METODOLOG. DE LA INVESTIGACIÓN METODOLOG. DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICACIENTÍFICA

RealidadProblemática

Problema

Hipótesis

Diseño de Contrastación de Hipótesis

CONTRASTACIÓN DE HIPÓTESISCONTRASTACIÓN DE HIPÓTESIS

DISEÑOS EXPERIMENTALES Y NO EXPERIMENTALESDISEÑOS EXPERIMENTALES Y NO EXPERIMENTALES

DISEÑOS EXPERIMENTALES

PROPIAMENTEDICHOS

CUASIEXPERIMENTALES PREEXPERIMENTALES

.Repetición

.Aleatorización

.Control Local

.No Aleatorización.No aleatorización.

.Poco o nulo control local.

DISEÑO: Estrategia para obtener la información que se requiere en una investigación.EXPERIMENTO: Situación de control en la cual se manipulan intencionalmente una o más variables independientes (causas) para analizar los efectos sobre una o más variables dependientes.

DISEÑOS NO EXPERIMENTALESDISEÑOS NO EXPERIMENTALES

EJEMPLOS:EJEMPLOS:• Averiguar cuál es la expectativa de Averiguar cuál es la expectativa de

ingreso mensual de los trabajadores ingreso mensual de los trabajadores de las empresas de la región.de las empresas de la región.

• Una investigación para averiguar Una investigación para averiguar como influye la motivación intrínseca como influye la motivación intrínseca influye en la productividad de los influye en la productividad de los trabajadores de las empresas trabajadores de las empresas industriales de la Región de la industriales de la Región de la Libertad durante el año 2010. Libertad durante el año 2010.

DISEÑO DE CONTRASTACIÓN DE DISEÑO DE CONTRASTACIÓN DE HIPÓTESISHIPÓTESIS

• Tipo de Diseño( con uno o más Tipo de Diseño( con uno o más grupos):grupos):

► ► Pre-ExperimentalPre-Experimental► ► Cuasi- ExperimentalCuasi- Experimental► ► ExperimentalExperimental► ► No Experimental :No Experimental : ◙ ◙ Transeccionales: Descriptivos, Transeccionales: Descriptivos,

Correlacionales.Correlacionales. ◙ ◙ Longitudinales: De Tendencia, Longitudinales: De Tendencia,

Cohorte, Panel.Cohorte, Panel.

DISEÑO DE CONTRASTACIÓN DE DISEÑO DE CONTRASTACIÓN DE HIPÓTESISHIPÓTESIS

. . Material de EstudioMaterial de Estudio► ► DiseñoDiseño ► ► PoblaciónPoblación ► ► Muestra Probabilístca:Muestra Probabilístca: - Aleatoria Simple - Sistemática - Aleatoria Simple - Sistemática - Aleatoria Estratificada - Conglomerados - Aleatoria Estratificada - Conglomerados

. Métodos:. Métodos: . Modelos. Modelos. Técnicas: - De Recolección de Datos. Técnicas: - De Recolección de Datos - Procesamiento- Procesamiento - Análisis de Resultados.- Análisis de Resultados.. Pruebas Estadísticas: Normal, t de Student , . Pruebas Estadísticas: Normal, t de Student ,

Ji CuadradoJi Cuadrado

POBLACIÓN Y MUESTRAPOBLACIÓN Y MUESTRAPoblación : Conjunto completo de todas las unidades de análisis cuyas características se van a estimar. Consiste de todos los posibles valores de la variable (s).Medidas poblacionales: Parámetros: µ, σ, PMuestra. Parte representativa y adecuada de la población. Representativa (calidad), Adecuada (cantidad)Medidas muestrales: Estimadores: S, p -- variables aleatoriasMarco muestral: Totalidad de las unidades de muestreo de donde se extraerá la muestra. Puede ser una lista de personas o de unidades de vivienda, un archivo de registros, un archivo de historias clínicas, un mapa o una guía.

Unidad de muestreo: Unidad seleccionada del marco muestral.

