MIC sesión 1
- 1. MÉTODOS DE INVESTIGACIÓN CUANTITATIVA Sesión 1: Métodos de Investigación, usos e importancia FÁTIMA PONCE 1
- 2. FÁTIMA PONCE 2 Sesión 1: Métodos de Investigación, usos e importancia. El método cuantitativo. Definiciones y Conceptos Básicos: o Población y Muestra. o Clasificación de variables (continuas, discretas, cualitativas, etc.). o Relaciones de varias variables. o Funciones de varias variables. o Matriz de variables (definición conceptual, operacional e instrumental). PUNTOS A TRATAR
- 3. FÁTIMA PONCE 3 ¿QUÉ ES LA INVESTIGACIÓN? Conjunto de procesos sistemáticos, críticos y empíricos que se aplica al estudio de un fenómeno (*). La investigación nos permite establecer contacto con la realidad a fin de que la conozcamos mejor. Mediante la investigación se recoge datos de diversas fuentes, los cuales se sistematizan para el logro de nuevos conocimientos o para encontrar soluciones alternativas al problema investigado. (*) HERNANDEZ, FERNANDEZ, y BAPTISTA,P (2010). Pg 4.
- 4. FÁTIMA PONCE 4 LA INVESTIGACIÓN Puede ser: Investigación científica: cuando se busca nuevo conocimiento, involucrando una serie de operaciones lógicas, tomando datos objetivos y transparentes. Cumple dos propósitos: 1. Producir conocimiento y teorías (Inv. Básica) 2. Resolver problemas (Inv. Aplicada) Investigación aplicada (por ejemplo temas de gestión). Investigación tecnológica (utiliza el conocimiento para el desarrollo de tecnologías).
- 5. FÁTIMA PONCE 5 NIVELES O ALCANCES DE INVESTIGACIÓN Exploratoria: Explora algo poco conocido o estudiado. Descriptiva: Caracteriza un fenómeno o situación concreta indicando sus rasgos más peculiares o diferenciadores. Correlacional: Identifica relaciones que existen entre los hechos o variables. Explicativa: Identifica las relaciones, generalmente de causalidad entre las variables o eventos. Generalmente se combinan entre si.
- 6. FÁTIMA PONCE 6 TIPOS DE INVESTIGACIÓN Ningún tipo de investigación es más importante que el otro. Todos los tipos contribuyen a generar conocimiento. La investigación debe hacerse a la medida del problema que se formule. Primero se plantea el problema, se analiza la literatura para ver cuanto se ha avanzado en ese tema y se plantea de qué tipo será la investigación.
- 7. El método es un conjunto de módulos o pasos ordenados conducentes a un objetivo determinado. MÉTODO – ENFOQUE - TÉCNICA El enfoque es la forma como se aborda el problema, es un componente del método y puede ser cualitativo o cuantitativo. La técnica se considera un componente del enfoque, es el medio que se usa para ejecutar el enfoque. Son instrumentos que permiten operacionalizar un enfoque, como la encuesta (cuantitativo), la entrevista (cualitativo), etc. FÁTIMA PONCE 7
- 8. FÁTIMA PONCE 8 ENFOQUES DE INVESTIGACIÓN Las diferencias entre ellos se da a nivel de los métodos e instrumentos que cada cual aplica y la forma en que tratan los resultados. Ambos enfoques son: Sistemáticos Empíricos Críticos
- 9. FÁTIMA PONCE 9 FASES SIMILARES Y RELACIONADAS 1. Llevan a cabo la observación y evaluación de fenómenos. 2. Establecen suposiciones o ideas como consecuencia de la observación y evaluación realizadas. 3. Demuestran el grado en que las suposiciones o ideas tienen fundamento. 4. Revisan tales ideas sobre la base del análisis. 5. Proponen nuevas observaciones y evaluaciones para esclarecer, modificar y fundamentar las ideas, o incluso generar otras.
