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Investigación Científica Cristian Villafuerte Enero 2017

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Page 1: Investigacion cientifica1d

Investigación CientíficaCristian VillafuerteEnero 2017

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Conocimiento científico

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LA BÚSQUEDA DEL CONOCIMIENTO Desde que el hombre es hombre ha intentado conocer y comprender las

relaciones entre él mismo y todo lo que le rodeaba.

Del griego, episteme, ‘conocimiento’ y logos, ‘teoría’ Es la rama de la filosofía que estudia la teoría del conocimiento y las

relaciones entre el sujeto que conoce y el objeto conocido

Epistemología

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LA BÚSQUEDA DEL CONOCIMIENTO

Conocimiento Popular

Conocimiento Científico

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LA BÚSQUEDA DEL CONOCIMIENTOConocimiento Popular Conocimiento Científico

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LA BÚSQUEDA DEL CONOCIMIENTO

Conocimiento Popular

Conocimiento Científico

Es un conocimiento basado en la experiencia que se acumula con los años. Se adquiere de forma casual y no intencional. Y aunque se puede transferir de generación en generación como hecho cultural, carece de un orden sistemático

Es el saber humano que se obtiene de forma racional y consciente mediante metodología lógica y rigurosa. Se basa en el conocimiento previo y se pone a prueba hipótesis que nos aproxima a la realidad

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LA CIENCIA

La ciencia ha sido la invención más poderosa en toda la historia de la humanidad, ya que le ha permitido transformar su entorno hasta los niveles de desarrollo en que nos encontramos hoy en día y que continúan avanzando.

La ciencia es un sistema organizado de conceptos acerca de los fenómenos y leyes del mundo que permiten transformar la realidad en beneficio de la sociedad.

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EL CONOCIMIENTO CIENTÍFICO

El proceso del conocimiento contiene cuatro elementos que conjugan conceptos del yo y del universo:

El sujeto que

conoce

El objeto conocido

La operación

de conocer

El resultado Obtenido

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EL CONOCIMIENTO CIENTÍFICO

Inducción

• De lo particular a lo general• Metodología Cualitativa

Deducción

• De lo general a lo particular• Metodología Cuantitativa

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La investigación científica índice

1 • Tipo de investigación2 • Diseño de la investigación3 • Variables e Hipótesis4 • Tipos de análisis estadísticos5 • Escala de medida6 • Tipos de muestreo

I

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La investigación científica índice

1 • Tipo de investigación2 • Diseño de la investigación3 • Variables e Hipótesis4 • Tipos de análisis estadísticos5 • Escala de medida6 • Tipos de muestreo

I

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I1 Tipo de investigaciónTipo de solución

INVESTIGACIÓN EXPERIMENTAL INVESTIGACIÓN NO EXPERIMENTAL

Objetivo: establecer relaciones inequívocas entre causa y efecto.

El propio científico

provoca el fenómeno

El científico habrá de aislar el

fenómeno

ARTIFICIALIDAD

Objetivo: estudiar el fenómeno en situaciones naturales. Lo estudia mientras sigue su curso natural

NO PERMITE CAUSALIDAD INEQUÍVOCA

Observación:

Fenómenos observable

s

Encuesta:Fenómenos

no observable

s

¿Qué técnicas

se utiliza?

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I1 Tipo de investigaciónorigen del problema

INVESTIGACIÓN CONFIRMATORIA INVESTIGACIÓN NO EXPERIMENTAL

Cuando el problema deriva de un marco teórico o investigaciones previas

Existencia de hipótesis

Cuando no tenemos información y nuestro objetivo es recogerla de manera objetiva y sistemática

NO existencia de hipótesis

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La investigación científica índice

1 • Tipo de investigación2 • Diseño de la investigación3 • Variables e Hipótesis4 • Tipos de análisis estadísticos5 • Escala de medida6 • Tipos de muestreo

I

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I2 diseño de la investigación

DIMENSIÓN TEMPORAL NATURALEZA DE LOS DATOS

TransversalMomento concreto

LongitudinalEvolución del fenómeno

Diseño de grupos La comparación de distintos

grupos

Medidas repetidasUn solo grupo con varias

condiciones

Planificación que establece el investigador para abordar su objeto de estudio

Diseño mixtoMás de un grupo, y más de

una observación por individuo

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La investigación científica índice

1 • Tipo de investigación2 • Diseño de la investigación3 • Variables e Hipótesis4 • Tipos de análisis estadísticos5 • Escala de medida6 • Tipos de muestreo

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I3 Variables

Atributo o característica susceptible a adoptar diferentes valoresVariabl

esVariable constante

Clasificación: Naturaleza Categórica (cualitativa) y Cuantitativa Metodología Independiente, Dependiente y Extraña

La que manipula El efecto Necesitan

control La escala de valores es

nominal Los valores son categorías Las categorías son diferentes

por la cualidad no por la cantidad

Ningún valor es mayor o menor que el otro.

