Objetivos problemas y justificacin

Ejemplo 1: Definicin Conceptual y Operacional de variables ProblemaCmo optimizar el funcionamiento del Colector Parablico de Canal para obtener Agua Caliente en menor tiempo a la salida del intercambiador de calor de un calentador de agua?IndependienteDependienteVariablesColector Parablico de Canal Agua Caliente Definicin conceptualEs el sistema que convierte la energa de la radiacin solar en agua caliente. Sus dimensiones son: concentrador, intercambiador y receptor. Producto que se obtendr a la salida del intercambiador de calor. Dimensiones: tiempo de interaccin y capacidad de transferencia del fluido.Definicin operacionalVariable que expresa variacin de del material del concentrador, del dimetro del receptor y del tipo de fluido de transferencia.Variable que expresa la produccin de agua caliente cuya medicin es en escala intervalar y se medir en C/min para un volumen constante.HiptesisPara optimizar el funcionamiento del Colector Parablico de Canal se probar el material que mejor concentre el calor, que mejor recepcione el calor concentrado y el fluido de transferencia que mejor ceda calor al agua y permita obtener en menor tiempo Agua caliente a la salida del Intercambiador de calor de un Calentador Solar de Agua.Ejemplo 2: Definicin Conceptual y Operacional de variables ProblemaCules son las caractersticas del sistema de mantenimiento que permite lograr mquinas disponibles en la empresa Mquinas Limpias SAC?IndependienteDependienteVariablesSistema de mantenimiento Mquinas disponiblesDefinicin conceptualEs un sistema que compone de actividades para transformar mquinas con fallas en mquinas disponibles. Sus dimensiones son: requisitos, diseo, servicio.Porcentaje de tiempo durante el cual una mquina estuvo en condiciones de ser usado. Sus dimensiones son: tiempo de reparacin y tiempo de parada.

Definicin operacionalVariable que expresa las actividades de mantenimiento, a travs de la definicin de requisitos, diseo del proceso de mantenimiento y la ejecucin del servicio de mantenimiento.Variable que expresa la disponibilidad de las mquinas a travs de la medicin en escala ordinal del tiempo de reparacin y tiempo de parada.HiptesisEl Sistema de mantenimiento se inicia con la definicin de requisitos, que determina un diseo adecuado del proceso de mantenimiento y este a su vez influye en la ejecucin eficiente del proceso de mantenimiento que permite lograr mquinas disponibles en la empresa Mquinas Limpias SACContenidoTipo y nivel de investigacinMtodo y diseo de investigacinOperacionalizacin de variablesObjeto de investigacinTcnicas e instrumentos de recoleccin de datosTcnicas de procesamiento de datosTipo y nivel de investigacinTipo y nivel de investigacin (redaccin)Nombrar el tipo de investigacin, que debe ser coherente con el problema.Explicar el porqu selecciona este tipo y sealar la fuente.Nombrar el nivel de investigacin, que debe ser coherente con el problema.Explica el porqu selecciona este nivel y sealar la fuente.Tipo y nivel de investigacinTipo de investigacinInvestigacin bsicaInvestigacin tecnolgicaNivel de investigacinInvestigaciones descriptivasInvestigaciones correlacionalesInvestigaciones explicativasInvestigaciones experimentalesInvestigaciones aplicadas Por qu investigacin bsica?Porque est dedicada a la bsqueda de nuevos conocimientos.Porque recoge informacin de la realidad objetiva para enriquecer el conocimiento cientfico, mediante el descubrimiento de principios y leyes.Nota: El investigador se esfuerza por conocer y comprender los fenmenos sin preocuparse de la aplicacin de los conocimientos adquiridos.Por qu investigacin tecnolgica?Porque se preocupa por la aplicacin del conocimiento cientfico, producto de la investigacin bsica (Espinoza, 2010, p. 78).Nota: el investigador se preocupa por modificar la realidad aplicando conocimiento cientfico.Por qu nivel descriptivo?Porque est orientado al conocimiento de los fenmenos de la realidad tal como existe en una situacin de espacio y de tiempo.Nota: se analizan todos o algunos de sus principales elementos, propiedades y caracteres que sean de inters.Por qu nivel correlacional?Porque el propsito es vincular variables que se sospechan estar interrelacionados para saber como se puede comportar una variable conociendo el comportamiento de otras variables relacionadas.

