suele expresarse en números. Se sostiene que todo fenómeno puede ser experimentado y medido. Su preocupación fundamental es responder a la pregunta: ¿qué sucede? sucede? Para ello se apoya en datos duros. El paradigma cuantitativo
Se busca cuantificar la realidad del fenómeno en estudio.
se contrapone a esa idea mensurable (absoluta) de la realidad; prefiere atenerse a la subjetividad del hombre, a lo observable, y a las palabras; intenta contestar la pregunta: ¿por qué suce sucede?, de?, en lugar lugar de, ¿qué suce sucede?, de?, que es la pretensión del enfoque cuantitativo. Los resultados de una investigación cualitativa, a diferencia de la cuantitativa, no se generalizan, porque se considera que la situación del hombre es única e irrepetible, y que los datos obtenidos sólo son válidos en ese contexto y con ese investigador. El paradigma cualitativo
se contrapone a esa idea mensurable (absoluta) de la realidad; prefiere atenerse a la subjetividad del hombre, a lo observable, y a las palabras; intenta contestar la pregunta: ¿por qué suce sucede?, de?, en lugar lugar de, ¿qué suce sucede?, de?, que es la pretensión del enfoque cuantitativo. Los resultados de una investigación cualitativa, a diferencia de la cuantitativa, no se generalizan, porque se considera que la situación del hombre es única e irrepetible, y que los datos obtenidos sólo son válidos en ese contexto y con ese investigador. El paradigma cualitativo
TIPOS DE ESTU ESTUD DIO: (De acuerdo a su naturaleza) Estudios Exploratorios Estudios Descriptivos Estudios Correlacionales Estudios Explicativos
De acuerdo a las necesidades de la investigación, se puede mezclar distintos tipos de estudios.
Estudios Exploratorios:
Según Gordon Dankhe (1986), este tipo de estudio nos sirve para familiarizarnos con fenómenos relativamente desconocidos. Se obtiene información sobre la posibilidad de llevar a cabo una investigación más completa y compleja sobre un contexto particular de la vida real, investigar problemas de un área de conocimiento específica, identificar conceptos o variables relevantes, y sugerir afirmaciones o postulados verificables.
Estudios Descriptivos:
El propósito es describir situaciones y eventos. Decir, cómo es y cómo se manifiesta determinado fenómeno. Estos estudios buscan especificar las propiedades importantes de personas, grupos, instituciones, comunidades o cualquier otro fenómeno que sea sometido a análisis (Dankhe, ( 1986). ). Ejemplo: Censo Nacional de Población. Su objetivo es medir una serie de características a nivel nacional, en un determinado momento.
Estudios Correlacionales: Tienen como propósito medir el grado de relación que exista entre dos o más conceptos o variables, en un contexto en particular. Es decir, la correlación nos indica tendencia, lo que ocurre en la mayoría de los casos. Ejemplos: -Si el grado de depresión está relacionado con una mayor introversión social. -Relación entre la motivación laboral y la productividad en un grupo de trabajadores. -Relación entre el tiempo dedicado a ver publicidad y el acto de decisión de compra de un individuo.
Estudios Explicativos: Estos estudios van más allá de la descripción de conceptos o fenómenos o del establecimiento de relaciones entre conceptos; están dirigidos a responder a las causas de los eventos sociales, organizacionales o de mercado mercado. . Su interés se centra en explicar por qué ocurre un fenómeno y en qué condiciones se da éste, o por qué dos o más variables están relacionadas.
Ejemplo General: Actividad descriptiva descriptiva.. Indicar según una encuesta de opinión cuántas personas van a votar por los distintos candidatos. Actividad Correlacional. Relacionar dichas intenciones de voto con conceptos como edad y sexo de los votantes, magnitud del esfuerzo propagandístico, difusión mediática y los resultados de la elección anterior. Actividad Explicativa. Señalar por qué alguien habrá de votar por el candidato 1, y otros por los demás candidatos.
PROCESO DE RECOLECCIÓN DE INFORMACIÓN Información Primaria: Es la información recabada por
primera vez, única para esa investigación en particular y se recopila mediante uno o varios de éstos elementos: a) observación, b) experimentación y c) cuestionarios (el más popular). Técnicas / Instrumentos. Esta información puede ser obtenida tanto a través de técnicas cuantitativas como cualitativas. Información Secundaria: Está Secundaria: Está disponible antes de que
surja la necesidad de realizar la investigación. También conocida como investigación documental, se refieren a la información existente, útil para el diseño metodológico específico. Este tipo de datos está disponible: a) en forma interna (dentro de la misma empresa, como registros de transacciones, por ejemplo, de facturas, brief, análisis situacional) y b) en forma externa (fuera de la empresa, como informes de gobierno, estadísticas oficiales, bibliografía especializada, etc...). GRANDE E, Ildefonso y FERNÁNDEZ A, Elena. Concepto y planificación de la investigación comercial. En su: Fundamentos y técnicas de investigación comercial. 9a ed. Madrid: ESIC, 2007. p. 40.
