Estadística General - Mg. Rosa Padilla Castro
Prefacio
La estadística moderna proporciona conocimientos a los investigadores, deja de ser una simple
relación de datos numéricos presentada de forma ordenada y sistemática. Esta idea es la
consecuencia del concepto popular que existe sobre el término y que cada vez está más extendido
debido a la influencia de nuestro entorno, ya que hoy día es casi imposible que cualquier medio de
difusión, periódico, radio, televisión, etc., no nos aborde diariamente con cualquier tipo de
información estadística sobre el incremento de los contaminantes ambientales y su impacto en la
Salud y/o el planeta, accidentes de tráfico, índices de crecimiento de población, indicadores de
salud, turismo, tendencias políticas, etc.
Sólo cuando nos adentramos en un mundo más específico como es el campo de la investigación en
el medio ambiente, empezamos a percibir que la Estadística no sólo es algo más, sino que se
convierte en la única herramienta que, hoy por hoy, permite dar luz y obtener resultados, y por
tanto beneficios, en cualquier tipo de estudio, cuyos movimientos y relaciones, por su variabilidad
intrínseca, no puedan ser abordadas desde la perspectiva de las leyes deterministas. Los objetivos
del curso son entregar al alumno los fundamentos y técnicas que le permitan recolectar, analizar y
evaluar los datos cuantitativos y cualitativos con rigurosidad científica, lo cual contribuye a la
formación personal y profesional.
Los procedimientos estadísticos son de particular importancia por la necesidad de abstraer y
reducir la información. Analizar fenómenos climáticos, ecológicos que condicionan la toma de
decisiones. Grupos de personas o animales de laboratorio deben de ser estudiadas para evitar el
peligro de generalizar de una persona que no sea típica. Es por eso apreciado(a) alumno(a), que te
invito a recorrer las páginas de este libro, siendo tú el (la) responsable directo(a) de tu aprendizaje,
determinas lo que deseas aprender, como lo deseas aprender y asumes los resultados, tu profesora
es una facilitadora del aprendizaje, poniendo a tu disposición recursos que pueden ser útiles en el
logro de los objetivos personales y del curso, Dios te bendiga ahora y siempre.
Mg. Rosa Padilla Castro
Estadística General - Mg. Rosa Padilla Castro
CONTENIDO
PAG. PREFACIO
CAPITULOS
La estadística y la investigación científica 3
Conceptos generales 30
Recolección de datos 38
Presentación de datos en tablas y gráficas 47
Descripción de los datos 64
Distribuciones bidimensionales 82
Análisis de regresión y correlación 90
Análisis de datos categóricos 106
Probabilidad/Distribuciones de probabilidad 132
Métodos descriptivos para determianr la normalidad 147
BIBLIOGRAFIA
Estadística General - Mg. Rosa Padilla Castro
Capítulo I
LA ESTADÍSTICA Y LA
INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA
...
...
Objetivo del
Capítulo
Presentar una visión general
acerca de la estrecha relación
que existe entre la estadística
y la investigación científica.
Estadística General - Mg. Rosa Padilla Castro
La investigación científica consiste en la búsqueda sistematizada y objetiva de nuevos conocimientos, en la busqueda de la verdad; de una verdad que ya existe, pero que tenemos que descubrir, y lo podemos lograr gracias al MÉTODO CIENTÍFICO, la aplicación de esté método es lo que diferencia al conocimiento científico, del conocimiento ordinario.
Kerlinger (1995) define a la investigación científica como un tipo de investigación "sistemática, controlada, empírica y crítica de proposiciones hipotéticas sobre las supuestas relaciones que existen entre fenómenos naturales". ¿Qué es sistemática y controlada?. Se refiere que hay una disciplina constante para hacer una investigación científica y que no se deja hechos a la causalidad, empírica, significa que se basa en fenómenos observables de la realidad y crítica quiere decir que se juzga constantemente de manera objetiva y se eliminan las preferencias personales y los juicios de valor.
Es justamente el carácter empírico de la investigación científica lo que hace que se relacione con la Estadística, pues, esta ciencia funciona como una herramienta en el diseño de la investigación, en el análisis de datos y en la extracción de conclusiones a partir de ellos. (Ostle, 1994).
Etapas de la investigación
a. PLANIFICACIÓN: Se considera la investigación en su totalidad. Se elabora el protocolo de investigación. b. EJECUCIÓN: Se lleva a efecto todo lo planificado. Se elabora el informe de investigación.
c. EVALUACIÓN: Contrastar la inversión global con los hallazgos y resultados obtenidos.
Según Hernández y colaboradores (2010) la investigación científica se desarrolla utilizando el ciclo deductivo - inductivo en las siguientes etapas, las cuales se han adaptado de acuerdo a la experiencia de la autora y a los requerimientos que sigue la especialidad:
Cap I: Planteamiento del problema de investigación Cap II: Marco teórico
Cap III: Materiales y métodos Discusión de resultados Conclusión y recomendaciones Referencias bibliográficas Anexos
Para desarrollar el proceso de investigación, en primer lugar debemos concebir la idea a investigar.
Concebir la idea a investigar
Las investigaciones se originan en ideas, las cuales se transforman en problemas a investigar, para la elección de un buen problema a investigar conviene tener en cuenta ciertos aspecto como:
Buscar temas de la especialidad del investigador, que lo inquieten o que sean de su preferencia Experiencias personales frente a estos temas
Consultar a especialistas en el área a investigar Necesidad de conocer antecedentes
Examinar publicaciones sobre el tema, como: libros, revistas, periódicos, Internet, etc. (http://www.sogvzla.org/FTPSOGV/online/2006/XXII-Congreso-Nacional/CARTELES.pdf).
Los diferentes cuestionamientos que se hacen en relación al área de estudio, vendrán a dar luz al tema y permitirán identificar aspectos relevantes y concretos para ser investigados. En este orden de ideas, el proceso se inicia con un debate acerca de lo que ya se conoce del problema, aspectos que es necesario conocer y que no han sido investigados, así como los resultados que se espera obtener al final del estudio. En resumen es necesario identificar una estructura explicativa del problema, para operar sobre estas explicaciones a fin de modificar el problema. Este conocimiento se obtiene a través de consultas bibliográficas, la búsqueda de información estadística, entrevistas a expertos sobre el tema y de las vivencias de los investigadores.
Estadística General - Mg. Rosa Padilla Castro
CAPITULO IINTRODUCCION
Una breve descripción acerca del tema de investigación refutandolas con revisiones bibligráficas como parte del conocimiento científico previo y actual orientando al lector de la situación mundial y local acerca de las variables que se están investigando, es muy rico presentar estadísticas con referencia bibliográfica, yendo de lo general a lo particular, explique por qué es importante investigar el tema, que tipo de aporte dará con su investigación y por último termine explicando el objetivo general de la investigación.
1.1 PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA
1.1.1 Descripción de la realidad problemática
Se describe la situación problemática por la cuál se investiga determinado tema, teniendo en cuenta estadísticas y centrando el tema desde el comportamiento mundial, hasta llegar al pais, departamento, ciudad, pueblo donde se está desarrollando la investigación.
1.1.2 Formulación del problema de investigación
La pregunta a investigar ha de ser clara, concisa y relevante, es decir que sea útil en el terreno practico, en dos o tres líneas se hace una leve introducción y luego al finalizar el parrafo podemos decir: “Por lo expuesto anteriormente, nos induce a plantear el problema siguiente”: ¿Cuál es la relación existente entre indicadores sociales y de pobreza (paro, analfabetismo, n° de coches y clase ocupacional) y la mortalidad prematura (menor de 65 años), en diferentes niveles de agrupación.
Una vez que se ha concebido la idea a investigar, se ha revisado y consultado fuentes diversas sobre el tema, entonces nos encontramos en condiciones de plantear el problema.