Nota: miden las dos o mas variables que se pretenden ver si estn o no relacionadas en el objeto de investigacin y despus se analiza la correlacin.Por qu nivel explicativo?Porque tiene como propsito buscar las relaciones de causa y efecto entre las variables del objeto de estudio.Nota: est orientado a descubrir los factores causales de los fenmenos y la dinmica de su funcionamiento. En este estudio el investigador no manipula las variables.Por qu nivel experimental?Porque tiene como propsito manipular las variables que tienen relacin causal para mejorar el objeto de investigacin.Nota: en la dinmica de la investigacin se pregunta frecuentemente Qu pasa si?Por qu nivel aplicativo?Porque tiene como propsito aplicar los resultados de las investigaciones (descriptivas, correlacinales, explicativas o experimentales) para disear tecnologas de aplicacin inmediata en la solucin de los problemas de la sociedad.Nota: Su finalidad no es descubrir nuevas leyes ni causalidades, sino la de reconstruir procesos en funcin de descubrimientos ya realizados para producir sistemas duros y blandos: mquinas y equipos, procesos y programas.Mtodo y diseo de investigacinMtodo y diseo de investigacin (redaccin)Nombrar el mtodo de investigacin que es coherente con el tipo y nivel de investigacin.Explicar el porqu se elige ese mtodo y sealar la fuente.Nombrar el diseo de investigacin que se utiliz, explicar el porqu y sealar la fuente.Presentar el esquema utilizado en la investigacin, explicar su aplicacin a las variables de investigacin.Nota: deben ser mutuamente coherentes el tipo, nivel, mtodo y diseo de investigacin utilizado.Metodologa de investigacinExisten muchos mtodos de investigacin, Algunos de ellos:Mtodo emprico-analticoMtodo hermenuticoMtodo dialcticoMtodo fenomenolgicoMtodo sistmicoEtc.

Porqu mtodo sistmico?Porque estudia el objeto mediante la determinacin de sus elementos, sus relaciones y lmites para observar su estructura y la dinmica de su funcionamiento.El enfoque de sistemas afronta el problema en su complejidad a travs de una forma de pensamiento basada en la totalidad, en el estudio de la relacin entre las partes y de las propiedades emergentes resultantes (Espinoza, 2010, p. 38) Diseo de la investigacinEs una organizacin esquematizada para relacionar y controlar las variables de investigacin.Tiene como objetivo asignar restricciones controladas a las observaciones de los fenmenos.Es un instrumento de direccin para el investigador, contiene los pasos o acciones a seguir para encontrar posibles soluciones a los problemas.Los criterios de eleccin de diseos son:El diseo debe ser coherente con el tipo de problema a investigar.Un diseo est relacionado con el grado de control que debe proporcionar con respecto a las variables relevantes del estudio.Validez de los Diseos de InvestigacinSe refiere al grado de control y posibilidad de generalizacin que se obtiene de la inferencia sobre el problema estudiado.Validez interna: La variable independiente produjo un efecto significativo en la variable dependiente?Describir la forma cmo se realiz el control de las variables extraas que pueden afectar al experimento.Validez externa: Es posible aplicar los resultados obtenidos a una realidad con entornos similares?Describir el mbito y los objetos sobre los cuales es posible aplicar los resultados obtenidos.Clasificacin de los diseosDiseos descriptivos:Descriptivo simpleDescriptivo comparativoCorrelacionalCausal comparativoLongitudinalDiseos de Ex-post-Facto:Diseo correlacionalDiseo de grupo criterioDiseos experimentales:Pre-experimentalesCuasi experimentales, y ExperimentalesDiseos factoriales experimentales:Diseo factorial simple (2x2)Diseo multifactorial.Diseos de aplicacin:Diseo de solucionesClasificacin de los diseos: por el mtodo que se empleaDiseos univariados, cuando se manipula una sola variable independiente y una o ms variables dependientes.Diseos multivariados, cuando se manipula dos o ms variables independientes y una o ms variables dependientes.Diseo descriptivo simpleBusca recoger informacin actualizada sobre el objeto de investigacin. Sirve para estudios de diagnstico descriptivo, caracterizaciones, perfiles, etc.Diagrama: M ODonde:M: Muestra u objeto en que se realizar el estudioO: Observacin de la muestra.No podemos suponer las influencias de algunas variables. Nos limitamos a recoger informacin de la situacin actual.Descriptivo comparativoRecoge informacin actualizada de varias muestras sobre un mismo objeto de investigacin y lo caracteriza sobre la base de una comparacin.Sirve para estudios de diagnstico descriptivo comparativos, caracterizaciones sobre la base de varios factores.Diagrama:M1 O1M2 O2M3 O3Mn OnDonde:M1, M2, M3, Mn: Cada una de las muestras del estudioO1, O2, O3, On: Observacin de las muestras para recoger informacin relevante.Comparacin entre cada una de las muestras, pudiendo ser semejantes (), iguales (=) o diferentes ().

