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UNIVERSIDAD YACAMBÚVICERRECTORADO DE INVESTIGACIÓN Y POSTGRADO
INSTITUTO DE INVESTIGACIÓN Y POSTGRADO
Técnicas de Recolección y Análisis de Datos Cuantitativos
Marzo, 2014
Participante: Mg. Mariela DayekhFacilitador: Dr. Mauricio Villabona
UNIVERSIDAD YACAMBÚVICERRECTORADO DE INVESTIGACIÓN Y POSTGRADO
INSTITUTO DE INVESTIGACIÓN Y POSTGRADO
Técnicas de Recolección y Análisis de Datos Cuantitativos
Marzo, 2014
Participante: Mg. Mariela DayekhFacilitador: Dr. Mauricio Villabona
Actividad de evaluación presentada comorequisito parcial para aprobar el Seminario
de Diseños de Investigaciones en Gerencia I
Puntos a desarrollar
• Tópicos claves de la investigación cuantitativa
• Población y muestra• Técnicas e instrumentos de recolección
de datos• Validez y confiabilidad de los
instrumentos• Análisis de datos: Estadística
descriptiva • Análisis de datos: Estadistica
Inferencial
Investigación dirigida a identificar
¿Quién? /¿Cuántos?¿Qué?/ ¿Cuánto?
Paradigma Positivista
Se relacionan variables
Se desarrollan hipótesis
Investigación Cuantitativa
Investigación Cuantitativa
Pensamiento Deductivo
(de lo general a lo particular)
Investigación Cuantitativa
Confía en la medicion numérica, el conteo y el uso de Estadísticas
Investigación Cuantitativa Genera datos numéricos para explicar el
ambiente social
Utiliza conceptos preconcebidos y teorías para identificar los datos a recolectar
Emplea Métodos estadísticos para analizar los datos y procedimientos de inferencia estadística para generalizar las conclusiones
Investigación Cuantitativa
Investigación Cuantitativa
¿Qué se mide?
¿Quién?¿Cuántos? ¿Qué?/ ¿Cuánto?
El Diccionario de la Real Academia Española indica que medir es: "Comparar una cantidad con su respectiva unidad, con el fin de averiguar cuántas veces la segunda está contenida en la primera" (On line)
Medir es cuantificar, por lo tanto, el instrumento de recolección de datos debe permitirla cuantificación de lo datos.
Investigación Cuantitativa
Investigación Cuantitativa
¿Qué se mide? Las variables
¿Qué es una variable?Sabino (1992) "Cualquier característica o cualidad de la realidad que es suceptible de asumir diferentes valores; es decir, que puede variar aunque para un objeto determinado que se considere puede tener un valor fijo" (p.74)
Así la realidad se conoce por medio de las variables. Todo lo empírico es medible y cuantificable, por lo quepuede expresarse en variables
Variables Cuantitativas
Pueden ser Discretas ó Continuas
Variables Discretas:Ramírez (s.f.) "Son aquellas que solo pueden asumir ciertos valores dentro de un intervalo, surgen de un proceso de conteo y solamente pueden tomar valores en la escala de números enteros (p.4)
Variables Continuas:Ramírez (s.f.)"Asumen teóricamente cualquier valor en algún intervalo de números reales" (p.4)
Etapas de Investigación CuantitativaIdentificar la problemática de
investigación
Seleccionar el tipo y nivel de investigación
Plantear la hipótesis
Seleccionar el diseño de investigación
Desarrollar el marco teórico
Seleccionar la Muestra
Recolección de los datos
Resultados/ Generar conclusiones
Análizar los datos
Pasos previos
Puntos a desarrollar
Etapas de Investigación Cuantitativa
Identificar la problemática de investigación
Seleccionar el tipo y nivel de investigación
Plantear la hipótesis
Seleccionar el diseño de investigación
Desarrollar el marco teórico
Seleccionar la Muestra
Recolección de los datos
Resultados/ Generar conclusiones
Análizar los datos
Seleccionar la Muestra
Población y Muestra
Población:"Es el conjunto de sujetos en el que queremos estudiar un fenómeno determinado. Puede ser una comunidad, una región ,las beneficiarias de un proyecto"Hueso y Cascant (2012: p.1)
Muestra:Subconjunto de los casos,sujetos u objtetos quese estudian
Población y Muestra
¿Porqué se recurre al estudio de unamuestra?
