Eje. Investigaci覰%2c Sanchez Angeles Miriam (1)

7/26/2019 Eje. Investigaci %2c Sanchez Angeles Miriam (1)

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GUA DE ESTUDIO:

je de Investigacin

AUTORA:

Mtra. en Edu. Miriam Snchez Angeles

MAO DE !"#!


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PRESENTACIN

Como parte de la iniciativa de la UNIVER MILENIUM para evaluar lascompetencias de egreso de los profesionistas y en consonancia con la misin de la

institucin de formar profesionistas altamente capacitados en el mercado laboral con altosniveles de empleabilidad, aderencia e innovacin se a puesto en marca el Curso de!reparacin de Egreso a la Licenciatura "CU!E#$ cuyo ob%etivo es preparar a lospr&imos egresados de la Licenciatura en !sicolog'a para presentar un e&amen decompetencias (ue incluya cada uno de los e%es centrales de la licenciatura)

*e un proceso de revisin e&austivo y, sobre todo consciente de las necesidadesdel mercado actual, el comit+ de revisin del plan de estudios tomo la decisin de dividiren siete grandes e%es las competencias en psicolog'a) *entro de estos e%es se incluyenlas principales materias del plan de estudios a(uellas (ue son la base para (ue todoprofesionista se desempe-e de la me%or manera en el campo laboral tan demandante al(ue aora nos enfrentamos y para el (ue la UNIVER MILENIUM te esta preparando)

Los siete e%es de los (ue se a estado ablando son. formativo, educativo, social,laboral, cl'nico, desempe-o t+cnico y de investigacin) / es precisamente este 0ltimon0cleo el (ue nos confiere en este material de estudio) *ado (ue este curso est1dise-ado para los 0ltimos semestres, solamente se dar1 una revisin de las principalesmaterias incluidas en el 1rea de investigacin y (ue se encuentran actualmente en el plande estudios de la Licenciatura en !sicolog'a las materias seleccionadas son.

2 Metodolog'a II2 M+todos Estad'sticos 3plicados a la !sicolog'a2 *ise-o e&perimental

2 3n1lisis E&perimental de la Conducta

*entro de este material, encontraras los temas m1s importantes de cada materia(ue deben formar parte de tu conocimiento b1sico como psiclogo pr&imo a egresar) 4inembargo, la estructura (ue a(u' se pretende inicia con las bases de metodolog'a,pasando por una parte medular, la medicin continuando con la estad'stica yconcluyendo con los m+todos cualitativos)

El material no pretende ser un compendio e&austivo, sino un material did1cticocon unidades de conocimiento b1sicas) Una ve5 (ue el alumno aya estudiado ycomprendido cada tema, se recomienda una b0s(ueda para ampliar y profundi5ar el temacon lecturas adicionales, mismas (ue a(u' mismo se sugieren en la bibliograf'a)

6inalmente se recomienda una interaccin maestro2alumno para poder alcan5arlos ob%etivos del curso) !or un lado al profesor, el material le proporciona los elementospara conducir el estudio y la discusin de los temas por otro lado al alumno lecorresponde estudiar el material y por supuesto buscar informacin adicional en formaresponsable e independiente) 4lo as' se entrara en un verdadero proceso de ense-an5a2aprendi5a%e universitario)


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NDICE DE CONTENIDO

Tema Pgina

1. Enfoques de la investigacin en ciencias del com!o"tamiento #$

a% Cuantitativo #$

&% Cualitativo #'

c% (i)to #*

+% Ti!os de investigacin en ciencias del com!o"tamiento #,

a% E)!lo"ato"ia #,

&% Desc"i!tiva #-

c% Co""elacional +#

d% E)!licativa +.

3. /i!tesis de investigacin +'

a% 0a"ia&les +'

&% Ca"acte"1sticas +'

c% O&2etivos +*

d% Ti!os +,

.% Dise3o de investigacin en ciencias del com!o"tamiento 45

a% E)!e"imental 6!"e7e)!e"imental8 cuasi7e)!e"imental 9e)!e"imental:

45

&% No e)!e"imental 6longitudinal8 t"ansve"sal: 45

$% Ti!os de valide; en la investigacin en ciencias delcom!o"tamiento

4+

a% Inte"na 4+

&% E)te"na 4+

'% (uest"eo en ciencias del com!o"tamiento 44

a% Seleccin de la muest"a 44

&% Ti!os de muest"a 44


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Tema Pgina

c% (uest"eo !"o&a&il1stico 44

d% (uest"eo no !"o&a&il1stico 4.7. Niveles de medicin en ciencias del com!o"tamiento 4$

a% Nominal 4$

&% O"dinal 4$

c% Inte"vala" 4'

d% Ra;n 4'

,% Confia&ilidad en ciencias del com!o"tamiento 4*

a% Esta&ilidad 4*

&%


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Tema Pgina

#+% Estad1stica !a"am>t"ica .'

a% Su!uestos .'

&% Co""elacin de Pea"son .'

c% Reg"esin ?ineal .*

d% P"ue&a t .-

#4% Estad1stica no !a"am>t"ica $5

a% Su!uestos $5

&% C=i cuad"ada $5

c% Coeficiente de S!ea"man $5

#.% (>todo na""ativo $##$% (>todo etnog"fico $#

a% ?a o&se"vacin en la etnog"af1a $#

&% ?a investigacin de cam!o $4

c% ?a ent"evista etnog"fica $4

#'% (>todo de anlisis de discu"so% $.

@i&liog"af1a $*


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nidades de A!"endi;a2e

Unidad de aprendi5a%e. #

Nombre de la unidad de aprendi5a%e.

7b%etivo 3ctividades deaprendi5a%e

8ibliograf'a)

El alumno revisar1 losdiferentes enfo(ues de lainvestigacin en ciencias delcomportamiento) 4erevisar1n los tres principalesenfo(ues. el cuantitativo,cualitativo y mi&to)

Lectura ydiscusin enclase

29erlinger, 6)N) ":;


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Unidad de aprendi5a%e. .



8ibliograf'a)

El alumno revisar1 los dostipos de dise-o deinvestigacin)




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Unidad de aprendi5a%e. *



8ibliograf'a)

El alumno revisar1 los cuatroniveles de medicin enciencias del comportamiento)




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Unidad de aprendi5a%e. #5



8ibliograf'a)

El alumno revisar1 lasprincipales medidas de laestad'stica descriptiva)




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Unidad de aprendi5a%e. #4



8ibliograf'a)

El alumno revisar1 lasprincipales medidas de laestad'stica no param+trica)




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Unidad de aprendi5a%e. #'



8ibliograf'a)

El alumno revisar1 el m+todode an1lisis de discursoutili5ado en la investigacincualitativa)




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$riteri%s & 'r%cedimient%s de e(aluaci)n

Esta asignatura es :@@B terica por lo (ue su desarrollo y evaluacin consistir1en la lectura y discusin de cada una de las unidades de aprendi5a%e) 3l finali5arse reali5ar1 un e&amen (ue abarcar1 cada una de las unidades revisadas)

4eg0n lo anterior la forma de evaluacin (uedar1 como sigue.

E&1menes institucionales. :@@B

Gu*a de tra+a,% general

!or las caracter'sticas del CU!E# el desarrollo del curso es de la siguiente forma,un mes antes de la feca establecida para la evaluacin, se le entregar1 elmaterial al alumno para (ue pueda revisarlo y estudiarlo de manera independienteleyendo cada uno de los temas y resaltando las dudas (ue sur%an) !osteriormente

se dar1 una sesin e&clusiva para aclarar esas dudas y poder presentar ele&amen correspondiente)

La participacin de los alumnos resulta vital para la consecucin de los ob%etivos,es por eso (ue se debe revisar previo a la clase todo el material correspondiente ala unidad, para (ue en el transcurso de la clase se refuerce cada tema, y en casode (ue e&istan dudas resolverlas)

-mer% de sesi%nes

Las sesiones se dispondr1n de acuerdo a lo marcado por el calendario oficialaprobado por la institucin)


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ern1nde5, R) y otros "?@@$ Metodolog'a de la Investigacin) M+&ico *) 6).Mc#ra= >ill)

2 9erlinger, 6)N), F Lee, >)8) "?@@?$) Investigacin del comportamiento. M+todos de

investigacin en ciencias sociales "Kta) Ed)$) M+&ico. Mc#ra= >ill)2 Maurer, 4) *), >o=e, V) F Lee, ) ) ":;;?$) 7rgani5ational recruiting as marDeting

management. 3n interdisciplinary study of engineering graduates) !ersonnel!sycology, KJ"K$, umanos "A edicin$) Madrid. !rentice >all)

2 >uffcutt, 3) I), eeDley, H) 3), iesner, )>), *egroot, )#), F Hones, C) "?@@:$)Comparison of situational and beavior description intervie= (uestions for iger2level positions) !ersonnel !sycology, "JK$, pp):;KK)

2 Lpe524u1re5, 3) "?@@K$) OE43*P4IC3 *E4CRI!IV3 EN CIENCI34 *ELC7M!7R3MIEN7Q) In+dito) M+&ico)

2 Lpe524u1re5, 3) "?@@G$) OE43*P4IC3 IN6ERENCI3L EN CIENCI34 *ELC7M!7R3MIEN7Q) In+dito) M+&ico

2 M1r(ue5, 6) ":;


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2 4censul, 4)L), 4censul, H)H), F LeCompte, M)*) ":;;;$) Essential EtnograpicMetods) 3ltamira !ress. Ne= /orD)

2 EI44, C) >) ":;


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UNIDAD DE APRENDIZAJE 1. Enfoques de la investigacin enciencias del com!o"tamiento

El desarrollo de las ciencias sociales requiere el empleo de los mtodos de investigacin pertinentes

a la naturaleza de las preguntas planteadas, y busca sustentar slidamente las respuestas por ellos

obtenidas. Frecuentemente stas buscan generar aplicaciones eficaces de los hallazgos a fin deresolver problemas socialmente relevantes. La investigacin cientfica tiene tambin el propsito de

lograr un conocimiento que se auste a la realidad en que se crea.

!uede resultar confuso dividir tipos de metodologas debido a la diversidad de criterios establecidos

por numerosos autores que las han definido. "e han usado premisas como el momento en que se

capta la informacin #retrospectivo o prospectivo$% la distribucin temporal de la recoleccin de

datos #longitudinal o transversal$% la situacin de observacin #naturalista, de campo, de sombra$% el

obetivo de la investigacin #descriptiva, e&ploratoria, inferencial, e&plicativa$, el nivel de control

sobre las variables #e&perimental, cuasi'e&perimental, observacional$, o la conceptualizacin del

fenmeno y grado de generalidad #cualitativa y cuantitativa$.