CorrelacionalSe identifica variables que se desea relacionar y se aplica la tcnica de anlisis de correlacin. Se busca el grado de relacin existente entre dos o ms variables de un objeto de investigacin.Diagrama:

Donde:M: Muestra del estudioOx, Oy, Oz: Observacin de las variables de la muestras.r: Posible relacin entre las variables de estudio

Causal comparativoConsiste en recolectar informacin de dos o ms muestras, para observar el comportamiento de una variable, tratando de controlar estadsticamente otras variables que podra afectar la variable dependiente.Diagrama:M1 O1xyzM2 O2xyzDonde:M1, M2: Muestras del estudioO1, O2: Observacin o mediciones de las muestras, mientras xyz representan las variables controladas estadsticamente.LongitudinalSe toma una muestra del objeto de investigacin, la misma que es evaluada en distintos momentos en el tiempo y por perodos bastante largos.Diagrama:

Donde:M: Muestra del estudiot1 a t2: Momentos en que se hacen las observacionesO1 a O4:Observacin o mediciones de las variables de estudio.Las ventajas del diseo longitudinal son: proporciona informacin bastante confiable de los cambios observados en la variable estudiada.La desventaja est en que el estudio lleva mucho tiempo para extraer las conclusiones.Mt2t1t3O1t4O2O3O4Diseos de Ex-post-FactoSon investigaciones donde se examina los efectos que tiene una variable que ha actuado de manera normal u ordinaria. La variable independiente no se manipula, sino se observa y determina los efectos que ha tenido sobre la variable dependiente. Los siguientes problemas requieren de un diseo ex-post-facto:Cules son los factores que contribuyeron a lograr alta confiabilidad en el mantenimiento de mquinas de la empresa X?Qu efecto tuvo el funcionamiento en condiciones de carga mxima de una mquina sobre la vida til de sus elementos?Diseo correlacionalConsiste en recolectar dos o ms conjuntos de datos de un objeto de investigacin con la intencin de determinar la relacin entre stos datos.Diagrama:

Donde:O1, O2:Observacin o mediciones del conjunto de datos 1 y 2.MO1O2rDiseo de grupo criterioSe utiliza cuando queremos conocer la causa de un fenmeno. Generalmente se realiza la comparacin con otro objeto de investigacin similar pero donde se produjo un fenmeno diferente. Si queremos determinar las causas del mal funcionamiento de una mquina, debemos de contrastar otra mquina similar pero que tiene un buen funcionamiento.Diagrama:Mx O1Mc O2Donde:Mx:variable independiente (mquina con fallas)Mc:variable de control (mquina sin fallas)O1, O2:Observacin de posibles causas.Diseos experimentalesCuando en una investigacin se necesita manipular variables. se puede dividir en investigacin:Pre-experimental,Cuasi-experimental y Experimental.En este tipo de diseos se utilizan signos y smbolos que hacen ms simple y comprensible el diseo:X: Tratamiento experimental, para varios experimentos X1, X2(Espacio en blanco): Tratamiento de controlO: Observacin o medicin, para varias observaciones O1, O2A: Grupo seleccionado mediante aleatorizacin.Ap: Grupo seleccionado mediante apareamiento.GE: Grupo experimental.GC: Grupo control.AleatorizacinEs la asignacin aleatoria de los objetos a los grupos de experimento.Utilice la tabla de nmeros aleatorios que incluye nmeros del 0 al 9 y su secuencia es totalmente al azar.La asignacin al azar produce control, ya que las variables que requieren ser controladas (variables extraas y fuentes de invalidacin interna) son distribuidas de la misma manera en los grupos del experimento.ApareamientoConsiste en igualar a los grupos en relacin con alguna variable especfica, que se piensa puede influir en forma decisiva en la variable dependiente.Elegir la variable de acuerdo con algn criterio terico.Obtener una medicin de la variable elegida para emparejar a los grupos.Ordenar a los objetos en la variable sobre la cual se va a efectuar el apareamiento.Formar parejas de objetos segn la variable de apareamiento, en orden descendente, procurando que tengan la misma puntuacin en la variable.DISEOS PRE- EXPERIMENTALESSon diseos que no pueden controlar los factores que influyen contra la validez interna y externa.Pero ilustran la forma en que las variables extraas pueden influir en la validez interna. Nos muestra lo que se debe y no debe hacer. Este tipo de diseo es muy restringido y utilizado durante la investigacin exploratoria.Diseo de un grupo con post pruebaSe evala los efectos del tratamiento, su diseo es:X OX: Tratamiento aplicado al grupo experimental.O: Observacin de los efectos mediante una post pruebaDiseo de un grupo con pre prueba y post pruebaSe evala los efectos del tratamiento comparndolo con una medicin previa, su diseo es:O1 X O2X: Tratamiento aplicado al grupo experimental (VI).O1: Observacin de la variable dependiente antes de tratamiento.O2: Observacin de la variable dependiente despus de tratamiento.Diseo con Grupo Control y post pruebaSe evala los efectos del tratamiento en el grupo experimental, comparndolo con la evaluacin de un grupo control que no recibe el tratamiento, su diseo es:GE: X O1GC: O2X: Tratamiento aplicado al grupo experimental (VI).O1: Observacin de la variable dependiente en el GE.O2: Observacin de la variable dependiente en el GC.DISEOS CUASI- EXPERIMENTALESLos diseos cuasi-experimentales son semejantes a los experimentos verdaderos, con la diferencia que los grupos no son equivalentes porque no hubo aleatorizacin ni emparejamiento.Por lo dems son iguales, la interpretacin es similar, las comparaciones son las mismas y los anlisis estadsticos iguales.Por lo mismo que pueden existir tantas clases de diseos cuasi-experimentales como los experimentales.Diseo con Grupo Control y post pruebaSe requiere de dos grupos, uno experimental y otro de control, donde no hay asignacin al azar ni emparejamiento de los miembros del grupo. El investigador aplica el tratamiento al GE, posteriormente evala a los dos grupos en la variable dependiente.

