Investigacion Documental Sobre Los Paradigmas de Investigacion
Tiposde investigacion
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LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA Y
LOS TIPOS DE INVESTIGACIÓN
Investigación científica
Es un proceso metódico y
sistemático orientado a la
solución de problemas, a
través de la obtención de
nuevos conocimientos que
conllevan a resolver tales
situaciones.
Tipos de datos
Primarios Secundarios
Datos recolectados
por
el investigador, a través
de la observación,
la entrevista,
cuestionarios
Datos ya publicados
por otros
investigadores
Buscar Nuevos
Datos
Orientada a la
Solución de un
Problema
Utiliza
Procedimientos
sistemáticos:
Análisis lógicos y
objetivos
Infiere cualidades
de una población
a partir de una
muestra
Registro
Objetivo y
cuidadoso
Características
de la
Investigación
Tipos de investigación
Según el nivel de
profundidad Según el propósito
Exploratorias Básica
Aplicada Descriptivas
Correlacionales
Explicativas
Según el diseño
Documentales
De Campo
Experimentales
Tipos de Investigación
según el nivel
de profundidad
Investigación exploratoria
Características
Procedimientos
flexibles
Uso de datos
primarios
Entrevistas a expertos
La observación
Métodos cualitativos
Uso de datos
secundarios
A través de
Utilidad
•Análisis preliminar de la situación
•Reconocimiento y definición del problema
•Identificación de los cursos de acción
•Base para una investigación posterior
Investigación
Descriptiva
Características
Procedimientos rígidos Uso de datos primarios y
secundarios
Investigación
Correlacional
Investigación
Explicativa
Investigación
Descriptiva
Utilidad
Investigación
Correlacional
•Caracterizar las variables
Objeto de estudio y
determinar la
frecuencia con que ocurren.
Investigación
Explicativa
•Determinar el grado de
relación existente entre dos
o más variables
•Expresar por qué ocurre un
fenómeno y en cuáles
condiciones se da.
•Evaluación de los cursos de acción
•Selección de un curso de acción
TIPOS
DE
INVESTIGACIÓN
SEGÚN
EL
DISEÑO
Investigación Documental
Utilidad Ampliar y profundizar
el conocimiento
Características Diseño bibliográfico
Utiliza
Datos
secundarios
Investigación de campo
Características Datos primarios
Diseño de campo
No se manipulan
las variables
Utiliza
Diseño transeccional Diseño longitudinal
un tiempo único Varios puntos
en el tiempo
Se recopilan
los datos en
Se recopilan
los datos en
De tendencia
Datos de Panel
De evolución
de grupo
Datos de Panel
En estadística y econometría, el término de datos de panel se refiere a datos que combinan una dimensión temporal con otra transversal. Un conjunto de datos que recoge observaciones de un fenómeno a lo largo del tiempo se conoce como serie temporal. Dichos conjuntos de datos están ordenados y la información relevante respecto al fenómeno estudiado es la que proporciona su
evolución en el tiempo. Un conjunto transversal de datos contiene observaciones sobre múltiples fenómenos en un momento determinado. En este caso, el orden de las observaciones es
irrelevante. Un conjunto de datos de panel recoge observaciones sobre múltiples fenómenos a lo largo de determinados períodos. La dimensión temporal enriquece la estructura de los datos y es
capaz de aportar información que no aparece en un único corte.
Un ejemplo puede ser el de un conjunto de datos macroeconómicos (PIB, PIB per cápita, inflación, etc.) de un grupo de países a lo largo de un periodo de 10 años.
Un ejemplo típico de datos de panel es el del Panel de Hogares de la Unión Europea que recoge la evolución de decenas de miles de hogares de la Unión Europea entre 1994 y 2001.
Otro ejemplo puede ser el de un conjunto de datos macroeconómicos (PIB, PIB per cápita, inflación, etc.) de un grupo de países a lo largo de un periodo de 10 años.
