecuencia de la observación y evaluación realizadas.

3. Demuestran el grado en que las suposiciones o ideas tienen fundamento.

4. Revisan tales suposiciones o ideas sobre la base de las pruebas o del análisis.

5. Proponen nuevas observaciones y evaluaciones para esclarecer, modificar y fundamentar las suposiciones e ideas o incluso para generar otras.

Si bien  estos enfoques comparten estas estrategias generales, cada una tiene sus propias características.

1. Enfoque cuantitativo

Utiliza la recolección de datos para probar hipótesis con base en la medición numérica y el análisis estadístico, con el fin establecer pautas de comportamiento y probar teorías.

Es un conjunto de procesos secuencial y probatorio. Cada etapa precede a la siguiente y no podemos eludir pasos.

Proceso:

1.  Idea.

2.  Planteamiento del problema.

3.  Revisión de la literatura existente y desarrollo del marco teórico.

4.  Visualización del alcance del estudio.

5.  Elaboración de hipótesis y definición de variables.

6.  Desarrollo del diseño de investigación.

7.  Definición y selección de la muestra.

8.  Recolección de los datos.

9.  Análisis de los datos.

10. Elaboración del reporte de resultados.

2. Enfoque cualitativo

Utiliza la recolección y análisis de los datos para afinar las preguntas de investigación o revelar nuevas interrogantes en el proceso de interpretación.

Pueden desarrollar preguntas e hipótesis antes, durante o después de la recolección y el análisis de los datos.

Es un proceso en el que la secuencia no siempre es la misma, pues varía con cada estudio y se puede regresar a etapas previas.

Proceso:

1. Idea.

2. Planteamiento del problema.

3. Inmersión inicial en el campo.

4. Concepción del diseño del estudio.

5. Definición de la muestra inicial del estudio y acceso a ésta.

6. Recolección de los datos.

7. Análisis de los datos.

8. Interpretación de resultados.

9. Elaboración del reporte de resultados.

La revisión de la literatura existente (marco de referencia)  es transversal a todas las etapas del proceso.

Temas relacionados:

Características del enfoque cuantitativo

Característicasdel enfoque cualitativo

Enfoque cuantitativo y cualitativo: ¿Cuál elegir?

Fuente:
HERNÁNDEZ SAMPIERI, Roberto; FERNANDEZ COLLADO, Carlos y  BAPTISTA LUCIO, María. METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN (6ta edición). McGraw-Hill / Interamericana Editores S.A. México, 2014. Pág. 4 -  10.