Estelí, octubre del 2014 Unidad I. El Protocolo de Investigación Facultad de Ciencias Agropecuaria...
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Universidad Católica del Trópico SecoPbro. Francisco Luis Espinoza Pineda
Estelí, octubre del 2014
Unidad I. El Protocolo de Investigación
Trabajo de Diploma
Facultad de Ciencias AgropecuariaCarrera de Ingeniería Agropecuaria
Clasificación de la investigación
Clasificación de la investigación
Tipos de investigación científica
Verbos mas utilizados en objetivos de investigaciones
Verbos para
objetivos Generales
Verbos para Objetivos Específicos
Analizar Formular Advertir Enunciar
Calcular Fundamentar Analizar Enumerar
Categorizar Generar Basar Especificar
Comparar Identificar Calcular Estimar
Compilar Inferir Calificar Examinar
Concretar Mostrar Categorizar Explicar
Contrastar Orientar Comparar Fraccionar
Crear Oponer Componer Identificar
Definir Reconstruir Conceptuar Indicar
Demostrar Relatar Considerar Interpretar
Desarrollar Replicar Contrastar Justificar
Describir Reproducir Deducir Mencionar
Diagnosticar Revelar Definir Mostrar
Discriminar Planear Demostrar Operacionalizar
Diseñar Presentar Detallar Organizar
Efectuar Probar Determinar Registrar
Enumerar Producir Designar Relacionar
Establecer Proponer Descomponer Resumir
Evaluar Situar Descubrir Seleccionar
Explicar Tasar Discriminar Separar
Examinar Trazar Distinguir Sintetizar
Exponer Valuar Establecer Sugerir
Niveles de los objetivos
NIVELES DE LOS OBJETIVOS
ACCIÓN SIGNIFICADO
COMPRENSIVO• PREDECIR
1. Preveer 2. Pronosticar 3. Predecir
• PROPONER 1. Plantear 2. Formular 3. Diseñar
INTEGRATIVO
• MODIFICAR 1. Cambiar 2. Aplicar 3. Mejorar
• CONFIRMAR 1. Verificar 2. Demostrar 3. Probar
• EVALUAR 1. Valorar 2. Estimar 3. Ajustar
¿QUÉ SE QUIERE SABER y que verbo debo usar?
¿QUÉ SE QUIERE SABER? ¿QUÉ OBJETIVO PLANTEAR?
¿CÓMO ES? ¿QUIÉNES SON? ¿CUÁNTOS HAY?DESCRIBIR: CODIFICAR, ENUMERAR, CLASIFICAR,
IDENTIFICAR, DIAGNOSTICAR.
¿QUÉ DIFERENCIA HAY ENTRE ESTOS GRUPOS? COMPARAR: ASOCIAR, DIFERENCIAR.
¿CUÁLES SON LOS ELEMENTOS QUE COMPONEN ESTE FENÓMENO? ANALIZAR: CRITICAR.
¿POR QUÉ OCURRE ESTE FENÓMENO? ¿CUÁLES SON LAS CAUSAS QUE LO ORIGINARON? EXPLICAR: ENTENDER, COMPRENDER.
¿CÓMO SE PRESENTARÁ ESTE FENÓMENO DADA LAS SIGUIENTES CIRCUNSTANCIAS? PREDECIR: PREVEER, PRONOSTICAR.
¿CUÁLES DEBEN SER LAS CARACTERÍSTICAS DE ESTE PROYECTO QUE ME PERMITAN LOGRAR LOS OBJETIVOS XYZ?
PROPONER: PLANTEAR, FORMULAR, DISEÑAR, PROYECTAR, CREAR, PROGRAMAR.
¿QUÉ CAMBIOS SE PUEDEN PRODUCIR EN ESTE FENÓMENO CON LA APLICACIÓN DE ESTE PROGRAMA?
MODIFICAR: CAMBIAR, ORGANIZAR, MEJORAR, PROMOVER.
¿EXISTE RELACIÓN ENTRE ESTOS DOS FACTORES? CONFIRMAR: VERIFICAR, COMPROBAR, DEMOSTRAR.
¿HASTA QUÉ PUNTO EL DISEÑO DE ESTE PROGRAMA ESTÁ ALCANZANDO LOS OBJETIVOS PROPUESTOS? EVALUAR: VALORAR.
Clasificación del muestreo
• Aleatorio simple• Aleatorio sistemático• Estratificado• Por conglomerados• Polietápico (simple y conglomerado)
probabilísticos
• Accidental• Por cuotas• Intencional• Rastreo o bola de nieve
No probabilísticos
Etapas del muestreo
Def. unidad de análisis
Determina realizar muestreo y el adecuado
Calcula tamaño muestral
Identifica marco pob.