Donde:X: Tratamiento aplicado al grupo experimental (VI).O1: Observacin de la variable dependiente en el GE.O2: Observacin de la variable dependiente en el GC.Como no existe grupos equivalentes las diferencias de las post pruebas puede ser atribuido a la variable independiente y a otras variables extraas, y se corre el riesgo de no poder identificarlo.GEXO1GC___O2Diseo con Grupo Control, pre prueba y post pruebaSe requiere de dos grupos, uno experimental y otro de control, donde los elementos no son equivalentes. Se les administra simultneamente la pre prueba y la post prueba.

Donde:X: Tratamiento aplicado al grupo experimental (VI).O1, O3: Observacin de la variable dependiente en los dos grupos antes del tratamiento.O2, O4: Observacin de la variable dependiente en los dos grupos despus del tratamiento.El investigador aplica la variable experimental o variable independiente al GE, posteriormente evala a los dos grupos en la variable dependiente.GEO1XO2GCO3___O4DISEOS EXPERIMENTALESDiseo con Grupo Control y post pruebaDiseo con Grupo Control, pre prueba y post pruebaDiseo de cuatro grupos de SolomonDiseos factoriales experimentales:Diseo factorial 22 2x2Diseo factorial 23 (2x2x2)Diseo de aplicacinEste diseo sirve para evaluar la conversin de un modelo a objeto. Mientras que los anteriores diseos evalan los modelos que representan los objetos de la realidad.Se requieren dos equipos, uno experimental EE y otro control EC. El objeto experimental es diseado y construido, mientras que el objeto de control es uno existente al cual se quiere superar en eficiencia o productividad. Los objetos se evalan en funcionamiento mediante la variable dependiente.La comparacin entre las pruebas nos indica si hubo o no mejora de la eficiencia o productividad en el objeto diseado.EEXO1EC___O2Donde:EE: Equipo experimental.EC: Equipo de control.X: Funcionamiento del equipo diseadoO1: Observacin de la variable dependiente del EE.O2: Observacin de la variable dependiente del EC.

Operacionalizacin de la variableOperacionalizacin de las variables (redaccin)Especificar las definiciones conceptuales y operacionales de las variables.Especificar las variables independientes y describir las actividades a realizar con ellas.Especifica las variables dependientes y determinar las mediciones a realizar y los instrumentos a utilizar.