En realidad tales distinciones no son e&cluyentes entre s, y algunas se combinan o complementan

en su significado o su lgica. !or eemplo la investigacin e&plicativa busca las causas de loseventos fsicos o sociales bao estudio #"ampieri, Fern(ndez y )aptista, *++*$ del mismo modo los

estudios e&perimentales y cuasi'e&perimentales buscan establecer causalidad #lar-'arter, //$.

a% Cuantitativo

La investigacin cuantitativa es a(uella en la (ue se recogen y anali5an datoscuantitativos sobre variables) La investigacin cualitativa evita la cuantificacin) Losinvestigadores cualitativos acen registros narrativos de los fenmenos (ue sonestudiados mediante t+cnicas como la observacin participante y las entrevistas noestructuradas) La diferencia fundamental entre ambas metodolog'as es (ue la cuantitativaestudia la asociacin o relacin entre variables cuantificadas y la cualitativa lo ace en

conte&tos estructurales y situacionales La investigacin cualitativa trata de identificar lanaturale5a profunda de las realidades, su sistema de relaciones, su estructura din1mica)La investigacin cuantitativa trata de determinar la fuer5a de asociacin o correlacinentre variables, la generali5acin y ob%etivacin de los resultados a trav+s de una muestrapara acer inferencia a una poblacin de la cual toda muestra procede) ras el estudio dela asociacin o correlacin pretende, a su ve5, acer inferencia causal (ue e&pli(ue por(u+ las cosas suceden o no de una forma determinada)

Los fundamentos de la metodolog'a cuantitativa podemos encontrarlos en el positivismo(ue surge en el primer tercio del siglo SIS como una reaccin ante el empirismo (ue sededicaba a recoger datos sin introducir los conocimientos m1s all1 del campo de laobservacin) 3lguno de los cient'ficos de esta +poca dedicados a temas relacionados conlas ciencias de la salud son !asteur y Claude 8ernard, siendo este 0ltimo el (ue propuso

la e&perimentacin en medicina:) 3 principios del siglo SS, surge el neopositivismo opositivismo lgico siendo una de las aportaciones m1s importantes la induccinprobabil'stica) La clave del positivismo lgico consiste en contrastar iptesisprobabil'sticamente y en caso de ser aceptadas y demostradas en circunstanciasdistintas, a partir de ellas elaborar teor'as generales) La estad'stica dispone deinstrumentos cuantitativos para contrastar estas iptesis y poder aceptarlas oreca5arlas con una seguridad determinada) !or tanto el m+todo cient'fico, tras unaobservacin, genera una iptesis (ue contrasta y emite posteriormente unasconclusiones derivadas de dico contraste de iptesis) El contrastar una iptesis
http://www.fisterra.com/mbe/investiga/cuanti_cuali/cuanti_cuali.asp#Bibliograf%C3%ADahttp://www.fisterra.com/mbe/investiga/cuanti_cuali/cuanti_cuali.asp#Bibliograf%C3%ADa


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repetidamente verificada no da absoluta garant'a de su generali5acin ya (ue, comose-ala 9arl !opper, no se dispone de ning0n m+todo capa5 de garanti5ar (ue lagenerali5acin de una iptesis sea v1lida) Con el e%emplo de los cisnes, 9) !opperrebat'a las tesis neopositivistas sobre la generali5acin de las iptesis) todos los cisnesde 3ustria eran blancos))) no se dispone de datos sobre el color de los cisnes fuera de

3ustria))), todos los cisnes son blancos)))) En el momento actual no ay ning0n m+todo

(ue garantice (ue la generali5acin de una iptesis sea v1lida, pero s' se puede rebatiruna iptesis con una sola evidencia en contra de ella) Es por ello (ue la ciencia, comose-ala 9) !opper busca e&plicaciones cada ve5 me%ores

&% Cualitativo

Los mtodos cualitativos se ocupan bao condiciones en las que no es posible cuantificar las

variables en trminos de e&aminar hiptesis estadsticas o inferenciales.

0ormalmente se usa para analizar conceptos poco estudiados o definidos, con n1mero limitado de

observaciones, en fenmenos relativamente 1nicos, o cuando hay la posibilidad de perder elementos

esenciales al codificar una situacin bao estudio. 2ienen el propsito de interpretar o revelar el

significado m(s que el de establecer principios generales y suelen incluir el estudio a profundidadde casos especficos a fin de descubrir cmo ocurren los eventos o hacerlos comprensibles #3ang 4

5iller, //6$.

Esto no significa, sin embargo, que dependan o sean propios de paradigmas positivistas,

constructivistas, estructuralistas, etc. 7e hecho, el lmite entre un procedimiento cualitativo o

cuantitativo no siempre es claro. 8l no ser mutuamente e&cluyentes pueden superponerse tanto en la

recoleccin de los datos como en su an(lisis e interpretacin. La National Science Foundation ha

propuesto que la divisin entre cualitativo9cuantitativo es m(s un continuo que una dicotoma que,

en un e&tremo posee lmites precisos e identificables sobre la poblacin y las variables en donde el

investigador idealmente se mantiene completamente aeno al fenmeno% mientras que en el opuesto

slo se vislumbran nociones de stas y es difcil diferenciar el papel del investigador en el

fenmeno estudiado #:agin, 0agel 4 ;hite, //


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c% (i)to

La meta de la investigacin mi&ta no es rempla5ar a la investigacin cuantitativa ocualitativa, sino utili5ar las fortale5as de ambos tipos de indagacin combin1ndolas utratando de minimi5ar sus debilidades)

Los m+todos mi&tos representan un con%unto de procedimientos sistem1ticos, emp'ricos, ycr'ticos de investigacin e implica la recoleccin y el an1lisis de datos cuantitativos ycualitativos, as' como su integracin y discusin con%unta para reali5ar inferenciasproducto de toda la informacin recabada para lograr un mayor entendimiento delfenmeno de estudio)

4e puede decir (ue los m+todos mi&tos son la integracin sistem1tica de los m+todoscuantitativo y cualitativo en un solo estudio, cuyo fin es el de obtener una Ofotograf'aQ m1scompleta del fenmeno) Estos estudios pueden ser con%untados de tal manera (ue lasapro&imaciones cuantitativas y cualitativas conserven sus estructuras y procedimientosoriginales) 3lternativamente estos m+todos se adaptan y se sinteti5an para efectuar lainvestigacin)

4eg0n >ern1nde5 "?@@$ el enfo(ue mi&to es un proceso (ue recolecta, anali5a y vinculadatos cuantitativos y cualitativos en un mismo estudio o una serie de investigaciones pararesponder a un planteamiento del problema) !or lo cual, se usan m+todos de los enfo(uescuantitativos y cualitativos e intervienen datos cuantitativos y cualitativos y viceversa)ambi+n este tipo de enfo(ue puede responder a distintas preguntas de investigacin deun planteamiento del problema) 4e fundamente en la triangulacin de m+todos)Este enfo(ue tiene su arraigo en la d+cada del siglo SS, utili5ado para investigar traba%osar(ueolgicos o de tipo criminal'stico) No obstante, los antecedentes provienen de losa-os @ siendo su empleo y debate del mismo a inicios de la d+cada de los a-os ern1nde5, ?@@$)

@. La multiplicidad de observaciones produce datos m1s variados se considerandiversas fuentes y tipos de datos, conte&tos o ambientes y an1lisis)

K) 4e potencia la creatividad terica)

J) 3poyan con mayor solide5 las inferencias cient'ficas, (ue si se empleanaisladamente "6euer, o=ne y 4avelson, ?@@? mencionado por >ern1nde5,?@@$

UNIDAD DE APRENDIZAJE 2. Tipos de investigacin en ciencias

del comportamiento

4i emos decidido 2una ve5 reali5ada la revisin de la literatura2 (ue nuestra investigacin


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vale la pena y (ue debemos reali5arla "ya sea por ra5ones importantes tericas yWopr1cticas$, el siguiente paso consiste en elegir el tipo de estudio (ue efectuaremos) Losautores clasifican los tipos de investigacin en tres. estudios e&ploratorios, descriptivos ye&plicativos "por e%emplo, 4ellti5, Haoda, *eutsc y CooD, :;J y 8abbie, :;G;$)

4in embargo, para evitar algunas confusiones, en este libro se adoptar1 la clasificacin de*anDe ":;


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Los estudios e&ploratorios son como cuando via%amos a un lugar (ue no conocemos, delcual no emos visto ning0n documental ni le'do alg0n libro "a pesar de (ue emosbuscado informacin al respecto$, sino simplemente alguien nos a eco un brevecomentario sobre el lugar) 3l llegar no sabemos (u+ atracciones visitar, a (u+ museos ir,en (u+ lugares se come sabroso, cmo es la gente desconocemos muco del sitio) Loprimero (ue acemos es e&plorar. preguntar sobre (u+ acer y a dnde ir al ta&ista o al

cofer del autob0s (ue nos llevar1 al otel donde nos instalaremos, en la recepcin, alcamarero del bar del otel y en fin a cuanta persona veamos amigable)

*esde luego, si no buscamos informacin del lugar y +sta e&ist'a "ab'a varias gu'astur'sticas completas e incluso con indicaciones precisas sobre a (u+ restaurantes,museos y otros atractivos acudir (u+ autobuses abordar para ir a un determinado sitio$podernos perder muco tiempo y gastar dinero innecesariamente) !or e%emplo, vemos unespect1culo (ue nos desagrade y cueste muco, y perdemos uno (ue nos ubierafascinado y ubiera costado poco "por supuesto, en el caso de la investigacin cient'ficala inadecuada revisin de la literatura tiene consecuencias m1s negativas (ue lafrustracin de gastar en algo (ue finalmente nos desagrad$)

Los estudios e&ploratorios nos sirven para aumentar el grado de familiaridad con

fenmenos relativamente desconocidos, obtener informacin sobre la posibilidad de llevara cabo una investigacin m1s completa sobre un conte&to particular de la vida real,investigar problemas del comportamiento umano (ue consideren cruciales losprofesionales de determinada 1rea, identificar conceptos o variables promisorias,establecer prioridades para investigaciones posteriores o sugerir afirmaciones"postulados$ verificables "*anDe, :;


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selecciona una serie de cuestiones y se mide cada una de ellas independientemente, paraas' 2y valga la redundancia2 describir lo (ue se investiga)

EHEM!L74. Un censo nacional de poblacin es un estudio descriptivo su ob%etivo esmedir una serie de caracter'sticas de un pa's en determinado momento. aspectos de lavivienda "n0mero de cuartos y pisos, si cuenta o no con energ'a el+ctrica y aguaentubada, n0mero de paredes, combustible utili5ado, tenencia o a (ui+n pertenece lavivienda, ubicacin de la vivienda informacin sobre los ocupantes$, sus bienes, ingreso,alimentacin, medios de comunicacin de (ue disponen, edades, se&o, lugar denacimiento y residencia, lengua, religin, ocupaciones y otras caracter'sticas (ue seconsideren relevantes o de inter+s para el estudio)

