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• JORGE LUIS MOLLUNI BALCONA

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Ing. Nestor L. Suca Suca

Introducción 1 INTRODUCCION

El texto denominado “METODOLOGIA DE LA INVESTIGACION CIENTIFICA Y TECNOLOGICA EN LA INGENIERIA CIVIL” es una guía escrita y presentada con un propósito definido: guiar en forma práctica paso a paso a los estudiantes del curso de Metodología de la Investigación dentro del plan de estudios de la Escuela Profesional de Ingeniería Civil e interesados sobre como realizar la investigación científica. Muestra las actividades que un investigador debe realizar en cada etapa de un estudio. Y se refiere a un tipo particular de investigación: la investigación científica. Este término suele provocar en algunos estudiantes escepticismo, confusión y a veces molestia. Hay estudiantes que piensan que la investigación científica es algo que solamente se acostumbra hacer en centros muy especializados e institutos con nombres largos y complicados. Incluso algunos consideran que la investigación científica es algo complicado, muy difícil de aplicar y que requiere un talento especial. Sin embargo, la investigación científica no es nada de esto. En primer lugar tiene que ver con la realidad. De hecho, todos los seres humanos hacemos investigación frecuentemente. Cuando ocurre un evento sísmico, nos preguntamos sobre las razones de su origen. Cuando nos agrada una vivienda construida, nos interesa investigar los detalles arquitectónicos y estructurales. Cuando observamos una ventana pandeada nos preguntamos las razones de su falla. Estos son algunos ejemplos de nuestro afán por investigar. Es algo que hacemos desde niños, ¿o alguien no ha visto a un bebé tratando de investigar de donde proviene un sonido? Se trata de un texto que puede usarse en cursos relacionados con la Metodología de la Investigación y seminarios de investigación o metodología, a los alumnos les sirve para realizar trabajos de

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Introducción

investigación y planteamiento de proyectos de tesis, además que puede aclararles sus dudas sobre diferentes aspectos de la metodología de la investigación. Contiene aplicaciones y ejemplos que lo hacen útil en el planteamiento de proyectos de investigación en Ingeniería Civil. Además es un texto que trata tanto el enfoque experimental como el no experimental, el cuantitativo y el cualitativo. En primer lugar se destaca a la Ciencia, concebida como una de las actividades que el hombre realiza dirigidas hacia un determinado fin, que no es otro que el de obtener un conocimiento verificable sobre los hechos que nos rodean, luego se caracteriza a la investigación científica como una actividad de búsqueda reflexiva, sistemática y metódica cuya finalidad es obtener conocimientos y solucionar problemas científicos, filosóficos o empírico-técnicos, sin dejar de lado a la investigación tecnológica vinculada con la innovación que se designa como la incorporación del conocimiento científico y tecnológico, propio o ajeno, con el objeto de crear o modificar un proceso productivo, un artefacto, una máquina, para cumplir un fin valioso para una sociedad. Luego se aborda capítulos correspondientes a los métodos del proceso de la investigación científica, lo que indica que existen diferentes opciones para desarrollar investigación. También se da énfasis en las etapas del proceso de investigación científica, como un sistema que va desarrollándose por etapas bien definidas (lógica, metodológica y técnica). En este proceso una etapa importante constituye la recolección de información, mediante instrumentos y técnicas adecuadas, en base a un estudio piloto y finalmente el tratamiento de la información. Debo indicar aún falta mucho trayecto por recorrer, ya que un texto no es un trabajo para tomar a la ligera y deben tomarse en cuenta todos los elementos necesarios para la culminación de un buen producto. Sin embargo, considero que en este documento

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están los puntos más importantes que, espero, sirvan como guía básica a quienes desean desarrollar una investigación académica y requieran formular un perfil de la misma, indicando que el único propósito del planteamiento del presente, se sustenta en la necesidad de establecer las condiciones necesarias, para que los estudiantes de Ingeniería Civil ejecuten actividades, encaminadas hacia la integración de sus capacidades creadoras, frente a los desafíos de la realidad actual. El autor.

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EL CONOCIMIENTO CIENTÍFICO Y LA CIENCIA

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1.1.

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EL PROBLEMA DEL CONOCIMIENTO

Los seres humanos utilizan, para desarrollar su vida y realizar actividades, un conjunto amplio de conocimientos. Pero este conocimiento debe ser encontrado por medio de un trabajo indagatorio sobre los objetos que se intenta conocer. En la vida cotidiana, en el trabajo, los estudios o la constante interacción social, el ser humano adquiere y utiliza una inmensa cantidad de conocimientos, tan variados como el universo mismo: sabemos cual es la llave que abre la puerta de nuestra casa y cómo cambia el semblante de la persona que amamos, aprendemos cuantos electrones orbitan en un átomo de helio o la fecha en que fue fundada nuestra ciudad. El conocimiento se nos presenta como algo casi natural, que vamos obteniendo con mayor o menor esfuerzo a lo largo de nuestra vida, como algo que normalmente aceptamos sin discusión, especialmente cuando lo adquirimos en la escuela o a través de medios escritos de comunicación. Por ejemplo: si un profesor nos dice (o leemos en un libro o periódico) que la economía del país crece a un ritmo del 4% anual, esta afirmación (cierta o falsa) podemos utilizarla y recordarla, al mismo tiempo que se incorpora y relaciona con otros conocimientos que poseemos de antemano. Pero resulta evidente que alguien es el responsable de esa afirmación; alguien, de algún modo, ha estudiado la economía y ha determinado por algún procedimiento que su crecimiento es de un 4% ¿Cómo lo ha hecho? ¿De qué recursos se ha valido? Cuando comenzamos a preocuparnos del modo en que se ha adquirido un conocimiento, o cuando intentamos encontrar un conocimiento nuevo, se nos presentan cuestiones de variada índole, muchas de las cuales integran el campo de la Metodología. Todo conocimiento es una relación, pero aparecen además dos términos, que son los que se relacionan. El sujeto que es

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cognoscente (conocedor) y el objeto que es conocido. Esos son los tres elementos que hay en todo conocimiento. La epistemología estudia la relación entre el sujeto y el objeto y todos los problemas que esa relación plantea. Se plantea preguntas como por ejemplo: si esa relación es posible, cuál es el origen de esta, si tiene límites, etc. Ninguna de estas respuestas se da de forma aislada, todas las respuestas están relacionadas. La relación de un determinado conocimiento no puede estudiarse dejando de lado al sujeto y al objeto. Un naturalista afirma que lo que la ciencia obtiene no son las cosas mismas sino las relaciones que existen entre las cosas. Fuera de estas relaciones no hay una realidad que conocer. Emilio Morselli va más lejos y afirma que lo único que el ser humano conoce son las relaciones que se dan entre los hombres y las cosas. El conocimiento puede ser entendido de diversas formas: como una contemplación, como una asimilación o como una creación. Es una contemplación porque conocer es ver, una asimilación porque es nutrirse y es una creación porque es engendrar. Para el mundo griego es una contemplación, para el mundo medieval es una asimilación y para el mundo moderno es una creación. Los tres representantes de estas concepciones son Platón, Santo Tomas y Hegel, respectivamente. El origen, el valor y el objeto del conocimiento también son entendidos de distintas formas. El origen del conocimiento para los racionalistas está en el espíritu humano, para los empiristas en la experiencia, para los críticos en un principio donde entra la razón y la experiencia. El valor del conocimiento para el dogmatismo no tiene límites, cree que los hombres pueden conocer la realidad tal cual es. Para el

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escepticismo, todo conocimiento depende de las circunstancias o del individuo, falta un criterio absoluto de la verdad. Los positivistas limitan el valor del conocimiento a la experiencia. Las concepciones acerca del objeto del conocimiento dividen a las ciencias en formales y de la realidad, pero eso lo veremos más adelante en la clasificación de las ciencias1[1]. 1.2.

EL PROCESO DEL CONOCIMIENTO

El ser humano parece haber estado siempre preocupado por entender y desentrañar el mundo que lo rodea, por penetrar en sus conexiones y en sus leyes, por atisbar hacia el futuro, descubriendo las relaciones y el posible sentido de las cosas que existen a su alrededor. No podemos aquí discutir por qué ocurre esto, ni resumir tampoco las varias teorías que se han adelantado sobre el tema. Puede resultar útil, al menos, intentar una breve digresión2[2]. Desde que el ser humano comenzó a crear cultura, es decir, a modificar y remodelar el ambiente que la rodeaba para sobrevivir y desarrollarse, fue necesario también que comprendiera la naturaleza y las mutaciones de los objetos que constituían su entorno. Tareas que hoy resultan sencillas, como edificar una vivienda precaria, domesticar animales o trabajar la tierra, sólo pudieron ser emprendidas después de cuidadosas observaciones de todo tipo: el ciclo de los días y las noches, el de las estaciones del año, la reproducción de los animales y vegetales, el estudio del clima y de las tierras, el conocimiento elemental de la geografía, etc. El conocimiento de esas épocas no se circunscribió exclusivamente al conocimiento instrumental, aplicable al mejoramiento de las condiciones materiales. Apareció simultáneamente la inquietud por Caitano, Bettina; “El Conocimiento Científico”, en http://www.monografias.com, Accesado Enero 15, 2005. [2] Sabino, Carlos; “El Proceso de la Investigación”, Ed. Panapo, Caracas, 1992. [1]

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conocer el sentido general del cosmos y de la vida y la toma de conciencia del hombre de su propia muerte originaron los primeros intentos de elaborar explicaciones globales de toda la naturaleza. Así aparecen la magia, posteriormente las explicaciones religiosas y más tarde los sistemas filosóficos. Todas estas construcciones del intelecto pueden verse como parte de un amplio proceso de adquisición de conocimientos que muestra lo dificultosa que resulta la aproximación a la verdad: en la historia del pensamiento nunca ha sucedido que de pronto alguien haya alcanzado la verdad pura y completa sin antes pasar por el error. Esto implica decir que el conocimiento llega a todos nosotros como un proceso, no como un acto único donde se pasa de una vez de la ignorancia a la verdad, además de serlo desde el punto de vista histórico. 1.3.

TIPOS DE CONOCIMIENTO

Si concebimos al hombre como un ser complejo, dotado de una capacidad de raciocinio pero también de una poderosa afectividad, veremos que éste tiene, por lo tanto, muchas maneras distintas de aproximarse a los objetos de su interés. Ante una cadena montañosa, por ejemplo, puede dejarse llevar por sus sentimientos y maravillarse frente la majestuosidad del paisaje, o bien puede tratar de estudiar su composición mineral y sus relaciones con las zonas vecinas; puede embargarse de una emoción indefinible que le haga ver en lo que tiene ante sí la obra de Dios o de un destino especial para sí y el universo, o también puede detenerse a evaluar sus posibilidades de aprovechamiento material, considerándola como un recurso económico para sus fines. El producto de cualquier de estas actitudes será, en todos los casos, algún tipo de conocimiento. No se trata de desvalorizar, naturalmente, el pensamiento científico, ni de poner a competir

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entre sí a diversos modos de conocimiento. Precisamente lo que queremos destacar es lo contrario: que hay diversas aproximaciones igualmente legítimas hacia un mismo objeto. Lo anterior tiene por objeto demostrar que el conocimiento científico es uno de los modos posibles del conocimiento, quizás el más útil o el más desarrollado, pero no por eso el único, o el único capaz de proporcionarnos respuestas para nuestros interrogantes. Y es importante, a nuestro juicio, distinguir nítidamente entre estas diversas aproximaciones para procurar que ningún tipo de conocimiento pueda considerarse como el único legítimo y para evitar que un vano afán de totalidad haga de la ciencia una oscura mezcla de deseos y de afirmaciones racionales. Porque cuando el campo del razonamiento es invadido por la pasión o la emoción éste se debilita, lo mismo que le sucede a la intuición religiosa o estética cuando pretende asumir un valor de saber racional que no puede, por su misma definición, llegar a poseer[3]. 1.4.

CIENCIA Y CONOCIMIENTO

Los seres humanos nos hemos enfrentado siempre al reto, teórico y práctico a la vez, de aumentar nuestros conocimientos y de transformar la realidad circundante y así hemos ido acumulando saberes sobre el entorno en el que vivimos. Este conjunto de conocimientos que las personas tenemos sobre el mundo, así como la actividad humana destinada a conseguirlos, es lo que denominamos ciencia (deriva del latín "scire" que significa: saber, conocer; su equivalente griego es "sophia", que significa el arte de saber). No obstante el título de ciencia no se puede aplicar a cualquier conocimiento, sino únicamente a los saberes que han sido obtenidos mediante una metodología, el método científico, y cumplen determinadas condiciones.

[3]

Sabino, Carlos; Op. Cit.: 05.

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Entendemos por conocimiento el saber consciente y fundamentado que somos capaces de comunicar y discutir; se corresponde con el término griego "episteme" y se distingue así del conocimiento vulgar o "doxa" que es simplemente recordado y que no podemos someter a crítica. Actualmente se considera que el conocimiento es un proceso, en oposición a la consideración de la filosofía tradicional que lo concebía como algo estático (las formas inmanentes pero permanentes de Aristóteles, el idealismo cartesiano, la teoría de la armonía preestablecida de Leibnitz, las categorías a priori de Kant...). Así lo que caracteriza a la ciencia actual no es la pretensión de alcanzar un saber verdadero sino, como afirma [Popper, 1985:68], la obtención de un saber riguroso y contrastable: "La

ciencia debe conseguir estructurar sistemáticamente los conocimientos en función de unos principios generales que sirven de explicación y poseen a aquéllos, dando una coherencia general y claridad inexistente anteriormente". Y es que la ciencia no debe perseguir la ilusoria meta de que sus respuestas sean definitivas, ni siquiera probables; antes bien, su avance se encamina hacia una finalidad infinita: la de descubrir incesantemente problemas nuevos, más profundos, más generales, y justificar nuestras respuestas al respecto. "La ciencia no pretende ser verdadera" - dirá Bunge (1969)- "ni por tanto final, incorregible y

cierta. Lo que afirma la ciencia es:  Que es más verdadera que cualquier modelo no científico del mundo.  Que es capaz de probar, sometiéndola a contrastación empírica, esa pretensión de verdad.  Que es capaz de descubrir sus propias deficiencias.  Que es capaz de corregir sus propias deficiencias, o sea, de reconstruir representaciones parciales de la estructura del mundo que sean cada vez más adecuadas." Por otra parte, como destaca [Shulman en Marquès Graells Pere, 1999:9] "El conocimiento no crece de forma natural e inexorable.

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Crece por las investigaciones de los estudiosos (empíricos, teóricos, prácticos) y es por tanto una función de los tipos de preguntas formuladas, problemas planteados y cuestiones estructuradas por aquellos que investigan”. Una definición más concreta es: "La ciencia busca explicar la realidad mediante leyes, las cuales posibilitan además predicciones y aplicaciones prácticas (la tecnología). El conocimiento científico es un conocimiento objetivo que se estructura en sistemas verificables, obtenidos metódicamente y comunicados en un lenguaje construido con reglas precisas y explícitas donde se evita la ambigüedad y los sin sentidos de las expresiones." [V. Caitano, Bettina, Op. Cit.] Otra definición de ciencia es la siguiente: "La ciencia es el conjunto unificado de conocimientos e investigaciones, de carácter objetivo, acerca de las relaciones entre los hechos, que se descubren gradualmente y que se confirman por métodos de verificación definidos[4]. La ciencia es el conocimiento ordenado y mediato de los seres y sus propiedades, por medio de sus causas. El saber científico no aspira a conocer las cosas superficialmente, sino que pretende entender sus causas porque de esa manera se comprenden mejor sus efectos. Se distingue del conocimiento espontáneo por su orden metódico, su sistematicidad y su carácter mediato. El conocimiento es ordenado y mediato, porque si tuviéramos un intelecto como el de Dios lo sabríamos todo. Mas, para conocer las cosas a fondo necesitamos utilizar la razón, observar más detenidamente, y esto requiere un gran tiempo de dedicación, un

[4]

Caitano, Bettina; Op. Cit.

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trabajo constante, ordenado, metódico. Estas características son las que distinguen al conocimiento científico del conocer común. La ciencia es descriptiva, explicativa, definitoria, etc., investiga que son las cosas, como actúan, como se relacionan, cuando, cómo, dónde, por qué. Las ciencias pretenden establecer leyes, basadas en conceptos generales, en las características en común de las cosas y en lo que se repite en los fenómenos. La ciencia es un conjunto de conceptos y propiedades que convergen en un objeto, y que contiene datos, explicaciones, principios generales y demostraciones acerca de éste. La filosofía busca conocer los principios más profundos de las cosas, mientras que las ciencias particulares buscan las causas más próximas. Según Sanguineti, J. José, el concepto de ciencia culmina en Dios, que es la Sabiduría por excelencia. El concepto de ciencia no ha sido siempre el mismo, por ejemplo como la veían los antiguos, es bastante diferente a como la vemos actualmente. Aristóteles definió la ciencia como un conocimiento cierto por las causas. Para él la ciencia desde el punto de vista subjetivo es un hábito intelectual especulativo y desde el punto de vista objetivo es un conjunto de conocimientos. El objetivo de la ciencia es que conozcamos el mundo, a nosotros mismos y a Dios.

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El hombre se dedica a la ciencia movido por su afán de saber o para satisfacer sus necesidades. 1.5.

CARACTERISTICAS DEL CONOCIMIENTO CIENTIFICO

El conocimiento científico es un saber crítico (fundamentado), metódico, verificable, sistemático, unificado, ordenado, universal, objetivo, comunicable (por medio del lenguaje científico), racional, provisorio y que explica y predice hechos por medio de leyes. Para [Caitano, Bettina, Op. Cit.], el conocimiento científico tiene las siguientes características: 

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El conocimiento científico es crítico porque trata de distinguir lo verdadero de lo falso. Se distingue por justificar sus conocimientos, por dar pruebas de sus verdad, por eso es fundamentado, porque demuestra que es cierto. Se fundamenta a través de los métodos de investigación y prueba, el investigador sigue procedimientos, desarrolla su tarea basándose en un plan previo. La investigación científica no es errática sino planeada. Su verificación es posible mediante la aprobación del examen de la experiencia. Las técnicas de la verificación evolucionan en el transcurso del tiempo. Es sistemático porque es una unidad ordenada, lo nuevos conocimientos se integran al sistema, relacionándose con los que ya existían. Es ordenado porque no es un agregado de informaciones aisladas, sino un sistema de ideas conectadas entre sí. Es un saber unificado porque no busca un conocimiento de lo singular y concreto, sino el conocimiento de lo general y abstracto, o sea de lo que las cosas tienen de idéntico y de permanente.

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Es universal porque es válido para todas las personas sin reconocer fronteras ni determinaciones de ningún tipo, no varía con las diferentes culturas. Es objetivo porque es válido para todos los individuos y no solamente para uno determinado. Es de valor general y no de valor singular o individual. Pretende conocer la realidad tal como es, la garantía de esta objetividad son sus técnicas y sus métodos de investigación y prueba. Es comunicable mediante el lenguaje científico, que es preciso e unívoco, comprensible para cualquier sujeto capacitado, quien podrá obtener los elementos necesarios para comprobar la validez de las teorías en sus aspectos lógicos y verificables. Es racional porque la ciencia conoce las cosas mediante el uso de la inteligencia, de la razón. El conocimiento científico es provisorio porque la tarea de la ciencia no se detiene, prosigue sus investigaciones con el fin de comprender mejor la realidad. La búsqueda de la verdad es una tarea abierta. La ciencia explica la realidad mediante leyes, éstas son las relaciones constantes y necesarias entre los hechos. Son proposiciones universales que establecen en que condiciones sucede determinado hecho, por medio de ellas se comprenden hechos particulares. También permiten adelantarse a los sucesos, predecirlos. Las explicaciones de los hechos son racionales, obtenidas por medio de la observación y la experimentación.

La ciencia es una de las actividades que el hombre realiza, un conjunto de acciones encaminadas y dirigidas hacia determinado fin, que es el de obtener un conocimiento verificable sobre los hechos que lo rodean. El pensamiento científico se ha ido gestando y perfilando históricamente, por medio de un proceso que se acelera notablemente a partir del Renacimiento. La ciencia se va distanciando de lo que algunos autores denominan "conocimiento

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vulgar", estableciendo una gradual diferencia con el lenguaje que se emplea en la vida cotidiana. Porque la ciencia no puede permitirse designar con el mismo nombre fenómenos que, aunque aparentemente semejantes, son de naturaleza diferente. Otras cualidades específicas de la ciencia, que permiten distinguirla del pensar cotidiano y de otras formas de conocimiento según [Sabino, Carlos, Op. Cit.:06] son:  Objetividad: La palabra objetividad se deriva de objeto, es decir, de aquello que se estudia, de la cosa o problema sobre la cual deseamos saber algo. Objetividad significa, por lo tanto, que se intenta obtener un conocimiento que concuerde con la realidad del objeto, que lo describa o explique tal cual es y no como nosotros desearíamos que fuese. Ser objetivo es tratar de encontrar la realidad del objeto o fenómeno estudiado, elaborando proposiciones que reflejen sus cualidades. Lo contrario es la subjetividad, las ideas que nacen del prejuicio, de la costumbre o de la tradición, las meras opiniones o impresiones del sujeto. Para poder luchar contra la subjetividad es preciso que nuestros conocimientos puedan ser verificados por otros, que cada una de las proposiciones que hacemos sean comprobadas y demostradas en la realidad, sin dar por aceptado nada que no pueda sufrir este proceso de verificación. Si una persona sostiene: “hoy hace más calor que ayer" y otra lo niega, no podemos decir, en principio, que ninguna de las dos afirmaciones sea falsa o verdadera. Probablemente ambas tengan razón en cuanto a que sienten más o menos calor que el día anterior, pero eso no significa que en realidad, objetivamente, la temperatura haya aumentado o decrecido. Se trata de afirmaciones no científicas, no verificables, y que por eso deben considerarse como subjetivas. Decir, en cambio, “ahora la temperatura es de 24oC", es una afirmación de carácter científico, que puede ser verificada, y que “en caso de que esto ocurra” podemos considerar como objetiva.

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El problema de la objetividad no es tan simple como podría dar a entender el ejemplo anterior, sacado del mundo físico. En todas nuestras apreciaciones va a existir siempre una carga de subjetividad, de prejuicios, intereses y hábitos mentales de los que participamos muchas veces sin saberlo. Este problema se agudiza cuando nos referimos a los temas que más directamente nos conciernen, como los de la sociedad, la economía o la política, en todos los cuales puede decirse que estamos involucrados de algún modo, que somos a la vez los investigadores y los objetos investigados. Por eso no debemos decir que la ciencia es objetiva, como si pudiese existir un pensamiento totalmente liberado de subjetividad, sino que la ciencia intenta o pretende ser objetiva, que trata de alcanzar un fin que, en plenitud, en términos absolutos, resulta inaccesible.  Racionalidad: es otra característica de suma importancia para definir la actividad científica, que se refiere al hecho de que la ciencia utiliza la razón como arma esencial para llegar a sus resultados. Los científicos trabajan en lo posible con conceptos, juicios y razonamientos y no con sensaciones, imágenes o impresiones. Los enunciados que realizan son combinaciones lógicas de esos elementos conceptuales que deben ensamblarse coherentemente, evitando las contradicciones internas, las ambigüedades y las confusiones que la lógica nos enseña a superar. La racionalidad aleja a la ciencia de la religión, y de todos los sistemas donde aparecen elementos no-racionales o donde se apela a principios explicativos extra o sobre-naturales; y la separa también del arte donde cumple un papel secundario, subordinado a los sentimientos y sensaciones.  Sistematicidad: La ciencia es sistemática, organizada en sus búsquedas y en sus resultados. Se preocupa por organizar sus ideas coherentemente y por tratar de incluir todo conocimiento parcial en conjuntos cada vez más amplios. No pasa por alto

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los datos que pueden ser relevantes para un problema sino que, por el contrario, pretende conjugarlos dentro de teorías y leyes más generales. No acepta unos datos y rechaza otros, sino que trata de incluirlos a todos dentro de modelos en los que puedan tener ordenada cabida. La sistematicidad está estrechamente ligada a la siguiente característica que examinaremos.  Generalidad: La preocupación científica no es tanto ahondar y completar el conocimiento de un solo objeto individual, como en cambio lograr que cada conocimiento parcial sirva como puente para alcanzar una comprensión de mayor alcance. Para el investigador, por ejemplo, carece de sentido conocer todos los detalles constitutivos de un determinado trozo de mineral: su interés se encamina preponderantemente a establecer las leyes o normas generales que nos describen el comportamiento de todos los minerales de un cierto tipo, tratando de elaborar enunciados amplios, aplicables a categorías completas de objetos. De este modo, tratando de llegar a lo general y no deteniéndose exclusivamente en lo particular, es que las ciencias nos otorgan explicaciones cada vez más valiosas para elaborar una visión panorámica de nuestro mundo.  Falibilidad: la ciencia es uno de los pocos sistemas elaborados por el hombre donde se reconoce explícitamente la propia posibilidad de equivocación, de cometer errores. En esta conciencia de sus limitaciones es donde reside su verdadera capacidad para autocorregirse y superarse, para desprenderse de todas las elaboraciones aceptadas cuando se comprueba su falsedad[5]. Gracias a ello es que nuestros conocimientos se renuevan constantemente y que vamos hacia un progresivo [5]

Se recomienda, para todo este punto, consultar a Mario Bunge, La investigación Científica, su Estrategia y su Filosofía, Ed. Ariel, Barcelona, 1969, así como a Popper, Karl, La Lógica de la Investigación Científica, Ed. Tecnos, Madrid, 1980.

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mejoramiento de las explicaciones que damos a los hechos. Al reconocerse falible todo científico abandona la pretensión de haber alcanzado verdades absolutas y finales, y por el contrario sólo se plantea que sus conclusiones son “provisoriamente definitivas", como decía Einstein, válidas solamente mientras no puedan ser negadas o desmentidas. En consecuencia, toda teoría, ley o afirmación está sujeta, en todo momento, a la revisión y la discusión, lo que permite perfeccionarlas y modificarlas para hacerlas cada vez más objetivas, racionales, sistemáticas y generales. Este carácter abierto y dinámico que posee la ciencia la aparta de un modo nítido de los dogmas de cualquier tipo que tienen la pretensión de constituirse en verdad infalible, proporcionándole así una enorme ventaja para explicar hechos que esos dogmas no interpretan o explican adecuadamente, para asimilar nuevos datos o informaciones, para modificarse continuamente. Es, de algún modo, la diferencia crucial que la distingue de otros modelos de pensamiento, sistemáticos y racionales muchas veces, pero carentes de la posibilidad de superarse a sí mismos. Los requisitos que debe cumplir un conocimiento para que pueda considerarse conocimiento científico, según [Bunge M.,1981:9] en [Marquès Graells, Pere, 2003][6], exige que sea racional, sistemático, exacto, verificable y fiable. Por su parte, [Díaz y Heler 1985:72] apuntan las siguientes características:  

[6]

Saber crítico y fundamentado. Debe justificar sus conocimientos y dar pruebas de su verdad. Sistemático. El conocimiento científico no consiste en conocimientos dispersos e inconexos, sino en un saber Marquès Graells, Pere; “El conocimiento Científico: Ciencia y Tecnología”, en http://www. ewey.uab.es, Accesado Agosto 15, 2005. Actualizado al 20/08/03.

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1.6.

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ordenado lógicamente que constituye un sistema que permite relacionar hechos entre sí. Las interrelaciones entre los conocimientos es lo que da sentido a las teorías (formulaciones que pretenden explicar un aspecto determinado de un fenómeno), que se estructuran en leyes y se representan mediante modelos (representaciones simplificadas de la realidad que muestran su estructura y funcionamiento). Explicativo. La ciencia formula teorías que dan lugar a leyes generales que explican hechos particulares y predicen comportamientos. Son conocimientos útiles. Verificable. Se centra en fenómenos susceptibles de ser comprobados experimentalmente o al menos contrastados experimentalmente (de manera que demuestren su adecuación, su utilidad). Metódico. Los conocimientos científicos no se adquieran al azar, sino que son fruto de rigurosos procedimientos (observación, reflexión, contrastación, experimentación, etc.). Objetivo. Aunque actualmente se reconoce la dificultad de una objetividad completa incluso en el ámbito de las Ciencias Naturales. Comunicable. Debe utilizar un lenguaje científico, unívoco en términos y proposiciones, y que evite las ambigüedades. Provisorio. La concepción de verdad como algo absoluto debe ser abandonada y substituida por la certeza, considerada como una adecuación transitoria del saber a la realidad. El saber científico está en permanente revisión, y así evoluciona. EL VALOR DE LA CIENCIA

Los puntos de vista acerca del valor de la ciencia son muy variados y hasta opuestos. Para unos la función de la ciencia es dar una explicación posible de los hechos. Si la ciencia los explica de manera satisfactoria para nuestra razón, entonces la teoría con la que se presenta dicha explicación es válida.

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Para otros, la ciencia tiene que ofrecernos un sistema único que descifre la realidad que también es única. No hay dos realidades, por lo que no puede haber dos explicaciones válidas de la realidad. La ciencia es una porque la realidad es una. Para estas personas la función de la ciencia es cognoscitiva, aspira a conocer la realidad. Otros afirman que la ciencia es una creación del hombre. Ven el principal valor de la ciencia en el descubrimiento de las armonías del pensamiento, que pueden coincidir o no con la armonía de la realidad. Muchos matemáticos vieron en su ciencia como un juego de ajedrez, donde el pensamiento dicta las leyes a las que luego se somete. La función de la ciencia, entendida así, es ante todo,

estética. También hay quienes afirman que la función de la ciencia es práctica: la ciencia es un instrumento para dominar la realidad. [Caitano, Bettina, Op. Cit.]  VALOR EXPLICATIVO DE LA CIENCIA Einstein comparaba la ciencia con una novela policial. Se trata de un misterio no resuelto, del cual no podemos estar seguros que tenga solución. El libro viene a ser la naturaleza, todo lo que existe. A medida que lo leemos vamos conociendo más acerca de sus personajes, nos emocionamos, descubrimos pistas, etc. Pero a pesar de que leamos mucho estamos lejos de la solución y no sabemos con seguridad si ésta existe. Pudimos explicar ciertos datos de manera coherente pero luego aparecen otros que nos hacen cambiar de parecer. En las novelas policiales llega un momento en la que se disponen de todos los datos, en la novela policial de la naturaleza nunca se disponen de todos los datos. Tampoco se puede ir a la última página del libro a ver la solución. El hombre de ciencia tiene que buscar los datos ordenarlos coherentemente. Pero el científico no cuenta con un crimen ya cometido, tiene que cometerlo él, para luego investigarlo.

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Para Einstein y para muchos hombres de ciencia contemporáneos, el misterio será siempre indescifrable. Hay quienes sostienen que la ciencia no tiene que dar una explicación posible de los hechos, sino la explicación. Para estas personas (James Jeans, entre ellos) el mundo físico tiene una racionalidad que la ciencia se esfuerza por descubrir.  VALOR ESTÉTICO DE LA CIENCIA Lo que al hombre de ciencia le interesa es la belleza de ese juego de relaciones que al final de su investigación establece. Esto no significa que la función de la ciencia se limite a contemplar estéticamente la armonía de las relaciones pensadas por el hombre. La coincidencia de esa armonía con la del universo, forman otra armonía, más sorprendente que la del pensamiento científico. En esa armonía se unen lo bello y lo útil, y gracias a ella la ciencia no es solamente un juego sino que se convierte en un instrumento para que el hombre domine el mundo. La naturaleza debido a esta armonía se somete a los fines del espíritu.  VALOR DESCRIPTIVO DE LA CIENCIA La ciencia debe limitarse a darnos una descripción clara y económica de los hechos positivos. Este punto de vista es defendido por Mach en su libro "Análisis de las sensaciones". Sostiene que la ciencia tiene que observar un solo campo y trabajar en él: el de las sensaciones que es todo lo que podemos conocer. Exista o no un mundo exterior la ciencia tiene que limitarse a el mundo de las sensaciones. En este mundo hay relaciones funcionales que el hombre de ciencia debe descubrir. No es necesario hablar de causas ni de fuerzas misteriosas, sólo debemos decir sucede esto, luego esto otro, etc. Podemos descubrir relaciones que nos permitirán prever que sucederá, pero nada más.

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 VALOR PRÁCTICO Y SOCIAL DE LA CIENCIA Una interpretación contemporánea le atribuye a la ciencia un simple valor instrumental. Establece que una teoría científica sólo tiene el sentido que le dan las consecuencias prácticas que resultan de ellas y las leyes científicas son simplemente normas de acción. En el siglo XIX se veía a la ciencia como la posible salvación de la humanidad. El conocimiento científico es el único universalmente comunicable y el único justificable porque no se funda en la experiencia privada. La unidad de los hombres sólo es posible a través del pensamiento científico, que, a la vez, nos permitirá dominar la naturaleza y liberará al espíritu de toda estrechez subjetiva. 1.7.

OBJETIVIDAD DE LA CIENCIA

En la explicación de los hechos no debe intervenir nada individual, ni preferencias, ni tendencias ni aspiraciones, ni tampoco deben ser agregadas a éstos. La ciencia quiere ser conocimiento, puede que el hombre de ciencia sea impulsado por una pasión, y puede quedar satisfecho con los resultados obtenidos pero el conocimiento mismo no debe verse afectado por estos elementos. Se puede decir que la búsqueda del conocimiento es un acto de coraje porque hay que sacrificar todo interés que no sea el de la verdad. El hombre trabaja con su inteligencia, la voluntad y el sentimiento se ponen al servicio de ésta. No hay que utilizar la inteligencia para que amolde los hechos a fines diferentes a la obtención de la verdad. Descartes dijo que la ciencia pretende conocer las cosas como las conoce Dios. Por esta afirmación se lo ha criticado y elogiado.

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Se ha dicho que la ciencia es ver la realidad a través de una manera de pensar, que las cosas no son lo que ellas son sino lo que nosotros somos, aquí interviene la subjetividad. Pero la ciencia trata de eliminar toda subjetividad. Hay que aclarar que esto no significa la eliminación del sujeto, sino que este interviene activamente con su inteligencia. Por ser una creación del hombre necesita de su inteligencia. La eliminación de la subjetividad significa una eliminación de los elementos afectivos y volitivos (de la voluntad). Estos no se tienen que incorporar al sistema de relaciones en que consiste la ciencia y no deben modificar el fin de la ciencia, que es conocer la realidad. La ciencia es objetiva pero es un hecho humano. Según [Caitano, Bettina, Op. Cit.], la objetividad características propias que se enuncia a continuación:

posee

 CONJUNTO DE OBJETOS ESTUDIADOS El conjunto de objetos estudiados está formado por los datos exteriores al sujeto, desde una proposición hasta una teoría son independientes de quien las dice. Son situaciones que no tienen que ver con la subjetividad del investigador.  LENGUAJE COMPARTIDO Se utiliza un lenguaje compuesto por términos unívocos (que tiene un solo significado) y por lo tanto es imposible confundir significados y no da lugar a ambigüedad.  METODOLOGÍAS RIGUROSAS La ciencia se maneja con una metodología rigurosa. Necesita coherencia y lógica en su parte teórica y adecuarse a los hechos en su parte práctica. Por medio de un método establecido y siguiendo

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ciertos pasos se llegan a los resultados buscados. Este método no puede ser aleatorio, debe ser preestablecido de antemano y cumplido de forma prolija.  SUJETOS QUE ENUNCIAN TEORÍAS Y LAS CONTROLAN (COMUNIDAD CIENTÍFICA) Los sujetos que crean teorías y las controlan integran la comunidad científica. Ésta es una sociedad disciplinada, donde sus miembros están capacitados para desempeñarse en ella. Las teorías que crea son sometidas a crítica intersubjetiva, por lo que esta comunidad es garantía de objetividad. Puede aprobar o rechazar el poder explicativo de las teorías. Pero con respecto a estas características, se hacen objeciones, es decir existen teorías contrarias entre sí y coexistentes. Esto nos hace pensar en cómo podemos saber que teorías son validas y si hay alguien calificado para establecer su validez o invalidez. Con el paso del tiempo vemos que unas teorías se sobreponen a otras, pero al haber existido teorías vigentes, simultáneamente nos demuestra que hay elementos que distorsionan la objetividad. 1.8.

CLASIFICACION DE LAS CIENCIAS

Las ciencias pueden clasificarse de acuerdo a múltiples criterios, por su objeto, por su método, por su finalidad, por su orden histórico de aparición, etc. Se suelen clasificar por objetos de estudio o por métodos. El objeto de estudio es el sector o ámbito de la realidad estudiada y la perspectiva o punto de vista que interesa en la investigación. En esta clasificación, las ciencias de objetos ideales serían deductivas y las de objetos reales serían inductivas. Esta oposición parte de una falsa concepción de los métodos, por lo actualmente no tiene valor. Los métodos se pueden ver de dos maneras: por un lado como un procedimiento para lograr conocimientos, y por otro como la

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forma de justificación de la verdad de las proposiciones científicas. La clasificación por el método las ordena en ciencias deductivas y en ciencias inductivas. Las inductivas son las ciencias empíricas, de la observación y parten de la experiencia para llegar a leyes. Las deductivas son las ciencias abstractas o ideales, y parten de definiciones elaboradas por la razón y de verdades generales para deducir de ellas propiedades nuevas. Esto no es muy riguroso porque no existen en la realidad ciencias puramente deductivas ni ciencias puramente inductivas. Se apoya en la naturaleza del objeto a que se aplican las ciencias. Modernamente el filósofo alemán Rickert propuso una nueva clasificación de las ciencias según sus métodos. Las dividió en dos grandes grupos, en las que aplican el método naturalista y las que aplican el método histórico, es decir, en las que buscan el conocimiento general (leyes) o el conocimiento de lo singular. La clasificación por la finalidad, las divide en teóricas, normativas y prácticas. Las teóricas buscan el conocimiento de las leyes, su objeto es averiguar como son las cosas. Pueden ser abstractas y concretas. Las abstractas buscan leyes generales, prescindiendo de los objetos y las concretas buscan conocer los objetos y a los seres en sus caracteres propios. Las normativas buscan establecer normas, su objeto no es investigar cómo son las cosas sino cómo deben ser. Las prácticas nos dan reglas para la acción. El orden de aparición histórico de cada ciencia también puede ser criterio de clasificación. Porque nos muestran cómo van apareciendo en relación con las ya existentes y que toman de éstas. La división más aceptada es la de ciencias fácticas y formales.  Las ciencias fácticas trabajan con objetos reales que ocupan un espacio y un tiempo. La palabra "fáctica" viene del latín factum que significa "hecho", o sea que trabaja con hechos. Se subdividen en naturales y sociales. Las primeras se preocupan

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por la naturaleza, las segundas por el ámbito humano. El hombre es un ser natural, pero su mundo ya no es natural. La naturaleza se desenvuelve independientemente de la voluntad del hombre, en cambio, el mundo del hombre es creado por él. Las naturales son la biología, física, química, etc. Y las sociales son sociología, economía, psicología, etc. La verdad de estas ciencias es fáctica porque depende de hechos y es provisoria porque las nuevas investigaciones pueden presentar elementos para su refutación.  Las ciencias formales trabajan con formas, es decir, con objetos ideales, que son creados por el hombre, que existen en su mente y son obtenidos por abstracción. Las ciencias formales son la lógica y la matemática. Les interesan las formas y no los contenidos, no les importa lo que se dice, sino como se dice. La verdad de las ciencias formales es necesaria y formal. Esta división tiene en cuenta el objeto o tema de estas disciplinas, también da cuenta de la diferencia de especie entre los enunciados que establecen las ciencias formales y las fácticas. Mientras los enunciados formales consisten en relaciones entre signos, lo enunciados de las ciencias fácticas se refieren, mayoritariamente, a sucesos y procesos. Además esta división tiene en cuenta el método por el cual se ponen a prueba los enunciados verificables. Mientras que las ciencias formales se conforman con la lógica para comprobar sus teoremas, las ciencias fácticas recurren a la observación y/o al experimento. Las ciencias formales demuestran o prueban; las fácticas verifican (confirman o disconfirman) hipótesis que mayoritariamente son provisionales. La demostración es completa y final; la verificación es incompleta y temporaria. [Caitano, Bettina, Op. Cit.] Conviene aclarar que la clasificación de las ciencias, así como la existencia misma de disciplinas separadas, posee siempre algo de

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arbitrario. Se trata de distinciones que se han hecho para la mayor comodidad y facilidad en el estudio de la realidad, pero no porque ésta se divida en sí misma en compartimientos separados. Por eso, históricamente, han aparecido nuevas ciencias, y se han ido modificado también las delimitaciones que se establecen corrientemente entre las mismas. Se comprenderá, por ello, que toda clasificación es apenas un intento aproximado de organizar según ciertas características a las disciplinas existentes y que muchos problemas reales no admiten un tratamiento unilateral sino que sólo pueden resolverse mediante un esfuerzo interdisciplinario. Así el desarrollo económico, por ejemplo, sólo puede comprenderse a través de conocimientos económicos, históricos, sociológicos, políticos y culturales; los problemas de la genética requieren un abordaje doble, químico y biológico, y las matemáticas, que se incluyen dentro de las ciencia formales, resultan un componente indispensable en muchas investigaciones que desarrollan las ciencias fácticas. Otras clasificaciones son las de Aristóteles, Francis Bacón y Augusto Comte.  Aristóteles se basa en una ciencia fundamental, la filosofía primera (protofilosofía) que estudia la realidad última y la esencia inalterable de las cosas. A esta ciencia se le llama hoy metafísica y a ella se encuentran subordinados 3 grupos de filosofías (ciencias): teoréticas o especulativas (matemática, física e historia natural); prácticas (la moral, la economía y la política); y poéticas (retórica, dialéctica y poética)  Francis Bacón hizo una clasificación fundada en su teoría de las facultades del intelecto, que se resumen en tres principales: la imaginación, la memoria y la razón. De la imaginación deriva la historia (civil y natural); de la imaginación deriva la poesía (narrativa, dramática y parabólica); y sobre la razón se funda la filosofía. Esta tiene un triple objeto: Dios, la naturaleza y el

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hombre. Y de estas deriva la teología (estudia a Dios, a los ángeles y a los demonios), la filosofía natural (metafísica, física y matemática) y la filosofía humana o antropología (medicina, psicología, lógica, etc.).  Augusto Comte hizo una clasificación más compleja. Primero las dividió en auténticas e inauténticas. Las auténticas son las que presentan leyes y las inauténticas las que no las presentan. Las inauténticas son las ciencias concretas, o sea las que estudian hechos individuales, son esencialmente descriptivas. Y las auténticas son explicativas, y además abstractas porque buscan leyes. Las ciencias auténticas se dividen en puras y aplicadas.  Ciencias Puras El objeto de las puras es conocer las leyes en sí mismas y por sí mismas, independientemente de las aplicaciones teóricas y prácticas. Son las que se proponen conocer las leyes generales de los fenómenos estudiados, elaborando teorías de amplio alcance para comprenderlos y desentendiéndose “al menos en forma inmediata” de las posibles aplicaciones prácticas que se puedan dar a sus resultados.  Ciencias Aplicadas: Las aplicadas consideran a las leyes para hacerlas servir a una explicación o a la práctica. Por su parte, concentran su atención en estas posibilidades concretas de llevar a la práctica las teorías generales, encaminando sus esfuerzos a resolver las necesidades que se plantean los hombres. De estas últimas ciencias surgen las técnicas concretas que se utilizan en la vida cotidiana. De tal manera, por ejemplo, tenemos que de la física y la química surgen las diversas ramas de la ingeniería, de la biología y la

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química deriva la medicina, y así en muchos otros casos. No hay ciencia aplicada que no tenga detrás suyo un conjunto sistemático de conocimientos teóricos “puros", y casi todas las ciencias puras son aplicadas constantemente, de un modo más o menos directo, a la resolución de dificultades concretas. Esta división entre ciencias puras y aplicadas según [Sabino, Carlos, Op. Cit.:11], no debe entenderse como una frontera rígida entre dos campos opuestos y sin conexión. Una ciencia es pura solamente en el sentido de que no se ocupa directamente por encontrar aplicaciones, pero eso no implica que sus logros puedan disociarse del resto de las inquietudes humanas. Entre ciencias puras y aplicadas existe una interrelación dinámica, de tal modo que los adelantos puros nutren y permiten el desarrollo de las aplicaciones, mientras que éstas someten a prueba y permiten revisar la actividad y los logros de las ciencias puras, proponiéndoles también nuevos desafíos.

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CONOCIMIENTO Y MÉTODO

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2.1.

Conocimiento y método

SUJETO Y OBJETO

En el proceso de conocimiento es posible encontrar siempre estos dos elementos, sujeto y objeto, entre los cuales se dan relaciones de singular complejidad. Por “sujeto” entendemos a la persona o grupo de personas que elabora el conocimiento; el conocimiento es siempre conocimiento “para alguien”, pensado por alguien, en la conciencia de alguien. Es por eso que no podemos imaginar un conocimiento sin sujeto, sin que sea percibido por una determinada conciencia. Pero, de la misma manera, podemos decir que el conocimiento es siempre conocimiento “de algo”, de alguna cosa, ya se trate de un ente abstracto-ideal como un número o una proposición lógica, de un fenómeno material o aun de la misma conciencia; en todos los casos a aquello que es conocido lo denominamos el “objeto” del conocimiento. La relación que se articula entre ambos términos arriba señalados es dinámica y constante. Por una parte podemos decir que el sujeto debe situarse frente al objeto como algo externo a él, colocado fuera de sí, para poder examinarlo. Hasta en el caso de que quisiéramos analizar nuestras propias sensaciones y pensamientos deberíamos hacer esa operación, es decir deberíamos objetivarnos (“desdoblarnos” en una actitud reflexiva) para poder entonces situarnos ante nosotros mismos como si fuéramos un objeto más de conocimiento. Esta delimitación o separación no es más que el comienzo del proceso pues, una vez producida, el sujeto debe ir hacia el objeto, acercarse al mismo, para tratar de captar y asimilar su realidad. Es decir que el sujeto investigador debe “salir de sí”, abandonar su subjetividad, para poder realizar su intención de comprender cómo es el objeto, de aprehenderlo. De otro modo permanecerá encerrado en el límite de sus conceptos previos, de sus anteriores

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conocimientos, y no tendrá la posibilidad de aproximarse a la objetividad, pues sólo podrá desarrollar su pensamiento pero fuera del contacto con la realidad externa. Este acercamiento del investigador hacia su objeto puede considerarse como la operación fundamental, la esencia misma de la investigación, pues es el que lo vincula con la realidad, el que le permite conocerla. Para que tenga un sentido completo el investigador debe, en todo caso, volver otra vez hacia sí mismo a fin de elaborar los datos que ha recogido, reinterpretando al objeto a la luz de su contacto con él. Sujeto y objeto quedan así como dos términos que sucesivamente se oponen y se compenetran, se separan y se acercan, en un movimiento que se inicia por la voluntad del investigador que desea el conocimiento, y que en realidad continúa repetidamente, porque el sujeto debe acercarse una y otra vez hacia lo que está investigando, para ir adquiriendo un conocimiento cada vez más profundo y completo sobre ello. Es desde este punto de vista que debemos enfocar entonces el problema de la objetividad. Para que nuestro conocimiento fuera en realidad objetivo debería suceder que el sujeto de la investigación se despojara a sí mismo completamente de toda su carga de valores, deseos e intereses, que se convirtiera en una especie de espíritu puro, liberado de toda preocupación psicológica por la naturaleza del conocimiento que irá a obtener. Como el alumno puede comprender fácilmente, esto no es posible. El sujeto de la investigación es siempre un sujeto “humano”, y no puede dejar de serlo. Se puede llegar, en el mejor de los casos, a utilizar instrumentos, máquinas y otros dispositivos como complementos tecnológicos en la investigación; tales elementos serán capaces de recoger datos, de ordenarlos y procesarlos, sin duda. Pero lo que no serán capaces de efectuar son las operaciones propiamente epistemológicas de plantearse un problema, seleccionar el tipo de

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Conocimiento y método

datos capaces de resolverlo, e interpretar el valor y el sentido de los datos recogidos por las máquinas. Y es más, podríamos decir que una cierta dosis de “subjetividad” no sólo es inevitable en un trabajo de investigación, sino que es además indispensable. Porque para plantearse un problema de este tipo, para querer saber algo se necesita una voluntad, una preocupación por conocer la verdad y esclarecer la duda que no puede ser sino subjetiva. Por esta misma razón es que no concebimos la existencia de un conocimiento lisa y llanamente “objetivo” y es que afirmamos que todo conocimiento no deja de ser un producto también social y, como tal, producto de una cultura, de una época y de hombres concretos. De allí que resulte algo inoportuno afirmar que el conocimiento científico es objetivo, y que resulte más adecuado sostener que la ciencia se preocupa constantemente por ser objetiva, por tratar de llegar a serlo, sin que se pueda plantear nunca que haya arribado a la objetividad. De otro modo estaríamos negando el propio carácter falible del conocimiento, su posibilidad de caer en el error y estaríamos entonces pretendiendo tener un conocimiento absoluto, completamente cierto y válido hasta el fin de los tiempos, con lo cual nos alejaríamos del pensamiento científico. Insistimos en lo anterior no sólo porque creemos necesario remarcar el carácter “no dogmático” del conocimiento científico sino porque además esto es necesario para comprender plenamente la naturaleza dinámica y procesal implica evidentemente que ningún conocimiento puede concebirse como definitivo; pero aquí es preciso advertir sobre otro problema opuesto al anterior que es necesario abordar para no caer en una posición completamente escéptica. Porque si bien rechazamos que la verdad definitiva pueda hallarse, eso no significa afirmar, por supuesto, que ninguna de nuestras proposiciones pueda comprobarse o demostrarse. Si dijésemos que todo es subjetivo, que ningún conocimiento puede obtenerse por cuanto en todos aparece jugando un cierto papel la

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subjetividad y el error, estaríamos cayendo también en una posición dogmática, aunque de signo inverso. Rechazar de plano todo conocimiento por falaz es lo mismo, en el fondo, que aferrarse a todo conocimiento obtenido y revestirlo con el atributo de verdad suprema. Nuestra posición implica entonces recusar ambos términos extremos, aceptando la falibilidad de toda afirmación, pero sin por eso negar que a través de estas afirmaciones falibles es que precisamente se va llegando a la verdad, nos vamos aproximando a ella[7].

[7]

Adrián Fuentes, Marcelo; “Conocimiento y Método”, en http://www.educarargentina.com.ar, Accesado Febrero 15, 2005.

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2.2.

Conocimiento y método

EL PAPEL DE LA TEORÍA

El conocimiento puede ser considerado como una representación conceptual de los objetos, como una elaboración que se produce, por lo tanto, en el cerebro de los hombres; es por eso una formulación intelectual que implica siempre una operación de abstracción. Si decimos que todo conocimiento es conocimiento para un sujeto, admitimos entonces que en dicho sujeto el conocimiento se presenta bajo la forma de pensamiento, es decir, bajo una forma que en un sentido amplio podemos llamar teórica. Su contraparte son los fenómenos de la realidad, los objetos exteriores o exteriorizados sobre los cuales se detiene el pensamiento. Puede establecerse de algún modo, por ello, que entre teoría y práctica se presenta una interacción del mismo tipo que la que observábamos entre sujeto y objeto. El pensamiento se concibe como pensamiento de alguien, y la teoría no es otra cosa que el pensamiento organizado y sistemático respecto de algo. El objeto por otra parte, es siempre un conjunto de hechos (entendido esta palabra en un sentido amplio, que incluye los mismos pensamientos), de objetos que se sitúan en el exterior de la conciencia. Por este motivo la relación entre teoría y hechos va a ser la expresión, en otro plano diferente, de la misma relación que examinábamos anteriormente. Pero no debe pensarse que la relación entre ambos términos es de tipo mecánico o simple. Ciertas vertientes epistemológicas, en sus formulaciones más extremas, han sostenido que los hechos se reflejan directamente en la conciencia y que por lo tanto todo el trabajo intelectual sólo consistía en organizar y sistematizar tales percepciones para poder elaborar la teoría correspondiente. Sin embargo, esto no es así, en la medida en que el proceso de conocimiento no es una simple y

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Conocimiento y método

pasiva contemplación de la realidad; esta misma realidad sólo se revela como tal en la medida en que poseemos un instrumental teórico para aprehenderla, en otras palabras, poseemos los conceptos capaces de abordarla. Parece evidente, por ejemplo, que si tomamos un trozo de hierro y lo manipulamos de diferentes maneras, podremos obtener una variada gama de conocimientos sobre dicho mineral, o que si estudiamos la historia de las instituciones de un país conseguiremos también una comprensión de su evolución política y social. Pero lo que no hay que perder de vista aquí es que hemos podido efectuar tales investigaciones en primer lugar porque ya tenemos un concepto de “hierro” y de “instituciones políticas” sin el cual sería imposible detenerse en su estudio, y en segundo lugar, porque hemos directa o indirectamente intervenido sobre tales objetos ya sea manipulándolos físicamente o comparándolos con otros, de diversas épocas y lugares. Como se ve, teoría y práctica están unidas entre sí no solamente por un lazo directo, como si la teoría fuese la simple representación ideal de los hechos; por el contrario, un hecho sólo se configura como tal a la luz de algún tipo de conceptualización previa, capaz de aislarlo de la infinita masa de impresiones y fenómenos que lo rodean. Esta operación de aislamiento, de separación de un objeto respecto al conjunto que lo rodea, resulta imprescindible. Pero así como es de necesaria para comenzar el análisis puede convertirse en peligrosa si se detiene en ese punto, por cuanto es preciso comprender que esa operación de abstracción tiene un carácter instrumental: el hecho aislado es un hecho neto y definido para nuestro análisis pero, si queremos alcanzar su comprensión, debemos reconocer de todos modos que en la realidad ese hecho se presenta como parte de un conjunto más vasto al que debe ser reincorporado y relacionado para poder ser explicado y recobrar su sentido.

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2.3.

Conocimiento y método

LA CIENCIA, MÉTODO Y METODOLOGIA

Siendo la ciencia un tipo peculiar y específico de conocimiento, que se caracteriza por buscar ciertas características (objetividad, precisión, etc.), es preciso ver ahora cuál es el modo en que un conocimiento de este tipo puede alcanzarse. El camino que permite acceder a esto es lo que se llama el “método” científico, que puede concebirse como un modelo general de acercamiento a la realidad, una especie de pauta o matriz que es muy abstracta y amplia, y dentro de la cual caben los procedimientos y técnicas más específicos que se emplean en las investigaciones. El método, en este sentido, se vincula directamente con la lógica interior del proceso de descubrimiento científico, y a él le corresponden no solamente orientar la selección de los instrumentos y técnicas específicos de cada estudio sino también, fundamentalmente, fijar los criterios de verificación o demostración de cada caso. Antes de entrar a detallar algo más este problema, como veremos más adelante, es preciso abordar una pregunta que desafía a todos quienes trabajan en esta problemática. Se refiere a decidir si existe un método científico, un método que sea la pauta general que guía todas la investigaciones científicas y que garantiza, de algún modo, el carácter del conocimiento obtenido. Formulada en estos términos la pregunta, nuestra respuesta no puede ser otra que un “no categórico”. Y eso porque aceptar la existencia de un método con tales atributos implicaría entonces que hacer ciencia sería un proceso mecánico: sólo bastaría formular un problema de investigación, aplicar el método correcto, y obtener el resultado. Sabemos, por supuesto, que no es así. La investigación es un proceso creativo, plagado de dificultades imprevistas y de acechanzas paradójicas, de prejuicios invisibles y de obstáculos de todo tipo. El método, como camino que construye el pensamiento científico, se va construyendo, en realidad, “junto” con ese mismo

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Conocimiento y método

pensamiento, indisolublemente unido. Es falsa la imagen que nos presenta el método como un todo acabado y cerrado, por cuanto él está indisolublemente unido a la misma elaboración teórica, de la que depende pero a la cual, a su vez, permite formular. Si examinamos más detenidamente algunas de sus características, en cuanto a método científico en sí, tendremos la posibilidad de comprender más adecuadamente lo arriba expuesto. Uno de los elementos más significativos en todo el pensar científico (aunque no exclusivo de él) es el esfuerzo por la rigurosidad en la “conceptualización”, tal como lo veíamos en el anterior capítulo. Decíamos que, sin un trabajo riguroso en este sentido, era imposible formular con precisión hasta la más simple observación que pudiera ser base para cualquier desarrollo teórico elaborado. Pero aquí podemos comprender enseguida que conceptualizar implica ya tomar una posición frente a la realidad que estamos analizando; si concebimos la realidad social como el escenario de clases sociales en pugna tendremos que forzosamente utilizar un método tal que sea capaz de aprehender la naturaleza y las proporciones de ese conflicto; si pensamos que lo fundamental es encontrar las raíces del equilibrio social, y concebimos a la sociedad como un todo armónico de diferentes conglomerados y estratos, nuestro método, del mismo modo, atenderá principalmente a la búsqueda de las razones de ese equilibrio. Después de esta somera observación podrá apreciarse que escoger un tipo u otro de conceptualización implica ya de partida asumir una cierta perspectiva teórica, y que ello tiene indudables repercusiones en cuanto a la tarea de método a desarrollar. Por contraparte, un método que pone de relieve las tensiones dinámicas o el equilibrio tendrá por consecuencia la elaboración de proposiciones teóricas que destaquen precisamente tales facetas de lo social. Así pues, la relación teórica-método queda sucintamente presentada como una unidad compleja, donde no hay en verdad un término que pueda ser situado con entera

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independencia del otro, y donde las relaciones entre ambos resultan complejas y dinámicas. Otro aspecto inseparable de toda labor de creación científica es el que se refiere a la “verificación”. Como forma general toda investigación parte de un conjunto de ideas y proposiciones que versan sobre la realidad (sobre hechos o fenómenos y sus descripciones y explicaciones); el científico, por más que esté persuadido de la verdad de estas proposiciones, no las podrá sostener hasta que, de algún modo, hayan podido ser verificadas en la práctica. Ello supone entonces, que todo problema de investigación debe ser explicitado en tales términos que permitan su verificación, es decir, su comprobación o rechazo mediante la prueba de la práctica. Dicho de un modo más concreto, un proposición es verificable cuando es posible encontrar un conjunto de hechos, previamente delimitados, que sean capaces de determinar si es o no verdadera. Así, si sostenemos que el peso específico del mercurio es 13,6 veces mayor que el del agua estamos en presencia de una proposición verificable, por cuanto es perfectamente factible, por medio de una sencilla experiencia, de terminar que la afirmación se cumple. En cambio al decir “Dios creó el mundo” no estamos frente a una afirmación científica, por cuanto es imposible refutar o corroborar lo dicho mediante datos de la experiencia. Un tercer elemento que creemos preciso incluir como integrante, en todos los casos, el proceder científico, es el uso sistemático de la “inferencia”, o razonamiento deductivo. Inferir significa sacar consecuencias de un principio o supuesto, de modo tal que dichas conclusiones deban ser asumidas como válidas si el principio también lo es. Así, por ejemplo, si se conocen algunas características generales de la disposición ósea de los vertebrados es posible reconstruir totalmente el esqueleto de un ictiosaurio a partir de algunas pocas piezas, o es factible deducir la hipótesis de la

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Conocimiento y método

expansión del universo por el corrimiento de las franjas espectrales de la luz de la galaxias hacia el rojo, según analogía con otros cuerpos observados en la Tierra, etc. La inferencia opera generalmente durante la investigación de la siguiente manera: una vez formulada una hipótesis se deducen de ella posibles consecuencias prácticas que son luego, a su vez, sometidas a verificación. La hipótesis misma no se prueba, no se confirma, sino las consecuencias deducibles de ella. A este tipo de razonamiento operacional se le llama “modelo hipotético deductivo”. Existen, en verdad, muchos autores que pretenden conceptualizar el método como a una especie de camino seguro y cerrado, tal como la decíamos más arriba. Pero el alumno comprenderá fácilmente que además de los argumentos que ya señalamos tal cosa no puede ser cierta por cuanto un método así nos garantizaría la resolución casi automática de todos los problemas; no habría entonces ninguna dificultad metódica y el conocimiento progresaría en línea recta, haciéndose ociosa toda discusión acerca de su carácter y de su validez cosa que, evidentemente, no corresponde a la realidad. Esto supone afirmar que el método, en sí, no constituye una parte de la ciencia, pues en sí mismo no es ni puede ser demostrable o verificable. Sostener lo contrario derivaría en un razonamiento circular, en un obvio sin sentido lógico pues, si el método nos garantiza un pensar científico ¿qué método garantizaría a su vez al mismo método? Nos encontraríamos pues en una regresión hasta el infinito, de modo que la postura más razonable parece ser la de aceptar que el método científico no puede ser, intrínsecamente, demostrado científicamente.[8]

[8]

Fuentes, Marcelo Adrián; “Conocimiento y Método”, en http://www.educarargentina.com.ar, Accesado Julio 14, 2005.

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LA INVESTIGACION CIENTIFICA Y TECNOLOGICA

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3.1.

LA INVESTIGACION CIENTIFICA

3.1.1

CONCEPTO

Llamamos investigación científica, de un modo general, a la actividad que nos permite obtener conocimientos científicos, es decir, conocimientos que se procura sean objetivos, sistemáticos, claros, organizados y verificables. El sujeto de esta actividad suele denominarse investigador, y a cargo de él corre el esfuerzo de desarrollar las distintas tareas que es preciso realizar para lograr un nuevo conocimiento. Los objetos de estudio son los infinitos temas y problemas que reclaman la atención del científico, que suelen agruparse y clasificarse según las distintas ciencias o especialidades existentes [Sabino, Carlos, Op. Cit.:31]. Es la actividad de búsqueda que se caracteriza por ser reflexiva, sistemática y metódica; tiene por finalidad obtener conocimientos y solucionar problemas científicos, filosóficos o empírico-técnicos, y se desarrolla mediante un proceso. La investigación científica es la búsqueda intencionada de conocimientos o de soluciones a problemas de carácter científico; el método científico indica el camino que se ha de transitar en esa indagación y las técnicas precisan la manera de recorrerlo[9]. La investigación científica se desarrolla de acuerdo a los lineamientos generales del proceso de conocimiento que ya analizamos en los capítulos precedentes. En ella se asiste, por lo

[9]

Murillo Hernández, Willian Jhoel; “La Investigación Científica”, en http://www.lafacu.com, Accesado Febrero 16, 2005.

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tanto, a ese acercamiento del sujeto hacia el objeto del que ya hablábamos, por un lado, y a la verificación de las teorías que se elaboran al confrontarlas con los datos de la realidad, por el otro. La Investigación es un proceso que, mediante la aplicación del método científico, procura obtener información relevante y fidedigna (digna de fe y crédito), para entender, verificar, corregir o aplicar el conocimiento. La investigación nos ayuda a mejorar el estudio porque nos permite establecer contacto con la realidad a fin de que la conozcamos mejor, la finalidad de esta radica en formular nuevas teorías o modificar las existentes, en incrementar los conocimientos; es el modo de llegar a elaborar teorías. La actividad investigadora se conduce eficazmente mediante una serie de elementos que hacen accesible el objeto al conocimiento y de cuya sabia elección y aplicación va a depender en gran medida el éxito del trabajo investigador. 3.1.2.

IMPORTANCIA

La investigación nos ayuda a mejorar el estudio porque nos permite establecer contacto con la realidad a fin de que la conozcamos mejor. Constituye un estímulo para la actividad intelectual creadora. Ayuda a desarrollar una curiosidad creciente acerca de la solución de problemas, además, contribuye al progreso de la lectura crítica. 3.1.3.

ELEMENTOS

Desde un punto de vista estructural reconocemos cuatro elementos presentes en toda investigación: sujeto, objeto, medio y fin.

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Ing. Nestor L. Suca Suca EL concomimiento EL concomimiento La investigación científico científico científica y la ciencia y ylatecnológica ciencia 49    

Se entiende por sujeto el que desarrolla la actividad, el investigador; Por objeto, lo que se indaga, esto es, la materia o el tema; Por medio, lo que se requiere para llevar a cabo la actividad, es decir, el conjunto de métodos y técnicas adecuados; Por fin, lo que se persigue, los propósitos de la actividad de búsqueda, que radica en la solución de una problemática detectada.

