METODOLOGÍA DE LA...

METODOLOGÍA DE LA

INVESTIGACIÓN

Dr. Abner Fonseca Livias

13/05/2012 06:10 a.m. Metodología de la investigación

Son características, cualidades,

atributos, números o propiedades

de un elemento de estudio, objeto,

fenómeno o hecho y que al

identificarlas se convierten en

informaciones o datos.

VARIABLES

3 Dr. Abner A. Fonseca L. 13/05/2012 06:10 a.m.

Características

Unidad de análisis Variable

Sexo

Procedencia

Datos

Masculino

6 años

25 kg.

110 cm

Números

Edad

Peso

Estatura

–Variable Independiente o secundaria.

• Posible causa del problema.

• Modifica a la variable dependiente.


Clasificación de variables

o Variable interviniente, intercurrente o interferente.

• Aparece entre el factor causal (VI) y el efecto (VD) alterando la relación en forma indirecta.

Variable Dependiente, o variable de interés, de criterio o principal.

◦ Posible efecto o resultado.

◦ Es la que se mide y se observa.

TIPOS DE VARIABLES

1. Cualitativos: Son atributos. Provienen de una

observación. Las operaciones posibles son el cálculo de

la tasa porcentual y de proporciones.

a) Dicotómicas: tiene sólo 2 categorías.

Ejemplos: Estado de salud: sano o enfermo.

Sexo de cliente : masculino o femenino.

• 80% son varones (tasa porcentual).

• 8 de cada 10 pacientes son varones (proporción)

b) Politómicas: tienen más de 2 categorías.

Ejemplo: Estado civil del cliente: soltero,

conviviente, casado, viudo, divorciado.

2. Cuantitativos: Registro de una característica a

través de un conteo o una medición numérica. Las

operaciones posibles son los promedios y las

medidas de dispersión, entre otras.

Las variables cuantitativas pueden ser continuas

o discretas.

- CONTINUA: Cuando las variables pueden tomar

valores fraccionados o decimales, dentro de una

escala de valores. Provienen de una medición.

Ejemplo: Tiempo de duración de un proceso.

Peso de un cliente

- DISCRETA o DISCONTINUA: Cuando las variables

sólo pueden tomar valores enteros dentro de una

escala de valores. Proviene de un conteo.

Ejemplo: Número de ventas en un día.

Número de hijos.

8 Dr. Abner A. Fonseca L.

Conjunto de posibles valores que una variable puede tomar.

Es una serie de graduaciones que permiten darle un valor

numérico a las características que estamos midiendo.

Las escalas de medición es el alma fundamental de toda

Investigación Científica, puesto que, sólo a través de ellas es

como se pueden calibrar los fenómenos, sus relaciones, entre

otros.

Es importante conocer el tipo de escala que representan los

datos, debido a que, de su esencia dependen las técnicas

estadísticas que se deberán aplicar para su análisis.

13/05/2012 06:10 a.m.

ESCALAS DE MEDICIÓN


Nominal: Determina la igualdad. Los números sirven como

indicativos o etiquetas para identificar objetos o clases.

Pertenecen a una variable cualitativa. Los datos observados

simplemente se clasifican en distintas categorías que no

implican orden.

Ejemplos:

Color de ojos

Estado civil

Profesiones

Lugar de nacimiento, etc.

13/05/2012 06:10 a.m.

CATEGÓRICOS


Ordinal: Determina mayor a menor. Los números se utilizan

para diferenciar el orden jerárquico. Los datos observados

se clasifican en categorías distintas en las que existe algún

orden específico.

La diferencia entre dos números ordinales no tiene

significado cuantitativo, sólo expresan, que una situación es

mejor que otra, pero no cuanto.

Ejemplos:

Grado de instrucción

Clases sociales

Orden de mérito

Grados militares, etc.

13/05/2012 06:10 a.m.

