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• Carlos César Briceño Contreras

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MODULO DE CONTENIDOS ASPECTOS DE PROPIEDAD INTELECTUAL Y VERSIONAMIENTO El contenido didáctico del curso académico: Técnicas de Investigación fue diseñado inicialmente en el año 2007 por el Dr. Hernán Collazos, docente de la UNAD, ubicado en la sede Nacional José Acevedo y Gómez en Bogotá. Aquí presentamos la primera actualización del curso, realizada por la Ingeniera Susana Gómez Posada, vinculada a la UNAD desde el año 2003 como tutora y quien a partir del 2006 se ha desempeñado como Directora Nacional de cursos virtuales y como investigadora del SIUNAD. Es ingeniera agrónoma de la universidad Nacional de Colombia con Maestría en Ciencias Agrícolas Énfasis en Suelos y actualmente adelanta Maestría en Educación On Line con el CNAD Florida. La versión del contenido didáctico que actualmente se presenta tiene como características: 1) Desarrolla los contenidos a partir de dos enfoques: La investigación Social y La investigación relacionada con las Ciencias de la vida. 2) Enfatiza en las diferencias entre la investigación Cualitativa y la investigación Cuantitativa y los campos de aplicación de cada una de ellas. 3) Desarrolla las bases que han de servir de apoyo tanto para el desarrollo del curso de Metodología de Investigación como para la formulación de Proyectos de investigación. El Doctor Hans Rodríguez, Coordinador de la Escuela de Ciencia Agrícolas Pecuarias y del Medio Ambiente ECAPMA, apoyó el proceso de revisión de estilo del contenido didáctico e hizo aportes disciplinares, didácticos y pedagógicos en el proceso de acreditación del material didáctico desarrollado en el mes de Diciembre de 2009. INTRODUCCIÓN La investigación es el soporte fundamental del desarrollo. Un país que no invierte recursos en investigación, es un país que no se desarrolla o lo hace a un ritmo más lento. Lamentablemente, los recursos para investigación, especialmente en los países menos desarrollados son limitados y gran parte de la responsabilidad en la generación de desarrollos científicos ha recaído siempre en las Universidades, convirtiéndose en uno de los ejes fundamentales de su quehacer misional.

En 1998, se lleva a cabo en la sede de la UNESCO, la CONFERENCIA MUNDIAL SOBRE LA EDUCACIÓN SUPERIOR, de la que surge la "Declaración Mundial sobre la Educación Superior en el Siglo XXI: Visión y Acción".

Esta declara como una de las misiones y funciones de la educación superior " Promover, generar y difundir conocimientos por medio de la investigación y, como parte de los servicios que ha de prestar a la comunidad, proporcionar las competencias técnicas adecuadas para contribuir al desarrollo cultural, social y económico de las sociedades, fomentando y desarrollando la investigación científica y tecnológica a la par que la investigación en el campo de las ciencias sociales, las humanidades y las artes creativas".

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En el momento en que una persona decide formarse como profesional en un campus universitario, cualquiera que sea, debe ser consciente de la responsabilidad que adquiere para con la sociedad. El estudiante no solo ingresa al sistema educativo a recibir conocimiento, sino que también adquiere la responsabilidad social de contribuir al desarrollo científico y tecnológico de su comunidad, lo cual solo es posible a través de la investigación y la acción social.

Sin embargo, es bastante común que los estudiantes, investigadores "novatos", tiendan a desconocer que la investigación, aún la académica con fines de aprendizaje, debe ser científica y como tal es "un proceso dinámico, cambiante y continuo, compuesto por una serie de etapas, las cuales se derivan una de otras y no pueden ser omitidas ni alteradas en orden, a consecuencia de perder validez, confiabilidad o propósito" (Hernandez,1993 citado por Jaramillo,2007). La mayoría de las veces no advierten que las actividades de transferencia incluyen siempre un componente de investigación, aún cuando no esté del todo explicito y se limitan a abordar el proceso con el fin de cumplir un requisito de clase, descuidando o suprimiendo algunas de las etapas del proceso con el fin de elaborar un documento con el cual aprobar un curso sin que por ello represente una investigación.

El propósito de este curso es adentrarse en el campo de la investigación científica, aplicada tanto a las ciencias sociales como a las ciencias naturales y brindar las herramientas básicas que permitan al futuro profesional enfrentar su formación con una óptica científica encaminada al logro de la excelencia académica con pertinencia social y dentro de un marco de libertad, privilegiando el enfoque regional, la perspectiva multidisciplinaria y la colaboración interinstitucional como estrategias principales para formarse como investigador.(Collazos,2007).

En la primera unidad, se abordarán las definiciones generales que enmarcan el Método científico y se profundizará sobre los tipos de investigación y sus campos de aplicación.

La segunda unidad de curso abordará las Técnicas de Investigación, sus métodos e instrumentos para la recopilación de información, los diferentes tipos de análisis de datos y la forma en que los resultados deben ser presentados en el informe y en el artículo científico. (Collazos, 2007)

Para la correcta y eficaz apropiación del conocimiento de éste curso, es necesario que el estudiante posea conocimientos de estadística y metodología del trabajo académico, que constituyen el soporte sobre el cual se desarrollarán las diferentes temáticas.

Al finalizar el curso, el estudiante contara con los elementos que le permitirán seleccionar apropiadamente los métodos y protocolos científicamente validados de observación sistemática, recolección y análisis de la información de acuerdo con su área disciplinar o de interés, que deberá aplicar no solo a los proyectos de investigación propiamente dichos sino a todas sus producciones académicas,

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pues éstas por pequeñas o simples que parezcan, si están bien estructuradas, se convierten en un aporte valioso al conocimiento.

También, habrá adquirido los conocimientos necesarios para abordar el curso de Diseño experimental, estará en capacidad de estructurar un anteproyecto de investigación y deberá ser capaz de redactar documentos de acuerdo con las normas establecidas para escritos y artículos científicos. UNIDAD 1. ASPECTOS GENERALES DE LA INVESTIGACIÓN Nombre de la Unidad

Aspectos Generales de la Investigación

Introducción

El eminente premio Nóbel P. B. Medawar y el biólogo F. Ayala coinciden en que "la investigación científica es un dialogo explicativo que siempre puede resolverse en dos etapas, una de pensamiento imaginativo y otra de pensamiento crítico, que alternan e interactúan". Sin embargo, en esta exposición se propone una más: la etapa de comunicación. Por lo tanto, el talento de un científico se encuentra en el encadenamiento creativo de las capacidades que le permitan encadenar estas tres etapas, en el que cada una de ellas requiere predominio de ciertas habilidades y actitudes emprendidas durante el proceso de su formación. "Cuando un individuo logra conjugar estas capacidades, mediante su aplicación práctica, la comunidad científica reconoce que se le ha agregado un nuevo miembro". En ésta unidad se pretende sentar las bases que soportan el pensamiento y quehacer investigativo desde las perspectivas de la investigación cualitativa y cuantitativa.

Justificación

Esta unidad recoge las nociones de lo que es la investigación, los enfoques teóricos en que se sustentan los principios del método científico, los diferentes tipos de investigación y los elementos que conforman el proyecto de investigación.

Intencionalidades Formativas

Contribuir a la comprensión de los enfoques epistemológicos de la investigación científica a fin de que el estudiante posea una visión amplia de lo que es la actividad investigativa. Familiarizar al estudiante con las principales herramientas conceptuales y metodológicas que le permitan planear y llevar a cabo una investigación, bien sea histórica, descriptiva o experimental.

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Denominación de capítulo 1

La investigación científica

Denominación de Lección 1

Ciencia e investigación

Denominación de Lección 2

Las Revoluciones Científicas

Denominación de Lección 3

Empirismo y Racionalismo

Denominación de Lección 4

El Método científico

Denominación de Lección 5

Investigación pura ,investigación Aplicada, Investigación profesional

Denominación de capítulo 2

Tipos de Investigación- Criterios

Denominación de Lección 6

Investigación Exploratoria, Correlacional y Explicativa

Denominación de Lección 7

Investigación Cualitativa y Cuantitativa

Denominación de Lección 8

Investigación teórica, investigación empírica, investigación documental

Denominación de Lección 9

Investigación Primaria

Denominación de Lección 10

Validez del experimento

Denominación de capítulo 3

El Proyecto de Investigación

Denominación de Lección 11

La pregunta de investigación

Denominación de Lección 12

El Marco Teórico, Planteamiento de Objetivos, Hipótesis y selección de variables

Denominación de Lección 13

Población , Muestra, Marco de Muestreo

Denominación de Lección 14

Técnicas de muestreo

Denominación de Lección 15

Tamaño de muestra

Descriptiva

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CAPITULO 1: LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA Etimológicamente, la palabra "Investigar" proviene del latín Investigare, derivada a su vez de "Vestigium", que significa: en pos de la huella, ir en busca de.

Así, podríamos decir que investigar es la acción de buscar, indagar, averiguar, obtener información para poder encontrar la verdad. Sin embargo, "La verdad" resulta un tanto escurridiza, puesto que depende del punto de vista del observador. De manera que puede no existir una verdad absoluta. Por ello, es necesario decir, que la investigación se hace no sobre la verdad de nuestras creencias y escalas de valores, sino sobre la verdad de la realidad misma que obedece a diferentes órdenes como el físico, matemático, biológico, social, histórico, filosófico y político.

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La acción de investigar es innata en el ser humano. Desde que el Homo sapiens apareció sobre la tierra, la investigación ha sido parte del desarrollo del intelecto, de la construcción de las civilizaciones, de la cultura y de los desarrollos tecnológicos.

Thomas Kuhn, en su obra La estructura de las revoluciones científicas , denomina como "Revoluciones" el momento en que la producción científica deja de reproducir los esquemas de la denominada ciencia normal y se produce un cambio de paradigma científico. Cuando se rompe un paradigma, las verdades que se creían eran ciertas, son sustituidas por verdades nuevas que responden con un mayor grado de universalidad a las inquietudes del hombre. Son éstas revoluciones las que generan progreso.

En el siglo XVI y XVII, surgen grandes hombres de ciencia, como Copérnico e Isaac Newton. Fueron éstos siglos, un periodo fundamental que supuso el cambio del concepto de ciencia cualitativa, basada en la lógica silogística, por la ciencia cuantitativa basada en la lógica experimental. En éste periodo personajes como René Descartes, Johannes Kepler, Francis Bacon y Galileo Galilei imponen el Método científico como principal herramienta de investigación y se da una de las revoluciones científicas más importantes de la historia. Así, la investigación se transforma de la búsqueda de las huellas del pasado, en la búsqueda de lo desconocido y nace la era "Moderna".

No hay un método que resulte universal para la investigación en todas las ciencias, de manera que las técnicas a utilizar dependerán de la naturaleza del fenómeno estudiado. Por ello, todo investigador debe tener claro cuál es el problema de investigación pues de ello, dependerá el método, las técnicas, los instrumentos y herramientas que deberá elegir y que lo llevarán a la solución del problema. Lección 1: Ciencia e investigación

"Es mucho lo que la ciencia no entiende,

quedan muchos misterios aun por resolver.

En un universo que abarca decenas de miles de

millones de años luz y de unos diez o quince

miles de millones de antigüedad,

quizás siempre sea así".

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Carl Sagan

Se considera que la Ciencia es la acumulación de conocimientos sistemáticos en donde no hay primacía del objeto sobre el sujeto y viceversa, es un producto dinámico del trabajo realizado a través de la investigación científica que lleva a la descripción y explicación de fenómenos.

La ciencia es entonces el conjunto de conocimiento cierto de las cosas por sus principios y causas; por consiguiente, solo es científico, en principio, el conocimiento verdadero. Sin embargo, en algunas disciplinas, este conocimiento puede ser modificado posteriormente a medida que se profundiza en él y por lo tanto la verdad es parcial, incierta y corregible. (Cegarra J., 2004).

Aristóteles, uno de los más grandes filósofos de la antigüedad, fue el creador de la "lógica formal". La lógica como disciplina, estudia la validez de los razonamientos. En su lógica, Aristóteles distinguía entre la dialéctica y la analítica. Para él, la dialéctica sólo comprueba las opiniones por su consistencia lógica. La analítica, considera que las ideas no son a priori y por lo tanto para hacer ciencia es necesario trabajar de forma deductiva, introduciéndose en el fenómeno a partir de la experiencia, con observaciones repetidas y precisas.

La ciencia experimental moderna tiene sus inicios con Galileo, quien junto con el astrónomo alemán Johannes Kepler, comenzó la revolución científica que culminó con la obra del físico inglés Isaac Newton. Hasta ese momento, la ciencia estaba dominada por la influencia de Aristóteles, en donde se partía de los principios evidentemente ciertos, llamados axiomas y sólo mediante la capacidad de deducción, se construían las teorías. Galileo, incorpora la importancia de la inducción, en donde antes de formular cualquier teoría es necesaria la realización de experimentos que se puedan repetir y que involucren magnitudes que se puedan medir.

La última obra de Galileo, Consideraciones y demostraciones matemáticas sobre dos ciencias nuevas, publicada en Leiden en 1638, revisa y afina sus primeros estudios sobre el movimiento y los principios de la mecánica en general. Este libro abrió el camino que llevó a Newton a formular la ley de la gravitación universal, que armonizó las leyes de Kepler sobre los planetas con las matemáticas y la física de Galileo (www.portalciencia.net).

El método científico de Newton, se basó en cuatro principios en los que se soporta el método de inducción - deducción:

a) El principio de economía: Para explicar cosas naturales, no deberían admitirse más causas que las que son verdaderas y bastan para la explicación de los fenómenos.

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b) Principio de constancia de la naturaleza: En la medida de lo posible, se deben adscribir las mismas causas a idénticos efectos.

c) Propiedades de los cuerpos: Considerar como propiedades de todos los cuerpos a aquellas que no pueden ser aumentadas ni disminuidas y que se encuentran en todos los cuerpos en que es posible experimentar. Las propiedades de los cuerpos solo pueden conocerse a través de la experimentación y se deben tener por generales aquellas que concuerdan en todos los experimentos, sin que puedan ser disminuidas ni suprimidas.

d) Inducción: Las proposiciones inferidas por inducción a partir de los fenómenos, deben ser tenidas por exactas o aproximadamente verdaderas, mientras no ocurran fenómenos que permitan confirmarlas o más exactamente las sujeten a excepciones. Esto es lo que se debe hacer y no suprimir por causa de una hipótesis, un argumento inductivo.

Como puede verse estas premisas aun son válidas y se aplican en todas las investigaciones científicas.

Asti Vera clasifica las ciencias, basándose en la naturaleza de los objetos de estudio, los métodos y los criterios de verdad en ciencias formales y ciencias fácticas. Las ciencias formales son aquellas en que los objetos son ideales, su método es la deducción y su criterio de verdad es la consistencia o no contradicción de sus enunciados, los cuales se deducen de postulados o teorías. A ésta categoría pertenecen las matemáticas y la lógica denominadas también como ciencias duras.

Las ciencias fácticas por el contrario centran su atención sobre objetos materiales, su método es la observación, la experimentación y la deducción y su criterio de verdad es la "verificación". A éste grupo pertenecen las ciencias naturales y las ciencias sociales, denominadas también como ciencias blandas.

La reflexión científica no se interesa por individuos aislados sino por "sistemas", entendiendo que un sistema es una entidad compleja formada por diversos individuos y por una serie de funciones y relaciones entre esos individuos. El científico, aspira a elaborar una "teoría" del sistema es decir , un conjunto de enunciados (ecuaciones , fórmulas , esquemas...) que permitan describir adecuadamente el funcionamiento del sistema.

Si el sistema funciona tal y como lo dice la teoría, decimos que el sistema es un modelo de la teoría (p.ej.: el sistema solar es un modelo de la teoría de Kepler). Notemos que "modelo" aquí se emplea como "aquello que cumple una teoría" y no como "aquello que sirve de paradigma a una teoría (Teorìa del Conocimiento en http://www.mercaba.org/Filosofia/PDF).

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En la teoría del conocimiento, el sistema está formado por diversos problemas cognoscitivos y sus interacciones, para cuyo análisis, la ciencia utiliza como instrumento "La Teoría", entendiéndose ésta como el ordenamiento de hechos de manera que éstos tengan sentido.

Así, es la teoría la que define la orientación principal de una ciencia pues indica la clase de datos a abstraer, al tiempo que presenta un esquema conceptual por medio del cual se sistematizan, clasifican y relacionan entre si los fenómenos pertinentes. También resume o predice hechos y señala que puntos están en claro en nuestro conocimiento. Las teorías en que subyacen los paradigmas de la ciencia, definen la forma en que el investigador se acerca a la verdad.

1.1 Teorías Científicas

Materialismo dialéctico: La Teoría es un reflejo objetivo de la realidad, un sistema de conceptos, categorías y leyes que está indisolublemente ligado a la práctica y que está condicionado social e históricamente, por lo tanto sirve de guía y contribuye a la transformación de la naturaleza y la sociedad.

Empirismo: Según Grzegorczyk & Rojas (1967), la actividad científica comienza con la acumulación de experiencias, tras lo cual se crea una teoría pero esa teoría implica un cierto grado de riesgo porque es una generalización o una conjetura. De ahí, que la teoría sufra modificaciones al paso que se realizan nuevas experiencias.

Racionalismo: El conocimiento no depende de lo que puedan percibir los sentidos sino del intelecto y del pensamiento intuitivo. Parte de premisas que cree seguras y su medio es la deducción. Según Grawits (1975), la deducción demuestra, pero rara vez descubre.

Positivismo: Corriente de pensamiento fundada por Auguste Comte, quien alega que el hombre debe aplicarse al conocimiento de los fenómenos y sus leyes, y la ciencia se ubica de acuerdo a su complejidad y generalidad creciente, estableciendo categorías para analizar hechos sociales, porque conocer el mundo físico no es igual que conocer la realidad social.

El positivismo prescinde de cualquier postulado no verificable. Sus principales exponentes son Auguste Comte, Hume, Emmanuel Kant y Saint-Simón.

Comte, considera que el conocimiento está limitado a los acontecimientos actuales de la existencia, no puede ir más allá, porque no acepta que existan ideas innatas, ya que todos los contenidos de la conciencia provienen de la experiencia, y su teoría principal reside en la asociación de las ideas. Para él, las causas y hechos

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del mundo físico no se pueden entender, ni por mucho, ni poco; solamente las creemos porque la naturaleza se comporta siempre así.

Hume, no pone en entre dicho la ciencia, sin embargo, la costumbre, el hábito, la asociación de ideas, los fenómenos naturales y psicológicos, provocan en él la creencia en el mundo exterior.

Kant, al leer a Hume, empieza a dudar del valor de la razón, planteándose el problema del valor y los límites de ésta, ideas que expresa en su obra "Critica de la razón pura".

La filosofía kantiana, supone una síntesis del racionalismo y del empirismo. Kant procede a un estudio de cómo es posible la construcción de la ciencia, llevando a cabo una reflexión sobre el problema de las relaciones de la razón con la realidad, que en ella aparecen vinculadas.

Kant distinguió dos grandes facultades dentro del conocimiento humano: 1)La sensibilidad: que es pasiva y se limita simplemente a recibir una serie de impresiones sensibles y 2)El entendimiento: es activo , espontáneo y puede generar, dos tipos de ideas o conceptos:

Conceptos puros o categorías: ideas o conceptos independientes de la experiencia (que provienen de la razón) Conceptos empíricos: ideas obtenidas a partir de la experiencia. Constituye una síntesis entre racionalismo y empirismo, ya que, el conocimiento es síntesis a priori: es síntesis porque es organización o conexión de datos sensibles (como lo exige el empirismo) y a priori, porque el principio de esta organización es nuestra conciencia, la cual al constituirla, actúa según leyes esenciales a su propia naturaleza, leyes universales y necesarias (conforme a la exigencia del racionalismo).

El gran desarrollo de la ciencia en los últimos siglos, ha permitido al Positivismo posicionarse en nuestros días como una disciplina de verdadero conocimiento, ya que lo que se vende, lo aceptado y lo creíble para nuestros días, es solamente lo que se puede comprobar por algún proceso positivo (Ochoa,N. et al, 2008).

Una vez definidos los conceptos de ciencia y teoría, podemos decir que la investigación, busca interrogar a la naturaleza mediante un procedimiento estructurado de interacción entre el pensar (dominio conceptual y epistemológico) y el hacer (dominio metodológico) (Moreira, 2003). El dominio metodológico deberá definirse según el tipo de investigación sea ésta investigación científica o investigación social.

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1.2 Diferentes conceptos de Investigación

Desde el pensamiento teórico, surgen diversas definiciones del concepto de investigación:

"...el proceso más formal, sistemático, e intensivo de llevar a cabo un método de análisis científico...es una actividad más sistemática dirigida hacia el descubrimiento del desarrollo de un cuerpo de conocimientos organizados. Se basa sobre el análisis crítico de proposiciones hipotéticas para el propósito de establecer relaciones causa-efecto, que deben ser probadas frente a la realidad objetiva. Este propósito puede ser ya la formulación-teoría o la aplicación-teoría, conduciendo a la predicción y, últimamente, al control de hechos que son consecuencia de acciones o de causas específicas." (Best, 1982:25,26).

"La investigación científica es una investigación crítica, controlada y empírica de fenómenos naturales, guiada por la teoría y la hipótesis acerca de las supuestas relaciones entre dichos fenómenos." (Kerlinger,1993:11)

"La investigación puede ser definida como una serie de métodos para resolver problemas cuyas soluciones necesitan ser obtenidas a través de una serie de operaciones lógicas, tomando como punto de partida datos objetivos."(Arias G.,1974:53)

"...la investigación es un procedimiento reflexivo, sistemático, controlado y crítico que tiene por finalidad descubrir o interpretar los hechos y fenómenos, relaciones y leyes de un determinado ámbito de la realidad...-una búsqueda de hechos, un camino para conocer la realidad, un procedimiento para conocer verdades parciales,-o mejor-, para descubrir

no falsedades parciales."(Ander-Egg, 1992:57).

"...la búsqueda de conocimientos y verdades que permitan describir, explicar, generalizar y predecir los fenómenos que se producen en la naturaleza y en la sociedad.... es una fase especializada de la metodología científica."(Zorrila y Torres,1993:29).

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"...estudio sistemático y objetivo de un tema claramente delimitado, basado en fuentes apropiadas y tendiente a la estructuración de un todo unificado".(Gutiérrez,1993:93).

"La investigación es un proceso que, mediante la aplicación del método científico, procura obtener información relevante y fidedigna, para entender, verificar, corregir y aplicar el conocimiento."(Tamayo,1994:45)

Tomado de http://tgrajales.net/invesdefin.pdf

Por tanto, no existe un método único de investigación sino múltiples enfoques, herramientas y metodologías que deberán escogerse cuidadosamente de acuerdo con los objetivos que persiga el ejercicio investigativo, buscando siempre la forma de recoger la mayor cantidad de "información confiable" que pueda llevar a responder la pregunta de investigación.

La investigación científica o método científico está centrado en el paradigma positivista y el realismo crítico, en donde el medio natural es la fuente de todo dato y el investigador es el instrumento de la investigación. Supone que si alguna cosa "existe", existe en alguna cantidad y por lo tanto se puede medir.

Por ello, hace uso de métodos cuantitativos por medio de una medición penetrante y controlada, orientada a la comprobación de hechos, donde los resultados y los datos son sólidos y repetibles. Aquí la observación es objetiva, al margen de los datos (perspectiva desde afuera), particularista y asume una realidad estable. El análisis de los datos se apoya en las pruebas estadísticas tradicionales.

La investigación social subyace en el "Idealismo" y los paradigmas constructivista e interpretativo. El constructivismo asume que la realidad solo existe en la forma de múltiples construcciones mentales y sociales y por lo tanto "la realidad es un constructo social".

En las ciencias sociales los fenómenos son complejos y solo pueden ser observados si se realizan esfuerzos holísticos con un alto grado de subjetividad orientados más hacia las cualidades que hacia la cantidad. Así, se origina la investigación "cualitativa", en donde las particularidades de los fenómenos

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sociales dan origen a diversas metodologías para la recolección y análisis de datos, no necesariamente numéricos.

1.3 La línea de investigación

Puesto que la investigación está encaminada a la generación de nuevo conocimiento y las áreas del conocimiento humano son extensas, el proceso investigador se enfoca siempre en un área del saber específica del interés de quien investiga. Así, las investigaciones realizadas, los trabajos y artículos publicados, las ponencias y los grupos de trabajo involucrados, se vinculan alrededor de un mismo eje temático y van constituyendo una perspectiva o prospectiva del trabajo investigativo, que es lo que denominamos como línea de investigación.

Una línea de investigación se origina principalmente debido al interés de un individuo o grupo de personas por desarrollar un tema o agenda temática. La línea de investigación deberá por lo tanto, corresponder a un área del conocimiento lo suficientemente amplia como para que no se agoten los temas de interés que le son inherentes. Por ejemplo: Biotecnología vegetal, Inteligencia de mercados, Economía de las Organizaciones, Lenguajes y Técnicas de programación, Diseño de Redes, Evaluación Psicológica, Psicometría, etc.

El trabajo dentro de una línea de investigación es multidisciplinario y transdiciplinario, lo cual permite variados enfoques alrededor de un mismo aspecto, guardando la coherencia en torno a una orientación central.

Entenderemos por Disciplina, el conocimiento de una ciencia y el entrenamiento o rigor adoptados para la enseñanza de la misma. Así, la disciplinariedad se define como la exploración realizada en un conjunto homogéneo, con el fin de producir conocimientos nuevos que, o hacen obsoletos los anteriores, o los prolongan para hacerlos más completos (Tamayo,2005).

Cada disciplina se distingue de las demás por poseer unos elementos que le son propios:

ü Un objetivo material

ü Un objetivo formal

ü Una integración teorética

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ü Un método

ü Unos instrumentos analíticos

ü Un campo de aplicación

ü Una contingencia histórica

Una disciplina, según los fines y metas que se persigan, podrá aplicarse a muchos y diversos campos, y el método y el instrumento analítico, son el eje para la interpretación, comprensión y análisis de las características restantes. Borrero, citado por Tamayo (2005), dice que el método e instrumento analítico de la disciplina, son el camino para aproximarse a su objetivo. Una disciplina se considera "autónoma" cuando ha podido desarrollar su propio método o ruta, conducente al objeto formal de su estudio.

Cuando una disciplina no es del todo autónoma, debe apoyarse en otras que le sirvan para soportar su método e instrumentos analíticos, como las matemáticas, la lógica, la estadística. A estas disciplinas de apoyo se les denomina ciencias diagonales.

La investigación multidisciplinaria hace relación a la posible integración de las diversas disciplinas que conforman un currículo o Área del conocimiento, a fin de lograr que, en lo posible, funcione como totalidad. Por ejemplo, en ciencias agrícolas, una investigación multidisciplinaria podrá integrar la fisiología vegetal, entomología, fitopatología, suelos y mercadeo agropecuario, alrededor de un cultivo específico, para generar entre todas un paquete tecnológico.

La interdisciplinariedad es a su vez, el conjunto de disciplinas conexas entre sí y con relaciones definidas, a fin de que sus actividades no se produzcan en forma aislada, dispersa y fraccionada. Por ejemplo, una investigación que pretende generar un software de medición Psicométrica, deberá hacer un trabajo interdisciplinario entre psicólogos e ingenieros de sistemas y/o especialistas en programación.

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La Transdisciplinariedad intenta ordenar articuladamente el conocimiento, coordinándolo y subordinándolo en una pirámide que permita considerar orgánicamente todas las ciencias. Busca que las relaciones entre las disciplinas trasciendan en la integración de un conjunto con sentido y que pueda englobar el término de la transdisciplinariedad, bajo el supuesto de unidad entre diversas disciplinas que le permitan interpretar la realidad y los fenómenos que se presuponen unitarios. Este tipo presenta niveles y objetivos múltiples, coordinados hacia una finalidad común de los sistemas (Tamayo, 2005).Por ejemplo, la investigación que realiza la NASA con miras a la llegada del hombre a Marte, en donde casi todas las áreas del conocimiento deben integrarse. Las líneas de investigación se integran para hacer posible el trabajo inter e intradisciplinario. Cuando la línea de investigación se ha estructurado, a través de su dinámica en el tiempo, podrá incluir dentro de sus objetos de estudio otros temas asociados, que se habían escapado en la selección inicial o que surgen como resultado de la cambiante realidad, llevándola cada vez a cercarse al trabajo intradisciplinario. En consecuencia, los temas que puede abordar una línea de investigación son prácticamente inagotables.

