DISEÑO DE EXPERIENCIA O CONTRASTACION

DE HIPOTESIS

A. DISEÑO DE EXPERIENCIA O CONTRASTACION DE HIPOTESIS

Contrastar es someter a prueba algo para comprobar su valor,Contrastar es someter a prueba algo para comprobar su valor, autenticidad y pureza.autenticidad y pureza.

A.1. Definición

Aquí se describe que tiene que hacer el investigador para demostrar la verdado falsedad de la hipótesis planteada , por lo que se describe los diseños básicosde contrastacion, la forma como obtener y analizar datos, como clasificarlos, resumirlos, evaluarlos a la luz de los antecedentes para hacer finalmente las Respectivas inferencias.

CONTRASTACION DE HIPOTESIS O DISEÑO DE EXPERIENCIA

4. INFERENCIA CIENTIFICAEs el proceso lógico que permite pasar deun conjunto de proposiciones originadasen la observación científica (estado delArte) a otro conjunto de proposiciones(consecuentes) que son las conclusiones

3. ANALISIS ESTADISTICO DE DATOSEs el proceso en la cual los datos tienenque ser medidos y expresados en númerospara facilitar su manipulación y tomar ladecisión de aceptar o rechazar la hipótesis

2. RECOLECCION DE DATOSLos datos son resumidos y analizados, permiten confirmar o refutar la hipótesis. La recolección de datos es sobre: longitud, peso sexo, presión, etc. Si esta etapa es inadecuada, los resultados también lo serán.

1.MODELO LOGICO Y EXPERIMENTALAquí se identifica los pasos lógicos a travésde un modelo lógico (diagrama de flujo) y luego se identifica como proceder en la realidad a través de un modelo experimental para recolectar los datos necesarios,se emplean gráficos ideogramas

A.2. Contenido

A.3. Diseños Descriptivo y experimental de contrastacion

Tiene un carácter especifico, se propone como se va a proceder para demostrar la hipótesis. Se emplean gráficos o ideogramas.

Se conocen dos tipos de modelos o diseños:

A.3.1. Diseños descriptivos (valido para contrastar hipótesis descriptivas): Describen la realidad tal y conforme se presenta en la naturaleza, no semanipula ninguna variable solamente se observa y describe el fenómeno tal y conforme se presenta. Se utiliza en problemas de descubrimiento odescriptivos: ¿qué?,¿cuándo?,¿cuáles?).

Pueden presentarse como.-Diseño de una casilla:

M

Donde:M: representa la muestraO: representa lo que observamos

O

Consiste en seleccionar la muestra sobre la realidad problemática quese desea investigar. En esta muestra se hace averiguaciones

Ej.¿Cuáles son las fases del proceso en la elaboración de harina de pescado (O) en las fabricas de Chimbote (M)?

- Diseño comparativo (varias casillas).

M1

M2

M3

01

02

03

Donde:M1...........Mn: son las muestrasO1.............On: son las observaciones

Se utiliza cuando se quiere comparar una misma variable en diferentes lugares o situaciones para ver si tienen el mismo o diferente comportamiento

Ej. ¿cuál es la incidencia de tuberculosis pulmonar en los distritos de la Esperanza , Porvenir y Florencia de Mora, de la provincia de Trujillo en el presente año?.

-Diseño Correlacional.

M

OX

OY

OZ

Donde:M: representa la muestraOX, OY, Oz: observaciones

Este tipo de diseño se utiliza cuando se quiere comparar que relacióntienen diferentes variables que se pueden obtener de una misma muestra.

Ej. ¿qué relación existe entre la temperatura, oxigeno disuelto y turbidezde la laguna Sausacocha?.

- Diseño Longitudinal.

M

T1

O1

T2

O2 03

T3

Donde:M : representa la muestraT1..........Tn : los tiemposO1..........On: las observaciones

Este tipo de diseño se utiliza cuando se quiere observar el comportamientode una variable a través del tiempo.

