1

EL DISEÑO DE INVESTIGACION

“Para empezar un gran proyecto, hace falta valentía. Para terminar un gran proyecto, hace falta

perseverancia”.

A. CONCEPTO DE DISEÑO

Según exponíamos anteriormente cuando mostrábamos un modelo general del proceso de

investigación, existe un paralelismo entre la formulación del marco teórico de la investigación y la

elaboración de su diseño. Si la primera tarea tiene por finalidad analizar el objeto en tanto que

construcción teórica, para permitir una clara aproximación conceptual, la elaboración del diseño se

ocupa, por contraparte, del abordaje de ese mismo objeto en tanto que fenómeno empírico, para lograr

confrontar así la visión teórica del problema con los datos de la realidad. Por ello es que hablamos de

un momento específicamente metodológico de la investigación, porque en este punto las

preocupaciones esencialmente lógicas y teóricas de la fase anterior ceden el paso a los problemas más

prácticos de la verificación o del diseño de la prueba.

Si el conocimiento es un proceso intrínsecamente teórico-práctico, donde las ideas e hipótesis deben

ser confrontadas permanentemente con los hechos empíricos para poder afirmarlas o negarlas, se

comprenderá entonces la importancia de trazar un modelo conceptual y operativo que nos permita

efectuar tal cometido. El diseño de la investigación se ocupa precisamente de esa tarea: su objeto es

proporcionar un modelo de verificación que permita contrastar hechos con teorías, y su forma es la

de una estrategia o plan general que determina las operaciones necesarias para hacerlo. Así, por

ejemplo, si nuestra aproximación teórica nos lleva a suponer que la esquizofrenia tiene un origen

orgánico, tendremos que elaborar un método para poder comprobar si tal afirmación se corresponde o

no con la realidad. Definir qué pruebas de laboratorio, qué observaciones y análisis de conductas son

los pertinentes para llegar a esa comprobación, es lo que llamamos elaborar un diseño. Resulta claro,

entonces, el sentido de lo que hemos denominado momento metodológico de la investigación: en el

mismo no se trata ya de definir qué vamos a investigar, sino cómo vamos a hacerlo.

Nos hemos referido ya a que todo trabajo científico se define como tal primordialmente por el

método que adopta, tanto para su planteamiento como para su ejecución y análisis, más que por la

verdad o falsedad de sus resultados o por el tema sobre el que se desarrolle. De lo mismo se infiere

que, sin un plan coherente y racional de trabajo, sin una estrategia general orientada a la correcta

selección de las técnicas de recolección y análisis de datos, estaríamos lejos de trabajar

científicamente. Realizar el diseño de una investigación significa llevar a la práctica los postulados

generales del método científico, planificando una serie de actividades sucesivas y organizadas donde

se encuentran las pruebas a efectuar y las técnicas a utilizar para recolectar y analizar los datos. El

diseño es, pues, una estrategia general de trabajo que el investigador determina una vez que ya ha

alcanzado suficiente claridad respecto a su problema y que orienta y esclarece las etapas que habrán de

acometerse posteriormente.

2

Seguidamente pasaremos a revisar los tipos básicos de diseños de investigación que se utiliza en el

trabajo científico. Debemos aclarar, sin embargo, que cada investigación posee un diseño propio,

peculiar, concreto, y que en cambio nos referiremos en lo siguiente a abstracciones, a tipos ideales

puros. Cada estudio concreto podrá adaptarse más o menos estrechamente a los modelos que

expondremos o combinarlos de diversa manera, según las necesidades de la investigación en curso.

1. TIPOS DE ESTUDIO

En la investigación nos encontramos con una serie de

clasificaciones y los criterios con que se clasifican son arbitrarios y no

siempre excluyentes, siendo los más comunes los siguientes:

1. SEGÚN LA FINALIDAD:

Investigación básica (pura). Se define como la actividad orientada

a la búsqueda de nuevos conocimientos y nuevos campos de

investigación sin un fin práctico específico e inmediato. Tiene

como fin crear un cuerpo de conocimiento teórico sobre los fenómenos, sin preocuparse de

su aplicación práctica, se orienta a conocer y persigue la resolución de problemas amplios y

de validez general.

Investigación Aplicada: Tiene como finalidad primordial la resolución de problemas

prácticos inmediatos en orden a transformar las condiciones del acto y a mejorar la calidad.

El propósito de realizar aportaciones al conocimiento teórico es secundario.

2. SEGÚN EL ALCANCE TEMPORAL:

Investigación transversal (seccional, sincrónica). Son investigaciones que estudian un

aspecto de desarrollo de los sujetos en un momento dado. Comparan diferentes grupos de

edad (G1, G2, G3 .... n) observados (O1) en un único momento. Por ejemplo.

Investigación longitudinal (diacrónica). Son investigaciones que estudian un aspecto de

desarrollo de los sujetos en distintos momentos o niveles de edad (E1, E2,... E6), mediante

observaciones repetidas (O1 + O2 + O3 + ...t). Los estudios longitudinales se llaman

también de panel si se observan siempre los mismos sujetos y de tendencia si los sujetos

son distintos.

3. SEGÚN LA PROFUNDIDAD U OBJETIVO:

Investigación exploratoria. Tiene carácter provisional en cuanto que se realiza para obtener

un primer conocimiento de la situación donde se piensa realizar una investigación posterior.

Puede ser de carácter descriptivo o explicativo, o ambos a la vez.

Investigación descriptiva. Tiene como objetivo central la descripción de los fenómenos. Se

sitúa en el primer nivel del conocimiento científico. Utiliza métodos descriptivos como la

observación, estudios correlacionales, de desarrollo, etc.

Investigación explicativa. Vas más allá de la descripción de conceptos o fenómenos o del

establecimiento de relaciones entre conceptos. Su objetivo es la explicación de los

fenómenos y el estudio de sus relaciones para conocer su estructura y los aspectos que

intervienen en la dinámica de aquellos. Son más estructurados que otros estudios y de hecho

implican los propósitos de estos (exploración, descripción y correlación).

