tema 3 de metodos, Apuntes de Metodología de la Investigación. Universidad Complutense de Madrid (UCM)
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tema 3 de metodos, Apuntes de Metodología de la Investigación. Universidad Complutense de Madrid (UCM)

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Asignatura: Metodos de Investigacion Educativa, Profesor: enrique enrique, Carrera: Educación Infantil, Universidad: UCM
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TEMA 3: HIPÓTESIS Y VARIABLES.

DISEÑO DE INVESTIGACIÓN.

DEFINICIÓN DE DISEÑO.

¿Qué es un diseño de investigación?

“Es el plan, la estructura y la estrategia de investigación, concebida de tal forma que permita obtener respuestas a las cuestiones objeto de estudio” (Kerlinger)

¿Para qué sirve?

Para realizar el CONTROL de la investigación. Si es experimental: asegurar las relaciones encontradas entre variables.

ELEMENTOS

FORMULACIÓN DE HIPÓTESIS.

• Mayor nivel de concreción que el problema formulado.

• Objetivos-Hipótesis.

• Problema:

¿Cuáles son las opiniones de los profesores de Educación Secundaria sobre la creación de los Departamentos de Orientación en los centros?

• Objetivos:

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• QUÉ: Hipótesis y variables.

• QUIÉN: Población y muestra.

• CON QUÉ: Instrumentos de recogida de información.

• CUÁNDO: Planificación del trabajo de campo.

• CÓMO: Plan de análisis de la información (datos).

• CON QUIÉN: Equipo de investigación.

Determinar las opiniones de los profesores respecto a la estructura organizativa de los Departamentos.

Determinar las opiniones de los profesores respecto a las funciones encomendadas a los Departamentos de Orientación.

Identificar las opiniones según áreas de enseñanza a las que se adscriben los profesores.

Identificar las opiniones según la antigüedad docente de los profesores…

Etc.

Hipótesis → buscan preferentemente la relación entre variables.

PROBLEMA: ¿Existe relación entre repaso y recuerdo?

HIPÓTESIS: Existe una relación positiva entre repaso y recuerdo.

• Comprobación empírica factible.

• Cada variable puede ser manipulada, clasificada o medida.

• Relación entre variables.

• Ejemplos:

Los alumnos con bajo nivel de lectura obtendrán un mayor rendimiento lector en un programa de intervención en la lectura que alumnos comparables en un curso de literatura inglesa.

El estilo de dirección democrática produce más satisfacción en el profesorado que el estilo autoritario.

CARACTERÍSTICAS DE LAS HIPÓTESIS.

• Define la relación esperada entre dos o más variables… (Si elfeedback del profesorentonces rendimiento en matemáticas). Direccionalidad.

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Comprobable. (Los niños que asisten a EI tendrán una puntuación mayor en una escala de madurez social que los niños que no asistieron). Verificable Medible.

• Ofrece una explicación provisional basada en una teoría o investigación previa.

• Es clara y sencilla en su definición. Una relación por hipótesis.

ELEMENTOS DE LAS HIPÓTESIS.

• UNIDAD DE ANALISIS.

Variables.

Elementos lógicos.

Existe una relación positiva entre el rendimiento de los ALUMNOS AL TÉRMINO DE LA EDUCACIÓN PRIMARIA y la inteligencia, de tal manera que cuanto mayor es la inteligenciamayor es el rendimiento.

TIPOS DE HIPÓTESIS.

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EJEMPLOS:

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VARIABLES EN INVESTIGACIÓN.

CONSTRUCTO Y VARIABLE.

• Definición conceptual: capacidad para…

• Definición operativa: puntuación obtenida….

VARIABLES.

• Una variable es una característica observable que varía entre los diferentes individuos de una población. La información que disponemos de cada individuo es resumida en variables. Se puede manipular, medir o controlar.

En los individuos de la población española, de uno a otro es variable:

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• Los posibles valores de una variable suelen denominarse modalidades o categorías.

• Las modalidades pueden agruparse en clases (intervalos).

• Edades:

Menos de 20 años, de 20 a 50 años, más de 50 años.

• Hijos:

Menos de 3 hijos, de 3 a 5, 6 o más hijos.

• Las modalidades/clases deben formar un sistema exhaustivo y excluyente:

• Exhaustivo: no podemos olvidar ningún posible valor de la variable.

Mal: ¿Cuál es su color de pelo (rubio, moreno)?

■ Bien: ¿Cuál es su grupo sanguíneo?

• Excluyente: nadie puede presentar dos valores simultáneos de la variable:

Estudio sobre el ocio.

