Page1 / 239

TÉCNICAS E INSTRUMENTOS DE...

This preview shows document pages 1 - 5. Sign up to view the full document.

View Full Document Right Arrow Icon
TÉCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACIÓN

TÉCNICAS E INSTRUMENTOS DE...

Info iconThis preview shows pages 1–5. Sign up to view the full content.

View Full Document Right Arrow Icon

Info iconThis preview has intentionally blurred sections. Sign up to view the full version.

View Full DocumentRight Arrow Icon

Info iconThis preview has intentionally blurred sections. Sign up to view the full version.

View Full DocumentRight Arrow Icon
This is the end of the preview. Sign up to access the rest of the document.

Unformatted text preview: TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACINElas Meja MejaTCNICAS E INSTRUMENTOSDE INVESTIGACINUNMSMLIMA - 20053ELAS MEJA MEJAISBN: 9972-834-08-05Hecho el Depsito Legal en laBiblioteca Nacional del Per N. 2005-8142Primera edicinLima, noviembre de 2005 Elas Meja Meja Unidad de Post Grado de la Facultad de Educacin de la UNMSMSerie: Textos para la Maestra en EducacinDiseo y diagramacin:Centro de Produccin Editorial e Imprenta de laUniversidad Nacional Mayor de San MarcosFACULTAD DE EDUCACINUNIDAD DE POST GRADODecana:Dra. Aurora Marrou RoldnDirector de la UPG:Dr. Elas Meja MejaComit Directivo de la UPG:Dr. Kenneth Delgado Santa GadeaMg. Gonzalo Pacheco Lay4TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACINNDICEPRLOGO09CAPTULO IINSTRUMENTOS DE ACOPIO DE DATOS1. La medicin2. Postulados de la medicin3. Niveles de medicin4. Medicin de variables conductuales5. Instrumentos de acopio de datos6. Instrumentos para el estudio de variables conductuales7. Cualidades de los instrumentos de acopio de datos8. Principios para construir pruebas9. Tcnica para elaborar pruebas10. Indicadores para establecer la calidad de una prueba11. Grado de dificultad de la prueba12. ndice de discriminacin de una prueba13. Los temes14. Clasificacion de los temes15. Determinacion del grado de dificultad de un tem13141518192022343539404142424916. ndice de discriminacin de un tem50Lecturas complementariasFundamentos de medicinDonald AryRecoleccin de los datosRoberto Hernndez Sampieri55805ELAS MEJA MEJACAPTULO IIEL MUESTREO1.2.3.4.5.Poblacin y muestraDeterminacin del tamao de la muestraError de muestreoVentajas de la tcnica de muestreoMuestreo probalstico95991021031046. Muestreo no probalstico115Lectura complementariaCondiciones y elementos de las muestrasRestituto Sierra Bravo119CAPTULO IIIEL PROCESO DE PRUEBA DE HIPTESIS1. Hiptesis nulas y prueba inversa2. Errores que se pueden cometer al adoptar decisiones3. Prueba de hiptesis4. Nivel de significacin5. Grados de libertad6. Prueba chi cuadrada (x2)1391411421421431447. Anlisis de varianza1487. Anlisis de regresin mltiple1608. Prueba t de Student167Lectura complementariaPrueba de hiptesis y error estndarFred Kerlinger1776TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACINCAPTULO IVEL INFORME CIENTFICO1. Comunicacin de la investigacin2. Extensin del informe3. Estilo de la redaccin del informe4. Referencias bibliogrficas197204204205Lecturas complementariasEl informe de investigacinOrfelio LenAnlisis, interpretacin y comunicacin de los resultadosDonald AryBIBLIOGRAFA2112212437TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACINPRLOGOLas tcnicas para la realizacin de investigaciones cientficas son muy variadasy tienen distintos propsitos, pero todas ellas resultarn siendo intiles si antes no seha comprendido a cabalidad la metodologa de la ciencia para producir conocimientos.Esta ardua tarea requiere formacin slida y lecturas intensas para comprender laracionalidad de la ciencia, explicarnos los hechos a partir de hiptesis y tomardecisiones con respecto a ellas en funcin de la evidencia que se halle en laobservacin de los hechos. Nada tan evidente: si los hechos se presentan en elsentido propuesto por las hiptesis, stas se aceptan; mientras que si los hechos nose presentan en la forma planteada por los hechos, stas se rechazan. En otraspalabras, son los hechos, y no las conjeturas, los que dirimen