Conceptos Fundamentales en Metodología de Investigación

Métodos: Son procedimientos para construir conceptos e hipótesis, realizar observaciones y mediciones, llevar a cabo experimentos, construir modelos y teorías, proporcionar explicaciones y hacer predicciones.

Método científico: Procedimiento de actuación general seguido en el conocimiento científico. Se concreta en un conjunto de trámites, fases o etapas.

Metodología: Se ocupa de la descripción, explicación y justificación de los métodos. Es el estudio lógico y sistemático de los principios generales que guían la investigación.

Técnicas de investigación: Procedimientos concretos de actuación, operativos, que se pueden utilizar para llevar a efecto las distintas etapas del método científico.

Fases y Estructura de la Investigación

• Proceso: Abarca toda la realización y ejecución de la investigación, desde la formulación del problema hasta el informe final.
• Proyecto: Especificación organizativa, temporal y económica de los distintos elementos, fases y operaciones del proceso de investigación. Es estático. Es la especificación, a una serie de niveles, de las distintas fases o etapas de la investigación: desde los aspectos puramente organizativos, pasando por una valoración presupuestaria, hasta el diseño metodológico, planes de trabajo, equipo investigador, etc.
• Diseño: Plan de investigación que integra de un modo coherente y adecuadamente correcto las técnicas de recogida de datos a utilizar, los análisis previstos y los objetivos.

Elementos Conceptuales de la Investigación

Conceptos

• Son construcciones lógicas, creadas a partir de impresiones, percepciones y experiencias. Son abstracciones percibidas de la realidad.
• Permiten ordenar el mundo empírico. Su finalidad es simplificar.
• Determinan lo que ha de ser investigado. Orientan la observación de los fenómenos considerados.
• Han de tener los requisitos siguientes:
  • Acuerdo en la atribución de contenidos.
  • Estar definidos con precisión.
  • Tener una referencia empírica.

Dimensiones

• Son los distintos aspectos o “componentes del concepto”.
• Son conceptualizaciones con mayor especificidad que el concepto del que parten.
• Permiten hacer el concepto operativo (mediante los indicadores).
• Deben ser mensurables y cuantificables.
• Deben reflejar de la forma más completa posible el concepto.

Indicadores

• Concepto de indicador: Medida estadística de un concepto o de una dimensión de un concepto o de una parte de aquella, basado en un análisis teórico previo e integrado en un sistema coherente de medidas semejantes.
• Son instrumentos de medida que concretan observaciones y hacen medibles las dimensiones de un concepto de forma cuantitativa.
• Se relacionan con la dimensión que “miden” de forma probable.
• Dos características básicas:
  1. Relación con el concepto o dimensión.
  2. Expresión numérica, cuantitativa.

Índices

• Concepto de índice: Medida obtenida por la agrupación adecuada de varios indicadores. Los datos numéricos que aportan los indicadores permiten el cálculo de los índices.
• Representan numéricamente una, varias o todas las dimensiones del concepto operativizado.
• Índice general: Comprende todos los indicadores utilizados en el modelo.
• Problemas en la elaboración de los índices:
  • Establecer los criterios para la atribución del “peso” que han de tener los diferentes indicadores.
  • Estimar las posibles interrelaciones entre las distintas dimensiones.
  • Determinar la cantidad de ítems a utilizar.

Variables

Distintas definiciones de la palabra “variable”:

• Son representaciones simbólicas de las dimensiones de los conceptos, o de los atributos de las unidades.
• Una variable es cualquier cantidad que varía: cualquier característica medible que puede asumir diferentes valores en sucesivos casos individuales.
• “Características observables que son susceptibles de adoptar distintos valores o ser expresadas en varias categorías”.
• También a veces se aplica a los conceptos mismos.

Importancia básica en el método científico: Están presentes en todas las fases de una investigación. Todas las cosas y realidades del mundo, que son el objeto de la ciencia, así como sus características, pueden ser consideradas variables.

