Fundamentos Metodológicos Clave en Investigación Educativa: Conceptos y Aplicaciones

Diferencias Fundamentales entre Investigación Cualitativa y Cuantitativa

La metodología cualitativa se caracteriza porque la información emerge conforme se investiga. En la metodología cuantitativa, los objetivos, hipótesis y conceptos determinan la investigación desde el inicio; no es que sean inmutables o inamovibles, sino que marcan el rumbo de la investigación desde el principio. La información se adapta al método de manera diferente a como ocurre en la investigación cualitativa.

Tipos de Validez en la Investigación

• Validez interna: Posibilidad de establecer relaciones causales entre variables (variable independiente y variable dependiente) al eliminar o controlar otras explicaciones alternativas.
• Validez externa: Posibilidad de generalización de los resultados de un estudio, tanto a la población de la muestra como a otros tiempos y contextos.
• Validez estadística: Adecuación, fiabilidad y poder de las técnicas de análisis de datos.
• Validez de constructo: Grado de adecuación conseguido en la medición de los conceptos centrales de la investigación.

Distinciones Clave: Muestreo Estratificado vs. Muestreo por Conglomerados

Muestreo Estratificado

En el muestreo estratificado, se toma una muestra de todos y cada uno de los estratos. Se lleva a cabo una división previa de la población de estudio en estratos en función de alguna característica que se va a estudiar. A cada uno de estos estratos se le asigna una cuota que determina el número de miembros que compondrá la muestra. En función del número de elementos que se han de elegir de cada uno de los estratos, se emplean dos técnicas de muestreo estratificado:

• Asignación proporcional: El tamaño de la muestra dentro de cada estrato es proporcional al tamaño del estrato dentro de la población.
• Asignación óptima: La muestra recogerá más individuos de aquellos estratos que tengan más variabilidad.

Muestreo por Conglomerados

El muestreo por conglomerados se emplea cuando la población se encuentra dividida, de manera natural, en grupos que, se supone, contienen toda la variabilidad de la población en función de la característica que se busca. Se eligen solo algunos de los conglomerados para la muestra y, dentro de ellos, se pueden seleccionar todos los miembros del grupo o solo algunos de ellos al azar.

Criterios de Aplicación

El muestreo estratificado se emplea cuanto más homogénea es la población respecto del estrato, pero más diferentes son los estratos entre sí. El muestreo por conglomerados debe representar toda la variabilidad, pero los conglomerados van a ser muy parecidos entre sí.

Concepto de Fiabilidad en la Investigación

La fiabilidad se relaciona con la posibilidad de reproducir el resultado e indica el grado en que un procedimiento concreto de traducción de un concepto en variable (operacionalización) produce los mismos resultados en pruebas repetidas con el mismo instrumento de investigación o equivalentes. Se ha estudiado la fiabilidad a través de la estabilidad y la equivalencia.

Variables en Investigación: Dependiente e Independiente

Variable Independiente

La variable independiente es aquella propiedad, cualidad o característica de una realidad, evento o fenómeno, que tiene la capacidad para influir, incidir o afectar a otras variables. Se llama independiente porque esta variable no depende de otros factores para estar presente en esa realidad en estudio. La variable independiente es manipulada por el investigador, ya que este puede variar los factores para determinar el comportamiento de la variable dependiente. Algunos ejemplos de variables independientes son: el sexo, la raza, la edad, entre otros.

Variable Dependiente

La variable dependiente es aquella característica, propiedad o cualidad de una realidad o evento que estamos investigando. Es el objeto de estudio, sobre la cual se centra la investigación en general. Su valor depende de los cambios en la variable independiente.

El Coeficiente de Regresión y la Constante del Modelo

La Constante (Intercepto)

La constante (o intercepto) en un modelo de regresión expresa el valor estimado de la variable dependiente (y) cuando la variable independiente es cero (ordenada al origen). Además, puede englobar el conjunto de los errores no lineales y desconocidos del modelo.

Coeficiente de Regresión (Pendiente)

Se llama coeficiente de regresión a la pendiente de la recta de regresión. Este coeficiente representa el cambio esperado en la variable dependiente por cada unidad de cambio en la variable independiente, indicando el grado y la dirección de la asociación entre las variables empleadas.