Diseños de Investigación y Muestreo Probabilístico: Guía Práctica
Diseños de investigación
Transeccionales correlacionales: describen relaciones entre dos o más variables, sin precisar sentido de causalidad o pretender analizar relaciones causales.
Longitudinales de tendencia: la atención se centra en una población. Los sujetos en estudio no son los mismos (se abarcan grupos diferentes), pero la población sí.
Longitudinales de panel: el mismo grupo de participantes es medido u observado en todos los tiempos o momentos. Es posible conocer los cambios grupales, pero además los cambios individuales.
Longitudinales de cohorte: la atención se centra en grupos de individuos (cohorte) vinculados de alguna manera o identificados por alguna característica común.
Diseño experimental: la esencia de esta concepción es que se “requiere la manipulación intencional de una acción para analizar sus posibles resultados”.
Diseño cuasiexperimental: se aplica en el tratamiento o asignaciones a grupos, que la ética no permitiría aplicar artificialmente.
Luego de definir el diseño, se escoge el o los instrumentos más pertinentes para recoger la información, lo que dependerá del propósito u objetivo de la investigación.
Etapas del proceso de investigación
D. Seleccionar la muestra (determinar la población, extraer la muestra).
E. Recolección de datos (elaborar el instrumento de medición, calcular validez y confiabilidad del instrumento de medición, codificar datos, crear un archivo que contenga los datos).
4. Análisis de datos
Seleccionar las pruebas estadísticas, elaborar el problema de análisis, realizar el análisis.
5. Conclusiones
Presentar los resultados (elaborar el reporte de investigación a partir de los objetivos planteados, presentar propuestas, presentar el reporte de investigación).
Conceptos fundamentales de muestreo
Unidades de análisis: sujeto, objeto, sucesos o comunidades de estudio (lo más amplio).
Población: es un grupo de posibles participantes a la cual se desea generalizar los resultados del estudio. Se habla de universo en aquellos estudios asociados a la naturaleza humana.
Muestra: es un subgrupo de la población de interés, sobre el cual se recolectarán datos, y que debe delimitarse y definirse de antemano con precisión. Esta muestra debe ser representativa, es decir, lograr generalizarse a la población.
Probabilidad: es una técnica que usa la estadística para analizar patrones previsibles anteriores y reducir el riesgo en planes futuros.
a. Probabilidad teórica
Clásicamente se la define como la relación entre casos favorables y casos posibles. Generalmente no es empleada en las ciencias humanas.
b. Probabilidad experimental
Se la define como casos favorables sobre número de experiencias realizadas.
Marco muestral: es la lista, registro, mapa, conjunto de tarjetas, etc., en las cuales se encuentran anotadas las unidades de muestreo (de donde sacamos la muestra).
Unidad de muestreo: es la unidad del universo que será incluida en la muestra. Pueden ser unidades simples (personas) o unidades complejas (colegios, municipios, etc.).
Muestreo probabilístico: características
- Las muestras se seleccionan al azar; no las seleccionan los investigadores, es decir, el principio de selección es aleatorio.
- Cada elemento de la población tiene la misma probabilidad de ser elegido.
- Es el único método que puede evaluar la representatividad de la muestra.
- Es más lento y complicado que el muestreo no probabilístico.
A.1. Muestreo aleatorio simple
Su utilización está supeditada a la existencia de una “base de sondeo” donde se puedan enumerar todos los elementos constituyentes del universo objeto de estudio. La selección se realiza de un listado de la población asignándole igual probabilidad a cada elemento. La extracción al azar dispersa totalmente a los componentes de la muestra.