Lo que sí es correcto es que la línea se corresponde a una orientación disciplinaria, temática y conceptual y hasta metodológica (o por lo menos a algunas de estas). Por ello, quien se inscribe en una línea de investigación, por ejemplo, sobre electricidad y maquinarias podrá desarrollar todos aquellos tópicos convergentes y complementarios al eje investigativo, como circuitos, resistencias, ley de Ohm; pero no podrá esperar que se estudien otros temas de interés como la nutrición en infantes.

Finalmente diremos que "Publicar" es el indicador más confiable del trabajo que se realiza en una línea de investigación. A través de las publicaciones en revistas científicas indexadas, se puede verificar la evolución del trabajo y del investigador o grupo de investigadores, así como precisar el momento a partir del cual, el trabajo comienza a presentar resultados significativos.

Constituye además, una herramienta para comunicar y abrir el debate con individualidades y colectivos que se encuentran trabajando en líneas complementarias y permite al público interesado, contrastar criterios y formular opiniones que servirán para la labor que se realiza. Lección 2: Las Revoluciones Científicas

"Ningún descubrimiento científico es definitivo; la Ciencia no tiende hacía una meta donde, después de ella no hay nada". Thomas S. Kuhn.

Se define "Paradigma", como la mejor construcción teórica en tanto que supera a las demás existentes, explica el mayor conjunto de hechos o procesos observados

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o la mayor cantidad de aspectos de uno de ellos, y por tanto, es aceptado por una comunidad científica. Este paradigma controla las teorías y discursos de esa comunidad, sin embargo, siempre es susceptible de ser superado. Este paradigma ofrece al que lo sigue: Ø Una base de afirmaciones teóricas y conceptuales, Ø Un cierto acuerdo entre los problemas urgentes a resolver, Ø Unas técnicas de experimentación concretas Ø Unos supuestos metafísicos que encuadran y dirigen la investigación y sobre los que no hay ninguna duda aunque sean incomprobables. La adhesión a un paradigma común, distingue a una Comunidad Científica, que no es otra cosa que un grupo de personas que practican conjuntamente una profesión científica y que están ligados por elementos comunes para llevar a cabo la resolución de metas y objetivos de su investigación; es decir, realizan su proyecto basados en un paradigma compartido que es aceptado plenamente. La "Ciencia normal", es la que hacen los científicos habitualmente cuando indagan acerca de la naturaleza y resuelven los problemas que se les presentan, apoyados en un paradigma que no es puesto en duda. Por lo tanto, cuando el científico hace Ciencia Normal, debe ser capaz de explicar los hechos reveladores de la naturaleza de las cosas utilizando la observación y la experimentación y comparando los hechos con las predicciones de la teoría de su paradigma. Su labor ha de ser cuantificable y ajustada a la naturaleza, debiéndose resolver, para ello, toda clase de ambigüedades y problemas que se presenten durante su investigación. No obstante, la investigación nunca se presenta de esta manera ya que siempre surgen problemas extraordinarios que no concuerdan con estos presupuestos. A estos resultados y problemas no previstos por el científico, los denominó Kuhn como "Enigmas". Un enigma puede tener una solución, varias o ninguna, y el profesional debe poner a prueba sus conocimientos y su ingenio para resolverlo. El Paradigma debe capacitar a una comunidad científica para la resolución de enigmas mediante un compromiso teórico, conceptual, instrumental y metodológico y estos compromisos generan una serie de reglas para ordenar el mundo y resolver problemas y enigmas. Estas reglas serán siempre posteriores al paradigma y suministradas por él. El Paradigma, opone una gran resistencia al cambio, pero cuando descubre que la naturaleza de alguna manera "ha violado" las expectativas inducidas por él, debe buscar la forma de transformarse. La transgresión de los límites del Paradigma por parte de la Naturaleza, es lo que Kuhn llamó Anomalía. Pero para que la Anomalía provoque una crisis, es necesario que ponga en tela de juicio fundamentaciones y generalizaciones importantes del Paradigma anterior. Si esto es así, el Paradigma anterior quedará invalidado en la confrontación de éste con el mundo y con la nueva teoría. Simultáneamente se rechazará una teoría y se aceptará otra. Cuando la Ciencia Normal fracasa en su propósito de dar solución a los enigmas y a sus problemas tradicionales, sobreviene un período de inseguridad profesional que, agravado por la aparición de la "anomalía", se convertirá en una verdadera crisis paradigmática y es allí cuando surgen las "Revoluciones científicas". Cuando

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un paradigma ya no es capaz de explicar una realidad, es necesario buscar otro que si lo haga. Cuando el paradigma antiguo, que antes estaba en el poder y monopolizaba la investigación científica, cae, y se alza uno nuevo por encima de todos los impedimentos, surge el progreso. El nuevo paradigma deberá cumplir dos premisas: a) Ser capaz de resolver todos aquellos problemas urgentes y extraordinarios que el paradigma anterior no pudo solucionar. b) Comprometerse a que todas aquellas capacidades del paradigma anterior que eran útiles para resolver problemas, no sufrirán ningún menoscabo. Cuando ocurre la "crisis paradigmática" son muchos los científicos que abandonan su disciplina, incapaces de soportar ese estado de desorden y confusión. Por ello, la ciencia requiere de científicos creativos y tolerantes ante el derrumbamiento científico, capaces de superar las crisis a partir de teorías nuevas. Las Revoluciones científicas marcan momentos de crisis y de renacimiento, ocurren en el devenir de la historia toda vez que la ciencia avanza y se hacen nuevos descubrimientos. Por ello, es necesario que el hombre de ciencia tenga la capacidad de asombrarse, de ver más allá, de no dar nada por sentado ni definitivo. Algunas de las "Revoluciones científicas" más importantes, se citan a continuación:

Siglos XVI y XVII:

Revolución copernicana: Se da en la astronomía y la física, desde Nicolás Copérnico hasta Isaac Newton a finales del siglo XVII. En 1543, muere Copérnico y se publicaba póstumamente su libro De revolutionibus. Se denomina a menudo como la "Revolución científica del siglo XVII" y supuso el cambio del concepto de ciencia cualitativa, basada en la lógica silogística por la ciencia cuantitativa basada en la lógica experimental. En ese proceso fue fundamental la renovación del método científico a cargo de personajes como René Descartes, Johannes Kepler, Francis Bacon y Galileo Galilei. El heliocentrismo, fue propuesto en la antigüedad por el griego Aristarco de Samos (310 a. C. - 230 a. C.), quien se basó en medidas sencillas de la distancia entre la Tierra y el Sol que lo llevaron a formular que era la tierra y los demás planetas quienes giraban alrededor del sol y no a la inversa, como sostenía la teoría geocéntrica de Ptolomeo e Hiparco, comúnmente aceptada en esa época y en los siglos siguientes, acorde con la visión antropocéntrica imperante. En el siglo XVI, la teoría volvería a ser formulada, esta vez por Nicolás Copérnico, con la publicación en 1543 del libro De Revolutionibus Orbium Coelestium. La diferencia fundamental entre la propuesta de Aristarco en la antigüedad y la teoría de Copérnico es que este último emplea cálculos matemáticos para sustentar su hipótesis. Precisamente a causa de esto, sus ideas marcaron el comienzo de lo que conoce como la revolución científica. No sólo un cambio importantísimo la astronomía, sino en las ciencias en general y particularmente la cosmovisión de la civilización. A partir de la publicación de su libro y

se en en la

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refutación del sistema geocéntrico defendido por la astronomía griega, la civilización rompe con la idealización del saber incuestionable de la antigüedad y se lanza con mayor ímpetu en busca del conocimiento (wikipedia). A su vez, Descartes, Pascal, Leibniz-Newton(cálculo infinitesimal), Euler y Gauss (geometría no euclidiana) superan las matemáticas griegas clásicas de Pitágoras, Tales de Mileto, Euclides yArquímedes. 

Importantes autores provocan un cambio sustancial en medicina y fisiología durantelos siglos XVI y XVII. Andrea Vesalio, revisa la anatomía de Aristóteles y las teorías de Hipócrates y Galeno (teoría de los humores) y publica el De humani corporis fabrica, que revolucionó la anatomía. Miguel Servet y William Harvey (De motu cordis, 1628), proponen su teoría de lacirculación de la sangre.

Ø En química, sobreviene la revolución Lavoiseriana, por el químico Antoine Lavoisier. Se le considera el padre de la química moderna por sus detallados estudios sobre la oxidación de los cuerpos, el fenómeno de la respiración animal y su relación con los procesos de oxidación, análisis del aire, uso de la balanza para establecer relaciones cuantitativas en las reacciones químicas, estudios en calorimetría y establece su famosa Ley de conservación de la masa.

Siglo XIX 

Revolución darwiniana o evolucionista: en biología y ciencias de la Tierra. Charles Darwin compila su trabajo en El origen de las especies (1859).

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Revolución mendeliana o revolución genética, se inicia con los trabajos de Gregor Mendel considerado el padre de la genética. En 1865 se publica su trabajo Experimentos sobre la hibridación de plantas, sin embargo éste nos sería aceptado por la comunidad científica sino hasta principios del siglo XX. A partir de 1900 otros científicos como Hugo de Vries, Carl Corrensy Erich von Tschermak profundizarían en las teorías de Mendel. En 1902, William Bateson publica su trabajo Principios de la herencia de Mendel . Otras investigaciones posteriores fueron llevadas a cabo por de Archibald Edward Garrod y Thomas Hunt Morgan.

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Revolución maxwelliana, denominada así por el físico escocés James Clerk Maxwell, conocido principalmente por haber desarrollado la teoría electromagnética clásica, sintetizando todas las anteriores observaciones, experimentos y leyes sobre electricidad, magnetismo y aun sobre óptica, en una teoría consistente.

Las ecuaciones de Maxwell demostraron que la electricidad, el magnetismo y hasta la luz, son manifestaciones del mismo fenómeno: el campo electromagnético. Desde ese momento, todas las otras leyes y ecuaciones clásicas de estas disciplinas se convirtieron en casos simplificados de las ecuaciones de Maxwell. Su trabajo sobre electromagnetismo ha sido llamado la "segunda gran unificación en física", después de la primera llevada a cabo por Newton. Muchos físicos lo consideran el científico del siglo XIX que más influencia tuvo sobre la física del siglo XX y consideran que sus contribuciones a la ciencia son de la misma magnitud que las de Isaac Newton y Albert Einstein. Siglo XX

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Revolución Cuántica: Se inició en 1900, a partir del trabajo en física de Max Planck (constante de Planck) y Einstein (Un punto de vista heurístico acerca de la creación y transformación de la luz.1905). Numerosos científicos participaron de esta revolución durante el primer tercio del siglo XX y culminó con la definición de la Mecánica cuántica. Algunos de los contribuyentes fueron Walter Nernst, Wolfgang Pauli, Louis de Broglie. Heisemberg, Max Born, David Hilbert, Felix Klein, Pascual Jordan y Niels Bohr desarrollaron la llamada mecánica cuántica matricial y Schrödinger la mecánica cuántica ondulatoria en 1926.

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Revolución einsteniana o relativista: en física, con Albert Einstein y su teoría de la relatividad (artículos de 1905).

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Revolución wegeneriana, en geología, desde que Alfred Wegener propone la teoría de la deriva continental en 1912, y hasta el año Geofísico Internacional de 1957.

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Revolución indeterminista, que no se refiere al indeterminismo filosófico opuesto al determinismo, sino a la indeterminación: la superación de la concepción mecanicista o determinista de la ciencia, sobre todo a partir de las tres famosas construcciones teóricas de los años veinte y treinta del siglo XX debidas a Heisenberg, Schrödinger y Gödel, sobre la indecidibilidad, elprincipio de incertidumbre, la indiferencia y la imposibilidad de eludir la interferencia del experimentador u observador y de la experimentación u observación sobre el hecho experimentado u observado.

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Revolución bioquímica: Se aplica a los descubrimientos que llevaron al desciframiento del código genético y el ADN . James D. Watson, Francis Crick y Wilkins, desentrañaron la estructuraen doble hélice de la molécula del ácido desoxirribonucleico (ADN), trabajo que les valió compartir en 1962, el Premio Nobel de Fisiología o Medicina.

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Revolución genómica se suele aplicar a la biotecnología procedente de la investigaciones en torno al genoma (1990-2003, Proyecto Genoma Humano).

Lección 3: Empirismo y Racionalismo El ignorante afirma, el sabio, duda y reflexiona. Aristóteles El Empirismo La ciencia clásica Aristotélica es una ciencia empírica. El término "Empírico" deriva del griego y significa experiencia. El empirismo es el que marca la división entre las ciencias formales y las ciencias descriptivas (ciencias blandas) como las ciencias naturales y las ciencias sociales. Enfatiza en el papel de la experiencia ligada a la percepción sensorial. El conocimiento encuentra su validez en su relación con la experiencia, por lo que valida las teorías a través del experimento. El Empirismo parte de dos premisas: a) Niega la absolutización de la verdad o, como mínimo niega que la verdad absoluta sea accesible al hombre. b) Reconoce que "Toda verdad debe ser puesta a prueba" y a partir de la experiencia, puede eventualmente ser modificada, corregida o abandonada.

19 No se opone de ninguna manera a la razón, pero niega la pretensión de establecer verdades necesarias, es decir, verdades que valgan de una manera tan absoluta que se haga innecesaria, absurda o contradictoria su verificación o su control. Aun cuando la experimentación verifique la veracidad del enunciado, no garantiza que la hipótesis comprobada sea la única verdadera, pues existe la posibilidad de que estudios posteriores se aproximen mejor a la resolución del problema. Uno de los mayores exponentes del Empirismo moderno es David Hume, quien afirma que todo conocimiento deriva en última instancia de la experiencia sensible, siendo esta la única fuente de conocimiento y que sin ella no se lograría saber alguno. Hume articuló su tesis de que todo el razonamiento humano pertenece a dos clases, Relaciones de ideas y Hechos. Las ideas involucran conceptos abstractos como las matemáticas y están gobernadas por las certezas deductivas mientras que los hechos, comportan la experiencia empírica donde todos los razonamientos son inductivos. Albert Einstein , declaró que el positivismo de Hume, le inspiró al formular su Teoría especial de la relatividad.

El Racionalismo. La lógica y la matemática se consideran ciencias formales (ciencias duras). Son racionales, sistemáticas y cuantificables pero no dan razón de la realidad. No se ocupan de los hechos. Su objeto no son las cosas ni los procesos sino "las formas" en las que se pueden contener un número ilimitado de contenidos fácticos y empíricos. Por ejemplo, los números solo existen en nuestras mentes como elementos conceptuales que utilizamos para cuantificar elementos materiales discontinuos, pero nunca los hemos visto como un objeto en sí. La física, la economía, la química, recurren a las matemáticas como herramienta para establecer de forma precisa las relaciones existentes entre los hechos y sus diversos aspectos. El Racionalismo parte de cuadros teóricos y se apoya en la deducción y la argumentación rigurosa. Sus máximos exponentes son Popper, Bunge, Bachelard y Lakatos entre otros, cuyos postulados sirvieron de base a numerosas investigaciones exitosas en la historia de la Ciencia como las llevadas a cabo por Einstein y Mendeleiev y en el caso de las Ciencias Sociales, a los trabajos de Chomsky, Fodor, Austin y Vigotski. Camacho et al (2000), resumen las premisas en que se apoya El Racionalismo:

1. Investigar no es medir y contar ni tampoco es sólo experimentar: Investigar es por sobre todo "razonar", en torno a una problemática dudosa o confusa, dados unos hechos y un cuerpo de conocimientos previos(teorías) en torno a los mismos. El investigador debe formular suposiciones que aclaren el problema y que expliquen los hechos. A partir de esas suposiciones realiza un trabajo de deducción, derivando proposiciones cada vez más concretas, en donde las argumentaciones siguen un método riguroso, sistemático, controlado por reglas lógicas y evidencias producto de la observación. Los conteos, mediciones y experimentaciones son apenas un trabajo auxiliar que sólo tiene sentido dentro de un proceso general de teorización y eventualmente, en ciertas fases del desarrollo de los programas de investigación. De hecho, todo trabajo de investigación o experimentación, es en su primera etapa, un trabajo teórico y descriptivo. Solo cuando la fundamentación teórica es suficientemente fuerte, se tendrán los elementos necesarios para desarrollar experimentos cuantitativos que deriven resultados por el método de la inducción. 2. Investigar no es necesariamente determinar probabilidades sobre la base de técnicas estadísticas. No todos los problemas tienen naturaleza probabilística ni tampoco se llega a adecuadas explicaciones analizando la frecuencia en que ocurren los hechos sobre la base de unas hipótesis alterna y nula. Investigar es intentar descubrir aquellas estructuras abstractas de proceso, de donde se generan los hechos particulares o que son responsables del modo en que los hechos se producen y se repiten. 3. Investigar no es necesariamente hacer trabajo de campo. Una gran parte de los fenómenos estudiados por la ciencia resultan ya conocidos por el investigador, bien sea porque están cotidianamente a su alcance o bien porque han sido ya registrados en los trabajos descriptivos de otros investigadores. Más importante que la recolección de observaciones y datos observacionales es la decisión de explicarlos mediante la argumentación y el razonamiento, mediante la formulación de teorías, que siempre serán hipotéticas y provisionales. El razonar sobre los hechos es más importante que el operar directamente con ellos. El investigador no es esencialmente aquél que se mueve entre personas, cosas y experiencias, sino, sobre todo, el que se mueve entre ideas. La deducción, y no la inducción, es la clave del descubrimiento.

20 4. Investigar no es necesariamente abordar hechos que sólo sean observables directamente. La evidencia empírica no es la única garantía de la ciencia. También es posible estudiar procesos no observables mediante la formulación de modelos que imiten el funcionamiento del proceso, aun cuando éste jamás pueda estar a la vista.(Experimentación heurística). La evidencia racional, aquella que se estructura en forma de argumentaciones y razonamientos, es un elemento primordial para el avance de la ciencia. 5. Investigar no es dilucidar concluyentemente un problema ni agotar exhaustivamente sus posibilidades de estudio. Más bien, las investigaciones particulares son aportes pequeños y modestos que, en conjunto, van promoviendo aproximaciones cada vez más estrechas hacia la solución. El valor de cada trabajo individual depende de la medida en que arroje alguna luz sobre el problema y en que contribuya al avance del programa de investigación en que está ubicado. En ese sentido, las conquistas y logros de la investigación serán siempre provisionales, hipotéticas, graduales y relativas a un programa o agenda colectiva de trabajo. 6. Investigar no es reflexionar libremente, sin control, ni hacer retórica persuasiva. La investigación no es especulación anárquica, aquélla respecto a cuyo contenido nadie podría decidir si es erróneo o inválido ni entender en concreto a qué realidades se está haciendo referencia. Es teorización controlada por reglas lógicas, totalmente evaluable y criticable, cuyo contenido sea falseable y cuyos errores sean detectables. La retórica, los discursos eminentemente estéticos y literarios, las intenciones de persuadir ideológicamente y de lograr comportamientos convenientes, todo ello queda excluido del trabajo investigativo, por lo que la investigación tiene una naturaleza bien distinta a la del arte, la religión, el activismo social o la política. 7. La investigación no es una actividad regulable por un único e inflexible esquema de desarrollo. Los problemas de la ciencia son tan variados y pueden ser enfocados de modos tan diferentes que resulta absurdo pensar en un algoritmo de resolución, no sólo en el nivel del trabajo de búsqueda y de configuración de soluciones, sino también en el trabajo de comunicación de resultados. Una investigación será de mayor o menor calidad en la medida en que sea coherente con sus lineamientos y eficiente para unos logros planteados, pero no en la medida en que se acoja rígidamente a un determinado patrón específico previamente establecido. Se asume que el valor del conocimiento radica en su poder generalizante y universal, mucho más que en la consideración de situaciones particulares e históricamente circunstanciales. En el Racionalismo crítico, el enfrentamiento con la realidad debe hacerse con base en métodos e instrumentos debidamente seleccionados. Su base es el principio de falsabilidad, en donde constatar una teoría significa intentar refutarla mediante un contraejemplo. Si no es posible refutarla, dicha teoría queda corroborada, pudiendo ser aceptada provisionalmente, pero nunca verificada. Emmanuel Kant sienta una corriente única dentro del pensamiento moderno, tratando de cerrar la brecha entre las corrientes del Racionalismo y el Empirismo. Para Kant, todas las cosas tienen un por qué, un origen, una explicación. Admite la posibilidad de la existencia de juicios sintéticos a priori (es decir, juicios que agregan nueva información -donde el predicado "no está contenido" en el sujeto- y que son de carácter universal y necesarios; es decir, anteriores a cualquier experiencia), intentando así superar la crítica al principio de causalidad que había hecho David Hume, sin una respuesta satisfactoria hasta su época. De igual forma, admite la existencia de juicios sintéticos a posteriori que son los juicios fácticos, empíricos y por tanto contingentes. Kant elaboró como crítica una metafísica de la metafísica, según la cual la razón no podría dar razón de sí misma, más que con la condición de permanecer en todo momento susceptible de fijar sus condiciones, sus objetos y sus límites intrínsecos (monografías.com).

Tabla 1. Diferencias entre Racionalismo y Empirismo

EMPIRISMO Estudia los hechos y experiencias. La fuente principal y prueba última del conocimiento es la percepción.

RACIONALISMO Estudia los entes abstractos que solo existen en la mente humana. La principal fuente y prueba final del conocimiento es el razonamiento deductivo, basado en principios evidentes y axiomas (principio básico que es asumido como verdadero sin demostración alguna). Niega la posibilidad de ideas espontáneas Afirma que la Mente es capaz de reconocer la y afirma que todo conocimiento se basa realidad mediante su capacidad de razonar. en la experiencia. Acentúa el papel de la razón en la adquisición del conocimiento. Requiere de la observación (sentidos) Se expresa por medio de conceptos lógicos y para dar certeza de su conocimiento. sistemáticos que al agruparse forman teorías. Verifica, confirma o niega una hipótesis. Demuestra o prueba una verdad. El conocimiento

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llega luego de dudar y hallar un principio evidente por una verdad clara y distinta. Exponentes: John Locke, David Hume, Exponentes: Popper, Spinoza, Leibniz, Descartes. Berkeley y Francis Bacon. En la ciencia moderna, ninguna posición resulta más o menos favorable. Cualquier experimentación u observación de las ciencias empíricas (ciencias suaves) requieren de los elementos lógicos y conceptuales de las ciencias formales (ciencias duras) para su demostración y por lo tanto empirismo y racionalismo no son excluyentes.

Lección 4: El Método científico "Usa el método científico: probando varias veces, llegarás a la verdad." Marco Tulio Cicerón

La investigación científica o método científico está centrada en el paradigma positivista y el realismo crítico. El medio natural es la fuente de todo dato y el investigador es el instrumento de la investigación. Hace uso de métodos cuantitativos por medio de una medición penetrante y controlada, orientada a la comprobación de hechos, donde los resultados y los datos son sólidos y repetibles. Aquí la observación es objetiva, al margen de los datos (perspectiva desde afuera), particularista y asume una realidad estable. El gran aporte de Galileo Galilei a la ciencia experimental radica en que fue capaz de combinar la lógica de observación de los fenómenos con dos métodos desarrollados en otras ramas del conocimiento formal: la hipótesis y la medida. El método científico de Galileo parte de los siguientes elementos: 1.- Observación: Se debe precisar el objeto de la investigación, lo que únicamente es posible por la determinación de datos de observación minuciosamente delimitados y con referencia a un problema a resolver. Generalmente el problema que se plantea, hace referencia a una teoría explicativa frente a la cual los datos observados no pueden ser explicados por ella. [] 2.- Elaboración de una hipótesis explicativa: A partir de este momento la explicación de este nuevo modo de concebir el fenómeno requiere una explicación nueva, lo cual se hace como hipótesis o teoría provisional a la espera de una confirmación experimental. 3.- Deducción: Sobre esta hipótesis o teoría se hace necesario extraer las consecuencias que se derivan del hecho de tenerla por verdadera. 4.- Experimento o verificación: Se montan las condiciones en las que se puedan medir las consecuencias deducidas, procurando unas condiciones ideales para que las interferencias con otros factores sean mínimos y comprobar si efectivamente en todos los casos, siempre se reproducen dichas consecuencias. Durante mucho tiempo los científicos consideraron que el experimento probaba o demostraba la verdad de la teoría o hipótesis de forma concluyente y el método llamado hipotético-deductivo vino a convertirse en la lógica empírica que fundamentaba la ciencia. (wikipedia.org). Una investigación para ser considerada científica debe cumplir con las siguientes premisas:

1. Es Sistemática: Se orienta a la solución de problemas de conocimiento, formulados conscientemente como un fin que ha de ser alcanzado en el curso de

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una investigación planeada. A la comprensión, búsqueda y solución de este problema, se subordinan todas las actividades o acciones de conocimiento del científico o de los grupos de investigación y se aborda como un proceso estructurado que sigue reglas establecidas. Las reglas incluyen especificaciones tanto para la identificación y definición de las variables como para el diseño de las metodologías por medio de las cuales éstas serán examinadas y sus efectos determinados o cuantificados. Cuando se utiliza la deducción como método para el estudio del problema, se siguen procedimientos igualmente sistemáticos que permiten alcanzar la validez que caracteriza la investigación.

