Derechos de autor DEL TEXTO “METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN Y DESARROLLO DE TESIS” reservados y comprados en Indecopi de Lima, Perú, con Número de Partida Registral DEL DERECHO DE AUTOR: 01630-2022.
Autor: Dr. José
Andrés Cuadros Del Carpio
Empresa donde labora
el autor: Docencia Tesis E.I.R.L.
Blog Académico y
Educativo.
Lima-Perú
INTRODUCCIÓN:
La Ciencia:
•
Walter Peñaloza Ramella (1962) en «Introducción
a la filosofía y lógica» en sus paginas 55-56 dice que la ciencia son los
conocimientos sistematizados por áreas. Es la actividad cuyo fin es obtener
conocimientos de la realidad.
•
También es un conjunto de conocimientos fruto de
esa actividad tan importante y noble. Asimismo, el conocimiento científico es
objetivo, sistemático, racional, universal y verificable. La ciencia tiene
validez basada en argumentos, es confiable, tiene comunicabilidad y puede ser
falible o refutable.
•
La investigación científica es muy importante
para el desarrollo de los pueblos, ahora más que antes. Según un blog web de la
Universidad Privada del Norte (2015) titulado: “Países que más invierten en
investigación y desarrollo”. Obtenido de: https://blogs.upn.edu.pe/postgrado/2015/11/06/paises-que-mas-invierten-en-investigacion-y-desarrollo/
dice “en un reporte del WEF, Israel y Corea del Sur figuran como las naciones
que más presupuesto destinan a investigación y desarrollo, con 4.21% y 4.15%
del PBI, respectivamente. Japón, Finlandia y Suecia completan el top five.
•
Alemania y Estados Unidos tienen similares
niveles de inversión en investigación y desarrollo, con niveles cercanos al 3%,
mientras China, que ha construido su economía con productos diseñados y
desarrollados en ultramar, asigna aproximadamente un 2% de su PBI a I&D”.
Investigación Científica:
•
Según el Dr. José Supo (2021) en un video de
Youtube que se titula: “El método científico / Video preguntas”, obtenido de: https://www.youtube.com/watch?v=25w93R3XrVY
explicó que la investigación científica es el proceso ordenado, lógico,
sistematizado y secuencial, con principios a seguir, por el cual el
investigador confirma una teoría o soluciona un problema. De allí que hay
investigaciones básicas y aplicadas respectivamente.
•
Y en otra ocasión dijo que cada investigación
científica en la universidad es el estudio de conocimientos de una determinada
línea de investigación. Para una investigación cuantitativa, la investigación o
estudio en su gran mayoría trata de probar una hipótesis. La investigación
científica puede tener método de intervención o de observación.
•
Según Walter Peñaloza en «Introducción a la
filosofía y lógica» en su páginas 39-45 dice que en la investigación científica
debe haber objetividad del conocimiento que consiste en estudiar y reportar los
fenómenos tal cual como son, sin prejuicios ni intereses cuyo proceso puede ser
racional, experimental y observacional.
•
Según la Mg. Rosa María Fernández Rodríguez
(2003) en “Investigación Científica II” en sus páginas.49-63, sostiene que las
ciencias se rigen por paradigmas o modelos de conocimiento, antes se creía que
el Sol giraba alrededor de la Tierra como lo decía Tolomeo, pero esos
paradigmas se van reemplazando por otros, nada es irrefutable para la ciencia;
y hasta hay mucha creatividad en la ciencia teórica.
•
Asimismo, las ciencias formales como la
matemática y lógica tienen postulados. Un postulado es una afirmación lógica
que se acepta como verdadera, por su propia naturaleza no son demostrables,
pero se admiten como ciertos debido a que resultan evidentes. Ejemplo: los
postulados de Euclides:
•
1. Por dos puntos diferentes sólo se puede
trazar una línea recta.
•
2. Todo segmento rectilíneo se puede prolongar
indefinidamente.
•
3. Con un centro y un radio dado sólo se puede
trazar una circunferencia.
•
También existen axiomas, principios o leyes
universales en las ciencias fácticas, que son las ciencias sociales y
naturales, como el principio de la «Ley de la Gravitación Universal» de Newton
o «que todo fenómeno tiene una causa». Las ciencias fácticas en sus fundamentos
tienen axiomas dogmáticos y principios que no se pueden constatar del todo.
•
Menos principal y menos importante están las
leyes que han sido comprobadas. Ejemplo: Venus sigue una trayectoria elíptica,
o esta barra de hierro se ha dilatado al calentarse. Y las leyes pueden ser
también fórmulas contrastadas.
•
Luego están las teorías que uno puede
confirmarlas como hipótesis validadas y así ser aceptadas por la comunidad
científica como leyes. Las teorías son conjuntos de teorías y leyes como la
Teoría de la Relatividad de Albert Einsten. La hipótesis es la mejor respuesta
o proposición para responder a la pregunta de investigación. La estructura del
paradigma lógico, secuencial y ordenado para validar o confirmar una teoría o
solucionar un problema según el método científico es el siguiente:
•
Epistemología: Es la teoría del conocimiento,
está en relación a lo que se decía que era la filosofía de las ciencias. Se
complementa con la lógica y la ontología. Es el paso anterior al trabajo de
campo. Los métodos de la Investigación científica son los siguientes:
•
Inductivo que es de lo particular a lo general)
y deductivo que es de los general a lo particular).
•
Análisis que es separar el todo en partes para
estudiarlo, y síntesis que es unir en forma resumida, lo que estaba separado.
•
Observacional y experimental, que esto último es
cuando hay intervención, como en los experimentos.
•
1. Elección del tema y problema a investigar
•
Según el Dr. Arístedes Alfredo Vara Horna (2015)
en su libro «7 Pasos para Elaborar una Tesis» desde la pp.79-93 dice que:
•
La investigación puede ser una teoría o problema
que se encuentra en la sociedad local o un tema importante a nivel nacional o
de otro país que se debe contextualizar a la realidad local. También puede ser
de una línea de investigación de los libros, de los medios de comunicación, de
las tesis y de las revistas científicas.
•
El tema o enunciado tendrá que ser empírico y
factible de ser verificable con la experiencia y también debe ser factible de
análisis y crítica.
•
Hay que contextualizar, especializarlo y
actualizarlo en espacio y tiempo específico.
•
Puede ser un tema de tu profesión o del posgrado
donde quieres graduarte o un tema de una mezcla de las dos áreas mencionadas.
•
Debe ser un tema que se pueda investigar para lo
cual se obtenga recursos, tiempo y capacidad de hacer la investigación.
•
El problema debe ser real y no filosófico. Debe
ser un tema que te motive y sea relevante. El problema debe relacionar
conceptos que pueden ir variando durante la investigación. Debe ser un tema que
te motive a investigar.
•
Se debe realizar la revisión bibliográfica y
conocer bien el tema al punto que sepas más de ese tema que tu futuro jurado
cuando expongas tu tesis. Debe ser un tema que no se haya investigado antes, en
especial en tu comunidad local. Lo ideal es que tu seas experto en el tema que
vas a elegir a investigar con años de dominio y previa lectura con respecto al
estudio que eliges.
•
Es necesario revisar el tema en los repositorios
de tesis de muchas universidades y boletines con investigaciones ya realizadas
y buscar un tema donde dice que falta por investigar, donde haya un vacío en el
conocimiento.
•
Según el Mag. Rubén Munárris (2017) en videos en
Youtube. Obtenido de: https://www.youtube.com/watch?v=T3XtQf2_ekw
cuyo título es “Paso 1: ¿cómo elijo el tema de mi tesis? tu tesis en 15 días”
una manera de elegir un tema de investigación es con los siguientes pasos:
•
Hacer un listado de problemas del tema de tu
carrera o posgrado.
•
Escoger un problema y su población, y hacer un
listado de sus causas.
•
Elegir una causa y una unidad de análisis para
tu tema.
•
Según la causa de tu problema hacer una solución
que será tu propósito para solucionar tu problema de tu población. Ejemplo: mi
problema es la corrupción de los políticos, una de sus causas es la falta
capacitación de los políticos para solucionar este problema y mi unidad de
análisis serían los congresistas. Mi hipótesis es: Si se da la capacitación de
los congresistas entonces disminuirá su corrupción política.
•
Según el Dr. José Supo el tema de investigación
tiene que ser un tema no investigado, que sea importante, que te motive y que
sea investigable.
•
Según el Dr. José Supo (2018) en videos en
Youtube. Obtenido de: https://www.youtube.com/watch?v=IGhw07E4AqY,
sostiene que para hacer un enunciado de investigación es necesario una línea de
investigación que puede ser una teoría o problema a solucionar. Ejemplo: la
diabetes, la adicción al alcohol, el feminicidio, la corrupción, drogadicción.
Y debe ser un tema que el tesista sea experto y haya investigado por años.
•
También es necesario el propósito: Del propósito
se llega e interpreta al objetivo de la investigación. Y también es necesaria
la población.
•
Puede ser de nivel cualitativo de diagnóstico de
una nueva enfermedad; y si es de nivel descriptivo: prevalencia del uso del
Twitter, que es su porcentaje; si es de nivel relacional: factores de riesgo, si
es de nivel explicativo: causas (de la corrupción, del feminicidio).
•
Si es de nivel predictivo: pronóstico de
síntomas o complicaciones de una enfermedad (pronóstico de feminicidio en
Lima), si es de nivel aplicativo: tratamiento de una enfermedad, o capacitación
de los políticos para mejorar sus roles gubernamentales, etc. Y finalmente es
necesario la población delimitada en espacio y tiempo.
•
Así proponemos un tema: Capacitación de los
congresistas para mejorar el nivel económico de los peruanos en el 2018. Otro
tema sería: El uso del Twitter por periodistas limeños para combatir la
corrupción del poder judicial limeño en el 2018.
•
Según el doctor José Supo en el año 2018 en un
video de Youtube. Obtenido de: https://www.youtube.com/watch?v=8T3Eg3LFl5s
sostiene que existe sistemas de temas en que se puede elegir el tema a
investigar según un Algoritmo Sintáctico Ejm:
Capacitación/análisis/estudio/evaluación de los políticos/congresistas/
alcaldes/ gobernadores regionales/ del presidente para mejorar sus roles
gubernamentales/ para eliminar la pobreza/ para mejorar las políticas públicas/
para mejorar el desarrollo sostenible/ para mejorar la educación de la
población, etc.
•
La investigación es un proceso sistemático y
varía su contenido a lo largo de la investigación.