Existen varios criterios para esta etapa, Según Kerlinger (2001) tenemos:
a. Debe expresar una relación de variables. Si se toma como base que una variable representa aquellos elementos, aspectos, características o atributos que se desea estudiar en una población o conjunto de unidades, el área problema debe plantear la variable principal que se va a estudiar, así como aquellos aspectos o variables relacionadas. Ello conduce necesariamente al planteamiento del problema en términos de la relación de dos o más variables.
b. Debe expresarse en forma de pregunta. Es un criterio muy discutido, sin embargo se considera que plantear el problema en forma de interrogante orienta y específica aún más lo que se va a investigar, pues la pregunta ayuda al investigador a visualizar qué se necesita para dar respuesta a la pregunta, por ejemplo: ¿Qué efecto…?, ¿En qué condiciones…?, ¿Cómo se relaciona...? etc.
c. Debe posibilitar la prueba empírica de las variables. Debido a que el propósito fundamental de la investigación es buscar respuesta o solución a un problema, es indispensable que los elementos, aspectos o características que se desea estudiar puedan ser sometidos a comprobación y verificación.
d. Debe expresarse en una dimensión temporal y espacial. Para fines de ubicación del problema se debe indicar el lugar específico donde se lleva acabo la investigación por ejemplo la comunidad, hospital, iglesia, escuela, universidad, etc.; así como el periodo que cubrirá la investigación
e. Debe definir la población objeto de estudio. Desde el primer momento es necesario analizar y definir cuál es la población donde se realizará la investigación.
Debe expresar una relación de
variables
Debe formularse en forma de
pregunta Debe posibilitar la prueba empírica de
lasvariables
Debe expresarse en una dimensión temporal y espacial Debe definir
Estadística General - Mg. Rosa Padilla Castro
1.1.3 Objetivos de la investigaciónEl objetivo de la investigación es el enunciado claro y preciso de las metas que se persiguen. Los objetivos surgen al contestar la pregunta acerca de: ¿Para qué? o ¿Por qué? se quiere investigar, y están directamente vinculados a la justificación e importancia de la investigación proyectada.
Dentro del proceso de investigación, uno de los aspectos que adquiere mayor relevancia es la formulación de objetivos, ya que dichos objetivos son los que:
Orientan las demás fases del proceso de investigación Determinan los límites y amplitud de estudio
Permiten definir las etapas que requiere el estudio Sitúan al estudio dentro de un contexto general
Existen o se dan diferencias sustantivas en la redacción y alcance de los objetivos, estos están encaminados a la obtención de información y a la producción de nuevos conocimientos. La formulación de los mismos está orientada por el tipo de problema y tipo de investigación que se requiera realizar, y además sujeta a determinados criterios, algunos de los cuales se dan a continuación:
Objetivo General
Es el enunciado simbólico de lo que se pretende obtener como fin o propósito en la investigación. Para el logro del objetivo general nos apoyamos en la formulación de los objetivos específicos.
Se formula igual como se redactó el problema usando las mismas variables y los mismos términos, sólo que lo antecedemos con verbos en infinitivo, por ejemplo (evaluar, determinar, encontrar, identificar, diseñar, establecer, distinguir, medir, cuantificar, etc.).
Ejemplo: Evaluar la relación existente entre indicadores sociales y de pobreza (paro, analfabetismo, n°. de coches y clase ocupacional) y la mortalidad prematura (menor de 65 años), en diferentes niveles de agrupación.
Objetivos Específicos
Estos objetivos indican lo que se pretende realizar en cada etapa de la investigación. Para el establecimiento de los objetivos específicos hay que identificar los componentes más importantes del objetivo general que deben ser logrados en forma conjunta. Es recomendable que sean pocos los objetivos específicos (procurar no superar a los cinco objetivos específicos).
1.1.4 Justificación e importancia de la investigación
Justifique la utilidad de su trabajo de investigación en bien de la sociedad, dando a conocer la importancia metodológica, relevancia social, etc. Es la razón por la que a juicio de los autores, el estudio merece la pena realizarlo decir que va a aportar la investigación al mundo científico. Es la aplicabilidad práctica del proyecto o de la materia investigada.
No ha de ser ampulosa, sino clara, concreta, con la máxima economía de palabras.
Características: claridad y brevedad. Expresar el estado de la cuestión y al final decir: “dado que las cosas están así, nuestra línea de investigación va a mejorar...”. No tiene que estar lleno de citas bibliográficas ni palabras difíciles de entender
Deben estar dirigidos a los elementos básicos del
problema Deben ser medibles y
observables
Deben ser claros y precisos
Deben seguir un orden, ya sea metodológico o
lógico Deben estar
expresados en verbos en infinitivo
Estadística General - Mg. Rosa Padilla Castro
Criterios para evaluar el potencial de una investigaciónSi los criterios presentados a continuación se responden positiva y satisfactoriamente, la investigación tendrá bases más sólidas para justificar su realización
1.1.5 Factibilidad/viabilidad de la investigación
La factibilidad/viabilidad consiste en tener en cuenta la disponibilidad de recursos financieros, humanos y materiales que determinarán en última instancia los alcances de la investigación (Rojas,1981), también es importante pensar que los datos que se necesitan recolectar para probar la(s) hipótesis sean factibles de obtener.
En relación a la factibilidad conviene plantearse una serie de interrogantes dirigidas a valorar la posibilidad de llevar acabo la investigación. Entre estas se pueden citar algunas:
¿Es políticamente viable?
¿Se dispone de recursos humanos, económicos y materiales suficientes para realizar la investigación? ¿Es factible realizar el estudio en el tiempo disponible o previsto?
¿Es factible lograr la participación de los sujetos u objetos necesarios para la investigación? ¿Es factible conducir el estudio con la metodología disponible o seleccionada?
¿Existen problemas ético-morales en el desarrollo de la investigación?
1.1.6 Delimitación del problema
Espacial
Definir el lugar donde se lleva acabo la investigación Temporal
Definir el tiempo en que se desarrollará la investigación. Ejem: La investigación utilizó el tiempo de 4 meses (duración del ciclo académico).
1.1.7 Hipótesis de la investigación (si es pertinente; en investigaciones exploratorias no va hipótesis, en investigaciones de tipo descriptiva no necesariamente se formula hipótesis, más en las de tipo correlacional o explicativas, necesariamente tienen que formularse las hipótesis)
La hipótesis es la respuesta al problema, son idénticas a los objetivos pero redactados en términos afirmativo.
Defina la hipótesis principal y las secundarias (si es pertinente).
Constituyen un puente o un enlace entre la teoría y la investigación, lo que ha facilitado a la ciencia el logro de hallazgos sumamente significativos para su desarrollo. Una hipótesis bien formulada sirve de directriz a la investigación, y luego de su comprobación, genera nuevos conocimientos que pasan a formar parte del saber humano.
La mayoría de especialistas que escriben acerca del término "hipótesis", concuerdan en: Conveniencia
Relevancia social
Valor teórico
¿Cuál es su relevancia para su sociedad?. ¿Quiénes se beneficiarán con los resultados de su investigación?
¿Se llenará algún hueco delconocimiento?
¿La información que se obtenga puede servir para comentar o desarrollar una teoría? ¿Puede sugerir ideas o hipótesis a futuros estudios?
¿Puede ayudar a crear un instrumento para recolectar y/o analizar los datos? ¿Sugiere cómo estudiar más adecuadamente una población? Utilidad
metodológica
¿Para qué sirve la investigación?
Con la investigación
La
Investigación
Estadística General - Mg. Rosa Padilla Castro
Elementos estructurales de las hipótesis:1. La unidad de análisis, que pueden ser los individuos, familias, grupos, casas, instituciones y otros.
2. Las variables, traducidas como características, propiedades o factores, que presentan las unidades de análisis y que pueden ser de tipo cuantitativo o cualitativo.
