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Conceptos Básicos

Conceptos básicos para la investigación educativa: (1) Hipótesis; (2) Variables; y (3) Técnicas de muestreo.
by

Franciele Corti

on 14 March 2017

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Transcript of Conceptos Básicos

What I want to see instead ...
Conceptos Básicos
Variables
Universitat de Barcelona
Grado de Pedagogía
Teoría y Práctica de la Investigación Educativa
Profª Franciele Corti

Hipótesis - Variables - Técnicas de muestreo
Técnicas
de Muestreo

Hipótesis
Ejemplos
Sean bien fundamentadas.

Sean contrastables empíricamente.

Sean claras conceptualmente y comprensibles.

Expresen una relación entre variables.
Criterios para la formulación de hipótesis
Tipos de Formulación de Hipótesis
Implicación condicional
Enunciado proposicional
Hipótesis nula e Hipótesis alternativa
«Si... luego ...».
Si X, entonces Y.
Si se da la condición X, ocurre la consecuencia Y.
«Si un grupo de alumnos trabaja en mejorar las técnicas de estudio entonces aumenta el rendimiento escolar».

«Si los alumnos están motivados, aprenderán más».
Es un enunciado declarativo
que relaciona variables.
«Los alumnos que aprenden a leer por método global-natural desarrollan más estrategias que los del método silábico o fónico».

«Los alumnos de la asignatura TPIE que asisten a las clases rendirán más que los que siguen la asignatura solamente por medio del campus virtual».
H0 (hipótesis nula) se cumple cuando no hay diferencias significativas entre la proposición hipotética y la que se encuentra presente en la población, o bien que no hay diferencias significativas entre dos muestras.

H1 (hipótesis alternativa) se cumple cuando las diferencias entre dos muestras extraídas de una misma población son significativas, ya que no pueden ser fruto del azar.
Comparan dos métodos de lectura:
- H0 cuando las diferencias entre los dos métodos no son significativas:
- H1 cuando un método da resultados superiores al otro:
Sugerencias para la formulación de hipótesis
Formular las hipótesis después de haber revisado las fuentes;

Enunciar diferentes hipótesis como posibles soluciones del problema;

Redactarlas en forma de proposición afirmativa (en forma interrogativa si no se puede deducir dirección alguna en la relación);

La hipótesis se tiene que poder contrastar (confirmar o rechazar);

Definir con claridad cada término de la hipótesis;

Evitar juicios de valor (una técnica es «mejor» que una otra).
Niveles de concreción de las hipótesis
Hipótesis conceptual
Hipótesis operativa
Hipótesis estadística
Relación entre dos o más variables definidas de manera abstracta, o bien en relación con una teoría.
«El auto-concepto está relacionado con la autoestima personal».
Definición de la hipótesis indicando las actividades necesarias para observar, medir o manipular las variables.
«Los sujetos que obtienen puntuaciones más altas en un cuestionario de auto-concepto, puntuarán también más alto en un cuestionario de autoestima personal»
Relación entre las variables en términos estadísticos.
Ejercicio
1) A partir de estas preguntas formule una hipótesis:
Son características o atributos que pueden asumir diferentes valores o expresarse en categorías.

Derivan del concepto matemático que se opone a constante (característica que siempre tiene el mismo valor o categoría).
Tipos de variables
Tipo de variables
según el criterio metodológico
Tipo de variable
según la naturaleza de las variables
Variable cualitativa: no es cuantificable y se expresa en categorías; puede ser:

Dicotómica: cuando solamente tiene dos categorías
(ejemplos: sexo, verdadero/falso)

Politónica: cuando tiene más de dos categorías
(ejemplos: clase social, nivel de estudios)


Variable cuantitativa: se expresa en valores numéricos en relación a una unidad de medida; puede ser:

Discreta: solamente puede asumir determinados valores
(ejemplos: número de hijos, número de alumnos, edad)

Continua: puede asumir cualquier valor en un continuum
(ejemplos: peso, calificación académica)
Variable independiente (VI): es la que observamos o manipulamos para conocer su efecto sobre la VD; puede ser:

Activa: cuando se puede manipular deliberadamente
(ejemplos: método de enseñanza, tipo de evaluación)