•
Según la doctora Rosario Martinez en videos en
Youtube cuyo link es: ómo hacer el título de una tesis. Obtenido de: https://www.youtube.com/watch?v=1TOYS41ULsc
señala que para elaborar un título o enunciado de la tesis es necesario ubicar
un problema como por ejemplo puede ser la corrupción política y su población
que puede ser los alcaldes de Lima, y del problema determinar sus antecedentes,
causas, soluciones y consecuencias. Uno de estos antecedentes o una causa o una
solución o una consecuencia sería el propósito del enunciado, que es un punto
específico de tu línea de investigación que en este caso es la corrupción
política; y como ya tienes la población es necesario delimitarla espacial y
temporalmente, eso es todo para redactar el enunciado.
•
Según el Dr. José Supo (2018) en un video de Youtube titulado: Cómo
escribir el enunciado del estudio | Taller de Tesis (1 de 3). Obtenido de: https://www.youtube.com/watch?v=IGhw07E4AqY
señala para establecer un enunciado de investigación es necesario
establecer:
•
Línea de Investigación
•
Propósito específico y especializado de la
investigación o variable empírica que se interpreta y termina en el objetivo.
•
La población de la Investigación
•
Tiempo de la investigación
•
Lugar de la investigación.
2. Descripción de la realidad
problemática:
Según el Dr. Arístedes Alfredo Vara
Horna en su libro «7 Pasos para Elaborar una Tesis» desde sus páginas 194-210
de octubre (2015) dice que:
•
Se contextualiza el problema desde los temas
generales hasta los específicos, pero solamente con respecto a tu población.
•
Se utiliza citas referenciales con el formato
APA para ciencias sociales y Vancuver para ciencias médicas. Por ello, debe
haber 3 a 5 citas bibliográficas en la realidad problemática.
•
Se nombra varios antecedentes de la
investigación.
•
Se hace un diagnóstico del problema, sus
relaciones y consecuencias.
•
Se profundiza en el contexto de la realidad del
tema a investigar hasta nombrar el problema general a manera de pregunta. Y se
presenta la hipótesis a manera de cuestionamiento. Ejemplo: cabe plantearnos si
una capacitación de los congresistas ayudará a disminuir sus actos de
corrupción.
•
Según la doctora Yasmina Riega-Virú (2010), en
su libro: Investigación y desarrollo de tesis en derecho. Primera edición,
Lima, Perú página 69 sostiene que en la realidad problemática se describe la
diferencia entre lo que se quiere que es lo ideal y lo que se tiene que es la
realidad.
3. Formulación
del Problema:
•
Según el Dr. Arístedes Alfredo Vara Horna en su
libro «7 Pasos para Elaborar una Tesis» de octubre (2015) en sus páginas
201-210 dice que:
•
Con un problema bien formulado ya se ha hecho
gran parte de la investigación. Se formula a manera de pregunta. Conforma el
problema general y específicos. Los problemas específicos juntos engloban el
problema general.
•
Se incluye el problema con su delimitación
social, espacial y temporal. El problema general y específicos debe guardar
coherencia, lógica, sentido y armonía e igualdad de relación con el objetivo
general y los específicos y la hipótesis general y las específicas.
•
Puede comenzar: ¿En qué medida……se
relaciona….produce……impacta en……influye en……..?
•
Se incluyen conceptos que pueden variar.
•
Según Acroff (1967) se dice que: «Un problema
correctamente planteado está parcialmente correcto».
•
Según Sabino Carlos (1986) en “El proceso
de investigación”, en su página 53 se señala que la delimitación del problema
incluye la de contenido que incluyen la unidad de análisis (que es a quién se
va a aplicar la encuesta o entrevista, o sea el trabajo de campo) y lo que se
va a estudiar o variables; y la delimitación temporal y geográfica.
•
Ejemplo: ¿En qué medida el uso del Twitter por
parte de periodistas limeños ayudará a combatir la corrupción el Poder Judicial
de Lima en el año 2018?
•
Unidad de Análisis: Periodistas limeños que usan
Twitter.
•
Aspecto Geográfico: Área virtual de Twitter que
abarca la tendencia Lima.
•
Aspecto Temporal: Año 2018.
•
Según el doctor José Supo (2016) hay que
redactar las preguntas de investigación identificando previamente un nivel de
la investigación.
•
4. Objetivos de la Investigación:
•
Según el Dr. Arístedes Alfredo Vara Horna en su
libro «7 Pasos para Elaborar una Tesis» de octubre (2015) en sus páginas
211-217 dice que:
•
Especifica lo que se debe hacer para intentar
contrastar la hipótesis.
•
Es una guía para toda la investigación. Es la
guía para elaborar el instrumento de investigación que pueden ser guía de
entrevista, cuestionario, etc. Debe existir el objetivo general del cual se
desprende, mide, desagrega, divide y se descompone en objetivos específicos.
•
Todos los objetivos específicos juntos engloban
el objetivo general. Es según la interpretación del propósito o variable
empírica de la Investigación.
•
El objetivo general y específicos debe ser en
igual en número y guardar coherencia, lógica, sentido y armonía con el problema
general y los específicos y la hipótesis general y las específicas.
•
Cuando se termine de ejecutar los objetivos
entonces se habrá terminado la investigación y por lo tanto se habrá validado o
negado la hipótesis.
•
Debe estar redactado en infinitivo con la lista
de verbos de la siguiente página web titulada: Verbos para Objetivos
Generales y Objetivos Específicos, cuyo link es: http://courseware.url.edu.gt/Facultades/Facultad%20de%20Ciencias%20Econ%C3%B3micas/T%C3%A9cnicas%20B%C3%A1sicas%20de%20Investigaci%C3%B3n/Segundo%20ciclo%202010/Planteamiento%20del%20problema/01%20Planteamiento%20del%20problema/verbos_para_objetivos_generales_y_objetivos_especficos.html
•
El objetivo general de la investigación es el
“para que” de la investigación
•
Según el Dr. José Supo (2020) en un video de
Youtube titulado: Los objetivos del estudio. Obtenido de: https://www.youtube.com/watch?v=pjJN2lz-Zqo
argumenta que los verbos en infinitivo más usados en los objetivos según el
tipo de investigación son:
•
Si es de nivel cualitativo o exploratorio los
verbos son: Identificar (fenomenológico), Interpretar (hermenéutico), Definir
(constructivista) y Determinar (heurístico o de diagnóstico).
•
Si es descriptivo los objetivos son: Describir,
Estimar y Verificar.
•
Si es relacional son: Comparar (para comparar
variables.
•
Si es relacional son: Comparar (para comparar
variables. Y relacional, que es correlacional (para relacionar variables
numéricas) o Asociación (para relacionar variables categóricas) y Medir la
fuerza de asociación que no es prueba de hipótesis sino que es una estimación
puntual, como tercer tipo de objetivo.
•
Si es de nivel explicativo los objetivos son:
Evidenciar (descriptivo) y Demostrar y Probar (experimental).
•
Si es predictivo los objetivos son: predecir,
pronosticar (para determinar el tiempo en que sucederá el fenómeno) y preveer.
•
Si es aplicativo los objetivos son: Supervisar,
Controlar, Solucionar, Mejorar y Calibrar.
5.
Justificación de la Investigación:
•
Según el Dr. Arístedes Alfredo Vara Horna en su
libro «7 Pasos para Elaborar una Tesis» de octubre (2015) en su página 232 dice
que:
•
Se señala por qué es importante y necesaria la
investigación y para qué sirve.
•
Se señala lo que se busca hacer con la
investigación y cuál va a ser su aporte a la ciencia y posiblemente a la
sociedad.
•
Se señala quiénes se beneficiarán con la
investigación ya sea beneficiados directos e indirectos, y los aportes ya sean:
teóricos, sociales, metodológicos y prácticos, etc.
•
Según la Dra. Lydia Arbaiza Fermini en su libro
«Cómo elaborar una tesis de grado» de octubre (2016) señala en su página 80 que
para justificar la investigación se debe de:
•
«Argumentar el para qué de la investigación,
utilidad, importancia, beneficios directos e indirectos, impacto social,
implicaciones prácticas, teóricas o metodológicas, etc.
•
Presentar los antecedentes, vacíos y
limitaciones que evidencien la necesidad del estudio».
•
Ejemplo de Justificación:
•
Título de tesis de maestría de José Cuadros
«Capacitación de los políticos para mejorar sus roles gubernamentales» en el
2012, se dice parafraseando:
•
Si los políticos peruanos se capacitan entonces
podrían afrontar y solucionar mejor los problemas del país como la pobreza, la
contaminación ambiental, el bajo nivel educativo del país, la delincuencia,
etc.
•
Si los políticos estuviesen mejor capacitados
podrían tener más alternativas para eliminar la corrupción política como lo es
la rendición de cuentas y fiscalización del pueblo a nivel municipal local.
•
Si los políticos estuviesen más capacitados
solucionarían los problemas del país por lo que habría mayor satisfacción
social y se eliminaría la posibilidad del terrorismo porque muchos problemas
del país serían más fácil resueltos y habría bienestar social.
•
Las consecuencias positivas y beneficios de una
obligatoria capacitación de los políticos serían para toda la población peruana
porque son los políticos quienes deciden el futuro del país, su política
económica, las posibles guerras, etc.
•
Esta necesaria capacitación de los políticos
como alternativa de desarrollo ha sido nombrada muy pocas veces en los medios
de comunicación, sólo destaca la sugerencia del Dr. Távara cuando era jefe de
la ONPE, por lo que este tema debe ser investigado con mayor razón por no haber
sido estudiado a profundidad.
•
6. Viabilidad y limitaciones de la investigación
•
Viabilidad de la Investigación:
•
Se señala qué tan factible es hacer todas las
etapas de la investigación incluyendo el trabajo de campo.
•
Limitaciones de la Investigación:
•
Se señala los problemas y dificultades para
desarrollar la investigación, incluyendo para realizar el trabajo de campo.
CAPÍTULO
SEGUNDO:
MARCO TEÓRICO
7. Antecedentes de la Investigación
•
Según el Dr. Arístedes Alfredo Vara Horna en su
libro «7 Pasos para Elaborar una Tesis» de octubre (2015) en sus páginas 97-99
dice que:
•
Se resume aproximadamente 10 tesis de
universidades nacionales y 10 de universidades extranjeras como antecedentes de
temas similares a la investigación que se está haciendo.
•
Allí se nombra primero el apellido paterno y
materno, y el nombre del autor, el año de publicación, la universidad, el grado
académico por el cual se hizo la tesis, el título de la tesis, la ciudad y país
y todos los objetivos y todas las conclusiones de la tesis, y se puede
parafrasear en caso sea muy largo porque debe abarcar toda esta información en
el orden nombrado en un párrafo grande.
•
Puede ser también un informe de una encuesta o
informe de investigación donde se incluye la institución y su ubicación, fecha,
objetivos y conclusiones.
