Fundamentos de la Investigación Científica: Metodología y Estadística

¿Qué es la ciencia? Conjunto de conocimientos sobre la realidad observable obtenidos mediante el método científico. Diferencia clave: no es dogmático y es refutable.

Actitud científica: Crítica, abierta, innovadora y creativa. Requiere: tenacidad, perseverancia, disciplina, sinceridad intelectual y capacidad para objetivar.

Obstáculos para la actitud científica: Dogmatismo, espíritu de gravedad, etnocentrismo, uso de argumentos de autoridad.

Paradigma científico: Ordena el conocimiento y es provisionalmente válido. Etapas de Kuhn: Ciencia normal, crisis y revolución.

Clasificación de las ciencias:

• Formales (ideales): Relaciones lógicas entre conceptos no observables.
• Fácticas (empíricas): Objeto de estudio empírico, verifican hipótesis provisionales. Objetivos de la ciencia fáctica: Analizar, explicar, prever y actuar sobre la realidad. Características: Fáctico, especializado, analítico, claro, comunicable, verificable, metódico, sistemático, general, explicable, predictivo, abierto y útil.

Investigación científica: Búsqueda intencionada de respuestas a problemas definidos. Sigue el método científico: teórico, problemático-hipotético, empírico, inductivo-deductivo, crítico, analítico-sintético, selectivo, fomenta la intuición.

Investigación social:

• Positivista: Realidad objetiva, enfoque en experimentación y análisis estadístico.
• Constructivista: Realidad subjetiva, el investigador es parte del objeto de estudio.

1er Nivel - Estructura Lógica

1. Definir objeto de estudio: Delimitar un fenómeno específico: Campo disciplinar - Área temática - Tema general - Tema específico - Objeto de estudio
2. Formulación del problema de investigación: identificar factores que inciden en el objeto de estudio. Condiciones: Precisión, observabilidad, representatividad, novedad. Tipos: Descriptivos, comparativos, relacionales.
3. Formulación de hipótesis: Respuesta probable al problema de investigación: Condiciones: Clara y comprensible, empírica y corroborable, verificable con técnicas accesibles, específica, conectada con teorías precedentes, alcance general, responde al problema de investigación.

   Clasificación:

   • Por generalidad: Singulares (caso único), particulares (aplicable a una comunidad), universales limitadas (con excepciones), universales estrictas (sin excepciones.)
   • Por función: Principales (responden al problema central), sub-hipótesis (responden a preguntas específicas), auxiliares (ayudan a validar las hipótesis principales)
4. Enunciación de objetivos: Conocimientos alcanzables mediante la investigación. Generales y particulares.
5. Estado de la cuestión: Revisión de conocimientos previos.
6. Marco teórico: Definición de la perspectiva desde donde se observa el objeto.
7. Metodología: Procedimientos y técnicas (cuantitativa, cualitativa, mixta).

2do Nivel - Diseño Metodológico

1. Sistema de categorías: Listado ordenado de términos y variables.
2. Diseño del cuestionario: Preguntas derivadas de indicadores. Tipos: Abiertas, cerradas, múltiples, dicotómicas.
3. Definición del universo: Delimitación de la población y unidad de observación.
4. Diseño muestral: Muestra representativa del universo. Métodos: Aleatorio simple, aleatorio estratificado.
5. Estimación del tamaño muestral: Determinar cantidad mínima de análisis representativa.
6. Estratificación y extracción: Dividir el universo según características específicas.
7. Trabajo de campo: Recopilación de datos considerando la estratificación.
8. Codificación del cuestionario: Crear base de datos con valores de variables.
9. Procesamiento de datos: Revisar y recodificar datos obtenidos.
10. Análisis estadístico:
    • 1er paso: Descripción individual de variables (estadística descriptiva).
    • 2do paso: Relaciones entre variables (estadística inferencial).
11. Cronograma de trabajo: Presentación final con actividades realizadas y fechas.

Presentación de resultados: Informe final formal y bien redactado. Propuestas para futuras investigaciones.

Métodos Cuantitativos

Características: Datos numéricos, análisis estadístico, paradigma positivista. Enfoque: Definir y analizar variables; la muestra debe ser representativa.

Métodos Cualitativos

Características: Análisis profundo y subjetivo.

Tipos de técnicas:

1. Documentales: Análisis de documentos literarios, numéricos, y audiovisuales.
2. Observación/Participación: Observación pura, participación pasiva, moderada, activa y completa.
3. Conversacionales:
   • Entrevistas: Biográficas, en profundidad (informal, guión, estandarizada abierta/cerrada).
   • Focus group: Entrevistas grupales para generar información relevante.

Conceptos Generales de Estadística

• Unidad de análisis: Objeto del cual se desea obtener información, puede ser tangible o abstracto.
• Universo: Conjunto de elementos de los cuales se quiere obtener información, definido en tiempo y espacio.
• Muestra: Subconjunto de unidades de análisis de una población que suministra información sobre ella. Debe cumplir ciertos requisitos de selección.
• Variable: Cualidad o cantidad medible que varía entre unidades de análisis (ej. edad, ingreso, sexo, cantidad de lluvia).
• Parámetro: Unidad de medida o dato referente al universo.
• Estadístico: Unidad de medida o dato referente a la muestra.
• Inferencia estadística: Aplicar resultados de una muestra a la población para emitir conclusiones sobre el universo. Requiere que la muestra sea representativa.
• Error muestral: Porcentaje de incertidumbre respecto a la representatividad de la muestra.
• Significación estadística: Un resultado es estadísticamente significativo cuando es poco probable que sea debido al azar, indicando que los datos observados no son productos del azar.

Nociones Básicas de Estadística

• Test de hipótesis: Procedimiento para juzgar si una propiedad observada en una muestra es compatible con la población. Involucra una hipótesis nula (H0, negativa) y una hipótesis alternativa (H1, positiva).
• Hipótesis nula (H0): Hipótesis "pesimista" que se presume verdadera hasta que la evidencia indique lo contrario. Busca anular una idea para apoyar la hipótesis alternativa.
• Hipótesis alternativa (H1): Hipótesis "optimista" que afirma que la diferencia observada en una muestra es representativa de la diferencia en la población.
• Error Tipo I: Probabilidad de detectar una diferencia significativa cuando no existe (falso positivo).
• Error Tipo II: Probabilidad de no detectar una diferencia significativa cuando existe (falso negativo).
• Tablas de contingencia: Herramienta para registrar y analizar la relación entre variables cualitativas. Evalúan la independencia de variables mediante la prueba “chi cuadrado” de Pearson.
• Prueba “chi cuadrado” de Pearson: Mide la discrepancia entre una distribución observada y una teórica. Cuanto mayor sea “chi cuadrado” menos probable es la independencia de las variables. Un valor de p < 0.05 indica significación estadística.