Diseño y presentación de proyectosde investigación

PRICILA

Prof. Dr. Alcides ChauxDirector de Investigación y Divulgación Científica, Universidad del Norte

Pedro Juan Caballero – 9 de abril, 2019

1 - PRICILA

1.1 - Generalidades

Programa de Iniciación Científica e Incentivo ala InvestigaciónGestionado por la Dirección de Investigación yDivulgación CientíficaActividades de formación de RRHH eninvestigación y divulgación científica

1.2 - Objetivos

Objetivo generalIncrementar el capital humano en investigaciónde la Universidad del Norte

Objetivos específicosFomentar la investigación científica en lacomunidad académicaReconocer y premiar la actividad científica deexcelenciaDisponer de proyectos de investigación viablespara subsidios

1.3 - Dificultades

Falta de entrenamiento en diseño de proyectos yredacción científicaEscasas oportunidades de financiamiento privadoEscasos canales de divulgacióncientífico-académica accesibles

1.4.1 - Actividades

Ciclos bianuales de actividadesFases

Fase 1: Talleres de entrenamientoFase 2: Convocatoria a proyectos y artículosFase 3: Ejecución de proyectos y divulgaciónde artículos

1.4.2 - Fase 1

Taller No. 1: Redacción y planteamiento deproyectos de investigaciónTaller No. 2: Técnicas de redacción académicapara la publicación de artículos de investigación

1.4.2 - Cronograma

1.4.3 - Fase 2

Convocatorias para presentar proyectos(Convocatoria A) y artículos (ConvocatoriaB) de investigaciónÁreas de llamado: Salud, Derecho, Economíay Empresas, Ingeniería

1.4.3 - Convocatoria A

Un proyecto por área, hasta Gs. 6.200.000,duración de hasta 12 mesesInvestigadores principales: Programa deAyudantía e Incentivo a la Investigación(PANIC)Asistentes de investigación: Beca completa,hasta 2 semestres

1.4.3 - Convocatoria B

Dos artículos por áreaAutor sénior: Gs. 1.550.000Autor junior: Beca completa, 1 semestre

1.4.3 - Cronograma

1.4.4 - Fase 3

Convocatoria A: Ejecución de proyectos deinvestigaciónConvocatoria B: Premiación y divulgación deartículos de investigación

1.4.4 - Cronograma

1.4.5 - Presupuesto general

2.1 - Areas de investigación

Definición

Ámbito del conocimiento científico dedelimitación general dentro del cual seenmarcan las investigacionesÁreas de investigación según el Manual (2002)de Frascati

Ciencias NaturalesIngeniería y TecnologíaCiencias MédicasCiencias AgrícolasCiencias SocialesHumanidades

2.2 - Línea de investigación

Definición y características

Proyección y delimitación de un conjunto deinvestigaciones temáticasResultado de un proceso de articulación ytrabajo sistemático en torno a un denominadorcomúnSe desarrolla dentro de un área de investigaciónIncluye todos los proyectos de investigacióndesarrollados con la misma temática

2.3 - Proyecto

Características

DefiniciónPlanificación de un conjunto de actividadesinterrelacionadas y coordinadasEmprendimiento que tiene lugar durante untiempo limitado y que apunta a lograr unresultado único

PropósitoAlcanzar metas específicas con unpresupuesto, calidad y lapso de tiempopreviamente definidos

2.4 - Proyecto de investigación

Características

Plan de ejecución de actividades orientadasteórica y metodológicamente hacia la búsquedade respuestas o soluciones a un problemaespecíficoProyectos de investigación relacionados formanlíneas de investigaciónLíneas de investigación relacionadas seenmarcan dentro de áreas específicas deinvestigación

3 - Protocolo de investigación

Protocolo de investigación

DefiniciónPlan de ejecución del proyecto de investigación

Componentes3.1 - Introducción3.2 - Material y método3.3 - Recursos y presupuesto3.4 - Bibliografía