Un conjunto de datos de panel puede tener una estructura similar a la reflejada en la siguiente tabla:
Un modelo de regresión común para el análisis de datos de panel tiene la forma:
donde 𝑌𝑖𝑡es la variable dependiente, 𝑥𝑖𝑡es la variable independiente, y 𝑎 y 𝑏 son coeficientes, 𝑖𝑡 son los índices para los individuos y el tiempo y, finalmente, ϵ es el
error. Las hipótesis establecidas sobre éste último determinan que el modelo se considere de efectos fijos o aleatorios
𝑌𝑖𝑡 = 𝑎𝑖 + 𝑏𝑥𝑖𝑡+ ∈𝑖𝑡
País Dato Año
Colombia PIB 4,3 IPP 2,5 IPC 2,3
2010
Ecuador PIB 4,3 IPP 2,5 IPC 2,3
2010
Perú PIB 4,3 IPP 2,5 IPC 2,3
2010
Investigación experimental
Características Diseño
experimental Se manipulan
las variables
Utiliza
Datos primarios
Pre-experimentales Cuasi experimentales Experimental puro
Un experimento es un estudio en el que al menos una variable es
manipulada y las unidades son aleatoriamente asignadas a los
distintos niveles o categorías de las variables manipuladas.
(Pedhazur y Pedhazur, 1991)
Características del diseño experimental:
1. Manipulación: es la intervención deliberada del investigador
para provocar cambios en la v. dependiente.
Todos los diseños experimentales se caracterizan por la manipulación,
pero pueden ser clasificados atendiendo a la aleatorización en:
· Auténticamente experimentales.
· Cuasiexperimentales
· Pre experimentales
2. Aleatorización: se refiere a la forma como se distribuyen los
objetos de estudio en los diferentes grupos que forman parte del
estudio. Permite medir y reducir el error.
VALIDEZ INTERNA.
Es el grado en que los cambios observados se pueden atribuir a la
manipulación experimental. Estudia hasta que punto una causa puede ser atribuida
a un efecto. Ej.: Ensayo clínico: tiene el máximo grado de validez interna.
Teniendo en cuenta la validez interna de mayor a menor grado los diseños
los podemos clasificar en los siguientes grupos:
1. Experimentales auténticos: Verdaderos, puros, pues no tienen problemas de
validez interna (True Desing).
2. Cuasiexperimentales: No se pueden descartar la presencia de variables
confundidoras, pues no es posible eliminarlas todas. El investigador sabe que A es
causa de B, pero no está seguro que A también pueda ser causa de otros factores
como C ó D.
3. No experimentales: Están cerca de los anteriores en cuanto a validez interna,
aunque presentan más variables confundidoras, pueden ser:
3.1 Longitudinales: (Prospectivo / Retrospectivo)
3.2 Transversales.
Cuántas más variables entran en un diseño van restando validez interna.
TIPOS
DE
INVESTIGACIÓN
SEGÚN
EL
PROPÓSITO
Llevan a cabo observación y evaluación de
fenómenos
Enfoque Cuantitativo y
Cualitativo
Establecen suposiciones o ideas
producto de la observación y
evaluación realizadas Demuestran el grado
en que las suposiciones o ideas tienen fundamento
Revisan tales suposiciones o ideas
sobre la base de pruebas o análisis
Proponen nuevas observaciones y evaluaciones para esclarecer, modificar y fundamentar las suposiciones e
incluso para generar otras
Plantea estudio. Delimitado y
Concreto
Con base revisión, se construye Marco
teórico
Para ello utiliza Diseño de la Investigación,
Métodos, procedimientos
Recolecta datos numéricos de objetos, fenómenos, eventos
Analiza esos datos mediante procedimientos
estadísticos
Enfoque Cuantitativo. Grinnel (1977) y Creswell(1997)
Revisión Literatura: Antecedentes
Deriva Hipótesis: cuestiones que probará
Control, experimentación y los análisis CAUSA-
EFECTO
Interpretación: una explicación de cómo los resultados encajan en el conocimiento existente
Ser Objetivo: minimizar las preferencias personales.
Evitar temores, creencias, valores influyan en el
resultado
Estudios cuantitativos siguen un patrón
predecible y estructurado
Se pretende generalizar los resultados en un
grupo o muestra para concluir sobre la
población. Se pueda replicar
Se pretende explicar y predecir los fenómenos,
buscando regularidades y relaciones causales,
Construir y demostrar teorías
Se sigue un proceso riguroso y con reglas
lógicas. Los datos generados debe ser validos y confiables
Utiliza un razonamiento deductivo, que comienza con la teoría , se derivan las hipótesis y se validan
La búsqueda cuantitativa ocurre realidad externa al
individuo.