En este caso el investigador elige una serie de conceptos a medir (ue tambi+n sedenominar1n variables y (ue se refieren a conceptos (ue pueden ad(uirir diversosvalores y medirse, "en el siguiente cap'tulo se detalla el concepto de variable$, los mide ylos resultados le sirven para describir el fenmeno de inter+s) 7tros e%emplos de estudiosdescriptivos ser'an. una investigacin (ue determinar1 en un pa's cu1l de los partidospol'ticos tiene m1s seguidores, cu1ntos votos a conseguido cada uno de estos partidosen las 0ltima selecciones nacionales o locales "en estados, provincias o departamentos, y

ciudades o poblaciones$ y cu1l es la imagen (ue posee cada partido ante la ciudadan'adel pa's una investigacin (ue nos di%era cu1nta satisfaccin laboral, motivacinintr'nseca acia el traba%o, identificacin con los ob%etivos, pol'ticas y filosof'a empresarial,integracin respecto a su centro de traba%o, etc), poseen los traba%adores y empleados deuna o varias organi5aciones o un estudio (ue nos indicara 2entre otros aspectos2 cu1ntaspersonas asisten a psicoterapia en una comunidad espec'fica, a (u+ clase de psicoterapiaacuden y si asisten m1s las mu%eres (ue los ombres a psicoterapia o viceversa)

3simismo, la informacin sobre el n0mero de fumadores en una determinada poblacin, eln0mero de divorcios anuales en una nacin, el n0mero de pacientes (ue atiende unospital, el 'ndice de productividad de una f1brica, la cantidad de contenido de se&opresente en un programa de televisin y la actitud de un grupo de %venes 2en particular2acia el aborto, son e%emplos de informacin descriptiva cuyo propsito es dar unpanorama lo m1s preciso posible del fenmeno al (ue se ace referencia) Los estudiosdescriptivos miden conceptos Es necesario acer notar (ue los estudios descriptivosmiden de manera m1s bien independiente los conceptos o variables con los (ue tienen(ue ver)

3un(ue, desde luego, pueden integrar las mediciones de cada una de dicas variablespara decir cmo es y se manifiesta el fenmeno de inter+s, su ob%etivo no es indicar cmose relacionan las variables medidas) !or e%emplo, un investigador organi5acional puedepretender describir varias empresas industriales en t+rminos de su comple%idad,tecnolog'a, tama-o, centrali5acin y capacidad de innovacin) Entonces las mide endicas variables y as' puede describirlas en los t+rminos deseados)

3 trav+s de sus resultados, describir1 (u+ tan automati5adas est1n las empresas medidas

"tecnolog'a$, cu1nta es la diferenciacin ori5ontal "subdivisin de las tareas$, vertical"n0mero de niveles %er1r(uicos$ y espacial "n0mero de centros de traba%o y el n0mero demetas presentes en las empresas, etc)$ cu1nta libertad en la toma de decisiones tienenlos distintos niveles y cu1ntos tienen acceso a la toma de decisiones "centrali5acin de ladecisiones$ y en (u+ medida pueden innovar o reali5ar cambios en los m+todos d traba%o,ma(uinaria, etc), "capacidad de innovacin$)

4in embargo, el investigador n pretende anali5ar por medio de su estudio si las empresascon tecnolog'a m1s automati5ada son a(uellas (ue tienden a ser las m1s comple%as


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"relacionar tecnolog'a con comple%idad$, ni decimos si la capacidad de innovacin esmayor en la empresas menos centrali5adas "correlacionar capacidad de innovacin concentrali5acin$)Lo mismo ocurre con el psiclogo cl'nico (ue tiene como ob%etivo describirla personalidad de un individuo)

4e limitar1 a medirlo en las diferentes dimensiones de la personalidad "ipocondr'a,depresin, isteria, masculinidad 2 femineidad, introversin social, etc)$, para as'describirla) *esde luego, el psiclogo considera las dimensiones de la personalidad parapoder describir al individuo, pero no est1 interesado en anali5ar si mayor depresin est1relacionada con mayor introversin social "en cambio, si pretendiera establecercorrelaciones, su estudio ser'a b1sicamente correlacional y no descriptivo$)

3s' como los estudios e&ploratorios se interesan fundamentalmente en descubrir, losdescriptivos se centran en medir con la mayor precisin posible)

Como mencionan 4eliti5 ":;J$, en esta clase de estudios el investigador debe ser capa5de definir (u+ se va a medir y cmo se va a lograr precisin en esa medicin) 3simismo,debe ser capa5 de especificar (ui+n o (ui+nes tienen (ue incluirse en la medicin) !ore%emplo, si vamos a medir variables en empresas es necesario indicar (u+ tipos deempresas "industriales, comerciales, de servicios o combinaciones de las tres clasesgiros, tama-os, cte)$)

La investigacin descriptiva, en comparacin con la naturale5a poco estructurada de losestudios e&ploratorios, re(uiere considerable conocimiento del 1rea (ue se investiga paraformular las preguntas espec'ficas (ue busca responder "*anDe, :;


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r1pidamente una innovacin poseen mayor inteligencia (ue los campesinos (ue laadoptan despu+s Zla le%an'a f'sica entre las pare%as de novios est1 relacionadanegativamente con la satisfaccin en la relacin Es decir, este tipo de estudios tienencomo propsito medir el grado de relacin (ue e&ista entre dos o m1s conceptos ovariables "en un conte&to en particular$)

Los estudios correlacionales miden las dos o m1s variables (ue se pretende ver s' est1n ono relacionadas en los mismos su%etos y despu+s se anali5a la correlacin)

!or e%emplo, un investigador (ue desee anali5ar la relacin entre la motivacin laboral y laproductividad en un grupo de traba%adores 2digamos, de varias empresas industriales conm1s de :@@@ traba%adores de la Ciudad de 8ogot1, Colombia2 , medir'a en cada uno deesos traba%adores su motivacin y su productividad, y despu+s anali5ar'a si lostraba%adores con mayor motivacin son o no los m1s productivos) Es importante recalcar(ue, en la mayor'a de los casos, las mediciones en las variables a correlacionar provienende los mismos su%etos) No es com0n (ue se correlacionen mediciones de una variableecas en unas personas con mediciones de otra variable reali5adas en otras personas)!or e%emplo, no ser'a v1lido correlacionar mediciones sobre la motivacin efectuadas alos mencionados traba%adores de 8ogot1 con mediciones sobre la productividad ecas a

otros traba%adores "de otras empresas o traba%adores argentinos$)!ropsitoLa utilidad y el propsito principal de los estudios correlacionales son saber cmo sepuede comportar un concepto o variable conociendo el comportamiento de otra u otrasvariables relacionadas)

Es decir, para intentar predecir el valor apro&imado (ue tendr1 un grupo de individuos enuna variable, a partir del valor (ue tienen en la variable o variables relacionadas) Une%emplo tal ve5 simple, pero (ue ayuda a comprender el propsito predictivo de losestudios correlacionales, ser'a el correlacionar el tiempo dedicado a estudiar para une&amen de estad'stica con la calificacin obtenida en +l) En este caso se mide en ungrupo de estudiantes cu1nto dedica cada uno de ellos a estudiar para el e&amen ytambi+n se obtienen sus calificaciones en el e&amen "mediciones en la otra variable$

posteriormente se determina si las dos variables est1n o no correlacionadas y, si lo est1n,de (u+ manera) En el caso de (ue dos variables est+n correlacionadas, ello significa (ueuna var'a cuando la otra tambi+n var'a "la correlacin puede ser positiva o negativa$) 4i espositiva (uiere decir (ue su%etos con altos valores en una variable tender1n a mostraraltos valores en la otra variable) !or e%emplo, (uienes estudian m1s tiempo para ele&amen de estad'stica tender1n a obtener una m1s alta calificacin en el e&amen) 4i esnegativa, significa (ue su%etos con altos valores en una variable tender1n a mostrar ba%osvalores en la otra variable) !or e%emplo, (uienes estudian m1s tiempo para el e&amen deestad'stica tender1n a obtener una calificacin m1s ba%a en el e&amen) 4i no aycorrelacin entre las variables, ello nos indica (ue +stas var'an sin seguir un patrnsistem1tico entre s'. abr1 su%etos (ue tengan altos valores en una de las dos variables yba%os en la otra, su%etos (ue tengan altos valores en una de las variables y valores medios

en la otra, su%etos (ue tengan altos valores en una variable y altos en la otra, su%etos convalores ba%os en una variable y ba%os en la otra, y su%etos con valores medios en las dosvariables) En el e%emplo mencionado, abr1 (uienes dedi(uen muco tiempo a estudiarpara el e&amen de estad'stica y obtengan altas calificaciones en +l, pero tambi+n (uienesdedi(uen muco tiempo y obtengan ba%as calificaciones, (uienes dedi(uen poco tiempo ysa(uen buenas calificaciones, (uienes dedi(uen poco y les vaya mal en el e&amen) 4idos variables est1n correlacionadas y se conoce la correlacin, se tienen bases parapredecir2con mayor o menor e&actitud2 el valor apro&imado (ue tendr1 un grupo depersonas en una variable, sabiendo (u+ valor tienen en la otra variable)


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EHEM!L7 4upngase (ue, en una investigacin con :@@ estudiantes del (uinto semestrede la carrera de !sicolog'a 4ocial de una universidad, se encontrara una relacinfuertemente positiva entre el tiempo dedicado a estudiar para un determinado e&amen deestad'stica y la calificacin en dico e&amen, y ubiera otros


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e&plicacin ser1 mayor) / si agregamos m1s variables (ue se relacionan con dicadecisin, la e&plicacin se torna m1s completa)

RiesgoB co""elaciones es!u"ias

3ora bien, puede darse el caso de (ue dos variables est+n aparentemente relacionadas,pero (ue en realidad nol o est+n "lo (ue se conoce en el lengua%e de la investigacin

como correlacin espuria$) !or e%emplo, supngase (ue llev1ramos a cabo unainvestigacin con ni-os 2cuyas edades oscilaran entre los < y los :? a-os2 con elpropsito de anali5ar (u+ variables se encuentran relacionadas con la inteligencia ymidi+ramos su inteligencia a trav+s de alguna prueba) Nos dar'amos cuenta de (ue se dala siguiente tendencia. a mayor estatura, mayo rinteligencia es decir, los ni-os con m1sestatura tender'an a obtener una calificacin m1s alta en la prueba de inteligencia, conrespecto a los ni-os de menor estatura) Estos resultados no tendr'an sentido nopodr'amos decir (ue la estatura est1 correlacionada con la inteligencia aun(ue losresultados del estudio as' lo indicaran) Lo (ue sucede es lo siguiente. la maduracin est1asociada con las respuestas a una prueba de inteligencia, los ni-os de :? a-os "enpromedio m1s altos$ an desarrollado mayores abilidades cognitivas para responder a laprueba"comprensin, asociacin, retencin, etc)$, (ue los ni-os de :: a-os y +stos a su

ve5 las an desarrollado en mayor medida (ue los de :@ a-os y as' sucesivamente astallegar a los ni-os de < a-os "en promedio los de menor estatura$, (uienes poseen menosabilidades (ue los dem1s para responder a la prueba de inteligencia"incluso siaplic1ramos la prueba a ni-os de J a-os no podr'an responderla$) Estamos ante unacorrelacin espuria cuya e&plicacin2 no slo es parcial sino errnea se re(uerir'a de unainvestigacin a nivel e&plicativo para saber cmo y por (u+ las variables est1nsupuestamente relacionadas) El e%emplo citado resulta obvio, pero en ciertas ocasionesno es tan sencillo detectar cu1ndo una correlacin carece de sentido

d. E)!licativa

Los estudios e&plicativos van m1s all1 de la descripcin de conceptos o fenmenos o del

establecimiento de relaciones entre conceptos est1n dirigidos a responder a las causasde los eventos f'sicos o sociales)