•
Se hace el informe de cada tesis o encuesta o
investigación en un solo párrafo. Según el Dr. José Supo (2018) en un video en
Youtube titulado Marco Teório (5/10) Seminario 120 minutos. Obtenido de:
https://www.youtube.com/watch?v=1GcQPKzl_rs
resalta que en los antecedentes no se nombran tesis de expertos reconocidos
sino de estudiantes que hicieron sus tesis para tener un grado académico.
•
Un video para usar el formato APA hecho por el
Dr. Arístedes Alfredo Vara Horna es: https://www.youtube.com/watch?v=T8ILF8hhiYg&list=PLGcXw9YWQ1dmKXpAREzL_gB0TvERBH8xZ&index=5
8. Bases
Teóricas
•
Según el Dr. Arístedes Alfredo Vara Horna en su
libro «7 Pasos para Elaborar una Tesis» de octubre (2015) en sus pp.112-178
dice que:
•
Las bases teóricas son toda la información de
todas las variables de investigación, que incluye teorías, investigaciones,
base de datos como Google Académico que es gratuito, y otras bases de datos
gratuita como de Scielo y de la universidad UNAM, repositorios de tesis como
Alicia Concytec de Perú, comentarios, declaraciones en medios televisivos,
radiales, digitales, de prensa impresa, revistas científicas, etc.
•
Se debe preferir citas bibliográficas resumidas
e interpretadas y no textuales porque de lo contrario sería un copia y pega
simple, aunque si se hace se debe citar al autor.
•
Se debe incluir comentarios,
contextualizaciones, críticas, resúmenes, predicciones y análisis (descomponer
los hechos y teorías).
•
No se debe copiar un texto, grafico o
información sin nombrar la fuente porque es plagio que tiene como castigo la
nulidad de la investigación y es un delito, penado por leyes.
•
Se debe redactar en tercera persona, de manera
descriptiva, utilizando el formato APA para ciencias sociales y Vancuver para
ciencias de la salud.
•
Debe haber parafraseo y crítica, describiendo el
“Estado del arte” que es la información actual de las variables de la tesis.
•
Se debe citar de fuentes de los últimos 5 años.
Debe haber análisis, síntesis y discusión.
•
Deben nombrase los temas de lo general a lo
específico.
•
Se debe comenzar con la variable que está más a
la derecha del tema de tesis. Se debe enumerar por grupos separados las tablas,
gráficos y figuras. Las fuentes deben ser confiables y no de Wikipedia ni
Rincón del Vago, sino de repositorios de tesis.
•
Se debe elaborar un índice. Suele haber una
teoría que fundamente y esté a favor de la hipótesis, esta se repite algunas
veces en las bases teóricas, que es la teoría principal, en especial en tesis
cuantitativas.
•
Los títulos son las variables del título de la
investigación y los subtítulos son las dimensiones, estos a su vez tienen otros
títulos de menor importancia que serían los indicadores y estos a su vez lo
conformen temas pequeños que serían lo ítems, que se nombran en la
operacionalización de las variables, esos son los títulos y temas del marco
teórico. Se puede relacionar estos temas y subtemas.
•
Se cita las tesis de temas en ciencias sociales
y de humanidades con el formato Apa y el formato Vancuver para las ciencias
médicas.
•
El Marco Teórico se redacta casi siempre en
tercera persona.
•
Además, hay buscadores en Internet donde se
puede investigar y encontrar información de diversos temas como Google
Académico en:
•
Y también en Google Libros y es: http://books.google.es>
•
Según la Dra. Lydia Arbaiza Fermini en su libro
«Cómo elaborar una tesis de grado» de octubre (2014) en sus páginas 81-105 se
dice que es: necesario hacer en el Marco Teórico el «Estado del arte» que es
leer, explicar y redactar la investigación bibliográfica, teorías, opiniones,
etc. acerca del tema que se está investigando del momento actual, que se debe
complementar con información de videos y conferencias acerca del tema.
•
Todos los libros que se nombran en la tesis
deben ser de los últimos 10 años.
•
El número de citas bibliográficas de una tesis
debe ser entre 30 a 40 citas.
•
Los títulos y subtítulos del marco teórico deben
ser según la operacionalización de las variables.
•
No se debe afirmar opiniones personales sin
sustento científico.
•
En el marco teórico se debe tener un argumento
propio del tema de la investigación a base de lo investigado en el «Estado del
arte» y con sustento científico.
•
Existe la teoría fundamentada producto de lo que
investigados investiga en especial con experimento y a nivel exploratorio; y se
contrasta con la teoría de otros investigadores en caso de haber realizado
experimento.
•
Se debe repetir algunas veces una teoría que
fundamente la hipótesis, citando fuentes, en especial de tesis cuantitativas,
si se propone algo nuevo debe tener una fuente que lo pruebe o sustente, todo
debe ser con sustento científico.
FORMULACIÓN DE HIPÓTESIS
9. Operacionalización de
variables
•
La operacionalización de variables consiste en
cómo vas a medir, desagregar, dividir o descomponer las variables, para poder
determinarlo hay que leer exhaustivamente el tema y comprenderlo muy bien.
Personalmente pongo un ejemplo: «Capacitación de los políticos» se descomponen
en capacitación en temas sociales, moral y económico. Esto se ha llegado a
obtener porque se ha investigado acerca de la realidad nacional por que el tema
fue: Capacitación de los políticos nacionales para mejorar sus roles gubernamentales.
•
Las variables se miden, desagregan y dividen en
dimensiones, las dimensiones se miden, desagregan y dividen a su vez con
indicadores y los indicadores con ítems y cada ítem se puede medir con 1, 2 o 3
preguntas o más de acuerdo al tema y contexto.
•
Las variables según el Dr. José Supo son las
características de una población que al ser medidas por sus unidades su
resultado varía.
10.
Hipótesis de investigación
•
Según el Dr. Arístedes Alfredo Vara Horna en su
libro «7 Pasos para Elaborar una Tesis» de octubre (2015) en sus páginas
180-189 sostiene que:
•
Las hipótesis son respuestas tentativas a los
problemas de investigación
•
Están conformadas por conceptos que pueden
variar, también conocidos como variables, que están relacionadas dentro de un
contexto. Y también están conformada por conectores como “influye” o “produce”
para nivel explicativo y “se relaciona” para nivel relacional.
•
Su redacción debe ser simple, bien lógica y
fácil de entender.
•
La hipótesis general y las específicas deben ser
en igual en número y a la vez guardar coherencia, lógica, sentido y armonía con
el problema general y con los específicos y el objetivo general y los
específicos.
•
En las investigaciones cuantitativas las
hipótesis ya están establecidas antes del trabajo de campo con el objetivo de
ser probadas o durante el trabajo de campo.
•
Existen las hipótesis alternativas que el
investigador formula y las hipótesis nulas que niegan y rechazan las hipótesis
alternativas.
Puede ser
redactado así: Si se da…………entonces……….
•
Según el Dr. José Supo (2021) en un video de
Youtube titulado Las hipótesis / Mitos y verdades. Obtenido de: https://www.youtube.com/watch?v=6a24_DgZWZg
señala que si el enunciado de la investigación se le puede calificar de falsa o
verdadera entonces debe tener hipótesis, mientras las que no se pueden
calificar de falsas ni verdaderas fácilmente entonces estas últimas
investigaciones no deben llevar hipótesis.
•
11. Definición de variables:
•
Según el Dr. José Supo (2017) en un video de
Youtube. Obtenido de: https://www.youtube.com/watch?v=Lm29We-6dPk
las variables pueden ser categóricas es decir son cualidades sin número, estas
pueden ser nominales o por nombre como las dicotómicas como verdadero y falso,
masculino y femenino, aprobado y desaprobado. Las variables categóricas también
pueden ser ordinales, es decir con un orden, intensidad o jerarquía. Ejemplo:
alférez, teniente, capitán, mayor, comandante, coronel y general. La escala de
Likert siempre es ordinal y la que está en gran número de las tesis que se mide
por: Muy en desacuerdo, en desacuerdo, neutral, de acuerdo y muy de acuerdo.
Estas 5 opciones se miden del 1 al 5 respectivamente.
•
Las variables pueden ser numéricas, con números
como discretas cuando se pueden contar como el número de habitantes y continuas
cuando son producto de una medición que puede incluir decimales, como el peso,
la talla, etc. Y también puede ser de razón cuando no incluyen los valores
negativos como por ejemplo la talla y el peso, y puede ser de intervalo cuando
sí incluyen los valores negativos como la temperatura.
•
Cuando se trata de una tesis
exploratoria-cualitativa entonces la variable o categoría principal se
describe, desagrega, divide y mide en segmentos o conocidas también como
subvariables. Si la investigación es descriptiva es un estudio univariado en su
análisis de datos donde la variable principal es la de interés y las que las
describe, desagrega, divide y mide son las variables de caracterización.
•
Si la investigación es de nivel relacional las
variables se llaman de asociación si son categóricas y de correlación si son
numéricas. Si es de nivel explicativo la variable de nivel causalidad es
independiente y de efecto es dependiente.
•
Si es de nivel predictivo la variable exógena es
la variable predictora y también conocida su equivalente como independiente; y
además la variable a predecir es la endógena y también esta última conocida su
equivalente como dependiente. Y finalmente está la variable de calibración y
evaluativa a nivel aplicativo, como lo es una capacitación de los políticos que
sería la variable de calibración y la evaluativa que es para comprobar que esa
capacitación de los políticos ha obtenido los objetivos deseados o esperados.
12. Metodología de la
Investigación
•
Según el Dr. José Supo (2021) en un video de
Youtube titulado “Metodología de la Investigación Científica”. Obtenido
de: https://www.youtube.com/watch?v=VqdmodMQXrc argumenta que el método es la
estrategia o plan del trabajo de campo de la investigación para responder a la
pregunta de investigación. Es el plan para realizar el trabajo de campo.
•
Según el Dr. Arístedes Alfredo Vara Horna en su
libro «7 Pasos para Elaborar una Tesis» de octubre (2015) en sus páginas 236-237 dice que la
investigación por su método puede ser:
•
Método Experimental: Donde se manipulan
las variables de investigación. Es aplicable más a las ciencias médicas y
biológicas. En el método experimental tenemos: experimento puro, cuasi
experimental y pre experimento.
•
Experimento Puro: Hay un grupo donde se
experimenta, como puede ser la aplicación de una vacuna, y otro grupo
donde no se hace nada que es llamado grupo de control. Hay pre test y post
test como lo es antes y después de la vacuna. En el post test se compara al
grupo que se aplicó la vacuna y al
otro que no, de cómo reaccionan con el virus, es decir si la vacuna ha
producido más anticuerpos contra el virus, y se sacan así conclusiones si la
vacuna funcionó o no.
