Método de investigación

Annotations:

•    1.       Según la intervención del Investigador.   Observacional: El investigador solo observa, no interviene en ningún momento por lo cual los resultados son naturales.   Experimental: El investigador interviene con experimentos dando resultados alternos. 2.       Según la planificación de la toma de datos.   Prospectivo: Se recopilan los datos necesarios que ayuden con el propósito de la investigación.   Retrospectivo: Los datos se recogen de registros donde el investigador no tuvo participación (secundarios). 3.       Según el número de ocasiones en que mide la variable de estudio.   Transversal: Las variables son medidas en una ocasión.   Longitudinal: Las variables son medidas en más de una ocasión.   4.       Según el número de variables analíticas  Descriptivo: Se formula un análisis estadístico que describe lo investigado a partir de una muestra. Analítico: Pone a prueba la hipótesis en su análisis.    

Annotations:

•    1. Exploratorio. Se centra en el estudio cualitativo de la investigación donde no intervienen datos estadísticos o modelos matemáticos.   2. Descriptivo. Describe fenómenos sociales o clínicos en un área determinada.   3. Relacional. Estudio que relaciona dos problemas con la finalidad de demostrar la dependencia entre ambos casos, no son estudios de causa y efecto.   4. Explicativo. Estudio creado para demostrar relaciones de casualidad. 5. Predictivo. Estudio de probabilidad, estudia la ocurrencia entre los eventos para dar un estimado de otro posible. 6. Aplicativo. Estudio de intervención que busca resolver un problema.     

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•    1.       Epidemiológicos: Estudia sobre las epidemias que se originan en el planeta, se centra en la investigación relacionada a las ciencias de salud como en los adversos a la salud de las poblaciones humanas.   2. Experimentales: Se centra en la experimentación del campo de las ciencias naturales, mantiene dos condiciones, la intervención deliberada y el control.   3. Comunitarios: Originario del campo de las ciencias sociales estudia a la población con una fuente de datos secundaria. Los estudios de caso pueden ser individuales o grupales, son explorativos o cualitativos.   4. Validación de Instrumentos: Se centra en la creación de instrumentos y el en estudio de los ya existentes.   

Annotations:

•    1. Unidad de estudio: Es el objeto del cual se necesita información. 2. Unidad de información: Fuente que nos brinda información referente a la unidad de estudio. 3. Unidad de observación: Unidad que nos sire para evaluar la variable de estudio. 4. Unidad de análisis: Unidad en la cual el investigador hace sus anotaciones. 5. Unidad de muestreo: Unidad la cual nos ayuda a realizar el proceso de investigación. 6. Unidades de experimentación: Unidad que permite realizar la experimentación entre las variables mediante un estímulo con ayuda de intervenciones.     

Annotations:

•    1.       Propósito del estudio: Es aquel que busca indicar porque se está realizando dicha investigación.   2. Variables analíticas: En esta vemos las variables de cada unidad de estudio donde participara el análisis estadístico.   3. Unidades de estudio: Entidad que va a ser objeto de medición y se refiere al sujeto o grupo de sujetos de interés en una investigación.   4. Delimitación espacial: La delimitación espacial se encuentra relacionado con el tamaño de la muestra, su identificación nos permite conocer el marco muestral.   5. Delimitación temporal: Identifica una población a estudiar solucionando así el problema de las poblaciones infinitas o desconocidas por lo que se encuentra relacionado con el muestreo accidental.   

Annotations:

•    1.       Campo del conocimiento: Conocimiento clasificado en las ciencias humanas.   2.        Área del conocimiento: Dentro del campo se encuentras ciencias básicas, por ejemplo las ciencias de la salud cuenta con el campo de la fisiología, genética, farmacología, etc.   3. Línea de investigación: Todo estudio pertenece a una línea de investigación, por lo que no baste con identificar a la especialidad a la que pertenece el estudio, sino que debe identificarse el problema al cual busca dar solución nuestro trabajo científico.   4. Marco teórico: Herramienta analítica con variaciones y contextos.   5. Operacionalización de variables: Se permite organizar un numero de variables para los problemas.   