3.1.4.

CLASIFICACIÓN

Es conveniente señalar que en la realidad la investigación no se puede clasificar exclusivamente en alguno de los tipos que se señalaran, sino que generalmente en toda investigación se persigue un propósito señalado, se busca un determinado nivel de conocimiento y se basa en una estrategia particular o combinada.  POR EL PROPÓSITO O FINALIDADES PERSEGUIDAS: BÁSICA O APLICADA 

Investigación básica: También recibe el nombre de investigación pura, teórica o dogmática. Se caracteriza porque parte de un marco teórico y permanece en él; la finalidad radica en formular nuevas teorías o modificar las existentes, en incrementar los conocimientos científicos o filosóficos, pero sin contrastarlos con ningún aspecto práctico.



Investigación aplicada: Este tipo de investigación también recibe el nombre de práctica o empírica. Se caracteriza porque busca la aplicación o utilización de los conocimientos que se adquieren. La investigación aplicada

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se encuentra estrechamente vinculada con la investigación básica, pues depende de los resultados y avances de esta última; esto queda aclarado si nos percatamos de que toda investigación aplicada requiere de un marco teórico. Sin embargo, en una investigación empírica, lo que le interesa al investigador, primordialmente, son las consecuencias prácticas. Si una investigación involucra problemas tanto teóricos como prácticos, recibe el nombre de mixta. En realidad, un gran número de investigaciones participa de la naturaleza de las investigaciones básicas y de las aplicadas.  POR LA CLASE DE MEDIOS UTILIZADOS PARA OBTENER LOS DATOS: DOCUMENTAL, DE CAMPO O EXPERIMENTAL 

Investigación documental: Este tipo de investigación es la que se realiza, como su nombre lo indica, apoyándose en fuentes de carácter documental, esto es, en documentos de cualquier especie. Como subtipos de esta investigación encontramos la investigación bibliográfica, la hemerográfica y la archivística; la primera se basa en la consulta de libros, la segunda en artículos o ensayos de revistas y periódicos, y la tercera en documentos que se encuentran en los archivos, como cartas, oficios, circulares, expedientes, etcétera.



Investigación de campo: Este tipo de investigación se apoya en informaciones que provienen entre otras, de entrevistas, cuestionarios, encuestas y observaciones. Como es compatible desarrollar este tipo de investigación junto a la investigación de carácter documental, se recomienda que primero se consulten las fuentes de la de carácter documental, a fin de evitar una duplicidad de trabajos.

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Ing. Nestor L. Suca Suca EL concomimiento EL concomimiento La investigación científico científico científica y la ciencia y ylatecnológica ciencia 51 

Investigación experimental: Recibe este nombre la investigación que obtiene su información de la actividad intencional realizada por el investigador y que se encuentra dirigida a modificar la realidad con el propósito de crear el fenómeno mismo que se indaga, y así poder observarlo. POR EL NIVEL DE CONOCIMIENTOS QUE SE ADQUIEREN: EXPLORATORIA, DESCRIPTIVA O EXPLICATIVA.





Investigación exploratoria: Recibe este nombre la investigación que se realiza con el propósito de destacar los aspectos fundamentales de una problemática determinada y encontrar los procedimientos adecuados para elaborar una investigación posterior. Es útil desarrollar este tipo de investigación porque, al contar con sus resultados, se simplifica abrir líneas de investigación y proceder a su consecuente comprobación.



Investigación descriptiva: Mediante este tipo de investigación, que utiliza el método de análisis, se logra caracterizar un objeto de estudio o una situación concreta, señalar sus características y propiedades. Combinada con ciertos criterios de clasificación sirve para ordenar, agrupar o sistematizar los objetos involucrados en el trabajo indagatorio. Al igual que la investigación que hemos descrito anteriormente, puede servir de base para investigaciones que requieran un mayor nivel de profundidad. Investigación explicativa: Mediante este tipo de investigación, que requiere la combinación de los métodos analítico y sintético, en conjugación con el deductivo y el inductivo, se trata de responder o dar cuenta del porqué del objeto que se investiga.



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3.1.5.

CARACTERÍSTICAS

La investigación recoge conocimientos o datos de fuentes primarias y los sistematiza para el logro de nuevos conocimientos. No es investigación confirmar o recopilar lo que ya es conocido o ha sido escrito o investigado por otros. La característica fundamental de la investigación es el descubrimiento de principios generales. El investigador parte de resultados anteriores, planteamientos, proposiciones o respuestas en torno al problema que le ocupa. Para ello debe:   

Planear cuidadosamente una metodología. Recoger, registrar y analizar los datos obtenidos. De no existir estos instrumentos, debe crearlos.

La investigación debe ser objetiva, es decir, elimina en el investigador preferencias y sentimientos personales, y se resiste a buscar únicamente aquellos datos que le confirmen su hipótesis; de ahí que emplea todas las pruebas posibles para el control crítico de los datos recogidos y los procedimientos empleados. Finalmente, una vez sistematizados los datos son registrados y expresados mediante un informe o documento de investigación, en el cual se indican la metodología utilizada y los procedimientos empleados para llegar a las conclusiones presentadas, las cuales se sustentan por la misma investigación realizada. En la investigación deben darse una serie de características para que sea en realidad científica:  Estar planificada, es decir, tener una previa organización, establecimiento de objetivos, formas de recolección y elaboración de datos y de realización de informe.

52

Ing. Nestor L. Suca Suca EL concomimiento EL concomimiento La investigación científico científico científica y la ciencia y ylatecnológica ciencia 53 









 

Contar con los instrumentos de recolección de datos que respondan a los criterios de validez, confiabilidad y discriminación, como mínimos requisitos para lograr un informe científicamente valido. Ser original, esto es, apuntar a un conocimiento que no se posee o que este en duda y sea necesario verificar y no a una repetición reorganización de conocimientos que ya posean. Ser objetiva, vale decir que el investigador debe tratar de eliminar las preferencias personales y los sentimientos que podrían desempeñar o enmascarar el resultado del trabajo de investigación. Disponer de tiempo necesario a los efectos de no apresurar una información que no responda, objetivamente, al análisis de los datos que se dispone. Apuntar a medidas numéricas, en el informe tratando de transformar los resultados en datos cuantitativos más fácilmente representables y comprensibles y más objetivos en la valoración final. Ofrecer resultados comprobables y verificarles en las mismas circunstancias en las que se realizó la investigación. Apuntar a principios generales trascendiendo los grupos o situaciones particulares investigados, para los que se requiere una técnica de muestreo con el necesario rigor científico, tanto en el método de selección como en la cantidad de la muestra, en relación con la población de que se trate.

3.1.6.

EL OBJETO

El objeto de la investigación científica es aquello a lo que se aplica el pensamiento. Cuando se trata de obtener nuevo conocimiento científico el objeto se erige en fortaleza que hay que conquistar con métodos que aseguren la garantía de obtención de una verdad contrastable por toda la comunidad científica.

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Este objeto de conocimiento científico, de investigación, está constituido por los vestigios que plantean un conjunto de problemas epistemológicos en el tema de la investigación cuya resolución se persigue. El investigador debe tener conciencia asumida de que el objeto de conocimiento se le opone por naturaleza, no se deja conocer fácilmente, plantea numerosas dificultades, la investigación es, en consecuencia, ejercicio intelectual dificultoso, lleno de obstáculos y, en consecuencia, factor formativo para la persona que lo ejerce. Sin embargo, la actividad investigadora se conduce eficazmente mediante una serie de elementos que hacen accesible el objeto al conocimiento y de cuya sabia elección y aplicación va a depender en gran medida el éxito del trabajo investigador. Sin perjuicio de que estos elementos deban especializarse en la propia naturaleza de los problemas concretos objeto de resolución por parte del investigador. Un ambiente favorable puede estimular al investigador en los momentos de desánimo: es precisamente el clima científico, el ambiente de trabajo en facultades, departamentos y centros oficiales de investigación lo que, con más frecuencia, suple con creces otras carencias. 3.1.7.

FORMAS

La Investigación Científica posee dos formas, estas se denominan pura y aplicada que se explican a continuación:  A la investigación pura se le da también el nombre de básica o fundamental se apoya dentro de un contexto teórico y su propósito fundamental es el de desarrollar teoría mediante el descubrimiento de amplias generalizaciones o principios.

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Ing. Nestor L. Suca Suca EL concomimiento EL concomimiento La investigación científico científico científica y la ciencia y ylatecnológica ciencia 55 Esta forma de investigación emplea cuidadosamente el procedimiento de muestreo, a fin de extender sus hallazgos más allá del grupo o situaciones estudiadas. Poco se preocupa de la aplicación de los hallazgos, por considerar que ello corresponde a otra persona y no al investigador. No obstante la carencia de aplicación inmediata, esta forma de investigación busca el progreso científico y su importancia reside en que presente amplias generalizaciones y niveles de abstracciones con miras a formulaciones hipotéticas de posible aplicación posterior. Persigue igualmente el desarrollo de una teoría o teorías basadas en principios y leyes. La investigación fundamental es un proceso formal y sistemático de coordinar el método científico de análisis y generalización con las fases deductivas e inductivas del razonamiento. Pardinas nos dice que la investigación pura "tiene como objeto el estudio de un problema destinado exclusivamente al progreso o a la simple búsqueda del conocimiento".  A la investigación aplicada se le denomina también activa o dinámica y se encuentra íntimamente ligada a la anterior ya que depende de sus descubrimientos y aportes teóricos. Busca confrontar la teoría con la realidad. Es el estudio y aplicación de la investigación a problemas concretos, en circunstancias y características concretas. Esta forma de investigación se dirige a su aplicación inmediata y no al desarrollo de teorías. "La investigación aplicada, movida por el espíritu de la investigación fundamental, ha enfocado la atención sobre la solución de teorías. Concierne a un grupo particular más bien que a todos en general. Se refiere a resultados inmediatos y se halla interesada en el perfeccionamiento de los individuos implicados en el proceso de la investigación". 3.1.8.

TIPOS DE INVESTIGACION

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Cuando se va a resolver un problema en forma científica, es muy conveniente tener un conocimiento detallado de los posibles tipos de investigación que se pueden seguir. Este conocimiento hace posible evitar equivocaciones en la elección del método adecuado para un procedimiento específico. Conviene anotar que los tipos de investigación difícilmente se presentan puros; generalmente se combinan entre sí y obedecen sistemáticamente a la aplicación de la investigación. Tradicionalmente se presentan tres tipos de investigación.   

Histórica ................................ Describe lo que era. Descriptiva ............................. Interpreta lo que es. Experimental .......................... Describe lo que será.

 Histórica: trata de la experiencia pasada; se aplica no sólo a la historia sino también a las ciencias de la naturaleza, al derecho, la medicina o a cualquier otra disciplina científica. En la actualidad, la investigación histórica se presenta como una búsqueda crítica de la verdad que sustenta los acontecimientos de pasado. La tarea del investigador en este tipo de investigación tiene las siguientes etapas:  Formas y Tipos de Investigación  Enunciación del Problema  Recolección de información  Crítica de Datos y Fuentes  Formulación de Hipótesis  Interpretación e Informe  Descriptiva: comprende la descripción, registro, análisis e interpretación de la naturaleza actual, y la composición o procesos de los fenómenos. El enfoque se hace sobre

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Ing. Nestor L. Suca Suca EL concomimiento EL concomimiento La investigación científico científico científica y la ciencia y ylatecnológica ciencia 57 conclusiones dominantes o sobre como una persona, grupo o cosa se conduce o funciona en el presente. La investigación descriptiva trabaja sobre realidades de hechos, y su característica fundamental es la de presentarnos una interpretación correcta. La tarea de investigación en este tipo de investigación tiene las siguientes etapas:  Descripción del Problema  Definición y Formulación de la Hipótesis  Supuestos en que se basa la Hipótesis  Marco Teórico  Selección de Técnicas de Recolección de Datos  Categorías de Datos, a fin de facilitar relaciones  Verificación de validez del instrumento  Descripción, Análisis e Interpretación de Datos.  Experimental: se presenta mediante la manipulación de una variable experimental no comprobada, en condiciones rigurosamente controladas, con el fin de describir de que modo o por qué causa se produce una situación o acontecimiento particular. El experimento es una situación provocada por el investigador para introducir determinadas variables de estudio manipulada por él, para controlar el aumento o disminución de esas variables y su efecto en las conductas observadas. La tarea del investigador, el investigador maneja de manera deliberada la variable experimental y luego observa lo que ocurre en condiciones controladas. La tarea del investigador en este tipo de investigación presenta las siguientes etapas:

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      

Presencia de un Problema para el cual se ha realizado una revisión bibliográfica Identificación y Definición del Problema Definición de Hipótesis y variables. Y la operacionalización de las mismas Diseño del plan experimental Prueba de confiabilidad de datos Realización de experimento Tratamiento de datos. Aquí, en este punto, hay que tener en cuenta que una cosa es el dato bruto, otro el dato procesado y otro el dato que hay que dar como definitivo.

Según [Sabino, Carlos, Op. Cit.:48], desde este punto de vista las investigaciones suelen clasificarse en dos grandes tipos: puras y aplicadas.  Investigaciones puras: Son aquellas en que los conocimientos no se obtienen con el objeto de utilizarlos de un modo inmediato, aunque ello no quiere decir, de ninguna manera, que estén totalmente desligadas de la práctica o que sus resultados, eventualmente, no vayan a ser empleados para fines concretos en un futuro más o menos próximo. Por ejemplo, las indagaciones que varios científicos realizaron sobre la estructura del átomo fueron hechas como trabajos de investigación pura, pues no se veían, para las mismas, aplicaciones concretas. No obstante, pocos años después, siguieron diversas formas de emplear dichos conocimientos, algunas de ellas tan terroríficas como las bombas atómicas.  Investigación aplicada: persigue, en cambio, fines más directos e inmediatos. Tal es el caso de cualquier estudio que se proponga evaluar los recursos humanos o naturales con que cuenta una región para lograr su mejor aprovechamiento, o las

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Ing. Nestor L. Suca Suca EL concomimiento EL concomimiento La investigación científico científico científica y la ciencia y ylatecnológica ciencia 59 investigaciones encaminadas a conocer las causas que provocan una enfermedad, con el fin de proteger la salud. Hay investigadores que, un poco candorosamente, prefieren dedicarse a este tipo de trabajos porque piensan que de ese modo podrán influir más directamente en su entorno. No negamos la buena intención que pueda existir en tales casos pero, lamentablemente, debemos recordar que una cosa es la posible aplicabilidad de una investigación y otra muy distinta su aplicación concreta y efectiva. Para que ello se produzca es preciso que existan tanto la voluntad como los recursos que pueden llevar las conclusiones teóricas al plano de la vida real. La investigación pura y la aplicada no son dos formas contrapuestas y desligadas entre sí. Tal como veíamos cuando hablábamos de los diversos tipos de ciencia [V. Supra, 1.8], también en este caso existe una complementación muy estrecha, de modo tal que una forma de trabajo no puede concebirse ni entenderse plenamente sin el concurso de la otra. Debemos aclarar, además, que ambos tipos de investigación son modelos ideales, ya que muchas veces se realizan estudios que combinan ambos tipos de objetivos. La clasificación que hacemos, por lo tanto, debe entenderse más como un recurso analítico para estimular al investigador a clarificar sus objetivos que como una disyuntiva ante la cual hay que optar por una u otra alternativa. Para [Caiceo y Mardones][10] existen diferentes tipos de investigación, que pueden ser clasificadas en:

[10]

Caiceo y Mardones; “Tipos de Investigación”, en http://www.profesiones.cl, Accesado Mayo 22, 2005.

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A.

SEGÚN LA NATURALEZA DE LOS OBJETIVOS EN CUANTO AL NIVEL DE CONOCIMIENTO QUE SE DESEA ALCANZAR 

La investigación exploratoria: es considerada como el primer acercamiento científico a un problema. Se utiliza cuando éste aún no ha sido abordado o no ha sido suficientemente estudiado y las condiciones existentes no son aún determinantes. Son las investigaciones que pretenden darnos una visión general y sólo aproximada de los objetos de estudio. Este tipo de investigación se realiza especialmente cuando el tema elegido ha sido poco explorado, cuando no hay suficientes estudios previos y cuando aún, sobre él, es difícil formular hipótesis precisas o de cierta generalidad. Suelen surgir también cuando aparece un nuevo fenómeno que, precisamente por su novedad, no admite todavía una descripción sistemática, o cuando los recursos de que dispone el investigador resultan insuficientes como para emprender un trabajo más profundo. Tal es el caso de los estudios que, mediante sondas, se realizan sobre los planetas del sistema solar, o de las investigaciones que actualmente se efectúan sobre inteligencia artificial. No son investigaciones exploratorias, sin embargo, las que se enfocan sobre objetos de estudio que son bien conocidos para algunos científicos, pero que el investigador personalmente no conoce bien: en este caso se trata simplemente de que éste está familiarizándose con un tema, estudiándolo, explorándolo subjetivamente, pero no realizando una investigación que vaya a aportar conocimiento nuevo. Tampoco se consideran exploratorios los trabajos en que se aplican, para objetos nuevos, conocimientos ya

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Ing. Nestor L. Suca Suca EL concomimiento EL concomimiento La investigación científico científico científica y la ciencia y ylatecnológica ciencia 61 suficientemente generalizados en una cierta disciplina. No es exploratoria, entonces, una indagación sobre la composición mineral del suelo de una región hasta entonces inaccesible, pues existen innumerables estudios que versan sobre dicho asunto, con una metodología bien establecida, para infinidad de otras regiones del planeta. 

La Investigación Descriptiva: se efectúa cuando se desea describir, en todos sus componentes principales, una realidad. Su preocupación primordial radica en describir algunas características fundamentales de conjuntos homogéneos de fenómenos. Las investigaciones descriptivas utilizan criterios sistemáticos que permiten poner de manifiesto la estructura o el comportamiento de los fenómenos en estudio, proporcionando de ese modo información sistemática y comparable con la de otras fuentes. Las mediciones y relevamientos que realizan los geógrafos son, por ejemplo, típicas investigaciones descriptivas. Otros ejemplos de este tipo de trabajos los encontramos en las tareas que efectúan las agencias internacionales de las Naciones Unidas cuando presentan informes sobre el crecimiento demográfico, el comercio internacional y muchos otros aspectos de interés. También deben clasificarse como investigaciones descriptivas los diagnósticos que realizan consultores y planificadores: ellos parten de una descripción organizada y lo más completa posible de una cierta situación, lo que luego les permite en otra fase distinta del trabajo trazar proyecciones u ofrecer recomendaciones específicas.



Investigación explicativa: es aquella que tiene relación causal; no sólo persigue describir o acercarse a un problema, sino que intenta encontrar las causas del mismo. Existen diseños experimentales y no experimentales.

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Son aquellos trabajos donde nuestra preocupación se centra en determinar los orígenes o las causas de un determinado conjunto de fenómenos. Su objetivo, por lo tanto, es conocer por qué suceden ciertos hechos, analizando las relaciones causales existentes o, al menos, las condiciones en que ellos se producen. Este es el tipo de investigación que más profundiza nuestro conocimiento de la realidad porque nos explica la razón o el por qué de las cosas, y es por lo tanto más complejo y delicado, pues el riesgo de cometer errores aumenta aquí considerablemente. Sobre su base, puede decirse, se construye el edificio de la ciencia, aunque no por esta razón deban desdeñarse los tipos anteriores, ya que los mismos son, casi siempre, los pasos previos indispensables para intentar explicaciones científicas. 

La investigación correlacional: es aquel tipo de estudio que persigue medir el grado de relación existente entre dos o más conceptos o variables.



Diseños cuasiexperimentales: se utilizan cuando no es posible asignar al azar los sujetos de los grupos de investigación que recibirán tratamiento experimental.



Diseños experimentales: se aplican experimentos "puros", entendiendo por tales los que reúnen tres requisitos fundamentales: 1) Manipulación de una o más variables independientes; 2) Medir el efecto de la variable independiente sobre la variable dependiente; y 3) Validadse interna de la situación experimental. Investigaciones no experimentales: se entiende por investigación no experimental cuando se realiza un estudio sin manipular deliberadamente las variables.



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B.

SEGÚN EL TIEMPO EN QUE SE EFECTÚAN: o o

C.

Investigaciones sincrónicas: son aquellas que estudian fenómenos que se dan en un corto período. Investigaciones diacrónicas: Son aquellas que estudian fenómenos en un período largo con el objeto de verificar los cambios que se pueden producir.

SEGÚN LA NATURALEZA DE LA INFORMACIÓN QUE SE RECOGE PARA RESPONDER AL PROBLEMA DE INVESTIGACIÓN:



Investigación cuantitativa: es aquella que utiliza predominantemente información de tipo cuantitativo directo. Dentro de la investigación cuantitativa se pueden observar: Los diseños experimentales. La encuesta Social: es la investigación cuantitativa de mayor uso en el ámbito de las ciencias sociales y consiste en aplicar una serie de técnicas específicas con el objeto de recoger, procesar y analizar características que se dan en personas de un grupo determinado. Estudios cuantitativos con datos secundarios: Los cuales, a diferencia de los dos anteriores, abordan análisis con utilización de datos ya existentes.



La investigación cualitativa: es aquella que persigue describir sucesos complejos en su medio natural, con información preferentemente cualitativa .Los principales tipos de investigación cualitativa son:  Investigación-acción: es un tipo de investigación aplicada, destinada a encontrar soluciones a problemas que tenga un grupo, una comunidad, una organización. Los propios afectados participan en la misma.

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

D.

Investigación Participativa: es un estudio que surge a partir de un problema que se origina en la misma comunidad, con el objeto de que en la búsqueda de la solución se mejore el nivel de vida de las personas involucradas. Dentro de la investigación participativa se pueden encontrar: 1. Estudio de casos: es el estudio de sucesos que se hacen en uno o pocos grupos naturales. 2. Estudio Etnográfico: es una investigación en la cual el investigador se inserta, camuflado en una comunidad, grupo o institución, con el objeto de observar, con una pauta previamente elaborada. ESTUDIOS HISTÓRICOS:

La investigación histórica se realiza cuando se desea estudiar desde una perspectiva histórica una realidad, recurriendo a las fuentes primarias y secundarias para la reconstitución de la misma. Existen muy diversos tratados sobre las tipologías de la investigación. Las controversias para aceptar las diferentes tipologías sugieren situaciones confusas en estilos, formas, enfoques y modalidades. En rigor, y desde un punto de vista semántico, los tipos de investigación[11] son sistemas definidos para obtener el conocimiento tales como:





[11]

Según la fuente de información: Investigación documental. Investigación de campo. Según la extensión del estudio: Investigación censal.

Clasificación dada en http://www.aibarra.org, “Metodología de la Investigación”, Accesado Mayo 20, 2005.

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









3.1.9.

Investigación de caso. Encuesta. Según las variables: Experimental. Casi experimental. Simple y compleja. Según el nivel de medición y análisis de la información: Investigación cuantitativa. Investigación cualitativa. Investigación cuali-cuantitativa. Investigación descriptiva. Investigación explicativa. Investigación inferencial. Investigación predictiva. Según las técnicas de obtención de datos: Investigación de alta y baja estructuración. Investigación participante. Investigación participativa. Investigación proyectiva. Investigación de alta o baja interferencia. Según su ubicación temporal: Investigación histórica. Investigación longitudinal o transversal. Investigación dinámica o estática. Según el objeto de estudio: Investigación pura. Investigación aplicada.

PROCESO

La investigación tiene un proceso muy riguroso, este contiene los siguientes pasos:  Elección del tema

proceso

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         

Delimitación del tema Planteamiento del problema Justificación Objetivos Marco teórico y conceptual Hipótesis y variables de la investigación Metodología de investigación Técnicas y herramientas de recopilación de información Análisis de datos Informe

3.2. LA INVESTIGACION TECNOLOGICA EN LAS CIENCIAS DE LA INGENIERIA 3.2.1.

EL CONCEPTO DE TECNOLOGÍA

Según [Bunge, Mario,1980], la ciencia aporta formas de saber y la tecnología, que bebe de las fuentes de la experiencia, de la tradición, de las aportaciones de diversas áreas de conocimiento y de la reflexión sobre la práctica aporta formas de hacer, en las que hay que considerar:   

Herramientas físicas o artefactos Herramientas psicológicas o simbólicas o intelectuales (sistemas de representación, lenguajes...) Herramientas sociales u organizativas.

En esta línea, [Sarramona, 1990:13] afirma que la tecnología incluye "dos elementos básicos, el hacer (se trata de una práctica) y la reflexión teórica de tal hacer (el saber)", y sintetiza en 7 notas clave las características propias del actuar tecnológico: racionalidad, sistematismo, planificación, claridad de metas, control, eficacia y optimización.

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Ing. Nestor L. Suca Suca EL concomimiento EL concomimiento La investigación científico científico científica y la ciencia y ylatecnológica ciencia 67 Una tecnología desarrolla, aplica y evalúa; no puede quedarse en un nivel puramente especulativo, debe pasar a la acción, pero además incluye una dimensión investigadora pues debe verificar la efectividad de su aplicación [Bartolomé, 1988]. En este sentido [Fernández, 1985] destaca que existe una estrecha interdependencia entre teoría, tecnología y práctica, ya que si bien a partir de un estudio teórico se puede elaborar una tecnología que posteriormente dé lugar a muchas prácticas, desde estas prácticas también se puede iniciar una reflexión y, a partir de la información obtenida, crear nuevo conocimiento, nuevas teorías. Frente a las tecnologías, en las que hay un conocimiento del "por qué" se hace una actividad de una forma u otra y hay un dominio de los fundamentos de la práctica que permite ir adaptando la acción a las circunstancias variables de la realidad, están las técnicas (conjunto de procedimientos para hacer bien un determinado trabajo), que también son procedimientos dirigidos a la resolución de determinados problemas, pero que no exigen el conocimiento de las bases científicas que sustentan la actividad. Se aprenden por imitación y se perfeccionan con la experiencia a través de la práctica, pero no están preparadas para considerar nuevas variables o modificaciones en el equilibrio que mantienen las existentes. 3.2.2. INVESTIGACION TECNOLOGICA La investigación tecnológica en las ciencias de la ingeniería presenta una serie de características que la vinculan en forma natural con la innovación tecnológica, lo cual indica que las instancias de promoción inicial de los proyectos de investigación y la evaluación de la investigación tecnológica pueden ser utilizadas como un instrumento para fomentar la innovación. Con innovación tecnológica se designa la incorporación del conocimiento científico y tecnológico, propio o ajeno, con el objeto de crear o modificar un proceso productivo, un artefacto,

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una máquina, para cumplir un fin valioso para una sociedad. Con investigación tecnológica en las ciencias de la ingeniería se designa un ámbito de producción de conocimiento tecnológico validado, que incluye tanto el producto cognitivo, -teorías, técnicas, tecnologías, maquinarias, patentes, etc.- como las actividades que desarrollan los ingenieros para producir y validar dichos productos y conocimientos. Entre las características que presenta la investigación tecnológica podemos mencionar:  El pensamiento ingenieril: Es una característica importante por presentar aspectos que lo diferencian del pensamiento científico. Los ingenieros identifican el diseño como algo propio de la profesión y a la habilidad para diseñar como de suma importancia para el ejercicio de la profesión ¿En qué consiste el diseño? Es una adaptación intencionada de medios para alcanzar un fin preconcebido superador de una situación inicial dada, y esto constituye una parte esencial de la ingeniería. Primero surge una concepción en la mente del ingeniero que luego, por etapas sucesivas se traslada al diseño. Este a su vez puede ser implementado por técnicas o herramientas para producir, por ejemplo, artefactos o sistemas. Podemos caracterizar el proceso que va desde la idea o concepto hasta su concreción material, con las siguientes etapas: a. Detección de un mercado potencial o una necesidad social. b. Invención o adaptación y/o producción de un concepto, que es una etapa de diseño analítico donde el concepto básico es examinado para explicitar las restricciones o especificaciones de diseño. c. Análisis del concepto, que es una etapa de diseño detallado donde las operaciones normales son exploradas para encontrar dónde el diseño es deficiente y sus límites son experimentados a través de pruebas o experimentos

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Ing. Nestor L. Suca Suca EL concomimiento EL concomimiento La investigación científico científico científica y la ciencia y ylatecnológica ciencia 69 funcionales, lo cual genera ciclos de diseño-prueba que permiten ajustar o mejorar el diseño. d. Síntesis del concepto, caracterizado por modelos físicos a escala de laboratorio, y también experimentos funcionales. e. Producción, comercialización y difusión en la sociedad. A. La finalidad de la investigación: es obtener conocimiento útil para resolver un problema concreto que surge principalmente en las necesidades de la sociedad. B. Las influencias externas: se trata de encontrar soluciones para casos particulares influenciados por contextos económicos, temporales, sociales, culturales y geográficos. C. La realizabilidad: cuando surge la idea de investigar un determinado diseño, generalmente la primera cuestión que necesita de una respuesta y evaluación está referida a su factibilidad. Desde un punto de vista tecnológico las condiciones de realizabilidad de un diseño son de dos tipos, material y operacional. Lo es materialmente si no contradice las leyes naturales conocidas y presenta una probabilidad razonable de lograr la conversión del conocimiento científico y tecnológico disponible en nuevo conocimiento útil, considerando el estado del arte de los mismos y los antecedentes del grupo de investigación en temas tecnológicos. Es operacionalmente realizable si para su implementación se dispone de los conocimientos y habilidades necesarios. La falta de respuesta afirmativa al cumplimiento de una de estas condiciones es una oportunidad para proponer y efectuar una investigación. Una parte importante de la investigación tecnológica consiste precisamente en hacer operacionalmente realizables ideas que sabemos que físicamente o materialmente lo son. D. La presentación inicial de objetivos: rara vez viene dada de antemano de forma rígida y definitiva, por el contrario, inicialmente los objetivos se fijan de forma un tanto difusa y como resultado de un compromiso entre las necesidades

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sociales que se pretende satisfacer con el desarrollo tecnológico y las posibilidades de desarrollo efectivo que el conocimiento científico y tecnológico disponible permite conjeturar. E. El diseño no es definitivo: en el sentido de que no hay, en general, una única solución «correcta» para un problema de diseño que pretenda alcanzar un fin predeterminado. Por eso la ingeniería no puede pensarse como una ciencia exacta, siempre queda la posibilidad de mejorar el diseño, de innovar constantemente. F. Los métodos: para alcanzar los fines predeterminados se utilizan tanto las distintas metodologías científicas como las propias de la ingeniería, destacándose entre ellas las experiencias funcionales con las cuales se valida el funcionamiento correcto y la eficiencia del artefacto, sistema o proceso. Estas experiencias posibilitan la mejora constante de nuevos productos y procesos. Son una característica en la metodología de las ciencias de la ingeniería y permiten la obtención de un conocimiento empírico que garantiza que las innovaciones presenten una determinada calidad de acuerdo a normas nacionales e internacionales. G. La retroalimentación de los resultados de cada etapa: Los ciclos compuestos por diseño y experiencias funcionales permiten definir los objetivos iniciales, los objetivos parciales, u obligan a modificarlos proponiendo acciones intencionales correctivas o a abandonarlos. Esto se refiere a una capacidad de control que se tiene en el diseño, y que resulta una característica de importancia para la concreción con éxito de los fines predeterminados. H. El resultado: puede ser la concreción con éxito técnico de una invención o la mejora de un diseño. Una invención introduce una novedad técnica que puede afectar a los componentes, al sistema o a la estructura de la técnica. La modificación de técnicas previamente conocidas y su composición en técnicas más complejas es quizá la fuente más importante de novedad en la historia de la técnica.

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Estas características de la investigación tecnológica resaltan la presencia de un estado cognitivo propio de la ingeniería donde se destaca una potencial actitud innovadora de los actores involucrados en el proceso de investigación. El diseñador que reúne elementos en combinaciones nuevas, es capaz de integrar y de manipular en su mente dispositivos, sistemas y aparatos que todavía no existen. La manifestación de la cultura de la innovación se encuentra desde las etapas iniciales involucradas en el diseño hasta, en forma explícita, en los resultados que se materializan en una invención o la mejora de un diseño, los cuales en mayor o menor grado constituyen una innovación. La misma será radical si se logra una invención puesto que introduce en nuestro entorno artificial, industrial o empresarial, algo que antes no existía. Será una innovación incremental si se logra en forma eficiente la mejora en un diseño. En ambos casos se obtiene el incremento del saber disponible. Las innovaciones exitosas son una consecuencia de una relación conjunta y fecunda entre las actividades y las capacidades, intelectuales y operativas, aportadas y desarrolladas por: la ciencia, la técnica, el sector productivo, el gobierno y la sociedad. La suma de esas actividades genera un sistema nacional de innovación, que resulta virtuoso sólo si todas sus partes interactúan entre sí para dar un resultado positivo. La orientación de este sistema depende de estos distintos sectores que se expresan en el ámbito social, económico y político. Cuando es exitoso se favorece el desarrollo de una región o de un país y el nuevo saber se integra a la cultura. La predisposición positiva hacia la innovación tecnológica está presente a lo largo de toda la actividad de investigación en las ciencias de la ingeniería, pero para que resulte efectiva debe ser explicitada e integrada a un sistema nacional de innovación ¿Puede ser fomentada la innovación tecnológica en el ámbito universitario y favorecer su inserción en el sistema? Las instancias de promoción inicial de los proyectos y de evaluación de la investigación

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tecnológica en la actividad de la ingeniería constituyen una oportunidad para esto. La tarea que implica este desafío es compleja ya que el proceso de innovación se desarrolla tanto con influencias internas como externas, requiriendo que un diseño tecnológico necesite ser evaluado desde estos dos puntos de vista. Esto hace necesario revisar una concepción tradicional de la investigación tecnológica como una actividad axiológicamente neutra y derivada únicamente de la ciencia. Por ejemplo, desde el campo de la axiología de la técnica, el significado de las nociones de eficiencia y capacidad de control, son relevantes para la evaluación de tecnologías. Varios beneficios nos esperan si encontramos una forma de promoción y de evaluación, consensuada entre los distintos sectores, y la implementamos explícitamente en la práctica. Desde un punto de vista del saber, fomentar la búsqueda programada y organizada de la innovación tecnológica, es favorecer un proceso de producción de conocimientos y la generación de una capacidad propia de decisión en materia de tecnología. Se incrementarían los conocimientos tecnológicos públicos y accesibles a todos los actores del proceso de innovación, en particular a las pequeñas empresas que no pueden mantener laboratorios de I+D. Desde un punto de vista económico el conocimiento es un factor de suma importancia que crea valor por medio de la productividad de los distintos sectores beneficiados con la innovación, favoreciendo el desarrollo de una región o de un país. El estado cognitivo propio de la ingeniería permite el acceso a estos beneficios e indica el nacimiento de un camino que conduce al saber y al desarrollo. Una pequeña pero muy importante parte de él puede ser cimentado y señalizado, para conducirnos hacia un final

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Ing. Nestor L. Suca Suca EL concomimiento EL concomimiento La investigación científico científico científica y la ciencia y ylatecnológica ciencia 73 exitoso, con el aporte de las instancias de promoción inicial de los proyectos y de evaluación de la investigación tecnológica[12].

[12]

Dean, Raúl A.;”La Investigación Tecnológica en las Ciencias de la Ingeniería”, en http://www.unrc.edu.ar, Accesado Agosto 23, 2005.

74

Capit ulo

IV

CIENCIA , TECNOLOGIA Y SOCIEDAD

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Ing. Nestor L. Suca Suca

4.1.

Ciencia Tecnología y Sociedad

CONCEPTOS BÁSICOS

ARTE: Cualquier actividad humana cuyos resultados y procesos de desarrollo pueden ser objetos de juicio estético. Conjunto de preceptos y reglas para hacer bien una cosa. PARADIGMA: Significa modelo, ejemplo; esto es, una manera de ver y descubrir algo. CIENCIA: Conocimiento racional, sistemático, exacto, verificable y, por consiguiente, falible. La ciencia es un paradigma fundamental, consiste en el camino más viable para producir ese paradigma y verificarlo. Ciencia formal y ciencia factual. Ciencia básica o fundamental y ciencia aplicada o utilitaria. FILOSOFIA: Saber racional y problemático. Al igual que la ciencia es un conjunto de leyes, principios y conceptos que concentran distintos elementos totalizadores de la realidad para explicarlos y regirlos. TECNOLOGIA: Aplicación del conocimiento científico a la solución de problemas prácticos de una sociedad concreta. Tecnologías sustantivas y tecnologías operativas.  Tecnología física: Las ingenierías  Tecnologías biológicas: La medicina. Tecnologías sociales:   

Planificación Programación Organización y racionalización

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Ing. Nestor L. Suca Suca

  

Ciencia Tecnología y Sociedad

Administrativa Formulación y evaluación de proyectos Tecnología educativa

Tecnologías formales:     

Teoría de las decisiones Análisis de sistemas Investigación operativa Teoría de los juegos Programación de ordenadores electrónicos

METODO: Base de lógicas y procedimientos que permiten arribar a un resultado. ESTRATEGIA: Manera particular de combinar procedimientos dentro de una situación concreta.

lógicas

y

TECNICAS: Instrumentos que permiten aplicar el método y las estrategias. Las técnicas son operativas y auxiliares del método y las estrategias. 4.2.

FUNDAMENTACION

Uno de los tópicos en el debate actual sobre la ciencia y la tecnología consiste en determinar que tanto han servido para configurar a las sociedades modernas y trasformar a las tradicionales. Los progresos científicos como también tecnológicos han modificado radicalmente la relación del hombre con la naturaleza y la interacción entre los seres vivos. Hoy en día la ciencia y la tecnología calan los niveles más altos en la sociedad actual.

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La ciencia y la tecnología no se pueden estudiar fuera del contexto social en el que se manifiestan. Entre la ciencia y la tecnología existe un claro estado de simbiosis; en otras palabras, conviven en beneficio mutuo. Aunque el efecto de ambas actuando conjuntamente es infinitamente superior a la suma de los efectos de cada una actuando por separado. Y, sin embargo, ante estos progresos que no podían ni siquiera imaginar las autopistas del pasado, empiezan a surgir preguntas cada vez más serias sobre el lugar que incumbe la ciencia y la tecnología en nuestra sociedad; y además con una constancia tal que no se pueden ignorar tales problemas. En una frase escrita por [Albert Camus], la cual llama mucho la atención, dice lo siguiente:

"El siglo XVII fue de las matemáticas, el siglo XVIII el de las ciencias físicas, el siglo XIX el de la biología y nuestro siglo XX es el siglo del miedo". ¿Es cierto esto?, Podríamos decir que sí; ya que la ciencia y la tecnología han tenido tanto auge, tanto desarrollo que hoy en día muchos temen que la ciencia y la tecnología lleguen a destruir el mundo. Muchas personas lo ven de la siguiente manera, ¿Cuantas personas han muerto en accidentes automovilísticos?, Si la ciencia y la tecnología no los hubiesen creado no hubiesen ocurrido. Pero dejan atrás la otra cara de la moneda, ¿Cuantas personas se han salvado gracias al transporte automovilístico? ¿Cuánto tardaríamos en trasladarnos de un lugar a otro?, Si no se hubiesen desarrollados estos inventos. Lo que une a la ciencia y la tecnología con la sociedad son las necesidades y los deseos de la sociedad. Son muchos los que consideran la ciencia como una amenaza y no solo en nuestros tiempos, sino desde hace muchos años, es el típico caso de Galileo quien fue condenado por el Papa, ya que este consideraba que su nuevo método de considerar la verdad constituía un gran desafío a la autoridad tradicional. Aunque muchos consideran que esto se debe a que la sociedad no tolera

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aquello sobre lo que no dispone información o simplemente que no lo puede comprender. Hoy en día, la tecnología es parte del sistema de vida de todas las sociedades. La ciencia y la tecnología se están sumando a la voluntad social y política de las sociedades de controlar sus propios destinos, sus medios y el poder de hacerlo. La ciencia y la tecnología están proporcionando a la sociedad una amplia variedad de opciones en cuanto a lo que podría ser el destino de la humanidad. 4.3.

IMPACTO DE LA TECNOLOGÍA EN LA SOCIEDAD

La tecnología se propone mejorar u optimizar nuestro control del mundo real, para que responda de manera rápida y predecible a la voluntad o el capricho de la sociedad, aunque no siempre sea en su beneficio. La tecnología es también la provincia de la industria y de la empresa comercial; para nada sirve si sus productos no responden a las necesidades de los consumidores.

Tradicionalmente la tecnología ha progresado por el método empírico del tanteo. La tecnología ha estado a la vanguardia en muchos campos que posteriormente adquirieron una sólida base científica. Se dice que los efectos la tecnología constituyen un "impacto". La tecnología derrama sobre la sociedad sus efectos ramificadores sobre las prácticas sociales de la humanidad, así como sobre las nuevas cualidades del conocimiento humano. Desde los primeros tiempos de la agricultura o desde fines de la Edad del Hierro, la cultura humana ha tenido una tecnología, es decir, la capacidad de modificar la naturaleza en un grado u otro. Se considera que la tecnología proporciona estimables beneficios a corto plazo, aunque a largo plazo han engendrado graves problemas sociales. Algunos autores consideran que los problemas que ha generado la tecnología son indirectamente provocados por

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la ciencia, ya que si no contáramos con los avanzados conocimientos científicos, no tendríamos una tecnología tan adelantada. Los beneficios que trae consigo la tecnología moderna son muy numerosos y ampliamente conocidos. Una mayor productividad proporciona a la sociedad unos excedentes que permiten disponer de más tiempo libre, dispensar la educación y, de hecho, proseguir la propia labor científica. Todos nosotros necesitamos alimentos, vivienda, ropa, etc. Cuando quedan satisfechas esas necesidades básicas y la tecnología empieza a proporcionar beneficios cada vez más triviales, es cuando surgen esencialmente los problemas. Si consideramos la situación actual de los países desarrollados, vemos que la gente o parece más feliz que en el pasado, y a menudo tampoco tiene mejor salud. Los desechos ambientales que produce la tecnología han creado nuevas formas de enfermedades y fomentado otras. El propio trabajo es hoy más monótono y decepcionante. El ser humano necesita realizar algo que estimule su cerebro, su capacidad manual y también necesita variedad. La industria de base tecnológica ha dislocado la familia. Por ejemplo, el hecho de tener que dedicar mucho tiempo al transporte separa a menudo a un padre de sus hijos. La sociedad tecnológica tiende también a separar a la madre del niño pequeño. La facilidad de las comunicaciones incita a los hijos a irse muy lejos, y la familia ampliada a dispersarse más. Además de todo esto, a consecuencia de todo esto, se debilita la transmisión cultural de las técnicas (por ejemplo, la cocina, la educación de los niños, etc.) y los pedagogos tienen que intentar colmar esta laguna. Normalmente, las sociedades están integradas por grupos coherentes en las cuales se reconoce la identidad personal y se ejercen presiones para coartar los actos antisociales. Si están demasiado aislados, estos grupos se vuelven opresivos. En un

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primer momento, los efectos de la facilidad de las comunicaciones parecen beneficiosos, porque liberan a la gente de las presiones locales, pero al persistir esta tendencia, se quedan a menudo aislados. Es indudable que la tecnología ha servido para que las guerras sean mucho más calamitosas todavía, ya que afectan a todo el mundo, y no solamente a los civiles sino también a los neutrales y a los pueblos primitivos. La violencia y la delincuencia también se deben simplemente a la tecnología; por lo que podríamos considerar la tecnología como uno de los problemas mas grandes de la sociedad actual, ya que la delincuencia es uno de los problemas mas abrumadores y que mas afecta a la sociedad actual. [Johannes Von Neumann], preguntó en un artículo de la revista Fortune:

"¿Podremos sobrevivir a la tecnología?" 4.4.

REPERCUSIONES DE LA CIENCIA EN LA SOCIEDAD

En toda la historia de la humanidad, el hombre a procurado garantizar y mejorar su nivel de vida mediante un mejor conocimiento del mundo que le rodea y un dominio más eficaz del mismo, es decir, mediante un desarrollo constante de la ciencia. Hoy en día, estamos convencidos de que una de las características del momento actual es la conexión indisoluble, la muy estrecha interacción y el acondicionamiento mutuo de la sociedad con la ciencia. La ciencia es uno de los factores esenciales del desarrollo social y está adquiriendo un carácter cada vez más masivo. Al estudiar los efectos de la ciencia en la sociedad, no se trata solamente de los efectos en la sociedad actual, sino también de los efectos sobre la sociedad futura. En las sociedades tradicionales estaban bien definidas las funciones del individuo, había una armonía entre la naturaleza, la sociedad y el hombre. Ahora bien, la

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ciencia trajo consigo la desaparición de este marco tradicional, la ruptura del equilibrio entre el hombre y la sociedad y una profunda modificación del ambiente. Aunque no debemos culpar directamente a la ciencia. Los progresos de la ciencia han sido muy rápidos en los países desarrollados; en cambio, en los países subdesarrollados su adquisición es tan lenta que cada día la diferencia entre dos tipos de países se hace más grande. Dicho retraso contribuye a mantener e incluso a agravar la situación de dependencia de los países subdesarrollados con respecto a los desarrollados. Como la ciencia ha pasado a formar parte de las fuerzas productivas en mucha mayor medida que nunca, se considera ya que hoy se trata de un agente estratégico del cambio en los planes de desarrollo económico y social. La ciencia ha llegado al punto de influir sobre la mentalidad de la humanidad. La sociedad de hoy no esta cautiva en las condiciones pasados o en las presentes, sino que se orienta hacia el futuro. La ciencia no es simplemente uno de los varios elementos que componen las fuerzas productivas, sino que ha pasado a ser un factor clave para el desarrollo social, que cala cada vez más a fondo en los diversos sectores de la vida. La ciencia trata de establecer verdades universales, un conocimiento común sobre el que exista un consenso y que se base en ideas e información cuya validez sea independiente de los individuos. Hay algo que pienso que es de gran importancia resaltar y es que el papel de la ciencia en la sociedad es inseparable del papel de la tecnología.

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4.5. AVANCES DE LA TECNOLOGÍA Podemos definir tecnología como el conjunto de reglas instrumentales que prescriben un rumbo racional de actuación para lograr una meta previamente determinada y que debe evaluarse en función de su utilidad y de su eficacia practica. La tecnología es creada por el hombre con el fin de satisfacer una necesidad, esta necesidad es la causa de la evolución de la tecnología. La tecnología se encuentra en una constante evolución y los objetos que no se adaptan simplemente desaparecen, es decir, a medida que las necesidades son mayores o digamos más complicadas se necesita crear un objeto que pueda llenar el vacío, el cual llega a reemplazar el anterior. Algunos autores sostienen que el avance de la tecnología es debido a mentes privilegiadas, de genios inventores que no le deben mucho o nada a la historia. La tecnología tiene antecedentes que pueden resultar tan antiguos como la humanidad misma. Aunque los antecedentes de la tecnología se consideran mas bien como técnicas, basadas en la experiencia. 4.6. HACIA DONDE NOS DIRIGIMOS EN BRAZOS DE LA TECNOLOGÍA Se dice que vivimos en una era tecnológica. Se imputa a la tecnología el crecimiento económico sin precedentes de los países industrializados y el aumento consiguiente de la riqueza material. La tecnología no es un hecho aislado en la civilización actual, sino que está presente en la sociedad. Como ya se mencionó anteriormente la tecnología es para satisfacer necesidades y aquellos que no satisfacen las diversas necesidades, adaptándose a las condiciones de la naturaleza simplemente tendrán por suerte la desaparición.

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Muchos consideran que de continuar los avances tecnológicos con el ritmo que lleva, podrían llevar a la destrucción de lo que conocemos como el planeta tierra. Pero a nuestro entender la tecnología tiene poder suficiente para crear un gran caos, pero todo depende de la forma en que se utilice. La tecnología ha tenido un gran auge y desarrollo, y continuará teniéndolo, pero al menos que caiga en malas manos, no creo que debamos temer, porque mientras esto no suceda lo que creo que es muy difícil estaremos a salvo. Esta claro que entre la ciencia, la tecnología, y la sociedad existe una estrecha relación. Y esta estrecha relación podría considerarse hoy en día como indestructible, es decir, en nuestros tiempos la sociedad está tan ligada con estos dos señores que es imposible de separarlos. No tanto imposible de separarlos, sino, que serian muy difícil de separar. En nuestros tiempos todo depende de la ciencia y la tecnología, todo esta basado en la tecnología. Y cada día que pasa esta dependencia se hace mayor, algunos piensan que llegará el momento en que esta dependencia será tan amplia que entonces seremos manejados por la tecnología. En cierta forma es cierto, hoy en día nos podemos dar cuenta que en cierto sentido somos manejados por la tecnología. Cada vez que se crea un nuevo invento tecnológico ahí estamos nosotros, nos dejamos llevar por la tecnología. Son pocos los hogares donde no hay un televisor, un radio, etc. Estoy de acuerdo con algunos autores que dicen que la tecnología es un Dios y a la vez un demonio. Trae consigo muchas cosas buenas, pero si nos dejamos arrastrar, no se sabe hasta donde llegaremos, no sabemos que suerte correremos.

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La tecnología nos proporciona felicidad, nos resuelve muchos problemas, pero muchas veces además de estos trae consigo nuevos problemas de difícil solución. Uno de los más grandes y antiguos problemas que ha traído consigo la tecnología es la contaminación, que hoy en día es un problema muy difícil de controlar. 4.7.

RELACIÓN ENTRE CIENCIA, TECNOLOGÍA Y SOCIEDAD

Figuras 4.1a y 4.1b: Relación entre ciencia, tecnología y sociedad

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METODOS DE INVESTIGACION CIENTIFICA

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5.1.

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EL MÉTODO CIENTÍFICO

Según [Caitano Bettina, Op. Cit.], método es la forma ordenada de proceder para llegar a un fin. "Método científico es el modo ordenado de proceder para el conocimiento de la verdad, en él ámbito de determinada disciplina científica." El método tiene como fin determinar las reglas de la investigación y de la prueba de las verdades científicas. Engloba el estudio de los medios por los cuales se extiende el espíritu humano y ordena sus conocimientos. Toda ciencia tiene su método específico pero podemos encontrar ciertas características generales. El conocimiento científico parte de principios, sobre los cuales se basan dos actividades fundamentales de la ciencia:  

Los principios se toman de la experiencia, pero pueden ser hipótesis o postulados. A partir de los principios la ciencia usa la demostración, para obtener conclusiones que forman el saber científico.

Viéndolo así, la ciencia es el conocimiento de unas conclusiones, obtenidas demostrativamente a partir de unos principios. Un saber científico es un orden de proposiciones, relacionadas entre sí por nexos demostrativos. Los elementos más importantes del método son: la investigación experimental, los procedimientos de la demostración y el establecimiento de los principios. Pueden distinguirse: A. El método de descubrimiento o de investigación, más intuitivo y desorganizado, donde se encuentran la experiencia, la

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razón, las hipótesis del trabajo y casi todos los elementos lógicos de la ciencia. La investigación comprende varios pasos:  Selección y determinación de los problemas más importantes  Estudio de las posibles soluciones, comparando distintas posiciones históricas o de otros autores  Formulación de las conclusiones seguras, diferenciándolas de las hipotéticas  Crítica de las posiciones adversas Se distingue el análisis, que va de las cuestiones generales a sus partes y la síntesis que reconstituye el todo partiendo de los resultados del análisis. B. El método científico comprende los pasos lógicos y no simplemente temporales, que integran el desarrollo racional del saber: este orden pertenece a la ciencia en estado perfecto, ya ordenada y fundamentada y lista para ser enseñada. Cuenta de cuatro procedimientos: observación, experimentación, hipótesis y teoría. Un famoso historiador de las ciencias y educador, James B. Conant, de la Universidad de Harvard, se burlaba de quienes creía que existe algo parecido a el método científico. Entre los métodos que utiliza el científico se encuentran métodos definitorios, métodos clasificatorios, métodos estadísticos, métodos hipotéticos deductivos, procedimientos de medición y muchos otros, por lo que hablar del método científico es referirse a muchas tácticas utilizadas para construir el conocimiento. Esto puede estar bien, pero los métodos y la misma noción de ciencia se van modificando a lo largo de la historia de la ciencia. Sin embargo entre tantas tácticas se encuentran estrategias fundamentales. Por ejemplo si excluimos las ciencias formales y las sociales, y nos referimos únicamente a las ciencias naturales (biología, química, física) resulta obvio que el método hipotético deductivo y la estadística son esenciales para la investigación en estas áreas.

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 El método según Descartes Descartes describía el método de esta manera: "Entiendo por método, reglas ciertas y fáciles, gracias a las cuales quien las observe exactamente no tomará nunca lo falso por verdadero, y llegará, sin gastar inútilmente esfuerzo alguno de su espíritu, sino aumentando siempre, gradualmente, su ciencia, al verdadero conocimiento de todo aquello de que sea capaz". El criterio que permite no confundir lo falso con lo verdadero para Descartes es la evidencia. Las cuatro reglas de su método son las siguientes, la primera se refiere a este criterio:  No aceptar como verdadero lo que con toda evidencia no se reconociese como tal.  Dividir cada una de las dificultades en tantas partes como sea necesario para resolverlas.  Ordenar los conocimientos desde los más sencillos hasta los más complejos  Hacer enumeraciones completas y generales que aseguren que no se omitió nada  El método según Galileo Galileo afirmaba que la lógica deductiva enseña a darnos cuenta si los razonamientos y demostraciones son concluyentes; pero no enseña a encontrarlas. El método para él consistía en la demostración rigurosa, tomando como modelo la matemática, aplicada a enunciaciones ciertas y comprobadas por medio de la experiencia. Creía que luego de hecha la experiencia, observada objetivamente, utilizando el método demostrativo de la matemática es imposible que haya errores. No creía que existieran términos medios entre la verdad y a falsedad.

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Galileo sostenía que el método de Aristóteles era el suyo: limitarse a los sentidos, a la observación, a las experiencias y después buscar los medios para demostrar eso y no otra cosa.  El método según Bacón Bacón pensaba que no debemos atenernos a la simple experiencia suministrada por los sentidos, ni a la simple razón; no debemos ser empíricos ni dogmáticos. Señalaba los prejuicios que impedían el progreso científico y a estos les dio el nombre de "ídolos" o fantasmas". Los clasifico en ídolos de la tribu o raza, los de las cavernas, los del foro y los del teatro. Opone su método al de la inducción completa, que consiste en obtener de un conjunto de casos una afirmación general que vale para todos los casos. Porque pensaba que no permitía el progreso de los conocimientos. La deducción tampoco lo permite porque ofrece solamente lo que está en las premisas. Piensa que para descubrir los secretos de la naturaleza hay que utilizar otro método. Afirmaba que no alcanzaba con hacer una experiencia, sino que había que variarla, transferirla, prolongarla, invertirla, compararla. A esta teoría del descubrimiento la llamó "la caza del Pan". (Pan era un dios que logro descubrir a la diosa Ceres) La experiencia deben ser registradas en "tablas" y que son: de presencia, de ausencia y de comparación.  Los métodos de Mill Para John Stuart Mill Op. Cit en Caitano Bettina (2005), los métodos son cuatro: el de concordancia, el de diferencia, el de variaciones concomitantes y el de residuos.  Método de concordancia. Si dos o más casos tiene una circunstancia común, ésta es la causa (o efecto) del fenómeno. Se trata de estudiar casos diferentes para ver en qué concuerdan.

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







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Método de diferencia. Si un caso donde se presenta el fenómeno y otro donde no se presentan tiene todas las circunstancias comunes menos una, esa es la causa (o parte de la causa) del fenómeno. Se trata de buscar casos que se parezcan en todas sus circunstancias y difieren en alguna. Método conjunto de concordancia y diferencia. Se trata de la utilización conjunta de los otros dos métodos: una concordancia y una diferencia. Método de variaciones concomitantes. Se trata de establecer relaciones de causa y efecto entre dos fenómenos. Los fenómenos estudiados podrían ser ambos efectos de una misma causa. Método de residuos. Se trata de averiguar las causas cuya presencia no puede ser eliminada por experimentación.

5.2.

METODOS DE INVESTIGACION

5.2.1.

CONCEPTO DE MÉTODO DE INVESTIGACIÓN

“Es una especie de brújula en la que no se produce automáticamente el saber, pero que evita perdernos en el caos aparente de los fenómenos, aunque solo sea porque nos indica como no plantear los problemas y como no sucumbir en el embrujo de nuestros prejuicios predilectos.”[13] El método independiente del objeto al que se aplique, tiene como objetivo solucionar problemas. 5.2.2. CLASES DE MÉTODOS DE INVESTIGACIÓN

[13]

Ochoa G., Ana Beatriz, “Métodos”, en http://www.ispjae.cu, Accesado Junio 20,

2005.

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Podemos establecer dos grandes clases de métodos de investigación: los métodos lógicos y los empíricos. Los primeros son todos aquellos que se basan en la utilización del pensamiento en sus funciones de deducción, análisis y síntesis, mientras que los métodos empíricos, se aproximan al conocimiento del objeto mediante sus conocimiento directo y el uso de la experiencia, entre ellos encontramos la observación y la experimentación. A.

METODOS LOGICOS

 MÉTODO LÓGICO DEDUCTIVO Mediante ella se aplican los principios descubiertos a casos particulares, a partir de un enlace de juicios. El papel de la deducción en la investigación es doble: a. Primero consiste en encontrar principios desconocidos, a partir de los conocidos. Una ley o principio puede reducirse a otra más general que la incluya. Si un cuerpo cae decimos que pesa porque es un caso particular de la gravitación. b. También sirve para descubrir consecuencias desconocidas, de principios conocidos. Si sabemos que la formula de la velocidad es v=e/t, podremos calcular la velocidad de un avión. La matemática es la ciencia deductiva por excelencia; parte de axiomas y definiciones. MÉTODO DEDUCTIVO DIRECTO CONCLUSIÓN INMEDIATA.

–

INFERENCIA

O

Se obtiene el juicio de una sola premisa, es decir que se llega a una conclusión directa sin intermediarios. Ejemplo: “Los libros son cultura” “En consecuencia, algunas manifestaciones culturales son libros”

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MÉTODO DEDUCTIVO INDIRECTO – INFERENCIA O CONCLUSIÓN MEDIATA – FORMAL Necesita de silogismos lógicos, en donde silogismo es un argumento que consta de tres proposiciones, es decir se comparan dos extremos (premisas o términos) con un tercero para descubrir la relación entre ellos. La premisa mayor contiene la proposición universal, la premisa menor contiene la proposición particular, de su comparación resulta la conclusión. Ejemplo: “Los ingleses son puntuales” “William es ingles” “Por tanto, William es puntual”  MÉTODO HIPOTÉTICO-DEDUCTIVO Un investigador propone una hipótesis como consecuencia de sus inferencias del conjunto de datos empíricos o de principios y leyes más generales. En el primer caso arriba a la hipótesis mediante procedimientos inductivos y en segundo caso mediante procedimientos deductivos. Es la vía primera de inferencias lógico deductivas para arribar a conclusiones particulares a partir de la hipótesis y que después se puedan comprobar experimentalmente.  MÉTODO LÓGICO INDUCTIVO Es el razonamiento que, partiendo de casos particulares, se eleva a conocimientos generales. Este método permite la formación de hipótesis, investigación de leyes científicas, y las demostraciones. La inducción puede ser completa o incompleta. INDUCCIÓN COMPLETA. La conclusión es sacada del estudio de todos los elementos que forman el objeto de investigación, es decir que solo es posible si conocemos con exactitud el numero de elementos que forman el objeto de estudio y además, cuando

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sabemos que el conocimiento generalizado pertenece a cada uno de los elementos del objeto de investigación. Las llamadas demostraciones complejas son formas de razonamiento inductivo, solo que en ellas se toman muestras que poco a poco se van articulando hasta lograr el estudio por inducción completa. Ejemplo: “Al estudiar el rendimiento académico de los estudiantes del curso de Resistencia de Materiales I de Ingeniería Civil, estudiamos los resultados de todos los estudiantes del curso, dado que el objeto de estudio es relativamente pequeño, 30 alumnos. Concluimos que el rendimiento promedio es bueno. Tal conclusión es posible mediante el análisis de todos y cada uno de los miembros del curso.” INDUCCIÓN INCOMPLETA: Los elementos del objeto de investigación no pueden ser numerados y estudiados en su totalidad, obligando al sujeto de investigación a recurrir a tomar una muestra representativa, que permita hacer generalizaciones. Ejemplo: “Los gustos de los jóvenes puneños en relación con la música” El método de inducción incompleta puede ser de dos clases: a.

Método de inducción por simple enumeración o conclusión probable. Es un método utilizado en objetos de investigación cuyos elementos son muy grandes o infinitos. Se infiere una conclusión universal observando que un mismo carácter se repite en una serie de elementos homogéneos, pertenecientes al objeto de investigación, sin que se presente ningún caso que entre en contradicción o niegue el carácter común observado. La mayor o menor probabilidad en la aplicación del método, radica en el numero de casos que se analicen, por tanto sus

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conclusiones no pueden ser tomadas como demostraciones de algo, sino como posibilidades de veracidad. Basta con que aparezca un solo caso que niegue la conclusión para que esta sea refutada como falsa. b. Método de inducción científica. Se estudian los caracteres y/o conexiones necesarios del objeto de investigación, relaciones de causalidad, entre otros. Este método se apoya en métodos empíricos como la observación y la experimentación. Ejemplo: “Sabemos que el agua es un carácter necesario para todos los seres vivos, entonces podemos concluir con certeza que las plantas necesitan agua”. En el método de inducción encontramos otros métodos para encontrar causas a partir de métodos experimentales, estos son propuestos por Mill las cuales han sido descritos anteriormente.  MÉTODO LÓGICO: LA ANALOGÍA Consiste en inferir de la semejanza de algunas características entre dos objetos, la probabilidad de que las características restantes sean también semejantes. Los razonamientos analógicos no son siempre validos.  EL MÉTODO HISTÓRICO Está vinculado al conocimiento de las distintas etapas de los objetos en su sucesión cronológica, para conocer la evolución y desarrollo del objeto o fenómeno de investigación se hace necesario revelar su historia, las etapas principales de su desenvolvimiento y las conexiones históricas fundamentales. Mediante el método histórico se analiza la trayectoria concreta de la teoría, su condicionamiento a los diferentes períodos de la historia. Los métodos lógicos se basan en el estudio histórico poniendo de manifiesto la lógica interna de desarrollo, de su teoría y halla el conocimiento más profundo de esta, de su esencia. La estructura lógica del objeto implica su modelación.