Selecciona individuos para muestrear
El tamaño muestral
Donde: n = tamaño de la muestra N = tamaño de la población (500) z = nivel de confianza 95% (1.96) p = probabilidad de éxito (10) q = probabilidad de fracaso (100-p = 90) e = error máximo permitido (3)
Formula:
n = z2 . p . q . N e2. (N-1) + z2 . p . q
Z CONFIANZA UNA COLA DOS COLAS
2.57 99% 0.005 0.012.29 98% 0.01 0.022.17 97% 0.015 0.032.05 96% 0.02 0.041.96 95% 0.025 0.051.88 94% 0.03 0.061.81 93% 0.035 0.071.75 92% 0.04 0.081.79 91% 0.045 0.091.64 90% 0.05 0.1
Dónde:N: Tamaño de la poblaciónZ: Nivel de confianza (campana de Gauss)e: Error muestral (3-5% recomendado)
p: Prob. de éxito
q: Prob. de fracaso (100-p)
Muestreos Probabilísticos
Investigaciones cuantitativas, descriptivas y correlacionales
Muestreo aleatorio simple
Pasos
Definir la población.Elaborar una lista de toda la población, asignándoles números consecutivos desde 1 hasta ‘n’.Calcular el tamaño de la muestra.Extraer al azar los elementos hasta completar el número calculado (utilizando tablas de números aleatorios o programas de computadora).
Muestreo aleatorio sistemático
Ejemplo
Tenemos 10,000 Fincas (en una lista) y queremos obtener una muestra de 100. Primero elegimos al azar una finca entre los 10,000/100=100 primeros (supongamos que salga el 26), el segundo elemento será la finca 100+26 (126), la siguiente será el 226, luego el 326, etc.
Muestreo estratificado
Consiste en sub dividir la población en subgrupos o estratos según las ‐características que se consideren y en elegir la muestra de modo que estén representados los diferentes estratos.
Ejemplo
Supongamos que, en Estelí, 70% de empresas son informales y el 30% formales. Si queremos encuestar a 100 empresas, lo que haremos es dividir las empresas en 2 estratos (formales e informales) y se eligen aleatoriamente 70 empresas informales y aleatoriamente 30 formales.
Muestreo por conglomerado
Se utiliza cuando los individuos de la población constituyen grupos naturales muy grandes o conglomerados que contienen otros grupos más pequeños de forma sucesiva (Ej. País, región, departamento, organismos, oficinas, etc.).
PasosLa población se divide previamente en grupos o conglomerados (que contienen diversos elementos).
Se seleccionan aleatoriamente el número de conglomerados y se trabaja con el total de elementos pertenecientes a los conglomerados elegidos.
La unidad muestral es el conglomerado (cluster) o grupo y el proceso de elección aleatoria se aplica a la selección de éstos y no a los elementos menores que componen el conglomerado.
Muestreos No probabilísticos
Investigaciones cualitativas
Muestreo accidental
Se obtiene sin ningún plan pre concebido. Las unidades elegidas resultan ‐producto de circunstancias fortuitas y descontroladas. Con este muestreo nunca sabrás hasta qué punto tus resultados son válidos y si en verdad representan a la población.
Muestreo por cuotas
Se calcula el tamaño de la muestra dependiendo de la distribución de la población.
Ejemplo
En una población de 1,000 estudiantes, donde el 40% son mujeres, puedes asignar una cuota de 60 hombres y 40 mujeres a una muestra de 100 individuos.
Por más que esa presunción llegue a ser válida, no deja de existir cierta arbitrariedad en este modo de proceder, por lo que la rigurosidad estadística de las muestras por cuotas se reduce considerablemente.
Muestreo intencional
El muestreo se realiza sobre la base del conocimiento y criterios del investigador. Se basa, primordialmente, en la experiencia con la población. En algunas oportunidades se usan como guía o muestra tentativa para decidir cómo tomar una muestra aleatoria más adelante.
Muestreo "bola de nieve"
En este muestreo, los primeros elegidos como encuestados (a juicio del investigador) proponen y ayudan a la selección de los restantes de la muestra. Esta técnica se utiliza para localizar por referencias a miembros de poblaciones peculiares o muy difíciles de acceder.
EjemploUna investigación busca identificar las experiencias artesanos exportadores de productos a Europa. El investigador seleccionó una muestra no probabilística de empresarios cuyos locales de confecciones están ubicados en Limay. Los empresarios fueron seleccionaron a través de conocidos y de referencias. De esta manera se entrevistó a 40 empresarios usando guías de entrevistas semi‐estructuradas.
Gracias por su atención