Tipos de Variables

• Según el carácter de las escalas (nivel de medición):
  • Nominales
  • Ordinales
  • De intervalo
  • De razón
• Según su naturaleza:
  • Cualitativas o Cuantitativas
  • Continuas o Discontinuas
• Según el nivel de abstracción:
  • Generales
  • Intermedias
  • Empíricas
• Según la posición que une a las variables entre sí:
  • Dependientes
  • Independientes
  • Intervinientes o intermedias

Escalas y Niveles de Medición

Escalas

Son instrumentos de medida. Establecen una clasificación en base a las propiedades semánticas de las palabras y las características de los números.

Escalas más utilizadas:

• Escalas convencionales:
  • Nominales
  • Ordinales
  • De intervalo
  • De razón
• Gradientes ordinales:
  • Categorías ordinales.
  • Continuo ordinal limitado.
• De rango.
• Escala de Likert.

Niveles de Medición

Cuatro niveles de medida que dan lugar a cuatro tipos de escalas:

1. Nominales: Se basan en una clasificación de objetos. Permiten establecer relaciones de igualdad-desigualdad entre los objetos.
2. Ordinales: Además de clasificar, ordenan las diferentes categorías. Las distancias entre los elementos que ordenan no son las mismas.
3. De intervalo: Distancias iguales entre distintas categorías. Permiten realizar operaciones de suma y resta.
4. De razón: Nivel más alto de medición. Poseen un 0 absoluto, un punto de origen conocido. Permiten realizar operaciones de multiplicación y división.

Métodos y Técnicas de Muestreo

Método de Cuotas

• Elaborar una muestra que sea similar a la población objeto de estudio.
• Premisa: Una muestra que es similar a la población (en unas características) lo será también en otras características (objeto de estudio).
• Considera normalmente edad, sexo, profesión, nivel de estudios, etc. (cuotas).
• Es necesario disponer de información de estas variables para el total de la población.

Ventajas del Método de Cuotas

• La muestra representa en relación a unos determinados rasgos.
• Simplificación de los trabajos de campo.
• Asegura que determinados individuos, difíciles de localizar, están bien representados en la muestra.
• Bajo coste.
• Rapidez en la recogida de datos.

Desventajas del Método de Cuotas

• Gran capacidad decisoria del entrevistador en la elección de los sujetos a entrevistar.
• Sobre-representación de las personas que más tiempo pasan en el hogar.
• Escasa capacidad para recoger la heterogeneidad poblacional.
• Dificultad para diseñar un sistema de cuotas con más de dos variables.
• Dificultades para completar la cuota en áreas geográficas sin determinados colectivos.

Investigación Mediante Encuesta

Ventajas de la Investigación Mediante Encuesta

• Procedimiento más económico que, por ejemplo, los censos.
• No requiere tanta habilidad del entrevistador como en otras técnicas.
• Puede ser administrada simultáneamente a un gran número de individuos (CATI, encuestas preelectorales 2-3 días).
• Rapidez en la recogida de datos.
• Mayor sensación de anonimato que con entrevistas abiertas.
• Permite la comparación de datos obtenidos en distintas fechas, áreas geográficas, países, etc. (uniformidad y fiabilidad).

Inconvenientes de la Investigación Mediante Encuesta

• Uniformidad más aparente que real.
• No sirve para todo: no es adecuada para investigar razones, motivos o causas subjetivas.
• No se debe emplear para estudiar fenómenos poco conocidos.
• No es apta para poblaciones poco frecuentes o de difícil acceso.

Encuestas Telefónicas Asistidas por Computadora (CATI)

Ventajas de CATI

• Es rápida.
• Permite mayor dispersión muestral.
• Permite controlar la muestra sobre la marcha.
• Se puede supervisar e incluso grabar simultáneamente.
• Suele ofrecer mejor respuesta a temas sensibles.

Inconvenientes de CATI

• Limitaciones de duración.
• Problemas para representar a colectivos sin teléfono.
• Falta de directorios de teléfonos móviles.
• No se pueden usar ayudas visuales.