acerca de la validezdel conocimiento, pues sera de una gran ingenuidad pretender dar por vlidas lashiptesis que no sean sustentadas por los hechos. Si una hiptesis no concuerdacon los hechos, debe ser rechazada. No es posible lo contrario: rechazar los hechospara mantener la vigencia de nuestra hiptesis.Este volumen complementa lo dicho en Metodologa de la InvestigacinCientfica. Aqu se proponen las tcnicas ms necesarias para realizar el trabajode campo que demanda toda investigacin.Se explica lo relacionado con el proceso de construccin de los instrumentospara el acopio de datos. Para ello existen determinadas tcnicas, pero si optamospor los mtodos cuantitativos, debemos tener en cuenta que los fenmenos quevamos a estudiar, si cuando nos referimos a ellos, podemos hablar en trminos dems o de menos, es decir, frente a dos fenmenos podemos decir que uno es msque otro, entonces es posible medirlos. Reconocer la magnitud de los fenmenos esrequisito previo para poder medirlos. El investigador intuye que el fenmeno queestudia posee una determinada magnitud, pero le resulta difcil conocerla, medirla,porque no dispone de los instrumentos que le permitan acercarlo a la real magnitudde tales fenmenos.Tambin se dan las pautas para hacer el muestreo y se enfatiza que toda muestra,si partimos del razonamiento de que toda muestra es el subconjunto de la poblacin,es representativa, y si no es representativa la supuesta muestra, sencillamente noes muestra.9ELAS MEJA MEJAEn otro captulo se explica el proceso de prueba de hiptesis con procedimientosestadsticos. Para ello se han adoptado como ejemplos algunas investigacionesrealizadas en la Facultad de Educacin, y que han servido a sus autores para optarlos grados acadmicos correspondientes.Finalmente, en el presente volumen se explica lo relacionado con el Informe deInvestigacin, que en realidad es la tesis que los graduandos deben redactar. Latesis es eso, el informe del trabajo de investigacin realizado. El graduando deberealizar un proceso de investigacin, debe recoger evidencias que contradigan oconfirmen sus hiptesis y debe analizar sus resultados y tomar decisiones con respectoa ellas. Al final de todo este esfuerzo, el investigador, ya culminado el proceso deinvestigacin, se recluye en su gabinete para dar cuenta, por escrito, del proceso deinvestigacin que ha seguido y de la forma cmo ha sometido a contraste sus hiptesiscon los hechos. Es decir, redacta su informe cientfico, empleando las formas dellenguaje ms apropiadas al caso. Esta es la tesis que los estudiantes del programade Maestra en Educacin deben redactar, como resultado de un proceso deinvestigacin realizado.Se pretende, con este volumen, cubrir los vacos que puedan existir en la aventurade hacer ciencia y reiteramos nuestra invitacin a los participantes del programapara que asuman el reto de hacer investigaciones, informar acerca de sus hallazgosy, finalmente, optar el grado acadmico correspondiente, autntico motivo de suincorporacin a San Marcos de todos quienes estudian maestra.DR. ELAS MEJA MEJADIRECTOR DE LA UNIDAD DE POST GRADO10TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACINCAPTULO IINSTRUMENTOS DE ACOPIO DE DATOS11ELAS MEJA MEJA12TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACININSTRUMENTOS DE ACOPIO DE DATOSHasta aqu se ha visto cmo el investigador busca la mejor estrategia paraprobar sus hiptesis. Pero es el caso que el investigador tambin necesita ciertasherramientas o instrumentos que le permitan recopilar datos de la realidad paraprobar sus hiptesis, pues no sera conveniente que los recopilara en base a susclculos, intuiciones o, como se dice, a ojo de buen cubero. Los instrumentos querequiere el investigador pueden ser de diferentes tipos: de medicin, de constatacin,de acopio de informacin, de verificacin de situaciones, etc. Los instrumentos msconocidos y los que proporcionan informacin ms valiosa al investigador son losinstrumentos de medicin. La medicin es una actividad muy importante cuandose trata de conocer la naturaleza de los fenmenos que proporcionan informacinprecisa acerca de sus caractersticas.1. LA MEDICINLa