3. Los elementos lógicos, que relacionan las unidades de análisis con las variables y a estás entre sí. Veamos el siguiente ejemplo:
"Los alumnos que estudian durante dos o más horas diarias, tiene mayor rendimiento académico que los que estudian menos horas". Los elementos estructurales son:
La unidad de análisis: Un alumno
Las variables son: La variable independiente horas de estudio La variable dependiente rendimiento académico.
Elementos lógicos: "mayor" y "menor"
Tipos de hipótesis
Las hipótesis están íntimamente relacionadas con el problema, el marco teórico, y el tipo de investigación que estos generan. Existen muchas clasificaciones de hipótesis, a continuación se dan algunas de ellas:
1. Hipótesis de asociación o covariación, cuando se establece una determinada correspondencia o correlación entre dos o más variables. Significa que una modificación en la variable independiente, modifica la variable dependiente en forma directa o inversa.
2. Hipótesis de relación causal, son las que permiten explicar y predecir los hechos y fenómenos con determinados márgenes de error, y se dan cuando se cumple las siguientes condiciones:
a- El comportamiento o variación de una variable es el "efecto" del comportamiento o variación de otra variable "causa".
b- La covariación indicada anteriormente, no es producto de factores extraños o aleatorios, por lo que la relación entre variables es real.
c- La variable "causa" ocurre antes que la variable "efecto".
3. Hipótesis estadísticas, Estas se postulan cuando se trata de decidir si existen diferencias o no, en las variables en dos o más muestras estudiadas, o si los datos obtenidos de la muestra son comparables a los datos del universo o parámetro de base, y se clasifican en:
Ho : (hipótesis nula)
Se establece con el propósito de ser rechazada Ha : (hipótesis alterna)
Son posibilidades alternativas ante la hipótesis de investigación y nulas.
Criterios para la formulación de hipótesis
Se ha determinado que uno de los elementos estructurales de las hipótesis son las variables, a continuación veamos algunas definiciones al respecto:
Criterios
Siempre se formulan en forma afirmativa
Deben plantear la relación entre dos o más variables
Deben posibilitar el someter a prueba las relaciones
expresadas
Deben ser de poder predictivo y explicativo
Variable Independiente
(Causa)
Variable Dependiente
Estadística General - Mg. Rosa Padilla Castro
1.1.8 Variables, dimensiones e indicadoresEs importante especificar las variables a estudiar, así como las relaciones entre ellas, por medio de las cuales se plantean respuestas o explicaciones al problema que se estudia.
Clasificación de las variables:
Por su posición en una hipótesis de relación, las variables se clasifican en variables independientes, dependientes e intervinientes.
La variable independiente es aquella que explica, condiciona o determina el cambio en los valores de la variable dependiente.
La variable dependiente es el fenómeno o situación explicado, o sea, que está en función de otra. Es el resultado esperado.
La variable interviniente es el elemento que puede estar presente en una relación entre la variable independiente y la dependiente, es decir, que influye en la aparición de otro elemento, en forma indirecta.
Según la capacidad o nivel de la variable, para medir los objetos de estudio, estas se clasifican en: cualitativas y cuantitativas
Las variables cualitativas o categóricas, son aquellas cuyos valores son cualidades o atributos. Las variables cuantitativas son aquellas cuya magnitud puede ser medida en términos numéricos.
1.1.9 Operacionalización de las variables
Al formular la hipótesis es necesario definir los términos o variables que están siendo incluidas en ella. Esto es con el fin de:
1. Uniformizar el concepto, de modo que cualquiera persona que lea la investigación comparta el significado. 2. Asegurarnos de que las variables puedan ser evaluadas en la realidad.
3. Poder confrontar nuestra investigación con otras similares. 4. Evaluar adecuadamente los resultados de nuestra investigación.
Por todo esto es necesario definir las variables conceptual y operacionalmente.
Definición conceptual
Son las conceptualizaciones teóricas que aparecen en los textos, diccionarios, etc. Es la definición por comprensión, como conjunto de datos; es decir, precisando el atributo, propiedad o característica que tiene un dato según el dominio de la variable.
Definición operacional
Son definiciones que asignan un significado a la variable, señalando o describiendo empíricamente las actividades, pasos u "operaciones" que debe realizar el investigador para medir o registrar, las variables en otras más especificas llamadas dimensiones. A su vez, es necesario traducir estás dimensiones a indicadores para permitir la observación directa.
Algunas veces, como se mencionó anteriormente, la variable puede ser operacionalizada mediante un solo indicador, como es el caso de la edad, la que puede ser definida en forma operativa por medio de un sólo indicador que sería el número de años cumplidos, otras veces es necesario hacerlo a través de un conjunto de indicadores.
Ejemplo de la definición conceptual y operacional
Estadística General - Mg. Rosa Padilla Castro
Variable Definición
conceptual
Dimensiones (variables contenidas en la definición
conceptual)
Indicadores
Definición operacional
Accesibilidad a los
servicios de salud
Mayor o menor posibilidad de tomar contacto con los servicios de salud para recibir asistencia
Accesibilidad Geográfica
Accesibilidad económica
Accesibilidad cultural
Tiempo medido en horas y minutos que tarda una persona para trasladarse de su domicilio al centro de salud.
Cantidad de dinero que gasta para recibir la atención. Disponibilidad económica para cubrir ese gasto.
Conocimientos sobre la atención que se da en el centro de salud.
Percepción del problema de salud.
CAPITULO II
1.2 MARCO TEORICO
1.2.1. Antecedentes de la investigación
Colocar las investigaciones que se han realizado acerca de la o las variables en estudio publicadas en revistas científicas, tesis, internet, etc.
De cada investigación encontrada se tomará el apellido del autor, el año de publicación, si es una tesis el grado que adopta (pre grado, post grado), la población donde se realizó la investigación, la muestra y tipo de muestreo que se utilizó, los objetivos y las conclusiones a las que se llegó en la investigación.
Se ordenaran todos los trabajos realizados hasta la fecha, según: Antecedentes internacionales
Antecedentes nacionales
1.2.2 Marco conceptual
Se describe la teoría acerca de la o las variables de la investigación. Amplíe su revisión bibliográfica a un mínimo de 10 referencias. La revisión debe ser específica del tema y estar actualizada a no más de 10 años atrás, con un resumen de la literatura pertinente. Aproximadamente 25 páginas en este capítulo.
1.2.3 Definición de terminos usados en la investigación
Se describen con palabras del autor en orden alfabetico cada uno de los terminos más importantes usados en la investigación.
Ampliación de conceptos para armar el marco teórico
Una vez que el o los investigadores deciden qué estudiar, es necesario ampliar el conocimiento que fundamente la investigación y "definir la posición del investigador acerca de la relación existente entre el problema y el cuerpo de conocimientos que lo contiene". Es el momento de construir el marco teórico o conceptual de acuerdo con el tipo de investigación que corresponda. El marco seleccionado debe dar una explicación conceptual y teórica del problema, el cual se espera estará en función de las teorías existentes, los conocimientos, las investigaciones previas y otros datos disponibles.
Estadística General - Mg. Rosa Padilla Castro
Elementos conceptuales y teóricosFunciones del marco teórico:
Delimita el área de investigación: es decir, selecciona hechos conectados entre sí, mediante una teoría que de respuesta al problema formulado, sin desviarse del problema original.
Sugiere guías de investigación; en la elaboración del marco teórico pueden verse nuevas alternativas de enfoque para tratar el problema.
Orienta sobre como habrá de llevarse acabo el estudio.
Expresa proposiciones teóricas generales, postulados, marcos de referencia, los que van a servir como base para formular hipótesis, operacionalizar las variables y esbozar teorías de técnicas y procedimientos a seguir.
