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Elaboración de proyectos II

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by

Daniella Coco

on 19 October 2013

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ELABORACIÓN DE PROYECTOS II

DRA. GRACIELA GONZÁLEZ J
MTRA. DANIELA COCOLOTL
VARIABLES
¿Qué es una variable?
Una variable es una propiedad o característica observable de algo que puede fluctuar y cuya variación es susceptible de medirse.
Adquiere un valor a través de nexos de dependencia, asociación, influencia o casualidad.
De acuerdo a su naturaleza las variables pueden ser:
Variable Cualitativa: es aquella cuyas características pueden presentarse o no en los individuos que constituyen un conjunto. Y cuyos valores no poseen una dimensión de magnitud, sino que pueden incluirse dentro de determinadas categorías, por ejemplo, calidad de una relación social (García y Alvarado, 2000).

Variable Cuantitativa: son aquellas que pueden ordenarse de acuerdo a una magnitud. Las variables cuantitativas pueden clasificarse, asu vez, en variables continuas y discretas (García y Alvarado, 2000).
Variable Continua es aquella que puede tomar cualquier valor numérico de un intervalo, es decir, cuando el fenómeno a medir puede tomar valores cuantitativamente distintos, por ejemplo, la estatura.

Variable Discreta: es la variable que establece categorías en términos de números enteros entre diversos individuos o elementos, por ejemplo, número de sujetos que asistió a un evento.
Las variables pueden clasificarse de acuerdo al nivel de medición en el que se encuentran:
Nivel de Medición Nominal:

Hace referencia al nombre y clasifica los objetos, personas o características y se aplica a distinciones fundamentales en la categorización verbal de los objetos o elementos, con el fin de distinguir si pertenecen a determinado grupo (Siegel, 1986; Tamayo, 1988). Los números sirven de una manera clasificatoria para representar equivalencias o diferencias, es decir, no se pueden manipular de una manera aritméticas (Hernández, Fernández y Baptista, 2003).

Nivel de Medición Ordinal:
Emplean números que no sólo representan diferencias de clase sino también la magnitud relativa de las diferencias existentes entre las categorías, es decir, que el número identifica un objeto suceso o fenómeno como perteneciente a una categoría. ”, Por ejemplo los grados académicos: 1. Bachillerato 2. Licenciatura, 3.Maestría y 4. Doctorado.
Nivel de Medición Intervalar:

Establece, al igual que el nivel ordinal, un orden y una jerarquía entre categorías y posee la característica adicional de establecer intervalos de magnitudes iguales en la medición. Los números no representan valores absolutos de alguna dimensión psicológica sino diferencias de valores a lo largo de ella.

Nivel de Medición de Razón:
Incluye las características de un nivel de medición intervalar, con la diferencia de que en este caso el punto cero es verdadero y es absoluto. Cero en la escala indica que hay un punto donde no existe la propiedad. Por ejemplo la exposición a la televisión.
De acuerdo a la relación entre las variables pueden ser:
Variable Dependiente (VD
) es aquella que varía a partir de la acción o manipulación realizada por el experimentador en la Variable Independiente (VI). Es la variable que queremos explicar.

Variable Independiente (VI
) es aquella que se establece como control o como susceptible de ser manipulada por parte del observador/experimentador. Es la variable explicativa, cuya asociación o influencia en la VD se pretende descubrir en la investigación. Esta variable puede se atributiva (no la manipula el investigador
De acuerdo a su manipulación y control pueden ser:
Variable Activa: es aquella susceptible de manipulación directa por parte del experimentador, suele llamarse variable experimental. Por ejemplo impartición de un curso educativo (Tamayo, 1990).

Variable Atributiva: es aquella que muestra una característica o atributo de los sujetos la cual no puede ser manipulada, por ejemplo el sexo.
Variable Extraña: se trata de una variable independiente no relacionada con el propósito del estudio. Puede presentar efectos sobre la variable independiente, una forma de controlarla sería mantener constantes tanto la condición experimental como la no experimental. Por ejemplo, escolaridad de los padres con relación al aprovechamiento de los hijos (Tamayo, 1990).
Las variables deben definirse en forma conceptual y operacional. La definición conceptual define a la variable con otros términos con los cuales se indica qué se debe entender por dicha variable
La definición operacional especifica qué actividades deben realizarse para medir una variable (Kerlinger, 1975)
Una vez que nos hemos preguntado sobre qué investigar y buscando qué, debemos interrogarnos sobre la(s) respuestas (s) probable(s) a la cuestión planteada. Esto último es la
hipótesis.

