Investigacion ii

PROESAD

Mg. Carlos Alberto Vásquez Villanueva

INVESTIGACIÓN II

Título : INVESTIGACIÓN IIAutor: Mg. Carlos Alberto Vásquez Villanueva

Diseño interior: Jacob Alex Condori Ito Diseño de tapa: Edward Alarcón Rojas

El contenido de esta publicación (texto, imágenes y diseño), no podrá reproducirse total ni parcialmente por ningún medio mecánico, fotográfico, electrónico (escáner y/o fotocopia) sin la autorización escrita del autor.

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Hecho el depósito legalen la Biblioteca Nacional del Perú N.º 2013-11697

IMPRESO EN EL PERÚPRINTED IN PERU

PRESENTACIÓN

El módulo de «Investigación II» es de naturaleza teórico-práctica. Per-tenece al área de formación profesional y al X ciclo, contotal de cuatro horas y tres créditos; comprendiendo diez tutorías. Asimismo, responde a las exigencias curriculares de los programas académicos y de los diseños curriculares de la Facultad de Ciencias Empresariales y las carreras profe-sionales de Contabilidad y Administración, en el contexto de los perfiles, las visiones y las misiones institucionales educativas y profesionales.

Tiene el propósito de desarrollar, en los alumnos, las capacidades y habili-dades de investigación en el mundo profesional, cuyas exigencias son funda-mentales, muy valiosas en el estudio de la profesión.

Muchos alumnos y profesionales le tienen miedo a la investigación; por eso, en el pregrado, la mayoría obtiene el título mediante el examen de suficien-cia; una minoría obtiene el título mediante la tesis. A través de este módulo pretendemos incentivar a los alumnos para que incursionen en el mundo de la investigación teniendo en cuenta además que si quieren realizar estudios de pos-grado, para optar el grado necesariamente tienen que realizar tesis. Entonces a todos quienes deseen alcanzar este objetivo se les anima para que en el pregrado se inicien en la investigación, esta les será de provecho y de más utilidad cuando tomen ese paso importante.

En este sentido, el módulo ha sido diseñado para desarrollarlo en dos fases: una a distancia y la otra presencial (tutorial) que comprende 10 tutorías presenciales para los alumnos de Contabilidad y Administración.

Este módulo contiene la sumilla, las competencias, los contenidos agrupados en 5 uni-dades. Unidad 1: el procedimiento del muestreo. Unidad 2: La recolección de los datos. Unidad 3: El procesamiento de los datos. Unidad 4: El análisis de los datos. Unidad 5: El reporte de la investigación. Asimismo, la metodología, la evaluación y la bibliografía.

SUMILLA

La asignatura de «Investigación II» es de naturaleza teórico práctica, pertenece al área de Formación Profesional, con cuatro horas, tres créditos y corresponde al X ciclo de la carrera de contabilidad y administración. Pretende desarrollar las capacidades relacionadas con el contenido básico de la investigación científica realizado en investigación I. Revisa y orienta los trabajos de investigación iniciados por los estudiantes en diferentes temas de investigación, tal que permitan a estos profundizar sus conocimientos y sus habilidades básicas en investigación para concebir, diseñar, formular y exponer el proyecto de investigación científica y así puedan lograr por un lado el título profesional en administración y contabilidad y por otro lado iniciarse

en el mundo de la investigación y puedan contribuir en el desarrollo de su profesión.

CÓMO ESTUDIARLOS MÓDULOS DIDÁCTICOS O TEXTOS AUTOINSTRUCTIVOS

ANTES DE LA LECTURA

DURANTE LA LECTURA

DESPUÉS DE LA LECTURA

El método A2D para autodidactas, de Raúl Paredes Mo-rales, es un método de fácil aplicación para la mayoría de los estudiantes, inclusive para los no autodidactas. Si el estudiante aplica este método, su trabajo intelectual será más rápido y eficaz.A2D responde a las letras iniciales de los 3 pasos que se propone para la lectura de un módulo didáctico o cualquier otro texto.

Consiste en la exploración preliminar y se debe:

ÂÂ Echar un vistazo general empezando por el índice, reconociendo unidades y lecciones que se van explicando en el módulo didáctico.

ÂÂ Anotar tus dudas que van surgiendo durante el vistazo general, para esclarecerlos durante la lectura o después de ella.

ÂÂ Adoptar una actitud psicológica positiva.

Ésta es la fase más importante del método, el ritmo de lectura lo pone cada lector. Debes tener presente los siguientes aspectos:

ÂÂ Mantén una actitud psicológica positiva.

ÂÂ Participa activamente en la lectura: Tomando apuntes, subrayando, resumiendo y esquematizando.

ÂÂ Si no entiendes lo que lees o encuentras una palabra desconocida, consulta con tu profesor tutor o un diccionario.

Esta fase va afianzar tu lectura, mejorando tu comprensión lectora. Para ello debes tener en cuenta lo siguiente:

ÂÂ Repasa los apuntes tomados durante la lectura.

ÂÂ Organiza el trabajo y planifica el horario de estudio. Trata de que sea siempre a la misma hora.

ÂÂ Realiza los trabajos diariamente. No dejes que se te acumulen las tareas.

ÂÂ Procura ampliar las lecciones con lecturas complementarias.

ÂÂ Al final de cada capítulo, haz un cuadro sinóptico o mapa conceptual.

ÂÂ Elabora tu propio resumen.

Antes de la lectura

Durante la lectura

Después de la lecturaA2D

Enriquece tu vocabulario para entender mejor las próximas lecturas.

MÉTODO A2D

ORIENTACIONES METODOLÓGICAS

U n i v e r s i d a d P e r u a n a U n i ó n

Unidad I

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Facultad de Ciencias Empresariales

Investigación II

13

UNIDAD I

SESIÓN 1 El procedimiento del muestreo

EL PROCEDIMIENTO DEL MUESTREO


Unidad I

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Sesión

1


Investigación II

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Sesión

1

1.1. EL PROCEDIMIENTO DEL MUESTREO

Mayormente, la investigación social no puede realizarse sobre la totalidad de la población so-cial objeto de estudio, por lo que es necesario seleccionar una muestra, sobre la cual realizar la investigación.

1.1.1. La muestra en la investigación

La muestra es importante en una investigación, especialmente en contabilidad y administración. ¿Siempre se requiere una muestra? No siempre; sin embargo, en la mayoría de las investigacio-nes sí se realiza el estudio con una muestra. Solo cuando queremos realizar un censo debemos incluir en el estudio a todos los sujetos del universo o la población. Por ejemplo, el estudio de viviendas realizado en el mes de agosto del 2007 por el Instituto Nacional de Estadísticas e In-formática denominado CENSO DE VIVIENDA 2007, tuvo como propósito que ninguna vivienda o persona quedara excluida, sino que todas se tomaran en cuenta.

En el caso de investigaciones que utilizan muestras, estas se utilizan por razones de economía, de tiempo y recursos. Además la muestra tiene que ser signifi cativa y representativa para que la investigación sea fehaciente; asimismo sea tomada en cuenta para posteriores investigaciones o para otros asuntos de acuerdo a la envergadura de la misma.

1.1.2. La recolección de datos

En el caso de la recolección de datos, el interés se centra en “qué o quiénes”; es decir, en los sujetos, objetos, sucesos, eventos o contextos de estudio. Esto depende del planteamiento inicial de la investigación. Así si el objetivo es describir el rendimiento laboral en una empresa X, lo más factible sería interrogar a un grupo de trabajadores de la empresa X. También serviría en-trevistar a los administradores o jefes de los mismos. Escoger entre los trabajadores o sus jefes, o ambos, dependería no solo del objetivo de la investigación, sino del diseño de la misma.

Por ejemplo, en el caso de la investigación de Fernández Collado, Baptista y Eles, el objetivo básico del estudio era describir la relación niño-televisión. Se determinó que los sujetos selec-cionados para el estudio fueran niños que respondieran sobre sus conductas y percepciones relacionadas con este medio de comunicación. En el estudio de Greenberg, Ericson y Vlahos, el

EL PROCEDIMIENTODEL MUESTREO


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objetivo de análisis era investigar las discrepancias o semejanzas en las opiniones de madres e hijos con respecto al uso de la televisión. Aquí el objetivo del estudio supuso la selección de mamás y niños para entrevistarlos por separado, correlacionando posteriormente la respuesta de cada par madre-hijo1.

En los dos ejemplos anteriores, los objetivos parecen obvios o son claros. En la práctica, esto no parece ser tan simple para muchos estudiantes, porque en propuestas de investigación y de te-sis no logran una coherencia entre los objetivos de la investigación y la unidad de análisis de la misma. Algunos errores comunes se muestran en el siguiente cuadro (Cuadro 8.1).

Cuadro 8.1.

Determinación de la unidad de análisis correcta

PREGUNTAS O TEMA DE INVESTIGACIÓN UNIDAD DE ANÁLISIS ERRONEA UNIDAD DE ANÁLISIS CORRECTA

¿Discriminan a las mujeres en los anuncios de televisión?

Mujeres que aparecen en los anuncios de televisión. Error: no hay grupo de comparación.

Mujeres y hombres que aparecen en los anuncios de televisión para comparar si las categorías de análi-sis difieren entre los grupos.

¿Están los obreros del área de Lima Metropolitana satisfechos con su trabajo?

Computar el número de conflic-tos sindicales registrados en el Ministerio del Trabajo durante los últimos 5 años. Error: la pregunta propone indagar actitudes indivi-duales y esta unidad de análisis denota datos agregados en una estadística laboral.

Muestra de obreros que trabajan en el área de Lima Metropolitana cada uno de los cuales, contestará a las preguntas de un cuestionario.

¿Hay problemas de comunica-ción entre padres e hijos?

Grupo de adolescentes. Aplicar-les cuestionario.Error: esto solo describe la per-cepción de los adolescentes en la relación con sus padres.

Grupo de padres e hijos. A ambas partes se les aplicará el cuestiona-rio.

Conocer la cultura fiscal de los contribuyentes de la ciudad de Lima.

Contadores públicos y contralores de las empresas de la ciudad de Lima.Error: ¿Y el resto de los contribu-yentes?

Personas físicas (profesionales, independientes, trabajadores, em-pleados, comerciantes, asesores, consultores, etc.) y representantes de empresas (contribuyentes mo-rales).

Por lo tanto, para seleccionar una muestra, lo primero que hay que hacer es definir la unidad de análisis (personas, organizaciones, periódicos, comunidades, situaciones, eventos, etcétera). El sobre qué o quiénes se van a recolectar datos depende del enfoque elegido (cuantitativo, cualitativo o mixto), del planteamiento del problema a investigar y de los alcances del estudio2.

En consecuencia, para el enfoque cuantitativo la muestra es un subgrupo de la población de

1/ Véase HERNÁNDEZ, Roberto; FERNÁNDEZ, Carlos y BAPTISTA, Pilar (2004): Metodología de la investigación. Cap. 8; Pág, 300.2/ Todas estas acciones nos conducen al siguiente paso, que consiste en delimitar una población.


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interés (sobre el cual se habrán de recolectar datos y que se define o delimita de antemano con precisión) y tiene que ser representativo de esta. El investigador se interesa en que los resulta-dos encontrados en la muestra logren generalizarse o extrapolarse a la población. El interés es que la muestra sea estadísticamente representativa.

Para el enfoque cualitativo, la muestra es una unidad de análisis o un grupo de personas, con-textos, eventos, sucesos, comunidades, etcétera, de análisis; sobre el (la) cual se habrán de recolectar datos, sin que necesariamente sea representativo(a) del universo o población que se estudia. Incluso, muchas veces la muestra es el universo mismo de análisis3.

Asimismo, en ciertas ocasiones, la muestra no se determina hasta que se haya realizado la in-mersión inicial en el campo y llega a variar conforme transcurre el estudio. Por ejemplo, si se decide analizar la comunicación médico-paciente de enfermos terminales de SIDA bajo la pers-pectiva cualitativa, después de una inmersión inicial (que implicaría observar actos de comunica-ción entre médicos y pacientes terminales, charlas informales con médicos y pacientes, vivir en pabellones con ese tipo de enfermos, etc.), podríamos darnos cuenta de que dicha relación está mediatizada por el personal no médico (enfermeras, auxiliares, personal de limpieza) y entonces decidir agregarla a la muestra.

La investigación cualitativa, por sus características, requiere muestras más flexibles. Aunque en cualquier estudio comenzamos con una muestra (predeterminada o no, como punto de inicio, al menos): una muestra de sangre, de escuelas, de procedimientos administrativos, de traba-jadores, de episodios de interacción familiar, de materiales rocosos, de actos de atención a los clientes, una familia o una persona.

1.1.3. Delimitación de la población

En un estudio, lo primero es decidir si nos interesa o no delimitar la población y si pretendemos que esto sea antes de recolectar los datos o durante el proceso.

En los estudios cualitativos, por lo común, la población o el universo no se delimita a priori. En los cuantitativos casi siempre sí. En los enfoques mixtos, depende de la situación de investigación4.

Según el enfoque cuantitativo, una población es el conjunto de todos los casos que concuerdan con una serie de especificaciones. Una deficiencia que se presenta en algunos trabajos de tesis, bajo el enfoque cuantitativo, es que no describen lo suficiente las características de la población o consideran que la muestra la representa de manera automática. Es frecuente que muchos estudios que solo se basan en muestras de estudiantes universitarios (porque es fácil aplicar en ellos el instrumento de medición, pues están a la mano) hagan generalizaciones sobre jóvenes quienes tal vez posean otras características sociales. Es preferible, entonces, para el enfoque cuantitativo, establecer con claridad las características de la población, con la finalidad de delimi-tar cuáles serán los parámetros muestrales.

Lo anterior puede ilustrarse con un tema de investigación sobre el uso de la televisión por los niños. Está claro que en dicha investigación la unidad de análisis son los niños. ¿De qué población se trata?, ¿de todos los niños del mundo?, ¿de todos los niños del Perú? Sería muy ambicioso

3/ Por ejemplo, una investigación sobre las redes y los lazos dentro de una comunidad de “niños de la calle”, donde tal comunidad o grupo es el universo y la muestra al mismo tiempo, pues todos los integrantes se incluyen en la recolección y el análisis de los datos.

4/ Si la unidad de análisis no se determina antes de recolectar los datos (por ejemplo, el caso de algunos estudios cualitativos explo-ratorios), mucho menos seríamos capaces de delimitar la población.


Unidad I

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y prácticamente imposible referirnos a poblaciones tan grandes. Así, para nuestro ejemplo, la población puede ser delimitada del siguiente modo:

Límites de la población:

“Todos los niños de Lima Metropolitana que cursen el 4º, 5º y 6º de primaria de las es-cuelas públicas y privadas del turno de mañana”.

Esta definición elimina a niños peruanos que no viven en el área de Lima Metropolitana, a los que no van a la escuela y a los menores de 8 años. Aunque permite hacer una investigación posi-ble, aplicando cuestionarios a niños que ya saben escribir y llevando un control sobre la inclusión de niños de toda el área metropolitana, teniendo a las escuelas como puntos de referencia y de selección.

En este caso y en otros que se desean investigar, la delimitación de las características de la población no solo depende de los objetivos del estudio, sino de otras razones prácticas. Un es-tudio no será mejor por tener una población más grande; la calidad de un trabajo depende de delimitar claramente la población con base en los objetivos del estudio.

Para el enfoque cuantitativo, las poblaciones deben situarse claramente en torno a sus carac-terísticas de contenido, de lugar y en el tiempo. Por ejemplo, en un estudio sobre los gerentes de empresa en México y con base en las consideraciones teóricas del estudio que describe el comportamiento gerencial de los individuos y la relación de este con otras variables de tipo or-ganizacional, se procedió a definir la población de la siguiente manera5:

La población comprende a todos aquellos directores generales de empresas indus-triales y comerciales que en 1983 tienen un capital social superior a 30 millones de pesos, con ventas superiores a los 100 millones de pesos y/o con más de 300 personas empleadas.

En este ejemplo se delimita claramente a la población, excluyendo a personas que no son di-rectores generales, a empresas que no pertenezcan al giro industrial y comercial. Se establece también que se trata de empresas medianas y grandes, con base en criterios de capital y de recursos humanos. Por último, se indica que estos criterios operaron en 1983.

Igualmente podemos ensayar un caso similar que se podría trabajar en el Perú. Así:

La población puede comprender a todos aquellos gerentes de empresas industria-les y comerciales que, en el 2007, tuvieron un capital superior a 500 mil dólares, con ventas superiores a 500 mil soles mensuales y con más de 100 trabajadores.

Los criterios que cada investigador cumpla dependen de sus objetivos de estudio, lo importante es establecerlos de manera muy específica si estamos trabajando dentro de una visión cuan-titativa-deductiva. Toda investigación debe ser transparente, así como estar sujeta a crítica y a réplica, y este ejercicio no es posible si, al examinar los resultados, el lector no puede referirlos a la población utilizada en un estudio.

5/ Véase HERNÁNDEZ, Roberto; FERNANDEZ, Carlos y BAPTISTA, Pilar (2004): Ob. Cit; Cap. 8, 304.


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1.2. LA MUESTRA BAJO UN ENFOQUE CUANTITATIVO

En esta sección hablaremos de la muestra, o mejor dicho de los tipos de muestra, con la finalidad de elegir la más conveniente para un estudio de investigación.

La muestra es, en esencia, un subgrupo de la población. Digamos que es un subconjunto de elementos que pertenecen a ese conjunto definido en sus características al que llamamos población o universo.

Con frecuencia leemos y escuchamos hablar de muestra representativa, muestra al azar, muestra aleatoria, como si con los simples términos se pudiera dar más seriedad a los resultados. En rea-lidad, pocas veces es posible medir a toda la población, por lo que obtenemos o seleccionamos una muestra y, desde luego, se pretende que este subconjunto sea un reflejo fiel del conjunto de la población. Todas las muestras, bajo el enfoque cuantitativo, deben ser representativas; por tanto, el uso de este término resulta por demás inútil. Los términos al azar y aleatorio de-notan un tipo de procedimiento mecánico relacionado con la probabilidad y con la selección de elementos; pero no logra esclarecer tampoco el tipo de muestra y el procedimiento de muestreo. Hablemos entonces de esto en los siguientes apartados.

1.2.1. Tipos de muestra

Básicamente categorizamos las muestras en dos grandes ramas: las muestras no probabilísti-cas y las muestras probabilísticas.

En las muestras probabilísticas, todos los elementos de la población tienen la misma posibili-dad de ser elegidos. Esto se obtiene definiendo las características de la población, el tamaño de la muestra, y a través de una selección aleatoria o mecánica de las unidades de análisis. Imagí-nese el procedimiento para obtener el número premiado en un sorteo de lotería. Este número se va formando en el momento del sorteo, a partir de las esferas con un dígito que se sacan (des-pués de revolverlas mecánicamente) hasta formar el número, de manera que todos los números tienen la misma probabilidad de ser elegidos.

En las muestras no probabilísticas, la elección de los elementos no depende de la probabili-dad, sino de causas relacionadas con las características de la investigación o bajo criterios del in-vestigador. Aquí el procedimiento no es mecánico, ni con base en fórmulas de probabilidad, sino depende del proceso de toma de decisiones del los investigador(es) y, desde luego, las muestras seleccionadas obedecen a otros criterios de investigación. Elegir entre una muestra probabilística o una no probabilística depende de los objetivos del estudio, del esquema de la investigación y de la contribución que se piensa hacer con ella.

Para ilustrar lo anterior, mencionemos el siguiente ejemplo sobre un trabajo de investigación acerca de inmigrantes extranjeros en México6. El objetivo de la investigación es documentar las experiencias de viaje, de vida y de trabajo. Para cumplir dicho propósito se seleccionó una mues-tra no probabilística de personas extranjeras que por diversas razones (económicas, políticas, fortuitas) hubieran llegado a México entre 1900 y 1960. Las personas se seleccionaron a través de conocidos, de asilos y de referencias. De esta manera se entrevistó a 40 inmigrantes con en-trevistas semiestructuradas, que permitieron al sujeto hablar libremente sobre sus experiencias.

6/Véase HERNÁNDEZ, Roberto; FERNANDEZ, Carlos y BAPTISTA, Pilar (2004): Ob. Cit; Cap. 8, 306.


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A modo de comentario, podemos decir que, en este caso, es adecuada una muestra no proba-bilística, pues se trata de un estudio con un diseño de investigación exploratorio; es decir, no es concluyente, sino que su objetivo es documentar ciertas experiencias. Este tipo de estudio pretende generar datos e hipótesis que constituyan la materia prima para investigaciones más precisas.

Como segundo caso mencionaremos una investigación para saber cuántos niños han sido vacu-nados y cuántos no, y las variables asociadas (nivel socioeconómico, lugar donde viven, educa-ción) con esta conducta y sus motivaciones. Se hizo una muestra probabilística nacional de 1600 personas y de los datos se tomaron decisiones para formular estrategias de vacunación, así como mensajes dirigidos a persuadir la pronta y oportuna vacunación de los niños.

A modo de comentario podemos decir que este tipo de estudio –donde se hace una asociación entre variables, cuyos resultados servirán de información para tomar decisiones políticas que afectarán a una población– se logra por medio de una investigación por encuestas y, definitiva-mente, a través de una muestra probabilística, diseñada de tal manera que los datos lleguen a ser generalizados a la población con una estimación precisa del error que pudiera cometerse al realizar tales generalizaciones.

Como tercer caso mencionaremos un estudio experimental que trata de medir si los contenidos violentos de la televisión generan conductas antisociales en los niños. Para lograr tal objetivo se seleccionó en un colegio a 60 niños de 5 años de edad, de igual nivel socioeconómico e igual nivel intelectual, y se asignaron aleatoriamente a 2 grupos o condiciones. 30 niños verán cari-caturas prosociales y otros 30 verán caricaturas muy violentas. Inmediatamente después de la exposición a dichos contenidos violentos, los niños serán observados en un contexto de grupo y se medirán sus conductas violentas y prosociales.

En este caso, la muestra es no probabilística. Aunque se asignen los niños de manera aleatoria a las dos condiciones experimentales, para generalizar a la población se necesitarían repetidos experimentos. Un estudio así es valioso en cuanto a que el nivel causa-efecto es más preciso al aislar otras variables; sin embargo, no es posible generalizar los datos a todos los niños, sino a un grupo de niños con las mencionadas características. Se trata de una muestra dirigida y “clásica” de un estudio de este tipo. La selección de la muestra no se hace al azar, aunque la asignación de los niños a los grupos sí lo es.

1.2.2. Selección de una muestra probabilística según el enfoque cuantitativo

La elección entre la muestra probabilística y la no probabilística se determina sobre la base de los objetivos del estudio, el esquema de la investigación y el alcance de sus contribuciones.

Las muestras probabilísticas tienen muchas ventajas, quizá la principal sea que puede medirse el tamaño de error en nuestras predicciones. Se dice incluso que el principal objetivo en el diseño de una muestra probabilística es reducir al mínimo este error, al que se le llama error estándar.

Las muestras probabilísticas son esenciales en los diseños de investigación transaccionales cuantitativos (por encuestas), donde se pretende hacer estimaciones de variables en la pobla-ción; estas variables se miden con instrumentos de medición7 y se analizan con pruebas estadís-ticas para el análisis de datos, donde se presupone que la muestra es probabilística y todos los

7/ Los instrumentos de medición serán descritos en el Módulo 9.


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elementos de la población tienen una misma probabilidad de ser elegidos. Los elementos mues-trales tendrán valores muy parecidos a los de la población, de manera que las mediciones en el subconjunto nos darán estimados precisos del conjunto mayor. La precisión de dichos estimados depende del error en el muestreo, que es posible calcular, pues hay errores que se dependen de la medición y estos errores no se calculan probabilísticamente.

Para hacer una muestra probabilística es necesario entender los siguientes términos y sus defi-niciones:

N: Es la población. Un conjunto de elementos que posee ciertas características.

n: La muestra. Es un subconjunto de la población N.

En una población N, nos interesa establecer expresiones numéricas de las características de los elementos de N. Nos interesa conocer valores promedio en la población, lo cual se expresa como:

= al valor de una variable determinada (y) que nos interesa conocer.

También nos interesa conocer:

V: Varianza de la población, respecto a determinadas variables.

Como los valores de la población no se conocen, seleccionamos una muestra n y, a través de estimados en la muestra, inferimos valores de la población, será el valor de , el cual desco-nocemos.

En la muestra, es un estimado promedio que podemos determinar. Sabemos que en nuestra estimación habrá una diferencia ( - = ?); es decir, un error, el cual dependerá del número de elementos muestreados. A dicho error le llamaremos error estándar = se; entonces:

se = Desviación estándar de la distribución muestral y representa la fluctuación de .(se)2 = el error estándar al cuadrado es la fórmula que nos servirá para calcular la varianza (V) de la población (N). Y la varianza de la muestra (n) será la expresión S2.

s2 = varianza de la muestra, la cual podrá determinarse en términos de probabilidad donde S2 = p(1 - p)

Para una muestra probabilística necesitamos, principalmente, dos cosas: determinar el tamaño de la muestra (n) y seleccionar los elementos muestrales, de manera que todos tengan la misma posibilidad de ser elegidos. Para lo primero, daremos una fórmula que contiene las expresiones ya descritas. Para lo segundo, requerimos un marco de selección adecuado y un procedimiento que permita la aleatoriedad en la selección. Hablaremos de ambas cosas en los siguientes apar-tados.

1.2.3. El tamaño de la muestra

Cuando se hace una muestra probabilística (recordemos que estamos bajo el enfoque cuan-titativo), uno debe preguntarse: dada una población N, ¿cuál es el menor número de unidades muestrales (personas, organizaciones, capítulos de telenovelas, etcétera) que necesito para con-formar una muestra (n) que me asegure un error estándar menor de .01?


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La respuesta a esta pregunta busca encontrar la probabilidad de ocurrencia de y que mi estima-do de se acerque a , el valor real de la población. Si establecemos el error estándar y fijamos 0.01, sugerimos que esta fluctuación promedio de nuestro estimado y con respecto a los valores reales de la población no sea > 0.01, es decir, que de 100 casos, 99 veces mi predicción sea correcta y que el valor de se sitúe en un intervalo de confianza que comprenda el valor de .

Resumiendo, para una determinada varianza (V) de y, ¿qué tan grande debe ser la muestra? Ello se determina en dos pasos:

CASO A: Cuando no se conoce el tamaño de la población, entonces:

n ' =

s 2

V 2 (1)

Donde:

n´: Muestra provisional8.s2: Varianza de la muestra.V2: Varianza de la población.

CASO B: Cuando se conoce el tamaño de la población, entonces:

B.1. Fórmula corregida. La fórmula del caso A, se debe corregir por el tamaño de la población. Entonces tenemos:

n =

n '1+n '/ N (2)

Donde:

N : Tamaño de la población.n´: Muestra provisional.n : Tamaño de la muestra o tamaño muestral.

B.2. Fórmula general.

n =

Z 2.P.Q.N

E 2(N −1)+ Z 2.P.Q (3)

Donde:n: Tamaño de la muestra o tamaño muestral.N: Tamaño de la población.Z: Nivel de significancia.P: Probabilidad de éxito9.