Costos muy elevados para ejecutar el estudio de toda la población
Recursos humanos, materiales y económicos limitados (Escasez)
Existen pruebas destructivas, por lo que el estudio puede eliminar toda la población
El muestreo puede resultar m á s exacto, dado que el estudio es más detallado y con personal capacitado
Población
Muestra Muestra
Población y Muestra
Muestra Representativa: "Cuando nos refleja en sus unidades lo que ocurre en el universo" Sabino (1992: p.118).
Es por ello, que el investigador aspira a que evaluando una muestra se logren conclusiones semejantes a las que obtendría de estudiar toda la población
Generalizar resultados para lograr innovación o trascendencia respecto a saberes previos
La sustentación adecuada y los argumentos válidos son la materia prima necesaria para el análisis epistemológico
Población y Muestra
Tamaño de la Muestra
Nivel de Variabilidad
Porcentaje de Confianza
Porcentaje de Error
3 factores deben ser considerados para determinar el tamañoadecuado de la Muestra:
Población y Muestra
Porcentaje de confianza Representa el nivel de poder generalizar los resultados obtenidos
Porcentaje de error
Sabino (1992): "Este error indica el porcentaje de incertidumbre , es decir, el riesgo que se corre de que la muestra escogida no sea representativa (p.124)" Disminuye en la medida que va creciendo el tamaño de la muestra
Nivel de variabilidad Es la probabilidad con la que se acepta o rechaza en trabajos previos las variables que se requieren indagar
Etapas de Investigación Cuantitativa
Identificar la problemática de investigación
Seleccionar el tipo y nivel de investigación
Plantear la hipótesis
Seleccionar el diseño de investigación
Desarrollar el marco teórico
Seleccionar la Muestra
Recolección de los datos
Resultados/ Generar conclusiones
Análizar los datos
Recolección de los Datos
Instrumentos de Recolección de Datos
Para desarrollar un proceso adecuado de recolección de datos, en la planificación de la actividad el investigador debe atender los siguientes aspectos:
•Información requerida en la investigación
•Tiempo y costos asociados a la recolección de datos
•Talento humano requerido para diseñar la investigación, recolectar, analizar y presentar los resultados.
Datos secundarios:"Son registros escritos que proceden tambiénde un contacto con la práctica, pero que yahan sido escogidos y muchas veces procesadospor otros investigadores" Sabino (1992: p.144)
Instrumentos de Recolección de Datos
Instrumentos de Recoleccion de Datos"Cualquier recurso de que se vale el investigador para acercarse a los fenómenos y extraer de ellos información"Sabino (1992: p.143)
Datos primarios:"Son aquellos que el investigador obtienedirectamente de la realidad, recolectándoloscon sus propios instrumentos" Sabino (1992: p.144)
Los instrumentos de recolección de datos deben satisfacer tres requisitos:
La Confiabilidad:"Se refiere al grado en que su aplicación repetida al mismo individuou objeto produce resultados iguales"Hernández y otros ( 2010: p.200).
La Objetividad:"Se refiere al grado en que éste es permeable a la influencia de los sesgos ytendencias del investigador que lo administran, califican o interpretan"Hernández y otros ( 2010: p.207).
La Validez:"Se refiere al grado en que uninstrumento mide realmente loque quiere medir" Hernández y otros ( 2010: p.201).
Instrumentos de Recolección de Datos
Instrumentos de Recolección de Datos
Confiabilidad de los intrumentos de recoleccion
de datos
Existen diferentes procedimientos para su cálculo, aunque todos ellos emplean coeficientes de fiabilidad cuyos valores resultan entre el intervalo de 0 y 1, donde:
0 equivale a nula confiabilidad1 representa que la fiabilidad es plena o perfecta.