•
En el experimento puro en la elección de los
elementos de la población para formar la muestra todos los
elementos tienen la misma posibilidad de ser elegidos y la diferencia con
el cuasi experimental es que en este último, la selección de la población para
formar la muestra se hace siguiendo un criterio y no todos los elementos
de la población tienen la misma posibilidad de ser elegidos.
•
Pre-experimento: Donde no hay grupo de control.
Se aplica un test antes y después del experimento a un sólo grupo.
•
Método No experimental: Es cuando no se
manipulan las variables. Ejemplo: Tesis de José Cuadros (2015) en su página 195
dice: «Percepción de la información educativa ecológica de la prensa escrita en
sus problemas con relación a sus soluciones, en los adolescentes escolares del
distrito limeño de San Luis en el 2015». Aquí simplemente se aplica un
cuestionario para saber la percepción de todo este tema y si se correlaciona la
percepción de los problemas ecológicos con sus soluciones en los adolescentes
escolares, pero no se manipulan las variables, no hay un experimento.
•
Dentro del método no experimental tenemos el
transeccional donde se mide la muestra una sola vez; y el longitudinal que es
frecuente también en los experimentos donde se mide la muestra varias veces, o
sea más de una vez, que puede ser durante semanas o meses, es decir en un largo
periodo de tiempo.
•
12.1. Métodos de investigación en el área
jurídica:
•
Según la doctora Roxana Sotomarino (2017) en un
video de Youtube de Legis Pe. titulado “Métodos de Investigación
jurídicas”. Obtenido de: https://www.youtube.com/watch?v=QkmLQeMMGpI
sostiene que los métodos de investigación jurídica pueden ser:
•
Teórico y dogmático cuando se estudia la
doctrina del derecho.
•
Es de exégesis cuando de estudian las leyes y
los dispositivos legales.
•
Es funcional cuando se estudia la jurisprudencia
que son los veredictos de los jueces.
•
Es social, cuando se estudia las leyes en el
contexto de la sociedad o social.
•
Es histórico, cuando se quiere recrear los
hechos históricos relacionados a la jurisprudencia.
•
Es interdisciplinario cuando estudia las leyes
relacionadas o combinadas con otras ciencias como la psicología, economía,
sociología, etc.
•
Y es multimetodológico cuando se combinan o
estudian varios de los métodos nombrados. Este último método es el más
recomendable.
•
Según Dr. José Supo (2012) en un video de
Youtube titulado: “Diseños de Investigación/ Metodología de la
Investigación”. Obtenido de: https://www.youtube.com/watch?v=TCXh9-rSm5M
sostiene que en las ciencias médicas si el diseño es univariado para analizar
una variable medida por otra persona en el pasado es decir con datos
secundarios, medidos por otras personas que no es el investigador, es de
prevalencia; y de incidencia para medir variables en el futuro o sea con datos
primarios que son medidos por el mismo investigador; y si es analítico es de
casos cuando es retrospectivo y transeccional; y es de cohortes cuando es
prospectivo y longitudinal.
•
Los diseños de investigación de las ciencias
sociales o ecológicas más usados son exploratorios para explorar un hecho
social, los comparativos o de relación de nivel relacional y los de serie de
tiempo que son los longitudinales.
•
En las ciencias naturales están los diseños de
experimentos puros o verdaderos donde hay un grupo experimental y otro de
control donde hay un pre test y post test y de manera intermedia está la
intervención que puede ser la aplicación de una vacuna que para validarla habrá
más anticuerpos para eliminar el virus o la enfermedad en el grupo experimental
en el post test a comparación de grupo de control donde no hay intervención o
aplicación de vacuna.
•
El cuasi experimental es lo mismo que el
experimento puro o verdadero con la única diferencia que su muestreo del cuasi
experimental es por criterio mientras que en el experimento puro el muestro es
aleatorio. Y el pre experimento no hay grupo control pero sí hay un pre test y
un post test a un solo grupo.
•
Y en la psicología los diseños más utilizados
son la creación de un instrumento que mida una variable en la psicología, luego
hay otro diseño para mejorar el instrumento y otro para aplicar o optimizar
dicho instrumento.
•
Un diseño puede ser diferente nuevo o combinado
por eso el número de diseños y métodos son infinitos así como puede haber un
diseño transversal y a la vez prospectivo.
•
Según Mario Bunge (2014) en “Ciencia, su Método
y su Filosofía”, la hipótesis es una proposición que se tiene que intentar
probar varias veces y comunicar sus resultados. Según la Falsación de Karl
Popper dice que los resultados de la investigación se deben intentar negar
varias veces para comprobar los resultados. Según Mario Bunge los resultados de
la investigación se pueden refutar y se debe comprobar para comunicar dichos
resultados mediante un método sistemático mediante la inducción que es de lo particular
a lo general y deducción de lo general a lo particular.
•
Y también puede ser mediante el análisis, que es
separar el conocimiento entre sus partes, y sintetizar que es unir las partes
separadas del conocimiento científico. El método científico es claro, preciso,
metódico y sistemático.
•
Según el neopositivismo de Augusto Comte el
método científico debe ser por la observación y la experimentación
•
También tenemos el enfoque cualitativo como sus
precursores: Kant, Max Weber, Martín Heidegger y del constructivismo como Jean
Piaget y Lev Vygotski, donde se estudia variables del comportamiento
humano o temas de manera exploratoria por primera vez, y en este enfoque suele
realizarse el análisis categórico como lo es con el asistente software
Atlas.ti.
•
13. Por su estudio o enfoque:
•
Puede ser cuantitativo, cualitativo y mixto,
comparemos:
•
13.1. Comparación del enfoque cuantitativo y
cualitativo
•
Según el libro «Metodología de la Investigación»
de Roberto Hernández Sampieri, Carlos Fernández Collado y Pilar Baptista Lucio
del (2010) dice que:
•
En un estudio cuantitativo se utilizan más los
números y estadística, en los cualitativos no. En un estudio cuantitativo la
muestra es más grande, en un estudio cualitativo la muestra suele ser pequeña.
•
En un estudio cuantitativo el estudio es más
objetivo, o sea se puede medir a simple vista. Ejemplo: Crecimiento de la
población de Lima Metropolitana y proyecciones.
•
Mientras que en el estudio cualitativo es más
subjetivo: Ejemplo: Opinión y comentarios de la clase pobre con respecto a la
clasificación de la selección peruana de fútbol al mundial de Rusia 2018 en
comparación de los comentarios y opiniones de este mismo tema por la clase
adinerada limeña en junio del 2018. Este estudio es cualitativo porque la
opinión es algo subjetivo y en este caso este tema influye en las emociones que
es parte del comportamiento, y las variables o categorías del comportamiento humano
es área del enfoque cualitativo.
•
En los estudios cualitativos se escoge la
muestra por recomendación de los primeros encuestados y finaliza cuando se
obtiene el mismo resultado varias veces y no hay nueva información (muestreo de
bola de nieve con punto de saturación) mientras que en el los estudios
cuantitativos no se utiliza este muestreo.
•
En los estudios cualitativos sólo puede haber
descripción, opinión, explicación, interpretación y definición de categorías y
diagnósticos.
•
En el estudio cualitativo la entrevista a
profundidad es con una guía de entrevista semi estructurada, es decir pueden
surgir más preguntas y hacer nuevas preguntas dentro del trabajo de campo.
•
Mientras que en una investigación cuantitativa
el cuestionario es estructurado es decir ya ha sido definido el instrumento con
todas sus preguntas antes del trabajo de campo.
•
En el estudio cuantitativo hay antecedentes en
la investigación, en el estudio cualitativo no o no relativamente.
•
El estudio cualitativo en su mayoría es acerca
del estudio del comportamiento humano, en ello está la psicología, el clima
laboral, la sociología y la antropología, etc.
•
En el estudio cuantitativo la hipótesis está
definida antes del trabajo de campo, en el estudio cualitativo la hipótesis se
obtiene al final de la investigación, como conclusión del trabajo de campo que
es la teoría fundamentada de la información obtenida.
•
Si la variable es numérica y se busca
cuantificar datos se elige el enfoque cuantitativo que es siempre con
estadística, si se busca describir la opinión sobre un tema y ver la realidad
como un todo entonces el enfoque es cualitativo, allí la descripción es
detalladamente con análisis categórico que detallaremos en las siguientes
páginas.
•
En los estudios cualitativos las variables son
subjetivas y son estudios inductivos. Y en los estudios cuantitativos las
variables son objetivas y los estudios son más deductivos porque la muestra
suele ser grande.
•
Según la Dra. Lydia Arbaiza Fermini en su libro
«Cómo elaborar una tesis de grado» de octubre (2014) en sus páginas 148-170 sostiene que el
estudio cualitativo es fenomenológico porque describe un fenómeno, es hermenéutico
porque explica e interpreta una variable o categoría, es constructivista porque
construye conceptos no verificados aún por la ciencia por eso es exploratorio,
es heurístico porque diagnostica un hecho y es naturalista porque estudia el
fenómeno en su medio ambiente. Así mismo, sostiene que un estudio cualitativo
estudia el comportamiento humano por ello es humanista, estudia variables
subjetivas y es inductivo porque su muestra es menor y busca hacer una
descripción detallada de un hecho para comprenderlo.
•
13.2. Taxonomía o clasificaciones del enfoque
cualitativo
•
Según (Ñaupas Paitán y otros, 2018) en su libro
titulado : “Metodología de la Investigación. Cuantitativa-Cualitativa y
Redacción de tesis” en sus páginas 380-386 señala que los diseños o
clasificaciones o taxonomía de los enfoques cualitativos a escoger son:
•
Etnográfico: Si se tiene el objetivo de
describir una variable del comportamiento humano de la cultura de un grupo de
individuos como lo es el machismo o el racismo. Las técnicas de recolección de
datos puede ser la observación participante que es después de observar un grupo
humano todo el día en un papel se debe describir lugar, fecha, hora, los
participantes, los hechos que sucedieron y su interpretación. Y se puede
complementar este estudio con entrevistas a profundidad.
•
Biográfico: Es entrevistar a una persona famosa
para saber su historia de vida donde el entrevistador es importante porque hace
las preguntas y el feedback o retroalimentación, por eso el entrevistador es
incluido en la investigación.
•
3. Estudio de caso: Puede ser una persona, como
el paciente cero o primer caso de una enfermedad, puede estar también una
institución e empresa como lo es su clima organizacional.
•
4. Investigación acción: Que tiene cuatro pasos,
primero es encontrar un problema social, segundo es redactar una solución,
tercero es aplicar la solución, cuarto es medir los resultados de haber
aplicado la solución y quinto es dar un panorama general de la realidad
estudiada con la influencia que tuvo esta investigación ya finalizada.
•
5. El ensayo: Donde el autor tiene una tesis o
teoría principal con argumentos, ideas, categorías, datos y números, para luego
hacer crítica. Un ejemplo es “Los 7 ensayos de la realidad peruana” de José
Carlos Mariátegui.