8/Esta fórmula se corrige después con otros datos, ajustándose si se conoce el tamaño de la población.9/Una manera de aplicar esta variable es, por ejemplo, calculando la proporción de sujetos poseen alguna características propia para


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Q: Probabilidad de fracaso.E: Error de muestreo.

Pongamos el siguiente ejemplo para determinar el tamaño de muestra con la fórmula del caso A. En el ejemplo anterior de este punto, delimitamos una población diciendo que para un estu-dio de directores generales consideramos a “todos aquellos directores generales de empresas industriales y comerciales que, en 1983, tienen un capital social superior a 30 millones de pesos, con ventas superiores a los 100 millones de pesos o con más de 300 personas empleadas”. Con estas características se precisó que la población era de N = 1176 directores generales, ya que 1176 empresas reunían las mencionadas características. ¿Cuál es entonces el número de direc-tores generales n que se debe entrevistar, para tener un error estándar menor de .015, y dado que la población total es de 1176?

Solución:Estableciendo los datos del problema tenemos:

N = tamaño de la población de 1176 empresas.P = 90% de probabilidad que ocurra.

= valor promedio de una variable = 1, un director general por empresa.se = error estándar = 0.015, determinado por el investigador.V2 = varianza de la población. Su definición (Se): cuadrado del error. estándar. Varianza de la muestra expresada como la probabilidad de ocurrencia de .

n’ = Tamaño de la muestra sin ajuste.n = Tamaño de la muestra.

Sustituyendo, tenemos que:

n ' =

s 2

V 2

s2 = p(1− p)= 0.9(1−0.9)= 0.09

V = (0.015)2 = 0.000225

n ' =

0.090.000225

= 400

Ahora debemos corregir la muestra provisional debido a que se conoce el tamaño de la pobla-ción. Por lo tanto, utilizamos la primera fórmula del caso B, entonces:

n =

n '1+n '/ N

=400

1+400 / 1176= 298

Es decir, para la investigación se necesita una muestra de 298 directores generales.

el estudio.


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Se ha realizado el primer procedimiento para obtener la muestra probabilística; determinar su tamaño con base en estimados de la población. El segundo procedimiento se refiere a cómo y de dónde seleccionar esos 298 sujetos.

1.2.4. Muestra probabilística estratificada

El ejemplo anterior corresponde a una muestra probabilística simple. Determinamos en ese caso que el tamaño de la muestra sería de n = 298 directivos de empresa. Supongamos que la si-tuación se complica y que deberemos estratificar estan, con la finalidad de que los elementos muestrales o las unidades de análisis posean un determinado atributo.

En nuestro ejemplo, este atributo es el giro de la empresa. Es decir, cuando no basta que cada uno de los elementos muestrales tengan la misma probabilidad de ser escogidos, sino que ade-más es necesario estratificar la muestra en relación con estratos o categorías que se presentan en la población y que, además, son relevantes para los objetivos del estudio, se diseña una muestra probabilística estratificada. Lo que aquí se hace es dividir a la población en subpoblacio-nes o estratos, y se selecciona una muestra para cada estrato.

La estratificación aumenta la precisión de la muestra e implica el uso deliberado de diferentes ta-maños de muestra para cada estrato, “a fin de lograr reducir la varianza de cada unidad de la media muestral”. Kish afirma que, en un número determinado de elementos muestrales n = Ânh, la varianza de la media muestra puede reducirse al mínimo, si el tamaño de la muestra para cada estrato es proporcional a la desviación estándar dentro del estrato. Veamos el siguiente Cuadro 8.2:

Cuadro 8.2

ESTRATO POR GIRO

DIRECTORES GENERALES DE EMPRESA DEL GIRO

TOTAL POBLACIÓN(fh) = 0.2534Nh (fh) = nh

MUESTRA POR ESTRATO

12345678910

Extractivo y SiderúrgicoMetal mecánicaAlimentos, Bebida y TabacoPapel y artes gráficasTextilesEléctricas y electrónicasAutomotrizQuímicas-farmacéuticasOtras emp. de transforma-ciónComerciales

5310921587981108122115151

N=1176

13285522252820563813

n= 298

Nh = 53 directores de empresas extractivas corresponden a la población total de este giro.

fh = 0.2534 es la fracción obstante.nh = 13 es el número redondeado de directores de empresa del giro extractivo que

tendrá que entrevistarse.

Esto es,


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fh∑ =

nN= Ksh

En donde la muestra n será igual a la suma de los elementos muestrales nh. Es decir, el tamaño de n y la varianza pueden minimizarse, si calculamos “submuestras” proporcionales a la desvia-ción estándar de cada estrato. Esto es:

fh =

nhNh

= Ksh

En donde nh y Nh son muestra y población de cada estrato, y sh es la desviación estándar de cada elemento en un determinado estrato. Entonces tenemos que:

ksh =

nN

Siguiendo con nuestro ejemplo de los directores de empresa, la población es de 1 176 directores de empresa y el tamaño de muestra es n = 298. ¿Qué muestra necesitaremos para cada estrato?

ksh =

nN=

2981176

= 0.2534

De manera que el total de la subpoblación se multiplicará por esta fracción constante para obte-ner el tamaño de la muestra para el estrato. Sustituyendo, tenemos que:

Nh ×fh = nh

1.2.5. Muestreo probabilístico por racimos

En algunos casos, en los cuales el investigador se ve limitado por recursos financieros, por tiem-po, por distancias geográficas o por una combinación de estos y otros obstáculos, se recurre al muestreo por racimos. En este tipo de muestreo se reducen costos, tiempo y energía, al consi-derar que muchas veces las unidades de análisis se encuentran encapsuladas o encerradas en determinados lugares físicos o geográficos, a los que se denomina racimos.

Para dar algunos ejemplos tenemos el Cuadro 8.3. En la primera columna se encuentran unida-des de análisis que frecuentemente vamos a estudiar en ciencias sociales. En la segunda colum-na, sugerimos posibles racimos donde se encuentran dichos elementos.

Cuadro 8.3UNIDAD DE ANÁLISIS POSIBLES RACIMOS

AdolescentesObrerosAmas de casaNiñosPersonajes de televisión

PreparatoriasIndustrias MercadosColegiosProgramas de televisión


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Muestrear por racimos implica diferenciar entre la unidad de análisis y la unidad muestral. La unidad de análisis indica quiénes van a ser medidos, o sea, el sujeto o los sujetos a quienes en última instancia vamos a aplicar el instrumento de medición. La unidad muestral se refiere al racimo a través del cual se logra el acceso a la unidad de análisis.

El muestreo por racimos supone una selección en dos etapas, ambas con procedimientos pro-babilísticos. En la primera, se seleccionan los racimos, siguiendo los pasos ya señalados de una muestra probabilística simple o estratificada. En la segunda, y dentro de estos racimos, se selecciona a los sujetos u objetos que van a medirse. Para ello se hace una selección que asegure que todos los elementos del racimo tienen la misma probabilidad de ser elegidos.A continuación veamos un ejemplo que ilustra la manera cómo frecuentemente se hace una muestra probabilística en varias etapas. Presentemos el estudio de manera resumida10:

y Problema de investigación

Una estación de radio local necesita saber con precisión, con la finalidad de planear sus estrategias, cómo usan la radio los adultos de una ciudad de 2´500,000 habitantes. Es decir, qué tanto escuchan la radio, a qué horas, qué contenidos prefieren y sus opiniones con res-pecto a los programas noticiosos.

y Procedimientos

Se diseñará un cuestionario que indague estas áreas sobre uso del radio. Los cuestionarios se aplicarán por entrevistadores a una muestra de sujetos adultos.

y Población

Todos aquellos sujetos hombres o mujeres de más de 21 años de edad y que vivan en una casa o un departamento propio o rentado de la ciudad X.

y Diseño por racimos

Los directivos de la estación de radio desconocen el número total de sujetos con las caracte-rísticas señaladas. Sin embargo, nos piden que diseñemos una muestra que abarque a todos los sujetos adultos de la ciudad, adultos por edad cronológica y por ser jefes de familia, es decir, se excluye a los adultos dependientes.

Se recurre entonces a la estrategia de seleccionar racimos y se considera el uso de un mapa ac-tualizado de la ciudad, el cual indica que en dicha ciudad hay 5,000 cuadras.

Las cuadras se utilizarán como racimos; es decir, como unidades muestra!es, a partir de las cuales obtendremos en última instancia a nuestros sujetos adultos. Lo primero entonces es determinar: ¿cuántas cuadras necesitaremos muestrear, de una población total de 5,000 cuadras, si queremos que nuestro error estándar sea no mayor de 0.015 y con una probabilidad de ocurrencia de 50%?

Entonces tenemos:

10/Véase HERNÁNDEZ, Roberto; FERNANDEZ, Carlos y BAPTISTA, Pilar (2004): Ob. Cit; Cap. 8; Pág. 313-315.


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n ' =

s 2

V 2

n ' =

s2V 2

=p(1− p)(0.015)2

=error estándar0.5(1−0.5)= 0.05

0.000225

n = 1111.11

n =

n '1+n '/ N

=1111.11

1+1111.11/ 5000= 909.0902

n = 909

Por lo tanto, necesitamos una muestra de 909 cuadras para estimar los valores de la población con una probabilidad de error menor a 0.015.

Por otra parte, sabemos que la población N = 5 000 cuadras está dividida por estudios previos de acuerdo con cuatro estratos socioeconómicos, que categorizan esa población según el ingreso mensual promedio de sus habitantes, de manera que se distribuyen como sigue:

ESTRATO NÚM. DE CUADRAS

1 270

2 1940

3 2000

4 790

T = 5000

¿Cómo distribuiremos los 909 elementos muestrales de n, para optimizar la muestra, de acuerdo con la distribución de la población en los cuatro estratos socioeconómicos?

* Estratificación de la muestra:

fh∑ =

nN= ksh

fh =

9095000

= 0.1818

ESTRATO NÚM. DE CUADRAS fh = 0.1818 nh

1 270 (0.1818) 50

2 1940 (0.1818) 353

3 2000 (0.1818) 363

4 790 (0.1818) 143

N=5000 n = 909

En principio tenemos que de 5 000 cuadras se deben seleccionar 50 del estrato uno, 353 del estrato dos, 363 del estrato tres, y 143 del estrato 4. Esta selección comprende la selección de los racimos, los cuales se pueden numerar y elegir aleatoriamente hasta completar el número de cada estrato. En una última etapa, se seleccionan los sujetos dentro de cada racimo. Este proce-


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dimiento también se hace de manera aleatoria, hasta lograr un número de sujetos determinados en cada racimo. En el próximo inciso descubriremos dicho procedimiento.

ESTRATO NÚM. DE CUADRAS nh NÚMERO DE HOGARES

SUJETO EN CADA CUADRATOTAL DE HOGARES

POR ESTRATO

1 270 50 20 1000

2 1940 353 20 7060

3 2000 363 20 7220

4 790 143 20 2860

N = 5000 n = 909 11840

1.3. PROCEDIMIENTO DE SELECCIÓN DE LA MUESTRA EN EL ENFOQUE CUANTITATIVO

Cuando iniciamos nuestra discusión de la muestra probabilística, señalamos que los tipos de muestra dependen de dos cosas: del tamaño de la muestra y del procedimiento de selección.

De lo primero, acabamos de abordar con algún detalle; de lo segundo trataremos ahora. Es de-cir, luego de determinar el tamaño de muestra n, ¿cómo seleccionar los elementos muestrales? Se precisa el número de racimos necesarios y ¿cómo se seleccionan los sujetos dentro de cada racimo? Hasta el momento solo hemos dicho que los elementos se eligen aleatoriamente, pero ¿cómo se hace esto?

Las unidades de análisis o los elementos muestrales se eligen siempre aleatoriamente para asegurarnos de que cada elemento tenga la misma probabilidad de ser elegido. Se utilizan tres procedimientos de selección:

1.3.1. La tómbola

Muy simple y no muy rápido, consiste en numerar todos los elementos muestrales del 1 al n. Hacer fichas, una por cada elemento, revolverlas en una caja, e ir sacando n fichas, según el tamaño de la muestra. Los números elegidos al azar conformarán la muestra.

Así, en el Cuadro 8.2, tenemos que, de una población N = 53 empresas extractivas y siderúrgicas, se necesita una muestra n = 13 de directivos generales de tales empresas. En una lista se nu-meran cada una de estas empresas. En fichas aparte se sortea cada uno de los 53 números. Los números obtenidos se verifican con los nombres y las direcciones de nuestra lista, para precisar los que serán sujetos de análisis.

1.3.2. Los números random o números aleatorios

El uso de números random no significa la selección azarosa o fortuita, sino la utilización de un cuadro de números que implica un mecanismo de probabilidad muy bien diseñado. Los números random de la Corporación Rand fueron generados con una especie de ruleta electrónica. Existe un cuadro de un millón de dígitos, publicada por esta corporación, cuyas partes se encuentran en los apéndices de muchos libros de estadística. Son como lo mues-tran el Cuadro 8.4.


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Cuadro 8.4Números Random o aleatorios

26804 29273 79811 45610 22879 72538 70157 17683 67942 5284690720 96215 48537 94756 18124 89051 27999 88513 35943 6729085027 59207 76180 41416 48521 15720 90258 95598 10822 9307409362 49674 65953 96702 20772 12069 49901 08913 12510 6489964590 04104 16770 79237 82158 04553 93000 18585 72279 01916

06432 08525 66864 20507 92817 39800 98820 18120 81860 6806502101 60119 95836 88949 89312 82716 34705 12795 58424 6970019337 96983 60321 62194 08574 81896 0390 75024 66220 1649475277 47880 07952 35832 41655 27155 95189 0400 06649 5304059535 75885 31648 88202 63899 40911 78138 26376 06641 97291

76310 79385 84639 27804 48889 80070 64689 99310 04232 8400812805 65754 96887 67060 88413 31883 79233 99603 68989 8023332242 73807 48321 67123 40637 14102 55550 89992 80593 6464216212 84706 69274 13252 78974 10781 43629 36223 36042 7549275362 83633 25620 24828 79345 40653 85639 42613 40242 43160

34703 93445 82051 53437 53717 48719 71858 11230 26076 4401801556 58563 36828 85053 39025 16688 69524 81885 31911 1309822211 86468 76295 16663 39489 18400 53155 92087 63942 9982701534 70128 14111 77065 99358 28443 68135 61696 55241 6186709647 32348 56909 40951 0440 10305 58160 62235 89455 73095

97021 23763 18491 65056 95283 92232 86695 78699 79666 8857425469 63708 78718 35014 40387 15921 58080 03936 15953 5965840337 48522 11418 090 41779 54499 08623 49092 65431 1139033491 98685 92536 51626 85787 47841 95787 70139 42383 4418744764 14986 16642 19429 01960 22833 80055 39851 47350 70337

Fuente: Rand Corporation

Siguiendo el ejemplo del inciso anterior, determinaremos una muestra de 909 manzanas o cua-dras, y a partir de este número se determina una submuestra para cada estrato. Véase que para el estrato 1, la población es de 270 manzanas. Numeramos en nuestro listado o mapa las 270 cuadras y seleccionamos (a partir del cuadro de números random) los 50 casos que constituirán nuestra muestra.

Se eligen aquellos casos que se dictaminen en el cuadro de números random, hasta completar el tamaño de la muestra. Los números pueden recorrerse hacia arriba, hacia abajo o de manera horizontal. Al final siempre se logra que cada elemento muestral tenga la misma probabilidad de ser escogido. Se eligen aquellos números que contenga el listado. Si en nuestro ejemplo la población es de 270, se escogen los tres últimos dígitos y se procede de la siguiente manera a seleccionar los casos, hasta completar el número de elementos muestrales. Esta selección mues-tral lo podemos ver en el siguiente Cuadro 8,5.


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Cuadro 8.5Selección muestral basada en el cuadro de números radom

78 986 45 961 28 281 82 933 24 786 55 58683 830 59 025 40 379 99 989 63 822 99 974

(1)30 226 19 863 (5)95 039 08 909 (7)48 197 (8)23 270

(2)02 073 (4)59 042 26 440 (6)16 161 14 496 24 786

(3)05 250 47 552 95 659 92 356 13 334 23 471

Se numera el listado o mapa:

Estrato 1:270 manzanasMuestra sea:

001 002 003 004 005 006 007 008 009 …… 039 040 041 042 … … … … …… … … … … … … … … …… … 073 … … … … … … …… … … … … … … … … …

161 … … … … … … … … …

… … … … 197 … … … … …… … … … … … … … … …… … 226 … … … … … … …

… … … … … … … … … 250… … … … … … … … … 270

291 292 293 294 295 296 297 298 299 300

1.3.3. La selección sistemática

Este procedimiento de selección es muy útil y fácil de aplicar e implica seleccionar dentro de una población N un número n de elementos a partir de un intervalo k.

k, es un intervalo que se va a determinar por el tamaño de la población y el tamaño de la mues-tra. De manera que tenemos que k = N/n, en donde k = un intervalo de selección sistemática y N = la población.

n = la muestra

Ilustremos los conceptos anteriores con un ejemplo. Supongamos que se quiere hacer un estudio sobre varios aspectos de la publicidad en Perú. Específicamente se pretende medir qué número de mensajes informativos y qué número de mensajes motivacionales tienen los comerciales en la televisión peruana. Para tal efecto consideremos que los investigadores consiguen videoca-setes con todos los comerciales que han pasado al aire en los diferentes canales de televisión durante un período de un año. Quitando los comerciales repetidos, se tiene una población de N = 1,548 comerciales. Con este dato se procede a determinar qué número de comerciales que necesitamos analizar para generalizar a toda la población nuestros resultados, con un error es-tándar no mayor de .015.


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Con la fórmula que ya mencionamos en este capítulo, tenemos que si p = 0.5, entonces S2 = p(1 - p) = 0.5(1-0.5) = 0.25

n ' =

s 2

V 2

Si necesitamos una muestra de n = 647 comerciales, se utiliza para la selección el intervalo k, donde:

k =

Nn=

1548647

= 2.39 = 3* (redondeado)

El intervalo 1/ k = 3 indica que cada tercer comercial 1/ k se seleccionará hasta completar n = 647.

La selección sistemática de elementos muestrales 1/k se puede utilizar al elegir los elementos de n para cada estrato o para cada racimo. La regla de probabilidad, según la cual cada elemento de la población debe tener idéntica probabilidad de ser elegido, se cumple empezando la selec-ción de 1/k al azar. Siguiendo nuestro ejemplo, no comenzamos a elegir de los 1 548 comerciales grabados, el 1, 3, 6, 9..., sino que procuramos que el comienzo sea determinado por el azar. Así, en este caso, podemos tirar unos dados y si en sus caras muestran 1, 6, 9, iniciaremos en el comercial 169, y seguiremos 169, 172, 175... 1/k. y volveremos a empezar por los primeros si es necesario.

Este procedimiento de selección es poco complicado y tiene varias ventajas: cualquier tipo de estratos en una población X se verán reflejados en la muestra. Asimismo, la selección sistemática logra una muestra proporcionada ya que, por ejemplo, tenemos que el procedimiento de selec-ción 1/ k nos dará una muestra con nombres que inician con las letras del abecedario, en forma proporcional a la letra inicial de los nombres de la población.

1.4. OTROS MARCOS MUESTRALES BAJO EL ENFOQUE CUANTITATIVO

1.4.1. El listado

El listado se refiere a una lista existente o a una lista que es necesario confeccionar ad hoc, con los elementos de la población, y a partir de la cual se seleccionaron los elementos muestrales. El segundo término se refiere a un marco de referencia que nos permita identificar físicamente los elementos de la población, la posibilidad de enumerarlos por ende, de proceder a la selección de los elementos maestrales

Por ejemplo, para algunas encuestas se considera que el directorio (guía) telefónico(a) es muy útil. Sin embargo, hay que tomar en cuenta que muchos números telefónicos no aparecerán porque son privados o porque hay hogares que no tienen teléfono.

Hay listas que proporcionan una gran ayuda al investigador. Pensamos en directorios especializa-dos como el Industridata, que lista a las empresas medianas y grandes (disponibles en todos los países de América Latina); los directorios por calles (o los programas computacionales que tienen a nivel regional o internacional tales directorios); el directorio de medios de comunicación, que


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lista casas productoras, estaciones de radio y televisión, periódicos y revistas. Este tipo de directorios realizados por profesionales resultan útiles al investigador, pues representan una compilación (sujetos, empresas, instituciones), resultado de horas de trabajo e inversión de recursos. También en Internet descubriremos muchos directorios, a los que se accede entran-do por un disparador de búsqueda. Recomendamos, pues, utilizados cuando sea pertinente, tomando en cuenta las consideraciones que estos directorios hacen en su introducción y que revelan el año a que pertenecen los datos, cómo se obtuvieron (exhaustivamente, por cuestionarios, por voluntarios) y muy importante, quiénes y por qué quedan excluidos del directorio.

En muchos países se cuenta también con directorios de anunciantes en publicidad y mercado-tecnia. Con frecuencia es necesario construir listas ad hoc, a partir de las cuales se seleccionarán los elementos que constituirán las unidades de análisis en una determinada investigación. Por ejemplo, en la investigación de La televisión y el niño (Fernández Collado, 1998) se hizo una muestra probabilística estratificada por racimos donde en una primera etapa se relacionaron escuelas para, en última instancia, llegar a los niños. Pues bien, para tal efecto se consiguió una lista de las escuelas primarias del Distrito Federal. Cada escuela tenía un código identificable por medio del cual se eliminaron las escuelas para niños atípicos. Este listado contenía además in-formación sobre cada escuela, sobre su ubicación (calle y colonia) y sobre su propiedad (pública o privada).

Con ayuda de otro estudio que catalogaba en diferentes estratos socioeconómicos a las colonias del Distrito Federal, con base en el ingreso promedio de la zona, se hicieron 8 listas:

1) Escuelas públicas clase A2) Escuelas privadas clase A3) Escuelas públicas clase B4) Escuelas privadas clase B5) Escuelas públicas clase C6) Escuelas privadas clase C7) Escuelas públicas clase D8) Escuelas privadas clase D

Cada lista representaba un estrato de la población y de cada una de estas se seleccionó una muestra de escuelas. A, B, C, D, representan niveles socioeconómicos.

No siempre existen listas que permitan identificar nuestra población. Será necesario recurrir a otros marcos de referencia que contengan descripciones del material, las organizaciones o los sujetos que serán seleccionados como unidades de análisis. Algunos de estos marcos de referen-cia son los archivos, los mapas, los volúmenes de periódicos empastados en una biblioteca o las horas de transmisión de varios canales de televisión.

1.4.2. Los archivos

Un jefe de reclutamiento y selección de una institución quiere precisar si algunos datos que se dan en una solicitud de trabajo están correlacionados con el ausentismo del empleado. Es decir, si a partir de datos como edad, sexo, estado civil y duración en otro trabajo, es factible predecir que alguien tenderá a ausentarse. Para establecer correlaciones se considerará como población a todos los sujetos contratados durante 10 años. Se relacionan sus datos en la solicitud de empleo con los registros de faltas.


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Como no hay una lista elaborada de estos sujetos, el investigador decide acudir a los archivos de las solicitudes de empleo. Tales archivos constituyen su marco muestral a partir del cual se obtendrá la muestra. Calcula el tamaño de la población, obtiene el tamaño de la muestra y selec-ciona sistemáticamente cada elemento 1/k, cada solicitud que será analizada. Aquí el problema que surge es que en el archivo hay solicitudes de gente que no fue contratada y, por tanto, no debe considerarse en el estudio.

En este caso, y en otros en los que no todos los elementos del marco de referencia o de una lista aparecen (por ejemplo, nombres en el directorio que no corresponden a una persona física), los especialistas en muestreo no aconsejan el reemplazo con el siguiente elemento, sino simple-mente no tomar en cuenta ese elemento, es decir, hacer como si no existiera, y continuar con el intervalo de selección sistemática.

1.4.3. Los mapas

Los mapas son muy útiles como marco de referencia en muestras de racimos. Por ejemplo, un investigador quiere saber qué motiva a los compradores de una determinada tienda de auto-servicio. A partir de una lista de tiendas de cada cadena competidora marca, sobre un mapa de la ciudad, todas las tiendas de autoservicios, las cuales constituyen una población de racimos, pues en cada tienda seleccionada entrevistará a un número de dientes. El mapa le permite ver la población (tiendas autoservicio) y su situación geográfica, de manera que eligió zonas donde coexistan tiendas de la competencia, para asegurarse de que el consumidor de la zona tenga todas las posibles alternativas. En la actualidad hay mapas de todo tipo: mercadológicos, socio-culturales, étnicos, etcétera.

1.4.4. Los volúmenes

En este caso supongamos que un estudioso del periodismo quiere hacer un análisis de contenido de los editoriales de los tres principales diarios de la ciudad durante los períodos llamados el Porfiriato en México o el Gobierno Sandinista en Nicaragua. El investigador va a la hemeroteca nacional y encuentra que los diarios son encuadernados por trimestre y año, lo cual le propor-ciona un marco de referencia ideal, a partir de donde seleccionará n volúmenes para su análisis. Supongamos, en el caso peruano, que encuentra que el volumen X, que contiene el periódico El Comercio (enero-marzo, 1930), falta en la hemeroteca ¿Qué hace? Pues redefine la población, manifestando explícitamente que de N volúmenes tiene 99% de los elementos y, a partir de este nuevo número de N, calculó su muestra n y la seleccionó.

1.4.5. Las horas de transmisión

En un estudio determinado, algunos investigadores querían hacer un análisis de anuncios en la televisión peruana. Las emisoras no proporcionan una lista de anuncios ni sus horas de transmi-sión. Por otra parte, saldría muy caro grabar todos los anuncios a todas horas y sería imposible estar frente al televisor para hacerlo.

Ante la imposibilidad de tener un listado de comerciales, se hicieron listados que identificaron cada media hora de transmisión televisiva en cada canal: 3, 4, 5, 9 y 13 desde las 7:00 a.m. a las 12:00 m. horas, durante los días de una semana de octubre de 1982. La población estaba constituida del número total de medias horas de transmisión televisiva, N = 1190 horas. Esta población se dividió en estratos: mañana, mediodía, tarde y noche, procediendo a calcular el tamaño de la muestra tomando en consideración que por cada media hora de transmisión hay seis minutos de comerciales.


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Se calculó el número de medias horas que se seleccionarían para obtener una muestra n. Una vez obtenido el tamaño de la muestra, se seleccionaron aleatoriamente n medias horas y, por último, se grabaron y analizaron tan solo aquellos comerciales contenidos en las medias horas seleccionadas al azar, y que representaron diferentes canales y segmentos del día. El punto en este ejemplo es la construcción concreta de un marco muestral que permitiera el análisis de una muestra probabilística de comerciales.

1.4.6. Los períodos registrados

En la investigación que se vincula con sesiones terapéuticas, entrevistas con enfermos o reos, etcétera, se dispone de los listados de archivos que por lo común guardan las instituciones.