2. Es un proceso lógico: La investigación sigue un sistema que emplea la lógica en muchos puntos. Por el examen lógico de los procedimientos empleados en un experimento relativo a los requerimientos de validez interna, el investigador es capaz de chequear la validez de las conclusiones obtenidas. Este proceso inicia con la formulación de las Hipótesis Fundamentales. Estas son el núcleo con el cual nace una investigación, de allí nacen las hipótesis Derivadas que son mucho más específicas en cuanto al problema a tratar. Estas hipótesis derivadas se falsean ó se comprueban con los experimentos y observaciones, en los cuales se recolectan los "datos observacionales" y las nuevas "teorías interpretativas experimentales" que pueden ayudar a reforzar o a desmontar una teoría que ha sido falseada por medio del método hipotéticodeductivo. La aplicación de la lógica asegura la validez interna y externa de la investigación. 3. Es empírica: La investigación tiene un referente real. Mucha deducción puede preceder su aplicación, pero los datos son el resultado final de procedimientos de investigación. La recolección o acopio de datos es lo que identifica la investigación como un proceso empírico. Para determinar el grado en el cual los hallazgos empíricos pueden ser generalizados más allá de la situación inmediata en la cual la investigación tomo lugar, el investigador debe evaluar el referente de realidad de un emprendimiento particular en términos de su validez externa. Otros procesos implicados en entender el mundo pueden semejar la investigación en su lógica, pero fallar en igualar su calidad empírica. 4. Es reductiva: Cuando un investigador aplica procedimientos analíticos a los datos recolectados, reduce objetos a categorías de conceptos más entendibles , disminuyendo de alguna manera, la confusión provocada por eventos individuales. Al hacer esto, el investigador sacrifica parte de la especificidad y unicidad asociadas con los objetos o eventos individuales, pero gana en términos del poder identificar relaciones generales, un proceso el cual requiere algún grado de conceptualización. Este proceso de reducción es parte del intento de traducir la realidad a un estado abstracto o conceptual para entender las relaciones entre eventos e intentar predecir como estas relaciones pueden operar en otros contextos. El reduccionismo, de este modo, facilita que la investigación juegue un papel explicativo en vez de uno descriptivo. 5. Es replicable y transmisible : Debido a que es registrada, generalizada y replicada, conforme con los campos de estudio, la investigación es

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considerablemente menos transitoria en naturaleza que lo que son otros procesos de solución de problemas. Así, otros individuos además del investigador pueden usar los resultados de un estudio, y un investigador puede construir sobre los resultados de otro. Además, los procesos y procedimientos son ellos mismos transmisibles, facilitando a otros replicarlos y estimar su validez. Esta propiedad de transmisión de la investigación es crítica tanto en su papel en difundir el conocimiento como su papel en la toma de decisiones. En la actividad científica los elementos básicos del proceso del conocimiento, están subordinados a la capacidad, manera de pensar y experiencia del investigador. De esta manera él deberá disponer de estos elementos de una manera lógica y creativa para obtener nuevos o más completos conocimientos, en un proceso planeado según el problema de investigación que se proponga resolver. En la investigación científica, el proceso de conocimiento que se realiza presenta algunas particularidades, dado especialmente el hecho que es un proceso consciente, en el cual se ponen a intervenir herramientas metodológicas que el hombre ha ido construyendo en el propio proceso de la construcción de la ciencia. Estas herramientas o tareas que son esenciales para lograr el conocimiento científico no son solo de carácter técnico o empírico; también lo son de tipo teórico y lógico. La investigación científica está constituida tanto por actores observables como por razonamientos, sistemas, pasos intuitivos, representaciones figuradas, etc., no susceptibles de observación directa. En esta forma de conocimiento, la actividad cognoscitiva está orientada a la diferenciación y estudio de los objetos y fenómenos reales, convertidos en objeto del conocimiento. Pero la investigación científica no concluye con la diferenciación de determinados objetos o de sus características; lo que sucede corrientemente es que una vez resuelto un problema de investigación, aparecen nuevos problemas que requieren ser estudiados. Esto explica por qué hoy día, la tendencia es a que las instituciones que soportan la investigación científica, trabajen sobrelíneas de investigación y no sobre proyectos aislados, esto es, sobre áreas o conjunto de problemas de investigación, que tienen una misma tendencia de solución.(Collazos, 2007). La investigación social por su parte, subyace en el "Idealismo" y los paradigmas constructivista e interpretativo. Dilthey, desde el idealismo, propone a las ciencias sociales ser más descriptivas y concentradas sobre la comprensión interpretativa, concebida como un proceso hermenéutico en el cual la experiencia humana depende de su contexto. El constructivismo asume que la realidad solo existe en la forma de múltiples construcciones mentales y sociales y por lo tanto "la realidad es un constructo social". La metodología de la investigación social se basa en la hermenéutica y la dialéctica. Está orientada por la fidelidad del objeto de estudio y la complementariedad en el sentido que el investigador complementa la investigación. Carece de ideal de progreso como criterio regulatorio de la investigación. Utiliza métodos cualitativos en donde la información se recopila en forma de palabras, ilustraciones y construcciones mentales en lugar de cifras. No busca probar o rechazar hipótesis sino que construye las abstracciones como consecuencia de

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unir distintas piezas de información con sentido, interesándose en los procesos más que en los resultados. Sin embargo, estas características han dado lugar a la creencia de que en la investigación social "Todo vale". Este ha sido tal vez el error más grave. La investigación cualitativa se ha convertido en "permisiva", en donde los estudios no se estructuran de manera adecuada, no se trabaja el marco epistemológico, se desconocen las metodologías de recolección de datos más adecuadas a cada estudio particular y en últimas se da demasiado peso a observaciones con una alta carga de subjetivismo por parte de los investigadores. De otra parte, la aplicación de las metodologías cuantitativas atribuyen en ocasiones, mucho peso a las correlaciones y los análisis estadísticos, lo cual carece de valor si no se soportan en un marco teórico fuerte y se contextualizan de forma objetiva. El hecho de que los objetos de estudio de las ciencias sociales no sean materiales, no implica que el método científico quede excluido. Todo lo contario, la investigación social deberá ser rigurosa en éste sentido a fin de disminuir el grado de subjetividad de las observaciones lo que disminuirá el riesgo de llegar a conclusiones que no son del todo ciertas por carecer de validez interna o externa. La investigación Social se caracteriza por ciertos rasgos que deben ser considerados en la aplicación del método científico, que marcan su carácter de subjetividad y que están relacionados con el Objeto de investigación: Ø El Objeto de la investigación incluye al investigador, el objeto es interno puesto que necesitamos aprendizaje previo para ver el mundo de una u otra forma. Ø El Objeto de investigación es Subjetivo: Está formado que tienen libertad, voluntad y reflexividad.

por

personas

Ø Lo social no es natural: El individuo es un producto social y la sociedad es producto de los individuos. Ø Lo social es reactivo a la observación: Cuando el sujeto se da cuenta de que está siendo observado puede modificar su comportamiento. Por otro lado, la observación no declarada puede ser considerada como poco ética. Ø El objeto de estudio es reactivo al conocimiento: Los grupos sociales pueden modificar a los individuos en función de conocer los resultados de alguna investigación. Ø El objeto de estudio es complejo: Es multifuncional y está formado por seres reflexivos. El mundo social es cambiante.

El investigador investiga desde posiciones no neutras, sus valores influyen. La realidad se ve de diferente manera dependiendo de quien la observe.

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Figura 1. Influencias socioculturales que debe evitar el sujeto en el proceso de la Investigación. Tomado de (Zorrilla y Torres, 1992) Lección 5: profesional

Investigación

pura,

investigación

Aplicada,

Investigación

"Investigación básica es lo que hago cuando no sé lo que estoy haciendo". Wernher von Ingeniero aeroespacial germano-americano

5.1 Investigación pura (básica)

Braun

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La investigación científica pura tiene como finalidad ampliar y profundizar el conocimiento de la realidad. Busca el conocimiento por el conocimiento mismo, más allá de sus posibles aplicaciones prácticas. Su objetivo consiste en ampliar y profundizar en el saber de la realidad y en tanto este saber que se pretende construir es un saber científico, su propósito será el de obtener generalizaciones cada vez mayores (hipótesis, leyes, teorías). 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. Busca el descubrimiento de leyes o principios básicos que constituyen el punto de apoyo en la solución de alternativas sociales. Sus resultados no son negociables y son publicados en revistas especializadas. 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. Sin los resultados de la investigación Pura, no sería posible realizar investigación aplicada.

5.2 Investigación aplicada La investigación científica aplicada se propone transformar el conocimiento 'puro' en conocimiento útil. Tiene por finalidad la búsqueda y consolidación del saber y la aplicación de los conocimientos para el enriquecimiento del acervo cultural y científico, así como la producción de tecnología al servicio del desarrollo integral de las naciones. La investigación aplicada puede ser Fundamental o Tecnológica. La aplicada fundamental, se entiende como aquella investigación relacionada con la generación de conocimientos en forma de teoría o métodos que se estima que en un período mediato podrían desembocar en aplicaciones al sector productivo. Por ejemplo, en el sector médico, se emprenden investigaciones para tratar de conocer el mecanismo o los orígenes de cierta enfermedad o dolencia con el fin de poder combatirla posteriormente, aunque no se sepa si llegará a ser necesario el crear una droga para este fin. La investigación aplicada fundamental puede ser, a su vez, teórica, experimental, o una mezcla de ambas; dependiente de la naturaleza de su trabajo y sus productos pueden ser artículos científicos publicables, sobre todo si en su desarrollo no está involucrado el interés de una empresa. La investigación aplicada tecnológica, se entiende como aquella que genera conocimientos o métodos dirigidos al sector productivo de bienes y servicios, ya sea con el fin de mejorarlo y hacerlo más eficiente, o con el fin de obtener productos nuevos y competitivos en dicho sector. Sus productos pueden ser prototipos y hasta eventualmente artículos científicos publicables. En el caso de la investigación médica del ejemplo anterior, la investigación tecnológica se realizaría alrededor del desarrollo de una droga

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específica para la cura de una determinada dolencia y se pretendería, que la droga fuera a dar al mercado.

5.3 Investigación Profesional La investigación profesional suele emplear ambos tipos de conocimiento para intervenir en la realidad y resolver un problema puntual. Lo que habitualmente se llama investigación científica, engloba solamente las dos primeras, en la medida en que ellas buscan obtener un conocimiento general, y no meramente casuístico, ya que la investigación pura (o básica) busca ampliar y profundizar el conocimiento de la realidad. (Cazau, 2006).

A continuación se citan 3 ejemplos tomados del documento Introducción a la Investigación en Ciencias sociales de Pablo Cazau.

Ejemplo 1) En psicología: La investigación pura investiga el mecanismo de la proyección. La investigación aplicada busca, utilizando como marco teórico el conocimiento puro, un saber general que pueda utilizarse prácticamente. Por ejemplo, investigar alguna técnica de diagnóstico sobre la base del concepto freudiano de proyección, como podría ser un test proyectivo. La investigación profesional consiste en intervenir en la realidad. Por ejemplo, diagnosticar una situación usando la técnica proyectiva descubierta y validada en la investigación aplicada.

Ejemplo 2) En Ciencias Fácticas: Un bioquímico estudia en su laboratorio la estructura molecular de ciertas sustancias (investigación pura); luego, otro investigador utiliza este conocimiento para probar la eficacia de ciertas sustancias como medicamentos (investigación aplicada); finalmente, el profesional hará un estudio para determinar si a su paciente puede o no administrarle el medicamento descubierto (investigación profesional).

Ejemplo 3) En Ciencias Puras: Los matemáticos desarrollan una teoría de la probabilidad y el azar (investigación pura); luego, sobre esta base, los especialistas en diseño experimental y en estadística investigan diversos tipos de diseños experimentales y pruebas estadísticas (investigación aplicada); finalmente, un investigador indagará la forma de utilizar o adaptar estos diseños y pruebas a la investigación concreta que en ese momento esté realizando (investigación profesional).

Ejemplo 4) Ciencias agrícolas Los químicos estudian la forma en que los átomos de carbono y silicio se unen formando estructuras tetraédricas y octaédricas. Estas a su vez se unen de forma particular dando origen a determinados tipos de arcillas con propiedades

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singulares (expansibles y no expansibles) de acuerdo al número de capas octaédricas y /o tetraédricas que se superpongan. Partiendo de estos descubrimientos, los agrónomos estudian a partir de la física de suelos las propiedades de esas arcillas y la forma en que afectan la estructura y otras propiedades físicas de los suelos. (Investigación aplicada). El agrónomo de campo, utiliza los resultados de las investigaciones y determina los métodos más adecuados de preparación y manejo de suelo para la siembra de un cultivo específico y la aplicación de riego y fertilizantes, dependiendo de las características mineralógicas del suelo. (Investigación profesional). La tabla 2, muestra las principales características de los tres tipos de investigación. Tabla 2. Características de los diferentes enfoques de la Investigación.

Los tres tipos de investigación están íntimamente ligados. La investigación profesional puede estar orientada o guiada por un marco teórico y unas hipótesis generadas por la investigación pura y la investigación aplicada. La investigación profesional generará sus propias hipótesis, que convendrá denominar 'hipótesis casuísticas' por cuanto, a diferencia de las hipótesis propiamente dichas, no son generales y están destinadas a explicar solamente un caso en especial en un contexto específico. Así, no es lo mismo explicar las necesidades de abonado de un cultivo de café tradicional ubicado en zona templada bajo un sistema agroforestal que explicar las necesidades de abonado de un cultivo de café tecnificado e intensivo, a libre exposición, ubicado en zona óptima cafetera. La investigación pura puede alimentarse de los datos producidos durante una investigación profesional. La obra de Freud nos ofrece abundantes ejemplos: él construyó una teoría acerca del funcionamiento psíquico en general, sobre la base de los datos que fue recolectando en su práctica profesional (Cazau, 2006). La investigación pura está también influenciada por los resultados de la investigación aplicada. Por ejemplo, la técnica del carbono-14 para estimar la antigüedad de los fósiles, un producto de la investigación aplicada, contribuyó a modificar las teorías sobre el origen de la vida, a propósito del reciente

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descubrimiento, en la Antártida, de los restos de un meteorito proveniente del planeta Marte. La investigación aplicada suele utilizar los resultados de la investigación pura, como cuando se diseña un nuevo motor sobre la base de los principios de la termodinámica. Finalmente, la investigación aplicada recibe el aporte de la investigación profesional en la medida en que, esta última aporta elementos de juicio para evaluar la validez o la confiabilidad de técnicas, tecnologías y procedimientos. CAPITULO 2: TIPOS DE INVESTIGACIÓN - CRITERIOS INTRODUCCIÓN

Los tipos de investigación suelen clasificarse según diferentes criterios dados por el objetivo o propósito de la investigación. Así se distinguen varios tipos o categorías sin que éstas sean excluyentes entre sí. Por el contrario una investigación puede hacer uso o incluir varias de éstas tipologías:

a) Según el propósito o finalidad que persigue: Investigaciones pura (básica), investigación aplicada e investigación profesional.

b) Por el nivel de conocimientos que se adquieren: investigaciones exploratoria, descriptiva, correlacional y explicativa

c) Por las características de los medios utilizados para obtener los datos: investigaciones: Investigación documental, de campo o experimental

d) Acorde con el método utilizado: analítica, sintética, deductiva, inductiva, histórica, comparativa, cualitativa, cuantitativa.

e)

Por las características externas de las fuentes : investigaciones primaria y Bibliográfica o documental.

Lección 6: Explicativa

Investigación

Exploratoria,

Descriptiva,

Correlacional

y

"La imposibilidad en que me encuentro de probar que Dios no existe, me prueba su existencia." Jean De La Brouyere

Según su alcance, las investigaciones pueden ser exploratorias, descriptivas, correlacionales o explicativas. Estos tipos de investigación suelen ser las etapas cronológicas de todo estudio científico y cada una tiene una finalidad diferente: primero se 'explora' un tema para conocerlo mejor, luego se 'describen' las variables involucradas, después se 'correlacionan' las variables entre sí para

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obtener predicciones rudimentarias, y finalmente se intenta 'explicar' la influencia de unas variables sobre otras en términos de causalidad (Cazau, 2006).

6.1Investigación Exploratoria Cuando no existen investigaciones previas sobre el objeto de estudio o cuando nuestro conocimiento del tema es tan vago e impreciso que nos impide sacar las más provisorias conclusiones sobre qué aspectos son relevantes y cuáles no, se requiere en primer término explorar e indagar, para lo que se utiliza la investigación exploratoria. Para explorar un tema relativamente desconocido se dispone de un amplio espectro de medios y técnicas para recolectar datos en diferentes ciencias como son la revisión bibliográfica especializada, entrevistas y cuestionarios, observación participante y no participante y seguimiento de casos. La investigación exploratoria terminará cuando, a partir de los datos recolectados, haya sido posible crear un marco teórico y epistemológico lo suficientemente fuerte como para determinar qué factores son relevantes al problema y por lo tanto deben ser investigados. En pocas ocasiones los estudios exploratorios constituyen un fin en sí mismos, establecen el tono para investigaciones posteriores y se caracterizan por ser más flexibles en su metodología, son más amplios y dispersos, implican un mayor riesgo y requieren de paciencia, serenidad y receptividad por parte del investigador. El estudio exploratorio se centra en descubrir. La investigación histórica y la investigación Documental son de tipo exploratorio. La investigación histórica trata de la experiencia pasada, describe lo que era y representa una búsqueda crítica de la verdad que sustenta los acontecimientos pasados. El investigador depende de fuentes primarias y secundarias las cuales proveen la información y a las cuáles el investigador deberá examinar cuidadosamente con el fin de determinar su confiabilidad por medio de una crítica interna y externa. En el primer caso verifica la autenticidad de un documento o vestigio y en el segundo, determina el significado y la validez de los datos que contiene el documento que se considera auténtico. (Grajales, 2000). A partir de los estudios exploratorios se generan las investigaciones Descriptivas. 6.2 Investigación Descriptiva En un estudio descriptivo se seleccionan una serie de conceptos o variables y se mide cada una de ellas independientemente de las otras, con el fin, precisamente, de describirlas. Estos estudios buscan especificar las propiedades importantes de personas, grupos, comunidades o cualquier otro fenómeno. El énfasis está en el estudio independiente de cada característica, es posible que de alguna manera se integren la mediciones de dos o más características con en fin de determinar cómo es o cómo se manifiesta el fenómeno. Pero en ningún momento se pretende establecer la forma de relación entre estas características. Su propósito es la delimitación de los hechos que conforman el problema de investigación, como: 1) Establecer las características demográficas de las unidades investigadas (número de población, distribución por edades, nivel de educación, etc.).

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2) Identificar formas de conducta, actitudes de las personas que se encuentran en el universo de investigación (comportamientos sociales, preferencias, etc.) 3)

Establecer comportamientos concretos.

4)

Descubrir y comprobar la posible asociación de las variables de investigación.

5) Identifica características del universo de investigación, señala formas de conducta y actitudes del universo investigado, establece comportamientos concretos y descubre y comprueba la asociación entre variables de investigación. 6) En ciencias naturales se llevan a cabo para describir fenómenos y procesos. Por ejemplo, describir el ciclo fenológico de una planta en un ecosistema específico, describir la biología de un insecto, hacer un estudio poblacional de un insecto plaga en un cultivo, determinar el grado de apropiación de cierta tecnología agrícola por parte de una comunidad rural. Los estudios epidemiológicos en medicina humana y veterinaria hacen uso de éste tipo de investigación. 7) En investigación de mercados son muy frecuentes y buscan explorar los gustos de los consumidores, los nichos de mercado para introducir un producto nuevo, la aceptación hacia la sustitución de un producto por otro. De acuerdo con los objetivos planteados, el investigador señala el tipo de descripción que se propone realizar. Acude a técnicas específicas en la recolección de información, como la observación, las entrevistas y los cuestionarios. La mayoría de las veces se utiliza el muestreo para la recolección de información, la cual es sometida a un proceso de codificación, tabulación y análisis estadístico. Puede concluir con hipótesis de tercer grado formuladas a partir de las conclusiones a que pueda llegarse por la información obtenida. "Estos estudios describen la frecuencia y las características más importantes de un problema. Para hacer estudios descriptivos hay que tener en cuenta dos elementos fundamentales: El tamaño de Muestra y el instrumento de recolección de datos (Vásquez, 2005).

6.3 Investigación Explicativa Los estudios explicativos pretenden conducir a un sentido de comprensión o entendimiento de un fenómeno. Apuntan a las causas de los eventos físicos o sociales. Por lo tanto, están orientados a la comprobación de hipótesis causales de tercer grado; esto es, identificación y análisis de las causales (variables independientes) y sus resultados, los que se expresan en hechos verificables (variables dependientes). Los estudios de este tipo implican esfuerzos del investigador y una gran capacidad de análisis, síntesis e interpretación. Asimismo, debe señalar las razones por las cuales el estudio puede considerarse explicativo. Su realización supone el ánimo de contribuir al desarrollo del conocimiento científico". Para definir este tipo de estudio, deberán tenerse en cuenta las siguientes interrogantes: 

¿Los resultados de la investigación se orientan a la comprobación de hipótesis de tercer grado?

32 

Las hipótesis que se ha planteado están construidas con variables que a su vez contienen otras variables?



Las hipótesis que se ha planteado establecen la manera como una determinada característica u ocurrencia es determinada por otra?



Los resultados del trabajo pueden constituirse en un aporte al modelo teórico de la explicación de hechos y fenómenos que puedan generalizarse a partir del problema de investigación? (Vásquez, 2005).

6.4 Investigación Correlacional Los estudios correlacionales pretender medir el grado de relación y la manera cómo interactúan dos o más variables entre sí. Estas relaciones se establecen dentro de un mismo contexto, y a partir de los mismos sujetos en la mayoría de los casos. Por ejemplo, un estudio correlacional puede intentar determinar si individuos con una puntuación alta en una variable también tiene puntuación alta en una segunda variable y si individuos con una baja puntuación en una variable también tienen baja puntuación en la segunda. Estos resultados indican una relación positiva. En otros casos la relación esperada entre las variables puede ser inversa. Los sujetos con puntuaciones altas en una variable pueden tener puntuaciones bajas en la segunda variable y viceversa. Esto indica una relación negativa. Los estudios correlacionales se realizan cuando no se pueden manipular las variables de tratamiento por varias razones, de las cuales señalaremos tres: a. Es imposible manipular físicamente las variables. Imaginemos que un psicólogo desea estudiar la relación entre dos medidas de respuesta como inteligencia y ejecución escolar. La inteligencia es una característica individual, un rasgo que se define en función de la ejecución en un test estandarizado y no puede ser físicamente manipulado. Sin embargo, la relación puede ser investigada en un estudio correlacional seleccionando un grupo de estudiantes de un colegio, midiendo sus C.I. y comparando estas puntuaciones con su ejecución académica.

b. Cuando los sucesos ya han ocurrido. Por ejemplo, años que estuvieron un grupo de universitarios en la etapa preescolar y las puntuaciones que obtuvieron posteriormente en las pruebas ECAES al terminar la etapa lectiva de la carrera.

c. Por ejemplo, la relación entre el consumo de heroína y el número de infartos. No es ético administrar a un grupo de personas distintas dosis de heroína y ver si se da o no infarto en condiciones lo más controladas posibles, pero podemos seleccionar de la población personas heroinómanas y realizar una seguimiento de las mismas durante un tiempo[1].

En caso de existir una correlación entre variables, se tiene que, cuando una de ellas varía, la otra también experimenta alguna forma de cambio a partir de una regularidad que permite anticipar la manera cómo se comportará una por medio de los cambios que sufra la otra. Cuando existe correlación entre variables es posible generar modelos predictivos. En ciencias naturales es posible hacer estudios correlacionales de poblaciones. Por ejemplo, determinar cómo varía la población de un insecto plaga o de una

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enfermedad en un cultivo en relación a cambios de variables ambientales como temperatura y humedad relativa.

En estudios de fertilidad de suelos y nutrición de plantas es posible hallar correlaciones entre el contenido de un nutriente en el suelo y la cantidad de nutriente absorbida por una planta, o inferir la correlación entre la concentración de un nutriente sobre otro a nivel foliar, lo que permite establecer posibles relaciones que dan origen a desbalances nutricionales y formular ecuaciones de predicción mediante análisis estadísticos de regresión. La decisión de aplicar uno u otro tipo de investigación dependerá entonces del grado de conocimiento existente respecto al tema a investigar después de que se ha realizado una revisión bibliográfica exhaustiva que permite conocer el estado el arte de la temática de interés y del enfoque que el investigador desee dar a su estudio.

[1] Tomado de Estudios correlacionales. Modulo de Introducción a la Psicología, por el Dr. J.E La Calle, Universidad de Jaen, España. Lección 7: Investigación Cualitativa y Cuantitativa " Es ignorancia no saber distinguir entre lo que necesita demostración y lo que no la necesita". Aristóteles

Cook y Reichardt (1986), sostienen acerca de los métodos de cualitativos y cuantitativos, lo siguiente: El que un investigador utilice uno u otro método no depende del paradigma que sostenga. De hecho, se han utilizado métodos cualitativos dentro de paradigmas cuantitativos y viceversa. Del paradigma cualitativo se dice que postula una concepción global fenomenológica, inductiva, estructuralista, subjetiva, orientada al proceso y propia de la antropología social. Del paradigma cuantitativo, en cambio, se dice que posee una concepción global positivista, hipotético-deductiva, particularista, objetiva, orientada a los resultados y propia de las ciencias naturales. De acuerdo con algunos autores (Rubio J y Varas J, 1997:237) citados por Cazau (2006), el método cualitativo opera "en dos momentos: 1) En un primer momento el investigador intenta (mediante grupos de discusión, entrevistas abiertas, historias de vida, etc) reproducir los discursos de determinado grupo social, comunidad o colectivo. O en su caso, produce o recopila documentos (relatos históricos, biográficos, tradiciones orales, referidos al ámbito o población en la que se centra la investigación.

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2) Posteriormente, se analiza e interpreta la información recogida.

7.1 Enfoque cualitativo

El enfoque cualitativo se fundamenta en gran parte sobre el paradigma constructivista y tienen su génesis con Emmanuel Kant, quien señala que el mundo que conocemos es construido por la mente humana. Las "cosas" en sí mismas existen, pero nosotros las percibimos del modo como es capaz de percibirlas nuestra mente. Max Weber, hace otro aporte sustancial a ésta corriente al introducir el término verstehen o "entender". Reconoce que además de la descripción y la medición de variables sociales, deben considerarse los significados subjetivos y la comprensión del contexto donde ocurre el fenómeno.

El paradigma constructivista propone que:

Ø No hay una realidad objetiva, por cuanto la realidad es un constructo social y en consecuencia, múltiples construcciones mentales pueden ser "aprehendidas" sobre ésta. Las percepciones de la realidad son modificadas a través del proceso del estudio.

Ø El conocimiento es construido socialmente por las personas que participan en la investigación.

Ø La tarea fundamental del investigador es entender el mundo complejo de la experiencia vivencial desde el punto de vista de quienes la experimentan, así como, comprender sus diversas construcciones sociales sobre el significado de los hechos y el conocimiento.

Ø La investigación es en parte producto de los valores del investigador y no puede ser independiente de ellos.

Ø El investigador y los individuos estudiados se involucran en un proceso interactivo. El conocimiento resulta de tal interacción social y de la influencia de la cultura.

La investigación cualitativa se ha definido de forma poco precisa como una categoría de diseños de investigación que extraen descripciones a partir de observaciones que adoptan la forma de entrevistas, narraciones, notas de campo, grabaciones, transcripciones de audio y vídeo casetes, registros escritos de todo tipo, fotografías o películas y artefactos. La mayor parte de los estudios cualitativos están preocupados por el contexto de los acontecimientos, y centran su indagación en aquellos contextos en los que los

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seres humanos se implican e interesan, evalúan y experimentan directamente (Dewey, 1934; 1938, citado por Strauss& Corbin, 2002). El enfoque cualitativo se centra más en lo real que en lo abstracto; en lo global y concreto, más que en lo disgregado y cuantificado. Investiga contextos que son naturales o tomados tal y como se encuentran, más que reconstruidos o modificados por el investigador (Sherman y Webb,1988). Robert Rippey centró su evaluación en la quintaesencia de la preguntas cualitativas: Qué está pasando en este escenario?, y qué significa para los participantes? (Erickson, 1986). Estas preguntas han sido utilizadas en investigaciones denominadas de distintas formas: interpretativas (Erickson, 1986), naturalistas (Lincoln y Guba, 1985), fenomenológicas (Wilson, 1997), y descriptivas(Wolcott, 1980). Estos descriptores enfatizan la importancia de los constructos de los participantes, o los significados que los sujetos de la investigación asignan a sus acciones, el contexto del estudio, la relación entre el investigador y los que están siendo estudiados, los métodos para la recogida de datos, los tipos de evidencias aducidas en apoyo de las afirmaciones realizadas, y los métodos y la importancia del análisis utilizado. Estos términos son más exactos y precisos que el término cualitativo, que simplemente sugiere que los investigadores cualitativos no cuantifican, miden, o cuentan algo, lo que realmente no es cierto. La investigación cualitativa es un proceso de investigación que obtiene mediante técnicas propias, datos del contexto en el cual los eventos ocurren. Intenta describir estos sucesos, como un medio para determinar los procesos en los cuales los eventos están incrustados y las perspectivas de los individuos participantes en los eventos, utilizando la inducción para derivar las posibles explicaciones basadas en los fenómenos observados (Gorman y Clayton, 1997).