medicin es un proceso que consiste en asignar numerales a determinadosfenmenos o eventos, siguiendo reglas previamente establecidas. Esta definicinplanteada por S. S. Stevens es intencionalmente muy genrica, pero es muy tilporque hace posible abarcar todos los aspectos que se derivan del proceso demedicin y, adems, porque permite sostener que es posible, tericamente, medircualquier fenmeno siempre y cuando las reglas tengan un fundamento racional olgico.Los fenmenos o eventos a los que se hace referencia son las variables, esdecir, fenmenos que varan cuando asumen dos o ms valores. En la investigacininteresa examinar y analizar cada uno de estos valores.Para realizar un proceso de medicin es necesario reconocer que el fenmenoa medir tiene su propia magnitud y que el problema radica en que el investigador,con los instrumentos que dispone, no la puede conocer plenamente. La medicin es,en estricto sentido, conocer la verdadera magnitud del fenmeno, de ah que resultamuy importante que toda autntica medicin sea isomrfica con la realidad que seest midiendo, es decir, que los datos que se obtengan como resultado de la medicindeben ser parecidos, equivalentes, o correspondientes a los que realmente posee el13ELAS MEJA MEJAfenmeno que se mide; aunque en realidad no se mide el fenmeno directamente,sino los indicadores de sus caractersticas. Es muy importante tener en cuenta estocuando se realizan procesos de medicin de fenmenos o variables delcomportamiento que, por naturaleza, son muy elusivas, impredecibles y difciles deidentificar, como la c reatividad , el t alento , el c oeficiente intelectual , lapersonalidad, la agresividad, el rendimiento acadmico, la angustia, etc. Comoestos fenmenos ofrecen dificultades a los esfuerzos por medirlos, solo se puedeinferir sus caractersticas a partir de la observacin o el anlisis de sus indicadores.Analizar los aspectos relacionados con la medicin es muy importante cuandose trata especialmente de la investigacin cuantitativa en la que, en todo momento,se trata de emitir juicios de valor acerca de los fenmenos que se estudian y setrata de estimar, ponderar, puntuar, graduar, precisar, etc., sus caractersticas.Para realizar procesos de medicin es necesario que las variables que se estudianvaren en trminos de ms o de menos cantidad, es decir, que de una variable sepueda decir que la caracterstica se presenta en trminos de ms cantidad o demenos cantidad. Por ejemplo, tratndose de la inteligencia, es posible decir quealgunas personas tienen ms inteligencia y otras tienen menos inteligencia. Si estose puede decir de la inteligencia, entonces es posible medirla.2. POSTULADOS DE LA MEDICINLos postulados de la medicin son los referentes tericos que fundamentan losprocesos de medicin. El investigador debe tenerlos muy presente si pretende realizarcorrectamente los procesos de medicin. Estos postulados son los siguientes:A es igual a B o A es diferente a B, pero no ambas situaciones a la vez.Este postulado es importante para la clasificacin, porque cuando se clasifica seubican, exhaustiva y excluyentemente, todos los elementos del conjunto que se estclasificando en una u otra categora. Ningn elemento puede estar a medias en unacategora ni puede estar en ms de una categora a la vez. Un objeto puede serigual diferente de otro, pero no puede ser igual y diferente a otro al mismo tiempo.Si A es igual a B y B es igual a C, entonces, A es igual a C. Este postuladopermite establecer la igualdad de los miembros de un conjunto en base a unacaracterstica comn a partir de la comparacin de los objetos.Si A es mayor que B y B es mayor que C, entonces, A es mayor que C. Lasrelaciones tambin pueden ser menor que, o se halla a mayor distancia que, esms fuerte que, precede, domina, etc. En este postulado se fundan la mayorade las mediciones psicolgicas y pedaggicas, pues al elaborar escalas, las categorasde stas surgen por comparacin con las caractersticas que poseen otros sujetos.14TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACIN3. NIVELES DE MEDICINLos conceptos anteriormente expuestos permiten establecer una idea msaproximada de lo que