Como su nombre lo indica, su inter+s se centra en e&plicar por (u+ ocurre un fenmeno yen (u+ condiciones se da +ste, o por (u+ dos o m1s variables est1n relacionadas) !ore%emplo, dar a conocer las intenciones del electorado es una actividad descriptiva "indicar2seg0n una encuesta de opinin antes de (ue se lleve a cabo la eleccin2 cu1ntaspersonas van a votar por los candidatos contendientes constituye un estudio descriptivo$y relacionar dicas intenciones con conceptos como edad y se&o de los votantes,magnitud del esfuer5o propagand'stico en los medios de comunicacin colectiva (uereali5an los partidos a los (ue pertenecen los candidatos y los resultados de la eleccinanterior "estudio correlacional$ es diferente de se-alar por (u+ alguna gente abr1 devotar por el candidato : y otra por los dem1s candidatos :? "estudio e&plicativo$)

Volviendo a acer una analog'a con el e%emplo del psicoanalista y sus pacientes, unestudio e&plicativo ser'a similar a (ue el doctor #on51le5 ablar1 del por (u+ *olores yC+sar se llevan como lo acen "no cmo se llevan, lo cual correspond'a a un nivelcorrelacional$) 4uponiendo (ue su matrimonio lo condu%eran bien y la relacin fuerapercibida por ambos como satisfactoria, el doctor #on51le5 nos e&plicar'a por (u+ ocurreas') 3dem1s, nos e&plicar'a por (u+ reali5an ciertas actividades y pasan %untosdeterminado tiempo)


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E2em!lo de las dife"encias ent"e un estudio e)!licativo8 uno desc"i!tivo 9 unoco""elacional%

Los estudios e&plicativos responder'an a preguntas tales como. Z(u+ efectos tiene (uelos adolescentes peruanos 2(ue viven en 5onas urbanas y cuyo nivel socioeconmico eselevado2 se e&pongan a videos televisivos musicales con alto contenido de se&o, Za (u+se deben estos efectos, Z(u+ variables mediati5an los efectos y de (u+ modo, Zpor (u+prefieren dicos adolescentes ver videos musicales con altos contenidos de se&o respectoa otros tipos de programas y videos musicales, Z(u+ usos dan los adolescentes alcontenido se&ual de los videos musicales, Z(u+ gratificaciones derivan de e&ponerse alos contenidos se&uales de los videos musicales, etc) Un estudio descriptivo solamenteresponder'a a preguntas como Zcu1nto tiempo dedican dicos adolescentes a ver videostelevisivos musicales y especialmente videos con alto contenido de se&o, Zen (u+medida les interesa ver este tipo de videos, en su %erar(u'a de preferencias por ciertoscontenidos televisivos Z(u+ lugar ocupan los videos musicales, Zprefieren ver videosmusicales con alto, medio, ba%o o nulo contenido de se&o, etc) y un estudio correlacionalcontestar'a a preguntas como Zest1 relacionada la e&posicin a videos musicales con altocontenido de se&o por parte de los mencionados adolescentes con el control (ue e%ercensus padres sobre la eleccin de programas de a(u+llos, Za mayor e&posicin por partede los adolescentes a videos musicales con alto contenido se&ual, mayor manifestacinde estrategias en las relaciones interpersonales eterose&uales para establecer contactose&ual, Za mayor e&posicin por parte de los adolescentes a dicos videos, se presentauna actitud m1s favorable acia el aborto, etc) #rado de estructuracin de los estudiose&plicativos)

Las investigaciones e&plicativas son m1s estructuradas (ue las dem1s clases de estudiosy de eco implican los propsitos de ellas "e&ploracin, descripcin y correlacin$,adem1s de (ue proporcionan un sentido de entendimiento del fenmeno a (ue acenreferencia) !ara comprender lo anterior tomemos un e%emplo deReyno:ds ":;G:, pp) G2ay, adem1s, cierto valor e&plicativo. Zpor (u+ aument la presin, puesdebido a (ue la temperatura se increment y el volumen del gas se mantuvo constante)!ero se trata de una e&plicacin parcial) Una e&plicacin completa re(uerir'a de otrasproposiciones (ue informaran por (u+ y cmo est1n relacionadas esas variables)

EHEM!L74\XUn incremento de la temperatura aumenta la energ'a cin+tica de lasmol+culas del gas) \El incremento de la energ'a cin+tica causa un aumento en lavelocidad del movimiento de las mol+culas) \ !uesto (ue las mol+culas no pueden ir m1s

all1 del recipiente con volumen constante, +stas impactan con mayor frecuencia lasuperficie interior del recipiente) "*ebido a (ue se despla5an m1s r1pido, cubren m1sdistancia y rebotan en el recipiente m1s frecuentemente)$, \En la medida en (ue lasmol+culas impactan los costados del recipiente con mayor frecuencia, la presin sobre lasparedes del recipiente se incrementa) Esta e&plicacin, basada en la concepcin de ungas como un con%unto de mol+culas en constante movimiento, es muco m1s completa(ue la anterior y genera un mayor sentido de entendimiento)


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UNIDAD DE APRENDIZAJE . !iptesis de investigacin

a. 0a"ia&les

En este punto es necesario definir (u+ es una variable) Una variable es una propiedad

que puede variar "ad(uirir diversos valores$ y cuya variacin es susceptible de medirse.E%emplos de variables son el se&o, la motivacin intr'nseca acia el traba%o, es atractivof'sico, el aprendi5a%e de conceptos, el conocimiento de istoria de la RevolucinMe&icana, la religin, la agresividad verbal, la personalidad autoritaria y la e&posicin auna campa-a de propaganda pol'tica) Es decir, la variable se aplica a un grupo depersonas u ob%etos, los cuales pueden ad(uirir diversos valores respecto a la variable pore%emplo la inteligencia. las personas pueden clasificarse de acuerdo con su inteligencia,no todas las personas poseen el mismo nivel de inteligencia, var'an en ello)

La ideolog'a de la prensa. no todos los peridicos manifiestan a trav+s de su contenido lamisma ideolog'a) Las variables ad(uieren valor para la investigacin cient'fica cuandopueden ser relacionadas con otras "formar parte de una iptesis o una teor'a$) En este

caso se les suele denominar Oconstructos o construcciones ipot+ticasQ)

b. Ca"acte"1sticas

!ara (ue una iptesis sea digna de tomarse en cuenta para la investigacin cient'fica,debe reunir ciertos re(uisitos.

:) as hiptesis deben re!erirse a una situacin social real.

Como argumenta Ro%as ":;


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generales y normalmente2 an sido e&plicitados en el planteamiento del problema) Lo(ue acemos al establecer la iptesis o las iptesis es volver a anali5ar si son losadecuados para nuestro estudio y si es posible tener acceso a ellos "reconfirmamos elconte&to, buscamos otro o a%ustamos las iptesis$)

?) os trminos "variables# de la hiptesis tienen que ser comprensibles$ precisos y lo

m%s concreto posible) +rminos vagos o confusos no tienen cabida en una iptesis) !ore%emplo. Oglobali5acin de la econom'aQ, Osinergia organi5acionalQ, son conceptosimprecisos y generales (ue deben sustituirse por otros m1s espec'ficos yconcretos)

A) a relacin entre variables propuesta por una hiptesis debe ser clara y verosmil"lgica#. &sdecir, es necesario (ue (uede claro cmo se est1n relacionando las variablesy (ue esta relacin no sea lgica) !or e%emplo, una iptesis como. La disminucin delconsumo del petrleo en los Estados Unidos est1 relacionada con el grado de aprendi5a%edel 1lgebra por parte de ni-os (ue asisten a escuelas p0blicas en 8uenos 3ires ser'ainveros'mil, no podemos considerarla)

'. os trminos de la hiptesis y la relacin planteada entre ellos$ deben poder serobservados y medidos$ o sea tener re!erentes en la realidad.

Las iptesis cient'ficas 2al igual (ue los ob%etivos y preguntas de investigacin2 noincluyen aspectos morales ni cuestiones (ue no podemos medir en la realidad) >iptesistales como. Los ombres m1s felices van al cielo o La libertad de esp'ritu est1relacionada con la voluntad creadora contienen conceptos o relaciones (ue no poseenreferentes emp'ricos por lo tanto, no son 0tiles como iptesis para investigarcient'ficamente ni se pueden someter a prueba en la realidad)

J) as hiptesis deben estar relacionadas con tcnicas disponibles para probarlas.

Este re(uisito est1 estrecamente relacionado con el anterior y se refiere a (ue alformular una iptesis, tenemos (ue anali5ar si e&isten t+cnicas o erramientas de la

investigacin "instrumentos para recolectar datos, dise-os, an1lisis estad'sticos ocualitativos, etc)$, para poder verificarla, si es posible desarrollarlas y si se encuentran anuestro alcance) 4e puede dar el caso de (ue e&istan dicas t+cnicas pero (ue por ciertasra5ones no tengamos acceso a ellas) 3lguien podr'a pretender probar iptesis referentesa la desviacin presupuesta en el gasto p0blico de un pa's latinoamericano o la red denarcotraficantes en la ciudad de Miami, pero no disponer de formas realistas de obtenersus datos) Entonces su iptesis aun(ue tericamente puede ser muy valiosa, no sepuede probaren la realidad)

c. O&2etivos

4i emos seguido paso por paso el proceso de investigacin, es natural (ue las iptesis

sur%an del planteamiento del problema (ue, como recordamos, se vuelve a evaluar y si esnecesario se replantea a ra'5 de la revisin de la literatura) Es decir, provienen de larevisin misma de la literatura "de la teor'a adoptada o la perspectiva tericadesarrollada$)

(uestras hiptesis pueden surgir de un postulado de una teora$ del an%lisis de sta$ degenerali)aciones empricas pertinentes a nuestro problema de investigacin y de estudiosrevisados o antecedentes consultados. &*iste pues$ una relacin muy estrecha entre el

planteamiento del problema$ la revisin de la literatura y las hiptesis.