13.3. Enfoque Mixto y sus
diseños
•
Según Roberto Hernández Sampieri & Mendoza,
Christian Paulina (2018) en su libro “Metodología de la Investigación” en las
páginas 625-630 señala que existe el enfoque mixto donde se combinan los datos
cualitativos y cuantitativos. El enfoque mixto puede tener los siguientes
diseños: puede incluir más el análisis cualitativo que cuantitativo:
CUALITATIVO-cuantitativo; o puede incluir más el análisis cuantitativo que
cualitativo: CUANTITATIVO-cualitativo.
•
Cuando en el enfoque mixto y hay igual
proporción de análisis cualitativo y cuantitativo y además se realizan ambos
análisis a la vez entonces es enfoque mixto de Concurrencia.
•
Cuando desarrollando el enfoque cualitativo se
salta luego al cuantitativo entonces es Secuencial. Y cuando se convierten las
variables cuantitativas a cualitativas y viceversa entonces es enfoque mixto de
Conversión. También puede ser por Integración cuando siempre se intenta
combinar y mezclar las variables numéricas y categóricas en el estudio. Y puede
ser teórico cuando se analiza con estadística y además con análisis categórico
unos mismos textos.
14. Tipos de Investigación:
•
El Dr. José Supo en (2019) en un video de
Youtube titulado “Niveles de Investigación”. Obtenido de:
https://www.youtube.com/watch?v=FJy2tGgEmHs señala que los niveles o tipos de
investigación son:
•
1. Exploratoria (única que es cualitativa)
Cuando el tema no ha sido tratado. Se busca comprender, describir
comportamiento humano, interactuar con la muestra o también llamado grupo de
estudio en este nivel, es cualitativa. Ejm: Impacto de la clasificación de Perú
al mundial en los jóvenes de clase baja con depresión.
•
2. Descriptiva (si es pura no hay hipótesis
ejemplo cuyo objetico es: Determinar la prevalencia de la adicción del Facebook
en lo escolares de los colegios de Surco en Lima. Aunque también puede llevar
hipótesis. Este tipo o nivel descriptivo es univariado, es decir su análisis
estadístico es a la vez siempre de una variable en una, es decir su análisis
estadístico no es entre 2 variables o más, y si es correlacional sí hay
hipótesis siempre.
•
3. Relacional (se relacionan variables, pero no
por causa y efecto). Es bivariada, es decir su análisis estadístico es siempre
entre 2 variables. Es de asociación si las variables son categóricas, y es
correlacional si las variables son numéricas, como los factores de riesgo de la
diabetes que son variables dicotómicas-categóricas, porque se mide relacionando
los factores de riesgo uno con uno con la diabetes.
•
4. Explicativa (causa y efecto) Existe
experimento, aunque también puede ser observacional si se evidencia un proceso
de causa-efecto. Puede ser multivariada.
•
5. Predictiva (se busca predecir. Ejem: Predecir
complicaciones de la diabetes).
•
6. Aplicativa (es intervencionista para
solucionar un problema o mejorar algo según Mario Bunge (1960). Ejm: Campaña de
vacunación para disminuir muertes por enfermedad). Puede ser de control,
evaluación o tratamiento.
•
Fuente: Sacado de:
https://bioestadistico.com/materiales-elementor/niveles
15. Otras
clasificaciones:
•
El Dr. José Supo en (2020) en un video de
Youtube titulado “Taxonomía de la Investigación”. Obtenido de: https://www.youtube.com/watch?v=2TMO0AFl0fk
dijo que:
•
Por taxonomía: puede ser básica o pura para
probar o validar información o teoría y sea aceptada por la comunidad
científica; y los otros estudios son aplicativos para solucionar un problema o
mejorar una realidad.
•
Por taxonomía también puede ser prospectivo si
se hace el estudio con datos medidos por el propio tesista, es decir con datos
primarios, y puede ser retrospectivo si se hace el análisis con datos medidos
por otras personas, es decir con datos secundarios, como con los datos
Instituto Nacional de Estadística e Informática si se tiene la autorización, en
ese caso puede haber sesgo de medición ya que no se sabe si los datos han sido
medidos de manera correcta.
•
Puede ser también transeccional y longitudinal:
•
Transecciónal o transversal: Cuando se aplica la
medición una sola fecha a la muestra. Ejemplo: Comparación del PBI de todas las
regiones del Perú en enero del 2018.
•
Longitudinal: Cuando se aplica la investigación
durante varias fechas a la misma muestra (más de una vez). Ejemplo: Evolución
del PBI de Lima Metropolitana desde el año 2001 al 2011.
16.
Población y muestra
•
Según el Dr. Arístedes Alfredo Vara Horna en su
libro «7 Pasos para Elaborar una Tesis» de octubre (2015) en sus páginas
261-285 sostuvo que:
•
Población: Es el conjunto o total de unidades de
donde se realizará la investigación y de donde se sacará la muestra. También es
llamado marco muestral. Ejemplo de población de tesis doctoral de José Cuadros
titulado “Percepción de la información educativa de problemas medio
ambientales de la prensa escrita local y su relación con las soluciones
ecológicas desde los estudiantes de los colegios del distrito de San Luis, en
2015”. En su página 119 dice: 431 estudiantes del total de 2 colegios
escolares de San Luis, donde se aplicó una encuesta.
•
Muestra: Es una porción representativa de la
población en donde se aplicará la investigación. Se determina por la fórmula de
la determinación de la muestra o por la décima parte de la población. Incluir
error máximo 5% y nivel de confianza 95%. Para ello visitar la web de Question
Pro haciendo click a: https://www.questionpro.com/es/calculadora-de-muestra.html
•
16.1. Fórmula de la determinación de la
muestra para población finita:
•
Según (Príncipe, 2018) en su libro
titulado “La investigación científica, teoría y metodología” en su página
252, dice que la fórmula de la determinación de la muestra para
población finita es:
•
Z².p.q.N
•
----------------
= n
•
N.E²+Z².p.q
•
n= muestra
•
p= probabilidad de acierto =0.5
•
q= probabilidad de error =0.5
•
Z= Nivel de confianza (se asume que es el 95%)
que es 1,96
•
E= Error muestral (se asume que es al 5% o sea
0.05%), por ello el producto de E² es= 0.0025
•
Z² .p.q.
= 1.96²x0.5² = 3.8416 x 0.25=
0.9604
•
N=Población
•
0.9604 x
N
•
--------------------------- = n
•
N x
0.0025 + 0.9604
•
16.2. Fórmula de la determinación de la
muestra para población infinita:
•
Según (Príncipe, 2018) en su libro titulado “La
investigación científica, teoría y metodología” en su página 253, dice que
la fórmula de la determinación de la muestra para población infinita
según (Torres, 2000) es:
•
Z= Nivel de confianza al 95% = 1,96 y Nivel de
confianza al 99% es 2,58
•
p= Probabilidad que ocurra el evento = 0.5%
•
q= Probabilidad que No ocurra el evento = 0.5%
•
e= Margen de error= 0.05%
•
n=muestra
•
Z² x p x q
•
--------------
= n
•
e²
•
1,96² x0.5 x 0.5
•
--------------------- =n
•
0.05²
•
17.1. Validez del instrumento
•
Según el Dr. Arístedes Alfredo Vara Horna en su
libro «7 Pasos para Elaborar una Tesis» de octubre (2015) en sus páginas
402-430 señaló que:
El instrumento es hecho según los objetivos de la investigación, y adaptado en
algunas investigaciones en parte de otros instrumentos de investigaciones
parecidas y de muestra similar, se debe consultar si las preguntas miden los
objetivos de la investigación o no o si está bien hecho a un conjunto de 5 o 3
expertos, según los ítems, que desagregan miden y dividen a los indicadores,
estos últimos desagregan miden y dividen a las dimensiones, y las dimensiones
desagregan miden y dividen a variables; 1 o 2 o 3 preguntas pueden pertenecer a
un solo ítem.
•
Para ello, se le debe dar a los expertos para
que vea la consistencia y lógica de los instrumentos y si está bien hecho según
el tema especialidad para ser aprobado o no. Para ello se les debe dar a los
expertos los objetivos, la operacionalización de variables, la maqueta de la
investigación con la guía de entrevista que es el instrumento si la técnica de
recolección de datos es la entrevista; o cuestionario que es el instrumento de
la investigación si se hace encuesta y en el caso de hacer Focus Group que es
entre 6 a 12 personas las preguntas estarían en el instrumento que es la guía
de animación.
•
17.2. Fiabilidad del Instrumento
•
Según el Dr. Arístedes Alfredo Vara Horna en su
libro «7 Pasos para Elaborar una Tesis» de octubre (2015) en sus páginas
394-401 resalta que:
•
La fiabilidad del Instrumento consiste en
aplicar la investigación piloto con el instrumento y pedir a los encuestados
que digan si entendieron las preguntas, las instrucciones, si el cuestionario
está comprensible y hagan sus comentarios sobre el instrumento y en qué puede
mejorar.
•
Se aplica el instrumento algunas veces hasta que
da el mismo resultado. Si al aplicar varias veces a una población da el mismo
resultado entonces es confiable, es como una balanza que al pesarse varias
veces tiene que dar el mismo resultado para considerar una balanza como
confiable.
•
Se elabora un informe de estos ensayos con las
observaciones y correcciones hechas.
•
Y también existe someter los resultados de la
prueba piloto al Alfa de Cronbach para saber si los datos obtenidos son
variados y diversos para saber su fiabilidad cuyo coeficiente del Alfa de
Cronbach debe ser 0.8 o más como puede ser en el software SPSS.
18.
Operacionalización de variables y clases de variables:
•
La operacionalización de variables consiste en
cómo vas a medir, desagregar, dividir o descomponer las variables, para poder
determinarlo hay que leer exhaustivamente el tema y comprenderlo muy bien,
incluyendo la información actual del tema que es el “Estado del arte”.
Personalmente pongo un ejemplo: «Capacitación de los políticos» se descomponen
en capacitación en temas sociales, moral y económico. Esto se ha llegado a
obtener porque se ha investigado acerca de la realidad nacional por que el tema
fue: Capacitación de los políticos nacionales para mejorar sus roles gubernamentales.
•
Las variables se miden, desagregan y dividen con
dimensiones, las dimensiones se miden, desagregan y dividen a su vez con
indicadores, y los indicadores con ítems, y cada ítem se puede medir con 1, 2 o
3 preguntas o más de acuerdo al tema y contexto.
•
Las variables también pueden ser:
•
Independientes: Son la variable causante que
tendrá consecuencias en la variable dependiente. Es la causa.
•
Dependiente: Es la consecuencia de la variable
independiente. Es el efecto.
