INVESTIGACIÓN I Sesión 7

La Investigación en Concreto

Población y Muestra Técnicas de Muestreo

Datos, Tipos de Datos y Fuentes de Datos

Tamaño de la Muestra y Error Muestral

laboratorio de

FACULTAD DE ARQUITECTURA Profesores:

Y ARTES PLÁSTICAS Matteo Marcantognini y Jorge Campderá

Momentos del Proceso de Investigación Carlos Sabino (1996)

MOMENTO PROYECTIVO

MOMENTO METODOLÓGICO

MOMENTO TÉCNICO

MOMENTO DE LA SÍNTESIS FACULTAD DE ARQUITECTURA Profesores:

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5.INTERPRETACIÓN, ANÁLISIS Y SÍNTESIS CONCLUSIONES Y

PREDICCIONES REAJUSTE DEL MODELO

INCLUSIÓN DE LAS CONCLUSIONES EN LA TEORÍA

4.DISEÑO CONCRETO Y PRUEBA DE HIPÓTESIS OBSERVACIONES Y

MEDICIONES DATOS Y

PROCESAMIENTO ENCUESTAS, MUESTRAS Y

EXPERIMENTOS INFERENCIA Y PRONÓSTICO

3.CONSTRUCCIÓN DE UN MODELO TEÓRICO SUPOCISIONES POSIBLES MARCO TEÓRICO PLANTEO DE HIPÓTESIS

2.DELIMITACIÓN Y CONSECUENCIAS DE LA INVESTIGACIÓN

OBJETIVOS SOPORTES

RACIONALES SOPORTES EMPÍRICOS

JUSTIFICACIÖN TEÓRICA

1.PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA INSPIRACIÓN DESCUBRIMIENTO SELECCIÓN TEMA

PLANTEO DE PREGUNTAS

Pautas y Etapas del Proceso de Investigación Mario Bunge (1976) y Carlos Sabino (1996)

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La Investigación en Concreto CARLOS SABINO (1996)

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La Investigación en Concreto CARLOS SABINO (1996)

Datos, Muestras, Estimación e Inferencia GUJARATI (2003) y BACCHINI&VÁZQUEZ (2007)

POBLACIÓN o UNIVERSO: es la totalidad de unidades de datos, individuos u objetos que se desea estudiar

MUESTRA: es una parte de la Población que se ha seleccionado para ser analizada con el fin de obtener conclusiones respecto a la totalidad de los elementos de la misma

DATOS: son las observaciones y mediciones realizadas en una muestra de la población a investigar (Datos Cualitativos y Cuantitativos);

ORIGEN DE DATOS FUENTES DE INFORMACIÓN

ESTIMACIÓN: análisis paramétrico determinista o probabilista de los datos descriptivos de una variable en función de los datos descriptivos de otra(s) variable(s)

INFERENCIA = PRUEBA DE HIPÓTESIS: Inferir Características de una Población a partir de una Muestra Representativa de la Misma

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Tipos de Datos BACCHINI&VÁZQUEZ (2007)

DATOS

CUALITATIVOS

CUANTITATIVOS

ORDINALES

NOMINALES

DISCRETOS

CONTINUOS

Son aquellos datos que no son intrínsecamente numéricos, no pueden ser sometidos a cuantificación y arrojan respuestas categóricas referidas a atributos de los elementos de la muestra o población; p.ej.: FUMADOR o NO FUMADOR; HOMBRE o MUJER; SOLTERO o CASADO; RURAL , SUBURBANO o URBANO; De Acuerdo, Ni de acuerdo Ni en Desacuerdo o En Desacuerdo; etc. NOMINALES: Asignación Arbitraria de Números

Identificadores de la Categoría

ORDINALES: Codificación Numérica de acuerdo a la Intensidad de un Atributo

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Datos Cualitativos BACCHINI&VÁZQUEZ (2007)

Los Datos son intrínsecamente numéricos porque surgen de un proceso de medición o conteo

Discretos: Proceso de Conteo como elecciones y encuestas

Continuos: Proceso de Medición

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Datos Cuantitativos BACCHINI&VÁZQUEZ (2007)

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Datos y Unidades CARLOS SABINO (1996)

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Universo y Muestra CARLOS SABINO (1996)

MUESTRA ALEATORIA (o PROBABILÍSTICA) SIMPLE: es el procedimiento mediante el cual se selecciona al azar una determinada cantidad de elementos o unidades de la población para que conformen la muestra, teniendo todos ellos la misma probabilidad de ser seleccionados

MUESTRA NO ALEATORIA (o NO PROBABILÍSTICA): es el procedimiento de selección en el cual el investigador elige deliberadamente los objetos a ser estudiados

TAMAÑO DE LA MUESTRA = CANTIDAD DE UNIDADES O ELEMENTOS: es uno de los indicadores + relevantes para determinar la representatividad de la muestra; el caso extremo es el CENSO donde se contabiliza y caracteriza a todos los elementos de la POBLACIÓN o UNIVERSO

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Técnicas de Muestreo BACCHINI&VÁZQUEZ (2007)

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Muestras No Aleatorias (No Probabilísticas) CARLOS SABINO (1996)

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Muestras Aleatorias (o Probabilísticas) CARLOS SABINO (1996)

Cada elemento de la Muestra debe provenir de la misma Población

La manera de obtener la Muestra debe ser Imparcial, es decir, DEBE SELECCIONARSE AL AZAR CADA UNO DE SUS ELEMENTOS

Cada elemento de la población debe poseer la misma probabilidad de ser seleccionado para conformar la muestra, y dichas probabilidades deben ser independientes

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Muestras Aleatorias: Condiciones BACCHINI&VÁZQUEZ (2007)

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Muestras Aleatorias: Al Azar Simple CARLOS SABINO (1996)

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Muestras Aleatorias: Al Azar Sistemático CARLOS SABINO (1996)

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Muestras Aleatorias: Por Conglomerados CARLOS SABINO (1996)

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Muestras Aleatorias: Estratificadas CARLOS SABINO (1996)

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Tamaño de la Muestra y Error Muestral CARLOS SABINO (1996)

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Tamaño de la Muestra y Error Muestral CARLOS SABINO (1996)

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Tamaño de la Muestra y Error Muestral CARLOS SABINO (1996)

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Tamaño de la Muestra y Error Muestral CARLOS SABINO (1996)

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Ejercicios Libro de Texto Cap.7 CARLOS SABINO (1996)