Investigación experimental. En estos tipos de investigación se, manipulan deliberadamente

una o más variables independientes (supuestas causas) para analizar las consecuencias que la

3

manipulación tiene sobre una o más variables dependientes (supuestos efectos), dentro de

una situación de control. Estudia las relaciones de causalidad utilizando la metodología

experimental con la finalidad de control de los fenómenos. Se fundamenta en la

manipulación activa y el control sistemático, se aplica a áreas temáticas susceptibles de

manipulación y medición.

4. SEGÚN EL CARÁCTER DE LA MEDIDA:

Investigación cuantitativa. Se centra fundamentalmente en los aspectos observables y

susceptibles de cuantificación de los fenómenos, utiliza la metodología empírico-analítica y

se sirve de pruebas estadísticas para el análisis de datos.

Investigación Cualitativa. Se orienta al estudio de los significados de las acciones humanas y

de la vida social. Utiliza la metodología interpretativa (etnografía, fenomenología,

interaccionismo simbólico, etc); su interés se centra en el descubrimiento de conocimiento, el

tratamiento de los datos es básicamente cualitativo.

5.- SEGÚN EL MARCO EN QUE TIENE LUGAR:

Investigación de laboratorio. Se realiza en situación de laboratorio, lo que conlleva la creación

intencionada de las condiciones de investigación con mayor rigor y control de la situación. Los

resultados de esta investigación son difícilmente generalizables a las situaciones naturales de

los sujetos.

Investigación de campo sobre el terreno. El hecho de realizarse en una situación natural

permite la generalización de los resultados a situaciones afines; sin embargo, no permite el

riguroso control propio de la investigación de laboratorio.

2. POBLACIÓN Y MUESTRA

Una vez definido el problema a investigar, formulados los objetivos y/o

hipótesis, determinadas las variables y elegido el tipo de diseño de

investigación que vamos a utilizar, es preciso definir cuál va ser la población o

universo en la que vamos a aplicar nuestra investigación. La población o

universo está formada por todos los elementos o sujetos que se quiere estudiar

y que podrían ser observados individualmente en el estudio.

Salvo en el caso de poblaciones pequeñas es necesario realizar una

selección de los sujetos ya que por razones de tiempo, costo y complejidad para la recogida de datos,

sería imposible estudiarlos a todos.

Para ello se utiliza la selección de una muestra de sujetos o elementos, que no es más que la

elección de una parte representativa de una población o universo, cuyas características se reproducen

en pequeño lo más exactamente posible.

Los requisitos fundamentales que debe reunir la muestra son:

Debe comprender parte del universo y no la totalidad de éste.

4

Su tamaño será estadísticamente proporcionado a la magnitud del universo. La magnitud de la

muestra es directamente proporcional a su fiabilidad y vendrá estadísticamente determinada en unas

tablas que existen al efecto.

Debe ser representativa en cuanto a las características de la población. Si hay distintos sujetos

con distintas características, la muestra deberá representarlos en idénticas proporciones a las de la

población.

En el caso de que nuestro universo esté compuesto por un número relativamente alto

de unidades será prácticamente imposible, por razones de tiempo y de costos, y porque

no es en realidad imprescindible, examinar cada una de las unidades que lo componen.

En vez de realizar esa fatigosa tarea procederemos a extraer una muestra de ese

universo, o sea un conjunto de unidades, una porción del total, que nos represente la

conducta del universo en su conjunto. Una muestra, en un sentido amplio, no es más que eso, una

parte del todo que llamamos universo y que sirve para representarlo.

3. LA MUESTRA

La operacionalización del universo consiste en reducir a proporciones

factibles de investigar al conjunto de las unidades que nos interesan, en otras

palabras, en la tarea de encontrar una forma de obtener información

relevante sin necesidad de acudir a la medición de todo el universo posible de datos. Es el aspecto

cuantitativo de la operacionalización y, para resolverlo, habrá de apelarse entre otras disciplinas a la

estadística, mediante las técnicas de muestreo. La operacionalización de las variables es, por lo

contrario, de naturaleza básicamente cualitativa, y tiene por objeto encontrar los indicadores a través

de los cuales se expresa concretamente el comportamiento de las mismas.

A. DATOS Y UNIDADES

Por dato entendemos cada uno de los elementos de información que se recoge durante el

desarrollo de una investigación y sobre la base de los cuales, convenientemente

sintetizados, podrán extraerse conclusiones de relevancia en relación al problema inicial

planteado.

Cualquier información, por más pequeña y fragmentaria que sea, puede considerarse como un dato

siempre y cuando pueda colaborar, de algún modo, a esclarecer los problemas que nos planteamos en

un estudio. Saber, por ejemplo, que la persona NN está a favor del candidato X, es un dato. Esa

información, por sí sola, carece prácticamente de valor, pues poco nos dice respecto de las intenciones

generales de voto que existen entre los electores. Pero el valor del dato reside no en su alcance

individual, en lo que nos expresa por sí mismo, sino en su posibilidad de ser integrado en un conjunto

mayor. Es sólo ahí, cuando agrupamos muchas informaciones de carácter similar, cuando en nuestro

5

ejemplo consultamos a muchas personas respecto a la opinión que tienen sobre el tema, que cada dato

individual se hace valioso dentro de una perspectiva más amplia. Así podemos llegar a enunciar que

un determinado tanto por ciento de las personas están a favor del candidato X, e integrar esta

información, a su vez, en un estudio de opiniones de tipo preelectoral.

En el ejemplo anterior cada dato provenía directamente de alguna pregunta que se formulaba a

personas determinadas. En ese sentido puede decirse que cada una de esas personas se constituye en el

origen, en la fuente de los datos obtenidos. Estas fuentes, que pueden ser personas, situaciones o

hechos que se observan directamente, o materiales bibliográficos de diversa naturaleza, son las que

llamamos unidades de datos y, a su conjunto, a la suma de todas las unidades, se le dan el nombre de

universo. En general toda investigación puede considerarse como una búsqueda de los datos

apropiados que permitan resolver ciertos problemas de conocimiento. Dichos datos son obtenidos a

través de un conjunto de unidades que constituyen el universo relevante para la investigación.

Suele ocurrir que una enorme cantidad de unidades resultan relevantes para

una investigación: existen universos tan amplios como el conjunto de los

ciudadanos de un país, la flora de una región o las innumerables galaxias.

