El
DISEÑO de investigación constituye el plan general del investigador para
obtener respuestas a sus interrogantes o comprobar la hipótesis de
investigación. El diseño de investigación desglosa las estrategias básicas que
el investigador adopta para generar información exacta e interpretable. Los
diseños son estrategias con las que intentamos obtener respuestas a preguntas
como:
· Contar
· Medir
· Describir.
El
diseño de investigación estipula la estructura fundamental y especifica la
naturaleza global de la intervención.
El
investigador cuando se plantea realizar un estudio suele tratar de desarrollar
algún tipo de comparación. El diseño de investigación supone, así, especificar
la naturaleza de las comparaciones que habrían de efectuarse, ésta pueden ser:
·
Entre dos o más
grupos.
·
De un grupo en dos o
más ocasiones.
·
De un grupo en
diferentes circunstancias.
·
Con muestras de otros
estudios.
Al
diseñar el estudio el investigador debe decir qué información se dará a los
sujetos, es recomendable revelar a los sujetos el propósito de la investigación
y obtener su consentimiento.
CLASIFICACIÓN DE LOS DISEÑOS DE
INVESTIGACIÓN
1. DISEÑOS EXPERIMENTALES: En ellos el investigador desea
comprobar los efectos de una intervención específica, en este caso el investigador
tiene un papel activo, pues lleva a cabo una intervención.
2. DISEÑOS NO EXPERIMENTALES. En ellos el investigador
observa los fenómenos tal y como ocurren naturalmente, sin intervenir en su
desarrollo.
Tipos De Muestreo
Existen
diferentes criterios de clasificación de los diferentes tipos de muestreo,
aunque en general pueden dividirse en dos grandes grupos: métodos de muestreo
probabilísticos y métodos de muestreo no probabilísticos.
1.
Muestreo probabilístico
Los
métodos de muestreo probabilísticos son aquellos que se basan en el principio
de equiprobabilidad. Es decir, aquellos en los que todos los individuos tienen
la misma probabilidad de ser elegidos para formar parte de una muestra y,
consiguientemente, todas las posibles muestras de tamaño no tienen la misma
probabilidad de ser seleccionadas. Sólo estos métodos de muestreo probabilísticos
nos aseguran la representatividad de la muestra extraída y son, por tanto, los
más recomendables.
2.
Muestreo no probabilísticos
A
veces, para estudios exploratorios, el muestreo probabilístico resulta
excesivamente costoso y se acude a métodos no probabilísticos, aun siendo conscientes
de que no sirven para realizar generalizaciones (estimaciones inferenciales
sobre la población), pues no se tiene certeza de que la muestra extraída sea
representativa, ya que no todos los sujetos de la población tienen la Misma
probabilidad de ser elegidos. En general se seleccionan a los sujetos siguiendo
determinados criterios procurando, en la medida de lo posible, que la muestra
sea representativa.
Tipos De Datos
Un
tipo de datos es la propiedad de un valor que determina su dominio (qué valores
puede tomar), qué operaciones se le pueden aplicar y cómo es representado
internamente por el computador.
Todos
los valores que aparecen en un programa tienen un tipo.
A
continuación revisaremos los tipos de datos elementales de Python. Además de
éstos, existen muchos otros, y más adelante aprenderemos a crear nuestros
propios tipos de datos.
1. Números enteros
2. Números reales
3. Números complejos
4. Valores lógicos
5. Texto
6. Nulo
Técnicas De Recolección
La
recolección de datos se refiere al uso de una gran diversidad de técnicas y
herramientas que pueden ser utilizadas por el analista para desarrollar los
sistemas de información, los cuales pueden ser la entrevistas, la encuesta, el
cuestionario, la observación, el diagrama de flujo y el diccionario de datos. Todos
estos instrumentos se aplicarán en un momento en particular, con la finalidad
de buscar información que será útil a una investigación en común. En la
presente investigación trata con detalle los pasos que se debe seguir en el
proceso de recolección de datos, con las técnicas ya antes nombradas.
Las
5 principales técnicas de recolección de datos son:
1. Entrevistas: La entrevista es una conversación dirigida,
con un propósito específico y que usa un formato de preguntas y respuestas. Se
establece así un diálogo, pero un diálogo peculiar, asimétrico, donde una de
las partes busca recoger informaciones y la otra se nos presenta como fuente de
estas informaciones. Una entrevista es un dialogo en el que la persona
(entrevistador), generalmente un periodista hace una serie de preguntas a otra
persona (entrevistado), con el fin de conocer mejor sus ideas, sus sentimientos
su forma de actuar.
2. Observación: La observación es otra técnica útil para el
analista en su proceso de investigación, consiste en observar a las personas
cuando efectúan su trabajo. La observación es una técnica de observación de
hechos durante la cual el analista participa activamente actúa como espectador
de las actividades llevadas a cabo por una persona para conocer mejor su
sistema. El propósito de la observación es múltiple, permite al analista
determinar que se está haciendo, como se está haciendo, quien lo hace, cuando
se lleva a cabo, cuánto tiempo toma, donde se hace y porque se hace.
3. Encuesta: Una encuesta es un conjunto de preguntas
normalizadas dirigidas a una muestra representativa de la población o
instituciones, con el fin de conocer estados de opinión o hechos específicos.
La intención de la encuesta no es describir los individuos particulares
quienes, por azar, son parte de la muestra sino obtener un perfil compuesto de
la población. Una "encuesta" recoge información de una "muestra."
Una "muestra" es usualmente sólo una porción de la población bajo
estudio.
4. Cuestionario: Los cuestionarios proporcionan una
alternativa muy útil para la entrevista; sin embargo, existen ciertas
características que pueden ser apropiada en algunas situaciones e inapropiadas
en otra. Al igual que la entrevistas, deben diseñarse cuidadosamente para una
máxima efectividad.
5. Diagrama de flujo: Es una representación pictórica de los
pasos en proceso. Útil para determinar cómo funciona realmente el proceso para
producir un resultado. Los diagramas de flujo se pueden aplicar a cualquier
aspecto del proceso desde el flujo de materiales hasta los pasos para hacer la
venta u ofrecer un producto.
6. Diccionario de datos: Los diccionarios de datos son el
segundo componente del análisis del flujo de datos. En sí mismos los diagramas
de flujo de datos no describen por completo el objeto de la investigación. El
diccionario de datos proporciona información adicional sobre el sistema. Un
diccionario de datos es una lista de todos los elementos incluido en el
conjunto de los diagramas de flujo de datos que describen un sistema. Los
elementos principales en un sistema, estudiados en las secciones anteriores,
son el flujo de datos, el almacenamiento de datos y los procesos. El
diccionario de datos almacena detalles y descripciones de estos elementos.
Información Obtenida De Las Siguientes Paginas:
Muy bien José H., continuar actualizando información en el blog.
ResponderEliminarBien José la información cargada, pero recuerda colocar las referencias de las fuentes consultadas.
ResponderEliminar