hipotesis de una investigacion

“Cuadernos de Trabajo Metodología de la Investigación”

MATERIALES Y MÉTODOS

LOGRO DE UNIDAD: Al finalizar la segunda la unidad, el estudiante elabora un plan de investigación sobre una problemática identificada, utilizando técnicas y herramientas de organización, procesamiento y análisis de información empírica y bibliográfica, considerando la normativa institucional de estilo y redacción.

SESION No. 11

Logro de sesión: Al término de la sesión, el estudiante define las unidades de análisis y las unidades de observación de su investigación, determina la población y la muestra más apropiada para su investigación, elabora una propuesta del diseño de su investigación, esto utilizando la información básica proporcionada por el docente, y de manera lógica, coherente y sistemática.

A. MOTIVACIÓN. (Opcional. El docente propone su propia actividad motivadora)

Escucha la lectura de la última encuesta publicada por el diario El Comercio sobre la popularidad del presidente Ollanta Humala. http://elcomercio.pe/actualidad/1637542/noticia-aprobacion-ollanta-humala-se-mantiene-26-segun-ultima-encuesta

B. SABERES PREVIOS Y PROBLEMATIZACIÓNResponde a las preguntas:

¿Quién es la población en dicha encuesta? ¿Qué es una muestra? ¿Qué es un diseño? ¿Qué tipo de diseños para contrastar la hipótesis conoces?

Intenta responder a la pregunta • ¿Qué es una unidad de análisis y una unidad de observación?• ¿Toda investigación requiere de una muestra?• ¿Cuál es la característica principal de un diseño experimental?

C. CONSTRUCCIÓN DEL CONOCIMIENTO

http://elcomercio.pe/actualidad/1637542/noticia-aprobacion-ollanta-humala-se-mantiene-26-segun-ultima-encuesta

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1. Participa de la exposición del docente.

Los científicos están constantemente averiguando cosas sobre el mundo. Para la realización de su tarea necesitan tener en claro dos aspectos principales. Primero, deben de especificar lo más claramente posible lo que quieren averiguar. Segundo, deben de determinar la mejor manera de hacerlo.

Unidad de análisis y unidad de observación de la investigación

Lo primero que tiene que hacer un investigador al planificar la realización de su investigación es saber qué o a quién estudiar, es decir identificar su unidad de análisis.

En tal sentido, es importante determinar qué es una unidad de análisis y una unidad de observación. “Las unidad de análisis son lo que examinamos para crear descripciones sumarias de ellas y para explicar sus diferencias” (Babbie, 2000, p. 75). Las unidades de observación son lo que nos proporcionan información sobre las unidades de análisis.

Por ejemplo, cuando el INEI del Perú realiza la ENAHO (Encuesta nacional a hogares) la unidad de análisis lo constituye la familia, pero la unidad de observación lo constituye el jefe de familia.

De lo señalado anteriormente se deduce que, puede suceder que en una investigación específica coincidan las unidades de análisis con las unidades de observación; pero no siempre será el caso, como en el ejemplo mencionado. En tal sentido, es importante considerar que una unidad de análisis puede estar constituida por individuos, grupos, organizaciones, productos sociales (como por ejemplo libros), etc.

ACTIVIDAD No 1

LAS UNIDADES DE ANÁLISIS Y DE OBSERVACIÓN DE LA INVESTIGACIÓN, LA MUESTRA DE LA

INVESTIGACIÓN Y EL DISEÑO PARA CONTRASTAR LA HIPOTESIS EN UNA INVESTIGACIÓN.


Por otro lado, también es importante darse cuenta que, al igual que una unidad de análisis, una unidad de observación puede no ser un individuo. Por ejemplo, un investigador puede estar interesado en el rendimiento académico de los estudiantes y para observar dicho rendimiento opta por consultar las actas de evaluación de un centro de estudios.

Un investigador debe de tener en claro cuál es su unidad de análisis. Tendrá que decidir por ejemplo si estudia delincuentes o delitos, empresas o empresarios. De lo contrario corre el riesgo de hacer afirmaciones sobre una unidad basada en el examen de otra.

Población y muestra

Para Henry Manheim (1982, p. 147), “la “población” se define como el agregado de todos los elementos, es decir, de todo el grupo o colectividad sobre el que se busca información. Los “elementos” son aquellas unidades individuales sobre las que se busca información”.