Estos universos resultan por lo general demasiado extensos para el

investigador, pues éste no tiene ni el tiempo ni los recursos para abordar

sistemáticamente el estudio de cada una de las unidades que lo componen.

Para resolver este inconveniente se acude a la operacionalización del universo

mediante la extracción de muestras, tal como veremos a continuación, a la

selección de casos y a otras técnicas de selección que, por razones de espacio, no será posible tratar.

Sin embargo, no todas las muestras resultan útiles para llevar a cabo un trabajo de investigación. Lo

que se busca al emplear una muestra es que, observando una porción relativamente reducida de

unidades, se obtengan conclusiones semejantes a las que lograríamos si estudiáramos el universo total.

Cuando una muestra cumple con esta condición, es decir, cuando nos refleja en sus unidades lo que

ocurre en el universo, la llamamos muestra representativa. Sus conclusiones son susceptibles de ser

generalizadas al conjunto del universo, aunque para ello debamos añadir un cierto margen de error en

nuestras proyecciones. Casi todas las muestras que se utilizan en las investigaciones son muestras

representativas no obstantes que, en algunos casos, se empleen muestras no-representativas. Ello

ocurre cuando no se pretende hacer un trabajo muy preciso, cuando se buscan conocer apenas algunos

indicios generales de un problema o cuando el tiempo impide otra forma de trabajo más rigurosa. De

ninguna manera es lícito, sin embargo, proyectar estos conocimientos de tipo

sumario hacia el universo, siempre que se tomen como aproximaciones

previas para estudios más profundos.

No puede saberse nunca a priori si la muestra obtenida es o no

representativa, pues para saberlo con absoluta certeza sería necesario

investigar todo el universo y luego comparar ambos resultados. Como esto

resulta tan absurdo como encender todos los fósforos de una caja para saber

si son buenos, lo que se hace es acudir a procedimientos matemáticos que son capaces de decirnos con

6

qué nivel de confianza trabajamos al escoger una muestra determinada. El estudio de estos

procedimientos corresponde al campo de la estadística. No es el objeto de nuestro trabajo desarrollar

temas que, por su complejidad, han sido tratados extensamente en trabajos especializados. Por ello

simplemente nos remitiremos a dar una idea general de los principales tipos de muestras que se

utilizan, así como de las técnicas que permiten obtenerlas.

Una primera división que suele hacerse entre las muestras consiste en separarlas en muestras

probabilísticas y no probabilísticas. En el primer tipo la característica fundamental es que todo

elemento del universo tiene una determinada probabilidad de integrar la muestra, y que esa

probabilidad puede ser calculada matemáticamente con precisión. En las muestras no probabilísticas

ocurre lo contrario y el investigador procede en cierta forma a ciegas, pues no tiene una idea del error

que puede estar introduciendo en sus apreciaciones. Las muestras no probabilísticas más utilizadas

son las llamadas accidentales, por cuotas o intencionales.

Una muestra accidental es aquella que se obtiene sin ningún plan preconcebido, resultando las

unidades escogidas producto de circunstancias fortuitas. Si, por ejemplo, entrevistamos a los primeros

cincuenta transeúntes que pasan por una cierta calle o medimos la profundidad del mar a lo largo de un

trayecto entre dos puntos cualesquiera, estaremos en presencia de una muestra accidental. Los datos

obtenidos podrán o no representar al universo en estudio, porque corresponderán a circunstancias

peculiares del lugar y momento en que se tomó la muestra. El investigador no puede saber, entonces,

hasta qué punto sus resultados podrán proyectarse, con confiabilidad, hacia el conjunto más amplio

que desea conocer.

Una muestra por cuotas consiste en predeterminar la cantidad de elementos de cada categoría que

habrán de integrarla. Así podemos asignar una cuota de 50 hombres y 50 mujeres a una muestra de

100 individuos, asumiendo que esa es la distribución de la población total. Por más que esa presunción

llegue a ser válida no deja de existir cierta arbitrariedad en este modo de proceder, por lo que la

rigurosidad estadística de las muestras por cuotas se reduce considerablemente.

Una muestra intencional escoge sus unidades no en forma fortuita sino completamente arbitraria,

designando a cada unidad según características que para el investigador resulten de relevancia. Estas

muestras son muy útiles y se emplean frecuentemente en los estudios de caso, por más que la

posibilidad de generalizar conclusiones, a partir de ellas, sea en rigor nula.

Muestras probabilísticas:

Hoy en día existen programas para realizar la muestra sin necesidad de realizarlo manualmente, sin

formulas, etc.:

http://med.unne.edu.ar/biblioteca/calculos/calculadora.htm

http://www.surveysoftware.net/sscalce.htm

http://es.gmi-mr.com/solutions/sample-size-calculator.php

7

http://www.corporacionaem.com/tools/calc_muestras.php

http://www.netquest.com/es/panel/calculadora-muestras.html

Muestras aleatorias

En las muestras aleatorias cada uno de los elementos del universo tiene una probabilidad determinada

y conocida de ser seleccionado. Para que esto suceda así es necesario proceder a la extracción de la

muestra mediante ciertas técnicas, capaces de garantizarnos que cada elemento de la misma posea una

probabilidad conocida de aparecer en ella. Los procedimientos más usuales para la obtención de

muestras aleatorias son los siguientes:

a. Al azar simple

Este procedimiento se inicia confeccionando una lista de todas las unidades que configuran el

universo, numerando correlativamente cada una de ellas. Luego, mediante cualquier sistema

(programas de computación, tabla de números al azar, etc.) se van sorteando al azar estos números

hasta completar el total de unidades que deseamos que entren en la muestra. De este modo la

probabilidad que cada elemento tiene de aparecer en la muestra es exactamente la misma.

Este método nos garantiza una selección completamente aleatoria pero resulta muy lento y costoso

pues nos obliga a elaborar listas completas de todas las unidades de interés, lo cual a veces resulta

sencillamente imposible. Además se requiere realizar una por una la selección de cada elemento, lo

que es evidentemente muy fatigoso y caro cuando las dimensiones del universo son grandes. Por este

motivo sólo se emplea el sistema del azar simple cuando los universos son relativamente pequeños,

cuando por diversas razones es posible conocer taxativamente cada una de las unidades y cuando

además la muestra no tiene dimensiones muy amplias.