Instrumentos de Recolección de Datos
Procedimiento para calcular la confiabilidad
Instrumentos a desarrollar N° de aplicaciones Momentos de
aplicación
Médidas de coherencia o consistencia interna
Medida de estabilidad Un instrumento 2 o más veces a un mismo grupo
Diferentes momentos
Un instrumento
Método de formasalternativas o paralelas
Método de mitades partidas
Al menos 2 instrumentos
similaresUna sola aplicación Simultáneo o
cercanos
Una sola vez de manera integral todos los ítems
Un instrumento
Una sola oportunidad
Una sola vez pero se dividen en dos partes el total de
ítems considerados
Una sola oportunidad
En el método de coherencia o consistencia interna se requiere estimar la confiabilidadmediante los coeficientes alfa de Cronbanch y Coeficientes de Kuder y Richardson
1
1
Instrumentos de Recolección de Datos
Tipos de evidencia de validez de los instrumentos de recolección de datos:
Validez de contenido:"Se refiere al grado en que un instrumentorefleja un dominio específico de contenido de lo que se mide"Hernádez y otros (2010: p.201)
Validez de criterio: "Establece la validez de un instrumento demedición al comparar sus resultados con los de algún criterioexterno que pretende medir lo mismo" Hernádez y otros (2010: p.202)
1Validez de constructo:"Se refiere a qué tan existosamente uninstrumento representa y mide un concepto teórico"Hernádez y otros (2010: p.203)
Instrumentos de Recolección de Datos
Validez de contenidoValidez de criterioValidez de constructo Validez Total
La validez total de un instrumento de recolección de datos se lográ en la medidaen que éste logré relacionarse con las variables que se requieren medir.Hernádez y otros (2010), añaden que existe otro criterio de validez:, la validez de expertos: "la cual se refiere al grado en que aparentemente un instrumento demedición mide la variable en cuestión, de acuerdo con "voces calificadas" "(p.204)
Instrumentos de Recolección de Datos
Instrumentos de recolección de datos
Sintetiza los indicadores que permiten medir las variables
Relaciona las teorías y los hechos
Instrumentos de recolección de datosadecuados permiten obtener respuestasa las interrogantes planteadas en la investigación
Instrumentos de recolección de datosmal diseñados producirán datos no relacionados a las interrogantes de lainvestigación, falsos ó distorsionados
¿Hallazgos obtenidos? Se requieren datos y argumentos que generen teorías ó permitansu evolución dado que son: creíbles, verdaderos y verosímil
Intrumentos de Recolección de Datos
Entrevistas
Escalas para medir actitudes
Observación
Pruebas e inventarios estandarizados
Test Psicológicos
Cuestionarios
Instrumentos de Recolección de Datos
Se compone de una serie de preguntas relacionadas a las variables que se quiere medir.
¿Posee Ud. tarjeta de crédito?() Si () No
¿En cuánto se ubican sus ingresos mensuales?() Menos de Bs 5.000 ()Entre Bs 5.001 y Bs 10.000 ()Entre Bs 10.001 y Bs 15.000()Más de Bs 15.001
Pregunta cerrada
(dicótomica)
¿Cuántas horas trabaja en un día?
Pregunta cerrada
(múltiple)
Pregunta
abierta
La encuesta es el sustento del cuestionario, por lo que abarca su diseño, aplicación y procesamiento de datos
Cuestionarios
Instrumentos de Recolección de Datos
La recolección de la información es verbal, se desarrolla como una conversación
Entrevistas
Puede aplicarse de manera individual o en grupo
Su grado de estructuración puede variar entre:
Mayor formalización
Menor formalización
Estructurada Por pautas o guías Focalizadas Libres o
informales
Los datos relacionados a conductas, opiniones, deseos, entre otros son proporcionados directamente por los actores sociales
Limitantes para la expresión oral en los participantes, y cargasubjetiva en los datos según intereses, prejuicios o estereotipos
Ventajas
Desventajas
Instrumentos de Recolección de Datos
Se miden las actitudes que tienen diversas propiedades en relación a experiencias, personas, conceptos, entre otros
Escalas para
medir
actitudes
Hernández y otros (2010): " Consite en una serie de adjetivos extremos que califican al objeto de actitud,ante los cuales se solicita la reacción del participante"(p.255).
