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GESTION PUBLICA

INDICE INTRODUCCION .............................................................................................................................. 2 INVESTIGACIÓN CORRELACIONAL ......................................................................................... 3 Concepto de investigación correlacional ............................................................................ 3 Características de la investigación correlacional ............................................................. 4 Variables ....................................................................................................................................... 4 Ventajas y usos del método correlacional .......................................................................... 5 a)

Utilidad del método correlacional .............................................................................. 5

b)

Valor ................................................................................................................................... 6

c)

Riesgo: correlaciones espurias (falsas)................................................................... 7

Limitaciones del método ...................................................................................................... 7 Diferencia entre estudios correlaciónales y explicativo .................................................. 8 a)

La investigación correlacional.................................................................................... 8

b)

La investigación explicativa ............................................................................................ 8

Propósito. ................................................................................................................................. 9 FORMULACION DE HIPÓTESIS CORRELACIÓNALES .................................................... 10 Tipos de hipótesis que se puede establecer .................................................................... 11 A)Hipótesis no direccional ................................................................................................ 11 B)Hipótesis direccional ...................................................................................................... 11 C)Hipótesis nulas.-............................................................................................................... 11 Prueba de hipótesis ............................................................................................................. 12 a)Análisis paramétricos ......................................................................................................... 12 DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN ...................................................................................... 13 CLASIFICACIÓN DE LOS ESTUDIOS DE INVESTIGACIÓN ............................................... 14 DISEÑOS EXPERIMENTALES. .............................................................................................. 14 DISEÑOS NO EXPERIMENTALES. ....................................................................................... 14 DISEÑO DE INVESTIGACIÓN PARA UN ESTUDIO CORRELACIONAL ...................... 14 Diseños no experimentales ................................................................................................... 14 CONCLUSIONES........................................................................................................................... 16 REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS ........................................................................................... 17

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INTRODUCCION Conocer sobre los métodos científicos facilita la correcta elección de las herramientas de recolección y análisis de datos, y construye una idea preliminar de cómo transitar por todo el proceso de investigación. El estudio correlacional como tipo de investigación, tiene sus bases en numerosas pruebas estadísticas que señalan coeficientes de correlación entre las variables. Estos coeficientes son representados numéricamente para indicar la fuerza y dirección de una relación. Este tipo de investigación está Indicada para establecer relaciones estadísticas entre características o fenómenos, pero no conduce directamente a establecer relaciones de causa-efecto entre ellos. La utilidad y el propósito principal de los estudios correlaciónales son saber cómo se puede comportar un concepto o variable conociendo el comportamiento de otra u otras variables relacionadas. Es decir, para intentar predecir el valor aproximado que tendrá un grupo de individuos en una variable, a partir del valor que tienen en la variable o variables relacionadas.