Este método no será adecuado si, por ejemplo, queremos sacar una muestra de todas las personas

analfabetas que existen en un país, pues por su número y por lo indeterminado de su situación nos será

imposible confeccionar la lista de todas las que existen. En cambio, si nuestra intención es extraer una

muestra del universo de todos los alumnos que ingresan a una universidad en un determinado año,

resultará un método adecuado, puesto que se trata de una cantidad menor de unidades que además

están registradas ya en listas pertinentes.

b. Al azar sistemático

Este tipo de muestra parte de una idea básica muy similar a la de la técnica anterior requiriéndose

también, en este caso, de un listado completo de las unidades que integran el universo en estudio.

Luego, en vez de proceder a escoger una por una las unidades de acuerdo al método ya señalado, se

efectúan las siguientes operaciones:

a) Se calcula la constante K, que resulta de dividir el número total de unidades que componen el

universo por el número de unidades que habrán de integrar la muestra:

8

K = N/n

Donde:

N = número total de unidades que componen el universo.

n = número total de unidades que integrarán la muestra.

b) Una vez calculado el valor de K se efectúa un sorteo para elegir un número que sea inferior o igual

a su valor. Como primera unidad a integrar la muestra se elige aquella que, en la lista general, posea

idéntico número de orden al sorteado. Si designamos con A a este primer valor, la segunda unidad

escogida será la que lleve el número A+K, la tercera corresponderá a A+2K, y así sucesivamente hasta

llegar a A+(n-1)K.

Supongamos un universo constituido por 2.800 elementos del que deseamos obtener una muestra de

70 casos. Tenemos entonces:

N = 2.800

n = 70

K = 2.800/70 = 40

Ahora, mediante cualquier procedimiento, buscamos al azar un número entero cuyo valor figure

entre los límites de 1 y 40. Sea el número escogido, en este caso, el 23. Entonces, las unidades que

pasarán a formar parte de la muestra serán las que lleven los siguientes números de orden:

1a unidad: 23

2a unidad: 23 +40 = 63

3a unidad: 23 + 80 = 103

.....

70a unidad: 23 + 2.760 = 2.783

Las ventajas y desventajas de este procedimiento son casi idénticas a las de las muestras al azar

simple, aunque estas últimas se prefieren ahora más que hace unos años, ya que los procedimientos

computacionales hacen mucho más fácil efectuar el sorteo de las unidades y no existe el riesgo de que

la muestra quede sesgada por algún tipo de regularidad que no conocemos y que esté presente en el

universo.

c. Muestras por conglomerados

Esta técnica tiene utilidad cuando el universo que se requiere estudiar admite su subdivisión

en universos menores en partes del mismo de características similares a las del universo total. Cuando

es posible asumir tal cosa se procede a subdividir el universo en un número finito de conglomerados y,

9

entre ellos, se pasa a escoger algunos que serán los únicos que se procederá a investigar. Esta elección

puede realizarse ya sea por el método del azar simple o del azar sistemático. Una vez cumplida esta

etapa puede efectuarse una segunda selección, dentro de cada uno de los conglomerados elegidos, para

llegar a un número aún más reducido de unidades muestrales.

La ventaja de esta técnica es que obvia la tarea de confeccionar el listado con todas las unidades del

universo, lo cual, como ya veíamos, resulta imposible de hacer en muchos casos. Su desventaja mayor

radica en que, al efectuarse el muestreo en dos etapas, los errores muestrales de cada una se van

acumulando, dado un error algo mayor que para los métodos descritos anteriormente.

La técnica de los conglomerados suele utilizarse cuando queremos extraer muestras de los

habitantes de un conjunto geográfico amplio, una gran ciudad o un conjunto de aldeas, por lo que se

procede a tomar cada aldea o grupo de manzanas como un conglomerado independiente. Del mismo

modo se la utiliza para investigar reservas forestales y marinas, estrellas, productos industriales y otros

universos relativamente semejantes.

d. Muestras estratificadas

A la inversa de lo que sucedía en el caso anterior, este método supone que el universo pueda

desagregarse en sub-conjuntos menores, homogéneos internamente pero heterogéneos entre sí. Es

como si fragmentáramos el universo en estratos o categorías de unidades, diferenciándolos de acuerdo

a alguna variable que resulte de interés para la investigación. Cada uno de estos estratos se toma luego

como un universo particular, ya de tamaño más reducido, y sobre él se seleccionan muestras según

cualquiera de los procedimientos anteriores indicados. Este sistema resulta muy práctico y confiable,

aunque también aquí el error total se incrementa con respecto a los métodos de azar simple o

sistemático.

Por ejemplo, si quisiéramos estudiar las actitudes políticas de los estudiantes de una universidad,

podríamos subdividirlos en estratos de acuerdo al tipo de estudios que cursen, asumiendo que estas

actitudes van a ser diferentes entre quienes siguen Ingeniería, Letras, Medicina u otras carreras. Luego

efectuaríamos un muestreo dentro de cada sub-universo así definido para, finalmente, realizar un

análisis integrando los resultados de toda la sub-muestra obtenidas.

Existen otras posibilidades de extracción de muestras, además de las que surgen de la combinación

de los tipos ya enunciados, así como diversos problemas técnicos que se plantean en su aplicación y

desarrollo. Preferimos, sobre ese tema, remitir al lector a los tratados especializados que versan sobre

tales temas, por cuanto su explanación excedería los límites temáticos de este curso.

4 LOS INSTRUMENTOS

LA RECOLECCION DE LOS DATOS

INDICADORES, TÉCNICAS E INSTRUMENTOS

10

De acuerdo al modelo del proceso de investigación por el que nos estamos guiando se aprecia que, una

vez obtenidos los indicadores de los elementos teóricos y definido el diseño de la investigación, se

hace necesario definir las técnicas de recolección necesarias para construir los instrumentos que nos

permitan obtener los datos de la realidad.

En las investigaciones en las ciencias sociales y especialmente en el campo de las ciencias de la

educación, son empleadas con gran frecuencia las entrevistas y las encuestas, como técnicas de

interrogación que permiten recoger información de utilidad mediante preguntas que se formulan a las

personas investigadas. En este sentido señala el psicólogo Gordon Allport::

"Si queremos saber qué siente la gente, cuáles son sus experiencias y qué recuerdan, cómo son

sus emociones y motivos y las razones para que actúen de la forma en que lo hacen, ¿por qué no

preguntarles a ellos?"