Ahora bien, cuando no es posible estudiar a todos los miembros de una población que se investiga, se escoge una muestra siguiendo las pautas de muestreo establecidas por la estadiatica inferencial. Este hecho es importante porque algunos investigadores novatos intentan utilizar muestras donde no se requiere una. Por ejemplo, si usted está investigando el tipo de gestión directiva que se da en las ONGs del distrito de Cajamarca y suponiendo que en la ciudad sólo existan 30, y que su unidad de observación lo constituyen los gerentes de las mismas, lo recomendable sería tomar a esas 30 ONGs.

Habiendo señalado que no toda investigación requiere de muestras (por ejemplo las investigaciones experimentales), conviene señalar qué es una muestra.

“Una muestra es una parte de la población que se observa a fin de sacar inferencias sobre la población entera” (Manheim, 1982, p. 247; sin cursivas en el original). En las investigaciones que requieran extraer una muestra, se recomienda identificar y describir con la mayor precisión posible a la población. Manheim (1982, p. 247) recomienda que, “la descripción de la población debe incluir no solo los elementos delineados de manera precisa, sino también el momento”.

“Muestrear significa tomar una porción de una población de un universo como representativa de esa población o universo. Esta definición no dice que la muestra tomada (…) sea representativa, más bien que se toma una porción de la población y ésta se considera representativa” (Kerlinger y Lee, 2002, p. 148).

Existen dos tipos de muestras. Las no probabilísticas (o de no probabilidad) y las probabilísticas (muestras de probabilidad). Las no probabilística son aquellas muestras en las que no se practica una selección de sus elementos de forma aleatoria.


Las muestras probabilísticas usan alguna forma de muestreo aleatorizado en una o más de sus etapas para la selección de sus elementos (Kerlinger y Lee, 2002, p. 160). En términos generales, aleatorización significa que cada uno de los elementos que conforman la población tiene la misma probabilidad de ser seleccionado en la muestra.

Existen tres tipos básicos de muestras no probabilísticas. El muestreo accidental o también llamado de confianza en los sujetos disponibles. Aquí se toman muestras disponibles a mano. Por ejemplo, a menudo los investigadores universitarios aplican encuestas entre los estudiantes inscritos en determinados cursos. Otro ejemplo lo constituye el entrevistar a la gente en una esquina o en cualquier otro lugar.

El muestreo deliberado o crítico consiste en elegir una muestra sobre la base de nuestros conocimientos de la población, sus elementos y la naturaleza de los objetos de nuestra investigación. Es decir, la muestra es extraída basados en nuestro juicio y el propósito del estudio. Un ejemplo de este muestreo es cuando, un investigador intentando encontrar los factores más influyente sobre el rendimiento académico decide selecciona a los alumnos con más alto y bajo rendimiento académico para hacer comparaciones.

El Muestreo por cuotas, en este muestreo se utiliza el conocimiento sobre los estratos de la población para seleccionar a los miembros de la muestra que sean representativos, típicos y apropiados para ciertos propósitos de la investigación. “Un estrato es la partición del universo o población en dos o más grupos que no se traslapan (mutuamente excluyentes)” (Kerlinger y Lee, 2002, p. 160). El nombre de este muestreo se deriva de la práctica de asignar cuotas de personas a los entrevistadores. Ejemplo, un investigador considera que el uso de métodos anticonceptivos está relacionado con la edad de las mujeres y, sobre la base de su conocimiento de la distribución de su población de estudio, realiza 5 entrevistas a 5 mujeres de 25 a 30 años, 10 entrevistas a 10 mujeres de 31 a 35 años, y 13 entrevistas a 13 mujeres cuyas edades estén comprendidos entre los 36 y 40 años.

Si bien es cierto que, existe el muestreo no probabilístico y en algunas circunstancias éste puede resultar apropiado para el objetivo que se persigue con la investigación; no obstante, es necesario indicar que, existen riesgos en su utilización. Este hecho ha sido puesto de manifiesto, de manera categórica, por Blalock cuando señala que:

El mayor inconveniente de ésta está en que no obtenemos con ella una estimación valida de nuestros riesgos de error. Por lo tanto, la inducción estadística no está legitimada, y no debería utilizarse. Esto no significa, con todo, que el muestreo sin probabilidad no resulte apropiado alguna vez. En efecto, en los estudios de exploración cuyo principal objetivo está en obtener nociones valiosas que pueden llevarnos en última instancia a hipótesis verificables, el muestreo de probabilidad puede o resultar demasiado caro o conducir conocimientos más limitados. (1998, p. 552).