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 MÉTODO SINTÉTICO Es un proceso mediante el cual se relacionan hechos aparentemente aislados y se formula una teoría que unifica los diversos elementos. Consiste en la reunión racional de varios elementos dispersos en una nueva totalidad, este se presenta más en el planteamiento de la hipótesis. El investigador sintetiza las superaciones en la imaginación para establecer una explicación tentativa que someterá a prueba.  MÉTODO ANALÍTICO Se distinguen los elementos de un fenómeno y se procede a revisar ordenadamente cada uno de ellos por separado. La física, la química y la biología utilizan este método; a partir de la experimentación y el análisis de gran número de casos se establecen leyes universales. Consiste en la extracción de las partes de un todo, con el objeto de estudiarlas y examinarlas por separado, para ver, por ejemplo las relaciones entre las mismas. Estas operaciones no existen independientes una de la otra; el análisis de un objeto se realiza a partir de la relación que existe entre los elementos que conforman dicho objeto como un todo; y a su vez, la síntesis se produce sobre la base de los resultados previos del análisis.  MÉTODO DE LA ABSTRACCIÓN Es un proceso importantísimo para la comprensión del objeto, mediante ella se destaca la propiedad o relación de las cosas y fenómenos. No se limita a destacar y aislar alguna propiedad y relación del objeto asequible a los sentidos, sino que trata de descubrir el nexo esencial oculto e inasequible al conocimiento empírico.  MÉTODO DE LA CONCRECIÓN Mediante la integración en el pensamiento de las abstracciones puede el hombre elevarse de lo abstracto a lo concreto; en dicho

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proceso el pensamiento reproduce el objeto en su totalidad en un plano teórico. Lo concreto es la síntesis de muchos conceptos y por consiguiente de las partes. Las definiciones abstractas conducen a la reproducción de los concreto por medio del pensamiento. Lo concreto en el pensamiento es el conocimiento más profundo y de mayor contenido esencial.  MÉTODO GENÉTICO Implica la determinación de cierto campo de acción elemental que se convierte en célula del objeto, en dicha célula están presentes todos los componentes del objeto así como sus leyes más trascendentes.  MÉTODO DE LA MODELACIÓN Es justamente el método mediante el cual se crean abstracciones con vistas a explicar la realidad. El modelo como sustituto del objeto de investigación. En el modelo se revela la unidad de lo objetivo y lo subjetivo. La modelación es el método que opera en forma práctica o teórica con un objeto, no en forma directa, sino utilizando cierto sistema intermedio, auxiliar, natural o artificial.  MÉTODO SISTÉMICO Está dirigido a modelar el objeto mediante la determinación de sus componentes, así como las relaciones entre ellos. Esas relaciones determinan por un lado la estructura del objeto y por otro su dinámica.  MÉTODO DIALÉCTICO La característica esencial del método dialéctico es que considera los fenómenos históricos y sociales en continuo movimiento. Dio origen al materialismo histórico, el cual explica las leyes que rigen las estructuras económicas y sociales, sus correspondientes superestructuras y el desarrollo histórico de la humanidad. Aplicado a la investigación, afirma que todos los fenómenos se rigen por las

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leyes de la dialéctica, es decir que la realidad no es algo inmutable, sino que está sujeta a contradicciones y a una evolución y desarrollo perpetuo. Por lo tanto propone que todos los fenómenos sean estudiados en sus relaciones con otros y en su estado de continuo cambio, ya que nada existe como un objeto aislado. Este método describe la historia de lo que nos rodea, de la sociedad y del pensamiento, a través de una concepción de lucha de contrarios y no puramente contemplativa, más bien de transformación. Estas concepciones por su carácter dinámico exponen no solamente los cambios cuantitativos, sino los radicales o cualitativos. Aunque no existen reglas infalibles para aplicar el método científico, Bunge Mario, Op. Cit. en Ochoa G., Ana Beatriz (2005), considera las siguientes como algunas de las más representativas:  Formulación precisa y específica del problema  Proponer hipótesis bien definidas y fundamentadas  Someter la hipótesis a una contrastación rigurosa  No declarar verdadera una hipótesis confirmada satisfactoriamente  Analizar si la respuesta puede plantearse de otra forma B.

MÉTODOS EMPIRICOS

Definidos de esa manera por cuanto su fundamento radica en la percepción directa del objeto de investigación y del problema.  OBSERVACIÓN CIENTÍFICA El investigador conoce el problema y el objeto de investigación, estudiando su curso natural, sin alteración de las condiciones naturales, es decir que la observación tiene un aspecto contemplativo.

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La observación configura la base de conocimiento de toda ciencia y, a la vez, es el procedimiento empírico mas generalizado de conocimiento. Bunge Mario, reconoce en el proceso de observación cinco elementos:  El objeto de la observación  El sujeto u observador  Las circunstancias o el ambiente que rodean la observación  Los medios de observación  El cuerpo de conocimientos de que forma parte la observación LA EXPERIMENTACIÓN CIENTÍFICA Implica alteración controlada de las condiciones naturales, de tal forma que el investigador creará modelos, reproducirá condiciones, abstraerá rasgos distintivos del objeto o del problema. La experimentación depende del grado de conocimiento del investigador, a la naturaleza, a las circunstancias del objeto y al problema de investigación, es decir no siempre se podrá realizar experimentación. La experimentación debe seguir ciertas reglas: el fenómeno de que se trate debe aislarse para estudiarlo mejor. El experimento debe repetirse en las mismas circunstancias para comprobar si siempre es el mismo. Las condiciones del experimento deben alterarse para investigar en que grado modifican al fenómeno. El experimento debe durar el tiempo suficiente para que se produzca el fenómeno deseado. El método experimental ha sido uno de los que más resultados ha dado. Aplica la observación de fenómenos, que en un primer momento es sensorial. Con el pensamiento abstracto se elaboran las hipótesis y se diseña el experimento, con el fin de reproducir el

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objeto de estudio, controlando el fenómeno para probar la validez de las hipótesis.[14] LA MEDICIÓN Se desarrolla con el objetivo de obtener la información numérica acerca de una propiedad o cualidad del objeto o fenómeno, donde se comparan magnitudes medibles y conocidas. Es decir es la atribución de valores numéricos a las propiedades de los objetos. En la medición hay que tener en cuenta el objeto y la propiedad que se va a medir, la unidad y el instrumento de medición, el sujeto que realiza la misma y los resultados que se pretenden alcanzar. En las ciencias sociales, naturales y técnicas no basta con la realización de las mediciones, sino que es necesaria la aplicación de diferentes procedimientos que permitan revelar las tendencias, regularidades y las relaciones en el fenómeno objeto de estudio, uno de estos procedimientos son los estadísticos, tanto los descriptivos como los inferenciales. EL MEJOR MÉTODO DE INVESTIGACIÓN ES ... Es difícil escoger un método como el ideal y único camino para realizar una investigación, pues muchos de ellos se complementan y relacionan entre si. A consideración de Ochoa G. Ana (2005)[15], el método mas completo es el método HIPOTÉTICO-DEDUCTIVO ya que en él se plantea una hipótesis que se puede analizar deductiva o inductivamente y posteriormente comprobar experimentalmente, es decir que se busca que la parte teórica no pierda su sentido, por ello la teoría se relaciona posteriormente con la realidad. Como [14]

http://www.aibarra.org, Op. Cit. Ana Beatriz Ochoa G.; “Métodos”, en http://www.monografias.com, Accesado Julio 15, 2005. [15]

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notamos una de las características de este método es que incluye otros métodos, el inductivo o el deductivo y el experimental, que también es opcional. Se explica brevemente las fortalezas que se notan en cada uno de estos “submétodos”, finalmente la reunión de todas estas fortalezas conforman los argumentos de la elección sobre el método hipotético deductivo. La deducción, tiene a su favor que sigue pasos sencillos, lógicos y obvios que permiten el descubrimiento de algo que hemos pasado por alto. La inducción, encontramos en ella aspectos importantes a tener en cuenta para realizar una investigación como por ejemplo la cantidad de elementos del objeto de estudio, que tanta información podemos extraer de estos elementos, las características comunes entre ellos, y si queremos ser mas específicos como en el caso de la inducción científica, entonces tomaremos en cuenta las causas y caracteres necesarios que se relacionan con el objeto de estudio. La experimentación científica, muchos de nuestros conocimientos nos lo proporciona la experiencia y es un método que permite sentirte mas seguro de lo que se estas haciendo. Además admite la modificación de variables, lo cual nos da vía libre para la corrección de errores y el mejoramiento de nuestra investigación. También podríamos agregar que como futuros ingenieros aplicamos mucho este método, puesto que debemos buscar una solución de calidad, efectiva, funcional y de satisfacción a las necesidades del cliente y sociedad. Desafortunadamente no en todas las investigaciones se puede aplicar este método, ya que estas dependen del grado de conocimiento del investigador, el problema de investigación y otros ya mencionados anteriormente. 5.3.

EL MÉTODO HIPOTÉTICO – DEDUCTIVO

El MHD sirve para obtener conocimientos en las ciencias fácticas, es decir, en aquellas que tienen como objeto la realidad empírica. La

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Método de investigación científica

base del método esta en pasar de lo conceptual a lo empírico y retornar nuevamente a lo conceptual incorporando lo empírico para comprender un problema conocimiento sobre la realidad. 5.3.1.

ETAPAS O FASES DEL MÉTODO

Figura 5.1: Etapas o fases del método EL DISEÑO.- Se trata de responder con precisión las siguientes preguntas:  ¿Qué investigar? Tema y problema  ¿Para que investigar? Objetivos y metas  ¿Cómo investigar? Métodos estrategias y técnicas. Experimentos. Diseño de la investigación.

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Método de investigación científica 105



¿Dónde investigar? Muestra y población. Unidades de análisis y de observación.  ¿Con que investigar? Instrumentos. Recursos mecánicos.  ¿Cuándo investigar? Cronograma de actividades. Proceso de conceptualización y operacionalización del diseño. Proceso de caracterización de la investigación. LA CONTRASTACIÓN.- Es la confrontación de lo operacionalizado con lo empírico. Corresponde básicamente a la aplicación de los instrumentos de la investigación y a la captura de la información (datos). EL ANÁLISIS.- Consiste en el proceso de análisis de la información para probar o rechazar la hipótesis. Es el momento más creativo de la investigación. 5.4.

IMPORTANCIA DEL MÉTODO CIENTÍFICO

La ciencia avanza por los conocimientos adquiridos y por los métodos empleados. Donde no hay método científico no hay ciencia, pero esto no es ni infalible ni autosuficiente. En rigor, el método científico es una abstracción de las actividades que los investigadores realizan mediante la cual se concentran la atención exclusivamente en los procesos de adquisición de conocimiento, desentendiéndose el contenido particular de los resultados obtenidos, salvo en cuanto al hecho de que sean validos. El principio fundamental del MC es la exigencia de prueba y control. REGLAS BÁSICAS DEL MÉTODO CIENTÍFICO 

Formular un problema de investigación significativo de manera precisa.

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  





 

Método de investigación científica

Precisar en forma clara el propósito de la investigación Formular hipótesis consistentes y verificables. Contrastar la hipótesis de manera rigurosa y dura, y replicar la verificación cuando la importancia cuando la importancia teórica de la hipótesis lo amerite. No declarar verdadera una hipótesis satisfactoriamente confirmada; considerarla, en el mejor de los casos, como parcialmente verdadera. Relacionar de modo inclusivo la hipótesis o sistema hipotético, contrastándolas con los enunciados más poderosos: leyes científicas o teóricas, de manera que aparezcan como consecuencias de estas últimas. Preguntarse porque la respuesta es como es, y no de otra manera. Hay que evitar la idolatría del método. Hay científicos orientados por el problema (actitud correcta) y hay científicos orientados por el método (actitudes incorrectas).

CARACTERÍSTICAS DEL MÉTODO CIENTÍFICO  Es fáctico  Trasciende los hechos  Es auto correctivo  Es progresivo  Sus formulaciones son de tipo general  Es objetivo EL METODO CIENTIFICO EN LAS CIENCIAS FORMALES Y FACTUALES    

Ciencias formales: método axiomático – deductivo. Ciencias factuales método hipotético – deductivo. Investigación tecnológica y técnica: método Hipotético – deductivo (método experimental).

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PLATEAMIENTO DE LA INVESTIGACIÓN

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Planteamiento de la Investigación 109

CAPÍTULO VI: PLANTEAMIENTO DE LA INVESTIGACION 6.1.

SELECCIÓN DEL INVESTIGACION

PROBLEMA

Y/O

TEMA

DE

Para muchos investigadores principiantes, la selección de un problema para estudio es la tarea más difícil. La dificultad para elegir un problema de investigación no depende de la escasez de cosas que deban estudiarse. A veces los investigadores encuentran difícil elegir un tema particular porque hay muchas cosas que deben saberse y causa perplejidad elegir solamente una. Otros investigadores tienen dificultad al elegir un tema porque desconocen la investigación previa. Los investigadores principiantes se enfrentan a un dilema adicional: deben elegir un problema para estudio en una etapa en la cual no tienen certeza de lo que entraña el proceso de investigación y lo que constituye un problema susceptible de investigarse. Es importante no apresurarse en la realización de la primera etapa del proceso de investigación. Se dedicaran muchas horas a investigar el problema que se elija y el tiempo se gastará con mas provecho si el investigador dedica su empeño a un problema que tiene interés verdadero. No es fácil identificar un asunto susceptible de investigarse, pero es indispensable hacerlo. Es imposible proceder de manera ordenada e inteligente en un proyecto de investigación, a menos que se haya logrado noción clara del problema. El investigador no debe tratar de resolver un problema antes de que se haya enunciado de manera concisa y sin ambigüedades. Los investigadores deben saber que están tratando de hacer para que su trabajo tenga éxito. 6.1.1.

EL CONCEPTO DEL PROBLEMA DE INVESTIGACION

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Planteamiento de la Investigación

El tema o problema de investigación científica es una situación parcial o totalmente desconocida o irresuelta. Es el punto de partida de una investigación, como la concepción genética en la vida del hombre. De aquí se desprende su importancia. Es obvio que sin tema o problema no puede haber investigación. El tema o problema surge de lo desconocido o frente a una necesidad irresuelta. Es un reto que asume el investigador. Cualquier tema o problema no es objeto de investigación científica. Cualquier esfuerzo que haga el investigador para ver y entender con claridad y precisión el problema, será recompensado con la que se puede ganar con una investigación debidamente orientada desde el comienzo. En este aspecto es necesario buscar las siguientes condiciones de precisión: 1. Hecho o fenómeno 2. Aspecto específico fenómeno? 3. Ubicación 4. Tiempo

¿Que se investiga? Objeto de la investigación. ¿Qué aspecto del hecho Especificidad. ¿Dónde ocurrió? Espacialmente ¿Cuándo sucedió? Temporalmente

o

Al iniciar una investigación hay que preguntarse ¿que se investiga?, ¿qué aspecto del hecho o fenómeno?, ¿en donde o en que espacio ha ocurrido o está ocurriendo y ¿cuál es el tiempo de duración que comprende la investigación?. No basta señalar la situación, el hecho o fenómeno, sino que es necesario delimitar el aspecto preciso. La realidad tiene generalmente múltiples facetas.

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Planteamiento de la Investigación 111

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6.1.2. IDENTIFICACION INVESTIGACION

DE

UN

PROBLEMA

DE

El investigador debe aprender a reconocer o identificar un problema de investigación. [Van Dalen Meyer, 1983], afirma que los problemas científicos, al igual que los problemas de la vida diaria, se originan a partir de los hechos que nos preocupan y se materializan cuando el investigador percibe una dificultad. Tal vez una dificultad sea:  El hecho que no logra producir los resultados habituales al repetir un experimento conocido.  Encontrar algunos hechos que no concuerdan con las teorías o creencias aceptadas.  Advertir que existen contradicciones entre las conclusiones a que han llegado diversos trabajos de investigación.  Hallar desacuerdos entre sus observaciones y las de otros investigadores.  Observar algún hecho que no puede explicar. El investigador puede también identificar un problema de investigación cuando percibe:  Falta de información o información incompleta para explicar un hecho.  Que algún aspecto demanda de una explicación más profunda.  Lagunas como la ausencia de verificación de hechos y explicaciones contenidos en la información científica. Los autores enfatizan que:  No se debe permanecer inactivo a la espera de que las dificultades se presenten.  La curiosidad del investigador es importante para un buen proyecto de investigación.

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6.1.3.

Planteamiento de la Investigación

DESCUBRIMIENTO O LOCALIZACION DE PROBLEMAS DE INVESTIGACION

Las fuentes para identificar problemas de investigación son muchas, dentro de las que facilitan esta actividad, tenemos las siguientes:  La práctica: permite identificar situaciones problemáticas que posibilitan el incremento de nuevos conocimientos, que al mismo tiempo generan nuevos problemas y así sucesivamente esta relación de interdependencia interminable.  La investigación científica: en la ejecución de la investigación, el investigador se encuentra con nuevos problemas colaterales que no había sido considerado anteriormente.  Los vacíos en el conocimiento humano: en el proceso de acumulación y sistematización de conocimientos.  La experiencia del investigador, su acervo cultural, aprendizaje, preparación, especialización, habilidades, constancia, etc. le permiten descubrir problemas de investigación. Bunge Mario, afirma que los problemas no surgen, no son impersonalmente dados, al investigador, sino que el científico individual, con su acervo de conocimiento, su curiosidad, su visión, sus estímulos y sus tendencias, registra el problema e incluso lo busca en la realidad.  La observación no estructurada o preliminar de la realidad, de sus relaciones sociales, de sus hábitos, costumbres, etc.  Estudios o investigaciones previas: la revisión de la literatura sobre el tema u otras investigaciones similares.  La educación permanente a través de: participación de eventos (cursos, jornadas, congresos, seminarios, etc.)  La lectura de publicaciones del área o especialidad; en nuestro caso la lectura de publicaciones en Ingeniería.

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



6.1.4.

Planteamiento de la Investigación 113

Las deducciones y predicciones de las teorías científicas en desarrollo: [Polit Hungler,1987] refieren que una fuente importante de problemas son los sistemas teóricos y modelos conceptuales que se han establecido como en el caso nuestro en la Ingeniería y otras disciplinas afines. La fuente más importante la constituye la insuficiencia de conocimientos para dar respuesta adecuada a un problema o la gama de conocimientos que poseemos nos posibilita la solución de una dificultad detectada. CRITERIOS PARA LA SELECCIÓN DE UN PROBLEMA DE INVESTIGACION

Antes de iniciar una investigación debe hacerse una evaluación del problema a investigar para saber si cumple con ciertas condiciones que hagan esta tarea útil y fructífera que compense el tiempo y los recursos a invertir. Esta evaluación que incluye aspectos de factibilidad y valor nos ayuda a seleccionar y decidir por el problema a investigar. Según [Flores B., 1986] los criterios a considerar en la selección de un problema de investigación pueden ser los siguientes: la novedad, su valor académico y práctico.  La novedad.- No significa necesariamente que se escoja por primera vez para una investigación; la novedad puede darse bien en términos de replicación de investigaciones realizados en otras latitudes. Hay casos en que un campo necesita ser trabajado periódicamente por que los factores y condicionantes son muy cambiantes e influyen mucho en los resultados; tal es el caso de los estudios descriptivos tipo encuesta. De otro lado, no se debe dudar en emprender una investigación que ya ha sido realizada cuando existen dudas fundadas acerca de la validez de sus conclusiones.

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[Fawcett, 1982] menciona la necesidad de duplicar estudios: “el estudio repetido del mismo problema de investigación en diferentes entornos, en diferentes muestras o poblaciones y llevado a cabo por distintos investigadores, ayuda a determinar la capacidad de generalización de los resultados”.  El valor académico.- Radica en la potencialidad del estudio para enriquecer la teoría, lo cual a su vez es una condición tanto de carácter explicativo del estudio como de la generalización de sus resultados. La investigación debe tener la posibilidad de contribuir al conjunto de conocimientos de la Ingeniería, en nuestro caso.  El valor práctico.- Tiene que ver con la aplicabilidad de las conclusiones del estudio, los beneficios que podrían derivarse de la investigación del problema identificado, lo que indica que este debe obedecer necesidades prioritarias que la investigación debe ayudar a resolver. 6.1.5.

RECOMENDACIONES PROBLEMA

PARA

SELECCIONAR

UN

[Sabino, Carlos, 1987:79-85] ofrece a los estudiantes, y a los profesores que los orientan, algunas recomendaciones:  Seleccionar un tema bien concreto y accesible: Es fundamental que el estudiante comience, para decirlo en términos directos, por el verdadero principio. No se puede alcanzar un conocimiento sobre temas amplios y complejos en la primera o segunda práctica como investigador ni se puede encontrar un atajo que nos evite adentrarnos pacientemente en los problemas, detenernos en su estudio, familiarizarnos con los métodos usuales de trabajo o adquirir la pericia de un científico experimentado. Es por ello es preferible definir un tema concreto, bien delimitado y preciso, sobre el que pueda

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encontrarse suficiente bibliografía y sea factible recoger datos de interés.  Escoger una temática conocida: Por más que haya muchos posibles temas de interés que excitan la curiosidad del investigador, éste no puede trabajar sobre áreas del conocimiento que apenas conoce superficialmente o de las cuales no ha obtenido aún la información básica. Si una persona no tiene mayores conocimientos de economía, por ejemplo, y apenas posee las nociones elementales que ha recibido durante el curso de un semestre como puede, razonablemente, hacer una indagación científica acerca de la relación entre costos de transacción e inflación? Por ello es conveniente concentrarse en aquéllas áreas del conocimiento sobre las que ya se posee una información más o menos considerable y postergar para mejor ocasión el abordaje de temas sobre los que no se conoce lo suficiente.  Buscar áreas de trabajo en las que pueda contarse con una ayuda efectiva: Es siempre recomendable contar con apoyo externo cuando se comienza a investigar. Por eso resulta útil escoger temas en los que ya se esté trabajando y en los cuales pueda contarse con el asesoramiento y la orientación de profesores e investigadores más versados en la materia. El investigador solitario, que rechaza todo contacto con los demás y no busca la ayuda de otras personas, pertenece casi enteramente al terreno de la ficción.  Buscar un problema de investigación que resulte de real interés: La práctica de la investigación nos suele enfrentar a dificultades que generan ansiedad, a tareas rutinarias que se pueden volver tediosas, a un esfuerzo que, en general, es bastante intenso y sostenido. Por ello es siempre conveniente que sintamos una verdadera curiosidad por lo que vamos a investigar pues así tendremos la motivación para desplegar nuestros mejores

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esfuerzos en la superación de los inevitables inconvenientes que habremos de enfrentar. 6.1.6.

MOMENTOS DE LA SELECCIÓN DEL TEMA

El primer paso (y acaso el fundamental) en una investigación es la selección del tema. Ésta tiene dos momentos: la identificación de ideas preliminares y la delimitación temática. La primera consiste en una serie de preguntas que el investigador se formula sobre la realidad concreta de la que es parte. Vagas, ambiguas e imprecisas en un principio, éstas se van afinando conforme el investigador avanza en sus conocimientos y adquiere más datos sobre el objeto de estudio. De ahí se llega a una precisión que posibilita delimitar un tema a partir de un objeto de estudio enmarcado en un contexto temporal, espacial y sociocultural determinados. La elección del tema, además, precisa dos elementos fundamentales para el buen término de la investigación: afinidad y conocimiento.[15] Por afinidad se entenderá “el gusto” que hallará el investigador con su tema. Por conocimiento, en cambio, se entiende el nivel cognitivo previo que se posea sobre el tema en particular. No tomar en cuenta estos dos elementos lleva en muchos casos, particularmente a los investigadores, a abandonar un tema e intentar abordar otro, en ocasiones bastante distanciado del tema original. [16]

[15]

Además de estos dos elementos se pueden identificar otros tres: la disposición, la voluntad y los recursos.

[16]

Al respecto, conviene recordar las palabras de Armando Zubizarreta (1998: 95), para quien “El diletante salta de un tema a otro, sin abordar definitivamente ninguno. Por no darse el trabajo de profundizar, rehuye cualquier discusión

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A.

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IDENTIFICACION DE IDEAS PRELIMINARES

El investigador debe tener un contacto previo con el que considera será su objeto de investigación, y para ello es necesario que mantenga despiertos todos los sentidos, y descubra aquellos elementos que podrían interesarle en una sociedad tan particular y rica como la nuestra. La revisión literaria[17] también puede proporcionar interesantes temas de investigación. Yendo algo más lejos, [Hernández S. et al, 1997:2] señalan que una idea de investigación puede surgir incluso de conversaciones personales, creencias y aun presentimientos. Estos mismos autores recomiendan que también pueden ser temas de investigación aquellos que ya hubiesen recibido algún tratamiento, y que por tanto debe considerarse que existen: a. Temas ya investigados, estructurados y formalizados. b. Temas ya investigados, pero menos estructurados y formalizados. c. Temas poco investigados y poco estructurados y d. Temas no investigados.

más o menos seria. Con irremediable superficialidad se interesa por todo, pero con nada se compromete. Actitud diametralmente opuesta es la del auténtico investigador. Sólo unos cuantos temas lo entusiasman de veras y se compromete radicalmente con uno de ellos, entregándole sus mejores energías intelectuales en la paciente acumulación de datos, en la reflexión intensa y prolongada, en la discusión rigurosa”. Así, quien aspire a efectuar una investigación científica, o mínimamente enmarcada en los procedimientos técnicos recomendados por los especialistas en la materia, debe hacer previamente un examen valorativo de sus aptitudes y capacidades personales. [17]

Una de las definiciones semánticas define literatura como “conjunto de escritos relativos a una materia o asunto”. Lo literario, por lo tanto, no se limita a la escritura en verso o la ficción, sino que es esencialmente toda palabra escrita, aunque no se trate de una obra de arte.

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Estas ideas deben ser escritas en una lista, conforme al interés y el grado de conocimiento teórico del tema. B.

DELIMITACIÓN TEMÁTICA

La delimitación del tema a investigar es una etapa ineludible en todo proceso de obtención de conocimientos, porque ella nos permite reducir nuestro problema inicial a dimensiones prácticas dentro de las cuales es posible efectuar los estudios correspondientes. En otras palabras, delimitar un tema significa enfocar en términos concretos nuestro campo de interés, especificar sus alcances, determinar sus límites. Para poder hacerlo es necesario tener, en primer lugar, una idea cabal del estado actual de los conocimientos en el área de estudios que se va a investigar, conocer los últimos avances significativos al respecto y los puntos que requieren de un mayor esfuerzo para su elucidación y clarificación. Se requiere entonces una revisión bibliográfica lo más amplia posible, acudiendo especialmente a revistas científicas, informes y monografías, medios de comunicación que reflejan con más dinamismo que los libros los adelantos que se producen. Muy importante, hoy, es acudir a internet, la amplia red de redes que liga a millones de computadoras en el mundo, porque allí aparece sin demora casi todo lo que hay de nuevo en todos los terrenos de investigación. Sólo sobre la base de un conocimiento sólido y actualizado puede el investigador realizar una delimitación de su tema que tenga sentido, definiendo un campo concreto y fecundo en qué trabajar. Es error común en los principiantes el prestar poca atención a esta tarea, por lo que suelen enfrentar, cuando luego se va desarrollando la investigación, inconvenientes bastante desagradables: es frecuente que el investigador se dé cuenta demasiado tarde de que está estudiando varias cosas diferentes a la vez, que sus esfuerzos se dispersan, que ha acumulado una gran

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cantidad de información de todo tipo que no sabe cómo organizar ni para qué utilizar. Una correcta delimitación permite precisar hacia donde deben concretarse los esfuerzos y resolver, por lo tanto, muchos problemas prácticos. Esta delimitación habrá de efectuarse en cuanto al tiempo y al espacio. Cabe advertir que, cuando hablamos de delimitación espacial, no lo hacemos exclusivamente en referencia a los espacios físicos que estemos considerando. Espacio, en este contexto, significa más bien el tipo de objetos de estudio al que estaremos estudiando. Hacer una delimitación espacial significa, por lo tanto, definir una categoría homogénea de objetos sobre los cuales habrá de recaer nuestra atención. Elegir de entre varias posibilidades un área específica y concreta que posea una relativa homogeneidad e indicar con qué profundidad vamos a encararla, es lo que llamaremos delimitar el tema en cuanto a su contenido. Se trata de una tarea que resulta difícil de realizar cuando no se tienen amplios conocimientos previos sobre el tema. Aquí, como ya decíamos, es necesario que el investigador haga una amplia revisión de la bibliografía existente, especialmente de las obras donde se enfocan los problemas de interés desde un punto de vista amplio y general. Con esto se evitan innecesarias repeticiones y se pueden explorar los diversos ángulos que plantean los temas que nos preocupan. Debemos aclarar, finalmente, que en muchos casos es imposible hacer una delimitación en cuanto al contenido si no hemos avanzado ya bastante en lo relativo a formular un marco teórico, pues existe una relación íntima entre ambas tareas. Las

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etapas de una investigación, como se puede apreciar, se entrelazan y se complementan de tal modo que nos obligan a efectuar constantes revisiones de los aspectos anteriores. Para una mejor comprensión, pongamos por ejemplo el primer caso de un estudio relacionado con el tráfico urbano propuesto por [Omonto Rivero, Abraham, 2000:9][18]. Para una delimitación más precisa puede tomarse en cuenta los conflictos vehiculares y peatonales en la ciudad de La Paz. En la cual se señala el tiempo y espacio que cubrirá la investigación. Delimitación temporal La delimitación temporal es la acción de enmarcar el estudio en un período determinado. En el caso citado en las líneas anteriores, puede estudiarse el problema del congestionamiento vehicular y peatonal en el centro de la ciudad de la Paz durante el primer semestre del año 2005. Este período es significativo, ya que en él, con toda seguridad, se habrán presentado muchos problemas de este tipo. Pudo haberse elegido un período más extenso (por ejemplo un año) pero ello implicaría un esfuerzo mayor que probablemente arrojaría datos similares a aquellos que se obtendrían de estudiar solo un semestre. También pudo haberse efectuado una delimitación temporal más corta, pero entonces los datos resultarían poco fiables (sobre todo si se los analizara en tiempos más breves como una semana o un mes). Delimitación espacial Salvado el anterior punto, toca enmarcar la investigación en un espacio físico. El espacio puede ser medido en cuadras, manzanas, [18]

Omonto Rivero, Abraham; “Elaboración del Perfil de Investigación”, en http:/www.monografias.com, Accesado Diciembre 20, 2000.

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Planteamiento de la Investigación 121

barrios, calles, ciudades o países. Debe evitarse, por razones prácticas, enunciados que comprometan estudios en unidades geográficas extensas (provincias, departamentos o países), ya que tal objetivo sólo podría ser cumplido por entidades o instituciones con grandes recursos, como el gobierno central. El otro extremo (un estudio efectuado en un área determinada como la zona central) es el más recomendable. Solo en algunos temas puede considerarse una ciudad como la unidad geográfica enmarcada en la delimitación espacial. En tales casos, los resultados que se hallen pueden generalizarse luego a toda la extensión que pretenden cubrir.

6.1.7.

EL TÍTULO PROVISIONAL

Del tratamiento racional de los anteriores puntos surge el título provisional o tentativo que el investigador da a su estudio. El denominativo “provisional” hace referencia a que el mismo puede cambiar es decir no es la denominación definitiva que tendrá la investigación, sino que está sujeto a modificaciones que provendrán del mismo proceso. En efecto, una vez seleccionado el tema es necesario “bautizar” el mismo. Esto tiene un carácter preliminar, ya que según los datos que puedan recopilarse en el transcurso del diseño metodológico, y fundamentalmente la investigación, el nombre de la investigación puede cambiar. Este cambio, sin embargo, no debe afectar de manera radical el tema seleccionado, sino que debe guardar en todo momento relación con el mismo, aunque el tratamiento o enfoque sí pueden variar. El título debe guardar las siguientes consideraciones:

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

 



Planteamiento de la Investigación

Debe ser un enunciado claro y preciso, que resuma el contenido de los datos que se desea considerar en el proceso de la investigación Debe guardar estrecha y manifiesta relación con el tema elegido. En cuanto a la forma, debe tomarse especial interés en el sentido de cada una de las palabras. Una palabra mal ubicada distorsiona el sentido de la investigación. La misma observación debe aplicarse a los signos de puntuación y, Las intenciones de la investigación se revelan en el título de la misma. Por lo tanto, el mismo debe ser modesto en cuanto a sus pretensiones y explícito en sus alcances.

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Los casos que se considera como ejemplos en el presente documento son: Caso: “Tráfico urbano” El estudio de los diferentes problemas que se dan debido al alto tráfico en la ciudad de La Paz. Tema Títulos posibles Alto tráfico vehicular y peatonal 1. Análisis de la congestión vehicular y en la ciudad de La Paz. peatonal en el centro de la ciudad de La Paz 2. Congestión en el centro urbano de La Paz: análisis y propuestas Caso: “Algoritmos genéticos” El problema de optimización de costo y duración de proyectos de construcción civil utilizando métodos tradicionales. Tema Los algoritmos genéticos en la evaluación de costos y duración de proyectos de construcción civil.

Títulos posibles 1. Evaluación de costo y duración de proyectos de construcción civil con la aplicación de algoritmos genéticos 2. Los algoritmos genéticos y su impacto en la evaluación del costo y duración de proyectos de construcción civil.

Caso: “Gestión de calidad” El problema de la falta de asimilación de políticas de calidad en la administración actual de las organizaciones públicas de la Región Puno, dedicadas a la gestión de la industria de la construcción.

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Tema La gestión de calidad en las instituciones públicas de la Región Puno, dedicadas total o parcialmente a la administración de la industria de la construcción.

Planteamiento de la Investigación

Títulos posibles 1. Gestión de calidad en la administración publica de la industria de construcción en la Región Puno. 2. El desempeño de las instituciones públicas de la Región Puno en la gestión de calidad de la industria de la construcción.

Caso: “Diseño de pavimentos” El volumen de tráfico y el peso de los camiones en nuestras carreteras, en los últimos años, han aumentado debido a la falta de otros medios alternativos para el transporte, al aumento del límite de carga en los camiones y al aumento de la presión ejercida por las llantas del tipo radiales que son más económicas. Tema Evaluación comparativa de los resultados del cálculo del diseño de pavimentos rígidos, que pueden obtenerse mediante los métodos empírico y mecanicista aplicada en carreteras localizadas en la Región Puno. 6.1.8.

Títulos posibles 1. Estudio comparativo para el diseño de pavimentos rígidos en la Región Puno, según el método empírico AASHTO 1993 y el método mecanicista PCA/84. 2. Propuesta de diseño de pavimentos rígidos en la Región Puno, mediante los métodos empírico AASHTO 1993 y mecanicista PCA/84.

ESTRATEGIAS

Dos estrategias muy importantes que permiten desarrollar el tema de investigación son el registro de conceptos y el diario de investigación, que son detallados a continuación.

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A.

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EL REGISTRO DE CONCEPTOS BÁSICOS Y APLICADOS

Una vez seleccionado el tema de investigación, así sea de manera preliminar, el siguiente paso consiste en elaborar una lista de aquellos conceptos que tengan relación con la materia. Esta lista es de suma importancia, sobre todo cuando se decide llevar a cabo la investigación y recibe el nombre de registro de conceptos básicos y aplicados. En él se anotarán todos los conceptos que vayan relacionándose con la investigación, y se recurrirá al mismo cada vez que surja alguna duda para aplicar tal o cual concepto. Las palabras contenidas son un glosario de uso personal, y su significado puede ser hallado en los diccionarios de uso corriente, los especializados y las definiciones que puedan encontrarse en otros textos consultados. Eventualmente, puede utilizarse como glosario en los informes finales de investigación, cuando sea requerido. Lo ideal es partir de una lista que contenga 50 términos como mínimo, pero 30 es un buen número para proseguir el camino. Cuando los conceptos iniciales no pasan de 25 o muy difícilmente llegan a 20, el investigador debe reflexionar seriamente sobre su formación profesional y el tema elegido. No se debe confundir el registro de conceptos con el marco conceptual y menos con el teórico, aunque sí es un elemento importante de éstos. Se trata más bien de una herramienta de respaldo que despejará inquietudes y afianzará al investigador en el manejo de los términos relacionados con el tema de investigación. En el primer caso que se desarrolla como ejemplo, un registro mínimo de conceptos debería iniciarse con términos elementales tales como tráfico, congestión, embotellamiento, [19] vehículo, [19]

Para el citado caso, después de una revisión elemental, el autor del estudio hallará las diferencias entre congestionamiento y embotellamiento, y prescindirá del término “trancadera”. Y entonces ingresará en la fase conceptual propiamente dicha, ya que el lenguaje académico debe prescindir,

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peatón, problema, contaminación, planificación, regulación, señalización, etc. (conceptos básicos). Después de elaborada la lista preliminar se debe, gradualmente, elaborar conceptos aplicados: relacionar unos conceptos con otros de modo tal que se manifieste un concepto más amplio. Para el caso anterior podrían tomarse en cuenta conceptos aplicados como señalización deficiente, tráfico fluido, alto tráfico, vehículos de servicio público, etc. Conforme se desarrolla el tema se incluyen otros conceptos aplicados, y cuando éstos no pueden ser hallados en los textos de referencia, el investigador está forzado a construir tales instrumentos de conocimiento. Los conceptos básicos van alternándose con los aplicados en el registro, y en ocasiones los señalados inicialmente pueden ser modificados conforme se estructure el estudio como resultado del trabajo de campo o la revisión documental. A tiempo de confeccionar esta lista se irá elaborando un registro paralelo en el que se incluyan las palabras sinónimas y antónimas, con lo que se tendrá un panorama más amplio de la temática. Además de ser un buen ejercicio de vocabulario, la confección de estos registros ayuda a visualizar los posibles obstáculos que se hallen en el desarrollo de la investigación. B.

EL DIARIO DE INVESTIGACIÓN

Este diario es un registro cotidiano de los hechos, datos y circunstancias que en forma prevista o no vayan apareciendo ante el investigador. Entre éstos están los libros y otras publicaciones, eventos que de una manera u otra puedan relacionarse con el tema elegido, direcciones o teléfonos de personas que podrían facilitar alguna información, etc.

al menos en un momento inicial, del lenguaje cotidiano. Sin embargo, cuando se hace necesario debe hacer uso de palabras del habla popular, sobre todo si éstas forman parte del objeto de estudio.

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Planteamiento de la Investigación

El formato básico considerando el ejemplo del caso “Tráfico urbano” puede ser el siguiente: Fecha 20-09-05

25-09-05

Lugar Hecho/dato Biblioteca Nacional, Libro “América Latina en su Arquitectura”, Plaza Bolívar. presenta datos de conflictos originados por flujo de migración campo - ciudad. (código 20034) Esq. Belisario Salinas – 6 Semáforo en mal estado de agosto

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6.1.9.

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EL OBJETO DE ESTUDIO

Éste es, según [Torrico, Erick, 1997: 87] “...el elemento o grupo de elementos conceptuales y/o empíricos reconocibles y tomados como una unidad que posibilitan el conocimiento del tema.” Por tanto, el objeto de estudio puede tener una existencia material o perceptible a los sentidos (cosas, hechos o relaciones), o bien formar (teorías, categorías o conceptos). Identificar el objeto de estudio es de suma importancia para el desarrollo de la investigación, ya que permite el tratamiento específico del tema, evitando que el investigador “se vaya por las ramas” durante el desarrollo de sus actividades. Además, mediante el procedimiento de identificación del objeto de estudio, el tema se presenta en manifestaciones que le permiten concretarse en la realidad. Esto puede advertirse especialmente cuando se trata de estudiar las diferentes relaciones que se dan en el complejo entramado de hechos y situaciones que representa la realidad concreta. No es necesario identificar el objeto de estudio en el diseño metodológico, salvo exigencias específicas al respecto. 6.2.

PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA

Una vez seleccionada el área de investigación sobre la que habremos de trabajar es preciso recapitular la información que poseemos sobre ella y pasar a formular o plantear el problema a investigar. Un problema de investigación no es lo mismo que un problema práctico, sino un desafío en el plano del conocimiento. En consecuencia, un problema de investigación puede expresarse, generalmente, bajo la forma de alguna o algunas preguntas básicas. Determinar con exactitud y claridad tales preguntas es esencial para la buena marcha del trabajo, por lo que difícilmente podrá exagerarse la importancia de esta tarea: eso se comprenderá distintamente si pensamos que, si la pregunta es oscura, imprecisa o

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poco congruente, resultará imposible encontrarle una satisfacción que sea más clara o menos confusa que ella misma. No en vano se dice que formular correctamente un problema es alcanzar ya la mitad de su respuesta. ¿Cómo puede lograrse esta adecuada formulación? En primer lugar, para hacerlo, es necesario conocer lo mejor posible el tema en estudio. No será imprudente tratar de sistematizar las ideas y diversas posiciones que existan al respecto con lo que nos introduciremos, evidentemente, en la siguiente tarea: la de construir un marco teórico. Esto es saludable y en nada debemos temer el saltar el orden del modelo de investigación pues éste, como decíamos, no es más que un simple guía que sólo debe respetarse en tanto no entrabe la marcha de la investigación misma. En segundo lugar será conveniente hacer un auto examen de los propósitos que nos orientan: definir, con la mayor sinceridad posible, qué sabemos ya, qué deseamos saber, qué elementos presentan dudas en el conocimiento existente y que puntos nos proponemos aclarar en la investigación. Con ello estaremos trazando una especie de frontera entre lo que conocemos y lo que no conocemos, una línea imaginaria que nos sitúa ante el desafío de traspasarla para averiguar lo nuevo, respondiendo a las preguntas que nos hacemos. Nos acercaremos también a la definición de los objetivos de nuestra investigación, con lo que daremos un paso importante para la elaboración del proyecto de la misma. Por último, será prudente someter nuestras propuestas a un riguroso análisis lógico, para vigilar su consistencia interior y su correspondencia con otros elementos teóricos ya conocidos. En esta última tarea siempre es valiosa la opinión de personas más experimentadas o que conozcan con mayor profundidad el tema que nos proponemos estudiar[20]. 6.2.1. [20]

PLANTEAMIENTO E IDENTIFICACIÓN DEL PROBLEMA

Sabino, Carlos; Op. Cit.:47.

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El planteamiento del problema es el paso que justifica, por sí solo, la investigación. Ahora bien, una cosa es el planteamiento del problema (poner un problema en condiciones de identificarlo y posibilitando su resolución), y otra distinta identificar las causas del mismo. Identificar un problema no necesariamente se liga a la identificación de las causas, lo cual se relaciona estrechamente con la investigación ampliada. El planteamiento del problema puede ser definido como el paso que permite formalizar en términos operativos el tema de la investigación. Facilita, en efecto, una mayor precisión en las líneas de acción que guiarán el proceso investigativo. Eventualmente puede contener una aproximación expositiva del contexto en que se halla el tema de investigación. Ésta puede ser identificada como el momento concreto en que se da la problemática a estudiar o el desarrollo histórico en el tiempo y el espacio de dicho problema. [Hernández Sampieri Roberto et al, 1997: 11] sostienen que el planteamiento del problema contiene los siguientes elementos: los objetivos de investigación, las preguntas de investigación y la justificación del estudio. Sin embargo, en niveles operativos esta regla no siempre puede ser cumplida. Incluso se puede disgregar los cuatro elementos y aglutinar en un solo elemento el planteamiento del problema y las preguntas de investigación, con lo cual los objetivos y la justificación quedan como elementos independientes del planteamiento, aunque manteniendo una relación necesaria. Esto será visto con mayor detalle mas adelante. Es necesario advertir que existe una diferencia importante entre problema y problemática. [Torrico Erick, Op. Cit.: 88] señala al respecto: “...El primero [el problema] es la cuestión que motiva la

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indagación y la segunda [la problemática] el entorno conflictivo del que aquél es extractado.” Es decir, según la óptica de Torrico, la problemática es el conjunto de problemas que puede ser detectado y en el cual se identifica un problema específico para su correspondiente investigación. Además, debe apuntarse el hecho de que solo en la medida en que una situación conflictiva sea detectada es que se produce una investigación, ya que ésta tendrá, por finalidad última, la resolución de tal situación. Por otra parte, [Sabino Carlos, 1995:1-2] plantea que el conocimiento también puede ser tomado como un problema en la medida que se carezca de datos precisos sobre una rama o disciplina de ciencias maduras o en proceso de formación. Por tanto, los esfuerzos de un investigador o investigadora dirigidos a la identificación, selección y sistematización de datos que contribuyan a enriquecer el bagaje de conocimientos sobre tal o cual rama del saber pueden ser tan válidos y valiosos como aquellos dirigidos a resolver un problema de manera fáctica. [Tamayo y Tamayo, Mario, 1995: 84], apoyándose en Fernando Arias Galicia, considera que el problema es el punto inicial para toda investigación, señalando concretamente que éste “...Surge cuando el investigador encuentra una laguna teórica, dentro de un conjunto de datos conocidos, o un hecho no abarcado por una teoría, un tropiezo o un acontecimiento que no encaja dentro de las expectaciones en su campo de estudio.”[21]

[21]

Cuando se hace mención a laguna teórica debe tomarse en cuenta que dependiendo del nivel de conocimiento del investigador en lo referente a lo eminentemente teórico, podría llevarse el estudio a un tratamiento epistemológico. La selección, por tanto, debe ser cuidadosa. Por otra parte, cuando se habla de vacíos o lagunas teóricas, también se hace mención a una serie de interpretaciones racionales que no necesariamente estarán ligadas a la realidad. El trabajo, por tanto, puede estar relacionado con una readecuación de los conceptos y categorías que intervengan en la teoría previa. En este segundo caso la investigación puede resultar más productiva.

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En este último caso, de forma particular, cuando el investigador se percata de la existencia de una laguna o incongruencia teórica, el aporte al que se pretenda arribar será, desde la óptica científica, más importante, por cuanto se aspirará a formular postulados de carácter general que sirvan como punto de partida o guía racional para otras investigaciones. Además, la finalidad más importante de toda investigación científica debe ser la de generar o construir conocimiento orientado al cambio. El planteamiento del problema se divide, según [Tamayo y Tamayo Mario, 1995: 87] en la descripción del problema, los elementos del problema y la formulación del problema, a diferencia de la propuesta de Hernández S. y Cols, citada en líneas anteriores. La disparidad de criterios, empero, no debe impedir que el problema sea formulado en términos operativos, y para ello se hace necesario que el investigador ponga suficiente énfasis en la naturaleza conflictiva del fenómeno que se propone abordar, y ello debe ser expuesto en términos claros y concretos. Según [España Raúl y Carranza Juan Carlos, 1999: 17], para la identificación del problema se deben tener en cuenta los siguientes criterios mínimos:  

  



Qué está mal; cuál es la deficiencia. Dónde está localizado el problema y cuáles son las características biofísicas y socieconómicas de su entorno territorial. Quiénes son los afectados. En qué se expresa el problema. Cómo impacta el problema (cómo y en cuánto incide esta situación en la población y los segmentos poblacionales, el ecosistema, la región, etc.) Cuáles son los indicadores de estado actual (incidencia e intensidad del problema).

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[Mejía I. Raúl L., 2001:86], en cambio, identifica los siguientes criterios para plantear o formular el problema de manera apropiada: 

 

El problema debe referirse a relaciones entre dos o más variables, aclarando que esto es procedente solo en casos de problemas causales, estando los casos descriptivos exentos de esta relación. Debe ser formulado de modo claro e inequívoco en forma de pregunta.[22] Debe ser susceptible de verificación empírica.

Si bien todos los criterios señalados por Mejía son importantes a la hora de formular las preguntas de investigación, el último puede ser considerado como el de más precisión, ya que implica en el investigador la capacidad para vincular la realidad con la teoría en un proceso dinámico y continuo. Por ello, debe tenerse especial cuidado con la construcción de los enunciados que formarán parte del planteamiento del problema.

[22]

Cuando el problema es planteado de esta forma, la pregunta de la que se parte será la base sobre la que se estructure la investigación. Sin embargo, este tipo de enunciados no son fácilmente llevados al terreno de la acción investigativa. Por ello, es conveniente plantear el problema tomando en cuenta el contexto, aplicando el método deductivo, para luego formular preguntas de investigación precisas (en un número no menor a cinco).

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Ejemplo, Caso: “Algoritmos Genéticos” Dentro de la Evaluación de los Proyectos de Construcción existe una importante herramienta de análisis llamada Compensación Tiempo-Costo, la cual supera las limitaciones del Método de la Ruta Crítica para ajustar el uso de recursos y cronograma de actividades a un costo y duración óptimo. Además, este ajuste es deseable también para evitar condiciones desfavorables, recibir compensaciones económicas por pronto término y otros. Tradicionalmente para resolver este problema se utilizan métodos heurísticos y modelos matemáticos de programación. Estos tienen las desventajas de que pueden proveer resultados basados en los mínimos locales en la función Costo Vs. Duración, sin obtener soluciones adecuadas para el problema además de ser complejos en su implementación. Finalmente estos son trabajados y/o analizados con relaciones lineales de la función anterior, lo cual es incorrecto en casi la totalidad de proyectos. Por esta razón ha existido en los últimos años una demanda importante de algoritmos de búsqueda, que puedan optimizar la utilización del tiempo e información, para hacer un trabajo de selección de las posibles mejores soluciones a un determinado problema. ………………………………….

Ejemplo, Caso: “Gestión de calidad” La gestión en las instituciones públicas de nuestra región, no ha asimilado las políticas de calidad que se ha implantado en distintas organizaciones del mundo. No por nada en todos los niveles ciudadanos hay una suerte de resistencia y desconfianza en las gestiones de administraciones públicas. Con algunas excepciones, el desempeño de la función pública es ineficiente, deficitario y de mala

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calidad, con funcionarios públicos improvisados, productos del grosero e indisimulado cuoteo político. Según [PROETICA[23] , 2004], La corrupción, los altos índices de impunidad y abuso de cargo público o posición de poder con el objetivo de lograr beneficios indebidos, trasciende la acción individual, constituyéndose en un problema social de primer orden, ocasiona la disminución significativa de los recursos destinados a los sectores más necesitados de la sociedad, reduciendo la posibilidad de atender los servicios públicos fundamentales, el decrecimiento de la confianza ciudadana en las instituciones, conspirando contra la consolidación de la democracia, la corrosión de la vida social, alentando conductas individuales y colectivas que dificultan la coexistencia civilizada en el marco del respeto a la ley. Las graves deficiencias en la toma de decisiones basadas en las relaciones personales de amistad y parentesco, ausencias en el acceso a la información, favorece la consumación de actos corruptos. El deterioro de la imagen institucional ha trascendido los límites y es común en la mayoría de los organismos públicos de la región y del país, la población no opina favorablemente de los directivos y funcionarios públicos, esto debido a una inadecuación entre lo que establecen las normas y reglamentos y el funcionamiento real de la administración debido a que estos organismos no responden a los problemas ni a la creciente demanda de servicios que objetivamente le plantea la población resultando las normas inaplicables u obsoletas. En los Gobiernos locales y regionales, existe arreglo con intereses privados en contrataciones y ejecuciones de obras, y adquisiciones de bienes y servicios, coimas para realizar trámites, en particular el [23]

El Consejo Nacional para la Ética Pública (PROÉTICA) es una asociación civil sin fines de lucro, constituida en el mes de mayo de 2001 por la Asociación de Exportadores (ADEX), la Comisión Andina de Juristas (CAJ), el Instituto Prensa y Sociedad (IPYS) y la Asociación Civil Transparencia; con la finalidad de contribuir, desde la sociedad civil, a la lucha contra la corrupción y sus causas en el Perú.

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otorgamiento de licencias, contrataciones de personal (clientelismo político y nepotismo). A esto se suma la insuficiencia de los recursos públicos, la inadecuada planificación estatal en la formulación del presupuesto público, la prevalencia de criterios políticos sobre los técnicos y la existencia de gastos ineficientes e improductivos. Uno de los mayores inconvenientes del gasto público es que en la discrepancia que existe entre las prioridades políticas y las técnicas, prevalecen las primeras. Los políticos necesitan de obras que muestren el éxito de su gestión, lo que es un riesgo cuando la lógica partidaria y de corto plazo limita el éxito de la implementación de un programa o una política[24]. Los problemas de gestión de calidad en las organizaciones del sector construcción, no son diferentes a aquellos manifestados inicialmente por los cientos de organizaciones públicas de la región y del país, a ello se debe agregar la presencia a menudo de dificultades importantes como las no conformidades o defectos durante la planificación de los proyectos, selección de profesionales, estudios de amenazas, selección de sitio, diseño del proyecto, procesos de licitación, construcción, procesos de revisión durante las etapas de proyecto y procesos de inspección durante la etapa de construcción y liquidación, con el consecuente transferencia al producto acabado que son las obras de ingeniería, elevando los costos básicos establecidos, con correcciones que implican costos adicionales y mucho mayores que las normales. …………………………………..

[24]

Paulini S., Javier; en DESCO – Revista Quahacer, “Presupuesto Público: Una Reflexión a Partir de la Implementación del Programa de Subsidios Directos Pro Perú”, Lima, Enero-Febrero 2005.

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Ejemplo, Caso: “Diseño de pavimentos” En los últimos años, el volumen de tráfico y el peso de los camiones en nuestras carreteras han aumentado debido a la falta de otros medios alternativos para el transporte, al aumento del límite de carga en los camiones y al aumento de la presión ejercida por las llantas del tipo radiales que son más económicas. En razón a esto, se ha hecho cada vez más difícil el tener diseños de pavimentos que sean completamente exitosos; esta incertidumbre podría llevarnos a reformular los métodos de diseño basados en procesos empíricos como se está haciendo en EEUU y otros países, pero, al momento no se tienen ni los lineamientos generales para realizar las tareas de calibración y validación de los modelos de la Guía empírico-mecanicista NCHRP 1 - 37A, además del registro de información sobre el comportamiento a lo largo del tiempo en diferentes regiones del país, que debe realizarse mediante el monitoreo de tramos carreteros construidos con pavimentos rígidos. ……………………………………..

6.2.2. LAS PREGUNTAS DE INVESTIGACIÓN Mediante estas preguntas, el tema se afina hasta delimitar de modo más preciso los datos que se buscarán durante el proceso de investigación. Por tanto, las preguntas deben ser claras, sin dar lugar a interpretaciones ambiguas, y, ante todo, ser operables empíricamente. Esto demanda alta atención por parte del investigador, ya que una pregunta mal planteada solo puede originar una respuesta inadecuada. Estas preguntas de investigación se recomienda se redacte en forma interrogativa en lugar de afirmativa. Ello se debe a que una

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pregunta hace que el problema aparezca en forma estilista simple y lógicamente directa; además psicológicamente orientada hacia el trazo de una estrategia para contestarla y por que el esfuerzo del trabajo de investigación va a estar centrado en la búsqueda de la respuesta a dicha pregunta. Caso: “Tráfico urbano”  En el supuesto de que se formulara un estudio sobre el problema del tráfico vehicular, por ejemplo, las preguntas deberán estar dirigidas hacia los diferentes elementos que componen tal problema. En tal caso, los elementos podrían ser los siguientes: circulación vehicular, distribución de vías vehiculares y peatonales, estado de los semáforos, agentes de tránsito, parque automotor, entre otros. Como podrá advertirse, los elementos son presentados en esta primera etapa sin estar relacionados directamente con la situación conflictiva. Es en las preguntas de investigación que los deben presentarse enmarcados de forma tal que pueda identificarse la situación que se considera conflictiva. Así, las preguntas que podrían surgir son las siguientes:[25]¿Por qué la circulación vehicular en el centro de la ciudad de La Paz es tan dificultosa los días lunes a viernes de 8.00 a 21.00 horas?  ¿Están adecuadamente distribuidas las vías vehiculares y peatonales en el centro de la ciudad de La Paz?  ¿De qué manera afecta el estado de los semáforos en la circulación vehicular del centro de la ciudad de La Paz?  ¿De qué manera afecta el trabajo de los agentes de tránsito en la circulación vehicular?

[25]

El número puede variar, pero éste oscila entre una y tres preguntas, habiéndose constatado la inclusión de hasta quince preguntas (lo cual es una exageración) en este fragmento.

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 ¿Cómo afecta el número de vehículos en la ciudad de La Paz en los congestionamientos que se pueden observar diariamente? Caso: “Algoritmos genéticos”  ¿En qué medida los Algoritmos Genéticos aplicados a la evaluación del costo y duración de los proyectos de construcción incrementa las potencialidades de cálculo y ajuste de los métodos tradicionales hasta hoy empleados?  ¿Será posible aplicar los algoritmos genéticos para optimizar el costo y duración de los proyectos de construcción?  ¿Es posible desarrollar un modelo usando los Algoritmos Genéticos para evaluar el costo y duración de los proyectos de construcción?  Al comparar los resultados obtenidos por los métodos tradicionales para la evaluación del costo y duración de los proyectos de construcción, y los obtenidos mediante el planteamiento de los algoritmos genéticos ¿será posible encontrar mejoras en los resultados de estos últimos?  ¿Se pueden considerar a los algoritmos genéticos como eficaces para optimizar el costo y duración proyectos de construcción?  ¿Qué ventajas y desventajas se podrán encontrar al aplicar los algoritmos genéticos a la evaluación del costo y duración de los proyectos de construcción? Caso: “Gestión de calidad” Luego de haber planteamiento su problema, las interrogantes podrían ser las siguientes:  El desempeño actual de las organizaciones públicas de la Región Puno, dedicadas a la gestión de la industria de la construcción, estará en función de las necesidades y expectativas del personal

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y usuarios expresados a través de su satisfacción, valorados mediante principios de un sistema de gestión de calidad?. Se desprende además de lo enunciado las siguientes interrogantes específicas:  ¿Como influye los niveles de liderazgo que los mandos conciben y operan en la gestión de calidad como el principal método de la Organización en un entorno altamente politizado como lo es el burocrático?  ¿Cómo es la liberación del potencial del personal de las Organizaciones en relación a la gestión de calidad como el principal método para conseguir, conservar y desarrollar los recursos humanos?  ¿Cómo es la relación de la gestión de calidad con las estrategias y políticas adoptadas por la organización, mediante las cuales orienta a la especificación de su misión, a la expresión de esta misión en objetivos, y al establecimiento de metas concretas de productividad y de gestión?  ¿La disposición de los recursos que emplean las Organizaciones, influyen en la mejora continua de gestión de calidad respecto al uso y la adopción de bases de un mayor compromiso y confianza en la prestación de los servicios al usuario?  ¿Los procesos, modelos y tecnología adoptada garantizan la búsqueda del aseguramiento de la calidad, haciendo posible una gestión interfuncional generadora de valor para el cliente y por tanto procura su satisfacción?  ¿Cuál es la percepción que tiene los empleados y usuarios con respecto a la gestión de calidad de las Organizaciones, valorado mediante los logros y el grado de satisfacción de las expectativas y necesidades de calidad?

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Caso: “Diseño de pavimentos”  ¿La evaluación comparativa de los parámetros y variables de diseño, calculados mediante métodos de diseño empírico y mecanicista, permitirán proporcionar información validada para el diseño de los pavimentos rígidos localizadas en la Región Puno?. Se desprende además las siguientes preguntas específicas:  ¿Los resultados obtenidos con cada método de diseño, basado en un factorial estructurado considerando rangos de valores para el tráfico, tipo de suelo y condiciones climáticas, servirán como referencia para el diseño de pavimentos de la Región Puno?  ¿Cuáles serán las tendencias de variación de los espesores de losa basado en conceptos mecanicistas PCA 84 y AASTHO 93, calculadas mediante herramientas informáticas DARWin y BSPCA?  ¿Los métodos de diseño AASTHO 93 y PCA 84 permitirán establecer parámetros y variables de mayor sensibilidad respecto al clima, tipo de suelos y magnitud del tráfico para uso en diseño de pavimentos rígidos en la Región Puno?

Todas estas preguntas, obviamente, son preliminares. Las mismas serán afinadas conforme se avance en el desarrollo de otros acápites. Es habitual que durante el proceso de elaboración del diseño de investigación el investigador se halle inconforme con uno u otro detalle. En tal caso es mejor ir al siguiente punto, ya que es muy fácil entretenerse durante días en una cuestión ínfima haciendo a un lado lo importante. 6.3.

LOS OBJETIVOS DE INVESTIGACIÓN

Un objetivo en términos metodológicos es todo enunciado claro y preciso con que se definen los propósitos de la investigación,

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permitiendo identificar los datos que se recopilarán mediante la investigación, sean éstos cuantitativos o cualitativos. Los objetivos de la investigación deben estar relacionados con las preguntas de investigación, sin ser una respuesta a las mismas. En los siguientes cuadros, que contiene las preguntas de investigación formuladas para cada uno de los casos, ayudará a comprender esta relación: Caso: “Tráfico urbano” Preguntas de Investigación 1. ¿Por qué la circulación vehicular en el centro de la ciudad de La Paz es tan dificultosa los días lunes a viernes de 8.00 a 21.00 horas? 2. ¿Están adecuadamente distribuidas las vías vehiculares y peatonales en el centro de la ciudad de La Paz? 3. ¿De qué manera afecta el estado de los semáforos en la circulación vehicular del centro de la ciudad de La Paz? 4. ¿De qué manera afecta el trabajo de los agentes de tránsito en la circulación vehicular? 5. ¿Cómo afecta el número de vehículos en la ciudad de La Paz en los congestionamientos que se pueden observar diariamente?

Objetivos de Investigación 1. Señalar los motivos por los que la circulación vehicular en el centro de la ciudad de La Paz es dificultosa los días lunes a viernes de 8.00 a 21.00 horas. 2 Determinar si las vías vehiculares y peatonales en el centro de la ciudad de La Paz Están adecuadamente distribuidas. 3. Especificar de qué manera afecta el estado de los semáforos y el trabajo de los agentes de tránsito en la en la circulación vehicular del centro de la ciudad de La Paz.

4. Determinar de qué manera afecta el número de vehículos en la ciudad de La Paz en los congestionamientos que se pueden observar diariamente. 5. Definir la relación entre el número de vehículos de transporte público y pasajeros de la ciudad de La Paz. Cuadro 6.1: Relación entre preguntas y objetivos de investigación “Tráfico urbano”

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Como puede observarse en el anterior cuadro, se dispone de cinco preguntas de investigación e idéntico número de objetivos, pero la relación no es una a uno en todos lo casos. Eventualmente puede bastar formular un objetivo para responder una pregunta de investigación, pero también puede darse el caso de que un objetivo permita responder dos o más preguntas, o bien que una pregunta requiera de dos o más objetivos que permitan responderla. Caso: “Algoritmos genéticos” Preguntas de Investigación 1. ¿En qué medida los Algoritmos Genéticos aplicados a la evaluación del costo y duración de los proyectos de construcción incrementa las potencialidades de cálculo y ajuste de los métodos tradicionales hasta hoy empleados? 2. ¿Será posible aplicar los algoritmos genéticos para optimizar el costo y duración de los proyectos de construcción? 3. ¿Es posible desarrollar un modelo usando los Algoritmos Genéticos para evaluar el costo y duración de los proyectos de construcción? 4. Al comparar los resultados obtenidos por los métodos tradicionales para la evaluación del costo y duración de los proyectos de construcción, y los obtenidos mediante el planteamiento de los algoritmos genéticos ¿será posible encontrar mejoras en los resultados de estos últimos?

Objetivos de investigación 1. Incrementar la potencialidad de cálculo y ajuste de los métodos tradicionalmente usados para la evaluación del costo y duración de los proyectos de construcción, con el uso de algoritmos genéticos. 2. Demostrar la aplicabilidad de los algoritmos genéticos para optimizar el costo y duración de los proyectos de construcción. 3. Desarrollar un modelo usando los Algoritmos Genéticos para evaluar el costo y duración de los proyectos de construcción. 4. Comparar los resultados obtenidos por los métodos tradicionales para la evaluación del costo y duración proyectos de construcción, y los obtenidos mediante el planteamiento de los algoritmos genéticos.

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5. ¿Se pueden considerar a los 5. Probar la eficacia de los algoritmos algoritmos genéticos como eficaces genéticos para la optimización del costo y para optimizar el costo y duración duración de los proyectos de proyectos de construcción? construcción. 6. ¿Qué ventajas y desventajas se 6. Determinar las ventajas y desventajas podrán encontrar al aplicar los de aplicar los algoritmos genéticos en la algoritmos genéticos a la evaluación evaluación del costo y duración de los del costo y duración de los proyectos proyectos de construcción. de construcción? Cuadro 6.2: Relación entre preguntas y objetivos de investigación “Algoritmos genéticos” En este caso se plantea 6 interrogantes e idéntico número de objetivos siendo la relación una a uno. Caso: “Gestión de calidad” Preguntas de Investigación 1. El desempeño actual de las organizaciones públicas de la Región Puno, dedicadas a la gestión de la industria de la construcción, estará en función de las necesidades y expectativas del personal y usuarios expresados a través de su satisfacción, valorados mediante principios de un sistema de gestión de calidad?. 2. ¿Como influye los niveles de liderazgo que los mandos conciben y operan en la gestión de calidad como el principal método de la Organización en un entorno altamente politizado como lo es el burocrático?

Objetivos de investigación 1. Evaluar el desempeño actual de las organizaciones públicas de la Región Puno, dedicados a la gestión de la industria de la construcción, a través de los principios fundamentales de un sistema de gestión de calidad, con respecto a la satisfacción de las necesidades y expectativas del personal y usuarios. 2. Analizar los niveles de liderazgo que los mandos conciben y operan en la gestión de calidad como el principal método de la Organización en un entorno altamente politizado como lo es el burocrático.