Así, en estos casos, ambas técnicas se dirigen a preguntar a los sujetos con la finalidad de obtener

de forma directa o indirecta, información acerca de opiniones, actitudes, puntos de vista, deseos e

intenciones, conocimientos, sucesos, entre otros. La fuente de los datos es el sujeto mismo, desde la

perspectiva de una observación propia, por eso se considera que ambas son técnicas primarias, a través

de las cuales los datos son recolectados de las fuentes directas de origen.

Por supuesto, respecto al material así recogido, puede objetarse que adolezca de suficiente

objetividad, ya que el sujeto reporta acerca de aquellos aspectos que desea y puede informar. Por

ejemplo, hay individuos que por motivos muy personales, son reacios a brindar datos, informan

tergiversadamente o están incapacitados para hacerlo. En muchas ocasiones ni siquiera tienen una certera

conciencia de que ofrecen información distorsionada. En otras, la distorsión proviene de disímiles

intenciones claramente concientizadas.

Al mismo tiempo, hay que tener en cuenta que las respuestas pueden estar determinadas por el

deseo de quedar bien, causar una buena impresión al investigador, responder lo que él desea escuchar,

etc.; por el contrario, pueden ser bloqueadas o falsificadas por el sujeto.

Un instrumento de recolección de datos es, en principio, cualquier recurso

de que se vale el investigador para acercarse a los fenómenos y extraer de

ellos información. Dentro de cada instrumento concreto pueden distinguirse

dos aspectos diferentes: forma y contenido. La forma del instrumento se refiere

al tipo de aproximación que establecemos con lo empírico, a las técnicas que

utilizamos para esta tarea; una exposición más detallada de las principales se

ofrece al lector en este mismo capítulo. En cuanto al contenido éste queda

expresado en la especificación de los datos que necesitamos conseguir; se

concreta, por lo tanto, en una serie de ítems que no son otra cosa que los

mismos indicadores que permiten medir las variables, pero que asumen ahora la forma de preguntas,

puntos a observar, elementos a registrar, etc. De este modo, el instrumento sintetiza en sí toda la labor

previa de investigación: resume los aportes del marco teórico al seleccionar datos que corresponden a

los indicadores y, por lo tanto, a las variables o conceptos utilizados; pero también expresa todo lo que

11

tiene de específicamente empírico nuestro objeto de estudio pues sintetiza, a través de las técnicas de

recolección que emplea, el diseño concreto escogido para el trabajo.

Es mediante una adecuada construcción de los instrumentos de recolección que la investigación

alcanza entonces la necesaria correspondencia entre teoría y hechos. Es más, podríamos decir que es

gracias a ellos que ambos términos efectivamente se vinculan. Si en una investigación los

instrumentos son defectuosos se producirán, inevitablemente, algunas de las dificultades siguientes: o

bien los datos recogidos no servirán para satisfacer los interrogantes iniciales o bien los datos que

obtengamos vendrán falseados y distorsionados, porque el instrumento escogido no se adecua al tipo

de hechos en estudio. En ambos casos habrá habido, seguramente, uno o varios errores en las etapas

anteriores del proceso de investigación. Será entonces necesario volver hacia atrás (cosa que es mucho

más frecuente de lo que el lector se imagina) y revisar las diferentes tareas realizadas, hasta alcanzar

una mejor resolución del problema.

A. INSTRUMENTO

Un instrumento de medición adecuado es aquel que registra datos observables que representan

verdaderamente a los conceptos o variables que el investigador tienen en mente.

En toda investigación aplicamos un instrumento para medir las variables contenidas en las

hipótesis (y cuando no hay hipótesis, simplemente para medir las variables de interés). Esa

medición es efectiva cuando el instrumento de recolección de los datos realmente representa a las

variables que tenemos en mente. Si no es así nuestra medición es deficiente y por lo tanto la

investigación no es digna de tomarse en cuenta. Desde luego, no hay medición perfecta, es

prácticamente imposible que representemos fielmente las variables; pero si debemos de acercarnos

lo más posible a la representación fiel de las variables a observar, mediante el instrumento de

medición que desarrollemos.

Para construir un instrumento de medición se requiere conocer muy bien a la variable que se

pretende medir y la teoría que la sustenta.

El investigador debe averiguar la validez y confiabilidad de los instrumentos utilizados en el

estudio. Si los datos no son producto de instrumentos válidos y confiables, los resultados y las

conclusiones basadas en ellos merecen poco crédito.

LA ENCUESTA:

Situadas así en su perspectiva, pasaremos a estudiar la principal técnica de recolección de datos que

suelen emplearse, en la investigación cuantitativa, no sin antes hacer algunas precisiones acerca de los

tipos de datos que se presentan al investigador.

La encuesta se define como una investigación realizada sobre una muestra de sujetos representativa de

un colectivo más amplio, utilizando procedimientos estandarizados de interrogación con el fin de

obtener mediciones cuantitativas de un gran variedad de características objetivas y subjetivas de la

población.

12

Mediante la encuesta se obtienen datos de interés sociológico interrogando a los miembros de un

colectivo o de una población. No obstante, en el mundo de la educación, y dada la relación que existe

entre los sistemas abiertos, no es posible evitar su utilización ligada a la evaluación diagnóstico, al

análisis de necesidades y a la búsqueda y almacenamiento de información.

Las características de la encuesta

La encuesta es una observación no directa de los hechos, sino por medio de lo que manifiestan los

interesados.

Es un método preparado para la investigación.

Permite una aplicación masiva que mediante un sistema de muestreo pueda extenderse

universalmente.

Hace posible que la investigación social llegue a los aspectos subjetivos de los miembros de la

sociedad.

La universalidad de la encuesta

Prácticamente todo fenómeno social puede ser estudiado a través de las encuestas.

En primer lugar las encuestas son una de las escasas técnicas de que se dispone para el estudio de las

actividades, valores, creencias y motivos. Hay estudios experimentales en que se conocen inicialmente

las variables que intervienen y mediante la encuesta, bien por cuestionarios o por entrevistas hacen

posible determinar las variables del estudio.