Atributiva o asignada: cuando no se puede manipular
(ejemplos: edad, sexo, QI)


Variable dependiente (VD): es la que cambia a medida que modificamos la variable independiente.
(ejemplo: rendimiento escolar)


Variable extraña o interviniente: característica ajena al experimento que influye en los resultados y puede desvirtuarlos.
(ejemplos: motivación, condiciones ambientales)
Ejercicios
2) Identifique las variables dependiente e independiente de las hipótesis:
3) Señale el tipo de las variables abajo según su naturaleza:
Corrección
No tienes que tomarte toda la sopa para saber que está caliente...
Por las limitaciones de los recursos,
las investigaciones no se pueden hacer en toda la población sino que se tiene que centrar en muestras los resultados
de las cuales se intentará generalizar a toda la población.

El proceso de muestreo es la extracción de una muestra
a partir de la población.
Conceptos clave
Universo
Población
Muestra
Individuo
UNIVERSO: Todos los posibles sujetos de cierto tipo, de interés para la investigación.
Ejemplo: Alumnos de Enseñanza Secundaria

POBLACIÓN: Conjunto de individuos en que se quiere estudiar un fenómeno.
Ejemplo: Alumnos de Enseñanza Secundaria de Cataluña

MUESTRA: Casos extraídos de una población seleccionados a partir de algún método de muestreo.
Ejemplo: 1.000 alumnos de enseñanza secundaria de 20 centros de Cataluña

INDIVIDUO: Cada uno de los elementos que componen la muestra.
Ej: Cada uno de los alumnos participantes.
Definiciones
Definición del universo:
sujetos de un determinado tipo.

Determinación de la población:
sujetos a los cuales tiene acceso el investigador.

Selección de la muestra invitada:
elementos de la población a los cuales se pide que participen.

Muestra aceptante:
parte de la muestra invitada que acepta participar.

Muestra productora de datos:
la que ha aceptado y realmente produce datos.
Etapas
Muestreo probabilístico
Condición 1:
Representatividad de la muestra
Es necesario garantir que las características de la población
que se quiere observar queden reflejadas en la muestra.

Eso nos permitirá generalizar a la población los resultados obtenidos en la muestra.
Condición 2:
Tamaño de la muestra
El tamaño de la muestra no es el factor principal de su representatividad, pero es un elemento que nos hemos de plantear.

Una muestra más grande es más representativa, pero hace falta economizar esfuerzos y no hacer muestras innecesariamente grandes.
Ejercicio de revisión
4) ¿Cómo demostrarías las siguientes hipótesis?
Muestreo estratificado:
se divide la población en estratos (conjuntos homogéneos en la característica que se estudia), se decide el número de individuos de cada estrato y se extrae la muestra.
Muestreo sistemático:
se empieza por un número escogido al azar y se seleccionen saltando de y en y, dónde:
Muestreo aleatorio simple:
se hace una lista con todos los individuos de la población, se les asigna un número consecutivo, se concreta el tamaño de la muestra y se extraen los elementos al azar.
Muestreo por conglomerados:
cuando la población está dividida en grupos naturales (distrito escolar, centre).
Las hipótesis son proposiciones generalizadas
o afirmaciones comprobables que se formulan
como posibles soluciones al problema que se plantea a la investigación.

Su función es ofrecer una explicación posible o provisional que tiene en cuenta los factores, sucesos o condiciones
que el investigador intenta comprender.
Cálculo del tamaño de la muestra:
http://www.netquest.com/panel_netquest/calculadora_muestras.php
Idea clave
Pero para eso, tienen que darse 2 condiciones...
Actividad:
Representatividad de la muestra
Para predecir la elección presidencial de 1936 en USA, una revista realizó una encuesta con 10 millones de americanos, propietarios de teléfonos.

Los resultados serían desfavorables por Roosevelt el cual, no obstante, ganaría la elección por una gran mayoría.

¿Cuál sería una posible explicación?
Métodos de muestreo
Tipos de muestreo
Muestreo no probabilístico
En investigaciones basadas en hipótesis de partida se pueden identificar...
En estadística:
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