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La revisin inicial de la literatura eca para familiari5arnos con el problema de estudionos lleva a plantear dico problema, despu+s revisamos la literatura y afinamos oprecisamos el planteamiento del problema, del cual derivamos las iptesis) *esde luego,al formular las iptesis volvemos a evaluar nuestro planteamiento del problema)*ebemos recordar (ue se coment (ue los ob%etivos y preguntas de investigacin pueden

reafirmarse o me%orarse durante el desarrollo del estudio) 3simismo, durante el proceso senos pueden ocurrir otras iptesis (ue no estaban contempladas en el planteamientooriginal, producto de nuevas refle&iones, ideas o e&periencias discusiones conprofesores, colegas o e&pertos en el 1rea e incluso2 Ode analog'as mediante eldescubrimiento de seme%an5as entre la informacin referida a otros conte&tos y la (ue seposee para la realidad del ob%eto de estudioQ "Ro%as, :;


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tambi+n se les denomina hiptesis de traba-o. su ve)$ las hiptesis de investigacinpueden ser:

/ 0iptesis descriptivas del valor de variables(ue se va a observar en un conte&to o en lamanifestacin de otra variable

/ 0iptesis correlacionales.]stas especifican las relaciones entre dos o m1s variables)Corresponden a los estudios correlacionales y pueden establecer la asociacin entre dosvariables) Es necesario agregar (ue, en una hiptesis de correlacin$ el orden en quecoloquemos las variables no es importante"ninguna variable antecede a la otra no hayrelacin de causalidad#.

+# hiptesis nulas: Las hiptesis nulasson, en un sentido, el reverso de las iptesis deinvestigacin) ambi+n constituyen proposiciones acerca de la relacin entre variablessolamente (ue sirven para refutar o negar lo (ue afirma la iptesis de investigacin)

!or e%emplo, si la iptesis de investigacin propone. Los adolescentes le atribuyen m1simportancia al atractivo f'sico en sus relaciones eterose&uales (ue las mu%eres, la nulapostular'a.Los %venes no le atribuyen m1s importancia al atractivo f'sico en susrelaciones eterose&uales (ue la sadolescentes) *ebido a (ue este tipo de iptesisresulta la contrapartida de la iptesis de investigacin, ay pr1cticamente tantas clasesde iptesis nulas como de investigacin) Es decir, la clasi!icacin de hiptesis nulas essimilar a la tipologa de la hiptesis de investigacin: hiptesis nulas descriptivas de unavariable que se va a observar en un conte*to$ hiptesis que niegan o contradicen larelacin entre dos o m%s variables$ hiptesis que niegan que haya di!erencia entre gruposque se comparanes decir afirmar (ue los grupos son iguales2 e hiptesis que niegan larelacin de causalidad entre dos o m%s variables "en todas sus formas$) as hiptesisnulas se simboli)an como 0o.

,# hiptesis alternativas: Como su nombre lo indica, son posibilidades 1alternativas 2 antelas hiptesis de investigacin y nula.7frecen otra descripcin o e&plicacin distintas a las(ue proporcionan estos tipos de iptesis) !or e%emplo, si la iptesis de investigacinestablece. Esta silla es ro%a, la nula afirmar1. Esta silla noes ro%a, y podr'an formularseuna o m1s iptesis alternativas. Esta silla es a5ul, Esta silla es verde, Esta silla esamarilla, etc) Cada una constituye una descripcin distinta a las (ue proporcionan lasiptesis de investigacin y nula) as hiptesis alternativas se simboli)an como 0a yslopueden formularse cuando efectivamente ay otras posibilidades adicionales a lasiptesis de investigacin y nula) *e ser as', no pueden e&istir)

'# hiptesis estadsticas: as hiptesis estadsticas son la trans!ormacin de las hiptesisde investigacin$ nulas v alternativas en smbolos estadsticos. 4e pueden formularsolamente cuando los datos del estudio (ue se van a recolectar y anali5ar para aprobar o

desaprobar las iptesis son cuantitativos "n0meros, porcenta%es, promedios$) Es decir, elinvestigador traduce su iptesis de investigacin y su iptesis nula "y cuando seformulan iptesis alternativas, tambi+n +stas$ en t+rminos estad'sticos) 81sicamente haytres tipos de hiptesis estadstica$(ue corresponden a clasificaciones de las iptesis deinvestigacin y nula. :$ de estimacin$ +# de correlacin y ,# de di!erencias de medias.

UNIDAD DE APRENDIZAJE ". Dise#o de investigacin en ciencias

del comportamiento


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>ern1nde5, 6ern1nde5 y 8aptista "?@@A$, se-alan (ue el t+rmino Odise-oQ se refiere alplan o estrategia concebida para obtener la informacin (ue desea) !or lo tanto, eldise-o de investigacin se concibe como estrategias en las cuales se pretendeobtener respuestas a las interrogantes y comprobar las iptesis de investigacin,con el fin de alcan5ar los ob%etivos del estudio)

En el caso del enfo(ue cuantitativo, el investigador utili5a su dise-o para anali5ar lacerte5a de las iptesis formuladas en un conte&to particular o para aportarevidencias respecto de los lineamientos de la investigacin)

a. E)!e"imental

3 continuacin se presentan los dise-os e&perimentales m1s com0nmente citados en laliteratura sobre e&perimentacin) 4eg0n 8uend'a, Col1s y >ern1nde5 ":;;


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#: Dise3os t"ansaccionales e)!lo"ato"iosB4u propsito es comen5ar a conoceruna comunidad, un conte&to, un evento, una situacin, una variable o un con%untode variables) 4e trata de una e&ploracin inicial en un momento espec'fico, por logeneral se aplica a problemas de investigacin nuevos o pocos conocidos, y seconstituyen en pre1mbulo de los otros dise-os "e&perimentales y no

e&perimentales$)

+: Dise3os t"ansicionales desc"i!tivosB ienen como ob%etivo indagar lasincidencias y los valores en (ue se manifiestan una o m1s variables "dentro delenfo(ue cuantitativo$ o ubicar, categori5ar y proporcionar una visin de unacomunidad, un evento, un conte&to, un fenmeno o una situacin) El procedimientoconsiste en medir, o ubicar a un grupo de personas, situaciones, conte&tos,fenmenos, en una variable o concepto y proporcionar su descripcin) 4on, por lotanto, estudios puramente descriptivos y cuando establecen iptesis, +stas sontambi+n descriptivas)

4: Dise3os t"ansicionales co""elacionales7causalesB ienen como ob%etivo

describir relaciones entre dos o m1s categor'as, conceptos o variables en unmomento determinado) En estos dise-os lo (ue se mide2anali5a "enfo(uecuantitativo$ o eval0a2anali5a "enfo(ue cualitativo$ es la relacin entre variables enun tiempo determinado) Este tipo de dise-o, tambi+n puede precisar sentido decausalidad)

&: ?ongitudinalesBEstudios (ue recolectan datos en diferentes puntos, a trav+s deltiempo, para reali5ar inferencias acerca del cambio, sus determinantes y consecuencias">ern1nde5, 6ern1nde5 y 8aptista, ?@@A$)Los dise-os longitudinales suelen dividirse en.

#: Dise3os longitudinales de tendenciaB4on a(uellos (ue anali5an cambios a

trav+s del tiempo en variables o sus relaciones, dentro de alguna poblacin engeneral) 4e puede observar o medir toda la poblacin, o tomar una muestrarepresentativa de ella cada ve5 (ue se observan o midan las variables) 4ucaracter'stica distintiva es (ue la atencin se centra en una poblacin)

+: Dise3os longitudinales de evolucin de g"u!o Co=o"teB E&aminan cambios atrav+s del tiempo en subpoblaciones o grupos espec'ficos) 4u atencin son lasCoorte o grupos de individuos vinculados de alguna manera "se&o, edad, etc)$) 4eace un seguimiento de estos subgrupos a trav+s del tiempo)

4: Dise3os longitudinales !anelB4on similares a los dise-os anteriores, slo (ueel mismo grupo de su%etos es medido u observado "se recolectan datos sobre ellos$

en todos los tiempos o momentos) 4u atencin se centra en los su%etosindividuali5ados, por lo tanto, son mediciones m1s precisas)

UNIDAD DE APRENDIZAJE $. Tipos de valide% en la investigacin

en ciencias del comportamiento

Una contribucin fundamental de un e&perimento es (ue ayuda a e&cluir las diferentesvariables (ue podr'an e&plicar un fenmeno) !ero un e&perimento determinado no


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e&cluye necesariamente todas las e&plicaciones alternativas posibles) *esde un punto devista metodolgico, el me%or e&perimento es a(u+l cuyo dise-o e&cluye las e&plicacionesalternativas de los resultados)

Idealmente, los resultados de un e&perimento tendr1n slo una interpretacin, (ue ser'a(ue la variable independiente es la responsable de los cambios en la dependiente)

Las variables e&tra-as (ue puedan afectar los valores obtenidos en la V)*) suponen unaamena5a para la valide5 e&perimental) Un e&perimento resulta v1lido en la medida (ue losresultados pueden ser atribuidos a la V)I), y en el grado (ue se generali5an fuera dele&perimento)

4i los resultados de un e&perimento pueden ser atribuidos ine(u'vocamente a la V)I), sedice (ue el e&perimento es internamente v1lido) El grado en (ue permite la generali5acinse refiere a los aspectos relativos a la valide5 e&terna)

a. Inte"na

4e refiere al grado en (ue un e&perimento e&cluye las e&plicaciones alternativas de losresultados, es decir, al grado en (ue ciertamente la manipulacin de la V)I) es responsable

de los cambios en la V)*)Cual(uier factor o fuente (ue no sea la V)I) y (ue pudiera e&plicar los resultados es unaamena5a para la valide5 interna) *e esta forma, la valide5 interna es un m'nimo b1sico sinel cual un e&perimento est1 abierto a m0ltiples e&plicaciones alternativas)

Campbell menciona (ue este tipo de valide5 implica (u+ tan fuerte es la afirmacin (ue ele&perimentador puede acer al respecto a la generali5acin de los resultados de estudio)

E&isten cuatro fuentes posibles de amena5a a la valide5 e&terna.