Ej. ¿cómo ha evolucionado los programas de educación al medio ambiente en los últimos cinco años?.

-Diseño Ex PosfactoSon aquellos que se utilizan para determinar las relaciones entre variablestal y conforme se presentan en la realidad, sin intervención del investigador

Pueden ser Retrospectivos: Se utiliza cuando el fenómeno ocurrió y se trata de buscar las causas posibles en el pasado

Ej.¿cuáles fueron las causas del colapso de la exportación de harina de pescadoentre 1972 y 1990 en el Perú ?.

Prospectivos: Se utiliza cuando se observa uno varios factores, a los quese les trata de buscar sus posibles efectos en un intervalo de tiempo futuro.

Ej. ¿De que manera influirá la crisis económica y la falta de empleo en ladeserción estudiantil a nivel secundario en los próximos cinco años en elPerú?.

A.3.2. Diseños experimentales (valido para contrastar hipótesis explicativas):

Manipula deliberadamente la realidad a través de una o mas variablesindependientes para ver sus efectos sobre una o mas variables dependientes,Se usan en problemas explicativos o experimentales (¿por qué?, ¿cómo? ,queempiecen con un verbo y relacionan dos variables).

Requisitos para que una prueba sea considerado un experimento.

1. Manipulación intencional de una o mas variables independientes (un grupo se expone a la variable independiente, al otro no, al primer grupo se llama experimental y al otro de control2. Medición de la variable dependiente permite conocer la influencia de la independiente.3. Control o validez interna de la situación experimental, lo cual significa conocer que esta ocurriendo realmente entre la variable independiente y dependiente. Se logra a través del muestreo al azar.

La validez interna se logra a través del muestreo al azar

Pueden presentarse

- Diseños experimentales puros: Son aquellos que reúnen los dos requisitospara lograr el control y validez interna

• Grupos de comparación, cuando menos, uno experimental y otro de control• Grupos equivalentes en sus características relevantes, no solo internas, sino también en las circunstancias ambientales (horas y lapsos de aplicaciónde los estímulos, de las mediciones, etc)Existe Pre-Post Test y los grupos control y experimental son escogidos alazar. Se pueden presentar como

1. Grupos en paralelo

B’B

A’AE1

E2

Donde:A y B: son muestras que se aplicadiferente estimulo y se hace unPre y Post-test.

Ej: ¿cuál es el efecto que tiene la leche materna y leche envasada sobre el crecimiento en peso de lactantes?

2. Diseño clásico

B’

Donde:A y B son muestras una con y otra sinestimulo

Ej. ¿cuál es el efecto que tiene la dieta rica en proteínas sobre la fecundidad en mujeres de 24 a 26 años

A

BE

A`

B. RECOLECCION DE DATOS

Como consecuencia de la aplicación del modelo lógico y experimental (observación o la experimentación), se obtienen datos, los cuales resumidos y analizados, van a permitir confirmar o refutar una hipótesis. La recolección de los datos es una etapa importante, en la ejecución de un trabajo de investigación. Si la recolección de estos datos es hecha inadecuadamente, las generalizaciones consecuentes serán erróneas y el trabajo científico será inútil

B.1. Universo o población

Es el conjunto de elementos relacionados entre si, que poseen una o mas variables (características, atributos o propiedades) comunes, las que debenser precisadas en el tiempo y en el espacio, para que la definición de universo resulte inequívoca

B.2. Tipos de universos

a. Universo Objetivo: Cuando los elementos que lo constituyen son ilimitados a través del tiempo y del espacio. Constituye el “objetivo final” de la inferencia estadística. Ej.• Los estudiantes universitarios• Las pozas de cultivo de truchas• Los ingenieros mineros del mundo

b. Universo Muestral: Es una parte o subconjunto del universo-objetivo, que esta determinado y delimitado específicamente en el tiempo y en el espacio por el investigador y de cuyos componentes en la practica se obtiene la muestra para realizar la investigación.