Mal: de los siguientes, qué le gusta… (cine, deporte…)

• Bien: le gusta el deporte: (si ,no)

• Bien: le gusta el cine: (si, no)

Mal: cuántos hijos tiene (ninguno, menos de 5, más de 2)

TIPOS DE VARIABLE.

Cualitativas: sus valores (modalidades) no se pueden asociar naturalmente a un número (no se pueden hacer operaciones algebraicas con ellas)

• Nominales:sus valores no se pueden ordenar.

Sexo, grupo sanguíneo, religión, nacionalidad, fumar (si/no)…

• Ordinales: sus valores se pueden ordenar.

Mejoría a un tratamiento, grado de satisfacción, intensidad del dolor…

Cuantitativas o numéricas: sus valores son numéricos (tiene sentido hacer operaciones algebraicas con ellos).

• Discretas: toma valores enteros.

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Número de hijos, número de cigarrillos, número de “cumpleaños”.

• Continuas: entre dos valores, son posibles infinitos valores intermedios.

Altura, presión intraocular, dosis de medicamento administrado, edad.

ESCALAS DE MEDIDA.

CLASIFICACIÓN: CRITERIO METODOLÓGICO.

Variables independientes: es una variable que funciona como un estimulo para provocar cambios (se suele identificar también con el agente o con la “causa”)

Variables dependientes: es la variable dónde se observan los cambios, es el objeto de interés de la investigación, pues es la respuesta de los sujetos.

Variables intervinientes: son variables que afectan a la dependiente, pero que no producen cambios que nos interesen. Si se incluyen en el diseño, se denominan V. de control y si no se incluye V. Extrañas.

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CASO PRÁCTICO: HIPÓTESIS Y VARIABLES.

Hipótesis nula: no existen diferencias estadisticamente significativas en el número de palabras correctamente escritas de los alumnos de 4º de Primaria provocadas por el método empleado para la enseñanza de la ortografia.

Hipótesis alterna bilateral: existen diferencias estadisticamente significativas en el número de palabras correctamente escritas de los alumnos de 4º de Primaria provocadas por el método empleado para la enseñanza de la ortografia.

Hipótesis alterna unilateral: existen diferencias estadísticamente significativas en el número de palabras correctamente escritas de los alumnos de 4º de Primaria provocadas por el método empleado para la enseñanza de la ortografía. Es mayor el Nº de palabras escritas por los alumnos que siguen el método B.

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DISEÑOS: CLASIFICACIÓN.

DISEÑOS CUANTITATIVOS.

• Contrastar las hipótesis.

• Asegurar que los cambios experimentados en la variable dependiente estén debidos a la acción de la variable independiente.

• Pretende conseguir el control experimental, lo que nos permitirá (MAXMINCON):

Maximizar en lo posible la varianza sistemática primaria (la varianza atribuida a los tratamientos).

Controlar de las fuentes de variación sistemáticas.

Minimizar la varianza error.

Descomposición de la varianza.

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Controlar variables extrañas.

• Eliminar la variable como variable (constancia)

• Escogiendo sujetos de modo que sean lo más homogéneos posible sobre esta variable independiente (por ejemplo: del mismo sexo, del mismo nivel intelectual, etc)

Ventaja: eficaz como método de control.

Inconveniente: se pierde capacidad de generalización.

• Por distribución al azar. Aleatorización de la muestra.

• Es la mejor forma de controlar las variables extrañas. Teóricamente, la distribución al azar es el único medio de controlar todas las variables extrañas posibles. Si se ha logrado una perfecta distribución al azar, pueden entonces considerarse los grupos experimentales estadísticamente iguales en todas las formas posibles.

• Introducir la variable extraña como una variable en el diseño.

• Una variable extraña puede ser controlada introduciéndola en el diseño de investigación como una variable atributo, alcanzando así control y dando información adicional de investigación acerca del efecto de la variable sobre la variable dependiente y acerca de su interacción con otras variables independientes.

• Emparejar sujetos.

• Igualar a los sujetos de los grupos en una variable de control.

• Control estadístico.

• Se lleva a cabo en el análisis de datos.

Clasificación de diseños.

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EXPERIMENTALES.

• Cuando existe manipulación de, al menos, una variable independiente.

• Generalmente, existe aleatorización en alguno de estos tres niveles:

• Selección aleatoria de los sujetos.

• Asignación aleatoria de los sujetos a los grupos.

• Asignación aleatoria de los tratamientos a los grupos.

■ Experimental puro.

■ Cuasi-experimental.

■ Pre-experimental.

NO EXPERIMENTALES.

• No existe manipulación de las variables independientes.

• Habitualmente los efectos ya se han producido (tipo expostfacto).