DE UNA INVESTIGACIÓN DE MER CADO Organización de la Información Problema de Investigación Antecedentes del problema de Investigación Delimitación del problema (Identificación del problema de investigación) Pregunta (s) de Investigación Objetivos de Investigación Hipótesis ± Supuestos de Investigación FASES
Marco Metodológico Población Objetivo (Reconocimiento de fuentes de datos/ información Diseño de la Investigación (Definición del tipo de investigación a realizar). Identificación y Operacionalización de variables/categorías Procedimiento de Producción de Datos/ Información Procedimientos de Análisis de los Datos/ Información Conclusión Presupuestos Equipo Técnico Evaluación del proyecto Bibliografía
MARCO METODOLÓGICO Población Objetivo (Método de fuentes de datos) -
Constituye nuestro universo de estudio, y el diseño de nuestra muestra de investigación que debe ser representativa de acuerdo al cumplimiento de nuestros objetivos de trabajo investigativo.
MUESTREO MUESTRA : CONJUNTO DE ELEMENTOS DE LA POBLACION QUE SELECCIONAMOS Y Y ANALIZAMOS ANALIZAMOS.. CENSO
ESTUDIA TODOS LOS ELEMENTOS DE LA POBLACION
MUESTREO
ESTUDIA SOLO ALGUNOS ELEMENTOS DE LA POBLACION
MARCO METODOLÓGICO -Población
Objetivo (Método de fuentes de datos) En investigación Cuantitativa
Se debe enumerar todos los elementos de un universo o población, que se conoce como marco muestral. Dos tipos de marcos muestrales: -Marcos Lista:
los elementos son enumerados uno a uno. Ejemplo: el listado de los poseedores de una determinada tarjeta de crédito. -Marcos
Área: representa el territorio geográfico que ocupa una determinada población de interés. Ejemplo: el mapa de una locación. El universo total de estudio se representa con una letra mayúscula ³N´y nuestra muestra definida con letra minúscula ³n´.
MARCO METODOLÓGICO -Población
Objetivo (Método de fuentes de datos) En Investigación Cuantitativa T abla de Muestreo
López. R, Heriberto. ³Técnicas de Investigación en Sociedad, Cultura y Comunicación. La Metodología de la Encuesta´. P. 50.
Tamaño del Universo
Tamaño de la Muestra (Margen de error +/ - 5%)
10 20 50 100 200 500 1.000 2.000 5.000 10.000 100.000 1.000.000 50.000.000
10 19 44 79 131 216 275 319 353 366 378 380 380
La fórmula del tamaño de la muestra de acuerdo con el tipo de población.
Población infinita
n!
p y q e
2
Cuando no se sabe el número exacto de unidades del que está compuesta la población.
Población Finita 2
n!
Z p y q y N Ne
2
2
Z p y q
Cuando se conoce cuántos elementos tiene la población
En donde: Z = nivel de confianza. (1,96) p = Probabilidad a favor . (0,5) q = Probabilidad en contra. (0,5)
N = Univer so e = error de estimación. (2 ± 6%) n = tamaño de la muestra
Cuando no se sabe el número exacto de unidades del que está compuesta la población.
Cuando se conoce cuántos elementos tiene la población
En donde: Z = nivel de confianza. (1,96) p = Probabilidad a favor . (0,5) q = Probabilidad en contra. (0,5)
N = Univer so e = error de estimación. (2 ± 6%) n = tamaño de la muestra
3,84 x 0,5 x 0,5 x 250.000
n = ------------------------------------250.000 x (0,05 x 0,05) + 3,84 x 0,5 x 0,5
2
p y q y
n! e
2
2
p y q
MARCO METODOLÓGICO -Población
Objetivo (Método de fuentes de datos) En Investigación Cuantitativa Tipos de Selección de Muestreo Muestreo Probabilístico
Son aquellos muestreos que parten de la suposición que cada elemento de la población tiene la misma probabilidad para ser seleccionado en la muestra, es decir, se cumple el principio de equiprobabilidad . Aleatorio Simple: Todos los elementos del Universo, tienen similar probabilidad de ser escogidos. En general, este tipo de selección es posible cuando existe la lista de los elementos y se hace una selección al azar. Aleatorio Sistemático: Cuando el tamaño de la muestra es pequeño se seleccionan diversos grupos que abarquen todo el espectro o zona del universo de estudio.