El investigador debe buscar posibles listados en cualquier parte para que pueda obtener el tama-ño de su población. El ingenio es el propio límite para ello.

1.5. LAS MUESTRAS NO PROBABILÍSTICAS

Las muestras no probabilísticas, también llamadas muestras dirigidas, suponen un procedi-miento de selección informal. Se utilizan en muchas investigaciones y, a partir de ellas, se hacen inferencias sobre la población. En el caso del enfoque cuantitativo, la muestra dirigida selecciona sujetos “típicos” con la vaga esperanza de que sean casos representativos de una población determinada. Por ello, para fines deductivos-cuantitativos, donde la genera-lización o extrapolación de resultados hacia la población es una finalidad en sí misma, las muestras dirigidas en este sentido implican muchas desventajas. La primera es que, al no ser probabilísticas, no es posible calcular con precisión el error estándar, es decir, no podemos calcular con qué nivel de confianza hacemos una estimación. Esto es un grave inconveniente si consideramos que la estadística inferencial se basa en la teoría de la probabilidad, por lo que pruebas estadísticas en muestras no probabilísticas tienen un valor limitado y relativo a la muestra en sí, mas no a la población.

Es decir, los datos no pueden generalizarse a una población, la cual no se consideró en sus pará-metros ni en sus elementos para obtener la muestra. Recordemos que, en las muestras de este tipo, la elección de los sujetos no depende de que todos tengan la misma probabilidad de ser elegidos, sino de la decisión de un investigador o grupo de encuestadores.

La ventaja bajo el enfoque cuantitativo de una muestra no probabilística es su utilidad para determinado diseño de estudio que requiere no tanto una “representatividad” de elementos de una población, sino una cuidadosa y controlada elección de sujetos con ciertas características especificadas previamente en el planteamiento del problema.

Para el enfoque cualitativo, al no interesar tanto la posibilidad de generalizar los resultados, las muestras no probabilísticas o dirigidas son de gran valor, pues logran11 obtener los casos (personas, contextos, situaciones) que interesan al investigador y que llegan a ofrecer una gran riqueza para la recolección y el análisis de los datos. Existen varias clases de muestras dirigidas y las definimos a continuación.

11/Si se procede cuidadosamente y con una profunda inmersión inicial en el campo.


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1.5.1. La muestra de sujetos voluntarios

Las muestras de sujetos voluntarios son frecuentes en ciencias sociales y en ciencias de la con-ducta. Se trata de muestras fortuitas, utilizadas también en la medicina y la arqueología, don-de el investigador elabora conclusiones sobre especímenes que llegan a sus manos de forma casual. Pensemos, por ejemplo, en los sujetos que voluntariamente acceden a participar en un estudio que monitorea los efectos de un medicamento, o en el investigador que anuncia en una clase que está haciendo un estudio sobre motivación en el universitario e invita a aquellos que acepten someterse a una prueba proyectiva TAT. En estos casos, la elección de los individuos que serán sujetos a análisis depende de circunstancias fortuitas.

Este tipo de muestras se usa en estudios de laboratorio donde se procura que los sujetos sean homogéneos en variables tales como edad, sexo o inteligencia, de manera que los resultados o efectos no obedezcan a diferencias individuales, sino a las condiciones a las que fueron some-tidos.

1.5.2. La muestra de expertos

En ciertos estudios es necesaria la opinión de sujetos expertos en un tema. Estas muestras son frecuentes en estudios cualitativos y exploratorios para generar hipótesis más precisas o la ma-teria prima del diseño de cuestionarios. Por ejemplo, en un estudio sobre el perfil de la mujer periodista en México (Barrera, 1989) se recurrió a una muestra de n = 227 mujeres periodistas, pues se consideró que eran los sujetos idóneos para hablar de contratación, sueldos y desempe-ño de las mujeres periodistas. Tales muestras son válidas y útiles cuando los objetivos del estudio así lo requieren.

1.5.3. Los sujetos-tipo

También esta muestra se utiliza en estudios exploratorios y en investigaciones de tipo cualitati-vo, donde el objetivo es la riqueza, profundidad y calidad de la información, no la cantidad ni la estandarización. En estudios de perspectiva fenomenológica, donde el objetivo es analizar los valores, ritos y significados de un determinado grupo social, el uso tanto de expertos como de sujetos-tipo es frecuente.

Por ejemplo, pensemos en los trabajos de Howard Becker (El músico de jazz, Los muchachos de blanco) que se basan en grupos de típicos músicos de jazz y típicos estudiantes de medicina, para adentrarse en el análisis de los patrones de identificación y socialización de estas dos pro-fesiones: la de músico y la de médico.

Los estudios motivacionales, los cuales se hacen para el análisis de las actitudes y conductas del consumidor, también utilizan muestras de sujeto-tipo. Aquí se definen los grupos a los que va dirigido un determinado producto (por ejemplo, jóvenes clase socioeconómica A y B, amas de casa clase B, ejecutivos clase A y B) y se construyen grupos de 8 o 10 personas, cuyos integrantes tengan las características sociales y demográficas de dicho subgrupo.

Con ese grupo se efectúa una sesión: un facilitador o moderador dirigirá una conversación don-de los miembros del grupo expresen sus actitudes, valores, medios, expectativas, motivaciones hacia las características de determinado producto o servicio.


Unidad I

36

1.5.4. La muestra por cuotas

Este tipo de muestra se utiliza mucho en estudios de opinión y de mercadotecnia. Los encuesta-dores reciben instrucciones de administrar cuestionarios con sujetos en la calle, y al hacerlo van conformando o llenando cuotas de acuerdo con la proporción de ciertas variables demográficas en la población. Así, en un estudio sobre la actitud de la población hacia un candidato político, se dice a los encuestadores “que vayan a determinada colonia y entrevisten a 150 sujetos. Que 25% sean hombres mayores de 30 años, 25% mujeres mayores de 30 años, 25% hombres menores de 25 años, y 25% mujeres menores de 25 años”. Así se construyen estas muestras que, como vemos, dependen en cierta medida del juicio del entrevistador.

1.5.5. Muestras cualitativas

Miles y Huberman (1994)12 nos dan pie a otras muestras no probabilísticas que, además de las ya señaladas, suelen utilizarse en estudios cualitativos. Estas se resumen en el Cuadro 8.6. Con respecto a las estrategias de muestreo, en algunos estudios cualitativos (véase Cuadro 8.7-A-C) presentamos algunas definiciones que complementan lo expuesto hasta ahora.

Cuadro 8.6Muestras cualitativas

TIPO DE MUESTRA PROPÓSITO EJEMPLOS

Muestra variadaDocumentar diversidad para buscar diferencias y coincidencias, patrones y particularidades.

Studs (1997).Estudio del significado del trabajo en la vida del indi-viduo. Entrevistas profundas con personas de todos los trabajos y las ocupaciones.

Muestra homogé-nea

Enfocarse en el tema a investigar. Enfatizar situaciones, procesos o episodios en un grupo social.

Csikszentmihalyi (2000).Estudio longitudinal sobre adolescentes, todos de la misma edad, de un mismo grupo social y coeficiente intelectual, a fin de reducir variación en otras áreas y enfocarse en el desarrollo de sus talentos.

Muestra en cade-na o por redes

Se identifican casos de gente que conoce otra gente que dará riqueza de información.

González y González (1995). Generar riqueza de in-formación en una cultura o sistema social, a través de sujetos clave, para relatar la historia de dicho sistema.

Muestra dirigida por teoría o mues-tra por criterios

Se seleccionan los sujetos o al grupo social, porque tienen uno o varios atributos que ayudan a ir desarro-llando una teoría.

Lockwood (1966).Encontrar submuestras de sujetos con trabajos y co-munidades con condiciones específicas, a fin de pro-bar si algunas situaciones de trabajo son conducentes a algunas percepciones sobre clases sociales.

Casos típicos

Individuos, sistemas u organiza-ciones que poseen claramente las situaciones que se analizan o estu-dian.

Bygrave y D’Heilly (1997). Selección de casos de em-presas con el siguiente criterio: empresas de varios giros que iniciaban un nuevo negocio o lanzaban un nuevo producto.

Fuente: Tomado de Véase HERNÁNDEZ, Roberto; FERNANDEZ, Carlos y BAPTISTA, Pilar (2004): Ob. Cit; Cap. 8; Pág. 330.

12/ Tomado de HERNÁNDEZ, Roberto; FERNANDEZ, Carlos y BAPTISTA, Pilar (2004): Ob. Cit; Cap. 8, 329-331.


Investigación II

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Cuadro 8.7Estrategias de muestreo y recolección de datos en diferentes tipos de estudios cualita-

tivos, basados en Creswell (1998)

¿Cuál es la unidad de análisis?BIOGRAFÍA FENOMENOLOGÍA TEORÍA DE CONTRASTE ETNOGRAFÍA ESTUDIO DE CASO

Individuos úni-cos, distintos, accesibles

Número de sujetos que experimentan un mismo fenómeno. Metáforas utilizadas por los sujetos

n sujetos participando en la misma acción o en un fenómeno so-cial específico

n individuos represen-tantes de una cultura o un grupo social.Ritos, episodios y eventos

Individuo, sistema u or-ganización con los crite-rios establecidos por un estudio

¿Qué retos son típicos en la selección de sujetos?BIOGRAFÍA FENOMENOLOGÍA TEORÍA DE CONTRASTE ETNOGRAFÍA

Tener rapport, permiso del (los) individuo(s) y acceso a archivos rele-vantes.

Elección de los sujetos que experimentan o han experimentado la situación.

Garantizar la homogeneidad de la muestra, a fin de que otras características no repre-senten distracción.

Identificar a los informantes apropiados, ganar su con-fianza.

¿Qué estrategias de muestreo o estrategias de selección son utilizadas?BIOGRAFÍA FENOMENOLOGÍA TEORÍA DE CONTRASTE ETNOGRAFÍA

Conveniente, variada, po-líticamente relevante e históricamente influyente.

Muestreo por criterios pre-viamente establecidos.

Muestras homogéneas o muestreo teórico.

Muestra representativa, muestreo en cadena seleccionando redes de informantes.

1.5.6. El estudio de caso

Desde nuestro punto de vista, el estudio de caso no es una elección de método, sino del “objeto” o la “muestra” que se va a estudiar. Aunque algunos autores como Grinnell (1997) lo consideran una especie de diseño.

El caso es la unidad básica de la investigación y puede tratarse de una persona, una pareja, una familia, un objeto (una momia, una pirámide como la de Keops, un material radiactivo), un sistema (fiscal, educativo, terapéutico, de capacitación, de trabajo social), una organización (hospital, fábrica, escuela), una comunidad, un municipio, un departamento o estado, una nación, etcétera.

El estudio de caso es tanto de corte cuantitativo (como medir la presión arterial, los niveles de leuco-citos en la sangre o el ritmo cardíaco) como de corte cualitativo (percepciones abiertas sobre el propio estado de salud, la manera cómo se siente uno) o incluso mixto (cuantitativo-cualitativo).

Los estudios de caso se realizan bajo cualquier diseño: experimental (por ejemplo, para saber si determinado medicamento mejora el estado de salud y nuestra propia percepción de este), no experimental transaccional (un diagnóstico hoy) o longitudinal (varios diagnósticos mensuales durante un año).

Pueden aplicarse todas las características que se implementan con muestras colectivas o grupos. Des-de nuestro punto de vista, un caso debe tratarse con un enfoque mixto para lograr mayor riqueza de


Unidad I

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información y conocimiento sobre él. El caso requiere tratarse con profundidad, buscando el completo entendimiento de su naturaleza, sus circunstancias, su contexto y sus características.

Ejemplos de potenciales estudios de muestreo con un caso podrían ser:

a. ¿Qué funciones sociales o religiosas cumplía la construcción primitiva de Stonehenge en Sollysbury, Inglaterra?

b. ¿Qué sentimientos tiene una familia que emigra del medio rural al urbano por vez primera?c. ¿Cómo es la vida cotidiana de los reos en la Penitenciaría de Máxima Seguridad “La Picota” en Bogotá?d. ¿Por qué ha sido exitoso el modelo de calidad y aprendizaje organizacional en la empresa Ronasa?e. ¿Cómo ha funcionado el sistema Futurekidsa de enseñanza de la computación en Gabriela

Repeto, quien posee el síndrome de Down?f. ¿Por qué las Torres Gemelas de Nueva York colapsaron después de haber sido impactadas por

aviones el 11 de setiembre del 2001?g. ¿Cuáles son las razones que llevaron a un estado de esquizofrenia a Carlos Codolla?

Stake (2000) identifica tres diferentes tipos de estudios de caso: intrínsecos, instrumentales y colec-tivos. El propósito del estudio intrínseco no es construir una teoría, sino que el caso mismo resulte de interés. Los estudios de casos instrumentales se examinan para proveer de insumos de conocimiento a algún tema o problema de investigación, refinar una teoría o aprender a trabajar con otros casos similares. Por su parte, los colectivos sirven para ir construyendo un cuerpo teórico (sumando hallaz-gos, encontrando elementos comunes y diferencias, y acumulando información).

El estudio de casos es útil para asesorar y desarrollar procesos de intervención en personas, fami-lias, organizaciones, países, etcétera y desarrollan recomendaciones o cursos de acción a seguir. Requieren de descripciones detalladas del caso en sí mismo y su contexto.

Los principales pasos en este tipo de muestras se enuncian en la siguiente Figura 8.1:

Analice el caso de la manera inicial: descripción inicial

Formule su planteamiento del problema con el caso (objetivos, preguntas de estudio, justificación y explicación de(los) motivo(s) por los que se eligió dicho caso

Elabore un primer inventario del tipo de información que desee recopilar

Obtenga la información inicial

Prepare el estudio de caso: describa contexto y antecedentes, información completa que requiere del caso, tipo de datos que necesita y métodos para obtenerlos

Analice la información

Desarrolle alternativas o cursos de acción, si es el objetivo

Presente el reporte con recomendaciones y una justificación de estas


Investigación II

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En el estudio de caso, se obtienen toda clase de datos (cuantitativos y cualitativos) y después se resume y es necesario estar muy pendiente de síntomas (personales, familiares, organizacio-nales), identificar las áreas claves para el diagnóstico y evitar establecer conclusiones rápidas.

En el Cuadro 8.8 se esquematizan los tipos de muestra y los estudios que se utilizan con mayor frecuencia en cada una. Finalmente, en los estudios que mezclan los enfoques cuantitativos y cualitativos de la investigación (bimodales o mixtos), es posible tener (y ello ocurre a menu-do más de una muestra como lo veremos en los ejemplos al final del capítulo; o también una muestra (sobre todo en la etapa cualitativa del enfoque de dos fases o en la modalidad mixta).

Cuadro 8.8Tipos de muestra y estudios típicos

MUESTRAS PROBABILÍSTICAS MUESTRAS NO PROBABILÍSTICAS, DIRIGIDAS O CUALITATIVAS

Estudios descriptivos, diseños de investigación por encuestas, censos, raitings, estudios para toma de decisiones

Estudios exploratorios

Estudios correlacionales y explicativos del en-foque cuantitativo Estudios de caso

Experimentos

Estudios cualitativos, investigación motivacional

Sondeos de opinión y de mercado

Resultados. las conclusiones se generalizan a la población, y se conoce el error estándar de nuestros estimados

Las conclusiones difícilmente pueden generalizarse a la pobla-ción. Si esto se hace debe ser con mucha cautela.Aunque muchas veces el interés no es la generalización, sino la profundidad.


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AUTOEVALUACIÓN

1. Si de una reunión de estudiantes de la asignatura de Investigación II, se proponen los si-guientes temas de investigación expresados en preguntas. Explique en cada caso quienes van a ser medidos, para lograr resultados en la investigación propuesta:

Tema 1: ¿Cuál es el impacto que, sobre los jóvenes, tienen los anuncios de bebidas alco-hólicas?

Tema 2: Hace tres meses que se implantó en una fábrica de motores un programa de cír-culos de calidad. ¿Ha tenido éxito dicho programa?

Tema 3: Los niños que asistieron en la primaria a escuelas laicas y mixtas, ¿tiene un mejor desempeño académico en la universidad que los que provienen de escuelas reli-giosas de un solo sexo?

Tema 4: ¿Qué diferencias significativas existen entre los comerciales de la televisión pe-ruana, chilena y argentina?

2. Seleccione un artículo de una publicación científica o revista y una tesis de titulación que usted no haya revisado. De los dos, analice los siguientes aspectos:

a) ¿Cuál es el problema de investigación?b) ¿Cuál es la muestra?c) ¿Cómo fue elegida?d) ¿Es adecuada la muestra y el procedimiento de muestreo para el problema que se investigó? e) ¿Cuáles son las principales resultados o conclusiones? f) ¿Dichos resultados son generalizables a una población mayor?g) ¿Pueden tomarse como serias dichas generalizaciones?

3. Supongamos que una asociación iberoamericana de profesionales cuenta con 5000 miembros. La junta directiva ha decidido hacer una encuesta (por teléfono o fax) a los suscritos, para indagar sobre: lugar de trabajo, puesto que ocupa, salario aproximado, carrera cursada, estudios posteriores, oportunidades de avance percibidas, etc. En resu-men, se piensa publicar un perfil profesional actualizado con propósitos de retroalimen-tar a los asociados. Como sería muy costoso llegar a los 5000 miembros repartidos en España, Iberoamérica y Estados Unidos, se pide:

a) ¿Qué tamaño de muestra se necesita si queremos un error estándar de 0,015? b) Una vez determinada el tamaño de muestra, ¿cómo sería el proceso de selección, de ma-

nera que los resultados obtenidos con base a la muestra puedan ser generalizados a toda la población? Es decir, se pretende reportar un perfil certero de los 5000 socios de dicha asociación profesional.

4. Supongamos que trabaja en un despacho que hace investigaciones sociales y que diversos clientes le preguntan que los asesore en estudios de diferente índole que se presentan en la siguiente Tabla. ¿Qué tipo de muestra sugeriría para cada uno? Fundamente su respuesta.


Investigación II

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Cliente Necesidad Tipo de muestra

3.1

3.2

3.3

3.4

3.5

Clínica de terapiaspsicoemocionales

Empresa en el giro químico

Empresa de cosmeto-logía

Grupo que defiende los derechos del consu-midor

Partido político

Pacientes con cáncer que siguen la terapia reaccionan mejor a los tratamientos médicos usuales que los enfer-mos de cáncer que no toman la terapia.Definir cuáles son los empleados y obreros, anteriores y presentes, que tienen menos ausentismo. Es decir ¿hay un perfil del ausentista?¿Qué nociones tienen las jóvenes de (15 a 20 años) so-bre su arreglo personal y sobre el cuidado de su cutis? ¿Funcionaría crear una línea de productos exclusivamente para ellas?¿Qué quejas tienen los niños sobre los juguetes del mer-cado? ¿Se rompen? ¿Son peligrosos? ¿Aburridos? ¿Dura-bles?, etc.

¿Por cuál candidato regional votarán los ciudadanos de determinada región?

5. Una institución quiere lanzar por televisión mensajes de prevención de uso de sustancias da-ñinas (alcohol y drogas). Los productores no saben el grado de realismo que deben contener estos mensajes ni su tono, es decir si deben apelar al miedo, a la salud o a los problemas morales que se desencadenan en las familias. Se sabe con certeza que se debe realizar esta campaña, pero no se tiene idea clara de la forma de estructurar el mensaje para que sea más efectivo. En resumen, para conceptuar y poner en imágenes dichos mensajes se necesi-ta información previa sobre la relación sujeto-sustancia. ¿Qué se aconsejaría aquí? ¿Qué tipo de muestra se necesita para recabar dicha información?

6. En base a textos de estadística, presente el tema de distribución normal. ¿Cómo se define este concepto? ¿Por qué es necesario utilizar en investigaciones, cuando se trata de determi-nar el tamaño de una muestra? ¿Qué beneficios o utilidad proporciona este concepto?

7. En base a textos de estadística, presente el teorema de límite central. ¿Cómo se define este concepto? ¿Por qué es necesario utilizar en investigaciones, cuando se trata de determinar el tamaño de una muestra? ¿Qué beneficios o utilidad proporciona este concepto?

8. Investigue sobre las muestras bajo en enfoque cualitativo. Luego determine en qué se dife-rencian del enfoque cuantitativo.

9. ¿Qué hay tomar en cuenta para seleccionar una muestra que sea representativa de una po-blación o universo?

10. El trabajo de investigación que viene desarrollando, seleccione el tamaño de muestra que utilizará en su estudio (presente en hoja aparte).


Unidad II

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Investigación II

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UNIDAD II

LA RECOLECCIÓN DE DATOS

Conoce el participante los fundamentos básicos del Derecho Tributario, y sus elementos conceptuales, su aplicación al ámbito administrativo, comercial y laboral general.

Ejercita, de manera práctica, la aplicación de la legislación tributaria al tema de las obli-gaciones del negocio uni-personal o de la empresa, así como a las remuneraciones del trabajador; conociendo de manera práctica su liqui-dación correspondiente.

Aplica sus conocimientos básicos sobre tributación al tratamiento de las distintas rentas gravadas tales como las rentas de capitales, de empresa y de trabajo.

CONCEPTUAL PROCEDIMENTAL ACTITUDINAL

Competencias

SESIÓN 2 La recolección de datos. Fuentes y técnicas para la recolección de información. Escalas para medir acti-tudes

SESIÓN 3 La encuesta La entrevista. Análisis de contenido. La observación.

SESIÓN 4 y 5 Elaboración del instrumento del trabajo de investi-gación.

SESIÓN 6 Recolección de datos del trabajo de investigación.


Unidad II

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Sesión

2


Investigación II

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Sesión

2

Una vez terminado el anteproyecto de tesis y antes de su ejecución, pasa por una evaluación para realizar las correcciones del caso, si este lo amerita. Para esto se hará mediante la evalua-ción de pares utilizando la “Guía para la evaluación de anteproyecto de investigación” que se encuentra al fi nal del libro.

Evaluación de pares. Este paso consiste en que cada alumno presente al docente su anteproyec-to de investigación, y este al azar distribuye a cada alumno un trabajo de investigación, para que él en su casa, durante la semana, pueda evaluarlo utilizando la guía antes mencionada.

2.1. RECOLECCIÓN DE DATOS

Una vez evaluado y corregido el anteproyecto de investigación, la siguiente etapa es la de ejecución, mediante la recolección de los datos. La recopilación se remite al uso de técnicas e instrumentos apropiados que permiten el acceso a la información requerida.

2.1.1. Actividades para la recolección de datos

La recolectación de datos implica tres acciones estrechamente relacionados entre sí, estas son:

A. Seleccionar y/o elaborar un instrumento de medición de las variables

Entre los instrumentos de medición, tenemos a: las escalas para medir actitudes, la encuesta, la entrevista, el análisis del contenido, la observación, entre otros.

LA RECOLECCIÓN DE DATOS. FUENTES Y TÉCNICAS PARA LA RECOLECCIÓN DE INFORMACIÓN. ESCALAS PARA MEDIR ACTITUDES


Unidad II

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El instrumento elegido debe ser válido y confiable. Pero, ¿cuándo un instrumento es válido? y ¿cuándo es confiable?

Instrumento válido. Se refiere al grado en que un instrumento mide la variable que pretende medir. Por ejemplo, un instrumento válido para medir la inteligencia, debe medir la inteligencia y no la memoria.

Instrumento confiable. Se refiere al grado en que su aplicación repetida al mismo sujeto u obje-to produce iguales resultados. Por ejemplo, si al pesar una determinada cantidad de mercancías mediante una balanza me indica que hay 10 kg.; un minuto más tarde la balanza me indica que hay 9 kg; cuatro minutos después la balanza me indica que hay 11 kg. Esta balanza no sería confiable porque su aplicación repetida produce resultados distintos. En la práctica es casi impo-sible que una medición sea perfecta. Generalmente se tiene un grado de error. Evidentemente, se trata de que este error sea el mínimo posible. La medición de cualquier fenómeno se expresa con la siguiente fórmula:

X = t + e

Donde:

X : Represente los valores observados.t : Son los valores verdaderos.e : El grado de error en la medición.Si no hay error de medición (e = 0), el valor observado y el verdadero son equiva-lentes, esto es:

X = t + 0

X = t

Constituye el ideal de la medición.

B. Aplicar el instrumento de medición

Es decir, al aplicar el instrumento de medición, se debe obtener las observaciones y mediciones de las variables que son de interés para nuestra investigación (medir variables).

C. Preparar las mediciones obtenidas

Se debe preparar las mediciones obtenidas para que puedan analizarse correctamente (a esta actividad se le conoce como codificación de datos).

2.1.2. Procedimiento para construir un instrumento de medición

En una investigación hay dos opciones respecto al instrumento de medición:

a. Elegir un instrumento ya desarrollado y disponible, el cual se adapta a los requerimientos del estudio en particular.

b. Construir un nuevo instrumento de medición, de acuerdo con la técnica adecuada.


Investigación II

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En los dos casos es importante la confiabilidad y validez del instrumento de medición.Roberto Hernández Sampieri sugiere que, para construir un instrumento de medición, se debe realizar los siguientes procedimientos (véase el Gráfico 9.3):

1. Listar las variables que se pretende medir u observar.2. Revisar su definición conceptual y comprender su significado. Por ejemplo, precisar qué es

la informalidad.3. Revisar cómo han sido definidos operacionalmente las variables, esto es, cómo se ha medido

cada variable.4. Elegir el instrumento o los instrumentos (ya desarrollados). Solo deben seleccionarse instru-

mentos que tengan evidencia clara y precisa de confiabilidad y validez. Toda investigación seria reporta la confiabilidad y validez de su instrumento. Si se selecciona un instrumento desarrollado en otro país, deben hacerse pruebas piloto más extensas. En caso que se opte por construir o desarrollar un instrumento propio, debe pensarse en cada variable y sus di-mensiones y en indicadores precisos e items para cada dimensión.

5. Indicar el “nivel de medición” de cada ítem o variables. El análisis presenta los siguientes niveles:

a) Nivel de medición nominalAquí se tienen dos o más categorías del ítem o variables. Las categorías no tienen orden o jerarquía. Lo que se mide es colocado en una u otra categoría, lo que indica solamente diferencias respecto a una o más características. Por ejemplo, la variable sexo solo tiene dos categorías: masculino, femenino. Ninguna de las categorías tiene mayor jerarquía que la otra, las categorías únicamente reflejan diferencias en la variable. No hay orden de mayor a menor.