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3. ¿Cómo es la liberación del potencial del personal de las Organizaciones en relación a la gestión de calidad como el principal método para conseguir, conservar y desarrollar los recursos humanos? 4. ¿Cómo es la relación de la gestión de calidad con las estrategias y políticas adoptadas por la organización, mediante las cuales orienta a la especificación de su misión, a la expresión de esta misión en objetivos, y al establecimiento de metas concretas de productividad y de gestión? 5. ¿La disposición de los recursos que emplean las Organizaciones, influyen en la mejora continua de gestión de calidad respecto al uso y la adopción de bases de un mayor compromiso y confianza en la prestación de los servicios al usuario? 6. ¿Los procesos, modelos y tecnología adoptada garantizan la búsqueda del aseguramiento de la calidad, haciendo posible una gestión interfuncional generadora de valor para el cliente y por tanto procura su satisfacción? 7. ¿Cuál es la percepción que tiene los empleados y usuarios con respecto a la gestión de calidad de las Organizaciones, valorado mediante los logros y el grado de satisfacción

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3. Determinar la forma como la Organización libera el potencial de su personal en relación a la gestión de calidad como el principal método para conseguir, conservar y desarrollar los recursos humanos. 4. Contrastar la relación de gestión de calidad con las estrategias y políticas adoptadas por la organización, mediante las cuales orienta a la especificación de su misión, a la expresión de esta misión en objetivos, y al establecimiento de metas concretas de productividad y de gestión.

5. Evaluar la disposición de los recursos que emplean las Organizaciones y su influencia en la mejora continua de gestión de calidad respecto al uso y la adopción de bases de un mayor compromiso y confianza en la prestación de los servicios al usuario. 6. Identificar los procesos, modelos y tecnología adoptados en relación de la búsqueda del aseguramiento de la calidad, haciendo posible una gestión interfuncional generadora de valor para el usuario y por tanto procura su satisfacción. 7. Valorar la percepción que tiene el personal de la Organizaciones y su relación con la gestión de calidad, para conocer los logros y el grado de satisfacción laboral alcanzado.

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de las expectativas y necesidades de 8. Medir la satisfacción de los clientes y calidad? usuarios a través de estudios de expectativas y de percepción de calidad con respecto a la competitividad de la Organización. Cuadro 6.3: Relación entre preguntas y objetivos de investigación “Gestión de calidad” En este cuadro, se dispone de siete preguntas de investigación y ocho objetivos, donde la relación no siempre es una a uno en todos los casos, por que la interrogante 7 ha sido relacionada con los objetivos 7 y 8. Caso: “Diseño de pavimentos” Preguntas de Investigación 1. ¿La evaluación comparativa de los parámetros y variables de diseño, calculados mediante métodos de diseño empírico y mecanicista, permitirán proporcionar información validada para el diseño de los pavimentos rígidos localizadas en la Región Puno?

Objetivos de Investigación 1. Evaluar en forma comparativa los resultados del cálculo que pueden obtenerse con cada uno de los métodos, de esta manera proporcionar información a los diseñadores vinculados con el tema, sobre la aplicación real del diseño de pavimentos rígidos para carreteras localizadas en la Región Puno.

2. ¿Los resultados obtenidos con cada método de diseño, basado en un factorial estructurado considerando rangos de valores para el tráfico, tipo de suelo y condiciones climáticas, servirán como referencia para el diseño de pavimentos de la Región

2. Analizar los resultados obtenidos con cada método de diseño, basado en un factorial estructurado considerando rangos de valores para el tráfico, tipo de suelo y condiciones climáticas, y luego verificando los diseños reales obtenidos en proyectos para cada una de las zonas de la Región Puno.

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Puno?

3. ¿Cuáles serán las tendencias de 3. Determinar los diferentes diseños de variación de los espesores de losa espesores de losa utilizando las basado en conceptos mecanicistas herramientas informáticas respectivas, PCA 84 y AASTHO 93, calculadas programa DARWin y el software BS–PCA. mediante herramientas informáticas DARWin y BS-PCA? 4. ¿Los métodos de diseño AASTHO 4. Establecer los parámetros y variables de 93 y PCA 84 permitirán establecer mayor sensibilidad en los diseños locales, parámetros y variables de mayor y recomendaciones importantes que sensibilidad respecto al clima, tipo de pueden tomarse como lineamientos para suelos y magnitud del tráfico para uso uso propio en nuestros diseños de en diseño de pavimentos rígidos en la pavimentos rígidos. Región Puno? Cuadro 6.4: Relación entre preguntas y objetivos de investigación “Diseño de pavimentos” Al igual que las preguntas de investigación, los objetivos deben ser alcanzables mediante el trabajo de campo y la revisión documental. [Tamayo, Mario,1995:78] apunta que “Todo trabajo de investigación es evaluado por el logro de los objetivos mediante un proceso sistemático...”. Esto no significa, como se verá más adelante, que todos los objetivos deben ser alcanzados, sino que éstos permitirán verificar la eficacia del proceso de investigación. Para su formulación, todos los objetivos requieren un verbo (infinitivo) al inicio, pero debe tomarse nota de las siguientes precauciones:  

No reiterar un verbo para iniciar varios objetivos. Debe escogerse en cada caso el verbo adecuado y

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La relación con la pregunta de investigación debe ser tal que permita responderla.

Como pauta general, puede considerarse la siguiente lista de verbos que pueden utilizarse en determinados casos: 









Analizar: es la separación de los diferentes elementos que confluyen en un fenómeno para su estudio detallado, a fin de identificar las relaciones existentes entre los mismos. Este tipo de objetivos, cuando son enunciados, pecan de innecesarios, pues toda investigación que se precie de tal debe efectuar un análisis. Su inclusión, en todo caso, debe ir seguida de una explicación aunque sea superficial de los elementos que podrían derivar del proceso. Comparar: es el acto por el que se examinan dos o más cosas a fin de descubrir sus relaciones, similitudes y semejanzas. La inclusión de este tipo de objetivos corresponde a aquellos estudios en que se tomarán dos cosas de similar naturaleza, sea en el mismo contexto o en dos o más distintos, y es frecuente en investigaciones del área jurídica (cuando se expone la legislación comparada) aunque la formulación del objetivo no sea efectuada en forma expresa. Definir: es el proceso por el que se explica la naturaleza de una persona, grupo o cosa cualquiera. Su enunciación permite poner de manifiesto las características del fenómeno en estudio, a fin de que las variables puedan ser medidas. Determinar: consiste en fijar los límites de algo con precisión, y se la emplea normalmente para hacer alusión a las causas y/o efectos de los fenómenos en estudio. Suele equipararse aunque de manera incorrecta al hecho de identificar algo. Efectuar: es el acto por el que se ejecuta una tarea o actividad. Su uso no es recomendable en los estudios académicos, pues corresponde a acciones más concretas que las formulaciones de los objetivos. Corresponde, por ejemplo, a una o más tareas del

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objetivo analizar, y pueden ser efectuar la separación de los diferentes elementos involucrados en la problemática, efectuar la identificación de los elementos en el tiempo señalado, etc. Encontrar: significa hallar algo, y es el resultado ineludible de todo proceso de investigación, por lo que su enunciación pecaría, al igual que el anterior caso, de innecesaria por obvia. Especificar: es una palabra sinónima de determinar o precisar. Establecer: es la acción por la cual se deja puesto algo en un lugar para que permanezca y cumpla su función en él. También es el hecho de crear algo que empieza a funcionar. Este es uno de los verbos peor utilizados en la formulación de los objetivos, y se lo confunde a menudo con determinar o identificar, por lo que debe (cuando sea realmente necesario) ser incluido con el máximo de los cuidados. Identificar: es el acto por el que se reconoce a una persona o cosa como la supuesta, y es uno de los verbos más frecuentes en los objetivos. Su uso suele ser inapropiado, ya que se lo emplea como sinónimo de hallar, especificar o encontrar las causas o efectos de algo. Sin embargo, puede ser utilizado para designar el acto que permite reconocer los hechos o elementos a que se hace referencia. Investigar: este verbo no requiere explicación, y su inclusión debe ser siempre descartada, por cuanto el hecho de proponer una investigación lo implica desde el inicio mismo. Incluir en la lista de objetivos esta palabra equivaldría a decir que el propósito de preparar el desayuno es preparar el desayuno. Precisar: véase determinar o especificar. Promover: significa iniciar o activar cierta acción, y debe utilizárselo fundamentalmente en investigaciones aplicadas, de modo tal que se promueva, por ejemplo, la toma de conciencia de la ciudadanía sobre el problema de la alta velocidad en las avenidas principales. Proponer: significa exponer un plan, proyecto, o simplemente un conjunto de actividades, con la intención de resolver una

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situación concreta. Lo mismo que promover, su formulación está reservada para las investigaciones aplicadas. Señalar: es el acto de indicar, apuntar o hacer notar las características o particularidades de un fenómeno, persona o grupo social. Sintetizar: es el proceso por el que se demuestra la relación entre fenómenos o elementos yendo de las causas a los efectos. También se lo entiende como el acto por el que se reúnen los elementos en un todo, y se lo emplea o se lo debería emplear en la redacción de las conclusiones de la investigación.

Debe tenerse especial cuidado como se señaló antes de no confundir objetivos con tareas o actividades, ya que mientras un objetivo es algo a alcanzar, las tareas y las actividades son las acciones mediante las cuales se logra algo. Por ello, verbos como analizar y discutir, entre otros, deben ser empleados con mucho cuidado. 6.3.1.

OBJETIVOS ESPECÍFICOS

Los objetivos específicos son aquellos propósitos que se espera alcanzar mediante la recopilación de datos concretos (número de personas, características de un grupo, de un discurso o de un lugar concreto). Aunque el alumno que utiliza este texto haya advertido que en las tesis y otros trabajos de investigación de dimensiones importantes se enuncian los objetivos específicos después de los generales, la experiencia indica que el proceso más conveniente es formularlos en orden inverso: los específicos antes que los generales, ya que los últimos emergen de los primeros. Es en este tipo de objetivos que la enunciación debe ser lo más clara y precisa posible, evitando interpretaciones ambiguas. Los objetivos enunciados en los cuadros 6.5, 6.6, 6.7 y 6.8 son un claro ejemplo de este tipo de objetivos.

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6.3.2. OBJETIVO(S) GENERAL(ES) Los objetivos generales, como señala [Mejía Raúl, 2000: 99], indican qué pretende alcanzar el investigador durante su trabajo, siendo este tipo de objetivos el resultado final de una investigación. Sin embargo, esta característica se aplica también a los específicos, aunque de estos últimos no todos tienen la obligación, como los generales, de ser alcanzados mediante el proceso de investigación. Una característica que debe cumplir es la de alcanzar una discusión teórica efectiva, contribuir de modo sistemático en la revisión de conceptos existentes o la formulación de otros nuevos. Aunque no existe una definición clara en lo que respecta al número de estos objetivos, en el presente trabajo se plantea el número mínimo de uno y el máximo de dos, tomando en cuenta que los objetivos generales deben cumplir siguientes requisitos:   

Revisar y apoyar o descartar las corrientes teóricas vigentes. Proponer nuevos conceptos o sistemas de conceptos y, Proponer acciones sustentadas teóricamente para la resolución de los problemas detectados.

En caso de que el propósito de la investigación sea caracterizar una situación concreta (definir y describir los rasgos esenciales de una problemática cualquiera) e incluso interpretar la relación causaefecto que pueda existir en un fenómeno o conjunto de fenómenos sociales, bastará enunciar un solo objetivo general, ya que éste permitirá, mediante el uso de instrumentos apropiados, una caracterización teórico-conceptual del fenómeno o fenómenos sociales en cuestión. Si además la investigación busca solucionar de alguna manera el problema o conjunto de problemas (sea de manera enunciativa o concreta), se requerirá la enunciación de un segundo objetivo general, en el cual se definirá de manera clara y

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precisa tal propósito.[26] Retomando el caso “tráfico urbano”, los objetivos generales y específicos pueden ser redactados de la siguiente manera: Caso: “Tráfico urbano” Objetivos específicos 1. Señalar los motivos por los que la circulación vehicular en el centro de la ciudad de La Paz es dificultosa los días lunes a viernes de 8.00 a 21.00 horas.

2. Determinar si las vías vehiculares y peatonales en el centro de la ciudad de La Paz, están adecuadamente distribuidas. 3. Especificar de qué manera afecta el estado de los semáforos y el trabajo de los agentes de tránsito en la circulación vehicular del centro de la ciudad de La Paz.

Objetivos generales 1. Identificar las causas y efectos del congestionamiento vehicular y peatonal en el centro de la ciudad de La Paz los días lunes a viernes de horas 8.00 a 21.00. 2. Proponer soluciones para el problema del tráfico vehicular y peatonal en el centro de la ciudad de La Paz los días lunes a viernes de horas 8.00 a 21.00.

4. Determinar de qué manera afecta el número de vehículos en la ciudad de La Paz en los congestionamientos que se pueden observar diariamente. 5. Definir la relación entre el número de vehículos de transporte público y pasajeros de la ciudad de La Paz. [26]

Autores como [Torrico Erick, 1997: 93] definen además los objetivos generales como objetivos de conocimiento, pero esta definición compele estos objetivos a la inacción, pasando por alto que los objetivos deben ser alcanzables teórica y concretamente por la investigación.

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Cuadro 6.5: Construcción de los objetivos generales a partir de los objetivos específicos enunciados “Tráfico urbano”. Como puede verse en este cuadro, los objetivos específicos dan lugar a la formulación de objetivos generales que ponen de manifiesto los propósitos fundamentales que tiene la investigación. El segundo objetivo general puede ser objeto de discusión, por cuanto se desvincula del nivel teórico o de conocimiento que se atribuye a este tipo de objetivos, pero se enmarca en los criterios señalados en el presente trabajo, con lo cual se mantiene la coherencia en las propuestas y discusiones aquí contenidas.

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Caso: “Algoritmos genéticos” Objetivos específicos 1. Demostrar la aplicabilidad de los algoritmos genéticos para optimizar el costo y duración de los proyectos de construcción. 2. Desarrollar un modelo usando los Algoritmos Genéticos para evaluar el costo y duración de los proyectos de construcción. 3. Comparar los resultados obtenidos por los métodos tradicionales para la evaluación del costo y duración proyectos de construcción, y los obtenidos mediante el planteamiento de los algoritmos genéticos.

Objetivos generales 1. Incrementar la potencialidad de cálculo y ajuste de los métodos tradicionalmente usados para la evaluación del costo y duración de los proyectos de construcción, con el uso de algoritmos genéticos.

4. Probar la eficacia de los algoritmos genéticos para la optimización del costo y duración de los proyectos de construcción.

5. Determinar las ventajas y desventajas de aplicar los algoritmos genéticos en la evaluación del costo y duración de los proyectos de construcción.

Cuadro 6.6: Construcción de los objetivos generales a partir de los objetivos específicos enunciados “Algoritmos genéticos”.

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Caso: “Gestión de calidad” Objetivos específicos 1. Analizar los niveles de liderazgo que los mandos conciben y operan en la gestión de calidad como el principal método de la Organización en un entorno altamente politizado como lo es el burocrático. 2. Determinar la forma como la Organización libera el potencial de su personal en relación a la gestión de calidad como el principal método para conseguir, conservar y desarrollar los recursos humanos. 3. Contrastar la relación de gestión de calidad con las estrategias y políticas adoptadas por la organización, mediante las cuales orienta a la especificación de su misión, a la expresión de esta misión en objetivos, y al establecimiento de metas concretas de productividad y de gestión. 4. Evaluar la disposición de los recursos que emplean las Organizaciones y su influencia en la mejora continua de gestión de calidad respecto al uso y la adopción de bases de un mayor compromiso y confianza en la prestación de los servicios al usuario. 5. Identificar los procesos, modelos y tecnología adoptados en relación de la búsqueda del aseguramiento de la calidad, haciendo posible una gestión interfuncional generadora de valor para el usuario y por tanto procura su satisfacción.

Objetivos generales 1. Evaluar el desempeño actual de las organizaciones públicas de la Región Puno, dedicados a la gestión de la industria de la construcción, a través de los principios fundamentales de un sistema de gestión de calidad, con respecto a la satisfacción de las necesidades y expectativas del personal y usuarios.

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6. Valorar la percepción que tiene el personal de la Organizaciones y su relación con la gestión de calidad, para conocer los logros y el grado de satisfacción laboral alcanzado. 7. Medir la satisfacción de los clientes y usuarios a través de estudios de expectativas y de percepción de calidad con respecto a la competitividad de la Organización. Cuadro 6.7: Construcción de los objetivos generales a partir de los objetivos específicos enunciados “Gestión de calidad”. Caso: “Diseño de pavimentos” Objetivos específicos 1. Analizar los resultados obtenidos con cada método de diseño, basado en un factorial estructurado considerando rangos de valores para el tráfico, tipo de suelo y condiciones climáticas, y luego verificando los diseños reales obtenidos en proyectos para cada una de las zonas de la Región Puno. 2. Determinar los diferentes diseños de espesores de losa utilizando las herramientas informáticas respectivas, programa DARWin y el software BS– PCA. 3. Establecer los parámetros y variables de mayor sensibilidad en los diseños locales, y recomendaciones importantes que pueden tomarse como lineamientos para uso propio en nuestros diseños de pavimentos rígidos.

Objetivos generales 1. Evaluar en forma comparativa los resultados del cálculo que pueden obtenerse con cada uno de los métodos, de esta manera proporcionar información a los diseñadores vinculados con el tema, sobre la aplicación real del diseño de pavimentos rígidos para carreteras localizadas en la Región Puno.

Cuadro 6.8: Construcción de los objetivos generales a partir de los objetivos específicos enunciados “Diseño de pavimentos”.

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Por último, si bien el proceso de construcción de los objetivos generales sigue los lineamientos que emergen de los específicos, debe tomarse en cuenta que la redacción de ambos se efectúa de manera inversa: primero los generales y luego los específicos. 6.4.

LA JUSTIFICACIÓN

Además de la formulación de un problema como punto de partida y la enunciación de objetivos que definan su propósito, toda investigación debe exponer las razones por las que debe ser llevada adelante. Por lo tanto, la justificación puede conceptuarse como la razón o conjunto de razones con las que el investigador intentará fundamentar su estudio, sea para contribuir, rebatir o construir una teoría o para dar soluciones concretas a un problema detectado. Los criterios que rigen la justificación son, según [Hernández Sampieri Roberto et al, 1997:15] la conveniencia, la relevancia social, las implicaciones prácticas, el valor teórico y la utilidad metodológica. Los mismos autores plantean en dicho texto un cuestionario con cuyas respuestas el investigador puede construir la justificación, advirtiendo que no es necesario cumplir todos los criterios. Por tanto, puede justificarse una investigación a partir de la contribución que se considera hará ésta en el ámbito social que la enmarca (una población o institución), en el ámbito académico, tecnológico y en lo personal. Así, podría redactarse la justificación señalando las expectativas que se tienen al momento de plantear el estudio tomando en cuenta estos elementos en forma inicial.

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Ejemplo, caso: “Algoritmos genéticos” Los métodos de inteligencia artificial son cada vez más robustos y aplicables a diferentes áreas del conocimiento, y la ingeniería civil no puede estar aislada de estos aportes de la tecnología moderna. Dentro de éstos existe una metodología que tiene capacidad de resolver el problema planteado anteriormente: Los Algoritmos Genéticos. Estos ya han demostrado ser de gran utilidad en áreas de la ingeniería. La presente investigación muestra la aplicación de esta herramienta en los problemas específicos de la Evaluación de Proyectos de Construcción. La posibilidad de encontrar modelos inteligentes en el área del conocimiento referido a la ingeniería es la justificación más importante que se puede resaltar de la realización de esta investigación, además la posibilidad de promover una forma de acercamiento de la inteligencia artificial a la gerencia de proyectos, para que estos puedan usar las ventajas de los primeros y adecuarlos para la solución de sus problemas. Tradicionalmente los Algoritmos Evolutivos inspirados por el comportamiento natural del ser humano, es decir la genética, llamada Algoritmos Genéticos (AGs) han aportado gran número de soluciones en áreas como la investigación operativa, simulación, modelamiento, criptografía, aprendizaje y entrenamiento, y además recientes trabajos de investigación han reportado soluciones usando Algoritmos Genéticos (AGs). Los Algoritmos Genéticos por su estrecha analogía con los modelos de programación, solamente requieren adecuar la metodología de estos (AGs) al problema determinado que se quiere resolver. Se ha analizado que los Algoritmos Genéticos podrían tener un impacto significativo en el área de Evaluación de Proyectos de Construcción, y dentro de ella la búsqueda de soluciones de ejecución de obra que nos faciliten optimizar el costo y duración de éstas. Cuadro 6.9: Ejemplo de justificación para el caso “Algoritmos genéticos”.

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Ejemplo, caso: “Gestión de calidad” En la cada vez más compleja organización de la administración pública y más específicamente las dedicadas a la administración de la industria de la construcción, se hace necesario promover y mantener, en el tiempo, procesos que fomenten y faciliten las prácticas gestoras orientadas al resultado en el seno de los centros directivos de la administración, con las que se busque mejorar los procesos de asignación de recursos y la consecución de la eficacia y la eficiencia de las organizaciones públicas. Este enfoque de la organización y la gestión pública, basado también en la eficiencia, la calidad y la responsabilidad, debe ser la forma ordinaria de prestación de los servicios públicos, convirtiéndose ya esas prácticas directivas, en una auténtica norma de conducta generalizada en la Administración. Es preciso, en consecuencia, que se extienda a toda la administración la utilización de técnicas gerenciales con las que se mejoren los procesos de toma de decisiones y, en definitiva, se haga más eficiente la gestión de los recursos públicos. “Una verdadera política de administración(inversión) pública requiere de una innovación y actualización en las tecnologías de gestión, para no tener sorpresas, para no tener corrupción, para tener transparencia, para que todos puedan conocer cómo está, cuánto se ha gastado, cuánto se va a gastar, quién maneja, dónde están los expedientes de cada obra. Acrecentar la eficacia y la eficiencia, la equidad en la asignación de recursos, la transparencia y el control ciudadano.”[27] Una herramienta útil para el desarrollo de una gestión de calidad, es la medición y evaluación del servicio o producto que provee cada

[27]

Solá, Felipe; Gobernador de la Provincia de Buenos Aires - Argentina, Discurso Apertura Sesiones Legislativas, 01/03/04, en Plan Trienal de Gestión Pública 2004/2007, La Plata, Marzo de 2005.

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unidad u organización, a través de un conjunto de indicadores claves. .............................. ‘La General Accounting Office de los Estados Unidos trató de determinar la relación entre la gestión de calidad y la actividad y gestión de las empresas. Se hizo un estudio sobre algunas de las empresas que habían optado al premio para analizar el impacto que la gestión de la calidad había ejercido sobre los resultados de la empresa. Los resultados fueron favorables, demostrando que la gestión de la calidad había producido unos incrementos medios en la cuota de mercado del 13,7%, en ventas por empleado del 8,6%, en retorno sobre activos del 1,7% y en retorno sobre ventas del 0,4%. Todos ellos son motivos suficientes como para incluir sistemas de calidad, incorporar la metodología de la mejora continua y adoptar aquellos principios de esa filosofía de gestión de las organizaciones que sean trasponibles a las administraciones públicas de la región Puno, de acuerdo con su especificidad y de conformidad con el ordenamiento jurídico, como lo espera la sociedad, además se hace necesario la aplicación de una normativa de calidad a la administración de la industria de la Construcción en sus distintas fases de planificación, proyecto, ejecución y liquidación de la obra, previa evaluación de los indicadores de gestión de calidad. Cuadro 6.10: Ejemplo de justificación para el caso “Gestión de calidad”.

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Ejemplo, caso: “Diseño de pavimentos” Este problema a la hora de realizar el diseño del pavimento repercute tanto en el aspecto técnico como económico, lo que nos conduce a analizar y verificar los diseños comparando en forma exhaustiva con varios métodos; sin embargo no se conocen estudios a nivel departamental, que permitan orientar a los profesionales sobre el comportamiento de los parámetros que intervienen en el adecuado diseño de los pavimentos rígidos y su comportamiento en las condiciones específicas que se presentan en la región. Para tener mayor confiabilidad en los resultados de cálculo es que se realiza este estudio comparativo de diseño de pavimentos rígidos. La comparación está basada en un factorial estructurado para diseños de tramos carreteros situados en la Región Puno, aprovechando la disponibilidad de herramientas informáticas que permiten realizar análisis comparativo con rangos de valores de los diferentes parámetros de cálculo de espesores de las losas de pavimento de hormigón simple con juntas, empleándose el programa DARWin y el software BS – PCA. La enorme suma de dinero que el estado asigna todos los años para la construcción y conservación vial, obliga a la aplicación de los mejores procedimientos de diseño disponibles para así optimizar el uso de los recursos del país. Una mejora como la propuesta para el diseño de los pavimentos rígidos constituye un significativo aporte a la reducción del costo del mantenimiento de la Red Vial Nacional. Cuadro 6.11: Ejemplo de justificación para el caso “Diseño de pavimentos”.

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7.1.

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LOS MARCOS DE LA INVESTIGACIÓN

Los marcos de la investigación son los límites en los que se moverá la investigación considerando las líneas de acción descriptivas y el alcance interpretativo o explicativo que se logre o se aspire dar con la investigación. [Torrico Erick, 1997:103] distingue cuatro marcos: el teórico, el histórico, el referencial y el metodológico. Adicionalmente puede hablarse del marco conceptual, que no es menos ni más que el marco teórico, aunque se halla muy emparentado con aquél. Eventualmente, estos marcos pueden ser mutuamente excluyentes, o bien coexistir en forma subordinada. Así por ejemplo, cuando se considere la inclusión de un marco teórico debe prescindirse del conceptual o bien subordinar este último al primero; pero cuando se incluya un marco conceptual identificado y bien estructurado, éste excluye automáticamente al marco teórico. [28] Esto se debe a que un marco conceptual es en nuestro medio un simple listado de conceptos básicos que intervendrán en la conceptualización de la investigación, en tanto que el teórico es un sistema de conceptos sustentados a partir de la argumentación que postula cada uno de los autores citados, esté o no el investigador de acuerdo con éstos. Es recomendable que se emplee solo uno de estos dos marcos en la elaboración del diseño metodológico, debiendo mantener prudencia a la hora de elegir los marcos en que se situará la investigación.

[28]

Algunos autores hablan indistintamente de marco teórico o marco conceptual, pero con fines expositivos en el presente documento se opta por una diferenciación.

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7.2.

Elaboración del marco Teórico

EL MARCO TEÓRICO

La teoría, es el conjunto de conocimientos sistematizados conceptualmente, con el requisito de que tales conocimientos surjan de la realidad concreta y sean procesados por la subjetividad pensante del sujeto que los elabora. También es el elemento de partida para construir el marco teórico. Como se advertía en el mismo subtítulo, no todo lo escrito puede ser llamado teoría, así como no toda muerte es un asesinato. Por tanto, debe valorarse con los cinco sentidos el contenido de un texto antes de señalarlo como tal, no importando que lo escrito sea el resultado de un proceso de investigación anterior. Muchas veces se puede estar ante un documento de escaso valor teórico por el bajo nivel conceptual, interpretativo o explicativo que éste contenga. Debe recordarse que al margen de ser un conjunto de conocimientos organizados, una teoría es un sistema de explicación e interpretación de las relaciones que se dan entre fenómenos. Además, debe tomarse en cuenta que al diseñar un marco teórico no se está haciendo teoría. [Bunge Mario, 1993:178-9] señala sobre el marco teórico: “La noción de marco teórico o conceptual, o simplemente contexto, puede caracterizarse como sigue: Un marco teórico (o contexto) es un conjunto de proposiciones referentes a un mismo dominio (p. ej., comportamiento de sistemas estructurales) y tales que contienen ciertos conceptos (p. ej., respuesta estructural) que constituyen un grupo homogéneo, en el sentido de que todos ellos se refieren al mismo dominio. Más aún, en virtud de esta referencia común, en un contexto, sin ser una teoría propiamente dicha, [el marco teórico] posee un grado de organización muy superior al de una colección de proposiciones tomadas al azar.” Con los elementos aportados por Bunge sumados a las consideraciones previas, se define el marco teórico como el

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conjunto de definiciones conceptuales y principios doctrinales en los que se encuadra la investigación. Pero no basta esta definición. Como se advertía en líneas anteriores, las definiciones y características de las herramientas metodológicas varían según los puntos de vista de un autor u otro. [Sabino Carlos, 1995:43], por ejemplo, equipara marco teórico con marco referencial, e incluso menciona que en un sentido más restringido puede ser denominado marco conceptual (al igual que Bunge). Por tanto denominar el marco de un modo u otro debe estar coherentemente sustentado por los diferentes textos consultados. En el capítulo anterior, hemos afirmado que el planteamiento de una investigación no puede realizarse si no se hace explícito aquello que nos proponemos conocer: es siempre necesario distinguir entre lo que se sabe y lo que no se sabe con respecto a un tema para definir claramente el problema a investigar. Del planteamiento de la investigación surgen, por lo tanto, sus objetivos internos y externos, y la posibilidad de emprender la imprescindible delimitación del campo de estudio. Debe recalcarse que ningún hecho o fenómeno de la realidad puede abordarse sin una adecuada conceptualización[29] . El investigador que se plantea un problema no lo hace en el vacío, como si no tuviese la menor idea acerca del mismo, sino que siempre parte de algunas ideas o informaciones previas, de algunos referentes teóricos y conceptuales, por más que estos puedan no tener todavía un carácter preciso y sistemático. Porque, muchas veces, es sólo durante el propio proceso de investigación que se refinan y hacen más rigurosos los conceptos existentes, a medida en que se penetra en las características de los objetos de estudio y se los va conociendo mejor. [29]

El conocimiento puede ser considerado como una representación conceptual de los objetos, como una elaboración que se produce, por lo tanto, en la mente de los hombres. Desde este punto de vista puede afirmarse que es una actividad intelectual que implica siempre una operación de abstracción.

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Teniendo en cuenta estas consideraciones y recordando el esencial carácter dinámico del proceso de conocimiento, es que podrá juzgarse entonces la importancia de abordar el trabajo de investigación teniendo como punto de partida una sólida perspectiva teórica, que haga explícitos los conceptos y supuestos que dan origen a la investigación. El marco teórico, también llamado marco referencial (y a veces, aunque con un sentido más restringido, denominado asimismo marco conceptual) tiene precisamente este propósito: dar a la investigación un sistema coordinado y coherente de conceptos y proposiciones que permitan abordar el problema. Es decir, se trata de integrar al problema dentro de un ámbito donde éste cobre sentido, incorporando los conocimientos previos referentes al mismo y ordenándolos de modo tal que resulten útiles en nuestra tarea. Para un problema planteado, pueden haber varios marcos teóricos posibles, ya que no se puede seguir solo una forma estandarizada de acercarnos a los datos que nos permiten evaluar, sino que debemos pasar revista a los conocimientos existentes, organizarlos de algún modo coherente y utilizarlos entonces como punto de partida para el trabajo de indagación a realizar. Explicitar los puntos anteriores por muchos otros, sin duda, que surgirán en relación a ellos, significa poner en claro para el propio investigador sus postulados y supuestos, asumir los frutos de investigaciones anteriores y esforzarse por orientar al trabajo de un modo coherente. De toda esta actividad dependerán, en no poca medida, los frutos que se obtendrán al cabo de la investigación. El cometido que cumple el marco teórico es, pues, situar a nuestro problema dentro de un conjunto de conocimientos “en lo posible sólidos y confiables” que permitan orientar nuestra búsqueda y nos ofrezcan una conceptualización adecuada de los términos que utilizamos. Por esta razón, el punto de partida para construir un marco de referencia lo constituye nuestro conocimiento previo de

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los fenómenos que abordamos y las enseñanzas que extraigamos del trabajo de revisión bibliográfica que obligatoriamente tendremos que hacer. Es por ello que, en muchos proyectos de investigación, no se presenta una sección aparte denominada (marco teórico) sino que se exponen sus características dentro de lo que se denomina (revisión bibliográfica o antecedentes). Puede suceder, por tal motivo, que el marco teórico de un trabajo no aparezca en forma explícita en el mismo, aunque es normal que toda investigación de cierto nivel plantee estas referencias teóricas en sus capítulos iniciales. Cuando no se las formula es porque estamos aludiendo a un sistema referencia lo suficientemente conocido como para que el mismo no requiera de una exposición detallada, ya que se puede suponer, razonablemente, que los alumnos lo conocen con anterioridad. Este es el caso de las teorías ampliamente aceptadas, de conceptos difundidos uniformemente en libros de texto o de aportes bien conocidos por los especialistas de una disciplina. 7.2.1. 



[30]

FUNCIONES DEL MARCO TEÓRICO

Según [Tamayo y Tamayo Mario, Op. Cit.: 97 y Hernández S. Roberto et al, Op. Cit.: 22], las funciones del marco teórico son:[30]Delimitar el área de la investigación: seleccionar hechos conectados entre sí, mediante una teoría que permita hallar una respuesta al problema formulado. Sugerir guías de investigación: En la elaboración del marco teórico pueden verse nuevas opciones de enfoque para tratar el

La omisión de comillas y la modificación de algunos segmentos de los textos citados obedece a la adaptación de los mismos agilizando su redacción y contextualizando los diferentes puntos a las especificaciones reglamentarias de las universidades locales. Pueden consultarse los textos originales para confrontar los enunciados genuinos.

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



 

  

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problema. El marco teórico, como guía de investigación, tiene relación con la delimitación del problema. Compendiar conocimientos existentes en el área que se va a investigar. Sirve como corriente principal en la que aparecerá la confirmación de las investigaciones. Expresar proposiciones teóricas generales, postulados y marcos de referencia que servirán como base para formular hipótesis, operacionalizar variables[31] y esbozar teoría de técnicas y procedimientos a seguir.[32] Ayuda a prevenir errores cometidos en otras investigaciones. Orienta sobre cómo habrá de llevarse a cabo la investigación. Cuando se acude a los antecedentes, podemos darnos cuenta de cómo fue tratado un problema específico de investigación. Amplía el horizonte de estudio y guía para centrarse en el problema, evitando desviaciones del planteamiento original. Inspira nuevas líneas y áreas de investigación. Provee de un marco de referencia[33] para interpretar los resultados del estudio.

7.2.2. CÓMO FORMULAR UN MARCO TEÓRICO

[31]

Esta función es de particular interés, por cuanto se identifican los diferentes conceptos, categorías y variables relacionados con el tema de investigación, todos sustentados por estudios previos y formulaciones teóricas generales.

[32]

No es imprescindible incluir en el marco teórico las pautas metodológicas que regirán la investigación, pero la inclusión de este elemento no resta validez al marco teórico.

[33]

La función identificada por Hernández y otros podría derivar en una confusión en el investigador, por cuanto otros autores definen el marco de referencia como el ámbito empírico en que se llevará a cabo la investigación. Sin embargo, conviene definir en este punto referencia como el proceso mediante el que se establece una relación entre una cosa y otra, lo que incluye teoría y realidad concreta.

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El alumno deberá comprender, antes que nada, que (por la índole compleja de esta tarea) es imposible indicar una vía única para construir el marco teórico de todas las investigaciones. Existen obvias diferencias entre casos particulares que hacen más o menos importante esta parte de la investigación, o que determinan que se constituya en una tarea fácil o dificultosa. En primer lugar resulta de gran utilidad que el investigador, al comenzar a estudiar su tema, trate de poner al día sus conocimientos por medio de una sistemática y amplia consulta bibliográfica, apelando naturalmente a bibliotecas, archivos, centros de investigación y redes informáticas que se pueden consultar a través de Internet. Esta recapitulación no habrá de ser pasiva: será conveniente que, sobre lo estudiado, se formulen anotaciones esquemáticas, se comparen puntos de vista, se establezcan análisis y síntesis. Luego de los anteriores, y ya examinando el problema desde un punto de vista general, será conveniente enfatizar la clarificación de los conceptos a emplear: elaborar definiciones (aun cuando sean provisionales), delimitar significados, precisar nociones vagas o confusas no sólo será conveniente sino en verdad imprescindible. Contando ya con estas herramientas conceptuales convendrá determinar si los conceptos involucrados pueden o no tomarse como variables. En caso afirmativo habrá que analizarlos individualmente para encontrar sus posibles dimensiones y sus necesarias relaciones. Si no es así, igualmente, resultará útil intentar esquematizar sus relaciones de modo tal que, con base a esas simplificaciones, pueda alcanzarse una visión sintética a desarrollar después. Resultará de gran utilidad tratar de hacer esta tarea en forma gráfica como se muestra en 8.8.4. porque así estaremos en condiciones de obtener una visión panorámica de nuestro tema. Esta última tarea analítica es la que nos permitirá formular explícitamente las hipótesis del trabajo. Decimos explícitamente porque conviene tener en cuenta que en muchos casos las hipótesis

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permanecen latentes o implícitas para el investigador ya desde el comienzo mismo del proyecto. Por último recomendamos realizar la mayor parte de esta tarea por escrito, ya sea que estos borradores o apuntes iniciales corran luego el destino de ser desechados como simple instrumental de una fase de trabajo, o que (convenientemente organizados y redactados) pasen a integrar el cuerpo expositivo final de la obra. En todos los casos ir describiendo nuestras sucesivas aproximaciones al problema tiene el valor inestimable de otorgarnos un punto de apoyo para la crítica y la autocrítica, para la sistematización de las ideas y para eliminar innecesarias confusiones.

7.2.3. ESTRUCTURACIÓN DEL MARCO TEÓRICO Cuando se estructura un marco teórico, se hace uso de sistemas propositivos de explicación e interpretación de una determinada realidad, pudiendo ser ésta la propia o la estudiada en contextos distintos (por ejemplo, un estudio llevado a cabo en Brasil). Al apropiarse de tales teorías, el investigador se vale de las herramientas con las cuales intentará, a su vez, interpretar la realidad concreta en que trabaja. Producto de tal proceso se puede plantear un sistema interpretativo y explicativo (total o parcialmente) nuevo de la realidad concreta en la cual se trabaja. Un marco teórico elemental está constituido por los estudios antecedentes y la perspectiva doctrinal. Los estudios antecedentes son todos aquellos trabajos efectuados en contextos ajenos (lejanos o próximos) o el propio en que se desarrollará la investigación. No existe investigación válida que no cuente con un documento o informe en que se presenten los resultados. En tales documentos se identifican los conceptos, categorías y variables y su referente empírico, determinando la relación que tales elementos guardan

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con el estudio que se plantea. La perspectiva doctrinal hace referencia a la ideología que guiará la investigación. El marco teórico demanda la construcción de un esquema lógico en el que se discuta teóricamente en torno al problema elegido para el estudio. Esto consiste en la formulación de los conceptos básicos relacionados y jerarquizados. Un ejemplo sería el que podría desarrollarse a partir del primer tema del tráfico urbano: 1. El tráfico urbano 1.1 Concepto de tráfico 1.2 El tráfico peatonal 1.3 El tráfico vehicular 2. El congestionamiento vehicular 2.1 Concepto de congestionamiento 2.2 Tipos de congestionamiento 2.3 Factores que influyen en el congestionamiento 2.3.1 Crecimiento demográfico desordenado 2.3.2 Señalización deficiente 2.3.3 Incremento en el parque vehicular 3. Consecuencias del congestionamiento vehicular 3.1 Contaminación ambiental 3.2 Deterioro de las condiciones de vida 3.3 Alteraciones emocionales Cuadro 7.1: Formulación de los conceptos básicos relacionados y jerarquizados correspondiente al caso “Tráfico urbano”. A partir de este esquema (que puede modificarse posteriormente), se procede a detectar, identificar y transcribir los puntos de vista de diferentes autores sobre los distintos puntos relacionados con el tema. Una secuencia útil para este propósito es la siguiente: comentario-introducción, cita, comentario complementario, comentario transición, cita, comentario conclusión. En esta

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secuencia el término cita hace referencia a las citas textuales, de resumen o paráfrasis. La distribución de los distintos elementos puede variar, pero la citada es la más recomendable. Un ejemplo de esto sería: Ejemplo, caso: “Tráfico urbano” Sin duda, el efecto demográfico contribuye de manera significativa a la agudización del problema del tráfico. Y esta situación está ligada con el desarrollo económico de nuestras ciudades. Así lo señala [Ardió Jorge A. en Omonto Rivero Abraham, 2000:33], cuando afirma: “La metropolización de la población es un fenómeno mundial. En los países con economías en vías de desarrollo y en particular en América Latina, la metropolización es el reflejo de la centralización del poder y de la concentración económica a nivel nacional y de la debilidad de las economías regionales para oponerse al crecimiento de ciertos mercados locales con una influencia que supera a la región y que, en ciertos aspectos, incluye al país entero. El inevitable corolario de esa situación es la concentración de las inversiones productivas, de los recursos humanos y de la infraestructura social en ciertos puntos del territorio.” [Hardoy, Jorge A., en Segre Roberto, 1985: 66] En la perspectiva de Hardoy, el fenómeno del crecimiento urbano (metropolización) tiene en el caso de América Latina características particulares, ya que no obedece a las mismas leyes de desarrollo económico de los países industrializados, sino que el incremento de la población y la expansión de la mancha urbana se efectúa en desmedro de las áreas rurales y de las denominadas ciudades secundarias. Con esto, la falta de planificación se hace más patente. Cuadro 7.2: Ejemplo de una cita bibliográfica para el caso “Tráfico urbano”

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Las citas y comentarios deben ser elaboradas en lo posible con el auxilio de los distintos tipos de fichas, cuyos casos más recurrentes pueden ser hallados en los anexos de este libro o en cualquier otro texto de técnicas de investigación documental. Pero también puede elaborarse el marco con la trascripción de los datos recopilados y comentarios redactados en forma directa.

Ejemplo, caso: “Algoritmos genéticos” La evaluación del costo y duración de los proyectos de construcción de forma automática ha recibido creciente atención en los últimos tiempos dentro del área de la gerencia de proyectos, esto debido a la posibilidad de utilizar la computadoras, pero no ha tenido gran avance, ya que muchos de los procedimientos que se usan son en su generalidad sólo una manera de realizar las cálculos de forma rápida. Para poder salvar estas deficiencias existen en la actualidad metodologías computacionales denominadas evolutivas que pueden ser adecuadas a un problema planteado y uno de ellos puede ser, el de optimizar el costo y duración de proyectos, dando facilidad no solamente de cálculo inmediato sino también de alternativas de soluciones y de encontrar la que mejor se pueda adaptar al problema planteado. Esto trae la necesidad actual de contar con sistemas de búsqueda de soluciones a problemas complejos y de muchas variables y hace que se planteen nuevos métodos que puedan cumplir con las exigencias del problema, y una de las herramientas de esos métodos son los Algoritmos Genéticos (AGs) que en muchas áreas del conocimiento, a sido probada su eficacia. Para ello se propone diseñar un modelo eficiente para la optimización del costo y duración de los proyectos de construcción, ya que ello surge como necesidad no sólo para que las obras sean

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económicas sino también para que éstas sean eficientemente controladas favoreciendo a la industria de la construcción. ..................... Cuadro 7.3: Ejemplo del planteamiento del marco teórico para el caso “Algoritmos genéticos” Ejemplo, caso: “Gestión de calidad” El presente trabajo de investigación relaciona las variables de gestión de calidad en la administración de la industria de la construcción pública de la Región Puno con la variable satisfacción de usuarios, en este aspecto surge la gestión de calidad como un concepto de calidad que se mide mediante el grado de satisfacción de las necesidades del cliente, por lo tanto los objetivos serán satisfacer al cliente, mantener la calidad, reducir los costos y mejorar la competitividad de la organización. Sobre la gestión de calidad [DiCom Medios S.L., 2000], indica que: “El concepto de calidad se mide mediante el grado de satisfacción de las necesidades del cliente, por lo tanto, la calidad se obtiene a través de unos recursos, las personas y procedimientos adecuados, esto es, mediante una Gestión de la Calidad”. La introducción de estos enfoques de calidad en la administración pública requiere sin duda como sugiere Deming de un fuerte liderazgo, pero además y sobre todo de la voluntad gerencial y política para emprender profundos cambios de corte tanto organizacional como institucional que permitan enfrentar la lucha de intereses que puede suscitar un cambio en el estilo de gestión en un entorno altamente politizado como lo es el burocrático. ..................... Cuadro 7.4: Ejemplos de planteamiento del marco teórico para el caso “Gestión de calidad”.

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Ejemplo, caso: “Diseño de pavimentos” 4.1 Diseño del factorial de comparación Se ha definido primeramente la configuración del análisis estableciendo niveles para las variables a partir de las cuales se efectúa la comparación.  Para la variable tráfico se consideran tres niveles: Alto, Medio y Bajo.  Para el suelo tres tipos de capacidad portante: Alta, Media y Baja  Para el clima tres tipos: Seco sin heladas, Seco con heladas y Húmedo tropical. Esto ha permitido definir una tabla factorial del análisis con 3 x 3 x 3 = 27 celdas para cada método. 4.2 Datos del tráfico para el análisis Para el análisis se consideran los siguientes valores del Trafico Promedio Diario anual (TPDA) de vehículos pesados correspondientes a los tres niveles establecidos del tráfico en el primer año del periodo de análisis:  Trafico Bajo: TPDA = 400 vehículos/día.  Trafico Medio: TPDA = 700 vehículos/día.  Trafico Alto: TPDA = 1400 vehículos/día. Se consideró una calzada de dos carriles, típica de la mayoría de las carreteras de nuestra red fundamental, con un factor de distribución direccional DD = 0.50. Asimismo, en función a los datos históricos del TPDA se estimó una tasa de crecimiento de tráfico de 3.5% anual, y una vida útil de 20 años para el pavimento de hormigón. A partir de estos datos se realizaron las proyecciones del tráfico para cada nivel establecido, considerando que el crecimiento obedece a un comportamiento de tipo lineal. En base a la clasificación por tipo de vehículos que considera la ABC , se determinó una distribución promedio por tipo de vehículos en

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función de la estadística vial de la ABC para las carreteras de la red fundamental del departamento. En esta composición no se consideran los tipos de vehículos 1, 2, 3, 4 y 12, ya que de acuerdo con su configuración y peso por eje, su incidencia en el cálculo es muy baja, del orden del 3%. 4.4 Consideraciones sobre los tipos de clima Para el análisis de la incidencia del clima, como se indicó se han considerado tres regiones climáticas; seco sin heladas, seco con heladas y húmedo. Estos tipos corresponden a las zonas: Norte Este, zona Sur y zona Oeste del departamento respectivamente. 4.5 Niveles de deterioro adoptados Como sabemos, los métodos asumen diferentes límites de deterioro para el diseño, en el métodos AASHTO’ 93 se adoptó un índice de serviciabilidad final p = 2.5, según se recomienda en cada caso. En el método de la PCA/84 se debe verificar que los criterios de fatiga, y de erosión no superen el 100% en ambos casos. 4.6 Variables estructurales a considerar  Berma no pavimentada, con mecanismo de transferencia de cargas.  Ancho de carril: 3.60 m.  Separación entre juntas transversales: 4.00 m.  Uso de pasadores en juntas transversales, con diámetro variable en función del espesor de losa o Módulo de ruptura del hormigón: 43 kg/cm2  Modulo elástico promedio del hormigón: 280000 kg/cm2  Sub-base granular con estabilización mecánica, con material tipo A-1-a (CBR 50%), de 15 cm. de espesor, resistente a la erosión.  Sellador de junta: Silicona o similar.  Factor J = 3.2, dispersión So = 0.39 (para variación en la predicción del comportamiento del pavimento con errores en el transito) y confiabilidad R = 85%  Perdida de soporte LS = 1.0 (valor inferior recomendado para el tipo de material granular usado en la sub-base).

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

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El coeficiente de drenaje Cd para cada uno de los tipos de clima y calidad de drenaje estimado como pobre, regular y bueno en 0.90, 0.95 y 1.10 respectivamente. Factores de seguridad a adoptarse para el método PCA: Fs = 1.05 para trafico bajo, medio Fs = 1.1, y Fs = 1.15 para trafico alto.



Cuadro 7.5: Ejemplos de planteamiento del marco teórico para el caso “Diseño de pavimentos”. 7.3.

EL MARCO CONCEPTUAL

Aunque algunos autores, como los citados en líneas anteriores, emplean marco conceptual y marco teórico como expresiones sinónimas, en este trabajo se diferencian uno y otro, debido a que los reglamentos de diferentes carreras del sistema universitario y postgrado los diferencian. Sin embargo, examinando la aplicación (aprobada) de dichas reglas,[34] puede advertirse que en realidad no se trata de un marco en el sentido estricto de la palabra, sino de simples glosarios o listas de definiciones conceptuales. En tal caso, el denominado marco conceptual debería acompañar al teórico como un complemento de éste. El verdadero marco conceptual no sería otra cosa que la misma lista de definiciones conceptuales estructuradas o ligadas entre sí mediante la redacción del autor de la investigación. En estos párrafos de enlace el autor comentaría los distintos conceptos que vaya transcribiendo. La copia de estos conceptos debe ir acompañada de la fuente de la que proveen. Se sugiere evitar al máximo la recurrencia al diccionario. Si bien los conceptos no siempre son acompañados por una definición del término, existe en los textos consultados alguna aproximación a la conceptuación de [34]

Esta verificación fue efectuada revisando algunos proyectos de investigación aprobadas y registradas en las bibliotecas especializadas.

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los mismos. Los diccionarios que pueden ser empleados son los especializados, pero evitando el abuso de esta fuente. Siguiendo con el primer ejemplo del tráfico urbano, la lista de definiciones conceptuales a ser desarrollada podría ser la siguiente:               

Estado Urbe Tráfico Conglomerado Explosión demográfica Depauperación Importación Incremento Parque Flujo vehicular Regulación Tránsito Señalización Vías de circulación Peatón

Cuadro 7.6: Lista de definiciones conceptuales a ser desarrollada para el caso “Tráfico urbano”. Un mínimo de 30 palabras a ser aplicadas en la investigación es ideal. Esta lista podría acompañar, como se mencionó anteriormente, al marco teórico. Por otra parte, existe un elemento importante en la construcción del marco conceptual: se parte de conceptos básicos, aceptados por una mayoría de los autores en las fuentes consultadas, que servirán como punto de partida al estudio. Esto no impide, sin embargo, que una vez finalizada la investigación y procediendo a elaborar el informe se llegue a plantear la revisión de los conceptos de partida

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o bien, más ambicioso aún, formular otros nuevos que sustituyan a los viejos, dando un nuevo contenido a los términos empleados como punto de partida. Finalmente, si no se obtienen las suficientes definiciones o sistemas conceptuales, es decir, el sustento teórico necesario para desarrollar el estudio, el investigador se halla en el momento decisivo de proseguir su tarea o abandonarla. He aquí algunos conceptos relacionados con los ejemplos planteados al principio: Ejemplo, caso: “Algoritmos genéticos” Algoritmo En [Holland John][35] es el procedimiento dinámico que contiene la secuencia seguida hacia algún objetivo, dado por un método. Los algoritmos normalmente son representados como secuencias de flujo de datos o de control mediante fórmulas matemáticas. Algoritmo genético Según [Ibid: s/p] “...es una técnica de búsqueda basada en la teoría de la evolución de Darwin. Esta técnica se basa en los mecanismos de selección de la naturaleza, de acuerdo a los cuales los individuos más aptos de una población son los que sobreviven, al adaptarse más fácilmente a los cambios que se producen en su entorno. Es un algoritmo altamente sofisticado que trasforma un conjunto de objetos matemáticos individuales con respecto al tiempo, usando operaciones modeladas de acuerdo al principio Darwiniano de reproducción y supervivencia del más apto, y tras haberse presentado de forma natural una serie de operaciones genéticas de entre la que destaca la recombinación sexual. Cada uno de estos Holland John; “Algoritmos Genéticos”, en http:/www.depi.itch.edu.mx, Accesado Junio 20, 2005. [35]

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matemáticos suele ser una cadena de caracteres (letras o números) de longitud fija que se ajusta al modelo de las cadenas de cromosomas, y se les asocia con una cierta función matemática que refleja su aptitud.”

Proyecto [López Hilario y Morán Carlos, 1997:19] definen proyecto como “… el conjunto de ideas, escritos, dibujos, cálculos y programas que se hacen para dar una idea de cómo ha de ser, cómo se va a desarrollar y de qué va a constar una obra o una actividad que deseamos realizar.” [Taha, Hamdy A., 1998:263] señala que un proyecto se define como una colección de actividades interrelacionadas, en la cual cada actividad requiere tiempo y recursos. Planificación [López Hilario y Morán Carlos, 1997:20] definen planificación como “… el análisis de las actividades que deben de intervenir en el proceso y el orden en que se correlacionarán al desarrollarse y cómo serán controlados.” Planeamiento [Ibid: 20] definen planeamiento como “… el conjunto de decisiones que deben tenerse en cuenta para lograr realizar los objetivos del proyecto de la manera más eficiente posible.” Programación [Ibid: 20] definen programación como “… la elaboración de cartas y gráficos en las que se muestran los tiempos de duración, de inicio y término de cada una de las actividades que forman el proyecto en general en armonía con los recursos disponibles.” Cuadros 7.7: Ejemplo de planteamiento del marco conceptual para el caso “Algoritmos genéticos”. Ejemplo, caso: “Gestión de calidad”

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Deseo del cliente. En la industria de la construcción es el conjunto que esta caracterizado por todas aquellas necesidades implícitas o explícitas del cliente, y que expresan sus deseos. Sí se toma el caso de las edificaciones, tales deseos representarían los gustos del cliente en cuanto al diseño de la sala, comedor, número de dormitorios, del baño, facilidades de la vivienda que desearía el cliente. El arte del arquitecto será justamente capturar tales necesidades, no hacerlo desde ya, representara una falla en cuanto a calidad en la labor de tales profesionales [Sánchez Soto, Rubén, 2005]. Satisfacción del cliente La satisfacción del cliente y su fidelización son componentes esenciales para incrementar la competitividad de las organizaciones. La identificación de las necesidades y expectativas de los distintos segmentos de clientes es fundamental para alcanzar su satisfacción. [36]

Industria de la construcción El decreto mandatorio num. 44 en http:www.lexjuris.com, señala que “La Industria de la Construcción comprende, sin que ello se entienda en modo alguno como limitación: todo acto, proceso, operación, trabajo o servicio que sea necesario o incidental o que esté relacionado con el diseño, proyecto, fabricación, reconstrucción, alteración, reparación, conservación o mantenimiento de edificios, obras o construcciones. Comprenderá también, la acopladura, instalación o remoción de cualquier maquinaria, aparato o equipo en el lugar de la obra, construcción o edificio antes o después de terminarse; y asimismo el

[36]

Aiteco Consultores, 2003; “Calidad”, en http://www.aiteco.com, Granada España, Accesado Mayo 15, 2005.

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desmantelamiento, arruinamiento o demolición de dichas obras, construcciones o edificios”. Calidad en la Industria de la construcción Sabemos que calidad es el conjunto de cualidades de una persona o cosa, y cualidad es lo que una persona o cosa sea lo que es. Basados en estos conceptos literales podemos abordar el tema circunscribiendo todo lo que se refiere a calidad en la construcción en seis aspectos, los cuales obviamente están definidos por las definiciones anteriores y además están íntimamente ligados. Estos seis factores son: El factor materia, el factor humano, el factor científico tecnológico, el factor normativo y de control, el factor empresarial y el factor ético[37]. Cuadro 7.8: Ejemplo de planteamiento del marco conceptual para el caso “Gestión de calidad”. 7.4.

EL MARCO HISTÓRICO

El propósito del marco histórico es, según [Torrico Erick, 1997: 107] “...situar al objeto de estudio y al problema de investigación en su contexto histórico directo [...] para facilitar su comprensión y la probable obtención de algunas respuestas a las mismas indagaciones de la investigación”. Este marco, por tanto, es la reconstrucción lógica de los procesos y tendencias históricos que determinan el rumbo del fenómeno estudiado. Esto implica el reconocimiento de la suma de factores que confluyen en el origen y dirección del fenómeno objeto de estudio, situándolo en un momento determinado pero examinando de cerca el proceso evolutivo que implicó el mismo. No se trata solamente, como señala Torrico “...de una cronología relacionada con la [37]

Jornadas de “Expovivienda 99”; “La Calidad en la Industria de la Construcción”, Lima, Marzo 29 y 30, 1999.

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existencia del objeto que se estudia [...sino] de un verdadero trabajo de recomposición formal e interpretativa de una época, un período y una coyuntura...” Los factores que se mencionaban en líneas anteriores son todos aquellos elementos relacionados de un modo directo o indirecto con el fenómeno en estudio, y pueden ser externos o internos. En el primer ejemplo del tráfico vehicular que se desarrolla, los factores externos podrían ser la superproducción de vehículos motorizados y la exportación de chatarra rodante de las sociedades industrializadas hacia los países subdesarrollados y dependientes como el nuestro. Esto incluiría la revisión de datos estadísticos en un período determinado (supongamos 1985-2005) y el análisis de textos relacionados con los diferentes puntos que se articulan. Entre los factores internos podrían citarse la depauperación de las condiciones de vida, el incremento en el flujo de migración campociudad, la implantación de políticas de ajuste estructural que favorecieron el incremento de la mano de obra barata y el desempleo, etc. Estos elementos, identificados y respaldados con los datos requeridos, permitirán la adecuada contextualización histórica del fenómeno en estudio. Ejemplo, caso: “Gestión de calidad”

La historia de la humanidad está directamente ligada con la calidad desde los tiempos más remotos, el hombre al construir sus armas, elaborar sus alimentos y fabricar su vestido observa las características del producto y enseguida procura mejorarlo. La práctica de la verificación de la calidad se remonta a épocas anteriores al nacimiento de Cristo. En el año 2150 A.C., la calidad en la construcción de casas estaba regida por el Código de Hammurabi, cuya regla # 229 establecía que "si un constructor construye una casa y no lo hace con buena resistencia y la casa se

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derrumba y mata a los ocupantes, el constructor debe ser ejecutado". Los fenicios también utilizaban un programa de acción correctiva para asegurar la calidad, con el objeto de eliminar la repetición de errores. Los inspectores simplemente cortaban la mano de la persona responsable de la calidad insatisfactoria. En los vestigios de las antiguas culturas también se hace presente la calidad, ejemplo de ello son las pirámides Egipcias, los frisos de los templos griegos, etc.… …. haciendo un acercamiento a la historia de la gestión de calidad más reciente, [Martínez José y Cerda Andrea, 2005], aluden que “se pueden identificar algunos hitos históricos importantes que explican su desarrollo en los últimos años. Es clave en su desarrollo la Segunda Guerra Mundial y la reconstitución de Japón después de ésta, donde Japón recibió ayuda de los Estados Unidos a través de cooperación en capacitación para potenciar la empresa y superar la crisis post guerra. Dentro de esta cooperación se cuenta la visita de W. Edwards Deming y Joseph M. Juran para dar a conocer metodologías y utilidades de la incorporación de modelos de gestión de calidad modernos, donde se buscó rescatar primero, el uso estadístico de control de procesos y luego, el rescate de los gerentes y líderes en la promoción de la calidad del trabajo de las bases, involucrando a todos en el proceso y la gestión como una organización”. Tanto en Europa como en EEUU están preocupados por la fuerza que la Gestión de Calidad ha dado a la industria japonesa y a la vez están convencidos de que la Gestión de Calidad es un bien para toda la sociedad. Así en los EEUU se crea, por ley, en 1987, el premio Malcom Baldridge, en unas condiciones y términos similares al de Deming. Tan solo un año después, en Europa, 14 de las primeras grandes empresas crean la Fundación Europea para la Gestión de la Calidad (EFQM). Unos años después la EFQM crea el premio y modelo de todos conocido, que hoy denominamos Modelo para la Excelencia…. …. A finales del año 90, la Gestión de calidad empieza a divulgarse y a entrar con fuerza en el sector de los servicios.

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En el mundo de las instituciones globales, como la ONU o la UNESCO, se desarrollan normas de calidad, seguridad, transparencia, ética y de preservación del medio ambiente, como lo demuestran los proyectos denominados "Global Compact", la norma A 1000 y el proyecto Esfera. Estas normas desean prevenir el impacto de los riesgos de la globalización en determinados campos de las empresas multinacionales. En este contexto históricamente la industria de la construcción fue sinónimo de calidad, concepto que estuvo ligado a la ejecución artesanal de las obras y a una época dónde la competitividad del constructor, su capacidad para conseguir más obras y ejecutarlas, estaba ligada a la calidad que era capaz de poner en juego. A mediados de los años ´40, ante la necesidad de reconstruir una Europa destrozada por la guerra, surge una nueva forma de competitividad: la rapidez de ejecución, dentro de ciertas normas mínimas de calidad y habitabilidad. Se incorpora también mano de obra no especializada, como manera de mantener un cierto nivel de empleo en las naciones afectadas por la guerra. Los proveedores de insumos y componentes para la construcción se ven desbordados por los pedidos y, como consecuencia de ello, las normas de calidad son descuidadas ante la necesidad de producir bienes rápidamente. No sólo la construcción fue afectada por este aumento importante de la demanda, sino también otras actividades industriales, relegadas durante la guerra, como la producción de automóviles. Actualmente el SCTNC de INDECOPI del Perú viene trabajando con el pleno respaldo de sus miembros, el modelo de trabajo y la representación del ciclo de vida de los proyectos en la construcción. Cabe precisar que el resultado o la expectativa es grande ya que se busca difundir ambas herramientas en forma fuerte: por un lado la gestión de calidad, y por el otro lado la gerencia de proyecto, y con el efecto simultáneo se espera lograr el efecto sinérgico. Cuadro 7.9: Ejemplo de planteamiento de marco histórico para el caso “Gestión de calidad”

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7.5.

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EL MARCO REFERENCIAL

[Torrico Erick, 1997: 108] define el marco referencial como “...el conjunto de características objetivas que hacen reconocible ese objeto [de estudio]”, caracterizándolo como la descripción y biografía del objeto de estudio. Este marco es opcional en el diseño metodológico, e implica una delineación de la evolución que siguió el fenómeno estudiado. Algunos autores, como se señaló anteriormente, identifican el marco referencial siguiendo diversos criterios, lo cual hace variada la interpretación que pueda tener. Otros documentos, como el listado del Instituto de Investigaciones y seminarios de la Facultad de Derecho de la Universidad Mayor de San Andrés, Requisitos que debe cumplir el perfil de tesis, identifican el marco referencial como el conjunto de marcos agregados (teórico, conceptual, histórico y jurídico) lo cual es, en cierto modo, una aberración metodológica.

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Ejemplo, caso: “Gestión de calidad” [ESPINOSA PASCUAL, JUAN MARÍA, 2005]. En su tesis para optar el título de doctor en Gerencia en la Construcción, en la Universidad de Burgos, departamento de Ingeniería Civil, titulado “LOS COSTES DE LA NO CALIDAD EN EMPRESAS CONSTRUCTORAS: METODOLOGÍA PARA SU EVALUACIÓN Y ANÁLISIS DE DATOS REALES”, desarrolla un sistema para gestionar y analizar las no conformidades y reclamaciones que se producen en los procesos productivos y, en concreto, en las obras de construcción de edificación y obra civil. Asimismo, comprueba en las empresas analizadas, que gestionan sus obras con sistemas de gestión de calidad, que el porcentaje sobre la facturación de las no conformidades no llega a ser superior a un 3% ó 4%, porcentaje inferior a las estimaciones que se describen en numerosas publicaciones que las sitúan en la banda del 5% al 10%. Cuadro 7.10: Ejemplo de una referencia para el caso “Gestión de calidad”.

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7.6.

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EL MARCO METODOLÓGICO

Entendido como diseño de la investigación[38] unas veces y denominado marco práctico en otras,[39] el marco metodológico consiste en “...el diseño estratégico que hace el investigador para estudiar la temática que eligió...” [Torrico, Erick 1997: 108]. Esto se traduce en la identificación de métodos (opcionalmente), técnicas, instrumentos, fuentes de información a ser consultadas y el procedimiento. Cuando no se presentan estos elementos en forma de marco metodológico, deben identificarse en un punto, tal como es la Metodología de la investigación. La diferencia entre una y otra estrategia está en que mientras el marco metodológico demanda una base teórica siquiera elemental en cuanto a metodología, en la sección que titula “Metodología de la investigación”, o “Métodos y técnicas” bastará citar los criterios básicos de selección de tal o cual estrategia metodológica, siendo opcional la identificación de los textos que guían metodológicamente el trabajo. 7.7.

