Metodologia de La Investigacion - Matriz Mapic

8/11/2019 Metodologia de La Investigacion - Matriz Mapic

1/34

1

METODOLOGIA DE LA

INVESTIGACION: MATRIZ MAPIC

Expositor: Ms. Sc. Luis Villarroel P.

Cochabamba, mayo 2004

Proyecto Centro de Estadstica AplicadaCESA


2/34

2

CONTENIDO

I. Introduccin Objetivos problemas en investigacin

II. Bases metodolgicas para el diseo de la investigacin MatrizMAPIC

III. Herramientas para el anlisis e interpretacin de datos.

IV. Conclusiones


3/34

3

I.INTRODUCCION - OBJETIVOS

Presentar PROBLEMAS EN INVESTIGACION

Comprender las BASES METODOLGICAS PARA ELDISEO DE LA INVESTIGACIN MATRIZ MAPIC.

Comprender el rol de la ESTADISTICAen la investigacincientfica (anlisis e interpretacin de datos).


4/34

4

COLECTA DE

DATOS

Observacin

Experimentacin

II. BASES METODOLOGICAS PARA EL DISEO DE LA

INVESTIGACIN


5/34

5

II. PROBLEMAS DE PLANIFICACION

ESTUDIO POR OBSERVACION

1. Definicin de objetivos - Resultados Esperados

2. Definicin de las Unidades de Observaciny de la Poblacin

3. Definicin de las Variables4. Seleccin de un Mtodo de Colectade datos (Cualitativo

Cuantitativo)

5. Seleccin del Plan de Muestreo

6. Definicin del Tamao de la Muestra7. Seleccin y esbozodel Mtodo Estadstico


6/34

6

II. PROBLEMAS EN INVESTIGACION

ESTUDIO POR EXPERIMENTACIN

1. Definicin de Resultados Esperadosy condicionesexperimentales.

2. Definicin de Factores.

3. Definicin de las Unidades Experimentales

4. Definicin de Observaciones(variable de respuesta)

5. Definicin del Diseo Experimental.

6. Definicin del Mtodo Matemtico.


7/34

7

II. BASES METODOLOGICAS PARA EL DISEO DE LA

INVESTIGACIN

ESTUDIO POR OBSERVACION


8/34

8

Modelo conceptual Resultados esperados

Objetivos Resultados Esperados

Necesidad de informacin El resultado esperado puede estar formulado

bajo la forma de :

PREGUNTAo RESPUESTA(hiptesis)

Al finalizar esta etapa se dispone: Lista de

resultados Ri.

1. DEFINICIN DE RESULTADOS ESPERADOS


9/34

9

2. DEFINICIN DE LA POBLACIN YUNIDADES DE OBSERVACIN

Poblacin

- Conjunto de individuos a los cuales nos interesamos

- Poblacin finita o infinita

Unidades de observacin

- Individuos que son observados

- Ejemplo: Personas, familias, empresas, marcas, etc.


10/34

10

Que es una variable?Caractersticas o atributos de los individuos

a estudiar

3.DEFINICION DE LAS VARIABLES

Existen dos problemas a resolver

-Nmero de variables- Naturaleza del dato


11/34

11

Variables categricas y variables reales1. Variables categricas o cualitativas son aquellas

que toman un nmero limitado de modalidades.Ejemplo : el sexo, estado civil, etc.

A cada modalidad corresponde una categora deindividuos; estas categoras forman una particin dela poblacin.

2. Variables reales o cuantitativas son las que tomanvalores reales para los cuales podemos calcularresmenes numricos ( media, varianza,... ).

Ejemplo : edad, ingreso,rendimiento, etc.