CATEGÓRICOS


Intervalos: Esta escala se caracteriza por tener una unidad

de medida y un origen (cero) arbitrario. Es una escala

ordenada en la cual la diferencia entre las mediciones es una

cantidad significativa.

Ejemplos: Coeficiente de inteligencia, temperatura, etc.

13/05/2012 06:10 a.m.

NUMÉRICOS


Razón o Proporción: Ésta constituye el nivel más alto de

medición, posee todas las características de las escalas

nominales, ordinales y de intervalos.

El cero es absoluto, significa ausencia o inexistencia total de

la propiedad considerada. Son posibles todas las operaciones

aritméticas. Los números indican los valores concretos de la

propiedad que sé esta midiendo como: peso, estatura,

ingresos monetarios y gastos directos.

13/05/2012 06:10 a.m.

NUMÉRICO

Operación de variables Es el proceso de conversión de una variable abstracta a una dimensión concreta.

• Permite una medición real del problema por medio de los indicadores establecidos.

• Los indicadores miden a las variables en su dimensión concreta, es decir que sus valores sean fáciles de medir.

• Es una tarea compleja pero decisiva para el proceso de la investigación, a partir de ella la investigación se transforma de un plano teórico a un plano operativo.


PARTES DE LA OPERACIONALIZACION VARIABLES DIMENSIONES INDICADORES VALOR FINAL TIPO DE

VARIABLE V

AR

IAB

LE

IN

DE

PE

ND

IEN

TE

FA

CT

OR

ES

IN

TE

RC

UL

TU

RA

LE

S

Dem

ográ

fica

s

Edad Fecha de

nacimiento Años Numérica

Paridad Nacimiento de hijos Nº de hijos Numérica

Ambiente Comunidad social

de procedencia

Urbano Nominal

Politómica Rural

Marginal

Soci

ales

Costumbres

Prácticas de un

pueblo o individuo

usadas por

generaciones

Pundonor

Nominal

Politómica

Prohibición de esposo

Falta de práctica

No hay necesidad

Religión

Creencia que

reconoce la

dependencia de

Dios

Evangélica

Nominal

Politómica

Católica

Testigo de Jehová

Adventista

PARTES DE LA OPERACIONALIZACION VARIABLES DIMENSIONES INDICADORES VALOR FINAL TIPO DE

VARIABLE V

AR

IAB

LE

IN

DE

PE

ND

IEN

TE

FA

CT

OR

ES

IN

TE

RC

UL

TU

RA

LE

S

Soci

ales

Estado civil Estado conyugal

de la mujer

Soltera

Ordinal

Politómica

Conviviente

Casada

Viuda

Divorciada

Conocimiento

Conjunto de

saberes sobre

PAP

Si Nominal

Dicotómica No

Habla Lenguaje de

comunicación

Quechua Nominal

Politómica Español

Ambos

V.

DEPENDIENTE

PAPANICOLAOU

Examen de PAP Rechazo al

examen de PAP

Sí

No

Nominal

Dicotómica

• Es la parte en la que el investigador define los

términos que usa en la investigación.

• Los términos son claves; es decir los términos

que más se usan en el estudio.

• Es un especie de “glosario”.

• Se considera los términos en orden alfabético.

• Se recomienda definir las abreviaturas o siglas

utilizadas en el estudio.


Definición de términos operacionales

ASPECTOS

METODOLÓGICOS

Dr. Abner Fonseca Livias

• Es el lugar en el que se va desarrollar el estudio de investigación, éste esta circunscrito en un espacio o lugar. Va de la mano con la población de estudio.

• El cual debe ser identificado y descrito con precisión a fin de diferenciar de otras áreas:

– Ubicación, descripción geográfica.

– Latitud y Longitud, precisa la mejor ubicación geográfica.

– Extensión, tamaño del área.

– Clima, del área de estudio o las variaciones que tiene.

– Altitud, indica los metros sobre el nivel del mar (msnm).