Se presentan un conjunto afirmaciones para que el participantetenga la opción de elegir.La gestión del Director de Cobranza ha sido eficiente:() Muy de acuerdo () De acuerdo() Ni de acuerdo ni en desacuerdo() En desacuerdo ()Muy en desacuerdo
Escala
tipo Likert
Diferencial semántico
Similar al método de Likert, con la particularidadque las afirmaciones se presentan con extrema intensidad de la actitud
Escalograma de Guttman
Instrumentos de Recolección de Datos
El procedimiento incluye el registro sistemático y confiable de las situaciones y conductas observables.Observación
Se realizan proyecciones de los participantes a partir de estímulos para diagnosticar su estado de acuerdo a lo que piensan, ven o sienten.Miden variables específicas como : satisfaccion laboral, la lealtad, la cultura organizacional, entre otros.
Ventaja Sabino (1992) "Los hechos son percibidos directamente, sin ninguna clase de intermediación" (p.146)
Pruebas
estandarizadas
e inventarios
Emplean múltiples técnicas en función de los objetivos, suelen ser preguntas autoadministradas, y requieren la observación de actividades planificadas. Sabino (1992) " pueden considerarse como observacionesrealizadas en condiciones artificiales, preparadas y definidas de antemano" (p.163)
Test
Psicológicos
Etapas de Investigación Cuantitativa
Identificar la problemática de investigación
Seleccionar el tipo y nivel de investigación
Plantear la hipótesis
Seleccionar el diseño de investigación
Desarrollar el marco teórico
Seleccionar la Muestra
Recolección de los datos
Resultados/ Generar conclusiones
Análizar los datos
Analizar los Datos
Análisis de Datos
Una vez obtenidos los datos, han de ser sometidos a un proceso de elaboración técnica para lograr recontarlos y resumirlos para posteriormente emplear un análisis en base a precedimientos estadísticos que facilite su interpretación
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Codificación de los Datos
Tabulación de los Datos
Análisis Estadístico de Datos
Técnicas de presentación de Datos
Análisis de Datos
Análisis de Datos
Balestrini (2006) "Los datos son transformados en símbolos , generalmente numéricos , lo cual indica que son categorizados,para que de esta manera puedan tabularse y contarse" (p.153).
Balestrini (2006) "Implica el establecimiento de categorías, la ordenación, la manipulación de los datos para resumirlos y poder sacar algunos resultados en función de las interrogantes de la investigación" (p.149).
Codificación de Datos
Tabulación de Datos
Balestrini (2006)"Esta relacionada con los procedimientos técnicos en el análisis estadístico de los datos, que permite determinar el número de casos de esa masa de datos, referidos a las diferentes categorías" (p.153).
Análisis de Datos
Análisis
Estadístico de Datos
Balestrini (2006) "Las principales técnicas estadísticas que se intentarán aplicar a la información cuantitativa recolectadas a partir de los instrumentos de recogida de datos para describirlos o resumirlos, atendiendo a las características y a las posibilidades de los mismos" (p.160).
Técnicas de presentación
de Datos
Suele emplearse los cuadros, la representación gráfica y escrita,en esta última los datos recolectados se presentan en forma detextos partiendo de su descripción lo cual resulta posible si se manejan pocos ítems
Anteriormente, todo el proceso se desarrollaba de manera manual.
Ahora los datos se ordenan con apoyo de programas u ordenadores de computación para facilitar su análisis
Técnicas de Presentación de Datos
Representación Gráfica: "Consiste en expresar visualmente los valores numéricos que aparecen en los cuadros. Su objetivo es permitir una comprension global, rápida, y directa, de la información que aparecen en cifras" Sabino (1992: p.184)
Gráficas de columnas
Las diversas representaciones gráficas o tipos de gráficos dependen de lainformación a presentar y los propósitos del investigador, entre las más empleadas se tiene:
-Histograma
Gráficas de líneas
Polígono de frecuencias
Gráficos de áreas
Gráficos de pastel
Gráficos de dispersión
Técnicas de Presentación de Datos
Histograma: Es una distribución de frecuencias con escala horizontal continua.