EL MARCO INSTITUCIONAL

Este marco es construido cuando la investigación es efectuada en una entidad, por ejemplo una institución educativa, una institución gubernamental, una ONG, etc., o bien en caso de tomarla como unidad de análisis. En este apartado deben identificarse los datos generales de la organización: ubicación, naturaleza, beneficiarios, metas, financiamiento, fecha de fundación, convenios nacionales o internacionales, reconocimientos, directores, logros y frustraciones, etc. Para ello, se debe apelar a los registros documentales con que cuente la institución, y demanda mucho cuidado en la formulación de determinadas preguntas. [38] [39]

Véase Carlos Sabino (1995: 62) y Ezequiel Ander - Egg (1977: 66). Universidad Católica Boliviana (UCB), Departamento de Ciencias de la Comunicación Social, esquema para la elaboración de monografías.

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Ejemplo, caso: “Gestión de calidad”

PROVIAS NACIONAL Dirección: Jr. Bolognesi No 224. Web site: http://www.mtc.gob.pe PROVIAS NACIONAL es una entidad dotada de autonomía técnica, administrativa y financiera. Jerárquicamente depende del ViceMinistro de Transportes, quien preside el Comité Directivo. Mediante Decreto Supremo Nº 033-2002-MTC publicado el 12.07.2002, se crea el Proyecto Especial de Infraestructura de Transporte Nacional - PROVIAS NACIONAL, como unidad ejecutora del pliego del MTC, de carácter temporal, con autonomía técnica, administrativa y financiera, encargado de las actividades de preparación, gestión, administración y ejecución de proyectos de infraestructura de transporte como construcción, mejoramiento, rehabilitación y mantenimiento de la infraestructura de transportes relacionada a la Red Vial Nacional, así como de la planificación, gestión y control de actividades y recursos económicos que se emplean para el mantenimiento y seguridad de las carreteras y puentes la Red Vial Nacional Misión del Proyecto PROVIAS es una institución de carácter temporal, con autonomía técnica, administrativa y financiera encargada de gestionar, administrar y ejecutar proyectos de Infraestructura de transporte departamental; contribuyendo a la conservación del patrimonio vial con un capital humano eficiente e integrado en el cumplimiento de los objetivos institucionales y nacionales del Sector. Visión del Proyecto PROVIAS es líder en la ejecución de proyectos de infraestructura vial y una organización que contribuye a consolidar el proceso de descentralización y transferencia de recursos, funciones, competencias, tecnología, capacidades de capital humano, sistemas

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de información y gestión vial departamental a los Gobiernos Regionales. Políticas  Garantizar la transitabilidad de las carreteras  Continuar eficientemente los estudios y las obras de construcción, rehabilitación y mejoramiento de las carreteras de la red nacional.  Racionalizar la estructura orgánica de PROVIAS NACIONAL.  Alcanzar la tarifa de equilibrio del peaje para el mantenimiento vial.  Ampliar el número de estaciones de pesaje y adecuar su funcionamiento.  Reforzar la prevención y atención de emergencias viales.  Incorporar la dimensión ambiental en todas las actividades de PROVIAS NACIONAL.  Incorporar tecnología adecuada en todas las tareas de rehabilitación y mantenimiento.  Implementar programas de capacitación permanente del personal.  Fomentar la participación privada en el mantenimiento y recaudación de peaje (concesión, contratación, tercerización, etc.).  Desarrollar una gestión eficiente y transparente basada en la utilización de herramientas modernas de planificación, información y comunicación.

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Las Unidades Zonales tienen las siguientes funciones, responsabilidades y/o atribuciones: Ejecutar los programas de mantenimiento rutinario y emergencia de la Red Vial Nacional en los tramos de carreteras a su cargo. Ejecutar los programas de mantenimiento periódico y/o rehabilitación de los tramos a cargo de la Unidad Zonal. Participar en la formulación del Plan Anual de Mantenimiento Rutinario. Cuadro 7.11: Ejemplo de planteamiento de un marco institucional para el caso “Gestión de calidad”.

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Sugerencias: Los diferentes tipos de marcos aquí señalados, lo mismo que el marco teórico que se detalla a continuación, pueden ser empleados según el requerimiento general de la investigación. No existen reglas rígidas, sino apenas una serie de pautas que pueden modificarse según lo exija el proceso de la investigación. Se debe tener mucho cuidado en no repetir los elementos de un marco en cualesquier otros puntos del diseño metodológico.

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FORMULACIÓN DE HIPÓTESIS

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8.1.

Formulación de la hipótesis 199

DEFINICIÓN DE HIPÓTESIS

[Hernández S. et al, (1997: 77), Tamayo y Tamayo Mario, (1995: 101) y Cárdenas Faustino (1991: 93)] coinciden en definir la hipótesis como una proposición tentativa planteada para responder una pregunta o problema concreto. Además, como sugieren [Hernández S. et al, Op. Cit.: 78] “...pueden surgir de un postulado de una teoría, del análisis de ésta, de generalizaciones empíricas pertinentes a nuestro problema de investigación y de estudios revisados o antecedentes consultados”. Por tanto, es el eslabón entre la teoría y los datos empíricos (reales) que surjan durante el proceso de la investigación ampliada. Esta relación se establece mediante la aplicación de los conceptos y variables detectados en la revisión literaria del tema, en la elaboración del marco teórico. Así, la hipótesis puede plantear la relación causa-efecto entre dos o más variables, y anticipa los resultados del proceso de recolección de datos. Al ser contrastadas con los datos empíricos, las hipótesis no deben ser necesariamente confirmadas: basta que ayuden a identificar las causas que originan el problema o situación conflictiva. Cuando afirmamos que existe una cierta relación entre dos variables estamos suponiendo que una cierta característica de la realidad influye sobre otra. Si enunciamos esta relación de un modo explícito, afirmando que X afecta el comportamiento de Y, y si además le damos a tal afirmación un carácter condicional, de enunciado sujeto a prueba o verificación, estaremos elaborando un tipo de proposición fundamental en el avance de toda ciencia: la hipótesis. La hipótesis es así una afirmación, aún no verificada, que relaciona dos o más variables de una manera explícita. Lo que allí se enuncia puede o no ser confirmado por los hechos, por los datos que se recojan, pero en todo caso sirve como punto de partida para organizar el conjunto de las tareas de investigación. Llegar a

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Formulación de la hipótesis

comprobar o rechazar la hipótesis que se ha elaborado previamente, confrontando su enunciado teórico con los hechos empíricos, es el objetivo primordial de todo estudio que pretenda explicar algún campo de la realidad. [Selltiz et al, Op. Cit.: 52 a 58.] La hipótesis es la técnica mental más importante del investigador y su función principal es sugerir nuevos experimentos o nuevas observaciones, apunta con razón [Beveridge W. en Sabino Carlos, 1992: 75] y añade, para resaltar el valor de esta herramienta metodológica, que una hipótesis puede ser muy fértil sin ser correcta, ya que su capacidad para sugerir diferentes pruebas y análisis de la realidad suele resultar de mucha utilidad para detectar nuevos fenómenos hasta entonces pasados por alto. Lo importante es la actividad que se realiza al confrontar hipótesis con fenómenos empíricos, pues en ella radica una de las notas más importantes de todo el sistema de pensamiento científico. 8.2.

CARACTERÍSTICAS DE LA HIPOTESIS

Para que una hipótesis cumpla con su cometido esencial debe reunir una serie de características básicas, entre las que pueden destacarse: [40]







[40]

Clara conceptualización, que permita identificar sin lugar a dudas cada uno de los términos que involucra desterrando, hasta donde sea posible, toda vaguedad en el enunciado. Referentes empíricos, que posibiliten encontrar hechos concretos sobre los cuales se podrá luego corroborarla o refutarla. Especificación clara respecto a las condiciones en que puede someterse a prueba.

Goode y Hatt, Metodología de la Investigación Social, Ed. Trillas, México, 1970, pp. 80 a 82.

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Relaciones precisas con los conceptos que usualmente se emplean en el campo de conocimiento sobre el que versa. Por otra parte debemos apuntar que las hipótesis pueden pertenecer a diferentes órdenes o niveles, es decir, que ellas pueden ser más o menos generales o específicas. Las hipótesis del nivel superior son aquellas que sólo figuran como premisas del sistema y las de nivel inferior son las que sólo figuran como conclusiones del sistema; las de los niveles intermedios son las que aparecen como conclusiones de deducciones de nivel elevado y sirven de premisas para las deducciones de hipótesis de bajo nivel, constituyéndose un todo articulado que abarca desde las proposiciones de mayor generalidad hasta las más particulares. [41] Caso: “Gestión de calidad” Hipótesis general  El desempeño actual de las Organizaciones públicas de la Región Puno, dedicadas a la gestión de la industria de la construcción, valorado a través de principios fundamentales de un sistema de gestión de calidad, no está en función de las necesidades y expectativas del personal y usuarios expresados a través de su satisfacción. Hipótesis especificas  El nivel de liderazgo que los mandos conciben y operan en las organizaciones, en un entorno altamente politizado como lo es el burocrático influye negativamente a una gestión de calidad eficiente. …………………………………………………………………………… ……………………  La incompetitividad de las organizaciones dedicadas a la administración de la industria de la construcción con respecto a

[41]

Richard B. Braithwaite, Scientific Explanation, Harper y Brothers, New York, 1970. Tomado de La Estructura de Los Sistemas Científicos, Cuadernos de Epistemología, No. 35, Universidad de Buenos Aires, pág. 1.

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Formulación de la hipótesis

la gestión de calidad, obliga a los clientes y usuarios tener una percepción de desconfianza ocasionando una disminución significativa de su grado de satisfacción de sus necesidades y expectativas. Cuadro 8.1: Ejemplo de planteamiento de hipótesis general y específicas para el caso “Gestión de calidad”. En cuanto a su enunciación, [Torrico Erick, 1997: 90-91] plantea las siguientes opciones:[42] Afirmativas:  El elevado número de automotores en la ciudad de La Paz ocasiona problemas de congestionamiento en el centro de la urbe entre las 8.00 y 21.00 de lunes a viernes.  El uso de Algoritmos Genéticos incrementa la potencialidad de cálculo y ajuste de los métodos tradicionalmente usados para la evaluación del costo y duración de los proyectos de construcción.  La incompetitividad de las organizaciones dedicadas a la administración de la industria de la construcción con respecto a la gestión de calidad, obliga a los clientes y usuarios tener una percepción de desconfianza ocasionando una disminución significativa de su grado de satisfacción de sus necesidades y expectativas. Negativas:  El elevado número de automotores en la ciudad de La Paz no ocasiona problemas de congestionamiento en el centro de la urbe entre las 8.00 y 21.00 de lunes a viernes.  El uso de Algoritmos Genéticos no incrementa la potencialidad de cálculo y ajuste de los métodos tradicionalmente usados

[42]

Los enunciados fueron adaptados al ejemplo que se desarrolla aquí.

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Formulación de la hipótesis 203

para la evaluación del costo y duración de los proyectos de construcción.  El desempeño actual de las Organizaciones públicas de la Región Puno, dedicadas a la gestión de la industria de la construcción, valorado a través de principios fundamentales de un sistema de gestión de calidad, no está en función de las necesidades y expectativas del personal y usuarios expresados a través de su satisfacción. Cuadro 8.2a y 8.2b: Planteamiento de hipótesis afirmativas y negativas para los casos “Tráfico urbano”, “Algoritmos genéticos” y “Gestión de calidad” respectivamente. Interrogativas:  



¿Cuál es la causa del congestionamiento vehicular y peatonal en el centro de la urbe entre las 8.00 y 21.00 de lunes a viernes? ¿El uso de los Algoritmos Genéticos incrementaran la potencialidad de cálculo y ajuste de los métodos tradicionalmente usados para la evaluación del costo y duración de los proyectos de construcción? ¿El desempeño actual de las Organizaciones públicas de la Región Puno, dedicadas a la gestión de la industria de la construcción, valorado a través de principios fundamentales de un sistema de gestión de calidad, estará en función de las necesidades y expectativas del personal y usuarios expresados a través de su satisfacción?

En este último caso, como señala Torrico, la hipótesis sustituye la identificación del problema. Cuadro 8.3: Planteamiento de hipótesis interrogativas para los casos “Tráfico urbano”, “Algoritmos genéticos” y “Gestión de calidad” respectivamente.

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Formulación de la hipótesis

Las hipótesis, naturalmente, serán diferentes según el tipo de investigación que se esté realizando. [Goode y Hatt, Op. Cit.: 78.] En los estudios exploratorios, a veces, el objetivo de las investigación podrá simplemente ser el de obtener los mínimos conocimientos que permitan formular una hipótesis. También es aceptable que, en este caso, resulten poco precisas, como cuando afirmamos que el medio de comunicación X induce probablemente un cambio de valores en la población Y, o que el planeta Z posee algún tipo de atmósfera, sin especificar de qué elementos está compuesta. Los trabajos de índole descriptiva generalmente presentan hipótesis del tipo todos los X poseen, en alguna medida, la característica Y. Por ejemplo, podemos decir que todas las naciones poseen algún comercio internacional, y dedicarnos a describir, cuantificando, las relaciones comerciales entre ellas. También, y ya con un grado más alto de complejidad, podemos hacer afirmaciones del tipo (X pertenece al tipo Y), como cuando decimos que cierto compuesto químico es un éster o que una tecnología es capital-intensiva. En estos casos describimos, clasificándolo, al objeto de nuestro interés, incluyéndolo en un tipo ideal complejo de orden superior. Por último podemos construir hipótesis del tipo X produce (o afecta) a Y, donde estaremos en presencia de una relación entre variables similar a la que mostrábamos en los ejemplos del punto anterior. Finalmente debemos advertir, para evitar las demasiado frecuentes confusiones que se producen en la práctica, que sólo en los casos de investigaciones explicativas es necesario formular claramente cuáles son las hipótesis de la investigación. En las investigaciones descriptivas y, con más razón, en las exploratorias, es posible omitir las hipótesis, ya sea porque éstas son tan amplias y poco definidas que dicen muy poco a quien lee el informe de investigación, o porque por la naturaleza de la indagación no es posible o necesario

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verificarlas. También debemos diferenciar las hipótesis en sentido estricto, que acabamos de analizar, de ciertos supuestos generales que aparecen en las investigaciones pero que éstas no se dedican a verificar. En una indagación sobre el modelo organizativo de una empresa es lógico suponer que ésta tiene fines de lucro, pero cualquier afirmación que se haga al respecto no constituye en sí una hipótesis, sino un supuesto o precondición que utilizamos para interpretar los datos que vayamos obteniendo. Según [Hernández S. et al, Op. Cit.: 97, 201 y Sabino Carlos, 1995: 59], dependiendo del tipo de estudio que se desarrolle, puede prescindirse de hipótesis. Esto sucede especialmente con los estudios exploratorios y algunos descriptivos. Esta aclaración está referida a las investigaciones básicas. Como se vio anteriormente, la evaluación es al proyecto lo que la investigación es a la hipótesis: el proyecto es una propuesta de solución a un problema (investigación aplicada) como resultado de una investigación básica previa, y por lo tanto su verificación depende de la ejecución del mismo.

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8.3.

Formulación de la hipótesis

REQUISITOS

[Cárdenas Faustino, 1991:100-05] identifica además los siguientes requisitos que debe cumplir la hipótesis: 









Claridad: requiere ser expresada en términos claros y precisos, que no den lugar a interpretaciones ambiguas. El objeto de estudio debe ser identificado delimitándolo tanto en el tiempo como el espacio y el contexto sociocultural. Empiricidad: debe establecer los datos reales con los que se trabajará. Como se señaló anteriormente, no se trata solo de lo tangible, sino también de la realidad inmaterial pero concreta. Especificidad: para su verificación, la hipótesis debe estar expresada en términos relacionados específicamente con el contexto preciso en que se desarrollará la investigación del fenómeno o conjunto de fenómenos estudiados. Vinculación con las técnicas: la formulación debe estar estrechamente vinculada con los métodos y técnicas más apropiados para la recolección de datos y la verificación de la hipótesis. Vinculación con la teoría: la respuesta provisional constituida por la hipótesis debe situarse, en lo posible, en un contexto teórico amplio.

Sobre este último punto, [Cárdenas enfatiza (1991:103), citando a Bunge Mario (1969:89)] que las hipótesis científicas están todas más o menos basadas o fundamentadas en conocimiento previo, o sea, que se proponen, se investigan y sostienen sobre la base de determinados fundamentos que no son solo los datos que se recogen. Esto es de suma importancia, por cuanto el camino invariable para solucionar un problema o conjunto de problemas es la formulación de conceptos o proposiciones teóricas que interpreten la realidad en la que se enmarca el estudio.

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

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La hipótesis, finalmente, debe ser verificable. Esto significa formular hipótesis que puedan ser verificadas en el desarrollo del estudio. Una hipótesis que señalara para el primer ejemplo La reexportación de vehículos automotores de segunda mano evitará el congestionamiento vehicular, por ejemplo, tendría la seria falencia de no poder ser verificada con un estudio de campo por las limitaciones propias de llevar a cabo semejante tarea.

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8.4. 8.4.1.

Formulación de la hipótesis

CLASIFICACION CLASIFICACIÓN SEGÚN LA ESTRUCTURA

De acuerdo con su estructura, las hipótesis se clasifican en hipótesis con una sola variable, hipótesis con dos o más variables y relación de asociación, e hipótesis con dos o más variables y relación de dependencia. En este punto deben tomarse los criterios básicos respecto a variables cualitativas y cuantitativas, es decir, la forma en que serán medidas a partir de la hipótesis. a.

Hipótesis de una sola variable

Las hipótesis de una sola variable se distinguen por postular la presencia de determinadas similitudes o regularidades empíricas en una población o universo, con carácter cualitativo o cuantitativo temporal, espacial, etc. Estas hipótesis tienen por finalidad describir situaciones, procurando detectar la mayor cantidad de elementos involucrados en el problema formulado. Un ejemplo de este tipo de hipótesis sería:

El tráfico automovilístico en la ciudad de La Paz no se halla adecuadamente distribuido. En este caso, la variable es tráfico automovilístico, y los elementos que se hallan relacionados son: distribución, regulación, planificación, educación, etc. Como podrá observarse, esta hipótesis es pobre en sus aspiraciones, pero de ser este tipo de datos todo lo que el autor de la investigación quiere lograr, sin duda un enunciado de este tipo será la mejor herramienta en la obtención de información.

Las variables de gestión de calidad no influyen en la satisfacción del personal y usuarios de las organizaciones dedicadas a la administración de la industria de construcción.

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En este caso, la variable es gestión de calidad, y los elementos relacionados son: liderazgo de los mandos, estrategias y políticas adoptadas, potencial del personal, disposición de los recursos, procesos y modelos adoptados, percepción de los trabajadores y tecnología implantada, satisfacción de los usuarios y la sociedad, por consiguiente como tal, la hipótesis también es pobre en sus aspiraciones. Cuadros 8.4: Ejemplos de planteamiento de hipótesis de una sola variable para los casos “Tráfico urbano” y “Gestión de calidad”. b.

Hipótesis con dos o más variables y relación de asociación

En estas hipótesis se establece una relación simple de asociación entre las variables, es decir, de cambio en una variable acompañado de un cambio correlativo en la otra del mismo o distinto signo, sin que se precise si una variable influye en el cambio de la otra. Estas hipótesis se formulan de la siguiente manera: En la ciudad de La Paz existe un elevado parque de vehículos de servicio público, congestionamiento vehicular y tensión nerviosa de los habitantes. Cuadro 8.5: Ejemplo de planteamiento de hipótesis de dos o mas variables y relación de asociación para el caso “Tráfico urbano”. Esta hipótesis, como puede verse, no permite identificar vínculos de influencia entre las distintas variables que la componen. c. Hipótesis con dependencia

dos o

más variables

y relación de

Estas hipótesis, también llamadas bivariadas (dos variables) o multivariadas (tres o más), son las más interesantes, ya que son explicativas y postulan los motivos, causas o efectos de los

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Formulación de la hipótesis

fenómenos. En ellas se establece una clara relación de dependencia de una o más variables respecto a otra(s). Su estructura básica es la siguiente: X



Y

Donde x es la variable independiente, mientras y es la dependiente. Una hipótesis de este tipo se plasmaría en un enunciado como el siguiente: El elevado número de automotores en la ciudad de La Paz ocasiona el congestionamiento en el centro de la urbe entre las 8.00 y 21.00 de lunes a viernes.

El uso de Algoritmos Genéticos incrementa la potencialidad de cálculo y ajuste de los métodos tradicionalmente usados para la evaluación del costo y duración de los proyectos de construcción.

La incompetitividad de las instituciones públicas dedicadas a la administración de la industria de la construcción en la Región Puno, ocasiona una disminución significativa del grado de satisfacción de las necesidades y expectativas de los clientes y usuarios. Cuadros 8.6: Ejemplos de planteamiento de hipótesis con dos o más variables y relación de dependencia para los casos “Tráfico urbano”, “Algoritmos genéticos” y Gestión de calidad” Pueden existir una o más variables independientes y dos o más dependientes, en cuyo caso la estructura podría variar, por ejemplo, de la siguiente manera: X1,X2,X3



Y

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Formulación de la hipótesis 211

Este esquema se plasma en un enunciado como el siguiente: El gran parque automotor, el creciente número de comerciantes minoristas y la ausencia de programas de educación vial ocasionan el congestionamiento vehicular y peatonal en el centro de la ciudad de La Paz entre las 8.00 y 21.00 de lunes a viernes.

El nivel de liderazgo que los mandos conciben, la liberación del potencial del personal, las estrategias y políticas adoptadas por la organización, la disposición de los recursos y el empleo de mejores prácticas en los procesos operacionales en la administración de la industria de construcción, influyen en la satisfacción de las necesidades y expectativas de los clientes y usuarios. Cuadros 8.7: Ejemplos de planteamiento de hipótesis donde existe dos variables independientes y mas de dos variables dependientes, para los casos “Tráfico urbano” y “Gestión de calidad”. Además de las variables, en estas hipótesis se distingue el nexo lógico, que se expresa en un verbo conjugado (ocasiona, influye, interfiere, determina, incrementa, etc.) y se presenta en el esquema con el símbolo “”. En un estudio pueden plantearse dos o más hipótesis, pero no debe exagerarse en su número. También debe considerarse que no todas las investigaciones están obligadas a presentar este hito metodológico.[43]

8.4.2. OTRAS FORMAS DE CLASIFICACION

[43]

Junto con las preguntas de investigación, los objetivos, las técnicas e instrumentos, la hipótesis es un hito infaltable, sea como tal o como conjetura inicial.

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Formulación de la hipótesis

Además de la anterior clasificación, existen otras formas de clasificar las hipótesis. [Cárdenas Faustino, Op. Cit.: 105-110], por ejemplo, identifica los siguientes tipos: provisional, de investigación, operacional, multicondicional y con alternativas. [Tamayo y Tamayo Mario, Op. Cit.: 106-108], en cambio, clasifica las hipótesis en: general o empírica, de trabajo u operacional, nula, de investigación, operacionales, estadística, descriptiva, causales, singulares, generales restringidas, universales no restringidas, alternativas, genérica, particulares o complementarias, empíricas,[44] plausibles, ante-facto, post-facto y convalidadas.[45] De estas dos clasificaciones, en el presente trabajo se retoman las hipótesis de investigación, las nulas y las alternativas, descritas por [Hernández S. et al, Op. Cit.: 81-92], páginas en las cuales se basa este subtítulo. Hipótesis de investigación También denominadas de trabajo, estas hipótesis son definidas como “proposiciones tentativas acerca de las posibles relaciones entre dos o más variables y que cumplen con los cinco requisitos [46] mencionados.” [Hernández S. et al, Op. Cit.: 81]. Los autores clasifican además este tipo de hipótesis en Hipótesis descriptivas del valor de variables, hipótesis correlacionales, hipótesis de la diferencia entre grupos e hipótesis que establecen relaciones de causalidad. En suma estas hipótesis asumen enunciados

[44]

[45]

[46]

La repetición de este tipo de hipótesis, con las imprecisiones por contradicción del texto, se hallan en el mencionado libro. Dado que la extensión de la señalada sección apenas llega a dos páginas, se sugiere una lectura fugaz, aunque la escasa profundidad de dicho texto redunda negativamente en la comprensión del contenido. Los cinco requisitos mencionados son: 1) Las hipótesis deben referirse a una situación social real; 2) Los términos (variables) de la hipótesis tienen que ser comprensibles, precisos y lo más concretos posibles; 3) La relación entre variables propuesta por una hipótesis debe ser clara y verosímil; 4) Los términos de la hipótesis y la relación planteada entre ellos deben poder ser observados y medidos; y, 5) Las hipótesis deben estar relacionadas con las técnicas disponibles para probarlas.

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Formulación de la hipótesis 213

tales como los detallados en las hipótesis con dos o más variables y relación de dependencia. Estas hipótesis se representan como Hi si se formula una sola, o H 1, H2, H3, si son varias. Así, siguiendo el ejemplo del problema del tráfico tendríamos: Hi: El elevado número de automotores en la ciudad de La Paz ocasiona problemas de congestionamiento en el centro de la urbe entre las 8.00 y 21.00 de lunes a viernes.

Hi: El uso de Algoritmos Genéticos incrementa la potencialidad de cálculo y ajuste de los métodos tradicionalmente usados para la evaluación del costo y duración de los proyectos de construcción.

Hi: La incompetitividad de las instituciones públicas dedicadas a la administración de la industria de la construcción en la Región Puno, ocasiona una disminución significativa del grado de satisfacción de las necesidades y expectativas de los clientes y usuarios. Cuadros 8.8: Ejemplos de planteamiento de hipótesis de investigación para los casos “Tráfico urbano”, “Algoritmos genéticos” y “Gestión de calidad” Hipótesis nulas Estas hipótesis son el reverso de las hipótesis de investigación, y sirven para refutar o negar lo afirmado en la hipótesis de investigación. Se simbolizan mediante Ho. La hipótesis nula para la hipótesis de investigación formulada sería:

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Formulación de la hipótesis

Ho: El elevado número de automotores en la ciudad de La Paz no ocasiona problemas de congestionamiento en el centro de la urbe entre las 8.00 y 21.00 de lunes a viernes.

Ho: El uso de Algoritmos Genéticos no incrementa la potencialidad de cálculo y ajuste de los métodos tradicionalmente usados para la evaluación del costo y duración de los proyectos de construcción.

Ho: La incompetitividad de las instituciones públicas dedicadas a la administración de la industria de la construcción en la Región Puno, no ocasiona una disminución significativa del grado de satisfacción de las necesidades y expectativas de los clientes y usuarios. Cuadros 8.9: Ejemplos de planteamiento de hipótesis nulas para los casos “Tráfico urbano”, “Algoritmos genéticos” y “Gestión de calidad”.

Hipótesis alternativas[47]

[47]

En realidad, su nombre debería ser “hipótesis opcionales” o bien “hipótesis alternas”, en caso de regirse al significado de la palabra “alternativa”, pero dado que el uso de este término se va arraigando, esta hipótesis continuará recibiendo tal nombre en este trabajo.

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Estas hipótesis ofrecen descripciones o explicaciones de relaciones por asociación o causalidad diferentes a las proporcionadas por los dos anteriores tipos de hipótesis, pero manteniendo siempre relación con los conceptos o variables principales. Se simbolizan como Ha. Puede tenerse más de una hipótesis alternativa. Algunas hipótesis alternativas para la hipótesis ya formulada del primer ejemplo serían: Ha1: La ausencia de planes de educación vial ocasiona problemas de congestionamiento en el centro de la urbe entre las 8.00 y 21.00 de lunes a viernes. Ha2: La deficiente señalización en las vías públicas ocasiona problemas de congestionamiento en el centro de la urbe entre las 8.00 y 21.00 de lunes a viernes. Cuadros 8.10: Ejemplo de planteamiento de hipótesis alternativas para el caso “Tráfico urbano”. Hipótesis básicas e hipótesis aplicadas Las hipótesis, además de lo anotado previamente, corresponden al estudio que se formule (básico o aplicado). En el primer tipo de estudio, la hipótesis buscará responder a interrogantes básicas sobre la causa y el efecto del problema en cuestión y la relación existente entre las diferentes variables. En el segundo, en cambio, propondrá tentativamente una solución, que podría ser, por ejemplo: La educación vial por medio de los medios de comunicación social masiva (radio, televisión y periódico) disminuirá los problemas de congestionamiento en el centro de la urbe entre las 8.00 y 21.00 de lunes a viernes.

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Cuadros 8.11: Ejemplo de planteamiento de hipótesis aplicadas para el caso “Tráfico urbano”. Sin embargo, debe tomarse en cuenta que este segundo tipo de hipótesis, para su comprobación, exigirá la erogación de fuertes sumas de dinero, y, salvo que el investigador cuente con una institución de muchos recursos que respalde su estudio, sería muy difícil comprobar el supuesto. Por ello, debe evitarse, en lo posible, este tipo de hipótesis, a menos que se cuente con las posibilidades o se trate de un estudio factible (como la educación vial en dos unidades educativas). 8.5.

RELACIÓN ENTRE LOS OBJETIVOS Y LA HIPÓTESIS

Con los criterios expresados en los anteriores subtítulos, podría explicarse la relación entre los objetivos y la hipótesis con el siguiente esquema:

Caso: “Tráfico urbano” Objetivo general

Hipótesis general

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Identificar las causas y efectos del congestionamiento vehicular y peatonal en el centro de la ciudad de La Paz los días lunes a viernes de horas 8.00 a 21.00.

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El gran parque automotor, el creciente número de comerciantes minoristas, la ausencia de programas de educación vial y la deficiente señalización ocasionan problemas de congestionamiento vehicular y peatonal en el centro de la ciudad de La Paz entre las 8.00 y 21.00 de lunes a viernes.

Caso: “Algoritmos genéticos” Objetivo general Incrementar la potencialidad de cálculo y ajuste de los métodos tradicionalmente usados para la evaluación del costo y duración de los proyectos de construcción, con el uso de algoritmos genéticos.

Hipótesis general El uso de Algoritmos Genéticos incrementa la potencialidad de cálculo y ajuste de los métodos tradicionalmente usados para la evaluación del costo y duración de los proyectos de construcción.

Caso: “Gestión de calidad” Objetivo general Evaluar el desempeño actual de las organizaciones públicas de la Región Puno, dedicados a la gestión de la industria de la construcción, a través de los principios fundamentales de un sistema de gestión de calidad, con respecto a la satisfacción de las necesidades y expectativas

Hipótesis general El desempeño actual de las Organizaciones públicas de la Región Puno, dedicadas a la gestión de la industria de la construcción, valorado a través de principios fundamentales de un sistema de gestión de calidad, no está en función de las necesidades y expectativas del personal y usuarios expresados a través de su satisfacción.

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del personal y usuarios.

Objetivo específicos Analizar los niveles de liderazgo que los mandos conciben y operan en la gestión de calidad como el principal método de la Organización en un entorno altamente politizado como lo es el burocrático.

Hipótesis específicos El nivel de liderazgo que los mandos conciben y operan en las organizaciones, en un entorno altamente politizado como lo es el burocrático influye negativamente a una gestión de calidad eficiente.

Determinar la forma como la Organización libera el potencial de su personal en relación a la gestión de calidad como el principal método para conseguir, conservar y desarrollar los recursos humanos.

La liberación del potencial del personal de las Organizaciones en relación a la gestión de calidad es carente de una actitud innovadora por la falta de la definición de las políticas de personal y la desarticulación de las funciones de la organización dirigida al mejoramiento continuo de los procesos. La relación de gestión de calidad con las estrategias y políticas adoptadas por la organización es inconsistente por la incoherencia entre los objetivos y metas de productividad con los logros alcanzados y la falta de un mayor compromiso de integrar el trabajo de la Organización con la satisfacción de expectativas y necesidades del usuario. La incorrecta disposición de los recursos que emplean las

Contrastar la relación de gestión de calidad con las estrategias y políticas adoptadas por la organización, mediante las cuales orienta a la especificación de su misión, a la expresión de esta misión en objetivos, y al establec. de metas concretas de productividad y de gestión. Evaluar la disposición de los recursos que emplean las

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Organizaciones y su influencia en la mejora continua de gestión de calidad respecto al uso y la adopción de bases de un mayor compromiso y confianza en la prestación de los servicios al usuario. Identificar los procesos, modelos y tecnología adoptados en relación de la búsqueda del aseguramiento de la calidad, haciendo posible una gestión interfuncional generadora de valor para el usuario y por tanto procura su satisfacción.

Valorar la percepción que tiene el personal de la Organizaciones y su relación con la gestión de calidad, para conocer los logros y el grado de satisfacción laboral alcanzado.

Medir la satisfacción de los clientes y usuarios a través de estudios de expectativas y de

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Organizaciones para la administración de la industria de la construcción, influye en la mejora continua de gestión de calidad respecto al uso y la adopción de bases de un mayor compromiso y confianza en la prestación de los servicios al usuario. La carencia de mejores prácticas en los procesos operacionales, empleo de procesos no compatible con la perspectiva de la nueva gestión pública, despreocupación por los resultados y evaluación de procesos, ausencia relativa de modelos idóneos y la baja tasa de innovación en las tecnologías de gestión no garantizan la búsqueda del aseguramiento de la calidad y por tanto se hace imposible una gestión interfuncional generadora de valor para el usuario. Mediante la valoración de actitud del personal frente a la función pública, sobre la correcta administración y planteamiento de calidad, los empleados no se encuentran atraídos y estimulados, reduciendo la posibilidad de prestar los servicios con transparencia y eficiencia en cuanto a la satisfacción de las necesidades de calidad y satisfacción requerida por los usuarios. La incompetitividad de las organizaciones dedicadas a la administración de la industria de la

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Formulación de la hipótesis

percepción de calidad con construcción con respecto a la respecto a la competitividad gestión de calidad, obliga a los de la Organización. clientes y usuarios tener una percepción de desconfianza ocasionando una disminución significativa de su grado de satisfacción de sus necesidades y expectativas. Cuadros 8.12: Relación entre los objetivos e hipótesis de investigación para los casos “Tráfico urbano”, “Algoritmos genéticos” y “Gestión de calidad”. Con este esquema básico, además de los anteriores relacionados con los hitos metodológicos, se puede afirmar que mediante la investigación se debe aspirar a:   

Responder las preguntas de investigación; Alcanzar los objetivos generales y específicos; y, Verificar la hipótesis.

Para ampliar la información respecto a éstos y otros puntos, como es la variable interviniente, la definición conceptual y operacional de la hipótesis o la forma de estructurar los enunciados, pueden ser consultados los textos citados en la bibliografía o cualquier otra fuente de confianza.

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Formulación de la hipótesis 221

8.6. EL PROBLEMA DE LA CAUSALIDAD Si encontráramos que un cierto fenómeno F se produce siempre que estamos en presencia de la condición C, y que si ésta no se halla presente nunca ocurre F, estaríamos en condiciones de afirmar que C es la causa de F, y que F es el efecto de C. Este es el tipo de relación más estricto que puede vincular ambos términos y recibe el nombre de relación causal o relación de causa-efecto. Este tipo de relación se presenta en las ciencias naturales (aunque con menos frecuencia de lo que se supone) pero raramente en las ciencias humanas o sociales. Siempre que un trozo de hierro (a presión atmosférica) alcanza los 1,535oC de temperatura éste se funde, y siempre que se funde es porque ha alcanzado dicha temperatura. Ese hecho de fundir el trozo de hierro además es único, pues podemos volver a hacer esa misma operación con otro trozo de metal o con el mismo trozo después de un tiempo, pero se tratará, como es fácil apreciar, de hechos muy similares, casi idénticos, pero nunca del mismo hecho. Además apreciamos que en cada operación en que se repite un experimento, el investigador puede regular con relativa precisión el comportamiento de las muchas otras variables que podrían intervenir: controla la presión, la composición química del material a fundir y de la atmósfera en que se encuentra, el tamaño del objeto, etc. En todo caso es preciso tener en cuenta que la noción estrecha de causa ha sido suplantada con ventaja por el concepto más abierto de determinación. Decir que A determina a B significa tan sólo expresar que ejerce una influencia, que es capaz de modificar o alterar el comportamiento de B. No diríamos así que A es causa de B, (por cuanto B puede estar determinado además por muchos otros elementos) sino que A lo determina en alguna medida que es posible evaluar.

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Formulación de la hipótesis

Para orientar al alumno en este complejo terreno es que veremos seguidamente una clasificación de los distintos tipos de condicionamiento que, desde un punto de vista estrictamente lógico, existen en diferentes circunstancias. 8.7.

TIPOS DE DETERMINACIÓN

Estudiar la forma en que diversos elementos pueden determinarse entre sí no es otra cosa que analizar los diferentes tipos de condicionamiento que pueden existir entre un hecho y otro hecho, pues la determinación que exista entre ellos puede concebirse como una forma en que tales hechos se relacionan o condicionan entre sí. Estos tipos de condicionamiento pueden adoptar diversas formas, de las cuales presentamos las cuatro más importantes. [48] a. Condiciones necesarias: son aquellas sin las cuales es imposible que ocurra un determinado fenómeno. Es imprescindible, necesario, que estén presentes para que se produzca el hecho, aunque esto no quiere decir que cada vez que se encuentren ocurra el fenómeno estudiado. Por ejemplo la presencia de oxígeno libre en el aire o en el agua es una condición necesaria para la existencia de los mamíferos. b. Condiciones suficientes: se refieren a circunstancias que, siempre que aparecen, desencadenan el suceso en estudio, aunque no es necesario que ellas estén presentes para producirlo, pues otras condiciones diferentes podrían por su parte ocasionarlo.

[48]

Para un examen más completo sobre este asunto, cf. Selltiz et al, Op. cit. pp. 100 a 115, y en general todo el cap. IV de esta clásica obra.

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Formulación de la hipótesis 223

c. Condiciones contribuyentes: son aquellas que favorecen de una manera decisiva el suceso investigado, y que generalmente suelen producirlo, aunque no alcancen un determinismo que pueda considerarse como necesario o suficiente. Las condiciones contribuyentes suelen tener una variada incidencia sobre el objeto condicionado, pudiendo contribuir en mayor o menor medida a que éste se produzca. El investigador deberá, pues, no sólo determinar el tipo de condicionamiento que enlaza a los fenómenos que estudia sino que, en este caso, tendrá que prestar atención a la fuerza con que éste se presenta. d. Condiciones contingentes: son circunstancias que, pudiendo favorecer la ocurrencia del hecho estudiado, se presentan sólo eventualmente, pudiendo estar por completo ausentes en la mayoría de los casos. El embargo petrolero decretado por los países árabes en 1973 fue una contingencia que redujo la oferta de ese producto, promoviendo un aumento notable de los precios, pero un aumento en el precio de un bien puede producirse normalmente por muchas otras diferentes circunstancias. Solamente en aquellos casos en que se pueda sostener que una condición es a la vez necesaria y suficiente podemos decir que estamos en presencia de la causa de un hecho. Dicho en términos más precisos, C es causa de F cuando siempre que se presenta C aparece F, y cada vez que ocurre F, es que C está presente. 8.8.

VARIABLES

8.8.1.

DEFINICION

Por variable puede entenderse “...una característica de la población que se va a investigar y que puede tomar diferentes valores.” [Moya Rufino, 1994: 21]. También es “...una propiedad que puede variar (adquirir diversos valores) y cuya variación es susceptible de medirse.” [Hernández S. et al, 1997: 77]. Lo expresado por Moya y

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Formulación de la hipótesis

complementado por Hernández y otros nos indica que un objeto de estudio (sea cual fuere) se manifestará a través de diversas propiedades que el investigador puede registrar empleando sus instrumentos de recolección de datos. Por variable entendemos cualquier característica o cualidad de la realidad que es susceptible de asumir diferentes valores. Es decir, que puede variar, aunque para un objeto determinado que se considere pueda tener un valor fijo. Cuando nos referimos a una característica o una cualidad, que pueden tener los objetos en estudio, cualesquiera que ellas sean, hablamos de propiedades de los objetos pero nunca de los mismos objetos. Una mesa no puede ser, en sí, una variable, pero si nos referimos a la altura de una mesa estamos efectivamente en presencia de una variable, pues una mesa puede tener una altura de 0,40 m, de 0,80 m, o de cualquier otro valor. O sea que esa cualidad de la mesa (la altura), puede asumir diferentes valores: es por lo tanto una variable. No quiere decir eso que la altura de una determinada mesa deba variar, sino que el concepto genérico de altura de una mesa puede variar de un caso a otro. Las variaciones pueden producirse también para un mismo objeto, y no sólo entre diferentes objetos considerados. Pero, en este caso, tampoco podemos expresar que es el objeto mismo el que varía, pues esta modificación habrá de ser siempre la de alguna de sus características (incluyendo dentro de ella a su misma existencia). Así, por ejemplo, diremos que es una variable el caudal que posee un río y no el río en sí mismo. El tiempo es siempre considerado como una variable, pues los hechos pueden producirse en un momento o en otro, dentro de un continuo que va discurriendo constantemente. Por ello, si los fenómenos pueden tener siempre un tiempo determinado diferente para cada caso es que lo consideramos también como una variable.

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Formulación de la hipótesis 225

Un valor es un código específico, palabra, o número que refleja una situación en una variable. Si la variable es la pregunta que usted hizo, entonces un valor es la respuesta a esa pregunta. Por ejemplo: 



Si “EDAD” es la variable que usted está usando y uno de sus sujetos tiene 42 años de edad entonces el valor de esa persona para esta variable es 42. Si “Número de Puentes” es la variable y un eje carretero tiene tres puentes entonces su valor para esta variable es 3.

La palabra valor, debe entenderse en un sentido amplio y no en el más reducido de valor o magnitud numérica. De este modo, el color de un objeto es para nosotros también un cierto valor, si consideramos la variable color del objeto. Si decimos, por ejemplo, color de una roca, en un trabajo de mineralogía, esta cualidad, el color puede evidentemente variar de un objeto a otro, ya que puede haber rocas grisáceas, ahumados, oscuras, rojas o de diferentes tonalidades. Estos diferentes colores serán, en este caso, los distintos valores que puede asumir la variable de referencia. Suele llamarse a estas variables, sobre la cuales no se construye una serie numérica definida, variables cualitativas, para distinguirlas de aquellas que sí admiten una escala numérica de medición y que se llaman, por lo tanto, cuantitativas. Todos los valores que llega a tener una variable pueden entenderse como una serie, como una sucesión más o menos ordenada de posibilidades. Tales series son de dos tipos básicos:  Continuas: cuando entre uno y otro valor existen infinitas posibilidades intermedias. Por ejemplo, la altura de una persona, el peso de un objeto, el rendimiento de un estudiante, etc.

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Formulación de la hipótesis

 Discretas: cuando dichas posiciones intermedias carecen de sentido pues la variable se modifica de a “saltos” entre un valor y otro y no en forma paulatina. Por ejemplo, la cantidad de hijos que posee una persona, el número de países que intervienen en una conferencia internacional, etc. En estos casos podemos hablar de un cierto valor 5, 6, 7 ó cualquier otra magnitud entera, pero es absurdo referirse a 2.3 países o 1.8 hijos. Debemos advertir, sin embargo, que sí tiene sentido, y se emplea usualmente, calcular promedios sobre estas cantidades, de modo que pueda decirse que para un cierto grupo social el promedio de hijos por familia es de 3.27 o cualquier otro valor pese a lo cual la variable no deja de ser discreta.  Un caso particular de una serie discreta la constituye aquel en que la misma posee solamente dos posibilidades. Ejemplo de ello serían categorías como “países con o sin salida al mar”, donde no cabe otra opción que las dos mencionadas. En tal caso la variable se denomina dicotómica. Una variable puede ser continua y sin embargo, de acuerdo a nuestras posibilidades concretas de medición, medirse sobre una escala discreta. Esto no le cambia su carácter, puesto que refleja más bien nuestra incapacidad para efectuar una discriminación más exacta de los valores. Lo mismo sucede, en otros casos, cuando el investigador no cree apropiado hacer un esfuerzo suplementario para obtener información más precisa. [V. infra, 9.3.] 8.8.2. VARIABLES Y DIMENSIONES Sucede en la práctica que muchas de las características que nos interesa estudiar no son tan simples como las de algunos ejemplos anteriores. Resulta muy sencillo medir y comparar el peso de un objeto, pero nos enfrentamos a una dificultad mayor si pretendemos conocer el rendimiento de una partida de construcción civil. Cuando nos hallamos frente a variables de este

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Formulación de la hipótesis 227

tipo, que son complejas de por sí ya que resumen o integran una multiplicidad de aspectos diversos, debemos recurrir a subdividir o descomponer a la variable en cualidades más simples y por lo tanto más fáciles de medir. A estas sub-cualidades que en conjunto integran la variable las llamamos dimensiones. Por dimensión entendemos un componente significativo de una variable que posee una relativa autonomía. Nos referimos a componentes porque estamos considerando a la variable como un agregado complejo de elementos que nos dan un producto único, de carácter sintético. Para dar un ejemplo más simple, tomando del campo de la Ingeniería Civil, podemos afirmar que el volumen de una viga, no es solamente su base, altura y longitud, sino una resultante de estas tres dimensiones que, en total, nos determinan su volumen. Cuando en la definición anterior hablábamos de relativa autonomía lo hacíamos para destacar que las dimensiones pueden presentar diferentes valores unas respecto a otras, pero siempre dentro de ciertos límites de congruencia. Si la altura de la viga se modificara al variar su longitud no estaríamos en presencia de dos dimensiones de una misma variable sino frente a dos variables diferenciadas, una de las cuales estaría influyendo sobre la otra. En cambio, al tratarse de conceptos independientes entre sí, los consideramos como elementos autónomos que permiten integrar una variable. Naturalmente, la independencia que puede haber entre diversas dimensiones no es absoluta ni total, puesto que existe un mínimo y un máximo dentro de los cuales pueden variar los valores de las dimensiones sin llegar a producir una situación incoherente: no llamaríamos mesa a un objeto que tuviese 10 metros de largo y una altura de 20 cm, aunque puede haber mesas de esa longitud (más altas) y de esa altura (más cortas). Por esta razón especificamos que se trata de una relativa autonomía, y no simplemente de autonomía.

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Formulación de la hipótesis

Una misma cualidad puede considerarse como una variable en sí o como una dimensión de una variable mayor según el enfoque y propósitos que guíen cada investigación, pues se trata de definiciones de carácter instrumental que el científico realiza de acuerdo a la naturaleza del problema planteado. En general podemos afirmar que una cualidad interviene como variable en una investigación cuando nos es útil relacionarla como un todo con otra u otras variables; en cambio, debemos tomarla sólo como una dimensión cuando su sentido como cualidad aislada sea poco significante y deba agruparse con otras cualidades para poder ser relevante. Dentro de cada trabajo cada cualidad deberá asumir su papel fijo de variable o de dimensión, sin alterar este carácter a todo lo largo del mismo, pues de otro modo se producirían evidentes confusiones y contradicciones lógicas. Posteriormente, cada una de las variables y dimensiones que hemos aislado debe ser definida con la mayor rigurosidad posible, asignándole un sentido unívoco y claro para evitar que se originen ambigüedades, distorsiones e innecesarias discusiones sobre terminología. 8.8.3.

TIPOS DE VARIABLES

Las variables pueden clasificarse por el tipo de datos que se desea obtener mediante la operacionalización de las mismas y la recolección de datos mediante el instrumento respectivo. Así, tenemos variables cuantitativas y variables cualitativas. Esta clasificación se la hace siguiendo los criterios de [Sabino Carlos, 1995: 50-55 y Moya Rufino, 1994: 21-23]. A.

VARIABLES CUANTITATIVAS

Variables cuantitativas son todas aquellas que representan números. Pueden ser continuas o discretas.

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Formulación de la hipótesis 229

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Continuas son todas aquellas que varían continuamente en el tiempo y el espacio, registrándoselas con números enteros y decimales según se presenten. Las variables cuantitativas discretas, en cambio, son aquellas que en su registro admiten solo números enteros. [49] La siguiente tabla ilustra lo afirmado aquí comparando diversos casos concretos en que se traducen este tipo de variables cuando se efectúa una investigación operativa: Variables continuas Peso

cuantitativas Expresiones que adopta

Edad Superficie Resistencia a la compresión

15.2 gr 0.23 kg 2 años 5 días 400 m2 31.9 km2 210 Kg/cm2 150 Mpa

Velocidad directriz

60 Km/hr 50 Mi/hr Rendimiento 40 m2 /día 10 m3/día Caudal 10 m3/seg 20 pie3/seg Cuadro 8.13: Ejemplo de planteamiento de variables cuantitativas continúas.

[49]

Esto, sin embargo, puede hallar una excepción en los promedios, que a veces son necesarios para fines expositivos de los resultados obtenidos.

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Formulación de la hipótesis

Variables cuantitativas Expresiones que adopta discretas Número de miembros 3 personas 5 países Número de alumnos

15 regulares 2 ausentes Número de pruebas de 2 en probetas de concreto resistencia a la compresión 4 en probetas de roca simple Ensayo de análisis 4 por proced. Mecánicos granulométrico 2 por método del hidrómetro Cuadro 8.14: Ejemplo de planteamiento de variables cuantitativas discretas.

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Formulación de la hipótesis 231

B. VARIABLES CUALITATIVAS A diferencia de las variables cuantitativas, las variables cualitativas expresan cualidades medibles del objeto de estudio. Conviene aclarar que aunque se trate de variables cualitativas, su registro se hará, al igual que en las cuantitativas, en forma numérica, ya que en este caso se trabaja con índices. Las variables cualitativas a su vez se clasifican en ordinales y nominales.

 Variables ordinales son todas aquellas que representan jerarquía en su clasificación.  Las variables nominales, en cambio, suponen una secuencia de clasificación libre de escalas de valores o jerarquías. La siguiente tabla ilustra lo afirmado en este párrafo:  Variables cualitativas Expresiones que adopta ordinales Nivel de instrucción Sin instrucción Primaria incompleta Primaria completa Secundaria incompleta Secundaria completa Universitario cursando Técnico M-S Licenciatura Maestría Doctorado Cuadro 8.15: Ejemplo de planteamiento de variables cualitativas ordinales.

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Variables nominales Ocupación

Formulación de la hipótesis

cualitativas Expresiones que adopta Estudiante Ama de casa Obrero Comerciante Albañil Empleado

Cuadro 8.16: Ejemplo de planteamiento de variables cualitativas nominales. 8.8.4. RELACIONES ENTRE VARIABLES Para ello partiremos del núcleo inicial de todo esquema de variables, es decir, del caso elemental en que encontremos que la variable B se halla condicionada por la variable A. No nos interesa ahora especificar la forma concreta de este condicionamiento sino expresar esa relación simple entre ambas variables. Si suponemos que el nivel de liderazgo que los mandos y/o directivos conciben y operan en las organizaciones (variable A) afecta o determina o influencia el nivel de gestión de calidad en la industria de construcción(variable B), expresaremos esta relación diciendo que las variaciones de B dependen, en cierta medida por lo menos, de lo que ocurra con la variable A. Llamaremos entonces a la variable A variable independiente y a la variable B variable dependiente, pues sus valores dependen de los que asuma A. Cuadro 8.17: Relación entre variables del caso “Gestión de calidad” La variable A es llamada independiente, pues dentro de la relación establecida no depende de ninguna otra, aunque pudiera resultar dependiente si estudiáramos otro problema. Por ejemplo, si estudiáramos el caso específico del liderazgo de los directivos de una organización, tiene una relación evidente con la toma de

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Formulación de la hipótesis 233

decisiones de los directivos. Si llamamos C a esta nueva variable obtendremos el siguiente esquema: Donde ahora A juega el papel de variable dependiente y C asume el papel de independiente. Es perfectamente posible agrupar las dos relaciones planteadas en un solo esquema, que muestre el modo en que se enlazan las tres cualidades consideradas. La variable A resulta ahora dependiente respecto a C, pero independiente respecto a B. La designaremos entonces con el nombre de interviniente, pues resulta un factor que interviene entre C y A modificando o alterando con su propio contenido las relaciones que existen entre esos dos elementos. Además de estas tres posiciones básicas que las variables pueden adoptar al relacionarse entre sí existe una cuarta posibilidad, que se refiere al caso de variables que ejercen una influencia de tipo difuso y general sobre todo el conjunto de los hechos investigados. Designaremos a este tipo de variables con el nombre de contextuales, porque nos indican precisamente el medio, el contexto o ámbito general donde se desarrollan los fenómenos que se estudian. Los valores presentes en una sociedad, el tipo de estructura económica y conceptos que tienen, en general, este amplio nivel, son las más de las veces considerados como variables contextuales. Los esquemas de variables que acabamos de mostrar son los más simples que cabe concebir, constituyen por así decir la célula básica con que luego se estructuran sistemas más complejos. Es normal que una variable no sólo afecte a otra más sino a varias simultáneamente, así como que una variable dependiente sea influida por dos, tres o más variables independientes. En este caso estamos en una relación de mutua dependencia, donde no hay en propiedad una variable independiente sino una constante

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retroalimentación entre recíprocamente entre sí. 8.8.5.

Formulación de la hipótesis

dos

elementos

que

se

OPERACIONALIZACION DE VARIABLES

Operacionalización significa poner un concepto en decir ir de un idea general a una medida específica.  

condicionan

operación es

Se va de lo general (ideas y conceptos) a lo específico (variables y valores) Orienta sobre como se medirá el concepto

El proceso de operacionalización para un concepto en particular puede ser expresado en una definición operacional.

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Formulación de la hipótesis 235

Caso: “Tráfico urbano” Hipótesis El gran parque automotor, el creciente número de comerciantes minoristas, la ausencia de programas de educación vial y la deficiente señalización ocasionan problemas de congestionamiento vehicular y peatonal en el centro de la ciudad de La Paz entre las 8.00 y 21.00 de lunes a viernes.

Variables identificadas[50]  Parque automotor  Número de comerciantes minoristas  Educación vial  Deficiente señalización  Congestionamiento vehicular y peatonal

Caso: “Algoritmos genéticos” Hipótesis El uso de Algoritmos Genéticos incrementa la potencialidad de cálculo y ajuste de los métodos tradicionalmente usados para la evaluación del costo y duración de los proyectos de construcción.

Variables identificadas[50]  Uso de algoritmos genéticos  Costo de los proyectos  Duración de los proyectos

Caso: “Gestión de calidad” Hipótesis El nivel de liderazgo que los mandos conciben, la liberación del potencial del personal, las estrategias y políticas adoptadas por la organización, la disposición de los recursos y el empleo de mejores prácticas en los procesos operacionales en la administración de la industria de construcción, influyen en la satisfacción de las necesidades y expectativas del personal y usuarios.

Variables identificadas[50]  Nivel de liderazgo  Potencial del personal  Estrategias y políticas  Disposición de recursos  Procesos operacionales  Tecnología adoptada  Necesidades y expectativas del personal y usuarios

Cuadros 8.18: Ejemplos de identificación de variables en los casos “Tráfico urbano”, “Algoritmos genéticos” y “Gestión de calidad”. [50]

Estas variables son identificadas a partir de la revisión teórica y una aproximación empírica al problema.

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Formulación de la hipótesis

Ejemplo de una definición operacional del caso: “Gestión de calidad” VAR X1

X2

DEFINICION NOMINAL LIDERAZGO

DIMENSIONES (FACTOR A MEDIR) A. Liderazgo de alta Acción de los administración directivos para ayudar a un grupo a lograr objetivos mediante la aplicación al máximo de sus capacidades gerenciales. Se colocan al f rente del grupo para f acilitar el progreso y para inspirarlo hacia el logro de las metas de la organización.

GESTION DEL

Gestión responsable de la f ormación del personal de la empresa para liberar todo el potencial con objeto de mejorar la calidad de sus servicios de modo continuo.

PERSONAL

X3

DEFINICION CONCEPTUAL

A. Gestión de la formación en calidad

ESTRATEGIAS Las estrategias que A. Formulación de estrategias denotan programas Y generales de acción y un despliegue de POLITICAS esf uerzo y recursos (f ormulación) hacia el logro de objetivos comprensivos. Las políticas de calidad que identican las guias de pensamiento en la toma de decisiones apropiadas y oportunas, y B. Políticas de calidad presuponen que corporativas cuando se toman estas decisiones caerán dentro de ciertas áreas.

Cuadro 8.19: Ejemplo de una definición operacional para el caso “Gestión de calidad”.

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INDICADORES E ÍNDICES

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Indicadores e índices 239

9.1. INDICADORES DE UNA VARIABLE El resultado del marco teórico es un conjunto de proposiciones que sitúan dentro de una perspectiva sistemática el problema en estudio. Dichas proposiciones incluyen generalmente una hipótesis a ser verificada y un conjunto de variables o conceptos mediante los cuales es posible el análisis de los fenómenos investigados. Tenemos, por otra parte, un diseño específico para la investigación que nos indica la forma en que los conceptos mencionados deben ser puestos en contacto con los hechos empíricos, dentro de un método que asegure la mayor confiabilidad y validez posibles. Llegados a este punto nos resta desarrollar una actividad que resulta imprescindible para recoger los datos capaces de verificar nuestra hipótesis o para resolver el problema de investigación planteado. Se trata de la operacionalización de las variables, que definimos como el proceso que sufre una variable (o un concepto en general) de modo tal que a ella se le encuentran los correlatos empíricos que permiten evaluar su comportamiento efectivo. Los hechos que se corresponden con los conceptos teóricos que nos interesan que llamamos sus correlatos empíricos son los indicadores de las variables que intentamos medir: sus expresiones concretas, prácticas, medibles. El proceso de encontrar los indicadores que permiten conocer el comportamiento de las variables es entonces lo que se llama operacionalización, para usar un término que traduce más o menos literalmente la expresión utilizada en inglés[V. Supra, 8.8.5]. Muchas veces no es posible incorporar a una investigación todos los indicadores posibles de una determinada variable por la que será necesario, en consecuencia, escoger aquéllos que más directamente reflejen el concepto de referencia y que por otra parte puedan

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Indicadores e índices

medirse con más facilidad y confianza con los instrumentos de que disponemos. Para operacionalizar una variable es necesario partir primeramente de la definición teórica que ya se ha elaborado y, si se trata de una variable compleja, de las dimensiones en que ella puede descomponerse. Luego, revisando los datos ya disponibles y analizando los conceptos en profundidad, podremos encontrar cierto conjunto de indicadores que en principio expresen consistentemente el comportamiento de la variable mencionada. Se podrá decir entonces que la variable se define a partir de un conjunto concreto de indicadores y no ya solamente desde el punto de vista teórico, con lo que habremos llegado a la definición operacional de la variable. La tarea de búsqueda y selección de indicadores es una tarea delicada, que exige al investigador mucho cuidado y que sólo puede realizarse con éxito cuando éste posee una experiencia suficiente. Sucede a veces que existen muchos indicadores posibles para una misma variable y resulta difícil encontrar cuáles son los más apropiados para describirla. En otros casos los indicadores encontrados no son fáciles de medir y deben ser sustituidos por otros menos confiables, pero más accesibles al investigador. Suele ocurrir, en otras ocasiones, que algunos de los indicadores sugeridos no miden exactamente la variable en cuestión sino algún aspecto conexo o colateral, que en realidad posee menor relevancia. Para discernir y actuar de un modo adecuado esta tarea, que es eminentemente práctica, se requiere entonces de una aguda intuición y, más que nada, de sólidos conocimientos sobre el tema investigado. De otro modo se corre el grave riesgo de realizar una selección subjetiva, con lo que puede invalidarse gran parte del trabajo teórico hecho previamente. Del mismo modo que las variables son susceptibles de ser operacionalizadas, a través de los indicadores correspondientes, las

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Indicadores e índices 241

hipótesis elaboradas teóricamente como relaciones entre variables puede también sufrir el mismo proceso. Las hipótesis se traducen a términos operacionales lo que entonces permite comprobarlas o refutarlas. Para ello se operacionalizan cada una de las variables que intervienen en la hipótesis, definiendo sus indicadores. Luego se procede a relacionar las definiciones operacionales de las variables entre sí, del mismo modo en que se hacía al formular las hipótesis general o teórica. Así se obtiene una hipótesis operacional, que puede ser directamente comprobada o refutada en la práctica. [Sabino, Carlos 1992: 105]

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Indicadores e índices

9.2. CRITERIOS A CONSIDERAR PARA LA SELECCIÓN Y USO DE INDICADORES Los criterios que se deben tener en cuenta para seleccionar los indicadores son los siguientes:    

Por su utilidad: Determinar cuan útil será el indicador o para que va a servir. Por su viabilidad: Considerar la posibilidad de obtener datos dentro del sistema. Por su selectividad: Tener garantía que los datos obtenidos sean los más exactos y confiables. Por su oportunidad: Está con relación a la disponibilidad o accesibilidad a los investigadores y usuarios cuando estos lo requieran.

Además de los criterios arriba mencionados, se deben considerar algunas características que deben tener los indicadores; estas son:  

 

Su validez: Deben revelar razonablemente los cambios que se pretende identificar. Su objetividad: Deben proporcionar los mismos resultados cuando son utilizados por diferentes investigadores o usuarios, en diferentes periodos y en circunstancias similares. Su sensibilidad: Deben tener la capacidad de asimilar los cambios de una determinada situación. Su especificidad: Deben reflejar exclusivamente los cambios ocasionados en una situación determinada.

Los criterios que se deben tener en cuenta para el uso de los indicadores son los siguientes:

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

 

Indicadores e índices 243

Se debe tener el menor número de indicadores de una variable, siempre y cuando éstos sean realmente representativos de la misma. Se deben poseer formas de medición específicas para cada indicador. Cada indicador posee sólo una relación de probabilidad con respecto a la variable, ya que en algunas ciencias es muy difícil saber con certeza cuándo un indicador representa una variable.