2 Efecto reactivo o de interaccin de la prueba

2 Efectos de interaccin de los sesgos de seleccin y la variable independiente

2 Efectos reactivos de los arreglos e&perimentales

2 Interferencia de tratamiento m0ltiple

b. E)te"na

La valide5 e&terna se refiere a la e&tensin y forma en (ue los resultados de une&perimento pueden ser generali5ados a diferentes su%etos, poblaciones, lugares,e&perimentadores, etc)

Como ya emos indicado, el ob%etivo de un e&perimento es demostrar las relacionesfuncionales entre las variables independiente y dependiente) Un ob%eto a0n m1s amplio de

la investigacin es establecer relaciones generales valiosas) La valide5 interna dirige lapregunta inicial referente a si un e&perimento determinado a demostrado una relacinine(u'voca) La valide5 e&terna dirige una pregunta m1s amplia, referente al grado con (uepueden generali5arse los resultados de un e&perimento)

UNIDAD DE APRENDIZAJE &. '(estreo en ciencias del

comportamiento

a. Seleccin de la muest"a


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La muestra es en esencia un subgrupo de la poblacin) *igamos (ue es un subcon%untode elementos (ue pertenecen a ese con%unto definido en sus caracter'sticas al (uellamamos poblacin) Con frecuencia leemos y escucamos ablar de muestrarepresentativa, muestra al a5ar, muestra aleatoria) En realidad pocas veces es posiblemedir a toda la poblacin, por lo (ue obtenemos o seleccionamos una muestra y, desde

luego, se pretende (ue este subcon%unto sea un refle%o fiel del con%unto de la poblacin))odas las muestras y, desde luego, se pretende (ue este subcon%unto sea un refle%o fieldel con%unto de la poblacin) odas las muestras, deben ser representativas, por lo tanto,el uso de este t+rmino resulta por dem1s in0til) Los t+rminos al a5ar y aleatorios denotanun tipo de procedimiento mec1nico relacionado con la probabilidad y con la seleccin deelementos, pero no logran esclarecer tampoco el tipoi de muestra y el procedimiento demuestre)

b. Ti!os de muest"a

Las muestras se categori5an en N7 probabil'sticas y probabil'sticas) La seleccin entre

una y otra depende de los ob%etivos del estudio, del es(uema de investigacin y de lacontribucin (ue se piensa acer con ella)

c. (uest"eo !"o&a&il1stico

odos los elementos de la poblacin tienen la misma posibilidad de ser escogidos y seobtienen definiendo las caracter'sticas de la poblacin y el tama-o de la muestra, y pormedio de una seleccin aleatoria o mec1nica de las unidades de an1lisis)4e deben de tener en cuenta diversos factores para seleccionar un tipo de muestra elplanteamiento del problema, las iptesis, el dise-o de investigacin y el alcance de suscontribuciones)

Las muestras probabil'sticas tienen mucas venta%as, (ui51 la principal sea (ue puedemedirse el tama-o de error en nuestras predicciones) 4e dice incluso (ue el principalob%etivo en el dise-o de una muestra probabil'stica es reducir al m'nimo este error al (uese le llama error est1ndar)Este tipo de muestra es esencial en los dise-os de investigacin transeccionales, tantodescriptivos como correlacionales2 causales donde se pretende acer estimaciones devariables en la poblacin) Estas variables se miden y se anali5an con pruebas estad'sticasen una muestra, donde se presupone (ue +sta es probabil'stica y todos los elementosmuestrales tendr1n valores muy parecidos a los de la poblacin, de manera (ue lasmediciones en el subcon%unto nos dar1n estimados precisos del con%unto mayor) Laprecisin de dicos estimados depende del error en el muestreo, (ue es posible calcular)

!ara acer una muestra probabil'stica es necesario entender los siguientes t+rminos y susdefiniciones.

2 La poblacin a la (ue se suele denominar como N es un con%unto de elementos)2 La muestra, a la (ue se simboli5a con N, es un subcon%unto de la poblacin N)2 En una poblacin N "previamente delimitada por los ob%etivos de la investigacin$,

nos interesa establecer valores de las caracter'sticas de los elementos de N)


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!ara una muestra probabilstica necesitamos principalmente dos cosas. determinar eltama4o de la muestra "n# y seleccionar los elementos muestrales, de manera (ue todostengan la misma posibilidad de ser elegidos)!ara lo primero, daremos una frmula (ue contiene las e&presiones ya descritas) !ara losegundo, necesitamos de un marco de seleccin adecuado y de un procedimiento (uepermita la aleatoriedad en la seleccin) >ablaremos de ambas cosas en los siguientes

incisos)

Cuando se ace una muestra probabil'stica, uno debe preguntarse ZCu1l es el n0merom'nimo de unidades de an%lisis "personas, organi5aciones, cap'tulos de telenovelas, etc)$,(ue necesito para conformar una muestra "n$ (ue me asegure un error est1ndar menorde )@: "fi%ado por nosotros$, dado (ue la poblacin N es apro&imadamente de tantoselementos En esta pregunta se in(uiere cu1l ser1 la probabilidad de ocurrenciade y, yde (ue el valor de y ^basado en n observaciones^ se sit0e en un intervalo (uecomprenda alverdadero valor de la poblacin) Es decir (ue mi estimado y se acer(ue a5, al valor real) 4i nosotrosestablecemos el error est%ndar y fi%amos )@:, sugerimos (ueesta fluctuacin promedio de nuestro estimado ycon respecto a los valores reales de lapoblacin 5, no sea_ )@:, es decir (ue de :@@ casos, ;; veces mi prediccin sea correctay (ue el valor de y se sit0e en un intervalo de confian5a (ue comprenda el valor de 5 ) La!rmula para determinar el tama4o de n es la siguiente.

lo cual se a%usta si se conoce el tama-o de la poblacin N) Entonces tendremos (ue.

d. (uest"eo no !"o&a&il1stico

En este tipo de muestreo la eleccin de los elementos no depende de la probabilidad, sinode causas relacionadas con las caracter'sticas de la investigacin o de (uien ace lamuestra) 3(u' el procedimiento no es mec1nico, ni con base en formular de probabilidad,sino (ue depende del proceso de toma de decisiones de una persona o de un grupo de

personas y, desde luego, las muestras seleccionadas obedecen a los criterios deinvestigacin)

Las muestras no probabilsticas$ las cuales llamamos tambi+n muestras dirigidas suponenun procedimiento de seleccin in!ormal y un poco arbitrario. 30n as' estas se utili5an enmucas investigaciones y a partir de ellas se acen inferencias sobre la poblacin) Escomo si %u5g1semos el sabor de un cargamento de limones, solamente probando alguno,como si para Omuestra bastase un botnQ) La muestra dirigida selecciona su%etos Ot'picosQcon la vaga esperan5a de (ue sean casos representativos de una poblacin determinada)


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La verdades (ue las muestras dirigidas tienen mucas desventa%as) La primera es (ue, alno ser probabil'sticas, nopodemos calcular con precisin el error est1ndar, es decir, nopodemos calcular con (u+ nivel de confian5a acemos una estimacin) Esto es un graveinconveniente si consideramos (ue la estad'stica inferencial se basa en teor'a de laprobabilidad, por lo (ue pruebas estad'sticas "S?, correlacin, regresin, etc)$, enmuestrasno probabil'sticas tienen un valor limitado y relativo a la muestra en s', mas no a

la poblacin) Es decir, los datos no pueden generali5arse a una poblacin, (ue no seconsider ni en sus par1metros, ni en sus elementos para obtener la muestra)Recordemos (ue, en las muestras de este tipo$ la eleccin de los su-etos no depende deque todos tengan la misma probabilidad de ser elegidos$ sino de la decisin de uninvestigador o grupo de encuestadores.

La venta%a de una muestra no probabilstica es su utilidad para un determinado dise-o deestudio, (ue re(uiere no tanto de una Orepresentatividad de elementos de una poblacin,sino de una cuidadosa y controlada eleccin de su%etos con ciertas caracter'sticasespecificadas previamente en el planteamiento del problemaQ) >ay varias clases demuestras dirigidas y +stas se definir1n a continuacin)

UNIDAD DE APRENDIZAJE ). Niveles de medicin en ciencias del

comportamiento

4e puede medir en diferentes niveles) No es lo mismo medir una variable como se&o, a la(ue slo se le puede asignar uno de los valores, (ue otra como estatura, (ue puedeasumir un con%unto infinito de valores desde cero en adelante, cuales(uiera (ue sean lasunidades utili5adas) !ara formali5ar m1s el concepto de medicin, veamos los cuatroniveles de medicin (ue e&isten)

a) Nominal

Es el nivel m1s elemental, y por tanto el menos preciso) Cuando medimos en este nivelslo estamos clasificando una variable en dos o m1s categor'as mutuamente e&cluyentes)E%emplos de variables (ue slo pueden medirse en el nivel nominal son el se&o, confesinreligiosa, la profesin (ue se e%erce, etc) !uesto (ue en el nivel nominal solamenteclasificamos, los numerales (ue se asignan son de tipo nominador y carecen de todosentido cuantitativo) En consecuencia, sobre los datos nominales slo puede reali5arse laoperacin de contar) No tendr'a sentido sumar o reali5ar cual(uier otra operacinaritm+tica con datos nominales)

b) O"dinal

En este segundo nivel aparecen los n0meros y, por tanto el sentido cuantitativo en lamedicin) Medimos a nivel ordinal cuando podemos colocar por orden de rangos lapropiedad (ue se mide) !or e%emplo, si afirmamos (ue un test de ansiedad mide a nivel

ordinal, y se lo aplicamos a dos su%etos, conforme al postulado : de la medicin,tendremos (ue demostrar emp'ricamente (ue.

"a ` b$ "a >b$ "a


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"a


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En la pr1ctica es casi imposible (ue una medicin sea perfecta) 7eneralmente se tiene ungrado de error.*esde luego, se trata de (ue este error sea el m'nimo posible) Es por esto (ue lamedicin de cual(uier fenmeno se conceptuali5a con la siguiente frmula b1sica.

*onde 89 representa los valores observados "resultados disponibles$, 8t son los valoresverdaderos y 8e es el grado de error en la medicin. Si no ay error de medicin "OeQ esigual a cero$, el valor observado y el verdadero son e(uivalentes) Esto puede verseclaramente as'.

Esta situacin representa el ideal de la medicin) Entre mayor sea el error al medir, el

valor (ue observamos "y (ue es en el (ue nos basamos$ se ale%a m1s del valor real overdadero) !or e%emplo, si medimos la motivacin de un individuo y esta medicin est1contaminada por un grado de error considerable, la motivacin registrada por elinstrumento ser1 bastante diferente de la motivacin real (ue tiene ese individuo) !or elloes importante que el error sea reducido lo m%s posible. !ero, Zcmo sabemos el grado deerror (ue tenemos en una medicin Calculando la confiabilidad y valide5)

E&isten diversos procedimientos para calcular la con!iabilidad de un instrumento demedicin) odos utili5an frmulas (ue producen coe!icientes de con!iabilidad. Estoscoeficientespueden oscilar entre ; y


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administradas a un mismo grupo de personas dentro de un periodo de tiemporelativamente corto) El instrumento es confiable si la correlacin entre los resultados deambas administraciones es significativamente positiva) Los patrones de respuesta debenvariar poco entre las aplicaciones)

c) Divisin !o" mitades

ambi+n llamado split2alves) Los procedimientos anteriores "medida de estabilidad ym+todo de formas alternas$, re(uieren cuando menos dos administraciones de lamedicin en el mismo grupo de individuos) En cambio, el m+todo de mitades2partidasre(uiere slo una aplicacin de la medicin) Espec'ficamente, el con%unto total de 'tems "ocomponentes$ es dividido en dos mitades y las puntuaciones o resultados de ambas soncomparados) 4i el instrumento es confiable, las puntuaciones de ambas mitades debenestar fuertemente correlacionadas) Un individuo con ba%a puntuacin en una mitad,tender1 a tener tambi+n una ba%a puntuacin en la otra mitad)

d) Consistencia inte"na

2 =oe!iciente al!a de =ronbach. Este coeficiente desarrollado por H) L) Cronbacre(uiere una sola administracin del instrumento de medicin y produce valores(ue oscilan entre 7 y :) 4u venta%a reside en (ue no es necesario dividir en dosmitades a los 'tems del instrumento de medicin, simplemente se aplica lamedicin y se calcula el coeficiente)

