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viernes, 25 de junio de 2021

Reporte de investigación.

Ejemplo de Reporte de Investigación

En función de quienes serán los usuarios de los resultados obtenidos, el reporte se puede presentar en dos contextos:

Contexto académico como la tesis & investigación, consta de los siguientes elementos: 

1. Portada
2. Índice del reporte
3. Resumen
4. Introducción
5. Marco teórico
6. Método (diseño de la investigación)
7. Resultados obtenidos.
8. Conclusiones, recomendaciones o aspectos de discusión.
9. Bibliografía.
10. Apéndice.


Las normas APA 6, sugieren que como mínimo debería el trabajo contener la siguiente información:

Generalmente se recomiendan cinco (5) capítulos como mínimo:
I. Planteamiento del problema: naturaleza del tema de investigación, justificación, pregunta de investigación y objetivos.
II. Marco contextual.
III. Referentes teóricos (marco teórico).
IV. Metodología.
V. Análisis de los hallazgos.
VI. Conclusiones y sugerencias.
Las Referencias, anexos y apéndices son independientes.

En los trabajos de tesis universitaria, el marco contextual no suele ser exigido o puede considerarse implícito en el planteamiento del problema y las conclusiones y sugerencias normalmente son un capitulo numerado.

Contexto no académico,  que consta de los siguientes elementos:


1.Portada
2.Índice
3.Resumen
4.Introducción
5.Método (diseño de la investigación)
6.Resultados obtenidos.
7.Conclusiones, recomendaciones o aspectos de discusión.
8.Apéndice.

Algunas Universidades requieren que los documentos y las investigaciones académicas se acompañen con la certificación de algún sitio antiplagio. Si es de tu utilidad; puedes afiliarte a PLAGIARISMA y solicitar el servicio en versión gratuita o versión completa de paga.  

Fecha de la última modificación: 24/08/2020

Bibliografía.
Hernández, Fernández, Baptista. (2014), Metodología de la Investigación. México: McGraw-Hill

SPSS


Procesamiento de Datos en SPSS

Generalmente cada problema o situación a investigar; implica dos o múltiples variables. Las variables forman parte del problema de investigación y en ocasiones se muestran casi textualmente dentro de las preguntas de investigación.

Al procedimiento de asignar un valor a una variable se le denomina medición. Dichas mediciones permiten clasificar por tipos o características a una variable; sean estas discretas o continuas.

El resultado obtenido de la medición puede presentarse en cuatro tipo de escalas; nominal, ordinal, por intervalo o por razón. 

El conocer la escala asignada a la medición; permite y facilita el método o procedimiento más adecuado para analizar y describir los resultados obtenidos

La estadística descriptiva; recolecta, ordena, analiza y representa a un conjunto de datos, describiendo sus características o cualidades. Por medio de los resultados obtenidos; es factible la generalización a una población, determinando su medida de tendencia central y comprender el grado de agrupación o dispersión en torno a un valor central.

En ocasiones, el uso de métodos estadísticos puede representar una importante ventaja sobre los métodos de investigación e interpretación cualitativa, porque recolecta una serie de hechos o circunstancias sin sesgo o tendencia por parte del propio investigador.

El Programa Estadístico Profesional SPSS, es una herramienta imprescindible para la investigación. 

Análisis de Datos.

Análisis


¿Cómo se debe realizar el análisis de la información?

El análisis depende de la información que se recolectó. Si se obtuviste datos cuantitativos, el análisis se realiza en una matriz de datos, en una tabla, un gráfico o un cuadro informativo como los que genera Excel o el programa SPSS.


Los principales tipos de análisis cuantitativos son los siguientes:  

Estadística descriptiva; Distribución de frecuencias, medidas de tendencia central, asimetría etc.

Puntuaciones; El grado en que un valor individual se aleja de la media en una escala de unidades de desviación estándar.

Razones y tasas. Es la relación o proporción que existe entre dos o mas categorías valoradas porcentualmente. El programa SPSS, es una magnifica herramienta para obtener información de alto nivel. Tiene la opción y posibilidad de importar archivos de Excel previamente capturados y transformarlos en información de gran valor que te darán sólidos argumentos y conclusiones para tu trabajo.


Razonamientos de estadística inferencial:

Es la determinación de los parámetros de la población por medio de los estadígrafos.