en realidad es la medicin. Sin embargo, todava es necesarioexplicar lo relacionado con los niveles de la medicin, concepto que tambin sedebe a Stevens. Los niveles de la medicin son las diferentes estrategias que permitenmedir, con ms o menos exactitud, el fenmeno. Estos niveles son cuatro: nominal,ordinal, de intervalo y de razn o proporcional.3.1 Nivel nominalComo su nombre lo indica, este nivel de medicin consiste en asignar nombreso denominaciones a los sujetos o fenmenos de la realidad. Por ejemplo, todas laspersonas tienen dos nombres y dos apellidos. En nuestra sociedad el apellido paternose lleva antepuesto al materno. sta es la regla pre establecida y, en este caso, secumple la definicin de medicin. Ejemplos de situaciones que se miden en el nivelnominal abundan en la investigacin de la conducta. As, los estudiantes universitariostienen su respectivo cdigo de matrcula que los identifica; todos los ciudadanosestn identificados por el nmero de su Documento Nacional de Identidad; losestudiantes de una sala de clases estn identificados por el nmero de orden. Sepuede codificar las categoras con 1 2 para referirse al sexo masculino o al femenino,respectivamente. La misma codificacin se puede usar para registrar si un estudianteest aprobado o desaprobado, si su padre vive o no, si es nacional o extranjero, si esrico o pobre, si proviene de Lima o de provincias, etc. En este caso, las variables semiden nominalmente al asignarles un cdigo a cada uno de sus valores. Otrosejemplos en que la medicin se realiza en el nivel nominal es cuando los jugadoresde un equipo deportivo llevan en su camiseta un nmero que los identifica; los autosde carrera se identifican por sus nmeros, as como los caballos de carrera o lascandidatas en un concurso de belleza. En todos estos casos, los nmeros no tienenel significado de cantidad. A quien se asigne el nmero 2 no significa que sea mscon respecto a quien posea el nmero 1, sino que estas denominaciones slo sonnombres, rtulos, cdigos convencionales. La asignacin de numerales seacepta como un proceso de medicin nominal si previamente se han observado lasreglas pre establecidas.Las variables que se miden en este nivel generalmente son las categricas. Lainvestigacin cualitativa se basa en este tipo de medicin, al ubicar la caractersticaque se estudia en una, y slo en una, categora. Estas categoras pueden sernominadas denominadas segn el libre albedro del investigador; as por ejemplo,los valores del estado civil se pueden denominar como: soltero, casado, viudo,divorciado, conviviente, etc. El tipo de gestin de las universidades puede ser:nacional o particular. El lugar de nacimiento puede ser: nacional o extranjero.15ELAS MEJA MEJAComo se ha dicho, estas categoras son excluyentes y no puede darse el casode alguien que sea soltero o casado a la vez, como tampoco puede ocurrir quealguien sea nacional o extranjero, al mismo tiempo.3.2 Nivel ordinalComo se habr notado, la medicin nominal slo identifica a los sujetos. Noproporciona ninguna informacin adicional. En cambio, la medicin ordinal incorporaun elemento nuevo: indica el orden, precedencia o prelacin en el que se hallan lossujetos. En este caso funciona el tercer postulado (A es mayor que B y B es mayorque C, en consecuencia A es mayor que C ). Al emplear el nivel ordinal de medicinse puede afirmar, por ejemplo, que en una carrera de caballos, el N 5 lleg 1, el N3, lleg 2 y que el N 7, lleg 3. El orden de mrito de los estudiantes es un casotpico de medicin ordinal, as como lo son los resultados de los exmenes de admisina las universidades. Este nivel informa que, por ejemplo, ocupar el 5 puesto entre300 alumnos es ms meritorio que ocupar el mismo 5 puesto entre 6 alumnos, perono informa con respecto a cul de los estudiantes es mejor. El siguiente grficoilustra lo dicho:543 21 Medicin ordinal|||||82735 Medicin nominalGrfico N 1Un caso tpico de medicin en el nivel ordinal es la escala de evaluacin que seemplea en los procesos de sustentacin de tesis, en los que se evala como aprobadoo desaprobado. Y dentro de la categora de aprobado se distingue todava lassiguientes sub