Tcnicas de recoleccin de datosLas tcnicas de recoleccin de datos organiza la investigacin para obtener el nuevo conocimiento. La tcnica desarrolla las siguientes actividades: Ordenar las etapas de la investigacin. Elaborar los instrumentos de medicin. Efectuar un control de los datos. Guiar la obtencin de conocimientos. Existen dos tcnicas generales de recoleccin de datos: tcnica documental y tcnica emprica.Tcnica documentalLa tcnica documental permite la recopilacin de evidencias para demostrar las hiptesis de investigacin. Esta formada por documentos de diferente tipo: revistas, memorias, actas, registros, datos e informacin estadsticas y cualquier documento de instituciones y empresas que registran datos de su funcionamiento. Por ejemplo, los registros de radiacin solar lo encontramos en el Observatorio de Huayao en Huancayo.Los instrumentos utilizados son: Ficha bibliogrfica, Ficha hemerogrfica, Ficha de trabajo.Tcnica empricaLa tcnica emprica permite la observacin en contacto directo con el objeto de estudio, y el acopio de testimonios que permitan confrontar la teora con la prctica en la bsqueda de la verdad. ObservacinEntrevistaEncuestaCuestionarioObservacinEs una tcnica de recoleccin de datos que permite acumular y sistematizar informacin sobre el objeto de investigacin que tiene relacin con el problema de investigacin.La observacin permite obtener de datos prximos a como est funcionando el objeto de investigacin en el presente.Los instrumentos utilizados son: fichas de observacin, formularios, guas de observacin, hojas de cotejo, listas de verificacin, hojas de registro, cmaras fotogrficas y filmadoras, microscopios, scanners, analizador de gases, opacmetro, micrmetros, etc. EntrevistaEs una tcnica que permite obtener informacin sobre las caractersticas de un problema de un informante clave. Los datos pueden ser novedosos o complementarios y ayudarn a cuantificar las caractersticas y la naturaleza del objeto de investigacin.El informante clave es aquel que convive con el objeto de investigacin y por ello se considere con autoridad para dar informacin.El instrumento utilizado es una gua de entrevista. Utiliza preguntas abiertas.EncuestaEs una tcnica que permite obtener informacin de primera mano para describir o explicar un problema. Se aplica a una muestra representativa de una determinada poblacin.CuestionarioEs un instrumento de investigacin que est estructurado con un conjunto de preguntas para obtener informacin sobre el objeto de investigacin. Utiliza preguntas cerradas, preferentemente.Tcnicas de anlisis de datosLas principales tcnicas de anlisis de datos son:Estadstica descriptivaPuntuaciones ZRazones y tasasEstadstica inferencialPruebas paramtricasPruebas no paramtricasAnlisis multivariadoEstadstica descriptivaLa descripcin de los datos obtenidos a cerca de las variables se describe mediante la distribucin de frecuencias, las medidas de tendencia central y las medidas de dispersin.La distribucin de frecuencias es un conjunto de datos ordenados en sus respectivas categoras que muestra el nmero de respuestas obtenidas para cada categora.Las medidas de tendencia central son los puntos centrales en una distribucin. Las principales medidas de tendencia central son la moda, la mediana y la media.Las medidas de dispersin nos indican la forma como estn diseminados los datos de la distribucin. Las principales medidas de dispersin son el rango, la varianza y la desviacin estndar.Puntuaciones ZLas puntuaciones Z es el mtodo utilizado para estandarizar la escala de una variable medida a un nivel de intervalos.Se transforma las puntuaciones obtenidas, para analizar su distancia respecto a la media en unidades de desviacin estndar.La distribucin de puntuaciones Z tiene media 0 (cero) y desviacin estndar 1 (uno). Sirve para comparar puntuaciones de dos distribuciones diferentes.Razones y tasasUna razn es la relacin entre dos categoras.

Una tasa es la relacin entre el numero de eventos de una categora entre el nmero total de observaciones multiplicado por 100.