7.2 Enfoque cuantitativo

El enfoque cuantitativo en las ciencias sociales se origina en la obra de Augusto Comte (1798-1857) y Emile Durkheim (1858-1917), con la influencia significativa de Francis Bacon, John Locke y Emmanuel Kant. Es decir, que nace del enfoque positivista (empírico). Con la publicación en 1849 del Discurso sobre el espíritu positivo de Augusto Comte, se inicia en las ciencias sociales un paradigma denominado "positivista". Esta visión proclama, que la realidad es una sola y es necesario descubrirla y conocerla. Asimismo, el sentido de la percepción resulta la única base admisible del conocimiento humano y del pensamiento preciso. (Wikipedia). Las ideas esenciales del positivismo provienen de las denominadas ciencias "exactas" como la Física, la Química y la Biología; por tal motivo, los positivistas se fundamentaron en científicos como Galileo Galilei, Isaac Newton, Nicolás Copérnico, Thomas Robert Malthus y Charles Darwin. Según el positivismo, "el mundo social puede estudiarse de manera similar al mundo natural". Tal como se investigan los átomos, las moléculas, los planetas y los invertebrados; se pueden analizar los patrones de conducta de los trabajadores, las razones de las enfermedades mentales, los efectos de un

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método educativo sobre el aprendizaje o las migraciones humanas y existe un método exclusivo para indagar ese mundo social, que es libre de los valores del investigador. Por ello, para el positivismo, la objetividad es muy importante, el investigador observa, mide y manipula variables; además de que se desprende de sus propias tendencias (la relación entre éste y el fenómeno de estudio es de independencia). Lo que no puede medirse u observarse con precisión se descarta como "objeto" de estudio. Además, éste se encuentra determinado por leyes y axiomas. El positivismo solamente acepta conocimientos que proceden de la experiencia, esto es, de datos empíricos. Los hechos son lo único que cuenta. Es decir, los positivistas establecen como fundamental el principio de verificación: una proposición o enunciado tiene sentido sólo si resulta verificable por medio de la experiencia y la observación y solamente cuando existe un conjunto de condiciones de observación significativas para determinar su verdad o falsedad. Todo debe ser comprobable y esta condición es válida para todas las ciencias. La experimentación constituyó la forma principal para generar teoría. El "pospositivismo", aparece a finales del siglo XIX y se consolida en el siglo XX y se gesta en las obras de de autores como Wilhelm Dilthey, William James y Karl Popper. Se fundamenta en las siguientes premisas:

Ø Existe una realidad, pero solamente puede ser conocida de manera imperfecta debido a las limitaciones humanas del investigador (Mertens, 2005). Por lo tanto, tal realidad es factible descubrirla con cierto grado de probabilidad.

Ø El observador no se encuentra aislado de los fenómenos que estudia, sino que forma parte de éstos, lo afectan y él, a su vez, él influye en ellos.

Ø Las teorías y explicaciones que se comprueban eliminan otras posibles teorías y explicaciones rivales.

Ø La perspectiva del investigador pueden influir lo que se observa, por tanto éste deberá estar atento y tratar de permanecer neutral para prevenir que sus juicios personales, sus valores o tendencias influyan en su estudio. Para ello se apoya en seguir rigurosamente procedimientos prescritos y estandarizados (Método científico).

Ø La experimentación en el laboratorio es una forma para probar hipótesis, pero no la única. Por ello, se desarrollaron los diseños cuasi experimentales (Mertens, 2005).

Ø Los conceptos de las teorías consideradas y las hipótesis a probar deben tener referentes empíricos y consecuentemente, es necesario medirlos, aunque estas mediciones nunca son "exactas" y siempre hay cierto grado de error.

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El enfoque cuantitativo se origina en el pos positivismo y de él hereda los 3 elementos que lo caracterizan:

Ø Los datos deben recolectarse en forma de puntuaciones. Es decir que los objetos, los atributos de fenómenos, personas y colectividades mayores son medidos y ubicados numéricamente.

Ø Los datos numéricos se analizan en términos de su variación.

Ø La esencia del análisis implica comparar grupos o relacionar factores sobre tales atributos mediante técnicas estadísticas o en el caso de las ciencias del comportamiento, mediante experimentos y estudios causales o correlacionales.

Tabla 3. Paradigmas de la investigación científica Dimensión

Positivista

Intereses

Explicar, predecir

Interpretativo controlar, Comprender, interpretar (comprensión compartida)

Socio Critico Emancipar, criticar e identificar el potencial mutua para el cambio

Ontología Dada, singular, Construida, holística, Construida, holística (Naturaleza de tangible, fragmentable, divergente, múltiple la realidad) convergente Relación Independiente, neutral, Interrelación, sujeto - objeto libre de valores influida por subjetivos

relación Interrelacionados. factores Relación influida por el fuerte compromiso para el cambio

Propósito: Generalizaciones libres Hipótesis de trabajo en Lo mismo que Generalización de contexto y tiempo, contexto y tiempo interpretativo leyes, explicaciones dado, explicaciones (nomotéticas): idiográficas, inductivas, cualitativas, centradas - Deductivas sobre diferencias - Cuantitativas Centradas semejanzas Explicación: Causalidad

sobre

Causas reales, Interacción de factores Interacción de factores y multicausalidad temporalmente precedentes o simultaneas

Libre de valores Axiología (papel de los valores)

Teoría/

el

Valores dados. Influyen Valores dados. Critica en la selección del de ideología. problema, teoría, método y análisis

Disociadas. Relacionadas. Constituyen entidades Retroalimentación

Indisociable. Relación dialéctica. La práctica

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Practica

Criterios calidad

distintas. La teoría mutua norma para la practica. de Validez, objetividad

es teoría en acción.

fiabilidad, Credibilidad, confirmación, transferibilidad

Intersubjetividad, validez consensuada

Técnicas, Cuantitativas, Medición Cualitativos, Estudios de caso. Instrumentos y de tests, cuestionarios, descriptivos. El Técnicas dialécticas. Estrategias observación investigador como sistemática, principal instrumento. experimentación. Perspectiva participante. Analisis datos

de Cuantitativo. Cualitativo. Inducción, Intersubjetivo, Estadística descriptiva analítico, triangulación. dialectico. e inferencial.

KOETING, 1984

Tabla 4. Atributos de los paradigmas cualitativo y cuantitativo PARADIGMA CUALITATIVO

PARADIGMA CUANTITATIVO

Aboga por métodos cualitativos

Aboga por el empleo cuantitativos

de métodos

Se interesa en conocer la conducta Busca los hechos o causas de los humana desde el propio marco de fenómenos sociales, presentando referencia de quien actúa escasa atención a los estados subjetivos de los individuos Observación naturalista y sin control

Medición penetrante y controlada

Próximo a los datos, perspectiva desde Al margen de los datos, perspectiva adentro desde afuera Fundamento en la realidad, orientado a No fundamento en la realidad, orientado descubrimientos exploratorio, a la comprobación, confirmatorio, expansionista, descriptivo e inductivo reduccionista, inferencial e hipotético deductivo Orientado al proceso

Orientado al resultado

Valido: datos reales, ricos y profundos

Fiable: datos sólidos y repetibles

No generalizables: estudio de casos Generalizable: aislados múltiples

estudio

Holística

Particularista

Asume una realidad dinámica

Asume una realidad estable

Fuente: Cook y Reichart (2005)

de

casos

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Lección 8: Investigación Teórica, Investigación Empírica, Investigación Documental

"Desgraciados los hombres que tienen todas las ideas claras". Louis Pasteur.

8.1 Investigación Teórica e Investigación Empírica Es posible distinguir dos actividades diferentes y complementarias en el ámbito de la investigación científica: la investigación teórica, que compara ideas entre sí y la investigación empírica, que compara las ideas con la realidad. Por tanto se desenvuelven en escenarios diferentes. La "investigación teórica es la construcción de una teoría o parte de la misma, pero también lo es reconstruirla, reestructurarla, reformularla, remodelarla, fundamentarla, integrarla, ampliarla o desarrollarla. Igualmente, es investigación teórica la revisión o el examen de una teoría o de alguna de sus partes o aspectos, el contratarla, comprobarla, validarla o verificarla, cuestionarla, impugnarla, rebatirla o refutarla." (Martínez, 1989. p.223 citado por Gonzalez, J). El escenario clásico de la investigación teórica es la biblioteca mientras que la investigación empírica o experimental se desarrolla en el laboratorio o en el campo. Por lo general, el investigador lleva a cabo las dos actividades de forma simultánea o complementaria. No es posible experimentar en campo si antes no se ha documentado lo suficiente, es decir, si a partir de la consulta bibliográfica no se ha establecido el estado del arte del problema a investigar. La diferencia radica principalmente en el énfasis en que se pone en cada una de ellas. Cuando el investigador toma contacto con una idea, bien se trate de una idea original que se le ocurrió o bien porque la información la obtuvo de alguna fuente, tiene a partir de allí dos opciones: relacionar esa nueva idea con otras que ya conoce (investigación teórica), o intentar examinarla o probarla a la luz de los hechos (investigación empírica). En la investigación de campo se estudia a los individuos en su hábitat natural. Por ejemplo, si se quiere saber cómo influye la televisión en la educación infantil se utilizarán datos sobre niños que ven (o no) televisión en sus hogares. Si se desea conocer la efectividad de un insecticida en el control de una plaga en un determinado cultivo, se establecerá un experimento de campo directamente en el cultivo y se aplicarán diferentes tratamientos de dosis de ingrediente activo o frecuencias de aplicación a fin de determinar el porcentaje de control que se logra en un tiempo determinado. La investigación de laboratorio, por el contrario, 'saca' a los sujetos de sus lugares naturales, los 'aísla' de su entorno y los lleva a un entorno controlado que puede ser el laboratorio o simplemente un lugar en donde se controlan las situaciones a las que se desea exponer al sujeto. Un ejemplo de laboratorio en psicología es la cámara Gesell, o habitación donde por ejemplo se deja jugar libremente a los niños mientras se estudian sus reacciones a través de un vidrio que permite verlos, sin que ellos puedan advertir la mirada del investigador.

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En ciencias agrícolas, se hacen experimentos en ambientes controlados. Por ejemplo, antes de que un fungicida para el control de determinada enfermedad de un cultivo salga a la venta, se hacen pruebas de laboratorio en donde se cultiva el patógeno (hongos o bacterias) y se aplican diferentes tratamientos del ingrediente activo del producto que se supone debería causar un efecto de antibiosis o fungistasis. Los resultados permitirán establecer la dosis de ingrediente activo que deben ser aplicadas para controlar efectivamente al patógeno. Los ensayos posteriores en campo se llevan a cabo para comprobar la efectividad del producto en ambientes no controlados. Una vez se verifica la efectividad del producto éste puede salir al mercado. La investigación básica y parte de la investigación aplicada se lleva a cabo en el laboratorio. Las investigaciones de laboratorio encuentran su justificación en que permiten aislar el fenómeno de influencias extrañas, de manera tal que, aplicado el estímulo (tratamiento), cualquier cambio en las respuestas ha de deberse con mucha mayor probabilidad a dicho estímulo y no a otras variables extrañas. En la investigación de campo los fenómenos en estudio están más expuestos a las influencias externas y el resultado puede deberse no solo al efecto de los tratamientos sino también al efecto de otras variables desconocidas, por lo que el margen de error es mayor. En ciencias sociales, la investigación de campo se apoya en la información que es recogida a través de instrumentos como las entrevistas, cuestionarios, encuestas y observaciones.

8.2 Investigación Documental

En relación con las fuentes de donde proviene la información utilizada en la investigación, la investigación puede ser primaria o bibliográfica y a su vez, los datos utilizados, pueden ser clasificados como información primaria o secundaria. La información primaria es aquella obtenida directamente de la realidad por el investigador mediante la observación o a través de cuestionarios, entrevistas, tests u otro medio. La información secundaria corresponde a aquella información existente, obtenida de otras personas o instituciones y es el insumo para la investigación documental. Los siguientes ejemplos ilustran mejor la diferencia entre información primaria y secundaria. a) Un economista desee investigar el problema de desempleo en Colombia durante los últimos 10 años. Para ganar tiempo y ahorrar dinero, el economista decide examinar los datos de desempleo que durante esa década recolectó el DANE a través de sus encuestas sobre empleo y desempleo. Y en base a esos datos recogidos de antemano, hace su propia investigación. Lo característico de este tipo de investigativos es que las observaciones, la información, los datos o las estadísticas, fueron recolectados previamente con otros propósitos. El investigador puso en claro su problema de investigación, planteó sus hipótesis o introdujo sus interpretaciones después de que la información había sido recogida de antemano y con otros fines. En éste caso, el investigador ha utilizado información secundaria para obtener los datos necesarios a su investigación.

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b) Supongamos que se le plantea al clínico, una investigación sobre las causas de la diabetes en la población joven de 20 a 30 años. El clínico, en vez de examinar las hojas médicas de los pacientes que han ido al hospital donde trabaja, decide hacer una serie de entrevistas a un conjunto de pacientes que sufren de esa enfermedad. Es decir, plantea una hipótesis y luego, a través de la serie de entrevistas a los enfermos, recoge la información indispensable para probar dicha hipótesis. A través de contacto directo con los pacientes y por información proporcionada directamente por ellos, comprueba su hipótesis. En el caso del economista, en vez de examinar los datos proporcionados por las encuestas del DANE sobre el desempleo en Colombia, él decide diseñar su propia encuesta, escoge un conjunto de desempleados de varias ciudades del país y les aplica directamente su encuesta sobre el desempleo para obtener los datos de análisis. En estos dos casos, el investigador estaría recogiendo directamente la información, es decir que la fuente de datos es información primaria.

El investigador recurre a fuentes secundarias de información por varias razones: ü No requieren tanto costo y esfuerzo como la obtención de los datos Primarios ü No existen datos primarios disponibles ü Necesidad de relacionar, sintetizar o integrar diversas investigaciones basadas en datos primarios, para elaborar el estado del arte para una investigación Por ejemplo, si un investigador hace un seguimiento de un grupo de pacientes para verificar si un tratamiento farmacológico da resultados, está utilizando datos primarios. En cambio, si un investigador hace una recopilación, una síntesis o una valoración de diversas investigaciones sobre ese tratamiento farmacológico, estará utilizando datos secundarios. En función de lo anterior, es posible entonces clasificar las investigaciones en primarias, si utilizan principalmente datos primarios, y en documentales o bibliográficas, si utilizan principalmente datos secundarios, por cuanto la fuente de los datos secundarios se halla en material publicado (Cazau, 2006). Una fuente primaria es aquella que provee un testimonio o evidencia directa sobre el tema de investigación. Las fuentes primarias son escritas durante el tiempo que se está estudiando o por la persona directamente envuelta en el evento. La naturaleza y valor de la fuente no puede ser determinado sin referencia al tema o pregunta que se está tratando de contestar. Las fuentes primarias ofrecen un punto de vista desde adentro del evento en particular o periodo de tiempo que se está estudiando. Las fuentes de información primaria pueden ser: Ø Primarias publicadas: "Aquellas fuentes que contienen información nueva u original y cuya disposición no sigue, habitualmente, ningún esquema predeterminado. Se accede a ellas directamente o por las fuentes de información "secundaria". Ejemplos: revista científica, literatura gris, actas, libros y folletos, publicaciones seriadas, literatura técnico-comercial, documentos Técnico -normalizativos, patentes, filmes y videos, música impresa, litografías, grabaciones.

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Ø Primarias no publicadas: Datos recopilados directamente por el investigador, manuscritos, informes internos de investigación científica y de diseño y proyectos, tesis y disertaciones, hojas informativas, obras de artes plásticas.

Las fuentes secundarias son compilaciones de fuentes primarias y se clasifican como:

Ø

Ø Secundarias publicadas: "Aquellas que contienen material ya conocido, pero organizado según un esquema determinado. La información que contiene referencia a documentos primarios. Son el resultado de aplicar las técnicas de análisis documental sobre las fuentes primarias y de la extracción, condensación u otro tipo de reorganización de la información que aquéllas contienen, a fin de hacerla accesible a los usuarios". Ejemplos: Revistas de resúmenes, índices. Información relativa, índices, compilaciones, actas y memorias de eventos, catálogos impresos. Ø Secundarias no publicadas: Modelos de búsqueda, catálogos, bases de datos con estadísticas de usuarios.

La tabla 5, muestra las diferencias entre información primaria y secundaria. Tabla 5. Características de la información primaria y secundaria INFORMACIÓN PRIMARIA

INFORMACION SECUNDARIA

SE OBTIENE mediante el contacto SE OBTIENE a través de un contacto directo con el objeto de estudio puramente indirecto, nunca personal, (personas, fenómenos físicos) con los objetos de estudio. LA HIPOTESIS se infiere primero en LA HIPOTESIS se plantea en relación relación con un resultado desconocido o con observaciones ya conocidas virtualmente desconocido de las previamente. observaciones. LA INFORMACION es prácticamente LA INFORMACION ya existe de inexistente; el investigador debe antemano; ha sido construida o construirla por sí mismo. recolectada por otros investigadores. EL INVESTIGADOR diseña sus propios EL INVESTIGADOR utiliza información instrumentos de recolección de recolectada por técnicas o instrumentos información. diseñados por otros investigadores. Alto NIVEL PROBATORIO o alto valor Bajo GRADO PROBATORIO que de confirmación, que conduce a una permanece en el nivel de lo admisible. evidencia que se impone. SE PUEDE MEDIR cualquier variable en NO SE PUEDEN MEDIR las variables forma muy refinada. refinadamente.

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TÉCNICAS DE INFORMACIÓN:

RECOLECCIÓN

DE TÉCNICAS DE INFORMACIÓN:

RECOLECCIÓN

*La observación

* Información residual

*La entrevista

*Análisis de Documentos

*La Encuesta

*Análisis de Registros

DE

*El experimento *Muestreos. (Collazos, 2007).

La investigación bibliográfica es el primer y último paso de la investigación general y no se limita a un periodo determinado del proceso de investigación sino que lo acompaña durante todo el tiempo que dura éste. Este tipo de investigación es la que se realiza, como su nombre lo indica, apoyándose en fuentes de carácter documental. A su vez, toda investigación, genera ella misma, una bibliografía propia, por lo que siempre puede considerarse como un trabajo de elaboración bibliográfica aunque éste no sea en si el fin del proceso investigativo. Cuando se emprende una investigación, se parte de una tesis o hipótesis, cuya elaboración implica un trabajo de investigación bibliográfica sobre la cual se sustentan los postulados que serán puestos a prueba. Esta investigación pretende crear el estado del arte en torno al problema de investigación, por lo tanto es también un trabajo de investigación exploratoria que busca ampliar el horizonte y ubicar el grado de desarrollo que se ha logrado en torno al objeto o contexto de estudio. La revisión bibliográfica lleva a la elaboración del marco teórico, que es el pilar sobre el que se fundamenta todo estudio y que orienta sobre la forma en que se debe encarar el problema de investigación. La elaboración del marco teórico lleva a indagar acerca de los antecedentes acerca de cómo ha sido tratado este tipo de problema en otros estudios, qué tipo de información se recolectó, qué diseños y métodos se emplearon y los resultados obtenidos. También permite centrar el trabajo del estudio evitando desviaciones del planteamiento original, facilitando la elaboración de hipótesis o afirmaciones que luego deberán ser validadas y provee un marco de referencia para interpretar posteriormente los resultados del estudio o investigación. En una investigación de la teoría fundamentada, se lleva a cabo una mínima revisión de los estudios relevantes al comienzo del proceso de investigación. Esta revisión es sólo un medio para poner al corriente al investigador de los estudios que se han efectuado, pero la información procedente de éstos no se usa para dirigir la recogida de datos o el desarrollo de la teoría del estudio que se realiza. El investigador utiliza principalmente la bibliografía para explicar, apoyar y ampliar la teoría generada en el estudio (Munhall, 2001). La revisión de la bibliografía en la investigación etnográfica es similar a la de la investigación cuantitativa. La bibliografía se revisa al principio del proceso de investigación para proporcionar una comprensión general de las variables de la cultura seleccionada que van a ser examinadas. La bibliografía suele ser teórica porque habitualmente se han llevado a cabo pocos estudios en la misma área de interés.

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A partir de estas fuentes se desarrolla un marco para examinar situaciones humanas complejas de la cultura seleccionada (Munhall, 2001). La revisión de la bibliografía también proporciona una base para la realización del estudio y la interpretación de los resultados. En la investigación histórica, se lleva a cabo una revisión inicial de la bibliografía para seleccionar un tema y desarrollar las preguntas de investigación. A continuación, el investigador realiza un inventario de las fuentes, las localiza y las examina; la bibliografía es, pues, la fuente principal de los datos en una investigación histórica. Dado que ésta requiere una revisión bibliográfica extensa que a veces resulta difícil de localizar, el investigador puede pasar meses e incluso años buscando y examinando fuentes. La información conseguida a partir de la bibliografía se analiza y organiza en un informe para explicar cómo ha evolucionado un fenómeno identificado durante un período de tiempo concreto (Munhall, 2001). Cuando no se realiza una verdadera investigación bibliográfica, el investigador cae en el error de formular preguntas de investigación que ya han sido contestadas o de cometer errores dentro del proceso que ya han sido corregidos por otros investigadores y por tanto la investigación se convierte en una pérdida de tiempo. La investigación documental se concentra en la información que hay disponible 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 losarchivos, como cartas, oficios, circulares, expedientes, entre otros. 8.2.1 Validez y Confiabilidad de las Fuentes Al realizar una investigación, es importante tener en cuenta el valor y confiabilidad de las fuentes. El valor se refiere a la relevancia que pueda tener una fuente de información. La confiabilidad se refiere a qué tanto podemos creer en la información que nos brinda (Ruvalcaba, 2002). El valor es relativo al tema. Por ejemplo, si alguien está haciendo una investigación histórica es probable que le interesen más las fuentes antiguas que las actuales, pero puede que a otra persona con otro tema de investigación no le parezcan valiosas. La confiabilidad se vuelve cada vez más relevante debido a que en la actualidad comunicar y publicar información está al alcance de cualquier persona, independientemente del nivel de conocimientos o ética que tenga. Hay diversos criterios para considerar el valor y confiabilidad de las fuentes, como son: 

Actualidad (fecha de publicación)



Objetividad. Se refiere a que la información no sea tendenciosa, cargada de los sentimientos o juicios del autor para persuadir al lector.



La clase de fuentes (primarias, secundarias, terciarias) influye en la confiabilidad y el valor. Las primarias se conocen también como fuentes de primera mano o fuentes directas y son más confiables porque proveen datos de quienes directamente presenciaron un hecho o generaron alguna idea.

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Las secundarias o terciarias (fuentes indirectas) son aquellas que se refieren a una fuente que no se ha consultado directamente, sino a través de otras obras que los citan. Ejemplo. Una Fuente de primera mano: una obra de Freud. Una de segundo, un libro que cita las palabras de Freud y una tercera sería aquel que cita al que citó a Freud. La tabla 6, ilustra mediante un ejemplo la confiabilidad de las fuentes de información para investigación. Tabla 6. Ejemplos sobre fuentes de información confiables y no confiables. Documento

Fuente confiable

Fuente confiable

poco Criterio cumple

que

no

Un narcotraficante Un médico de una (debido a que su No sería un opinión será universidad trabajo objetivo Un artículo prestigiada que ha tendenciosa) sino tendencioso. sobre la realizado Un folleto prohibición de investigación sobre publicado por un La publicación no las drogas tiene los efectos de las grupo de reconocimiento. drogas. estudiantes en su escuela. Un libro sobre Un nadador Una persona que No tiene autoridad la práctica de ganador de no practica ese sobre el tema del la natación. medallas olímpicas. deporte que habla. (Ruvalcaba, 2002) Confiabilidad de las Fuentes de Información Electrónica : A las fuentes de información disponibles en la web, se les denomina indistintamente fuentes electrónicas, online o fuentes actualizadas en tiempo real y poseen las siguientes características:

a) Tienden a englobarse dentro de un mismo soporte, así, se puede acceder a multitud de información desde un mismo lugar y con un mismo equipo técnico. b) Estas fuentes tienden a la especialización, pero también a la interactividad, de tal forma que el usuario puede preguntar al sistema y una vez conocida la respuesta, puede replantearse la búsqueda de información y utilizar otras fuentes.

c) La posibilidad de consulta en línea abre al usuario campos de acción directa o instantánea, desde los que puede llegar a cualquier materia. d) Todo ello posibilita la educación multimedia (virtual, a distancia). Educación multidireccional (alumno-profesor y alumno-alumno en tiempo real), con soportes diversos (CD, en línea), con un seguimiento constante y actualizados de los avances en un área determinada del conocimiento.

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Si se tiene en cuenta que uno de los criterios de validez de las fuentes de información es la relación directa y el conocimiento que se tenga de la fuente, en las nuevas fuentes virtuales, la cuestión es más complicada. El ser virtual implica que no es condición necesaria que la persona y la fuente se conozcan y para que se establezca una relación. Sólo es necesario que la persona consulte la publicación de la fuente para obtener la información requerida. La primera dificultad entonces, es que no conocemos personalmente a la persona que edita la página. Muchas veces ni siquiera sabemos quién es, por el hecho de que las paginas son, muchas veces, anónimos y colectivos. En segundo lugar, es difícil contrastar una información aparecida en Internet y por tanto, resulta mucho más creíble una información que aporta documentación que corrobore lo que dice, que otra que no aporte nada más que la información que coloca el autor. Son este tipo de cuestiones las que aumentan la confianza en el Internet como fuente. Así, la búsqueda de información relevante deberá centrarse en páginas y portales de instituciones nacional e internacionalmente reconocidas, o en páginas de peso e influencia publicadas por gente perfectamente identificada, con un cierto bagaje profesional a sus espaldas, que resultan de gran fiabilidad y de cuya información se puede estar seguro que es legítima. La mayoría de las veces, los estudiantes buscan información en la web mediante buscadores como Yahoo, Google, Moszilla y se quedan con lo primero que aparece, sin cerciorarse de cuál es la procedencia de la página, portal o documento, quien o quienes son los autores, si son reconocidos o no, cual es el país de origen y fecha de publicación de la información. Esto lleva a que den por cierta, actual y relevante información que en realidad no lo es y por supuesto, los trabajos derivados de dicha información resultan mediocres. No en vano, Internet es, probablemente, el mayor mentidero que ha existido nunca. Ofrecen, sobre todo, resúmenes, enlaces a otras páginas y algunas aportaciones personales, pero muy pocos ofrecen documentos originales e interesantes. Cuando se trata de buscar información con fines académicos y/o científicos en internet, las páginas comerciales, los portales y blogs anónimos o de autores sin bagaje profesional reconocido, carecen de valor. El énfasis debe estar en buscar documentos que ya han sido publicados en revistas de investigación indexadas de prestigio nacional y/o internacional y en documentos de fuentes primarias, haciendo uso de buscadores especializados para cada disciplina. Es fácil diferenciar cuando un documento es de valor, solamente evidenciando quien es el autor y la bibliografía que ha citado para la elaboración del mismo. Documentos anónimos, que no citan autores, fuentes y bibliografía, deben ser descartados de inmediato, pues aunque la información que contengan sea cierta, lo más probable es que no sean más, que un mal plagio de algún otro autor.

8.2.2 Como realizar una investigación documental o revisión bibliográfica Los pasos a seguir para realizar una revisión bibliográfica son los siguientes: 1. Visita a la biblioteca: La biblioteca académica está situada en una institución de aprendizaje de nivel superior. Contiene numerosos informes de investigación en revistas y libros y proporciona acceso a muchas otras fuentes on-line. La mayoría de las bibliotecas académicas cuentan con un departamento de préstamo

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interbibliotecario, que puede ser útil cuando no se encuentra un informe de investigación en particular. Este departamento a menudo puede localizar y obtener libros, folletos, actas de reuniones y artículos procedentes de otras bibliotecas en un plazo de una a dos semanas. A medida que ha aumentado el uso de ordenadores, el proceso de utilización de la biblioteca y búsqueda de bibliografía ha cambiado totalmente. Hoy día, las buenas bibliotecas proporcionan acceso a numerosas bases de datos electrónicas que facilitan un amplio espectro de literatura "científica" disponible nacional e internacionalmente. De este modo, los usuarios de las bibliotecas pueden identificar rápidamente las fuentes relevantes e imprimir de inmediato textos completos de muchas de estas fuentes. La literatura existente en las bases de datos dista mucho de la información que los estudiantes suelen consultar en internet. Las bases de datos especializadas brindan información científica existente en journals, tesinas, review (revisiones y monografías), tesis de maestría, tesis doctorales, revistas científicas indexadas, mientras que la simple búsqueda en internet no llevará más que a información general con escaso o ningún sustento científico. En el Anexo 1 se presenta un listado de Directorios, buscadores y bases de datos en las áreas agrícola, pecuaria, ciencias sociales e ingeniería.