- 10. FÁTIMA PONCE 10 ENFOQUES DE INVESTIGACIÓN Enfoque cuantitativo Usa los datos para probar hipótesis, con base en la medición numérica y el análisis estadístico. Lo importante es la generalización de los resultados. - Paradigma positivista: mide, cuenta, emplea técnicas estadísticas. Enfoque cualitativo Utiliza los datos sin medición numérica para descubrir o afinar preguntas de investigación en el proceso de interpretación. Da mayor atención a lo profundo de los resultados. Describe cualidades de un fenómeno. - Paradigmas interpretativo y/o crítico.
- 11. FÁTIMA PONCE 11 CARACTERISTICAS DE LOS ENFOQUES(1/2) CUALITATIVO Es subjetivo. Usa métodos inductivos Observación. Emplea registros narrativos (descripción) de los fenómenos estudiados. Es holística. Dá atención a lo profundo de los resultados. No es generalizable. CUANTITATIVO Es objetivo. Usa métodos deductivos. Medición. Recoge y analiza datos cuantitativos sobre variables para probar hipótesis. Es particularista. Busca la generalización y permite la réplica.
- 12. FÁTIMA PONCE 12 CUALITATIVO • Comprender las razones o motivaciones subyacentes (percepciones) de los datos • Número reducido de casos no representativos. • No estructurada. • No estadístico • Desarrolla una compren- sión inicial (exploratorio). CUANTITATIVO • Cuantificar los datos y generalizar los resultados a la población de interés. • Gran cantidad de casos representativos. • Estructurada. • Usa la Estadística. • Recomienda una acción final (explicativa). Objetivo: Muestra: Recopilación de datos: Análisis de datos: Resultado: CARACTERISTICAS DE LOS ENFOQUES(2/2)
- 13. CUALITATIVO • Subjetividad de hechos o fenómenos. • Se comporta como “participante”. • Sólo Ciencias Sociales, a pequeña escala. • Genéricas. • No busca desarrollar teorías, sino comprender fenómenos CUANTITATIVO • Objetividad de hechos o fenómenos. • Se comporta como “fuente de información”. • Cienc. naturales y Cienc. Sociales, a gran escala. • Precisas, particulares, cuantificables. • Busca probar y desarrollar teorías. Objeto de estudio Sujeto de estudio Campo de aplicación: Variables Teoría: FÁTIMA PONCE 13 DIFERENCIAS Generales entre Enfoques
- 14. FÁTIMA PONCE 14 VENTAJAS: Cuantitativo y Cualitativo Da profundidad a los datos, la dispersión, la riqueza interpretativa, la contextualiza- ción del ambiente o entorno, los detalles y las experiencias únicas. Aporta un punto de vista flexible. Obtiene medidas de mayor validez interna, porque sus observaciones no estructurales le permiten recoger más matices de los hechos en estudio. CUALITATIVO Da la posibilidad de generalizar los resultados, nos otorga el control de los fenómenos y un punto de vista de conteo y magnitud de estos. Brinda posibilidad de réplica. Facilita la comparación con estudios similares. CUANTITATIVO
- 15. FÁTIMA PONCE 15 EJEMPLOS DE INVESTIGACIÓN CUANTITATIVA La relación de las horas de estudio y el rendimiento académico. Los determinantes de la demanda de un bien o servicio. Nivel de satisfacción de los clientes del servicio brindado por un local comercial. Uso de internet y nuevas tecnologías en la educación. ¿Qué variables hay en cada caso? ¿Cuál es la variable de estudio?
- 16. FÁTIMA PONCE 16 EJEMPLOS DE INVESTIGACIÓN CUALITATIVA Hábitos de consumo de los jóvenes ejecutivos de 25 a 35 años. Diferencias entre los comportamientos de los niños y las niñas en el recreo. Comportamiento de los jóvenes ante la falta de empleo. ¿Qué variables hay en cada caso? ¿Cuál es la variable de estudio?
- 17. FÁTIMA PONCE 17 Complementariedad de los Enfoques: Ningún enfoque es mejor que el otro. No se excluyen, ni se sustituyen. La tendencia actual considera que estos enfoques son complementarios y no antagónicos. Ambos son valiosos y tienen particularidades que aportar en el proceso de investigación científica. Juntos brindan una percepción que ninguno de los dos por separado podría conseguir. La combinación de enfoques contribuye a anular los sesgos y fortalecer el proceso investigativo.