Estadstica inferencialEl propsito de la estadstica inferencial es generalizar los resultados obtenidos en la muestra a la poblacin.Los datos recolectados en la muestra se convierten en estadgrafos, y mediante la estadstica inferencia convertimos en parmetros de la poblacin.La estadstica inferencial sirve para dos propsitos: estimar parmetros y probar hiptesis.La prueba de hiptesis consiste en determinar la congruencia de los obtenidos de la muestra con la hiptesis.Pruebas paramtricasSupuestos:La distribucin de la poblacin de la variable dependiente es una distribucin normal.La medicin de la variable dependiente es por intervalos o razn.Las poblaciones estudiadas tienen una dispersin similar.Las pruebas estadsticas paramtricas ms utilizadas son:Coeficiente de correlacin de Pearson, evala la relacin entre dos variables medidas por intervalos o de razn.Regresin lineal, estima el efecto de una variable sobre otra. Se asocia con el coeficiente de correlacin.Prueba t, evala si dos grupos difieren entre si de manera significativa de sus medias.Prueba de diferencia de proporciones, evala si dos proporciones difieren significativamente entre si.Anlisis de varianza unidireccional, evala si mas de dos grupos difieren significativamente entre si en cuanto a sus medias y varianzas.Anlisis de varianza factorial, evala el efecto de dos o ms variables independientes sobre una variable dependiente. Puede evaluar cada variable por separado o los efectos conjuntos.Anlisis de covarianza, evala la relacin entre una variable dependiente y dos o mas variables independientes, eliminando y controlando el efecto de una de las ltimas.Pruebas no paramtricasSupuestos:La distribucin de la poblacin de la variable dependiente puede ser una distribucin no normal.La medicin de la variable dependiente no requiere estar medida por intervalos o razn, puede analizar datos nominales u ordinales.Las variables deben ser categricas.Las pruebas estadsticas no paramtricas ms utilizadas son:La ji cuadrada X2, evala hiptesis acerca de la relacin entre dos variables categricas.Coeficientes de correlacin e independencia para tabulaciones cruzadas, evala si las variables incluidas en la tabla de contingencia o tabulacin cruzada estn correlacionadas.Coeficientes y correlacin por rangos ordenados de Spearman y Kendall, son medidas de correlacin para variables en un nivel de medicin ordinal, de tal modo que los individuos u objetos de la muestra pueden ordenarse por rangos (jerarquas) Anlisis multivariadoSon mtodos que analizan la relacin entre varias variables independientes y al menos una dependiente. Los principales son:Regresin mltiple, analiza el efecto de dos o ms variables independientes sobre una dependiente.Anlisis lineal de patrones, es un modelo causal que analiza la influencia de unas variables sobre otras.Anlisis de factores, sirve para determinar el nmero y naturaleza de un grupo de factores en un conjunto de mediciones.Anlisis multivariado de varianzas, analiza la relacin entre dos o mas variables independientes y dos o mas variables dependientes.Operacionalizacin de variablesClases de variables Variable independiente Variable dependiente Variable independientetambin llamada causal o experimental. Tiene dos requisitos: que vare o sea manipulado y que esta variacin pueda controlarse.Variable dependientetambin llamada efecto o condicionada.Es el resultado de la variacin de la variable independiente.La variable dependiente no se manipula, sino se mide.Operacionalizacin de la variable independienteVariable IndependienteDimensionesIndicadoresActividades de investigacin o tratamientoOperacionalizacin de la variable dependienteVariable dependienteDimensionesIndicadoresInstrumento o itemsEjemplo 1: Operacionalizacin de la variable independienteVariable IndependienteColector parablico de canalDimensionesIndicadoresTratamientoConcentradorMaterial de reflector parablicoA1: EspejoA2: Plancha inoxidableIntercambiador Fluido de transferenciaB1: AceiteB2: AguaReceptorDimetro de tubera de bronceC1: 3/8C2: 1/2"Ejemplo 1: Operacionalizacin de la variable dependienteVariable dependienteAgua calienteDimensionesIndicadoresInstrumentoTiempoTiempo de calentamientoCronmetro (dcimas de segundo)TemperaturaIncremento de temperaturaTermmetro (dcimas de grado centgrado)Calentamiento del aguaVelocidadC/min de 100 litros de agua (invariable)Ejemplo 2: Operacionalizacin de la variable independienteVariable IndependienteSistema de mantenimientoDimensionesIndicadoresActividades de investigacin o tratamientoRequisitosCalidad de definicinDefinicin de requisitos del proceso de mantenimiento.DiseoNmero de procedimientosDetalle del procedimientoDiseo del proceso de mantenimiento para dar cumplimiento a los requisitos.ServiciosEficiencia del servicioEjecucin del servicio de mantenimiento basado en el diseo del proceso.Ejemplo 2: Operacionalizacin de la variable dependienteVariable dependienteMquinas disponiblesDimensionesIndicadoresInstrumento o itemsTiempo de reparacinHoras de reparacinCronmetro y hormetroDM = (HT-TR-TP)/HTTiempo de paradaHoras de paradaObjeto de investigacin73Descripcin del objeto de investigacinNoEtapaDescripcin1Identificacin del objetoDefinir la funcin del objeto, las salidas y las entradas con apoyo de la caja negra.2Anlisis del objetoDividir el objeto en sus elementos en base a atributos, factores o actividades secuenciales. 3Definicin de funcionesDefinir las funciones de cada elemento respondiendo a la pregunta: Cul es la funcin que el elemento cumple en el sistema para contribuir con la salida?4Sntesis de funcionesIdentificar el elemento esencial. La pregunta a realizar ser: si elimino este elemento el sistema seguir funcionando? Si la respuesta es SI, estamos ante un elemento secundario. Si la respuesta es NO, estamos ante un elemento esencial (principal)5Relacin de elementosRelacionar elementos que sean causales: asignarles el signo positivo si la relacin es directa y el signo negativo si la relacin es inversa. 6Evaluacin de contradiccionesIdentificar funcin negativa, conceptos antagonistas o complementarios.7AsociacinUnir lo separado/aislado, asociar lo contradictorio.8Identificacin del objetoDefinir la funcin del objetoDefinir salidas y entradasPresentar en una caja negra

Ejemplo de definicin del objetoObjeto: Cocinas gasificadorasLas cocinas gasificadoras generan llama sin emisiones contaminantes como resultado de utilizar el principio de pirolisis para gasificar la lea.La aplicacin de tecnologas de gasificacin en la fabricacin de las cocinas, permitir el incremento radical de la productividad de la leaCaja negra del objetoEntrada:MateriaCocina gasificadoraLeaLlamaSalida:MateriaEnergaProceso:La entrada es transformada en salidaFuncin: generar llama sin emisiones contaminantesAnlisis del objetoDividir el objeto en sus elementos en base a atributos, factores o actividades secuenciales. Considerar aquellos atributos, factores o principios que estn aportando en la ejecucin de la funcin.Utilizar informacin terica (ficha de lectura).Elementos de una cocina gasificadoraContenedorReactorVentiladorQuemadorHornillaDefinicin de funcionesDefinir las funciones de cada elemento.Responder a la pregunta:Cul es la funcin que el elemento cumple en el sistema para contribuir con la salida?