9.3. ESCALAS DE MEDICIÓN Todo problema de investigación científica, aún el más abstracto, implica de algún modo una tarea de medición. La idea de medición es intrínsecamente comparativa. Medir algo, en el caso más sencillo, es determinar cuantas veces una cierta unidad o patrón de medida, cabe en el objeto a medir. Para medir la longitud de un objeto físico nosotros desplazamos una regla o cinta graduada sobre el mismo, observando cuantas unidades (en este caso centímetros o metros) abarca el objeto en cuestión. Es decir que comparamos el objeto con nuestro patrón de medición para determinar cuántas unidades y fracciones del mismo incluye. La medición de variables no físicas resulta, en esencia, un proceso idéntico al anterior. La dificultad reside en que las variables de este tipo no pueden medirse con escalas tan sencillas como las lineales y en que, por otra parte, no existen para su comparación patrones de medida estandarizados. Si deseamos medir el peso de un objeto podremos expresar el valor del mismo en kilogramos, libras o cualquier otra unidad que, de todas maneras, tiene un equivalente fijo y constante con las otras que se utilizan. En cambio para medir el nivel de liderazgo de un directivo no existe ni una unidad ni una escala generalmente reconocidas, por lo que el investigador se ve

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Indicadores e índices

obligado a elegir alguna escala de las que se han utilizado en otros trabajos o, lo que es bastante frecuente, a construir una adaptada a sus necesidades específicas. Resulta evidente, además, que el nivel de liderazgo no es una variable simple como el peso y la longitud, sino una resaltante compleja de una multitud de acciones y actitudes parciales. Por esta razón, medir un concepto complejo implica realizar una serie de operaciones que no tienen lugar en el caso de variables como el peso o la longitud: es necesario definir las dimensiones que integran la variable, encontrar indicadores diversos que la reflejen y construir luego una escala apropiada para el caso. Una escala puede concebirse como un continuo de valores ordenados correlativamente que admite un punto inicial y otro final. Si evaluamos el rendimiento académico de estudiantes podemos asignar el valor cero al mínimo rendimiento imaginable y un valor de 7, 10, 20 ó 100 puntos, según convenga, al mayor rendimiento posible. Con estos dos valores tendríamos ya marcados los límites de nuestra escala: para concluir de confeccionarla será necesario asignar a los posibles rendimientos intermedios puntajes también intermedios. Con ello obtendremos una escala capaz de medir la variable rendimiento académico a través de los indicadores concretos de los trabajos presentados por los estudiantes, de sus exámenes, pruebas y otras formas de evaluación posibles. Para que una escala pueda considerarse como capaz de aportar información objetiva debe reunir los dos siguientes requisitos básicos:  Confiabilidad: es una medida de consistencia de la escala que nos evalúa su capacidad para discriminar en forma constante entre un valor y otro. Cabe confiar en una escala cuando produzca constantemente los mismos resultados al aplicarla a una misma muestra, [Goode y Hatt, Op. cit.: 289] es decir,

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Indicadores e índices 245

cuando siempre los mismos objetos aparezcan valorados en la misma forma.  Validez: Indica la capacidad de la escala para medir las cualidades para las cuales ha sido construida y no otras parecidas. Una escala confusa no puede tener validez, lo mismo que en una escala que esté midiendo, a la vez e indiscriminadamente, distintas variables superpuestas. Una escala tiene validez cuando verdaderamente mide lo que afirma medir. [Ibíd.: 292] Existen diferentes tipos de escalas que se distinguen de acuerdo a la rigurosidad con que han sido construidas y al propio comportamiento de las variables que miden. Se acostumbra a clasificarlas en cuatro tipos generales que son los siguientes: escalas nominales, ordinales, de intervalos iguales y de cocientes o razones.  Escalas nominales: son aquéllas en que sólo se establece una equivalencia entre la escala y los diferentes puntos o valores que asume la variable. Es como una simple lista de las diferentes posiciones que pueda adoptar la variable, pero sin que en ella se defina ningún tipo de orden o de relación. Si en una investigación sobre rocas intrusivas queremos determinar la existencia de dichas rocas en una cierta región y su relación con los depósitos metálicos, tendremos una variable que se designará por ejemplo como (afloramiento de rocas intrusivas). Los distintos valores que esa variable reconoce serán, concretamente: afloramiento de granodioritas, granitos, basaltos, etc. Entre estos valores no cabe obviamente ninguna jerarquía, no se puede trazar ningún ordenamiento. Sin embargo, a la enunciación explícita de todas estas posibilidades la consideramos como una escala, pues de algún modo es útil para medir el comportamiento de la variable, indicándonos en qué posición se halla en cada caso.

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Indicadores e índices

 Las escalas ordinales: distinguen los diferentes valores de la variable jerarquizándolos simplemente de acuerdo a un rango. Establecen que existe una gradación entre uno y otro valor de la escala, de tal modo que cualquiera de ellos es mayor que el precedente y menor que el que le sigue a continuación. Sin embargo la distancia entre un valor y otro queda indeterminada. En otras palabras, tales escalas nos esclarecen solamente el rango que las distintas posiciones guardan entre sí. Un ejemplo de escala ordinal es el que suele usarse para medir la variable (grado de formación académica): podemos decir que una persona que ha tenido 2 años de instrucción superior ha recibido más formación que quien sólo tiene un año y menos que quien posee tres. Sin embargo no puede afirmarse válidamente que la diferencia entre quien posee 2 años de instrucción y quien ha recibido un año es igual a la diferencia entre quienes han recibido 16 y 17 años de educación superior. Por tanto, como no podemos determinar la equivalencia entre las distancias que separan un valor de otro, debemos concluir que la escala pertenece a la categoría ordinal.  Las escalas de intervalos iguales, además de poseer la equivalencia de categorías y el ordenamiento interno entre ellas, como en el caso de las ordinales, tienen la característica de que la distancia entre sus intervalos está claramente determinada y que estos son iguales entre sí. Un ejemplo típico de las escalas de intervalos iguales está dado por las escalas termométricas. Entre 23 y 24 grados centígrados, por ejemplo, existe la misma diferencia que hay entre 45 y 46 grados. Muchas otras escalas, como las que se utilizan en los test psicológicos y de rendimiento, pertenecen a este tipo. La limitación que poseen es que no definen un cero absoluto, un valor límite que exprese realmente la ausencia completa de la cualidad medida. Por ello no se pueden establecer equivalencias matemáticas como las de proporcionalidad: no puede afirmarse

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Indicadores e índices 247

que 24oC es el doble de temperatura que 12oC, porque el cero de la escala es un valor arbitrario y no se corresponde con la ausencia absoluta de la variable que se mide. [La escala Kelvin de temperaturas no es de intervalos iguales sino de cocientes, pues sí posee un cero absoluto y no arbitrario. Cero grados en la escala centígrada corresponden a 273 grados en la escala Kelvin.]  Por último tenemos las escalas de cocientes, llamadas también de razones. En ellas se conservan todas las propiedades de los casos anteriores pero además se añade la existencia de un valor cero real, con lo que se hacen posibles ciertas operaciones matemáticas, tales como la obtención de proporciones y cocientes. Esto quiere decir que un valor de 20 en una escala de este tipo es el doble de un valor de 10, o de las dos terceras partes de un valor de 30. Son escalas de cocientes las que miden la longitud, la masa, la intensidad de corriente eléctrica y otras variables del mundo físico. Para terminar este punto que el estudiante podrá encontrar más extensamente tratado en otros textos de la bibliografía debemos examinar dos características que deben poseer las escalas de medición: sus intervalos deben ser mutuamente excluyentes y las escalas, en conjunto, tienen que ser exhaustivas. Lo primero significa que cada dato recogido sólo puede pertenecer a una y sólo una de las categorías de la escala. Nunca se debe pues comenzar un intervalo con el mismo valor con que se finaliza el anterior, porque en ese caso algunos datos podrían incluirse, con igual justificación, en cualquiera de los dos intervalos. Por eso es un error confeccionar una escala del modo siguiente: Resistencia a la compresión:

1) de 175 a 210 Kg/cm2 2) de 210 a 240 Kg/cm2

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Indicadores e índices

Pues aquí las resistencias obtenidas de 210 Kg/cm2 pueden incorporarse, indistintamente, a cualquiera de las dos categorías presentadas. Lo correcto es colocar: Resistencia a la compresión: 1) de 175 a 209 Kg/cm2 2) de 210 a 240 Kg/cm2 ó: Resistencia a la compresión:

1) de 175 a 210 Kg/cm2 2) de 211 a 240 Kg/cm2

Del mismo modo deben evitarse las imprecisiones que den lugar al mismo fenómeno problema cuando se trata de categorías verbales. Otro requisito importante en una escala es que ésta sea exhaustiva, es decir que en ella puedan ubicarse todos los valores posibles de la variable a medir. En el caso de que resulte difícil construir una escala con todas las posibilidades será preciso agregar el código “otros”, para resumir allí toda la información que no sea correcto agrupar en las restantes posiciones. 9.4. LOS ÍNDICES y SU UTILIDAD Supongamos que se desee evaluar el comportamiento de una variable para la cual, una vez elaboradas las definiciones correspondientes, se hayan encontrado diversos indicadores capaces de expresar los valores que asume en distintos objetos. A través de cada indicador se podrán obtener los datos pertinentes, que deberán ser llevados a escalas adecuadas para ordenarlos. Para cada indicador que utilicemos será necesario adoptar o construir una escala adecuada, que cuantifique las observaciones realizadas. Esta podrá ser el tipo más simple como la escala dicotómica “si-no”, “01”, de dos valores solamente o más compleja, con varias posiciones posibles, lo que aumenta su sensibilidad o grado de discriminación frente a los fenómenos medidos. Si es posible, se tratará de utilizar una escala de cocientes, o de intervalos iguales; en el caso de que

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Indicadores e índices 249

no se pueda llegar a tanta precisión se adoptarán escalas ordinales o aun nominales, cuando no quede otra alternativa. De acuerdo a los datos obtenidos evaluaremos en cada escala el comportamiento que, en el objeto de estudio, sigue cada indicador. No obstante, esto todavía no nos permite medir claramente la variable, pues no nos entrega más que información fragmentaria, parcial, que debe ser integrada o sintetizada para llegar a un valor único y final que exprese lo que en realidad ocurre con la variable. Para lograr esto es preciso hacer una suma ponderada de los indicadores que se han utilizado, con lo que se obtiene así un valor total o de síntesis que se denomina índice y que a la postre nos dará la información relevante sobre el problema en estudio. Para esclarecer prácticamente este punto, a veces difícil de captar, nos remitiremos a dar un ejemplo detallado, mostrando cómo se opera para llegar al valor de un índice ponderado.

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COD

INDICADORES

VALO R

VALORES ESCALARES

VALOR EQUIV( %)

POND .

X1A1

1. Establecimiento de un consejo de calidad (con respecto a la industria de construcción)

2. Cumplimiento de X1A3 metas de calidad

5

6

(Proyectos ejecutados)

3. Suministro de los X1A4 recursos (Para el cumplimiento de las metas de los proyectos)

4. Estimulación al X1A5 mejoramiento (Cursos de formación personal / año)

250

Indicadores e índices

7

10

a. No existe comité de calidad b. Existe pero no es dinámico c. Existe y es dinámico d. Existe y es muy dinámico a. Menor de 50% de lo programado b. Entre 50-75% de lo programado c. Entre 75-90% de lo programado d. Mayor de 90% de lo programado a. A destiempo b. Al inicio del proceso c. Durante el proceso d. Justo a tiempo a. Menor de 4 cursos/año b. Entre 4-6 cursos/año c. Entre 6-8 cursos/año

0

0

1

33

2

67

3

100

0

0

1

33

2

67

3

100

0

0

1

33

2 3

67 100

0

0

1

33

2

67

Indicadores e índices 251

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d. Mayor de 8 cursos/año 5. Cumplimiento de las X1A6 actividades de capacitación programadas en construcciones (Act. De cap. program/act de cap desarrolladas) 6. Realización de planes X1B1 para el futuro/plazo (De proyectos de construcción)

8

3

100

0

0

1

33

c. Entre 0.75 a 0.9 d. Mayor de 0.9

2 3

67 100

a. No se realiza

0

0

b. A corto plazo

1

33

c. A mediano plazo d. A largo plazo

2 3

67 100

a. Menor de 0.5 b. Entre 0.5 a

0.75

7

Cuadro 9.1: Ejemplo de operacionalización de variables, caso “Gestión de calidad”

Nuestra variable en este caso es “El nivel de liderazgo del equipo directivo y los mandos”, definida como la acción de los directivos para ayudar a un grupo a lograr objetivos mediante la aplicación al máximo de sus capacidades gerenciales. Habilidad administrativa para satisfacer las necesidades establecidas o implícitas del personal y clientes de la organización. Uso de la autoridad para con los subordinados. Influencia sobre el personal para que intenten con buena disposición y entusiasmo lograr metas de grupo y de la empresa, además implique la disposición para trabajar con afán y confianza.

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Indicadores e índices

La razón de preferir estos indicadores sobre otros posibles surge de que cumplen con la condición de ser perfectamente factibles de medir y de que, según la experiencia, parecen ser los que mejor configuran la conducta respecto a cada caso. Esta escala tiene cuatro posiciones porque suponemos que ello se adecua a las características de comportamiento de la población estudiada. Ello, como se advertirá, no deja de tener un cierto grado de arbitrariedad, es decir, de subjetividad. La escala podría tener más o menos posiciones, y las conductas equivalentes podrían variar según cómo enfoquemos el problema. Aquí lo que prima es el criterio del investigador, basado indudablemente en su experiencia sobre el tema y complementado naturalmente con consultas a otros especialistas o a trabajos anteriores sobre el mismo problema. De todos modos siempre nos quedará un remanente de duda en cuanto a la validez y a la confiabilidad de la escala, aunque éste se puede reducir mediante mediciones repetidas, la correlación con otros indicadores u otros procedimientos técnicos. Para llegar al índice, que es el verdadero valor que nos ilustra acerca de la variable, será preciso hacer dos operaciones más: 1) Igualar las escalas entre sí, llevándolas a un máximo común, y 2) Ponderar los indicadores. Para igualar las escalas conviene tomar un valor único, con el cual haremos coincidir el máximo de cada una de ellas. Sea este valor 100, muy usado en estos casos por su comodidad. Entonces, la escala de por ejemplo metas de calidad, que tenía un máximo de tres puntos, tendrá ahora un máximo de cien; su mínimo seguirá teniendo un valor de cero. El punto intermedio hallado, cuyo valor

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Indicadores e índices 253

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es de un punto, será, proporcionalmente, de 33 respectivamente como se observa en la siguiente relación: Valor original Valor equivalente

0 0

1 33

y

67

2 3 67 100

El segundo paso, la ponderación de indicadores, parte del hecho de que, de acuerdo a la experiencia conocida, la influencia de cada indicador sobre el nivel de liderazgo es muy diferente. Ponderar no significa otra cosa que asignar pesos, pesar la influencia relativa que cada indicador tiene con respecto a la variable tomada en su conjunto. Para hacerlo otorgaremos valores numéricos a los indicadores, de modo tal que reflejen la relación que existe entre ellos, dando a los indicadores más importantes valores mayores que a los menos importantes. Siguiendo con nuestro ejemplo podríamos asignar en este caso los siguientes valores relativos, que llamaremos coeficientes de ponderación: 1. Establecimiento de un consejo de calidad (calidad en la construcción) 5 2. Cumplimiento de metas de calidad (proyectos ejecutados) 6 3. Suministro de los recursos (para el cumplimiento de metas de los proyectos) 7 4. Estimulación al mejoramiento (cursos de formación de personal/año) 10 5. Cumplimiento de las actividades de capacit. programadas en construcciones 8 6. Realización de planes para el futuro/plazo (de proyectos de construcción) 7 Para finalizar con nuestro ejemplo, ilustraremos con un caso concreto la forma en que se hace el cálculo del valor ponderado, que es lo mismo que decir del índice que nos mide la variable como un todo. Supongamos que un directivo de una institución dedicada

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Indicadores e índices

a la administración de la industria de la construcción haya expresado que:  No existe un comité de calidad.  Los proyectos se ejecutan entre 50 a 75% de lo programado.  Los recursos se suministran al inicio del proceso.  Se realiza dos cursos de formación/año.  El número de actividades de capacitación programadas es de 5 de las cuales se han concretizado 2.  Los planes se realizan a corto plazo por que los cargos generalmente son de confianza. Entonces, en primer lugar, habría que convertir los valores originales de las escalas en sus correspondientes valores equivalentes y luego multiplicarlos por cada uno de los coeficientes de ponderación. Sumando estos valores, y dividiéndolos luego por la suma de los coeficientes de ponderación obtendremos el valor ponderado total. Las operaciones a realizar quedan resumidas en el cuadro siguiente: Indicador

Existencia de un comité de calidad Cumplimiento de metas de calidad Suministro de recursos Estimulación al mejoramiento Cumplimiento de las actividades de capacitación

Valor original (1) 0 1 1 0

Valor equivale nte (2) 0 33 33 0

Coeficiente de ponderación (3) 5 6 7 10

(2)*(3)

0

0

8

0

1

33

0 198 231 0

7 231 TOTAL 43 660 Cuadro 9.2: Ejemplo de determinación de índices parciales del caso “Gestión de calidad”

Planes para el futuro

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Indicadores e índices 255

El valor del índice ponderado se halla entonces mediante la siguiente sencilla operación: I = 660/43 = 15.35 Este es el valor que, en suma, nos interesa. El índice ponderado nos está expresando que, para el directivo entrevistado o considerado, tiene un nivel de liderazgo de 15.35 sobre un máximo posible de 100 y un mínimo posible de 0 puntos. Tal valor, dado que la escala va de 0 a 100, puede traducirse a porcentajes, diciendo que el nivel de liderazgo que dispone un directivo, para este caso, es de un 15.35% del máximo posible.

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El diseño de la investigación

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EL DISEÑO DE LA INVESTIGACION

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10.1.

El diseño de la investigación 259

CONCEPTO DE DISEÑO

El diseño es una estrategia general de trabajo que el investigador determina una vez que ya alcanzado suficiente claridad respecto a su problema y que orienta y esclarece las etapas que habrán de realizarse posteriormente. Así, por ejemplo, si nuestra investigación teórica nos lleva a suponer que garantizar la calidad de resistencia del concreto sometido a bajas temperaturas es mediante la adición de componentes de origen orgánico, tendremos que elaborar un método para poder comprobar si tal afirmación se corresponde o no con la realidad. Definir qué pruebas de laboratorio, qué observaciones y qué datos son los pertinentes para llegar a esa comprobación, es lo que llamamos elaborar un diseño. Es el momento metodológico de la investigación; en él, ya no se trata de definir qué vamos a investigar, sino cómo vamos a hacerlo. Si el conocimiento es un proceso intrínsecamente teórico-práctico, donde las ideas e hipótesis deben ser confrontadas permanentemente con los hechos empíricos para poder afirmarlas o negarlas, se comprenderá entonces la importancia de trazar un modelo conceptual y operativo que nos permita efectuar tal cometido. El diseño de la investigación se ocupa precisamente de esa tarea: su objeto es proporcionar un modelo de verificación que permita contrastar hechos con teorías, y su forma es la de una estrategia o plan general que determina las operaciones necesarias para hacerlo. Nos hemos referido ya a que todo trabajo científico se define como tal primordialmente por el método que adopta, tanto para su planteamiento como para su ejecución y análisis, más que por la verdad o falsedad de sus resultados o por el tema sobre el que se

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desarrolle. De lo mismo se infiere que, sin un plan coherente y racional de trabajo, sin una estrategia general orientada a la correcta selección de las técnicas de recolección y análisis de datos, estaríamos lejos de trabajar científicamente. Realizar el diseño de una investigación significa llevar a la práctica los postulados generales del método científico, planificando una serie de actividades sucesivas y organizadas donde se encuentran las pruebas a efectuar y las técnicas a utilizar para recolectar y analizar los datos. El diseño es, pues, una estrategia general de trabajo que el investigador determina una vez que ya ha alcanzado suficiente claridad respecto a su problema y que orienta y esclarece las etapas que habrán de acometerse posteriormente. Seguidamente pasaremos a revisar los tipos básicos de diseños de investigación que se utiliza en el trabajo científico. Debemos aclarar, sin embargo, que cada investigación posee un diseño propio, peculiar, concreto, y que en cambio nos referiremos en lo siguiente a abstracciones, a tipos ideales puros. Cada estudio concreto podrá adaptarse más o menos estrechamente a los modelos que expondremos o combinarlos de diversa manera, según las necesidades de la investigación en curso. 10.2. TIPOS DE DISEÑO En función del tipo de datos a ser recogidos para llevar a cabo una investigación es posible categorizar a los diseños en dos grandes tipos básicos: diseños bibliográficos y diseños de campo.  Diseños de campo: Cuando los datos de interés se recogen en forma directa de la realidad, mediante el trabajo concreto del investigador y su equipo. Estos datos, obtenidos directamente de la experiencia empírica, son llamados primarios, denominación que alude al hecho de que son datos de primera mano, originales, producto de la investigación en curso sin intermediación de ninguna naturaleza.

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 Diseños Bibliográficos: Cuando, a diferencia de lo anterior, los datos a emplear han sido ya recolectados en otras investigaciones y son conocidos mediante los informes correspondientes nos referimos a datos secundarios, porque han sido obtenidos por otros y nos llegan elaborados y procesados de acuerdo con los fines de quienes inicialmente los obtuvieron y manipularon. Como estas informaciones proceden siempre de documentos escritos, pues esa es la forma uniforme en que se emiten los informes científicos. No escapará al estudiante que se trata de dos tipos de trabajos notablemente diferentes, ya que no es lo mismo estudiar directamente los objetos de la realidad que analizar, sistematizar o reinterpretar datos ya recogidos en el curso de otros estudios. Toda la estructura del trabajo, su planificación, sus técnicas y procedimientos, variarán profundamente de acuerdo a esta demarcación. Debemos añadir, sin embargo, para que esta diferencia no resalte de un modo demasiado radical, que todo trabajo bibliográfico no deja por eso de referirse a la experiencia empírica al igual que los diseños de campo, porque los datos que nosotros tomamos como secundarios han sido datos primarios para el investigador inicial, por más que nos lleguen como experiencias ya analizadas y sintetizadas. De modo que el contacto con los hechos subsiste, aunque en este caso se trate de un contacto transferido, indirecto. Algunas personas sostienen la opinión, bastante discutible, de que los trabajos bibliográficos no pueden considerarse en un sentido estricto como verdaderas investigaciones. Se aduce que al faltar el contacto directo entre el estudioso y su mundo empírico lo único que podrá hacer éste es reelaborar conocimientos ya obtenidos sin efectuar mayores aportes. Creemos que esa es una visión muy estrecha de las posibilidades que ofrece el trabajo bibliográfico, pues

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el investigador que desarrolla este modelo puede realmente concebir y resolver problemas nuevos. Si tomamos datos de un censo vivienda y construcción, por ejemplo, y analizamos sus resultados de acuerdo a indicadores sociales y económicos específicos, podremos obtener un conocimiento muy rico respecto a la relación entre tales factores. Estaremos en condiciones de formular y corroborar hipótesis de un mayor nivel de generalidad y habremos alcanzado un conocimiento sintético, interdisciplinario, de suma utilidad. Negar que ello constituya una investigación es reducir demasiado el alcance de este término y negar el valor y la originalidad de los estudios de tipo sintético, relacional y de mayor nivel teórico. No otra cosa han hecho grandes científicos de la antigüedad y del presente, como Nicolás Copérnico y Albert Einstein, por ejemplo. [Sabino, Carlos, 1992:81] Por último, es preciso anotar que los diseños de campo tampoco pueden basarse exclusivamente en datos primarios. Siempre será necesario ubicar e integrar nuestro problema y nuestros resultados dentro de un conjunto de ideas más amplio (marco teórico o referencial), para cuya elaboración es imprescindible realizar consultas o estudios bibliográficos. En síntesis, la distinción entre diseños de campo y bibliográficos es esencialmente instrumental, aplicable a la metodología necesaria para el desarrollo de los mismos, pero no interviene en determinar el carácter científico de la investigación y no invalida la indispensable interacción entre teoría y datos. 10.3.

DISEÑOS BIBLIOGRÁFICOS

El principal beneficio que el investigador obtiene mediante una investigación bibliográfica es que puede cubrir una amplia gama de fenómenos, ya que no sólo tiene que basarse en los cuales él mismo tiene acceso, sino que puede extenderse para abarcar una experiencia mayor. Esta ventaja se hace particularmente valiosa

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cuando el problema requiere de datos dispersos en el espacio, que sería imposible obtener de otra manera: un investigador no puede ir recorriendo el planeta en busca de datos de producción o población para luego hacer análisis comparativos; pero si tiene a su alcance una bibliografía adecuada no tendrá obstáculos para contar con toda la información necesaria. El diseño bibliográfico también es indispensable cuando hacemos estudios históricos: no hay otro modo, en general, de enterarnos de los hechos pasados si no es apelando a una gran proporción de datos secundarios. El diseño bibliográfico tiene una dificultad que puede llegar a ser muy significativa: si nuestras fuentes han recogido o procesado defectuosamente su material primario, ya sea por error, subjetivismo o intencionalmente, todo nuestro trabajo habrá de apoyarse sobre bases falsas, sobre una serie de errores que nosotros trasladaremos y amplificaremos. La duda sobre la calidad del material secundario está siempre presente. Para reducir este margen de incertidumbre, conviene asegurarse de las condiciones concretas en que han sido obtenidos los datos, estudiar en profundidad cada información para descubrir incoherencias y contradicciones, utilizar a la vez varias fuentes distintas, cotejándolas cuidadosamente y, en general, regirse por una sana dosis de escepticismo. Todos estos recursos, si los aplicamos sistemáticamente y con rigor, permiten incrementar nuestro margen de confianza hasta niveles razonables. Otra observación metodológica que puede hacerse con respecto a este diseño es que, debido a que es el propio investigador quien define y selecciona los datos que va a utilizar, es posible que éste tome solamente en cuenta aquellos que concuerdan con sus hipótesis iniciales. Por eso, se recomienda que cualquier búsqueda de datos secundarios se haga con sistematicidad y orden, fijando

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categorías claras para las fuentes de datos y utilizando todas las informaciones disponibles. No existe un camino preestablecido para el manejo de la información bibliográfica, pero algunas de las tareas básicas a realizar son: 1.

Conocer y explorar todo el conjunto de fuentes que pueden resultar de utilidad. La mejor manera de tener un panorama completo respecto de las publicaciones existentes es acudir a bibliotecas y centros de documentación. A través del internet, por otra parte, se puede tener acceso a la bibliografía más reciente, pues la red de redes conecta ya los principales centros de investigación del mundo, investigadores individuales, librerías, universidades y centros de documentación. Para navegar en esa amplia red conviene partir de algunas direcciones que dan información general, como las de instituciones internacionales, universidades o centros de investigación bien conocidos a los cuales se puede llegar si no se tiene sus direcciones electrónicas por medio de los llamados portales de tipo general que son fácilmente ubicables. Una alternativa complementaria es consultar a expertos y especialistas que pueden tener conocimiento del material existente. Por último, recordemos que todo libro o trabajo serio incluye generalmente una serie de citas, referencias bibliográficas y listas de material consultado que facilitan nuestros propósitos.

2. Leer todas las fuentes disponibles. No es preciso leer completamente cada uno de los trabajos escritos sobre el tema, sino utilizar un tipo de lectura discriminatoria, que nos permita detenernos en los aspectos esenciales. De acuerdo con los resultados de esta lectura, se podrá ir ordenando todo el material.

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3. Recolección de datos. Se puede realizar mediante ficha y otros procedimientos similares. De cada fuente se extraerán los aspectos concretos que parezcan relevantes para la investigación. 4. Elaboración de un esquema de exposición del informe final. Según este esquema, se ordenarán las fichas de datos. 5. Cotejo o comparación de fichas. Se observan los puntos de contacto y oposición entre ellas, tratando de evaluar la confiabilidad de la información, para realizar síntesis parciales y comparaciones particulares. 6. Conclusiones. Se reelaborarán nuestros puntos de vista respecto a cada parte del estudio, teniendo especial cuidado en esclarecer la problemática que previamente nos habíamos planteado en la fase inicial de la investigación. Los pasos enumerados constituyen, evidentemente, una guía ideal que no debe limitarnos en nuestra actividad investigadora, que por definición debe entenderse como una acción creativa, antidogmática y no formalista. 10.4.

DISEÑOS DE CAMPO

Su valor reside en que le permiten al investigador cerciorarse de las verdaderas condiciones en que se han conseguido los datos, haciendo posible su revisión o modificación en el caso de que surjan dudas con respecto a su calidad. No obstante, presentan la limitación de su reducido alcance: son muchos los datos que no se pueden alcanzar por esta vía, ya sea por restricciones espaciales o temporales, por carencia de recursos, etc. La gran variedad de métodos que se utilizan en la práctica puede reducirse, para fines pedagógicos, a algunos tipos estandarizados de diseño que se utilizan con mayor frecuencia. Ellos, por cierto, no agotan todas las posibilidades que el científico tiene a su

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disposición. Se trata de tipos puros, abstractos, que por lo general se combinan de acuerdo a las características de cada trabajo específico.

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Los diseños de campo más frecuentes son los que seguidamente se tratarán:  El diseño experimental  El diseño post-facto  El diseño encuesta  El diseño panel  Los diseños cualitativos  El estudio de casos 10.4.1. DISEÑO EXPERIMENTAL Un experimento consiste en someter al objeto de estudio a la influencia de ciertas variables, en condiciones controladas y conocidas por el investigador, para observar los resultados que cada variable produce en el objeto. La variable a cuya influencia se somete el objeto en estudio recibe el nombre de estímulo. En otras palabras, y para mostrar un ejemplo deliberadamente simple, si tomamos un objeto X por ejemplo un trozo de algún material y lo hacemos sufrir esfuerzos mecánicos (presiones, tensiones, etc.) que medimos cuidadosamente, podremos alcanzar un conocimiento muy seguro y muy claro con respecto a la resistencia de ese material. Si observamos, por ejemplo, que siempre se produce una fractura al aplicar una fuerza de un cierta magnitud, estaremos en condiciones de afirmar que es esa fuerza la que produce la ruptura, pues en el experimento se han controlado haciéndolas constantes, todas las otras variables que hipotéticamente hubieran podido producir el mismo resultado. Para sostener esta conclusión es preciso que cualquier otro trozo del mismo material, que no haya sido sometido al esfuerzo de referencia, no se haya fracturado, pues de otro modo la fractura podría obedecer a alguna causa que no hemos controlado o previsto y no al estímulo que hemos introducido.

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Cuando a través de un experimento se pretende llegar a la causa de un fenómeno, se procede del siguiente modo: sea Z el fenómeno en estudio, que en condiciones no experimentales se presenta frente a los factores A, B y C. Nuestra primera prueba consiste en controlar reduciendo a un valor 0 - cada uno de estos factores, para observar qué ocurre en los restantes. Así tendríamos por ejemplo que, efectuando algunas pruebas específicas, se obtiene que: A y B no producen Z B y C producen Z A y C producen Z De estas tres pruebas efectuadas podemos inferir, al menos, que C es necesario para que se produzca Z. Si comprobáramos además que con sólo el factor C, y eliminando los restantes, también ocurre Z, podríamos afirmar que C es condición necesaria y suficiente del hecho Z, en otras palabras, su causa. Cuando nuestros objetos de estudio son barras de metal, muestras, elementos estructurales, etc, no tenemos prácticamente ninguna limitación en cuanto a las posibilidades de inventar estímulos diversos. Las limitaciones de la experimentación en el campo de las ciencias humanas hacen que este método sólo pueda usarse en contados casos, pues diversas consideraciones éticas y humanas impiden su realización. Hay otra cantidad de experimentos que son teóricamente posibles, pero que en la práctica ningún investigador tiene opción de realizar, porque para modificar ciertas variables sería necesario alterar todo el curso de la sociedad o poseer la suma del poder político o económico. No se puede, por ejemplo, suprimir el uso de automóviles ni cambiar las regulaciones legales vigentes; tampoco se puede

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modificar la forma en que se comportan los mercados ni las costumbres existentes en una cultura. El diseño experimental sólo se utiliza en las ciencias humanas para algunos problemas de psicología social (estudios para medir actitudes, influencia de la propaganda, tipos de liderazgo, etc.), de sociología del trabajo (cambio de condiciones de producción, tipos de organización laboral), de técnicas pedagógicas (nuevas formas de enseñanza o modalidades de aprendizaje) y en otros casos semejantes, como el estudio de mercados, problemas clínicos de psicología, etc. 10.4.2. EXPERIMENTOS POST-FACTO Experimento post-facto quiere decir, simplemente, experimento que se realiza después de los hechos. Por su método no se trata de un verdadero experimento, pues en él el investigador no controla ni regula las condiciones de la prueba, pero sí puede considerárselo como tal si nos atenemos al procedimiento lógico de que se vale, que es idéntico al de los experimentos propiamente dichos. Consiste en tomar como experimentales situaciones reales que se hayan producido espontáneamente, trabajando sobre ellas como si efectivamente se hubieran dado bajo nuestro control. Si en un país tenemos dos regiones geográficas A y B, por ejemplo, que en cuanto a una serie de variables tienen un comportamiento similar, y ocurre un hecho en una sola de ellas, digamos la apertura de una carretera troncal, podemos tomar a este hecho como si fuera un estímulo y atribuir a él las modificaciones que se produzcan luego en esta región y no en la otra. Ello resulta legítimo en tanto éste haya sido el único factor de importancia que diferencie ahora a las dos regiones, que hasta entonces considerábamos básicamente como homogéneas. En este ejemplo, podemos atribuir un incremento del comercio o un cambio de pautas sociales de

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comportamiento a los efectos directos o indirectos del mayor contacto que supone esa vía de comunicación. Idéntico procedimiento se emplea para estudiar la influencia de fuerzas tectónicas sobre la corteza terrestre, el comportamiento dinámico de una edificación, etc. Como se ve, nuestro razonamiento en nada difiere del que hacíamos en el punto anterior. Sólo los hechos son diferentes en el experimento post-facto, pues son hechos espontáneos, incontrolados, no producidos por el investigador. Por esta última razón sus conclusiones tienen menos validez, en términos generales, que las de un experimento en sentido estricto, aunque pueden tomarse como ciertas si las mediciones se han hecho con cuidado y se contemplan los principales factores intervinientes.

10.4.3. ENCUESTAS Este diseño es exclusivo de las ciencias sociales y parte de la premisa de que, si queremos conocer algo sobre el comportamiento de las personas, lo mejor, lo más directo y simple, es preguntárselo a ellas. Se trata de requerir información a un grupo socialmente significativo de personas acerca de los problemas en estudio para luego, mediante un análisis de tipo cuantitativo, sacar las conclusiones que correspondan con los datos recogidos. Cuando se recaba información a todas las personas que están involucradas en el problema en estudio, este diseño toma el nombre de censo. Los censos, por las dificultades materiales que implican su realización, casi siempre son trabajos emprendidos por el Estado o por instituciones de muchos recursos. Por la cantidad de personas que se deben entrevistar, no es factible obtener

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información muy detallada, pues se convertirían en trabajos desproporcionadamente difíciles de ejecutar y analizar. En su lugar, se realizan encuestas por muestreo, en las que se escoge, por procedimientos estadísticos, una parte significativa de todo el universo que se toma como objeto a investigar. Las conclusiones que se obtienen a partir de la muestra pueden generalizarse a todo el universo con un margen de error conocido y limitado previamente. Una encuesta es sólo uno de los métodos posibles de estudio de la realidad social, que presenta puntos a favor y en contra. Sus principales ventajas son: 1.

Su conocimiento de la realidad es primario, no mediado, y por lo tanto, menos engañoso. 2. Como es posible agrupar los datos en forma de cuadros estadísticos, se hace más accesible la medición de las variables. 3. Es un método de trabajo relativamente económico y rápido. Las desventajas más frecuentes son: 1.

La encuesta recoge la visión que la gente tiene de sí misma: no es lo mismo lo que la gente hace, siente o cree, que lo que la gente "dice" que hace, siente o cree. Existen algunos recursos para reducir la magnitud de este serio problema, como omitir algunas preguntas que sabemos que las personas no quieren responder, cuidar la presentación del entrevistador, etc. 2. La encuesta relata los hechos sociales desde el punto de vista de sus actores, pero no considera las relaciones sociales interpersonales o institucionales.

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3. El diseño es básicamente estático. Tiende a dar una imagen instantánea de un determinado problema, pero no nos indica sus tendencias. 4. El tratamiento de la información es estadístico. Esto puede resultar muy democrático y útil, pero casi nunca se corresponde con la realidad de los hechos sociales, donde el liderazgo y la asimetría social son la norma. Las encuestas resultan apropiadas para estudios de tipo descriptivo, pero no tanto para los explicativos. 10.4.4. EL PANEL El diseño llamado panel surge como una respuesta frente al panorama demasiado estático que ofrecen las encuestas y pretende superar esta dificultad a través de la repetición de mediciones normalizadas. En un sentido general se puede llamar panel a toda sucesión de mediciones que se hacen en condiciones regulares y que se aplica a determinar los valores de una variable, para un cierto objeto. En este sentido el panel es una forma de presentación secuencial de datos de cualquier tipo, que tiene la ventaja de proporcionarnos información acerca de sus variaciones en el tiempo. Para que los datos puedan resultar verdaderamente valiosos es esencial que las mediciones se efectúen siempre en las mismas condiciones, empleando para todos los casos un mismo instrumento de recolección de datos. Esto permite la exacta comparación de los resultados y posibilita hacer análisis de tendencias y otras inferencias similares. En un sentido más específico un panel es algo así como una encuesta repetida: un mismo cuestionario que se administra a una misma muestra para observar la evolución y las modificaciones de las respuestas y lograr así conocer las tendencias de las variables estudiadas. Si bien no se alcanza una apreciación totalmente

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dinámica, al menos se logran sensibles progresos respecto al resultado que dan las encuestas por sí solas. Las encuestas deben realizarse en lapsos prefijados y regulares y debe prestarse especial atención a cualquier perturbación que pueda originar la repetición del trabajo de recolección. Una dificultad que presenta este diseño es lo que se denomina mortandad del panel, que consiste en la progresiva reducción de la muestra por diversas causas: traslados, fatiga y otros problemas semejantes. Al reducirse el número total de entrevistados el error muestral aumenta progresivamente, lo cual repercute de modo negativo sobre la calidad de los resultados. El otro problema que se asocia a los paneles mediante encuestas es lo que se denomina saturación del panel, que consiste en una especie de actitud de rechazo progresivo por parte de los entrevistados. Después de ser sometida a responder tres, cuatro o cinco veces a las mismas preguntas, la gente tiende a cansarse de ellas: surgen respuestas estereotipadas, de mala voluntad, hay apresuramiento para responder y otros problemas similares que incrementan sensiblemente los errores. Para reducir el efecto de estos fenómenos se puede utilizar un diseño semi-panel, donde la muestra a entrevistar es sustituida, en parte, de medición a medición. Para ello debemos seleccionar un número determinado de sub-muestras, lo más parecidas posibles en todos sus aspectos fundamentales. Sean esas sub-muestras las muestras A, B, C, D,... N. Si efectuamos un reemplazo de submuestras por tercios nuestro esquema de medidas sería: Estos reemplazos reducen la mortandad del panel y eliminan prácticamente todo efecto de saturación. Sin embargo, si las submuestras no llegan a ser de verdad muy semejantes, sus informaciones pierden casi todo el rigor que caracteriza a este

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diseño. Por eso es necesario efectuar algunas mediciones paralelas para controlar adecuadamente la composición muestral. 10.4.5. LOS DISEÑOS CUALITATIVOS En las ciencias humanas el objeto de estudio es, muchas veces, el propio sujeto humano, complejo y singular, cargado con su propia historia, irreductible casi a cualquier tipo de simplificación que no lo mutile arbitrariamente. En todo caso él es siempre el punto de referencia, directo o indirecto, imprescindible para la comprensión profunda de los problemas. Los diseños cualitativos, exclusivos de este campo del conocimiento, intentan recuperar para el análisis parte de esta complejidad del sujeto y de sus modos de ser y de hacer en el medio que lo rodea. Lo íntimo, lo subjetivo, por definición difícilmente cuantificables, son el terreno donde se mueven por lo tanto los métodos cualitativos. Los relatos biográficos, las llamadas historias de vida, son piezas claves dentro de los diseños cualitativos. Con esta técnica se conoce no sólo la historia del sujeto sino también la historia de su medio, pues cada individuo se encuentra en permanente interacción con el ambiente que lo rodea, y se puede así profundizar en su sistema de valores y representaciones, creencias y expectativas. Las investigaciones cualitativas, como en otro tiempo las encuestas, se han puesto de moda entre profesionales y estudiantes. Estas modas metodológicas son en cierta forma peligrosas, pero tienen también aspectos positivos: si bien inducen a realizar a veces una cantidad de trabajos apresurados y poco sólidos, son también una forma en que la comunidad científica explora en profundidad las limitaciones y los alcances de nuevos métodos, extrayendo de ellos toda su riqueza potencial.

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Pero han surgido también, en el contexto de los debates que se producen, algunas opiniones que resultan a nuestro juicio francamente perjudiciales. Son las que oponen, como si fuesen

irreconciliables, los métodos cualitativos a los cuantitativos. Estas posturas no tienen mayor asidero desde el punto de vista filosófico y, en un sentido práctico, favorecen un reduccionismo que es muy poco fructífero para quien se encuentra empeñado en la labor de obtener nuevos conocimientos. Es bueno advertir además, para concluir este punto, que los diseños cualitativos de ningún modo son más sencillos o fáciles de desarrollar que los otros que hemos venido estudiando en este capítulo. Muy por el contrario, obligan a un trabajo muy cuidadoso de recolección, análisis e interpretación de datos que sólo puede hacerse después de una adecuada preparación. No se trata simplemente de entrevistar gente y recopilar sus opiniones, ni de interpretar libremente estos datos u otros que puedan quedar a disposición del investigador: el análisis cualitativo obliga, por el contrario, a controlar y hacer consciente la propia subjetividad, a evaluar las respuestas con detenimiento, a incorporar muchos conocimientos previos a la necesaria y compleja tarea de interpretación. 10.4.6. ESTUDIOS DE CASOS Es el estudio profundizado y exhaustivo de uno o muy pocos objetos de investigación, lo que permite obtener un conocimiento amplio y detallado de los mismos. Se basa en la idea de que, si estudiamos con atención cualquier unidad de un cierto universo, estaremos en condiciones de conocer algunos aspectos generales del mismo; por lo menos, tendremos una perspectiva, una reseña general que orientará una búsqueda posterior.

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Así, si nuestro interés es conocer la estructura y funcionamiento de las universidades, podemos partir del supuesto de que todos los objetos que pertenecen a la categoría "universidad" tienen algunas características en común, que permiten ubicarlos dentro de una categoría general. Si estudiamos una universidad cualquiera podremos, entonces, reconocer esas líneas comunes o por lo menos obtener un punto de partida para ello. Lógicamente, no estaremos a cubierto de la posibilidad de que la universidad elegida sea un caso anormal dentro de su especie. La mayor limitación de este tipo de investigación es la absoluta imposibilidad de generalizar o extender a todo el universo los hallazgos obtenidos. Su principal ventaja es su relativa simplicidad y economía que supone, ya que pueden ser realizadas por un investigador individual o por un grupo pequeño, y porque no requiere de técnicas masivas de recolección como las encuestas y otros métodos. La utilidad de los estudios de casos es mayor cuando se trata de investigaciones exploratorias o para las fases iniciales de una investigación sobre temas más complejos, para formular hipótesis o reconocer cuáles son las principales variables involucradas en un problema. También los estudios de casos son recomendables cuando el verdadero interés del investigador se centra en algunos pocos objetos de estudio: resulta obvio que conviene estudiar los elementos estructurales de un sistema o los puentes de una región como casos particulares. Para seleccionar los casos de interés conviene seguir ciertos criterios:  

Buscar casos típicos: aquellos objetos que parecen ser la mejor expresión del tipo ideal. Seleccionar casos extremos. Así, podríamos considerar un puente muy antiguo y otra de reciente construcción. La

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

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ventaja de utilizar casos extremos reside en que, de este modo, probablemente, podamos tener una idea de los límites dentro de los cuales nuestras variables pueden oscilar. Tomar casos desviados o marginales: es una forma muy utilizada por la medicina y la psiquiatría. Se trata de encontrar casos atípicos o anormales para, por contraste, conocer las cualidades propias de los casos normales y las posibles causas de su desviación.

Si hemos tenido la precaución de seleccionar nuestros casos adecuadamente, mediante estos u otros criterios, es muy posible que las apreciaciones que formulemos al cabo de nuestro estudio posean un valor bastante alto y que ellas puedan ser generalizadas a todo el universo tan sólo con leves modificaciones o adiciones. Resultará también relativamente sencillo realizar nuevas investigaciones, ya más amplias y sistemáticas, sobre la base del material que proporcionan los casos previamente estudiados.

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POBLACIÓN Y MUESTRA

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11.1. DATOS Y UNIDADES Por dato entendemos cada uno de los elementos de información que se recoge durante el desarrollo de una investigación y sobre la base de los cuales, convenientemente sintetizados, podrán extraerse conclusiones de relevancia en relación al problema inicial planteado. Cualquier información, por más pequeña y fragmentaria que sea, puede considerarse como un dato siempre y cuando pueda colaborar, de algún modo, a esclarecer los problemas que nos planteamos en un estudio. Las fuentes, que pueden ser personas, situaciones o hechos que se observan directamente, o materiales bibliográficos de diversa naturaleza, son las que llamamos unidades de datos y, a su conjunto, a la suma de todas las unidades, se le dan el nombre de universo. En general toda investigación puede considerarse como una búsqueda de los datos apropiados que permitan resolver ciertos problemas de conocimiento. Dichos datos son obtenidos a través de un conjunto de unidades que constituyen el universo relevante para la investigación. Suele ocurrir que una enorme cantidad de unidades resultan relevantes para una investigación: existen universos tan amplios como la investigación geodésica de una determinada región, el comportamiento sísmico de un país, la topografía de una región o las innumerables galaxias. Estos universos resultan por lo general demasiado extensos para el investigador, pues éste no tiene ni el tiempo ni los recursos para abordar sistemáticamente el estudio de cada una de las unidades que lo componen. Para resolver este inconveniente se acude a la operacionalización del universo

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mediante la extracción de muestras, tal como veremos a continuación. 11.2.

LA UNIDAD DE ANÁLISIS O UNIDAD DE ESTUDIO

Es, como apunta [Mejía Raúl, 2000: 165], el elemento necesario para precisar las personas u objetos en los que se aplicará la investigación, y debe estar relacionada directamente con el problema y el objeto de estudio. Pueden ser, por tanto, individuos, grupos, entidades, organismos, libros, leyes, mensajes, y todo aquello que pueda proporcionar información susceptible de medición. Para el esbozo de investigación que se viene desarrollando en este documento, por ejemplo para el primer caso, constituirían unidades de análisis:         

Vehículos de servicio público y privado. Peatones en las principales vías del centro de la ciudad de La Paz. Comerciantes informales de quioscos, ambulantes, etc. Código de Tránsito. Unidad Operativa de Tránsito.[51] Agentes de tránsito. Dirección de Vialidad del Gobierno Municipal de La Paz. Instrumentos de control del tráfico (semáforos, postes, señales horizontales, etc.). Otros. Cuadro 10.1: Ejemplo de identificación de unidades de análisis el caso “Gestión de calidad”.

[51]

En el caso de las entidades, se identificarán las autoridades respectivas (gerentes, directores, coordinadores, etc.)

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La unidad de análisis debe estar determinada por los criterios que correspondan al objeto de estudio. En caso de personas, éstas deben reunir ciertas características, es decir, no puede ser cualquier individuo, sino que deben considerarse solo aquellos relacionados directamente con el tema de estudio. Lo propio sucede con los objetos. Cuando sea necesario, junto a la unidad de análisis se identificarán la población y la muestra. Se afirma cuando sea necesario en virtud a que no todas las unidades de análisis corresponden a una población. Las leyes, por ejemplo, son unidades delimitadas y precisas. Lo propio ocurre con entidades públicas o privadas que tengan relación directa con el tema de estudio. Las personas, vehículos, casas, etc., que puedan ser parte del estudio, en cambio, son unidades de análisis que provienen de un universo o población, y requieren ser estudiadas con base a una muestra determinada. 11.3. POBLACION Y MUESTRA Una población está determinada por sus características definitorias. Por lo tanto, el conjunto de elementos que posea esta característica se denomina población o universo. Población es la totalidad del fenómeno a estudiar, donde las unidades de población poseen una característica común, la que se estudia y da origen a los datos de la investigación. Entonces, una población es el conjunto de todas las cosas que concuerdan con una serie determinada de especificaciones. La muestra, en cambio, es un subgrupo de la población [Hernández S. et al, Op. Cit.: 212]. La muestra debe reunir todas las propiedades de la población.

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Según [Tapia B. Maria, 2000:10][52] , el universo o población constituye la totalidad de un grupo de elementos u objetos que se quiere investigar, es el conjunto de todos los casos que concuerdan con lo que se pretende investigar y la muestra es un subconjunto de la población o parte representativa. Cuando seleccionamos algunos elementos con la intención de averiguar algo sobre una población determinada, nos referimos a este grupo de elementos como muestra. Por supuesto, esperamos que lo que averiguamos en la muestra sea cierto para la población en su conjunto. La exactitud de la información recolectada depende en gran manera de la forma en que fue seleccionada la muestra. Cuando no es posible medir cada uno de los individuos de una población, se toma una muestra representativa de la misma. La muestra descansa en el principio de que las partes representan al todo y, por tal, refleja las características que definen la población de la que fue extraída, lo cual nos indica que es representativa. Por lo tanto, la validez de la generalización depende de la validez y tamaño de la muestra. En el caso de que nuestra población esté compuesta por un número relativamente alto de unidades será prácticamente imposible, por razones de tiempo y de costos, y porque no es en realidad imprescindible, examinar cada una de las unidades que lo componen. En vez de realizar esa fatigosa tarea procederemos a extraer una muestra de ese universo, o sea un conjunto de unidades, una porción del total, que nos represente la conducta del universo en su conjunto. [52]

Tapia B. Maria Antonieta; “Metodología de Investigación”, Santiago, 2000.

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Una muestra, en un sentido amplio, no es más que eso, una parte del todo que llamamos universo y que sirve para representarlo. Sin embargo, no todas las muestras resultan útiles para llevar a cabo un trabajo de investigación. Lo que se busca al emplear una muestra es que, observando una porción relativamente reducida de unidades, se obtengan conclusiones semejantes a las que lograríamos si estudiáramos el universo total. Cuando una muestra cumple con esta condición, es decir, cuando nos refleja en sus unidades lo que ocurre en el universo, la llamamos muestra representativa. Sus conclusiones son susceptibles de ser generalizadas al conjunto del universo, aunque para ello debamos añadir un cierto margen de error en nuestras proyecciones. Casi todas las muestras que se utilizan en las investigaciones son muestras representativas, no obstante que, en algunos casos, se empleen muestras no-representativas. Ello ocurre cuando no se pretende hacer un trabajo muy preciso, cuando se buscan conocer apenas algunos indicios generales de un problema o cuando el tiempo impide otra forma de trabajo más rigurosa. De ninguna manera es lícito, sin embargo, proyectar estos conocimientos de tipo sumario hacia el universo, siempre que se tomen como aproximaciones previas para estudios más profundos. No puede saberse nunca a priori si la muestra obtenida es o no representativa, pues para saberlo con absoluta certeza sería necesario investigar todo el universo y luego comparar ambos resultados. Como esto resulta tan absurdo como hacer una prueba de calidad en todas las barrillas de fierro de un lote de 100 de barrillas, simplemente para saber si cumplen con los estándares de calidad, lo que se hace es acudir a procedimientos matemáticos que son capaces de decirnos con qué nivel de confianza trabajamos al escoger una muestra determinada. El estudio de estos procedimientos corresponde al campo de la estadística. No es el objeto del presente documento bibliográfico desarrollar temas que,

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por su complejidad, han sido tratados extensamente en documentos especializados. Por ello simplemente nos remitiremos a dar una idea general de los principales tipos de muestras que se utilizan, así como de las técnicas que permiten obtenerlas. 11.4.

TIPOS DE MUESTRAS

Los autores proponen diferentes criterios de clasificación de muestreo; aunque en general una primera división que suele hacerse entre las muestras consiste en separarlas en muestras probabilísticas y no probabilísticas. 11.4.1. MUESTRAS PROBABILISTICAS La característica fundamental en este caso es que todo elemento del universo tiene una determinada probabilidad de integrar la muestra, y que esa probabilidad puede ser calculada matemáticamente con precisión. Son aquellos que se basan en el principio de equiprobabilidad. Es decir aquellos en las que todos los elementos tiene la misma probabilidad de ser elegidos para formar parte de una muestra, y consiguientemente todas las posibles muestras de tamaño n tienen la misma probabilidad de ser elegidas. Sólo estos métodos de muestreo probabilística nos aseguran la representatividad de la muestra extraída y son por lo tanto, los más recomendables. En las muestras probabilísticas (aleatorias) cada uno de los elementos del universo tiene una probabilidad determinada y conocida de ser seleccionado. Para que esto suceda así es necesario proceder a la extracción de la muestra mediante ciertas técnicas, capaces de garantizarnos que cada elemento de la misma posea una probabilidad conocida de aparecer en ella.

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Dentro de los métodos de muestreo probabilística encontramos a los siguientes:  MUESTREO ALEATORIO SIMPLE La forma más común de obtener una muestra es la selección al azar, es decir, cada uno de los individuos de una población tiene la misma posibilidad de ser elegido. Si no se cumple este requisito, se dice que la muestra es viciada. Para tener la seguridad de que la muestra aleatoria no es viciada, debe emplearse para su constitución una tabla de números aleatorios. Diremos que un muestreo es aleatorio simple cuando el proceso de selección de la muestra garantice que todas las muestras posibles que se pueden obtener de la población tienen la misma probabilidad de ser elegidas, es decir, todos los elementos de la población tienen la misma posibilidad de ser seleccionados para formar parte de la muestra. Este procedimiento se inicia confeccionando una lista de todos los elementos que configuran el universo, numerando correlativamente cada una de ellas. Luego, mediante cualquier sistema (programas de computación, tabla de números al azar, etc.) se van sorteando al azar estos números hasta completar el total de unidades que deseamos que entren en la muestra. De este modo la probabilidad que cada elemento tiene de aparecer en la muestra es exactamente la misma. Este método nos garantiza una selección completamente aleatoria pero resulta muy lento y costoso pues nos obliga a elaborar listas completas de todas las unidades de interés, lo cual a veces resulta sencillamente imposible. Además se requiere realizar una por una la selección de cada elemento, lo que es evidentemente muy fatigoso y caro cuando las dimensiones del universo son grandes. Por este motivo sólo se emplea el sistema del azar simple cuando los

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universos son relativamente pequeños, cuando por diversas razones es posible conocer taxativamente cada una de las unidades y cuando además la muestra no tiene dimensiones muy amplias.

Para el caso del muestreo aleatorio tanto con reposición como sin reposición[53], estos estimadores vienen dados por las expresiones:

La proporción seria la media de una variable que toma valores cero o uno. En las anteriores expresiones: Xi N n Pi

[53]

es el valor de la variable que estamos estudiando es el tamaño poblacional es el tamaño muestral es una variable que toma los valores 0 ó 1

Cuando un elemento es seleccionado y hemos medido las variables necesarias para el estudio y puede volver a ser seleccionado, se dice que hacemos un muestreo aleatorio con reemplazamiento o reposición. Generalmente recibe el nombre de muestreo aleatorio simple. En caso de que el elemento no vuelva a formar parte de la población de manera que no puede volver a ser seleccionado se dice que se ha obtenido la muestra mediante un muestreo aleatorio sin reposición o reemplazamiento. En algunos libros, este método recibe también el nombre de muestreo irrestrictamente aleatorio.

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La estimación del error para estos estimadores sería:

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 MUESTREO ALEATORIO SISTEMÁTICO Este procedimiento exige, como el anterior, numerar todos los elementos de la población, pero en lugar de extraer n números aleatorios sólo se extrae uno. Es decir este tipo de muestra parte de una idea básica muy similar a la de la técnica anterior requiriéndose también, en este caso, de un listado completo de los elementos que integran el universo en estudio. Luego, en vez de proceder a escoger una por una los elementos de acuerdo al método ya señalado, se efectúan las siguientes operaciones: a. Se calcula la constante , que resulta de dividir el número total de unidades que componen el universo por el número de elementos que habrán de integrar la muestra:  = N/n Donde: N = número total de unidades que componen el universo. n = número total de unidades que integrarán la muestra. b. Una vez calculado el valor de  se efectúa un sorteo para elegir un número que sea inferior o igual a su valor. Como primera unidad a integrar la muestra se elige aquella que, en la lista general, posea idéntico número de orden al sorteado. Si designamos con Xo a este primer valor, la segunda unidad escogida será la que lleve el número Xo+, la tercera corresponderá a Xo+2, y así sucesivamente hasta llegar a Xo+(n-1). Supongamos un universo constituido por 2.800 elementos del que deseamos obtener una muestra de 70 casos. Tenemos entonces: N = 2.800 n = 70

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 = 2.800/70 = 40 Ahora, mediante cualquier procedimiento, buscamos al azar un número entero cuyo valor figure entre los límites de 1 y 40. Sea el número escogido, en este caso, el 23. Entonces, las unidades que pasarán a formar parte de la muestra serán las que lleven los siguientes números de orden: 1er elemento: 23 2do elemento: 23 +40 = 63 3er elemento: 23 + 80 = 103 ..... 70avo elemento: 23 + 2,760 = 2,783 Las ventajas y desventajas de este procedimiento son casi idénticas a las de las muestras al azar simple, aunque estas últimas se prefieren ahora más que hace unos años, ya que los procedimientos computacionales hacen mucho más fácil efectuar el sorteo de las unidades y no existe el riesgo de que la muestra quede sesgada por algún tipo de regularidad que no conocemos y que esté presente en el universo. El muestreo sistemático es equivalente al muestreo aleatorio si los elementos se encuentran enumerados de manera aleatoria. Las ventajas de dicho método son: 1. Extiende la muestra a toda la población. 2. Es de fácil aplicación. Los inconvenientes que presenta son: 1. Aumento de la varianza si existe periodicidad en la numeración de los elementos produciéndose sesgo por selección. 2. Problemas a la hora de la estimación de la varianza.

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Los estimadores para este tipo de muestreo son:

 MUESTREO ALEATORIO POR CONGLOMERADOS Esta técnica tiene utilidad cuando el universo que se requiere estudiar admite su subdivisión en universos menores en partes del mismo de características similares a las del universo total. Cuando es posible asumir tal cosa se procede a subdividir el universo en un número finito de conglomerados y, entre ellos, se pasa a escoger algunos que serán los únicos que se procederá a investigar. Esta elección puede realizarse ya sea por el método del azar simple o del azar sistemático. Una vez cumplida esta etapa puede efectuarse una segunda selección, dentro de cada uno de los conglomerados elegidos, para llegar a un número aún más reducido de unidades muestrales. La ventaja de esta técnica es que obvia la tarea de confeccionar el listado con todas las unidades del universo, lo cual, como ya veíamos, resulta imposible de hacer en muchos casos.

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Su desventaja mayor radica en que, al efectuarse el muestreo en dos etapas, los errores muestrales de cada una se van acumulando, dado un error algo mayor que para los métodos descritos anteriormente. Veamos ahora la expresión de los estimadores cuando trabajamos con esta técnica de muestreo.

Donde

Xi

Xi

=

es el total de la variable X en el conglomerado i

= es la media muestral de la variable X en el conglomerado i N = es el número de conglomerados de la población M = es el tamaño poblacional n = es el número de conglomerados de la muestra Mi = es el tamaño del conglomerado i Ai es el total de una variable A que toma el valor 0 ó 1 en el conglomerado i y la estimación de los errores que cometemos al hacer estas estimaciones son los siguientes:

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 MUESTREO ALEATORIO ESTRATIFICADO Una muestra es estratificada cuando los elementos de la muestra son proporcionales a su presencia en la población. La presencia de un elemento en un estrato excluye su presencia en otro. Para este tipo de muestreo, se divide a la población en varios grupos o estratos con el fin de dar representatividad a los distintos factores que integran el universo de estudio. Para la selección de los elementos o unidades representantes, se utiliza el método de muestreo aleatorio. A la inversa de lo que sucedía en el caso anterior, este método supone que el universo pueda desagregarse en sub-conjuntos menores, homogéneos internamente pero heterogéneos entre sí. Es como si fragmentáramos el universo en estratos o categorías de unidades, diferenciándolos de acuerdo a alguna variable que resulte de interés para la investigación. Cada uno de estos estratos se toma luego como un universo particular, ya de tamaño más reducido, y sobre él se seleccionan muestras según cualquiera de los procedimientos anteriores indicados. Este sistema resulta muy práctico y confiable, aunque también aquí el error total se incrementa con respecto a los métodos de azar simple o sistemático.

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Para el caso del muestreo estratificado, los principales estimadores vendrían dados por las siguientes expresiones:

Donde

Xh = Nh= N= nh= n=

es la media muestral de la variable X en el estrato h es el tamaño del estrato h es el tamaño poblacional es el tamaño muestral en el estrato h es el tamaño muestral

Ph =

es la proporción muestral de la variable en el estrato h

y la estimación del error que cometemos al estimar los parámetros poblacionales viene dado por:

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Existen otras posibilidades de extracción de muestras, además de las que surgen de la combinación de los tipos ya enunciados, así como diversos problemas técnicos que se plantean en su aplicación y desarrollo. Preferimos, sobre ese tema, remitir al alumno a los tratados especializados que versan sobre tales temas, por cuanto su explanación excedería los límites temáticos de este documento bibliográfico. 11.4.2. MUESTRAS NO PROBABILISTICAS En las muestras no probabilísticas ocurre lo contrario y el investigador procede en cierta forma a ciegas, pues no tiene una idea del error que puede estar introduciendo en sus apreciaciones. A veces para estudios exploratorios, el muestreo probabilística resulta excesivamente costoso y se acude a métodos no probabilísticas, aun siendo no concientes de que no sirven para realizar generalizaciones, pues no se tiene certeza de que la muestra extraída sea representativa, ya que no todos los elementos de la población tienen la misma probabilidad de ser elegidos. Sin embargo en estos procedimientos se seleccionan a los sujetos u objetos siguiendo determinados criterios procurando que la muestra sea representativa. Las muestras no probabilísticas más utilizadas son las llamadas accidentales, por cuotas o intencionales.  UNA MUESTRA ACCIDENTAL Es aquella que se obtiene sin ningún plan preconcebido, resultando las unidades escogidas producto de circunstancias fortuitas. Si, por ejemplo, entrevistamos a los primeros diez alumnos que ingresan a un salón de clases o medimos la pendiente de una carretera a lo

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largo de un trayecto entre dos puntos cualesquiera, estaremos en presencia de una muestra accidental. Los datos obtenidos podrán o no representar al universo en estudio, porque corresponderán a circunstancias peculiares del lugar y momento en que se tomó la muestra. El investigador no puede saber, entonces, hasta qué punto sus resultados podrán proyectarse, con confiabilidad, hacia el conjunto más amplio que desea conocer.  UNA MUESTRA POR CUOTAS Consiste en predeterminar la cantidad de elementos de cada categoría que habrán de integrarla. Así podemos asignar una cuota de 50 varones y 50 mujeres a una muestra de 100 individuos o en una prueba de compresión simple practicado a probetas de concreto 20 para un diseño de f´c=210 y 20 para un diseño f´c=240Kg/cm2 a una muestra de 40 pruebas en el concreto, asumiendo en ambos casos que esa es la distribución de la población total. Por más que esa presunción llegue a ser válida no deja de existir cierta arbitrariedad en este modo de proceder, por lo que la rigurosidad estadística de las muestras por cuotas se reduce considerablemente. Según Tamayo Mario el muestreo por cuotas divide a la población en estratos o categorías, y se asigna una cuota para las diferentes categorías y, a juicio del investigador, se selecciona las unidades de muestreo. La muestra debe ser proporcional a la población, y en ella deberán tenerse en cuenta las diferentes categorías. El muestreo por cuotas se presta a distorsiones, al quedar a criterio del investigador la selección de las categorías.  UNA MUESTRA INTENCIONAL También recibe el nombre de sesgado. El investigador selecciona los elementos que a su juicio son representativos, lo que exige un conocimiento previo de la población que se investiga.

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Escoge sus elementos no en forma fortuita sino completamente arbitraria, designando a cada unidad según características que para el investigador resulten de relevancia. Estas muestras son muy útiles y se emplean frecuentemente en los estudios de caso, por más que la posibilidad de generalizar conclusiones, a partir de ellas, sea en rigor nula. 11.4.3. MUESTRAS COMBINADAS Según [Tamayo y Tamayo Mario, 1998], pueden además existir las siguientes técnicas de muestreo:  MUESTREO MIXTO Se combinan diversos tipos de muestreo. Por ejemplo: se puede seleccionar las unidades de la muestra en forma aleatoria y después aplicar el muestreo por cuotas.  MUESTREO TIPO La muestra tipo (master simple) es una aplicación combinada y especial de los tipos de muestra existentes. Consiste en seleccionar una muestra "para ser usada" al disponer de tiempo, la muestra se establece empleando procedimientos sofisticados; y una vez establecida, constituirá el módulo general del cual se extraerá la muestra definitiva conforme a la necesidad específica de cada investigación. 11.5.

LEYES DEL MÉTODO DE MUESTREO

El método de muestreo se basa en ciertas leyes que le otorgan su fundamento científico, las cuales son: 

Ley de los grandes números: si en una prueba, la probabilidad de un acontecimiento o suceso es P, y si éste se repite una gran cantidad de veces, la relación entre las

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veces que se produce el suceso y la cantidad total de pruebas (es decir, la frecuencia F del suceso) tiende a acercarse cada vez más a la probabilidad P. 