• Se suele trabajar con grupos ya formados.

Experimentales puros.

• Características distintivas:

▲ Equivalencia estadística.

▲ Comparación de dos o más grupos.

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▲ Manipulación directa de al menos una variable independiente: simples (1 variable independiente) o factoriales (+ de 1 VI)

▲ Medición de cada variable dependiente.

▲ Empleo de la estadística inferencial.

▲ Diseño que facilite el control máximo de variables extrañas.

• Auténticos experimentos.

• Aseguran validez interna y externa.

Selección y asignación aleatorias.

X: exposición a VI o tratamiento experimental.

O:observación de efectos en la VD.

R:asignación aleatoria.

• Factoriales:

Pre-experimentales.

• No cumplen dos o más características de los experimentales.

• Baja validez interna y externa.

• El investigador no puede saber con certeza que los efectos producidos en la VD se deben exclusivamente a la VI.

Únicos susceptibles de aplicación en algunos contextos.

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Cuasi-experimentales.

• Investigación educativa→ imposibilidad de diseñar experimentos auténticos.

• Razón más común→ asignación aleatoria de sujetos imposible.

• Diseños cuasi-experimentales:

•.a. Emplean escenarios naturales.

•.b. Aplican un control parcial pero aceptable, y

•.c. Pueden utilizarse cuando los diseños experimentales no son factibles.

• Más rigurosos que los pre-experimentales.

Diferencia fundamental con experimentales→ grupos intactos (no asignación aleatoria).

Calidad de los diseños.

• Validez interna.

• Hasta qué punto se puede atribuir la variación observada en la variable dependiente a la variable independiente. Permite al experimentador responder a la pregunta planteada en la investigación.

• Los cambios en la VD son debidos a la VI y no a otras causas (variables intervinientes). La validez interna es la condición sine qua non para la validez externa.

• Validez externa.

• Se relaciona con la generalización de resultados. A qué poblaciones pueden extenderse las conclusiones.

• Controlar la representatividad de la muestra.

Fuentes de invalidez interna.

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• El efecto historia.

• Acontecimientos que pueden producirse durante la realización del experimento y que pueden influir en los resultados. Son los acontecimientos ocurridos durante las distintas mediciones. Cambios observados en la variable dependiente pueden venir afectados por los sucesos ocurridos entre la 1ª y 2ª medición de la variable.

• Maduración.

• Procesos biológicos y psicológicos de los sujetos como consecuencia del paso del tiempo (edad, hambre, cansancio, etc) que pueden inferir en la acción de la VI. Hace referencia a los cambios de los sujetos de un estudio a través del tiempo que afectan a la VD.

• Administración de test.

• Un pre-test aplicado al principio del experimento puede tener efectos en el pos-test, independientemente de la acción de la variable independiente.

• Instrumentos de medida.

• Falta de precisión, inadecuadas validez y fiabilidad errores en el procedimiento de medición, no comparabilidad de test, etc. Pueden afectar gravemente a los resultados.

• Regresión estadística.

• Grupos con puntuaciones extremas en el pre-test tienden a situarse cerca de la media en el post-test.

• Selección diferencial de sujetos (sesgos).

• Sesgo resultante de una selección diferencial de los sujetos participantes. Los resultados acusan más la diferencia entre los sujetos que los efectos de la VI. Grupo experimental y grupo de control no equivalentes.

• Mortalidad experimental.

• Perdida de participantes en alguno de los grupos de experimentación. Este efecto se incrementa a medida que aumenta la duración del experimento.

• Efectos del experimentador.

• Expectativas.

Fuentes de invalidez externa.

• Efecto reactivo o de interacción de las pruebas.

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• Es la interacción de la administración de pruebas y la VI. Se produce cuando el sujeto actúa de forma diferente bajo la situación experimental respecto de como lo haría en situaciones normales.

• Efecto de la interacción de la selección y la intervención.

• Se refiere a los problemas de sesgo en la selección y falta de representatividad de la muestra.

• Efectos reactivos de los dispositivos experimentales.

• Impiden hacer extensivo el efecto de la VI a las personas expuestas a ella en una situación no experimental (por ejemplo: cuando los sujetos responden movidos por la novedad del experimento, no por el tratamiento en sí mismo.)

No experimentales.

Descriptivos.

• Describir estructura y características de un sujeto u objeto.

• Recogida de información sistemática (observación, cuestionarios, test, etc)

• Tipos:

De desarrollo: estudio de determinados fenómenos a lo largo del tiempo.

De encuesta: estudio de las características de grandes grupos de personas, objetos o instituciones (importancia del muestreo).