CAPITULO III
1.3 MATERIAL Y MÉTODOS
1.3.1 Diseño de investigación
El término de diseño se refiere al plan o estrategia concebida para responder a las preguntas de investigación. Esto es, el diseño señala al investigador lo que debe hacer para alcanzar sus objetivos de estudio, responder las interrogantes que se ha planteado, y analizar la certeza de la(s) hipótesis formulada(s) en un contexto en particular.
Al seleccionar y plantear un diseño se busca maximizar la validez y confiabilidad de la información y reducir los errores en los resultados.
Confiabilidad se refiere a la consistencia, coherencia o estabilidad de la información recolectada. Los datos de una investigación son confiables cuando estos son iguales al ser medidos en diferentes momentos, o por diferentes personas o por distintos instrumentos.
Validezse refiere al grado en que se logra medir lo que se pretende medir. Esta característica es importante, pues es requisito para lograr la confiabilidad de los datos. Si una información es válida, también es confiable. Lo opuesto no necesariamente es cierto. Un dato puede ser confiable pero no válido.
TIPOS DE DISEÑOS: Diseños experimentales y diseños no experimentales
Investigación experimental
Se refiere aun estudio de investigación en el que se manipulan deliberadamente una o más variables independientes (supuestas causas) para analizar las consecuencias de esa manipulación sobre una o más variables dependientes (supuestos efectos), dentro de una situación de control para el investigador, es decir el investigador desea comprobar los efectos de una intervención específica, en este caso el investigador tiene un papel activo, pues lleva a cabo una intervención.
Para esa manipulación se puede organizar la muestra en dos grupos. Uno es el grupo de estudio "experimental" y el otro el grupo de "control" . En el primero se aplica la variable independiente, o sea, el factor de riesgo, para luego medir el efecto o variable dependiente. En el otro grupo, no se aplica la variable independiente, sólo se mide la variable dependiente al inicio y al finalizar el programa aplicado al grupo experimental. La base del estudio está en comparar este efecto en ambos grupos.
Conocimientos sobre el tema Conceptos
Teorías
Antecedentes
Datos estadísticos
Estadística General - Mg. Rosa Padilla Castro
En el diseño experimental también es fundamental la asignación aleatoria de ambos grupos. o sea que, cualquier unidad de la población tiene igual posibilidad de formar parte del grupo experimental o del grupo de control. Esto garantiza que ambos grupos tengan las mismas características previo a la intervención.
A continuación se presentan los tipos de diseño más usados:
a- Pre experimentales. Se denominan así porque el control ejercido sobre las condiciones experimentales es mínimo.
b- Experimentos puros (verdaderos). Manipulan variables independientes para ver los efectos sobre las variables dependientes en una situación de control. La asignación de los elementos que conformarán el grupo experimental y el grupo de control es completamente aleatorizado.
c- Cuasi experimentales. Difieren de los experimentos verdaderos en que los sujetos no son asignados al azar en los grupos, tampoco son emparejados; sino que dichos grupos ya estaban formados antes del experimento. Son grupos intactos.
Investigación no experimental
En un estudio no experiemental u observacional no se intenta intervenir, ni alterar el curso de la enfermedad. Los investigadores se limitan a observar el curso de la misma en los grupos con y sin la característica a estudiar.
Esta investigación es conocida también como investigación expostfacto (los hechos y variables ya ocurrieron) y observa variables y relaciones en su contexto natural.
Los diseños no experimentales se dividen de la siguiente manera:
a) Diseños transversales (transeccional). Recolectan datos en un solo momento, en un tiempo único. Su propósito es describir variables y analizar su incidencia e interrelación en un momento dado.
Los estudios exploratorios son aquellos que estudian algo nuevo, sin ideas pre fijadas y con apertura, los descriptivos son aquellos donde se recolectan datos sobre cada una de las categorias, conceptos, variables, contextos, comunidades o fenomenos y reportan lo que estos datos describen, los correlacionales describen relaciones entre variables y si establecen procesos de causalidad entre variables son correlacionales/causales.
b) Diseños longitudinales. Recolectan datos a través del tiempo en puntos o períodos especificados para hacer inferencias respecto al cambio, sus determinantes y consecuencias, realizan observaciones en dos o más momentos en el tiempo, si estudian a una población son diseños de tendencia, si analizan a una subpoblación o grupo específico son diseños de análisis evolutivo de grupo y si estudian a los mismos sujetos son diseños panel.
La investigación no experimental es menos rigurosa que la experimental; el tipo de diseño a elegir se encuentra condicionado por el problema a investigar , el contexto que rodea a la investigación, los alcanses de estudio a efectuar y las hipótesis formuladas. (Hernández y colaboradores, 2005)
Descriptivos
Diseños no experimentales
Transversales Longitudinales
Correlacionales/ Causales
De tendencia
De análisis Evolutivos
de grupo
Panel
Estadística General - Mg. Rosa Padilla Castro
Correspondencia entre tipos de estudio, hipótesis y diseño de investigación
ESTUDIO HIPOTESIS DISEÑO
Exploratorio
No se establecen . Lo que se pueden formular son conjeturas iniciales
Transeccional descriptivo Pre experimental
Descriptivo Descriptiva Pre experimental
Transeccional descriptivo
Correlacional
Diferencia de grupos sin atribuir causalidad
Cuasi experimental Transeccional correlacional Longitudinal (no experimental)
Correlacional
Cuasi experimental Transeccional correlacional Longitudinal (no experimental)
Explicativo
Diferencia de grupos atribuyendo causalidad
Cuasi experimental, longitudinal y transeccional causal (cuando hay bases para inferir causalidad, un mínimo de control y análisis estadístico apropiados para analizar relaciones causales)
Causales
Cuasi experimental, longitudinal y transversal, causal (cuando hay bases para inferir causalidad), un mínimo de control y análisis estadístico apropiados para analizar causalidad.
Especificar si el diseño es experimental (experimento puro, cuasi experimental, pre experimento) o diseño no experimental (estudios transversales o longitudinales).
Al diseñar el estudio el investigador debe decir qué información se dará a los sujetos, es recomendable revelar a los sujetos el propósito de la investigación y obtener su consentimiento.
1.3.2 Tipo y nivel de la investigación
Tipo de la investigación
La investigación se ubica en un estudio que utiliza un enfoque cualitativo y cuantitativo.
Nivel de la investigación
Especificar el nivel que alcanzará la investigación. En esta etapa se define si la investigación se inicia como exploratoria, descriptiva, correlacional o explicativa, es decir hasta que nivel llegará. La elección del tipo de investigación es muy importante por que de esto depende la elección de la estrategia a seguir, el diseño, los datos que se recolectarán, la manera de obtenerlos, el muestreo, la formulación de la(s) hipótesis, etc.
Estudios exploratorios. Se efectúan, normalmente, cuando el objetivo es examinar un tema o problema de investigación poco estudiado, o que no ha sido abordado antes, esta clase de investigaciones sirven para desarrollar métodos para luego utilizarlos en estudios más profundos.
Estudios descriptivos. Se realizan cuando el propósito del investigador es describir situaciones y eventos. Estos estudios buscan especificar las propiedades importantes de personas, grupos, comunidades o cualquier otro fenómeno que sea sometido a análisis.
Generalmente son la base y punto inicial de los otros tipos de investigación y están dirigidos a determinar "cómo es" o "cómo está" la situación de las variables que se estudian en una población. La presencia o ausencia de algo, la frecuencia con que ocurre un fenómeno (prevalencia o incidencia), y en quiénes, dónde y cuando se está presentando determinado fenómeno. También dan respuesta a interrogantes cómo: ¿Cuántas personas están trabajando en los distintos niveles de atención de salud y su distribución por categorías y profesiones?, ¿Cuántos y cuáles cursos de capacitación ha recibido el personal desde que entró a laborar en la institución?, ¿Qué opinan los estudiantes, docentes y comunidad en general sobre la calidad de atención que brinda la UPeU?, etc.