Pruebas paramétricas: Instrumentos estadísticos como la Regresión Lineal y el Coeficiente de Pearson.

Análisis multivariados: Métodos matemáticos para analizar la relación entre diversas variables independientes y por lo menos una variable dependiente. Entre los instrumentos más comunes encontramos; La regresión múltiple, el análisis lineal etc. En su totalidad éstos parámetros los podrás aplicar en SPSS, representando argumentos muy sólidos.

Este tipo de instrumentos generalmente son para usos avanzados de investigación, sin embargo en la investigación de tesis principalmente nivel maestría o doctorado, son implícitamente necesarios.

Existen varios programas estadísticos como: SPSS para Windows. MINITAB. En los clásicos trabajos de tesis universitaria nivel licenciatura o post grado es muy conveniente recurrir a estos programas, porque el nivel de calidad de información que se obtiene, suele ser substancialmente mayor al obtenido en Excel.

Análisis cualitativo de los datos
Si la información recolectada es cualitativa por consiguiente se analizará de manera cualitativa, sin perjuicio que pueda extraerse alguna información cuantitativa en particular, como; frecuencia, categorización u otra similar. El análisis cualitativo no se limita a descripciones narrativas, puede abarcar muchos otros contextos como los siguientes: Describir contextos o eventos. Revelar situaciones. Describir patrones y explicarlos. Explicar sucesos y hechos. Construir teorías. En el programa SPSS es factible mediante la aplicación de ciertos parámetros, obtener conclusiones de información cualitativa.

Determinación de los intervalos de confianza.

Los intervalos de confianza para la media u otra herramienta estadística, se determinan tomando en consideración solo los valores normales  (de acuerdo a los principios de Gauss), por lo que la información que queda fuera del área normal es excluida, por considerarse fuera de la tendencia estándar. En la gráfica siguiente, la información que se encuentra fuera de la campana fue excluida (representa el 5% de la muestra; el 95% está dentro de la campana).

Los niveles de significancia. Son los valores que quedaron fuera del intervalo de confianza. Por lo tanto son complementarios con éste último; como se puede apreciar en la gráfica.
Su interpretación se resume como;  grado de probabilidad de cometer el error. El más usual y útil estadísticamente es el 5%.

Correlaciones

Se dice que existe correlación; cuando la comparación entre dos variables arroja dos posibles resultados:

  1. Una correlación perfectamente positiva; (o muy acercada a ese comportamiento) cuando en una determinada proporción aumenta una de ellas, y la otra también lo hace en la misma o casi la misma proporción.
  2. Una correlación perfectamente negativa, cuando en la proporción que aumenta una de ellas, la otra disminuye proporcionalmente.

Su grado de significancia; está en proporción al grado de su comportamiento, por ejemplo si una variable con una correlación perfecta aumenta en 10, la otra variable lo hará también en 10. Es decir su significancia es de un 100%, expresado como 1.
En otro ejemplo; si una variable aumenta 10, la otra lo hace en 7; su nivel de significancia es de .07 o 70%. Aludiendo a la proporción.



Fecha de la última modificación: 4/12/2019

Bibliografía.
Hernández, Fernández, Baptista. (2014), Metodología de la Investigación. México: McGraw-Hill




Estadística




Análisis Estadístico Multivariado

























Se conceptúa como análisis multivariado; a la rama del análisis estadístico que identifica la relación existente entre un conjunto de  variables dependientes; valiéndose de métodos por medio de los cuales es factible el análisis simultáneo y la caracterización de las relaciones entre variables correlacionadas.

Generalmente, no resulta conveniente la realización de análisis estadísticos univariados sin que previamente se hubiese identificado la posible correlación entre variables, por qué existe la contingencia de obtener conclusiones inadecuadas o incluso erróneas de los resultados, en virtud que se pasa por alto la interdependencia que pueda existir entre las variables objeto de estudio.


Suele presentarse el caso, que en algunos estudios se requiere de la combinación de varias preguntas para poder interpretar un concepto o idea, por lo que la aplicación de una técnica univariada podría distorsionar la idea que en conjunto es preciso combinar.

El análisis multivariado es un excelente instrumento de análisis; cuando existen múltiples variables, en un conjunto importante de datos.