Unidad de análisis: Unidad para la que deseamos obtener información estadística

TAMAÑO MUESTRALTAMAÑO MUESTRAL

• Si el muestreo es con reemplazo, a Si el muestreo es con reemplazo, a partir de una población infinita o de partir de una población infinita o de una que sea lo suficientemente grande una que sea lo suficientemente grande como para ignorar la corrección por como para ignorar la corrección por población finita:población finita:

• Donde :Donde :• Z : es la ordenada de distribución Z : es la ordenada de distribución

normal con nivel de significación normal con nivel de significación • σσ22 : es la varianza poblacional : es la varianza poblacional • d : es el margen de errord : es el margen de error

2

22

2

d

Zn

2

22

2

d

Zn

DISEÑO DE CONTRASTACION DE HIPÓTESISDISEÑO DE CONTRASTACION DE HIPÓTESIS

• TAMAÑO MUESTRAL (n) CUANDO SE TAMAÑO MUESTRAL (n) CUANDO SE CONOCE NCONOCE N

.n = f ( Z, Varianza, Error de Estimación.n = f ( Z, Varianza, Error de Estimación E) E)OBJETIVOOBJETIVO : : Conocer (estimar) la media Conocer (estimar) la media

poblacional.poblacional.

Z Z αα /2 /2 σσ22

A).A).nnoo = ------------------ , Z = 1, 96 para 95% de = ------------------ , Z = 1, 96 para 95% de confianza.confianza.

EE22

B)B) Si se conoce N poblacional: Si se conoce N poblacional: 1º. Calcular n1º. Calcular no o con la fórmula A)con la fórmula A) nono 2º. Calcular n = ---------------------------2º. Calcular n = ---------------------------

1 + ( n1 + ( noo / N) / N)

DISEÑO DE CONTRASTACIÓN DE HIPÓTESISDISEÑO DE CONTRASTACIÓN DE HIPÓTESIS

• TAMAÑO MUESTRALTAMAÑO MUESTRAL

• OBJETIVOOBJETIVO.. Estimar la proporción de unaEstimar la proporción de una población.población.

ZZ22αα/2/2 . P(1- P) . P(1- P)

.n = -----------------------.n = ----------------------- EE22

NOTA.NOTA. Cuando no se conoce P poblacionalCuando no se conoce P poblacional se estima P poblacional con una se estima P poblacional con una muestra piloto.muestra piloto.

ERRORES DE MUESTREO Y OTROSERRORES DE MUESTREO Y OTROS• Errores de Muestreo : Errores de Muestreo : El problema que confronta el El problema que confronta el

estadístico o investigador es determinar la mejor estadístico o investigador es determinar la mejor forma de efectuar el muestreo de la población con el forma de efectuar el muestreo de la población con el objeto de que las diferencias entre las mediadas de objeto de que las diferencias entre las mediadas de la muestra (estimaciones o estadísticos) y las la muestra (estimaciones o estadísticos) y las verdaderas medidas de la población (parámetros) verdaderas medidas de la población (parámetros) sean mínimas, es decir, que el error de muestreo sea sean mínimas, es decir, que el error de muestreo sea mínimo.mínimo.

• Otros Errores:Otros Errores: Son debidos a causas diversas como: Son debidos a causas diversas como: falta de claridad de las preguntas, defecto en la falta de claridad de las preguntas, defecto en la definición de unidad estadística, falta de una buena definición de unidad estadística, falta de una buena delimitación de eliminación de estas fuentes de error delimitación de eliminación de estas fuentes de error es de gran importancia, para lo cual es necesario es de gran importancia, para lo cual es necesario que las personas que participan en la investigación que las personas que participan en la investigación tengan conciencia del efecto que estas deficiencias tengan conciencia del efecto que estas deficiencias puedan causar en los resultados de la investigación.puedan causar en los resultados de la investigación.

TIPOS DE MUESTREOTIPOS DE MUESTREO

• A. PROBABILÍSTICOS:A. PROBABILÍSTICOS: • 1.1. Muestreo Aleatorio SimpleMuestreo Aleatorio Simple• 2. Muestreo Aleatorio Estratificado2. Muestreo Aleatorio Estratificado• 3. Muestreo Aleatorio Sistemático3. Muestreo Aleatorio Sistemático• 4. Muestreo Aleatorio por 4. Muestreo Aleatorio por

conglomeradosconglomerados

• B. NO PROBABILÍSTICOS:B. NO PROBABILÍSTICOS:• 1. Basado en el criterio de expertos1. Basado en el criterio de expertos• 2. Basado en casos2. Basado en casos• 3. Basado en el juzgamiento de 3. Basado en el juzgamiento de

unidades tipo unidades tipo• 4. Basado en cuotas4. Basado en cuotas

DISEÑO DE CONTRASTACIÓN DE DISEÑO DE CONTRASTACIÓN DE HIPÓTESISHIPÓTESIS

• MUESTRA ALEATORIA SIMPLEMUESTRA ALEATORIA SIMPLE

• Población con N unidadesPoblación con N unidades

Muestra

INFERENCIA

TIPOS DE MUESTREO

M. A. S. (POBLACIONES HOMOGÉNEAS)De una lista verificada de 100 enfermeras se desea nombrar una comisión de gestión ante el MINSA de 5 enfermeras.Usa la tabla de números aleatorios.