Gráficas de columnas: La escala horizontal es nominal, permite presentar las mismas variables en función de varias observaciones
Gráficas de líneas: Es una seria de puntos trazados donde los datos presentan una continuidad entre las observaciones
Polígono de frecuencias: Considera al inicio y final de los datos dos clases de frecuencia con valor cero, así los extremos quedan atados al eje horizontal
Técnicas de Presentación de Datos
Gráfico de pastel o circular: Se emplea para presentar las proporciones de los subconjuntos de datos con respecto al total
Gráfica de dispersión: Permite destacar la dispersión de las observaciones realizadas, y las correlaciones si aplicase el caso
Gráficos de áreas: Compara series de datos, y se rellenan las áreas por debajo que resultan de un gráfico de líneas
Análisis de Datos
内容Selección y ejecución del
programa estadístico
Hernández y otros (2010) refieren las siguientes etapas en el proceso de análisisde datos cuantitativos:
Explorar los datos: analizar y visualizar por variables
Estimar confiabilidad y validezde los datos obtenidos
de
Efectuar un análisis descriptivo de las variables
Realizar un análisis inferencial de las hipótesis del estudio
Ejecutar análisis complementarios y preparar los
resultados a presentar (tablas, gráficascuadros, entre otros)
Estadística
EstadísticaInferencial
Ramirez (s.f.) "Se define como aquellos métodos que permiten hacer estimación de una característica de la población o de toma de decisiones con respecto a una población basada solo en los resultados obtenidos de la muestra (p.3).
EstadísticaDescriptiva
Ramirez (s.f.) "Se define como los métodos que implican recopilación, caracterización y presentación de un conjunto de datos con el fin de describir varias de las características" (p.3).
La Estadística es un ciencia que apoyándose en las matemáticas permite:•Realizar comparaciones de las variables e identificarsu asociación•Efectuar inferencias
Estadística Descriptiva
Medidas de Posición: valores estadísticos que facilitan el manejo y comparación de las variables, entre las medidas de posición central más empleadas se tiene:
La Media:"Es la suma de los valores de todaslas observaciones de esa variable (el sumatorio) dividida entre el tamañode la muestra n" Hueso y Cascant( 2012: p.50)
La Mediana:"Es el valor de en medio, es decir, el valor que tiene tantas observaciones como valores mayores que él, como menores que él" Hueso y Cascant(2012: p.50)
La moda: "El valor más frecuente (el que está de moda) Hueso y Cascant (2012: p.50)
Estadística Descriptiva Medidas de Dispersion ó variabilidad: valores estadísticos que reflejan ladispersión de los datos en la escala de medición, y suelen ser:
Rango
La varianza
Desviación estándar
Hernádez y otros (2010) "Es la diferencia entre la puntuación mayor y la puntuación menor, e indica el número de unidades en la escala de medición que se necesitan para incluir los válores máximo y mínimo"(p.294) Es la base del gráfico en una distribución de frecuencias.