Definicin de funcionesAtributoFuncinContenedorContiene y precalienta el combustible.ReactorProduce gas y queda cenizaVentiladorAlimenta con aire la cmara de reaccin y quemador.QuemadorQuema el gasHornillaGenera la llama para cocinarSintetizar funcionesIdentificar el elemento esencial.La pregunta a realizar ser:si elimino este elemento el sistema seguir funcionando?Si la respuesta es SI, estamos ante un elemento secundario.Si la respuesta es NO, estamos ante un elemento esencial (principal)Sintetizar funcionesElementoPrimarioSecundarioContenedorXReactorXVentiladorXQuemadorXHornillaXSi elimino el Elemento N, El objeto sigue cumpliendo con su funcin?RelacionarRelacionar elementos que sean causales.Debe notarse el proceso de transformacin de entradas en salidas.Asignar signo positivo si la relacin es directa.Asignar signo negativo si la relacin es inversa.

Caja blancaContenedorHornillaReactorLlamaLeaQuemadorAireVentiladorPrecalienta alimentaAireAireGasllamainformaEvaluar funcionamientoIdentificar:Funcin negativaConceptos antagonistasConceptos complementarios.Medir:VariacionesDesperdiciosEfectosEvaluacinContenedorHornillaReactorLlamaLeaQuemadorAireVentiladorPrecalienta alimentaAireSeal GasllamaSealHumoVapor/calorAire/gasAire/gas/llamaAsociarUnir lo separado/aisladoAsociar lo contradictorio.Definir macro conceptosIdentificar buclesInterpretarAsociacin de conceptosVapor/calorLa lea tiene distintos grados de humedad, por lo que requiere de calor para secar antes de combustionar y reducir la produccin de humo.Aire/gasLa combustin se realiza en una proporcin adecuada de aire combustible. Cuando falta oxgeno se realiza una combustin incompleta.Aire/gas/llamaEl color de llama es un indicador del nivel de combustin. Generalmente una llama azul indica que se realiza una combustin completa.Tcnicas de recoleccin y anlisis de datosMATRIZ DE DATOSUna matriz de datos contiene:en sus filas a cada una de las unidades en sus columnas a las variables que caracterizan a esas unidades y en cada celda el valor que asume la variable de esa columna para la unidad de anlisis de esa fila.

En la matriz de datos se presenta las unidades en las filas, las variables en las columnas y el DATO como cruce de esos dos vectores.La matriz de datos tiene tantas filas como el tamao del objeto y tantas columnas como variables.

Var 1Var 2Var kUnidad 1datoUnidad 2.Unidad nEsta matriz contiene la informacin de n unidades y k variablesMATRIZ DE DATOSEjemplo de matriz de datosRequisitohrsDiseohrsServiciohrsDisponibilidad mecnicaMaq 1510120.85Maq 288100.89Maq 3415100.95Objeto de estudio: 3 (n)Nmero de variables: 4 (k)Variables: Requisito, diseo, servicio y disponibilidad. Las primeras 3 variables son de investigacin; la ltima es construida a partir de Trabajo actual y Bsqueda de trabajo.Tcnicas de recoleccin de datosTcnicas de recoleccin de datos La tcnica desarrolla las siguientes actividades: Ordenar las etapas de la investigacin. Elaborar los instrumentos de medicin. Efectuar un control de los datos. Guiar la obtencin de conocimientos. Existen dos tcnicas generales de recoleccin de datos:tcnica documentaltcnica emprica. Tcnica documentalPermite la recopilacin de evidencias para demostrar las hiptesis de investigacin.Fuentes:Revistas, memorias, actas, registros, datos e informacin estadsticas y cualquier documento de instituciones y empresas que registran datos de su funcionamiento.Ej. Los registros de radiacin solar lo encontramos en el Observatorio de Huayao en Huancayo.Instrumentos:Ficha bibliogrfica, Ficha hemerogrfica, Ficha de trabajo.

Tcnica emprica. Permite observar directamente el objeto de estudio:ObservacinEntrevistaEncuestaCuestionarioObservacinPermite obtener de datos prximos a como est funcionando el objeto de investigacin en el presente.Instrumentos:fichas de observacin, formularios, guas de observacin, hojas de cotejo, listas de verificacin, hojas de registrocmaras fotogrficas y filmadoras, microscopios, scanners, analizador de gases, opacmetro, micrmetros, etc. EntrevistaEs una tcnica que permite obtener informacin sobre las caractersticas de un problema de un informante clave.Los datos pueden ser novedosos o complementarios y ayudarn a cuantificar las caractersticas y la naturaleza del objeto de investigacin.El informante clave es aquel que convive con el objeto de investigacin y por ello se considere con autoridad para dar informacin.El instrumento utilizado es una gua de entrevista.Utiliza preguntas abiertas.EncuestaEs una tcnica que permite obtener informacin de primera mano para describir o explicar un problema.Se aplica a una muestra representativa de una determinada poblacin.CuestionarioEs un instrumento de investigacin que est estructurado con un conjunto de preguntas para obtener informacin sobre el objeto de investigacin.Utiliza preguntas cerradas, preferentemente.