Cálculo de probabilidades: La probabilidad de un hecho o suceso es la relación entre el número de casos favorables (p) a este hecho con la cantidad de casos posibles, suponiendo que todos los casos son igualmente posibles. El método de establecer la probabilidad es lo que se denomina cálculo de probabilidad.

De estas dos leyes fundamentales de la estadística, se infieren aquellas que sirven de base más directamente al método de muestreo: 

Ley de la regularidad estadística: un conjunto de n unidades tomadas al azar de un conjunto N, es casi seguro que tenga las características del grupo más grande.



Ley de la inercia de los grandes números: esta ley es contraria a la anterior. Se refiere al hecho de que en la mayoría de los fenómenos, cuando una parte varía en una dirección, es probable que una parte igual del mismo grupo, varíe en dirección opuesta.



Ley de la permanencia de los números pequeños: si una muestra suficientemente grande es representativa de la población, una segunda muestra de igual magnitud deberá ser semejante a la primera; y, si en la primera muestra se encuentran pocos individuos con características raras, es de esperar encontrar igual proporción en la segunda muestra.

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11.6.

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CUALIDADES DE UNA BUENA MUESTRA

Para que una muestra posea validez técnico estadística es necesaria según [Tapia B. Maria 2000:10], cumpla con los siguientes requisitos: 

 

11.7.

Ser representativa o reflejo general del conjunto o universo que se va a estudiar, reproduciendo de la manera más exacta posible las características de éste. Que su tamaño sea estadísticamente proporcional al tamaño de la población. Que el error muestral se mantenga dentro de límites aceptables. TAMAÑO DE LA MUESTRA Y ERROR MUESTRAL

Cuando una muestra es aleatoria o probabilística es posible calcular sobre ella el error muestral. Este error indica el porcentaje de incertidumbre, es decir, el riesgo que se corre de que la muestra escogida no sea representativa. De tal modo que, si trabajamos con un error calculado en 5%, ello significa que existe un 95% de probabilidades de que el conjunto muestral represente adecuadamente al universo del cual ha sido extraído.

A medida que incrementamos el tamaño de la muestra el error tiende a reducirse, pues la muestra va acercándose más al tamaño del universo. Del mismo modo, para una muestra determinada, su error será menor cuanto más pequeño sea el universo a partir del cual se la ha seleccionado. Así, para un universo de 10.000 casos, una muestra de 200 unidades tendrá un error mayor que una de 300; una muestra de 200 casos, por otra parte, tendrá un error mayor si el universo tiene 10.000 unidades que si éste posee solamente 2.000.

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Debemos advertir a los alumnos que el error muestral nunca debe calcularse como un porcentaje del tamaño de la muestra respecto al del universo. La variación de los errores al modificarse estas cantidades se da proporcionalmente, pero no de acuerdo a ecuaciones lineales. Para ello es preciso calcular, en cada caso, el error que podamos cometer, o porcentaje de riesgo, de acuerdo a los datos concretos disponibles y según ciertas ecuaciones bien conocidas en estadística. Para fijar el tamaño de la muestra adecuado a cada investigación es preciso primero determinar el porcentaje de error que estamos dispuestos a admitir. Una vez hecho esto deberán realizarse las operaciones numéricas correspondientes para poder calcular el tamaño de la muestra que nos permite situarnos dentro del margen de error aceptado. Es decir que no se fija primero el número de unidades de la muestra para luego proceder a determinar el riesgo que se corre, sino a la inversa, se pone un límite a este riesgo y en función de ese valor se define el tamaño de la muestra que nos garantiza no sobrepasarlo. A veces, sin embargo, el tamaño de la muestra queda determinado previamente por consideraciones prácticas, fundamentalmente económicas. En tales casos no hay otra alternativa que aceptar el nivel de error que su magnitud acarree.

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Ejemplo caso: “Gestión de calidad” POBLACION Y MUESTRA a.

Población

La Población está constituida por 9 entidades gubernamentales dedicadas parcial o totalmente a la gestión de la industria de la construcción en la Región Puno. La muestra se establecerá en forma determinística a las 9 entidades como se menciona en el marco institucional y cuya selección se realizó de acuerdo al grado de importancia que tiene en la administración de la industria de la construcción. A continuación se realiza un listado de dichas entidades seleccionadas: 1. MIMDES – FONCODES 2. GOBIERNO REGIONAL PUNO 3. MINISTERIO DE TRANSPORTES Y COMUNICACIONES 4. MUNICIPALIDAD PROVINCIAL DE PUNO 5. MUNICIPALIDAD PROVINCIAL DE SAN ROMAN 6. PROVIAS RURAL DEL PERU (PCR) 7. PROVIAS NACIONAL 8. PROYECTO ESPECIAL BINACIONAL LAGO TITICACA (PELT) 9. UNIVERSIDAD NACIONAL DEL ALTIPLANO El conjunto poblacional del presente estudio está conformado por tres estratos claramente definidos. El primero, conformado por los directivos y mandos de las 9 entidades públicas ya identificadas, los cuales por su naturaleza e importancia pasarán a formar parte de la muestra en su totalidad de manera autorepresentada bajo responsabilidad uno (1). 1.

MIMDES – FONCODES (Gerente Zonal Puno)

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2. GOBIERNO REGIONAL PUNO (Gerente de Infraestructura) 3. MINISTERIO DE TRANSPORTES Y COMUNICACIONES (Director Zonal Puno) 4. MUNICIPALIDAD PROVINCIAL DE PUNO (Gerente de Infraestructura) 5. MUNICIPALIDAD PROVINCIAL DE SAN ROMAN (Gerente de Infraestructura) 6. PROVIAS RURAL DEL PERU (Jefe Zonal Puno) 7. PROVIAS NACIONAL (Jefe Zonal Puno) 8. PROYECTO ESPECIAL BINACIONAL LAGO TITICACA (Director de Proyecto) 9. UNIVERSIDAD NACIONAL DEL ALTIPLANO (Director de Oficina de Arquitectura y Construcciones) El segundo estrato está conformado por el personal relacionado con la gestión de la industria de la construcción de cada uno de las instituciones públicas citadas, seleccionadas de manera probabilística. El tercer estrato está formado por los usuarios de los servicios que se ofrece en cada uno de las instituciones relacionados con la industria de la construcción, las cuales también serán seleccionadas de manera probabilística. b.

Muestra

El tamaño de la muestra para estimar la media de la población se determina empleando el muestreo aleatorio simple, que se circunscribe a dos supuestos: en primer lugar el nivel de confianza en que se desea trabajar y en segundo lugar el error máximo que estamos dispuestos a admitir en nuestra estimación. Así los pasos a seguir son:  Obtener el tamaño muestral imaginando que: N -> 

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n 

 2 z2 d2

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n

n

2

Xi  i 1

2

 NXp

N

Xp 

Xi  i 1

N

Donde: n = Tamaño de la muestra z = Nivel de confianza elegido σ2 = Varianza de la muestra 2 2 e =d = Error de estimación o diferencia máxima entre la media muestral y la media de la población. N = Tamaño de la población. Xp = Promedio 

Comprobar si se cumple N > n (n -1) Si esta condición se cumple, el proceso de cálculo termina; por lo tanto será el tamaño adecuado de la muestra. Si no se cumple pasamos a la siguiente fase:



Obtener el tamaño de la muestra según la siguiente fórmula:

n

n n 1  N

Para determinar el tamaño de la muestra, correspondiente al segundo y tercer estrato, se utilizará la fórmula para poblaciones finitas, referidos al personal y clientes de las organizaciones, ya que el de los directivos y mandos pasará a formar parte de la muestra con probabilidad uno (1).

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n 

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z2 . p . q. N e2 . ( N  1)  z2 . p . q

Donde: N = Tamaño de la muestra Z = Nivel de confianza de elegido P = Probabilidad de éxito Q = Probabilidad de fracaso Error de estimación o diferencia máxima e2 = entre la media muestral y la media de la población. N = Tamaño de la población.

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ANÁLISIS DEL ESTRATO PERSONAL A. MUESTRA DE INSTITUCIONES [ni]

No

INSTITUCIONES

No trabajadores Xi

Xi2

1 MIMDES-FONCODES

20

400.000

2 GOBIERNO REGIONAL PUNO 3 MTC 4 MUNICIPALIDAD PROVINCIAL DE PUNO

40

1600.000

35 30

1225.000 900.000

5 MUNICIPALIDAD PROVINCIAL DE SAN ROMAN 6 PROVIAS RURAL DEL PERU (PCR)

34

1156.000

8

64.000

7 PROVIAS NACIONAL 8 PELT

15 34

225.000 1156.000

9 UNIVERSIDAD NACIONAL DEL ALTIPLANO

20

400.000

236

7126.000

9 TOTAL

Xi Promedio de Trabajadores

26.222



Varianza e Error máximo permitido Diferencia máxima(entre media muestral y d población)

(al 10%)

104.173 0.100 2.622

d 2 Diferencia máxima ^2 (considerando e=10%)

6.876

TAMAÑO DE LA MUESTRA

z Nivel de confianza elegido nα Tamaño muestral n Tamaño de la muestra óptima n Tamaño de la muestra óptima [considerada]

(al 95%)

1.960 58.201 7.795 8

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El diseño de la investigación 307

B. MUESTRA DE PERSONAL [np]

z N p q e

Nivel de confianza de la muestra Universo Probabilidad de éxito Probabilidad de fracaso Margen de error aceptado

(al 95%)

1.96 236.00

(fijado) (fijado) (al 10%)

0.50 0.50

np Tamaño de muestra de personal

0.10 68

DISTRIBUCIÓN DE MUESTRA DE PERSONAL / INSTITUCION

No

INSTITUCIONES

PERSONA PROPORCIO L POR N INSTITUC ION

1 MIMDES-FONCODES

0.085

2 GOBIERNO REGIONAL PUNO 3 MTC 4 MUNICIPALIDAD PROVINCIAL DE PUNO

0.169

12

0.148 0.127

10 9

5

5 MUNICIPALIDAD PROVINCIAL DE SAN ROMAN 6 PROVIAS RURAL DEL PERU (PCR

0.144

10

0.034

2

7 PROVIAS NACIONAL 8 PELT

0.064 0.144

4 10

9 UNIVERSIDAD NACIONAL DEL ALTIPLANO

0.085

6

9 TOTAL

1.000

68

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El diseño de la investigación

ANÁLISIS DEL ESTRATO CLIENTES A. MUESTRA DE INSTITUCIONES [ni]

N o

INSTITUCIONES

1 MIMDES-FONCODES GOBIERNO REGION 2 AL PUNO 3 MTC 4 MUNICIPALIDAD PROVINCIAL DE PUNO 5 MUNICIPALIDAD PROVINCIAL DE SAN ROMAN 6 PROVIAS RURAL DEL PERU (PCR 7 PROVIAS NACIONAL 8 PELT 9 UNIVERSIDAD NACIONAL DEL ALTIPLANO 9 TOTAL *(Sólo se considera clientes potenciales)

No de clientes (*) Xi 30

900.000

85 40 76 60 25 30 55 30 431

7225.000 1600.000 5776.000 3600.000 625.000 900.000 3025.000 900.000 24551.000

Xi Promedio de Clientes

47.889

 Varianza 

e Error máximo permitido Diferencia máxima(entre media muestral y d población) D 2 Diferencia máxima ^2 (considerando e=10%)

Xi2

434.543

(al 10%)

0.100 4.789 22.933

TAMAÑO DE LA MUESTRA

z Nivel de confianza elegido N α Tamaño muestral n Tamaño de la muestra óptima

(al 95%)

1.96 72.791 8.010

308

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El diseño de la investigación 309

n Tamaño de la muestra óptima [considerada]

8

B. MUESTRA DE CLIENTES / USUARIOS [nc]

(al 95%)

z Nivel de confianza de la muestra N Universo p Probabilidad de éxito q Probabilidad de fracaso e Margen de error aceptado nc Tamaño de muestra de clientes

(fijado) (fijado) (a 10%)

1.96 431.00 0.50 0.50 0.10 79

DISTRIBUCION DE MUESTRA DE CLIENTES / INSTITUCION N o

INSTITUCIONES

1 MIMDES-FONCODES 2 GOBIERNO REGIONAL PUNO 3 MTC MUNICIPALIDAD PROVINCIAL DE 4 PUNO MUNICIPALIDAD PROVINCIAL DE 5 SAN ROMAN 6 PROVIAS RURAL DEL PERU (PCR 7 PROVIAS NACIONAL 8 PELT UNIVERSIDAD NACIONAL DEL 9 ALTIPLANO 9 TOTAL

CLIENTES POR PROPORCION INSTITUCIO N 0.070 6 0.197 16 0.093 7 0.176

14

0.139 0.058 0.070 0.128

11 5 5 10

0.070 1.000

5 79

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El diseño de la investigación

Finalmente podemos resumir la muestra global de la siguiente manera: Estratos Muestra Observaciones 01 8 Debido a que la muestra óptima según los análisis es de 8. 02 66 Por que se elimina al personal del PCR, por su escasa influencia. 03 74 Por que se elimina a los clientes del PCR, por su escasa influencia. Total 148 Muestra global. Cuadros 11.1: Ejemplo de determinación de la muestra para el caso “Gestión de calidad”

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El diseño de la investigación 311

312

TECNICAS E INSTRUMENTOS DE RECOPILACIÓN DE INFORMACION

313

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12.1.

Técnicas e instrumentos de recopilación de información

TÉCNICAS E INSTRUMENTOS

Las técnicas son los procedimientos prácticos para recopilar información. Por técnica puede entenderse, además, el arte o manera de recorrer el camino constituido por el método [AnderEgg, 1977: 44]. En esta sección del diseño metodológico deben enumerarse las técnicas que se emplearán en el proceso de levantamiento de datos. [Ander-Egg Ezequiel 1977] identifica las siguientes técnicas: observación, entrevista, cuestionario, escalas de actitudes y opiniones, tests, sociometría, recopilación documental, semántica diferencial y análisis de contenido. De éstas, se presentan algunas que por su manejo resultan las más sencillas. Según [Omonte Rivero Abraham, 2005], los instrumentos de recolección de datos son todos aquellos elementos que permiten de manera directa la obtención de los datos buscados mediante la investigación, y se hallan íntimamente ligados a las técnicas. Entre los principales instrumentos tenemos las boletas de encuesta, las guías de entrevista, las fichas de revisión documental, etc. También cuentan como instrumentos los registros diseñados para recolectar determinados tipos de datos, la grabadora reportera, la cámara fotográfica y filmadora, libreta reportera, etc. La computadora también es un instrumento de recolección en tanto sirva para obtener datos de Internet o de bases de datos institucionales; en otros casos es un instrumento para procesar información. Un instrumento de recolección de datos según [Sabino Carlos, Op. Cit.:128) es, en principio, cualquier recurso de que se vale el

investigador para acercarse a los fenómenos y extraer de ellos información. Dentro de cada instrumento concreto pueden distinguirse dos aspectos:

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 

Técnicas e instrumentos de recopilación de 315 información

La forma: se refiere a las técnicas que utilizamos para la tarea de aproximación a la realidad (observación, entrevista). El contenido: queda expresado en la especificación de los datos que necesitamos conseguir. Se concreta en una serie de ítems que no son otra cosa que los indicadores que permiten medir a las variables, pero que asumen ahora la forma de preguntas, puntos a observar, elementos para registrar, etc.

El instrumento sintetiza en sí toda la labor previa de investigación: resume los aportes del marco teórico al seleccionar datos que corresponden a los indicadores y, por lo tanto, a las variables y conceptos utilizados; pero también sintetiza el diseño concreto elegido para el trabajo. Mediante una adecuada construcción de los instrumentos de recolección, la investigación alcanza la necesaria correspondencia entre teoría y hechos. ¿Qué ocurre si en una investigación los instrumentos son defectuosos? Se producirán algunas de las siguientes dificultades:  Los datos recogidos no servirán para satisfacer los interrogantes iniciales.  No se podrán obtener los datos que necesitamos.  Los datos vendrán falseados o distorsionados. En estos casos, habrá habido, seguramente, uno o varios errores en las etapas anteriores del proceso de investigación. Será necesario, entonces, volver hacia atrás y revisar las diferentes etapas realizadas, hasta alcanzar una mejor aproximación al problema. La forma del instrumento se refiere al tipo de aproximación que establecemos con lo empírico, a las técnicas que utilizamos para esta tarea.

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En cuanto al contenido éste queda expresado en la especificación de los datos que necesitamos conseguir; se concreta, por lo tanto, en una serie de ítems que no son otra cosa que los mismos indicadores que permiten medir las variables, pero que asumen ahora la forma de preguntas, puntos a observar, elementos a registrar, etc. De este modo, el instrumento sintetiza en sí toda la labor previa de investigación: resume los aportes del marco teórico al seleccionar datos que corresponden a los indicadores y, por lo tanto, a las variables o conceptos utilizados; pero también expresa todo lo que tiene de específicamente empírico nuestro objeto de estudio pues sintetiza, a través de las técnicas de recolección que emplea, el diseño concreto escogido para el trabajo. Es mediante una adecuada construcción de los instrumentos de recolección que la investigación alcanza entonces la necesaria correspondencia entre teoría y hechos. Es más, podríamos decir que es gracias a ellos que ambos términos efectivamente se vinculan. Si en una investigación los instrumentos son defectuosos se producirán, inevitablemente, algunas de las dificultades siguientes: o bien los datos recogidos no servirán para satisfacer los interrogantes iniciales o bien los datos que obtengamos vendrán falseados y distorsionados, porque el instrumento escogido no se adecua al tipo de hechos en estudio. En ambos casos habrá habido, seguramente, uno o varios errores en las etapas anteriores del proceso de investigación. Será entonces necesario volver hacia atrás (cosa que es mucho más frecuente de lo que el estudiante se imagina) y revisar las diferentes tareas realizadas, hasta alcanzar una mejor resolución del problema. Situadas así en su perspectiva, pasaremos a estudiar las principales técnicas de recolección de datos que suelen emplearse, no sin antes hacer algunas precisiones acerca de los tipos de datos que se presentan al investigador.

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12.2.

Técnicas e instrumentos de recopilación de 317 información

TIPOS DE DATOS

Según su procedencia, pueden subdividirse en dos grandes grupos: datos primarios y datos secundarios. 



Los datos primarios son aquellos que el investigador obtiene directamente de la realidad, recolectándolos con sus propios instrumentos. En otras palabras, son los que el investigador o sus auxiliares recogen por sí mismos, en contacto con los hechos que se investigan. Los datos secundarios, por otra parte, son registros escritos que proceden también de un contacto con la practica, pero que ya han sido recogidos y muchas veces procesados por otros investigadores.

Los datos primarios y los secundarios no son dos clases esencialmente diferentes de información, sino partes de una misma secuencia: todo dato secundario ha sido primario en sus orígenes y todo dato primario, a partir del momento en que el investigador concluye su trabajo, se convierte en dato secundario para los demás. 12.3.

TECNICAS DE RECOLECCION DE DATOS PRIMARIOS

Dentro de las técnicas más importantes tenemos los siguientes:  La observación; consiste en el uso sistemático de nuestros sentidos orientados a la captación de la realidad que queremos estudiar. Es fundamental en todas las ciencias, es por ello una técnica antiquísima, cuyos primeros aportes sería imposible rastrear. A través de sus sentidos el hombre capta la realidad que lo rodea, que luego organiza intelectualmente. Fue a través de innumerables observaciones sistemáticamente repetidas que mayas y caldeos lograron penetrar en los secretos del movimiento de muchos cuerpos celestes; fue observando miles

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de casos concretos que finalmente pudieron formular las leyes sobre la herencia. Los ejemplos podrían repetirse para todas las ciencias, para todas las épocas. Es que el uso de nuestros sentidos, que permanentemente empleamos, es una fuente inagotable de datos que, tanto para la actividad científica como para la vida práctica, resulta de inestimable valor.  La entrevista; Consiste en una interacción entre dos personas, una de las cuales “el investigador” formula determinadas preguntas relativas al tema en investigación, mientras la otra “el investigado” proporciona verbalmente o por escrito la información que le es solicitada. Este procedimiento es de uso muy generalizado y de aplicaciones diversas para todo el conjunto de las ciencias humanas.  Existen además otros procedimientos de recolección de datos primarios, entre los que figuran el llamado cuestionario de autoaplicación, los tests, los diagramas sociométricos, las escalas y diferenciales semánticos, etc. Sin embargo, por más que en sus desarrollos técnicos puedan ser manejados como procedimientos independientes, veremos más adelante que tienen su origen, en última instancia, en las dos principales técnicas mencionadas, pues constituyen en definitiva sólo derivaciones o usos particulares de las mismas [Sabino Carlos, Op. Cit.:132].

12.3.1.

LA OBSERVACIÓN CIENTÍFICA

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Técnicas e instrumentos de recopilación de 319 información

La observación científica puede definirse como el uso sistemático de nuestros sentidos en la búsqueda de los datos que se necesitan para resolver un problema de investigación. Dicho de otro modo, observar científicamente es percibir activamente la realidad exterior con el propósito de obtener los datos que, previamente, han sido definidos como de interés para la investigación. La observación que se realiza cotidianamente, como parte de nuestra experiencia vital, no puede ser considerada como científica pues no está orientada hacia objetos precisos de estudio, no es sistemática y carece de controles o de mecanismos que nos pongan a cubierto de los errores que podemos cometer cuando la realizamos. La observación científica debe seguir algunos principios básicos:  Debe tener un propósito específico.  Debe ser planeada cuidadosa y sistemáticamente.  Debe llevarse, por escrito, un control cuidadoso de la misma.  Debe especificarse su duración y frecuencia.  Debe seguir los principios básicos de validez y confiabilidad. La principal ventaja de esta técnica en el campo de las ciencias humanas radica en que los hechos son percibidos directamente, sin ninguna clase de intermediación, colocándonos ante una situación tal como ésta se da naturalmente. De este modo, no se presentan las distorsiones que son usuales en las entrevistas, como la subjetividad del objeto investigado. Otra ventaja es que la conducta se describe en el momento exacto en que está ocurriendo. Además, las observaciones se pueden realizar independientemente de que las personas estén dispuestas a cooperar o no, a diferencia de otros métodos en los que sí necesitamos de la cooperación de las personas para obtener la información deseada.

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Su principal inconveniente reside en que la presencia del observador puede provocar, por sí sola, una alteración o modificación en la conducta de los objetos observados, destruyendo la espontaneidad de los mismos y aportando datos, por lo tanto, poco fiables. Todos los seres humanos, al saberse observados, tienden naturalmente a alterar su conducta, pues hay muchas actividades, opiniones y actitudes que podemos tener en privado, pero nunca cuando sentimos que estamos siendo objeto de una observación. Esta reacción frente a la presencia de terceros debe tenerse en cuenta siempre que se pretenda utilizar la técnica de la observación con seres humanos. Para evitar las perturbaciones mencionadas, se han diseñado dos procedimientos:  Para evitar inhibiciones o alteraciones en la conducta de los sujetos observados, se trata de pasar lo más desapercibidos posible, actuando de tal manera que el observador no aparezca con contornos nítidos ante los observados, sino más bien como parte del "telón de fondo" de la situación. Si logramos esto, lograremos observaciones confiables y de buena calidad. Ésta es la observación simple.  La otra forma de que las personas no se sientan observadas se basa en un procedimiento inverso: el observador, en vez de pasar desapercibido, trata de integrarse a la acción de los observados, de participar en ella como si se tratara de un miembro más del grupo. Por ello, se la denomina observación participante. La observación, debido a su utilidad, es una técnica que se puede utilizar, junto con otras, para recabar información; por ejemplo, la observación se puede utilizar en un estudio exploratorio, y para el estudio final se pueden usar otras técnicas como cuestionarios, entrevistas, etc. Según [Omonte Rivero Abraham, 2005] la observación puede clasificarse de la siguiente manera:

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Según los medios utilizados:  Observación no estructurada.  Observación estructurada. Según la participación del observador:  Observación no participante.  Observación participante. Según el número de observadores:  Observación individual.  Observación en equipo. Según el lugar donde se efectúa:  Observación efectuada en la vida real (trabajo de campo).  Observación efectuada en laboratorio.  OBSERVACIÓN SIMPLE Y PARTICIPANTE La observación simple resulta útil y viable cuando se trata de conocer hechos o situaciones que de algún modo tienen un cierto carácter público, o que por lo menos no pertenecen estrictamente a la esfera de las conductas privadas de los individuos. Es factible mediante este procedimiento conocer hábitos de compra, situándonos estratégicamente en los puntos de ventas, relevar formas de comportamiento político, mediante la asistencia a actos de esa naturaleza, y conocer otros aspectos de la conducta manifiesta de las personas: hábitos de vestimenta, de concurrencia a lugares públicos, de trato social, etc. Casi siempre sus resultados apuntan a lo más superficial o visible de la realidad social. La observación simple puede adquirir también un carácter indirecto, si apelamos al auxilio de instrumentos capaces de registrar información sobre el problema. El uso de vidrios polarizados, de cintas magnetofónicas, filmadoras, cámaras de televisión y otros

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aparatos es de indudable valor en el estudio de la conducta humana, por la exactitud de sus registros y por la confianza que proporcionan al investigador. Es conveniente utilizar estos auxiliares siempre y cuando las circunstancias lo permitan. Por supuesto, el uso de estos medios debe plantearse de modo tal que no perturben la acción o situación, porque de lo contrario sus efectos serían más bien contraproducentes. La observación participante, por otra parte, implica la necesidad de un trabajo más dilatado y cuidadoso, ya que el investigador debe primeramente ingresar al grupo, comunidad o institución en estudio para, una vez allí, ir realizando la doble tarea de desempeñar roles dentro del conjunto y de ir recogiendo los datos que desea conseguir. Por lo tanto, es preciso confundirse con las personas sobre las que recae la investigación, sin abandonar la actitud observadora. Con esto se consigue ser testigo de los hechos "desde adentro", y el observador no sólo puede percibir las formas más exteriores de la conducta sino también experimentar en carne propia las actitudes y valores que se relacionan con el comportamiento en estudio. Esta información resulta, por lo general, más confiable que la que se obtiene por medio de entrevistas, ya que los hechos se observan a medida que se producen y tal como se producen. La observación participante puede llamarse natural cuando el investigador pertenece, de hecho, al conjunto humano que investiga. Si un estudiante quiere hacer una investigación sobre estudiantes, prácticamente no necesita ningún esfuerzo para lograr su cometido, pues ya es estudiante y conoce el lenguaje, los modos de hacer y de comportarse del grupo que investiga. La observación participante, en cambio, se denomina artificial cuando la integración del observador al grupo se hace con el objeto deliberado de desarrollar un trabajo de investigación. Cuando la

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distancia social entre observador y observado es poca, la adecuación no es difícil. La observación participante puede variar desde una afiliación total al grupo hasta una participación limitada y condicionada, tanto en cuanto al tiempo como en cuanto a las funciones asumidas por el observador. No es necesario que éste lleve a cabo exactamente las mismas actividades que realizan los demás miembros del grupo; en lugar de ello, puede buscarse algún papel que sea aceptable dentro de la comunidad y que el observador pueda desempeñar razonablemente bien. En todos los casos, es importante que no se divulgue la verdadera finalidad de su participación y que cuide todos los detalles de su aspecto personal, de sus gestos y ademanes, de las palabras y opiniones que expresa, para no aparecer como un participante anómalo, porque esto puede generar hacia él una actitud de desconfianza o un trato atípico, bloqueando la información que recibe y llegando hasta a distorsionar las actividades que el grupo normalmente realiza. En cuanto a las desventajas de la observación participante, debemos mencionar que el excesivo compromiso que adopta el investigador frente al grupo puede llegar a provocar una identificación tan intensa que altere su objetividad y distorsione su percepción; que acepte, dentro del grupo investigado, una sola de las posiciones posibles; y los enormes costos que pueden estar asociados a trabajos de tan larga duración. En la práctica, es conveniente efectuar las tareas de observación en equipo, para tener una mayor cobertura de los sucesos y para evitar los siempre posibles errores de percepción. Los datos pueden ser así confrontados o cotejados luego de su obtención par enmendar errores o superar los vacíos que puedan existir. Cuando los sucesos de interés se dan dentro de colectividades pequeñas o muy sensibles, es preferible reducir el número de observadores, pues una presencia colectiva puede causar más daños que beneficios.

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Debemos distinguir también entre observaciones de situaciones producidas espontáneamente, en la misma vida social, de las que se llevan a cabo en condiciones controladas, experimentales, ya preparadas.  REGISTRO Y FORMALIZACIÓN DE LA OBSERVACIÓN La tarea de observar no es una mera percepción pasiva de hechos, situaciones o cosas. Hablábamos anteriormente de una percepción activa lo cual significa concretamente un ejercicio constante encaminado a seleccionar, organizar y relacionar los datos referentes a nuestro problema. No todo lo que aparece en el campo del observador tiene importancia y, si la tiene, no siempre en el mismo grado; no todos los datos se refieren a las mismas variables o indicadores y es preciso estar alerta para discriminar adecuadamente todo este conjunto posible de informaciones. Resulta además indispensable registrar toda observación que se haga para poder organizar luego lo percibido en un conjunto coherente. Para ello es inevitable tomar algún tipo de notas o apuntes que sirvan como registro de lo que se ha observado. Los medios más comúnmente utilizados para registrar informaciones son: cuadernos de campo, diarios, computadoras portátiles, cuadros de trabajo, gráficos y mapas. Sin entrar en detalles acerca de su uso y de sus particularidades, debemos reconocer que todos ellos son auxiliares valiosos para el investigador, pues permiten ir registrando y sistematizando un cúmulo de datos tal que, en ningún caso, podríamos confiar a la memoria. En cuanto a los datos a registrar en sí, es posible adoptar diversas posiciones. Puede actuarse con suma flexibilidad, recogiendo sólo aquellos datos que van apareciendo, anotando las impresiones generales que causan los sucesos, de una manera espontánea y poco

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organizada. Cuando así procedemos hablamos de una observación no estructurada o no formalizada, que ofrece las ventajas de su gran capacidad de adaptación frente a sucesos inesperados y de no pasar por alto ningún aspecto importante que pueda producirse. Cuando, por el contrario, establecemos de antemano un modelo de observación explícito en que se detallan qué datos habremos de recoger, llamamos a la observación estructurada o formalizada. Aquí la ventaja principal es que recogemos datos que pueden cuantificarse más fácilmente, debido a su homogeneidad, y que podemos tener la certeza de no haber olvidado de registrar ninguno de los aspectos principales del problema en estudio. Su desventaja radica en su poca flexibilidad frente a circunstancias no previstas, pero que pueden llegar a ser de sumo interés para la investigación. Naturalmente que pueden realizarse observaciones semiestructuradas, haciendo más o menos detallado el modelo de observación según las necesidades y posibilidades. La habilidad y experiencia de un investigador se aprecian también en su capacidad para confeccionar el instrumento más adecuado a cada circunstancia. 12.4.

LA ENTREVISTA

Según [Sabino Carlos, Op. Cit.:135] La entrevista, desde el punto de vista del método, es una forma específica de interacción social que tiene por objeto recolectar datos para una investigación. El investigador formula preguntas a las personas capaces de aportarle datos de interés, estableciendo un diálogo peculiar, asimétrico, donde una de las partes busca recoger informaciones y la otra es la fuente de esas informaciones. Por razones obvias sólo se emplea, salvo raras excepciones, en las ciencias humanas.

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[Ander-Egg, 1977: 109] afirma: “En cualquiera de sus modalidades, la entrevista tiene de común el que una persona [...] solicita información a otra (informante o sujeto investigado), para obtener datos sobre un problema determinado. Presupone pues, la existencia de dos personas y la posibilidad de interacción verbal. Como técnica de recopilación va desde la interrogación standarizada, hasta la conversación libre; en ambos casos se recurre a una ‘guía’ que puede ser un formulario, o un bosquejo de cuestiones para orientar la conversación”. El investigador formula preguntas a las personas capaces de aportarle datos de interés, estableciendo un diálogo, donde una de las partes busca recoger informaciones y la otra es la fuente de esas informaciones. La ventaja esencial de la entrevista reside en que son los mismos actores sociales quienes proporcionan los datos relativos a sus conductas, opiniones, deseos, actitudes y expectativas. Nadie mejor que la misma persona involucrada para hablarnos acerca de aquello que piensa y siente, de lo que ha experimentado o piensa hacer. Pero existe un importante inconveniente que limita sus alcances. Cualquier persona entrevistada podrá hablarnos de aquello que le preguntemos pero siempre nos dará la imagen que tiene de las cosas, lo que cree que son, a través de su carga subjetiva de intereses, prejuicios y estereotipos. La propia imagen que el entrevistado tiene de sí mismo podrá ser radicalmente falsa y, en todo caso, estará siempre idealizada, distorsionada, mejorada o retocada. Este problema nos obliga a dejar fuera de esta técnica a problemas y temas que son mejor explorados por medio de otros procedimientos. Por otra parte, nos obliga a utilizar, a veces, caminos indirectos, mediante preguntas que alcancen nuestro objetivo elípticamente, utilizando rodeos. Es clásico el ejemplo de

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que las personas nunca contestan la verdad respecto personales en dinero, ya sea porque los disminuyen de estar frente a algún organismo inspector como porque los aumentan (con fines de ostentación reforzar su autoestima).

de sus ingresos (ante el temor la SUNAT), o social o para

Para que una entrevista tenga éxito, es preciso prestar atención a una serie de factores: es importante que la apariencia exterior del entrevistador resulte adecuada al medio social donde habrá de formular sus preguntas. El entrevistador habrá de ser una persona de por lo menos una cultura media, que comprenda el valor y la importancia de cada dato recogido y la función que su trabajo desempeña en el conjunto de la investigación. Tendrá que ser mentalmente ágil, no tener prejuicios marcados frente a ninguna categoría de personas y, sobre todo, ser capaz de dejar hablar libremente a los demás, eliminando por completo todo intento de convencerlos, apresurarlos, o agredirlos con sus opiniones. La entrevista habrá de realizarse a las horas más apropiadas para las personas que responden, teniendo en cuenta que su posible duración no afecte la confiabilidad de los datos. Lo que vulgarmente se llama entrevista es una técnica que en realidad se denomina entrevista no estructurada, y lo que suele llamarse encuesta es igual a lo que denominamos, en metodología, entrevista estructurada. Las entrevistas más estructuradas serán aquellas que predeterminen en una mayor medida las respuestas por obtener, que fijan de antemano sus elementos con más rigidez, mientras que las entrevistas informales serán las que transcurran de un modo más espontáneo, libre, sin sujetarse a ningún canon establecido. TIPOS DE ENTREVISTAS

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Pasando ahora a la clasificación de los diversos tipos de entrevistas diremos que ellas pueden ordenarse como una serie, de acuerdo principalmente a un elemento: su grado de estructuración o formalización, como veremos a continuación: 12.4.1. ENTREVISTAS NO ESTRUCTURADAS Una entrevista no estructurada o no formalizada es aquella en que existe un margen más o menos grande de libertad para formular las preguntas y las respuestas. No se guían por un cuestionario o modelo rígido. Entre estos tenemos los siguientes:  Entrevista informal: es la modalidad menos estructurada posible de entrevista ya que la misma se reduce a una simple conversación sobre el tema en estudio. Lo importante no es aquí definir los límites de lo tratado ni ceñirse a algún esquema previo, sino “hacer hablar" al entrevistado, de modo de obtener un panorama de los problemas más salientes, de los mecanismos lógicos y mentales del respondente, de los temas que para él resultan de importancia. Es de gran utilidad en estudios exploratorios y recomendable cuando se trata de abordar realidades poco conocidas por el investigador. También suele utilizarse en las fases iniciales “aproximativas” de investigaciones de cualquier naturaleza, recurriendo a informantes claves que pueden ser expertos sobre el tema en estudio, líderes formales o informales, personalidades destacadas o cualquier persona que, en general, posea informaciones de particular interés para la indagación. Lo más importante, en este tipo de entrevista, es dar al respondente la sensación clara y definida de que puede hablar libremente, alentándolo y estimulándolo para que lo haga y cuidando de no influirlo demasiado con nuestras actitudes o las palabras que decimos.  Entrevista focalizada: es prácticamente tan libre y espontánea como la anterior, pero tiene la particularidad de concentrarse

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en un único tema. El entrevistador deja hablar sin restricciones al entrevistado, proponiéndole apenas algunas orientaciones básicas pero, cuando éste se desvía del tema original y se desliza hacia otros distintos, el entrevistador vuelve a centrar la conversación sobre el primer asunto, y así repetidamente. Se emplea normalmente con el objeto de explorar a fondo alguna experiencia vivida por el entrevistado o cuando nuestros informantes son testigos presenciales de hechos de interés, por lo que resulta adecuado insistir sobre estos pero dejando, a la vez, entera libertad para captarlos en toda su riqueza. Esto ocurre también cuando se trata de interrogar a los actores principales de ciertos hechos o a testigos históricos y cuando se construyen historias de vida, caso en el cual normalmente se realizan varias entrevistas focalizadas en una serie que explora poco a poco toda la riqueza temática que es necesario abordar. Estas entrevistas requieren de gran habilidad en su desarrollo para evitar tanto la dispersión temática como caer en formas más estructuradas de interrogación.  Entrevistas guiadas o “por pautas": son aquellas, ya algo más formalizadas, que se guían por una lista de puntos de interés que se van explorando en el curso de la entrevista. Los temas deben guardar una cierta relación entre sí. El entrevistador, en este caso, hace muy pocas preguntas directas, y deja hablar al respondente siempre que vaya tocando alguno de los temas señalados en la pauta o guía. En el caso de que éste se aparte de ellos, o que no toque alguno de los puntos en cuestión, el investigador llamará la atención sobre ellos, aunque tratando siempre de preservar en lo posible la espontaneidad de la interacción. Se usan en situaciones parecidas a las anteriores y cuando se presentan casos en que los sujetos investigados prefieren más un desarrollo flexible que uno rígido por sus propias actitudes culturales o necesidades personales. Son un complemento magnífico de las entrevistas más estructuradas que se realizan en las encuestas por muestreo, pues permiten

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añadir a éstas un tipo de información más subjetiva o profunda que facilita el análisis de los otros datos. Los problemas de registro pueden ser importantes, pues se intercambia un gran número de palabras que es casi imposible registrar en su totalidad. Pueden utilizarse grabadores para solventar este inconveniente, aunque es preciso determinar previamente si la presencia de tales aparatos cohibe o no a los informantes. En todo caso es preciso realizar un esfuerzo especial para transcribir, organizar e interpretar cada una de las entrevistas realizadas, de modo de que sus datos puedan sintetizarse, posteriormente, en una forma apropiada para el análisis. Esta tarea también requiere de mucho tiempo de trabajo. 12.4.2. ENTREVISTAS FORMALIZADAS Se desarrollar en base a un listado fijo de preguntas cuyo orden y redacción permanece invariable. Comúnmente se administran a un gran número de entrevistados para su posterior tratamiento estadístico. Entre sus principales ventajas, podemos mencionar su rapidez y el hecho de que pueden ser llevadas a cabo por personas con mediana preparación, lo cual redunda en su bajo costo. Otra ventaja es su posibilidad de procesamiento matemático. Su mayor desventaja radica en que reducen grandemente el campo de información, limitando los datos a los que surgen de una lista taxativa de preguntas. Esta lista de preguntas, que es el instrumento concreto de recolección empleado en este caso, recibe el nombre de cuestionario y puede ser administrado sin que necesariamente medie una entrevista. Debe ser cuidadosamente redactado, evitando preguntas demasiado generales, confusas o de doble sentido, y tratando de conservar un orden lo más natural posible.

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Las preguntas suelen dividirse en dos grandes tipos:  Preguntas de alternativas fijas o cerradas: Formalizan más el cuestionario, pues en ellas sólo se otorga al entrevistado la posibilidad de elegir entre un número limitado de respuestas posibles. Si se pregunta "¿cree usted en los OVNIS, sí o no?", estamos realizando una pregunta cerrada. No importa la cantidad de alternativas ofrecidas, si el respondente no puede elegir una respuesta que esté fuera de la lista, la pregunta se considera cerrada. Hay que tener sumo cuidado en la redacción de estas alternativas, procurando especialmente que sean exhaustivas y mutuamente excluyentes, y evitando que estimulen a responder en un sentido determinado.  Preguntas de final abierto o abiertas: Proporcionan una variedad más amplia de respuestas. Su redacción debe ser muy cuidadosa para evitar respuestas erróneas o confusas, y para evitar que ellas predispongan al entrevistado en uno u otro sentido. Un ejemplo de pregunta abierta sería: "¿Qué opina usted acerca de los OVNIS?". La información que se obtendrá será mucho más completa y valiosa, pero el trabajo de procesamiento de los datos tendrá que ser mucho mayor. Una vez que se redacta el conjunto de preguntas que constituyen un cuestionario, es necesario revisarlas para asegurarse de su consistencia y eliminar los posibles errores y omisiones. Casi siempre se realiza una prueba piloto, que consiste en administrar el cuestionario a un conjunto reducido de personas para calcular su duración, conocer sus dificultades y corregir sus defectos, antes de aplicarlo a la totalidad de la muestra.

12.5. EL CUESTIONARIO AUTOADMINISTRADO

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Al cuestionario lo podemos definir como un método para obtener información de manera clara y precisa, donde existe un formato estandarizado de preguntas y donde el informante reporta sus respuestas. Es un instrumento indispensable para llevar a cabo entrevistas formalizadas, pero puede usarse independientemente de éstas. En tal caso, se entregará al respondente el cuestionario para que éste, por escrito, consigne por sí mismo las respuestas. Es claro que no se trata de una entrevista, pues no existe el elemento de interacción personal que la define. La elaboración del cuestionario requiere un conocimiento previo del fenómeno que se va a investigar. Del mismo modo, la experiencia del investigador es imprescindible para la construcción de cuestionarios, los que deben ser adaptados a las necesidades del investigador y a las características de la comunidad en la que se realiza la investigación. En el desarrollo de un cuestionario se debe considerar los siguientes puntos: 1.

El nivel educacional de la población, para saber qué clase de vocabulario se va a utilizar en la redacción de las preguntas. 2. Los cuestionarios deben ser autoexplicativos en cuanto a lo que requieren del informante. Los que los responden no deben necesitar la ayuda directa del investigador y/o sus colaboradores. 3. Deben contener preguntas concretas que no den lugar a respuestas vagas.

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4. Al informante se le deben explicar los objetivos de la investigación, es decir, par qué queremos la información que estamos solicitando. 5. El orden de presentación de las preguntas es muy importante: deben ir de las más fáciles a las más difíciles. 6. Preguntar primero si el informante está consciente o ha pensado en el problema que se está investigando, y después hacer las preguntas específicas. 7. Las preguntas deben ser redactadas de manera que no se suponga que los informantes tienen la "obligación" de poseer o conocer la información que buscamos, ya que si es así se pueden sentir presionados y se rehusarán a contestar. 8. No se deben presentar preguntas dobles o que requieran de dos respuestas a la vez, por ejemplo: "¿Tiene el niño problemas emocionales y de aprendizaje?". 9. Las preguntas no deben redactarse de manera que exista una doble negación. 10. Es importante obtener datos del informante (edad, sexo, ocupación, nivel educativo). Estas preguntas generalmente aparecen al final del cuestionario y precedidas de una pequeña introducción, debido a que muchas personas evitan responder este tipo de preguntas. 11. Cuando preguntamos sobre modos de comportamientos habituales, debemos especificar el período a que nos estamos refiriendo. Por ejemplo: la semana pasada, el último mes, en los últimos seis meses, etc. 12. Todas las preguntas deben ser elaboradas de manera neutra, evitando sugerir de manera directa la respuesta. Por ejemplo: "¿Qué opina usted de los programas de TV relacionados con la industria de construcción que se emiten de 3 a 5 de la tarde?", en lugar de algo así como: "Según se dice, los programas de TV relacionados con la industria de la construcción que se emiten diariamente de 3 a 5 de la tarde son fabulosos, ¿usted qué opina?".

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La principal ventaja de los cuestionarios autoadministrados reside en la gran economía de tiempo y personal que implican, ya que pueden enviarse por correo, dejarse en algún lugar apropiado o administrarse directamente a grupos reunidos al efecto. Otra ventaja es que la calidad de los datos obtenidos se incrementa, ya que al desaparecer la situación de interacción, se eliminan las posibles distorsiones que la presencia del entrevistador puede traer, ya sea por la forma de hablar, de enfatizar las palabras u oraciones, de dirigir inconscientemente las respuestas, ya sea por su misma presencia física, que puede retraer o inhibir al entrevistado. Su desventaja está en que impide conocer las reacciones reales del informante ante cada pregunta. También las confusiones o malentendidos pueden multiplicarse, pues no existe la posibilidad de consultar sobre dudas específicas o de orientar una respuesta hacia su mayor profundización o especificación. Otro inconveniente es que el respondente puede consultar con otras personas antes de expresar sus opiniones. El empleo de los cuestionarios autoadministrados se hace especialmente recomendable en aquellos casos en que es factible reunir de una sola vez a un cierto número de personas. Por otra parte, muchas personas adoptan una actitud irresponsable o pierden el interés frente a cuestionarios autoadministrados, lo que es otro factor negativo de esta técnica. TIPOS DE CUESTIONARIOS La forma o tipo de cuestionario depende tanto de los objetivos que persiga la investigación, como de los informantes: 

CUESTIONARIOS ABIERTOS. Son aquellos en los que se pregunta al sujeto algo y se le deja en libertad de responder como quiera. Este tipo de cuestionario es muy útil y

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proporciona mucha información, pero requiere más tiempo por parte del informante y es más difícil de analizar y codificar por parte del investigador. Generalmente, se aplican en estudios pilotos con el fin de obtener más datos. Serían ejemplos de preguntas abiertas: ¿Qué piensa usted acerca de la calidad en la construcción? ¿Cuál es su opinión acerca del supervisor de obras X? ¿Qué le parecen los productos geosintéticos? 

CUESTIONARIOS CERRADOS. Están estructurados de tal manera que al informante se le ofrecen sólo determinadas alternativas de respuesta. Es más fácil de codificar y contestar. Como desventaja, podemos mencionar que las categorías que se ofrecen pueden no ser las más adecuadas, o que la persona no haya pensado sus respuestas en términos de las categorías que se le ofrecen. Otra desventaja es que, al ofrecerle categorías al informante, se le están "sugiriendo" las respuestas. Entre los cuestionarios cerrados, tenemos: o o

o

¿Prefiere algún aditivo en especial? SÍ NO La calidad del cemento “sur” es superior al cemento “Yura”: Correcto Incorrecto Indique los lenguajes de programación que más utiliza: C++, Java, PHP, Basic, Perl, Lisp, otros

Con respecto a los cuestionarios enviados por correo, el punto más importante que debe considerarse es que, por lo general, el porcentaje de personas que lo devuelven es muy reducido y, además, la muestra que contesta los cuestionarios, está sesgada; es decir, puede tener alguna característica en común, por ejemplo, cierto interés en el tema, y dar un tipo especial de respuestas.

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12.6. OTRAS TÉCNICAS PARA RECOLECTAR DATOS PRIMARIOS  SOCIOGRAMA Consiste en un gráfico en que se expresan las atracciones y repulsiones que los miembros de un determinado grupo experimentan entre sí, siendo por ello de suma utilidad para detectar fenómenos tales como liderazgo, existencia de subgrupos internos y anomia. Se construye pidiendo a cada miembro que señale a las personas que más congenian con él y las que menos lo atraen. Esta información se recoge mediante el uso de breves cuestionarios de dos o tres preguntas, y luego es procesada para construir el diagrama correspondiente.  TESTS PSICOLÓGICOS Emplean una gran variedad de técnicas específicas. Una buena proporción de ellos utiliza la formulación de preguntas anotadas en algún formulario apropiado (el test) y que por lo general se autoadministra. En otros casos, se propone a la persona la realización de ciertas actividades pautadas y se observa su desarrollo. Se registra el tiempo empleado en su ejecución, las reacciones que se producen, el desempeño de ciertos roles, etc. Desde un punto de vista general, estos tests pueden considerarse como observaciones realizadas en condiciones artificiales, preparadas y definidas de antemano.

 TÉCNICAS PROYECTIVAS

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Se basan en presentar algún estímulo definido a los sujetos para que ellos expresen libremente, a partir de estos estímulos, lo que piensan, sienten o ven. Generalmente, se trata de dibujos, manchas, fotografías u otros elementos similares, aunque también se apela a veces a estímulos verbales o auditivos. La recolección de datos, normalmente, se hace por medio de entrevistas poco formalizadas.  ESCALAS Y DIFERENCIALES SEMÁNTICOS En las escalas, se pide al entrevistado que se sitúe, según su opinión o actitud, en una escala gráfica. Se trata de un segmento de dimensiones fijas y conocidas, sobre el cual el respondente marcará algún signo que indique la posición en que se sitúa. Midiendo luego la distancia en centímetros que separa la marca hecha por el respondente respecto a uno cualquiera de los extremos, se podrá obtener un valor numérico, que corresponde a un punto determinado de la escala. Dichas escalas pueden adoptar formas como la siguiente: a favor ---------------------------------------- en contra También es posible señalar previamente en el segmento las posiciones intermedias, o utilizar otros recursos gráficos que no sean segmentos: caras serias o alegres, termómetros, rectángulos o cualquier otro elemento gráfico capaz de reflejar una gradación y que resulte atractivo a la vez que preciso. En los diferenciales semánticos, lo que aparece en cada posición, son oraciones que señalan conductas o actitudes típicas, entre las cuales el entrevistado podrá elegir las que más coinciden con sus opiniones.

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12.7. EL ANÁLISIS DE CONTENIDO Es una técnica que se basa en el estudio cuantitativo del contenido manifiesto de la comunicación. Es usada especialmente en sociología, psicología, ciencias políticas y literatura, e incluye normalmente la determinación de la frecuencia con que aparecen en un texto ciertas categorías previamente definidas, tales como ideas, términos o vocablos, o elementos gráficos de diversa naturaleza. Estas categorías son las variables o indicadores que intervienen en el problema de investigación planteado. Gracias a la aplicación de esta técnica, es posible hacer apreciaciones sistemáticas sobre la ideología y el pensamiento político de diversos órganos de difusión, encontrar coincidencias y discrepancias en entrevistas y, en general, obtener un tipo de información bastante profunda sobre temas complejos y difíciles de estudiar. También es posible realizar análisis de contenido de materiales propagandísticos, cuantificándose el espacio en centímetros dedicado a ciertos temas o elementos gráficos, así como la frecuencia de aparición de ciertas palabras o frases. La principal ventaja que posee el análisis de contenido es que tiene una base empírica clara y perfectamente accesible, por lo que puede analizarse un texto con menos subjetividad que por otros medios. Su principal inconveniente estriba en su costo, pues sólo puede hacer un análisis de contenido de cierta calidad un personal de alta calificación. Esta técnica tiene además una limitación intrínseca que el investigador tiene que tener presente: como el análisis abarca solamente el contenido manifiesto de la información (lo

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denotativo) pero no mide ni evalúa los contenidos latentes o implícitos (lo connotativo), no puede afirmarse que por medio de esta técnica pueda tenerse una visión completa de los documentos en estudio.

Los pasos concretos que se siguen para efectuar un análisis de contenido son: 1.

Después de definir las variables que intervienen en el problema, es preciso encontrar para éstas indicadores verbales o gráficos que puedan encontrarse en los documentos investigados. 2. Es necesario hacer un arqueo de los documentos relevantes para la investigación. Si las unidades detectadas son muchas, será preciso proceder a la extracción de una muestra. 3. Conviene realizar una revisión somera del contenido de los materiales. El objetivo es encontrar los aspectos concretos que puedan identificarse con las variables y los indicadores ya definidos. 4. Marcar la aparición de cada elemento de interés, utilizando la forma de registro apropiada. Luego debe tabularse la información obtenida. Finalmente, habrá que analizar los cuadros elaborados con los datos, de modo de obtener las conclusiones. Los programas de computación llamados procesadores de textos facilitan enormemente la aplicación de esta técnica. Algunos investigadores también realizan un análisis de contenido cualitativo. En esencia, consiste en establecer categorías de estudio, con el fin de determinar los puntos más salientes del documento. Las categorías dependerán del documento que se analiza.

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12.8. RECOLECCIÓN DE DATOS SECUNDARIOS Los datos secundarios suelen encontrarse diseminados, ya que las fuentes escritas que los contienen corrientemente se dispersan en múltiples archivos y fuentes de información. Con la aparición de las computadoras estos registros se hicieron más fáciles de actualizar, consultar y estandarizar, al crearse gigantescas bases de datos que integraban y daban rápido acceso a un enorme acervo de información. Luego se crearon las actuales redes informáticas, conectando entre sí las computadoras de universidades, bibliotecas y centros de investigación, y estas redes se fueron ampliando hasta llegar a la creación de un sistema global, que integra hoy también a empresas, personas y todo tipo de instituciones. Se creó así el internet, que no es otra cosa que esta gigantesca red de redes a través de la cual hoy se puede tener acceso a toda esta información desde cualquier computador personal que esté vinculado, por medio de una línea telefónica o de fibra óptica, a un servidor o computador maestro conectado a la red. En las “páginas" de organizaciones especializadas podemos encontrar textos, referencias a autores, libros e investigaciones, datos específicos e información general de gran utilidad. Podemos averiguar sobre los temas de nuestro interés, “navegando" a través de referencias que nos acercan progresivamente a lo que queremos saber, y hasta dialogar directamente con autores e investigadores, a los cuales sueles pedírsele referencias, consejos y opiniones. También sirve como punto de partida para acudir a las bibliotecas con demandas precisas en cuanto a libros, revistas científicas y boletines informativos. Las bibliotecas ofrecen tradicionalmente tres tipos de ficheros que, si son adecuadamente usados, proporcionan un cuadro completo de la información existente sobre un tema. Gracias a los métodos computarizados de registro se puede llegar muy rápidamente a los

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materiales que necesitamos a partir de cualquier dato que conozcamos acerca de ellos. Una vez que se conoce de qué información podemos disponer para nuestra investigación el próximo paso será efectuar una primera lectura de la misma, para calibrar su grado de interés y pertinencia. Es muy probable que, al ir revisando las obras, encontremos en ellas informaciones que podamos emplear “directa o indirectamente” durante el curso de nuestra investigación. Para recoger esta información el instrumento de recolección de datos que se utiliza es la llamada ficha. Debemos advertir que al hablar de fichas nos estamos refiriendo a unidades de registro, no a objetos físicos de cualquier característica. Por ello son fichas las que se hacen en las cartulinas denominadas vulgarmente “fichas", pero también deben considerarse como tales los registros que se hagan en cualquier clase de papel o en archivos específicos de los procesadores de texto de las computadoras o en bases de datos específicas para guardar tales registros. De hecho ya va cayendo en desuso el tradicional sistema de fichas rectangulares que en otro tiempo fuera casi universal y se impone hoy por su comodidad, facilidad de manejo y rapidez el sistema electrónico de fichas por computadoras. Las fichas suelen dividirse, según sus características, en cuatro tipos diferentes: bibliográficas, textuales, de contenido y mixtas. Todas ellas constan de algunos elementos comunes, que posibilitan su posterior inclusión en los trabajos de investigación. Estos son: o Nombre del autor o los autores o Título de la obra o Editorial que la publicó o Lugar y año de la edición

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 Las fichas bibliográficas son una simple guía para recordar cuáles libros o trabajos han sido consultados o existen sobre un tema, y sólo poseen los cuatro elementos citados anteriormente.  Las fichas textuales, además de poseer tal encabezamiento, constan de párrafos o trozos seleccionados que aparecen en la obra, o de estadísticas, cuadros y otros datos semejantes. Estos fragmentos se repiten exactamente tal como han sido escritos, sin la menor alteración, para respetar el trabajo creador de quien estamos citando, haciendo mención explícita de la página en que aparecen. Las frases presentadas en las citas textuales deben encerrarse entre comillas.  Las fichas de contenido, aparte de poseer los datos de referencia comunes a toda ficha, consisten en resúmenes o síntesis de párrafos, capítulos o aun de la obra toda. Es conveniente incluir en ellas el número de las páginas o capítulos resumidos, así como el índice general de la obra o un extracto del mismo. Estas fichas también se denominan fichas de resumen.  Las fichas mixtas se elaboran integrando a la vez información textual y de libre creación del investigador. Resultan las más útiles y adaptables, aunque su realización exige algo más de criterio que la de los otros tipos mencionados. El valor de las fichas reside en que ellas permiten recopilar las informaciones que necesitamos para una determinada investigación. Por ello es importante que las construyamos de modo tal que se adecuen a los fines de nuestro trabajo. Si las fichas de una indagación son completas y registran fielmente los datos originales, será posible desarrollar la investigación con la seriedad que requiere todo trabajo científico. Es importante también manejar el material con orden y prolijidad, porque de otro modo la tarea de ordenamiento y de análisis de los datos se hace muy difícil y engorrosa. Esto no quiere decir que debamos convertir la tarea de

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recolección de datos bibliográficos en una actividad formalista, recargada de minuciosidades que en poco aportan al desarrollo de la investigación, sino que debemos encontrar un método de trabajo que nos permita disponer de todo la información que necesitamos con rapidez y sin excesivo trabajo. Una vez concluido el trabajo de fichado de las fuentes se estará en condiciones de continuar con las operaciones propias del diseño bibliográfico: cotejo y evaluación de la información, análisis, síntesis y redacción del informe de investigación. 12.9.

FUENTES DE INFORMACIÓN

Fuente es toda persona u objeto, tangible o no, que puede proporcionar los datos requeridos por la investigación. No solo se habla de libros, sino también de personas relacionadas con el tema, periódicos, películas, cartas personales, mapas, fotografías, y todo aquello que sea capaz de suministrar información de interés para el desarrollo del estudio.[Omonte Rivero, Abraham, 2005]. 12.9.1. TIPOS DE FUENTES DE INFORMACIÓN Existe divergencia de criterios en cuanto a la clasificación de las fuentes de información primaria y secundaria (y todo lo que de ello deriva). [Bavaresco Aura, 1979: 36-38] restringe las fuentes de información al ámbito documental, no identificando más que dos tipos: primaria y secundaria, siendo las primeras todas aquellas que contienen información en forma original, mientras que las segundas agrupan las citas bibliográficas, las revistas de resumen, etc.

[Eco Humberto, 1986: 69 y ss], en cambio, aclara que la identificación de una fuente primaria dependerá del objeto de estudio. Para ello, cita dos ejemplos ilustrativos: en el primero,

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pone por tema un estudio ficticio sobre El pensamiento económico de Adam Smith, en cuyo caso la fuente primaria estará constituida por los libros de Adam Smith, en tanto que las secundarias serán conformadas por los libros sobre Adam Smith.[54] Si se tratara de un estudio sobre flujos migratorios (éste es el segundo ejemplo), la fuente no estaría constituida aún, pero puede estarlo en la medida en que el fenómeno real se traslade al papel mediante un estudio. En el presente documento se efectúa una diferenciación básica entre fuentes humanas y documentales, y las correspondientes subdivisiones en directas e indirectas (para las fuentes humanas), y en primarias, secundarias y terciarias (para las documentales). Adicionalmente, se presenta la consideración de fuentes principales, paralelas y complementarias. Para el caso “Tráfico urbano” se consideran como fuentes de información los siguientes:  Fuentes documentales: libros, diccionarios, enciclopedias, revistas, periódicos, documentos digitales, etc.  Fuentes humanas: peatones, conductores, agentes de tránsito, vendedoras(es) ambulantes, etc. Como puede observarse, las fuentes de información se hallan muy relacionadas con las unidades de análisis.

A.

FUENTES HUMANAS

Por fuente humana se entenderá a toda persona capaz de proporcionar información, sea en forma oral o escrita, sobre el tema que se investiga. Esta fuente está conformada por los

[54]

La redundancia del nombre obedece a criterios ilustrativos.

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informantes clave, representantes de agrupaciones o cualquier miembro de las diferentes instituciones,[55] organizaciones o bien las autoridades relacionadas con el tema de estudio. De esta manera, puede identificarse dos tipos de fuente humana: directa e indirecta.  DIRECTA Es toda persona estrechamente relacionada con el hecho que se investiga. En una problemática determinada se la identifica como informante clave. Lo mismo puede decirse de aquellos que se ven afectados o están íntimamente relacionados con el hecho.  INDIRECTA En esta categoría ingresan todas las personas relacionadas con el objeto de estudio, sea por razones inminentes o por ocupar en la esfera pública un lugar relacionado con el hecho. B.

FUENTES DOCUMENTALES

Fuente documental es todo objeto creado por el hombre que contiene información interesante para los propósitos de una investigación. [Rodríguez Francisco et al, 1995: 125] advierten que la utilización de documentos es uno de los medios de recolección de datos más importantes de la investigación. Por medio de ellos se puede reconstruir pasajes de la historia, reflejar las peculiaridades de una determinada sociedad, descubrir hechos de la vida social cotidiana, etc. [Duverger Maurice, propone, 1980: 115 y ss.] la distinción básica entre documentos escritos (libros, periódicos, archivos, etc.), los documentos de cifras (estadísticas, censos) y los [55]

En las ciencias sociales, el término institución se utiliza en dos de sus significaciones: por una parte, puede referirse a las entidades existentes en la sociedad (sean estatales, privadas o respaldadas con financiamiento extranjero) o a cada una de las materias y figuras principales del derecho o de cualquiera de sus ramas (el matrimonio dentro del derecho de familia o el contrato dentro del derecho civil).

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demás documentos (películas, imágenes, fotografías, discos, objetos, útiles e instrumentos, etc.). Además, pueden considerarse documentos las bases de datos, páginas de Internet, enciclopedias multimedia, etcétera. Las fuentes documentales, según la óptica de los diversos autores consultados, se clasifican en primarias y secundarias. Esta clasificación es útil, por cuanto permite discriminar el nivel y los recursos con que se trabajará.

 FUENTES PRIMARIAS Son documentos que sirven en su forma original para la investigación, y eventualmente constituyen el objeto de estudio: archivos fotográficos, documentos jurídicos en general, ejemplares de periódicos, monumentos, piezas líticas o cartas personales. También pueden ser incluidos en esta categoría los registros de instituciones, fichas sociales, certificados de notas, etcétera.  SECUNDARIAS Fuentes secundarias son todos aquellos documentos procesados y que se basan o desarrollan su argumentación a partir de las fuentes primarias, siendo consideradas por ello fuentes indirectas por algunos autores. Conforman esta categoría los informes de investigación editados,[56] las tesis, monografías, tesinas y memorias anuales de ciertas instituciones, se hallen éstos editados o no.

[56]

Como ejemplos de este tipo de fuentes pueden citarse Reproletarización de Álvaro García Linera, Jacha Uru, ¿la esperanza de un pueblo? de Joaquín Saravia y Godofredo Sandoval, o Dependencias precarias, de Lesley Gill.

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 FUENTES DE APOYO Se denomina fuente de apoyo a todo documento que, sin constituir fuente primaria ni secundaria, forma parte de la investigación. Son generalmente documentos de difusión masiva, tales como libros, periódicos, diccionarios, archivos informáticos, etc. C.

INSTITUCIONALES

Se denominan fuentes institucionales todas las entidades que hubiesen brindado información, sea respondiendo un cuestionario o proveyendo datos impresos como memorias anuales, tablas y cuadros estadísticos, entre otros. Las fuentes institucionales, en realidad, son la suma articulada de las dos fuentes descritas en los anteriores subtítulos (humanas y documentales).

12.10.

PROCEDIMIENTO

El procedimiento es la enunciación de los mecanismos que permitirán obtener la información, relacionando los instrumentos de recolección de datos con las fuentes de información identificadas (p. ej.: se aplicarán las fichas de revisión documental a las distintas fuentes de información documental).

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ANÁLISIS DE DATOS

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13.1.