categoras: aprobado por mayora, aprobado por unanimidad,sobresaliente, o sobresaliente con recomendacin de publicacin de la tesis.Tambin los resultados de un proceso de admisin para ingresar en una Universidadse expresan en el nivel de medicin ordinal, pues se dice que alguien ocup elprimer puesto, el segundo puesto, o el tercer puesto, etc. La medicin ordinal requierede la informacin que proporciona la medicin nominal.3.3 Nivel de intervaloComo quiera que la medicin ordinal proporciona informacin acerca de laprecedencia, prelacin o del orden en que se ubican los sujetos, se observa enmuchos casos que el segundo lugar est muy prximo al primero y que el tercero,16TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACINmuy lejos de los dos primeros, tal como pude verse en el grfico N 1. Para evitarestas distorsiones y hacer una medicin ms exacta, se emplea la medicin en elnivel de intervalo, en el que se establecen distancias iguales para cada puntuacin,es decir, se disea una escala con intervalos iguales.Las escalas intervalares o de intervalos iguales poseen las caractersticas delas escalas nominales y de las ordinales. La diferencia est en que las distancias decada intervalo son iguales. La representacin de este tipo de escala es la siguiente:abcdefgh|||||||||012345678Grfico N 2Por ejemplo, si se midieran cuatro objetos en el nivel intervalar se obtendranlos siguientes valores: 8, 6, 5 y 3. En este caso se puede afirmar, con toda razn, quela diferencia entre el primer objeto y el tercero (8 5 = 3) es igual a la diferenciaque existe entre el segundo y el cuarto (6 3 = 3).En la medicin intervalar, los intervalos se pueden sumar o restar. Usando larepresentacin anterior, se puede afirmar que el intervalo entre c y a es 3 1, sea2; el intervalo que existe entre d y c es 4 3, sea 1. Adems se pueden sumar losintervalos: 2 + 1 = 3Y se puede comparar la distancia entre d y a (4 1 = 3) y la distancia entre gy d (7 4 = 3) y afirmar que las distancias son iguales. Lo que no se puede esafirmar que el aprovechamiento de d es dos veces superior al de b. Para formulareste tipo de afirmacin se requiere un nivel ms elevado de medicin. Con la medicinintervalar se puede elaborar escalas, como la escala vigesimal para medir elrendimiento acadmico. Esta escala abarca del 1 al 20. La medicin del coeficienteintelectual tambin se realiza en una escala de intervalo. La medicin en el nivel deintervalo supone la medicin en los niveles previos, es decir, en el nivel nominal yordinal.3.4 Nivel proporcional o de raznEste nivel es el ms elevado de la medicin. Es el ideal de la medicin cientfica.Una escala de este tipo, adems de poseer las caractersticas de los niveles que sehan descrito, parte del concepto de cero. Sin embargo, en algunos casos, la ubicacin17ELAS MEJA MEJAdel cero es relativa, lo que origina diferencias entre las escalas: la escala Celsius esdiferente a la escala Farenheit, porque para medir la temperatura ambas escalasubican el cero en posiciones diferentes. En el nivel de medicin de razn se puedeelaborar escalas que consideren valores sobre cero o bajo cero, como es el caso delas escalas para medir la temperatura o la presin atmosfrica. Con estas escalasse puede realizar todas las operaciones aritmticas, como son la multiplicacin y ladivisin, adems de la suma y la resta. Si existiera una escala para medir elrendimiento acadmico en el nivel proporcional, se podra decir que un estudiante,cuya calificacin fuese 16, tendra un rendimiento acadmico dos veces superiorcon respecto de otro estudiante que obtenga la nota 08, sin embargo esto no es asen la realidad.La medicin de la temperatura o de la presin atmosfrica son ejemplos demediciones realizadas en el nivel proporcional, debido a que informan de temperaturaso niveles de presin atmosfrica sobre cero o bajo cero, pero la medicin que seexpresa bajo cero, indica la presencia de alguna magnitud y no la ausencia total dela caracterstica.En las ciencias naturales, ltimamente se est trabajando en el concepto delcero absoluto o de la ausencia total de la caracterstica. Lord Kelvin considera queel punto donde no hay choques