Una
hipótesis
es un enunciado teórico; una proposición tentativa, no verificada pero probable, acerca de la relación que existe o que se puede observar entre dos o más variables.
La
hipótesis
propuesta deberá derivarse del
Planteamiento del Problema
y del (los) Objetivo(s), y apoyarse en la revisión de la literatura teórica y práctica realizada. Asimismo los términos (variables) de la hipótesis deben ser comprensibles y precisos, y la relación entre ellos debe ser lógica.
Las
hipótesis de investigación
deben contener al menos 3 elementos estructurales:

1.Las unidades de análisis, que pueden ser sujetos, grupos, objetos, o eventos que son los blancos de análisis
2.Las variables (para mayor información revisar la figura 2), que poseen las unidades de análisis.
3.Los enlaces lógicos que relacionan las variables entre sí.
El planteamiento más sencillo y general de las hipótesis es:
Si A entonces B.

Condiciones que debe reunir una hipótesis para ser formulada adecuadamente:

1. Debe ser conceptualmente clara y fácilmente comprensible.
2. La relación debe ser susceptible de comprobarse empíricamente.
4. Debe tener conexión con logros teóricos anteriores.
De acuerdo con el tipo de estudio al que corresponde tu investigación, las hipótesis pueden ser:

Hipótesis Descriptivas:
Proponen el valor de las variables que se van a observar en un contexto o en la manifestación de otra variable.

Hipótesis Correlacionales: Plantean la posibilidad de que las variables estén asociadas y el tipo de asociación que se establece entre estas, sin importar el orden en el que se describan porque no existe una variable independiente y dependiente. Otra de sus características es que no implican una relación de causalidad ni tampoco de influencia. Por ejemplo, “a mayor autoestima menor temor de logro”, “la motivación está asociada al rendimiento escolar”.

Hipótesis de la Diferencia entre Grupos
: Establece diferencias entre la comparación de grupos específicos. En esta comparación se puede direccionar la hipótesis en favor de un grupo siempre y cuando se tengan las bases teórico-metodológicas para hacerlo. Por ejemplo: “los adolescentes le atribuyen más importancia que las adolescentes al atractivo físico en sus relaciones heterosexuales”

Hipótesis Causales:
Establecen relaciones de causa-efecto entre las variables y cómo se dan éstas. Esto puede ocurrir intra e intergrupos. Por ejemplo, “los programas de t.v. con temática de violencia provocan que los niños que los observan sean más agresivos

Para los estudios
de tipo exploratorio no se requiere plantear hipótesis.
Hipótesis Estadísticas
Son exclusivas del enfoque cuantitativo, y representan la transformación de las hipótesis de investigación, nulas y alternativas en símbolos estadísticos (Hernández, Fernández y Baptista, 2003)

Hipótesis Nula
: Son el reverso de las hipóteisis de investigación, son proposiciones acerca de la relacion entre variables sólo que sirven para refutar o negar lo que afirma la hipótesis de investigación. (Idem.) Se simboliza Ho

Hipótesis Alternas:
Son proposiciones alternas ante la hipótesis de investigación y éstas ofrecen una descripción o explicación distintas de las que proporcionan estos tipos de hipótesis (Idem). Se simboliza como H1, 2, 3, etc...
EJERCICIO
EJERCICIO
MÉTODO
El método es una fase en donde se describe el procedimiento de la investigación, el cual incluye diferentes elementos (sujetos, diseño, técnicas de recolección de datos, instrumentos y procedimiento).
Sujetos

a) Población:
es el universo de individuos (u objetos) u eventos que se pretende estudiar de acuerdo al problema de investigación. La población puede definirse considerando sus características sociodemográficas (sexo, edad, escolaridad, nivel socioeconómico, etc.), su ubicación en un lugar (organizaciones, instituciones, zonas geográficas, etc.) y tiempo (años de escolaridad, tiempo de utilización, tiempo de residencia, etc.)

b) Muestra
: Subgrupo o subconjunto de la población total que va a ser estudiado. Al ser un subgrupo de la población presenta las mismas características que ésta; sin embargo, es importante decir que al describir las características de la muestra se deben mencionar las que resultan relevantes al problema y objetivos de la investigación. Asimismo es conveniente incluir aquellas características que fungen como variables de control (por ejemplo el sexo, la edad, etc.).

c) Unidad de análisis.
Se refiere a ¿qué se va a medir? según el problema a investigar y de los objetivos que se pretenden alcanzar.
MUESTREO
Para que los resultados obtenidos a partir de la muestra estudiada puedan generalizarse a la población, ésta debe ser representativa de la población.