Ej.•Los alumnos de la UNT matriculados en el presente ciclo.•Las pozas de cultivo de langostinos en Tumbes, en 2001.•Las enfermeras del Hospital Regional de Trujillo, que laboran en cirugía.

Algunas veces ambos universos son idénticos y no existen dificultades paraGeneralizar a partir de la muestra, pero cuando difieren, no pueden aplicarseLas generalizaciones con igual fuerza a uno y otro.

La definición de Universo es esencial para:

•Seleccionar la muestra•Asegurarse de que las generalizaciones inferenciadas sean verdaderas.

El universo muestral puede ser:

•Universo Homogéneo: Cuando los elementos que lo constituyen, tienen atributos (características) esenciales, poco variables homogéneas.

•Universo Heterogéneo: Cuando los elementos que lo constituyen, tienen características, algunas de ellas similares, pero otras no lo son, de tal manera que permitan agruparlas en subconjuntos.

En relación a todo esto, es necesario distinguir: homogeneidad, cuando laVarianza es pequeña y heterogeneidad , cuando la varianza es grande.

Varianza: Es una medida del grado de dispersión de los valores de las variablesen relación a la media aritmética.

B.3. Muestra

Muestra: Aquí se realiza las observaciones para obtener datos, que son puntos de partida para las generalizaciones.

Testigo: Muestra obtenida del mismo universo, para obtener iguales datos empíricos en condiciones igualesy estímulos diferentes a la muestra, con el objeto de compararlos entre si como un control

Universo

B.3.1. Razones para el uso de las muestras

1. Ahorro de tiempo y dinero 2. Permite realizar mejor el trabajo 3. Evita perdidas innecesarias 4. Los errores se controlan mejor.

B.3.2. Limitaciones del muestreo

1. En casos de áreas pequeñas el muestreo resulta tan caro como un censo completo.2. Cuando se necesitan datos a intervalos regulares de tiempo y es posible medir cambios muy pequeños entre periodos , la muestra tiene que ser muy grande para observar estos cambios.

B.3.3. Criterios de aceptación de un metodo de muestreo

1. Un buen metodo de muestreo nos puede dar datos confiables en forma eficaz y económica2. Cualquier conjunto de elementos procedentes de una población, no es una muestra simplemente por que proceden de una población.3. Para que una muestra sea aceptable, debe ser representativa de la población y adecuada al universo del cual procede, solo así se asegurara la validez y y la confiabilidad de las generaciones. Igualmente debe ser homogénea.

a. Representatividad de la muestra. Se dice que una muestra es representativa cuando sus componentes han sido escogidos sin tendencias y con la misma probabilidad de que cualquier elemento del universo pueda ser incluido en la muestra. Para asegurar la representatividad de una muestran se usan varias técnicas de muestreo. Se tienen que tener en cuenta que existen otros tipos de muestreo que no necesariamente sus elementos son representativos de la población. Se presentan dos grandes tipos de muestreo.

a.1. Muestreo probabilistico. Aquel en todos los elementos de la población tienen la probabilidad de ser elegidos. En este muestreo se puede medir el tamaño del error en nuestras predicciones. Para un muestreo probabilistico necesitamos dos cosas: Determinar el tamaño de la muestra y seleccionar los elementos muéstrales de forma aleatoria. Pueden ser: Muestreo al azar simple, Muestreo al azar sistemático, Muestreo al azar estratificado, Muestreo al azar de conglomerados, Muestreo al azar en etapas sucesivas y Muestreo con diseños experimentales.

a.2. Muestreo No Probabilistico: En este muestreo la selección es informal y un poco arbitraria. Es decir la selección de los sujetos no dependen de quetodos tengan la misma probabilidad de ser elegidos, sino al criterio del investigador. Los resultados son generalizados a la muestra en o no muestrassimilares pero no a una población. Pueden ser: Muestreo intencional o selectivo,muestreo por cuotas, Muestreo accidental, Muestreo por expertos y Muestreo por sujetos tipo.

b. Para homogenizar la muestra.