2 =oe!iciente >R/+?. 9uder y Ricardson ":;AG$ desarrollaron un coeficiente paraestimar la confiabilidad de una medicin, su interpretacin es la misma (ue la delcoeficiente alfa)

UNIDAD DE APRENDIZAJE . /alide% en ciencias del

comportamientoUn aspecto crucial de todo instrumento de evaluacin es probar (ue +ste eval0a lo (uepretende) Este problema se conoce en la literatura especiali5ada de la psicometr'a comoel de la valide5 de una prueba) irado y colaboradores ":;;G$ acen una revisin alrespecto) Magnusson define la valide5 de un m+todo como la e&actitud con (ue puedenacerse medidas significativas y adecuadas con +l, en el sentido (ue midan realmente losrasgos (ue se pretenden) oolfolD define la valide5 como el grado en (ue una pruebamide lo (ue se espera (ue mida)

El =ollege @oarden :;;: se-ala (ue la valide5 predictiva indica el grado asta el cual laspuntuaciones de una prueba pueden predecir un criterio, la (ue se e&presa como un

coeficiente de correlacin entre la variante predictiva y la variable criterio) !ara 4ilva, lavalide5 predictiva indica el grado de certe5a con (ue se pueden predecir algunascaracter'sticas medidas a partir del instrumento de la escala, lo (ue se logra utili5ando uncriterio e&terno) orndiDe y >agen definen a la valide5 predictiva como la correlacinentre las puntuaciones de una prueba y una medida de criterio adecuada) 3l estimar lavalide5 de un instrumento de medicin, se precisan los alcances y limitaciones de laprueba) Esto permite interpretar los resultados y tomar decisiones en forma ponderada)


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Cronbac y Mul se refieren a la valide5 como el indicador (ue describe el significado delas calificaciones de un instrumento o procedimiento de evaluacin)

*e acuerdo con 9erlinger "?@@?. @K$ la clasificacin m1s importante de los tipos devalide5 es la (ue cre un comit+ con%unto de la 3sociacin !sicolgica 3mericana, la

3sociacin 3mericana de Investigacin Educativa y el Conse%o Nacional de Mediciones

utili5adas en Educacin) 4e incluyen tres tipos de valide5. de contenido, de constructo yde criterio)

a. De contenido

a valide) de contenido es la representatividad o la adecuacin de muestreo de contenidola sustancia, la materia, el tema2 de un instrumento de medicin) La validacin decontenido est1 guiada por la pregunta. Zla sustancia o contenido de esta medida esrepresentativa del contenido del universo de la propiedad (ue se mide La validacin decontenido es b1sicamente de %uicio) Cada reactivo debe %u5garse respecto a su supuestarelevancia respecto a la propiedad (ue se mide) !or lo com0n, otros %ueces OcompetentesQ

deben %u5gar el contenido de los reactivos "9erlinger, ?@@?. @K, @J$)!or su parte, M1r(ue5 ":;


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grados posteriores "el promedio (ue se obtiene en el primer semestre o a-o escolar$) 3s',se puede apreciar (ue la valide5 predictiva de un instrumento se logra al comparar en dosdirecciones. una de manera retrospectiva y otra de manera prospectiva "Cronbac, citadopor irado et) al), :;;G$)

c. De c"ite"io 6concu""ente 9 !"edictiva:

a valide) relacionada con el criterioy validacin, se estudia al comparar las puntuacionesde una prueba o escala con una o m1s variables e&ternas o criterios, (ue se sabe o seconsidera (ue miden el atributo (ue se estudia) Un tipo de valide5 relacionada con elcriterio es la llamada valide5 predictiva) El otro tipo es la valide5 concurrente, (ue difierede la predictiva en la dimensin del tiempo) La valide5 predictiva involucra el uso dedesempe-os del criterio futuros, mientras (ue la valide5 concurrente mide el criterio casial mismo tiempo) En este sentido, la prueba sirve para evaluar el estatus presente delindividuo "9erlinger, ?@@?. @$)

M1r(ue5 ":;


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Las distribuciones de !recuencias pueden completarse agregando las !recuenciasrelativas y las !recuencias acumuladas. as !recuencias relativas son los porcenta-es decasos en cada categor'a, y las frecuenciasacumuladas son lo (ue se va acumulando encada categor'a, desde la m1s ba%a asta la m1s alta)

a) (edidas de tendencia cent"al

Las medidas de tendencia central son puntos en una distribucin, los valores medios ocentrales de +sta y nos ayudan a ubicar'a dentro de la escala de medicin) Las principalesmedidas de tendencia central son tres. moda$ mediana y media. &l nivel de medicin de lavariable determina cu%l es la medida de tendenciacentral apropiada.

La moda es la categor'a o puntuacin (ue ocurre con mayor frecuencia) En la tabla


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en la escala de medicin) Las medidas de la variabilidad m1s utili5adas son el rango$ ladesviacin est%ndar y la varian)a.

2 El rango es la diferencia entre la puntuacin mayor y la puntuacin menor, indica eln0mero de unidades en la escala de medicin necesaria para incluir los valores m1&imo ym'nimo) 4e calcula as'. SM ^ Sm"puntuacin mayor menos puntuacin menor$) ambi+nsuele denomin1rsele OrecorridoQ) 4i tenemos los siguientes valores

Cuanto m%s grande sea el rango$ mayor ser1 la dispersin de los datos de unadistribucin)

2 La desviacin est%ndar es el promedio de desviacin de las puntuaciones con respecto ala media) Esta medida es e&presada en las unidades originales de medicin de ladistribucin) 4e interpreta en relacin a la media) Cuanto mayor es la dispersin de losdatos alrededor de la media, mayor es la desviacin est1ndar) 4e simboli5a como. OsQ o laletra min0scula griega sigma "$ y su frmula esencial es.

a varian)a es la desviacin est1ndar elevada al cuadrado y se simboli5a como. s ?) Es unconcepto estad'stico sumamente importante, ya (ue mucas de las pruebas cuantitativasse fundamentan en +l) *iversos m+todos estad'sticos parten de la descomposicin de lavarian5a) 4in embargo, para fines descriptivos se utili5a preferentemente la desviacinest1ndar)

c) Sesgo 9 cu"tosis

&l sesgo es una estad'stica necesaria para conocer (u+ tanto nuestra distribucin separece a una distribucin terica llamada 8curva normal y constituye un indicador dellado de la curva donde se agrupan las frecuencias) 4i es cero "asimetr'a ` @$, la curva odistribucin es sim+trica) Cuando es positiva (uiere decir (ue ay m1s valores agrupados

acia la i5(uierda de la curva "por deba%o de la media$) Cuando es negativa significa (uelos valores tienden a agruparse acia la dereca de la curva "por encima de la media$)

a curtosis es un indicador de lo plana o OpicudaQ (ue es una curva) Cuando es cero"curtosis ` @$, significa (ue se trata de una 8curva normal. 4i es positiva, (uiere decir (uela curva o distribucin o pol'gono es m1s OpicudaQ o levantada) 4i es negativa, (uiere decir(ue es m1s plana)

La asimetr'a y la Curtosis re(uieren m'nimo de un nivel de medicin por intervalos)

UNIDAD DE APRENDIZAJE 11. Estadstica in,erencial

6recuentemente, el propsito de la investigacin va m1s all1 de describir las

distribuciones de las variables se pretende generali5ar los resultados obtenidos en lamuestra a la poblacin o universo)J: os datos casi siempre son recolectados de unamuestra y sus resultados estadsticos se denominan Cestadgra!os$ la media o ladesviacin est1ndar de la distribucin de una muestra son estad'grafos) las estadsticasde la poblacin o universo se les conoce como par%metros. Los par1metros no soncalculados, por(ue no se recolectan datos de toda la poblacin, pero pueden ser inferidosde los estad'grafos) de a' el nombre de 8estadsticain!erencial.


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) La inferencia de los par1metros se lleva a cabo mediante t+cnicas estad'sticasapropiadas para ello) Estas t+cnicas se e&plicar1n m1s adelante) La estad'stica inferencialpuede ser utili5ada para dos procedimientos

a) P"ue&a de =i!tesisUna hiptesis en el conte&to de la estad'stica inferencial es una proposicin respecto auno o varios par1metros, y lo (ue el investigador ace a trav+s de la prueba de iptesises determinar si la iptesis es consistente con los datos obtenidos en la muestra"iersma, :;


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*esde luego, muy rara ve5 se obtiene la distribucin muestral "la distribucin de lasmedias de todas las muestras posibles$) Es m1s bien un concepto terico definido por laEstad'stica para los investigadores) Lo (ue +stos com0nmente acen es e&traer una solamuestra

c) Nivel de significancia

iersma ":;


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d) Inte"valo de confian;a

4e a ablado de la distribucin muestral por lo (ue respecta a la prueba de iptesis,pero otro procedimiento de la estad'stica inferencial es construir un intervalo donde selocali5a un par1metro "iersma, :;ay dos tipos de an1lisis (ue pueden reali5arse. los an%lisis paramtricos y los noparamtricos. Cada tipo posee sus caracter'sticas y presuposiciones (ue lo sustentan y laeleccin del investigador sobre (u+ clase de an1lisis efectuar depende de estaspresuposiciones) 3simismo, cabe destacar (ue en una misma investigacin puedenllevarse a cabo an1lisis param+tricos para algunas iptesis y variables, y an1lisis noparam+tricos para otras)


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!ara reali5ar an%lisis paramtricos debe partirse de los siguientes supuestos.

:$ a distribucin poblacional de la variable dependiente es normal: el universotiene una distribucin normal)

?$ El nivel de medicin de la variable dependiente espor intervalos o ra)n.

A$ Cuando dos o m%s poblaciones son estudiadas$ +stas tienen una varian)ahomognea: las poblaciones en cuestin tienen una dispersin similar en susdistribuciones "iersma, :;


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correlacin entre dos variables y para decidir sobre su nivel de significacin, pero debecuidarse de (ue se cumplan las condiciones para (ue su utili5acin resulte v1lida) 4usaplicaciones van desde la psicometr'a, en an1lisis de confiabilidad y valide5, astacual(uier investigacin (ue bus(ue asociacin entre dos variables)

Los ob%etivos de esta prueba son.

:) Medir el grado en (ue est1n correlacionadas dos variables. S "predictor$ y /"criterio$)

?) !robar su significacin)

A) Cuando se prueba (ue las dos variables est1n asociadas significativamente, medirla regresin de cual(uier punta%e observado)

Condiciones de aplicacin.