El tamaño de la muestra (n) debe contemplar la inclusión del número de elementos necesarios para asegurar que exista un error mínimo de muestreo en el análisis de los datos, ya que algunas pruebas estadísticas requieren un mínimo de sujetos
Los elementos muestrales se seleccionan mediante dos grandes tipos de muestreo: probabilístico y no probabilístico.

Probabilístico:
requiere determinar el tamaño de la muestra y seleccionar a los elementos muestrales de tal manera de que todos tengan la misma probabilidad de ser elegidos. Dicha probabilidad debe ser conocida y distinta de cero.

Puede ser de tres tipos:
1.-
Aleatorio
, en el que se eligen a los sujetos mediante un sorteo o una tabla de números aleatorios.
2.-
Estratificado
, es aquel en el que se divide a la población en estratos o categorías y se selecciona una muestra aleatoria por cada estrato.
3.
-Racimos o Conglomerados,
la selección se hace en dos etapas, ambas con procedimientos probabilísticos. En la primera se seleccionan los racimos, es decir los lugares geográficos o físicos, como escuelas, organizaciones, salones de clase, en donde se encuentran los sujetos (u objetos) quienes serán estudiados. En la segunda etapa, dentro de los racimos, se selecciona al azar a los sujetos que van a ser medidos.
El muestreo No probabilístico. Supone una selección informal y arbitraria de los sujetos en donde no todos tienen la misma probabilidad de ser elegidos, pues su inclusión en la muestra depende de la decisión del investigador. En este muestreo se eligen intencionalmente a los sujetos y pueden ser:
1.-Sujetos voluntarios, son individuos que deciden participar en el estudio.
2.-Sujetos tipo, los sujetos elegidos cubren ciertas características fijadas por el experimentador, siendo el objetivo principal la riqueza, profundidad y calidad de la información y no la cantidad ni la estandarización.
3.-Muestra de expertos, cuando es necesaria la opinión de sujetos expertos en un tema. Es de utilidad en estudios cualitativos y exploratorios, ya que permite generar hipótesis más precisas.
4.-Muestra por cuotas, se fijan determinadas proporciones de sujetos a encuestar según ciertas variables demográficas de la población. Por ejemplo, de 150 sujetos a encuestar el 25% deben ser hombres mayores de 30 años, 25% mujeres mayores de 30
TIPO DE DISEÑO
Un aspecto que se debe contemplar en todos los diseños es la
validez interna y externa
que cada uno de los diseños puede controlar.

La
validez interna
es el grado de confianza que se tiene de los resultados del experimento para que se interpreten adecuadamente y sean válidos. Esta se logra cuando hay control. (Hernández, Fernández y Baptista, 2003).

La
validez externa
se refiere a la posibilidad de generalizar los resultados de un experimento a situaciones no experimentales, así como a otros sujetos y poblaciones. (Hernández, Fernández y Baptista, 2003).
Los diseños se clasifican en

I.Experimentales
: son aquellos en los que se cumple al menos un criterio de control de validez interna y externa:
•Manipulación de una o más variables
•Grupos de comparación
•Asignación al azar
Estos diseños se subdividen a su vez en:

a)Preexperimentales
: se denominan así porque su grado de control de la situación experimental es mínimo. No existe asignación de sujetos al azar. Son diseños ya sea de un solo grupo, o bien de 2 grupos no equivalentes. Los diseños pre-experimentales son:
Medición de un solo grupo:
Consiste en aplicar un tratamiento definido a partir de una variable Independiente (que puede ser incluso atributiva) a un grupo de sujetos. Existen dos modalidades de este diseño:

Sólo con Postest:
A un grupo de sujetos se le aplica un tratamiento y se realiza una sola medición(postest) de una o más variables dependientes.