Usa la recolección de datos para
probar hipótesis, con base en la
medición numérica y el análisis
estadístico, para establecer patrones de comportamiento
y probar teorías
Primera realidad. La realidad subjetiva
(interna)
Segunda realidad. La realidad objetiva
(externa)
Creencia (hipótesis) del investigador
Realidad (fenómeno). Demostrar adecuación
realidad Subjetiva - Objetiva
Investigación cuantitativa
Se aceptan las creencias (hipótesis) del
investigador como válidas, se prueba la teoría
Si coinciden
= Realidad
(fenómeno)
Se rechazan las creencias (hipótesis) del
investigador, se deben modificar junto con la
teoría
Si coinciden
±
Realidad (fenómeno)
Relación entre la teoría, la
investigación y la realidad
en el enfoque cuantitativo. Grinnel (1977) y Creswell(1997)
La realidad subjetiva Creencias, Supuestos,
Experiencias
La realidad Objetiva Manifestación de eventos,
registrar y analizar
Plantea estudio, pero no sigue un proceso claramente definido
Se examina el mundo social y se desarrolla una teoría coherente con lo
observado. Proceso inductivo
Las hipótesis se refinan conforme se recaban
datos
Recolecta datos por métodos no
estandarizados . El análisis no es estadístico
Se obtienen datos desde el punto de vista y perspectivas del
participante
Enfoque Cualitativo. Grinnel (1977) y Creswell(1997)
Sirve para refinar y descubrir preguntas de
investigación
En la mayoría no se prueban Hipótesis, éstas se generan
durante el proceso
Propósito: reconstruir la realidad, tal como la
observan los actores de un sistema social
previamente definido
Evaluación de experiencias personales, registro de
historias de vida, interacción e introspección
de grupos
Técnicas. Observación no estructurada, entrevistas
abiertas, revisión de documentos, discusión de
grupos,
Descripciones detalladas de situaciones, eventos, personas, interacciones,
conductas
Se pregunta cuestiones generales y abiertas,
datos en lenguaje escrito. Indagación subjetiva
Evalúa el desarrollo normal de los sucesos, no
hay manipulación ni estimulación respecto de
la realidad.
Perspectiva interpretativa centrada en el
entendimiento del significado de las acciones
de los seres vivos
La realidad se define a través de las
interpretaciones de los participantes de sus
propias realidades, que son la fuente de datos.
Investigador se introduce en las experiencias
individuales y construye el conocimiento , diversidad de ideologías y cualidades
No se generaliza de manera probabilística los
resultados.
Usa la recolección de datos sin medición
numérica para descubrir o afinar
preguntas de Investigación en el
proceso de interpretación.
Conjunto de prácticas interpretativas que
hacen el mundo visible
Idea Planteamiento del problema
Revisión de la literatura y
desarrollo del marco teórico
Visualización del alcance del estudio
Elaboración de hipótesis y definición de variables
Elaboración del reporte de
resultados
Análisis de los datos
Recolección de los datos
Definición y selección de la muestra
Desarrollo del diseño de
investigación
El proceso cuantitativo
Literatura existente (marco de referencia)
Idea
Planteamiento del problema
Inmersión inicial en el campo
Concepción del diseño del estudio
Definición de la muestra inicial del
estudio y acceso a ésta
Recolección de los datos
Análisis de los datos
Interpretación de resultados
Elaboración del reporte de resultados
El proceso cualitativo
Objetivo general:
• Solucionar desde la arquitectura (proceso integral de análisis y diseño), la
problemática habitacional (déficit cuantitativo y cualitativo de vivienda)
dentro de un contexto particular y concreto (el cual debe estudiar): El barrio
popular.
La arquitectura es una disciplina que se ubica en un ámbito social, y se hace
importante dentro de este trabajar en el mejoramiento de viviendas una vez
que de esta manera se coadyuda en el desarrollo social, generando mayores
oportunidades de progreso y aportando a la igualdad y la dignidad de las
personas.
27
Investigación
Básica Aplicada
Mejor
conocimiento
de la
realidad
Aplicación
inmediata
de los
resultados
Orientadas a Orientadas a
29
30
31
32
33