En segundo lugar, las técnicas de encuesta se adaptan a todo tipo de información y a cualquier

población. Las encuestas permiten recuperar información sobre sucesos acontecidos a los

entrevistados y permiten estandarizar los datos para un análisis posterior, obteniendo gran cantidad de

datos a un precio bajo y en un período de tiempo corto.

Las encuestas se pueden realizar sobre el total de la población o sobre una parte representativa de la

misma que llamamos muestra. Exceptuando los estudios a toda la población, las encuestas se suelen

realizar sobre una muestra representativa.

Hoy en día hay programas para realizar encuesta con gran facilidad:

http://www.e-encuesta.com/

http://www.onlineencuesta.com/

http://www.questionpro.com/

https://es.surveymonkey.com/

https://www.encuestafacil.com/

13

5. REQUISITOS DE UN INSTRUMENTO DE MEDICIÓN-----VALIDACIÓN DE

INSTRUMENTO

Toda medición o instrumento de recolección de los datos debe reunir dos

requisitos esenciales: Confiabilidad y Validez. (VALIDACIÓN)

La Confiabilidad: Se refiere al grado en que su aplicación repetida al mismo sujeto u

objeto, produce iguales resultados. Indica el grado de seguridad que demuestra al medir, es decir, el

grado de uniformidad con que cumple su cometido. Nos asegura la estabilidad de la medida o

registro.

Un instrumento es fiable cuando aplicado varias veces en circunstancias similares permite obtener

medidas consistentes.

Un instrumento de medición puede ser confiable y no obstante carecer de validez. Sin embargo, no

puede ser válido si antes no es confiable.

Interpretación del coeficiente de confiabilidad: La interpretación deberá basarse en varias

consideraciones. Existen factores que afectan a los coeficientes de confiabilidad, y cualquier

interpretación de ésta será superficial si se prescinde de ellos.

- Depende en parte de su extensión.

- Depende en parte de la heterogeneidad del grupo.

- Depende en parte de la habilidad de los individuos que la ejecutan.

- Depende en parte del método con que se la calcula.

- Depende en parte de la naturaleza de la variable que se mide.

¿Cuál es la confiabilidad mínima que se exige a un instrumento?. Quizás la respuesta más aceptable

sea ésta: una confiabilidad buena es aquella que es igual o superior a la de las mediciones rivales.

La Validez: A la eficacia con que un instrumento mide lo que se desea. Se refiere al grado en que un

instrumento realmente mide la variable que pretende medir. La cuestión de la validez de un

instrumento se limita siempre a la situación y al objetivo que se persigue con él. Una prueba que tenga

validez en una situación quizá no la tenga en otra.

- Garantizar que se ha registrado, aquello que se desea observar

- Una prueba es válida únicamente para un propósito concreto; por ello hay que conocer la situación

donde se la usara y verificara su validez en esas circunstancias particulares.

14

- Una prueba puede tener gran validez para un maestro en determinada situación y carecer por

completo de ello para otro en una situación diferente donde se persigan objetivos distintos.

- El propósito de la prueba constituye también un factor de suma importancia.

- La validez es un concepto del cual puede tenerse diferentes tipos de evidencia.

Validez de Contenido: Se refiere al grado en que un instrumento refleja un dominio específico de

contenido de lo que se mide. Es el grado en que la medición representa al concepto medido. Un

instrumento de medición debe contener representados a todos los ítems del dominio de contenido de

las variables a medir.

Validez de Criterio: Establece la validez de un instrumento de medición comparándola con algún

criterio externo. Este criterio es un estándar con el que se juzga la validez del instrumento. Un criterio

de medición deberá reunir ciertas características: Pertinencia: debe juzgarse si el criterio elegido

representa realmente un rendimiento adecuado de la conducta que se estudia. Confiable: ha de medir

al atributo de manera uniforme en diversos momentos y situaciones. Libre de tendenciosidad: necesita

ser ajeno a cualquier otro factor que no sea el rendimiento real en el criterio, es decir la contaminación.

Validez de Constructo: Es la probablemente la más importante sobre todo desde una perspectiva

científica y se refiere al grado en que una medición se relaciona consistentemente con otras

mediciones de acuerdo con hipótesis derivadas teóricamente y que conciernen a los conceptos (o

constructos) que están siendo medidos. ¿Qué es lo que este instrumente mide en realidad?.

Constructo = Una variable medida y que tiene lugar dentro de una teoría o esquema teórico.

La validez de constructo incluye tres etapas:

a) Se establece y específica la relación teórica entre los conceptos (sobre la base

del marco teórico).

b) Se correlacionan ambos conceptos y se analiza cuidadosamente la correlación.

c) Se interpreta la evidencia empírica de acuerdo a qué tanto clarifica la validez de

constructo de una medición en particular.

El proceso de validación de un constructo está vinculado con la teoría. No es posible llevar a

cabo la validación de constructo, a menos que exista un marco teórico que soporte a la variable en

relación con otras variables. Entre más elaborado y comprobado se encuentre el marco teórico que

apoya la hipótesis, la validación de constructo puede arrojar mayor luz sobre la validez de un

instrumento de medición.

15

VALIDEZ DE

CONTENIDO

+

VALIDEZ TOTAL VALIDEZ DE CRITERIO

+

VALIDEZ DE

CONSTRUCTO

La validez de un instrumento de medición se evalúa sobre la base de tres tipos de evidencia.

Entre mayor evidencia de validez de constructo tenga un instrumento de medición; éste se acerca más

a representar la variable o variables que pretende medir.

Cabe agregar que un instrumento de medición puede ser confiable pero no necesariamente

válido. Por ello es requisito que el instrumento de medición demuestre ser confiable y válido. De no

ser así, los resultados de la investigación no los podemos tomar en serio.

C. FACTORES QUE PUEDEN AFECTAR LA CONFIABILIDAD Y VALIDEZ

1. Improvisación: Algunas personas creen que elegir un instrumento de medición o desarrollar uno

es algo que puede tomarse a la ligera. Esta improvisación genera - casi siempre - instrumentos

poco válidos o confiables y no puede ni debe existir en la investigación social - menos aún en

ambientes académicos - Para construir un instrumento de medición se requiere conocer muy bien

a la variable que se pretende medir y la teoría que la sustenta.

