presentacion sobre los elementos que contienen un marco metodologico de un trabajo de investigación científica

1. PROYECTO DE INNOVACION II
MAESTRIA EN ADMINISTRACION PUBLICA
M. B. A. GERARDO AARÓN RAMÍREZ BAUTISTA
gekagi63@gmail.com
Diciembre 2019

2. MARCO
METODOLOGICO

3. MANIPULACIÓN
DE VARIABLES
Cuantitativo : se caracteriza por la aplicación de la
estadística en el análisis de datos. Es normativa.
Cualitativo: es interpretativo, de perspectiva
humanística
NATURALEZA
DE LOS DATOS
Descriptiva: descripción de fenómenos con
metodología cuantitativa o cualitativa
Experimental: supone la manipulación de una variable
independiente
TIPOS DE
INVESTIGACION

4. Histórica
Descriptiva
Experimental
DIMENSIÓN
CRONOLÓGICA
SEGÚN EL
OBJETIVO
-Descriptivo -Explicativo (explicar el fenómeno)
-Experimental -Predictivo (regresión múltiple y análisis
causal)
SEGÚN EL
ENFOQUE
Experimental: se dispone de una variable
independiente que puede ser manipulada
Correlacional: se basa en la observación (correlación
de Pearson)
TIPOS DE
INVESTIGACION

5. Bibliográfica
Metodológica: indagación sobre aspectos teóricos y
aplicados de medición, recolección de datos, análisis,
estadística, y por ende cualquier aspecto del proceso
metodológico
SEGÚN LAS
FUENTES
SEGÚN EL
LUGAR
- De laboratorio (experimental)
- De campo (fenómeno de la realidad)
TIPOS DE
INVESTIGACION

6. SEGÚN LA
TEMPORALIZACIÓN
Transversal: se realizan cortes en la en el proceso de
investigación (Ejm: evolución de la velocidad lectora
desde los 5 años hasta los 20, midiendo por
muestras)
Longitudinal: incluye largos períodos de tiempo (Ejm:
evolución de la velocidad lectora desde que tienen 5
años hasta que tienen 15 años, aplicando técnicas
especiales durante 10 años)
TIPOS DE
INVESTIGACION

7. Concepto de Población:
Es un conjunto finito o infinito de elementos con
características comunes para los cuales serán extensivas las
conclusiones de la investigación. Esta queda delimitada por el
problema y por los objetivos del estudio.
POBLACION Y
MUESTRA

8. TIPOS DE POBLACION

9. MUESTRA
CONCEPTO DE MUESTRA: La muestra es un conjunto representativo y finito que se
extrae de la población accesible.
CONCEPTO DE MUESTRA REPRESENTATIVA: Es aquella que por su
tamaño y características similares a las del conjunto, permiten hacer
inferencias o generalizar los resultados al resto de la población con un
margen de error conocido.

10. PASOS PARA DETERMINAR EL
TAMAÑO DE LA MUESTRA
• Determinar el nivel de confianza con que se desea trabajar:
X= σ o el 66% de confianza
X = 2 σ o el 95% de confianza
X= 3 σ o el 99% de confianza

11. • Estimar las características del fenómeno
investigado. Se determinan (p):
probabilidad de que se realice el evento o
(q): probabilidad de que no se realice.
• Determinar el grado máximo de error
aceptable en los resultados de la
investigación (máximo 10%).
PASOS PARA DETERMINAR EL
TAMAÑO DE LA MUESTRA

12. • Se identifica si se trata de una población finita o infinita:
Para poblaciones infinitas: n = _Z²pq_
E ²
Para poblaciones finitas: n = ___Z² pq N____
Ne ² + Z ² pq
En donde:
Z = nivel de confianza
N = universo
p = probabilidad a favor
q = probabilidad en contra
e = error de estimación
n = tamaño de la muestra
PASOS PARA DETERMINAR EL
TAMAÑO DE LA MUESTRA

14. MUESTREO
“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.”
Münch, 1998

15. TIPOS DE
MUESTREO

16. DISEÑO DE LA
MUESTRA
• Esquema de muestreo. Seleccionar muestra y
tipo de muestreo.
• Determinar estimadores.
• Determinar tamaño de muestra.