3. DEFINICION DE LAS VARIABLES


12/34

12

Tipos de datos:Datos cuantitativos

Datos de medicin continuos

Datos de conteo - discreta

3.DEFINICION DE LAS VARIABLES

Datos cualitativosDatos binarios

Datos ordinalesDatos nominales


13/34

13

3. DEFINICIN DE VARIABLES

RESULTADOSESPERADOS

VARIABLES TIPO DEVARIABLE

R1 X1 (Cuantitativa, Continua)X2 (Cualitativa, Binaria)

R2 X3 (Cualitativa, Ordinal)X1 (Cuantitativa, Continua)X4 (Cualitativa, Nominal)

R3 X1 (Cuantitativa, Continua)

Nmerode variables


14/34

14

4. DEFINICIN DEL METODO DE COLECTA

Primarias Cualitativas Reuniones de grupoEntrevistas en profundidadObservacin

Cuantitativas EncuestasExperimentos

Fuentes de informacin

Secundarias Internas Registros

Informes Internos

Externas PublicacionesEstadsticas sectorialesInformes Externos


15/34

15


Mtodos de colecta primariosINVESTIGACIN

CUANTITATIVA

INVESTIGACION CUALITATIVA

Busca las causas sin recurrir a la interpretacin

subjetiva

Inters por comprender el comportamiento

humanoAproximacin lgico-positivista Aproximacin fenomenolgica

Medicin controlada Medicin observacional natural, sin control

Objetivismo, perspectiva externa Subjetivismo, perspectiva iterna

Orientacin verificacionista, confirmatoria,reduccionista, inferencial Orientacin hacia el descubrimiento,exploratoria, descriptiva, inductiva

Orientacin hacia el resultado Orientacin hacia el proceso

Importancia de la formalidad, datos exactos yrigurosos

Importancia del contenido, datos reales

Particular Intenta analizar General Intenta sintetizar


16/34

16


Investigacin cualitativa y sus mtodosDirectos Entrevistas en profundidad

Reuniones de grupo

Semidirectos Phillips 66Delphi

Indirectos Tcnicas proyectivasTcnicas de creatividad

Observacin PersonalAnlisis de Contenido

Auditoria


17/34

17


Investigacin cuantitativa y sus mtodosEncuestas Personal

Postal

TelefnicaEncuestas peridicas


18/34

18

PProcedimientos de seleccin de individuos de la

poblacin.

5. DEFINICIN DEL PLAN DE MUESTREO

Poblacin

Censo

Poblacin

Muestra

Muestreo

En el caso de un plan de muestreo se plantean dos preguntas:

cmo extrapolar a la poblacin entera losresultados que se observaron sobre la muestra?

cmo elegir la muestra?

Qu es un plan de muestreo?


19/34

19

Elemento clave: representatividad de la muestra


Planes probabilisticos.

Es posible medir el

error

No existe un buenconocimiento de lapoblacin

La seleccin deindividuos seresponsabiliza alazar

Tipos de muestreo:


20/34

20

Planes no probabilsticos


La seleccin deindividuos seresponsabiliza alinvestigador

Existe un buenconocimiento de lapoblacin

No es posiblemedir el error


21/34

21


Plan de muestreo por convenienciaPlan de muestreo por cuotasPlan de muestreo bola de nieve

Planes de muestreo no probabilisticos

Planes probabilisticos

Plan de muestreo aleatorio y simple

Plan de muestreo estratificadoPlan de muestreo conglomerados


22/34

22

- Problema complejo

- Nivel descriptivo nivel inferencia- Criterios: Resultados esperados, variables que

participan en el resultado, tipo de dato, mtodo

estadstico.

6. DETERMINACIN DEL TAMAO DE LAMUESTRA


23/34

23

7. ANLISIS DE LOS DATOS

Aprovechamiento de los datos colectados

Anlisis descriptivo de los datos:

RESUMEN DE LOS DATOS

Anlisis inferencial de los datos:

GENERALIZACIN DE

LOS DATOS

Anlisis exploratorio de los datos

EDA (Exploring Data Analysis) :

CONTROL DE CALIDAD DELOS DATOS


24/34

24

III.HERRAMIENTAS PARA EL ANALISISE INTERPRETACION DE DATOS

La cajade herramientas

El problema de la seleccin de un mtodo estadstico y el tamaode muestra.

- Problema complicado,tema poco desarrollado en la literatura

Factores de seleccin

- Resultados Esperados- Nmero de Variables- Tipo de los datos


25/34

25

III. HERRAMIENTAS PARA EL ANALISIS EINTERPRETACION DE DATOS

Definicin de la EstadsticaConjunto de mtodos que tienen como objetivo, juntar y

analizar los datos numricos. DAGNEILLE [1998]. Tiene unrol esencial en las diferentes disciplinas cientficas.