A continuación se presenta un resumen acerca de los estudios descriptivos:
¿Qué investiga?
Características de la población.
Estadística General - Mg. Rosa Padilla Castro
Eventos sociológicos, educacionales, administrativos, epidemiológicos, opinión de las personas sobre diferentes temas.
¿Cuáles son sus características? Es un primer nivel de investigación
Presenta los hechos o fenómenos pero no los explica
El diseño no va enfocado a comprobación de hipótesis, aún cuando se basan en hipótesis generales implícitas
Según las variables a estudiar, los estudios pueden ser transversales, longitudinales, prospectivos y retrospectivos.
¿Qué resultados pueden obtenerse? Caracteriza el problema.
Provee bases para otros estudios.
Sugiere asociación de variables como punto de partida para estudios analíticos. Da base para plantear hipótesis que conduzcan a otras investigaciones.
¿Cuáles son sus limitantes?
Sólo buscan describir fenómenos o situaciones a plantear posible relaciones entre variables. No tiene alcance para comprobar relaciones explícitas entre las variables.
No permite hacer predicciones.
Estudios correlacionales. Este tipo de estudios tienen como propósito medir el grado de relación que existe entre dos o más variables.
¿Qué investiga?
Factores relacionados con determinado fenómeno, o sea la relación entre variables. Factores de riesgo o aspectos que tienen más influencia en el fenómeno que se estudia.
¿Cuáles son sus características?
Es un nivel más avanzado de investigación en relación con el descriptivo. Se plantean hipótesis tendientes a la verificación de relaciones.
No se hace intervención, se estudian grupos que ya presentan las variables investigadas.
¿Qué resultados pueden obtenerse?
Valida o rechaza las hipótesis formuladas. Es decir establece relación o asociación entre variables. Provee bases para otros estudios analíticos o experimentales.
¿Cuáles son sus limitantes?
La asociación causa-efecto no se puede establecer tan claramente como en otros diseños (experimental, cuasiexperimental).
Las variables se estudian según como éstas se presentan en su forma natural.
Estudios explicativos. Los estudios explicativos van más allá de la descripción de conceptos o fenómenos del establecimiento de relaciones entre variables; están dirigidos a responder a las causas de los eventos físicos o sociales. Como su nombre lo indica su interés se centra en explicar por qué ocurre un fenómeno, en que condiciones se da este, cuál es la causa o factor de riesgo asociado, por que dos o más variables están relacionadas.
¿Qué investiga?
La causa o factor de riesgo. El riesgo ante un fenómeno.
Factores de riesgo o aspectos que tienen más influencia en el fenómeno que se estudia.
¿Cuáles son sus características?
Es un nivel más avanzado de investigación en relación con el descriptivo y correlacional. Se plantean hipótesis tendentes a la verificación de relaciones explicativas.
Estudia problemas partiendo de la causa al efecto y viceversa.
¿Qué resultados pueden obtenerse?
Estadística General - Mg. Rosa Padilla Castro
Provee información para evaluar la eficacia de intervenciones implementadas en el área de estudio (servicios de salud, comunidades, etc.).
INVESTIGACIÓN CUALITATIVA
Los científicos sociales en salud que utilizan abordajes cualitativos enfrentan en la actualidad problemas epistemológicos y metodológicos que tienen que ver con el poder y la ética en la generación de datos así como con la validez externa de los mismos.
La investigación cuantitativa es aquella en la que se recogen y analizan datos cuantitativos sobre variables. La investigación cualitativa evita la cuantificación. Los investigadores cualitativos hacen registros narrativos de los fenómenos que son estudiados mediante técnicas como la observación participante y las entrevistas no estructuradas. La diferencia fundamental entre ambas metodologías es que la cuantitativa estudia la asociación o relación entre variables cuantificadas y la cualitativa lo hace en contextos estructurales y situacionales. La investigación cualitativa trata de identificar la naturaleza profunda de las realidades, su sistema de relaciones, su estructura dinámica. La investigación cuantitativa trata de determinar la fuerza de asociación o correlación entre variables, la generalización y objetivación de los resultados a través de una muestra para hacer inferencia a una población de la cual toda muestra procede. Tras el estudio de la asociación o correlación pretende, a su vez, hacer inferencia causal que explique por qué las cosas suceden o no de una forma determinada.
En general los métodos cuantitativos son muy potentes en términos de validez externa ya que con una muestra representativa de la población hacen inferencia a dicha población con una seguridad y precisión definida. Por tanto una limitación de los métodos cualitativos es su dificultad para generalizar. La investigación cuantitativa con los test de hipótesis no sólo permite eliminar el papel del azar para descartar o rechazar una hipótesis, sino que permite cuantificar la relevancia clínica de un fenómeno midiendo la reducción relativa del riesgo, la reducción absoluta del riesgo.
El seleccionar una u otra metodología puede depender de diferentes planteamientos: ¿se busca la magnitud o la naturaleza del fenómeno?, ¿se busca un promedio o una estructura dinámica?, ¿se pretende descubrir leyes o comprender fenómenos humanos?
El empleo de ambos procedimientos cuantitativos y cualitativos en una investigación probablemente podría ayudar a corregir los sesgos propios de cada método, pero el hecho de que la metodología cuantitativa se la más empleada no es producto del azar sino de la evolución de método científico a lo largo de los años. Creemos en ese sentido que la cuantificación incrementa y facilita la compresión del universo que nos rodea y ya mucho antes de los positivistas lógicos o neopositivistas Galileo Galilei afirmaba en este sentido "mide lo que sea medible y hace medible lo que no lo sea".
Tipos de investigación cualitativa mas usadas
investigación acción-participativa. Mediante la investigación acción-participativa se pretende tratar de forma simultánea conocimientos y cambios sociales, de manera que se unan la teoría y la práctica. Está centrada en las personas en la medida que son ellas quienes brindan información durante el proceso de averiguación crítica y responde a las experiencias y necesidades de las personas involucradas, es una metodología que permite desarrollar a los investigadores un análisis participativo, donde los actores implicados se convierten en los protagonistas del proceso de construcción del conocimiento de la realidad sobre el objeto de estudio, en la detección de problemas y necesidades y en la elaboración de propuestas y soluciones. Una característica metodológica esencial que distingue la investigación participativa de otra investigación social es el diálogo. Mediante el diálogo, las personas se unen y participan en todos los aspectos cruciales de la investigación, la educación y la acción colectiva. Es mediante la conversación entre unos y otros y haciendo cosas juntas que las personas se conectan, y esta conectividad conduce al significado compartido. El diálogo alienta a las personas a expresar sus perspectivas y experiencias, ayudándolos a mirar los "porqués" de sus vidas, invitándolos a examinar críticamente las fuentes y las implicancias de su propio conocimiento. En este contexto, el diálogo permite despertar las voces de los participantes y cultivar su participación como agentes fundamentales y activos del cambio. Esto es particularmente esencial en las relaciones de trabajo entre fuerzas sociales dominantes y grupos de personas social y culturalmente privadas de sus derechos ciudadanos.
Estadística General - Mg. Rosa Padilla Castro
Fenomenología. Se estudia el mundo percibido y no un fenómeno en si mismo de tal suerte que el sujeto y el objeto de estudio se unen por medio de la idea de “estar en el mundo”; el investigador se dirige al mundo percibido, entiende que la percepción permite el acceso a la vivencia. Los datos se obtienen principalmente a través de entrevistas fenomenológicas con la particularidad que se debe de realizar más de una entrevista a cada informante. En el análisis se indaga sobre un fenómeno en particular, luego sobre sus esencias generales para, por ultimo, aprehender las relaciones entre las esencias. Los hallazgos fenomenológicos se presentan en una narración o en temas con subtemas (Oiler, 1986).