Annotations:

•    1. Dimensiones físicas (objetivas): Estas son aquellas que son objetivables, pueden medirse, por lo cual no presentan dificultad física para estudiarlas.   Unidimensionales: Como se trata de variables objetivas la misma variable es su propio indicador, a esto se le conoce como indicador directo. Ejm. Peso (Kg), Talla (m), Temperatura (ºC), etc.   Multidimensionales: Son variables que se obtienen a partir de la combinación de dos o más indicadores objetivos, por tanto, estas variables también son objetivas. Ejm: El Índice de masa corporal (Peso /Talla 2)   2. Dimensiones lógicas (subjetivas): Sus dimensiones no son objetivables, pero si medibles.   Unidimensionales: Son variables con un solo indicador que corresponde a su única dimensión la cual corresponde al instrumento de medición. Ejm: el dolor (Escala visual análoga).  Multidimensionales: Se miden con un solo instrumento el cual tienen varias dimensiones. Ejm: La calidad de la atención: elementos tangibles, fiabilidad, capacidad de respuesta, seguridad y empatía.   

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• 1. Escala nominal (Sin ningún atributo): Posee categorías a las que se asigna un nombre sin que exista ningún orden implícito entre ellas.  2. Escala ordinal (Con el atributo Orden): Posee categorías ordenadas, pero no permite cuantificar la distancia entre una categoría y otra. 3. Escala de intervalo (Con los atributos Orden y Distancia): Tiene intervalos iguales y medibles. No tiene un origen real, por lo que puede asumir valores negativos. 4. Escala de razón (Con los atributos Orden, Distancia y Origen): Tiene intervalos constantes entre valores; además de un origen real. El cero significa la ausencia del individuo.    

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•    1. A nivel descriptivo   2. A nivel relacional   3. A nivel explicativo   4. A nivel predictivo   

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•    1. Estructura gramatical. La hipótesis tiene dos partes.   Fundamento: Es lo que nos lleva a sostener la hipótesis planteada.   Deducción: Es la hipótesis misma, cuando se la plantea en forma de interrogante es la que da respuesta al enunciado.   2. Estructura lógica. La hipótesis tiene dos orígenes: Hipotesis empírica son afirmaciones entre las dos o más variables, no poseen fundamento ya que nacen de la observación y experiencia.   Las hipótesis racionales o explicativas son consideradas como explicaciones tentativas.   3. Estructura estadística. Hipótesis alterna es aquella en la cual el investigador desea probar y se da por verdadera.   4. Estructura de contraste. La hipótesis es de dos tipos hipótesis de una cola (unilateral Hipótesis de dos colas (bilateral)    

Annotations:

•    1. La presencia de hipótesis.   2. La presencia del fundamento  3. La proposición del investigador. 4. El interés del investigador 5. Conceptos relacionados.  

Annotations:

•    1. Planteamiento de Hipótesis   2. Establecer el nivel de significancia   3. Elección del estadístico de prueba   4. Lectura del p-valor  5. Toma de la decisión    

Annotations:

•    1. Fiabilidad: Corrobora que variables nos darán resultados verdaderos, aquellos que no son desechados o tomados como varianza error.   2. Validez de constructo: Es el nivel racional de la investigación, dado que aquí se realizan correlaciones en base al análisis.   3. Validez de criterio: Se evalúa un instrumento respecto a otro.   4. Estabilidad: Los resultados de los instrumentos deben ser las mismas si fueron hechas por el mismo evaluador.   5. Rendimiento: Busca optimizar al instrumento en pleno uso cotidiano, aplicando este en la investigación.  

Annotations:

•    1. Revisión del conocimiento disponible (Validez racional)   2. Aproximación a la población (Validez de respuesta)   3. Evaluación del contenido por jueces (Validación por jueces)     

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•    1. El Cuestionario (Conocimientos): Conjunto de preguntas que persiguen evaluar alguna capacidad.  Escala (Actitudes): Indican su acuerdo o desacuerdo sobre una serie de enunciados de la variable de estudio. 3. El Inventario (Prácticas): La persona escoge que posición o decisión toma ante un conjunto de enunciados.    