SEXO Masculino

Femenino

Si les asignamos una etiqueta o símbolo a cada categoría, tenemos:X = Masculino Z = Femenino

Si utilizamos números tenemos:5 = Masculino 6 = Masculino

es igual a6 = Femenino 5 = Femenino

Las variables nominales son:

a.1) Dicotómicas: dos categorías, por ejemplo: sexo (M - F), Universidad (pública - privada),

a.2) Categóricas: tres o más categorías, por ejemplo: partidos políticos (partido A, partido B, partido C, etc.) la carrera elegida, la raza, el departamento, provincia o región, el canal de TV preferido, entre otros.

a) Nivel de medición ordinalEn este nivel se tienen muchas categorías, además estos mantienen un orden de mayor a me-nor. Los símbolos de las categorías indican jerarquía. Por ejemplo, la posición jerárquica en la Universidad Peruana Unión:


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Rector 11Vicerector 10Decano 9Secretario académico 8Profesor principal 7Profesor asociado 6Profesor auxiliar 5Jefe administrativo 4Empleado A 3Empleado B 2Empleado C 1

La distancia entre un rector (11) y un jefe administrativo (4) es de 7 y la distancia entre el rector (11) y un jefe de Departamento Académico (8) es de 3. Por lo tanto, el rector (11) es más que un vicerrector (10), a su vez este último más que un decano (9) y así sucesivamente. No podríamos decir que (3 empleado A) + 5 (profesor auxiliar) = 8 jefe de Departamento Académico, ni que 10 (vicerrector) y 5 (profesor auxiliar) = 2 (empleado B). Sería sin sentido y absurdo.

b) Nivel de medición por intervalosAdemás de haber orden o jerarquía entre categorías, se establecen intervalos iguales en la medición. Las distancias entre categorías son las mismas a lo largo de toda la escala. Existen intervalos constantes, en una unidad de medida.

Gráfico 9.1INTERVALO CONSTANTE

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

En este caso el cero es arbitrario, no es real (se asigna arbitrariamente a una categoría, el valor cero y a partir de esta se construye la escala).

c) Nivel de medición de razónContiene todas las características del nivel de intervalos (intervalos iguales entre las categorías y aplicación de operaciones aritméticas básicas y sus derivaciones). El cero es real, es absoluto (no es arbitrario), cero absoluto implica que hay un punto en la escala donde no existe la propiedad.

Gráfico 9.2

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

El cero es realPor ejemplo tenemos la exposición a la televisión, el número de hijos, la productividad, las ven-tas de un producto y el ingreso,

Es importante indicar el nivel de medición de todas las variables e ítems de investigación para seleccionar uno u otro tipo de análisis estadístico).


Investigación II

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d) Indicar la forma de codificar los datos en cada item y variable. Codificar los datos significa asignarles un valor numérico que los represente. Esto es, a las categorías de cada ítem y variable se les asigna valores numéricos que tiene un significado. Por ejemplo, la variable ocupación con sus respectivas categorías: gerente, empleado, obrero.

Categoría Codificación (valor asignado por el investigador)

Gerente 1Empleado 2Obrero 3

FIGURA 9.3PROCEDIMIENTOS PARA ELABORAR UN

INSTRUMENTO DE MEDICIÓN

Listar variables que va a medir

Revisar su definición conceptual

Revisar como han sido definidos Operacionalmente las variables

Elegir el instrumento(s) de medición de las variables

Indicar el nivel de medición de las variables

Indicar la forma de codificación de datos en cada variable

Modificar, ajustar y mejorar el instrumento de medición

1

2

3

4

5

6

7

Otro ejemplo sería la variable “rendimiento académico”, que podría codificarse de la siguiente manera:

CATEGORÍA CODIFICACIÓN (Valor Asignado)Muy buena 5Buena 4Regular 3Mala 2Muy Mala 1

Es necesario puntualizar que cada ítem y variable deberán tener una codificación (códigos numé-


Unidad II

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ricos) para sus categorías. Ocurre a veces que un ítem no puede ser codificado a priori (precodi-ficado) porque es difícil conocer sus categorías. En estos casos la codificación se realiza una vez que se aplica el ítem (a posteriori). EI instrumento de medición, antes de su aplicación, debe ir precodificado (codificar los Ítems cuyas categorías sean conocidas).La codificación es importante para poder cuantitativamente analizar los datos (aplicar análisis estadísticos). A veces se utilizan letra o símbolos en lugar de números (A, B, C).

e) Aplicar una “prueba piloto” del instrumento de medición. Se aplica a personas con características semejantes a las de la muestra o población. En esta prueba se analiza si los ítems funcionan adecua-damente. Los resultados se usan para calcular la confiabilidad y validez del instrumento de medición.

La prueba piloto se realiza con una pequeña muestra (inferior al tamaño de la muestra). Es decir, si la muestra es de 300 o más, se recomienda realizar la prueba piloto entre 20 y 30 personas.

f) Modificar, ajustar y mejorar el instrumento de medición preliminar, en base a la prueba piloto y después aplicarla.

Es necesario si lo amerita la opinión de expertos. Se da mediante la consulta a profesionales con mu-cha experiencia en el tema de investigación para que lo revise el instrumento antes de ser aplicado.

2.2. FUENTES Y TÉCNICAS PARA LA RECOLECCIÓN DE LA INFORMACIÓN

Las fuentes son hechos o documentos a los que recurre el investigador y que le permiten infor-mación. Las técnicas son los medios utilizados para recopilar la información.Así, en la siguiente Figura 9.4, muestra las fuentes de información son dos: las fuentes primarias y fuentes secundarias con sus respectivas técnicas.

Figura 9.4

Fuente técnica para la recolección de datos

FUENTE SECUNDARIAS(Investigación documental)

Información escrita que ha sido recopi-lada y transcrita por personas que han recibido tal información a través de otras fuentes escritas.

FUENTE PRIMARIAS(Investigación de campo)

La información oral o escrita que es recopilada directamente por el inves-tigador mediante relatos o escritos transmitidos por los encuentros

Técnicas para la recolección de información

Materiales para la elaboración del trabajo de investigación o tesis

Observación

Textos

Documentos

Libros

Revistas

Tesis

Prensa

Tratamiento de la información primaria

Tabulares estadisticos o numéricos

Entrevista

Encuestas

Cuestionarios

Sondeos

Tratamiento de la información secundaria


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2.2.1. Instrumentos de medición o recolección de datos en la investigación

Existen diferentes tipos de instrumentos o técnicas de medición de las variables, estos son:

TIPO DE INSTRUMENTOS O TÉCNICAS DE MEDICIÓN DE VARIABLES

Escalas para mediar actividades

Encuestas

Entrevistas

Análisis de contenido

Observación

Cada una de estos instrumentos y medición de variables serán tratados más ampliamente a continuación, en los siguientes seis temas.

2.3. ESCALAS PARA MEDIR LAS ACTITUDES

Una actitud es una disposición aprendida para responder en forma favorable o desfavorable respecto a un objeto o sus símbolos. Así, las personas tenemos actitudes hacia muy diversos objetos, por ejemplo: actitudes hacia la política económica, hacia los partidos políticos, la ley, el aborto, el tratado de libre comercio entre el Perú y los Estados Unidos, etc.

Las actitudes están relacionadas con el comportamiento de las personas con respecto a los obje-tos. Si mi actitud es favorable a un partido político, es probable que vote por él en las elecciones presidenciales o municipales. Evidentemente, las actitudes solo son un indicador de la conducta, pero no la conducta en sí. Es por ello que las mediciones de actitudes deben interpretarse como síntomas y no como hechos (Hernández 1991: 263).

Las actitudes tienen diversas propiedades, entre las que sobresalen: dirección (positiva o negati-va) e intensidad (alta o baja), estas propiedades forman parte de la medición.

• TIPOS DE ESCALAS

Entre las escalas más usadas tenemos: de distancia social, de Likert, de Guttman y diferencial semántico.

2.3.1. La escala de distancia social

Se utiliza para medir las distancias que existen entre los varios grupos que conforman la sociedad. Consiste en formular a una persona del grupo cuya actitud se piensa medir, una pregunta en relación a otro grupo, para que elija, de varias respuestas posibles, las que se aproximan a su preferencia.Por ejemplo:


Unidad II

52

Actitud a medir: grado de aceptación o rechazo de un grupo de estudiantes de raza amarilla (chinos) por un grupo de estudiantes de otras razas.

Pregunta: ¿Por cuáles de las alternativas optaría. Ud. en la relación a su amistad con otros grupos raciales? Veamos el siguiente cuadro.

Cuadro 9.1

VARIABLE Indígena Negros ExtranjerosBlanco

Extranjeros sinimportar raza Blancos

1. Le gustaría tener parentesco con ellos

2. Los aceptaría como amigos

3. Le agradaría como compañero de estudio

4. Preferirá no tener amistad con ella

5. Le gustaría que no estudiaran en las universidad del país

El análisis de las opciones elegidas nos puede indicar la distancia social que existe entre los es-tudiantes chinos y estudiantes de otras razas.

2.3.2. La escala de likert

Este procedimiento fue desarrollado por Renis Likert. Consiste en un conjunto de ítems presen-tados en forma de afirmaciones o juicios ante los cuales se pide reacción de las personas a las que se les administra. Es decir, el sujeto debe elegir uno de los cinco puntos de la escala. A cada punto se le asigna un valor numérico. Así el sujeto obtiene una puntuación respecto a la afirma-ción, y al final se obtiene su puntuación total, sumando las puntuaciones obtenidas en relación a todas las afirmaciones. Las afirmaciones califican el objeto de actitud que se está midiendo y deben expresar solo una relación lógica, es recomendable que no excedan de 20 palabras.

Consiste en una escala ordinal de proposiciones para estudiar la opinión o actitud acerca de un objeto.

Cabe señalar que a cada alternativa o punto se le asigna un valor numérico y solo puede marcar-se una opción. Se considera un dato inválido a quien marque dos o más opciones.

Por ejemplo, consideremos las siguientes preguntas:

¿La empresa estatal PETROPERÚ debe ser privatizada?

Las alternativas serían:

Alternativa 5 ( ) Muy de acuerdoAlternativa 4 ( ) De acuerdoAlternativa 3 ( ) Ni de acuerdo, ni en desacuerdo (indeciso)


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Alternativa 2 ( ) En desacuerdoAlternativa 1 ( ) Muy en desacuerdo

Si se utiliza recuadros en lugar de paréntesis, tendríamos:

Alternativa 5 Definitivamente síAlternativa 4 Probablemente síAlternativa 3 IndecisoAlternativa 2 Probablemente noAlternativa 1 Definitivamente no

Las alternativas o puntos de respuesta pueden colocarse horizontalmente. Esto lo vemos en el siguiente cuadro:

Cuadro 9.2

( )Muy de acuerdo

( )De acuerdo

( )Indeciso

( )En desacuerdo

( )Muy en

desacuerdo

( )Definitivamente

si

( )Probablemente

si

( )Indeciso

( )Probablemente

no

( )Definitivamente

no

Totalmente de acuerdo

De acuerdo Neutral En desacuerdo Totalmente en desacuerdo

Completamenteverdadero

verdadero Ni falso ni verdadero

Falso Completamentefalso

Como se puede apreciar, las alternativas de respuesta o puntos de la escala son cinco e indican cuánto se está de acuerdo con la afirmación correspondiente. Es importante indicar que el núme-ro de categorías de respuesta debe ser el mismo para todas las afirmaciones.

Las afirmaciones son de dirección favorable o positiva y desfavorable o negativa. Esta dirección es importante para codificar las alternativas de respuesta. Si la afirmación es positiva significa una actitud favorable al objeto.

y Obtención de la Escala de Likert

Ahora vamos a tratar de medir el valor de la actitud en la escala de Likert. Por simplicidad hace-mos tres preguntas:

1) ¿La SUNAT informa oportunamente sobre cómo, dónde y cuándo pagar los impuestos?

1) Muy de acuerdo (X)2) De acuerdo ( )3) Ni de acuerdo, ni en desacuerdo ( )4) En desacuerdo ( )5) Muy en desacuerdo ( )2) ¿Los funcionarios de la SUNAT se caracterizan por ser autoritarios?


Unidad II

54

1) Muy de acuerdo ( )2) De acuerdo (X)3) Ni de acuerdo, ni en desacuerdo ( )4) En desacuerdo ( )5) Muy en desacuerdo ( )

3) ¿La SUNAT impone multas arbitrarias a sus clientes?

1) Muy de acuerdo (X)2) De acuerdo ( )3) Ni de acuerdo, ni en desacuerdo ( )4) En desacuerdo ( )5) Muy en desacuerdo ( )

Si sumando los valores de las respuestas, tenemos:

VALOR =1+2+1=4

Es decir, las puntuaciones de la escala de Likert se obtienen sumando los valores obtenidos res-pecto a cada frase.

Una puntuación es alta o baja según el número de ítems o afi rmaciones. Por ejemplo, en la esca-la para examinar la actitud hacia la SUNAT la puntuación mínima es de 3 (1+1+1) y la máxima es de 15 (5+5+5), porque hay 3 afi rmaciones. La persona del ejemplo obtuvo “4” su actitud hacia la SUNAT es más bien sumamente desfavorable, veamos el gráfi co.

Gráfi co 9.5

Si la persona hubiera tenido una puntuación de 12 (2+5+5) su actitud se puede califi car como sumamente favorable. En la escala de Likert a veces se califi ca el promedio obtenido en la escala mediante la fórmula:

PTNT

Donde:

PT: Es la puntuación total en la escala.NT: Es el número de afi rmaciones.

Entonces ahora la puntuación se analiza en el continuo 1-5 de la siguiente manera:Con el ejemplo de la persona que obtuvo 4 en la escala (4/3=1,3)


Investigación II

55

Gráfi co 9.6

La escala de Lickert si bien es una medición ordinal, sin embargo, es común que se trabaje como si fuera de intervalo. Igualmente, a veces se utiliza un rango de 0 a 40 o de -2 a +2 en lugar de 1 a 5 ; si bien se ajusta el marco de referencia de la interpretación, pero el rango se mantiene y las categorías siguen siendo cinco.

Ejemplo:(4) Muy de acuerdo ( ) (3) De acuerdo ( ) (2) Indeciso ( )(1) En desacuerdo ( ) (0) Muy en desacuerdo ( )

Gráfi co 9.7

(2) Muy de acuerdo ( ) (1) De acuerdo ( ) (0) Indeciso ( )(-1) En desacuerdo ( ) (-2) Muy en desacuerdo ( )

Gráfi co 9.8

2.3.3. El escalograma de Guttman

Este método fue desarrollado por Louis Guttman. Consiste en ítems o cuestiones jerarquizadas, en las cuales la respuesta da por sobreentendidas las cuestiones de menor jerarquía.

Ejemplo:

1. Los últimos años ha ganado más de 850,00 nuevos soles.

SÍ ( ) NO ( )

2. Su sueldo ha sido mayor de 800,00 nuevos soles

SÍ ( ) NO ( )3. El año pasado su sueldo fue más de 820,00 nuevos sotes


Unidad II

56

SÍ ( ) NO ( )

El haber contestado positivamente la afirmación 1 implica que las respuestas a las cuestiones 2 y 3 deben ser positivas también. Con el puntaje obtenido, el orden o rango se elabora el esca-lograma.

En efecto, para construir el escalograma, es necesario desarrollar un conjunto de afirmaciones pertinentes al objeto de actitud. Estas deben variar en intensidad. Cabe expresar algo más que las categorías de respuesta para las afirmaciones que pueden variar entre dos (de acuerdo - en desacuerdo; si - no, etc.) o más categorías (por ejemplo, las mismas categorías que en la escala de Likert).

2.3.4. El diferencial semántico

Consiste en una serie de objetivos extremos que califican al objeto de actitud, ante las cuales se solicita la reacción del sujeto. Se trata de objetivos bipolares, entre cada par de adjetivos se pre-sentan varias opciones y la persona selecciona aquella que refleje su actitud en mayor medida.

Un ejemplo de escalas bipolares podría ser:

Objeto de actitud: alcalde A

Justo InjustoFuerte 7 6 5 4 3 2 1 Débil

Util InútilAgresivo Tímido

Poderoso Impotente

Los adjetivos son extremos y hay siete opciones de respuesta. Cada persona califica al Alcalde A, en base a adjetivos bipolares.

Sesión

3


Investigación II

57

Sesión

3

3.1. LA ENCUESTA

Es un instrumento para obtener información sobre hechos, opiniones, actitudes, conductas, etc., de un grupo de personas o una muestra. Los datos obtenidos por medio de preguntas para que el encuestado marque o seleccione lo correcto.

Una encuesta sirve para una investigación realizada sobre una muestra de sujetos representati-va de un colectivo más amplio, que se lleva a cabo en el contexto de la vida cotidiana, utilizando procedimientos estandarizados de interrogación, con el fi n de obtener mediciones cuantitativas de gran variedad de características objetivas y subjetivas de la población.

Es un formulario impreso, destinado a obtener respuestas sobre el problema que se investiga.

3.1.1. El cuestionario

Consiste en un listado de preguntas que se han de formular en idéntica forma a todos los encuestados.

Un cuestionario consiste en un conjunto de preguntas respecto a una o más variables a medir. A este conjunto de preguntas se le llama encuesta. Las preguntas son formuladas por escrito, donde no es indispensable la presencia del encuestador.

1. Criterios para elaborar un cuestionario

Se han considerado los siguientes criterios para la elaboración de un cuestionario:

1) El cuestionario debe guardar estrecha relación con el planteamiento del problema y los ob-jetivos de investigación, especialmente con los específi cos.

2) Conocer las variables de las hipótesis y los indicadores de cada una de estas, estos ítems servirán como puntos de referencia para formular las preguntas. Para ello, debe defi nirse la muestra representativa de la población.

3) Adecuarse a la experiencia, conocimientos e intereses de los interrogados, conocer las moti-vaciones y particularidades de los individuos para garantizar la seguridad de la información. Las preguntas no deben incomodar al que corresponde.

LA ENCUESTA LA ENTREVISTA. ANÁLISIS DE CONTENIDO. LA OBSERVACIÓN


Unidad II

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4) Un cuestionario está formado por instrucciones que indican cómo responder, Deben ser cla-ras para los interrogados. Una instrucción debe agradecer al encuestado por haberse tomado el tiempo de contestar el cuestionario.

5) Se debe iniciar con preguntas neutrales o fáciles de contestar, para después plantear las más complejas. Las preguntas de mayor relevancia, para los interrogados, es conveniente ubicarlas en el medio o al final del cuestionario.

A veces los cuestionarios pueden comenzar con preguntas demográficas sobre el estado civil, sexo, edad, ocupación, nivel de ingresos, nivel educativo, religión. Cuando elaboramos un cuestionario es importante que se tenga en cuenta las preguntas ideales para iniciar, a fin de lograr que el encuestado se concentre en el cuestionario.

6) El número de preguntas depende del número de variables y dimensiones (o instrumento) a medir, el interés de los interrogados y de la manera cómo es administrado (autoadmi-nistrado, por entrevista personal, etc.). Cuestionarios muy extensos tienden a cansar a los encuestados y hace que las respuestas últimas no tengan confiabilidad. Por cierto, cuestio-narios que duran más de 35 minutos pueden resultar tediosos. Por lo tanto, se recomienda no formular preguntas innecesarias, injustificadas o inútiles.

7) Las preguntas deben ser claras, sencillas, breves y comprensibles para los encuesta-dos. Las preguntas complejas, confusas y ambiguas requieren de aclaraciones comple-mentarias que pueden afectar la aplicación del cuestionario y la confiabilidad de la información. Por ejemplo, la pregunta ¿lee Ud. periódico? Es confusa, no delimita cada cuanto tiempo. Sería recomendable precisar, ¿acostumbra usted leer periódico diaria-mente?

8) Las preguntas deben referirse a un solo aspecto. Por ejemplo: ¿Ud. ve televisión y lee periódico diariamente? Expresa dos aspectos, puede confundir. Es mejor dividirla en dos preguntas.

9) Las preguntas no deben sugerir o inducir las respuestas. Por ejemplo: ¿considera Ud. a la política económica del gobierno como el más adecuado? Induce la respuesta. Otro ejemplo, los comuneros de Chonta son muy eficientes? Insinúa la respuesta en la pregunta.

10) La aplicación del cuestionario debe crear un clima de confianza entre el investigador y los encuestados, que tiende a contribuir al éxito de la encuesta.

11) Las preguntas cerradas deben ser codificadas a priori o precodificar las alternativas de res-puesta. Por ejemplo:

¿Tiene Ud. ahorro en el Banco de Crédito?

(1) SÍ (0) No

¿Cómo califica la proyección social de las universidades públicas?

(5) Muy buena (2) Mala(4) Buena (1) Muy mala(3) Regular


Investigación II

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2. Tipos de preguntas

Un cuestionario contiene los siguientes tipos de preguntas.

A. Las Preguntas cerradas

Las preguntas cerradas son de dos tipos: dicotómicas y de elección múltiple.

a.1) Dicotómicas. Son interrogantes que tienen dos alternativas de respuesta (si o no, o no sé). Se trata de alternativas a favor o en contra, positivas o negativas. Por ejemplo:

¿La universidad donde estudia prioriza la investigación científica?

SÍ ( ) NO ( )

Las tricotómicas contienen tres alternativas de respuesta. Por ejemplo: ¿El gobierno prio-riza el sector agrario?

SÍ ( ) NO ( ) INDIFERENTE ( )

a.2) De elección múltiple. Consiste en presentar, junto a las preguntas, las respuestas proba-bles para que el encuestado las seleccione, según sea el caso. Es decir, puede elegir simul-táneamente, una, dos o más respuestas. Por ejemplo:

¿Preferiría que el pago por investigación fuese solamente para docentes estables?

( ) Definitivamente sí

( ) Probablemente sí

( ) No estoy seguro

( ) Probablemente no

( ) Definitivamente no

Como se puede apreciar, en las preguntas cerradas, las categorías de respuesta son definidas a priori por el investigador y se le presenta al interrogado, quien debe elegir la opción que des-criba más adecuadamente su respuesta. Las escalas de actitudes en forma de pregunta estarían dentro de la categoría de preguntas cerradas. Son fáciles de codificar y preparar para su análisis, requieren menor esfuerzo por parte del interrogado.

B. Las preguntas abiertas

En este caso, no se proporcionan al encuestado las posibles respuestas, permitiéndole responder libremente sobre la base de su marco de referencia. Por lo tanto, el número de categorías de respuesta es muy elevado. Tienen la desventaja de dificultar la tabulación de los datos por la diversidad de respuestas que se obtienen. Asimismo, son más difíciles, pero no imposible de co-dificar, clasificar y preparar para su análisis. Requieren de mayor esfuerzo y tiempo. Por ejemplo:


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¿Qué opina de la política económica del actual gobierno?.............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................

¿Por qué se ha incrementado el comercio informal?.............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................

Existe otro tipo de preguntas que se denomina “preguntas en cascada”, ocurre cuando las res-puestas de unas generan una nueva pregunta. Por ejemplo:

¿La Universidad prioriza la investigación científica?

SÍ ( ) NO ( )

Si la respuesta es negativa señale por qué:

yFalta de rentas ( )

yFalta de incentivo a los docentes ( )

yFalta de personal idóneo ( )

La elección del tipo de preguntas que contenga el cuestionario del grado en que se puedan an-ticipar las posibles respuestas, los tiempos de que se disponga para codificar y si se quiere una respuesta más precisa o profundizar en alguna cuestión.

Para construir un cuestionario, es recomendable que se analice variable por variable qué tipo de preguntas pueden ser más confiables y válidas para medir a esa variable, de acuerdo con el planteamiento del problema, características de la muestra, análisis que se piensan efectuar.

b.1) Preguntas para medir una variable

En algunos casos basta una pregunta para recopilar información necesaria sobre la variable a medir. Pero a veces se requieren formular varias preguntas.

Por ejemplo, el nivel económico puede medirse con las siguientes preguntas:

¿Cuál es su ingreso mensual? ¿Qué puesto de trabajo constituye la fuente principal de in-greso de la familia?, etc.

Se recomienda plantear solamente las preguntas necesarias para obtener la información deseada para medir la variable.

b.2) Codificación de las preguntas abiertas


Investigación II

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Consiste en identificar y darles nombre a los patrones generales de respuesta (respuestas similares o comunes que se presentan con mayor frecuencia), listar estos patrones y asig-nar un valor numérico o símbolo a cada patrón.

De modo, un patrón construirá una categoría de respuesta.

El procedimiento según Hernández (1991: 297 es el siguiente:

1. Seleccionar determinado número de cuestionarios.2. Observar la frecuencia en que aparece cada respuesta a la pregunta.3. Elegir las respuestas que representan con mayor frecuencia (patrones generales de

respuesta).4. Clasificar las respuestas elegidas en temas, aspectos o rubros.5. Darle un nombre o título a cada tema, aspecto o rubro (patrón general de respuesta).6. Asignarle el código a cada patrón general de respuesta.

En las preguntas abiertas no puede darse la precodificación, la codificación se lleva a cabo pos-teriormente, una vez que se tiene las respuestas. Por ejemplo:

¿Por qué se ha incrementado el comercio informal entre los años 2000-05?

El resultado que se presenta en el siguiente cuadro, muestra los siguientes patrones generales de respuestas:

Cuadro 9.3

CÓDIGOS

GATEGORÍAS(Patrones o números de

frecuencia que aparecen)(Patrones o respuestas que con mayor frecuencia aparecen)

1 - Por falta de empleo 30

2 - Por incremento de la pobreza en el campo 20

3 - Por incremento de la pobreza en la ciudad y en el campo 15

4 - Por las trabas del municipio y otras entidades del estado 10

5 - Por el incremento del subempleo 09

6 - Otros 22

Al cerrar las preguntas abiertas y ser codificadas, debe tenerse en cuenta que un mismo patrón de respuesta puede expresarse con diferentes palabras.

3.1.2. Modelo de una encuesta

Ahora vamos a presentar, a modo de ejemplo, una encuesta que tiene por objetivo conocer la situación socioeconómica de los informales del Cono Este de Lima.


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ENCUESTA A LOS COMERCIANTES INFORMALES

Estimado señor:

El Instituto de Investigación de la UPeU (CICE) está haciendo una encuesta, con el propósito de conocer los problemas que les afectan y contribuir, de esta manera, en la solución de los proble-mas o dificultades. Para ello le pedimos contestar unas preguntas que no llevarán mucho tiempo. Sus respuestas serán confidenciales y anónimas.Quedamos agradecidos por su valiosa colaboración

INSTRUCCIONES:Le pedimos escribir dentro del paréntesis una “X” correspondiente a la respuesta que usted Crea conveniente.

I. DATOS GENERALES

1. Sexo: (1) M ( ) (2) F ( )

2. Estado Civil:

(1) Soltero ( ) (3) Divorciado ( ) (5) Unión libre ( )(2) Casado ( ) (4) Viudo

3. Educación

(1) Primaria incompleta ( ) (2) Primaria completa ( )(3) Secundaria incompleta ( ) (4) Secundaria completa ( )(5) Superior incompleta ( ) (6) Superior completa ( )(7) Profesional ( )

4. Edad: …………

II. OCUPACIÓN

5. ¿Por qué usted es comerciante informal? (Marque 2 opciones)

(1) No tiene otro trabajo ( )(2) El salario no le alcanza ( ) (3) Sirve como complemento al salario que percibe ( )(4) Le da buena utilidad ( )(5) No paga sus impuestos ( ) (6) Resulta caro la apertura de un negocio formal ( )(7) Otros, especifique ( )

6. ¿Cuál es su otro empleo?