Estadística General - Mg. Rosa Padilla Castro
Etnográfico Estudio de casos Fenomenológico Diseños narrativos Investigación acción
Descripción
Estudian categorías, temas y patrones referidos a las culturas o grupo de gente
Estudio de un caso o sistema determinado(persona, grupo, actividad o proceso)
Pretende describir y entender los fenómenos desde el punto de vista de cada participante y desde la perspectiva construida colectivamente. Se basa en el análisis de discursos y temas específicos, así como en la búsqueda de sus posibles significados
Se usa frecuentemente cuando el objetivo es evaluar una sucesión de acontecimientos.
La finalidad de la Investigación-Acción es resolver problemas cotidianos e inmediatos, y mejorar prácticas concretas. Su propósito fundamental se centra en aportar información que guíe la toma de decisiones para
programas, procesos y reformas estructurales.
Enfoque
Se centra en las costumbres, valores, prácticas, normas, rituales, etc. de un grupo grande o pequeño
*Se centra en un caso en par-ticular: la vida y obra de "x" * entender un fenómeno más general. Ejemplo efectos de normas de disciplina (caso) un
salón de primaria. * enfoque colectivo o de casos múltiples
Estudio descriptivo de cómo un individuo experimenta un fenómeno (miedo a la muerte,
inicio de vida universitaria, migración, pertenecer a una
nueva religión, etc.)
El investigador recolecta datos sobre las historias de vida y experiencias de determinadas personas para describirlas y analizarlas. Son de interés las personas en sí
mismas y su entorno. Creswell (2005)
Las fases del diseño son: observar (construir un bosquejo del problema y recolectar datos),
pensar (analizar e interpretar) y actuar (resolver problemas e implementar mejoras), las cuales se dan de una manera cíclica, una y otra vez, hasta que el problema es resuelto, el
cambio se logra o la mejora se introduce satisfactoriamente
Formas de recolectar datos
Observaciones, estudio de documentos, entrevistas
Observaciones, estudio de documentos, entrevistas.
Entrevistas abiertas, observaciones, documentos que muestran la experiencia (cartas,
notas, diarios, etc.)
Los datos se obtienen de autobiografías, biografías, entrevistas, documentos, artefactos
y materiales personales y testimonios (que en ocasiones se encuentran en cartas, diarios,
artículos en la prensa, grabaciones radiofónicas y televisivas, entre otros). Pueden
referirse a: (1) Toda la historia de la vida de una persona o grupo; (2) Un pasaje o época de
dicha historia de vida o (3) Uno o varios episodios.
Estos diseños se enfocan en las experiencias individuales subjetivas de los participantes.
Responden a la pregunta ¿Cuál es el significado, estructura y esencia de una
experiencia vivida por una persona (individual), grupo (grupal) o comunidad (colectiva) respecto de un fenómeno?. El centro de indagación de estos diseños reside
en la(s) experiencia(s) del participante o participantes
Análisis
Descripciones ricas en detalles sobre la cultura del lugar
Descripciones ricas en detalles sobre los casos y el
fenómeno
Descripciones ricas en detalles sobre la experiencia del individuo respecto del fenómeno.
Cuando se hacen múltiples casos, el análisis se en-foca en comparar experiencias comunes
e identificar particularidad de
cada caso.
Reflexión
¿Qué cualidades posee el grupo o comunidad que lo(a) distinguen de otros(as), cómo es su estructura, qué reglas regulan su operación, qué creencias comparten, qué patrones de conducta muestran, cómo ocurren las interacciones, cuáles son sus condiciones de vida,
costumbres, mitos y ritos?.
Biográficos (de una persona, grupo o comunidad; sin incluir la narración de los
participantes “en vivo”, ya sea porque fallecieron o no recuerdan a causa de su edad
avanzada o enfermedad, o son inaccesibles); Autobiográficos (de una persona, grupo o comunidad incluyendo testimonios orales “en
vivo” de los actores participantes).
¿Cuál es el significado, estructura y esencia de una experiencia vivida por una persona (individual), grupo (grupal) o comunidad (colectiva) respecto de un fenómeno?. El centro de indagación de estos diseños reside
Estadística General - Mg. Rosa Padilla Castro
1.3.3 Población y muestraDespues de definir el tipo de investigación y el nivel que alcanzará, nos toca definir la población donde se ubica nuestra investigación (es el conjunto de personas, objetos o cosas con una característica o atributo especial cuantificable, en un período y espacio determinado teniendo en cuenta los criterios de inclusión y exclusión). Es muy importante identificar quién es la unidad de análisis (unidad estadística), es es aquella unidad indivisible de la cual se obtiene el dato estadístico. Ejemplo: una persona, vivienda, animal, etc.
Una vez definida cual será la unidad de análisis, se procede a delimitar la población a ser estudiada y sobre la cual se pretende generalizar los resultados (inferencia), es decir confeccionar el marco muestral el cual permite identificar a los elementos de la población y que puede ser una lista de personas, una relación de viviendas, un archivo, un plano de una determinada comunidad, etc. El marco debe estar completamente actualizado porque de él se seleccionará la muestra. A continuación fijamos la unidad muestral seleccionada del marco de muestreo. La unidad de muestreo puede coincidir con la unidad de análisis. Por ejemplo, una unidad de muestreo puede ser una vivienda que es la unidad de análisis, o podría ser una manzana la unidad de muestreo que está constituida por un conjunto de viviendas (unidades de análisis). Luego determinamos la probabilidad de selección que tiene cada unidad de la población de ser incluida en la muestra. Definimos el parámetro a estudiar, el cual describe una característica o un atributo de la población. Algunos parámetros que se estudian en base del muestreo son:
Total poblacional (Ejemplo: número total de viviendas que no tienen los servicios de agua y desagüe en el distrito de Chosica).
Media poblacional (ingreso promedio de los habitantes del distrito de Chosica) Proporción poblacional (proporción de madres analfabetas del distrito de Chosica) Razón poblacional (n° de docentes por niño en etapa escolar del distrito de Chosica)
Finalmente asumimos el error muestral que es la diferencia entre el verdadero valor del parámetro a estudiar y el estadístico. Son diversas las causas que lo generan y pueden clasificarse en muestrales y no muestrales.
Ejemplo:
Se realizó una investigación para determinar el porcentaje de niños desnutridos menores de 5 años del distrito de Chosica ubicado en el departamento de Lima, durante el mes de marzo de 2009.
- Población objetivo: Niños de ambos sexos menores de 5 años del Distrito de Chosica, departamento de Lima, marzo 2009.
- Variable de interés: Estado nutricional de los niños menores de 5 años. La variable es cualitativa dicotómica, cuyas categorías son: normal y desnutrido.
- Unidad de análisis: Un niño menor de 5 años.
- Marco muestral: Esta constituido por el listado de todos los niños menores de 5 años que se localizan en el momento del estudio. Sin embargo, esta manera de identificarlos no es operativa para realizar un buen trabajo de campo que nos permita recolectar los datos para nuestro estudio. Entonces, podríamos buscar otra manera de poder localizarlos y lo más práctico sería ubicarlos en su propia vivienda; para tal efecto, la unidad de muestreo que tendríamos que considerar sería la manzana que se considera como un conglomerado natural de viviendas dentro de las cuales se pueden ubicar a los niños menores de 5 años. Por tanto, el marco muestral quedaría constituido por un plano o croquis de dicho distrito, en el cual se tendrían que identificar claramente las manzanas que serán seleccionadas posteriormente para integrar la muestra.
De acuerdo con el marco muestral lo que vamos a seleccionar son manzanas. Por consiguiente, la probabilidad de selección de cada manzana podría ser la misma si las manzanas no difieren mucho en tamaño; pero si los tamaños son muy diferentes las probabilidades de selección de las unidades serán diferentes y estas podrían ser proporcionales al tamaño de cada manzana.