En la muestra obtenida se determina el coeficiente de variación y si este es mayor del 30%, nos indica que los valores son muy dispersos o difieren mucho entre si. En este caso se recomienda estratificar la población c. Adecuación de la muestra:

Se presentan dos situaciones: Cuando las poblaciones requieren promedios yCuando requieren proporciones.

B.4. Selección de métodos y técnicas de recolección de datos

B.4.1. La observación: Es un metodo que comprende la selección, observacióny registro sistemático, valido y confiable de acontecimientos, cuadros de comportamiento y ambientes significativos para el problema que se plantea.Puede ser observación propia y ajena

B.4.2. La encuesta: Es aquella que recoge información sobre aspectos muy específicos, basándose en una interacción directa o indirecta entre el investigador y el encuestado. Puede ser tipo cuestionario y tipo entrevistaB.4.3. El cuestionario: Es un conjunto de preguntas para obtener informaciónSobre el tema que se esta investigando. Las preguntas pueden ser: cerradas,abiertas y mixtas.B.4.4. La entrevista: Es una técnica que permite obtener información sobreel problema que se investiga. Tiene la particularidad de realizarse medianteun proceso verbal entre al menos dos individuos

B.4.5. Comparación entre cuestionario y entrevista: El cuestionario recoge información esencial, mientras que la entrevista es mas rica y variada; en laentrevista, el entrevistador con su acción puede variar o influir en las respuestas de los sujetos, distorsionando la información, esto no ocurre enen el cuestionario; el cuestionario es mas extenso y costoso que la entrevista

B.4.6. Análisis de Contenido: Es una técnica de investigación para hacer inferencias validas y confiables los datos con respecto a su contexto. Puede ser aplicado a cualquier forma de comunicación (programas televisivos o radiofónicos, artículos de prensa, poemas , conversaciones etc)

B.4.7. Evaluación: Es la medición del desempeño, habilidades, potencialidades, aptitudes de la personalidad, cuyo proceso ha sido sometido a previos análisis estadístico para la verificación de sus niveles de valides y confiabilidad. Estastécnicas pueden ser: Test o pruebas, las escalas o inventarios.

B.4.8. Instrumentos: Son los medios auxiliares para recoger y registrar los datosobtenidos a través de la técnica de recolección de datos

B.5. Validación de la la Investigación

La validación se basa en:

•La formulación de la hipótesis basadas en el marco teórico•La observación controlada por la sencilla razón que los temas de investigación propuestos no puede ser realizado mediante el diseño Experimental, ya que no es posible controlar los indicadores y las variables del objeto de estudio.•Por otra parte, no se descarta la posibilidad de diseñar y realizar experimen- tos. Sin embargo, se considera adecuado solo en situaciones especificas, donde las condiciones locales lo permitan.•Los paradigmas utilizados, así como en la interpretación del método cientifico.•En evaluar los resultados obtenidos, como consecuencia de la implantación de nuevos planes de acción.•Hay validación cuando la situación del sujeto de estudio mejora como consecuencia de la aplicación de las soluciones propuestas.

C. ANALISIS ESTADISTICO DE DATOS

C.1. Modelos estadísticos (pruebas estadísticas)La gran cantidad de datos obtenidos durante los experimentos tienen que ser ordenados, resumidos, evaluados, interpretados y presentados por medio de clasificaciones y cálculos en las que se usan formulas estadísticas.

Este procedimiento y las formulas en ya es un modelo estadístico, el mismo que sirve para:

• Identificar una realidad• Generalizar y probar una hipótesis.