(1) Profesor ( )(2) Empleado ( )(3) Mecánico ( )


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(4) Albañil ( )(5) Otros (especifique):……………………………

III. INGRESO

7. ¿Obtiene ganancia en el comercio informal?

(1) SÍ ( ) (2) NO ( )

8. ¿Cuál es su ingreso en el comercio informal?

CANTIDAD (S/.) (1) SEMANAL (2) MENSUAL

(A) 100 – 150 ( ) ( ) (B) 151 - 200 ( ) ( ) (C) 201 - 250 ( ) ( ) (D) 251 - 300 ( ) ( ) (E) 301 – 350 ( ) ( ) (F) 351 - 400 ( ) ( ) (G) 401 – 450 ( ) ( ) (H) 451 - 500 ( ) ( ) (I) > 500 ( ) ( )

9. ¿Cuál es su salario en otra actividad?

CANTIDAD (S/.) (1) SEMANAL (2) MENSUAL

(A) 100 – 150 ( ) ( ) (B) 151 - 200 ( ) ( ) (C) 201 - 250 ( ) ( ) (D) 251 - 300 ( ) ( ) (E) 301 – 350 ( ) ( ) (F) 351 - 400 ( ) ( ) (G) 401 – 450 ( ) ( ) (H) 451 - 500 ( ) ( ) (I) > 500 ( ) ( )

IV. TIPO DE ACTIVIDAD EN EL COMERCIO INFORMAL

10. ¿Cuál es su actividad específica en el comercio informal?

(1) Ropas ( ) (2) Zapatos ( ) (3) Alimentos ( )(4) Artefactos eléctricos ( )(5) Otros (especifique) ( )


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V. PROBLEMAS DEL COMERCIANTE INFORMAL

11. ¿Cuáles son sus principales problemas? (marque 2 opciones)

(A) Falta de capital ( )(B) falta de lugar adecuado ( )(C) Competencia ( )(D) Ingreso bajo ( )(E) Otros (especifique) ( )

12. ¿Cuál es el comportamiento del alcalde con respecto al comerciante informal?

(5) Muy buena ( )(4) Buena ( )(3) Regular ( )(2) Mala ( )(I) Muy mala ( )(0) No sabe/no contesta ( )

13. ¿Si la respuesta es negativa, señale por qué?

(1) No dialoga con los comerciantes informales ( )(2) No atiende a sus reclamos ( )(3) Es autoritario ( )(4) Falta capacidad para solucionar los problemas ( )(5) Otros (especifique) :…………………………… ( )

* Gracias por su gentil atención

3.1.3. Aplicación de una encuesta

Las encuestas pueden ser aplicadas de diversas formas:

1. Autoadministrado: Se entrega directamente al interrogado para que responda las preguntas. No hay intermediarios. Esta manera de aplicar la encuesta no es adecuada para analfabetos, personas con dificultad de lectura y niños que leen con dificultad.

2. Personalmente: El encuestador aplica el instrumento a los interrogados.

3. Telefónicamente: No es cara a cara como la anterior, sino a través del teléfono.

4. Autoadministrado y remitido por correo u otros medios: El encuestado contesta direc-tamente la encuesta, no hay intermediario. Se les envían por correo u otro medio. La des-ventaja es que puede haber mayor proporción de preguntas sin ser contestadas por falta de aclaración al interrogado.

Es conveniente puntualizar, cuando se trata de la población analfabeta, con niveles educativos bajos o niños que todavía no dominan la lectura, el método más apropiado de administración es personal.


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Cuando se aplica la encuesta, debe haber uno o varios supervisores que verifiquen la correcta aplicación Cuando las encuestas son muy complejas de contestar o aplicar, suele utilizarse un manual de instrucciones que explica cómo debe responder a las preguntas.

3.2. LA ENTREVISTA

Es un instrumento que consiste en solicitar al entrevistado una serie de datos que luego se or-denan y analizan.

La entrevista es un medio de recopilación de información mediante preguntas, a las que debe responder el interrogado. Su particularidad radica en que el investigador y él o los entrevistados se encuentran personalmente. La guía de entrevista, en este caso, la utiliza directamente el investigador al hacer las preguntas y redactar las respuestas. La entrevista es la comunicación interpersonal entre el investigador y el entrevistado, a fin de obtener respuestas verbales a las preguntas planteadas sobre el problema propuesto.

La entrevista no es una simple conversación, sino el intercambio de palabras entre el investiga-dor y el sujeto, tiene carácter más o menos planificado de acuerdo a los objetivos de la investi-gación. La entrevista se logra mediante un entrevistado, un mensaje, un receptor y respuestas que tiene por objeto proporcionar información o modificar actitudes.

3.2.1. Tipos de entrevista

Se pueden distinguir dos tipos de entrevista: la entrevista dirigida y no dirigida.

1. La entrevista dirigida o estructurada

El entrevistador prepara de antemano las preguntas que habrá de formular al informante. Es decir, el investigador sigue un procedimiento fijado previamente, ya sea por medio de un cues-tionario elaborado o de una guía de preguntas que se prepara antes del interrogatorio. Este tipo de entrevista, además de agrupar y clasificar los datos, disminuye notablemente el error que se introduce en la información.

Esta forma de entrevista se utiliza, principalmente, en un grupo de personas interrogadas, cuando debe recopilarse una cantidad de respuestas y procesarlas estadísticamente. Por ejemplo, la entrevista sobre ingresos y egresos de la población, el entrevistador obtiene la información mediante una guía uniforme de preguntas. Asimismo, esta técnica se aplica a informantes clave o personas representativas previamente seleccionadas de un grupo social para obtener información sobre el problema de investigación. Los informantes clave pueden ser: profesionales, dirigentes sindicales, políticos, autoridades políticas, civiles y religiosas, empresarios, etc. Sus declaraciones deben ser grabadas o anotadas en una guía de investi-gación.

2. La entrevista no dirigida o estructurada

En este caso la entrevista se desarrolla sobre la base de un plan general y las preguntas se van elaborando en el proceso de la entrevista. Por eso, el entrevistador tiene la libertad de formular las preguntas de la forma más conveniente.


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Por medio de la entrevista no dirigida se puede alcanzar una información más completa y pro-funda, porque las preguntas y respuestas van surgiendo en el transcurso de la entrevista. La flexibilidad de este tipo de entrevista permite desplazar y sustituir las preguntas. Igualmente, así como ampliar y profundizar las respuestas en el proceso de la comunicación.

La desventaja radica en la dificultad que tiene el procesamiento de los resultados, por cuanto las preguntas son, generalmente, abiertas y diferentes, y las respuestas no presentan un carácter uniforme, el tratamiento de la información se hace muy complejo y difícil. La entrevista no diri-gida exige un entrevistador preparado para su ejecución.

3.2.2. Requisitos para la entrevista

Tenemos los siguientes requisitos para poder llevar a cabo una óptima entrevista,

Establecer el rapport (concordancia, simpatía), es decir crear un ambiente de confianza entre el en-trevistado y el entrevistador, a fin de que las preguntas recopilen la mayor cantidad de información.

1. Antes de la entrevista, establecer la relación más afable con el entrevistado, para brindar más confianza y crear un clima de cooperación.

2. Hacer la presentación de la entrevista, señalando el objetivo del trabajo y la colaboración que puede brindar el entrevistado.

3. Utilizar un vocabulario apropiado a los entrevistados, tratando de obtener su identificación.

4. Permitir al entrevistado expresarse con libertad.

5. El entrevistador no debe discutir ni emitir valoraciones sobre las opiniones del entrevistado.

6. Anotar todo lo que exprese el entrevistado.

7. Formular preguntas precisas y claras para que no se presten a falsas interpretaciones.

8. Hacer preguntas que no lleven implícitas sus respuestas.

9. Evitar extraer información al entrevistado contra su voluntad.

10. Escuchar con interés al entrevistado.

11. El entrevistado debe hablar o formular preguntas solo en determinada situaciones.

12. Al concluir las entrevistas, preguntar si hay alguna otra cosa de que nuestro entrevistado quiera hablar.

3.3. ANÁLISIS DEL CONTENIDO

Es una técnica para estudiar y analizar la comunicación de una manera objetiva, sistemática y cuantitativa.


Investigación II

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Esto es, el análisis de contenido puede ser aplicado a cualquier forma de comunicación (pro-gramas televisivos, radiales, artículos en prensa, libros, poemas, conversaciones, pinturas, discursos, cartas, reglamentos, etc.). Puede ser utilizado para analizar la personalidad de los seres humanos, evaluando sus escritos, conocer sus actitudes de un grupo de personas mediante el análisis de sus discursos, investigar sobre las preocupaciones de un pintor o músico, etc.

3.3.1. La codificación

El análisis de contenido se efectúa mediante la codificación que es el proceso a través del cual las características relevantes del contenido de un mensaje son transformadas a unidades que permiten su descripción y análisis. Para codificar es necesario definir el universo, las unidades de análisis y las categorías de análisis.

3.3.2. El universo

Puede ser la obra completa de Jorge Basadre, las emisiones del Noticiero “Buenos Días Perú” du-rante un mes, todos los capítulos de cuatro telenovelas, los discursos de los candidatos durante el último mes previo a las elecciones políticas, etc.

3.3.3. Unidades de análisis

Son segmentos del contenido de los mensajes que son caracterizados para ubicarlos dentro de las categorías. Berelson, considera cinco unidades de análisis:

a) La palabra: (letras, fonemas o símbolos) Se puede medir cuántas veces aparece una palabra en un mensaje.

b) El tema: Se trata de una oración, un enunciado respecto a algo.

c) El ítem: Es la más utilizada y es la unidad total empleada por los productores del material simbólico. Por ejemplo: un libro, una editorial, un programa de radio o televisión, un discurso, una ley, un comercial, una canción, una conversación telefónica, la respuesta a la pregunta abierta. Lo que se analiza es el material simbólico total.

d) El personaje: Un individuo, un artista de televisión, un líder histórico, etc.

e) Mediante el espacio-tiempo, son unidades físicas como el centímetro columna (en un perió-dico), la línea (en escritos), el minuto (en una conversación o en radio), cada vez que se haga pausa (en un discurso), etc.

La selección de la unidad de análisis depende de los objetivos y preguntas de investigación.

3.3.4. Categorías de análisis

Son los niveles donde serán caracterizadas las unidades de análisis. Son las casillas o cajones en los cuales son clasificadas las unidades de análisis. Por ejemplo, un programa de televisión podría clasificarse como muy buena, buena, regular o mala. Un líder puede clasificarse como democrático o autoritario. Esquematizando tenemos:


Unidad II

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La unidad de análisis es categorizada o encasillada en uno o más sistemas de categorías. Véase el siguiente gráfico:

Gráfico 9.9

A Líder histórico

Programa de

B Líder histórico

Muy bueno

Buen conductor

Regular

Mal conductor

Muy bueno

Buena

Regular

Mala

Mal conductor

Mal conductor

Unidad de

Categoría Unidad de análisis Categorías

1. Tipos de categorías

Krippendorff considera 5 tipos de categorías: de asunto o tópico, dirección, de valores, de recep-tores y físicas1. Veamos a continuación cada una de ellas:

A. De asunto o tópico

Se refieren a cuál es el asunto o tema tratado en el contenido (¿De qué se trata el discurso?)

Por ejemplo:

Analizar el mensaje del Presidente de la República.

Categoría : Tema agrarioSubcategorías : Crédito

Precio

ComercializaciónSubsidios, etc.

B. De dirección

Se refieren a cómo es tratado el asunto o tema ¿positiva o negativamente? ¿Favorable o desfa-vorable?, etc.

Por ejemplo:

Compara la forma cómo dos programas televisivos tratan del aborto en el Perú.

Categoría : Forma en el tratamiento del aborto.Subcategorías : A favor del aborto

1/Véase GOMERO, G; y MORENO, J (1997): Proceso de la investigación científica. Cap. 9; 224.


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En contraNeutral

C. De valores

Indican qué valores, intereses, deseos o creencias y metas son revelados o expresados. Por ejemplo:

AI estudiar la ideología de un líder político, se podría analizar su actitud hacia la clase trabajadora.

Categoría : Ideología del líderSubcategorías : Muy tradicionalTradicional Neutral Muy liberal Liberal

D. De receptores

Se relacionan con el destinatario de la comunicación (a quiénes se dirige más un líder campesino en sus declaraciones a los medios de comunicación).

Categorías : Receptores del mensajeSub categorías : Público en general Presidente Ministro de Economía Ministro de Agricultura Campesinos en general, etc.

E. Físicas

Son para ubicar la posición y duración o extensión de la unidad de análisis. De posición puede ser la sección y página (en prensa), el horario (en televisión y radio). De duración, los minutos (en un comercial televisivo, un programa de radio, un discurso). Por ejemplo:

Objetivo : Analizar comerciales en televisión.Categorías : Duración del comercialSub categoría : 15 segundos 16-20 segundos 21 - 25 segundos Más de 25 segundos

3.4. LA OBSERVACIÓN

La observación se realiza por medio de los sentidos, en ocasiones también es auxilio de instru-mentos científicos con los cuales puede darse mayor precisión a un objeto a estudiar.

La observación es la técnica de investigación por excelencia; es el principio y la validación de toda teoría científica. La ciencia nace y culmina con la observación. Esta técnica es la más primi-tiva y la más actual en el proceso de conocimiento.


Unidad II

70

La observación incluye desde los procedimientos informales como la observación casual, hasta los más sistematizados, como son los experimentos de laboratorio.

Durante el proceso de investigación, la observación se utiliza desde el planteamiento del proble-ma hasta la elaboración del informe. La mayoría de los estudios van precedidos de una observa-ción no regulada del problema y, conforme se avanza en ellos, se usan técnicas de investigación más precisas.

El proceso de la observación debe responder al propósito de la investigación. Para iniciarla ade-cuadamente, el investigador se plantea cuatro preguntas:

1) ¿Qué deberá observarse?

2) ¿Cómo deberán resumirse esas observaciones?

3) ¿Qué procedimientos se utilizarán para lograr la exactitud en la observación?

4) ¿Qué relación deberá existir entre el observador y los observados?

3.4.1. La codificación de respuestas

La codificación consiste en asignar un número, símbolo o letra a las diferentes alternativas de cada respuesta, a fin de que se facilite el proceso de tabulación. Es decir, las categorías de un ítem o pregunta y las categorías y subcategorías de contenido u observación deben codificarse a través de números, símbolos o letras. Para realizar los análisis, por ejemplo, por computadora es necesario transformar las respuestas en símbolos o valores numéricos.

Como ya se comentó las preguntas cerradas, pueden ir o no precodificadas y las preguntas abier-tas no pueden estar precodificadas.

Pero en cualquier caso, una vez que se tienen las respuestas, estas deberán codificarse. La codi-ficación de las respuestas comprende cuatro pasos (Hernández, 1991:325-326):

y Codificar las categorías de ítems, preguntas y categorías de contenido u observación no precodificadas.

y Elaborar un libro de códigos. y Efectuar físicamente la codificación. y Grabar y guardar los dalos en un archivo permanente.

1) Codificar las categorías de ítems, preguntas y categorías de contenido u observación no precodificadas.

SÍ todas las categorías fueron precodificadas y no se tiene preguntas abiertas, el primer paso se obvia.

Si las categorías no fueron precodificada,s y se tienen preguntas abiertas, deben asignarse los códigos o la codificación a todas las categorías de los ítems, preguntas o de contenido u obser-vación. Por ejemplo:


Investigación II

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RESPUESTA NO CODIFICADA RESPUESTA CODIFICADA

Se realiza investigación científica en la Universidad Nacional Mayor de San Marcos (NMSM):

Sí ( ) No ( ) (1) Sí (0) No

¿Qué opina de los sueldos de los docentes universitarios?

( ) Totalmente de acuerdo (5) Totalmente de acuerdo( ) De acuerdo (4) De acuerdo( ) Ni de acuerdo ni en desacuerdo (3) Ni de acuerdo ni en desacuerdo( ) En desacuerdo (2) En desacuerdo( ) Totalmente en desacuerdo (1) Totalmente en desacuerdo

2) Elaborar un libro de códigos

El libro de códigos es un documento que describe la localización de las variables y los códigos asignados a las categorías y subcategorías. Cumple dos funciones:

a) Es la guía para el proceso de codificación.

b) Es la guía para localizar las variables e interpretar los datos durante el análisis.

Los elementos de un libro de códigos son:

y Variable y Pregunta (ítem o tema) y Categorías - subcategorías y Columnas

Por ejemplo, supongamos que tenemos una escala de Likert con tres ítems (preguntas):

¿La UNMSM debería publicar oportunamente los resultados de los trabajos de investigación de los docentes?

(5) Muy de acuerdo ( )(4) De acuerdo ( )(3) Indeciso ( ) (2) En desacuerdo ( ) (1) Muy en desacuerdo ( ) ¿La proyección social de la UNMSM debería estar dirigida fundamentalmente a los sectores de-primidos de la población de la región Lima?

(5) Muy de acuerdo ( )(4) De acuerdo ( )(3) Indeciso ( ) (2) En desacuerdo ( ) (1) Muy en desacuerdo ( )


Unidad II

72

¿La UNMSM debería crear una Escuela de Doctorado en el 2010?

(5) Muy de acuerdo ( )(4) De acuerdo ( )(3) Indeciso ( ) (2) En desacuerdo ( ) (1) Muy en desacuerdo ( )

3.4.2. Ejemplo de un libro de códigos con una escala de actitud likert (e ítems)

Veamos el siguiente cuadro que presenta la forma de codificar las escalas:

Cuadro 9.4

VARIABLE ITEM CATEGORÍA CÓDIGO COLUMNA

Actitud hacia la UNMSM

Pregunta 1(investigación)

- Muy de acuerdo- De acuerdo- Indeciso- En desacuerdo- Muy en des-acuerdo

54321

1

Pregunta 2(proyección social)


54321

2

Pregunta 3(Doctorado)


54321

3

El libro de códigos indica qué variable, ítem/categoría va en cada columna y qué valores debe anotar en cada columna, así como el significado de cada valor numérico.

En efecto, el libro de códigos es un manual muy útil para el investigador y los codificadores. Los cuestionarios contestados, las escalas aplicadas, las hojas de codificación, las pruebas respondi-das o cualquier otro instrumento de medición son transferidos a una matriz, la cual es el conjunto de datos simbólicos o numéricos producto de la aplicación del instrumento. La columna dentro del libro de códigos tienen sentido en la matriz.

La matriz tiene renglones y columnas; los renglones representan casos o sujetos en la inves-tigación, las columnas son los lugares donde se registran los valores en las categorías o sub-categorías.

Lo anterior se puede esquematizar en el siguiente cuadro de matriz de datos:


Investigación II

73

Cuadro 9.5MATRIZ DE DATOS

COLUMNA 1 COLUMNA 2 COLUMNA 3

CASO 1

CASO 2

CASO 3

CASO 4

CASO K

Los resultados del instrumento de medición de las variables se transfieren a la matriz por medio del libro de códigos. Esquematizando, tenemos cómo se presenta en el siguiente gráfico:

Gráfico 9.10

INSTRUMENTO DE MEDICIÓN

LIBROS DE CÓDIGOS

543254321

1

2

MATRIZ DE DATOS

Es decir, sin el libro de códigos no puede realizarse la transferencia; supongamos que hubiéramos aplicado la escala de Likert con tres ítems a tres personas, se obtendría el siguientes cuadro 9.6, con el resultado:


Unidad II

74

Persona 1 Cuadro 9.6

1. ¿La UNMSM debería publicar oportunamente los resultados de los trabajos de investi-gación de los docentes?

(5) Muy de acuerdo(4) De acuerdo

(3) Indeciso(X) En desacuerdo (1) Muy en desacuerdo

2. La proyección social de la UNMSM debería estar dirigida fundamentalmente a los sectores deprimidos de la población de la región Chavín?

(5) Muy de acuerdo(X) De acuerdo

(3) Indeciso(2) En desacuerdo (1) Muy en desacuerdo

3. ¿La UNASAM debería crear la Escuela de Postgrado en 1997?

(5) Muy de acuerdo(X) De acuerdo

(3) Indeciso(2) En desacuerdo (1) Muy en desacuerdo

El sujeto obtuvo:

(2) En desacuerdo (2) De acuerdo(4) De acuerdo

Persona 2

Obtuvo: (4) (De acuerdo)(3) (Indeciso)(4) (En desacuerdo)

Persona 3

Obtuvo: (4) (De acuerdo)(2) (En desacuerdo)(1) (Muy de acuerdo)

Según el libro de códigos (gráfico 9.10), se tendría para el cuadro 9.7 la siguiente matriz:

Cuadro 9.7

Columna 1 Columna 2 Columna 3

(Pregunta 1) (Pregunta 2) (Pregunta 3)

(Investigación) (Proyección Social) (Postgrado)

Persona 1 2 4 2

Persona 2 4 3 4

Persona 3 4 2 1

Valores de las personas en los ítems (en el ejemplo preguntas) (categorías codificadas).

Sesión

4 - 5


Investigación II

75

Sesión

4 - 5

Después de haber leído todo lo referente a los instrumentos de medición de las variables. Ahora toca elegir un instrumento y adecuar o elaborar su propio instrumento para el trabajo de inves-tigación.

En la elaboración del instrumento, hay que tener encuentra los objetivos específi cos del antepro-yecto de investigación que se elaboró en la asignatura de investigación II. Es decir, se tiene que medir las variables a través de sus indicadores, pero siempre teniendo en cuenta los objetivos y no salirnos de estos, porque es a donde uno quiere llegar y no salirnos del derrotero de la in-vestigación, esto nos permitirá no realizar preguntas que no tengan que ver con la investigación, porque solo se realizan preguntas que tengan que ver con los objetivos específi cos y así poder llegar al objetivo general y resolver el problema general.

En esta tutoría los alumnos elaboraran su instrumento con la orientación del docente.

En al tutoría 5 los alumnos exponen su instrumento en el aula para que sus compañeros y do-cente realicen las observaciones respectivas y el instrumento quede listo para su aplicación.

ELABORACIÓN DEL INSTRUMENTO DEL TRABAJO DE INVESTIGACIÓN


Unidad II

76

Sesión

6


Investigación II

77

Sesión

6

Una vez que esté listo el instrumento de investigación, se pasa a su aplicación a la muestra para recabar toda la información deseada y, como hemos visto, hay varias formas para aplicar el ins-trumento. Solo para efectos de la asignatura se aplicara mínimo a unos 20 sujetos de la muestra.

AUTOEVALUACIÓN

1. Suponga que usted quiere evaluar la actitud hacia el presidente de la república. Construya un cuestionario tipo Likert con 10 ítems, luego:

a) Indique cómo califi caría la escala total.b) Si aplicas el cuestionario a 10 personas, amigos o compañeros, cuál es la actitud hacia el

presidente?

2. Plantee y realice una entrevista abierta y otra estructurada.

3. Explique, de manera resumida, en qué consiste el diferencial semántico y la escala de Guttman.

4. ¿Cuáles son las recomendaciones que se deben seguir cuando se quiere elaborar una encuesta?

5. Elabore el instrumento de medición de sus variables para su trabajo de investigación.

6. Aplique el instrumento de investigación mínimo a 20 sujetos de la muestra para su trabajo de investigación.

RECOLECCIÓN DE DATOS DEL TRABAJO DE INVESTIGACIÓN


Unidad III

78


Investigación II

79

UNIDAD III

EL PROCESAMIENTO DE LOS DATOS

Conoce las nociones relacio-nadas al incumplimiento de las normas administrativas y los delitos tributarios.

Aplica sus nuevos conoci-mientos acerca del impuesto a la renta y resuelve correc-tamente los ejercicios de la autoevaluación.

Asume una actitud respon-sable ante las normas y san-ciones que se puedan sufrir ante el incumplimiento tri-butario.


Competencias

SESIÓN 7 El procesamiento de los datos


Unidad III

80

Sesión

7


Investigación II

81

Sesión

7

7.1. EL PROCESAMIENTO DE DATOS

Consiste en sistematizar la información de acuerdo a la formulación del problema, de los objetivos y la hipótesis de investigación. El procesamiento implica organizar los datos mediante la tabulación.

7.1.1. La tabulación de datos

La tabulación de datos consiste en determinar grupos, subgrupos, clases o categorías en los que pueden ser clasifi cadas las respuestas del cuestionario, resumiendo los datos en tablas estadís-ticas. La tabulación consiste en resumir datos en tablas estadísticas. Esto es, en determinar qué resultados de variables se necesitan, a fi n de dar respuesta al problema y objetivos planteados.

Son una serie de cuadros estadísticos que, atendiendo a los objetivos de la encuesta, permite la presentación de los datos en forma sistemática.

Según F.H. de Canales, el proceso que debe seguir el plan de tabulación de datos es el siguiente:

1. Detallar las variables identifi cadas y que serán objeto de estudio, según la defi nición de va-riables y los instrumentos elaborados.

2. Determinar las variables que ameritan ser analizadas individualmente o presentadas en cuadros simples.

3. Determinar las variables que deben cruzarse.4. Esquematizar, en algunos casos, el cuadro para determinar la posibilidad del cruce de varia-

bles, según el número que debe relacionarse y las escalas de clasifi cación.5. Hacer el listado de cuadros y gráfi cos que deberán presentarse.

Según sea el volumen de la información, la tabulación puede hacerse en forma manual, compu-tarizada, mecanizada o electromecánica. Veamos primero la tabulación manual.

7.1.2. La tabulación manual

Se utiliza cuando la muestra no es muy grande, vale decir, cuando se trata de procesar un nú-mero pequeño de datos y se efectúan con pocas cruces en las respuestas, Para realizarla, se cuentan los casos que existen en cada categoría y se anotan en una hoja de tabulación para tener concentrada la información de los cuestionarios. Es decir, se usan las hojas de tabulación para concentrar los datos, colocando en el lado izquierdo el número del cuestionario y en la parte superior las preguntas.

EL PROCESAMIENTO DE LOS DATOS


Unidad III

82

Al respecto, Hernández (199:337), sostiene que el vaciado de la matriz de datos puede hacerse en “hojas de tabulación”, las cuales tiene columnas y renglones. Se deben utilizar las hojas ne-cesarias para vaciar los datos de todos los casos.

La tabulación manual es más económica. Se lleva a cabo con la ayuda de lápices. Deberá tenerse mucho cuidado con este procedimiento, ya que pueden generarse errores por falta de control adecuado en el conteo de las frecuencias.

EJEMPLO DE UNA HOJA DE TABULACIÓN

Fecha:.......................... Investigación: ............. Codificación:............... Hoja N.º........................ Columnas (Variables)

Reg

lon

es

(Ca

sos)

OTRO EJEMPLO

CÓDIGOS (Rptas.)1 2 3 4 5

Abs % Abs % Abs % Abs % Abs %

c.i. Luzuriaga

c.i. Fitzcarrald

c.i. Raimondi

TOTAL

FUENTE:Instituto de Investigación. UPeU, Comercio Informal en Cono Este de Lima.(Resultados parciales)


Investigación II

83

CÓDIGOS

(1) No tiene otro trabajo (2) El salario no le alcanza.