Tcnicas de anlisis de datosLas principales tcnicas de anlisis de datos son:Estadstica descriptivaPuntuaciones ZRazones y tasasEstadstica inferencialPruebas paramtricasPruebas no paramtricasAnlisis multivariadoEstadstica descriptivaDescripcin de datos mediante:Distribucin de frecuencias, las medidas de tendencia central y las medidas de dispersin.La distribucin de frecuencias:Datos ordenados por categoras.Existen las frecuencias absolutas, relativas y acumuladasSe representan en histogramas y polgonos de frecuencias.Las medidas de tendencia central:ModaMedianaMediaLas medidas de dispersin:RangoVarianzaDesviacin estndar. Puntuaciones ZLas puntuaciones Z es el mtodo utilizado para estandarizar la escala de una variable medida a un nivel de intervalos. Se transforma las puntuaciones obtenidas, para analizar su distancia respecto a la media en unidades de desviacin estndar.La distribucin de puntuaciones Z tiene media 0 (cero) y desviacin estndar 1 (uno). Sirve para comparar puntuaciones de dos distribuciones diferentes.Razones y tasasUna razn es la relacin entre dos categoras.

Una tasa es la relacin entre el numero de eventos de una categora entre el nmero total de observaciones multiplicado por 100.

Estadstica inferencialEl propsito de la estadstica inferencial es generalizar los resultados obtenidos en la muestra a la poblacin. Los datos recolectados en la muestra se convierten en estadgrafos, y mediante la estadstica inferencia convertimos en parmetros de la poblacin.La estadstica inferencial sirve para dos propsitos: estimar parmetros y probar hiptesis.La prueba de hiptesis consiste en determinar la congruencia de los obtenidos de la muestra con la hiptesis.Pruebas paramtricasLa realizacin de las pruebas paramtricas requieren de los siguientes supuestos:La distribucin de la poblacin de la variable dependiente es una distribucin normal.La medicin de la variable dependiente es por intervalos o razn.Las poblaciones estudiadas tienen una dispersin similar.Pruebas paramtricasLas pruebas estadsticas paramtricas ms utilizadas son:Coeficiente de correlacin de Pearson, evala la relacin entre dos variables medidas por intervalos o de razn.Regresin lineal, estima el efecto de una variable sobre otra. Se asocia con el coeficiente de correlacin.Prueba t, evala si dos grupos difieren entre si de manera significativa de sus medias.Prueba de diferencia de proporciones, evala si dos proporciones difieren significativamente entre si.Anlisis de varianza unidireccional, evala si mas de dos grupos difieren significativamente entre si en cuanto a sus medias y varianzas.Anlisis de varianza factorial, evala el efecto de dos o ms variables independientes sobre una variable dependiente. Puede evaluar cada variable por separado o los efectos conjuntos.Anlisis de covarianza, evala la relacin entre una variable dependiente y dos o mas variables independientes, eliminando y controlando el efecto de una de las ltimas.Pruebas no paramtricasLa realizacin de las pruebas no paramtricas requieren de los siguientes supuestos:La distribucin de la poblacin de la variable dependiente puede ser una distribucin no normal.La medicin de la variable dependiente no requiere estar medida por intervalos o razn, puede analizar datos nominales u ordinales.Las variables deben ser categricas.Pruebas no paramtricasLas pruebas estadsticas no paramtricas ms utilizadas son:La ji cuadrada X2, evala hiptesis acerca de la relacin entre dos variables categricas.Coeficientes de correlacin e independencia para tabulaciones cruzadas, evala si las variables incluidas en la tabla de contingencia o tabulacin cruzada estn correlacionadas.Coeficientes y correlacin por rangos ordenados de Spearman y Kendall, son medidas de correlacin para variables en un nivel de medicin ordinal, de tal modo que los individuos u objetos de la muestra pueden ordenarse por rangos (jerarquas)Anlisis multivariadoSon mtodos que analizan la relacin entre varias variables independientes y al menos una dependiente. Los principales son:Regresin mltiple, analiza el efecto de dos o ms variables independientes sobre una dependiente.Anlisis lineal de patrones, es un modelo causal que analiza la influencia de unas variables sobre otras.Anlisis de factores, sirve para determinar el nmero y naturaleza de un grupo de factores en un conjunto de mediciones.Anlisis multivariado de varianzas, analiza la relacin entre dos o mas variables independientes y dos o mas variables dependientes.Gracias por su atencin