ASIGNATURAMETODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA

UNIVERSIDAD NACIONAL DEL SANTAFACULTAD DE CIENCIAS

Departamento de Biología, Microbiología y Biotecnología

Escuela Biología en Acuicultura

M.Sc. Walter Reyes AvalosDocente

Clase 14Clase 14Recolección procesamiento y análisis de

datos

UNIDAD III

EL DISEÑO DE CONTRASTACIÓN

SELECCIÓN DE LA MUESTRA

MUESTRA: Es un subgrupo de la población.

PASOS EN LA SELECCIÓN DE LA MUESTRA: Definir la población: Conjunto de todos los elementos a los cuales se refiere la

investigación. Identificar el marco muestral: Fuente de extracción de la muestra. Establecer tamaño de la muestra: Por medio del método del muestreo.

Método probabilístico

MÉTODOS DE MUESTREO

Método no probabilístico

Aplicar el método seleccionado: Depende del tipo de investigación, hipótesis y diseño de investigación.

Obtener la muestra: La muestra debe tener sus características propias.

* M. Aleatorio simple * M. Sistemático* M. Estratificado * M. Por conglomerados* M. De áreas * M. Polietápico

* M. Por conveniencia * M. Con fines especiales* M. Por cuotas * M. De juicio

RECOLECCIÓN DE DATOS

Una vez seleccionado el diseño de investigación, la muestra, el problema de estudio e hipótesis, se realiza la recolección de datos que es muy importante, pues de ésta depende la confiabilidad y la validez de la información.

¿Qué se logra? Probar la hipótesis. Lograr los objetivos de la investigación. Contestar las preguntas del estudio.

TÉCNICAS DE RECOLECCIÓN DE INFORMACIÓNPrimarias: Personas, hechos.

FuentesSecundarias: Material impreso.

Encuesta: Cuestionario Técnicas

Entrevista: Personal, telefónica, correo e Internet

Observación: Personal – directa.Con medios electrónicos

Internet

Pasos: Claridad en los objetivos de la investigación a realizar

Selección de la muestra.

Diseño y utilización de técnicas de recolección de información

Recoger la información.Fuente: WEIERS, Ronald, Investigación de mercados, Prentice Hall, México, 1986.

ANÁLISIS DE LA INFORMACIÓN

Se debe procesar los datos (dispersos desordenados individuales) obtenidos en el trabajo de campo para lograr unos resultados agrupados y ordenados.

Pasos: Obtener información de la muestra de la investigación.

Definir las variables que organizarán los datos obtenidos en el trabajo de campo.

Definir las herramientas estadísticas y programas de computador que nos procesará la información.

Introducir la información y activar el programa que procesará la información.

Imprimir los resultados.

Herramientas Estadísticas:

1. Análisis de Paretto: Estudia las fuentes del problema y las prioridades relativas de sus causas. Uso: para evaluar causas de problemas de calidad en programas de TQM.

2. Diagrama de Causa-Efecto (Espina de Pescado): Gráfica donde los integrantes de un grupo representan, categorizan y evalúan todos los motivos de un resultado o reacción. Se expresa como un problema para resolver.

3. Gráficas de Control: Hace control de calidad de procesos. Diferentes tipos: Diagrama X o Diagrama de control para medias de procesos. Diagrama R o Diagrama de control para viabilidad de procesos. Diagrama P o Diagrama de control para atributos.

4. Distribución de Frecuencias y Representaciones gráficas: Indica el número de

veces que ocurre cada valor en una tabla de resultados de un trabajo de campo. Histogramas: Gráfica que representa la distribución de frecuencias. Polígonos de frecuencia: Gráfica que permite visualizar rápidamente las

características de los datos de una distribución de frecuencia. Gráfica de barras: Otra forma de representar los datos de una investigación.

5. Medidas de tendencias central: Media: Sumatoria de un conjunto de puntajes dividido por el número total de los

mismos. Moda: Puntaje que ocurre con mayor frecuencia en una distribución de datos. Mediana: Valor que divide a una distribución de frecuencias por la mitad, una vez

ordenado los datos de manera ascendente o descendente.

6. Medidas de dispersión: Varianza y desviación estándares.

7. Pruebas estadísticas: Prueba t de estudiante: Para poblaciones pequeñas. Prueba Z: Tiene que ver con la probabilidad de que un puntaje dado de una

medición aparezca en una distribución. Análisis de varianza: Analiza si más de dos grupos difieren demasiado entre ellos

con respecto a medidas y varianzas. Análisis de covarianza: Analiza la existencia o no de relación entre una variable

dependiente y dos o más independientes. Chi cuadrado: Permite probar si dos proporciones en una población no presentan

diferencias significativas. Análisis de regresión y correlación. Análisis de regresión múltiple. Análisis de factores Análisis multivariado de varianzas (Manova).

Actualmente los análisis estadísticos se realizan por medio de programas estadísticos por computador, como el Staphgraphic o el SPSS.