proceso investigación capitulo 7

proceso investigación capitulo 7

1. población en una investigación

   • “el conjunto de todos los elementos a los cuales se refiere la investigación. Se puede definir también como el conjunto de todas las unidades de muestreo”
   • es conocida como una colección bien definida de individuos u objetos que tienen características similares.
   • es el conjunto sobre el que estamos interesados en obtener conclusiones y acerca de la cual queremos hacer inferencias.
   • “la totalidad de elementos o individuos que tienen ciertas características similares y sobre las cuales se desea hacer inferencia

2. Muestra en una investigación

   • Es la parte de la población que se selecciona, de la cual realmente se obtiene la información
   • es la parte de la Población a la que tenemos acceso y sobre el que realmente hacemos las observaciones (mediciones)Debe ser “representativo”Formado por miembros “seleccionados” de la población.
     • tamaño de la muestra
       • propuesta por Murray y Larry (2005): n = es el tamaño de la muestra poblacional a obtener. N = es el tamaño de la población total. Z = es el valor obtenido mediante niveles de confianza. Su valor es una constante, por lo general se tienen dos valores dependiendo el grado de confianza que se desee siendo 99% el valor más alto (este valor equivale a 2.58) y 95% (1.96) el valor mínimo aceptado para considerar la investigación como confiable e = representa el límite aceptable de error muestral, generalmente va del 1% (0.01) al 9% (0.09), siendo 5% (0.5) el valor estándar usado en las investigaciones.
       • MUESTREO PROBABILÍSTICO Se basa en el principio de equiprobabilidad, esto quiere decir que todos los individuos de la muestra seleccionada, tendrán las mismas probabilidades de ser elegidos.
         • No hay discreción del investigador. Los elementos se seleccionan por reglas mecánicas. Hay error muestral. Se conoce la probabilidad de inclusión.
       • MUESTREO NO PROBABILÍSTICO No sirven para hacer generalizaciones pero sí para estudios exploratorios. En este tipo de muestras, se eligen a los individuos utilizando diferentes criterios relacionadas con las características de la investigación.
         • La muestra es discrecional Los elementos se seleccionan por facilidad conveniencia y no por reglas fijas No hay error muestral o no se puede calcular No se conoce la posibilidad de inclusión
   • Una muestra es simplemente un subconjunto de la población.

3. procesamiento de la información en un proyecto de investigación.

   • Debe realizarse mediante el uso de herramientas estadísticas con el apoyo del computador, utilizando alguno de los programas estadísticos que hoy fácilmente se encuentran en el mercado.
     • 1. Obtener la información de la población o muestra objeto de la investigación. 2. Definir las variables o los criterios para ordenar los datos obtenidos del trabajo de campo.
     • 3. Definir las herramientas estadísticas y el programa de cómputo que va a utilizarse en el procesamiento de datos. 4. Introducir los datos en el computador y activar el programa para que procese la información.

4. Principales herramientas estadísticas utilizadas en el procesamiento de los resultados

   • Análisis de Pareto Técnica para estudiar fuentes de problemas y las prioridades relativas de sus causas. Se emplea frecuentemente para evaluar causas de problemas de calidad en programas de total quality management (TQM).
   • Diagrama de causa/efecto (espina de pescado) Gráfica mediante la cual los miembros de un equipo representan, categorizan y evalúan todos los posibles motivos de un Proceso de investigación científica resultado o una reacción; por lo general, se expresa como un problema para resolver.
     • El Efecto es la característica de la calidad que es necesario mejorar. Las causas por lo general se dividen en las causas principales de métodos de trabajo, materiales, mediciones, personal y entorno
   • Gráficas de control Se utilizan para hacer control de calidad de procesos. La gráfica de control se usa como una forma de observar, detectar y prevenir el comportamiento del proceso a través de sus pasos vitales.
   • Distribución de frecuencias y representaciones gráficas “la distribución de frecuencias es el agrupamiento de datos en categorías que muestran el número de observaciones de cada categoría”
     • Histogramas: Presentación de datos en forma ordenada con el fin de determinar la frecuencia con que algo ocurre. El Histograma muestra gráficamente la capacidad de un proceso, y si así se desea, la relación que guarda tal proceso con las especificaciones y las normas.
     • Polígonos de frecuencia: al igual que el histograma, son gráficas que permiten obtener una imagen rápida de las principales características de los datos de una distribución de frecuencias
     • Gráficas de barras o pie (pastel): son formas distintas de representar los datos de una investigación

5. En qué consisten el análisis y la discusión de los resultados en un proyecto de investigación?

   • se propone a interpretar y analizar los resultados de la investigación de donde saldrán los elementos para plantear las conclusiones, teniendo cuidado de no caer en repeticiones de los resultados.
   • Es una relación entre hechos y explicaciones, sin sintetizar todo lo que se ha dicho. Este espacio en el trabajo está destinado de un cierto modo a respaldar la hipótesis general o de discutirla, y explicar y comparar los resultados obtenidos
   • La discusión es lo más difícil de redactar, aunque los resultados obtenidos sean validos y muy interesantes, si la discusión está redactada de manera deficiente, esto afectará seriamente e trabajo.

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