M. A. E. (POBLACIONES HETEROG)La estratificación es el proceso de dividir una población de tamaño N en estratos de tamaños N1, N2, N3, … , a fin de efectuar procesos separados de muestreo aleatorio simple en cada uno de ellos.

MUEST ALEATORIO SISTEMÁTICO (POBLACIÓN SECUENCIAL)Se utiliza cuando las unidades poblacionales están dispuestas en secuencia, en fila, o en grupos muy grandes que sea muy difícil manipularlos o muy costoso efectuar la observación individual correspondiente

.

N1 N2 N3

n1 n2 n3

PRUEBA DE HIPOTESIS DE LA MEDIA PRUEBA DE HIPOTESIS DE LA MEDIA POBLACIONALPOBLACIONAL

Esquema General :Esquema General :

1. Formular la Hipótesis Nula Ho1. Formular la Hipótesis Nula Ho

Formular la Hipótesis Alternativa H1.Formular la Hipótesis Alternativa H1.

2. Fijar un Nivel de Significación 2. Fijar un Nivel de Significación αα=1%,5%=1%,5%

3. Determinar la Región de Rechazo de la 3. Determinar la Región de Rechazo de la Hipótesis Nula Ho, mediante el Punto Crítico Hipótesis Nula Ho, mediante el Punto Crítico k en el eje Z, o eje t utilizando Tabla k en el eje Z, o eje t utilizando Tabla Estadística.Estadística.

4. Calcular el valor experimental Zo ó to.4. Calcular el valor experimental Zo ó to.

5. Decisión. Se acepta la hipótesis nula Ho si 5. Decisión. Se acepta la hipótesis nula Ho si el valor experimental cae en la Región de el valor experimental cae en la Región de Aceptación, en caso contrario se rechaza Ho.Aceptación, en caso contrario se rechaza Ho.

CONTRASTACIÓN DE HIPÓTESIS DE CONTRASTACIÓN DE HIPÓTESIS DE PROPORCIONESPROPORCIONES

1.1. Ho: Ho: ππ = Valor dado , H1: = Valor dado , H1:ππ <(>) Valor dado <(>) Valor dado

2.2. Novel de Significación: Novel de Significación:αα = 5%, 1% = 5%, 1%

3.3. Región de Rechazo (cola izquierda o cola Región de Rechazo (cola izquierda o cola derecha en el eje Z, según signo < o >) derecha en el eje Z, según signo < o >)

4.4. Valor experimental Valor experimental

Zo = (p- Zo = (p- ππ)/ )/ σσp p

donde donde σσp p =( =( ππ(1- (1- ππ))))1/21/2

CONTRASTACIÓN DE HIPÓTESIS DE 2 CONTRASTACIÓN DE HIPÓTESIS DE 2 PROPORCIONESPROPORCIONES

1. 1. Ho: Ho: ππ 11 = = ππ 2 ,, 2 ,, H1: H1: ππ 11 < (>) < (>) ππ 2 2

2.2. Nivel de significación: Nivel de significación: αα = 5% ,1%. = 5% ,1%. 3.3. Región de Rechazo de Ho en eje Región de Rechazo de Ho en eje

z ,determinando el punto crítico k.z ,determinando el punto crítico k.4.4.Valor experimental Valor experimental

^ ^^ ^

Zo =( p1- p2)/ ( Zo =( p1- p2)/ ( ππ (1- (1- ππ)(1/n1 + 1/n2)))(1/n1 + 1/n2))1/21/2

^̂donde donde ππ =( n =( n11 p p11 + n + n22 p p22)/ (n)/ (n11+ n+ n22) ) 55. Decisión. Se acepta Ho si to cae en la RA de la . Decisión. Se acepta Ho si to cae en la RA de la

hipótesis nula Ho. hipótesis nula Ho.