3.1 - Introducción

Estado del conocimiento

Conocimiento previo acerca del tema deinvestigación (“estado del arte”)Definir áreas que requieren investigaciónUbicar el tema de investigación dentro delcontexto del estado del arte

Marco teórico

DefiniciónCompendio escrito de artículos, libros y otrosdocumentos

PropósitoProveer un marco de referencia para el estudioOrientar y fundamentar el estudioJustificar la realización del estudioPrevenir errores cometidos por otros estudiosEstablecer hipótesis de investigación

Revisión de la literatura

DefiniciónProceso mediante el cual se identifican fuentesde información para la redacción del marcoteórico

EtapasSelección: relevante, actualizada, no redundanteObtención: materiales impresos y digitalesConsulta: diseño similar, fuentes primariasExtracción: verificar diseño, extraer resultadosRedacción: claridad, parsimonia, brevedad

Objetivos

CaracterísticasExpresar claramente lo que se pretende estudiarSer susceptibles de ser alcanzadosSer congruentes entre síIncluir 1-3 objetivos de investigación

Justificación

Importancia y necesidad del estudioConveniencia y beneficios

Relevancia socialImplicaciones prácticasValor teóricoUtilidad metodológica

Criterios FINER

FactibleIntersanteNovedosoÉticoRelevante

3.2 - Material y método

Componentes

3.2.1 - Diseño metodológico3.2.1 - Muestreo3.2.3 - Recolección de datos3.2.4 - Análisis de datos3.2.5 - Aspectos éticos

3.2.1 - Diseño metodológico

Selección del diseño

Diseños cuantitativosMedición de variablesPlanteamiento de hipótesis

Diseños cualitativosComprensión de procesosInterpretación de fenómenos

Medición de variables

DefiniciónVariable: propiedad de un fenómeno quefluctúa aleatoriamente, susceptible de observarsey medirse

Tipos de variablesCategórica

NominalOrdinalDicotómica

NuméricaDiscretaContínua

Definición de variables

Definición conceptualDescribe las características de una variableCorresponde a las definiciones de libro detexto/manualesEs necesaria pero insuficiente

Definición operacionalEspecifica procedimientos para medir la variableDebe ser lo más exhaustiva y detallada posible

Planteamiento de hipótesis

DefiniciónPredicciones “educadas” acerca de la realidadEstablecen la asociación entre ≥ 2 variables

CaracterísticasLas variables deben ser observables y mediblesLa relación entre variables debe ser clara yverosímilDeben existir técnicas apropiadas decomprobación empírica

Diseños cuantitativos

Tipos de diseñoExperimental

ExperimentoPre-experimentoQuasi-experimento

ObservacionalLongitudinal/transversalProspectivo/retrospectivoCohorte/Casos-controles

Experimento

Manipulación intencionada de variablesindependientes (tratamiento)Observación del efecto sobre las variablesdependientesPretenden establecer causación (covariación yantecesión)Se requieren al menos 2 grupos deexperimentación (tratamiento y control)Los grupos deben formarse aleatoriamente

Otros diseños experimentales

Pre-experimentosDiseño de 1 grupoÚtil como primer acercamiento al problemaNo son apropiados para establecer relacionescausales

Quasi-experimentosGrupos formados previamenteNo se tiene garantizada la equivalencia inicialMenos confiables y generalizables que losexperimentosPreferibles a los pre-experimentos

Diseños observacionales

Tipos de diseñosSegún número de mediciones por variable

TransversalLongitudinal

Según dirección temporalRetrospectivoProspectivo

Según exposición/enfermedadCasos-controlesCohorte

Diseños cualitativos

Tipos de diseñosTeoría fundamentadaEstudio etnográficoEstudio narrativoEstudio de investigación-acción

3.2.2 - Muestreo

Definiciones generales

Unidad de análisisCasos o elementos sobre los cuales serecolectarán los datos

PoblaciónPoblación enfocada

Conjunto de todos los casos que concuerdan condeterminadas especificaciones

Población accesibleSubconjunto de la población enfocadaDelimitada mediante criterios de selección