En el campo del análisis multivariado; es factible la utilización de diferentes enfoques; considerando el objetivo del análisis y las múltiples situaciones o casos que se pueden presentar para obtener la información. Los más conocidos son:

a)    Simplificación  o reducción de datos.
b)    Clasificación.
c)    Identificación de la dependencia entre variables.
d)    Análisis de interdependencia.
e)    Formulación de hipótesis.

Los métodos multivariados más utilizados, generalmente son:
a)    Componentes principales.
b)    Análisis factorial.
c)    Clasificación.
d)    Análisis discriminante.
e)    Correlación canónica.



Fecha de la última modificación: 15/01/2020

Bibliografía.
Hernández, Fernández, Baptista. (2014), Metodología de la Investigación. México: McGraw-Hill

Paradigmas


Enfoque cuantitativo y enfoque cualitativo de la investigación



Mapa conceptual del enfoque cuantitativo de la investigación




Finalidad del enfoque cuantitativo:

A través de mediciones numéricas se busca cuantificar, reportar, medir que sucede, nos proporciona información especifica de una realidad que podemos explicar y predecir; utiliza la estadística. Generalmente la información recopilada, aporta potencialmente mayor valor de análisis cuantitativo por medio de gráficas; por lo que es muy recomendable el uso del programa SPSS para determinar aspectos como; nivel de correlación entre variables, validar la integridad de la información recopilada, mostrar gráficos, máximos, mínimos, promedios, varianza, moda, mediana etc. que permiten obtener conclusiones de mayor peso e importancia en comparación con la simple tabulación en Excel.

Ejemplo: “En los países en vías de desarrollo más de un 60% de la población vive en condiciones de pobreza extrema y solo el 35% está considerada como población económicamente activa.
Del 60% de la población, un 53% son mujeres y el 47% hombres. Del 100% de mujeres solo el 65% realiza una actividad productiva económicamente hablando, mientras que los hombres el 85% tiene ingresos fijos o semifijos.



Finalidad del enfoque cualitativo:

Se pretende comprender fenómenos, sentimientos, entender contextos o puntos de vista de los actores sociales. El enfoque cualitativo también se conoce como investigación interpretativa, etnográfica o fenomenológica, todos con un común denominador; el “patrón cultural”. Ejemplo: La desocupación y la falta de educación académica crea un sentimiento de inferioridad y de baja autoestima en la población que la padece.


En los trabajos de tesis universitarios el enfoque cuantitativo suele ser muy utilizado, debido a su menor complejidad de análisis. Sin embargo, áreas como sicología, salud, medicina, recurren con frecuencia al estudio cualitativo como un acercamiento a problemas más complejos o casos muy particulares.
Cuando se cuenta con información complementaria como; género, estado civil, información socioeconómica, el potencial de análisis suele ser mucho mayor, posibilitando al investigador generar conclusiones de alto nivel e importancia. El uso del programa estadístico SPSS, ofrece un potencial muy elevado de generación de resultados.


Mapa conceptual del enfoque cualitativo de la investigación





Bibliografía.
Hernández, Fernández, Baptista. (2014), Metodología de la Investigación. México: McGraw-Hill


Variables cualitativas y cuantitativas

Variables de investigación


Variable dependiente e independiente


Las variables de investigación; son los datos, características o aspectos que pueden representarse de manera numérica y por consiguiente son susceptibles de medición. Estas variables pueden adquirir valores o clasificarse en categorías. 

Tipos de variables:
Variable independiente: se conceptualiza como la causa (variable independiente) o razón del fenómeno a investigar. Es el aspecto que genera un efecto, que se conceptualiza como variable dependiente (depende de ese efecto para generarse.) 
Ejemplo: En la imagen se puede apreciar; la inadecuada organización del tiempo, carencia de apoyo académico, situación institucional e inoperantes instituciones educativas; traen como consecuencia (variable dependiente); deserción escolar de los jugadores de fútbol. En otras palabras, la variable dependiente, "depende" surge como consecuencia de una variable independiente. 

Otro Ejemplo: “Existe una falta de oportunidades de trabajo asociada a un bajo nivel educativo de los ciudadanos que viven en algunos de los países en vías de desarrollo (variable dependiente)”; es el efecto o consecuencia que se genera en la manipulación de la variable independiente;  “pobreza, elevados índices de criminalidad y un mínimo desarrollo económico, son los efectos (variable independiente) del desempleo y los bajos niveles educativos”.