Con pre y postest
: A un grupo de sujetos se le aplica un pretest y un postest (medida del grupo antes y después del tratamiento)

Ex – post – facto:
Este diseño se produce cuando falta el control de la situación inicial y el del estímulo, ya que se realiza después de haber actuado la variable experimental. En él se comparan 2 grupos igualados por el investigador: uno que ha sufrido un cierto impacto y el otro no. Su validez interna y externa es deficiente.
b) Cuasi-experimentales
: los sujetos no se asignan al azar sino que se eligen de grupos ya formados antes del experimento (por ejemplo grado escolar, sexo). Se caracterizan, bien por la falta de un grupo de control o por un control incompleto sobre los grupos observados. Y se realizan dos o más mediciones. Los sujetos en algunas ocasiones son asignados de forma intencional no probabilística. Los diseños cuasi-experimentales son:
Diseño de Series Cronológicas
: consiste en un proceso periódico de medición sobre algún grupo o individuo y la introducción de una variación experimental en esta serie cronológica de mediciones, cuyos resultados se indican por medio de una discontinuidad en las mediciones registradas en la serie

Diseño de Muestras Cronológicas
: este diseño puede considerarse una forma del experimento de serie cronológica con la introducción reiterada de la variable experimental
Medición de 2 o más grupos con pretest y postest: utiliza dos grupos uno recibe el tratamiento experimental y el otro no, ambos han recibido un pretest y un postest, pero no posen equivalencia experimental de muestreo.

Medición de 2 sólo con postest
: Los grupos son comparados con la postprueba para analizar si el tratamiento experimental tuvo un efecto sobre la variable dependiente. No existe asignación al azar.
c) Experimentales puros:
los sujetos son asignados al azar y existe control (validez interna) de la situación experimental. Existen dos o más grupos con mediciones múltiples. Existe manipulación intencional de las variables.
Los diseños
experimentales puros
son:

Medición de dos grupos o más
: en este caso se comparan dos o más grupos : uno o más grupos de tratamiento (en función del número de variables manipuladas) llamados grupos experimentales, contra un grupo control que no es expuesto a la variable dependiente. En este caso se hace la medición de la o las variables dependientes para cada uno de los grupos. Los sujetos a cada grupo son asignados al azar.

Existen dos modalidades de este diseño

Con pretest y postest:
comprende una sola variable experimental y los elementos de observación experimental: las medidas antes y depúes del test del grupo control.

Sólo postest
: es una variante del diseño anterior en la que se suprime el pretest, ya que se considera no indispensable, ya que la elección aleatoria de los miembros al grupo experimental y al control asegura la igualdad inicial de ambos grupos.
d) Factoriales
Se manipulan dos o más variables independientes que incluyen dos o más niveles de presencia (diferentes valores) en cada una de las variables independientes.

II. No experimentales:
se caracterizan porque no existe manipulación intencional de las variables independientes. Se observan los fenómenos tal como se dan en su contexto natural para después analizarlos. Existe medición en uno o diversos momentos en el tiempo, no existen grupos de comparación y tampoco asignación al azar.- Los diseños no experimentales se subdividen en:
a)Transeccionales
: se recolectan datos en un solo momento, en un tiempo único

Diseños Transeccionales Exploratorios:
por lo general, se aplican a problemas de investigación nuevos o poco conocidos y constituyen el preámbulo de otros diseños (No experimentales y Experimentales)

Diseños Transeccionales Descriptivos:
consisten en llevar a cabo mediciones en un grupo de personas u objetos y en una o más variables y proporcionar su descripción.

Diseños Transeccionales Correlacional
:
su propósito es describir las relaciones entre dos o más variables en un momento determinado. Estas relaciones son de asociación sin implicar causalidad.

Diseños Transeccionales Causal:
su propósito es describir las relaciones entre dos o más variables en un momento determinado e implica una relación de causa – efecto entre una variable y otra

b)Longitudinales:
se recolectan los datos en periodos especificados para analizar los cambios de las variables a través del tiempo.

De Tendencia (Trend):
son aquellos que analizan cambios a través del tiempo (en variables o en sus relaciones) dentro de alguna población en general

De evolución de grupo (Cohort):
examinan cambios a través del tiempo en subpoblaciones o grupos específicos, se centran en las cohorte o grupo de individuos vinculados de alguna manera, generalmente la edad.

De panel:
son similares a los diseños de Trend y Cohort,, sólo que el mismo grupo de sujetos es medido u observado (se recolectan datos sobre ellos ) en todos los tiempos o momentos.
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