•
Ejemplo: Tesis: Capacitación de los políticos
para mejorar sus roles gubernamentales. (por: Cuadros, José; 2012)
•
Variable Independiente: Capacitación de los
políticos (CAUSA).
•
Variable Dependiente: Mejorará roles
gubernamentales (CONSECUENCIA).
19.
Muestreo, delimitación, recursos necesarios y cronograma de la investigación:
19.1. Muestreo:
•
Según el Dr. Arístedes Alfredo Vara Horna en su
libro «7 Pasos para Elaborar una Tesis» de octubre (2015) en sus páginas
261-299 sostiene que: Consiste en cómo se elige a la muestra: Puede ser:
•
Probabilístico: Cuando todos los miembros de la
población tienen la misma probabilidad de ser elegida como muestra. Puede ser:
Simple, sistemático, estratificado, conglomerado.
•
No Probabilístico: Cuando todos los miembros de
la población no tienen la misma probabilidad de ser elegida como muestra. Puede
ser: accidental, por criterio, por cuotas y bola de nieve.
•
Muestreos probabilísticos
•
Muestreo simple: Es al azar, como lo es por
sorteo.
•
Muestreo sistemático: Se divide la población
entre la muestra por ejemplo en el caso que la población sea 100 entre la
muestra que es 10, se les asigna un número a todas las unidades de la
población, es decir en este caso del 1 al 100, luego se elige un número del 1
al número de la muestra y se le suma el número de la muestra varias veces hasta
llegar al número de la población y se selecciona las unidades con los números
que se van obteniendo mediante las sumas descritas.
•
Muestreo estratificado: es elegir la muestra de
subgrupos de diferente número y el número escogido para conformar la muestra de
cada subgrupo se determina según el porcentaje de cada subgrupo con respecto a
toda la población, sumados todas las submuestras de cada subgrupo debe dar el
número de la muestra, en una regla de 3 simple.
•
Muestreo conglomerado: elegir la muestra de
grupos muy numerosos como la población de Lima Metropolitana, que por ejemplo
en primera fase sería elegir a los distritos de clase baja luego se elijaría el
cono sur que es en parte San Juan de Miraflores y de allí se elige a un
asentamiento humano de bajos recursos para encuestar a los problemas sociales y
económicos de las madres solteras.
•
Como se puede apreciar se va seleccionando
subgrupos hasta quedarse con uno pequeño. Este tipo de muestreo tiene menor
sustento científico y es el menos recomendable.
•
Muestreo No probabilístico:
•
Accidental: se elige de manera casual sin ningún
juicio previo, se estudia lo que hay y se tiene al alcance. No se busca
generalizar los resultados de la muestra a su población.
•
Ejemplo:
La Nasa estudió algunas piedras de la Luna y Marte para comprobar si tenía
agua. Allí no se busca generalizar los resultados de la muestra a su población.
•
Por criterio: Según el contexto de la
investigación se elige a un grupo de la población y no a otros en caso que
fuese necesario o apropiado. Ejemplo: Para aplicar la vacuna en una
investigación Cuasi experimental se tiene que elegir a bebes y no a adultos
porque le es más útil a los bebes que van a vivir más tiempo y por lo tanto les
es más apropiado al contexto.
•
Por cuotas: se divide a grupos a toda la
población para a cada grupo seleccionar un número igual de submuestra, que
sumado el número de todas las submuestras da el número de la muestra.
•
Por bola de nieve: Se elige a una persona para
aplicar la encuesta, luego se le muestra los objetivos y título de
investigación a ese encuestado para que nos recomiende a otro más apropiado y
se va haciendo lo mismos a los otros encuestados.
•
Se para el muestreo y el trabajo de campo
después que varias personas responden lo mismo y no hay nueva información que
se obtiene, también llamado punto de saturación. Este muestreo es utilizado en
investigaciones cualitativas.
•
19.2. Delimitación de la Investigación:
•
Consiste en establecer el límite temático,
espacial y temporal de la población, que es donde se aplica el trabajo de
campo. Ejemplo: La tesis de José Cuadros
Capacitación de los políticos para mejorar sus roles gubernamentales en
setiembre del 2012, en Lima Perú en su página 98 dice:
•
Temático: Es social: Capacitación a los
congresistas de Perú
•
Espacial: En Lima Perú
•
Temporal: En setiembre del 2012.
•
19.3. Recursos necesarios para la
investigación
•
Ejemplos para entenderlos mejor:
•
Recursos humanos: El investigador realizará el
trabajo de campo en 3 semanas para encuestar a 125 habitantes del distrito
limeño de San Luis en julio del 2014.
•
Recursos materiales: El investigador realizará
sus encuestas en la puerta de las casas del distrito de San Luis. Utilizará las
encuestas impresas, lapiceros y algo para apoyar lo que escribe y luego
utilizará el programa SPSS y computadora para el análisis estadístico.
•
Recursos económicos: El investigador cuenta con
2000 soles para cualquier gastos e imprevistos de la investigación.
19.4.
Cronograma
Ejemplo del
Cronograma de actividades: Cuadro de Gant
CAPÍTULO
CUARTO
ANÁLISIS DE DATOS
20. Elección del estadígrafo y prueba de hipótesis
•
Según el Dr. José Supo (2017) en un video de
Youtube titulado “Análisis de datos del estudio descriptivo”. Obtenido
de:
https://www.youtube.com/watch?v=ZILNnlJpcaQ se señala que:
•
Si el estudio es descriptivo, es univariado o sea que el análisis
estadístico será de una sola variable o sea de una en una, si la variable es
numérica se harán los estadísticos descriptivos de tendencia central: media que
es el promedio, moda que es el valor que más se repite, y la mediana que es el
valor que está al centro al ordenar los datos de menor a mayor, y estadístico
descriptivo de dispersión que son: desviación estándar que es el promedio de la
distancia de todos los datos obtenidos con respecto a su media, y su cuadrado:
la varianza, y el rango que es restar del máximo dato numérico menos el dato
numérico más inferior.
•
Y el intervalo de confianza que suele ser del
95% que es este último una estimación puntual que determina el dato más
inferior y el dato más grande al 95% de los datos totales obtenidos. Si las
variables son categóricas son: frecuencia absoluta, frecuencia relativa que es
dividir el número de veces que la variable aparece entre el número total de
datos recogidos, luego está el porcentaje que es multiplicar por 100 la
frecuencia relativa, y por último está el gráfico de barras para determinar la
frecuencia para variables categóricas. El gráfico equivalente al gráfico de
barras para variables numéricas es el histograma.
•
Además, están los estadígrados descriptivos de
distribución para variables numéricas como la asimetría positiva si los datos
están más hacia la izquierda en la curva de Gauss, y la asimetría negativa si
los datos están más hacia la derecha en la curva de Gauss y la curtosis según
la curva de Gauss. Si la curva de Gauss esta casi plana es platicúrtica, si la
curva de Gauss está hinchada en el centro pero no mucho es mesocúrtica y allí
sí es paramétrica o normal y si la curva de Gauss está extremadamente hinchada
es cleptocúrtica.
•
Y también esta los estadígrafos descriptivos de
posicionamiento como al dividir los datos numéricos en cien partes por lo que
serían percentiles y en cuatro partes serían cuartiles como lo es a través del
gráfico de cajas, todo ello ese puede hacer en el software SPSS. Para saber si
hay distribución normal o paramétrica o no de los datos obtenidos, se debe
hacer la prueba de normalidad como en el software SPSS, con un nivel de
significancia de más de 0.05 para considerar que los datos son paramétricos o
normales.
•
Reporte de resultados de un análisis estadístico
descriptivo-univariado en SPSS de estas 2 variables numéricas (el análisis
estadístico es de una variable en una):
•
Además, están los estadígrados descriptivos de
distribución para variables numéricas como la asimetría positiva si los datos
están más hacia la izquierda en la curva de Gauss, y la asimetría negativa si
los datos están más hacia la derecha en la curva de Gauss y la curtosis según
la curva de Gauss. Si la curva de Gauss esta casi plana es platicúrtica, si la
curva de Gauss está hinchada en el centro pero no mucho es mesocúrtica y allí
sí es paramétrica o normal y si la curva de Gauss está extremadamente hinchada
es cleptocúrtica.
•
Y también esta los estadígrafos descriptivos de
posicionamiento como al dividir los datos numéricos en cien partes por lo que
serían percentiles y en cuatro partes serían cuartiles como lo es a través del
gráfico de cajas, todo ello ese puede hacer en el software SPSS. Para saber si
hay distribución normal o paramétrica o no de los datos obtenidos, se debe
hacer la prueba de normalidad como en el software SPSS, con un nivel de
significancia de más de 0.05 para considerar que los datos son paramétricos o
normales.
•
Reporte de resultados de un análisis estadístico
descriptivo-univariado en SPSS de estas 2 variables numéricas (el análisis
estadístico es de una variable en una):
|
Coeficiente |
Velocidad |
|
84,00 |
42,00 |
|
98,00 |
54,00 |
|
120,00 |
92,00 |
|
104,00 |
83,00 |
|
98,00 |
54,00 |
|
101,00 |
68,00 |
|
85,00 |
43,00 |
|
81,00 |
40,00 |
|
85,00 |
44,00 |
|
76,00 |
38,00 |
|
98,00 |
55,00 |
|
104,00 |
83,00 |
|
63,00 |
23,00 |
|
89,00 |
45,00 |
|
120,00 |
92,00 |
|
98,00 |
57,00 |
|
84,00 |
42,00 |
|
90,00 |
46,00 |
|
136,00 |
100,00 |
|
136,00 |
100,00 |
|
75,00 |
37,00 |
|
60,00 |
18,00 |
|
76,00 |
38,00 |
|
79,00 |
43,00 |
|
96,00 |
53,00 |
|
99,00 |
62,00 |
|
70,00 |
30,00 |
|
136,00 |
116,00 |
|
103,00 |
78,00 |
|
92,00 |
47,00 |
|
123,00 |
92,00 |
|
76,00 |
38,00 |
|
85,00 |
43,00 |
|
73,00 |
35,00 |
|
129,00 |
95,00 |
|
71,00 |
34,00 |
|
75,00 |
37,00 |
|
90,00 |
46,00 |
|
106,00 |
84,00 |
•
Fuente: Elaboración propia en SPSS.
|
Resumen de procesamiento de casos |
||||||
|
|
Casos |
|||||
|
Válido |
Perdidos |
Total |
||||
|
N |
Porcentaje |
N |
Porcentaje |
N |
Porcentaje |
|
|
Coeficiente |
40 |
100,0% |
0 |
0,0% |
40 |
100,0% |
|
Velocidad |
40 |
100,0% |
0 |
0,0% |
40 |
100,0% |
•
Fuente: Elaboración propia en SPSS.
|
Descriptivos |
||||
|
|
Estadístico |
Desv.