17. MUESTREO
PROBABILÍSTICO:
CLASIFICACIÓN

19. MUESTREO
SISTEMATICO
Este procedimiento exige, numerar todos los elementos
de la población, pero en lugar de extraer n números
aleatorios sólo se extrae uno.
Se parte de ese número aleatorio i, que es un número
elegido al azar, y los elementos que integran la muestra
son los que ocupan los lugares i, i+k, i+2k, i+3k,...,i+(n-1)k,
es decir se toman los individuos de k en k, siendo k el
resultado de dividir el tamaño de la población entre el
tamaño de la muestra: k=N/n. El número i que empleamos
como punto de partida será un número al azar entre 1 y k.

20. Consiste en considerar categorías típicas
diferentes entre sí (estratos) que poseen gran
homogeneidad respecto a alguna característica
(se puede estratificar, por ejemplo, según la
profesión, el municipio de residencia, el sexo, el
estado civil, etc).
Lo que se pretende con este tipo de muestreo
es asegurarse de que todos los estratos de
interés estarán representados adecuadamente
en la muestra
MUESTREO
ESTRATIFICADO

21. Cada estrato funciona independientemente,
pudiendo aplicarse dentro de ellos el muestreo
aleatorio simple o el sistemático para elegir los
elementos concretos que formarán parte de la
muestra
La distribución de la muestra en función de los
diferentes estratos se denomina afijación, y
puede ser de diferentes tipos:
MUESTREO
ESTRATIFICADO

22. Afijación Simple: A cada estrato le
corresponde igual número de elementos
muestrales.
Afijación Proporcional: La distribución se
hace de acuerdo con el peso (tamaño) de la
población en cada estrato.
MUESTREO
ESTRATIFICADO

23. Supongamos que estamos interesados en estudiar el
grado de aceptación que la implantación de la reforma
educativa ha tenido entre los padres de un determinado
Estado. A tal efecto seleccionamos una muestra de 600
sujetos. Conocemos por los datos de la SEP que de los
10000 niños escolarizados en las edades que nos
interesan, 6000 acuden a colegios públicos, 3000 a
colegios privados incorporados y 1000 a colegios privados
no incorporados.
MUESTREO
ESTRATIFICADO

24. Como estamos interesados en que en nuestra
muestra estén representados todos los tipos de
colegio, realizamos un muestreo estratificado
empleando como variable de estratificación el
tipo de centro
Si empleamos una afijación simple elegiríamos
200 niños de cada tipo de centro, pero en este
caso parece más razonable utilizar una afijación
proporcional pues hay bastante diferencia en el
tamaño de los estratos.
MUESTREO
ESTRATIFICADO

25. Por consiguiente, calculamos que proporción supone cada
uno de los estratos respecto de la población para poder
reflejarlo en la muestra.
Colegios públicos: 6000/10000=0.60
Colegios privados incorporados: 3000/10000=0.30
Colegios privados no incorporados: 1000/10000=0.10
Para conocer el tamaño de cada estrato en la muestra no
tenemos más que multiplicar esa proporción por el
tamaño muestral.
MUESTREO
ESTRATIFICADO

26. Colegios públicos: 0.60x600=360 sujetos
Colegios privados incorporados:
0.30x600=180 sujetos
Colegios privados no incorporados:
0.10x600= 60 sujetos
MUESTREO
ESTRATIFICADO

27. • Los métodos presentados hasta ahora están
pensados para seleccionar directamente los
elementos de la población, es decir, que las unidades
muestrales son los elementos de la población.
• En el muestreo por conglomerados la unidad
muestral es un grupo de elementos de la población
que forman una unidad, a la que llamamos
conglomerado.
MUESTREO POR
CONGLOMERADOS

28. Las unidades hospitalarias, los departamentos
universitarios, una caja de determinado producto,
etc, son conglomerados naturales.
En otras ocasiones se pueden utilizar
conglomerados no naturales como, por ejemplo,
las urnas electorales. Cuando los conglomerados
son área geográficas suele hablarse de "muestreo
por áreas".
MUESTREO POR
CONGLOMERADOS