- 18. FÁTIMA PONCE 18 ENFOQUES COMBINADOS Modelo de dos etapas. Primero se aplica un enfoque y luego el otro, de manera relativamente independiente dentro del mismo estudio. Modelo de enfoque dominante. El estudio se desarrolla bajo la perspectiva de alguno de los dos enfoques, el cual prevalece, y la investigación mantiene un componente del otro enfoque. Modelo mixto. Ambos enfoques se combinan en todas o en la mayoría de etapas del proceso de investigación.
- 19. FÁTIMA PONCE 19 USO DE AMBOS ENFOQUES: MARKETING Cuantitativo: Se recoge información y se realiza análisis de datos: - Ventas, Precios, Ingresos. Cualitativo: Se recoge información sobre Hábitos de Consumo. Cruzar las 2: De la investigación cualitativa se obtiene el “perfil del cliente” que compra ese producto o en una tienda determinada, y de la investigación cuantitativa se obtiene el comportamiento del dato real de ventas a determinados precios. Esto ayuda a definir cómo elaborar la publicidad.
- 21. FÁTIMA PONCE 21 INVESTIGACIÓN CUANTITATIVA Los planteamientos a investigar son específicos y delimitados desde el inicio de la investigación. Se establecen hipótesis previamente. La recolección de los datos se fundamenta en la medición y el análisis se basa en procedimientos estadísticos. Su interés es generalizar sus descubrimientos. Plantean relaciones entre variables, con la finalidad de llegar a proposiciones precisas y hacer recomendaciones específicas. HERNANDEZ, FERNANDEZ, y BAPTISTA, (2010) Cap.1
- 22. FÁTIMA PONCE 22 MÉTODOS DE INVESTIGACIÓN CUANTITATIVA Son métodos y/o conjunto de herramientas que facilitan el análisis de los datos y la información para el proceso de toma de decisiones en las organizaciones. Recoge y analiza datos sobre variables, estudia la relación entre las variables dentro de un modelo predeterminado, trata de determinar la generalización de los resultados a través de una muestra para hacer inferencia a una población. Permite examinar los datos de manera numérica, especialmente en el campo de la Estadística.
- 23. FÁTIMA PONCE 23 USO DE LA ESTADISTICA (enlaces interesantes) Bienvenidos al mundo de las estadísticas: Walter Sosa Escudero en TEDxRiodelaPlata (Tecnología, Entretenimiento, Diseño, es una organización sin fines de lucro dedicada a las "Ideas dignas de difundir“. http://www.youtube.com/watch?v=hODwSUX0kT4 La estadística en nuestra vida diaria http://www.publimetro.com.mx/unam/la-estadistica-en- nuestra-vida-diaria/mmfx!bQDUdGAc17Uxw/
- 24. FÁTIMA PONCE 24 DEFINICIONES Y CONCEPTOS BÁSICOS
- 25. FÁTIMA PONCE 25 POBLACIÓN Y MUESTRA POBLACIÓN Conjunto de todos los elementos o mediciones. • Parámetro: medida descriptiva de la población MUESTRA Parte “representativa” de la Población. • Estadístico: Describe a la muestra.
- 26. MUESTRA: Es una colección de mediciones seleccionadas de la población de interés. Es un subconjunto de la población. Hay varias razones para estudiar una muestra y no la población: • Ahorrar tiempo • Ahorrar costos, • Elevar la calidad de la investigación. ESTADÍSTICA MUESTRAL: Medida cuantitativa que describe una muestra y sirve como una estimación del parámetro de la población correspondiente. MUESTRA Y ESTADÍSTICA (O) MUESTRAL FÁTIMA PONCE 26
- 27. CONCEPTOS BÁSICOS: POBLACIÓN Y MUESTRA POBLACIÓN MUESTRA Describe Estima Inferencia Para estudiar una población se requiere un resumen que permita tener una idea global de ella, compararla con otras, comprobar su ajuste a un modelo ideal, realizar estimaciones y tomar decisiones. FÁTIMA PONCE 27
- 28. FÁTIMA PONCE 28 MUESTRA REPRESENTATIVA Ejemplo: Si la población de personas a estudiar tiene un 35% mujeres y un 65% hombres la muestra representativa también deberá tener 35% mujeres y 65% hombres. Contiene las características relevantes de la población en las mismas proporciones en que están incluidas en tal población.