Error |
||
|
Coeficiente |
Media |
93,3750 |
3,20710 |
|
|
95% de
intervalo de confianza para la media |
Límite
inferior |
86,8880 |
|
|
|
Límite
superior |
99,8620 |
|
||
|
Media
recortada al 5% |
92,7778 |
|
||
|
Mediana |
90,0000 |
|
||
|
Varianza |
411,420 |
|
||
|
Desv.
Desviación |
20,28349 |
|
||
|
Mínimo |
60,00 |
|
||
|
Máximo |
136,00 |
|
||
|
Rango |
76,00 |
|
||
|
Rango
intercuartil |
27,75 |
|
||
|
Asimetría |
,654 |
,374 |
||
|
Curtosis |
-,238 |
,733 |
||
|
Velocidad |
Media |
56,5250 |
3,90660 |
|
|
95% de
intervalo de confianza para la media |
Límite
inferior |
48,6232 |
|
|
|
Límite
superior |
64,4268 |
|
||
|
Media
recortada al 5% |
55,6667 |
|
||
|
Mediana |
46,0000 |
|
||
|
Varianza |
610,461 |
|
||
|
Desv.
Desviación |
24,70751 |
|
||
|
Mínimo |
18,00 |
|
||
|
Máximo |
116,00 |
|
||
|
Rango |
98,00 |
|
||
|
Rango
intercuartil |
43,75 |
|
||
|
Asimetría |
,769 |
,374 |
||
|
Curtosis |
-,512 |
,733 |
||
•
Fuente: Elaboración propia en SPSS.
•
Fuente: Elaboración propia en SPSS.
•
Fuente: Elaboración propia en SPSS.
•
Fuente: Elaboración propia en SPSS.
•
•
Fuente: Elaboración propia en SPSS.
•
Además, José Supo (2016) en un video de Youtube
titulado “Cómo se elige una prueba estadística”. Obtenido de: https://www.youtube.com/watch?v=WqHXBDLmn4A
sostiene que para elegir una prueba de hipótesis desde el nivel relacional,
explicativo y el aplicativo se deben seguir 5 pasos:
- Determinar el nivel de investigación.
- Luego determinar el objetivo de investigación, por
ejemplo, correlacionar entre 2 variables numéricas, o asociar entre 2
variables categóricas, dentro del nivel relacionar.
- Determinar la naturaleza de las variables porque
hay pruebas de hipótesis para variables numéricas y otras para variables
categóricas.
- Determinar si se tiene distribución normal, sólo
para variables numéricas, por ejemplo, si se quiere relacionar 2 variables
numéricas con distribución normal se escoge la Correlacional de Pearson y
si las variables numéricas no tienen distribución normal se escoge la Rho
de Spearman.
Y luego lo que sucede en algunos
casos, es escoger una prueba de hipótesis según el diseño que no se usa
siempre, como lo es escoger la prueba de Mc Nemar para un experimento que se
mide de manera dicotómica.
•
Según José Supo (2017) en un video de Youtube
cuyo título es: “Análisis de Datos del Estudio Relacional | Investigación
Cuantitativa”, obtenido de: https://www.youtube.com/watch?v=WOAu_CJ3pPE
si el estudio es relacional es bivariado, porque en ese caso el análisis
estadístico es entre 2 variables, es decir se relacionará la variable principal
de estudio uno a uno con las variables de asociación. Por ejemplo, la diabetes
se relacionará con la variable del consumo de comida chatarra; luego la
diabetes se relacionará con el sedentarismo, y así la diabetes se relacionará
uno a uno con otros factores de riesgo.
•
Se seleccionará las siguientes pruebas de
hipótesis de: T de Student cuando se compara 2 variables numéricas con
distribución normal, si no tiene distribución normal las variables numéricas
entonces aplica la U de Mann Whitney, en ese caso si el nivel de significancia
es menor de 0.05 entonces se queda con la hipótesis del investigador que es que
sí hay diferencias entre las variables. En cambio, si el nivel de significancia
es mayor a 0.05 entonces se queda con la hipótesis nula que afirma que las
variables numéricas obtenidas son iguales. Chi Cuadrado cuando se compara o
relaciona 2 variables categóricas, en ese caso si el nivel de significancia es
menor de 0.05 entonces se queda con la hipótesis del investigador que es que sí
hay diferencias entre las variables y sí se relacionan. En cambio si el nivel
de significancia es mayor a 0.05 entonces se queda con la hipótesis nula que
afirma que las variables categóricas obtenidas son iguales y no se relacionan.
•
Se aplica Correlación de Pearson cuando
relacionas 2 variables numéricas con distribución normal, en ese caso se
interpreta que si el nivel de significancia es menor de 0.05 entonces se queda
con la hipótesis del investigador que es que sí hay relación entre las
variables; en cambio si el nivel de significancia es mayor a 0.05 entonces se
queda con la hipótesis nula que afirma que las variables numéricas obtenidas no
se relacionan. Y según este resultado se establece su intensidad según el
coeficiente de relación que es de 0.01 a 1.00, siendo 1.00 una correlación
perfecta en caso haya sido su nivel de significancia menor a 0.05.
•
También existe Capa de Cohen que es una
estimación puntual para medir la fuerza de asociación entre 2 variables
categóricas y se interpreta igual que la Correlacional de Pearson. Para
comparar 2 variables numéricas primero antes de aplicar la T de Student es
necesario una prueba paramétrica para saber si es paramétrica tu frecuencia de
tu medición, entonces si es paramétrica se aplica la T de Student, si no es así
se aplica la U de Mann-Whitney. Tanto la T de Student como la la U de
Mann-Whitney es para comparar 2 grupos de variables numéricas con respecto a un
mismo tema o variable, si quieres comparar 3 grupos o más de un mismo tema o
variables entonces se utiliza el Anova en caso sean las distribuciones o grupos
paramétricos y si no son paramétricos es la Kruskal Wallis.
•
Y si quieres relacionar 2 variables numéricas
distintas, la Correlacional de Pearson sería si las 2 variables son
paramétricas y si no es paramétrica se aplica la Rho de Spearman y se
interpreta igual que Correlacional de Pearson.
•
Sólo es necesario la prueba de normalidad para
variables numéricas. Por ello, si se quiere relacionar 2 variables
ordinales-categóricas entonces se aplica la Rho de Spearman y se interpreta
igual que la Correlacional de Pearson, sin prueba de normalidad. Y si se quiere
comparar 2 variables ordinales se aplica la Kruskal Wallis y se interpreta e
igual que el Chi Cuadrado.
•
Y si se quiere comparar 2 o más variables numéricas de temas distintos
o si se quiere relacionar más de 2 o más variables numéricas entonces se aplica
el Manova y se interpreta igual que el Chi Cuadrado pero en este caso sería
para variables numéricas, es decir en ese caso si el nivel de significancia es
menor de 0.05 entonces se queda con la hipótesis del investigador que es que sí
hay diferencias entre las variables y sí se relacionan. En cambio, si el nivel
de significancia es mayor a 0.05 entonces se queda con la hipótesis nula que
afirma que las variables obtenidas son iguales y no se relacionan. La prueba de
hipótesis es cuando se compara o relaciona variables.
•
Si el estudio es explicativo (multivariado) se
seleccionará el estadístico de: Análisis factorial de la varianza, análisis
multivariante de la varianza, o el diseño cuadrado latino para experimentos,
esto último si todas las variables son categóricas y se miden con igual número
de alternativas, que se puede hacer en el Software SPSS.
•
Para los estudios explicativos se aplican los
criterios de causalidad de Bradford Hill al establecer si hay fuerza de
asociación entre las variables, además, si la variable independiente es
anterior a la variable dependiente en el tiempo y si la relación de
causa-efecto es unidireccional es decir si la variable independiente es la
causa de la dependiente y no al revés, también es necesario comprobar si al
manipular variable independiente se varia la variable dependiente o no y si esa
relación causa y efecto se da en la realidad.
•
Si es predictivo suele ser multivariado, según
José Supo (2017) en un video de Youtube cuyo título es: “Análisis de Datos del
Estudio Predictivo | Investigación Cuantitativa”, obtenido de: https://www.youtube.com/watch?v=N78CoUfP4hU
resalta que para predecir tenemos: Regresión logística binaria si todas las
variables son dicotómicas, la regresión lineal múltiple y la regresión lineal
simple si las variables son numéricas, todo ello es para las variables
predictoras o independientes y a las variables a predecir o dependientes, y si
la variables a predecir o dependiente es ordinal entonces la regresión sería
multinomial y sus variables independientes o predictoras pueden ser numéricas o
categóricas; también se puede aplicar la minería de datos de árbol de regresión
si las variables son numéricas, y árbol de caracterización si las variables son
categóricas, como se puede hacer todas estas regresiones en SPSS. Tanto las
regresiones como en la minería de datos la variable dependiente a predecir por
el software es una sola variable y las variables independientes o predictoras
pueden ser más de una. Para la minería de datos es necesario que el número de
la muestra sea mayor a 300 unidades.
•
Supo, José (2017). Canal de Bioestadístico de
Youtube. Análisis de Datos del Estudio Predictivo | Investigación
Cuantitativa. Obtenido de: https://www.youtube.com/watch?v=N78CoUfP4hU
•
En el nivel aplicativo tenemos las estadísticas
con herramientas para evaluar que son puntuales y para monitorear es el tiempo.
Y también está el diagrama de Pareto para controlar el desarrollo de una
solución para luego mejorar algo, como lo es describir en porcentajes el buen
trato del jefe, el bienestar que produce las buenas remuneraciones y el buen
trato entre los empleados. Todo ello, medidos por encuestas para mejorar el
ambiente laboral de una empresa. Y a nivel aplicativo se mide la variable
solución o ajuste o calibración al aplicarla y luego se mide los resultados de
manera evaluativa.
•
21. El ritual de la significancia estadística
•
Para probar una relación o comparación a nivel
bivariado o multivariado se utiliza una prueba de hipótesis cuyo proceso para
ello es el ritual de la significancia estadística según lo explica José Supo
(2019) en un video de Youtube titulado: El ritual de la significancia
estadística. Obtenido de: https://www.youtube.com/watch?v=_3szKWe5Tlo
señala que consiste en 5 pasos:
•
Redacción de la hipótesis
•
Determinar el margen de error o también llamado
nivel significancia, para determinar cuán probablemente exacta es la
comprobación de la hipótesis que puede ser del 95% y en ese caso el margen de
error o nivel se significancia sería de 5%.
•
Escoger la correcta prueba de hipótesis de
acuerdo a lo anteriormente explicado.
•
Calcular el P valor.