29. El muestreo por conglomerados consiste
en seleccionar aleatoriamente un cierto
numero de conglomerados (el necesario
para alcanzar el tamaño muestral
establecido) y en investigar después todos
los elementos pertenecientes a los
conglomerados elegidos.
MUESTREO POR
CONGLOMERADOS

30. Ejemplo: En una investigación en la que se trata de
conocer el grado de satisfacción laboral los
profesores de Institutos necesitamos una muestra
de 700 maestros. Ante la dificultad de acceder
individualmente a estos maestros se decide hacer
una muestra por conglomerados. Sabiendo que el
número de docentes por instituto es
aproximadamente de 35, los pasos a seguir serían
los siguientes:

31. 1. Recoger un listado de todos los
institutos.
2. Asignar un número a cada uno de ellos.
3. Elegir por muestreo aleatorio simple o
sistemático los 20 institutos (700/35=20)
que nos proporcionarán los 700 profesores
que necesitamos.

32. TÉCNICAS: corresponde a las distintas maneras de obtener
los datos que luego de ser procesados, se convertirán en
información. Entre estas se tiene: la observación, la
encuesta, la entrevista, y la discusión grupal.
INSTRUMENTOS: medios materiales que se emplean para
la recolección de datos. Entre estos se tiene: el guión de
observación, la lista de cotejo, el cuestionario, la guía de
entrevista o guión de entrevista, el guión de discusión
grupal.
TÉCNICAS E INSTRUMENTOS
DE RECOLECCIÓN DE DATOS

33. TÉCNICAS DE RECOLECCIÓN DE
DATOS
ENCUESTA: su propósito radica en obtener información relativa a
características predominantes de una población mediante la aplicación de
procesos de interrogación y registro de datos.
ENTREVISTA: se apoya básicamente en la comunicación verbal, por lo que
generalmente se exige un entrevistador garantizando mejor y más
información
OBSERVACIÓN: permite captar la realidad sin distorsionar información,
pues lleva a establecer la verdadera realidad del fenómeno.
DISCUSIÓN GRUPAL: permite captar representaciones afectivas, de
valores, de tipo ideológico, en una determinada sociedad

34. CUESTIONARIO:
Es el instrumento de la encuesta, comprende una serie de preguntas respecto
a las variables, ordenadas coherentemente, que responde por escrito la
persona interrogada, sin que sea necesaria la intervención de un encuestador.
¿Cómo pueden clasificarse?
•De acuerdo con la estructura: estructurados, no estructurados
•De acuerdo con la aplicación: aplicado por el mismo encuestado o en pocas
ocasiones por un encuestador
Para considerarlo un instrumento útil debe cumplir los requisitos de
“validez” y “confiabilidad”. Validez, en cuanto a captar significativamente
lo que es el objeto de investigación, es decir, medir la variable que se
pretende medir. Confiabilidad, en cuanto a la capacidad del instrumento
para generar resultados semejantes, aplicando las mismas preguntas
respecto a los mismos hechos.
INSTRUMENTOS

35. 1. TITULO DEL INSTRUMENTO Y TITULO QUE
REFIERA EN FORMA BREVE LA TEMÁTICA.
2. DATOS DE CONTROL: Nº de cuestionario, lugar, fecha, hora
de aplicación, de ser necesario el nombre del encuestado.
3. PRESENTACIÓN: párrafo sobre el ámbito de la
investigación, el tema y su importancia, finalidad del
cuestionario y los beneficios, utilización de los datos y solicitud
de cooperación al encuestado, señalando la importancia de sus
respuestas.
ESTRUCTURA DEL
CUESTIONARIO

36. 4. INSTRUCCIONES: se explican los aspectos básicos para
contestar, la manera de contestar (símbolos a utilizar). Para
preguntas específicas pueden darse instrucciones concretas, sobre
todo sí tienen más de una respuesta.
5. PREGUNTAS: siguiendo el orden de los objetivos de
investigación
6. CIERRE: se coloca en negrillas para destacarlo.
ESTRUCTURA DEL
CUESTIONARIO

37. GUIA O GUIÓN DE ENTREVISTA: es el instrumento de la entrevista, con una
configuración generalmente abierta y flexible que permite generar respuestas
de contenido profundo.
Nombre del entrevistado: Fecha:
Cargo: Lugar:
Disposición: Tiempo utilizado:
Nº de interrupciones Nº de observación:
DATOS GENERALES DE LA ENTREVISTA
ENTREVISTA