Análisis de datos

EL ANÁLISIS DE LOS DATOS

La información procesada tiene un valor inestimable: de ella dependerá, por cierto, que puedan o no resolverse las preguntas iniciales formuladas por el investigador. Pero, no obstante, esa información no nos “habla”, por sí misma, no es capaz por sí sola de darnos las respuestas deseadas hasta tanto no se efectúe sobre ella un trabajo de análisis e interpretación. Desde un punto de vista lógico, analizar significa descomponer un todo en sus partes constitutivas para su más concienzudo examen; la actividad opuesta y complementaria a ésta es la llamada síntesis, que consiste en explorar las relaciones entre las partes estudiadas y proceder a reconstruir la totalidad inicial. Lo dicho tiene aplicación directa en la metodología de investigación: si nuestro objeto es siempre una totalidad (por más que también pueda decirse que es parte de un todo mayor) integrada con sus propias leyes y su propia estructura interior, los datos, en ese sentido, no son más que sus elementos integrantes, las partes aisladas que sólo cobran sentido por la síntesis que pueda integrarlos. El procesamiento implica ya un agrupamiento de los mismos en unidades coherentes; estas unidades, entonces, necesitarán de un estudio minucioso de su significado y de sus relaciones, para que puedan así luego ser sintetizadas en una globalidad mayor. Estas tareas constituyen, por lo tanto, las necesarias últimas etapas del trabajo y son fundamentales, por cuanto sin ellas sería imposible encontrar un sentido a toda la labor previamente realizada. El análisis de los datos no es una tarea que se improvisa, como si recién comenzara a pensarse en él luego de terminar de procesar todos los datos. Por el contrario, el análisis surge más del marco teórico trazado que de los datos concretos obtenidos (en cuanto a su estructura y pautas generales), y todo investigador que domine

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su tema y trabajo con rigurosidad deberá tener una idea precisa de cuáles serán los lineamientos principales del mismo antes de comenzar a recolectar datos. Se podrá definir así, con suficiente antelación, qué datos serán capaces de rechazar o afirmar una hipótesis, qué resultados indicarán una u otra conclusión. Esta actividad, llamada por algunos autores análisis anticipado, es fundamental para evitar sorpresas lamentables, como por ejemplo la de encontrarse con que no tenemos suficientes datos al final del procesamiento, o de que los que poseemos no nos sirven en realidad de mucho. Para desarrollar la tarea analítica hay que tomar cada uno de los datos o conjuntos homogéneos de datos obtenidos, interrogándonos acerca de su significado, explorándolos y examinándolos mediante todos los métodos conocidos, en un trabajo que requiere paciencia y minuciosidad. De acuerdo al tipo de dato que se esté analizando se procederá de un modo u otro, según técnicas y procedimientos recomendados. 13.2.

LA SÍNTESIS

Con la síntesis e interpretación final de todos los datos ya analizados previamente puede decirse que se cierra el proceso de investigación, aunque teniendo en cuenta que la misma, considerada como intento de obtención de conocimientos, es siempre una tarea inacabada, que debe continuar por fuerza en otras investigaciones concretas. Sintetizar es recomponer lo que el análisis ha separado, integrar todas las conclusiones y análisis parciales en un conjunto coherente que cobra sentido pleno, precisamente, al integrarse como un todo único. La síntesis es, pues, la conclusión final, el resultado aparentemente simple pero que engloba dentro de sí a todo el cúmulo de apreciaciones que se han venido haciendo a lo largo del trabajo, y que sólo puede ser interpretado cabalmente según los

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Análisis de datos

lineamientos del marco teórico, de acuerdo a los interrogantes y los objetivos planteados al comenzar. Para alcanzar este resultado se deben tomar en consideración todas las informaciones analizadas, utilizando para ello las notas ya elaboradas donde se manifiestan los hallazgos hechos. 13.3.

LA EXPOSICIÓN DE LA INVESTIGACIÓN

Es una característica importante de toda la actividad científica poner al alcance de la comunidad científica y por supuesto del público en general los avances realizados en cada rama del saber. Esto sólo se logra publicando en forma ordenada trabajos que permitan comprender la naturaleza y objetivos de cada investigación y las conclusiones a las que se ha arribado. Por lo tanto se puede decir que la redacción del informe final, que es el instrumento que complementa este objetivo, no es una mera formalidad de realización casual o aleatoria, sino una parte constitutiva de todo el trabajo científico. No debe pensarse que la estructura de dicho informe reproduce los pasos que el investigador ha dado en el curso de su trabajo, en su orden y progresión. No, la lógica que conduce la investigación admite un planteamiento flexible, con frecuentes interrupciones, vueltas atrás e inevitables errores. El informe, en cambio, debe poseer su propia lógica interior, presentando clara y ordenadamente los resultados del trabajo, y debe tener una estructura tal que permita su comprensión sin mayores dificultades. Es corriente al respecto que se hable de la diferencia entre un método de investigación y un método expositivo aunque en este último caso la palabra método no parece totalmente adecuada, por las confusiones que puede acarrear. En todo caso lo importante es reconocer que el camino que sigue la investigación no puede ser el mismo que la forma o estructura de la exposición de sus resultados. La información que habrá de

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presentarse debe estructurarse de tal manera que dé la sensación al alumno de estar ante una ordenada secuencia lógica, haciendo que los hechos se encadenen entre sí y tratando de organizarlos de un modo coherente, sin fracturas. El contenido del informe de investigación no puede ser fijado de modo esquemático para todos los casos, aunque hay algunos elementos que deben necesariamente estar presentes para no afectar la seriedad del trabajo. Ellos son, básicamente, los que permitan precisar los objetivos y el sentido de la investigación, el método utilizado, las matrices teóricas en que se inscribe y las fuentes y los hechos que nos permitan arribar a determinadas conclusiones. En virtud de lo anterior puede esquematizarse la exposición de la investigación en tres secciones diferenciadas: a.

Una sección preliminar donde aparecen los propósitos del trabajo, donde se pasa revista a los conocimientos actuales sobre la materia y se definen las principales líneas del tema a desarrollar. Junto con este material se agrupan generalmente justificaciones respecto a la importancia del tema elegido y otros planteamientos similares, y todo ello se incluye en la introducción del trabajo. También en esta primera parte aparecen generalmente dedicatorias, agradecimientos, exposiciones sobre hechos particulares que rodearon al trabajo y, eventualmente, el índice general.

b. El cuerpo central del informe donde se desarrolla propiamente el tema, se exponen en detalle las consideraciones teóricas que guían la investigación, se exhiben los hallazgos que se han hecho, analizándolos e interpretándolos. Consta generalmente de varios capítulos que se van orientando de tal modo que las transiciones entre uno y otro sean mínimas, y que se enlazan de acuerdo a un orden general de exposición. Este puede ir de lo más general hacia lo más particular, o desde lo más abstracto a lo más concreto, o inclusive puede adoptar formas distintas y

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hasta opuestas. Lo importante en todo caso es que se alcance la mínima y necesaria coherencia que permita integrar al trabajo como un todo orgánico ya partir de la cual se pueda reconstruir la realidad en su unidad y multiplicidad. Esta es la parte más larga de la obra y debe corresponder al desenvolvimiento anunciado ya en la introducción. c.

Una sección final donde se incluyen la síntesis o conclusiones generales del trabajo, el índice o índices y los anexos o apéndices. En estos anexos aparecen algunos de los cuadros estadísticos, mapas, planos, textos completos que sería incómodo interpolar en el informe, y todo otro material que por su extensión o sus características deba figurar en él, pero que fatigaría al alumno si se lo intercalase en su desarrollo. Algunos autores dejan para esta parte final las citas bibliográficas, que otros prefieren colocar al pie de página.

Por supuesto que la estructura concreta de cada trabajo varía de acuerdo a la extensión de la misma, al tema tratado, ya la metodología empleada en la investigación. Los trabajos cortos tienen esquemas más simples, y a veces no se dividen en capítulos sino en tres o cuatro partes, como: 1. 2. 3. 4.

Introducción. Análisis de los datos. Síntesis. Anexos.

Los trabajos mayores presentan siempre una estructura articulada de capítulos, que admiten a su vez divisiones menores en puntos y subpuntos. En cuanto a los temas se puede decir que algunos de ellos requieren de mayor desarrollo metodológico que otros, o de una presentación más analítica, más sintética, etc. Si la metodología utilizada ha sido uno de los problemas principales a resolver (por las dificultades encontradas), o si es original, poco usada, etc., conviene desarrollarla separadamente, como un capítulo especial.

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En caso contrario podrá incluirse como un aspecto más a tratar en la introducción. Por último se quiere decir que no existe una sola forma correcta de presentar un trabajo; según el estilo y la preferencia de cada autor será posible organizar esquemas diferentes. Todos son válidos, y se cree, si son completos, rigurosamente ordenados y facilitadores de la lectura y comprensión. 13.4. RECOMENDACIONES INFORME

SOBRE

LA

REDACCIÓN

DEL

Resulta difícil, al respecto, tratar de formular procedimientos o técnicas que resuelvan esta tarea, pues no se trata de una actividad mecánica sino esencialmente creadora. Algunas observaciones prácticas al respecto corresponden a problemas puramente gramaticales, que no es del caso explanar aquí, pues son comunes a la expresión escrita en general. No obstante, como fruto de la experiencia concreta, se cree pertinente hacer algunas recomendaciones que se aconseja seguir a quienes no están demasiado familiarizados con tal tarea. Ellas son: a. No tratar de redactar el trabajo de primera intención: muy pocas personas tienen la habilidad y el suficiente dominio del idioma como para redactar prolijamente un informe sobre un tema más o menos complejo sin apelar a borradores, múltiples correcciones y diversos ensayos. Pretender eludir esta tarea puede resultar, en casi todos los casos, algo frustrante. Por eso se aconseja que, como primer paso, se intente una redacción provisional, en la que la preocupación central no va a resultar la forma sino el hecho de que aparezcan todos los aspectos a exponer, preferiblemente con claridad y sencillez. Después de un cierto tiempo que permite tomar algo de distancia con lo escrito conviene retomar lo ya hecho, revisarlo y emprender una nueva redacción, que habrá de ser más

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cuidadosa y donde nos preocuparemos más por la forma, el estilo y la corrección gramatical. Esta labor puede ser ejecutada dos, tres, cuatro o más veces, según las dificultades que se encuentren, hasta que podamos encontrarnos satisfechos con lo alcanzado. b. No tratar de seguir un orden rígido en la redacción: no existe ninguna necesidad, ni teórica ni práctica, de que la redacción siga el mismo orden que el informe. Probablemente haya en el trabajo algunos aspectos que, antes de la finalización del mismo, ya puedan adoptar una forma definitiva; puede haber otros que, aunque situados al comienzo del informe, deban esperar algo más para ser redactados en forma completa y acabada. En este sentido la experiencia indica que la rigidez sólo constituye una pérdida de esfuerzo y de tiempo. Por ejemplo, la Introducción de un estudio suele ser escrita después que el resto del informe, pues resulta más sencillo hacerlo cuando se tiene a la vista todo el resto de lo escrito. c.

Cuidar minuciosamente la lógica interna: redactar bien no es sólo una tarea gramatical sino, y casi se podría decir fundamentalmente, un trabajo de lógica aplicada. Sólo lo que se tiene claro en el intelecto puede ser llevado a la palabra con claridad. Podríamos decir que, sin una redacción lógicamente consistente, un trabajo científico se desmerece seriamente, pues arroja dudas acerca de la propia capacidad de razonamiento del autor.

d. Emplear un lenguaje adecuado al tema: un informe de investigación debe poder ser comprendido por cualquier alumno que posea la mínima base teórica necesaria. Por lo tanto debe expresarse en forma clara y sencilla, directa, omitiendo pasajes confusos, demasiado extensos, oraciones que pueden interpretarse en más de un sentido, etc. Lo estético en la ciencia es la claridad y la precisión, no la oscuridad o la vaguedad en el lenguaje.

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Por último se quiere recalcar que nunca se debe tratar de impresionar al alumno mediante la utilización de términos grandilocuentes o expresiones rebuscadas. La idea más complicada que pueda concebirse admite siempre una exposición sencilla, pues la oscuridad en la expresión es casi siempre efecto de la confusión mental.[57]

13.5.

PROCEDIMIENTOS ESTADISTICOS PARA ANALISIS DE DATOS

13.5.1

MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL Y DE DISPERSIÓN

A.

INTRODUCCION

Estadística sumaria Podemos usar una serie de números conocidos como estadística sumaria para describir las características del conjunto de datos. Dos de estas características son de particular importancia para los responsables de tomar decisiones: la de tendencia central y la de dispersión.

[57]



Tendencia central: la tendencia central se refiere al punto



medio de una distribución. Las medidas de tendencia central se conocen como medidas de posición. Dispersión: se refiere a la extensión de los datos en una distribución, es decir, al grado en que las observaciones se distribuyen.

Adrián Fuentes, Marcelo; “Los Datos y su Procesamiento”, http://www.educar-argentina.com.ar, Accesado Noviembre 20, 2005.

en

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



B.

Análisis de datos

Sesgo: las curvas que representan los puntos de datos de un conjunto de datos pueden ser simétricas o sesgadas. Las curvas simétricas, tienen una forma tal que una línea vertical que pase por el punto más alto de la curva dividirá el área de ésta en dos partes iguales. Cada parte es una imagen espejo de la otra. En las curvas sesgadas, los valores de su distribución de frecuencias están concentrados en el extremo inferior o en el superior de la escala de medición del eje horizontal. Los valores no están igualmente distribuidos. Las curvas pueden estar sesgadas hacia la derecha (positivamente sesgadas) o sesgadas hacia la izquierda (negativamente sesgadas). Curtosis: cuando medimos la curtosis de una distribución, estamos midiendo su grado de agudeza.

LA MEDIA ARITMÉTICA

Cuando nos referimos al "promedio" de algo, estamos hablando de la media aritmética. Para encontrar la media aritmética, sumamos los valores y el resultado lo dividimos entre el número de observaciones. b.1.

Símbolos convencionales

Una muestra de una población consiste en n observaciones, con una media de Ŷ. Las medidas que calculamos para una muestra se conocen como estadística. La notación es diferente cuando calculamos medidas para la población entera, es decir, para el grupo que contiene a todos los elementos que estamos describiendo. La media de una población se

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Análisis de datos 359

simboliza con μ. El número de elementos de una población se denota con la letra mayúscula N. Por lo general, en estadística utilizamos letras del alfabeto latino para simbolizar la información sobre las muestras y letras del griego para referirnos a la información sobre poblaciones. b.2.

Cálculo de la media a partir de datos no agrupados. Media de la población:

μ = ∑x / N Ŷ= ∑x / n Para calcular esta media, sumamos todas las observaciones. Los estadísticos se refieren a este tipo de datos como datos no agrupados. b.3.

Cálculo de la media de datos agrupados

Una distribución de frecuencias consta de datos agrupados en clases. Cada valor de una observación cae dentro de alguna de las clases. No sabemos el valor individual de cada observación. A partir de la información de la tabla, podemos calcular fácilmente una estimación del valor de la media de estos datos agrupados.

De haber usado los datos originales sin agrupar, podríamos haber calculado el valor real de la media. Para encontrar la media aritmética de datos agrupados, primero calculamos el punto medio de cada clase. Para lograr que los puntos medios queden en cifras cerradas, redondeamos las cantidades. Después, multiplicamos cada punto medio por la frecuencia de las observaciones de dicha clase, sumamos todos los resultados y dividimos esta suma entre el número total de observaciones de la muestra. Ŷ = ∑(f x) / n

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Análisis de datos

f = frecuencia de observaciones de cada clase x= punto medio de cada clase de la muestra n = número de observaciones de la muestra b.4.

Codificación

Mediante esta técnica, podemos eliminar el problema de tener puntos medios muy grandes o inconvenientes. En lugar de utilizar los puntos medios reales para llevar a efecto nuestros cálculos, podemos asignar enteros consecutivos de valor pequeño, conocidos como códigos, a cada uno de los puntos medios. El entero cero puede ser asignado a cualquier punto medio, pero para que nuestros enteros sean pequeños, asignaremos cero al punto medio de la parte media de la distribución (o la parte más cercana a ésta). Podemos asignar enteros negativos a los valores menores a dicho punto medio y enteros positivos a los valores más grandes. Los estadísticos usan xo para representar el punto medio al que se le ha asignado el código 0 y u para el punto medio codificado: Ŷ = xo + w [(u f)] / n w = ancho numérico del intervalo de clase u = código asignado a cada punto medio de clase b.5.

Ventajas y desventajas de la media aritmética

La media aritmética, en su carácter de un solo número que representa a un conjunto de datos completo, tiene importantes ventajas: 1.

Se trata de un concepto familiar para la mayoría de las personas y es intuitivamente claro. 2. Cada conjunto de datos tiene una media, es una medida que puede calcularse y es única debido a que cada conjunto de datos posee una y sólo una media.

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Análisis de datos 361

3. Es útil para llevar a cabo procedimientos estadísticos como la comparación de medias de varios conjuntos de datos. Desventajas: 1.

Puede verse afectada por valores extremos que no son representativos del resto de los datos. 2. Resulta tedioso calcular la media debido a que utilizamos cada uno de los puntos de dato de nuestro cálculo. 3. Somos incapaces de calcular la media para un conjunto de datos que tiene clases de extremo abierto, ya sea en el inferior o en el superior de la escala. C.

LA MEDIANA

La mediana es un solo valor calculado a partir del conjunto de datos que mide la observación central de éstos. Esta sola observación es la más central o la que está más en medio en el conjunto de números. La mitad de los elementos están por encima de este punto y la otra mitad está por debajo. c.1.

Cálculo de la mediana a partir de datos no agrupados

Para hallar la mediana de un conjunto de datos, primero hay que organizarlos en orden descendente o ascendente. Si el conjunto de datos contiene un número impar de elementos, el de en medio en el arreglo es la mediana. Si hay un número par de observaciones, la mediana es el promedio de los dos elementos de en medio. Mediana = (n + 1) / 2

c.2.

Cálculo de la mediana a partir de datos agrupados

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1. 2. 3. 4.

5.

6.

7.

Análisis de datos

Encontrar qué observación de la distribución está más al centro (Mediana = (n + 1) / 2)) Sumar las frecuencias de cada clase para encontrar la clase que contiene a ese elemento más central. Determinar el número de elementos de la clase y la localización de la clase que contiene al elemento mediano. Determinar el ancho de cada paso para pasar de una observación a otra en la clase mediana, dividiendo el intervalo de cada clase entre el número de elementos contenido en la clase. Determinar el número de pasos que hay desde el límite inferior de la clase mediana hasta el elemento correspondiente a la mediana. Calcular el valor estimado del elemento mediano multiplicando el número de pasos que se necesitan para llegar a la observación mediana por el ancho de cada paso. Al producto sumarle el valor del límite inferior de la clase mediana. Si existe un número par de observaciones en la distribución, tomar el promedio de los valores obtenidos para el elemento mediano calculados en el paso número 6.

Un método más sencillo: m = {[(n + 1) / 2 – (F + 1)] / fm} w + Lm m = mediana de la muestra n = número total de elementos de la distribución F = suma de todas las frecuencias de clase hasta, pero sin incluir, la clase mediana fm = frecuencia de la clase mediana w = ancho de intervalo de clase Lm = límite inferior del intervalo de clase mediano c.3.

Ventajas y desventajas de la mediana

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Análisis de datos 363

Los valores extremos no afectan a la mediana tan intensamente como a la media. La mediana es fácil de entender y se puede calcular a partir de cualquier tipo de datos incluso a partir de datos agrupados con clases de extremo abierto a menos que la mediana entre en una clase de extremo abierto. Podemos encontrar la mediana incluso cuando nuestros datos son descripciones cualitativas, en lugar de números. Ciertos procedimientos estadísticos que utilizan la mediana son más complejos que aquellos que utilizan la media. Debido a que la mediana es una posición promedio, debemos ordenar los datos antes de llevar a cabo cualquier cálculo. Esto implica consumo de tiempo para cualquier conjunto de datos que contenga un gran número de elementos. Por consiguiente, si deseamos utilizar una estadística de muestra para estimar un parámetro de población, la media es más fácil de usar que la mediana. D.

LA MODA

La moda es una medida de tendencia central diferente de la media, pero un tanto parecida a la mediana, pues en realidad no se calcula mediante algún proceso aritmético ordinario. La moda es aquel valor que más se repite en el conjunto de datos. En ocasiones, el azar hace que un solo elemento no representativo se repita lo suficiente para ser el valor más frecuente del conjunto de datos. Es por esta razón que rara vez utilizamos la moda de un conjunto de datos no agrupados como medida de tendencia central. Por esta razón, siempre que utilizamos la moda como medida de tendencia central de un conjunto de datos, debemos calcular la moda de datos agrupados (buscar la clase modal).

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d.1.

Análisis de datos

Cálculo de la moda de datos agrupados

Cuando los datos ya se encuentran agrupados en una distribución de frecuencias, podemos poner que la moda está localizada en la clase que contiene el mayor número de elementos, es decir, en la clase que tiene mayor frecuencia. Para determinar un solo valor para la moda a partir de esta clase modal: Mo = Lmo + [d1 / (d1 + d2 )] w Lmo = límite inferior de la clase modal. d1 = frecuencia de la clase modal menos la frecuencia de la clase que se encuentra inmediatamente por debajo de ella. d2 = frecuencia de la clase modal menos la frecuencia de la clase que se encuentra inmediatamente por encima de ella. w = ancho del intervalo de la clase modal. d.2.

Ventajas y desventajas de la moda

La moda, al igual que la mediana, se puede utilizar como una posición central para datos tanto cualitativos como cuantitativos. También, al igual que la mediana, la moda no se ve mayormente afectada por los valores extremos. Incluso si los valores extremos son muy altos o muy bajos, nosotros escogemos el valor más frecuente del conjunto de datos como el valor modal. Podemos utilizar la moda sin importar qué tan grandes o qué tan pequeños sean los valores del conjunto de datos, e independientemente de cuál sea su dispersión. La podemos utilizar aun cuando una o más clases sean de extremo abierto.

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Análisis de datos 365

Muy a menudo, no existe un valor modal debido a que el conjunto de datos no contiene valores que se presenten más de una vez. En otras ocasiones, cada valor es la moda, pues cada uno de ellos se presenta el mismo número de veces. Otra desventaja consiste en que cuando los datos contienen dos, tres o más modas, resultan difíciles de interpretar y comparar. d.3.

Comparación entre la media, la mediana y la moda

Cuando trabajamos un problema de estadística, debemos decidir si vamos a utilizar la media, la mediana o la moda como medidas de tendencia central. Las distribuciones simétricas que sólo contienen una moda, siempre tienen el mismo valor para la media, la mediana y la moda. En tales casos, no es necesario escoger la medida de tendencia central, pues ya está hecha la selección. En una distribución positivamente sesgada (es decir, sesgada hacia la derecha), la moda todavía se encuentra en el punto más alto de la distribución, la mediana está hacia la derecha de la moda y la media se encuentra todavía más a la derecha de la moda y la mediana. En una distribución negativamente sesgada, la moda sigue siendo el punto más alto de la distribución, la mediana está hacia la izquierda de ella y la media se encuentra todavía más a la izquierda de la moda y la mediana. Cuando la población está sesgada negativa o positivamente, con frecuencia la mediana resulta ser la mejor medida de posición, debido a que siempre está entre la moda y la media. La mediana no se ve altamente influida por la frecuencia de aparición de un solo valor como es el caso de la moda, ni se distorsiona con la presencia de valores extremos como la media. E.

LA DISPERSIÓN

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Análisis de datos

Al igual que sucede con cualquier conjunto de datos, la media, la mediana y la moda sólo nos revelan una parte de la información que necesitamos acerca de las características de los datos. Para aumentar nuestro entendimiento del patrón de los datos, debemos medir también su dispersión, extensión o variabilidad. La dispersión es importante porque: 1.

Proporciona información adicional que permite juzgar la confiabilidad de la medida de tendencia central. Si los datos se encuentran ampliamente dispersos, la posición central es menos representativa de los datos. 2. Ya que existen problemas característicos para datos ampliamente dispersos, debemos ser capaces de distinguir que presentan esa dispersión antes de abordar esos problemas. 3. Quizá se desee comparar las dispersiones de diferentes muestras. Si no se desea tener una amplia dispersión de valores con respecto al centro de distribución o esto presenta riesgos inaceptables, necesitamos tener habilidad de reconocerlo y evitar escoger distribuciones que tengan las dispersiones más grandes. e.1.

Medidas de dispersión

La dispersión puede medirse en términos de la diferencia entre dos valores seleccionados del conjunto de datos. Las medidas de distancia son: el alcance, el alcance interfractil y el alcance intercuartil. Alcance. Es la diferencia entre el más alto y el más pequeño de los valores observados.

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Análisis de datos 367

Alcance = valor de la observación más alta – valor de la observación más pequeña El alcance es fácil de entender y de encontrar, pero su utilidad como medida de dispersión es limitada. Sólo toma en cuenta los valores más alto y más bajo de una distribución y no considera ninguna otra observación del conjunto de datos. Ignora la naturaleza de la variación entre todas las demás observaciones, y se ve muy influido por los valores extremos. Las distribuciones de extremo abierto no tienen alcance, pues no existe un valor más alto o más bajo en la clase de extremo abierto. 

Alcance interfractil

En una distribución de frecuencias, una fracción o proporción dada de los datos cae en un fractil o por debajo de éste. La mediana, por ejemplo, es el fractil 0.5, puesto que la mitad de los datos es menor o igual a este valor. Los fractiles son parecidos a los porcentajes. En una distribución cualquiera, el 25% de los datos está en el fractil 0.25 o por debajo de éste; igualmente, 25% de los datos cae en el vigésimo quinto percentil o por debajo de éste. El alcance interfractil es una medida de la dispersión entre dos fractiles de una distribución de frecuencias, es decir, la diferencia entre los valores de los dos fractiles. Los fractiles tienen nombres especiales, dependiendo del número de partes iguales en que se dividen los datos. Los fractiles que los dividen en 10 partes iguales se conocen como deciles. Los cuartiles dividen los datos en cuatro partes iguales. Los percentiles dividen el conjunto de datos en 100 partes iguales. 

Alcance intercuartil

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El alcance intercuartil mide aproximadamente qué tan lejos de la mediana tenemos que ir en cualquiera de las dos direcciones antes de que podamos recorrer una mitad de los valores del conjunto de datos. Para calcular este alcance, dividimos nuestros datos en cuatro partes, cada una de las cuales contiene 25% de los elementos de la distribución. Los cuartiles son, entonces, los valores más alto y más bajo de estas cuatro partes, y el alcance intercuartil es la diferencia entre los valores del primer cuartil y el tercer cuartil. e.2.

Medidas de desviación promedio

Las descripciones más comprensivas de la dispersión son aquellas que tratan con la desviación promedio con respecto a alguna medida de tendencia central. Dos de tales medidas son la varianza y la desviación estándar. Ambas medidas nos dan una distancia promedio de cualquier observación del conjunto de datos con respecto a la media de la distribución. e.3.

Varianza de la población

Cada población tiene una varianza, que se simboliza con σ 2 (sigma cuadrada). Para calcular la varianza de una población, dividimos la suma de las distancias al cuadrado entre la media y cada elemento de la población entre el número total de observaciones de dicha población. σ 2 = ∑(x - µ )2 / N σ 2 = varianza de la población. x = elemento u observación. µ = media de la población. N = número total de elementos de la población.

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Análisis de datos 369

Para la varianza, las unidades son el cuadrado de las unidades de los datos. Estas unidades no son intuitivamente claras o fáciles de interpretar. Por esta razón, tenemos que hacer un cambio significativo en la varianza para calcular una medida útil de la desviación, que sea menos confusa. Esta medida se conoce como la desviación estándar, y es la raíz cuadrada de la varianza. La desviación estándar, entonces, está en las mismas unidades que los datos originales. e.4.

Desviación estándar de la población

La desviación estándar de la población, o σ, es simplemente la raíz cuadrada de la varianza de la población. Como la varianza es el promedio de las distancias al cuadrado que van desde las observaciones a la media, la desviación estándar es la raíz cuadrada del promedio de las distancias al cuadrado que van desde las observaciones a la media. La desviación estándar está en las mismas unidades que las que se usaron para medir los datos. La raíz cuadrada de un número positivo puede ser tanto positiva como negativa. Cuando tomamos la raíz cuadrada de la varianza para calcular la desviación estándar, los estadísticos solamente consideran la raíz cuadrada positiva. Para calcular la varianza o la desviación estándar, construimos una tabla utilizando todos los elementos de la población.

e.5.

Usos de la desviación estándar

La desviación estándar nos permite determinar, con un buen grado de precisión, dónde están localizados los valores de una distribución de frecuencias con relación a la media. El teorema de Chebyshev dice que no importa qué forma tenga la distribución, al menos 75%

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Análisis de datos

de los valores caen dentro de + 2 desviaciones estándar a partir de la media de la distribución, y al menos 89% de los valores caen dentro de + 3 desviaciones estándar a partir de la media. Con más precisión:   

e.6.

Aproximadamente 68% de los valores de la población cae dentro de + 1 desviación estándar a partir de la media. Aproximadamente 95% de los valores estará dentro de + 2 desviaciones estándar a partir de la media. Aproximadamente 99% de los valores estará en el intervalo que va desde tres desviaciones estándar por debajo de la media hasta tres desviaciones estándar por arriba de la media. Resultado estándar

La desviación estándar es también útil para describir qué tan lejos las observaciones individuales de una distribución de frecuencias se apartan de la media de la distribución. Una medida que se conoce como resultado estándar nos da el número de desviaciones estándar que una observación en particular ocupa por debajo o por encima de la media: Resultado estándar = (x - µ) / σ e.7.

Cálculo de la varianza y la desviación estándar utilizando datos agrupados σ 2 = ∑f(x - µ )2 / N σ 2 = varianza de la población. x = punto medio de cada una de las clases. µ = media de la población. N = número total de elementos de la población.

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Análisis de datos 371

f = frecuencia de cada una de las clases. σ = √σ 2 e.8.

Desviación estándar de una muestra

Para calcular la varianza y la desviación estándar de una muestra, utilizamos las mismas fórmulas, sustituyendo µ por x y N con n – 1. s2 = ∑(x - x)2 / (n – 1) ¿Por qué utilizamos n – 1 como denominador en lugar de N? Los especialistas en estadística pueden demostrar que si tomamos muchas muestras de una población dada, si encontramos la varianza de la muestra para cada muestra y promediamos los resultados, entonces este promedio no tiende a tomar el valor de la varianza de la población, a menos que tomemos n – 1 como denominador de los cálculos. Al igual que utilizamos la desviación estándar de la población para derivar los resultados estándar de la misma, podemos también usar la desviación estándar de la muestra para calcular los resultados estándar de la muestra. Estos resultados indican a cuántas desviaciones estándar se halla una observación en particular por arriba o por debajo de la media de la muestra. Resultado estándar de la muestra = (x – x) / s

e.9.

Dispersión relativa: el coeficiente de variación

La desviación estándar es una medida absoluta de la dispersión que expresa la variación en las mismas unidades que los datos originales.

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La desviación estándar no puede ser la única base para la comparación de dos distribuciones. Si tenemos una desviación estándar de 10 y una media de 5, los valores varían en una cantidad que es el doble de la media misma. Si, por otro lado, tenemos una desviación estándar de 10 y una media de 5.000, la variación con respecto a la media es insignificante. En consecuencia, no podemos conocer la dispersión de un conjunto de datos hasta que conocemos su desviación estándar, su media y cómo se compara la desviación estándar con respecto a la media. Lo que necesitamos es una medida relativa que nos proporcione una estimación de la magnitud de la desviación con respecto a la magnitud de la media. El coeficiente de variación es una de estas medidas relativas de dispersión. Se relaciona la desviación estándar y la media, expresando la desviación estándar como porcentaje de la media. Coeficiente de variación = (σ / µ ) * 100 13.5.2 A.

INFERENCIA ESTADÍSTICA INTRODUCCIÓN AL MUESTREO

Algunas veces es posible y práctico examinar a cada persona o elemento de la población que deseamos describir. A esto lo llamamos enumeración completa o censo. Utilizamos el muestreo cuando no es posible contar o medir todos los elementos de la población. Los estadísticos usan la palabra población para referirse no sólo a personas sino a todos los elementos que han sido elegidos para un estudio, y emplean la palabra muestra para describir una porción elegida de la población.

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a.1.

Condiciones que debe reunir una muestra:   

a.2.

Homogeneidad: debe ser extraída de la misma población. Independencia: las observaciones no deben estar mutuamente condicionadas entre sí. Representatividad: la muestra debe ser el mejor reflejo posible del conjunto del cual proviene. Estadísticas y parámetros

Matemáticamente, podemos describir muestras y poblaciones al emplear mediciones como la media, la mediana, la oda y la desviación estándar. Cuando estos términos describen las características de una población, se llaman parámetros. Cuando describen las características de la muestra, se llaman estadísticos. Una estadística es una característica de una muestra y un parámetro es una característica de la población. Se emplean letras latinas minúsculas para denotar estadísticas de muestra y letras griegas o latinas mayúsculas para representar parámetros de población. Población Definición

Colección de elementos Parte o porción de la considerados población seleccionada para su estudio

Características Parámetros Símbolos

Muestra

Estadísticas

Tamaño de la población: Tamaño de la muestra: n N Media de la muestra: x Media de la población: µ Desviación estándar: s Desviación estándar: σ

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B.

Análisis de datos

PARÁMETROS Y ESTIMADORES

Una población queda caracterizada a través de ciertos valores denominados parámetros, que describen las principales propiedades del conjunto. Un parámetro es un valor fijo (no aleatorio) que caracteriza a una población en particular. En general, una parámetro es una cantidad desconocida y rara vez se puede determinar exactamente su valor, por la dificultad práctica de observar todas las unidades de una población. Por este motivo, tratamos de estimar el valor de los parámetros desconocidos a través del empleo de muestras. Las cantidades usadas para describir una muestra se denominan estimadores o estadísticos muestrales. Ahora bien, es razonable pensar que si tomamos diferentes muestras de la misma población y calculamos los diferentes estadísticos de cada una, esos valores van a diferir de muestra a muestra. Por lo tanto, un estadístico no es un valor fijo, sino que presenta las siguientes características:  

Puede tener varios resultados posibles. No se puede predecir de antemano su valor.

Estas son las condiciones que definen a una variable aleatoria. Un estadístico, entonces, es una variable aleatoria, función de las observaciones muestrales. A los estadísticos muestrales se los designa con las letras latinas (x, s2), o letras griegas "con sombrero" (µ ^, σ ^2). Si un estadístico es una variable aleatoria, entonces es posible determinar su distribución de probabilidades y calcular sus principales propiedades.

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C. c.1.

Análisis de datos 375

MUESTREO ALEATORIO Muestreo aleatorio simple

Selecciona muestras mediante métodos que permiten que cada posible muestra tenga igual probabilidad de ser seleccionada y que cada elemento de la población total tenga una oportunidad igual de ser incluido en la muestra. Una población infinita es aquella en la que es teóricamente imposible observar todos los elementos. Aunque muchas poblaciones parecen ser excesivamente grandes, no existe una población realmente infinita de objetos físicos. Con recursos y tiempo ilimitados, podríamos enumerar cualquier población finita. Como cuestión práctica, entonces, utilizamos el término población infinita cuando hablamos acerca de una población que no podría enumerarse en un intervalo razonable.

c.2.

Cómo hacer un muestreo aleatorio

La forma más fácil de seleccionar una muestra de manera aleatoria es mediante el uso de números aleatorios. Estos números pueden generarse ya sea con una computadora programada para resolver números o mediante una tabla de números aleatorios (tabla de dígitos aleatorios). c.3.

Muestreo sistemático

En el muestreo sistemático, los elementos son seleccionados de la población dentro de un intervalo uniforme que se mide con respecto al tiempo, al orden o al espacio.

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Análisis de datos

El muestreo sistemático difiere del aleatorio simple en que cada elemento tiene igual probabilidad de ser seleccionado, pero cada muestra no tiene una posibilidad igual de ser seleccionada (Por ejemplo: tomar cada elemento de 10 en 10: el Nª 1, 11, 21...) En este tipo de muestreo, existe el problema de introducir un error en el proceso de muestreo. Aún cuando este tipo de muestreo puede ser inapropiado cuando los elementos entran en un patrón secuencial, este método puede requerir menos tiempo y algunas veces tiene como resultado un costo menor que el método aleatorio simple. c.4.

Muestreo estratificado

Dividimos la población en grupos relativamente homogéneos, llamados estratos. Después, se utiliza uno de estos planteamientos: 

Seleccionamos aleatoriamente de cada estrato un número específico de elementos correspondientes a la fracción de ese estrato en la población como un todo.  Extraemos un número igual de elementos de cada estrato y damos peso a los resultados de acuerdo con la porción del estrato con respecto a la población total. Con cualquiera de estos planteamientos, el muestreo estratificado garantiza que cada elemento de la población tenga posibilidad de ser seleccionado. Este método resulta apropiado cuando la población ya está dividida en grupos de diferentes tamaños y deseamos tomar en cuenta este hecho (por ejemplo: categorías profesionales de la población). La ventaja de las muestras estratificadas es que, cuando se diseñan adecuadamente, reflejan de manera más precisa las características de la población de la cual fueron elegidas.

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c.5.

Análisis de datos 377

Muestreo de racimo

Dividimos la población en grupos, o racimos, y luego seleccionamos una muestra aleatoria de estos racimos. Suponemos que estos racimos individualmente son representativos de la población como un todo (Por ejemplo: las cuadras o barrios de un pueblo). Un procedimiento de racimo bien diseñado puede producir una muestra más precisa a un costo considerablemente menor que el de un muestreo aleatorio simple. Tanto en el muestreo estratificado como en el de racimo, la población se divide en grupos bien definidos. Usamos el muestreo estratificado cuando cada grupo tiene una pequeña variación dentro de sí mismo, pero hay una amplia variación dentro de los grupos. Usamos el muestreo de racimo en el caso opuesto, cuando hay una variación considerable dentro de cada grupo, pero los grupos son esencialmente similares entre sí. c.6.

Base de la inferencia estadística: muestreo aleatorio simple

El muestreo sistemático, estratificado y el de racimo intentan aproximarse al muestreo aleatorio simple. Todos son métodos que han sido desarrollados por su precisión, economía o facilidad física. Los principios del muestreo aleatorio simple son la base de la inferencia estadística, el proceso de hacer inferencias acerca de poblaciones a partir de información contenida en muestras. D.

INTRODUCCIÓN A LAS DISTRIBUCIONES DE MUESTREO

Si tomamos varias muestras de una población, las estadísticas que calcularíamos para cada muestra no necesariamente serían iguales, y lo más probable es que variaran de una muestra a otra.

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Análisis de datos

Una distribución de probabilidad de todas las medias posibles de las muestras es una distribución de las medias de las muestras. Los estadísticos la conocen como distribución de muestreo de la media. También podríamos tener una distribución de muestreo de una porción. Si trazamos una distribución de probabilidad de porciones posibles de un evento en todas las muestras, obtendríamos una distribución de las porciones de las muestras. A esto se lo conoce como distribución de la porción. d.1.

Descripción de las distribuciones de muestreo

Cualquier distribución de probabilidad (y, por tanto, cualquier distribución de muestreo) puede ser descripta parcialmente por su media y su desviación estándar. d.2.

Concepto de error estándar

En vez de decir "la desviación estándar de la distribución de las medias de la muestra" para describir una distribución de medias de la muestra, los estadísticos se refieren al error estándar de la media. De manera similar, la "desviación estándar de la distribución de las proporciones de la muestra" se abrevia como error estándar de la proporción. El término error estándar se utiliza porque da a entender un significado específico. La variabilidad en las estadísticas de muestras proviene de un error de muestreo debido al azar; es decir, hay diferencias entre cada muestra y la población, y entre las diversas muestras, debido únicamente a los elementos que decidimos escoger para las muestras. La desviación estándar de la distribución de las medias de las muestras mide el grado hasta el que esperamos que varíen las medias de las diferentes muestras debido a este error fortuito cometido en el proceso de muestreo. Por tanto, la desviación estándar de la distribución de una estadística de muestra se conoce como el error estándar de la estadística.

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Análisis de datos 379

El error estándar indica no sólo el tamaño del error de azar que se ha cometido, sino también la probable precisión que obtendremos si utilizamos una estadística de muestra para estimar un parámetro de población. Una distribución de medias de muestra que está menos extendida (y que tiene un error estándar pequeño) es un mejor estimador de la media de la población que una distribución de medias de muestra que está ampliamente dispersa y que tiene un error estándar más grande. d.3.

Uso del error estándar

Siempre que usamos pruebas, tenemos que tratar con el error estándar. Específicamente, necesitamos cierta medición de la precisión del instrumento de prueba, generalmente representado por el error estándar. E.

BASE CONCEPTUAL PARA MUESTREAR DISTRIBUCIONES

En la terminología estadística, la distribución de muestreo que obtendríamos al tomar todas las muestras de un tamaño dado constituye una distribución teórica de muestreo. En casi todos los casos, los responsables de las decisiones sólo toman una muestra de la población, calculan estadísticas para esa muestra y de esas estadísticas infieren algo sobre los parámetros de toda la población. e.1.

Muestreo de poblaciones normales

Si extraemos muestras de una población normalmente distribuida y calculamos sus medias, debido a que estamos promediando para obtener cada media de muestra, se promediarían hacia abajo valores muy grandes de la muestra y hacia arriba valores muy pequeños. El razonamiento consistiría en que nos estaríamos extendiendo menos entre las medias de muestra que entre los elementos individuales de la población original. Esto es lo mismo

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Análisis de datos

que afirmar que error estándar de la media, o la desviación estándar de la distribución de muestreo, sería menor que la desviación estándar de los elementos individuales en la población. El error estándar de la media obtenido para situaciones en las que la población es infinita es: σx=σ/

n

Para convertir cualquier variable aleatoria normal en una variable aleatoria normal estándar, debemos sustraer la media de la variable que se está estandarizando y dividir el resultado entre el error estándar (la desviación estándar de dicha variable). En este caso particular:

e.2.

Muestreo de poblaciones no normales

Cuando una población está distribuida normalmente, la distribución de muestreo de la media también es normal. Incluso en el caso en el que una población no está normalmente distribuida, µ x, la media de la distribución de muestreo, sigue siendo igual a la media de la población, µ . Es decir, la distribución de muestreo de la media se acerca a la normalidad, sin importar la forma de la distribución de la población. e.3.

El teorema del límite central

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Análisis de datos 381



La media de la distribución de muestreo de la media será igual a la media de la población.  Al incrementarse el tamaño de la muestra, la distribución de muestreo de la media se acercará a la normalidad, sin importar la forma de la distribución de la población. Esta relación entre la forma de la distribución de la población y la forma de la distribución de muestreo se denomina teorema del límite central, que es tal vez el más importante de toda la inferencia estadística. Nos asegura que la distribución de muestreo de la media se aproxima a la normal al incrementarse el tamaño de la muestra. Hay situaciones teóricas en las que el teorema del límite central no se cumple, pero casi nunca se encuentran en la toma de decisiones práctica. Una muestra no tiene que ser muy grande para que la distribución de muestreo de la media se acerque a la normal. Los estadísticos utilizan la distribución normal como una aproximación a la distribución de muestreo siempre que el tamaño de la muestra sea al menos de 30, pero la distribución de muestreo de la media puede ser casi normal con muestras incluso de la mitad de ese tamaño. La importancia del teorema del límite central es que nos permite usar estadísticas de muestra para hacer inferencias con respecto a los parámetros de población sin saber nada sobre la forma de la distribución de frecuencias de esa población más que lo que podamos obtener de la muestra. e.4.

Relación entre el tamaño de la muestra y el error estándar

El error estándar es una medición de la dispersión de las medias de muestras alrededor de la media de la población. Si la dispersión disminuye (si σ x se hace más pequeña), entonces los valores tomados por la media de la muestra tienden a agruparse más cercanamente alrededor de µ . Y a la inversa, si la dispersión se incrementa (si σ x se agranda), los valores tomados por la media de la muestra tienden a agruparse menos cercanamente alrededor de µ . Al disminuir el error estándar, el valor de cualquier media de

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muestra probablemente se acercará al valor de la media de la población. Los estadísticos describen este fenómeno diciendo: al disminuir el error estándar, se incrementa la precisión con que se puede usar la media de muestra para estimar la media de población. Debido al hecho de que σ x varía inversamente con la raíz cuadrada de n, hay una utilidad decreciente en el muestreo. Es cierto que al muestrear más elementos disminuye el error estándar, pero este beneficio puede no valer el costo. El aumento de precisión puede no valer el costo del muestreo adicional. Sea X una variable aleatoria con distribución normal, con parámetros µ , σ 2. Si sacamos muestras de tamaño n, y calculamos la media aritmética, se demuestra que bajo ciertas condiciones, X también es una variable aleatoria con distribución normal, con parámetros µ , σ 2/n. Es decir: Si X - N (µ , σ 2), entonces X - N (µ , σ 2/n) Las dos distribuciones tienen la misma media, pero la dispersión de la media aritmética es menor, tanto más pequeña cuando mayor sea el tamaño de la muestra. Como en un proceso de inferencia µ es un parámetro desconocido, al extraer una muestra en particular y calcular x, no podemos determinar exactamente qué tan cerca estuvo esa estimación del valor verdadero del parámetro. De lo único que podemos estar seguros es que, al aumentar el tamaño de la muestra, la distribución de la media aritmética tiende a concentrarse más y más alrededor de la media poblacional y, por tanto, las estimaciones van a estar más próximas al valor del parámetro (desconocido).

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Análisis de datos 383

Lo más relevante de la media aritmética es que, aún cuando la variable en estudio no tenga distribución normal, o su distribución sea desconocida, si el número de elementos de la muestra es suficientemente grande, por aplicación del Teorema del Límite Central, la media aritmética igualmente va a tener aproximadamente distribución normal. Por último, es interesante remarcar la idea de que la media aritmética es conceptualmente una variable aleatoria hasta el instante previo a calcular efectivamente su valor. Después de efectuar ese cálculo, tenemos un valor fijo (no aleatorio), y por lo tanto, deja de tener sentido hablar de la "probabilidad de la media aritmética". El cálculo de probabilidades con la media aritmética tiene entonces validez en términos teóricos, es decir, representa "lo que se espera" que ocurra con dicha variable antes de tomar una muestra y calcular efectivamente su valor. e.5.

El multiplicador de la población finita

Para calcular el error estándar de la media, utilizamos la ecuación: σ x = σ /√n Esta ecuación está diseñada para situaciones en las que la población es infinita, o en las que tomamos muestras de una población infinita con reemplazo. La fórmula diseñada para encontrar el error estándar de la media cuando la población es finita y el muestreo se hace sin reemplazo es:

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Análisis de datos

σ x = σ /√n x √ (N - n) / (N - 1) Donde: N = tamaño de la población n = tamaño de la muestra Este nuevo factor que aparece en la ecuación y se multiplica al error estándar original se conoce como multiplicador de la población finita. Cuando muestreamos una pequeña fracción de la población entera (es decir, cuando el tamaño de la población N es muy grande en relación con el tamaño de la muestra n), el multiplicador de la población finita toma un valor cercano a 1. Los estadísticos se refieren a la fracción n/N como la fracción de muestreo, porque es la fracción de la población N contenida en la muestra. Cuando la fracción de muestreo es pequeña, el error estándar de la media para poblaciones finitas es tan cercano a la media para poblaciones infinitas, que bien podríamos utilizar la misma fórmula para ambas desviaciones. La regla generalmente aceptada es: si la fracción de muestreo es menor a 0,05, no se necesita usar el multiplicar para la población finita. Cuando utilizamos la ecuación para poblaciones infinitas, σ es constante y, por tanto, la medida de la precisión de muestreo, σ x, depende solamente del tamaño de la muestra n y no de la fracción de población muestreada. Es decir, para hacer σ x más pequeña sólo es necesario agrandar n. En consecuencia, resulta que el tamaño absoluto de la muestra es el que determina la precisión del muestreo, no la fracción de la población muestreada. F.

ESTIMACIÓN

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Análisis de datos 385

El material sobre teoría de la probabilidad constituye la base de la inferencia estadística, rama de la estadística que tiene que ver con el uso de los conceptos de la probabilidad para tratar con la toma de decisiones en condiciones de incertidumbre. La inferencia estadística está basada en la estimación y en la prueba de hipótesis. f.1.

Tipos de estimación

Podemos hacer dos tipos de estimaciones concernientes a una población: 



f.2.

Una estimación puntual: es sólo u número que se utiliza para estimar un parámetro de población desconocido. Una estimación puntual a menudo resulta insuficiente, debido a que sólo tiene dos opciones: es correcta o está equivocada. Una estimación puntual es mucho más útil si viene acompañada por una estimación del error que podría estar implicado. Una estimación de intervalo: es un intervalo de valores que se utiliza para estimar un parámetro de población. Esta estimación indica el error de dos maneras: por la extensión del intervalo y por la probabilidad de obtener el verdadero parámetro de la población que se encuentra dentro del intervalo. Estimador y estimaciones

Un estimador es una estadística de muestra utilizada para estimar un parámetro de población. La media de la muestra puede ser un estimador de la media de la población, y la porción de la muestra se puede utilizar como estimador de la porción de la población. También podemos utilizar el alcance de la muestra como un estimador del alcance de la población. Cuando hemos observado un valor numérico específico de nuestro estimador, nos referimos a ese valor como una estimación. Una estimación es un valor específico observado de una estadística.

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Análisis de datos

Hacemos una estimación si tomamos una muestra y calculamos el valor que toma nuestro estimador en esa muestra. f.3.

Criterios para seleccionar un buen estimador 1.

Imparcialidad. Se refiere al hecho de que una media de muestra es un estimador no sesgado de una media de población, porque la media de distribución de muestreo de las medias de muestras tomadas de la misma población es igual a la media de la población misma. Podemos decir que una estadística es un estimador imparcial (o no sesgado) si, en promedio, tiende a tomar valores que están por encima del parámetro de la población y la misma extensión con la que tiende a asumir valores por debajo del parámetro de población que se está estimando.

2. Eficiencia. Se refiere al tamaño del error estándar de la estadística. Si comparamos dos estadísticas de una muestra del mismo tamaño y tratamos de decidir cuál de ellas es un estimador más eficiente, escogeríamos la estadística que tuviera el menor error estándar o la menor desviación estándar de la distribución de muestreo. Tiene sentido pensar que un estimador con un error estándar menor (con menos desviación) tendrá una mayor oportunidad de producir una estimación más cercana al parámetro de población que se está considerando. 3. Coherencia. Una estadística es un estimador coherente de un parámetro de población si al aumentar el tamaño de la muestra, se tiene casi la certeza de que el valor de la estadística se aproxima bastante al valor del parámetro de la población. Si un estimador es coherente, se vuelve más confiable si tenemos tamaños de muestras más grandes.

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4. Suficiencia. Un estimador es suficiente si utiliza una cantidad de la información contenida en la muestra que ningún otro estimador podría extraer información adicional de la muestra sobre el parámetro de la población. Una estadística de muestra dada no siempre es el mejor estimador de su parámetro de población correspondiente. Considere una población distribuida simétricamente, en la que los valores de la mediana y de la media coinciden. En este caso, la media de la muestra sería un estimador imparcial de la mediana de la población debido a que asumiría valores que en promedio serían iguales a la mediana de la población. También, la media de la muestra sería un estimador consistente de la mediana de la población, puesto que, conforme aumenta el tamaño de la muestra, el valor de la media de la muestra tenderá a acercarse bastante a la mediana de la población. Y la media de la muestra sería un estimador más eficiente de la mediana de la población que la mediana misma, ya que en muestras grandes, la media de la muestra tiene una desviación estándar menor que la mediana de la muestra. Al mismo tiempo, la mediana de la muestra de una distribución distribuida simétricamente sería un estimador imparcial y consistente de la media de la población, pero no el más eficiente estimador, porque en muestras grandes su error estándar es mayor que el de la media de la muestra. f.4.

Estimaciones puntuales

La media de la muestra es el mejor estimador de la media de la población. Es imparcial, coherente, el estimador más eficiente y, siempre y cuando la muestra sea la suficientemente grande, su distribución de muestreo puede ser aproximada por la distribución normal.

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Análisis de datos

Si conocemos la distribución de muestreo de la media, podemos llegar a conclusiones con respecto a cualquier estimación que podamos hacer a partir de la información de muestreo. f.5. Estimación puntual de la varianza y de la desviación estándar de la población El estimador utilizado con más frecuencia para hacer la estimación de la desviación estándar de la población, es la desviación estándar de la muestra: s2 = ∑(x - x)2 / (n - 1) Al utilizar un divisor n - 1, nos da un estimador imparcial de σ 2. f.6.

Estimación puntual de la porción de la población

La porción de unidades de una población dada que posee una característica particular se representa mediante el símbolo p. Si conocemos la porción de unidades de una muestra que tiene la misma característica, podemos utilizar esa p como estimador de p. Se puede mostrar que p tiene todas las características deseables: es imparcial (no sesgado), coherente, eficiente y suficiente. f.7.

Estimaciones de intervalo

El propósito de tomar muestras es para conocer más acerca de una población. Podemos calcular esa información a partir de las muestras como estimaciones puntuales, o como estimaciones de intervalo. Una estimación de intervalo describe un intervalo de valores dentro del cual es posible que esté un parámetro de población. Si seleccionamos y representamos gráficamente un gran número de medias de muestras de una población, la distribución de tales

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medias se aproximará a la curva normal. Además, la media de las medias de muestra será la misma media de la población. 

Probabilidad de que el verdadero parámetro de la población esté dentro de la estimación de intervalo

En lo que concierne a cualquier intervalo particular, éste contiene a la media de la población o no la contiene, pues la media de la población es un parámetro fijo, y no varía. Cuando las organizaciones informan la precisión de encuestas de opinión como "estos resultados son precisos en más menos tres puntos", por lo general no establecen el nivel de confianza que están utilizando para hacer la estimación de intervalo. Una afirmación más completa tendría la forma. "existe un 95% de probabilidad de que la verdadera opinión de la población caiga dentro del intervalo comprendido entre ..... y ........" 

Estimaciones de intervalo e intervalos de confianza

La probabilidad que asociamos con una estimación de intervalo se conoce como nivel de confianza. Esta probabilidad indica qué tanta confianza tenemos de que la estimación de intervalo incluya al parámetro de población. Una probabilidad más alta indica más confianza. El intervalo de confianza es el alcance de la estimación que estamos haciendo. Expresaremos el intervalo de confianza en términos de errores estándar, más que con valores numéricos. Los límites de confianza son los límites superior e inferior del intervalo de confianza 

Relación entre el nivel de confianza e intervalo de confianza

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Análisis de datos

Podría pensarse que deberíamos utilizar un nivel alto de confianza en todos los problemas sobre estimaciones. En la práctica, sin embargo, altos niveles de confianza producen intervalos de confianza grandes, y éstos no son precisos, dan estimaciones bastante imprecisas. 

Uso del muestreo y de la estimación de intervalos de confianza

A menudo resulta difícil o caro tomar más de una muestra de una población. Basados en solamente una muestra estimamos el parámetro de población. El intervalo de confianza quiere decir que si seleccionamos muchas muestras aleatorias del mismo tamaño y si calculamos un intervalo de confianza para cada una de las muestras, tendremos un porcentaje de confianza determino de que en todos los casos la media de la población caerá dentro del intervalo. Por otro lado, existe un cierto equilibrio entre la certidumbre de la estimación y el ancho de un intervalo de confianza. f.8.

Cálculo de estimaciones de intervalo de la media a partir de muestras grandes

Se calcula el error estándar de la media para una población infinita: σ x = σ /√n Posteriormente, se establecen los límites de confianza superior e inferior, considerando el porcentaje de confianza requerido. Cuando no se conoce la desviación estándar

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Cuando no se conoce la desviación estándar de la población, utilizamos la desviación estándar de la muestra para estimar la desviación estándar de la población:

s2 = ∑√ [(x - x)2 / (n - 1)] La fórmula para derivar el error estándar de la media de poblaciones finitas es: σ x = {σ /√n} x √ (N - n) / N - 1) A partir de esto, podemos calcular el error estándar de la media mediante la desviación estándar de la población: σ f.9.

´

x

= {σ ´x/√n} x √ (N - n) / N - 1)

Determinación del tamaño de la muestra

Siempre que tomamos una muestra, perdemos algo de información útil con respecto a la población. El error de muestre se puede controlar si seleccionamos una muestra cuyo tamaño sea el adecuado. En general, cuanta más precisión se quiera, más grande será el tamaño de la muestra necesaria. Para calcular el tamaño de muestra, podemos utilizar la fórmula del error estándar de la media: σ x = σ /√n Si no conocemos la desviación estándar de la población, podemos utilizar el alcance de la población para obtener una estimación burda pero manejable de la desviación estándar. Sabemos que más menos tres desviaciones estándar incluyen 99,7% del área total bajo la curva normal, esto es, más tres desviaciones estándar y

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Análisis de datos

menos tres desviaciones estándar de la media incluyen casi toda el área de la distribución. G.

PRUEBAS DE HIPÓTESIS

Una hipótesis es una afirmación acerca de algo. En estadística, puede ser una suposición acerca del valor de un parámetro desconocido. Pasos en la prueba de hipótesis: 1. Definir la hipótesis nula: suponer una hipótesis acerca de una población. 2. Formular una hipótesis alternativa: es una contra-hipótesis. 3. Definir un criterio de decisión para rechazar o no la hipótesis nula. 4. Recabar datos de la muestra. 5. Calcular una estadística de muestra. 6. Utilizar la estadística de muestra para evaluar la hipótesis. Generalmente, se habla de "no rechazar" una hipótesis en lugar de "aceptar", ya que las pruebas no son concluyentes. g.1.

Introducción

La prueba de hipótesis comienza con una suposición, llamada hipótesis, que hacemos con respecto a un parámetro de población. Después recolectamos datos de muestra, producimos estadísticas de muestra y usamos esta información para decidir qué tan probable es que sea correcto nuestro parámetro de población acerca del cual hicimos la hipótesis. Debemos establecer el valor supuesto o hipotetizado del parámetro de población antes de comenzar a tomar la muestra. La suposición que deseamos probar se conoce como hipótesis nula, y se simboliza H0.

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Siempre que rechazamos la hipótesis, la conclusión que sí aceptamos se llama hipótesis alternativa y se simboliza H 1.

g.2.

Interpretación del nivel de significancia

El propósito de la prueba de hipótesis no es cuestionar el valor calculado de la estadística de muestra, sino hacer un juicio respecto a la diferencia entre esa estadística de muestra y un parámetro de población hipotetizado. El siguiente paso después de establecer la hipótesis nula alternativa consiste en decidir qué criterio utilizar para decidir si aceptar o rechazar la hipótesis nula. Si suponemos que la hipótesis es correcta, entonces el nivel de significancia indicará el porcentaje de medias de muestra que está fuera de ciertos límites. Siempre que afirmemos que aceptamos la hipótesis nula, en realidad lo que queremos decir es que no hay suficiente evidencia estadística para rechazarla. El empleo del término aceptar, en lugar de rechazar, se ha vuelto de uso común. Significa simplemente que cuando los datos de la muestra n hacen que rechacemos una hipótesis nula, nos comportamos como si fuera cierta.

g.3.

Selección del nivel de significancia

Nuestra elección del estándar mínimo para una probabilidad aceptable, o el nivel de significancia, es también el riesgo que asumimos al rechazar una hipótesis nula cuando es cierta. Mientras más alto sea el nivel de significancia que utilizamos para probar una hipótesis, mayor será la probabilidad de rechazar una hipótesis nula cuando es cierta.

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g.4.

Análisis de datos

Errores tipo I y tipo II

El rechazo de una hipótesis nula cuando es cierta se denomina error de tipo I, y su probabilidad (que es también el nivel de significancia) se simboliza como α . El hecho de aceptar una hipótesis nula cuando es falsa se denomina error de tipo II, y su probabilidad se simboliza como β. La probabilidad de cometer un tipo de error puede reducirse sólo si deseamos incrementar la probabilidad de cometer el otro tipo de error. Con el propósito de obtener una β baja, tendremos que tolerar una α alta. Los responsables de la toma de decisiones deciden el nivel de significancia adecuado, al examinar los costos o desventajas vinculadas con ambos tipos de errores. g.5.

Pruebas de hipótesis de dos extremos y de un extremo

Una prueba de dos extremos de una hipótesis, rechazará la hipótesis nula si la media de muestra es significativamente mayor o menor que la media de la población hipotetizada. Existen dos regiones de rechazo. Hay situaciones en las que no es apropiada una prueba de dos extremos, por lo que debemos usar una prueba de un extremo, que pueden ser de extremo izquierdo (o inferior) o extremo derecho (o superior). La única forma de probar una hipótesis nula es conociendo el parámetro de población, y eso no es posible al tomar una muestra. Por consiguiente, aceptamos la hipótesis nula y nos comportamos como si fuera cierta, simplemente porque no podemos encontrar evidencia para rechazarla. g.6. Medición de la potencia de una prueba de hipótesis

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Idealmente, tanto α como β(las probabilidades de los errores tipo I y II deben ser pequeñas. Una vez que decidimos el nivel de significancia, no hay nada que podamos hacer con respecto a α . Cuando la hipótesis nula es falsa, µ (la media de la población cierta) no es igual a la media hipotetizada. Puesto que rechazar una hipótesis nula cuando es falsa es exactamente lo que debe hacer una buena prueba, un valor alto de 1 - β significa que la prueba está trabajando bastante bien (está rechazando la hipótesis nula cuando es falsa. Puesto que 1 - β es la medida de qué tan bien trabaja la prueba, se la conoce como la potencia de la prueba. Si representamos gráficamente los valores 1 - β por cada valor de µ para el que la hipótesis alternativa es cierta, la curva resultante se conoce como curva de potencia. H.

INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA NO PARAMÉTRICA

Las pruebas de hipótesis hacen inferencias respecto a los parámetros de la población, como la media. Estas pruebas paramétricas utilizan la estadística paramétrica de muestras que provinieron de la población que se está probando. Para formular estas pruebas, hicimos suposiciones restrictivas sobre las poblaciones de las que extraíamos las muestras. Por ejemplo: suponíamos que las muestras eran grandes o que provenían de poblaciones normalmente distribuidas. Pero las poblaciones no siempre son normales. Los estadísticos han desarrollado técnicas útiles que no hacen suposiciones restrictivas respecto a la forma de las distribuciones de las poblaciones. Éstas se conocen como pruebas sin distribución, o pruebas no paramétricas. Las hipótesis de una probabilidad no paramétrica se refieren a algo distinto del valor de un parámetro de población

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h.1.

Análisis de datos

Ventajas de los métodos no paramétricos

1.

No requieren que hagamos la suposición de que una población está distribuida en forma de curva normal u otra forma específica. 2. Generalmente, son más fáciles de efectuar y comprender. 3. Algunas veces, ni siquiera se requiere el ordenamiento o clasificación formal. h.2.

Desventajas de los métodos no paramétricos

1. Ignoran una cierta cantidad de información 2. A menudo, no son tan eficientes como las pruebas paramétricas. Cuando usamos pruebas no paramétricas, efectuamos un trueque: perdemos agudeza al estimar intervalos, pero ganamos la habilidad de usar menos información y calcular más rápidamente. I.

PRUEBA DE KOLMOGOROV SMIRNOV

Se trata de un método no paramétrico sencillo para probar si existe una diferencia significativa entre una distribución de frecuencia observada y otra frecuencia teórica. Es otra medida de la bondad de ajuste de una distribución de frecuencia teórica. Se basa en la comparación de distribuciones acumuladas: la distribución acumulada de los datos observados y la distribución acumulada teórica correspondiente al modelo elegido. Tiene varias ventajas: es una prueba poderosa y fácil de utilizar, puesto que no requiere que los datos se agrupen de determinada manera.

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Es particularmente útil para juzgar qué tan cerca está la distribución de frecuencias observada de la distribución de frecuencias esperada, porque la distribución de probabilidad Dn depende del tamaño de muestra n, pero es independiente de la distribución de frecuencia esperada (Dn es una estadística de distribución libre). Para calcular la estadística K-S, simplemente se elige Dn (la desviación absoluta máxima entre las frecuencias observadas y teóricas). Una prueba K-S siempre debe ser una prueba de un extremo. Luego se busca el valor crítico en la tabla, para las n observaciones, considerando el nivel de significancia adoptado. Si el valor de la tabla es mayor que el valor de Dn, entonces aceptaremos la hipótesis nula.

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