•
Se toma la decisión final así: Si el P valor es
menor a 0.05 entonces se acepta la hipótesis alternativa del investigador y no
se la puede rechazar esta última. Si en cambio el P valor o significancia como
resultado del análisis estadístico es mayor a 0.05 entonces se acepta la
hipótesis nula y no se la puede rechazar esta última, todo ello es
probabilísticamente.
•
Ejemplos: Se compara 2 variables categóricas que
son los problemas en el aula en los 2 sexos de los alumnos que hay en clase:
•
Folio
Problema Sexo Conteo
•
1 Bulling
Varones 17,00
•
2 Bulling
Mujeres 13,00
•
3 Distracción Varones 14,00
•
4 Distracción Mujeres 16,00
•
Fuente: Elaboración propia en SPSS.
•
Reporte de resultados en SPSS:
|
Resumen de procesamiento de casos |
||||||||||||
|
|
Casos |
|||||||||||
|
Válido |
Perdido |
Total |
||||||||||
|
N |
Porcentaje |
N |
Porcentaje |
N |
Porcentaje |
|||||||
|
Problema en el aula * Sexo de los alumnos |
60 |
100,0% |
0 |
0,0% |
60 |
100,0% |
||||||
|
•
Fuente:
Elaboración propia en SPSS. Tabla cruzada Problema en el aula*Sexo de los
alumnos |
|
|||||||||||
|
|
Sexo de los alumnos |
Total |
|
|||||||||
|
Varones |
Mujeres |
|
||||||||||
|
Problema en el aula |
Bulling |
Recuento |
17 |
13 |
30 |
|
||||||
|
% del total |
28,3% |
21,7% |
50,0% |
|
||||||||
|
Distracción |
Recuento |
14 |
16 |
30 |
|
|||||||
|
% del total |
23,3% |
26,7% |
50,0% |
|
||||||||
|
Total |
Recuento |
31 |
29 |
60 |
|
|||||||
|
% del total |
51,7% |
48,3% |
100,0% |
|
||||||||
•
Fuente: Elaboración propia en SPSS.
|
Pruebas de chi-cuadrado |
|||||
|
|
Valor |
df |
Significación asintótica (bilateral) |
Significación exacta (bilateral) |
Significación exacta (unilateral) |
|
Chi-cuadrado de Pearson |
,601a |
1 |
,438 |
|
|
|
Corrección de continuidadb |
,267 |
1 |
,605 |
|
|
|
Razón de verosimilitud |
,602 |
1 |
,438 |
|
|
|
Prueba exacta de Fisher |
|
|
|
,606 |
,303 |
|
N de casos válidos |
60 |
|
|
|
|
|
a. 0 casillas (0,0%) han esperado un recuento menor
que 5. El recuento mínimo esperado es 14,50. |
|||||
|
b. Sólo se ha calculado para una tabla 2x2 |
|||||
•
Fuente: Elaboración propia en SPSS.
Como se puede apreciar la Significación asintótica bilateral es mayor
a 0.05, aunque en este ejemplo hacemos caso a la Significación asintótica
bilateral de la Corrección de continuidad porque 2 de las frecuencias obtenidas
es menor 14,50 o sea es muy pequeña. Y en este caso el nivel de significancia
es 0.65 que sigue siendo muy alta. Por lo tanto, No podemos rechazar la
hipótesis nula y se rechaza probabilísticamente la hipótesis del investigador.
Como es un chi cuadrado cuya
Significación o P Valor es mayor 0.05 entonces se interpreta que las 2
variables son iguales y no se relacionan, al aceptar la hipótesis nula.
•
Fuente: Elaboración propia en SPSS.
•
22. Análisis cualitativo-categórico
•
Para el análisis de categorías de nivel
exploratorio que es también con enfoque cualitativo se desarrolla en asistentes
de softwares como Atlas.ti, donde se puede hacer matriz de categoría para
establecer una categoría con sus subcategorías o segmentos de manera horizontal
y otra categoría con sus subcategorías o segmentos de manera vertical en un
cuadro y si está relacionado o significan lo mismo, entonces se pone una “X” en
su intercesión.
•
Ejemplo de matriz de categorías:
|
Información ecológica de la prensa Soluciones ecológicas |
Información de aire |
Información de agua |
Información de tierra |
|
Soluciones de expertos |
X |
|
X |
|
Soluciones a nivel nacional |
|
X |
X |
|
Soluciones a nivel internacional |
X |
|
|
Fuente: Elaboración propia en Microsoft Word.
•
También en el software asistente de Atlas.ti se
puede realizar codificación abierta o viva que son las categorías con sus
definiciones conceptuales. También se puede desarrollar mapas conceptuales o
codificación selectivas o sistemáticas en la versión de redes de categorías
donde la categoría principal suele estar al centro y las subcategorías están a
su alrededor, relacionando las categorías y subcategorías. Asímismo, se hace
una tabla de frecuencias simple de las categorías más nombradas en el trabajo
de campo que son las variables emergentes. También, se desarrollan comentarios
y explicaciones generales, además de los resultados de mayor alcance,
importantes y finales que son los memos que puede ser la teoría fundamentada
final basada en la información obtenida. También se puede desarrollar la nube
de palabras en Atlas.ti como lo es por ejemplo:
•
•
Fuente: Elaboración propia en Atlas.ti 8.0.
CAPÍTULO QUINTO:
INFORME DE RESULTADOS
23. Discusión, conclusiones y recomendaciones
23.1. Discusión
•
El Dr. Arístedes Alfredo Vara Horna en su libro
«7 Pasos para Elaborar una Tesis» de octubre (2015) en sus páginas 507-519
argumenta que:
•
En la discusión se puede nombrar una
investigación similar de un tiempo cercano a la que se ha hecho y luego se
compara, critica, analiza y comenta con la investigación que se ha hecho.
También se interpreta los resultados obtenidos en la tesis. Se nombran las
dificultades, limitaciones y errores de la investigación, también se nombra las
consecuencias que traerá la investigación ya hecha y una posible solución o
recomendación con respecto a la problemática.
23.2.
Conclusiones
•
Se señala si se ha aprobado la hipótesis general
y específicas o no.
•
Se nombra algunos datos importantes del marco
teórico.
•
Para cada conclusión hay una recomendación.
•
El promedio es que haya 5 párrafos de
conclusiones y 5 párrafos para recomendaciones.
No incluir
términos complicados que no se conocen bien o difíciles de explicar.
•
23.3. Consejos para la exposición de la tesis
- Guardar seriedad y no se debe pelear con el jurado.
- Generalmente si se ha probado la hipótesis
propuesta se debe defender esas hipótesis en la sustentación.
- No todas las preguntas del jurado deben ser
respondidas por el tesista.
- Se debe encontrar y desarrollar el estilo personal
de hacer exposiciones de tesis y de hablar en público que incluye tono de
voz, ademanes más usados y énfasis en ideas principales, etc.
- Según el Dr. José Supo (2015) el tesista debe saber
de memoria el título de la tesis y el planteamiento del problema.
- Según el Dr. Silva (2014) el tesista debe saber de
la tesis más que el jurado.
•
23.4. Conectores lógicos para exponer los
resultados de la tesis
Ñ
Para exponer los resultados de tu investigación
con conectores lógicos ante el jurado de tesis el Dr. Francisco Miro Quesada en
su libro “Lógica” de 1967 en sus páginas 30-98 nos dice:
Ñ
~ = no
Ñ
Ʌ = y
Ñ
V = o
Ñ
→ = entonces
Ñ
Supongamos que:
Ñ
p = se da capacitación de los congresistas
Ñ
q = mejora sus roles gubernamentales.
Ñ
Y la investigación prueba que la capacitación de
los congresistas mejora sus roles gubernamentales.
•
Si ~p →
~q Ʌ
si p → q
•
Esto se describe: si no se da la capacitación de
los congresistas (~p) entonces no mejora sus roles gubernamentales (~q), y si
se da la capacitación de los congresistas (p) entonces mejora sus roles
gubernamentales (q)
•
24. Normas y procedimientos para elaborar
artículos científicos para revistas
Ñ
Según Jorge Osada (2020) como profesor del curso
Redacción de artículos en la Universidad Peruana Cayetano Heredia, en Lima,
Perú dijo que en los lineamientos generales para hacer un artículo científico
es necesario tomar en cuenta:
Ñ
Que es necesario la aprobación de un comité de
ética del Instituto Nacional de Salud o de una universidad con el protocolo de
la comisión de ética desarrollado previamente al informe final del artículo de
tesis.
Ñ
La redacción en la mayoría del artículo
científico
Ñ
No se debe repetir la información, se debe decir
lo más importante y dar preferencia a tus aportes propia de la investigación.
Ñ
El promedio del número máximo de palabras en el
resumen es 250 puede ser un poco más o menos, igual puede ser un poco más o
menos de 7 mil palabras en todo el artículo y entre 15 y 30 páginas del
artículo estas normas varían un poco según la guía del autor de cada revista.
Ñ
Y se debe estudiar artículos de la revista de
donde se quiere publicar.
Ñ
Partes del artículo según la clase de Jorge
Osada en curso online de la Universidad Peruana Cayetano Heredia en el (2020):
Ñ
Resumen: Se nombra el objetivo, luego la
metodología de manera resumida y los resultados obtenidos también de manera
resumida.
Ñ
Introducción: Esta parte incluye el objetivo de
la investigación y las causas de la necesidad de la investigación y su sentido
y se cita otras investigaciones de revistas indexadas y otras tesis como
antecedentes.
Ñ
Método y
materiales: Se incluye el tipo de investigación, el método ya sea observacional
o experimental y el enfoque de la investigación, también la población, la
muestra, la unidad de análisis y la técnica de recolección de datos. Se
responde al cómo del trabajo de campo.
Ñ
Resultados: Se informa los resultados del
análisis de datos con tablas y gráficos y la interpretación del P valor si la
investigación incluye la prueba de hipótesis, que es cuando se compara o
relaciona. Aquí se limita a informar los resultados del análisis de datos
propio de la investigación.
Ñ
Discusión: Es la parte más larga y que toma más
tiempo. Incluye las consecuencias que tiene la investigación, también las
dificultades, limitaciones y sesgos que ha tenido la investigación. También se
incluye la interpretación de tu investigación según el contexto y comparar la
investigación con otras investigaciones según el contexto.
Ñ
Conclusiones: Si es una investigación
cuantitativa se informa si se han validado o rechazado las hipótesis
específicas y la general. Y si es una investigación cualitativa se enuncia la
teoría fundamentada según la información obtenida.
Ñ Bibliografía
recomendada y bibliografía de este blog web:
•
Bibliografía que se recomienda para
profundizar y complementar
Ñ Angles
Olvea, Cipriano, (1965). Estadística aplicada a la educación y a la
psicología. Lima, Perú.
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