– Costumbres,

– Cultura, etc.

Ámbito de estudio


• Conjunto total de elementos, unidades de análisis o individuos en estudio.

• Tipos:

– Población Finita, es menor a 100,000; o población conocida.

– Población Infinita, es mayor a 100,000; o población desconocida.

Población (N)


Muestra (n) • Es una parte de la población, la muestra

debe ser representativa.


Muestra (n) para una N conocida • Tamaño de la muestra, fórmula:

• Donde:

– Z = Nivel de confianza puede variar del modo siguiente, para: » Z 90% =1.645

» Z 95% = 1.96

» Z 97.5% = 2.24

» Z 99% = 2.576

– p = Probabilidad de éxito 50 % (0.5), para estudios inéditos.

– Tasa de prevalencia de estudio preliminar (casos observados/pacientes estudiados) (p = co/pe)

– q = Probabilidad de fracaso (1-p) o tasa de no prevalencia.

– e = Error alfa: 10 % (0.1), 9 % (0.09), .. 5% (0.05) .. 1% (0.01)

• Se desea estudiar el efecto de una sustancia antiparasitaria en

una población de 7500 personas. Calcular el tamaño de la

muestra considerando 48% de probabilidad de éxito.

13/05/2012 07:01 a.m. Dr. Abner A. Fonseca L. 23

Ejemplo 1

n= ( (1.96)2 (0.48) (0.52) (7500)

(0.05)2 (7500-1)+(1.96)2 (0.48)(0.52)

n= ( (3.8416) (0.2496) (7500)

(0.05)2 (7500-1)+(1.96)2 (0.48)(0.52)

n= ( (7 191.4752)

(18.7475)+(0.95886336) n= (364.9316 n= (365

Nota: En la muestra siempre se redondea hacia arriba a

partir de cualquier decimal.

• Para calcular la comparación de 2 grupos, en variables

categóricas, se usa la siguiente fórmula:


Donde: Valor

n = Tamaño de la muestra ?

α = Error tipo I 5% 0.05

Z1-α = Nivel de confianza 95% 1.96

β = Error tipo II 20% 0.2

Z1-β = Poder estadístico 80% 0.84

P1 y P2 = Prevalencia 1 y 2 ?

MUESTRA PARA COMPARAR DOS

GRUPOS DE VARIABLES CATEGÓRICAS

EJEMPLO 2 • Hallar el tamaño de la muestra para dos grupos

de estudiantes, uno de la facultad de medicina

de 10 personas, 3 tienen migraña; mientras que

en odontología, de 10 personas, 2 tienen

migraña.

• Se desea saber la muestra de cada grupo a fin

de realizar un estudio de la migraña.


26

MUESTRA PARA COMPARAR DOS

GRUPOS DE VARIABLES CATEGÓRICAS

n= 293

• Muestreo probabilístico

– Muestreo estratificado

– Muestreo aleatorio simple

– Muestreo sistemático

– Muestreo por conglomerado

• Muestreo no probabilístico

– Muestreo por conveniencia

– Muestreo por avalancha, etc

Tipos de muestreo


5/13/2012 Dr. Abner Fonseca Livias 28

MUESTREO ESTRATIFICADO

• Selección de elementos de estudio considerando cada estrato del que esta compuesto la población, es decir, cuando no basta que cada uno de los elementos muestrales tengan la misma probabilidad de ser escogidos.

• Para calcular se usa la formula:

Donde:

• fh = fracción del estrato,

• n = tamaño de la muestra,

• N = tamaño de la población,

• = desviación estándar de cada elemento del estrato,

• K = proporción constante


MUESTREO ALEATORIO SIMPLE

• Es aquel en que cada elemento de la población tiene la misma probabilidad de ser seleccionado para integrar la muestra.

• Se puede seleccionar en forma de rifa con los papelitos marcados con un número,

• O utilizando la tabla de números aleatorios, hasta completar el tamaño de la muestra hallada.