De observación: acceso a la información a partir de su propio esquema perceptual o interpretativo del investigador.

Meta-análisis.

• Resumen cuantitativo de investigaciones que emplean las mismas variables.

Correlaciónales.

• Estudian relaciones entre variables.

• Correlación no implica causación.

• Tipos:

Relacionales: conocer la existencia y grado de variación común entre variables (correlación), no diferencia entre VI y VD.

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Comparativos: analizan las diferencias en alguna variable dependiente producidos por pertenecer a una categoría (grupo) de la variable independiente: retrospectivos, prospectivos y evolutivos.

Predictivos: conocer los niveles de contribución de cada variable predictora al pronóstico de la variable criterio (regresión).

Clasificatorios, dimensionales y causales.

DISEÑO CUALITATIVO.

Etnografía.

• Estrategia cualitativa de investigación social vinculada a la tradición antropológica en la ciencia social.

• Se centra en el estudio de la cultura.

• Presencia in situ del investigador en el campo, con contacto directo con los actores.

• La observación participante como eje vertebrador de la propuesta etnográfica.

• El investigador participa de la vida cotidiana de la persona durante un tiempo prolongado, viendo lo que pasa, escuchando lo que se dice, preguntando cosas, o sea recogiendo todo tipo de datos accesibles para poder arrojar luz sobre los temas que ha elegido estudiar.

Etnografía: pasos.

• Los preparativos.

• Problemas/temas preliminares.

• El ingreso a campo.

• Los informantes.

• Encuentros planificados y no planificados.

• La recolección de información.

• Observación participante.

• Entrevista etnográfica=conversaciones amistosas.

• Pruebas proyectivas.

• El registro.

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• Notas campo/diario de campo.

• Materiales: fotos, grabaciones…

• La salida de campo.

• Análisis de la información.

Etnografía: recogida de la información.

• ¿Cuándo registrar?

• Antes de la entrada en el escenario conviene reflejar las anotaciones necesarias para planificar el trabajo de campo: utilización de guiones, esquemas, etc.

• Después de cada observación todo lo que ocurra en el escenario es fuente de datos.

• ¿Cómo registrar?

• Una hora de observación= 4 a 6 horas de análisis.

• Medios mecánicos (videos y grabadoras)

• Revisión de un experto o mentor.

• ¿Qué registrar?

• Los hechos observados: descripciones de personas, actividades, conversaciones, secuencia y duración de los acontecimientos, estructura del escenario, etc.

• Los comentarios del observador:

■ Lo que los hechos producen en el investigador (experiencia vivida: sentimientos, intuiciones, dudas, incomprensiones, sufrimientos, goces, temores…)

■ Lo que el investigador conceptualiza en la investigación (reflexiones teóricas, hipótesis, líneas de actuación…)

• ¿Cómo realizar el tratamiento de los datos?

• Es un proceso continuo que se desarrolla a la vez que se recoge la información. Los pasos a seguir serian:

■ Desarrollar un método para organizar el material (listados, codificaciones…)

■ Seleccionar las conductas y situaciones consideradas relevantes.

■ Organizar el material según interés temático o metodológico.

Investigación-acción.

• La finalidad es resolver problemas cotidianos e inmediatos para mejorar prácticas concretas.

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• Su propósito fundamental se centra en aportar información que guie la toma de decisiones para programas, procesos y reformas estructurales.

• Implica la colaboración de los participantes en la detección de necesidades y en la implementación de los resultados del estudio.

Investigación-acción: Fases.

• Observar (construir un bosquejo del problema y recolectar datos).

• Pensar (analizar e interpretar).

Actuar (resolver problemas e implementar mejoras).

• Detectar el problema de investigación, clarificarlo y diagnosticarlo (ya sea un problema social, la necesidad de un cambio, una mejora, etc)

• Observación, entrevistas y análisis de documentos.

• Sesiones con los participantes.

• Formulación de un plan o programa para resolver el problema o introducir el cambio.

• Continua recolección de datos.

• Prioridades/metas/objetivos/tareas/personas/temporalizacion/recursos.

• Implementar el plan de mejora o programa y evaluar resultados.

• Retroalimentación. La cual conduce a un nuevo diagnostico y a una nueva espiral de reflexión y acción.

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Estudio de caso.

• Estudia la particularidad de un caso singular (o grupo)

• El caso tiene interés especial en sí mismo.

• Por su particularidad es difícil conseguir un conjunto.

• Requiere compromiso del investigador con la interpretación.

• Escasa generalización con los resultados. Validez externa.

• Énfasis en la interpretación.

• Puede ser descriptivo (diagnostico) y también incluir intervención.

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