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INVESTIGACIÓN CORRELACIONAL Concepto de investigación correlacional Este tipo de investigación está indicada para determinar el grado de relación y semejanza que pueda existir entre dos o más variables, es decir, entre características o conceptos de un fenómeno. Ella no pretende establecer una explicación completa de la causa – efecto de lo ocurrido, solo aporta indicios sobre las posibles causas de un acontecimiento. En el método correlacional se pueden identificar las relaciones que existen entre dos o más variables, se observan las variaciones que ocurren espontáneamente en ambas para indagar si surgen juntas o no”. En este método se utilizan cálculos estadísticos, haciendo mediciones de los factores, para relacionarlos entre sí, se puede también incluir el control de variables a fin de obtener resultados más válidos. Este método se emplea cuando no es posible utilizar el método experimental, dado que las variables a investigar son conceptos hipotéticos (inteligencia, autoestima…) y por tanto no pueden ser manipuladas empíricamente. Cuando comprobamos repetidamente que un hecho influye sobre otro decimos que existe correlación entre ambos, por ejemplo, si observamos que las personas con baja autoestima son inseguras, diríamos que la autoestima y la inseguridad están correlacionadas. La correlación permite hacer pronósticos pero no sirve para establecer una relación de causa-efecto sino que tiene un valor más bien descriptivo. En el ejemplo anterior, tal vez no sea cierto que una baja autoestima provoque inseguridad, pues ambos rasgos podrían estar causados por un tercer factor. Según Tamayo y Tamayo (2014), sostiene que este tipo de investigación, persigue fundamentalmente determinar el grado en la cual las variaciones en uno o varios factores son concomitantes con la variación en otra u otros factores. La existencia y fuerza de esta covariación normalmente se determina estadísticamente por medio de coeficientes de correlación. Es conveniente tener en cuenta que esta covariación no significa que entre los valores existan relaciones de causalidad, pues estas se determinan por otros criterios que, además de la covariacion se debe tener en cuenta. Finalidad Hernández, Fernández y baptista (2014), sostiene que este tipo de estudios tiene como finalidad conocer la relación o grado de asociación que exista entre dos o más conceptos, categorías o variables en una muestra o contexto en particular. En ocasiones sólo se analiza la relación entre dos variables, pero con frecuencia se ubican en el estudio vínculos entre tres, cuatro o más variables.

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Características de la investigación correlacional Es indicado en situaciones complejas en que importa relacionar variables, pero en las cuales no es posible el control experimental. Permite medir e interrelacionar múltiples variables simultáneamente en situaciones de observación naturales, como en los ejemplos ofrecidos Permite identificar asociaciones entre variables, pero hay que prevenir que ellas sean espurias o falsas, introduciendo los controles estadísticos apropiados. Es menos riguroso que el tipo de investigación experimental porque no hay posibilidad de manipular la variable (o variables) independiente(s) ni de controlarlas rigurosamente. En consecuencia, no conduce directamente a identificar relaciones causa-efecto, pero sí a sospecharlas. Con este método medimos la relación entre variables mediante el coeficiente de correlación, que describe el grado en que dos variables varían de modo concomitante. Si lo hacen en el mismo sentido (más de una viene acompañado de más de otra, o menos de una menos de otra) la correlación será positiva; si lo hacen en sentido contrario (más de una menos de otra, menos de una más de otra) la correlación será negativa. Atención: la existencia de correlación entre dos variables (entre dos fenómenos) no implica relación causal entre ellas. Variables El método correlacional emplea la técnica matemática de análisis factorial y es de uso común en psicología diferencial. Su objetivo principal Es saber cómo se puede comportar una variable conociendo el comportamiento de otra u otras variables relacionadas. Esto se debe a que si existe relación entre ellas, al variar una variable, de igual modo varía la otra. Esta relación puede ser positiva o negativa:

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Es decir, que si una variable muestras resultados positivos, asimismo sucederá con la otra. Igualmente sucede con una variable negativa los resultados de la otra variable serán negativos. La investigación correlacional es un tipo de estudio un tanto descriptivo, aunque busca determinar el grado de relación entre las variables presentadas. Así, establece su grado de correlación, aunque no obtiene una explicación completa al fenómeno explicado, analiza la relación entre estas variables o conceptos.

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Una vez que se plantea el fenómeno que va a ser investigado. Se ubican las variables. Cada una es analizada. Luego, se presentan hipótesis correlaciónales.

