APUNTES METODOLOGIA.docx

Medir es el proceso de asignar números a las propiedades de los objetos, basándose en la magnitud, grado o tipo de esa propiedad. En otras palabras, se trata de cuantificar lo que observamos en el mundo real. Para medir, se define un conjunto de números (sistema numérico) que se pueden asignar a un...

Medir es el proceso de asignar números a las propiedades de los objetos, basándose en la magnitud, grado o tipo de esa propiedad. En otras palabras, se trata de cuantificar lo que observamos en el mundo real. Para medir, se define un conjunto de números (sistema numérico) que se pueden asignar a un grupo de objetos (sistema empírico) y se establece una regla que conecta ambos sistemas. Esto permite que podamos expresar diferentes características de los objetos en términos numéricos. Existen dos tipos de variables que se pueden medir: Variables Discretas: Tienen un número finito de valores posibles (como contar personas). Variables Continuas: Pueden tomar cualquier valor dentro de un intervalo (como la altura o el peso). Además, las variables se pueden clasificar según diferentes escalas de medida: Nominal: Solo distingue categorías (como sexo o etnia). Ordinal: Establece un orden (como posiciones en una carrera). Intervalar: Mide distancias entre valores (como la temperatura). Razón: Mide proporciones (como el número de hijos). En resumen, medir implica asignar números a características observables, utilizando diferentes tipos de variables y escalas de medida para obtener información precisa. **Medidas de Tendencia Central** Estas medidas indican el valor típico o central de un conjunto de datos. Las más comunes son: Media: Es el promedio de todos los valores. Se calcula sumando todos los datos y dividiendo entre el número total de datos. Mediana: Es el valor que se encuentra en el medio de un conjunto de datos cuando están ordenados. Si hay un número par de datos, se promedia los dos valores centrales. Moda: Es el valor que aparece con más frecuencia en el conjunto de datos. **Medidas de Dispersión** Estas medidas indican cuán dispersos o variados están los datos en relación a la tendencia central. Las más comunes son: Rango: Es la diferencia entre el valor más alto y el más bajo en el conjunto de datos. Varianza: Mide cuánto se dispersan los datos respecto a la media. Se calcula promediando las diferencias al cuadrado entre cada dato y la media. Desviación estándar: Es la raíz cuadrada de la varianza y proporciona una medida de dispersión en las mismas unidades que los datos originales. **Resumen** En resumen, las medidas de tendencia central nos dicen dónde se encuentra el \"centro\" de los datos, mientras que las medidas de dispersión nos informan sobre la variabilidad de esos datos. Juntas, estas medidas nos ayudan a entender mejor un conjunto de datos. **¿Qué es una Variable?** Una variable es un atributo o característica de un objeto o sujeto que puede tomar diferentes valores. Por ejemplo, la altura de una persona o el número de hijos que tiene. **Tipología de las Variables** Las variables se pueden clasificar en diferentes tipos: Variable Independiente (VI): Es la variable que se manipula o cambia para observar su efecto en otra variable. Por ejemplo, si se estudia cómo la cantidad de horas de estudio afecta las calificaciones, las horas de estudio son la variable independiente. Variable Dependiente (VD): Es la variable que se mide y que se espera que cambie en respuesta a la variable independiente. En el ejemplo anterior, las calificaciones son la variable dependiente. Variables Intervinientes: Son variables que pueden influir en la relación entre la variable independiente y la variable dependiente. Por ejemplo, la motivación del estudiante podría afectar tanto las horas de estudio como las calificaciones. Clasificación según su naturaleza Variables Discretas: Tienen un número finito de valores posibles (como el número de hijos). Variables Continuas: Pueden tomar cualquier valor dentro de un intervalo (como la altura o el peso). **Resumen** En resumen, las variables son características que pueden medirse y se clasifican en independientes, dependientes e intervinientes, además de ser discretas o continuas. Esta clasificación ayuda a entender cómo se relacionan y afectan entre sí en una investigación. **Características de la Ciencia** Racionalidad: Se basa en la razón y utiliza conceptos y proposiciones organizados lógicamente. Objetividad: Permite la repetición de pruebas y la verificación de datos por otros investigadores. Generalidad: Busca enunciar conceptos generales a partir de observaciones particulares. Sistematización: Se fundamenta en ideas interconectadas y coherentes. Análisis: Descompone fenómenos en partes para entender su funcionamiento interno. Claridad y Precisión: Se enfoca en formular problemas de manera sencilla y precisa. Carácter Acumulativo: Propone nuevos conocimientos basados en revisiones de conocimientos existentes. **Formas de Conocimiento** Conocimiento Vulgar: Información adquirida de manera informal y sin crítica, basada en experiencias y emociones cotidianas. Conocimiento Científico: Basado en explicaciones objetivas y verificables, que critica procedimientos y fuentes, y se organiza en teorías. Método Científico: Conjunto de procedimientos sistemáticos para describir, explicar, predecir y controlar fenómenos, fundamentado en la observación y la experiencia. **Validación de un Modelo Teórico** La validación de un modelo teórico es un proceso continuo que busca demostrar la fiabilidad de sus elementos y su capacidad para predecir resultados en la realidad. Se realiza en fases: presentación y aplicación del modelo, recolección de datos, análisis de información y ajustes basados en la opinión de expertos. Un modelo validado puede convertirse en teoría o ley, y su eficacia se asegura mediante simulaciones que reflejan su funcionamiento en contextos reales. **Relación entre Enfoques Cuantitativo y Cualitativo y Paradigmas** Los enfoques cuantitativo y cualitativo son paradigmas de investigación que se complementan, cada uno con sus propias características y métodos. El enfoque cuantitativo se centra en la recolección y análisis de datos numéricos, buscando relaciones causales y generalizables, mientras que el cualitativo se enfoca en la comprensión de fenómenos en su contexto social y cultural. Ambos enfoques pueden integrarse, utilizando datos cuantitativos para fortalecer la interpretación cualitativa, lo que enriquece la comprensión de los problemas humanos. **Definición y Construcción de un Problema de Investigación** Un problema de investigación es una discrepancia entre la realidad observada y una norma aceptada, que motiva al investigador a buscar soluciones. La construcción del problema implica identificar una situación insatisfactoria, definir su importancia, y establecer criterios de selección como la estimación del problema y la capacidad de abordarlo. Es crucial formular un enunciado claro y específico del problema, así como identificar los sujetos involucrados y los indicadores que describen el problema para guiar el proceso de investigación. Definición, Redacción y Clasificación de los Objetivos de Investigación Definición: Los objetivos de investigación son declaraciones claras que indican lo que se pretende lograr con un estudio, delimitando su ámbito y propósito. Redacción: Se deben formular iniciando con un verbo en infinitivo, proponer acciones concretas y ser claros y precisos. Es importante que sean factibles y se presenten en una secuencia lógica. Clasificación: Objetivos Generales: Describen el propósito global del estudio. Objetivos Específicos: Relacionados directamente con el objetivo general, abordan aspectos concretos y permiten profundizar en el tema. Exploratorios o Descriptivos: Identifican y describen características de problemas poco conocidos. Analíticos: Estudian relaciones entre variables y requieren formulación de hipótesis.