PROYECTO DE INVESTIGACIÓN_1

PROYECTO DE INVESTIGACIÓN

1. MUESTRA

   • Es la parte de la población que se selecciona, de la cual realmente se obtiene la información para el desarrollo del estudio y sobre la cual se efectuaran la medición y la observación de las variables objeto de estudio.
     • TENER REPRESENTATIVIDAD
       • Todos los elementos deben representar las mismas cualidades y características del universo
     • SER SUFICIENTE
       • La cantidad de elentos seleccionados deben tener la validez necesaria de acuerdo al tamaño de la muestra.
   • MUESTREO
     • proceso de extracción de una muestra a partir de la población
       • PROBABILISTICO
         • Es aquel en el cual todos los elementos tienen la misma posibilidad de ser elegidos.
           • ALEATORIO SIMPLE:
             • En los que los elementos son seleccionados al azar
           • ESTRATIFICADO
             • Se utiliza cuando el universo es demasiado heterógeneo, se requiere primero formar grupos homogéneos antes de seleccionar al azar
           • POR ÁREAS O POLITÁPICO
             • Se debe seguir una gran diversidad de etapas de selección antes de llegar a la muestra
           • SISTEMÁTICO
             • Se utiliza cuando la población es muy grande, entonces el universo se clasifica en zonas., antes de seleccionar al azar.
       • NO PROBABILÍSTICO
         • la muestra se obtiene atendiendo al criterio o criterios del investigador o bien por razones de economía, comodidad, etc
           • INTENCIONAL O SELECTIVO
             • Aquel que en base de las necesidades y posibilidades del investigador es elegido por él directamente
           • POR CUOTAS
             • Aquél que es necesario primero hacer una clasificación antes que el investigador selecciones su muestra en forma intencional.
           • ACCIDENTAL O CASUAL
             • se caracteriza por utilizar las muestras que tiene a su alcance, no responden a una planificación previa en cuanto a los sujetos a elegir
     • VENTAJAS
       • ahorro de tiempo en la realización de la investigación
       • reducción de costos y la posibilidad de mayor profundidad y exactitud en los resultados
     • INCONVENIENTES
       • dificultad de utilización de la técnica de muestreo
       • una muestra mal seleccionada o sesgada distorsiona los resultados
       • limitaciones propias del tipo de muestreo y tener que extraer una muestra de poblaciones que poseen pocos individuos con la característica que hay que estudiar
   • tamaño de la muestra representativa
     • Muestreo aleatorio simple
       • Si se conoce el tamaño de la población
         • • N = tamaño de la población n = tamaño necesario de la muestra Z = margen de confiabilidad o número de unidades de desviación estándar en la distribución normal que producirá un nivel deseado de confianza S = desviación estándar de la población conocida o estimada a partir de anteriores estudios o de una prueba piloto. E = error o diferencia máxima entre la media muestral y la media de la población que se está dispuesto a aceptar con un nivel de confianza que se ha definido
       • Si no se conoce el tamaño de la población
         • • n = tamaño necesario de la muestra Z = margen de confiabilidad o número de unidades de desviación estándar en la distribución normal que producirá un nivel deseado de confianza S = desviación estándar de la población conocida o estimada a partir de anteriores estudios o de una prueba piloto. E = error o diferencia máxima entre la media muestral y la media de la población que se está dispuesto a aceptar con un nivel de confianza que se ha definido.
     • Muestreo proporcional
       • • n = tamaño necesario de la muestra Z = margen de confiabilidad P = probabilidad de que el evento ocurra Q = probabilidad de que el evento no ocurra E = error de estimación N = tamaño de la población
     • Muestreo estratificado
       • • n = tamaño total de la muestra nA = tamaño óptimo de la muestra que se extrae del estrato A NA = número de elementos en el estrato A SA = desviación estándar de los elementos del estrato A. NB = número de elementos en el estrato B SB = desviación estándar de los elementos del estrato B. NC = número de elementos en el estrato C SC = desviación estándar de los elementos del estrato C

2. POBLACIÓN

   • conjunto para el cual serán válidas las conclusiones que se obtengan: a los elementos o unidades (personas, instituciones o cosas) a las cuales se refiere la investigación.

3. procesamiento de la información

   • consiste en procesar los datos (dispersos, desordenados, individuales) obtenidos de la población objeto de estudio durante el trabajo de campo, y tiene como finalidad generar resultados (datos agrupados y ordenados)
     • PASOS
       • Obtener la información de la población o muestra objeto de la investigación
       • Definir las variables o los criterios para ordenar los datos obtenidos del trabajo de campo
       • Definir las herramientas estadísticas y el programa de computo que va a utilizarse en el procesamiento de datos
       • Introducir los datos en el computador y activar el programa para que procese la  Información
       • Imprimir los resultados

4. procesamiento de los resultados

   • principales herramientas estadísticas
     • Análisis de Pareto
       • Técnica para estudiar fuentes de problemas y las prioridades relativas de sus causas.
     • 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 resultado o una reacción
     • Gráficas de control
       • Se utilizan para hacer control de calidad de procesos
     • Distribución de frecuencias y representaciones gráficas
       • es el agrupamiento de datos en categorías que muestran el número de observaciones de cada categoría
     • Medidas de tendencia central
       • La media
         • es la sumatoria de un conjunto de puntajes dividida por el número total de éstos
       • La moda
         • es el puntaje que ocurre con mayor frecuencia en una distribución de datos
       • La mediana
         • es el valor que divide a una distribución de frecuencias por la mitad, una vez ordenados los datos de manera ascendente o descendente
     • Medidas de dispersión
       • Varianza
         • es la suma de las desviaciones de la media elevadas al cuadrado, dividida entre el número de observaciones menos uno
       • Desviaciones estándares
         • es la cantidad promedio en que cada uno de los puntajes individuales varía respecto a la media del conjunto de puntajes

5. análisis de resultados

   • consiste en interpretar los hallazgos relacionados con el problema de investigación, los objetivos propuestos, la hipótesis y/o preguntas formuladas, y las teorías o presupuestos planteados en el marco teórico
     • con el objetivo de evaluar si confirman las teorías o no, y se generan debates con la teoría ya existente
       • se debe indicar si el estudio respondió o no a las hipótesis o preguntas planteadas para desarrollar los objetivos del estudio

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