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5. Mediante el uso de estadísticas se determina el grado de relación. Este tipo de investigación no presenta de forma directa las causas, aunque si presenta indicios de los que podría ser estas. De esta manera podemos observar que estas investigaciones correlacionales tienen el fin de conocer cuál es el comportamiento de una variable conociendo el comportamiento de una o más de ellas. Así observamos el uso de más de una vez de este tipo de evaluación en las investigaciones presentadas. Por otro lado podemos identificar las fortalezas y las limitaciones que tiene este diferente tipo de investigaciones. Entre las fortalezas podemos encontrar es que se logra el manejo y la comprensión de todos los factores y aspectos que puedas modificar o no el comportamiento o cambiar el rumbo del fenómeno y así de alguna forma estar preparado con los cambios y la naturaleza del fenómeno. En cambio podemos encontrar como limitación, que no hay un 100% de certeza que se encuentre la posibilidad acertada de la correlación, por lo que pueden existir errores en cuanto a la veracidad del producto. Asimismo existen diferentes percepciones, donde dependerá del investigador la identificación correcta de las variables, que podrían ser vistas desde diferentes enfoques. Ventajas y usos del método correlacional a) Utilidad del método correlacional La utilidad principal de los estudios correlaciónales es saber cómo se puede comportar un concepto o una variable al conocer el comportamiento de otras variables vinculadas. Es decir, intentar predecir el valor aproximado que tendrá un grupo de individuos o casos en una variable, a partir del valor que poseen en las variables relacionadas. Un ejemplo tal vez simple, pero que ayuda a comprender el propósito predictivo de los estudios correlacionales, sería asociar el tiempo dedicado a estudiar para un examen con la calificación obtenida. Así, en un grupo de estudiantes, se mide cuánto dedica cada uno a prepararse para el examen y también se recaban sus calificaciones (mediciones de la otra variable); luego se determina si las dos variables están relacionadas, lo cual significa que una varía cuando la otra también lo hace. La correlación puede ser positiva o negativa. Si es positiva, significa que alumnos con valores altos en una variable tenderán también a mostrar valores elevados en la otra. Por ejemplo, quienes estudiaron más tiempo para el examen tenderían a obtener una calificación más alta. Si es negativa, significa que sujetos con valores elevados en una variable tenderán a mostrar valores bajos en la otra variable. Por ejemplo, quienes estudiaron más tiempo para el examen de estadística tenderían a obtener una calificación más baja.

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Si no hay correlación entre las variables, indica que fluctúan sin seguir un patrón sistemático común; de este modo, habrá estudiantes que tengan valores altos en una de las dos variables y bajos en la otra, sujetos que tengan valores altos en una variable y altos en la otra, alumnos con valores bajos en una y bajos en la otra, y estudiantes con valores medios en las dos variables. En el ejemplo, habrá quienes dediquen mucho tiempo a estudiar para el examen y obtengan altas calificaciones, pero también quienes dediquen mucho tiempo y obtengan calificaciones bajas; otros más que dediquen poco tiempo y saquen buenas calificaciones, pero también quienes dediquen poco y les vaya mal en el examen. Si dos variables están correlacionadas y se conoce la magnitud de la asociación, se tienen bases para predecir, con mayor o menor exactitud, el valor aproximado que tendrá un grupo de personas en una variable, al saber qué valor tienen en la otra. Los estudios correlaciónales se distinguen de los descriptivos principalmente en que, mientras que estos últimos se centran en medir con precisión las variables individuales (algunas de las cuales se pueden medir con independencia en una sola investigación), los primeros evalúan, con la mayor exactitud que sea posible, el grado de vinculación entre dos o más variables, pudiéndose incluir varios pares de evaluaciones de esta naturaleza en una sola investigación (comúnmente se incluye más de una correlación). En pedagogía, este método constituye un tipo popular de investigación, los administradores por lo general otorgan fácilmente el permiso para llevar a cabo un estudio de esta índole. La principal ventaja es que permite analizar la relación entre muchas variables en un solo estudio. El investigador puede analizar cómo varias variables, cada una sola o combinada puede afectar un patrón particular de conocimiento. Otra ventaja del método correlacional es que provee información concerniente al grado de relación entre las variables a ser estudiadas. En este aspecto supera al método causal-comparativo. b) Valor La investigación correlacional tiene, en alguna medida, un valor explicativo, aunque parcial, ya que el hecho de saber que dos conceptos o variables se relacionan aporta cierta información explicativa. Por ejemplo, si la adquisición de vocabulario por parte de un grupo de niños de cierta edad (digamos entre tres y cinco años) se relaciona con la exposición a un programa de televisión educativo, ese hecho llega a proporcionar cierto grado de explicación sobre cómo los niños adquieren algunos conceptos. Asimismo, si la similitud de valores en parejas de ciertas comunidades indígenas guatemaltecas se relaciona con la probabilidad de que contraigan matrimonio, esta información nos ayuda a explicar por qué algunas de esas parejas