2. Identificación de las fuentes de investigación más relevantes: Una vez se ha identificado el problema de investigación, se pueden buscar en la bibliografía estudios relativos a éste. Se puede ahorrar un tiempo considerable con un plan escrito de la estrategia de búsqueda. El plan debe incluir una selección de las bases de datos para la búsqueda, una selección de palabras clave, la localización de la bibliografía relevante y el archivo de las referencias bibliográficas mediante el empleo del software adecuado. Pueden ser necesarias varias búsquedas electrónicas, no sólo una, para encontrar los estudios que se necesitan.

3. Selección de las palabras clave: Las palabras clave son los conceptos principales o las variables del problema o tema de la investigación. Estas palabras serán sus claves para comenzar la búsqueda. En la mayoría de las bases de datos, se pueden usar frases además de palabras únicas. Cuando se identifican los estudios relevantes, se pueden revisar para encontrar otros términos que se puedan usar como palabras clave. Los términos alternativos (sinónimos) para los conceptos o variables también se pueden usar como palabras clave. La mayoría de las bases de datos cuentan con un thesaurus que se puede emplear para identificar palabras clave de búsqueda. Se puede acceder al thesaurus entrando en la base de datos. Cortar las palabras le puede ayudar a encontrar más citas relacionadas con ese término. Por ejemplo, los autores pueden haber usado intervenir, interviene, intervino, interviniendo, intervención o interventor. Para localizar todos estos términos se puede emplear en la búsqueda un término cortado, como interven, interven* o interven$ (la forma depende de la regla del dispositivo de búsqueda que esté utilizando). 4. Selección de las fuentes de información relevantes: En el momento en que el investigador se da a la tarea de recopilar información secundaria puede verse envuelto en la confusión de no saber cual información es relevante para su interés

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particular. Por ello es indispensable documentar la revisión bibliográfica de manera sistemática, a fin de generar una base de datos que posteriormente puede ser revisada para decantar la información recopilada y seleccionar solo aquella de interés para su posterior análisis. Llenar una ficha de revisión de bibliografías ayuda a seleccionar las fuentes que son relevantes para la investigación. La tabla 7, proporciona un ejemplo.

Tabla 7. Ejemplo de ficha de revisión de fuentes bibliográficas:

Preguntas investigación

Fuente de información consultada (bibliografía)

de Información de la fuente

útil

Primeras ideas propias

1. Las diferencias Alberdi, Inés. Aumento de la socioculturales entre Sociología del actividad esposos son causales divorcio. ReIs, femenina en el de divorcio a mediano y (13:81) 183-193 colectivo de largo plazo? pp. divorciados. 2. ...

Formular las siguientes preguntas podría ayudar a valorar la calidad de la revisión de la bibliografía de un estudio:

ü ¿Se citan las fuentes primarias en la revisión? ü ¿Las referencias son actuales? ü ¿Están identificados y descritos los estudios relevantes? ü ¿Están identificadas y descritas las teorías relevantes? ü ¿Están descritos los estudios emblemáticos relevantes? ü ¿Se critican los estudios relevantes? ü ¿Están parafraseadas las fuentes para facilitar el curso del contenido presentado? ü ¿Está descrito el conocimiento actual sobre el problema de investigación? ü ¿Identifica la revisión de la bibliografía el vacío existente en la base del conocimiento que a su vez proporciona la base para el estudio que se lleva a cabo? ü ¿Está la revisión de la bibliografía claramente organizada, lógicamente desarrollada y escrita de forma concisa? (http://www.uv.es/joguigo).

8.2.3 Elaboración del informe de revisión bibliográfica- Estado del Arte de la investigación Una revisión de la bibliografía debe documentar el conocimiento actual sobre un tema seleccionado e indicar los hallazgos más relevantes.

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A menudo se establece un esquema para encauzar la revisión de la bibliografía por escrito. Ésta comienza con una introducción, incluye la presentación de los estudios relevantes y concluye con un resumen del conocimiento actual (Burns y Grove, 2001).

1. Introducción. La introducción indica el enfoque o propósito de la revisión, describe la organización de las fuentes e indica la base para el ordenamiento de las fuentes (por ejemplo, de menos a más importante o de menos a más actual). Esta sección debe ser breve y lo bastante interesante para captar la atención del lector. La introducción se puede reescribir varias veces según el desarrollo de las otras secciones de la revisión bibliográfica. 2. Literatura empírica. La literatura empírica incluye estudios de calidad relevantes para un proyecto de utilización seleccionado. Para cada estudio se debe presentar el propósito, el tamaño de la muestra, el diseño y los hallazgos específicos, junto con una crítica erudita pero breve de los puntos fuertes y débiles del estudio. Esta crítica debe ser clara y concisa e incluir sólo los estudios más relevantes. Es mejor parafrasear o resumir el contenido de estas fuentes con las propias palabras. Si se emplea una cita directa, debe ser breve para favorecer la fluidez de las ideas. Las citas largas suelen ser innecesarias e interferir en el curso del pensamiento del lector. Se deben tener en consideración los aspectos éticos al presentar las fuentes de la investigación (Gunter, 1981). El contenido procedente de los estudios se debe presentar sinceramente y sin distorsión para apoyar un proyecto de utilización seleccionado. Es necesario abordar la debilidad de un estudio, pero no hay necesidad de ser muy crítico con el trabajo del investigador. La crítica debe estar centrada en el contenido, relacionada de algún modo con el proyecto propuesto y manifestada como explicaciones posibles y plausibles, para que sea neutra y erudita y no negativa y acusatoria. Además, los trabajos de los investigadores que se citan en la revisión de la bibliografía deben estar documentados con exactitud. 3. Resumen. El resumen incluye una presentación concisa del conocimiento de investigación sobre un asunto determinado, incluyendo lo que se conoce y lo que no se conoce y se debe decidir sobre si se dispone del conocimiento adecuado y suficiente que soporta la necesidad de abordar la investigación y con base en el replantear las preguntas y problemas de investigación. En el caso de investigaciones documentales deberá llegarse a una conclusión sobre la hipótesis inicialmente planteada.

8.2.4 Elaboración de la Bibliografía. Al final de un trabajo académico o investigativo en el que se hayan consultado fuentes de información debe incluirse la Bibliografía. Lo más común es que se incluyan sólo las fuentes que se citaron o recomendaron a lo largo del trabajo, sin embargo en ocasiones algunos autores agregan una lista de bibliografía sugerida para el lector interesado en temas afines.

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Deben seguirse ciertas reglas aceptadas internacionalmente para hacer la lista de bibliografía. Las reglas especifican qué datos incluir y en qué orden. Se siguen las normas internacionales APA para citar los diferentes tipos de fuente. La tabla 9, muestra mediante ejemplos la forma correcta de referenciar las fuentes bibliográficas según la norma internacional APA.

Tabla 8. Normas para la elaboración de bibliografías Fuente electrónica en línea que no cambia (revistas electrónicas, periódicos)

APELLIDO AUTOR, Nombre (fecha de publicación). "Título de la nota o artículo", revista o diario, número de la revista, lugar, dirección de acceso, (vi:fecha en que se visitó) Ejemplo: González, L.M., MARTÍN, R. (1996). "La deuda de Jalisco crece $ 5 millones por día", Siglo 21, 3 de mayo 1996: portada, Guadalajara, http://mexplaza.edg.mx/cgibin/Hemero?Siglo21/mayo_1996/3-May-96 (vi:7.10.96)

Fuentes APELLIDO AUTOR, Nombre (fecha de publicación). Título, lugar, dirección de acceso, (vi:fecha en que se visitó) electrónicas cambiantes en * Si no hay un autor identificable se señala la empresa u línea organización. Ejemplo: NETSCAPE COMUNICATIONS CO. (1996) Manual de Netscape, S.I. http://home.es.netscape.com/es/eng/mozilla/2.02/handbook (vi:7.10.96) CD-ROM

Título. Versión. Fecha. Editor. (Serie o colección)

Libros

APELLIDO AUTOR, Nombre. Título y subtítulo del libro, editorial, ciudad o país de publicación, año de publicación. Ejemplo: SCHRAMM, Wilbur. La ciencia comunicación humana, Grijalbo, México, 1989.

Revistas periódicos (diarios)

de

la

o APELLIDO AUTOR, Nombre. "Título del artículo o la nota", revista o diario, número de la revista, fecha de publicción, ciudad o país. Ejemplo: DÍAZ MORALES, Ignacio. "Conceptos sobre arquitectura", en Calle Adentro, núm. 6.29 de diciembre de 1989, Guadalajara.

Entrevista

Nombre de la persona entrevistada. Institución. Departamento. Puesto. Fecha y localidad en que se efectuó la entrevista, nombre del entrevistador.

Encuesta

Fecha de la encuesta. Número de encuestas realizadas. Lugar en el que se realizaron. Método (casa por casa, por teléfono, en la calle al azar). Nombre de la persona o institución que coordinó la realización de las encuestas.

(Ruvalcaba, 2002)

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Lección 9. Investigación Primaria "Una experiencia nunca es un fracaso, pues siempre viene a demostrar algo". Thomas Alva Edison

La investigación experimental es una "investigación científica en la cual el observador manipula y controla una o más variables independientes y observa la variable dependiente en busca de la alteración concomitante a la manipulación de la variable independiente" (Kerlinger, 1975. Citado en Ary y Otros, 1986.p.25). La investigación primaria se basa en los datos e información recogida directamente por el investigador. De la recolección de los datos en el proceso de la investigación van a depender los resultados que se obtenga en dicha investigación. Cuando se habla de recolección de datos, nos estamos refiriendo a información empírica abstraída en conceptos y por lo tanto tiene que ver con el concepto de medición, proceso mediante el cual se obtiene el dato, valor o respuesta para la variable que se investiga. (Paz, D. Consultado 2010). En el proceso de recolección de datos, la medición es una pre condición para obtener el conocimiento científico y el instrumento de recolección de datos está orientado a crear las condiciones para la medición. Los datos son conceptos que expresan una abstracción del mundo real, de lo sensorial, susceptible de ser percibido por los sentidos de manera directa o indirecta. Todo lo empírico es medible. No existe ningún aspecto de la realidad que escape a esta posibilidad. Medición implica cuantificación. (Paz, D. Consultado 2010).

9.1 Causalidad y Experimento La experimentación, se puede definir como la creación de unas determinadas condiciones, para medir mediante procedimientos diversos, entre los cuales se incluyen los estadísticos, los efectos de una o varias variables que se controlan, sobre unos resultados que se suponen consecuencia de las variables controladas (Grande, E. & Abascal F., 2007), es decir para realizar el experimento. "Una relación causal se define como aquella detectable, según la cual un hecho llamado consecuencia, es atribuible a otro llamado causa". Respecto de la causalidad se pueden sustentar tres posiciones distintas: a) todo fenómeno tiene una sola causa (principio de unicausalidad); b) algunos fenómenos se deben a una sola causa, pero otros a varias; y c) todo fenómeno obedece a muchas causas (principio de policausalidad). El sentido común sostiene habitualmente la primera postura. En la vida cotidiana las personas suelen basarse en este supuesto cuando afirman o creen en enunciados tales como "coma manzanas y adelgazará", o "si estoy enojado se debe simplemente a que usted me hizo enojar", etc., o bien "no aprobé el examen porque el profesor se ensañó conmigo". Si las personas se mantienen en esta ilusión de la única causa, se debe probablemente a que entre otras razones, en la fantasía podrán controlar la ocurrencia o la no ocurrencia de los acontecimientos dominando un solo factor, o

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sea de la forma más sencilla. Si alguien piensa que se resfrió simplemente porque se desabrigó, podrá supuestamente controlar el resfrío abrigándose bien (Cazau, 2006). La psicología conoce bien esta tendencia. De Vega refiere que "el hombre de la calle utiliza un ‘principio de parsimonia' intuitivo cuando busca explicaciones causales a los fenómenos. Tendemos a sobreestimar el valor de las atribuciones unicausales, a conformarnos con una sola causa plausible, minimizando otras causas concurrentes" (De Vega, 1984 citado por Cazau 2006). La actitud científica supone siempre el principio de la policausalidad. Años de investigaciones demuestran que la realidad es bastante más compleja de lo que se supone y que cualquier fenómeno, por simple que parezca, obedece a muchas causas que actúan conjuntamente para producirlo. Se podría pensar que la rotura de un vidrio tiene una sola causa: la piedra arrojada contra él. Este acontecimiento obedece sin embargo a muchas razones que intervienen simultáneamente: el arrojar la piedra, su dureza, su trayectoria, su velocidad, la fragilidad del vidrio, el propio instinto de agresión, etc (Cazau, 2006). Sin embargo, aun cuando el investigador admite el principio de policausalidad, es consciente de que no es posible conocer todas las causas que producen el fenómeno y por lo tanto, sólo es posible decir que la intervención de las causas conocidas aumentan la probabilidad de que el fenómeno ocurra.

El diseño de experimentos busca minimizar el efecto de las cusas desconocidas o no controlables y del error sobre el fenómeno de estudio, de manera que el fenómeno obedezca en un porcentaje alto a las variables escogidas en la investigación. En muchas ocasiones, aun cuando el experimentador sabe que el fenómeno obedece a múltiples factores, consideran solo uno de ellos en la investigación. Esto se debe principalmente a razones: a) Es imposible poner a prueba simultáneamente todas las causas posibles (entre otras cosas porque se desconocen), por lo que el científico decide probar uno por uno cada factor causal en investigaciones separadas e independientes; b) Al científico suelen interesarle, por razones prácticas, sólo ciertos factores causales y en ocasiones uno solo. Sostenía Freud (1915) que en la causación de la neurosis intervienen varias causas, como los factores constitucionales heredados y los conflictos sexuales infantiles. Freud, sin embargo, se centró en este último factor, porque ese era su interés, aunque, por lo demás, poco podía estudiarse sobre el factor constitucional en aquel entonces (Cazau, 2006). Cuando el investigador elige las causas (factores) que pondrá a prueba en el experimento, debe asegurarse que dichas causas son condiciones necesarias y suficientes para causar el fenómeno. Ejemplo: Se desea evaluar las causas que determinan el que un estudiante apruebe un examen. En éste caso, las causas son 1) haber estudiado, 2) el estado de tranquilidad del estudiante al momento de presentar la prueba y 3) un profesor tolerante que inspira confianza en el estudiante. Según el principio de policausalidad, si solo una de las causas, "haber estudiado", que es una condición necesaria, se evalúa, no será suficiente para atribuirle todo el peso del fenómeno provocado. El estudiante había estudiado y sin embargo reprobó el examen porque estaba nervioso y el nerviosismo era causado en parte

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por un sentimiento aprehensivo contra el profesor. Si se evalúa cada causa necesaria por separado no es suficiente. Solo cuando las tres causas necesarias, se evalúan en conjunto, resultan suficientes para explicar el fenómeno. Por lo tanto podemos decir que una Condición necesaria es aquella que si no está, el efecto no se produce. Estudiar es condición necesaria porque si no estudiamos, no aprobamos. En cambio, unaCondición suficiente es aquella que si está, el fenómeno se produce. En la investigación científica, las condiciones necesarias son importantes porque permiten excluir factores irrelevantes y las condiciones suficientes, porque permiten incluir los factores que son verdaderamente relevantes. Cuando se escogen muchas causas que no son Necesarias y suficientes, la investigación se desvirtúa, se vuelve engorrosa y más costosa y al final, el investigador podría verse en problemas al momento de cuantificar e interrelacionar múltiples factores que poco o nada influyen en el fenómeno de estudio. Otros tipos de causa son las denominadas causas Contingentes y causas Alternativas.

causas Contribuyentes ,

Ø Una condición contribuyente es aquella que aumenta las probabilidades de ocurrencia del fenómeno, pero no lo hace seguro en un 100%. Ø Una condición Contingente, es una situación especial en la cual la condición contribuyente puede realmente actuar como causa. Ø Una condición Alternativa es aquella, diferente a la causa suficiente que puede también ser capaz de originar el fenómeno si actúa dentro de un contexto específico.

El ejemplo citado por Cazau (2006), explica mejor éstos conceptos: Una condición necesaria para ser drogadicto, es haber tenido alguna experiencia con drogas. Es condición necesaria y suficiente de la drogadicción el hecho de no poder el sujeto suspender voluntariamente el consumo de drogas: si no puede suspender este consumo el sujeto es drogadicto, pero nadie que investigue sobre las causas de la drogadicción se puede conformar con esta única explicación. Buscará entonces causas contribuyentes (ausencia de padre), causas contingentes (el habitual consumo de drogas en el barrio), y alternativas (presencia de un padre hostil). Condición contribuyente es aquella que aumenta las probabilidades de ocurrencia del fenómeno, pero no lo hace seguro. La ausencia de padre aumenta las probabilidades que el adolescente sea drogadicto. Sin embargo, esta condición contribuyente podrá funcionar efectivamente como causa siempre y cuando en el barrio el consumo de droga sea habitual (condición contingente). Y así, una condición contingente es una situación especial en la cual la condición contribuyente puede realmente actuar como causa. Resumiendo: en las vecindades donde el uso de drogas está generalizado (condición contingente), la ausencia del padre del adolescente (condición contribuyente), contribuye o ayuda a aumentar las probabilidades de que el muchacho sea drogadicto. Decimos que ‘aumenta' su probabilidad pero no lo hace 100 % seguro, porque además el sujeto debe no poder desprenderse voluntariamente de su hábito (condición suficiente).

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La condición contribuyente (ausencia del padre) tiene una condición alternativa (presencia de un padre que trata en forma hostil o indiferente al sujeto). En rigor esta última es también una condición contribuyente en tanto también aumenta la probabilidad que el hijo sea drogadicto. Lo que interesa entonces destacar , es que si una condición contribuyente tiene alguna condición alternativa que es también capaz de producir el fenómeno, entonces aumentan aún más las probabilidades de que este ocurra pues ambas condiciones cubrieron todo o casi todo el espectro de posibilidades de la situación del padre.

9.2 Variable, Unidad de análisis y Dato En la investigación primaria, lo que se mide y cuantifica son las "variables". El experimento es la forma como decidimos llevar a cabo un procedimiento para medir el efecto de las variables independientes (causas), aplicadas sobre las unidades de análisis, en forma de variables de respuesta (variables dependientes). Variable, es todo concepto susceptible de medición y cuantificación, referida a cualquier característica o atributo de la realidad. Esto significa que podemos conocer la "realidad" en términos de variables, por lo tanto es indispensable identificar cuáles son las variables más apropiadas para describir el fenómeno o realidad objeto de estudio. Al identificar las variables, se establece su tipología, sus relaciones y la forma como las variables Independientes, condicionan, influyen y explican a otras variables denominadas variablesdependientes. En el proceso de investigación, las variables independientes se estudian o aplican y se miden sobre un objeto de estudio denominado unidad de análisis. El conjunto de unidades de análisis conforma la muestra, es decir la población sobre la que se realizan las mediciones. El proceso de medición de las variables de respuesta que son provocadas sobre la unidad de análisis, por el efecto de las variables independientes origina el dato.

9.2.1 Tipos de Variables En todo experimento se distinguen varios tipos de variables: Variables independientes, variables dependientes, variables ajenas o extrañas, que actúan sobre la unidad de prueba o unidad experimental. Ø Variables independientes: Son aquellas que el investigador controla y cree son las que causan un efecto. Ejemplos: Tipo de fertilizante y dosis (variables) que se prueban sobre la producción de un cultivo (efecto). Tipo de droga y dosis (variables) que se evalúa sobre el control de una patología (efecto). Precio que se fija a un producto y la presentación del producto (variables), para evaluar que tanto influye en su venta (efecto). Nivel de ingresos (variable) en relación a los productos que se consumen en la canasta familiar (efecto).

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Ø Variables dependientes: Aquellas que se supone deben responder o son producto de las modificaciones en las variables independientes, cuando los demás factores causales permanecen constantes. Ejemplos: Variaciones en la productividad de un cultivo en kg.ha -1, como respuesta a diferentes dosis y frecuencias de aplicación de un fertilizante, en condiciones ambientales determinadas. Porcentaje de control de una infección, por efecto del antibiótico suministrado, cuando ya se han descartado otras posibles causas de la patología. Incremento en las ventas o porcentaje de venta de un producto, debidas a la variación en el precio al consumidor, si los demás factores causales como aceptación del producto, nivel de ingresos permanecen constantes. Ø Variables ajenas o extrañas: Son aquellas distintas a las variables independientes que afectan los resultados (efectos) y que el investigador no puede controlar. Ejemplos: Influencia de una época de intenso verano sobre la productividad de un cultivo en kg.ha-1. El clima es una variable difícil de controlar. Por lo tanto, en el experimento en donde se pretende medir el efecto de las dosis de fertilizante en la producción de un cultivo a libre exposición, las condiciones ambientales no controladas podrían sesgar los resultados y finalmente la producción obtenida no sería solo producto de las diferentes dosis y frecuencias de aplicación del fertilizante, sino que estaría fuertemente afectada por la no disponibilidad de agua. En el caso del Porcentaje de control de una infección, por efecto de un antibiótico suministrado, podría ocurrir que el paciente no respondiese al tratamiento debido a una resistencia previamente adquirida al antibiótico que se le ha suministrado. En el ejemplo del estudio para evaluar el incremento en las ventas o porcentaje de venta de un producto, debidas a la variación en el precio al consumidor, podría ocurrir que la competencia también bajara los precios, lo cual es un factor no controlable y que va a afectar los resultados del estudio ya que varia las condiciones normales del mercado. Los siguientes ejemplos ilustran mejor las diferencias entre variables dependientes e independientes, unidades de análisis y datos: Ejemplo 1. Se desea conocer el efecto que tiene sobre el aumento de peso en cerdos de engorde, el porcentaje de proteína contenido en la dieta suministrada. En éste caso tenemos: Unidad de análisis: Cerdo Muestra: 20 cerdos Variable independiente: Porcentaje de proteína de la dieta Variable dependiente: Ganancia en peso/ día Dato: Peso en gramos.

Ejemplo 2. Un estudio pretende determinar las principales causas de drogadicción en la población adolescente de una institución educativa. Unidad de análisis: Jóvenes entre los 12 y 17 años

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Muestra: 100 jóvenes de los grados 7º, 8º, 9º, 10º Variables independientes: Ausencia del padre en el núcleo familiar, ausencia de la madre en el núcleo familiar, padres trabajadores y ausentes la mayor parte del tiempo, nivel socio económico, aficiones del grupo de amigos, presencia de patologías depresivas en los jóvenes. Variable dependiente: Consumo de drogas Dato: Porcentaje de población drogadicta

9.2.2 Operacionalización de variables cualitativas En los estudios cualitativos, las variables pueden ser características, comportamientos, situaciones, tendencias, percepciones, que no son tangibles y que no pueden ser medidas directamente. En éste caso es necesario dar un tratamiento especial a los datos, para volver cuantificable algo que en esencia no lo es. Para ello se hace uso de indicadores y de diferentes sistemas de medición a fin de poder agrupar los datos de forma que sea posible realizar su posterior análisis y dar respuesta a la pregunta de investigación. Los indicadores, sistemas de medición y categorías, permiten dar valores numéricos a las variables cualitativas. Ø Indicador: concepto operacional de la variable que expresa uno y sólo un dato para la variable.

Ø Sistema de medición: existen los siguientes: a) Nominal: distribuye a las unidades de análisis en categorías intransferibles. No expresa orden ni jerarquía; simplemente diferencia entre uno y otro.

Ejemplo: Sexo (Indicador), se distribuye en hombre y mujer (categorías). Ninguno de los dos puede estar en el grupo del otro.

b) Ordinal: distribuye a las unidades de análisis según jerarquía u orden: más menos; superior - inferior ; mayor - menor, etc.

Ejemplo: nivel de educación (indicador): primaria, secundaria y superior universitaria (categorías) , esta última categoría expresa un mayor nivel de educación que la primera categoría.

c) Intervalo: distribuye a las unidades de análisis según jerarquía u orden, en grupos comparables.

Ejemplo: nivel de ingresos en salarios mínimos (indicador): 01 a 100; 101 a 200; 201 a 300 (categorías).

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Ø Categoría: Son conceptos que expresan la distribución de las unidades de análisis según cada sistema de medición.

Ejemplo: De la variable sexo, sus categorías son Hombre y Mujer. De la variable "nivel de educación", sus categorías son: primaria, secundaria y superior universitaria. De la variable "Nivel de ingreso" son nivel bajo: 01 a 100; nivel medio: de 101 a 200; y, nivel alto: 201 a 300.

Ø Dato: es el valor o respuesta que obtiene la variable en cada unidad de análisis. Ejemplo: Hombre, Educación primaria, Nivel de ingresos bajo ( 01 a 100).

Ø Código: Es un símbolo arbitrario para sintetizar la información y que facilite su procesamiento. Se utilizan como códigos los números arábigos para identificar cada categoría de la variable. Ejemplo: Sexo: 1. Mujer; 2. Hombre. Nivel de Educación: 1. Primaria; 2. Secundaria; 3. Superior Universitaria. Nivel de ingresos: 1. Bajo; 2. Medio; 3.alto.

Así la Operacionalizaciòn de la variable "Hombre, Educación primaria, Nivel de ingresos bajo", sería 2.1.1. Lección 10. Validez del Experimento "Un científico debe tomarse la libertad de

plantear cualquier cuestión, de dudar de

cualquier afirmación, de corregir errores".

Julius Robert Oppenheimer .

Los experimentos deben poseer la propiedad de Validez. Es decir, deben permitir proponer la existencia de relaciones causa - efecto. La validez del experimento puede ser interna o externa (Pardinas, 2005).

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ü Validez externa: Hace referencia a la posibilidad de generalización de la relación de causalidad encontrada. Cuando en una investigación se obtiene validez externa, se llega a la producción de leyes y teorías. Si hay validez externa, se puede asegurar que siempre, las mismas causas provocan el mismo efecto.

Por ejemplo, en fisiología vegetal, las leyes de la termodinámica, de la hidráulica y de los gases, explican el movimiento del agua en las plantas.

Se dice que el punto de marchitez permanente es aquel en donde el agua es retenida en el suelo a presiones tan altas que la planta no puede absorberla y que llegado a ese punto, aun cuando se aplique riego, la planta terminará por morir.

Se puede esperar siempre, que en un experimento en donde se sometan plantas susceptibles a una condición de estrés hídrico, se obtenga la muerte por marchitamiento si el suministro de riego se realiza una vez que la humedad en el suelo ha alcanzado el punto de marchitez permanente.

ü Validez interna: Es la medida de la precisión del experimento. Si la causa origina un efecto se dice que el experimento posee validez interna. Si un incremento en la dosis de fertilizante provoca un aumento en la producción del cultivo, o si una reducción en el precio del producto origina un incremento en las ventas, habrá validez interna en los experimentos.

Es posible que si se mide el incremento de la producción del cultivo en relación a la aplicación de fertilizantes en unas condiciones ambientales diferentes, o sobre una variedad diferente, o en condiciones de déficit hídrico, los resultados varíen y no necesariamente un incremento en las dosis de fertilizante provoque un incremento en el rendimiento.

La investigación básica o investigación pura posee una alta validez externa, mientras que la investigación aplicada posee validez interna pero difícilmente los resultados obtenidos serán iguales al variar las condiciones en que fue llevado a cabo el experimento. Por ello se dice que la experimentación aplicada no permite la generalización, sino que por el contrario es puntual y reduccionista.

"Siempre que se hace un experimento, es necesario precisar las condiciones específicas en que fue realizado, para poder objetivar el valor de los resultados obtenidos".

Tanto la Causalidad como el diseño del experimento, determinarán la validez del mismo.

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10.1 Requisitos de Causalidad

Para que exista una relación causal entre dos variables X-Y deben cumplirse obligatoriamente tres requisitos:

1) Variación concomitante (correlación): X (causa) e Y (efecto) deben variar conjunta o concomitantemente, es decir que causa y efecto ocurren casi al mismo tiempo o que la consecuencia se observa de forma casi inmediata y por efecto de la causa.