MARCO METODOLÓGICO -Población
Objetivo (Método de fuentes de datos) En Investigación Cuantitativa Tipos de Selección de Muestreo M uestreo Probabilístico
Muestreo Estratificado: El universo de estudio es dividido a priori en subuniversos y cada uno es tratado como una muestra independiente, que puede ser sometida a un Muestreo Aleatorio Simple o Sistemático. Ej: Comunidades, Provincias, Municipios. Serán distintos estratos. Educación Pública, Educación Privada, serán distintos estratos. Muestreo Aleatorio Conglomerado: Se trabaja con varias unidades muestrales complejas, es decir, son colectivos como escuelas, hospitales, etc. Cada uno de estos colectivos recibe el nombre de conglomeración. Se pretende que los conglomerados sean homogéneos entre sí; sin embargo, que las unidades que las componen sean heterogéneas.
MARCO METODOLÓGICO -Población
Objetivo (Método de fuentes de datos) En Investigación Cuantitativa Tipos de Selección de Muestreo M uestreo Probabilístico
Muestreo Aleatorio Conglomerado: Por ejemplo, la Facultad de Ciencias Políticas y la Facultad de Derecho, como conglomerados son homogéneos, en cambio, dentro de ellos, dentro del conglomerado hay heterogeneidad porque hay alumnos, profesores, secretarios, etcétera. La diversidad se encuentra dentro del conglomerado.
MARCO METODOLÓGICO -Población
Objetivo (Método de fuentes de datos) En Investigación Cuantitativa Tipos de Selección de Muestreo M uestreo no Probabilístico
Estas Técnicas de muestreo no utilizan el criterio de la equiprobabilidad, sino que siguen otros criterios, procurando que la muestra obtenida sea lo más representativa posible. Muestreo por Cuotas: Adquiere artificialmente las características del universo, que se tiene identificado y caracterizado a priori. Procedimiento de selección: -- Selección de variables para definir criterios de cuotas. -- Determinación de tamaños de cuotas.
MARCO METODOLÓGICO -Población
Objetivo (Método de fuentes de datos) En Investigación Cuantitativa Tipos de Selección de Muestreo M uestreo no Probabilístico
Muestreo Intencional: Las unidades son seleccionadas de acuerdo al criterio del investigador. La probabilidad de selección y la representatividad de los sujetos es desconocida. Es conveniente que se apliquen reglas que eviten que las personas sean escogidas con base en la simpatía que despiertan en el encuestador. Este sistema es frecuentemente usado para realizar sondeos.
VAR IABLES (Investigación Cuantitativa) De nuestros objetivos vamos a desprender nuestras Variables
Obtenemos nuestras variables e Indicador es en formas diversas:
Cuestionarios, Entrevistas Abiertas, registro de observación pasiva o participante, en la recolección de datos estadísticos recolectados en un censo, por ejemplo, en el recaudo de información documental analizada por el investigador. Todo depende de cual haya sido el modo de obtención de información, que el investigador haya seleccionado en el modelo metodológico de investigación.
Definición Variable Cualidad o característica de un objeto social o evento en estudio, que puede responder a dos formas de atributo (Categoría o valor), en que pueda clasificarse nuestra variable.
Por su parte, los atributos son las distintas categorías o valores que componen la variable y en función de esto se realiza una clasificación. Ejemplo: Variables como la edad (años cumplidos), la altura (centímetros), o el nivel de ingresos (en pesos), toman valores numéricos. Por el contrario, variables como género (femenino, masculino), estado civil (soltero, casado, viudo, separado, divorciado), o satisfacción conyugal (bastante satisfecho, satisfecho, ni satisfecho ni insatisfecho, insatisfecho, bastante insatisfecho), adoptan categorías.