- 29. FÁTIMA PONCE 29 VARIABLE Por ejemplo: • Edad: 18, 20, 23, 25…. • Percepción sobre un servicio brindado: muy bueno, bueno, regular, malo, muy malo. • Ingreso de la familia: S/. 10,000; S/. 5,000, S/.1,000… Es cualquier hecho, fenómeno o característica de los elementos de la muestra o población que se está analizando. Es aquello sobre lo cual se quiere obtener información y puede esperarse varíe con el tiempo o entre unidades de análisis.
- 30. FÁTIMA PONCE 30 ¿QUÉ TIPOS DE VARIABLES EXISTEN? Según su: Naturaleza Nivel de abstracción Escala que forman Cuantitativas Cualitativas Generales Intermedias Indicadores Nominales Ordinales Escalares Posición en la investigación Dependiente Independiente De intervalo Ratio ó razón
- 31. VARIABLES SEGÚN SU NATURALEZA Variable Cuantitativa: Toma valores numéricos Edad: 20, 25, 26, 27…. Variable Cualitativa: Percepción sobre el gobierno actual: Muy bueno, bueno, regular, malo, muy malo. Discretas: Presentan interrupciones en los valores. Ej: Número de hijos 1, 2, 3, ……Son números enteros. Continuas: Adquieren cualquier valor dentro de un intervalo. Ej: Peso 60.7Kg, 73.45Kg … Número real. Nominal: Valores solo se pueden designar “por nombres”. Ej. Sexo: Hombre / Mujer Ordinal: Categorías implican posición secuencial. Ej: Nivel Educativo: Primaria /Secundaria / Superior FÁTIMA PONCE 31
- 32. FÁTIMA PONCE 32 LOS DATOS Datos Información Conocimiento Son los hechos y los números (valores) que toma la variable bajo análisis. Los datos se reúnen, analizan y resumen para su presentación e interpretación. La naturaleza de los datos será de gran importancia a la hora de elegir el método estadístico más apropiado para abordar su análisis. Un dato por sí mismo no constituye información, es el procesamiento de los datos lo que nos proporciona información.
- 33. Tipos de Datos según la Muestra SERIES DE TIEMPO: Datos obtenidos para varios períodos. Por ejemplo: Las exportaciones peruanas de 1990 a 2012. Fuente: BCRP. FÁTIMA PONCE 33 CORTE TRANSVERSAL: Datos obtenidos de varios agentes en el mismo período o momento en el tiempo. Por ejemplo: El precio de un USB en 30 tiendas en Lima. DATA LONGITUDINAL o Panel: Datos obtenidos para varios agentes en varios periodos. Por ejemplo: PBI en los últimos 4 años de c/u de los países de A.L.
- 34. Relaciones (funciones) entre las variables Una relación implica la asociación entre dos o mas variables. La(s) variable(s) conocida(s) se llama(n) variable(s) independiente(s) (anterior en el tiempo). La variable bajo estudio es la variable dependiente (posterior en el tiempo) FÁTIMA PONCE 34
- 35. Relación Directa (o positiva) Al incrementarse la variable independiente, la variable dependiente también lo hace. Ejemplo: A más años de estudio, mayor salario. Ejemplos: A mayor precio de un bien, menor consumo. Relación Inversa (o negativa) Al incrementarse la variable independiente, la variable dependiente disminuye. Tipo de Relaciones entre las variables FÁTIMA PONCE 35
- 36. CORRELACIÓN ≠ CAUSALIDAD A menudo (no siempre) se encuentra una relación causal entre variables, es decir, la variable independiente “causa" cambios en la variable dependiente. Pero, por lo general, la relación entre variables es de asociación (correlación). FÁTIMA PONCE 36
- 37. FÁTIMA PONCE 37 EJEMPLO DE FUNCION LINEAL f: Ingreso Ahorro Ahorro = f ( Ingreso) Variable independiente: Aquella que se asume como dado en el análisis de la relación. Variable dependiente: Aquella que queremos estudiar. Ahorro = β1 + β2 Ingreso (Ingreso, ahorro) Ahorro IngresoIngreso1 Ahorro1 Ingreso2 Ahorro2