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se casan y otras no. Desde luego, la explicación es parcial, pues hay otros factores vinculados con la adquisición de conceptos y la decisión de casarse. Cuanto mayor sea el número de variables que se asocien en el estudio y mayor sea la fuerza de las relaciones, más completa será la explicación. En el ejemplo de la decisión de casarse, si se encuentra que, además de la similitud, también están relacionadas las variables tiempo de conocerse, vinculación de las familias de los novios, ocupación del novio, atractivo físico y tradicionalismo, el grado de explicación para la decisión de casarse será mayor. Además, si agregamos más variables que se relacionan con tal decisión, la explicación se torna más completa. c) Riesgo: correlaciones espurias (falsas) Llega a darse el caso de que dos variables estén aparentemente relacionadas, pero que en realidad no sea así. Esto se conoce en el ámbito de la investigación como correlación espuria. Supongamos que lleváramos a cabo una investigación con niños cuyas edades oscilaran entre ocho y 12 años, con el propósito de analizar qué variables se encuentran relacionadas con la inteligencia y la midiéramos por medio de alguna prueba. Digamos también que se presenta la siguiente tendencia: a mayor estatura, mayor inteligencia; es decir que los niños físicamente más altos tendieran a obtener una calificación mayor en la prueba de inteligencia, con respecto a los niños de menor estatura. Estos resultados no tendrían sentido. No podríamos decir que la estatura se correlaciona con la inteligencia, aunque los resultados del estudio así lo indicaran. Esto sucede por lo siguiente: la maduración está asociada con las respuestas a una prueba de inteligencia. Así, los niños de 12 años (en promedio más altos) han desarrollado mayores habilidades cognitivas para responder la prueba (comprensión, asociación, retención, etc.), que los niños de 11 años; éstos, a su vez, las han desarrollado en mayor medida que los de 10 años, y así sucesivamente hasta llegar a los niños de ocho años (en promedio los de menor estatura), quienes poseen menos habilidades que los demás para responder la prueba de inteligencia. Estamos ante una correlación espuria, cuya “explicación” no sólo es parcial sino errónea. Se requeriría de una investigación explicativa para saber cómo y por qué las variables están supuestamente relacionadas. Limitaciones del método Cuando se interpreta un coeficiente de correlación debe tenerse en mente que se está hablando de una asociación solamente, y no de una relación de causa-efecto. Un coeficiente de correlación significativo puede sugerir una causa-efecto, pero no la establece. La única manera de establecer una relación de causa-efecto es conduciendo un estudio experimental. Cuando se obtiene una alta relación entre

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dos variables, es a menudo tentador concluir que una de las variables causa la otra. Pero puede ser que ninguna sea causa de la otra, puede haber una tercera variable que cause ambas. Diferencia entre estudios correlaciónales y explicativo a) La investigación correlacional La investigación correlacional básicamente mide dos o más variables, estableciendo su grado de correlación, pero sin pretender dar una explicación completa (de causa y efecto), al fenómeno investigado, sólo investigación grados de correlación, dimensiona las variables. Los estudios correlaciónales pretenden responder a preguntas de investigación tales como: ¿Conforme transcurre una psicoterapia orientada hacia el paciente, aumenta la autoestima de éste? ¿A mayor variedad y autonomía en el trabajo corresponde mayor motivación intrínseca respecto a las tareas laborales? ¿Los campesinos que adoptan más rápidamente una innovación poseen mayor inteligencia que los campesinos que la adoptan después? Este tipo de estudios tienen como propósito medir el grado de relación que exista entre dos o más conceptos o variables (en un contexto en particular? El propósito principal de los estudios correlaciónales son saber cómo se puede comportar un concepto o variable conociendo el comportamiento de otras variables relacionadas. Los estudios correlaciónales se distinguen de los descriptivos principalmente en que, mientras éstos últimos se centran en medir con precisión las variables individuales, los estudios correlaciones evalúan el grado de relación entre dos variables, pudiéndose incluir varios planes de evaluaciones de esta naturaleza en una única investigación. Básicamente mide dos o más variables, estableciendo su grado de correlación, pero sin pretender dar una explicación completa (de causa y efecto) al fenómeno investigado, sólo investiga grados de correlación, dimensiona las variables. b) La investigación explicativa Los estudios explicativos van más allá de la descripción de conceptos o fenómenos o del establecimiento de relaciones entre conceptos; están dirigidos a responder a las causas de los eventos físicos o sociales.