Tipologías de Variables según criterios de clasificación Según Nivel de Medición. Variables no métricas -Nominales: Se componen por distintas denominaciones. Por ejemplo: sexo, estado civil, nacionalidad, partido político, color de pelo, grupo sanguíneo, situación laboral. No se establece una graduación entre las categorías que conforman la variable. Ejemplo: Facultades Universitarias.(variable) CC. Políticas y Sociología (indicador) CC. Económicas y Empresariales Psicología Derecho Ciencias de la Información Medicina Otras
Tipologías de Variables según criterios de clasificación Según Nivel de Medición. Variables no métricas -Ordinales: Sus atributos participan de las características anteriormente referidas. Se suma la posibilidad de poderse ordenar, en el sentido de mayor que o menor que. Ejemplo: La variable clase social, nivel de estudios, ideología política, satisfacción laboral, calificación académica, o cualquier otra que incluya categorías ordenables. Por ejemplo: Facultades Universitarias.
Católico muy practicante Católico practicante Católico no practicante No católico pero creyente de otra religión No creyente
Tipologías de Variables según criterios de clasificación Según Nivel de Medición. Variables métricas -De intervalo: Puede identificarse la distancia exacta que separa cada valor de la variable. Se establece alguna unidad física de medición estándar (años, pesos, kilos, gramos, horas, minutos, centímetros, grados, etc.) Ejemplo: Peso (gramos) N° de hab.
40 ± 55 56 ± 60 61 ± 72 73 ± 84 Más de 84
Ingresos (pesos)
Menos de 2000 Menos de 70000 2000 ± 10000 70000 - 100000 10001- 50000 100001- 200000 50001 ± 100000 200001- 300000 100001 ± 500000 300001- 500000 Más de 500000 500001 y más
Tipologías de Variables según criterios de clasificación Según Nivel de Medición. Variables métricas -
De razón o proporción: También es una
variable cuantificable. En ella se plantea la posibilidad de establecer un cero absoluto ³o´. Esto permite la realización de razones y proporciones o cualquier otra operación aritmética. Si no se presenta el indicador cero ³0´, podemos estar hablando de una variable de intervalo. Indicadores como: ingresos, n° de habitantes, n° de veces que se asiste a un concierto. Ejemplo: Calificación académica 0±4 5±6 7±8 9 ± 10
Tipologías de Variables según criterios de clasificación
Ejemplos variables en distintos nivel de medición Calificación Académica Nivel Ordinal No presentado Nota pendiente Aprobado Aprobado con distinción Aprobado con distinción máxima.
De razón 0-4 5-6 7 - 10
Tipologías de Variables según criterios de clasificación
Ejemplos variables en distintos nivel de medición Edad Nivel Ordinal Niño Adolescente Joven Adulto joven Adulto mayor Anciano
De razón 0 - 13 14 ± 18 19 - 30 31 ± 50 51 - 65 Más de 65
Tipologías de Variables según criterios de clasificación Variables como: ³calificación académica´ o ³edad´, pueden medirse como categorías o valores. El investigador tendrá que elegir entre una u otra forma, según los objetivos de la investigación. También el investigador debe decidir, por ejemplo, si es suficiente saber si una persona es de ideología de izquierda o derecha (nivel ordinal) o, por el contrario, se necesita saber por cuál partido político votó en las últimas elecciones (nivel nominal). Siempre se aconseja preferir el detalle por sobre la generalidad.
Tipologías de Variables según criterios de clasificación Según su función en la investigación -Independientes: sus atributos influyen en los que posee una segunda variable (la dependiente). Se pueden desprender de las hipótesis de la investigación. Indican posibles causas que afectan a la variable dependiente. -Dependientes: sus atributos dependen de los
que adopten las variables independientes. Ejemplo: V. Dependiente: Accidentes de tráfico (objeto de análisis de la investigación). Las posibles causas serán las V. Independientes: velocidad, estado del camino, condición meteorológica, consumo de alcohol, experiencia de conducción, edad del conductor, respeto de las normas de tránsito, etc.
Tipologías de Variables según criterios de clasificación Según su función en la investigación -Pert urbadoras: siempre van a existir variables que no sean consideradas por el investigador. Es decir, variables alternativas que podrían intermediar en la relación de una variable independiente y la dependiente. Por tanto, esta situación debe ser controlada antes o después de la recogida de datos. Ello favorece la validez de la investigación.
Muestr eo cualitativo. a.- La muestra debe tener la condición de ser a.significativa,, de acuerdo al fenómeno en estudio. significativa b.- La modalidad más común utilizada, para la µtoma¶ b.de ella, es la intencionada intencionada.. (Existe, también, la muestra por azar y la aleatoria). c.- El número de registros está dado por la c.satisfacción del problema de investigación, los objetivos y los supuestos (Punto de Saturación). P unto de Sat uración: criterios teóricos de saturación
de las categorías investigadas, vale decir, hasta cuando el dato adicional que se recolecta, no agrega información significativa a lo que ya se tiene.