En la investigación científica, el tipo más importante de muestra lo constituye la muestra probabilística. Ésta incluye una variedad de formas. El Muestreo Aleatorio simple, consiste en que a cada uno de los elementos del marco muestral (o lista) de la población en estudio se le asigna un único número, sin saltar ningún número, en ese momento se usa una tabla de números aleatorios, o algún programa de computo que extraiga números aleatorios, para elegir a los elementos que compondrán la muestra.

EL muestreo sistemático, consiste en que cada K-enésimo elemento de la lista se elige (sistemáticamente) para incluirlo en la muestra. Por ejemplo, si la lista contiene 10 000 elementos y el investigador desea una muestra de 1000, escoge a cada décimo elemento. Para precaverse de cualquier sesgo en el uso de este método, elije al azar el primer elemento.

El muestreo estratificado tiene por propósito asegurar que el número apropiado de los elementos se tome de subconjuntos homogéneos de esa población. Así, “primero se divide a la población en estratos tales como hombres y mujeres, afro-americanos y méxico-americanos, etcétera. Después se seleccionan muestras aleatorias de cada estrato. Si la población consta de 52% mujeres y 48% de hombres, una muestra estratificada de 100 participantes consistirá en 52 mujeres y 48 hombres. Las 52 mujeres se seleccionarán al azar del grupo disponible de mujeres y los 48 hombres se obtendrán aleatoriamente del grupo de hombres” (Kerlinger y Lee 2002, p. 161). Hay que tener en cuenta que, la elección de las variables de estratificación depende del conocimiento (o información) sobre las variables disponibles.

El Muestreo por agrupamiento en varias etapas, denominado también por racimos o por conglomerados, se emplea cuando es imposible o impracticable compilar una lista exhaustiva de los elementos que componen la población objetivo (Babbie, 2000, p. 197). Este muestreo consiste en repetir dos pasos básicos: preparar listas y tomar muestras. Su eficacia se basa en la capacidad de reducir al mínimo la lista de los elementos de la población. Aunque en esta se pierda algo de exactitud. Un ejemplo típico de este tipo de muestreo lo constituye el muestreo de una ciudad. Así, al no haber una lista de los habitantes de la ciudad y sabiendo que sus habitantes residen en manzanas urbanas; se puede empezar por tomar una muestra de manzanas, preparar una lista de las personas que viven en las manzanas seleccionadas y tomar una submuestra de las personas que viven en cada manzana.

Cálculo del tamaño la muestra

Para obtener el tamaño de la muestra se trabaja con fórmulas específicas1. Así, cuando se trabaja con poblaciones grandes, mayores a 100000 elementos, la fórmula a utilizar será:

1 Las fórmulas que se presentan han sido tomadas del libro Métodos de encuesta. Teoría y práctica. Errores y mejoras de Cea D´Ancona (2004, p. 122). Además, se recomienda la lectura de este texto para una mejor comprensión de lo abordado, en esta guía, sobre las muestras.


n=Z2 PQE2

Cuando se trabaja con poblaciones menores a 100000 elementos, la fórmula introduce un factor de corrección quedando de esta manera:

n= Z2 PQNE2 ( N−1 )+Z2 PQ

Donde:

n= Tamaño de la muestra

Z= Nivel de confianza elegido. Representa las unidades de desviación típica correspondientes al nivel de confianza elegido (2 σo 3σ ).

P= Proporción de las unidades que tienen las características a observar (cuando no se conoce se asume que es de 50% o 0,5)

Q= Proporción de las unidades que no reúnen la característica (o sea el complemento de P)

N= Tamaño de la población

E= Error con que se trabajará.

Diseños de investigación

Piscoya Hermoza señala que, “el uso de la denominación “diseño de la investigación” en nuestro medio ha dado lugar a imprecisiones y ambigüedades riesgosas. Una primera interpretación sugiere que con este término se hace referencia a la estructura total del proceso de la investigación. Una interpretación alternativa hace referencia a la organización lógica de las variables para realizar la contrastación de hipótesis” (2007, p. 90).

La observación de Piscoya Hermoza es pertinente porque la revisión de diversos manuales de investigación científica revela que el término diseño de la investigación


es utilizado con dos connotaciones distintas. El primero hace referencia a todo el proceso de la investigación, en tal sentido se lo utiliza como sinónimo de proyecto de investigación; por ejemplo Gil Malca y Alva Díaz (s./f.) lo utilizan en esta acepción. El segundo se refiere a una parte específica del proceso de la investigación, a la manera de contrastar la hipótesis de investigación; por ejemplo es el uso que le dan Kerlinger y Lee (2002).