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Los estudios explicativos responderían a preguntas tales como: ¿qué efectos tiene que los adolescentes –que viven en zonas urbanas y cuyo nivel socioeconómico es elevado- se expongan a videos televisivos musicales con alto contenido de sexo?, ¿a qué se deben estos efectos?, ¿qué variables mediatizan los efectos y de qué modo?, ¿por qué prefieren dichos adolescentes ver videos musicales con altos contenido sexual? Las investigaciones explicativas son más estructuradas que las demás clases de estudio y de hecho implican los propósitos de ellas (exploración, descripción y correlación), además de que proporcionan un sentido de entendimiento del fenómeno al que hacen referencia. Dos factores influyen para que una investigación se inicie como exploratoria, descriptiva, correlacional o explicativa: el estado del conocimiento en el tema de investigación que revele la revisión de la literatura y el enfoque que el investigador pretenda dar a su estudio Las investigaciones explicativas son más estructuradas que las demás clases de estudios y de hecho implican los propósitos de ellas (exploración, descripción y correlación), además de que proporcionan un sentido de entendimiento del fenómeno al que hacen referencia. Algunas veces una investigación puede caracterizarse como exploratoria, descriptiva, correlacional o explicativa, pero no situarse como tal. Esto es, aunque un estudio sea esencialmente exploratorio contendrá elementos descriptivos, o bien un estudio correlacional incluirá elementos descriptivos, y lo mismo ocurre con cada una de la clase de estudios. Así mismo, como se mencionó antes, una investigación puede iniciarse como exploratoria o descriptiva y después llegar a ser correlacional y aún explicativa. Propósito. La utilidad y el propósito principal de los estudios correlaciónales son saber cómo se puede comportar un concepto o variable conociendo el comportamiento de otra u otras variables relacionadas. Es decir, para intentar predecir el valor aproximado que tendrá un grupo de individuos en una variable, a partir del valor que tienen en la variable o variables relacionadas. Un ejemplo tal vez simple, pero que ayuda a comprender el propósito productivo de los estudios correlaciónales, sería el correlacionar el tiempo dedicado a estudiar para un examen de estadística con la calificación obtenida en él. En este caso se mide en un grupo de estudiantes cuánto dedica cada uno de ellos a estudiar para el examen y también se obtienen sus calificaciones en el examen (mediciones en la otra variable); posteriormente se determina si las dos variables están o no correlacionadas y, si lo están, de qué‚ manera. En el caso de que dos variables están correlacionadas, ello significa que una varía cuando la otra también varía (la correlación puede ser positiva o negativa).