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•    1. Muestreo por cuotas   2. Muestreo de bola de nieve   3. Muestreo según criterio   4. Muestreo por conveniencia

Annotations:

•    1. Muestreo aleatorio simple: Es el muestreo que representa a la población con el menor error aleatorio y logra las mediciones más precisas.   2. Muestreo sistemático: Se obtiene un marco muestral en el cual se debe seleccionar la muestra.   3. Muestreo aleatorio estratificado: Cuando existe alto riesgo de seleccionar una muestra sesgada, es mejor recurrir al muestreo estratificado a fin de asegurar la representación de cada estrato en la muestra.   4. Muestreo por conglomerados: Consiste en la identificación de conglomerados o clústeres.     

Annotations:

•    1. Muestreo en el nivel exploratorio: Se pretende identificar un nuevo problema mediante los estudios de caso ya realizados.   2. Muestreo en el nivel descriptivo: Se extrae una muestra de la población que se desea estudiar.   3. Muestreo en el nivel relacional: Se aplica el muestreo probabilístico.   4. Muestreo en el nivel explicativo: Aquí se encuentran los experimentos donde el número de unidades experimentales no está designado por el tamaño de la población, sino por la disponibilidad de las mismas y en algunos diseños experimentales.   5. Muestreo en el nivel predictivo   Las ecuaciones estructurales y otros métodos de predicción requieren de la máxima disponibilidad datos   para su aplicación, por lo que echaremos manos de la información disponible, a esto se le denomina   muestreo accidental, incluye a todos los procedimientos de la minería de datos.   6. Muestreo en el nivel aplicativo: Aquí se incluyen todos los datos de la investigación ya que se trabaja con toda la que se reunió.     

Annotations:

•    1. Documentación  2. Observación 3. Entrevista 4. Encuesta 5. Psicometría  

Annotations:

•    1. Entrevista no estructurada: El entrevistador estimula y conduce un discurso continuo cuyo único marco es el de la investigación donde las preguntas surgen conforme va avanzando la entrevista. 2. Entrevista estructurada: El investigador formula las preguntas que ya se habían hecho con anticipación.   

Annotations:

•    1. Según la relación entre el observador y el ente observado. El investigador se incluye en el grupo, hecho o fenómeno observado con la finalidad de conseguir la información.   2. Según los medios de observación   3. Según las circunstancias de la observación: Es el recurso principal de la observación descriptiva; se realiza en los lugares donde ocurren los hechos o fenómenos investigados.   

Annotations:

•    1. A nivel descriptivo - Determinar. - Describir -Estimar  2. A nivel relacional -Asociar-Correlacionar - Concordar  3. A nivel explicativo - Evidenciar- Demostrar- Probar 4. A nivel predictivo- Predecir- Pronosticar - Prever.  

Annotations:

•    1. Comparar (grupos): Es un análisis bivariado el cual tiene la finalidad de identificar las diferencias entre los grupos participantes, ya sea entre dos o más.   2. Comparar (antes-después): Comparación del mismo grupo en un antes y un después, esto con la   3. Asociar (categorías) o Correlacionar (unidades): Estadísticos de prueba: Vela si las dos variables aleatorias son compatibles.     

Annotations:

•    1. Exploratorio. Son comparaciones sin métodos estadísticos en los cuales existen dos casos: las   comparaciones de unidades de estudio como dos poblaciones y la comparación de los resultados de dos pobladores.   2. Descriptivo. Cuando comparamos dos poblaciones sin muestreo.   3. Relacional. Comparación entre dos grupos en los cuales se ha evaluado una característica en específico.   4. Explicativo. Una comparación entre los dos grupos que describen.   5. Predictivo. Se comparan dos objetos para dar un pronóstico al respecto. Así podemos citar una técnica estadística comparativa.   6. Aplicativo. Podemos comparar los indicadores del proceso y resultado de una intervención a fin de detectar cuál de estos predice mejor el impacto de una intervención.     

Annotations:

•    1. Error Aleatorio:  Se expresa en la diferencia entre una medición y la media de todas las mediciones.   2. Error sistemático: Se expresa en la diferencia entre la media de todas las mediciones y el verdadero valor.     