Sin embargo, debe tenerse en cuenta que hay muchas situaciones donde dos variables aparecen estadísticamente correlacionadas, pero que sin embargo, carecen de todo vínculo causal. Por ejemplo, puede ocurrir que X e Y varíen en el mismo sentido sólo porque son ambas efectos de una causa desconocida Z.

Hay una alta correlación entre los hechos "amanece en Buenos Aires"(X) y "amanece en Chile" (Y), ya que cada vez que amanece en Buenos Aires, poco después también amanece en Chile. Sin embargo, nadie se animaría a decir que lo primero es la causa de lo segundo. La tercera variable de la cual dependen ambas es, en este caso, la rotación de la tierra (Z) (Cazau, 2006).

Alternativamente, puede ocurrir que X e Y no aparezcan en un primer momento correlacionadas, pero ello no significa que no estén conectadas causalmente, ya que otras variables que no podemos controlar en ese momento pueden estar distorsionando la correlación subyacente (como por ejemplo errores de medición o efectos secundarios).

Por ejemplo, al hacer un estudio agronómico para determinar las concentraciones de nutrientes a nivel foliar, que provocan un aumento en la producción de tomates, estadísticamente se puede encontrar una correlación positiva entre los contenidos foliares de fósforo (P) y potasio (K+) y la producción de frutos en kg .ha-1.

Pero además se encuentra que hay una correlación Positiva entre el contenido foliar de nitrógeno (N) y el contenido foliar de fósforo (P). Aunque no hay una correlación Directa visible entre el contenido foliar de N y la producción de frutos, un incremento de los niveles de N implica un incremento en los niveles de P, y un incremento en los niveles de P implica un incremento de la producción de frutos.

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Estas situaciones especiales no deben hacernos pensar que puede haber causalidad sin correlación: allí donde hay causalidad siempre ha de haber correlación, aunque ésta pueda aparecer encubierta.

La existencia de una correlación (encubierta o no) es condición necesaria para que haya un vínculo causal, pero aún no suficiente, porque además deben cumplirse los restantes dos requisitos.

2) Ordenamiento temporal: Para que X sea causa de Y es preciso que la causa X ocurra cronológicamente antes que el efecto Y, o por lo menos simultáneamente con él. No se rompe primero el vidrio y después tiramos la piedra.

Ejemplo: Siguiendo con el caso anterior, el estudio de absorción de nutrientes en el cultivo de tomate se hace mediante muestreos foliares de nutrientes en varias épocas de desarrollo del cultivo. Así se tendrán datos de concentración de nutrientes a los 30, 60, 90 y 120 días después de siembra.

Al correr el análisis estadístico entre los contenidos foliares de nutrientes 120 días después de la siembra y la producción de frutos 50 dds puede aparecer una correlación directa, sin embargo, éste resultado carece de sentido biológico, por cuanto, los nutrientes que contribuyeron a llenar los racimos existentes 50 dds fueron aquellos presentes en las hojas hasta ese momento y no posteriormente cuando esos frutos ya habían sido recolectados.

3) Eliminación de otros posibles factores causales: Para que X sea causa de Y es preciso haber constatado que no hay otras causas ejerciendo influencia sobre el efecto Y.

Ejemplo: En el ensayo de nutrición de tomate es preciso asegurar que los incrementos de producción se deben exclusivamente a la adición de fertilizantes y no a otros factores como suministro de riego, la variedad, factores del suelo o la aplicación de bio estimulantes.

Si la tarea de establecer la correlación era propia de una investigación descriptiva, el trabajo de eliminar la influencia de otros posibles factores causales es ya lo más característico de una investigación explicativa. En este contexto, los experimentos son los dispositivos más aptos para ejercer un control sobre las variables extrañas (Cazau, 2006).

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10.2 Tipos de Experimentos

El diseño de experimentos permite definir una estrategia experimental antes de comenzar la recogida de datos.

Con ésta estrategia, se trata de que los experimentos se realicen en unas condiciones lo más homogéneas posibles, de forma que se puedan detectar los cambios en las variables de respuesta aplicando distintos valores de otras variables denominadas factores que se piensa pueden influir en aquellas y que el efecto de las variables extrañas sobre las variables de respuesta sea mínimo. Es decir, el diseño del experimento busca minimizar el error.

Los diseños de experimentos en metodologías de contraste de hipótesis y análisis de varianza, tratan de obtener información sobre la influencia de los distintos niveles de los factores considerados, teniendo en cuenta todas las combinaciones posibles entre los niveles de los distintos factores. (Martìn, F. et al, 2001).

Los experimentos pueden ser de dos clases: Experimentos Directos y Experimentos Indirectos.

Ø Experimentos directos: Se llevan a cabo sobre todo en Ciencias naturales y en Ciencias Económicas, que suponen un conocimiento previo del fenómeno que se pretende estudiar, porque existe una Teoría, que relaciona las variables.

Por ejemplo, la Teoría económica establece que precio y cantidad se mueven en sentido inverso. Una reducción de un precio, para medir su efecto sobre las ventas constituye un experimento directo (Grande et al, 2007).

La nutrición animal establece, que la ganancia en peso en cerdos de levante, depende en gran medida del porcentaje de proteína que contenga la dieta, es decir que ganancia en peso y porcentaje de proteína conservan una relación directa. El suministrar dietas con diferentes porcentajes de proteína a cerdos de levante, es también un experimento directo.

Ø Experimentos indirectos: Consisten en crear unas condiciones para observar unas consecuencias, sin hipótesis formales previas. Por ejemplo, una empresa podría probar un nuevo producto en un mercado para observar su aceptación por los consumidores, el interés de distribuidores, determinar el canal de comercialización más conveniente, etc.

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En ciencias sociales, se utilizan experimentos indirectos cuando sobre un grupo, se observan las consecuencias de variables conocidas no introducidas por el experimentador.

Las investigaciones No experimentales como la investigación Ex post factum (Después de ocurridos los hechos), es un tipo de investigación indirecta.

Un ejemplo de investigación Ex post factum citado por Pardinas (2005) es el siguiente:

En 1935, un investigador, Christiansen, emprendió la investigación de la relación entre educación y éxito social. Su hipótesis era que a una mejor educación garantizaba mayor éxito social. De un grupo, se seleccionaron todas las personas que habían abandonado la escuela 9 años antes en 1926. De 2127 personas fue posible localizar a 1124, divididas en dos grupos según hubiesen o no terminado su educación escolar.

Cada grupo se dividió en estratos: Orígenes sociales, condición de los padres, nivel intelectual, origen nacional, de manera que quedara aislada la variable educacional.

El resultado fue que 88,7% de quienes culminaron los estudios habían logrado gran éxito y 83,4% de los que no habían terminado su educación también habían triunfado.

En apariencia, el éxito no dependía de la educación, pero un nuevo análisis del caso, comprobó que no habían sido excluidas las variables suficientes para aislar la variable independiente, por ejemplo el tipo de carrera escogida y la universidad en donde estudiaron y si culminaron o no los estudios superiores.

La dificultad en este tipo de investigación radica precisamente en poder excluir todas las variables de manera que la variable independiente que se estudia quede realmente aislada. De lo contrario, la investigación arrojará resultados erróneos.

La observación inducida es otro tipo de investigación pasiva. En esta se introduce un factor artificial pero sin variar las condiciones normales. Por ejemplo los experimentos diseñados para investigar la tendencia del voto femenino (muy criticados por cierto), en donde se introduce en la boleta de votación, una casilla para marcar el género.

10.3 Características de los Experimentos

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Todo experimento para poseer validez interna y externa debe cumplir con los siguientes criterios:

ü Aleatoriedad: Los experimentos deben ser aleatorios. Las unidades de prueba no deben ser escogidas de forma sistemática o premeditada por el investigador. En el caso del experimento para medir el incremento de producción en plantas de tomate por efecto de la adición de fertilizante, las plantas en donde se harán los muestreos deben ser elegidas al azar dentro del cultivo que constituye el universo muestral.

En el caso en que se investiga el consumo de un producto por efecto de una reducción de precio, los supermercados en donde se realicen las observaciones deberían ser elegidos al azar.

ü Homogeneidad de las Unidades de medición: Las unidades experimentales, sobre las que se mide el efecto de las variables deben ser similares en sus características fundamentales, sean personas, instituciones, animales, plantas, etc.

Si se quiere evaluar el efecto del fertilizante sobre la producción de tomate, todas las plantas muestreadas deben ser de la misma variedad y de la misma edad y haber crecido bajo las mismas condiciones ambientales y de manejo.

Si se va a realizar una estudio sobre nutrición, deben seleccionarse grupos homogéneos por género, edades, estrato económico, etc, ya que no serian comparables los datos obtenidos en infantes de estrato medio con el de adultos mayores de estrato bajo.

ü Control de las variables extrañas: En si el diseño del experimento está enfocado a excluir o minimizar el efecto de variables extrañas que puedan alterar los resultados. El tratamiento estadístico de los datos mediante análisis de varianza con datos absolutos o por rangos también permite controlar este tipo de variables.

Se consideran como variable extrañas las siguientes:

Ambientales: De tipo físico como el clima, cambios en las condiciones ambientales de temperatura, iluminación, humedad relativa, ruido, polución; condiciones de suelo, condiciones de manejo de la producción.

Ligadas al tiempo:

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Historia: Cambios inesperados en el contexto de estudio mientras se lleva a cabo el experimento. Por ejemplo en el caso de la investigación acerca del incremento en la venta del producto al bajar su precio, los resultados pueden mostrar que hay un incremento en las ventas, pero no se tuvo en cuenta que en el momento en que se realizó la investigación, la competencia sacó del mercado el producto, por lo tanto el consumo pudo haberse incrementado no por efecto de la baja de precio sino por desabastecimiento en el mercado de ese tipo de producto. Maduración: Son cambios que se producen en las Unidades experimentales, cuando el experimento se prolonga en el tiempo. En estudios sociales, el comportamiento de los individuos frente a una situación puede variar a medida que pasa el tiempo y cambian sus perspectivas, puntos de vista, preferencias, hábitos, estado de ánimo, situaciones de cansancio, hambre, estrés. Pueden darse también efectos interactivos, cuando las personas o individuos cambian su comportamiento por efecto del mismo experimento. Si un experimento sobre palatabilidad y aceptación de diferentes tipos de forraje en ganado vacuno se prolongara demasiado, podría ocurrir que los animales se acostumbraron a un tipo de forraje que en principio no escogieron por ser poco palatable pero que fue el que estuvo en mayor cantidad disponible hacia el final del experimento.

Medición de efectos en diferentes momentos: Cuando se aplica pre test y post test, es posible que en el segundo momento, los individuos hayan logrado una especie de entrenamiento que condicione sus respuestas o que simplemente en el segundo momento traten de ser coherentes con las respuestas que dieron al inicio del experimento y no contesten lo que realmente están sintiendo en ese segundo momento de evaluación. Mortalidad: Desaparición (muerte, traslado, negativa a seguir participando del experimento), de las unidades experimentales (objetos , individuos o instituciones).

Conexas a los individuos: Son propias de ellos y no pueden desvincularse, como por ejemplo sexo, edad, nivel educativo.

Conexas con el investigador: Se supone que el investigador debe ser imparcial frente a las observaciones del experimento. El diseño experimental ayuda a que así sea en el caso de la investigación cuantitativa.

Sin embargo, sobre todo en la investigación social, es difícil que el investigador sea del todo neutro, por lo tanto su punto de vista y su capacidad perceptiva pueden influir en la forma en que se perciben los fenómenos. Si el investigador llegase a crear lazos emocionales con el grupo estudiado, tal vez sus conjeturas no sean del todo objetivas.

También pueden surgir respuestas alteradas en la población de estudio por la simple presencia del investigador. Los grupos estudiados pueden variar su comportamiento normal al verse en presencia del investigador observador.

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Para contrarrestar estos problemas se acude a la técnica del observador oculto (aunque a veces se considera un procedimiento poco ético) o a la comparación entre grupos, en donde diferentes investigadores tienen diferentes tipos de relación con los grupos de estudio. Ligadas a la Instrumentación: Todas aquellas causadas por errores de tipo humano que tienen que ver con la escogencia del diseño experimental, la metodología para la instalación del ensayo (en el caso de experimentos de campo o laboratorio) y la aplicación de técnicas y herramientas de recogida de datos Si en una investigación se escoge mal el tipo de Diseño experimental y se cometen errores metodológicos en la conducción del experimento, los resultados podrían conducir a errores de Tipo I (negar algo que es verdadero) o de tipo II (aceptar como cierto algo que no lo es). Por ejemplo, aparatos de medición mal calibrados, personal no entrenado en la medición y registro de datos, planillas de recolección de datos mal diseñadas, cuestionarios y preguntas mal elaborados, cambios en los encuestadores o entrevistadores que al ser más o menos hábiles y/o simpáticos influyen en las respuestas de los entrevistados. El sesgo en la escogencia de las unidades experimentales también conduce a un alto grado de error. En investigación social o de mercados es posible que no se escojan los individuos más representativos de la población de estudio y por lo tanto se afectará la validez interna del experimento. Estos errores se pueden evitar al aplicar correctamente las técnicas de muestreo. CAPITULO 3: PLANTEAMIENTO DEL PROYECTO DE INVESTIGACION Introducción Tamayo (2005), afirma "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 y para ello debe: 1. Planear cuidadosamente una metodología. 2. Recoger, registrar y analizar los datos obtenidos. 3. De no existir estos instrumentos, debe crearlos Toda investigación, supone una innovación, un aporte nuevo al conocimiento y para lograrlo, todos los pasos deben ser cuidadosamente planificados, ejecutados y controlados. En éste capítulo nos centraremos en el planteamiento inicial del Proyecto de investigación que involucra definir el Tema y la Pregunta de investigación, la conformación del Marco teórico a partir de la revisión bibliográfica, el planteamiento de los objetivos e hipótesis de investigación, la selección de variables y la definición de la población muestral, el tamaño de muestra y la unidad experimental. Lección 11. La Pregunta de investigación

"Hacer nuevas preguntas o considerar

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anteriores desde otro punto de vista, requiere creatividad". Albert Einstein.

Toda investigación se desarrolla en tres niveles: el conceptual, el metodológico y el analítico. El primer paso de un proceso de investigación es la conceptualización del problema de investigación, a partir de la cual se formulan la pregunta, los objetivos y las hipótesis de la investigación que serán probadas mediante el experimento. El nivel metodológico, determina la forma en que será conducido el experimento, las variables que serán aplicadas a las unidades experimentales y la forma en que serán recogidos los datos. El nivel analítico, consiste en el análisis final de los datos, la forma en que serán procesados, las pruebas estadísticas a las que serán sometidos y los criterios sobre los que serán interpretados. La forma en que se analizan los datos depende del tipo de experimento escogido, de la naturaleza de las variables y del tipo de datos recolectados. La figura 2. Muestra los diferentes niveles y etapas del proceso de investigación.

Figura 2. Pasos a seguir en la realización de un proyecto de investigación. Modificado de (Doménech, 1999:47). (Peinado, Díaz Molina, & Calderón Montero, 2007).

11.1 El tema de investigación

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Toda investigación parte de un problema que es necesario resolver. El tema de investigación es diferente al problema de investigación y estos dos son diferentes a la pregunta de investigación. El tema es un asunto o materia relacionado de manera muy general con la duda científica a resolver. El tema contiene dentro de sí al problema específico que interesa, pero por sí sólo no contribuye a delimitarlo; es por ello que antes de iniciar todo proceso de investigación, es obligatorio proceder a establecer el problema concreto que amerita ser clarificado (Grajales T.,2000). Según Tamayo (2004), al escoger el tema de investigación, debe tenerse en cuenta: 1. Los temas que nos inquietan deben ser de nuestra preferencia 2. Debe existir alguna experiencia personal sobre el tema 3. Consultar a profesores de esos temas y apuntes o notas de clase. 4. Poder examinar publicaciones y bibliografía disponible sobre el tema, como libros, revistas, enciclopedias, catálogos de libreros, prensa, etcétera. 5. Informarse sobre los temas afines. 6. Tener disponibilidad para conectarse con instituciones cuyo fin sea relacionado con el tema escogido y problema formulado. 7. Tener los conocimientos suficientes para abordar la temática de investigación. 8. Contar con el tiempo, los recursos materiales y financieros suficientes.

Desde el punto de vista objetivo, el tema de investigación debe escogerse teniendo en cuenta:

1. Que cumple con los requisitos exigidos para ser considerado como un tema de tesis o de investigación 2. Que sea de interés tanto para el investigador como para la comunidad científica 3. Que sea útil: No todo lo interesante es útil. La utilidad consiste en los beneficios que traerá la investigación a la sociedad y no solo al cumplimiento de un requisito para optar a un título profesional en el caso de las investigaciones de tesis de grado. 4. Debe contribuir a un nuevo enfoque de la problemática, es decir ser original o aportar elementos nuevos al conocimiento. Una vez escogido el Tema de investigación, es necesario delimitarlo. Esto implica esclarecer la viabilidad para su desarrollo e imponer los límites y alcances de la investigación.

La fase exploratoria que lleva a la construcción del estado del arte, clarifica al investigador sobre las cuestiones que han sido resueltas y las que no y genera nuevas interrogantes. El investigador debe entonces preguntarse , ¿Qué vacíos hay en las explicaciones contenidas en los textos consultados? , ¿Qué argumentos no son convincentes y por qué? , ¿Qué aspecto del tema no es profundizado en ningún texto? , ¿Qué planteamientos importantes no han sido desarrollados por los autores?.

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Ejemplo: Un zootecnista quiere indagar acerca de las dietas para caballares. El tema general sería Nutrición en monogástricos. Al delimitar el tema deberá decidir si trabajará sobre caballares de tiro pesado, caballares de paso, caballares de monta, ponys, etc. Una vez decide sobre qué tipo de caballar va a trabajar, debe escoger la raza, la edad y la localización geográfica del criadero. Así, los limites y alcance del tema de investigación quedarían definidos si decide trabajar sobre nutrición de Caballos de tiro pesado Raza Belga. Ya delimitado el tema de investigación, puede identificarse el problema de investigación.

11.2 El problema de investigación Los problemas de investigación surgen esencialmente de: Interrogantes aun no resueltos, inconsistencias en resultados de investigaciones sobre un mismo fenómeno, necesidad de resolver una problemática que afecta a una población o comunidad, vacios de conocimiento, necesidad de comprobar una teoría o la existencia de determinados hechos, para los cuales no se cuenta con la explicación que de razón de su ocurrencia. Algunas investigaciones tienen el propósito de describir cierta situación o fenómeno sin pretender explicarlo. Se trata de investigaciones descriptivas simples (pueden ser de corte cualitativo) las cuales no dan lugar a hipótesis. En este caso, el investigador además de describir su propósito tiene que determinar objetivos específicos que definan lo que se quiere lograr resolver, conocer o describir. Esta clase de objetivos toman el lugar de las hipótesis en casos de estudios cuantitativos (Trevi, 2000). En el ejemplo anterior, el investigador deberá crear el estado del Arte acerca de la nutrición en caballares de tiro pesado y encontrar que problemas no han sido resueltos. Podría encontrar que hay una relación entre el tipo de dieta, la raza y el clima en donde el animal realiza el trabajo. Podría presentarse que hay una baja de rendimiento en el trabajo (Problema de investigación), cuando el caballo se desempeña en climas más cálidos y que por lo tanto la dieta deba ser diferente a la de aquellos caballos que se desempeñan en climas fríos. Al delimitar el tema se aclara si el tipo de investigación será de tipo correlacional, descriptivo, predictivo o experimental. La aclaración sobre el tipo de estudio permite tener una visión general sobre la validez y el grado de confiabilidad que puede tener como resultado (Tamayo, 2004). Otro ejemplo: Un sicólogo decide estudiar el Tema de la drogadicción. Deberá delimitar su estudio en términos geográficos (p.ej: drogadicción en Colombia) y en términos de grupos poblacionales (edad, estrato y condiciones socioculturales). De otra forma, los límites serían tan amplios que no lograría nada. Luego de revisar la información existente, podría llegar a definir que la temática de estudio será la drogadicción de la población adolescente en el distrito de Agua blanca, comuna 15, en el municipio de Cali, puesto que durante los últimos tres años se ha generado un incremento del 25% en la tasa de drogadicción en jóvenes entre los 12 y 17 años (problema), en esa comuna. Se afirma, con razón, que "en el problema está el germen de su solución", que formular correctamente un problema es a menudo más importante que su solución; que un problema correctamente definido contiene en sí la estructura

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básica de la investigación; que la claridad de la formulación del problema comunica toda su fuerza, tanto al trabajo investigativo como a los resultados y a la precisión de la solución (Tamayo, 2004). De manera esquemática, Tamayo muestra las fases para el planteamiento del problema de investigación.

Figura 3. Etapas del planteamiento del Problema de Investigación. (Tamayo, 2004).

Cuando el investigador describe un problema, presenta los antecedentes de estudio, las teorías en las que se basó y los supuestos básicos en los que se apoya el enunciado del problema. Debe aclarar en particular qué personas, materiales, situaciones, factores y causas serán consideradas o no. Un enunciado completo del problema incluye todos los hechos, relaciones y explicaciones que sean importantes en la investigación. Hay que encuadrarlo en un enunciado descriptivo o en una pregunta que indique con claridad qué información ha de obtener el investigador para resolver el problema (Van Dalen y Meyer, citados por Tamayo, 2004).

Los elementos del problema, son las características de la situación problemática imprescindibles para el enunciado del problema, es decir, sumados los elementos del problema se tiene como resultado la estructura de la descripción del problema (Tamayo, 2004). En el ejemplo de la investigación sobre drogadicción en el distrito de Agua blanca, los elementos pueden ser una alto índice de la población entre los 12 y 17 años, presencia de expendedores de droga, presencia de padres drogadictos, madres cabeza de familia ausentes la mayor parte del tiempo, padres abusadores, escaso nivel de ingresos, bajo o nulo nivel educativo, escasez de oportunidades de trabajo y estudio, etc. Como puede verse, muchos de los elementos, llegan a convertirse en factores o variables del experimento. El investigador reúne los datos que se relacionan con el problema y las posibles soluciones del mismo y tratará de hallar relaciones entre los hechos y sus

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explicaciones, descartará elementos que considere poco útiles e incluirá otros que considera pertinentes y que le permitan confirmar sus hallazgos y verificar la exactitud de sus conclusiones con respecto a la naturaleza del problema. La Formulación del problema, consiste en reducir el problema a términos concretos y explícitos, en donde se pregunta por la relación entre dos o más variables. En el caso de la investigación de dietas en caballares el problema podría quedar planteado como: Los caballos de tiro pesado que son alimentados con una dieta en base a henos y por lo tanto rica en fibra pero con baja carga energética y proteica, tienden a disminuir su rendimiento en climas cálidos, puesto que el gasto de energía involucrado en los procesos de regulación de la temperatura corporal, es mayor.

11.3 La pregunta de investigación

Si el investigador ha realizado previamente un buen trabajo de documentación acerca del estado del arte de la investigación, ha delimitado el tema de investigación y ha definido el problema de investigación, estará listo para formular la pregunta de investigación. De lo contrario, podría formularse preguntas que otros investigadores ya han resuelto, formular preguntas que resulten irrelevantes, que poco o nada tiene que ver con la temática o que resulten poco coherentes con la temática de investigación dentro de los límites propuestos. La pregunta de investigación debe formularse de manera concisa, debe sintetizar el núcleo del problema y ser comprensible para el lector y debe ser susceptible de ser contestada en un plazo de tiempo razonable. Algunos lineamientos para la correcta formulación de la pregunta de investigación son los siguientes: ü No formule preguntas que puedan contestarse con un simple sí o no. No pregunte ¿La dieta suministrada a caballos de tiro pesado debe ser diferente en clima cálido y en clima frio?, o, ¿La presencia de padres drogadictos en el hogar influye en la adicción de los adolecentes del Distrito de Agua blanca? Pregunte: ¿De qué manera influyen las condiciones climáticas sobre la dieta que debe ser suministrada a los caballos de tiro pesado? , ¿ De qué manera influye la presencia de un padre drogadicto en la tendencia a la adicción de los hijos adolescentes, en hogares del Distrito de Agua blanca? ü Evite formular preguntas en forma de dilemas : "¿El clima cálido y una dieta con bajo contenido calórico, aumenta o disminuye el rendimiento de caballos de tiro pesado?, o, ¿La presencia de un padre drogadicto puede o no, ser un factor pre disponente a la drogadicción de los hijos?. ü Evite plantear preguntas sobre estados futuros de cosas: "¿Puede la biotecnología eliminar los problemas alimentarios en el próximo siglo?" El futuro es, por definición, inaccesible a la investigación empírica[1]. ü Absténgase de formular preguntas totalizantes: "¿Cuál es el sentido de la existencia?", "¿Cómo funciona el universo y sus alrededores?"; o preguntas disciplinares clásicas: "¿Qué es la filosofía?", "¿Cuál es el origen de la sociedad?". Recuerde que su capacidad de trabajo tiene un límite y que preguntas como éstas son muy difíciles de resolver de manera plausible en una investigación 1.

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[1] Como planear preguntas de investigación. Universidad del Rosario,Escuela de Ciencias Humanas,2003. En: www.urosario.edu.co/cienciashumanas/documents/.../pdf/50a.pdf Lección 12: El Marco Teórico, Planteamiento de Objetivos, Hipótesis y selección de variables "El experimentador que no sabe lo que está buscando no comprenderá lo que encuentra". Claude Bernard 12.1. El Marco Teórico El investigador después de que ha delimitado el tema de investigación, ha formulado correctamente la pregunta de investigación y ha elaborado el "estado del Arte" de la investigación, tendrá información suficiente para construir el Marco Teórico sobre el que se sustentarán las hipótesis , las variables escogidas para probarlas , el tipo de diseño experimental y el análisis de resultados. El Marco Teórico incluye todas aquellas teorías relevantes sobre las que se soporta el problema de investigación. Por ejemplo, si la investigación quiere centrarse en procesos de aprendizaje, el marco teórico deberá construirse sobre las teorías del conductismo, el cognitivismo, la teoría de la gestalt, la teoría del aprendizaje de Skinner, etc.

Si la investigación se va a enfocar en la alimentación en caballos de tiro pesado, el marco teórico debería estar fundamentado sobre los principios de la fisiología animal, nutrición en monogástricos , requerimientos específicos de alimentación en caballos de trabajo pesado, características morfo fisiológicas de cada una de las razas, etc. El Marco Teórico debe contener solo la información que sea necesaria y suficiente. En el caso de la investigación en nutrición de caballos, resultaría inapropiado que en el marco teórico se profundizara en nutrición en cerdos aun cuando los cerdos son monogástricos, pues el interés del investigador son los caballares. En éste caso, la información acerca de nutrición en cerdos no es "necesaria". Ahora, si el marco teórico solo contiene información general acerca de nutrición en monogástricos, pero no menciona nada sobre nutrición en caballares, la información no será "suficiente".

El Marco teórico sirve al investigador para: ü Evitar cometer errores que otros investigadores en el tema ya han cometido y solucionado ü Centrar la investigación en verdaderos problemas aun no resueltos ü Plantear los objetivos ü Plantear las hipótesis

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ü Determinar el tipo de diseño experimental, las variables independientes y las variables dependientes con que se trabajará, determinar el tamaño de muestra, así como la manera para evitar o excluir variables extrañas. ü Determinar los instrumentos y métodos más apropiados para la recogida de datos ü Determinar los métodos estadísticos para el tratamiento y análisis de datos ü Discutir los resultados obtenidos

Para evaluar la utilidad de cierta teoría a la construcción del marco teórico, se utilizan cinco criterios:

1. Capacidad de descripción, explicación y predicción 2. Consistencia lógica 3. Perspectiva 4. Fructificación 5. Principio de parsimonia 12.2 Formulación de Objetivos Mientras que la pregunta de investigación nos dice "qué respuesta" es necesario hallar en la investigación, los objetivos, dicen "que es" lo que pretende la investigación y la justificación nos dice "por qué" es necesario hacer la investigación. Los objetivos a demás de definir lo que se va a hacer, definen también para que servirán los resultados obtenidos. Generalmente se plantea un objetivo general y uno o varios objetivos específicos.