La Estadstica Aplicada

Llevar la estadstica a la puerta de las personas que estnen la obligacin de utilizar


26/34

26

COLECTA DEDATOS

ANALISIS

ESTADISTICO

Observacin

Experimentacin

Descriptivo

Inferencial (Mtodos estadsticos)

El Estudio Estadstico: Se descomponen en 2 fases


27/34

27

TRATAMIENTO DE DATOS

Estadstica - Herramientas

Estadstica

Descriptiva

Estadstica

Inferencial

RESUMIR GENERALIZAR

Estimacin

Test deHiptesis

1 Dimensin

P Dimensiones

1 Dimensin

2 Dimensiones

1 Dimensin

2 Dimensiones

P Dimensiones

Cualitativos

Cuantit.Cualit.

Cuantitativos

Mixtos

Cuantit.Cualit. Mixtos

2 DimensionesP Dimensiones


28/34

28

Unidimensional Bidimensional Multidimensional

Datoscuantitativos

Box Plot Scatter Plot Diagrama deindividuos ACP

Datoscualitativos

Tablas defrecuenciaunidimensional



Datos mixtos - Box Plot:Cuantitativa-nominalScatter Plot:Cuantitativa -

Ordinal

ACPAFC

Anlisis exploratorio de los datos7. ANLISIS DE LOS DATOS


29/34

29

Anlisis descriptivo de los datos7. ANLISIS DE LOS DATOS


Datoscuantitativos

GrficasParametros de

posicin,dispersin, forma

Grficas,Covarianza

CorrelacinRegresin

ACP, CLUSTER

Datoscualitativos

GrficasTablas defrecuencia

AFCGrficasTablas defrecuencia


30/34

30

Anlisis inferencial de los datos7. ANLISIS DE LOS DATOS

Run test

Wilcoxon

Mann-Whitney

Kruskall


Estimacin PromediosVarianzas

Proporciones

CorrelacinRegresin

MANOVARegresin

multipleCorrelacincannoca

Test dehipotesis

Test decomparacinTest designificacin

MANOVADiscriminanteCannico

Mtodos noparametricos

Test Conformidad

Test Significacin

Kernell

Redesneuronales

Spearman

Kendall


31/34

31

V. CONCLUSIONES

La investigacin (por encuesta o por experimentacin) debe serobjeto de una rigurosa planificacin Investigamos o vamos a laplaya

Rol de la estadstica en la investigacin cientfica es central.

Ningn anlisis estadstico elaborado no merece ser realizadopara datos de mala calidad

Cuidado!!!! Con la utilizacin de los paquetes estadsticos cadavez mas al alcance de los no especialista

La necesidad de un trabajo coordinado investigador -estadstico, debiera ser una prctica corriente en lainvestigacin cientfica responsable.

Importancia de los servicios de apoyo en aspectos cuantitativosal interior de los centros de investigacin.


32/34

32

EJEMPLO

Evaluar el rendimiento acadmico en la Facultadde Ciencias y Tecnologa de la UMSS


33/34

33

Ejemplo: MATRIZ MAPIC

Evaluacin del rendimiento acadmico en la Facultad de Humanidades

Resultados

EsperadosVariables

Mtodo de colecta

(Fuentes de colecta)

Mtodo

Estadstico nEstimar el

rendimiento

promedio de la

materia

Identificacin

de factores que

inciden en el

rendimiento

acadmico

Comparacin

del

rendimiento

por sexo

X1: Rendimiento

(Cualit. Ordinal)

X1: Rendimiento

X2: hrs. de estudio en

la casa por da

X3: Sexo

X4: Tipo de ColegioX5: Edad

Registro

Entrevista

Registro

EncuestaRegistro

Revisin de

Registro

Intervalo de

confianza de

un promedio

Regresin

Logstica

Ordinal

- Mann-Whitney

- Paramtrico

X1: Rendimiento

X5: Edad


34/34

34

GRACIAS POR SUATENCION!!!!

CENTRO DE ESTADISTICA APLICADACONVENIO CIUF- UMSS

Documents

Metodologia de La Investigacion - Matriz Mapic