DISEÑO DE INVESTIGACION

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DISEÑO DE INVESTIGACIÓN PARA TESIS

Publicado el : jueves, 10 de noviembre de 2016
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DISEÑO DE INVESTIGACIÓN POBLACIÓN Y MUETRA
Sección: ………………, Fecha: ………………………………… Asignatura: Seminario de Tesis I
Apellidos: …………………………………………………………………..… Nombres: ………………………………………………………………………
INSTRUCCIONES:y sistematizar la información por equipos de trabajo, luego elaborar un organizador de Leer conocimiento. Contenido 1Diseño de Investigación...................................................................................................................................................1 1.1Diseños Experimentales............................................................................................................................................1 1.1.1Diseños Pre experimentales...............................................................................................................................1 1.1.2Diseños Cuasi Experimentales...........................................................................................................................2 1.1.3Diseños Experimentales Puros...........................................................................................................................2 2Población y Muestra........................................................................................................................................................3 2.1Población..................................................................................................................................................................3 2.2Muestra.....................................................................................................................................................................3 2.2.1Muestro Probabilístico.......................................................................................................................................4 2.2.2Muestreo no probabilístico................................................................................................................................4
1 Diseño de Investigación El término diseño alude al proceso previo de configuración mental, "pre-figuración", en la búsqueda de una solución en cualquier campo, etimológicamente deriva del término italiano disegno que quiere decir dibujo, trazo o esquema. En la investigación el diseño “se refiere al plan o estrategia concebida para obtener la información que se desea” (Hernández, Fernández, & Baptista, 2010, pág. 120). Este señala al investigador lo que debe hacer para alcanzar sus objetivos, contestar las interrogantes que se ha planteado y analizar la certeza de las hipótesis formuladas en un contexto particular. Los diseños de investigación son los recursos que operativizan los método específicos que el investigador utiliza, por ello debe existir una coherencia sólida entre el método, nivel, diseño y tipo. Siguiendo a Hernández y otros, la investigación cuantitativa dispone de diseños experimentales y no experimentales. 1.1 Diseños Experimentales Es la planificación de un conjunto de procedimientos dirigidos a manipular la variable independiente con mayor a menor control para medir el efecto que genera en la variable dependiente. Se clasifican de la siguiente manera: 1.1.1 Diseños Pre experimentales 1.1.1.1 Diseño de un solo caso con post prueba Consiste en administrar un estímulo o tratamiento a un grupo y después aplicar una medición. GE: X O1 GE: Grupo experimental no aleatorizado. X: Tratamiento experimental. O1: Medición.
a. Diseño pre- test, post. test, con un solo grupo Consiste en administrar un estímulo a un grupo. La medición se aplica antes y después del tratamiento experimental. GE: O1 X O2 GE: Grupo experimental no aleatorizado. X: Tratamiento experimental. O1medición.: Primera O2medición.: Segunda
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1.1.1.2 Diseño estático de comparación, con dos grupos Consiste en administrar un estímulo a un grupo. La medición se aplica después del tratamiento experimental al grupo sometido a experimento y a un grupo estático ocasional que presenta características similares al grupo experimental. GE: O1 X O2  O3 GE: Grupo experimental no aleatorizado. X: Tratamiento experimental. O1: Primera medición al grupo experimental. O2medición al grupo experimental.: Segunda O3al grupo ocasional.: Medición 1.1.2 Diseños Cuasi Experimentales Se emplea cuando es imposible hacer un control riguroso, sea por motivos éticos, sociales, características de la muestra etc., en estos diseños no se utilizan grupos equivalentes u homogéneos. El principal rasgo del diseño cuasi - experimental es que los participantes no son asignados aleatoriamente a los diferentes grupos control y experimental, consecuentemente los participantes son clasificados de acuerdo a ciertas características que el investigador decide. Existen muchos diseños cuasi experimentales, sólo abordaremos dos de ellos. 1.1.2.1 Diseño de serie en el tiempo Consiste en administrar un estímulo al grupo experimental. La medición se aplica periódicamente varias veces antes y después del tratamiento experimental. GE: O1 O2... On X On+1 On+2... O2nGE: Grupo experimental no aleatorizado. X : Tratamiento experimental. O101.: Medición O202.: Medición ………. O2n: Medición 2n. 1.1.2.2 Diseño de dos grupos no equivalentes o con grupo de control no equivalente, con pre y post test. Este es el diseño tradicional de las investigaciones en las ciencias sociales, está conformado por dos grupos no aleatorizados, control y experimental. Consiste en administrar un estímulo al grupo experimental y no al grupo control. La medición se aplica a ambos grupos antes y después del tratamiento experimental. GE: O1 X O2 GC: O3 --- O4 GE: Grupo experimental no aleatorizado. GC: Grupo control no aleatorizado. X: Tratamiento experimental. ---- : Ausencia del tratamiento experimental. O1medición al grupo experimental.: Primera O2medición al grupo experimental.: Segunda O3: Primera medición al grupo control. O4medición al grupo control.: Segunda 1.1.3 Diseños Experimentales Puros Los experimentos “puros” son aquellos que reúnen dos requisitos para lograr el control y la validez interna: la manipulación de la variable independiente y la equivalencia de grupos. Se diferencian de los cuasi experimentales porque los grupos de la muestra son aleatorizados. Como en el caso de los diseños cuasi experimentales existen diversos experimentales puros, en este caso expondremos solo algunos. 1.1.3.1 Diseño con preprueba posprueba y grupo de control Consiste en administrar un estímulo al grupo experimental y no al grupo control. La medición se aplica a ambos grupos antes y después del tratamiento experimental. Los participantes se asignan al azar.