En ésta guía se utiliza el término diseño de la investigación en su uso restringido, es decir como parte de un proyecto de investigación.

Para Kerlinger y Lee (2002, p. 403) “el diseño de investigación constituye el plan y la estructura de la investigación, y se concibe de determinada manera para obtener respuestas a las preguntas de investigación”. Su propósito consiste en señalar al investigador los procedimientos que utilizará para contrastar su hipótesis, orientándole en sus decisiones.

El propósito implícito de todo diseño de investigación consiste en imponer restricciones controladas sobre observaciones de fenómenos naturales. El diseño de investigación, en efecto, dice al investigador: Haga esto y aquello; no haga esto ni aquello; tenga cuidado con esto; ignore aquello; etcétera. (…) Si al menos está bien concebido desde el punto de vista estructural, el producto final tiene una mayor probabilidad de alcanzar atención científica seria. (kerlinger y Lee, 2002, p. 433).

En síntesis, el diseño de investigación “se puede definir específicamente como la concepción de la forma de realizar la prueba que supone toda investigación científica y social, tanto en el aspecto de la disposición y enlace de los elementos que intervienen en ella como en el del plan a seguir en la obtención y tratamiento de los datos necesarios para verificarla” (Sierra Bravo, 2003, p.124).

Tipos de diseño de investigación

Existen diferentes tipologías sobre los diseños de investigación. Los criterios para elaborarlas son distintos y varían de un autor a otro. En esta guía se presentarán dos formas básicas de clasificar a los diseños de investigación.

Una primera clasificación de los tipos de diseños de investigación toma como criterios el tiempo y el número de observaciones llevadas a cabo. Esta clasificación divide los diseños en transversales y longitudinales. (Es oportuno indicar que muchos manuales de investigación presentan a estos diseños como diseños no experimentales; en contraposición de los diseños experimentales que veremos más adelante.)

Diseño transversal. También denominado por algunos autores como transeccional. Consiste en observar un hecho o fenómeno en un único periodo de tiempo. Este diseño puede ser graficado de la siguiente manera:


En donde: S1 es la situación observada (un hecho o fenómeno) y T1 es el período o tiempo de la observación.

El gráfico deja entrever que se observará una situación dada en un único período de tiempo. Este diseño es el más utilizado en los estudios sociales.

Diseño longitudinal. El diseño longitudinal consiste en observar una situación en períodos de tiempo distintos.

En donde: S1 es situación observada (un hecho o fenómeno), T1 es el período de la primera observación y T2 es el período de la segunda observación.

El gráfico deja entrever que se observará la situación dada en dos períodos de tiempo distintos. A este tipo de diseño se le conoce también con el nombre de diseño de tendencia.

El diseño anterior puede ser ampliado, obteniendo otros diseños longitudinales, que pueden ser graficados de la siguiente manera.

En este último caso se le denomina diseño panel en algunos casos, o diseño de cohorte en otros. Se le denominará panel si el conjunto de individuos observado constituye el mismo durante todo el periodo de tiempo que dure la investigación. Se le denominará de cohorte si el conjunto de individuos observados a lo largo de la investigación son distintos pero pertenecen a la misma generación. Es de resaltar que, los estudios que se derivan de estos diseños son estudios que se pretenden realizar durante un período de tiempo extenso.

T1

S1

T1

S1

T2

S1

T1 T4T2 T3 T5 Etc.


Otra forma de clasificar los diseños de investigación toma como criterio la capacidad que pueda tener el investigador para manipular la(s) variable(s) independiente(s) de su investigación y el número de observaciones que realiza. Esta clasificación comprende los estudios denominados experimentales.