de molculas que crean calor es el punto en el quese ubica el cero absoluto, ausencia de temperatura, y este punto es equivalente a 273 grados Celsius, punto en el que los cientficos consideran que no existetemperatura debido a que no existe actividad molecular. La medicin de latemperatura, empleando este criterio, sera una medicin exacta, pues el punto enel que se ubica el cero es precisamente el punto donde no existe temperatura. Sinembargo, parece que son muy pocos los sistemas de medicin que parten del ceroabsoluto que permiten una medicin exacta de los fenmenos.4. MEDICIN DE VARIABLES CONDUCTUALESCabe enfatizar que los niveles de medicin que se acaban de describir sonjerrquicamente secuenciales, es decir, en el nivel siguiente se reflejan lascaractersticas del nivel previo. As, en la medicin ordinal tambin estn presenteslas caractersticas del nivel nominal; en el nivel de intervalo se presentan tambinlas caractersticas de los niveles nominal y ordinal y, en el nivel proporcional o derazn se presentan, como se ha dicho, las caractersticas de todos los nivelesanteriores. Por ejemplo, sean 16,54 y 12,67 las puntuaciones halladas en la variablexito acadmico de un grupo experimental y de otro de control, respectivamente.Tales puntuaciones han sido establecidas en el nivel de intervalo, pero pudierantambin haber sido obtenidas en el nivel ordinal o nominal. Los datos a los que se18TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACINhace referencia informan que el xito acadmico del grupo experimental es mayorque el xito acadmico del grupo de control: nivel ordinal. Los mismos datos nosinforman que el grupo experimental y el grupo de control son diferentes, pues estnidentificados con distintas puntuaciones: nivel nominal.Para medir con mayor exactitud una variable es recomendable identificarla conla mayor precisin posible y, si fuera el caso, operacionalizarla, es decir, expresarlaen funcin de sus indicadores o manifestaciones ms significativas. Tambin esimportante destacar que la mayora de las variables conductuales o las variablesque estudian las ciencias sociales, en general, se miden en el nivel nominal, aunquealgunas se miden en el nivel ordinal y muy pocas en el nivel de intervalo.Cuando se mide variables en el nivel de intervalo, se elaboran escalas ad hoc,que tienen su punto de partida en la definicin operacional de la variable quepreviamente debe haber elaborado el investigador. Pero se debe tener cuidado alanalizar la informacin que proporciona este tipo de medicin pues, en la mayorade los casos, el nivel de intervalo slo proporciona algo ms de informacin de laque proporciona el nivel ordinal. Por ejemplo, si un estudiante obtiene un coeficienteintelectual de 110, esto no quiere decir que este estudiante sea 7 puntos ms inteligenteque un estudiante que, sea el caso, obtiene un coeficiente intelectual de 103.ltimamente, los niveles de medicin descritos por Stevens estn recibiendoduras crticas de parte de los cientficos sociales quienes consideran que estosniveles son muy rgidos y no reflejan, de manera natural, los fenmenos que sucedenen el mundo real. Estos crticos consideran que algunas variables conductuales nonecesariamente deben ser medidas en uno de estos cuatro niveles, como por ejemplola inteligencia y el aprendizaje. Por ejemplo, estas variables no podran ser medidasen el nivel de razn, porque carecen del cero, debido a que una persona no puedetener cero, es decir, ausencia total de inteligencia o de conocimientos, como sepretende cuando se dice que el aprendizaje se mide en la escala vigesimal de 0 a 20puntos. No es posible asignar a un alumno el calificativo de cero porque un serhumano no puede tener la mente en blanco o vaca, que es lo que corresponde alconcepto de cero. Este estudiante, por muy pocos conocimientos que posea, tendraalguna cantidad de conocimientos, sus conocimientos deben tener alguna magnitud;es imposible que no tenga conocimientos o est con la mente vaca. El rendimientoacadmico no puede medirse a partir de cero.5. INSTRUMENTOS DE ACOPIO DE DATOSCon el nombre genrico de instrumentos de acopio de datos se denomina