El parámetro de interés para el estudio sería la proporción de niños desnutridos menores de 5 años del Distrito de Chosica.
El estadístico que utilizaríamos en este caso sería la proporción muestral de niños desnutridos menores de 5 años.
Muestra
La muestra no solamente debe ser una parte o fracción de la población, sino que debe cumplir con algunos requisitos tales como:
Ser representativa, porque se emplea algún procedimiento probabilístico, de tal manera que cada una de las unidades que constituyen la población tengan alguna posibilidad de ser seleccionadas para integrar la muestra. Con esta representatividad se estaría controlando el criterio subjetivo que tendría el investigador para seleccionar las unidades La muestra es viable, es decir, de fácil ejecución
Estadística General - Mg. Rosa Padilla Castro
Consideraciones básicas acerca del tamaño de la muestraEl tamaño de la muestra depende de muchos aspectos como son los recursos disponibles, si la población es homogénea de acuerdo con ciertas características se requerirá pocas unidades en la muestra y si la población es heterogénea (es decir, hay presencia de mayor variabilidad en la característica que se está estudiando) requerirá de mayor número de unidades en la muestra), la técnica que se emplee en el muestreo, el tipo de análisis que se utilizará, el grado de precisión que deben de tener los datos, entre otros. Finalmente las formulas estadísticas nos arrojaran un buen tamaño de muestra sin dejar de lado las consideraciones anteriormente mencionadas.
Tipos de muestreo
El proceso de selección de la muestra también tiene que ver con el tipo de población. Si la población es homogénea se requerirá un determinado tipo de selección y si es heterogénea requerirá otra forma de selección
.
A continuación presentamos los más usados:MUESTREO PROBABILÍSTICO (ALEATORIO)
Para que un muestreo sea aleatorio es requisito que todos y cada uno de los elementos de la población tengan probabilidad de ser seleccionados.
Dentro del muestreo aleatorio se tienen algunos de los métodos más prácticos:
a. Muestreo aleatorio simple (m.a.s.)
En el cual se da igual oportunidad de selección a cada elemento de la población. Dos requisitos indispensables al usar el muestreo aleatorio simple: La población debe ser finita y más o menos homogénea.
La muestra se extrae por diferentes modalidades, en una de ellas es el tipo "sorteo" o "rifa", el más usado es a través de la tabla de números aleatorios (TNA) este método es más rápido y práctico.
El procedimiento es el siguiente:
1. Identifique y defina la población 2. Determine el tamaño muestral
3. Establezca el marco o estructura muestral, que consiste en enumerar cada elemento de la población definida dentro del marco muestral
4. Determine el orden en que hará uso de la tabla, la columna y la fila con que iniciará y las subsiguientes. Puede hacer uso de cualquier combinación, pero definida con anticipación.
5. Determine si el muestreo es con reemplazo o sin reemplazo
6. Proceda a la selección de las unidades muestrales (considere todos los números menores o iguales al tamaño de la población hasta completar el número de unidades que constituirán la muestra)
7. Asegúrese periódicamente de la cantidad de unidades que ha ido seleccionando hasta completar el tamaño de muestra.
Ejemplo: Si el tamaño de la población es un número de tres digitos (N =120) En la TNA Ud. elegirá columnas o filas de 3 dígitos, si N = 1250 alumnos En la TNA Ud. elegirá columnas o filas de 4 dígitos.
Por cuotas Tipos de
muestreo
Probabilístico
Aleatorio simple
Sistemático
Estratificado
Conglomerado
No probabilístico
Intencional
Por voluntarios
Estadística General - Mg. Rosa Padilla Castro
b. Muestreo aleatorio sistemático.Es similar al muestreo aleatorio simple, en donde cada unidad del universo tiene igual probabilidad de ser seleccionada, variando el proceso de selección de la muestra. Se aplica este tipo de selección cuando los elementos de la población ya están enumeradas o codificadas. Por ejemplo:
- Los libros de la biblioteca - Los enfermos de un hospital - Los residentes del internado
Las etapas que deben seguirse son las siguientes:
1- Calcule el denominado "intervalo de selección sistemática", que es el intervalo numérico que servirá de base para la selección de la muestra
K = N/n , donde N = tamaño de la población n = tamaño de la muestra
(si en caso que el cociente no sea entero, se redondea al entero más próximo).
2- Se escoge al azar un número entre “1 y K”. Si el número seleccionado fuese “i”, entonces la muestra está formada por los valores de la característica correspondiente a las siguientes unidades: (i), (i + k), (i + 2k), ...así sucesivamente hasta conformar la muestra requerida, ejemplo, si el intervalo de selección le dio "10", entonces por sorteo sale el número 6, la primera unidad será el "6" luego 16, 26, 36, etc.
Ejemplo: Supongamos que la residencia de señoritas tiene a 150 alumnas internas, se desea obtener una muestra de tamaño 30, entonces se procede a calcular el intervalo de selección 5
30 150
K n N
K , luego al azar se determina la
unidad muestral con la que se iniciará la selección de la muestra, suponiendo que entre el número 1 al 5 se eligió el número 3, entonces la primera unidad será el “3” luego 8, 13, 18, etc. Así sucesivamente hasta completar el tamaño de muestra, en nuestro caso n = 30.
c. Muestreo estratificado.
Este procedimiento de selección es el indicado para poblaciones heterogéneas y considera la variabilidad dentro de la población para extraer una muestra más precisa y eficiente que la que se puede obtener con el muestreo aleatorio simple o el muestreo sistemático.
Generalmente el muestreo estratificado ocurre cuando la población se encuentra particionada en unidades que llamaremos “estratos”, en todos y cada uno de los cuales se toma una muestra (se debe cuidar que la diferencia entre estratos sea grande y la diferencia dentro de los estratos sea pequeña). Esta partición pueda obedecer a que el estudio así lo requiera o bien pueda ser creada con el propósito de obtener una muestra más representativa. El muestreo estratificado puede ser por:
Asignación igual: Esta afijación es muy limitada porque no toma en cuenta el tamaño de cada estrato ni su variabilidad (ejemplo, se quiere estudiar el nivel de hemoglobina de los alumnos, siendo el tamaño de la población de 2500 alumnos, de los cuales 1450 son varones y 1050 son mujeres, suponiendo que el tamaño de muestra es de 202 alumnos. Se tomará 101 mujeres y 101 varones)
Asignación proporcional: Consiste en distribuir el tamaño de muestra entre los estratos según su tamaño (tomando el ejemplo anterior, se tomará una muestra proporcional teniendo en cuenta el número de varones y mujeres, lo cuál correspondería a 117 varones y 85 mujeres. Al extraer muestras de este tipo no conviene hacer muchos estratos debido a que ello complica el análisis estadístico posterior.
El proceso que se recomienda es el siguiente:
1- Determine los estratos que presenta la población.
2- Asegúrese del número que compone cada estrato, que estén enumerados y que sean fácilmente identificables. 3- Seleccione de cada estrato las unidades muestrales, hasta tener la cantidad definida de cada uno de ellos; puede hacerlo al azar simple (por sorteo o usando la TNA), según el procedimiento discutido anteriormente
Estadística General - Mg. Rosa Padilla Castro
d. Muestreo por conglomerados.Cuando la unidad básica de muestreo se encuentra en la población en grupos o conglomerados y la selección de la unidad permite la observación del total de elementos de cada conglomerado elegido. Es requisito que cada conglomerado tenga las mismas características de la población; puede hacerse un segundo muestreo dentro del conglomerado seleccionado, denominándose de doble etapa.
Este tipo de muestreo se usa en particular cuando no se dispone de una lista detallada y enumerada de cada una de las unidades que conforman el universo y resulta muy complejo elaborarla.