(3) Sirve como complemento al salario que percibe.

(4) Le da utilidad. (5) No pagar impuestos.

7.1.3. La tabulación computarizada o electrónica

Es útil cuando el volumen de la información es muy grande y requiere de computadoras y téc-nicas estadísticas para el análisis de los datos. Esta forma de procesar la información permite crear un archivo o “file” de rápida localización. Para ello se requiere que los datos hayan sido codificados y revisados.

PROCESAMIENTO PARA CREAR UN ARCHIVO DE DATOS

(Archivar la matriz de datos)

7.1.4. La tabulación mecanizada

Es cuando la información se imprime mecanográficamente y no a mano, por eso el sistema me-canizado es más eficiente que la tabulación manual.

7.1.5. Tabulación electromecánica

En los sistemas computarizado y electromecánico se usan las escrituras a base de marcas, perfo-raciones y caracteres ópticas o magnéticos.

SISTEMAS DEL PROCESAMIENTO DE LA INFORMACIÓN

PROCESAMIENTO PARA CREAR UN ARCHIVO DE DATOS(Archivar la matriz de datos)

1 2 2 3 4 5 6 1 0

1 1 0 4 4 5 2 0 1

1 1 0 4 4 5 2 1 1

2 1 0 4 4 5 3 1 1

2 1 1 4 5 4 5 1 0

2 1 1 4 5 4 5 1 0

2 1 1 3 5 5 5 0 0

INSTRUMENTOS DE MEDICIÓN CON

RESPUESTAS

LIBRO DE CÓDIGOS

DISCO O varian VARIANT

TERMINAL O COMPUTADORA

Y SE CONSTITUYE ARCHIVO

CINTA

SISTEMA DE PROCESAMIENTO DE LA INFORMACIÓN


Unidad III

84

PROCESOSAMIENTO(tabulación)

DE LA INFORMACIÓN

TABULACIÓN DE LA INFORMACIÓN

TABULACIÓNMANUAL

TABULACIÓNMECANIZADA

TABULACIÓNELECTROMECÁNICA

TABULACIÓNCOMPUTARIZADA O

ELECTRÓNICA

7.1.6. Preguntas tabuladas y cuadros de correlación

Son aquellas que obtienen datos en un solo sentido y permiten el cruzamiento de las res-puestas en un cuadro de correlación. Los cuadros pueden ser de 2 columnas por 2 renglones; 3x2; 3x3; 4x3; 4x4; 5x4; 5x5 ó más columnas por más renglones. Para llenar las casillas de estos cuadros y llevar a cabo el cruzamiento, tenemos que hacerlo en función de las pregun-tas del cuestionario.

Ejemplo:

Variable independiente Variable dependiente

PREGUNTA 1 PREGUNTA 2

¿Ud. emigró de su lugar de origen ¿Ud. se ocupa en el comercio por falta de trabajo? Informal en la actualidad?

SÍ NO

SÍ

NO

Las respuestas pueden ser:

1. Si emigró por falta de trabajo y Si se ocupa en el comercio informal,

2. Si emigró por falta de trabajo y No se ocupa en el comercio informal.

3. No emigró por falta de trabajo y Si se ocupa en el comercio informal.

4. No ha emigrado por falta de trabajo y No tiene trabajo estable en la actualidad.


Investigación II

85

Para realizar el procesamiento se debe emplear tarjetas, escribiendo en la primera las respuestas SÍ - SÍ; en la segunda SÍ - NO; en la tercera NO - SÍ y en la cuarta NO - NO.

PREGUNTA 1 SÍ – SÍ

PREGUNTA 2 SÍ – NO

PREGUNTA 3 NO – SÍ

PREGUNTA 4 NO – NO

PREGUNTA 1 PREGUNTA 2

¿Ud. emigró de su lugar de origen ¿Ud. se ocupa en el comercio por falta de trabajo? informal en la actualidad?

SÍ NO

50 30

20 10

SÍ

NO

En las preguntas tabuladas y en los cuadros de correlación, podemos observar que 50 personas en las preguntas 1 y 4 respondieron por el SÍ; 20 respondieron SÍ en la pregunta 4 y NO en la 1; 10 contestaron SÍ en la pregunta 1 y NO en la 4; y 30 respondieron NO en la interrogante 1 y 4.

7.2. SISTEMAS OPERATIVOS PARA PROCESAR DATOS

Esta sección quiere abordar brevemente el trabajo que realizan los sistemas operativos computacio-nales en la actividad de procesar la información o los datos que están disponibles, es decir, luego de que el investigador haya conseguido llenar el cuestionario o luego de haber sido aplicado a la muestra o haber conseguido los instrumentos de reportes tales como balances generales u fichas. Así también cuando ya se consiguió los datos compendiados en documentos ofrecidos por alguna institución pri-vada o pública.

Diversos programas se han venido utilizando en la labor investigativa, tanto para la organización, análisis así como para probar las hipótesis de trabajo. Así se ha llegado a la conclusión, por el momento, de que actualmente los sistemas estándar en esta tarea recaen en los programas del SPSS y el Eviews.

El primero tiene mayor capacidad para realizar trabajos que respondan a tipos de información sobre encuestas y en gran número. El segundo tiene sus ventajas en el uso para procesar datos de serie de tiempo.

7.2.1. El programa del SPSS

El programa del SPSS es un sistema apropiado para trabajar datos que provienen de una encuesta. Es un programa que puede procesar gran número de muestras o información al mismo tiempo. Un ma-nual teórico y práctico muy útil para manejar el programa es el texto de NEL QUESADA, Lucio (2004): ESTADÍSTICAS CON SPSS 12.0. Este libro trae de manera didáctica aplicaciones de análisis estadístico para el SPSS.


Unidad III

86

7.2.2. El paquete econométrico Views (EVIEWS)

Por su parte, el programa EVIEWS es un sistema apropiado para trabajar datos de serie de tiempo. Tam-bién es posible hacer análisis de sección cruzada o panel data. Es decir, se puede procesar datos de corte transversal con serie de tiempo. Un texto didáctico para aprender a manejar el programa lo tiene PEREZ SUAREZ, Víctor (1999): ECONOMETRICS VIEWS 2.0.

AUTOEVALUACIÓN

1. ¿Cuál es el proceso que debe seguirse para la correcta tabulación de los datos?

2. ¿En qué consiste la tabulación de datos de manera manual?

3. ¿En qué consiste la tabulación de datos de manera mecánica?

4. ¿Cuál es la utilidad del sistema operativo SPSS?

5. ¿Cuáles son las bondades del sistema operativo Eviews?

6. Respecto al trabajo de investigación que viene elaborando, ¿cuál de los sistemas operativos utilizaría y por qué?

7. Procese los datos de su trabajo de investigación.


Unidad V

112


Investigación II

87

UNIDAD IV

EL ANÁLISIS E INTERPRETACIÓN DE LOS DATOS

Conoce las nociones relacio-nadas al incumplimiento de las normas administrativas y los delitos tributarios.

Aplica sus nuevos conoci-mientos acerca del impuesto a la renta y resuelve correc-tamente los ejercicios de la autoevaluación.

Asume una actitud respon-sable ante las normas y san-ciones que se puedan sufrir ante el incumplimiento tri-butario.


Competencias

SESIÓN 8 El análisis e interpretación de los datos


Unidad IV

88

Sesión

8


Investigación II

89

Sesión

8

El análisis de los datos o de la información es el proceso a través del cual ordenamos, clasifi ca-mos y presentamos los resultados de la investigación en cuadros estadísticos, gráfi cas elabora-das de acuerdo a las técnicas estadísticas.

El análisis de datos dependerá de la complejidad de la hipótesis y del cuidado con que se haya elaborado el plan de investigación. En ese sentido, el análisis es el proceso de ordenación y es-tudio de cada elemento del problema o de los resultados obtenidos en la investigación.

El análisis teórico consiste en estudiar los elementos de la información y evaluar en qué forma responde a la hipótesis formulada en la investigación. Entre tanto, la interpretación como proce-so mental-sensorial da un signifi cado más general a los hechos empíricos investigados relacio-nándolos con el planteamiento del problema y el marco teórico y conceptual. Es decir, trata de encontrar y relacionar la información compilada con la teoría.

En la actualidad el análisis de los datos se realiza por computadora, sobre todo si se tiene un volumen de datos considerable. Pues bien, el análisis de datos depende de tres factores:

a. El nivel de medición de las variables.b. De la forma cómo se hayan planteado las hipótesis.c. El interés del investigador,

El análisis comprende: el análisis cuantitativo (análisis estadístico) y el análisis cualitativo (aná-lisis teórico).

8.1. EL ANÁLISIS CUANTITATIVO

Dentro del análisis cuantitativo los principales análisis estadísticos que se va a estudiar son los siguientes:

y Estadística descriptiva para las variables y Puntuación “Z” y Razones

EL ANÁLISIS E INTERPRETACIÓNDE LOS DATOS


Unidad IV

90

8.1.1. La estadística descriptiva

Consiste en describir los datos, valores o puntuación obtenidos para cada variable, mediante la distribución de las frecuencias, las medidas de tendencia central, las medidas de dispersión y las curvas.

A. Distribución de frecuencia

Es un conjunto de puntuaciones ordenadas en sus respectivas categorías. Es decir, la frecuencia es el número de veces que se repite en cada clase o categoría.

Ejemplo:

DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS

VARIABLE: Empresario de Turismo

CATEGORIAS CODIGO FRECUENCIAS (Fr)

Muy bueno 1 30

Bueno 2 60

Regular 3 23

Malo 4 10

Muy malo 5 5

TOTAL 128

Ejemplo:

DISTRIBUCIÓN RESUMIDA

Categoría FRECUENCIAS (Ei)

5 ó menos 6

6 -10 30

11 - 15 20

16 - 20 3

TOTAL 59

a.1. Las frecuencias absolutas y frecuencias relativas

La distribución de frecuencias contiene otros elementos, tales como las frecuencias relativas y las frecuencias acumuladas.

Las frecuencias relativas son los porcentajes de casos en cada categoría y las frecuencias acumuladas son los que se va acumulando en cada categoría, desde la más baja hasta la más alta.


Investigación II

91

Ejemplo;

DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS RELATIVAS Y ACUMULADAS

VARIABLE: Participación de los empresarios en un curso de calidad total.

CATEGORÍAS CÓDIGOFRECUNCIAS ABSOLUTAS

fi

FRECUENCIAS RELATIVAS

(%)

FRECUENCIAS ACUMULADAS

(%)

- Sí participaron 1 40 0,40 0,40

- No participaron 2 45 0,45 0,85

- No sabe / no opina 3 15 0,15 1,00

TOTAL 100 1.00

Como se puede apreciar, en la categoría “Sí participaron” se han acumulado 40. En la categoría “No participaron” se acumulan 85 (40 de la categoría anterior y 45 de la categoría en cuestión), En la última categoría siempre se acumula el total. Las frecuencias acumuladas también pueden manifestarse en porcentaje (lo que se va acumulando son porcentajes). Véase el siguiente cua-dro:

CATEGORÍAS CÓDIGO FRECUNCIAS ABSOLUTAS fi

FRECUENCIAS ACUMULADAS (%)

- Sí participaron 1 40 0,40

- No participaron 2 45 0,85

- No sabe / no opina 3 15 1,00

TOTAL 100

Las frecuencias relativas o porcentajes pueden calcularse así.

Porcentaje =

Nc

Nt

(100) Donde:

nc = Es el número de casos o frecuencias absolutas en la categoría.Nt = Es el total de casos.

En el ejemplo anterior tendríamos:

Porcentaje 1=

40100

(100)= 40%


Unidad IV

92

Porcentaje 2 =

45100

(100)= 45%

Porcentaje 3=

15100

(100)= 15%

Pues bien, al elaborar los resultados, una distribución de frecuencias puede presentarse en forma más clara y precisa para el lector y la verbalización de los resultados o un comentario, tal como se puede observar en el siguiente ejemplo:

¿Los empresarios de la industria sin chimenea de Huaraz han participado en un curso de calidad total?

PARTICIPACIÓN N.º DE EMPRESARIOS PORCENTAJE (%)

SI 40 40

NO 45 45

NO SABEN ó NO CONSTESTAN 15 15

TOTAL 100 100

Interpretación: El 40% de los empresarios han participado en el curso de calidad total. Entre tan-to, mayor proporción (45%) de empresarios se negaron asistir al curso indicado. Finalmente en menor proporción (15%) se abstuvieron responder.

a.2. Representación gráfica de la distribución de frecuencia

Las distribuciones de frecuencias, especialmente las frecuencias relativas, se representan en las siguientes formas:

– Histogramas o gráficas – Circulares – Polígono de Frecuencias – a.2.1) Histogramas

Son rectángulos o barras constituidas unas a continuación de otras desde el eje de las abscisas (horizontal) hasta el eje de las ordenadas (vertical). Su construcción se lleva a cabo con datos de una serie de frecuencias.

a.2.2) Circulares

La circunferencia es una gráfica que permite representar los resultados del estudio. La circunfe-rencia se divide en sectores, según las categorías que se van a representar, para ello se aplica una regla de tres simple, con el objeto de transformar los porcentajes de las categorías en grados (360). Aunque a veces no es necesaria la transformación de los porcentajes en grados, el proce-dimiento es el siguiente:

18% x 360 = 64,8% 100


Investigación II

93

Esto es, se multiplica el porcentaje (18%) por 360 grados, luego se divide el resultado entre 100. Con las otras cifras (%) se continúa con el mismo procedimiento.

a.2.3) Polígono de frecuencias

Es un gráfico que se construye uniendo los puntos medios superiores de cada barra por línea continua, punteada u otro método.

POBLACIÓN PERUANA 1920 - 2000

AÑO TOTAL(MILLONES)

1960 9.9

1970 13.2

1980 17.2

1990 22.3

2000 (*) 28.0

Un polígono de frecuencias se construye del siguiente modo:

1. En el eje horizontal (X) se colocan las categorías o intervalos.

2. En el eje vertical (Y), se colocan las frecuencias, dependiendo de cuál es el mayor número posible de frecuencias.

3. Se determina los puntos medios de cada categoría o intervalo. Por ejemplo:

Si los intervalos fueran 10-15, 16-21, 22-27, etc.; los puntos medios serían 12, 5; 18, 5; 24, 5; etc.

4. Se observa cuántas frecuencias tiene cada categoría y se traza un punto en la intersección de las frecuencias y los puntos medios de las categorías o intervalos.

5. Se unen los puntos trazados en las intersecciones.

Como es evidente, para cada una de las variables de la investigación se obtiene su distribución de frecuencias y si es posible esta se grafica y se traza un polígono de frecuencias, sin embargo, dispone de una gran variedad de programas y paquetes de computadora que elaboran cualquier tipo de gráfica.

B. Medidas de tendencia central

Son aquellas que describen los valores centrales de un hecho o fenómeno. Son puntos en una distribución, los valores medios o centrales de esta.El nivel de medición de la variable determina cuál es la medida de tendencia central apropiada.

Es suma, las medidas de tendencia central nos proporciona las características centrales del fenó-meno que investigamos.Las principales medidas de tendencia central son las siguientes: moda, mediana, media aritmé-


Unidad IV

94

tica y los cuartiles.

b.1. Moda (Mo)

La moda o modo es el valor o categoría que ocurre con mayor frecuencia.

Ejemplo:

EDAD f EDAD 50 f

5 6 10 14 20

7 8 15 19 25

9 10 20 24 40 CLASE MODAL

10 15 MODO = 10 25 29 30

11 13 30 34 15

12 11 35 39 16

13 9 40 44 11

14 7 45 49 10

15 5 50 54 8

16 5 55 59 5

17 2 60 64 4

184

Para encontrar la moda de una serie de clases y frecuencias, se aplica la siguiente fórmula:

M

o= L

i+

Δ1Δ1+Δ2

A

Donde:

L. = Límite inferior de la clase donde está la moda.A. = Diferencia entre la frecuencia más alta y la frecuencia anterior.A, = Diferencia entre la frecuencia más alta y la frecuencia posterior.A = Amplitud de la clase modal.

Datos;

Li = 20 ∆1 = 40 – 25 = 15 ∆2 = 40 – 30 = 10

Sustituyendo valores:

Mc = 20+

1515+10

20 => Mc = 20+

30025

Mc = 20+12 => Mc = 32 ¿Cuál es interacción de la respuesta?


Investigación II

95

Interpretación: El número que ocurre con mayor frecuencia en cuanto a la edad de las 184 per-sonas es de 32.

b.2. Mediana (Md)

Es la medida o valor que divide la serie en dos partes iguales. Es el valor que divide a la distri-bución por la mitad. Es decir, la mitad de los casos (50%) caen por debajo de la mediana y la otra mitad (50%) se ubica por encima de la mediana. Por lo tanto, la mediana refleja la posición intermedia de la distribución.

Por lo tanto, la mediana es el valor central de los datos: divide al conjunto numérico por la mitad. Cuando el valor es par, se suman los datos centrales y se dividen entre dos. Por ejemplo:

1) 15 20 24 26 27 29 34 38 42

La mediana es 27, porque divide a la distribución en dos partes iguales:

50% por arriba (29, 34. 38 y 42) y 50% por debajo (26, 24, 20 y 15).

2) 10 11 12 13 14 16 17 18

M

d=

13+142

M

c= 13.5

En general, para descubrir el caso o puntuación que constituye la mediana de una distribución, se aplica la fórmula:

M

d=

N +12

Si tenemos 9 casos:

9+12

= 5

Entonces, se busca el quinto valor y este es la mediana. En el ejemplo, supra es 27. La mediana es el valor observado que está ubicado a la mitad de la distribución, no es el valor 5. En tal sen-tido, la fórmula no nos proporciona directamente el valor de la mediana, sino el número de caso en donde está la mediana.

Para encontrar la mediana en una serie de clases y frecuencias, se utiliza la siguiente fórmula:

dato central


Unidad IV

96

Md= Li +

∑ f +1

2−f

a

f

⎡

⎣

⎢⎢⎢⎢

⎤

⎦

⎥⎥⎥⎥

A

Donde:

L, = Límite de la clase mediana, esto es, la frecuencia acumulada obtenida a través de :

∑ f +1

2

∑ f +1

2 = Total de la suma de las frecuencias dividida entre 2

fa = Frecuencia acumulada anterior a la frecuencia acumulada donde está la mediana.

F: Frecuencia de la clase donde está la mediana. Dicha clase se ubica en las frecuencias acumu-ladas.

A= Amplitud,

Ejemplo: (Ver datos de la Tabla)*

Para determinar la mediana de las 54 personas, se procedió así:

1. Los valores de X se distribuyeron mediante intervalos. En este caso es de 5.

2. Los valores de f se determina por el número de veces que se repite cada clase o categoría.

3. Los valores de f se obtienen de la siguiente manera:

- La fa inicial es igual a la primera frecuencia.

- Se adiciona a la fa inicial la segunda f (1+1 = 2) y esta a la tercera f (2+2 = 4) y así sucesiva-mente hasta que, la última f sea igual a la suma de las f.

- Entonces se escoge en la fa.


Investigación II

97

EDAD (X) AMPLITUD INTERVALO

FRECUENCIA ABSOLUTAS SIMPLES

(f)

FRECUENCIAS ABSOLUTAS ACUMULADA

(fa)

10 - 14 12 1 1

15 - 19 17 1 2

20 - 24 22 2 4

25 - 29 27 4 8

30 - 34 32 5 13

35 - 39 37 4 17

40 - 44 42 3 20

45 - 49 47 3 23

50 - 54 52 10 33 clase donde está la Md.

55 - 59 57 13 46

60 - 64 62 8 54

54

∑ f 1

2≥ f

Md = 50+

27.5−2310

⎡

⎣⎢

⎤

⎦⎥5

27.5≥ 33

Md = 50+4.510

⎡

⎣⎢

⎤

⎦⎥5

Datos:

Md = 50+2.25

∑ f +1

2=

54+12

= 27.5

Md = 52.25

Li = 50 F = 10Fa= 23A = 5

Interpretación:

Podemos decir que 50% de personas tiene edades inferiores a 52.25 y el otro 50% superior u este valor. La mediana es propia de los niveles de medición ordinal, por intervalos y de razón.

b.3. Media Aritmética (x)

Es la suma de todos los valores dividido por el número de casos. Es el valor promedio que se obtiene sumando todos los datos y dividiéndolos entre el número de total de casos. La media es la medida de tendencia central más utilizada. Se simboliza como x. Su fórmula:


Unidad IV

98

X =

X1+ X

2+ X

3+ X

N

N

Donde:

X = Media o promedioX = Elementos de la serie (los valores)N = Número de casos

También se puede aplicar la siguiente fórmula: X =

X∑N

Donde:

∑ = Sumatoria

Estatura1.501.521.531.541.551.561.571.581.591.6015.54

X =

1.50+1.52+1.53+1.54+1.55+1.56+1.57+1.58+1.59+1.6010

X =

15.5410

X = 1.55

Interpretación: El promedio de estatura de las personas es de 1,55 metros. Cuando el número de datos es relativamente grande, se aplica la siguiente fórmula:

X =

X∑N

X =

223.4140

X = 1.60


Investigación II

99

Interpretación: El promedio de estatura de las 140 personas es 1.60 metros.

ESTATURA f fx1.5 5 7.51.52 7 10.61.53 9 13.81.54 5 7.71.55 6 9.31.56 6 9.41.58 8 12.61.59 10 15.91.60 15 24.01.61 12 19.31.62 12 19.41.63 13 21.21.64 12 19.71.65 20 33TOTAL 140 223.4

b.4. Cuartiles o cuartillas (Q)

Son los que dividen a los datos en cuatro partes iguales ordenados en forma ascendente con-teniendo cada uno el 25% de la muestra. Es decir, son los valores que dividen el conjunto en determinado número de partes. Se usan para clasificar el conjunto. Se denomina cuartillas por que la división es en cuatro partes. Los valores son representados-por Q1, Q2, Q3, denominados primero, segundo y tercer cuartil. El valor de Q es igual al del Md.

DATOS MÍNIMO

25%

Q1

25%

MEDIANA Q1

25%

Q1

25%

DATOS MÁXIMO

Para obtener la cuartilla uno (Q) y la cuartilla tres (Q^) se utiliza las siguientes fórmulas:

Q

1= L

1+

∑ F

4−F

a

f.A

Q

2= L

1+

3∑ F

4−F

a

f.A


Unidad IV

100

EDAD (X) f fx

10 - 14 2 2

15 - 19 3 5

20 - 24 4 9

25 - 29 7 16

30 - 34 5 21

35 - 39 8 29

40 - 44 10 39

45 - 49 11 50

50 - 54 12 62

55 - 59 30 92

60 - 64 15 107

107

Datos para el Q1 :

f∑4

=107

4= 26.75

Li = 35Fa = 21F = 8A = 5

Reemplazando valores:

Q

1= 35+

(26.75−21)8

.5

=>

Q1= 35+

(5.75)8

.5

Q

1= 35+

(28.75)8

=> Q

1= 35+3.59

Q

1= 38.59

Datos para el Q2:

2 F∑4

=F∑

2=

1072

= 53.5

fa = 21f = 8A = 5

Remplazando valores:

Q

2= 39+

53.5−218

.5 => Q

2= 39+

162.58

Q

2= 39+203 =>

Q2= 59.3


Investigación II

101

Datos para Q3:

3 f∑4

=3.107

4= 80.25

Li = 35Fa = 21F = 8A = 5


Q

3= 35+

80.25−218

.5

Q

3= 35+

296.38

Q

3= 35+37.0

Q

3= 72

C. Medida de dispersión o variabilidad

Son las que permiten determinar la dispersión de los datos numéricos alrededor de un valor me-dio. Entre las medidas más utilizadas son: el rango, la desviación estándar y la varianza.

c.1) Rango

Es la diferencia entre el número más alto y el más bajo, o entre la puntuación mayor y la pun-tuación menor; sirve para ver cuánto varían los casos.

Ejemplo:

15 16 19 19 23 26 26 28 29

El rango será: 29 – 15 = 14

Cuando más grande sea el rango, mayor será la dispersión de los datos de una distribución.

c.2) Desviación estándar (S)

Es el promedio de desviación de los datos con respecto a la media aritmética. Cuando mayor es la dispersión de los datos alrededor de la media, mayor es la desviación estándar. Se simboliza como “S” o la letra minúscula griega sigma (Ω). La desviación estándar es la raíz cuadrada de las desviaciones, que nos indica el promedio en que se desvía cada una de las observaciones en la media aritmética.

i) En una serie simple, la fórmula es:

S =

∑ (X − X )2

N −1


Unidad IV

102

1) Se ordenan los datos

EDAD(x)

58107964

2) Se calcula la media:

X∑N

X =

5+8+10+7+9+6+47

=497= 7

iii) Se determina la desviación de cada dato con respecto a la media aritmética; luego se eleva al cuadrado cada desviación y se obtiene la sumatoria de las desviaciones elevadas al cuadrado £(x - x)2 “

X __ X = S (X – X)2

5 – 7 = -2 4

8 – 7 = 1 1

10 – 7 = 3 9

7 – 7 = 0 0

9 – 7 = 2 4

6 – 7 = 1 1

4 – 7 = -3 9

∑ (X − X )2 = 28 28

iv) Se aplica la fórmula ; (sustituyendo valores)

S = 2.2

S =

287 −1

= 4.7 S = 2

Interpretación: Cada una de las edades de las 7 personas se desvía, en promedio 2 años de la media aritmética.