atodos los instrumentos que pueden servir para medir las variables, recopilarinformacin con respecto a ellas o simplemente observar su comportamiento.19ELAS MEJA MEJALos instrumentos que pueden medir las caractersticas de las variables sedenominan tests o pruebas, son los instrumentos que sirven para medir distintasvariables conductuales, en especial los resultados del aprendizaje. A travs de losdatos que proporcionan los instrumentos se trata de obtener informacin exactasobre el logro de los aprendizajes y se detectan los xitos y fracasos.Cuando el investigador no puede medir directamente las variables debe recopilarinformacin acerca de los fenmenos que le interesa conocer haciendo uso deciertos instrumentos. Para ello emplea listas de cotejo, hace el anlisis documental,construye escalas de opinin, etc. En otros casos, el investigador debe observar elcomportamiento de las variables y entonces emplear instrumentos o guas deobservacin que, a su vez, pueden ser estructurados o no estructurados.6. INSTRUMENTOS PARA EL ESTUDIO DE VARIABLESCONDUCTUALESLas pruebas o instrumentos para estudiar variables conductuales son lossiguientes: De medicin de los aprendizajes. De actitudes o de opiniones. De inventario.6.1 Pruebas de medicin de los aprendizajesLas pruebas para medir aprendizajes se deben elaborar pensando en lascaractersticas y las necesidades de la investigacin, por lo que su aplicabilidad sehalla limitada a stas y condicionada para la muestra elegida. La calificacin deestas pruebas puede hacerse por la va de dos mtodos:a) En referencia a una norma, yb) En referencia a un criterio.Se dice que una prueba est referida a una norma, cuando para establecer lasignificatividad de sus resultados, se recurre a la comparacin del puntaje de un estudiantecon el promedio alcanzado por el grupo al que pertenece este estudiante. Pruebasreferidas a una norma son las que se aplican en los concursos de admisin a lasuniversidades. En este caso, si un postulante alcanza 150 puntos en una prueba quetiene el puntaje mximo de 300 puntos y el promedio del grupo es 137, se puede decirque es un buen estudiante, pues se halla por encima de la norma del grupo. Tambin sepuede decir que este alumno ocup el segundo puesto si slo existiera un solo postulanteque tenga un puntaje mayor que l y obviamente, que ingres en la universidad.20TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACINSe dice que una prueba est referida a un criterio si previamente se haestablecido este criterio o nivel de desempeo especfico para esta prueba. Porejemplo, cuando se mide aprendizajes se usa, por lo general, la escala vigesimal yse establece que para estar aprobado es necesario obtener la nota 11. Este criteriocambia en otras circunstancias, por ejemplo, en las escuelas de postgrado de lasuniversidades, cuando se establece que la nota aprobatoria es 13 14, dentro de lamisma escala vigesimal. Como se podr apreciar, aqu aparece otro criterio,naturalmente ms exigente. Como consecuencia de la aplicacin de este criterio seestablece una particin del grupo de estudiantes que han dado la prueba: aprobadosy desaprobados.6.2 Pruebas de actitudEn las pruebas de actitud, llamadas tambin de opiniones, se indaga acerca delas actitudes u opiniones de los individuos con respecto a ciertas situaciones queplantea el investigador. Por ejemplo, si se desea estudiar las actitudes u opinionesque asumen los docentes universitarios con respecto al tipo de formacin profesionalque se debe realizar en las universidades, el investigador plantear algunos reactivosacerca de los cuales deben opinar quienes resuelven esta prueba.El formato bsico segn el cual se elaboran estas pruebas es el siguiente:a) Se establece, con la mayor precisin posible, el nombre de la prueba.b) Se redacta un enunciado con las instrucciones segn las cuales debe actuar lapersona a quien se aplica la prueba. Segn las necesidades del investigador, laprueba puede ser nominal o annima.c) Se traza una tabla con tantas columnas como datos se pretende recoger y contantas lneas como temes o reactivos se haya previsto plantear. En la primeracolumna se colocan