Delimitación

Enunciación de los criterios de inclusión yexclusión

Criterios de inclusiónCaracterísticas que los casos deben satisfacerpara poder ser incluidos en el estudio (i.e.,población accesible)

Criterios de exclusiónCaracterísticas que de estar presentes en loscasos hacen que sean excluidos del estudioSe aplican a posteriori

Muestra

Subconjunto de la poblacción accesible incluidaen el estudioPuede ser o no ser representativa de lapoblación accesibleEl proceso de selección de la muestra sedenomina muestreo

Tipos de muestreoMuestreo probabilísticoMuestreo no probabilístico

Tipos de muestreo

Muestreo probabilísticoAleatorioEstratificadoPor cúmulos (conglomerados)

Muestreo no probabilísticoSeries de casosReportes de casos

Muestreo probabilístico

Tamaño de la muestra: Mínimo número deunidades muestrales requerido para detectar unefecto determinado con un cierto nivel deconfianzaTamaño del efecto: Magnitud estimada deuna relación observada en la muestraNivel de significancia α: Probabilidad deobservar un efecto en la muestra cuando elefecto no existe en la poblaciónPoder estadístico β − 1: Probabilidad deobservar un efecto en la muestra cuando elefecto existe en la población

Muestreo no probabilístico

Selección informal de sujetos que cumplen conciertos criteriosMuestra no representativa de la poblaciónEl tamaño de la muestra no es determinante

Tamaño de la muestraCapacidad operativa y de análisis de casosEntendimiento del fenómeno (saturación decategorías)Naturaleza del fenómeno (incidencia, dificultadde recolección)

Tipos de muestras no probabilísticas

VoluntariosExpertosCasos típicosCuotasOrientadas: de máxima variación, homogéneas,conveniencia, redes, casos extremos,oportunidad, teóricas, confirmativas, casossumamente importantes

3.2.3 - Recolección de datos

Generalidades

Plan detallado para reunir datos con unpropósito determinadoDeterminar:

Fuentes de informaciónMétodo para la recolección de datosPreparación de datos para el análisis

Describir el procedimiento de recolección dedatosMinimizar los errores de medición

OperadorContextoInstrumento

Recolección cuantitativa

MediciónAsignar números, símbolos o valores a laspropiedades de objetos o eventos de acuerdo aciertas reglas (Stevens)

Instrumento de mediciónRecurso para registrar datos sobre las variablesde interésCriterios de selección:

ConfiabilidadValidezObjetividad

Recolección cualitativaOcurre en el ambiente natural de los sujetosEl investigador es el instrumento de mediciónLa recolección de datos se inicia con lainmersión y se realiza a lo largo del estudioPuede modificarse según necesidad oconveniencia

Métodos de recolecciónObservaciónEntrevistasGrupos de enfoqueMateriales individuales y grupalesBiografías e historias de vida

3.2.4 - Análisis de datos

Análisis de datosProceso de inspección, limpieza, transformacióny modelado de datos con el fin de descubririnformación útil, formar conclusiones y apoyar latoma de decisionesSe relaciona con la visualización y diseminaciónde resultados

Fases del análisis de datosRecolecciónProcesamientoAnálisis exploratorioModeladoComunicación

Análisis de datos cuantitativos

Estadística descriptivaDescripción de las características de las variablespor separado

Estadística inferencialPretende inferir parámetros (poblacionales) apartir de estadísticos (muestrales)Evaluación de la relación entre ≥ 2 variablesImplica el contraste (evaluación) de hipótesis

Selección de pruebas estadísticas

Número de variablesTipo de variablesCaracterísticas de las variablesEstadísticos requeridos

Tipos de pruebas estadísticasPruebas paramétricas/no paramétricasTablas de contingenciaAnálisis de sobrevida (tiempo-evento)Modelos de regresión

Pruebas estadisticasPruebas paramétricas

Correlación de PearsonPrueba t de Student (pareada, no pareada)ANOVA (1-vía, medidas repetidas)