Ø Objetivo General: Debe reflejar la esencia de la investigación y guardar estrecha relación con la idea planteada en el titulo del proyecto de investigación. Como su nombre lo indica, es "GENERAL", no hace referencia a propósitos específicos de la investigación sino a planteamientos de orden superior. Dan a conocer el propósito integral de la investigación, es decir, guían la manera de cómo sistematizar las teorías científicas de los fenómenos naturales, sociales y filosóficos (Cordero A, 2005).

Ø Objetivos Específicos: Se relacionan directamente con el «cómo y el qué» de la investigación, a fin de poder contestar a las preguntas de investigación. Son quienes orientan las actividades prácticas de la investigación y logran propósitos concretos que son medibles y cuantificables. "Todo objetivo específico debe ser cuantificable a través de indicadores" y no deben confundirse con tareas específicas de la metodología de la investigación. Por ejemplo, en un estudio exploratorio será necesario construir una encuesta, sin embargo "construir la encuesta" no es un objetivo especifico, sino un aspecto metodológico del experimento.

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La formulación de los objetivos específicos tiene en cuenta las variables que van a ser cuantificadas y por tanto cada objetivo específico pretende dar respuesta a un aspecto del Objetivo General. La sumatoria de los objetivos específicos, sintetiza la naturaleza del Objetivo General. Al igual que el marco teórico y las variables del experimento, los objetivos específicos también deben ser "necesarios y suficientes". La coherencia de todo trabajo de investigación se evidencia en la relación que guardan entre si el título del trabajo, los objetivos, la hipótesis y los resultados. Si se mencionan resultados que no se relacionan de ninguna manera con los objetivos planteados, deberá ponerse en duda la validez del estudio, bien sea por que el investigador se desvió del curso de la investigación o porque la metodología planteada no le permitió obtener los resultados que inicialmente pretendía obtener. En este caso será necesario revisar cuidadosamente la validez interna y externa del experimento. Frecuentemente, los estudiantes cometen este tipo de error en todos sus trabajos, tanto los de tipo académico como los de tipo investigación. El problema está en que no se tiene claro el propósito de estudio ni el objetivo general. El estudiante no identifica claramente lo que debe hacer para responder a la pregunta de investigación, no se documenta suficientemente y termina planteando objetivos específicos que son insuficientes o innecesarios. Cuando se plantea una investigación, el investigador debe ser un "Experto" en el tema. Esto le ayuda a enfocarse y a definir muy bien qué es lo que desea y necesita saber y la forma de obtener ese conocimiento. Los verbos comúnmente utilizados (siempre en infinitivo), para redactar los objetivos son:

analizar

describir

estandarizar

motivar

proponer

comparar

determinar

evaluar

planear

verificar

completar

diseñar

examinar

plantear

consolidar

elaborar

explicar

precisar

contribuir

especificar

inventariar

predecir

cuestionar

establecer

identificar

programar

12.3. Formulación de la hipótesis La hipótesis es siempre una afirmación en forma de "Conjetura". Es una tentativa a la resolución del problema de investigación. Para Kerlinger, las hipótesis son las herramientas más poderosas para lograr conocimientos en los que confiar. Son afirmaciones que pueden someterse a prueba y mostrarse como soluciones probablemente ciertas o no, sin que las creencias o los valores del investigador "interfieran" en el proceso de su comprobación (Castillo, 2009). El contraste de hipótesis o prueba de significancia, es una metodología de inferencia estadística para juzgar si una propiedad que se supone cumple una población estadística, es compatible con lo observado en una muestra de dicha

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población. Para ello deben ponerse a prueba dos hipótesis que se contrastan mediante los experimentos para al final decidir cuál de ellas es verdadera. Así, tenemos dos tipos de hipótesis: Ø Hipótesis nula Ho: Es la hipótesis que pretendemos contrastar y que se mantendrá mientras que los datos obtenidos en el experimento no demuestren su falsedad, es decir, indiquen lo contrario. Es una proposición que niega o refuta la relación entre variables. Ø Hipótesis Alterna H1: Es la hipótesis contraria a la hipótesis nula.

En el ejemplo de las dietas para alimentación de caballos de tiro pesado, se tiene como problema, que éstos disminuyen su rendimiento en climas cálidos cuando la dieta es a base de heno. Por lo tanto, la Hipótesis nula, es que "La dieta y el clima no inciden en el rendimiento de los caballos de tiro pesado". La Hipótesis Alterna será: "La dieta y el clima, pueden incidir en el rendimiento de caballos de tiro pesado". Para poder probar la hipótesis será entonces necesario llevar a cabo un experimento en donde se mida el rendimiento del trabajo realizado por caballos de la misma raza, alimentados con las mismas dietas y en donde unos se encuentran en clima cálido y otros en clima frío. En un estudio acerca de las tendencias políticas de las poblaciones desplazadas en Colombia, podría formularse como hipótesis nula Ho: Las poblaciones desplazadas en Colombia, son apolíticas. La investigación de tipo exploratorio deberá confirmar dicha hipótesis o rechazarla al determinar cuáles son las tendencias políticas de cada grupo desplazado que ha sido tenido en cuenta para el estudio. En la prueba de hipótesis siempre existe la probabilidad de cometer error. Existen dos tipos de errores: ü Error Tipo I: Negar algo que es cierto. Es decir, rechazar la hipótesis nula Ho, siendo ésta verdadera. ü Error Tipo II: Aceptar como verdadero algo que es falso, es decir aceptar la hipótesis nula Ho, siendo ésta en realidad falsa. Para evitar al máximo la probabilidad de caer en algún tipo de error, se recurre a métodos estadísticos que permiten definir a partir de qué valor debe negarse la hipótesis nula. A esto se denomina el nivel de significancia. En la mayoría de experimentos, se trabaja con niveles de significancia del 5 y el 1%. Es decir que existe un 95 o un 99 % de probabilidad de que el rechazo de la hipótesis nula se deba a los factores (variables independientes) que fueron probadas en el experimento y no a variables extrañas o errores metodológicos y que solo hay un 5 o un 1% de probabilidad de error.

Las hipótesis sirven en la investigación para: ü Dar una explicación inicial al problema de investigación: Los elementos de un problema pueden parecer oscuros o inconexos. A través de la formulación de la

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hipótesis, podrán complementarse los datos detectando los posibles significados y relaciones de ellos, introduciendo un orden entre los fenómenos.

ü Estimular a la investigación: Concretan y resumen los problemas encontrados, sirviendo de impulso para la consecución del proceso inquisidor.

ü Para direccionar la metodología de la investigación: Al ser enunciados como oraciones condicionales, esta formulación nos lleva a un análisis de las variables a considerar y como consecuencia a los métodos necesarios para controlarlas y cuantificarlas (Castillo, 2009). Si en una investigación se plantea mal la hipótesis, entonces todo el proceso de investigación estará mal encaminado. Las principales causas de un mal planteamiento de hipótesis son: Ø Falta de conocimientos o ausencia de claridad en el marco teórico. Ø Falta de aptitud para la utilización lógica del marco teórico. Ø Desconocimiento de las técnicas adecuadas de investigación para redactar correctamente la hipótesis.

La efectividad de una hipótesis se mide por su poder predictivo o explicativo, es decir, por el conjunto de los hechos observables que pueden deducirse de ella. Según Borg y Gall, citados por Castillo (2009), las Hipótesis deben cumplir con los siguientes criterios:

ü El investigador debe basar sus hipótesis en la teoría y la práctica ü Las hipótesis deben de ser contrastables empíricamente ü Las hipótesis deben de ser claras y sencillas en su definición

Castillo (2009) en el documento "La hipótesis en investigación", define las siguientes fases en el proceso de Formulación de la Hipótesis:

Primera Fase: Consiste en la explicación de una conjetura, que el investigador hace fundado en ciertos hechos y en el marco teórico que ha estructurado previamente. La conjetura no puede deducirse de un modo puramente lógico del conjunto de planteamientos en el que se base el marco teórico, ni constituye tampoco el resultado directo de la experiencia. Si la hipótesis se pudiera inferir de manera estrictamente lógica del conocimiento delimitado en el marco teórico o de la experiencia, no habría necesidad de formularla. El investigador, al pasar del planteamiento del problema a su explicación en forma de hipótesis, da un salto que es claramente visible cuando se compara el cimiento de la hipótesis en el cuerpo de la misma. "De ahí que una explicación supuestamente hipotética que se concrete a repetir lo ya sabido, no puede considerarse ninguna innovación, ni la

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investigación que la sustenta como aporte original. Los estudiantes tienen que contemplar esta exigencia para no emprender trabajos que estén por encima de sus capacidades materiales e intelectuales". Es preferible que intenten explicaciones modestas y con cierta originalidad, que concretarse a repetir lo que otros han investigado.

Segunda Fase: Comprende el análisis de la hipótesis y el estudio de las consecuencias que de esta se desprenden. En esta fase el investigador reflexiona sobre las variables que va a considerar y trata de establecer si su hipótesis es admisible. Primero, ha de indagar sobre cuáles son las variables que se consideran pertinentes. Luego, intenta establecer los posibles enlaces de esas variables y los cambios de éstas, cuyos cumplimientos espera encontrar en los procesos o en caso dado, en sus representaciones abstractas. En segundo lugar ha de determinar si de la hipótesis o de su negación se puede obtener como conclusión un absurdo manifiesto (absurdo, aquello que viola las leyes lógicas), entonces tiene que considerar las siguientes posibilidades: - Si de la afirmación de la hipótesis se puede concluir un absurdo manifiesto, entonces la hipótesis es menos admisible - Si de la negación de la hipótesis se puede concluir un absurdo manifiesto, entonces la hipótesis es más plausible o admisible.

Tercera Fase: Es la comparación de los resultados analíticamente, al examinar las variables intervinientes y las consecuencias lógicas que se desprenden de la hipótesis, con los datos que nos proporcionan la observación y el experimento. Si dicha comparación revela que todas las consecuencias inferidas de la hipótesis se da en la realidad, quedará demostrado que dicha hipótesis es probable. Es decir que la explicación contenida en la hipótesis es una posibilidad. Una misma consecuencia (o consecuencias) puede derivarse de distintas causas o variables independientes. De ahí que la concordancia de hechos reales con la hipótesis, no demuestre aún que ésta es cierta. Tales hechos pueden hallarse condicionados por otra regularidad, desconocida por el investigador. Por último se establecen las predicciones que sea posible hacer con apoyo de la Hipótesis formulada, en los datos ya obtenidos y en las técnicas de verificación disponibles o factibles. De ellos se desprende el siguiente paso, la verificación. Para eso es necesario plantear los medios para someter a prueba las predicciones, diseñando los experimentos necesarios, encontrando los procedimientos de medición adecuados y los instrumentos utilizables. En todo caso, es preciso ingeniarse para medir lo que es mesurable y tratar de hacer mesurable lo que todavía no lo es.

12.4 Determinación de variables Con las Hipótesis ya elaboradas, es posible determinar las variables que permitirán la comprobación o refutación de las mismas.

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Retomando, lo estudiado en la lección 11, recordaremos que se denomina variable a un aspecto o dimensión de un fenómeno que tiene como característica la capacidad de asumir distintos valores, ya sea cuantitativa o cualitativamente. La validez de las variables escogidas, se fundamenta en un marco teórico y en su relación directa con la hipótesis que respalda. Primero se determinan las variables en forma teórica y luego en forma empírica, es decir mediante indicadores.

Las variables se clasifican con base a diferentes criterios: a) Por su capacidad para medir objetos ü Variables continuas: Son cuantitativas y se utilizan cuando el fenómeno a medir puede tomar valores cuantitativamente distintos y cuando entre dos valores existen infinitas posibilidades de valores distintos. Ej: Kilos de peso, número de frutos, porcentaje de mortalidad, la talla, la presión arterial o el nivel de colesterol. Son el resultado de "medir".

ü Variables discretas: Establecen categorías en términos cualitativos entre diversos individuos o elementos. Aquí, las variables son atributos que pueden tener varios grados, por ejemplo para la variable sexo, los atributos serán hombre y mujer. Para la variable Nivel de acuerdo, los atributos pueden ser totalmente de acuerdo, de acuerdo, indiferente, en desacuerdo, totalmente en desacuerdo. El número de hijos, número de pacientes atendidos, número de personas afectadas en el barrio por el invierno, son variables discretas. Son el resultado de "contar".

ü Variables individuales y Colectivas: Las individuales, presentan la característica o propiedad que caracteriza a individuos determinados y pueden ser Absolutas (características solo del individuo como edad, ingreso, escolaridad), Relacionales (ej: Popularidad), Comparativas o Contextuales (son propiedades de un colectivo. Ej: Etnia) A su vez, las variables colectivas, presentan las características o propiedades que distinguen a un grupo colectivo determinado y que están determinadas por las características individuales de los miembros que conforman el colectivo y pueden ser: Analíticas: emplean como unidad de medida a los individuos. Se construyen "agregando" matemáticamente (por ejemplo, mediante una media aritmética, una proporción o una medida de dispersión), las características de los individuos del grupo (tales son, por ejemplo, el porcentaje de personas que no completaron los estudios secundarios, el ingreso medio o la desviación estándar de la distribución de ingresos, promedio de edad).

Estructurales o Globales: emplean como unidad de medida los grupos o colectivos.

ü Variables nominales: Cuando los datos correspondan a una variable cualitativa que se agrupa sin ninguna jerarquía entre sí, como por ejemplo, nombres de personas, de establecimientos, raza, grupos sanguíneos, estado civil.

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Estas variables no tienen ningún orden inherente a ellas y los números solo se utilizan para distinguir a un individuo de otro. Ej: 1.Muejeres 2. Hombres. En este caso, 1 y 2 representan solo una categoría de operacionalización de la variable. ü Variables ordinales: son propiedades que pueden darse en las personas en diferentes grados, a los cuales se les puede asignar números que sólo indican relaciones de mayor o menor que. Por ejemplo, si se ha aplicado una escala de dependencia social a algunas personas y si a una de ellas, con base en sus respuestas, se le ha asignado el número 6 y a otra, con igual base, el número 3, esos números no quieren decir que la segunda es la mitad de dependiente que aquella que ha obtenido el número 6. Sólo significa que la primera es más dependiente que la segunda (Briones, 1996). Grados de desnutrición, respuesta a un tratamiento, nivel socioeconómico, intensidad de consumo de alcohol, días de la semana, meses del año, clase social (alta, media, baja) son variables ordinales.

b) Por su relación con las otras variables o con el fenómeno de estudio

ü Variable antecedente: Se supone como antecedente de otra. Ejemplo: para realizar un aprendizaje se supone un grado mínimo de inteligencia. Por tanto, la variable inteligencia es un antecedente de la variable aprendizaje.

ü Variable independiente: Antecede a una variable dependiente, se presenta como causa y condición de la variable dependiente, es decir, son las condiciones manipuladas por el investigador a fin de producir ciertos efectos.

ü Variable dependiente: Se presenta como consecuencia de una variable independiente.

ü Variable interviniente o alterna: Aparece interponiéndose entre la variable independiente y la variable dependiente y en el momento de relacionar las variables interviene de forma notoria. Conviene analizar si aparece posterior a la variable independiente y con anterioridad a la dependiente, de tal forma que entre a remplazar la variable independiente, o si actúa como factor concerniente en la relación de variables. La forman factores que influyen en el efecto, o sea, la variable dependiente, pero que no va a ser sometida a investigación.

ü Variables extrañas: Cuando existe una variable independiente no relacionada con el propósito del estudio, pero que puede presentar efectos sobre la variable dependiente. Lección 13: Población, Muestra, Marco de Muestreo "No hay ninguna rama de las matemáticas, por más abstracta, que algún día no pueda

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ser aplicada a los fenómenos del mundo real." Nicolai Lobachevsky, matemático ruso.

El muestreo es una parte esencial del método científico para poder llevar a cabo la investigación. Se debe tener en cuenta que toda investigación seria requiere no solo que el investigador tenga conocimientos de estadística, sino también estar apoyado por la asesoría de un estadístico o profesional experimentado a fin de que tanto el diseño experimental escogido como los resultados de la investigación obtenidos, sean representativos, válidos y confiables. También hay que tener presente el tipo de investigación o estudio que se va a realizar, ya que cada uno de éstos tiene una estrategia diferente para su tratamiento metodológico y estadístico.

13.1 El Muestreo

El Muestreo es el conjunto de operaciones que se realizan para estudiar la distribución de determinadas características en la totalidad de una población, a partir de la observación de una parte o subconjunto de la población, denominada "Muestra". A las diferentes etapas para seleccionar la muestra se les llama diseños de muestra. El muestreo, siempre y cuando sea representativo, tiene múltiples ventajas de tipo económico y práctico, ya que en lugar de investigar el total de la población, se investiga una parte de ella, además de que proporciona los datos en forma más oportuna, eficiente y exacta, debido a que al encuestar toda la población o efectuar un censo puede ocasionar fatiga y prácticas que tienden a distorsionar la información. Ø Muestra: Es una parte de un colectivo o universo, seleccionada con la finalidad de describir a éste, con cierto grado de precisión. Se dice que una muestra es representativa cuando reproduce las distribuciones y los valores de las diferentes características de la población y de sus diferentes subconjuntos, con márgenes de error calculables.

En general, los procedimientos probabilísticos de selección, que comprenden todos y cada uno de los elementos que componen un colectivo con una probabilidad conocida de ser seleccionados, distinta de cero, proporcionan muestras representativas en la acepción señalada. Existen diversas ventajas al trabajar con una muestra en lugar de hacerlo con todas las unidades de la población:

ü Ahorro de dinero. Resulta más económico recoger información, digamos, de 800 amas de casa de las 10000 o 12000 que podrían corresponder a la población completa de un estudio.

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ü Ahorro de trabajo y de tiempo. Desde luego, se requerirá de menor número de entrevistadores, codiciadores, etc., para realizar el trabajo de campo y el procesamiento de la información lograda.

ü Calidad de los datos. En términos generales la información recogida mediante una encuesta o una investigación experimental por muestreo tiene mayor precisión que aquella recogida entre todos los miembros de la población objeto de estudio. Un menor número de personas que constituyen la muestra permite un trabajo de mejor calidad, en la medida en que se logre un mayor control en cada una de las etapas de recolección y tratamiento de los datos. Además, si se utiliza un procedimiento probabilístico de selección, el investigador estará en condiciones de fijar por anticipado la magnitud de los errores permitidos y calcular, por tanto, la precisión de sus estimaciones.

Ø Población: Una población es cualquier grupo de elementos; los elementos son las unidades individuales que componen la población. Mientras que la población se refiere a un grupo finito, el universo se refiere a sucesos que no tienen límite, infinitos. La representatividad de la muestra implica que ésta refleje las características, similitudes y diferencias encontradas en la población. Lograr la representatividad de la muestra solo es posible en un muestreo aleatorio al azar, pero de ninguna manera es exacta, ya que lo único que se puede establecer es la probabilidad de no rebasar ciertos márgenes de error (Error de estimación).

Ø Estimadores: Son valores que se calculan en base a los elementos de la muestra. La media de la muestra (͞X) es un estimador no sesgado de la media de la población, la varianza de la muestra (s2) es un estimador no sesgado de la varianza de la población y la proporción de individuos de la muestra que presentan una característica (p) que es un estimador no sesgado de P, que es la proporción de individuos de la población que presentan la característica.

13.2 Requisitos de un Muestreo adecuado Con el fin de que el muestreo proporcione resultados efectivos es necesario tener en cuenta : ü Contar con la asesoría de un estadístico o profesional experimentado para obtener un diseño de muestreo. ü La exactitud de la información no solo depende de la aplicación de las fórmulas de muestreo. La calidad del cuestionario, la capacitación de los entrevistadores, la supervisión del trabajo de campo y la confiabilidad de la codificación, es decir , la parte metodológica y operativa de la recogida de datos son imprescindibles para lograrla. ü Las entrevistas y cuestionarios incompletos, la sustitución de los entrevistados porque el encuestador tiene dificultades para entrevistarlos, dañan la representatividad de la muestra.

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ü El muestreo es solo parte del proceso de investigación y aunque los resultados que se obtienen son cuantificables, es necesario analizarlos e integrarlos en relación con el contexto total de la investigación. ü En el proceso de muestreo existen dos tipos de errores: 1) Errores debido al muestreo o la cota de error inherente al método de muestreo y 2) Errores no debidos al muestreo o fallas de tipo humano al obtener información, al procesarla, o de distorsión de instrucciones. A medida que el tamaño de muestra crece, el error tiende a cero. Sin embargo, operacionalmente no se deben tomar muestras muy grandes que resultan difíciles en su tratamiento operacional y de análisis. ü También debe tenerse en cuenta el factor económico, un mayor número de muestras o un mayor tamaño de muestra implica mayores costos para la investigación. De los diseños de muestra debe elegirse el de mayor precisión al costo mínimo.

13.3 Leyes del método de muestreo

El método de muestreo se basa en ciertas leyes que le otorgan su fundamento científico, las cuales son: la ley de los grandes números y el cálculo de probabilidades.

Ø Ley de los grandes números : "Si en una prueba, la probabilidad de un acontecimiento o suceso es P1 y si este se repite una gran cantidad de veces, la relación entre las 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". Entonces la ley de los grandes números enuncia más exactamente, que el promedio de una muestra al azar de una población de gran tamaño, tenderá a estar cerca de la media de la población completa . Ø Cálculo de probabilidades: Entenderemos por probabilidad de un hecho o suceso, 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 modo de establecer la probabilidad es lo que se denomina cálculo de probabilidad (Tamayo, 2005). De estas dos leyes fundamentales de la estadística, se infieren aquellas que sirven de base más directamente al método de muestreo:

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

ü Ley de inercia de los grandes números: Esta ley es contraria de 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.

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ü Ley de permanencia de los números pequeños: Los estadísticos la formulan de la siguiente manera; 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. Se espera que en un tamaño de muestra bien determinado se cumpla éste principio (Tamayo, 2005).

13.4 Marco de muestreo

El objetivo mismo de tomar una muestra requiere de un marco muestral apropiado, es decir, una lista, un conjunto de tarjetas, de mapas, etc., en el cual aparezcan identificadas las personas o unidades que componen la población del estudio. Por ejemplo, los registros de alumnos de una universidad, 2000 m 2 de cultivo de tomate, un galpón de 500 pollos, un hato de 15 vacas, los empleados de una empresa, un supermercado, podrían ser los marcos muestrales para tomar muestras de ellos. La calidad del marco muy importante para la calidad de una muestra. Hay cuatro problemas básicos que deben tenerse en cuenta al utilizar un marco y que de darse producen diversos tipos de sesgos o errores:

Ø Marco insuficiente. Esto significa que el marco no abarca algunos elementos que forman la población definida para el estudio. Desde luego, tales elementos no tienen ninguna posibilidad de parecer en la muestra y quedaran sub representadas si la omisión es parcial, y no representadas si la omisión es total. El uso de un marco incompleto lleva a un grave defecto por dos razones, en primer lugar, puede ser difícil descubrirlo en el curso mismo de la recogida de datos; en segundo lugar, si las personas o elementos omitidos tienen algunas características especiales, las estimaciones hechas tendrán un sesgo imposible de remediar aun con una muestra de cualquier tamaño. Por ejemplo, en algunas oportunidades, el marco puede contener solo algunas de las categorías de unidades de la población definida. Si se trata de la población total de un colegio, puede disponerse solo de las listas de alumnos de 3º a 6º grados, con lo cual faltan las de 1º y 2º . Si no hay medios de completar la información, la muestra podría tomarse del marco establecido, pero, naturalmente, las estimaciones se referirán solo a ellas y no al total de la población. Si en un estudio que pretende determinar el porcentaje de deforestación en los parques naturales de un departamento, solo se toman 3 de los 7 parques existentes, ocurrirá lo mismo.

Ø Duplicaciones. Algunos marcos pueden incluir más de una vez algunas unidades. En la medida que tales duplicaciones no puedan ser detectadas oportunamente, se producirá también un sesgo en los resultados.

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Ejemplo: En un estudio se pretende determinar los factores que predisponen al consumo de cigarrillos. Como variables se escogen el sexo, la edad y el desempleo. Si se cuentan por separado los fumadores hombres y mujeres, y aparte los fumadores por rango de edad, y a parte los fumadores empleados y desempleados, dentro de una misma muestra, habrá duplicación de la información si ésta no se filtra, pues cada persona incluirá las tres características, por ejemplo, mujer - 17 a 25 años- empleada. Este sería 1 dato y no 3 datos, dentro de ese marco muestral.

Ø Marco anticuado. Es posible que el marco no esté actualizado, por lo cual puede contener unidades que ya no pertenecen al universo de estudio. Ocurres cuando se trabaja con información secundaria desactualizada.

Ejemplo: obreros de una fabrica que ya no trabajan en ella, áreas de cultivos que ya han desaparecido por eliminación o sustitución; o bien, no contener unidades incorporadas después (nuevos obreros, nuevas áreas sembradas, etc.).

Ø Elementos ajenos. Un marco puede contener unidades que no pertenecen al universo de estudio. Ejemplo: Si un estudio se refiere a migrantes rurales hasta con dos años de permanencia en la ciudad y por equivocación, en el marco o lista de la cual se va a tomar la muestra, figuran migrantes con más de ese número de años de residencia urbana. Esta por demás decir que el investigador debe tratar de corregir, en la medida de lo posible, los errores anteriores. El marco muestral incluye todas las unidades muestrales contenidas en la población, es decir, una lista de unidades muestrales, y éstas son colecciones distintas de elementos de la población. Para seleccionar una muestra, lo primero entonces, es definir nuestra unidad de análisis: Personas, organizaciones, plantas, animales, lote de alimentos, etc.

El diseño de la muestra implica tres etapas: a) Esquema de muestreo. Cómo se va a seleccionar la muestra y qué tipo de muestreo se va a utilizar. b) Encontrar estimadores. c) Establecer el marco muestra. d) Determinar el tamaño de la muestra Lección 14. Técnicas de Muestreo "No basta tener buen ingenio; lo principal es aplicarlo bien". René Descartes .

Las técnicas para recoger muestras pueden clasificarse de acuerdo a dos criterios diferentes, según el número de muestras tomadas de la población y según como se seleccionen los individuos que conformarán la muestra.

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Entre metodólogos y estadísticos no hay acuerdo en cuanto a los diferentes tipos de muestras, pues éstas se determinan generalmente con base en las necesidades de cada estudio en particular.

Los tipos de muestreo más comúnmente utilizados en la investigación en ciencias naturales y ciencias sociales son:

14.1 Muestreos Aleatorios

ü Muestreo Aleatorio Simple: Todos los individuos tienen la misma probabilidad de ser seleccionados. La selección de la muestra puede realizarse a través de cualquier mecanismo probabilístico en el que todos los elementos tengan las mismas opciones de salir, como con el uso de una tabla de números aleatorios, con la ayuda de una calculadora o del ordenador para generar números aleatorios, mediante el uso de balotas, etc. Es el tipo de muestreo que se utiliza en los experimentos científicos propiamente dichos.