2. Utilizar instrumentos desarrollados en los extranjeros que no han sido validados a nuestro

contexto: Cultura y tiempo. La cultura, los grupos y las personas cambian; y esto debemos

tomarlo en cuenta al elegir o desarrollar un instrumento de medición.

3. El instrumento resulta inadecuado para las personas a las que se les aplica. No es empático.

4. Las condiciones en las que aplica el instrumento de medición.

5. Aspectos mecánicos, en el instrumento.

D. CÁLCULO DE LA CONFIABILIDAD (Fiabilidad)

Existen diversos procedimientos para calcular la confiabilidad de un instrumento de medición.

Todos utilizan fórmulas que producen coeficiente de confiabilidad. Estos coeficientes pueden oscilar

entre 0 y 1.

0 = nula confiabilidad.

16

1 = máxima confiabilidad

Entre más se acerque el coeficiente a 0 (cero), hay mayor error en la medición.

PROCEDIMIENTOS:

1. Medida de estabilidad: Un mismo instrumento de medición (o ítems o indicadores) es aplicado

dos o más veces a un mismo grupo de personas, después de un período de tiempo. Si la

correlación entre los resultados de las diferentes aplicaciones es altamente positiva, el instrumento

se considera confiable. Desde luego, el período de tiempo entre las mediciones es un factor

considerar. Si el período es largo y la variable susceptible de cambios, ello puede confundir la

interpretación del coeficiente de confiabilidad obtenido por este procedimiento. Y si el período es

corto las personas pueden recordar cómo contestaron en la primera aplicación del instrumento,

para aparecer como más consistentes de lo que son en realidad.

2. Método de formas alternativas o paralelas: En este procedimiento no se administra el mismo

instrumento de medición, sino dos o más versiones equivalentes de éste. las versiones son

similares en contenido, instrucciones, duración y otras características. las versiones -

generalmente dos - son administradas a un mismo grupo de personas dentro de un período de

tiempo relativamente corto. El instrumento es confiable si la correlación entre los resultados de

ambas administraciones es significativamente positiva. los patrones de respuesta deben variar

poco entre las aplicaciones.

3. Método de mitades partidas: Requiere sólo una aplicación de la medición. Específicamente, el

conjunto total de ítems (o componentes) es dividido en dos mitades y las puntuaciones o

resultados de ambas son comparados. Si el instrumento es confiable, las puntuaciones de ambas

mitades deben estar fuertemente correlacionadas. La confiabilidad varía de acuerdo al número de

ítems que influya el instrumento de medición.

4. Procedimiento de test-retest: Se aplica el mismo instrumento en dos ocasiones a los mismos

sujetos. La fiabilidad se obtiene correlacionando las dos series de puntuaciones obtenidas en

ambas aplicaciones. Este procedimiento presenta algunas limitaciones:

* Si el tiempo transcurrido entre las dos aplicaciones es corto, suele producirse el efecto de retes,

debido al aprendizaje durante la primera aplicación del test.

* Si el tiempo transcurrido entre las dos aplicaciones es largo, pueden producirse efectos de otros

factores: el aprendizaje o la maduración.

* Es difícil reproducir y mantener las mismas condiciones en las dos aplicaciones.

* La segunda aplicación no suele despertar tanto interés y la falta de motivación puede contaminar los

resultados.

17

5. Coeficiente alfa de Cronbach: Requiere una sola administración del instrumento de medición y

produce valores que oscilan entre 0 y 1. Simplemente se aplica la medición y se calcula el

coeficiente.

E. CÁLCULO DE LA VALIDEZ

1. Prueba de Jueces: Con el objeto de alcanzar una evaluación externa de la validez de contenidos,

el que confecciona el instrumento deberá consultar a expertos en la materia y a otros maestros,

para que analicen sistemáticamente el contenido y evalúen su conexión con el universo. Deberá

probares también que el instrumento está libre de la influencia de factores que sean ajenos al

propósito de la medición.

6. FORMAS DE PROCESAR LA INFORMACION:

En este apartado se expone todo lo relativo al procesamiento y análisis de la información, tanto si este

procesamiento es algorítmico (como cuando se emplean técnicas estadísticas) como si es hermenéutico

(como cuando se interpretan textos o expresiones orales en entrevistas abiertas). No se trata solamente

de hacer un inventario de los procedimientos que se emplearán, sino de justificar el empleo de cada

uno en relación con el objetivo al cual dará satisfacción. Cuando proceda, se debe mencionar el

software que se empleará en la aplicación de cada técnica.

De manera general, el análisis de los datos recogidos en una investigación con respecto las unidades

de un colectivo consiste en determinar, mediante técnicas estadísticas apropiadas, las formas,

magnitudes y relaciones que se dan en esos datos, las cuales son buscadas de acuerdo con los objetivos

propuestos. En otras palabras, los objetivos indican qué se debe buscar en los datos.

El análisis descriptivo, constituye el primer nivel de análisis, y las podemos encontrar en diversos

programas de computación como el SPSS (Paquete Estadístico para las Ciencias Sociales) que tiene

varias versiones que van actualizando las anteriores.

La estadística no es un fin en sí misma, es una herramienta para analizar los datos.

También puedes hacer mención de todo lo que ocupaste en tu trabajo: Google, Word, SPSS, Excel,

Power Point, etc.

7. CRONOGRAMA DE TRABAJO

Toda investigación debe tener un cronograma tentativo con las actividades y fechas del estudio para

tener una idea general del proceso de elaboración, en término de tiempo, días, meses y años. Cada

parte de la investigación necesita su tiempo específico para todo evento. El cronograma puede

elaborarse en un cuadro diseñado por el investigador.

Además de indicar los aspectos técnicos y científicos del tema y problema propuesto, el cual obedece

a sus objetivos, todo proyecto debe contemplar además los aspectos logísticos del mismo, es decir,

18

cómo se va a lograr la realización del mismo, para lo cual, en la parte administrativa del mismo se

indica el manejo de los recursos, del tiempo y de presupuesto, para sus diversas actividades.