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Si es positiva quiere decir que sujetos con altos valores en una variable tenderán a mostrar altos valores en la otra variable. Por ejemplo, quienes estudian más tiempo para el examen de estadística tienden a obtener una más alta calificación en el examen. Si es negativa, significa que sujetos con altos valores en una variable tienden a mostrar bajos valores en la otra variable. Por ejemplo, quienes estudian más tiempo para el examen de estadística tienden a obtener una calificación más baja en el examen. Si no hay correlación entre las variables, ello nos indica que éstas varían sin seguir un patrón sistemático entre sí: habrá sujetos que tengan altos valores en una de las dos variables y bajos en la otra, sujetos que tengan altos valores en una de las variables y valores medios en la otra, sujetos que tengan altos valores en una variable y altos en la otra, sujetos con valores bajos en una variable y bajos en la otra, y sujetos con valores medios en las dos variables. En el ejemplo mencionado, habrá quienes dediquen mucho tiempo a estudiar para el examen de estadística y obtengan altas calificaciones en él, pero también quienes dediquen mucho tiempo y obtengan bajas calificaciones, quienes dediquen poco tiempo y saquen buenas calificaciones, quienes dediquen poco y les vaya mal en el examen. Si dos variables están correlacionadas y se conoce la correlación, se tienen bases para predecir -con mayor o menor exactitud- el valor aproximado que tendrá un grupo de personas en una variable, sabiendo qué‚ valor tienen en la otra variable. Formulación De Hipótesis Correlaciónales Especifican las relaciones entre dos o más variables y corresponden a los estudios correlaciónales (“el tabaquismo está relacionado con la presencia de padecimientos pulmonares”; “la administración de ciertos medicamentos se encuentra asociada con daños físicos a la estructura de los dientes”). Sin embargo, las hipótesis correlaciónales no sólo pueden establecer que dos o más variables se encuentran vinculadas, sino también cómo están asociadas. Alcanzan el nivel predictivo y parcialmente explicativo. En los siguientes ejemplos no sólo se establece que hay relación entre las variables, sino también cómo es la relación (qué dirección sigue). Desde luego, es diferente formular hipótesis en las que dos o más variables están vinculadas, que conjeturar cómo son estas relaciones. Es necesario agregar lo siguiente: en una hipótesis de correlación, el orden en que coloquemos las variables no es importante (ninguna variable antecede a la otra; no hay relación de causalidad). Es lo mismo indicar “a mayor X, mayor Y ”; que “a mayor Y, mayor X ”; o “a mayor X, menor Y ”; que “a menor Y, mayor X ”. Como aprendimos desde pequeños: “el orden de los factores (variables) no altera el producto (la hipótesis)”. Desde luego, esto ocurre en la correlación, pero no en las relaciones de causalidad, donde vamos a ver que sí importa el orden de las variables. Pero en la correlación no hablamos de variable independiente (causa) y

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dependiente (efecto). Cuando sólo hay correlación, estos términos carecen de sentido. Los estudiantes que comienzan en sus cursos de investigación suelen indicar cuál es la variable independiente y cuál la dependiente en toda hipótesis. Ello es un error; únicamente en hipótesis causales se puede hacer esto. Por otro lado, es común que, cuando en la investigación se pretende correlacionar diversas variables, se tengan varias hipótesis y cada una de ellas relacione un par de variables. Por ejemplo, si quisiéramos relacionar las variables atracción física, confianza, proximidad física y equidad en el noviazgo (todas entre sí), estableceríamos las hipótesis correspondientes. Tipos de hipótesis que se puede establecer Hay diversas formas de clasificar las hipótesis, aunque en este apartado nos concentraremos en los siguientes tipos: A)Hipótesis no direccional Ciertas afirmaciones de hipótesis transmiten una relación entre las variables que el investigador compara, pero no especifica la naturaleza exacta de esta relación. Esta forma de hipótesis es utilizada en los estudios en donde no hay una suficiente investigación en el pasado sobre la cual basar una predicción. Continuando con el mismo ejemplo, una hipótesis no direccional se leería: "el desempeño académico de los estudiantes de preparatoria está relacionado con su participación en las actividades extracurriculares". B)Hipótesis direccional Este tipo de hipótesis sugiere el resultado que el investigador espera al final del estudio. Los artículos de diarios científicos generalmente utilizan esta forma de hipótesis. El investigador basa su hipótesis en las tendencias aparentes de investigaciones previas sobre este tema. Considerando el ejemplo previo, un investigador podría establecer una hipótesis como "los estudiantes de preparatoria que participan en actividades extracurriculares tienen un GPA menor que aquellos que no participan en tales actividades". Tales hipótesis proporcionan una dirección definitiva para la predicción. C)Hipótesis nulas.Las hipótesis nulas son, en cierto modo, el reverso de las hipótesis de investigación. También constituyen proposiciones acerca de la relación entre variables, sólo que sirven para refutar o negar lo que afirma la hipótesis de investigación. Si la hipótesis de investigación propone: “los adolescentes le atribuyen más importancia al atractivo físico en sus relaciones de pareja que las adolescentes”, la hipótesis nula postularía: “los adolescentes no le atribuyen más importancia al atractivo físico en sus relaciones de pareja que las adolescentes”. Debido a que este tipo de hipótesis resulta la contrapartida de la hipótesis de investigación, hay prácticamente tantas clases de hipótesis nulas como de investigación. Es decir, la clasificación de