Todo ello fundado en premisas referentes al:a. Universo en estudiob. Carácter de la muestrac. Diseño de la experienciad. Naturaleza de las mediciones realizadas

Por ello el investigador puede elegir entre los múltiples modelos contenidosen la estadística descriptiva y estadística inferencial

C.1.1.Estadística descriptiva: Se utiliza para problemas de identificación (problemas descriptivos), permite reducir, resumir y describir los datos cuantitativos obtenidos a partir de la medición de observaciones empíricas

Dentro de estos modelos tenemos:

a. Distribucion de frecuencia: Histogramas y polígonos de frecuenciab. Modelos de tendencia central: Media, mediana y modac. Modelos de dispersión: Rango, desviación estándar, varianza y coeficiente de variaciónd. Otras estadísticas descriptivas de utilidad son: La asimetría y la curtosis

C.1.2. Estadística inferencial: Se utiliza para problemas de explicación,que implica generalizaciones de la muestra a la población y comprobaciónde una hipótesis y estimar parámetros. Además se basa en el concepto de distribución normal.

Estas pueden ser agrupados en parametricos y no parametricos

•Parametricas: Las variables están medidas en un nivel por intervalos o razón - Coeficientes de correlación de Pearson - Regresión lineal - Prueba “t” - Contraste de la diferencia de proporciones - Análisis de varianza (ANOVA): unidireccional y factorial. Prueba “F” - Análisis de covarianza (ANCOVA)

• No parametricas: Se utilizan con variables nominales y ordinales - Ji cuadrada - Coeficientes de correlación - Coeficientes RHO y Correlacional de Kendall

D. INFERENCIA CIENTIFICA

D.1. DefiniciónEs el proceso lógico que permite pasar de un conjunto de proposicionesoriginadas en la observación científica (antecedentes) a otro conjunto deproposiciones (consecuentes) que son las conclusiones

•Como consecuencia de la observación y experimentación, se obtienen datos que deben ser analizados, clasificados y resumidos para ver su vinculación con la hipótesis y la teoría

•Si los hechos concuerda con la hipótesis esta será aceptado y se habrá logrado un nuevo conocimiento. Caso contrario será rechazado y se tendráque proponer una nueva hipótesis

•Cuando la hipótesis concuerda con los hechos, el investigador se esfuerza para ubicar el lugar y el papel que desempeña en el contexto del conocimiento científico

D.2. Interpretación de los resultados

La interpretación de los resultados es un aspecto trascendente de la investigación, es el momento de analizar racionalmente los resultados yencontrar las relaciones que se buscan

Luego de clasificar y ordenar los datos, la interpretación toma los resultadosdel análisis- hace inferencias- y extrae conclusiones acerca de esas relaciones

D.3. Incorporación de los resultados a la teoría

Una hipótesis confirmada debe guardar coherencia y armonía con leyes, teorías,principios disponibles, de ellos puede surgir nuevos problemas y provocar unavance multiplicador en el desarrollo del conocimiento

Por ello, la ciencia se orienta hacia la elaboración de teorías, pues con ellas alcanza mayor cohesión en su contenido. Es a través de la teoría que la cienciatrata de lograr una visión mas amplia de las cosas que investiga

D.4. Clases de estructuras lógicas

D.4.1. Estructura inferencial deductiva.Cuando se parte de premisas verdaderas (leyes, teorías, principios) a la verdadde otras proposiciones. Va de lo general a lo particular. Este tipo de inferenciasse usa para plantear hipótesis.

D.4.2. Estructura inferencial inductiva.Es la inferencia científica por antonomacia, se generaliza a partir deproposiciones observacionales empíricas, la verdad del consecuente se puedeaveriguar a partir del antecedente; es probabilística (por que no se observa todo el universo).

Siempre se parte de una muestra y a partir de ello se hace una generalización, por que la población es de mayor tamaño que la muestra. Por lo que una real conclusión científica, es una generalizacion y no un enunciado resumen.

RealidadEmpírica

1

Realidad.Problemática

2

Problema

? 4

Determinación de las variables

10

Hipótesis11

Objetivos7

• Modelo lógico y experimental•Recolección de datos•Análisis estadístico

Contrastacionde hipótesis

12

•Inferencia científica

Estado del arte

8

MarcoTeórico

9

Justificación de la investigación

5

Limitaciones de la Investigación

6

Delimitacióny selección

del problema3

Resumen del proceso metodológico de investigación científica

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