Para Kerlinger y Lee, “un experimento es una investigación científica donde un investigador manipula y controla una o más variables independientes y observa la(s) variable(s) dependiente(s) para determinar si hay variación concomitante a la manipulación de las variables independientes. Un diseño experimental, entonces, es aquel en el que el investigador manipula por lo menos una variable independiente” (2002, p. 420; cursivas en el original). En este sentido, el propósito de diseñar un experimento es “establecer procedimientos para demostrar claramente que las variaciones de comportamiento que se producen debido al tratamiento experimental no son contaminadas por factores extraños al tratamiento” (Williamson, 1982, p. 215).2 Esto implica controlar al máximo esos factores extraños, de modo que permita decir que la variable dependiente debe su comportamiento a la acción de la variable independiente, habiendo permanecido iguales las demás condiciones, a esto se le llama cetereis paribus en el lenguaje de investigación (Schutt 2001, p. 145) . Asimismo, la razón fundamental por la cual los científicos privilegian la experimentación es porque buscan aquello que causa o explica el comportamiento de un individuo, grupo, institución, de un evento, de un hecho o un fenómeno (Schutt, 2001, p. 145).

Para una adecuada comprensión de estos estudios es importante conocer una simbología particular, la cual se menciona a continuación.

G: Grupo de sujetos.

R: Asignación al azar o aleatoria. Significa que los sujetos de observación han sido asignados a un grupo de manera aleatoria.

X: Tratamiento, estímulo o condición experimental a realizar (variable experimental).

O: Una medición de los sujetos de un grupo. Si aparece antes del tratamiento se le denomina pre prueba (o pre test). Si aparece después del tratamiento se le denomina post prueba (o post test).

---: Ausencia de estímulo.

2 La labor del científico es “evaluar los efectos de la manipulación experimental midiendo las variaciones o cambio en la variable especificada” (Williamson, 1982, p. 215), en este caso en la variable(s) independiente(s).


Asimismo, cabe indicar que, la secuencia horizontal del diseño indica que la medición se realiza en tiempos distintos. Además, si aparecen dos grupos alineados verticalmente indica que la medición tiene lugar en el mismo período de tiempo para ambos grupos.

Diseños experimentales3

Diseño de un grupo experimental con una sola medición

Consta de una observación de un grupo, en el que se ha hecho incidir previamente un estímulo. De todos los modelos experimentales es el menos recomendado, pues su valor científico es casi nulo. (Por eso, algunos autores le denominan pre-experimental), y su esquema es el siguiente:

G X O

Diseño de un solo grupo con pre test y pos test

Este diseño consta de dos mediciones. Una primera medición, denominada pre test, aplicada antes del tratamiento y una segunda medición, denominada pos test, aplicada después del tratamiento. Si bien constituye una mejora respecto al diseño anterior, no obstante muchos autores también le consideran un diseño débil (Por eso, también, algunos autores lo clasifican como diseño pre-experimental).

G O1 X O2

Diseño de series cronológicas con un solo grupo

En este diseño, en lugar de realizar una sola observación (medición) antes y después del estímulo, se realizan dos o más observaciones (mediciones) antes y después de la aplicación del estímulo. La repetición de medidas antes y después del estímulo, proporciona un mayor poder de aislamiento de los efectos del estímulo y permite controlar las variables externas. Se le grafica de la siguiente manera:

G O1 02 03 x 04 05 06

3 Los diseños que se presentan a continuación han sido tomados y adaptados de Sierra Bravo (2003, pp. 144-148).


Diseño de muestras cronológicas

En comparación con el diseño anteriormente presentado, consta de medidas repetidas pero derivadas éstas de la introducción reiterada del estímulo. Se esquematiza así:

G O1 XO2 O3 XO4 O5 XO6

Diseño de grupo control con pretest y postest

Este diseño se grafica de la siguiente manera:

G1 R O1 X O2

G2 R O1 - O2

La primera fila corresponde al grupo experimental y la segunda al grupo control. El número1 indica el pre test y el 2 el post test. La R indica la igualación de los grupos por aleatorización. Es el diseño más empleado en los estudios experimentales básicos. Permite controlar las variables externas ligadas al tiempo.

Diseño con grupo control y sin pre test

Variante del diseño anteriormente presentado. En este diseño se suprime el pre test porque, según algunos autores, se considera que la elección de aleatoria de los grupos experimental y de control asegura, si se elaborado correctamente, la igualdad inicial de ambos grupos. Su esquema es el siguiente:

G1 R X O1

G2 R _ O1

Diseño de cuatro grupos de Solomon

Según Sierra Bravo (2003, p.147), “este diseño es un desarrollo del de grupo control con pre test y pos test. Consiste en añadir a este diseño, dos nuevos grupos sin pre test: uno experimental y otro de control. Por tanto, combina los dos diseños anteriores y acumula las ventajas de ambos. Además, permite no sólo el control, sino la medida de interacción o reactividad entre la variable experimental y el pre test. Por otra parte, la repetición de las pruebas proporciona una mayor capacidad de verificación de los efectos de la variable experimental”. Se grafica de la siguiente manera:


G1 R O1 X O2

G2 R O1 _ O2

G3 R X O2

G4 R _ O2

Finalmente, hemos presentado de manera breve los tipos principales de diseños de investigación. El investigador está facultado a hacer algunas combinaciones de estos tipos de diseño. El investigador no debe restringir su investigación a ciertos tipos de diseño, pero tampoco puede obviarlos. El investigador debe ser capaz de evaluar el diseño que mejor se adecue a su estudio y de hacer las modificaciones o combinaciones que mejor convengan para someter a contrastación la hipótesis de investigación. Esto dependerá de la pericia del investigador y de sus conocimientos de la estadística.

NOTA. En el presente trabajo no se ha asociado los diseños de investigación a ningún tipo de investigación específico porque, cuando se asocia un tipo de investigación a un tipo de diseño de investigación, se puede caer en el error de dar a entender que para lograr un nivel específico de investigación, se le tiene que hacer coincidir (necesariamente) con cierto tipo de diseño de investigación, lo que no es cierto.

ACTIVIDAD DE APLICACIÓN.

Determina la unidad de análisis y la unidad de observación y propone el tipo de diseño de investigación más apropiado para cada una de las siguientes hipótesis.

Un investigador ha formulado la siguiente hipótesis: Si hay sensibilización sobre la problemática del SIDA, entonces se fomentará una actitud favorable respecto a las personas con SIDA.

Una enfermera del hospital regional de Cajamarca tiene la siguiente conjetura: Si se utiliza un tipo de almohada (curva o recta), entonces se determinará la capacidad respiratoria de los pacientes internados.

ACTIVIDAD No 2


Hipótesis: Existe relación entre los tipos y niveles de intensidad de las actividades de ocio con el género de las personas, y entre factores de riesgos de una futura enfermedad cardiovascular con el estatus socioeconómico de sus familias.

Un investigador ha propuesto la siguiente hipótesis: Si las personas han nacido durante el periodo 1980-1985, entonces mostrarán tendencias autoritarias y conservadoras permanentes en el tiempo.

EVALUACIÓN.

Define las unidades de análisis y las unidades de observación de su investigación, asimismo determina la población y la muestra más apropiada para su investigación, elabora una propuesta del diseño de su investigación utilizando la información básica proporcionada por el docente, de manera lógica, coherente y sistemática.

REFERENCIAS

Babbie, E. (2000). Fundamentos de la investigación social. México: Internacional Thomson Editores.

Blalock, H. (1998). Estadística social. México, D.F.: Fondo de Cultura Económica.

Cea D´Ancona, Á. (2004). Métodos de encuesta; Teoría y práctica; Errores y mejora. Madrid, España: Editorial Síntesis.

Gil Malca, G.; y D. Alva Díaz. (s./f). Metodología de la investigación científica. Trujillo. Perú: Instituto para el desarrollo, democracia y paz (INDDEP).

Kerlinger, F. N.; y H. B. Lee. (2002). Investigación del comportamiento. Cuarta edición. México, D.F.: McGraw-Hill/Interamericana editores.

Manheim, H. L. (1982). Investigación sociológica. Filosofía y métodos. Bercelona, España: Ediciones CEAC.

Mayntz, R.; K. Holm y P. Hübner. (1993). Introducción a los métodos de la sociología empírica. Primera Edición y Sexta Reimpresión. Madrid, España. Alianza Editorial, S.A.

Piscoya Hermoza, L. (2007). El proceso de la investigación científica; Un caso y glosario. Lima: Universidad Inca Garcilaso de la Vega.

Polit, D. F., y B. P. Hungler. (2000). Investigación científica en ciencias de la salud, principios y métodos. Sexta edición. Traducción de Roberto Palacios Martínez y


Guillermina Féher de la Torre. México, D.F.: McGraw-Hill Interamericana Editores S.A.

Sierra Bravo, R. (2003). Técnicas de investigación social; Teoría y ejercicios. Cuarta edición. Madrid: Internacional Thomson editores.

Schutt, R. K. (2001). Investigating the social world: The process and practice of reserach. 3ª ed. California, USA: Pine Forge Press.

Williamson, J. et. al. (1982). The research Craft: An introduction to social research methods. 2ª ed. India: Thomson Press.

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