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hipótesis nulas es similar a la tipología de las hipótesis de investigación: hipótesis nulas descriptivas de un valor o dato pronosticado, hipótesis que niegan o contradicen la relación entre dos o más variables, hipótesis que niegan que haya diferencia entre grupos que se comparan e hipótesis que niegan la relación de causalidad entre dos o más variables (en todas sus formas). Las hipótesis nulas se simbolizan así: Ho. Prueba de hipótesis Hay dos tipos de análisis estadísticos que pueden realizarse para probar hipótesis: los análisis paramétricos y los no paramétricos. Cada tipo posee sus características y presuposiciones que lo sustentan; la elección de qué clase de análisis efectuar depende de los supuestos. De igual forma, cabe destacar que en una misma investigación es posible llevar a cabo análisis paramétricos para algunas hipótesis y variables, y análisis no paramétricos para otras. Asimismo, como vimos, los análisis a realizar dependen del planteamiento, tipo de hipótesis y el nivel de medición de las variables que las conforman. a)Análisis paramétricos Para realizar análisis paramétricos debe partirse de los siguientes supuestos: 1. La distribución poblacional de la variable dependiente es normal: el universo tiene una distribución normal. 2. El nivel de medición de las variables es por intervalos o razón. 3. Cuando dos o más poblaciones son estudiadas, tienen una varianza homogénea: las poblaciones en cuestión poseen una dispersión similar en sus distribuciones. Ciertamente estos criterios son tal vez demasiado rigurosos y algunos investigadores sólo basan sus análisis en el tipo de hipótesis y los niveles de medición de las variables. Esto queda a juicio del lector. En la investigación académica y cuando quien la realiza es una persona experimentada, sí debe solicitársele tal rigor. Existen diversas pruebas paramétricas, pero las más utilizadas son: • Coeficiente de correlación de Pearson: El coeficiente de correlación de Pearson se calcula a partir de las puntuaciones obtenidas en una muestra en dos variables. Se relacionan las puntuaciones recolectadas de una variable con las puntuaciones obtenidas de la otra, con los mismos participantes o casos. b)Análisis no paramétricos Para realizar los análisis no paramétricos debe partirse de las siguientes consideraciones:

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1. La mayoría de estos análisis no requieren de presupuestos acerca de la forma de la distribución poblacional. Aceptan distribuciones no normales (distribuciones “libres”). 2. Las variables no necesariamente tienen que estar medidas en un nivel por intervalos o de razón; pueden analizar datos nominales u ordinales. De hecho, si se quieren aplicar análisis no paramétricos a datos por intervalos o razón, éstos necesitan resumirse a categorías discretas (a unas cuantas). Las variables deben ser categóricas. Las pruebas no paramétricas más utilizadas son: 1. La chi cuadrada 2. Los coeficientes de correlación e independencia para tabulaciones cruzadas. 3. Los coeficientes de correlación por rangos ordenados de Spearman y Kendall. DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN EL diseño de investigación constituye el plan general del investigador para obtener respuestas a sus interrogantes o comprobar la hipótesis de investigación. Los diseños son estrategias con las que intentamos obtener respuestas a preguntas como:  Contar  Medir  Describir. El diseño de investigación estipula la estructura fundamental y especifica la naturaleza global de la intervención.  El diseño también debe especificar los pasos que habrán de tomarse para controlar las variables extrañas y señala cuándo, en relación con otros acontecimientos, se van a recabar los datos y debe precisar el ambiente en que se realizará el estudio.  Esto quiere decir que el investigador debe decir dónde habrán de llevarse a cabo las intervenciones y la recolección de datos, esta puede ser en un ambiente natural (como el hogar o el centro laboral de los sujetos) o en un ambiente de laboratorio(con todas las variables controladas).  Al diseñar el estudio el investigador debe decir qué información se dará a los sujetos, es recomendable revelar a los sujetos el propósito de la investigación y obtener su consentimiento.

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CLASIFICACIÓN DE LOS ESTUDIOS DE INVESTIGACIÓN DISEÑOS EXPERIMENTALES. En ellos el investigador desea comprobar los efectos de una intervención específica, en este caso el investigador tiene un papel activo, pues lleva a cabo una intervención. DISEÑOS NO EXPERIMENTALES. En ellos el investigador observa los fenómenos tal y como ocurren naturalmente, sin intervenir en su desarrollo. para después analizarlos. DISEÑO DE INVESTIGACIÓN PARA UN ESTUDIO CORRELACIONAL El término diseño se refiere al plan o estrategia concebida para obtener la información que se desea con el fin de 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). Sugerimos a quien se inicia en la investigación comenzar con estudios que se basen en un solo diseño y luego desarrollar indagaciones que impliquen más de uno, si es que la situación de investigación así lo requiere. Diseños no experimentales Podría definirse como la investigación que se realiza sin manipular deliberadamente variables. Es decir, se trata de estudios en los que no hacemos variar en forma intencional las variables independientes para ver su efecto sobre otras variables.

Investigación transeccional o transversal Pueden abarcar varios grupos o subgrupos de personas, objetos o indicadores; así como diferentes comunidades, situaciones o eventos.

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Los diseños de investigación transeccional o transversal recolectan datos en un solo momento, en un tiempo único (Liu, 2008 y Tucker, 2004). Su propósito es describir variables y analizar su incidencia e interrelación en un momento dado. A su vez, los diseños transeccionales se dividen en tres: exploratorios, descriptivos y correlacionales-causales.

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CONCLUSIONES  Indicada para establecer relaciones estadísticas entre características o fenómenos, pero no conduce directamente a establecer relaciones de causa-efecto entre ellos.  Determina la variación en unos factores en relación con otros (covariación)  Se caracterizan porque primero se miden las variables y luego, mediante pruebas de hipótesis correlaciónales y la aplicación de técnicas estadísticas, se estima la correlación. Aunque la investigación correlacional no establece de forma directa relaciones causales, puede aportar indicios sobre las posibles causas de un fenómeno.

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REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS

Ary, Donald; Jacobs, Luis y Razavieh, A. (1987). Introducción a la investigación pedagógica. California: Lito-Ofset. Caraballo, J. N. (1994). Estadística aplicada a la educación. (Libro de texto próximo a publicar). Universidad de Puerto Rico. Facultad de Educación. Departamento de Estudios Graduados. Río Piedras, P. R. Best, J.W. Como investigar en educación, p.7 Hernández, Fernández y Baptista. (2014). Metodología de la investigación. México: Mc Graw-hill. Tamayo y Tamayo. (2014). Metodologia formal de la investigacion cientifica. Bogota: Comex. http://metodologiainter.weebly.com/uploads/1/9/2/6/19268119/investigacin_correlacional. pdf.

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