El proceso se inicia definiendo los conglomerados, y continúa con la selección de los subconjuntos a estudiar, o sea, que se realizan muestreos de los conglomerados. De estos seleccionados se procede a hacer el listado de las unidades que componen cada conglomerado, continuando posteriormente con la selección de las unidades que integrarán la muestra, siguiendo algunos de los métodos aleatorios indicados. Por ejemplo: si se desea hacer un estudio en las escuelas de educación primaria sobre un determinado fenómeno, inicialmente se seleccionan las escuelas que se estudiarán, de esas escuelas seleccionadas se determinan los grados o clases que deben ser incluidos y posteriormente se escogen los alumnos, que serán las unidades de observación, utilizando uno de los métodos aleatorios.
Las inferencias que se hacen con base en una muestra por conglomerados no son tan confiables como las que se obtienen de un estudio hecho por muestreo aleatorio.
e. Muestreo Multietápico
Cuando se mencionó la frecuente homogeneidad entre unidades dentro de un conglomerado hace que este diseño muestral sea, en general poco eficiente (poca confiabilidad para el costo involucrado).
Es por ello que, si dentro de los conglomerados son “parecidas”, en vez de considerar todas las unidades que pertenecen a un mismo conglomerado se podrían observar sólo algunas (muestra dentro del conglomerado) y con el ahorro en costo producido por tomar sólo algunas unidades, se utiliza para ampliar la muestra de los conglomerados originales.
Cuando dentro de un conglomerado se toma una muestra, el muestreo deja de llamarse “muestreo por conglomerados” y decimos que se trata de un muestreo bietápico en el sentido que se toman muestras en dos etapas. Cada unidad de la segunda muestra podría contener un conjunto de unidades de la población lo que permitiría considerar extraer una muestra en una tercera etapa y diremos que se está aplicando un muestreo trietápico y así sucesivamente. En general este tipo de muestreo se llama multietápico (Escuela Nacional de Estadística e Informática, 2000).
Por ejemplo, si la población son las personas que viven en hogares de Lima Metropolitana, la misma puede aparecer particionada en “barrios”, éstos a su vez en manzanas y cada manzana en viviendas. Si consideramos una muestra de “barrios”, dentro de los barrios seleccionados una muestra de viviendas y dentro de cada vivienda una muestra de personas, entonces los barrios son las unidades primarias de muestreo (UPM); las manzanas son las unidades secundarias de muestreo (USM); las viviendas son las unidades terciarias del muestreo (UTM) y las personas son las unidades cuaternarias del muestreo. Las personas son las unidades últimas de muestreo y el muestreo se dice que es en cuatro etapas.
Si en cambio se enumeran las manzanas de Lima Metropolitana, se toma una muestra de manzanas; dentro de cada manzana una muestra de viviendas y en cada vivienda seleccionada se investiga a todas las personas, Las UPM son las manzanas y las USM son las viviendas, las cuales a su vez son las unidades últimas de muestreo (se observan a todas las personas y no a una muestra de personas). En este caso el muestreo es en dos etapas o bietápico.
Para seleccionar una muestra en cada etapa se pueden utilizar distintos tipos de muestreo. Así por ejemplo, en las Encuestas de Hogares es frecuente seleccionar las UPM con probabilidad proporcional al tamaño y las USM con muestreo sistemático.
MUESTREO NO PROBABILÍSTICO
No es aleatorio, el criterio subjetivo del investigador interviene para seleccionar que unidades de la población constituirán la muestra. Por consiguiente, no es posible determinar la probabilidad de selección de cada unidad de la población para integrar la muestra; por tanto, no es posible calcular el error estándar que permite cuantificar la presencia de los errores muestrales. Como consecuencia de todo lo explicado, no es posible aplicar la inferencia estadística dado que ñas estimaciones no son de ninguna manera confiables.
Dentro del muestreo no probabilístico existen algunos métodos, tales como:
a. Muestreo por conveniencia (a juicio del investigador) o intencional
Estadística General - Mg. Rosa Padilla Castro
ejemplo, un laboratorio para un cierto tipo de tónico puede incluir un cupón en algunos de estos. El cliente debe contestar las preguntas allí formuladas. Los cupones recibidos por el laboratorio constituyen una muestra.
b. Muestreo por voluntarios
Donde el informante, voluntariamente suministra información sin ser seleccionado.
c. Muestreo por cuotas
Es un número de entrevistas, encuestas, condiciones o cuotas que se le fijan al encuestador para que a su vez seleccione los elementos en la forma que considere oportuno, un ejemplo de esto son las encuestas de opinión pública, en las que los encuestadores proceden a buscar las personas hasta cubrir la cuota previamente fijada, sin preocuparse por áreas geográficas, zonas u otro criterio.
En términos generales no se recomienda utilizar el muestreo no probabilístico en las investigaciones cuantitativas, debido a que por sus características no permite calcular el error de muestreo (diferencia que existe entre el verdadero valor de la población y el valor encontrado en la muestra).
1.3.4 Técnicas e instrumentos de recolección de datos
Una vez determinado el diseño de investigación apropiado y la muestra adecuada, la siguiente etapa consiste en recolectar los datos sobre las variables involucradas en la investigación. En una investigación cuantitativa el método para recolectar información es la encuesta y el instrumento puede ser el cuestionario o formulario,pruebas, test, escalas de opinión, listas de chequeo o cotejo, etc..
En esta etapa se realizan tres actividades vinculadas entre sí:
1- Definir claramente los objetivos en la investigación y determinar claramente la unidad de observación 2- Operacionalizar la(s) variable(s)
3- Preparar o seleccionar un instrumento de selección (si existe).
4- Control de calidad del instrumento. El instrumento debe ser valido y confiable, por que de el depende la calidad de información obtenida. (Si el investigador prepara su propio instrumento, entonces es imprescindible tomar una muestra piloto como parte de la validación de dicho instrumento). Una de las formas de medir la confiabilidad es consultar con jueces o expertos en el tema y en metodología para ello se entrega a cada experto una hoja contenendo los objetivos que se tiene al hacer la medición, una hoja de validación (anexo 1) y el instrumento en si. Una vez corregido el instrumento de acuerdo a las observaciones de los expertos, pasar por una muestra piloto a una muestra con similares características de la población objetivo.
5- Aplicar el instrumento de medición. Es decir obtener las observaciones de las variables que son de interés para el estudio.
6- Preparar las mediciones obtenidas para que puedan analizarse correctamente (crítica y codificación de datos).
Fuentes de información:
Fuentes Primarias: Una forma es obtener la información por contacto directo con el sujeto de estudio; por medio de observación, cuestionarios, entrevistas, test, etc. Otra forma puede ser por correo o teléfono.
Fuentes Secundarias:Información obtenida desde documentos; historia clínica, expediente académico, estadísticas, datos epidemiológicos, Censo.
1.3.5 Análisis de datos
En este paso se seleccionan y utilizan las herramientas estadísticas para el análisis de datos, esto es: a. El análisis de datos se efectúa utilizando la matriz de datos, la cual está guardada en un archivo.
b. El tipo de análisis o pruebas estadísticas a realizar depende del nivel de medición de las variables, las hipótesis y los objetivos de la investigación.
c. Los análisis estadísticos que pueden realizarse son: estadísticas descriptivas para cada variable (distribución de frecuencias, medidas de tendencia central, de variabilidad, de asimetría y curtósis), la transformación a puntuaciones "z", razones y tasas, cálculos de estadística inferencial
d. Una razón es la relación entre dos categorías y una tasa es la relación entre el número de casos de una categoría y el número total de casos, multiplicados por un múltiplo de diez
e. En algunos casos un gráfico habla más que una tabla, pero no presentar las dos cosas a la vez, pues se estaría redundando en la información
f. La estadística inferencial sirve para efectuar generalizaciones de la muestra a la población. Se utiliza para probar hipótesis y estimar parámetros. Así mismo, se basa en el concepto de distribución muestral.
Estadística General - Mg. Rosa Padilla Castro
h. Pru
