Fundamentos de la Investigación Científica: Diseños, Variables y Métodos de Conclusión

Metodología de Investigación: Recolección y Conclusión de Datos (Tema 2)

Enfoque Cuantitativo: Pasos

1. Estadística Descriptiva

   Tabulación (Excel), representación general (datos mediante gráficos), confirmación o no.

2. Estadística Inferencial

   T-Student, ANOVA, Correlación de Pearson.

Enfoque Cualitativo

Pasos posteriores:

• Revisión de material y reducción de datos.
• Comprensión de hipótesis.
• Interpretación y elaboración de conclusiones.

Diseño Metodológico Cualitativo: Esquema y Fases (Tema 3.1)

1. Esquema teórico (Planificación).
2. Diseño muestral (Elegir la muestra).
3. Codificación del lenguaje.
4. Control de elementos espurios.
5. Comprobación (de los pasos anteriores).

Pasos de la Investigación Etnográfica

1. Identificar el fenómeno.
2. Identificar informantes y participantes.
3. Selección del diseño (Formulación de preguntas).
4. Generación de hipótesis (Durante todo el proceso: ¿Descriptivas, estructurales, de contraste?).
5. Recolección de información (Conversaciones, archivos...).
6. Triangulación de la información (Nuevas preguntas y comparación de información para corroborar).
7. Interpretación de la información (Constante y después de la sesión).
8. Conclusiones (Resultado de todo el proceso).
9. Informe final.

Estudios de Caso

Vía común a la etnografía. Objetivo: Conocer cómo funcionan todas las partes de un caso.

Modalidades según Stake

1. Instrumental: Obtener mayor calidad.
2. Intrínseco: Mayor comprensión del caso (informe descriptivo).
3. Colectivo: Estudio de varios casos para maximizar diferencias.

Modalidades según Merriam

1. Descriptivo: No requiere teoría ni hipótesis.
2. Interpretativo: Aporta descripciones más densas para teorizar el caso.
3. Evaluativo: Emite juicios de valor para la toma de decisiones.

Control de Variables y Diseños Experimentales (Tema 3.2)

Control de Variables

Variable Independiente (VI)

• Manipulación: Variación deliberada.
• Selección: No se puede manipular la variable (ej. variables inherentes o históricas).

Variable Dependiente (VD)

• Número de medidas: Desde una hasta las que se requieran.
• Momento de medición: Post-test, prueba diferida, pre-test.

Características del Diseño Experimental

• Revisión de sujetos en grupos equivalentes (Aleatorización - R).
• Mínimo 2 grupos para comparar.
• Manipulación de la variable independiente (VI).
• Medición de la variable dependiente (VD).
• Uso de estadística inferencial.
• Control de variables extrañas para asegurar homogeneidad.
• Aplicación de tratamiento.

Diseño de Solomon (Cuatro Grupos)

Consta de 4 grupos: 2 con pre-test, 2 con tratamiento, y todos con post-test. Su objetivo es controlar los posibles efectos del pre-test sobre el post-test.

Diseños Ex-Post-Facto (Estudios Correlacionales)

Modelo Lineal

Fórmula: y = a + Bx

• y: Valores de la variable dependiente.
• a: Punto de corte.
• B: Inclinación de la recta.
• x: Valores de la variable independiente.

Clasificación de los Diseños Correlacionales

1. Correlacionales o Estudios Predictivos

   Predicen conductas. Aportan tres tipos de información: patrones, suministro de datos para la teoría, presentación de evidencias mediante correlación.

2. Análisis Factorial

   Conjunto de técnicas para reducir variables a “factores” sin perder información. Objetivos: Explorar relaciones entre variables y confirmar estructuras.

3. Modelos Causales

   • Análisis de Senda (Path Analysis): Se acepta o rechaza el modelo para probar la validez de la teoría respecto a las variables.
   • Ecuaciones Estructurales: Técnicas más avanzadas que manejan múltiples variables (ej. LISREL).