ü Muestreo Aleatorio Estratificado: Es frecuente que en ciertos estudios interese evaluar una serie de "subpoblaciones" (estratos) en la población, siendo importante que en la muestra haya representación de todos y cada uno de los estratos considerados. El muestreo aleatorio simple no nos garantiza que tal cosa ocurra. Para evitar esto, se saca una muestra de cada uno de los estratos. En éste tipo de muestreo es importante considerar dos aspectos: a. Estratificación: El criterio a seguir en la formación de los estratos será formarlos de tal manera que haya la máxima homogeneidad en relación a la variable de estudio dentro de cada estrato y la máxima heterogeneidad entre los estratos. Por ejemplo, se quiere adelantar un estudio acerca de consumo de licor en un municipio. La variable será consumo de licor y se realizará el muestreo tomando muestras de cada uno de los estratos socioeconómicos desde el 1 hasta el 6. b. Afijación: Se refiere al reparto del tamaño de la muestra en los diferentes estratos o subpoblaciones. Existen varios criterios de afijación entre los que destacamos: *Afijación igual: Todos los estratos tienen el mismo número de elementos en la muestra. *Afijación proporcional: Cada estrato tiene un número de elementos en la muestra proporcional a su tamaño. *Afijación Neyman: Cuando el reparto del tamaño de la muestra se hace de forma proporcional al valor de la dispersión en cada uno de los estratos.

ü Muestreo Aleatorio Sistemático: Es un tipo de muestreo aleatorio simple en el que los elementos se seleccionan según un patrón que se inicia con una elección aleatoria. Considerando una población de N elementos, si queremos extraer una muestra de tamaño n, partimos de un número h=N/n, llamado coeficiente de elevación y

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tomamos un número al azar acomprendido entre 1 y h que se denomina arranque u origen. La muestra estará formada por los elementos: a, a+h, a+2h,....a+(n-1)h. De aquí se deduce que un elemento poblacional no podrá aparecer más de una vez en la muestra. La muestra será representativa de la población pero introduce algunos sesgos cuando la población está ordenada en función de determinados criterios. ü Muestreo estratificado por conglomerados o áreas: Mientras que en el muestreo aleatorio estratificado cada estrato presenta cierta homogeneidad, un conglomerado se considera una agrupación de elementos que presentan características similares a toda la población. Así, se divide la población en unidades pequeñas y geográficamente compactas denominadas conglomerados. Por ejemplo, para analizar los gastos familiares o para controlar el nivel de audiencia de los programas y cadenas de televisión, se utiliza un muestreo por conglomerados-familias que han sido elegidas aleatoriamente. Las familias incluyen personas de todas las edades, muy representativas de las mismas edades y preferencias que la totalidad de la población. Una vez seleccionados aleatoriamente los conglomerados, se toman todos los elementos de cada uno para formar la muestra. En este tipo de muestreo lo que se elige al azar no son unos cuantos elementos de la población, sino unos grupos de elementos de la población previamente formados. Elegidos estos grupos o "conglomerados" en un número suficiente, se pasa posteriormente a la elección, también al azar, de los elementos que han de ser observados dentro de cada grupo, o bien, según se desee, a la observación de todos los elementos que componen los grupos elegidos. En ocasiones el factor tiempo afecta la toma de muestras por dos razones en especial: las características de los elementos de la población pueden modificarse a lo largo del tiempo, o bien la composición de la población puede verse modificada, debido a que nuevos individuos pueden entrar a formar parte de la misma (ej: nacimientos) o dejar de hacerlo (ej: muertes). Por ésta razón y dependiendo del tipo de estudio se utilizan diseños de muestreo que permiten minimizar el error en éstos casos como son :

Ø Muestreo sucesivo: Se utiliza para realizar un reemplazamiento parcial de unidades de una ocasión a otra o cuando los elementos tienen restringido el numero de etapas en las que van a formar parte de la muestra.

ü Muestreo por etapas: El coste del muestreo se incrementa mucho por la dispersión geográfica de las unidades, siendo más deseable obtener la muestra de un modo menos disperso. Así, lo que se hace es obtener la muestra en etapas sucesivas. En primer lugar se saca una muestra de unidades de primer orden llamadas "Unidades primarias de muestreo" ; después se obtiene una submuestra de unidades de segundo orden llamadas "Unidades secundarias de muestreo" , extraídas de cada una de las unidades de primer orden seleccionadas anteriormente y así en forma sucesiva. La ficha técnica de la "Encuesta sobre la opinión respecto a la intervención militar contra Irak" (publicada por EL PAÍS 2-2-2003) y tomada

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de http://www.uv.es/rmartine/sociologia/tema2.PDF ilustra muestreo.

mejor este

tipo

de

14.2 Muestreo No Aleatorio o empírico En este tipo de muestreo, hay una clara influencia de la persona o personas que seleccionan la muestra o simplemente se realiza atendiendo a razones de comodidad. Son mucho menos precisos que los muestreos aleatorios y no se consideran dentro de la investigación científica propiamente dicha, dado que no todos los elementos de la población pueden formar parte de la muestra. Por ejemplo, si hacemos una encuesta telefónica por la mañana, las personas que no tienen teléfono o que están trabajando, no podrán formar parte de la muestra. ü Muestreo opinático: Es el más utilizado en el muestreo no probabilístico y consistente en que el investigador selecciona la muestra que «supone» sea la más representativa, utilizando un criterio subjetivo y en función de la investigación que se vaya a realizar. Con el muestreo opinático la realización del trabajo de campo puede simplificarse enormemente, pues se puede concentrar mucho la muestra. Sin embargo, al querer concentrar la muestra, se pueden cometer errores y sesgos debidos al investigador y al tratarse de un muestreo subjetivo (según las preferencias del investigador), los resultados de la encuesta no tienen una fiabilidad estadística exacta. Es muy frecuente su utilización en sondeos preelectorales de zonas que en anteriores votaciones han marcado tendencias de voto.

ü Muestreo de itinerarios : Es muy utilizado hoy en día por los institutos de opinión y consistente en facilitar al entrevistador el perfil de las personas que tiene que entrevistar en cada uno de los itinerarios en que se realizan las entrevistas. ü Muestreo por cuotas: También denominado en ocasiones "accidental". Se asienta generalmente sobre la base de un buen conocimiento de los estratos de la población y/o de los individuos más "representativos" o "adecuados" para los fines de la investigación.

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Mantiene, por tanto, semejanzas con el muestreo aleatorio estratificado, pero no tiene el carácter de aleatoriedad de aquél. En este tipo de muestreo se fijan unas "cuotas" que consisten en un número de individuos que reúnen unas determinadas condiciones, por ejemplo: 30 individuos entre 18 y 35 años, universitarios y residentes en capitales provinciales. Una vez determinada la cuota se eligen los primeros que se encuentren que cumplan esas características. Este método se utiliza mucho en las encuestas de opinión. ü Muestra intencionada : Se trata de un proceso en el que el investigador selecciona directa e intencionadamente los individuos de la población. El caso más frecuente de este procedimiento es el de utilizar como muestra, los individuos a los que se tiene fácil acceso (los profesores de universidad emplean con mucha frecuencia a sus propios alumnos). Un caso particular es el de los voluntarios que se ofrecen para participar en determinado estudio. ü Bola de nieve: Se localiza a algunos individuos, los cuales conducen a otros, y estos a otros, y así hasta conseguir una muestra suficiente. Este tipo se emplea muy frecuentemente cuando se hacen estudios con poblaciones "marginales", delincuentes, sectas, determinados tipos de enfermos y en investigación de mercados entre otras.

14.3 Muestreo Mixto En este tipo se combinan diversas clases de muestreo, ya sean probabilísticos o no probabilísticos, o se puede seleccionar las unidades de la muestra en forma aleatoria y luego aplicarse el muestreo por cuotas. 14.4 Muestreo Tipo La muestra tipo (master sample) 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 muy sofisticados; y una vez establecida, ella constituirá el módulo general del cual se extraerá la muestra definitiva conforme a la necesidad específica de cada investigación

a) Según el número de muestras tomadas de la población: Los muestreos pueden ser simples, dobles o múltiples (Rodas et al, 2001 citado por Cazau, 2005), según que elijan una muestra, dos muestras o más de dos muestras. Por ejemplo, al probar la calidad de un lote de productos manufacturados, si la primera muestra arroja una calidad muy alta, el lote es aceptado; si arroja una calidad muy pobre, el lote es rechazado. Solamente si la primera muestra arroja una calidad intermedia, será requerirá la segunda muestra (Rodas et al, 2001 citado por Cazau, 2005). Lección 15: Tamaño de la muestra

"Se debe hacer todo tan sencillo como sea posible, pero no más sencillo." Albert Einstein

Uno de los problemas más difíciles que enfrenta el investigador cuando trabaja con el muestreo probabilístico, es la determinación del tamaño de muestra, ya que

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el objetivo primordial al determinarlo, es tener información representativa, válida y confiable de la población de estudio al mínimo costo. Para obtener más exactitud en la información es necesario seleccionar una muestra mayor; sin embargo, el sólo hecho de contar con una muestra grande no garantiza su representatividad. El tamaño de la muestra estará relacionado con los objetivos de la investigación o estudio y las características de la población, además de los recursos y el tiempo de que se dispone. Los datos de una investigación, pueden ser analizados bien como Estimación de parámetros o mediante contraste de hipótesis. Por ejemplo, si el objetivo del estudio es conocer la prevalencia de de diabéticas en un grupo de mujeres embarazadas de un determinado centro de salud, o conocer el porcentaje de fumadores en una empresa de vigilancia, lo que se desea conocer es una proporción y, en este caso, se habla de «estimación de parámetros». En Ciencias de la Salud y Ciencias Sociales, los estimadores de uso más frecuente son la proporción muestral (po) para estimar la proporción en la población (p) y la media muestral (Ẋ) para estimar la media poblacional (µ). Con el uso de estimadores, se busca conocer la proporción poblacional, es decir, la proporción de diabéticas entre todas las embarazadas, o la proporción de fumadores entre todos los vigilantes, a partir del estudio de un solo grupo de ellos (una muestra). Los datos que se obtienen de dicha muestra, llamados «estadísticos», sirven para conocer los datos de la población, llamados «parámetros»; por eso, es necesario determinar el tamaño de muestra necesario, para la estimación de parámetros con un alto grado de precisión. Por el contrario, cuando el objetivo del estudio planteado es, por ejemplo, conocer la efectividad de la aplicación de dos fungicidas X e Y, sobre la incidencia de Alternaria sp en cítricos, ya no se habla de un «estudio paramétrico», sino que es necesario escoger un diseño experimental en el que interesa conocer si hay diferencias entre los dos tratamientos (Fungicida X y Fungicida Y) y por lo tanto será necesario plantear un «contraste de hipótesis». En ambos casos, estimación de parámetros o contraste de hipótesis, lo que se hace es una «inferencia», es decir, trasladar los datos obtenidos en la muestra a la población de la cual se ha extraído dicha muestra, mediante la aplicación de la estadística inferencial. En el proceso de recogida de datos, se pueden cometer dos tipos de errores: «error aleatorio» y «error sistemático o sesgo». Ø Error aleatorio: El error aleatorio es el derivado de trabajar con muestras y se puede cuantificar, está relacionado con la precisión. A medida que se aumenta el tamaño de la muestra, este error disminuye, hasta el punto de que si se estudia a toda la población el error aleatorio desaparece. Ø Error sistemático o sesgo: Está relacionado con la representatividad de la población. Si la muestra estudiada reúne características diferentes a las que se producen en la población, aunque se aumente el tamaño de la muestra, este error se mantiene y se obtendrán valores diferentes en la muestra a los que realmente se dan en la población. Este error está relacionado con la validez (Fuentelzals G, 2004).

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15.1 Estimación de Parámetros: Estimación Puntual y Estimación por Intervalos Estimar un parámetro supone proponer un valor para el mismo a partir de la muestra; un estimador del porcentaje poblacional sería el porcentaje de vigilantes fumadores obtenido de la muestra de vigilantes de una determinada empresa de vigilancia y sería por lo tanto, una estimación "Puntual" y por lo tanto es muy probable que no corresponda realmente al valor del parámetro en la población total de vigilantes. Para evitar éste tipo de error, resulta mejor la estimación por intervalos; en donde se determina un rango de valores que contendrá el valor del parámetro con una cierta confianza o seguridad, que habitualmente es del 95%. Al determinar un intervalo de confianza (IC), en éste caso 95%, se podrá estar seguro que el parámetro es representativo de la población y que solo hay un 5% de probabilidad de que no lo sea. La afirmación hecha mediante un «intervalo de confianza» (IC) es preferible a la hecha por estimación puntual, ya que permite cuantificar la magnitud del error asociado a la estimación. Al realizar estimaciones, es necesario tener en cuenta el «error estándar», que está relacionado con la calidad de la estimación. El error estándar mide la desviación estándar de una muestra poblacional en relación a otra, siendo la "desviación estándar" la distancia que separa a un dato de la media poblacional. Ejemplo: En el caso de lechones de engorde, se ha estudiado una muestra de 100 lechones que tienen una media de peso al destete de 6,5 kl y una desviación estándar (DE) de 1,5; si se estudia otra muestra de 100 se puede encontrar una media de 5,4 y una DE de 0,8; en otra muestra se pueden encontrar valores de 4,8 y 1, respectivamente, etc., y así se podrían estudiar muestras diferentes hallando valores similares pero no iguales. En este caso, en la segunda muestra, los datos se encuentran más cercanos a la media poblacional pues se presenta el menor valor de DE. El error estándar mide la variabilidad entre las diferentes medias de las muestras; es decir, mide la dispersión imaginaria que presentarían las distintas medias obtenidas en las muestras estudiadas. Para estimar el error estándar, se utilizan fórmulas diferentes según se pretenda calcular el «error estándar de una media» (EEM) o el «error estándar de una proporción» (EEP). Ø Error estándar de una media (EEM): Depende de la variabilidad de la propia variable, reflejada en su desviación estándar, y del tamaño de la muestra estudiada. Cuanto mayor sea la variabilidad de la variable (mayor DE), mayor variabilidad tendrá la muestra (EEM más elevado). Cuanto mayor sea el número de individuos estudiados, menor será el EEM (Fuentelzals G, 2004).

Donde n= tamaño de muestra

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Ø Error estándar de una proporción (EEP): Cuando la variable es cualitativa, no hay un valor medio que se pueda cuantificar, por tanto, se trata de cuantificar la dispersión de los porcentajes obtenidos en diferentes muestras. En la fórmula intervienen la proporción de sujetos que presentan la característica (p0) y la proporción de los que no la presentan (1- p0), expresado en tanto por uno, además del tamaño de la muestra estudiada. 1- p0 se sustituye muchas veces por q, ya que 1= p+q, por tanto, q= 1-p.

La amplitud del intervalo de confianza IC está directamente relacionada con ese error que, en el caso de una media o una proporción, por ejemplo, es la mitad de dicha amplitud. El error está determinado por el tamaño de la muestra, por lo que el tamaño «muestral» mínimo estará en función del error máximo que se considere admisible. El error de la estimación ha de ser suficientemente pequeño para considerar que la estimación es precisa, lo que determina que el intervalo de confianza sea suficientemente estrecho (Fuentelzals G, 2004). El grado de error máximo aceptable en los resultados de la investigación puede ser hasta un 10%; normalmente lo más aconsejable es trabajar con variaciones del 2 al 6%, ya que variaciones superiores al 10% reducen demasiado la validez de la información, sin embargo, la revisión de literatura, las características propias de cada disciplina, los resultados de investigaciones similares, las pruebas piloto, son las que en gran parte definen el grado de error que es aceptable. Ø Intervalo de confianza de una proporción: La fórmula para calcular el intervalo de confianza al 95% de una proporción es:

Si se sustituye el EEP por su valor, visto anteriormente:

Donde: po: es la prevalencia esperada del parámetro que se ha de estimar. Zα: es el nivel de confianza elegido, determinado por el valor de α .

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Para una confianza del 95% (α= 0,05), que es la utilizada habitualmente, este valor en la curva normal o Z es de 1,96; aunque se pueden usar otros valores:

X = σ : 66% de confianza - cuyo valor correspondiente en la tabla de la curva normal o Z es de 1.64.

X = 2 σ : 95% de confianza- cuyo valor correspondiente en la tabla de la curva normal o Z es de 1.96.

X = 3 σ : 99% de confianza- cuyo valor correspondiente en la tabla de la curva normal o Z es de 2.58.

El más usual es 2 σ, Pero se puede asumir cualquier valor para el nivel de confianza entre el 66 y el 99%, para este efecto se consultan los valores correspondientes en la tabla de Z. Pero como se mencionó antes, los valores más usuales están entre el 90 y 95%.

Ø Intervalo de confianza de una media: La fórmula para calcular el intervalo de confianza al 95% de una media es la siguiente:

Si se sustituye el EEM por su valor, queda:

15.2 Cálculo del tamaño de la muestra para estimar una proporción El intervalo de confianza para estimar una proporción está determinado por la estimación puntual (po) y por la amplitud o anchura de dicho intervalo, denominada «precisión» (d). Donde:

Despejando n, se obtiene la fórmula para calcular el número de observaciones o individuos necesarios para estimar una proporción, es decir el tamaño de muestra:

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Por tanto, es evidente que las dos cosas más importantes que determinan el intervalo de confianza y que se han de tener en cuenta para calcular el tamaño de la muestra son la anchura del intervalo o precisión (d= 1/2 de la amplitud del IC) y la confianza o seguridad establecida (1-α). Ambas, al igual que el valor de p , han de ser determinadas a priori por el investigador, con base a la información bibliográfica previamente consultada acerca de otros estudios similares o con los resultados de la prueba piloto.

Fuentelzals G (2004), ilustra el cálculo del tamaño de muestra con el siguiente ejemplo:

¿Cuántas mujeres será necesario estudiar para estimar la prevalencia de dolor lumbar en una población de embarazadas?

Con un nivel de confianza del 95% (a= 0,05; Za= 1,96), un error máximo admitido del 8% (la amplitud del IC será 16%) y un valor de prevalencia conocido por la bibliografía del 20%.

El nivel de prevalencia equivale a p = 0,2 y q = (1-p) entonces q= 0,8

El tamaño de muestra deberá ser entonces de 96 mujeres.

El tamaño de la muestra dependerá de los valores que se introduzcan en la fórmula, de modo que, para una mayor precisión (IC más estrecho), se necesitará un mayor tamaño de la muestra, al igual que si se desea trabajar con un nivel de confianza mayor. Cuando el tamaño de la población es infinito, es decir no se conoce, se debe asumir que la probabilidad de que el evento ocurra es igual a probabilidad de que no ocurra. En este caso p = 0,5 y q = 0,5. Si se asume que el nivel de confianza es del 95% y el valor de Z = 1,96 se aproxima a 2, se tiene una formula resumida para hallar n en poblaciones infinitas:

15.3 Cálculo del tamaño de la muestra para estimar una media Siguiendo el mismo razonamiento que para la estimación, se obtiene la fórmula para calcular el tamaño de la muestra necesario para estimar una media:

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Donde la precisión es:

Por tanto, la fórmula resultante para el cálculo del tamaño de muestra será:

Ejemplo: ¿Cuántas plantas enteras de cebolla de un cultivo determinado, será necesario muestrear para estimar el contenido promedio de azufre , en un estudio en donde se pretende evidenciar la relación entre contenido de S en bulbo y días de conservación en pos cosecha? Estableciendo un nivel de confianza del 95% y una precisión de 5 (la diferencia entre la media de contenido foliar de azufre de la población y la de la muestra, será 5 ppm); faltaría por conocer la DE. Se supone que se ha obtenido a partir otras investigaciones de nutrición en cebolla y que es de 20.

Por lo que el número de plantas que deben muestrearse será mínimo de 62. Estas formulas permiten calcular el tamaño de muestra cuando se considera que el muestreo será aleatorio.

Sin embargo, otros diseños de experimentos pueden hacer uso de muestreos no aleatorios como los muestreos estratificados. En éste caso, se tiene en cuenta el llamado «efecto de diseño», por el que se ha de multiplicar el valor calculado.

En el muestreo aleatorio este valor es 1. Generalmente, este valor está entre 1,5 y 3. Así, un valor igual a 2, por ejemplo con un muestreo estratificado, significa que para obtener la misma precisión habrá que estudiar al doble de individuos que con muestreo aleatorio. Si se necesitaban 200 individuos en un muestreo aleatorio, se deberán estudiar 400 (200 × 2) en un muestreo estratificado (Fuentelzals G, 2004).

Otro aspecto que debe tenerse en cuenta es el de las pérdidas que se prevén, es decir, los sujetos de los cuales no se tendrá información. Para cuantificarlas se usa la siguiente fórmula:

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Donde: nc= tamaño de la muestra, teniendo en cuenta las pérdidas n= tamaño de la muestra, sin tener en cuenta las pérdidas pe= porcentaje esperado de pérdidas En el caso de las plantas de cebolla, si se estima que podría haber un porcentaje de pérdidas de bulbos durante el cultivo del 10% por enfermedades, entonces:

La muestra será de 70 plantas, previendo que un 10% de ellas podrían perderse durante el experimento. 15.4 Cálculo del tamaño de la muestra para Contraste de hipótesis

Es el caso de los estudios con un diseño experimental, en los que se hace una intervención en dos grupos, la habitual al «grupo control» y la que se pretende evaluar al «grupo experimental», o sobre una misma población cuando se prueban diferentes tratamientos teniendo como referencia un testigo (población de control). Lo que desea el investigador es conocer si hay diferencias entre los dos grupos, o entre los tratamientos aplicados a un grupo, para lo que plantea un contraste de hipótesis, con la comparación de medias o proporciones, dependiendo del tipo de variables. Se plantean así dos tipos de hipótesis: la nula y la alternativa. En la primera se establece que no hay diferencias entre los dos grupos para la variable de interés; en la segunda, se plantea que si hay diferencias entre los grupos o tratamientos, que es la que se pretende encontrar con el estudio. Para calcular el tamaño de la muestra en estos casos, hay que tener en cuenta los errores que se pueden cometer, Error a o de tipo I (rechazar la hipótesis nula cuando es cierta) y error b o de tipo II (no rechazar la hipótesis nula cuando es falsa). El primer caso se refiere a la seguridad del estudio, y, por tanto, al riesgo de cometer un error a. En el segundo caso, se habla de la potencia o poder estadístico (1-b), que es el riesgo de cometer un error b. Los valores utilizados habitualmente son a= 0,05 (nivel de confianza del 95%) y b= 0,20 (potencia del 80%).

También es preciso establecer la magnitud de la diferencia que se pretende encontrar entre los dos grupos, es decir, la diferencia entre las dos proporciones o las dos medias, así como una idea del valor de los parámetros de la variable de estudio (proporción o desviación estándar), que puede obtenerse de la bibliografía o a partir de la prueba piloto.

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Se debe indicar si los grupos son «independientes» o «apareados», es decir, si son dos grupos diferentes o es un mismo grupo al que se le han realizado dos mediciones. Por último, se ha de decidir si la hipótesis será «unilateral» o «bilateral». En el primer caso, se supone que un parámetro será mayor en un grupo que en el otro (o menor, dependiendo de si el efecto de la intervención es reducir el valor de la variable). En el contraste bilateral, el parámetro puede ser mayor o menor en cualquiera de los dos grupos de estudio (Fuentelzals G, 2004).

Ø Comparación de proporciones: Para calcular el tamaño de la muestra necesario en cada grupo de estudio, los valores que se han conocer son:

ü riesgo α deseado (habitualmente 0,05), ü riesgo β (habitualmente 0,20), ü proporción en el grupo control y ü proporción en el grupo experimental y decidir si el contraste es bilateral o unilateral. La fórmula utilizada es:

Donde: Zα es el valor Z correspondiente al riesgo α fijado; Zβ es el valor Z correspondiente al riesgo β fijado; p1 es el valor de la proporción en el grupo control; p2 es el valor de la proporción en el grupo experimental, y p es la media aritmética de las dos proporciones, p1 y p2 (p1 + p2/2) En particular, para una seguridad de un 95% y un poder estadístico del 80% se tiene que:

Como ejemplo, supongamos que se desea estudiar la existencia de una asociación entre el consumo de tabaco y el hecho de sufrir un infarto de miocardio. Para poner en evidencia dicha asociación y cuantificar su magnitud, se diseña un estudio de casos y controles en el que se investigará el consumo de tabaco de una serie de pacientes que han padecido un infarto de miocardio (casos) y una serie de pacientes sanos (controles).

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La medida más utilizada para cuantificar la asociación entre la exposición y la presencia de enfermedad es el "odds ratio" (OR) y su cálculo se estima mediante el cociente de las dos cantidades anteriores. La interpretación del OR es la siguiente: si el OR es igual a 1, la exposición no se asocia con la enfermedad, mientras que si el OR es menor de 1 la exposición tiene un efecto protector (es decir, la exposición disminuye la probabilidad de desarrollar la enfermedad). Por último, si el valor del OR es mayor de 1, la exposición aumenta las posibilidades de desarrollar la enfermedad. De cualquier modo, las estimaciones del OR se deben realizar con su 95% intervalo de confianza para poder confirmar o rechazar la asociación de la exposición con la enfermedad. Siguiendo con el ejemplo, se cree que alrededor de un 40% de los controles son fumadores y se considera como diferencia importante entre ambos grupos un OR de 4. Con estos datos, podemos calcular el tamaño de muestra necesario en cada grupo para detectar un OR de 4 como significativamente diferente de 1 con una seguridad del 95% y un poder del 80%. De acuerdo con lo expuesto con anterioridad, conocemos los siguientes parámetros: a.

Frecuencia de exposición entre los controles (p2): 40%

b.

OR previsto (w): 4

c.

Nivel de seguridad( Zα): 95%

d.

Poder estadístico: 80%

De acuerdo con estos datos, se estima que la frecuencia de exposición (p 1) entre los casos vendrá dada por:

Esto es, se estima que aproximadamente un 73% de los casos son fumadores. Una vez hallado p1, podemos calcular n.

Se requieren 35 individuos de cada grupo para detectar como significativo un OR de 4. Ø Comparación de medias: En este caso, los valores que se han conocer son: a)

riesgo α deseado (habitualmente 0,05),

b)

riesgo β (de manera habitual 0,20),

c)

variancia o DE de la variable

d) valor mínimo de la diferencia que se ha de detectar. Y decidir también si el contraste es bilateral o unilateral. La fórmula que se emplea para calcular el tamaño de la muestra en este caso es:

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Zα es el valor Z correspondiente al riesgo α fijado; Zβ es el valor Z correspondiente al riesgo β fijado; S es la desviación estándar, y d es el valor mínimo de la diferencia que se desea detectar.

Ejemplo: Se desea conocer el tamaño de la muestra necesario para un estudio cuyo objetivo es conocer el efecto de las raciones proteicas suministradas a vacas lecheras, sobre el porcentaje de urea en leche. Se planteará un diseño experimental con dos grupos de vacas. A un grupo se le suministrará una dieta balanceada y al grupo testigo se le dejará la dieta habitual que hace el propietario del hato. Interesará conocer si existen diferencias en la media de los niveles de urea en leche obtenidos en los dos tratamientos. Se asume un riesgo α= 0,05, un riesgo β= 0,20, una DE de 4,03 y la diferencia mínima de las medias que se considera relevante entre los dos grupos, que es de 2 mg.dl-1de urea en leche. El tipo de contraste planteado es unilateral, y para datos independientes.

Es decir que deberán seleccionarse 50 vacas en cada grupo de muestreo. Actividades de Autoevaluación de la UNIDAD 1 De acuerdo con lo visto en la unidad, reflexione a cerca de las siguientes preguntas. Si tiene dudas, retome las temáticas y refuerce sus conocimientos.

1.En que difieren el enfoque Cualitativo y el enfoque Cuantitativo de la investigación?

2. Sobre cual Paradigma se sustenta la investigación en ciencias de la vida y ciencias exactas?

3. Sobre cuál Paradigma se sustenta la investigación en Ciencias Sociales?

4. El enfoque cualitativo implica que no es necesario seguir un método riguroso en la investigación?

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5. Puede la investigación Profesional considerarse como investigación científica propiamente dicha?

6. Las Revoluciones científicas son necesarias para el progreso? Explique.

7. Podría afirmarse que una investigación científica, incluye la investigación exploratoria, descriptiva, explicativa y correlacional como los pasos lógicos que sigue el método científico?

8. Como afecta la selección de la muestra y del marco de muestreo la validez del experimento? Fuentes Documentales de la Unidad 1 BRIONES, G. (1996). Metodología VARIABLES E HIPÓTESIS. ICFES.

de

la

investigación:

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