RGE: O1 X O2 RGC: O3 --- O4
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RGE: Grupo experimental aleatorizado o randomizado. RGC: Grupo control aleatorizado randomizado. X: Tratamiento experimental. ---- : Ausencia del tratamiento experimental. O1medición al grupo experimental.: Primera O2medición al grupo experimental.: Segunda O3: Primera medición al grupo control. O4medición al grupo control.: Segunda 1.1.3.2 Diseño de cuatro grupos de Solomon Consiste en administrar un estímulo a dos grupos experimentales y no a dos grupos control. La medición se aplica a ambos grupos antes y después del tratamiento experimental. Los participantes se asignan al azar. El esquema es siguiente: RGE O1X O2 RGC O3-- O4 RGE X O5 RGC -- O6 RGE: Grupo experimental aleatorizado o randomizado. RGC: Grupo control aleatorizado randomizado. X: Tratamiento experimental. ---- : Ausencia del tratamiento experimental. O101.: Medición O2: Medición 02. O3: Medición 03. O404.: Medición O505.: Medición O6: Medición 06.
2 Población y Muestra Para abordar la población y muestra de estudio, es necesario aclarar el concepto de unidad de análisis. Las unidades de análisis son elementos o casos claramente definidos, de donde se obtienen los datos de la investigación como resultado de la aplicación de los instrumentos de medición, las unidades suelen ser: sujetos, objetos, sucesos, comunidades, sentencias judiciales, etc. 2.1 Población También denominado universo, es el conjunto de unidades de análisis con características similares entre ellos claramente delimitadas. Una población es el conjunto de todos los casos que concuerdan con una serie de especificaciones (Selltiz, Writsman, & Cook, 1980) Toda población debe estar correctamente delimitada, esto implica una descripción detallada de las características de las unidades de análisis, permitiendo de esta manera eliminar algunos elementos de la población que no deben considerarse. Existen dos tipos de poblaciones, finitas cuando se conoce el número de unidades de análisis e infinitas cuando se desconocen. Una de las debilidades en las investigaciones son la limitada descripción de la unidades de análisis, este hecho conlleva a no aplicar el instrumento de medición a quienes debiesen ser aplicados. En la redacción de la tesis debe considerarse el tamaño y la descripción detallada de las unidades de análisis. 2.2 Muestra Es un subconjunto de la población. “La muestra es, en esencia, un subgrupo de la población. Digamos que es un subconjunto de elementos que pertenecen a ese conjunto definido en sus características al que llamamos población” (Hernández, Fernández, & Baptista, 2010, pág. 175). Si la población es grande es necesario trabajar con muestras de estudio por cuestiones de tiempo, acceso y recursos que intervienen en la investigación. Pero, ¿cómo selecciono la muestra de estudio?, para ello, acudimos al muestreo, que son procedimientos probabilísticos y no probabilísticos para obtener una muestra.