Bibliografía.
Hernández, Fernández, Baptista. (2014), Metodología de la Investigación. México: McGraw-Hill

Muestra estadística


Selección de la muestra de Investigación


¿En una investigación o tesis universitaria siempre se obtiene una muestra?   No siempre, pero en muchos de los casos sí se realiza el estudio en base a una muestra.

Muestra en un enfoque cuantitativo: es un subgrupo de la población del cual se recolectan los datos y debe ser representativa de dicha población.   La población es el conjunto de todos los casos que concuerdan con determinadas especificaciones.


Hernández, Fernández, Baptista. (2014). Pág. 175.


Muestra en un enfoque cualitativo: Unidad de análisis o conjunto de personas, contextos, eventos o sucesos sobre el (la) cual se recolectan los datos sin que necesariamente sea representativo (a) del universo. Generalmente el resultado de este tipo de estudios es de carácter exploratorio o descriptivo, porque los resultados obtenidos no son estadísticamente generalizables a otras poblaciones.

Tipos de muestreo:


Muestreo probabilístico; es el que se basa en la probabilidad equilibrada de elegir a cualquier elemento de la población, por lo que esto asegura que dicha muestra sea verídicamente representativa y sin sesgos. Este método es necesario en la investigación. 

Los métodos de muestreo probabilísticos más conocidos son: 

1.- Muestreo aleatorio simple; puede realizarse por medios mecánicos o realizando intervalos en la población, hasta completar el tamaño de acuerdo con la determinación del tamaño de la muestra (ver capítulo)
2.- Muestreo aleatorio sistemático; se divide la población de manera ordenada y se asigna un intervalo a toda la población hasta lograr el tamaño determinado. 
3.- Muestreo aleatorio estratificado; asignando o determinando categorías como tipo de actividad, lugar de residencia, género, estado civil, condición económica, etc.
4.- Muestreo aleatorio por conglomerados; son grupos que integran unidades tipificadas como conglomerado, como el caso de departamentos de una empresa, escuelas, hospitales, tiendas de autoservicio o cualquier unidad similar. 

¿De qué depende la elección del tipo de muestra?

La elección entre cada uno de los tipos de muestra depende de: los objetivos de la investigación, de su diseño y de los resultados que se piensan obtener de ella. Tipos de muestras: 

Probabilísticas; subgrupo de la población en la que todos los elementos tienen la misma posibilidad de ser elegidos.

No probabilísticas (dirigidas); elementos cuya elección no depende de la probabilidad, sino de causas relacionadas con las características de la investigación. Ej.. Selección de expertos, sujetos tipo, muestra por cuotas, muestras con voluntarios, etc.

En la realización de tesis universitarias, es muy usual la encuesta y, la entrevista de expertos. 

Tipos de muestra estadística
Fuente: Enciclopedia Económica: https://enciclopediaeconomica.com/muestra-estadistica/


Fecha de la última modificación: 4/05/2021.


Bibliografía.
*Hernández, Fernández, Baptista. (2014), Metodología de la Investigación. México: McGraw-Hill

Determinación y cálculo de la muestra.


Determinación del tamaño de la muestra

El grado de certidumbre y credibilidad de la aplicación de un instrumento de medición, está influido en gran parte; por la correcta determinación de la muestra estadística.

Fórmula genérica que se utiliza para su determinación; 


Donde la misma se calcula con los siguientes elementos:

n: universo o población
k: nivel de confianza asignado en su determinación. Un porcentaje muy usual es utilizar el 95%.
e: porcentaje de error muestral aceptado
p: proporción estimada de la población, cuyos sujetos poseen las características deseadas en el estudio (p=q=0.5 proporción estadísticamente segura)
q: = sujetos que no poseen los atributos deseados
n: tamaño o proporción de la muestra  que debe aplicarse (número de instrumentos a aplicar).


Los valores de k; para determinar estadísticamente los valores de confianza son los siguientes:


Determinación del nivel de confianza de acuerdo con el valor de k
Ejemplo:

Supongamos, que se desean conocer ciertos atributos específicos de unos docentes de nivel superior en una determinada población. Donde tenemos la siguiente información: N: 32,824
k:  1.96
e: 5%
p: 0.5
q: 0.5
n: ? .... 380

Aplicando la fórmula, determinamos que es necesario obtener una muestra de; n = 380


Bibliografía.
Hernández, Fernández, Baptista. (2014), Metodología de la Investigación. México: McGraw-Hill