- 38. FÁTIMA PONCE 38 FUNCIONES DE VARIAS VARIABLES En general una variable puede depender de los valores que toman un conjunto de variables y son los que más se utilizan a nivel de investigación. Por ejemplo: la función demanda de un bien (D) depende del precio del bien (P) y del ingreso de la persona (Y): D = f (P, Y) Otro ejemplo: La función de producción de un bien(Q) depende del Capital (K), Trabajo (L), y de su capacidad para investigar, desarrollar e innovar (IDI): Q = f (K, L, IDI)
- 39. ¿CÓMO SE DEFINE UNA VARIABLE? Para recolectar datos y analizar una variable es necesario definir un significado universalmente aceptado que sea claro para todos los que participarán en su interpretación. Esto se llama definir operacionalmente la variable FÁTIMA PONCE 39
- 40. Llevar la variable desde lo más abstracto a lo más concreto, de manera que sea observable en la realidad. Definir su significado. Definir cómo será medida. Definir cómo se obtendrán los datos. Variable general Definición conceptual Definición operacional Definición instrumental Variable intermedia Variable específica o indicador Tipo de variable Característica general que queremos conocer ¿Qué entendemos por la variable? Aspecto o elemento en el que se descompone la variable general. Unidad de medida a ser observada Por su nivel de medición ¿Cómo se obtendrán los datos para analizar la variable? -Fuente de la información ¿CÓMO SE OPERACIONALIZA UNA VARIABLE? FÁTIMA PONCE 40
- 41. EJEMPLO 1 FÁTIMA PONCE 41 Variable General Definición Operacional Definición InstrumentalVariable intermedia Variable especifica o indicador Tipo de Variable Satisfacción del trabajador Satisfacción con posibilidad de crecimiento profesional que le brinda la empresa Satisfacción con posibilidad de ascensos dentro de la empresa Cualitativa Encuesta Satisfacción con el nivel de capacitación que le brinda la empresa Cualitativa Encuesta Satisfacción con las relaciones interpersonales Satisfacción con relacionamiento con sus pares Cualitativa Encuesta Satisfacción del relacionamiento con su jefe Cualitativa Encuesta
- 42. FÁTIMA PONCE 42 Es una herramienta que hará posible ordenar la información de manera estructurada, con la finalidad de facilitar la recolección y procesamientos de datos. Se debe establecer: Definición conceptual: Identificar o describir el aspecto, propiedad, actitud o atributo que se pretende medir. Definición operacional: Se operacionaliza a través de sus indicadores correspondientes (que permita imputar un valor a la variable), las unidades de medida que se emplearán, las cotas y los intervalos de valores que puede tomar. Definición instrumental: Señalar el medio, instrumento o la fuente con la cual se obtendrá la información que permita asignar un determinado valor a la variable. ¿CÓMO SE OPERACIONALIZAN VARIAS VARIABLES?: MATRIZ DE VARIABLES
- 43. Variable general Variable intermedia Variable especifica o indicador Tipo de Variable Definición Instrumental Gasto en almuerzo Gasto en compras de almuerzo Gasto Semanal en compras de almuerzo (en S/.) Cuantitativa Continua Encuesta Sexo Género del estudiante 1 Si Hombre Cualitativa Encuesta 0 Si Mujer Edad Edad del estudiante en años Cuantitativa Encuesta Ingreso Escala de pensión Escalar 1-5 Cuantitativa Discreta Encuesta Número de días que almuerza en la universidad Número de días en promedio que almuerza en la PUCP durante la semana Cuantitativa discreta Encuesta EJEMPLO 2 FÁTIMA PONCE 43
- 44. FÁTIMA PONCE 44 BIBLIOGRAFIA Hernández, R; Fernández, C. y Pilar Baptista (2010). Metodología de la Investigación. México DF. McGraw-Hill Cap 1. Levin, R. y Rubin, D. (2010). Estadística para Administración y Economía. Séptima Edición Revisada. Pearson Educación, México. Prentice Hall. Cap.1.. Malhorta, N (1994). Investigación de mercado. Un enfoque práctico. Cap. 5 y 6.