MUESTREO SISTEMATICO

• Este tipo de muestreo es similar al anterior, porque cada uno de sus unidades pueden ser seleccionados. Para ello se tiene que conseguir un número como intervalo entre las diferentes unidades de la población. Este intervalo muestral (ni) se halla considerando la siguiente fórmula:

• ni = intervalo muestral

• N = población

• n = muestra

MUESTREO POR CONGLOMERADO


• Se usa cuando es difícil tener una lista de la población de estudio, pero se encuentran agrupados naturalmente.

• Se elige varios de los grupos al azar para estudiarlos o seguir con más muestreos por grupos, por estratos, aleatorios simples, etc.

Ejemplo:

– Para estudiar la calidad de atención en los establecimientos de salud del MINSA, podemos elegir a varios departamentos, dentro de ellos varias provincias, y dentro de ellos varios establecimientos de salud.

Diseño de investigación



DISEÑO EXPERIMENTALES • Las simbologías de los diseños experimentales son:

RG1 01 X 02

RG2 03 - 04

• R = Asignación al azar o aleatoria

• G = Grupo de sujetos (G1, G2, G3, etc.)

• X = Tratamiento o estímulo o condición experimental.

• 0 = Observación o medición a los sujetos de un grupo. Puede ser antes (pre test) o después (post test) del tratamiento.

• - = Ausencia de estímulo


DISEÑO DE PREEXPERIMENTOS

• Estudio de caso con una sola medición

G X 0

• Diseño de preprueba-postprueba con un solo grupo

G 01 X 02


DISEÑO DE CUASIEXPERIMENTOS

• Los cuasiexperimentales también manipulan

deliberadamente al menos una variable

independiente.

– Los sujetos no son asignados al azar a los grupos

ni emparejados.

– Los grupos ya estaban formados antes del

experimento, son grupos intactos.


1) DISEÑO CON POSTPRUEBA ÚNICAMENTE Y GRUPOS INTACTOS

G1 X 01

G2 - 02

Este primer diseño utiliza dos grupos:

- Uno recibe el tratamiento experimental

- El otro no recibe tratamiento.

Los grupos son comparados en la postprueba para

analizar si el tratamiento experimental tuvo un

efecto sobre la variable dependiente.


2) DISEÑO DE PREPRUEBAS-POSTPRUEBA Y GRUPOS INTACTOS

G1 01 X 02

G2 03 - 04

• Este diseño es similar al que incluye

postprueba únicamente y grupos intactos,

solamente que a los grupos se les administra

una preprueba.


3) DISEÑOS CUASIEXPERIMENTALES DE SERIES

CRONOLÓGICAS

• Series cronológicas de un solo grupo

G 01 02 03 X 04 05 06

• A un único grupo se le administra

varias prepruebas, después se aplica

el tratamiento experimental y luego

varias postpruebas


DISEÑO EXPERIMENTO PURO

• Son aquellos que reúnen los dos requisitos

para lograr el control y la validez interna:

– Grupos de comparación (manipulación de la

variable independiente o de varias independientes);

– Equivalencia de los grupos.

Pueden abarcar una o más variables

independientes y una o más dependientes.


Diseño con postpruebas únicamente y grupo de control

RG1 X 01

RG2 - 02

• Este diseño incluye dos grupos, uno recibe el tratamiento experimental y el otro no (grupo de control). Es decir, la manipulación de la variable independiente alcanza sólo dos niveles: presencia y ausencia.

Diseño experimental de series cronológicas

• Sin preprueba y con grupo control

RG1 X1 01 02 03

RG2 X2 04 05 06

RG3 X3 07 08 09

RG4 - 010 011 012

• Con prepruebas y grupo control

RG1 01 X1 02 03 04

RG2 05 X2 06 07 08

RG3 09 - 010 011 012


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