Mutuamente excluyentes: dicotómicas

Pueden ser naturales y artificiales

Los valores son números Cada valor es mayor o

menor que otro valor Hay números que son

etiquetas Pueden ser discretas y

continuas Continuas: ordinales, de

intervalo y de razón

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I3 Hipótesis

Hipótesis

Proposición contrastable formulada a través de la recolección de información y datos

Tipos: Ho Nula Si se rechaza la Hi Hi De investigación y/o alternativa La que se pretende demostrar

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1 • Tipo de investigación2 • Diseño de la investigación3 • Variables e Hipótesis4 • Tipos de análisis estadísticos5 • Escala de medida6 • Tipos de muestreo

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I4 Tipos de análisis estadísticos

OBJETIVO CANTIDAD DE VARIABLES

ExploratorioNo existen ideas previasEstadística descriptiva

ConfirmatorioContrastar una hipótesis

Estadística inferencial

Análisis UnivariableUna sola variable

Análisis MultivariableDos o más variables

Procedimiento de trabajo que consiste en: la recogida, organización, resumen, presentación y análisis de datos, así como elaboración de conclusiones y toma de decisiones a partir del análisis realizado

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1 • Tipo de investigación2 • Diseño de la investigación3 • Variables e Hipótesis4 • Tipos de análisis estadísticos5 • Escala de medida6 • Tipos de muestreo

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I5 Escalas de medida

Aclaración de conceptos…

Asignar distintos valores o números a objetos de acuerdo con unas reglas.

Permite establecer relaciones entre individuos

MediciónReglas de asignación de los valores a los individuos.

Distintas formas que tenemos de medir

Escala de medida

Desviación respecto del valor real.

Sistemático: Siempre, en el mismo sentido, evitable y predecibleAleatorio: No predecible

Error de medición

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I5 Escalas de medida

Nominal

Más simple

Igualdad o desigualdad

No hay valor de origen

Ordinal

Orden entre unidades

Permite establecer

comparaciones

Carecen de unidad de

medida y de valor nulo

Intervalo

Propiedades anteriores

más…

Unidad de medida

constante

Carece de valor nulo

De razón

Propiedades anteriores

más…

Origen o cero

absoluto

Más comunes en

la naturaleza

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1 • Tipo de investigación2 • Diseño de la investigación3 • Variables e Hipótesis4 • Tipos de análisis estadísticos5 • Escala de medida6 • Tipos de muestreo

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I6 Tipos de muestreo

MUESTREO PROBABILISTICO MUESTREO NO PROBABILÍSTICO

Muestreo aleatorio simpleNumero para cada sujeto. Tantos

números como muestra sea necesaria

Muestreo aleatorio sistemático

Se extrae un solo número

Muestreo por cuotas o accidental

Se fijan unas cuotas (número de individuos con determinadas

condiciones)Muestreo accidental o por conveniencia

Búsqueda de representatividad y/o acceso

Bola de nieveSe localiza a individuos y éstos a

otros…

Muestreo aleatorio estratificado

Primero dividimos en estratos, después hacemos muestreo

anterioresAfijaci

ónMuestreo aleatorio por conglomerados

Dividir muestra en conglomerados, y elegir uno

Muestreo discrecionalTotal criterio del investigador

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I6 Tipos de muestreoVENTAJAS INCONVENIENTES

Aleatorio Simple

Sencillo y fácil Es necesario un listado completo de toda la población. Cuando se trabaja con muestras pequeñas es posible que no represente a la población adecuadamente.

Sistemático

Fácil de aplicarNo es necesario tener un listado de toda la poblaciónCuando la población está ordenada siguiendo una tendencia conocida, asegura una cobertura total

Si la constante de muestreo está asociada con el fenómeno de interés, las estimaciones obtenidas a partir de la muestra pueden contener sesgo de selección

Estratificado

La muestra representa adecuadamente a la población en función de las variables seleccionadasSe obtienen estimaciones más precisasSu objetivo es conseguir una muestra lo más semejante posible a la población en lo que a la o las variables estratificadoras se refiere

Se ha de conocer la distribución en la población de las variables utilizadas para la estratificación

Conglomerado

Eficiente cuando la población es extensa y dispersaNo es preciso tener un listado de toda la población, sólo de las unidades primarias de muestreo.

El error estándar es mayor que en el muestreo aleatorio simple o estratificadoEl cálculo del error estándar es complejo.