Hueso y Cascant (2012) "Mide la distancia existente entre cada observación y la media" (p.54) Una mayor varianza indica mayor dispersión de los datos
Hueso y Cascant (2012) "Raíz cuadrada de la varianza" (p.54)Un menor valor refleja que las observaciones están cercanos a la media
Estadística Inferencial
Análisis Paramétricos:Son técnicas que permiten ratificar resultados o valorar lasinconsistencias que se presentan.Todas las variables se miden en un nivel por intervalos o razón. Se plantean tipos de hipótesis correlacionales, causales o diferencias de grupos
Entre los más empleados utilizadas tenemos: coeficiente de Pearson, regresión lineal, prueba "t", constraste de ladiferencia de proporciones, analisis de varianza (ANOVA) y análisis de covarianza (ANCOVA)
Coeficiente de Pearson: Analiza la relación entre dos o más variables cuantitativas."No solo sirve para indicar si hay o no relación, sino tambiénpara indicar la fuerza - grado - y dirección de la misma" Aigneren (s.f.: p.226)
Regresión lineal:"Permite analizar la relación entre una variable dependiente- criterio - y una o más variables - predictoras-" También puede estimar nuevos valores de la variable dependiente.Aigneren (s.f.: p.221)
Prueba "t" de student:Sirve para comparar dos medias aritméticas. "Para determinarsi el valor de "t" es significativo, hay que utilizar la tabla de distribución t de student. Se trata de comparar el valor calculadocon el valor de la tabla, basándonos en el nivel de confianza elegido" Aigneren (s.f.: p.185)
Estadística Inferencial
Prueba de Chi cuadrada:"Utilizada con variables a nivel nominal u ordinal que permitedeterminar si existe o no, una relación asociación sistemáticaentre dos variables" Aigneren (s.f.: p.203)
Análisis No Paramétricos:En estos métodos no existen supuestos muy numerosos ó severos.Se utilizan con variables nominales u ordinales así como en distribuciones diversas. De las pruebas más utilizadas se tiene: Prueba de Chi Cuadrada, coeficientes de correlación e independencia para tabulaciones cruzadas (V de Cramer, Lambda,Gamma, D de Sommers) y coeficiente de Spearman y Kendall
Coeficientes de Spearman:"Determina la relación entre dos variables medidas en escalas ordinales" Aigneren (s.f.: p.215)
Estadística Inferencial
Regresión Múltiple:Es similar a la regresión simple pero con más variables independientes."Sirve para predecir el valor de una variable dependienteconociendo el valor y la influencia de las variables independientes" Aigneren (s.f.: p.232)
Análisis Multivariado:Analizan la relación entre variables independientes y una variable dependiente o más. Son cálculos complejos y se realizan en programas de computación con apoyo de paquetesestadísticos.
Entre los más empleados tenemos: regresión múltiple,análisis lineal path, análisis de factores, análisis multivariadode varianza y correlación canónica, análisis discrimiante
Estadística Inferencial
Estadística
Métodos Estadísticos
Herramienta valiosa para el método científico
Facilitan el análisis de datos
Generando conclusiones más asertivas
Conocimiento verificable
Construcción crítica del conocimiento
Conocimiento Científico
Técnica de análisis:Estadística
Generación del conocimientoen la investigación cuantitativa
Modelo hipotético,deductivo y de
experimentación
Una aproximaciónde la realidad social
Conocimiento:Comprobable, medible y
controlable Retos actuales:Defensa de la esencia y sentido del conocimiento
Nuevas teorías: innovación, trascendenciao ruptura crítica
Fuentes Bibliográficas
Aigneren, M. (s.f.) Diseños cuantitativos: Análisis e interpretacion de la información [Documento en línea] Disponible: http://aprendeenlinea.udea.edu.co/revistas/index.php/ceo/article/viewFile/1651/1303 [Consulta: 2014, Marzo 11]
Balestrini A. M. (2006). Cómo se elabora un proyecto de investigación (7a ed.) Caracas: Consultores Asociados
Real Academia Española, Diccionario de la lengua Española (22 ed.) [Documento en línea] Disponible: http://lema.rae.es/drae/?val=medir [Consulta: 2014, Marzo 13]
Hernández Sampieri, R., Fernández Collado, C. y Baptista Lucio, P. (2010) Metodología de la Investigación (5ta ed.). México: Mc Graw
Hueso González A. y Cascant Sempere, M. (2012) Metodología y técnicas cuantitativas de investigación. [Documento en línea] Disponible: http://riunet.upv.es/bitstream/handle/10251/17004/Metodolog%C3%ADa%20y%20t%C3%A9cnicas%20cuantitativas%20de%20investigaci%C3%B3n_6060.pdf?sequence=3 [Consulta: 2014, Marzo 10]
Ramírez Ramírez, A. (s.f) La estadística, instrumento de investigación científica.[Artículo en línea] Disponible: http://portalsej.jalisco.gob.mx/unidades-upn-
ip/sites/portalsej.jalisco.gob.mx.unidades-upn-ip/files/antonio_ramirez_ramirez.pdf[Consulta: 2014, Marzo 10]
Sabino, C. (1992). El proceso de investigación. Caracas: Panapo
Gracias por su Atención