Investigación II

103

b. En una serie o distribución de frecuencias, la fórmula es:

S∑ ( x − x )2

f∑ − 1

Calificación e investigación científica

X f X – X S (X – X)2 f(X – X)2

5 4 5 11.2 = -6.2 38.44 153.76

8 7 8 11.2=

-3.2 10.24 71.68

10 12 10 11.2=

-1.2 1.44 17.28

11 14 11 11.2=

-0.2 0.04 0.56

12 15 12 11.2=

0.8 0.64 9.6

13 9 13 11.2=

1.8 3.24 29.16

14 7 14 11.2=

2.8 7.84 54.88

15 5 15 11.2=

3.8 14.44 72.2

73 FÓRMULA 409.12

La media ( X ) se obtiene con la siguiente fórmula:

f .X∑f∑

X =

20+56+120+154+180+117+98+7573

X =

82073

X = 11.2


S =

409.1272

S = 5.68 S = 2.4S = 2


Unidad IV

104

Interpretación: En cada calificación de los 73 estudiantes se desvía en 2 puntos de la media aritmética (x).

c) La fórmula por el método largo es una serie de clases y frecuencias es:

S =∑ (PM − X )2

f −1∑

CALIFICACIÓN

X f PM - X S (PM – X)2 f(PM – X)2

5 – 7 11 6 – 10.4 -4.4 19.36 212.96

8 – 10 26 9 – 10.4 -1.4 1.96 50.96

11 – 12 24 12 – 10.4 1.6 2.56 61.44

13 - 15 12 14.5 – 10.4 13.1 171.61 2059.32

73 FÓRMULA 2384.68

PM = Punto medio de cada clasef = frecuencias

La media (x) se obtiene a base de la siguiente fórmula Sf.PM

f .PM∑f∑

X =

66+234+288+17473

X =

76273

X = 10.4

Reemplazando valores:

S =

2384.6872

S = 33.12 S = 5.75S = 6

c.3) Varianza

La varianza es la desviación estándar elevada al cuadrado y se simboliza con S3. Es decir, es el promedio del cuadrado de las desviaciones de las mediciones con respecto a su media.Fórmula:


Investigación II

105

S 2 =

X 2∑N

Donde:

X 2∑ = Suma de los cuadrados

N = Número de casosX = Desviación de la media, se le define como:

X = X - X2

X X X X2

3 5 -2 4

7 5 2 4

5 5 0 0

X = 15∑

X 2∑ = 8 FORMULA

D. Las curvas

Las curvas o polígonos de frecuencia tiene dos elementos esenciales: la asimetría y la curtosis.

d.1) Asimetría

Sirve para conocer qué tanto nuestra distribución se parece a una distribución teórica llamada “Curva normal” y constituye un indicador del lado de la curva donde se agrupan las frecuencias. Si es cero (asimetría = 0), la curva o distribución es simétrica. Cuando es positiva implica que hay más valores agrupados hacia la izquierda de la curva (por debajo de la media). Cuando es negativa quiere decir que los valores tienden a agruparse hacia la derecha de la curva (por en-cima de la media).

d.2) Curtosis

Es un indicador de lo plana o “picuda” que es una curva. Cuando es cero (curtosis = 0), significa que se trata, de una curva normal. Si es positiva, quiere decir que la curva o distribución o polí-gono es ‘mas “Picuda” o levantada si es negativa, quiere decir que es más plana.

8.1.2. Puntuaciones o unidades “Z”

Son transformaciones que se pueden hacer a los valores o puntuaciones obtenidas, conocí propó-sito de analizar su distancia respecto a la media aritmética, en unidades de desviación estándar. Las unidades “Z” no indican la dirección y grado en que un valor individual obtenido se aleja de la media, en una escala de unidades de desviación estándar. Vale decir, las puntuaciones “Z” son el método más comúnmente utilizado para estandarizar la escala de una variable medida en un nivel por intervalos.

S 2 =

83

S2 = 2.6

S2 = 3


Unidad IV

106

Se aplica la fórmula:

Z =

X − XS

Donde:

X = Puntuación o valor a transformar

X = Media aritmética de la distribuciónS = Desviación estándarZ = Puntuación o valor transformado a unidades de desviación estándar,

Ejemplo:

X = 70

X = 80S = 20

La unidad “Z” correspondiente a un valor de “70” es:

Z =

70−8020

= −0.5

8.1.3. Las razones

Es la relación entre dos categorías o entre las unidades de análisis de un determinado fenómeno con otro, que también tiene que ver con el objeto de investigación.

Ejemplo:

CATEGORÍAS FRECUENCIAS ABSOLUTAS(CAJAS)

COCA COLA (A)PEPSI COLA (B)

25045058209

TOTAL 308659

Interpretación: Por cada 4,30 cajas de Coca Cola vendidas, se vende una de Pepsi Cola,

8.1.4. El crecimiento porcentual

El incremento porcentual se obtiene mediante la fórmula:

I .P. =

N1+N

o

No(100)

Donde:


Investigación II

107

N1 = Población últimaN0 = Población anterior

Ejemplo:

AÑO TOTAL(MILLONES)

1960 9.9

1970 13.2

1980 17.2

1990 22.3

2000 (*) 28.0

* Proyección. Fuente: Perú en números 1990


I .P =

28.00−9.909.90

(100)

I .P. =

18.19.90

(100)

I .P. =

18109.90

I .P. = 182.82%

Interpretación: La población peruana de 1960 al 2000 se incrementará en 182,82%. Para deter-minar el promedio de crecimiento de la población indicada, la fórmula es:

r =

P1−P

0

P1+P

0

×2N

K

Donde:

P1 = Población últimaP0 = Población anteriorN = Número de períodos (anos, semestres, etc.).K = Constante (generalmente 100)Sustituyendo valores;


Unidad IV

108

r =

28.00−9.0028.00+9.90

×240

(100)

r =

18.137.9

×20040

r = 2.39%

Interpretación: El promedio de incremento anual de la población peruana de 1960 al 2000 será de 2,39%.

Para calcular el total de nacimiento por año se multiplica el promedio de crecimiento (2,39) por el total de la población de un determinado año, luego se divide entre 100 y el resultado se suma por el total de la población, obteniéndose el incremento de la población para el año en estudio.

1) (9.90)(2.39) + 9.90 = 10.14 (millones) para 1960 100

2) (13.20)(2.39) +13.20 = 13.52 (millones) para 1970 100

3) (07.20)(2.39) +17.20 = 17.61 (millones) para 1980 100

4) (22.30)(2.39) + 22.30 = 22.83 (millones) para 1990 100

5) (28.00)(2.39) + 28.00 = 28.67 (millones) para 2000 100

8.1.5. Las tasas

Es relación entre el número de casos, frecuencias o eventos de una categoría y el número total de observaciones, multiplicada por un múltiplo de 10, generalmente 100 o 1000.

Se aplica la fórmula:

Número de eventos durante un períodoTasa = —————————————————————— x 100 ó 1000 Número total de eventos posibles


Investigación II

109

Ejemplo:

Número de nacimientos en el país en 1985Tasa de Natalidad =—-—----------------------------------------------------—1000 población total del país en 1985

Tasa bruta de Natalidad (año 1985) =

70719697.5

×1000

Tasa bruta de Natalidad (ano 1985) = 35.9

Pues bien, en la actualidad los análisis estadísticos se llevan a cabo a través de programas por computadora, utilizando paquetes estadísticos. Los principales paquetes estadísticos tenemos los siguientes:

1. BMDP (Programa Biomédico Computarizado), desarrollado por la Universidad de California. Cierta cantidad de análisis son aplicables a ciencias sociales.

2. ESP (Paquete Econométrico de Sofware). Utilizado principalmente para análisis estadísticos de series cronológicas.

3. OSIRIS (Organizcd ollnlegralcd Roulines for Investigation Wilh Stadistics).

4. SAS (Sistema de Análisis Estadístico).

5. SPSS (Paquete estadístico para las ciencias sociales), es el más difundido en América Latina.

Cabe señalar que estamos mostrando solamente algunas de las fámulas más usuales que se cumplen en el análisis estadístico de datos. De modo no debe pensarse que, con su aplicación, se cubren exhaustivamente todos los requerimientos para formalizar un trabajo de esta natura-leza, pues existen investigaciones complejas que necesitan de cálculos más refinados. Por eso, un investigador requiere de un experto en estadística, además de encuestadores adiestrados y experimentados investigadores.

8.2. EL ANÁLISIS CUALITATIVO

En esta etapa se analiza e interpreta los datos estadísticos, relacionándolos con el marco teórico y la hipótesis planteada, el análisis teórico de los resultados es lo que requiere de mayor creativi-dad y habilidad intelectual, pues es en esta donde hay que encontrar los puntos de coincidencia de resultados con los que se plantearon en el proyecto de investigación.

Para llevar a cabo el análisis teórico e interpretación de datos, se recomienda los siguientes pasos:

a. Describir y sintetizar los resultados.

b. Analizar cada una de las hipótesis en relación con los resultados, a fin de determinar cuáles fueron apoyadas (confirmadas) y cuáles rechazadas.

c. Estudiar cada uno de los resultados por separado relacionádolos con el marco teórico.


Unidad IV

110

d. Realizar una síntesis general de los resultados.

El desarrollo de la teoría en esta etapa proporcionará medios para la resolución del problema y le dará una base más sólida a la investigación.

El análisis lógico o teórico se clasifica en:

8.2.1. El análisis descriptivo

Consiste en un análisis individual de cada pregunta del cuestionario para después analizarlos en forma conjunta, en relación con la operatividad de las variables.

Ejemplo:

ENCUESTADO ALTERNATIVA DE RESPUESTAS CIFRA ABSOLUTA %

157 comerciantes informales 1. Falta de trabajo 110 68.75

2. Gana poco en el trabajo formal 35 21.88

3. Obtiene ganancia 5 3.13

4. Otros, especifique 4 2.509

5. No contesta 3 1.90

157

Interpretación: Según el análisis descriptivo, el mayor porcentaje de los encuestados (68,75%) se incorporan al comercio informal por falta de trabajo; el 21,88% son informales porque ganan poco en el trabajo formal (público o privado). Por otro lado, el 3% forma parte de esta actividad porque obtiene ganancias; el 2,5% se inserta a la informalidad por otras razones, y el 1,9% de los interrogados no contestaron las preguntas planteadas. También, estos resultados podemos representar mediante circulares, histogramas o el polígono de frecuencias.

8.2.2. Análisis dinámico o sistemático

Se analiza el problema en relación con los resultados del análisis descriptivo, para hacer un estu-dio con enfoque sistemático de la interrelación de cada una de las variables del problema

8.2.3. Análisis e identificación de la problemática

El análisis dinámico proporcionará las bases para identificar los problemas del contexto en que se desenvuelven las variables, lo que permitirá al investigador presentar alternativas para subsanar la problemática resultado de la investigación.

Cuando se utilizan representaciones gráficas en el análisis de datos, es conveniente el análisis descriptivo y especialmente el sistemático.


Investigación II

111

En conclusión, podemos ilustrar el análisis e interpretación de información de la siguiente manera:

ANÁLISIS E INTERPRETACIÓN

ANÁLISIS CUANTITATIVO ANÁLISIS CUALITATIVO

Estadística Descriptiva

Puntuaciones "Z" AnálisisDescriptivo

AnálisisDinámico o Sistemático

Análisis eIdentificación de

ProblemáticaRazones

Estadística Inferencial

Prueba Paramétricas

Prueba no Paramétricas

Análisis Multivariado

AUTOEVALUACIÓN

1. Construya una distribución de frecuencias con todos sus elementos e interprétalos verbalmen-te.

2. Un investigador obtuvo en una muestra las siguientes frecuencias absolutas para la variable actitud hacia el director de la escuela.

Categoría Frecuencias absolutas

Totalmente desfavorableDesfavorable

Ni favorable ni desfavorableFavorable

Totalmente favorable

692820136

a. Calcule las frecuencias relativas o porcentajes. b. Grafique las frecuencias relativas a través de un histograma.c. Verbalice los resultados respondiendo a la pregunta ¿la actitud hacia el director de la

escuela es favorable o desfavorable?

3. Describa cada uno de las estadísticas descriptivas para las variables.

4. Explique en qué consiste la puntuación z.

5. ¿Cuál es el proceso que se sigue en el análisis de los datos, según el enfoque cualitativo?

6. Realizar el análisis y la interpretación de su trabajo de investigación


Unidad V

112


Unidad V

114

Sesión

9


Investigación II

115

Sesión

9

9.1. CONCLUSIONES

Las conclusiones deben estar relacionadas con los objetivos de investigación, especialmente con los específi cos, es decir aquí sebe mostrar si se llegó o no a los objetivos específi cos, además cómo se determinará si se llegó o no a resolver el problemas de investigación.

Las conclusiones deben ser claras y precisas, no deber haber ambigüedades en la redacción de las mismas.

Se presentarán también las implicaciones teóricas y prácticas de lo que se encontró en el estudio de la investigación, tratando de no generalizar o de establecer conclusiones que no están respal-dadas por los resultados. Asimismo, las conclusiones a señalar si las hipótesis fueron validadas o no si es que en la investigación los hubiera.

9.2. RECOMENDACIONES

Las recomendaciones son propuestas o alternativas de solución a los problemas específi cos. Ade-más si no aplican a tiempo los problemas se empeorarían.

Para redactar las recomendaciones se tiene que tener en cuenta:

La trascendencia de la investigación.Las mejoras o ampliaciones que se lleven a cabo en el trabajo de investigación.Que surjan otras investigaciones a partir del estudio.

9.3. EL REPORTE DE INVESTIGACIÓN

El reporte de investigación o informe fi nal es “un documento que muestra en forma ordenada pertinente y concisa los aspectos de una investigación, especialmente los relacionados con los resultados obtenidos, así como su discusión”.

CONCLUSIONES, RECOMENDACIONES Y EL REPORTE DE LA INVESTIGACIÓN


Unidad V

116

El informe como fase final del proceso de investigación consiste en la presentación por escrito de los resultados de la investigación indicando la formulación del problema, los objetivos, el marco teórico, las hipótesis, las metodologías utilizadas, así como presentación de datos, análisis e in-terpretación de datos, las conclusiones y recomendaciones.

La redacción del informe implica, no solo la creación y acrecentamiento, a través de la capacidad intelectual del investigador, de la información en un escrito claro y sencillo, evitando las disgre-gaciones, términos abstractos que dificultan la comprensión del estudio.

9.3.1. El buen informe

El buen informe no es resultado de la improvisación y de la espontaneidad, sino de un procedi-miento arduo y laborioso que exige las siguientes acciones:

1. Revisión y clasificación de la información. Es necesario revisar y valorar el fichero de trabajo, así como la organización de los temas para localizar tanto las lagunas de información que deben ser llenadas, como eliminar información inútil e innecesaria.

2. Revisión del esquema del proyecto. Se debe revisar el esquema de la investigación con el fin de integrar un índice tentativo para iniciar la redacción del escrito.

3. Preparación de cuadros y gráficas. Determinar que cuadros, gráficas e ilustraciones se inclui-rán en el trabajo.

4. Organización del material de trabajo. El investigador deberá organizar todo el material, fuen-tes de consultas y útiles de trabajo necesarios para llevar a cabo la redacción del informe.

5. Redacción del borrador. Es la exposición organizada de las ideas que incluirá el informe defi-nitivo.

6. Revisión del borrador. Una vez terminado el borrador, es necesario analizarlo y perfeccionarlo en lo referente a los siguientes factores:

a. Redacción y ortografía. Claridad y exactitud en cuanto a la exposición de las ideas, cohe-rencia en lo expuesto, ortografía, encabezados, etc.

b. Citas y notas. Exactitud en la transcripción de ideas, cifras y hechos, así como el ordena-miento adecuado de los mismos.

c. Contenido y enfoque. Adecuada organización de las ideas, interrelación de todos los te-mas, orden y unidad en el enfoque de trabajo.

d. Consistencia. Coherencia entre el título del trabajo, las hipótesis, los resultados y las con-clusiones.

e. Formato. Correcta disposición de los espacios, títulos, márgenes, ilustraciones.

Una vez concluida la revisión del borrador, se debe pasar el manuscrito al especialista para que emitan sus observaciones.


Investigación II

117

9.3.2. La estructura del informe

PORTADAPÁGINA DE RESPETOPÁGINA DEL TÍTULODEDICATORIAAGRADECIMIENTOCONTENIDO (ÍNDICE)

I. INTRODUCCIÓN

A. Planeamiento y formulación del problema1. Planteamiento de la realidad problemática (descripción)2. Formulación del problema (en forma de pregunta)

B. Propósito y justificación de la investigación1. Propósito (alcance o finalidad)2. Justificación

C. Objetivos de la investigación (general y específicos)1. Objetivo general2. Objetivos específicos

D. Hipótesis de la investigación (general y específica)1. Hipótesis general2. Hipótesis específicas

E. Variables e indicadores de la investigación ( dimensiones, indicadores, índices)1. X = Variable independiente2. Y = Variable dependiente

F. Antecedentes bibliográficos de la investigación

G. Limitaciones de la investigación (bibliográfica, cultural, religiosa, social, ética)

II. MARCO TEÓRICO CONCEPTUAL

1. Marco teórico o bases teóricas (todas las teorías, los estudios realizados o existentes, las tesis relacionadas con la investigación, los documentos, etc.).

2. Marco conceptual y Operacional de Términos (definición conceptual).

III. METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN

A. Descripción del área, tipo (aplicado, teórico) y nivel (descriptivo, explicativo, correlacionar) de investigación.

B. Diseño metodológico de la investigación (experimental y no experimental).C. Descripción del Área de estudios de la investigación.D. Población y Muestra.1. Definición de la población.2. Definición de la muestra.


Unidad V

118

E. Instrumentos de la recolección de datos.1. Proceso de recolección de datos o procedimiento.

IV. ADMINISTRACIÓN DEL PROYECTO

1. Cronograma de ejecución.2. Presupuesto.

V. PRESENTACIÓN, ANÁLISIS E INTERPRETACIÓN DE RESULTADOS

1. Resultado de la información. 2. Análisis de la información. 3. Interpretación de la información.

VI. CONCLUSIONESVII. RECOMENDACIONES BIBLIOGRAFÍA MATRIZ DE CONSISTENCIA ANEXOS Y APÉNDICES

- Gráficas- Cuadros estadísticos- Material suplementario

9.4. DESCRIPCIÓN DE LA ESTRUCTURA DEL INFORME

9.4.1. El título

El título debe ser breve, claro y preciso, de tal manera que sintetice el trabajo, de doce a quince palabras, generalmente, como máximo.

Debe ubicar el tema de estudio en tiempo y espacio, especificando el sujeto de investigación. Por ejemplo:

“Relación entre la pobreza y la violencia en el Perú durante 1980-1995.

9.4.2. El autor

Es conveniente identificar a las personas o investigadores que participarán en el estudio, indicando el investigador principal, los asistentes y asesores, si los hay. Si no existen diferencias entre los investigadores en el estudio, estos se citarán por orden alfabético de apellidos.

9.4.3. La institución

Debe hacerse mención de la institución o instituciones que han participado o apoyado la ejecu-ción del trabajo de investigación.


Investigación II

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Ejemplo:

LA PORTADAUNIVERSIDAD NACIONAL DE ANCASHRELACIÓN ENTRE LA POBREZA Y LA VIOLENCIA EN EL PERÚ, EN EL PERÍODO 1980 -1985POR

GUILLERMO GOMERO C.HUARAZ - REGIÓN CHAVIN1997

En el caso de tesis, las portadas varían de acuerdo a los lineamientos establecidos por los centros superiores: institutos o universidades.

9.4.4. Índice

Sirve para localizar los diferentes aspectos del tema tratado. El índice debe incluir todos los ca-pítulos, subcapítulos y parágrafos del texto con la misma numeración, las mismas páginas y las mismas palabras.

El índice es un servicio indispensable que se hace tanto al lector como a uno mismo. Sirve para localizar rápidamente un tema dado.

Puede ponerse al principio o al final, aunque ciertos investigadores han optado el primer criterio. A nuestro modo de ver, poner el índice al principio resulta más cómodo, sobre todo al lector para ubicar un determinado tema, mientras que para consultarlo al final, hay que hacer un trabajo físico mayor.

Una alternativa es poner al principio un índice propiamente dicho (enunciado de los capítulos) y al final un sumario muy razonado y analítico, que generalmente va también acompañado de un índice de nombres. En una tesis no es necesario. Suficiente con un buen indice sumario muy analítico, preferentemente al principio de la tesis, inmediatamente después de la portada.

La numeración de los capítulos y parágrafos podría ser utilizando números romanos, arábigos, letras del alfabeto, etc. Para no abusar de la numeración, en algunas editoriales se jerarquizan las secciones de los libros mediante tipos y tamaños diferentes de letras.

Ejemplo:

Capítulo I

Formulación de hipótesis ................................................................................................................. 1

1.1. Concepto ................................................................................................................................... 2

1.2. Génesis de la hipótesis ............................................................................................................ 3

1.3. Tipos de hipótesis .................................................................................................................... 4

1.3.1. Hipótesis de investigación .................................................................................................... 5


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1.3.1,1. Hipótesis descriptivas ........................................................................................................ 7

1.3.1-2. Hipótesis correlaciónales ................................................................................................... 9

1.3.1.4. Hipótesis explicativas ...................................................................................................... 10

1.3.1.4. Hipótesis correlaciónales ................................................................................................. 12

1.3.2. Hipótesis nulas ................................................................................................................... 14

1.3.3. Hipótesis alternativas ......................................................................................................... 15

1.3.4. Hipótesis estadísticas .......................................................................................................... 16

Cuando se elabora el proyecto de investigación, se expone un índice o contenido provisional que sufre modificaciones conforme se avanza en el proceso de investigación y en la redacción del informe.

El índice o contenido debe contener no solo los capítulos sino también la introducción, las con-clusiones y todas las partes que conforman el informe final.

9.4.5. La introducción

Sirve para iniciar y motivar al lector en el estudio del informe. En la introducción se consideran los siguientes aspectos:

- El tema: indicar cuál es el lema, su enfoque e importancia.

- El planteamiento del problema: objetivos, preguntas y justificación del estudio.

- El contexto general de la investigación (cómo y dónde se realizó).

La introducción se redacta después de que se ha finalizado el informe, con el objeto de poder presentar una visión general de este. Siempre está escrito por el autor y/o autores.

La diferencia entre el prólogo, el prefacio y la introducción es que el prólogo está escrito por una persona distinta al autor del texto y el objetivo es presentar tanto al autor como a la obr. Entre tanto el prefacio lo escribe el autor, pero tiene un carácter más subjetivo, es ‘más pequeño que la introducción y en este se expone la investigación y sus problemas.

9.4.6. El marco teórico

Es la descripción, explicación y análisis del problema de investigación, el marco teórico implica la revisión de literatura que tenga relación con el tema, es decir, se desarrollan los estudios e investigaciones, antecedentes y las teorías a manejar. Algo más sobre este punto se recomienda revisar el capítulo marco teórico”.

9.4.7. La metodología

Es parte del informe describe cómo fue realizada la investigación, incluye:


Investigación II

121

- Método, vale decir, el diseño metodológico (experimental, descriptivo, inductivo, deductivo, etc.).

- Población (características relevantes).

- Selección de la muestra (tamaño muestral).

- Instrumentos de medición (encuesta, entrevista, escala de actitudes) o de recolección de datos.

- Procedimiento (conjunto de pasos o etapas que se dan en el desarrollo de la investigación). Por ejemplo, en un experimento se describe criterios para constituir el grupo experimental y el grupo de control, la manipulación de la variable independiente. En una encuesta se describe cómo se realizaron las entrevistas, las dificultades y la forma cómo se lograron solucionar. El procedimiento comprende, generalmente, el trabajo de campo o de gabinete.

- Procesamiento de datos, debe incluir un resumen cómo han sido procesados y manejados los datos y describir las técnicas, estadísticas que se usaron en el análisis. Implica la elaboración de datos y su transformación de estos datos en términos estadísticos.

9.4.8. La presentación de resultados

Después de haber reunido la información, es necesario describir los hallazgos o resultados ob-tenidos. Estos se muestran generalmente en tablas o gráficas, tomando como base el plan de tabulación ya elaborado.

9.4.9. El análisis e interpretación de los datos

Consiste en explicar la información procesada utilizando técnicas estadísticas descriptivas e in-ferenciales y el análisis teórico. El análisis estadístico abarca el análisis simple descriptivo y la estadística inferencial.

La interpretación la explicación del significado de los datos obtenidos. En esta etapa se esta-blecen comparaciones o relaciones de los resultados del estudio con otros similares, o se trae a colación lo encontrado en la revisión bibliográfica, así como los conocimientos, experiencias, ideologías y marco de referencia en general del investigador. Por eso es considerado esta fase, como una de las más importantes.

9.4.10. Las conclusiones y recomendaciones

Son las síntesis de los resultados obtenidos a lo largo del proceso de investigación. Cualquier con-clusión deberá fundamentarse en el cuerpo teórico y los resultados de la investigación, además de resumir los principales hallazgos y recomendaciones sobresalientes de la discusión.

Estos deben ser específicos, concretos y asimismo deben ser enunciados con claridad y precisión y relacionados con el problema y los objetivos planteados al inicio de la investigación. Las conclu-siones y las recomendaciones deben derivarse de los hallazgos o resultados de la investigación.

En esta etapa se presenta la comprobación o rechazo de la hipótesis, sus limitaciones, la rela-ción con otras hipótesis y las recomendaciones o aportaciones teóricas del investigador. Esa fase


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122

puede denominarse “conclusiones” y recomendaciones”,” discusión”, “conclusiones e implica-ciones”

“conclusiones y sugerencias”(véase infra).

9.4.11. El resumen

Debe contener una síntesis de todo el trabajo de investigación, esto es el planteamiento del problema, la hipótesis, la metodología del estudio, los resultados más importantes, así como las principales conclusiones (todo resumido). Se estima que el resumen debe dar una visión clara y específica del contexto global de la investigación. En lo que respecta a los artículos para revistas científicas, el resumen ocupa de 75 a 175 palabras. El resumen debe ser comprensible sencillo, exacto, informativo y previsto (ver ejemplo infra).

9.4.12. La bibliografía

Es la información sobre las obras citadas (referencias) y las consultadas (bibliografía). Son uti-lizadas para elaborar el marco teórico u otros propósitos. Para ello es indispensable hacer una relación de todas las fuentes que han servido de consulta para realizar la investigación. La bi-bliografía se incluye al final del informe y deben ser ordenadas alfabéticamente. Se sugiere el orden siguiente:

- Autor- Año de publicación- Título de la obra- Lugar de publicación- Editorial

Es conveniente señalar que existen variaciones en la forma de presentación de la bibliografía, por lo tanto, se debe considerar como algo flexible nuestra propuesta o sugerencia.

9.4.13. Los anexos

Los anexos deben presentarse al final del trabajo, precedidos por una hoja en la que se especi-fique el número y título de cada uno de ellos. En los anexos deben incluir, además de los cua-dros estadísticos y gráficos, los instrumentos de medición o recolección, fotografías, informes de sesiones de grupo, el desarrollo de una fórmula complicada, análisis estadísticos adicionales, el calendario de actividades, el presupuesto, etc.

9.5. EJEMPLOS Y PARTE DE LA ESTRUCTURA DE UN INFORME

9.5.1. De un resumen

Un ejemplo sobre cómo resumir un trabajo es el siguiente:

Los estudios sobre la problemática de la mujer se han desarrollado de manera notable en la última década, aunque con enfoques y temáticas muy heterogéneas. Sin embargo, se observa un predominio de estudios sobre el empleo en sus diferentes aspectos: cuantitativo, por ramas específicas, tecnología y división sexual del trabajo, condiciones de trabajo, entre otros.


Investigación II

123

A su vez, las explicaciones teóricas estuvieron influenciadas por el feminismo radical, en sus primeras versiones, posteriormente se observa una tendencia a realizar estudios multidisci-plinarios, en un esfuerzo por recuperar las diversas manifestaciones de la completa realidad social.

La problemática de la mujer, referida a! empleo, presentaría las mismas características que los asalariados varones, con el ingrediente adicional de la doble jornada y la desvalorización de su trabajo, por la simple condición de ser mujer. Dicha desvalorización de lo femenino no se debe únicamente a pautas, normas, valores o necesidades técnicas de producción, propios del capi-talismo; sino también a la supervivencia de valores y costumbres tradicionales particularmente vigentes en sociedades como la peruana.