38. GUIÓN O GUÍA DE OBSERVACIÓN – LISTA DE COTEJO: son instrumentos
de la técnica de la observación, caracterizados por presentar una serie de
aspectos a corroborar y facilitar el detalle sobre algunas variables o
categorías.
Ramo: Fecha:
Calificación: Lugar:
Disposición: Tiempo utilizado:
Nº de interrupciones Nº de observación:
DATOS GENERALES
OBSERVACION

39. incluye las distintas operaciones a las que son sometidos los
datos, tales como:
A) Verificación: revisión cuidadosa de los datos
B) Selección y Ordenamiento: se ordenan los instrumentos de
recolección de datos
C) Clasificación: se clasifican los datos siguiendo criterios
específicos (datos de fuentes primarias o de fuentes
secundarias)
D) Tabulación: edición de los datos en “matrices de datos”
asignando codificaciones por columnas y por variable o
categoría.
TÉCNICAS DE PROCESAMIENTO
Y ANÁLISIS DE DATOS

40. Nº de Pregunta
Nº Cuestionario
1 2 3
1
2
3
MATRIZ DE INFORMACION DE
CUESTIONARIOS

41. Categorías
Informante
Ausencia laboral Ambiente físico
desfavorable
Falta de
comunicación
1
2
3
MATRIZ DE INFORMACIÓN

42. Son las técnicas lógicas (inducción, deducción, análisis,
síntesis) o estadísticas (descriptivas o inferenciales) que
serán empleadas para descifrar lo revelado por los datos
que han sido recolectados y procesados
TÉCNICAS DE ANÁLISIS E
INTERPRETACIÓN DE LOS DATOS

43. PRESENTACIÓN DE DATOS
• Las representaciones visuales de los datos son esenciales para
el análisis e interpretación de estos. Colocar los datos en un
formato visual puede facilitar análisis adicionales.
• Entender e interpretar gráficos y otras formas visuales de
datos es una destreza clave para científicos y estudiantes de la
ciencia.
• A pesar de que los datos numéricos están inicialmente
recopilados en tablas o bases de datos, frecuentemente están
representados en forma gráfica para ayudar a los científicos a
visualizar e interpretar la variación, el patrón y las tendencias
dentro de los datos.

44. USO DE TABLAS (CUADROS)
• Los datos que se obtienen durante un experimento pueden
presentarse de diversas formas; una de las alternativas más
comunes y eficientes lo es el uso de tablas.
• Las tablas tienen ciertas características mínimas:
– 1. Deben tener un título y éste debe explicar claramente el
contenido de la tabla.
– 2. Las unidades de medida (ej. cm, ml). deben aparecer en
la tabla.
– 3. Los símbolos deben explicarse en el título o en una
leyenda en el pie (base) de la tabla.

45. – 4. La tabla debe contener solamente información esencial.
– 5. Las columnas deben identificarse mediante subtítulos.
– 6. Las tablas se enumeran en secuencia. Por ejemplo, en un
informe de laboratorio o en un artículo científico, el título de
la cuarta tabla comienza con “Tabla 4”.

46. GRÁFICAS DISCRETAS VS.
GRÁFICAS CONTINUAS
 Las gráficas son otro instrumento valioso para organizar
y presentar datos. Hay varios tipos de gráficas que se
clasifican principalmente como gráficas continuas o
gráficas discretas.
 Los datos continuos son aquellos que involucran
medidas (ej. 1.234, 2.234, 5.432, 10.227). Estos datos
se presentan, a menudo mediante una gráfica de línea
(Figura 2.3) que demuestra la relación entre la variable
dependiente y la independiente.
 La variable independiente se coloca en
el eje X (eje horizontal) de la gráfica y la variable
dependiente en el eje Y (eje vertical).

48. • Los datos discretos presentan números enteros (ej.
número de animales en un cuadrante, número de
personas en una encuesta, etc.). Estos datos se presentan
a menudo mediante gráficas de barra (Figura 2.4).

49. • Para datos que señalan proporciones o
porcentajes puede utilizarse una gráfica de
pastel