Cronograma

Es la descripción de las actividades en relación con el tiempo en el cual se van a desarrollar, lo cual

implica, primero que todo, determinar con precisión cuáles son esas actividades, a partir de los

aspectos técnicos presentados en el proyecto.

De acuerdo con los recursos, el tiempo total y el equipo humano con que se cuenta, se cualcula para

cada uno de ellos el tiempo en el cual habrán de ser desarrolladas; este cálculo debe hacerse en horas /

hombre y debe presentar cierta tolerancia para efecto de imprevistos.

Para la presentación del cronograma se utilizan generalmente diagramas, lo cual permite visualizar

mejor el tiempo de cada actividad, y sobre todo en aquellos casos en que hay varias actividades en un

mismo tiempo.

Los diagramas más comunes son los de barras, conocidos con el nombre de diagramas de Gantt, y que

se utilizan en proyectos sencillos. Para proyectos de mayor complejidad, y a partir de la teoría de

sistemas, se utilizan los diagramas de flechas o redes, como el PERT y el CPM. Por ser el diagrama de

Gantt el de mayor utilización, se ejemplificará de la siguiente forma:

Forma

1

La

anterior

forma

es sin

duda la

más

común

y la que

más se

facilita

al

investig

ador

para

present

ar su

19

cronograma de actividades. Otras formas pueden ser: Diagramas de barra: pueden ser verticales u

horizontales, circulares o pie-diagramas, y se estructuran a partir de coordenadas cartesianas.

PLANEACIÓN DE LA INVESTIGACIÓN:

El científico sabe que para encontrar orden debe proceder con orden. Así como la naturaleza no está

formada por un conjunto caótico de fenómenos y eventos, el proceso de la investigación debe

realizarse con una planeación a la cual debe dedicarse mucho tiempo y atención.

La planeación es la fase en la cual van a fundamentarse lógicamente los problemas, las hipótesis y los

métodos de estudio. Así como el ingeniero, antes de lanzarse a la construcción de un rascacielos

cuenta con el dinero y el terreno necesarios, y ha dibujado una serie de planos, con todas las medidas

definitivas, sobre todo los detalles de mampostería, instalaciones eléctricas, instalaciones sanitarias,

etc., y ha realizado una serie de cálculos para asegurarse de que su rascacielos no se vendrá por tierra,

el estudioso debe tener también por anticipado los planos de su investigación. Muchos investigadores,

tan entusiastas como ingenuos, se lanzan a recolectar datos sin la debida planeación, encontrándose

posteriormente con innumerables conflictos. No es raro encontrar que al analizar sus datos no sepan

cuáles medidas estadísticas deben emplear; o que se den cuenta que han pasado por alto un dato

significativo. Algunas de estas dificultades se convierten en factores generadores de alteraciones que

invalidan la investigación, con la consiguiente pérdida de tiempo, esfuerzo y recursos.

Planeación del proceso de investigación:

La planeación es el primer paso del proceso administrativo. Al planear, nos fijamos objetivos a lograr

y la forma en que vamos a alcanzarlos.

Nos adelantamos al tiempo: visualizamos los pasos sucesivos que es necesario dar para llegar a

nuestro objetivo y las posibles dificultades que pueden presentarse, a fin de buscar la solución antes

que detengan nuestro trabajo.

Tal vez, la planeación requiera más tiempo, en ocasiones, que las demás fases de la investigación. La

planeación es la fase fundamental de la investigación, es la etapa del razonamiento y la previsión. Una

vez establecida, la recolección y el análisis de los datos se convierten en labores casi mecánicas. La

preparación de un catálogo provisional del índice que contendrá el informe final, auxilia a visualizar el

conjunto del trabajo y lo que se requiere para efectuarlo.

Así pues, es necesario establecer, por una parte, las actividades y, por otra, los recursos necesarios

para llevar a cabo la investigación. A continuación se ofrece (a modo de ejemplo) una lista de

actividades necesarias para levantar una encuesta; una vez establecidas debe calcularse el tiempo

adecuado y real para cada una. Los tiempos anotados en la lista se proporcionan como ilustración y de

ninguna manera deben considerarse como normas. En cada caso particular deben definirse los

tiempos, de acuerdo con la envergadura del problema y los recursos disponibles. Algunas actividades

pueden realizarse en forma paralela y no necesariamente en forma secuencial. Si bien el programa de

actividades tiene por objetivo establecer tiempos para cada actividad, no debe pensarse que es

20

imprescindible cumplir con la fecha fijada, si esto va en demérito de la calidad de la investigación,

pues en algunas ocasiones los tiempos estimados son inferiores al real. Debe tenerse la elasticidad

suficiente para cumplir con la investigación antes que con el programa, pero sin esconder la pereza o

la apatía tras la flexibilidad.

Ejemplo:

LISTA DE ACTIVIDADES

No.

Actividad

Tiempo

estimado

(días hábiles)

1 Búsqueda de antecedentes teóricos 15

2 Establecimiento de hipótesis de trabajo (hipótesis

nulas y alternas) 2

3 Formulación del cuestionario preliminar 5

4

Estudio estadístico previo para la determinación de la

muestra (obtención de datos de diversas fuentes:

Anuario estadístico, censos, etc.)

2

5 Mecanografía e impresión del cuestionario en su

versión preliminar 2

6 Entrenamiento de encuestadores para aplicar el

precuestionario. 1

7

Determinación de la premuestra para el estudio piloto

que servirá para la afinación del cuestionario y para

obtener datos complementarios requeridos para la

determinación de la muestra definitiva.

3

8

Aplicación del cuestionario preliminar en la

premuestra (a fin de detectar errores, omisiones,

preguntas oscuras, etc.)

5

9

Tabulación y resumen de los resultados obtenidos

(para determinar si hay confiabilidad en las preguntas,

si las respuestas están muy dispersas, etcétera)

2

21

10

Obtención y discusión de los comentarios de los

encuestadores a fin de pulir los procedimientos y el

cuestionario

2

11 Análisis de los resultados obtenidos en la actividad 9

y 10 1

12

Reestructuración del cuestionario preliminar,

incorporando los comentarios de los encuestadores,

así como los resultados obtenidos en la actividad 9.

5

13 Determinación de la muestra definitiva 5

14 Mecanografía e impresión del cuestionario

definitivo 2