diseños de investigación
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Metodología de la investigación:
Diseños de investigación
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Wilfredo Bulege
Diseños de investigación
Se refiere al plan o estrategia concebida para obtener respuestas confiables a las preguntas de investigación. El diseño, plantea una serie de actividades sucesivas y organizadas, que deben adaptarse a las particularidades de cada investigación indicando los pasos a seguir para recolectar y analizar los datos.
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Diseños de investigación cuantitativa
Diseños de investigación
Diseños experimentales
Experimentos puros
Pre prueba, pos prueba y GC
Pos prueba y GC
Cuatro Grupos de Solomon
Series cronológicas
múltiples
Factoriales
Cuasi experimentos
Pre experimentos
Diseños no experimentales
Transversales
Longitudinales
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Es una situación de control en la cual se manipula de manera intencional, una o más variables independientes para analizar las consecuencias sobre una o más variable dependientes.
Diseños experimentales
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Símbolo Concepto
R Asignación al azar.
G Grupos de sujetos.
• GE: Grupo experimental, recibe tratamiento.
• GC: Grupo de control, no recibe tratamiento.
X Tratamiento, estímulo, reactivo experimental.
O Medición que se hace a uno o más grupos a
través de pruebas, cuestionarios,
observaciones, etc.
- Ausencia de tratamiento.
Simbología de los diseños experimentales
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Son aquellos que reúnen los dos requisitos para lograr el control y la validez interna 1) grupos de comparación (manipulación de una o más variables independientes) y 2) equivalencia de los grupos. Estos diseños llegan a incluir una o más variables independientes y una o más dependientes. Así mismo, pueden utilizar pre pruebas y post pruebas para analizar la evolución de los grupos antes y después del tratamiento experimental.
Experimentos puros
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Diseño con pre prueba, post prueba y grupo de control:
Diseño con post prueba únicamente y grupo de
control:
Tipos de experimentos puros
Grupo Asigna-
ción
Pre-
prueba
Trata-
miento
Post-
prueba
Diferencia
GE R O1 X O2 O2-O1=d1
GC R O3 - O4 O4-O3=d2
Grupo Asigna-
ción
Pre-
prueba
Trata-
miento
Post-
prueba
GE R X O1
GC R - O2
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Diseño de cuatro grupos de Solomon:
Grupo Asigna-
ción
Pre-
prueba
Trata-
miento
Post-
prueba
Diferencia
GE R O1 X O2 O2-O1=d1
GC R O3 - O4 O4-O3=d2
GE R X O5 O5=d3
GC R - O6 O6=d4
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Diseños experimentales de series cronológicas múltiples:
Grupo Asigna-
ción
Pre-
prueba
Trata-
miento
Post-pruebas
GE R O1 X O2 O3 O4
GE R O5 X O6 O7 O8
GC R O9 - O10 O11 O12
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Diseños factoriales:
F A C T O R 1
F
A
C
T
O
R
2
A B …
1 yA1 yB1
2 yA2 yB2
3 yA3 yB3
.
.
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Grupo Asigna-
ción
Pre-
prueba
Trata-
miento
Post-
prueba
Diferencia
GE O1 X O2 O2-O1=d1
GC O3 - O4 O4-O3=d2
Son diseños de investigación experimentales en los cuales los sujetos o grupos de sujetos de estudio no están asignados aleatoriamente. Los diseños cuasi-experimentales más usados siguen la misma lógica e involucran la comparación de los grupos de tratamiento y control como en las pruebas aleatorias.
Cuasi experimentos
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Diseños de comparación de grupos no equivalentes. Diseño de series temporales interrumpidas. Modelo de serie temporal múltiple. Diseño de un solo grupo de preprueba-posprueba. Diseño de grupo de control no equivalente, preprueba – posprueba.
Diseño de series de tiempo (o series cronológicas seriadas)
Diseño de series cronológicas equivalentes. Diseño de series temporales con grupo control no
equivalente. Diseño de casos equilibrados. Diseño de un solo sujeto.
Tipos de cuasi experimentos
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Grupo Asigna-
ción
Pre-
prueba
Trata-
miento
Post-
prueba
Diferencia
GE O1 X O2 O2-O1=d1
Son el diseño de un solo grupo cuyo grado de control es mínimo. Generalmente es útil como un primer acercamiento al problema de investigación en la realidad.
Pre experimentos
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Tipos de pre experimentos
Diseño de preprueba / posprueba con un solo grupo.
Estudio de caso con una sola medición.
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Se caracteriza por no
manipular
deliberadamente la
variable independiente.
El investigador para este
tipo de diseños no
experimentales solo se
sustrae a contemplar los
fenómenos en su estado
natural para luego
analizarlos.
Diseños no experimentales
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Es la recolección de datos con el propósito de describir las variables y analizar su comportamiento en un mismo tiempo.
Diseños transversales
Estudio T1
M1 O1
M2 O2
Donde:
• M1, M2 son muestras
• O1, O2 son observaciones.
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Exploratorios: Conocen (inicio) una comunidad, un contexto, un evento, una situación, una variable o un conjunto de variables.
Descriptivo: Observan y describen los fenómenos tal como se presentan en forma natural.
Correlacionales-causales: Describen relaciones entre dos o más categorías, conceptos o variables en un momento determinado.
Tipos de diseños transversales
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Ejemplos de diseños transversales
Determinar el nivel de delincuencia existente en la ciudad de Lima en el año 2015.
Determinar el número de casos de Cáncer al estomago en la región Junín al 2015.
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Consiste en analizar los cambios que se dan a través
del tiempo, de determinadas categorías, conceptos,
sucesos, eventos. Este diseño toma una sola muestra
y los mide a través del tiempo.
Estos diseños pueden ser prospectivos o
retrospectivos.
Diseños longitudinales
Estudio T1 T2 T3
M O1 O2 O3
Donde:
• T1, T2, T3 : son los periodos en los cuáles se realizan las
observaciones.
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Diseños de tendencia: Son aquellos que analizan
cambios a través del tiempo (en categorías, conceptos,
variables, etc., o sus relaciones) dentro de alguna
población en general.
Diseños de evolución de grupo: Los diseños de
evolución de grupo o estudios cohorte, examinan
cambios a través del tiempo en sub-poblaciones o
grupos específicos.
Diseños panel: Son similares a las dos clases de
diseños anteriores, sólo que el mismo grupo de sujetos
es medido u observado (se recolectan datos sobre
ellos) en todos los tiempos o momentos.
Tipos de diseños longitudinales
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Ejemplos de diseños longitudinales
Evolución del aprendizaje de un grupo de estudiantes en tres bimestres.
Productividad de las empresas del sector textil entre el 2002 al 2012.
Uso de equipos de seguridad en obras de construcción desde el 2010 al 2015.
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Se refiere al grado en que ciertamente la manipulación de la Variable Independiente es responsable de los cambios en la Variable Dependiente.
Cualquier factor o fuente que no sea la Variable Independiente y que pudiera explicar los resultados es una amenaza para la validez interna.
Validez interna
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La validez externa se refiere a la extensión y forma en que los resultados de un experimento pueden ser generalizados a diferentes sujetos, poblaciones, lugares, etc.
Validez externa
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