Conceptos Clave en Muestreo

1. Universo: Agregado teórico de elementos que ha sido definido como objeto de observación de una investigación. Por ejemplo: “los españoles”. Al no estar claramente definido en el espacio ni en el tiempo, se usa menos que el término población.
2. Población: Agregado de elementos del que se extraerá la muestra con la que se vaya a trabajar en la investigación.
3. Muestra: Es un conjunto de elementos, debidamente seleccionados de la población, que se somete a observación científica, con el propósito de, a partir de los resultados obtenidos en ella, realizar inferencias válidas para el universo investigado.

Entre la población objeto de estudio y la muestra seleccionada se establece una doble relación: cuantitativa y cualitativa. Es decir, la muestra debe cumplir una serie de requisitos respecto a la población.

Tipos de Muestreo Aleatorio

Muestreo en Varias Fases (Polietápico)

• Diseños polietápicos donde el número de etapas vendrá definido por las distintas unidades consideradas por el investigador.
• Un conglomerado puede ser dividido en agrupaciones de menor tamaño de manera que sea posible la selección o submuestreo de una parte de los elementos que lo componen.
• El investigador puede establecer una jerarquía de unidades, de mayor a menor tamaño, que posibilite una selección de unidades grandes, de unidades más pequeñas dentro de las ya seleccionadas, etc.
• En muchas ocasiones se utilizan diseños que combinan un muestreo estratificado y por conglomerados.

Ejemplo:

• Primero se seleccionan aleatoriamente municipios representativos de un tamaño de hábitat.
• Luego secciones censales de esos municipios.
• Luego hogares de esas secciones.
• Y finalmente un individuo entre los integrantes de cada hogar.

Muestreo Aleatorio Simple

• Es el método más ortodoxo: los elementos muestrales tienen la misma probabilidad de ser escogidos.
• Selección con proceso aleatorio (lotería, tabla de números aleatorios u ordenador).
• Requiere disponer de un listado nominativo completo del universo.
• Es habitual cuando se trata de universos muy acotados.

Tipos:

• Con reemplazamiento: La unidad seleccionada se devuelve al “bombo”.
• Sin reemplazamiento: La unidad seleccionada no se tiene en cuenta en las subsiguientes selecciones.

Muestreo Aleatorio Estratificado

• En el muestreo estratificado, los elementos de la población objetivo son divididos en subpoblaciones no solapadas denominadas estratos.
• Cada estrato es considerado como una población separada donde el muestreo se desarrolla de manera independiente.
• Afijación de los estratos.
• La mejora, en términos de eficiencia, se consigue cuando la estratificación establece los estratos de manera que:
  • Dentro del estrato: Sus elementos sean muy semejantes con respecto a los valores de la variable de estudio, es decir, cuando la variabilidad dentro de los estratos es pequeña.
  • Entre estratos: Sus elementos sean muy diferentes con respecto a los valores de la variable de estudio, es decir, cuando la variabilidad entre los estratos sea alta.

Muestreo Aleatorio por Conglomerados

• La población de N elementos se encontrará agrupada en A grupos o conglomerados tales como municipios, secciones, colegios, viviendas, etc.
• Ventajas: No resulta necesario disponer de un marco exhaustivo de la población de N elementos.
• En un gran número de investigaciones no se dispone de un marco que identifique completamente a todos los elementos de la población objetivo; sin embargo, sí existen marcos de conglomerados que facilitan una selección de los mismos y, de este modo, solamente deben construirse los marcos de elementos correspondientes a los conglomerados seleccionados.
• La aplicación de un muestreo por conglomerados considerará la selección de un conjunto de ellos con la particularidad de que cada unidad seleccionada conducirá a seleccionar todos los elementos que la componen.
• Se diferenciará entre:
  • Muestreo sin/con submuestreo: etapas.
  • Conglomerados de igual/distinto tamaño.