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2.2.1 Muestro Probabilístico También se conoce como muestreo aleatorio, la característica de este muestreo es que todos los sujetos de la población de estudio, tienen la misma probabilidad de ser seleccionados para formar parte de la muestra. 2.2.1.1 Muestreo Aleatorio Simple Este muestreo se caracteriza porque cada unidad tiene la probabilidad equitativa de ser incluida en la muestra. En ese sentido se lista de todos los individuos de la población de estudio, esta lista recibe el nombre de marco poblacional, luego se selecciona al azar utilizando diferentes técnicas o estrategias dependiendo del tamaño de la población, entre ellas la pecera o tómbola, tablas de números aleatorios, calculadoras, software, etc. 2.2.1.2 Muestreo Sistemático En este muestreo, el investigador primero escoge aleatoriamente la primera pieza o sujeto del marco poblacional. A continuación, selecciona a intervalos regulares a cada enésimo sujeto de la lista. Por ejemplo: 5, 10, 15, 20, ........., Este tipo de muestro lleva el sesgo de selección si el marco poblacional está distribuido siguiendo algún patrón particular, por ejemplo, los primeros del marco poblacional son mujeres y los últimos varones. 2.2.1.3 Muestreo Estratificado El marco poblacional se divide en grupos homogéneos denominados estratos, de cada estrato se extrae una submuestra proporcional al tamaño del estrato. Este tipo de muestreo se emplea cuando se tiene interés en que la muestra sea la más representativa posible en lo que se refiere a sub grupos de interés relacionados con variables confusoras o que podrían crear sesgo a la investigación, por Ejemplo: Carrera profesional, género, edad, situación laboral, etc. 2.2.1.4 Muestreo por Conglomerados Este muestreo también es denominado de etapas múltiples, se utiliza para poblaciones grandes y dispersas, en ella, no es posible disponer de un listado. En lugar de unidades de análisis se seleccionan conglomerados que están agrupados de forma natural, dicho de otro modo, las unidades de análisis son grupos de unidades de estudio, por ejemplo: cuadras, barrios, distritos, provincias, regiones, universidades, hospitales, etc. Se selecciona en primer lugar el conglomerado más alto, a partir de este se selecciona un subgrupo. A partir de este subgrupo se selecciona otro subgrupo, y así sucesivamente, hasta llegar hasta las unidades de análisis. 2.2.2 Muestreo no probabilístico En este muestreo no todos los sujetos tienen la misma posibilidad de ser elegidos en formar parte de la muestra, ya que es el investigador quien decide en base algunos criterios de acuerdo a la naturaleza del objeto de estudio de la investigación. Esto se da generalmente en las ciencias sociales o cuando no tenemos acceso a una lista completa de los individuos que forman la población, por lo tanto, no conocemos la probabilidad de que cada individuo sea seleccionado para la muestra. 2.2.2.1 Muestreo Accidental Conocido también como muestreo casual es un procedimiento de muestreo donde los individuos o elementos de la muestra se eligen de manera casual, sin ningún juicio previo. En estos casos, los investigadores eligen un lugar o un medio, y desde ahí realizan el estudio a los individuos de la población que accidentalmente se encuentren a su disposición. Aunque se parece a un muestreo probabilísitico, no todas las personas tienen la misma probabilidad de estar en el momento y lugar donde se selecciona a los sujetos. 2.2.2.2 Muestreo por conveniencia En este muestreo, el investigador decide en base a los conocimientos de la población, quienes son los que deben formar parte de la muestra. Se tiene en cuenta los criterios de inclusión y exclusión, los cuales deben estar bien establecidos y se deben cumplir rigurosamente. Esta conveniencia se produce porque al investigador le resulta más sencillo examinar a estos sujetos, ya sea por proximidad geográfica, por ser sus amigos, entre otros. 2.2.2.3 Muestreo por cuota La muestra se selecciona tomando en cuenta características (variables) específicas de la población. Tiene similitud con el muestreo estratíficado, sólo que en este caso la selección dentro de cada cuota (estrato) se hace de manera accidental. Generalmente se usa para encuestas de opinión y mercado. Se basa en seleccionar la muestra después de dividir la población en grupos o estratos. 2.2.2.4 Muestreo por bola de nieve Este muestreo también es conocido como muestreo por referidos, se utiliza cuando la población es de difícil acceso por razones sociales (prostitutas, alcohólicos, drogadictos, etc). En este caso se contacta con una persona del
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grupo a estudiar, puede ser un líder de una pandilla, el amigo de un colaborador, etc. y a partir de éste poco a poco se va llegando a un número mayor de individuos
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