:) 3mbas variables) S y / deben estar medidas al menos en el nivel intervalar) Esdebido recordar los cuatro niveles de medicin e&istentes. El m1s d+bil de ellos es el

nominal, en +l se establecen categor'as distintivas (ue no implican un ordenespec'fico, se asignan n0meros a eventos con el propsito de identificarlos, no e&istening0n referente cuantitativo) El siguiente es el nivel ordinal, en +l se establecencategor'as, esta escala es cuantitativa por(ue permite ordenar a los eventos enfuncin de la mayor o menor posesin de un atributo o caracter'stica) El nivelintervalar posee las caracter'sticas de la medicin nominal y ordinal, establece ladistancia entre una medida y otra, se aplica a variables continuas pero carece de unpunto cero absoluto) 6inalmente, la medicin de ra5n incluye las caracter'sticas delos tres anteriores niveles de medicin anteriores, determina la distancia e&acta entrelos intervalos de una categor'a, adicionalmente tiene un punto cero absoluto, es decir,en el punto cero no e&iste la caracter'stica o atributo (ue se mide, se aplica tanto a

variables continuas como discretas "hvila, ?@@$)

?) La muestra debe aberse obtenido aleatoriamente)

A) La muestra debe ser grande) La Ley de los grandes n0meros establece (ue unamasa de datos es pe(ue-a cuando tiene un n0mero no mayor de ?J) La masa dedatos es grande si +sta tiene m1s de ?J "menos dos$ elementos Lpe5 4u1re5, ?@@K)

K) La poblacin de la (ue se obtuvo la muestra debe estar distribuida normalmente)

J) 3mbas variables son omoced1sticas, esto es, tienen varian5as iguales)

Igualmente, Lpe5 4u1re5 ?@@G describe un algoritmo a seguir para reali5ar la prueba deCorrelacin de !earson.

!aso :) !lantear el %uego de iptesis.

En una prueba direccionada, es decir, con probabilidad de tener un sentido positivo,negativo, o estad'sticamente igual a cero.

>@. r ` @, No e&istir1 correlacin entre S y /)

>:r _ @, E&istir1 correlacin directa entre S y /)


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>?. r @, E&istir1 correlacin inversa entre S y /)

En una prueba no direccionada, o bien, dirigida acia una misma direccin.

>@. r ` @, No e&istir1 correlacin entre S y /)

>:. r j @, E&istir1 correlacin entre S y /)

*esde luego, en nuestro caso nos interesa probar con direccin)

!aso ?) Hustificar el uso de la prueba demostrando (ue se cumplan las condiciones)

!aso A) Especificar el nivel de significacin "k$ con el (ue se probar1 la iptesis y%ustificarlo)

!aso K) Identificar el valor terico r) Utili5ar la abla de valores tericos "r$ paraprobar la significacin del coeficiente de correlacin de !earson, ubicando la columnacorrespondiente al n0mero de pare%as menos ? grados de libertad "n2:$ y el renglnsuperior correspondiente a k)

!aso J) 3 partir de la masa de datos, construir la siguiente tabla.

"ueto A 3 A3 A 3

* A* 3* A*3* A* 3*

... ... ... ... ... ...

n An 3n XnYn An 3n

BA B3 BA3 BA B3

!aso ) Calcular el coeficiente de correlacin de !earson con

!aso G) 3plicar la regla de decisin

Cuando "r! r$, entonces >@no puede ser reca5ada)

Cuando "r! _ r$, entonces >@ debe reca5arse, En una prueba direccionada seprocede a decidir la iptesis alternativa conforme al signo de r! en una prueba nodireccionada se acepta >:)

!aso


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Es una prueba estad'stica para evaluar si dos grupos difieren entre s' de manerasignificativa respecto a sus medias)

El tipo de iptesis (ue desea comprobar es *e diferencia entre dos grupos) La iptesisde investigacin propone (ue los grupos difieren significativamente entre s' y la iptesisnula propone (ue los grupos no difieren significativamente)

La variable (ue involucra se reali5a sobre una variable) 4i ay diferentes variables, seefectuar1n varias pruebas OtQ "una por cada variable$) 3un(ue la ra5n (ue motiva lacreacin de los grupos puede ser una variable independiente) !or e%emplo. une&perimento con dos grupos, uno al cual se le aplica el est'mulo e&perimental y el otrogrupo el de control)

4olamente acepta variables medidas en el nivel de Intervalos o ra5n)

El valor Otq se obtiene en muestras grandes mediante la frmula.

*onde9 : es la media de un grupo,9 ? es la media del otro grupo, 4:es la desviacinest1ndar del primer grupo elevada al cuadrado, N: es el tama-o del primer grupo, es ladesviacin est1ndar del segundo grupo elevada al cuadrado y N? es el tama-o delsegundo grupo) En realidad, el denominador es el error est%ndar de la distribucinmuestral de la di!erencia entre medias.

!ara saber si el valor OtQ es significativo, se aplica la frmula y se calculan los grados delibertad. La prueba OtQ se basa en una distribucin muestral o poblacional de diferencia demedias conocida como la distribucin OtQ de 4tudent) Esta distribucin es identificada por

los grados de libertad$ los cuales constituyen el nGmero de maneras como los datospueden variar libremente. 4on determinantes, ya (ue nos indican (u+ valor debemosesperar de OtQ dependiendo del tama-o de los grupos (ue se comparan) &ntre mayornGmero degrados de libertad se tengan$ la distribucin OtQ de Btudent se acerca m%s a seruna distribucin normal y ^ usualmente^ si los grados de libertad e&ceden los :?@, ladistribucin normal es utili5ada como una apro&imacin adecuada de la distribucin OtQ de4tudent "iersma, :;


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libertad) Los niveles de confian5a ad(uieren el significado del (ue se a ablado "el )@Jsignifica un ;JB de (ue los grupos en realidad difieran significativamente entre s' y un JBde posibilidad de error$)

Cuanto mayor sea el valor t calculado respecto al valor de la tabla y menor sea laposibilidad de error, mayor ser1 la certe5a en los resultados)

Cuando el valor t se calcula utili5ando un pa(uete estad'stico para computadora, lasignificancia se proporciona como parte de los resultados y +sta debe ser menor a )@J o )@: dependiendo del nivel de confian5a seleccionado)

UNIDAD DE APRENDIZAJE 1. Estadstica no paramtrica

a) Su!uestos

!ara reali5ar an1lisis no param+tricos debe partirse de las siguientes consideraciones.

:$ La mayor'a de estos an%lisis no requieren de presupuestos acerca de la !orma de ladistribucin poblacional.3ceptan distribuciones no normales)

?$ Las variables no necesariamente deben de estar medidas en un nivel por intervalos ode ra)n$ pueden anali5arse datos nominales u ordinales) *e eco, si se (uieren aplicaran1lisis noparam+tricos a datos por intervalos o ra5n, +stos deben de ser resumidos acategor'as discretas "aunas cuantas$) Las variables deben ser categricas)

Laspruebas no paramtricas m%s utili)adas son.:$ La Ci cuadrada o ??$ Los coeficientes de correlacin e independencia para tabulaciones cru5adas)A$ Los coeficientes de correlacin por rangos ordenados de 4pearman y 9endall)

b) C=i cuad"ada

Es una prueba estad'stica para evaluar iptesis acerca de la relacin entre dos variables

categricas) !rueba iptesis correlacionales) Involucra dos variables) 3cepta variablesmedidas a Nominal u ordinal "o intervalos o ra5n reducidas a ordinales$) La =hi/cuadrada se calcula a trav+s de una tabla de contingencia o tabulacin cru)ada$ (ue esuna tabla de dos dimensiones y cada dimensin contiene una variable) 3 su ve5, cadavariable se subdivide en dos o m1s categor'as

c) Coeficiente de S!ea"man

Los coeficientes rho de Bpearman$ simboli5ado como rs, y tau de 9endall, simboli5adocomo t, son medidas de correlacin para variables en un nivel de medicin ordinal$ de talmodo (ue los individuos u ob%etos de la muestra pueden ordenarse por rangos"%erar(u'as$)

*ebe observarse (ue todos los su%etos u ob%etos deben %erar(ui5arse por rangos (uecontienen las propiedades de una escala ordinal "se ordenan de mayor a menor$) 3mboscoeficientes var'an de ^:)@ "correlacin negativa perfecta$ a :)@ "correlacin positivaperfecta$) 4e trata de estad'sticas sumamente eficientes para datos ordinales) Ladiferencia entre ellos es e&plicada por Nic et al. ":;GJ, p) ?


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UNIDAD DE APRENDIZAJE 1". 'todo narrativo

En este caso el observador es el principal instrumento de observacin) Lo (ue se registrano est1 especificado de antemano, sino (ue depende en gran medida del sistemaperceptual del observador y de su capacidad para captar y transmitir en lengua%e cotidianolo (ue a observado) Los sistemas narrativos son sistemas abiertos, no tienen categor'aspredeterminadas y registran segmentos amplios de acontecimientos y conductas en formaoral o escrita)

Los registros narrativos pueden construirse durante la observacin o despu+s de ella)Entre otros se utili5an. los incidentes cr'ticos "anotaciones de aspectos relevantes de laobservacin$, muestras "cronolog'a, conte&to, fases$ y notas de campo "recogidas tras laobservacin$, diarios "registros en primera persona del propio su%eto investigado$,inventarios "ob%etos y actividades de un determinado grupo$, otros documentos escritos"personales, oficiales, p0blicos$)

UNIDAD DE APRENDIZAJE 1$. 'todo etnogr3,ico

La etnograf'a es una apro&imacin cient'fica para estudiar patrones sociales, culturales yotros escenarios sociales) 8usca descubrir lo (ue las personas acen y por (u+ lo acen,antes de asignarles un significado a su comportamiento o sus creencias)

ambi+n se le conoce como observacin participante, y puede conceptuali5arse como ladescripcin de un grupo desde la perspectiva del grupo) 4e dirige al estudio de lasinteracciones umanas y su significado tal y como lo viven sus actores en sus actividadesy situaciones cotidianas) Implica procesos de entrevista y observacin, en un procesofle&ible en el (ue se someten a prueba de manera repetida las definiciones y re2definiciones del significado en el campo de la e&periencia asta identificar e&plicacionesol'sticas, coerentes y consistentes del funcionamiento del grupo estudiado "/ang FMiller, ?@@


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Implica establecer su posicin en un marco conceptual a partir del %uicio del investigador"basado en su e&periencia, la literatura de investigacin, observaciones de campo,e&periencias de otros investigadores, y sentido com0n$) !osteriormente se identifican enla poblacin las posibles variables o conductas a observar, y se establece una %erar(u'ade las mismas, esto puede reali5arse a trav+s de entrevistas, redes sem1nticas,cuestionarios, etc) 6inalmente se establece el papel de la observacin en un continuo (ue

va de lo abstracto a lo observable)En general, la mayor'a de los autores coinciden en (ue de entre los m+todos deobservacin, es la participante la (ue me%or cumple los propsitos de la investigacinetnogr1fica) 3un(ue, dependiendo del ob%etivo, en diferentes etapas el observador puedeocupar la observacin no participante y la participante)

*ebido a la comple%idad (ue entra-a observar y participar simult1neamente en el procesode aculturacin, la observacin etnogr1fica suele re(uerir elementos ordenadosadicionales.

7bservar el escenario)

7bservar y registrar eventos y su secuencia)

Usar conteos, establecimiento de censo, mapeo etnogr1fico)

8uscar indicadores de diferencias sociales)

Con estos pasos se inicia el proceso, adicionalmente ser1n necesarios sistemas devaciado de no

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