Pruebas no paramétricasCorrelación de SpearmanPrueba U de Mann-Whitney/WilcoxonPrueba de Kruskal-Wallis/ANOVA de Friedman

Tablas de contingenciaPrueba del χ2/exacta de FisherPrueba de McNemar

Análisis de sobrevida

Análisis de la duración esperada de tiempohasta la aparición de uno o más eventos(análisis tiempo-evento)Implica la estimación de la función de sobrevidaLa función de sobrevida puede estimarse a travésdel estimador de Kaplan-Meier (producto-límite)Las funciones de sobrevida pueden compararseentre sí mediante la prueba del logrank(Mantel-Cox)

Modelos de regresión

Útiles para predecir valores o eventosEvalúan el impacto de las variables predictoras(independientes) en las variables desenlance(dependientes)Principales modelos: lineal, logística y de riesgosproporcionales

Análisis de datos cualitativos

Se reciben datos no estructurados (texto,imágenes)Recolección y análisis de datos ocurren enparaleloCada estudio requiere un esquema personalizadode análisisSaturación: el análisis de nuevos casos noprovee información novedosa

Interpretación de datos cualitativos

El investigador es a la vez recolector e intérpretede los datosTécnicas de interpretación de datos:

CodificaciónAbstracción recursivaMinería de texto

Codificación

El investigador examina los datos y demarcasegmentos en los mismosCada segmento es etiquetado con un códigoCada código sugiere cómo el segmento serelaciona con la pregunta de investigaciónEl análisis de datos implica:

Indicar prevalencia de códigosDescubrir similitudes y diferencias entre códigosDeterminar relaciones entre códigos

Representación gráfica mediante análisisreticular y dendrogramas

Abstracción recursiva

Implica iniciar el análisis resumiendo el conjuntode datosPosteriormente se resume el resumen inicial, yasí sucesivamenteSe obtiene un resumen compacto por pasossucesivos de destilación

Minería de texto

Proceso de extracción de información de calidada partir del análisis de textosEl objetivo general es el convertir el texto endatos para análisis mediante procesamiento delenguages naturales y métodos analíticos

Fases de la minería de texto1 Estructurar el texto de entrada2 Derivar patrones a partir del texto estructurado3 Evaluar e interpretar el resultado

Procesamiento de lenguajes naturales

Campo de las ciencias de la computación,inteligencia artificial y lingüística que estudia lasinteracciones entre computadoras y el lenguajehumanoMecanismos computacionalmente eficaces parala comunicación entre personas y máquinas pormedio de lenguajes naturalesProcesamiento por aprendizaje automátizado

Aprendizaje automatizado

Subcampo de las ciencias de la computación yuna rama de la inteligencia artificial, cuyoobjetivo es desarrollar técnicas que permitanque las computadoras aprendanCrear programas capaces de generalizarcomportamientos a partir de una informaciónsuministrada en forma de ejemplos

3.2.5 - Aspectos éticos

Evaluación ética

Todos los estudios deben ser evaluados por unComité/Junta de Ética InstitucionalTodos los estudios que involucren sereshumanos (incluyendo sus datos) deben contarcon la aprobación del Comité de ÉticaTodos los sujetos deben dar su consentimientolibre e informado para participar del estudioNunca se debe proporcionar datos personales oidentificables sin el permiso apropiado

Normativas éticas

Se deben respetar las normativas éticasinternacionales:

Declaración Universal sobre Bioética de la UNESCODeclaración de Helsinki de la Asociación MédicaMundialPautas Éticas Internacionales para la InvestigaciónBiomédica en Seres Humanos de la CIOMS

Criterios de validación

Valor social y clínicoValidez científicaSelección justa de sujetosCociente riesgo-beneficio favorableRevisión independienteConsentimiento informadoRespeto de los sujetos potenciales y alistados

3.3 - Recursos y presupuesto

Viabilidad

Establecer:Recursos financieros y humanosInfraestructuraAcceso a la población

Cronograma de actividadesPresupuesto

Siguientes pasos

Cronograma Fase 2