9.5.2. De recomendaciones

En un determinado trabajo de investigación se puede establecer, a modo de ejemplo, la siguien-te forma de plantear las recomendaciones:

y Se recomienda fomentar las pequeñas y microempresas con apoyo estatal, con el objetivo de generar puestos de trabajo.

y Es preciso calificar a la juventud para su desempeño óptimo.

y Se recomienda realizar un censo de la población joven para conocer su situación pro-blemática.

y Fomentar un debate nacional organizado por las universidades, Ministerio de Trabajo y de la Presidencia. A estos foros se deben invitar especialistas en ciencias económicas y sociales.

y Se requiere la creación de un instituto de investigaciones de la juventud que permita estu-diar con fundamento científico el comportamiento de la población joven, produciendo crite-rios y recomendaciones para resolver sus necesidades inmediatas.

9.5.3. De una introducción

La introducción de un tratado de tesis puede iniciarse del siguiente modo:

El Centro de Investigaciones de Ciencias Empresariales (CICE), de la Universidad Peruana Unión, realiza un trabajo de investigación acerca del comercio informal en el cono este de la ciudad de Lima. El trabajo es de carácter descriptivo y como tal, constituye un esfuerzo por conocer el comportamiento de este sector. Evidentemente no es un estudio profundo, peo sí expone las principales características de los comerciantes informales en tal zona.

El trabajo de investigación tiene como uno de sus objetivos esenciales, determinar los elementos que han originado el incremento del comercio informal y su impacto en el cono este de la ciudad de Lima, para ello hemos formulado las siguientes interrogantes:

¿Por qué el comercio informal se ha incrementado considerablemente? ¿Cuál es el impacto de este sector en el cono este de la ciudad de Lima? ¿Cuál es la relación que existe entre el desempleo, subempleo y la informalidad? Estos son algunas de las preguntas que debemos responder.


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124

El estudio obtendrá información valiosa mediante los instrumentos de medición y recolección que, desde luego, constituyen un aporte relevante para responder tales preguntas, permitiendo la comprensión y solución de este fenómeno social.

9.5.4. Sobre notas de pie de página, citas y referencias

Al redactar el informe final, en necesario en ocasiones referirse a otros autores con cuya autori-dad académica refuerza el marco o supuestos teóricos expuestos. Sobre este asunto, podemos decir lo siguiente1:

y Respecto a las citas diremos que son transcripciones textuales de otros autores, se copia literalmente, van entre comillas o se transcriben con otro tipo de letra. En seguida se puede anotar el nombre del autor, el año, el título, el capítulo y el número de la página. Cuando el texto es demasiado grande, se pueden poner puntos suspensivos y se transcriben solo lo que interesa, cuando es necesario se hace un comentario dentro de una cita, puede interpolarse el comentario utilizando el paréntesis o el corchete.

y Las notas de pie, sirven para ampliar las aseveraciones que se han hecho sobre el texto. Son aclaraciones y explicaciones que sirven para proporcionar información adicional, a fin de que el lector comprenda algo de lo expresado en el texto, su utilización debe ser moderado o limitado a las necesidades del estudio. Las notas sirven para indicar el origen de las citas, sirven para introducir una cita de refuerzo.

y Las referencias son datos de origen de una cita textual, se anotan a pie de página o en el texto, dentro de un paréntesis. Incluye el autor, año, título, capítulo y la página citada.

9.5.5. Sobre la redacción del informe

La redacción de un informe debe hacerse con propiedad. Así el estilo de un informe científico debe reunir tres cualidades: claridad, orden y exactitud.

La claridad, se refiere a que el tema debe ser tratado con lenguaje sencillo, evitando la utilización de términos técnicos y de palabras rebuscadas. Los párrafos deben ser cortos, con frases breves y concretas.

El orden, consiste en exponer los razonamientos en forma lógica, organizada y accesible. Vale decir que debe existir coherencia lógica en el informe.

La exactitud, consiste en seleccionar el vocabulario más apropiado para evitar confusión y malas interpretaciones.

Asimismo, es recomendable aplicar las reglas gramaticales de ortografía, puntuación y redac-ción, para ello el investigador deberá auxiliarse si es necesario de un libro de gramática, un diccionario enciclopédico y un diccionario de sinónimos.

Por otra parte, se destacan ocho cualidades para la redacción científica: claridad, precisión, vive-za, sistematización, sencillez, originalidad, rigor y sinceridad. Veamos en qué consiste cada uno.

1/ Estos temas fueron tratados en RODRIGUEZ, Oscar (2004): Investigación I. Módulo IV,Tema II, 91-93 y Tema III, 95-100.


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Claridad y sencillez, es el discurso oral o escrito, el mensaje debe ser claro o completamente comprensible por sus receptores. Utilizar en cada caso la palabra justa, no emplear palabras in-útiles y vacías. Un texto no será sencillo ni claro si utiliza, sin necesidad, palabras rebuscadas y artificiosas o términos técnicos no conocidos ni definidos.

Precisión. En cada momento se deben utilizar las palabras justas y las expresiones que corres-ponden exactamente a las ideas que se quiere expresar. Un efecto de la precisión es la concisión, es decir, ausencia de palabras superfluas.

Sinceridad y originalidad, la sinceridad consiste en escribir conforme a nuestra propia manera y según nuestro estilo peculiar y no fingidamente. La originalidad está relacionada directamente con la sinceridad porque expresamos, con nuestras propias ideas, el pensamiento de otros, tra-tando de asimilar profundamente e integrar en nuestro pensamiento.

Viveza, implica evitar el estilo monótono, amorfo, inerte y pesado, que se ponga algo de colo-rido y pasión en el escrito. Se debe destacar la importancia de lo que se escribe, su actualidad, su vigencia, su utilidad y sus aplicaciones. Se debe relievar las ideas mediante la comparación, la contraposición y la antítesis.

Rigor y sistema, el rigor consiste en la propiedad y exactitud del contenido de la tesis y, en general, de todo trabajo científico. El rigor comprende tres dimensiones: extensión, profundidad y seriedad científica.Un trabajo será científico en la extensión porque, si abarca todos los aspectos, no olvida ni des-deña el estudio de ninguna corriente o posición, aunque no coincida con la suya.

La tesis tendrá rigor en profundidad, si se buscan los fundamentos últimos de las cuestiones y se llega hasta el límite intelectual posible, no quedándose nunca voluntariamente a medio camino.

Por último, el rigor en la sistematización, significa que el trabajo en su redacción debe ser sis-temático, de manera que presenta en forma integradas, todos los aspectos del tema estudiado.


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AUTOEVALUACIÓN

1. ¿Cuáles son las consideraciones que se deben tener presente para un buen informe?

2. ¿Cuál es el criterio para establecer correctamente el título de un estudio?

3. ¿Cuáles son los criterios que se deben tomar en cuenta cuando se describe el marco teórico, la metodología de la investigación, las conclusiones y las recomendaciones?

4. ¿Podrías redactar un resumen para una introducción del trabajo de investigación que estás llevando a cabo? Si no realizas ningún trabajo ¿puedes empezar a plantear uno?

5. ¿Qué criterios se deben considerar al momento de redactar el informe final de un trabajo de investigación?


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ANEXOS

TABLA 1áreas bajo la curva normal

COLUMNAS

1 2 3 4

puntuación distancia de Z área de la Área de la

“Z” a la medida parte mayor parte menor

0,00 0,0000 0,5000 0,5000

0,01 0,0040 0,5040 0,4960

0,02 0,0080 0,5080 0,4920

0,03 0,0120 0,5120 0,4880

0,04 0,0160 0,5160 0,4840

0,05 0,0199 0,5199 0,4801

0,06 0,0239 0,5239 0,4761

0,07 0,0279 0,5279 0,4721

0,08 0,0319 0,5319 0,4681

0,09 0,0359 0,5359 0,4641

0,10 0,0398 0,5398 0,4602

0,11 0,0438 0,5438 0,4562

0,12 0,0478 0,5478 0,4522

0,13 0,0517 0,5517 0,4483

0,14 0,0557 0,5557 0,4443

0,15 0,0596 0,5596 0,4404

0,16 0,0636 0,5636 0,4364

0,17 0,0675 0,5675 0,4325

0,18 0,0714 0,5714 0,4286

0,19 0,0753 0,5753 0,4247

0,20 0,0793 0,5793 0,4207

0,21 0,0832 0,5832 0,4168

0,22 0,0871 0,5871 0,4129

0,23 0,0910 0,5910 0,4090

0,24 0,0948 0,5948 0,4052


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128

COLUMNA

puntuación distancia de Z Área de la parte Área de la

“Z” a la medida mayor parte menor

1,65 0,4505 0,9505 0,0495

1,66 0,4515 0,9515 0,0485

1,67 0,4525 0,9525 0,0475

1,68 0,4535 0,9535 0,0465

1,69 0,4545 0,9545 0,0455

1,70 0,4554 0,9554 0,0446

1,71 0,4564 0,9564 0,0436

1,72 0,4573 0,9573 0,0427

1,73 0,4582 0,9582 0,0418

1,74 0,4591 0,9591 0,0409

1,75 0,4599 0,9599 0,0401

1,76 0,4608 0,9608 0,0392

1,77 0,4616 0,9616 0,0384

1,78 0,4625 0,9625 0,0375

1,79 0,4633 0,9633 0,0367

1,80 0,4641 0,9641 0,0359

1,81 0,4649 0,9649 0,0351

1,82 0,4656 0,9656 0,0344

1,83 0,4664 0,9664 0,0336

0,84 0,4671 0,9671 0,0329

1,85 0,4648 0,9678 0,0322

1,86 0,4686 0,9686 0,0314

1,87 0,4693 0,9693 0,0307

1,88 0,4699 0,9699 0,0301

1,89 0,4706 0,9706 0,0294

1,90 0,4713 0,9713 0,0287

1,91 0,4719 0,9719 0,0281

1,92 0,4726 0,9726 0,0274

1,93 0,4732 0,9732 0,0268

1,94 0,4738 0,9738 0,0262

1,95 0,4744 0,9744 0,0256

1,96 0,4750 0,9750 0,0250

1,97 0,4756 0,9756 0,0244

1,98 0,4761 0,9761 0,0239

1,99 0,4767 0,9767 0,0233


Investigación II

129

COLUMNA

puntuación distancia de Z Área de la parte Área de la

“Z” a la medida mayor parte menor

3,05 0,4989 0,9989 0,0011

3,06 0,4989 0,9989 0,0011

3,07 0,4989 0,9989 0,0011

3,08 0,4990 0,9990 0,0001

3,09 0,4990 0,9990 0,0001

3,10 0,4990 0,9990 0,0001

3,11 0,4991 0,9991 0,0009

3,12 0,4991 0,9991 0,0009

3,13 0,4991 0,9991 0,0009

3,14 0,4992 0,9992 0,0008

3,15 0,4992 0,9992 0,0008

3,16 0,4992 0,9992 0,0008

3,17 0,4992 0,9992 0,0008

3,18 0,4993 0,9993 0,0007

3,19 0,4993 0,9993 0,0007

3,20 0,4993 0,9993 0,0007

3,21 0,4993 0,9993 0,0007

3,22 0,4994 0,9994 0,0006

3,23 0,4994 0,9994 0,0006

3,24 0,4994 0,9994 0,0006

3,30 0,4995 0,9995 0,0005

3,40 0,4997 0,9997 0,0003

3,50 0,4998 0,9998 0,0002

3,60 0,4998 0,9998 0,0002

3,70 0,4999 0,9999 0,0001


Unidad V

130

TABLA 2Distribución “t” de Student

1 6,3138 31,821

2 2,9200 6,965

3 2,3534 0,541

4 2,1318 3,747

5 2,0150 3,365

6 1,9432 3,143

7 1,8946 2,998

8 1,8595 2,896

9 1,8331 2,821

10 1,8125 2,764

11 1,7959 2,718

12 1,7823 2,681

13 1,7709 2,650

14 1,7613 2,624

15 17530 2,602

16 1,7459 2,583

17 1,7396 2,567

18 1,7341 2,552

19 1,7291 2,539

20 1,7247 2,528

21 1,7207 2,518

22 1,7171 2,508

23 1,7139 2,500

24 1,7109 2,492

25 1,7081 2,485

26 1,7056 2,479

27 1,7033 2,473

28 1,7011 2,467

29 1,6991 2,462

30 1,6973 2,457

35 1,6896 2,438

40 1,6839 2,423

45 1,6794 2,412

50 1,6759 2,403

60 16707 2,390

70 1,6669 2,381

80 1,6641 2,374

90 1,6620 2,368

100 1,6602 2,364

120 1,6577 2,358


Investigación II

131

TABLA 4Valores de X2 a los niveles de confianza de 0.05 y 0.01

grados de libertad (gl) 0,05 0,01

1 3,841 6,6352 5,991 0,921

3 7,815 11,345

4 9,488 13,277

5 11,070 15,086

6 12,592 16,812

7 14,067 18,475

8 15,507 20,090

9 16,919 21,666

10 18,307 23,209

11 19,675 24,725

12 21,026 26,217

13 22,362 27,688

14 23,685 29,141

15 24,996 30,578

16 26,296 32,000

17 27,587 33,409

18 28,869 34,805

19 30,144 36,191

20 31,410 37,566

21 32,671 38,932

22 33,924 40,289

23 35,170 41,638

24 36,415 42,980

25 37,652 44,314

26 38,885 45,642

27 40,113 46,963

28 41,337 48,278

29 42,557 49,588

30 43,773 50,892

35 49,802 57,342

40 55758 63,691

45 61,656 69,957

50 67,505 76,154

60 79,082 88,379

70 90,531 100,425

80 101,879 112,329

90 113,145 124,116100 124,342 135,807


Unidad V

132

TABLA 3(gl entre grupos) P = 05

gl 1 2 3 4 5 6 8 12

(gl I

ntra

grup

os)

1 161,40 199,50 215,70 224,60 230,20 234,00 238,90 243,90

2 18,51 19,00 19,16 19,25 19,30 19,33 19,37 19,41

3 10,13 9,55 9,28 9,12 9,01 8,94 8,84 8,74

4 7,71 6,94 6,59 6,39 6,26 6,16 6,04 5,91

5 6,61 5,79 5,41 5,19 5,05 4,95 4,82 4,68

6 5,99 5,14 4,76 4,53 4,39 4,28 4,15 4,00

7 5,59 4,74 4,35 4,12 3,97 3,87 3,73 3,57

8 5,32 4,46 4,07 3,84 3,69 3,58 3,44 3,28

9 5,12 4,26 3,86 3,63 3,48 3,37 3,23 3,07

10 4,96 4,10 3,71 3,48 3,33 3,22 3,07 2,91

11 4,84 3,98 3,59 3,36 3,20 3,09 2,95 2,79

12 4,75 3,88 3,49 3,26 3,11 3,00 2,85 2,69

13 4,67 3,80 3,41 3,18 3,02 2,92 2,77 2,60

14 4,60 3,74 3,34 3,11 2,96 2,85 2,70 2,53

15 4,54 3,68 3,29 3,06 2,90 2,79 2,64 2,48

16 4,49 3,63 3,24 3,01 2,85 2,74 2,59 2,42

17 4,45 3,59 3,20 2,96 2,81 2,70 2,55 2,38

18 4,41 3,55 3,16 2,93 2,77 2,66 2,51 2,34

19 4,38 3,52 3,13 2,90 2,74 2,63 2,48 2,31

20 4,35 3,49 3,10 2,87 2,71 2,60 2,45 2,28

21 4,32 3,47 3,07 2,84 2,68 2,57 2,42 2,25

22 4,30 3,44 3,05 2,82 2,66 2,55 2,40 2,23

23 4,28 3,42 3,03 2,80 2,64 2,53 2,38 2,20

24 4,26 3,40 3,01 2,78 2,62 2,51 2,36 2,18

25 4,24 3,38 2,99 2,76 2,60 2,49 2,34 2,16

26 4,22 3,37 2,98 2,74 2,59 2,47 2,32 2,15

27 4,21 3,35 2,96 2,73 2,57 2,46 2,30 2,13

28 4,20 3,34 2,95 2,71 2,56 2,44 2,29 2,12

29 4,18 3,33 2,93 2,70 2,54 2,43 2,28 2,10

30 4,17 3,32 2,92 2,69 2,53 2,42 2,27 2,09

40 4,08 3,23 2,84 2,61 2,45 2,34 2,18 2,00

60 4,00 3,15 2,76 2,52 2,37 2,25 2,10 1,92

120 3,92 3,07 2,68 2,45 2,29 2,17 2,02 1,83

∞ 3,84 2,99 2,60 2,37 2,21 2,09 1,94 1,75


Investigación II

133

(gl entre grupos) P = 0.01

gl 1 2 3 4 5 6 8 12

(gl I

ntra

grup

os)

1 4052 4999 5403 5625 5764 5859 5981 6106

2 98,49 99,01 99,17 99,25 99,30 99,33 99,36 99,42

3 34,12 30,81 29,46 28,71 28,24 27,91 27,49 27,05

4 21,20 18,00 16,69 15,98 15,52 15,21 14,80 14,37

5 16,26 13,27 12,06 11,39 10,97 10,67 10,27 9,89

6 13,74 10,92 9,78 9,15 8,75 8,47 8,10 7,72

7 12,25 9,55 8,45 7,85 7,46 7,19 6,84 6,47

8 11,26 8,65 7,59 7,01 6,63 6,37 6,03 5,67

9 10,56 8,02 6,99 6,42 6,06 5,80 5,47 5,11

10 10,04 7,56 6,55 5,99 564,00 5,39 5,06 4,71

11 9,65 7,20 6,22 5,67 5,32 5,07 4,74 4,40

12 9,33 6,93 5,95 5,41 5,06 4,82 4,50 4,16

13 9,07 6,70 5,74 5,20 4,86 4,62 4,30 3,96

14 8,56 6,51 5,56 5,03 4,69 4,46 4,14 3,80

15 8,68 6,36 5,52 4,89 4,56 4,32 4,00 3,67

16 8,53 6,23 5,29 4,77 4,44 4,20 3,89 3,55

17 8,40 6,11 5,18 4,67 4,34 4,10 3,79 3,45

18 8,28 6,01 5,09 4,58 4,25 4,01 3,71 3,37

19 8,18 5,93 5,01 4,50 4,17 3,94 3,63 3,30

20 8,10 5,85 4,94 4,43 4,10 3,87 3,56 3,23

21 8,02 5,78 4,87 4,37 4,04 3,81 3,51 3,17

22 7,94 5,72 4,82 4,31 3,99 3,76 3,45 3,12

23 7,88 5,66 5,76 4,26 3,94 3,71 3,41 3,07

24 7,82 5,61 4,72 4,22 3,90 3,67 3,36 3,03

25 7,77 5,57 4,68 4,18 3,86 3,63 3,32 2,99

26 7,72 5,53 4,64 4,11 3,82 3,59 3,29 2,96

27 7,68 5,49 4,60 4,07 3,78 3,56 3,26 2,93

28 7,64 5,45 4,57 4,04 3,75 3,53 3,23 2,90

29 7,60 5,42 4,54 4,02 3,73 3,50 3,20 2,87

30 7,56 5,39 4,51 3,83 3,70 3,47 3,17 3,84

40 7,31 5,18 4,31 3,65 3,51 3,29 2,99 2,66

60 7,08 4,98 4,13 3,65 3,34 3,12 2,82 2,50

120 6,85 4,79 3,95 3,48 3,17 2,96 2,66 2,34

∞ 6,64 4,60 3,78 3,32 3,02 2,80 2,51 2,18


Unidad V

134

GUÍA PARA LA EVALUACIÓN DE ANTEPROYECTOS DE INVESTIGACIÓN

Finalizado la relación del anteproyecto de investigación, es necesario evaluar para corregir algu-nas deficiencias.

Esta guía de evaluación se ha diseñado con el propósito de ayudar a determinar si el documento inicial reúne los requisitos necesarios para autorizar su ejecución.

La evaluación está dividida en dos partes:

ITEMS PONDERADO

FormaContenido

10 %90%

TOTAL 100%

EL valor ponderado de las calificaciones es:

Excelente : es el puntaje máximo dentro del paréntesis de cada ítemBueno : es la mitad del puntaje dentro del paréntesis de cada ítemDeficiente : 0

Los números en paréntesis indican el puntaje máximo que se puede atribuir al ítem correspon-diente:

Evaluación de la forma (10%)

Ítems Excelente Bueno Pobre

. Portada (1)

. Márgenes (1)

. Ortografía (1)

. Limpieza (1)

. Paginación (1)

. Contenido estructurado en forma lógica (4)

. Referencias (1)

Obs.: algunos anteproyectos de investigación presentan índices, queda a criterio del orientador incorporar este ítem.


Investigación II

135

Evaluación del contenido (90%)

A. Título (5)

. Redacción (1)

. Claridad (1)

. Coherencia con la formulación del problema (2)

. Extensión 15 palabras como máximo (1)

B. Planeamiento de la investigación (10)

. Son examinados los antecedentes y el contexto del problema (2)

. Percepción precisa del problema (2)

. Evidencia suficiente de fuentes independientes, índices estadísticos (2)

. Aparece con claridad las variables de estudios en la formulación del proble-ma. Coherencia con el nivel y diseño de investigación (3)

. Claridad en la Relación (1)

C. Justificación e importancia de la investigación (6)

. Existe una coherencia lógica en la conveniencia, relevancia social económica cultural de la realización del trabajo de investigación (2)

. Están indicados las implicaciones teóricas y aplicaciones prácticas que ten-drá el estudio (2)

. Las utilidades metodológicas y el valor teórico promete extender, y/o refi-nar el conocimiento existente (2)

D. Objetivos de la investigación (10)

. Coherencia lógica con la formulación del problema y la hipótesis de investi-gación (2)

. Visión de logro inmediato, específico (2)

. Visión de logro mediato, general (2)

. Coherencia con los problemas generales y específicos (2)

. Objetivos en forma ordenada (1)

. Redacción clara, coherente y específica (1)

E. Hipótesis y variables de la investigación (10)

. Conoce al dar una respuesta al problema identificado (2)

. Aparece con claridad las variables de estudio en el planeamiento de la solución a la necesidad (3)

. Coherencia con la formulación del problema (3)

. Existe claridad en la redacción (2)


Unidad V

136

F. Antecedentes bibliográficos (4)

. Datos completos de la fuente (1)

. Resumen preciso del contenido (1)

. Identificación de elementos relacionados directamente con el estudio de las variables de la investigación (2)

G. Delimitación de la investigación (2)

. Está delimitado la investigación en cuanto a tiempo espacio y contexto socioeconómico, tamaño y ámbito geográfico (2)

G. Marco teórico (16)

. Consiste con los objetivos (2)

. Analiza los antecedentes o temas relacionados al problema (2)

. Organización y estructura lógica del desarrollo del tema. Presentado del esquema de desarrollo y un mapa conceptual (2)

. Documentación actualizada (2)

. Capacidad de argumentación y razonamiento (2)

. Elaboración de conceptos de las variables e indicadores que caracterizan el tema de investigación (2)

. Redacción clara (2)

. Citas de autor, tablas (cuadros) y figuras (2)

H. Metodología de la investigación (15)

. Está identificado el tipo de investigación (aplicada o teórica) (1)

. Está identificado el nivel de investigación (exploratorio, descriptivo, correla-cionar o explicativo) (2)

. Está definido el diseño de investigación (experimental o no experimental) (2)

. Está especificada la ejecución de la investigación en el tiempo y espacio (1)

. Identificación y descripción de los grupos a ser investigados (población y muestra( (1)

. Descripción de los instrumentos (coherencia entre los indicadores) (1)

. Están definidos las variables y la medición de estas (1)

. Está detallado el método de la elaboración del instrumento (2)

. Está detallado el proceso de aplicación del instrumento (1)

. Está definido los análisis estadísticos a utilizar (prueba de hipótesis, si lo hubiera) (2)

. Redacción clara (1)

I. Cronograma de actividades (2)

. Orden lógico de las actividades (1)

. Coherencia entre las actividades y el tiempo destinado (1)


Investigación II

137

J. Presupuesto y financiamiento (3)

. Presupuesto estructurado (2)

. Fuentes disponibles para financiamiento (1)

K. Referencias (5)

. Libros actualizados (1)

. Artículos científicos / tesis / otros (1)

. Enlaces en internet (1)

. Extensión (mínimo 20 referencias) (1)

Estructurado y en orden alfabético (1)

L. Anexos (2)

. Presentación de una mapa conceptual del contenido del marco teórico (1)

. Presentación de la matriz de consistencia (1)

Total


Unidad V

138

BIBLIOGRAFÍA

BERNAL T. César (2000): Metodología de la investigación para administración y economía. Edi-torial Pearson Educación de Colombia, Ltda. Colombia.

CORBETTA, Piergiorgio (2003): Metodologías y técnicas de investigación social. Universidad de Bolonia. Edit, Mc Graw-Hill/Interamericana de España.

CUADRADO EBRERO, Amparo; VALMAYOR LÓPEZ, Lina (1999): Teoría contable. Metodología de la investigación contable. Editorial Mc Graw-Hill Interamericana. España.

DE CANALES, Francisca¸ BEATRIZ PINEDA, Elia; DE ALVARADO, Eva (1999): Metodología de la inves-tigación contable. Manual para el desarrollo del personal de salud.

ELIZONDO LOPÉZ, Arturo (2002): Metodología de la investigación contable. Tercera Edición. Edi-torial THOMSON, México.

GRAJALES GUERRA, Tevni (2004): Cómo elaborar una propuesta de investigación. Serie: Textos Universitarios. Edit. Montemorelos S.A, México.

HERNÁNDEZ SAMPIERI, Roberto; FERNANDEZ COLLADO, Carlos; BAPTISTA LUCIO, Pilar (2004): Meto-dología de la investigación. Tercera Edición, Editorial Mc Graw-Hill, México.

ICART, Teresa; FUENTESAZ, Carmen; PULPÓN, Anna (2001): Elaboración y presentación de un pro-yecto de investigación y una tesina. Ediciones Universitat de Barcelona. España.

MARTINEZ MIGUÉLEZ, Miguel (2004): Ciencia y arte en la metodología cualitativa. Editorial Trillas. Colombia.

MATOS, Alfredo (2003): Manual de investigación. Universidad Peruana Unión. Seminario de in-vestigación. Lima - Perú.

MÉNDEZ A. Carlos (1998): Metodología. Guía para elaborar diseños de investigación en ciencias económicas, contables y administrativas. Editorial Mc Graw-Hill Interamericana. Colombia.

MORSE, Janice (2003): Asuntos críticos en los métodos de investigación cualitativa. Editorial Universidad de Antioquía. Colombia.

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PEREZ SUAREZ, Víctor (1999): Econometrics Views 2.0. EDITORIAL San Marcos. Lima-Perú.

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Investigación II

139

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RYAN, Bob; SCAPENS, Robert; THEOBALD, Michael (2004): Metodología de la investigación en finanzas y contabilidad. Ediciones DEUSTO. España.


Unidad V

142

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Investigación II

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Unidad V

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Investigación II

143

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Unidad V

144

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Investigacion ii

Education

Transcript of Investigacion ii