Annotations:

•    1. Sesgo del observador: se produce cuando las acciones de un investigador influyen en los resultados de un ensayo. El sesgo del observador puede ser no deliberado y producirse debido a las esperanzas o expectativas del investigador.   2. Sesgo de la capacidad diagnóstica: La capacidad de un instrumento para detectar lo que debe medir.   3. Sesgo de rendimiento del instrumento: Cuando no se evaluado el rendimiento diagnóstico del instrumento.  4. Sesgo de la unidad de información (memoria): se refiere a la tendencia a subestimar los resultados experimentales inesperados o no deseados, atribuyendo los resultados a errores de muestreo o de medición, al tiempo que se confía más en los resultados esperados o deseables  5. Sesgo de adaptación: Ocurre cuando el evaluado emite una respuesta interesada a fin de obtener una ganancia secundaria, se soluciona enmascarando la intencionalidad del instrumento, como por ejemplo una escala de mentira.    

Annotations:

•    1. Sesgo de admisión (de Berkson): Conjunto de factores selectivos que conducen a diferencias sistemáticas que se pueden generar en un estudio de casos y controles con casos   2. Sesgo de la autoselección (voluntario): Se puede cometer este error cuando los sujetos de un estudio se presentan voluntariamente. Su participación en el estudio puede estar motivada por presentar alguna característica relacionada o exposición relacionada con el motivo de estudio. Sus características o exposiciones puede que no sean las habituales en la población general y produzca una distorsión en los resultados.   3. Sesgo de pertenencia (membresía): Constituye un problema cuando se estudian grupos preexistentes, que el investigador no puede formar a su criterio. Se da cuando uno de los grupos se relaciona con la variable de estudio.   4. Sesgo del procedimiento de aleatorización: La aleatorización es una de las formas de evitar los sesgos de selección; su propósito es el de mejorar la comparabilidad de los grupos de asignación de los tratamientos.   5. Sesgo de Prevalencia (de Neymann) (Sesgo de supervivencia selectiva): Se produce cuando se estudia una determinada patología que produce muertes precoces y en el momento del inicio del estudio esos individuos muertos ya no pueden incluirse en el grupo de los casos.     

Annotations:

•    De validez interna   1. Asociación estadística.  2. Relación dosis-respuesta.  3. Secuencia temporal.  De comprobación 4. Razonamiento por analogía.  5. Especificidad.  6. Experimentación.  De generalización  7. Consistencia. 8. Plausibilidad biológica.  9. Coherencia.    

Annotations:

•    1. Objetividad: Busca declarar cual es el objetivo del público para así mismo informar sobre el objetivo.   2. Exactitud: La información puede ser validada empíricamente porque está en concordancia con lo que se observa o por lo menos no se contradice con la experiencia cotidiana.   3. Autoridad. Exhibe la autoría de una persona o institución líder dentro de su línea de investigación y demuestra credibilidad, responsabilidad, periodicidad y consistencia en sus publicaciones.   4. Cobertura. La amplitud y el nivel de profundidad o nivel de detalle de los contenidos dependen de los propósitos declarados por el autor y del colectivo de usuarios al que va dirigida la información.   5. Vigencia. La información no actualizada puede perder vigencia sobre todo en temas de negocios, mercadeo, política, medicina de vanguardia y diversos temas científicos en desarrollo.   6. Relevancia. Existe concordancia entre la finalidad de la información y el perfil de usuario al que se dirige, en función de los objetivos y propósitos declarados por el creador de los contenidos. +   7. Estructura. Debe ser completa según sus propias declaraciones, un esquema es completo cuando representa todas las características relevantes del dominio de aplicación.     

Annotations:

•    1. Descripción: Describir la presencia del factor en el grupo de estudio en términos de frecuencia y describir también la presencia del factor en el grupo de control; esto es una simple lectura.   2. Análisis: Plantear una hipótesis para la diferencia descrita entre el grupo de estudio y el grupo control, establecer un nivel de significancia, elegir un estadístico, calcular el p-valor y tomar una decisión.   3. Interpretación: Interpretar según el propósito del estudio o especificidad: el diseño del estudio, el nivel de la investigación, el objetivo estadístico, la prueba estadística, la técnica estadística y el propósito mismo.   4. Comentarios: Comparar con los antecedentes investigativos.