los temes o reactivos que en realidad son proposicionesredactadas en sentido positivo o negativo a las que el examinado pueda responderemitiendo su opinin a favor o en contra. En las columnas siguientes se colocanlas posibilidades de respuesta, organizadas en una especie de escala de tres,cuatro, cinco o seis alternativas. Suponiendo que la escala fuese de cinco valores,las alternativas pueden ser las siguientes: MA (muy de acuerdo); A (de acuerdo);I (indiferente); D (en desacuerdo); MD (muy en desacuerdo). El investigadordebe asignar, en seguida, puntajes a cada tipo de respuesta, por ejemplo: MA =5; A = 4; I = 0 (por ser indiferente); D = 2; MD = 1. En el Cuadro N 1 segrafica lo que se acaba de decir:21ELAS MEJA MEJAFRAGMENTO DE UNA PRUEBA DE ACTITUDESNOPINIONESMA1 Es muy acertada la orientacin que se ha adoptado en la1Universidad para formar profesionales en el aspecto intelectual,fundamentalmente.2 T odo buen profesional debe poseer habilidades para comunicarse5con eficiencia con sus semejantes. Por eso son muy importanteslos cursos de Lenguaje y Comunicacin.3 La identificacin con la cultura y la realidad de su pas es una5condicin bsica para un exitoso desempeo profesional.4 En la Universidad no deben llevarse a cabo actividades para1orientar la conducta tica y moral de los alumnos, porque esosaspectos no son parte de la formacin profesional.5 Por lo general, los profesionales que, adems de su especialidad1profesional, conocen el arte y saben apreciarlo, no tienen tantoxito en su especialidad profesional.A2I0D4MD54021402120452045Cuadro N 1Para evaluar la prueba, el investigador debe establecer, previamente culesrespuestas debe evaluar en sentido positivo y cules en sentido negativo. Laspuntuaciones obtenidas las debe totalizar mediante una suma algebraica, es decir,sumando las respuestas en positivo y restando las respuestas en negativo.7. CUALIDADES DE LOS INSTRUMENTOS DE ACOPIO DE DATOSEl xito de una investigacin, adems de la plena identificacin de las variables,la correcta formulacin de la hiptesis, la estrategia adecuada para probar dichashiptesis, etc., depende de la calidad de los instrumentos de acopio de datos, de ahque resulta muy importante que el investigador asuma esta tarea con la mayorresponsabilidad posible. Esto quiere decir que el investigador debe preocuparse encuidar que los instrumentos que elabora para acopiar los datos, posean cualidadesbsicas y necesarias. Si un instrumento no posee las cualidades necesarias, lainvestigacin puede adoptar un sesgo peligroso y se puede llegar a lo que los expertosdenominan, resultados espreos o incorrectos en una investigacin.Los instrumentos de acopio de datos deben poseer estas cualidades que ponganen evidencia su bondad para recolectar los datos que requiere el investigador.Muchas veces, el investigador fracasa en sus esfuerzos al recolectar los datosdebido a que sus instrumentos no poseen las cualidades mnimas y le proporcionandatos falsos o equivocados. Un buen instrumento debe reunir ciertas cualidadesque lo tipifiquen como tal.22TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACINSon muchas las cualidades que deben poseer los instrumentos de acopio dedatos, pero las ms importantes son las siguientes: validez, confiabilidad, objetividad,amplitud, practicabilidad y adecuacin.7.1 ValidezLa validez es una cualidad que consiste en que las pruebas midan lo quepretenden medir. Las pruebas deben medir las caractersticas especficas de lasvariables para las cuales fueron diseadas. Las pruebas que no poseen validez notienen utilidad alguna. La validez tambin se denomina veracidad, exactitud,autenticidad, o solidez de la prueba.La validez se refiere a los resultados de la prueba, no a la prueba misma. Estosresultados no se expresan en trminos categricos: resultados vlidos o resultadosno vlidos, sino que estos resultados se expresan en forma de una continuidad oprogresin, as los resultados sern de escasa validez o de mucha validez, pasandopor mltiples situaciones intermedias.La validez de los resultados de una prueba slo tiene sentido dentro del contextoen el que ocurre la prueba. Por ejemplo, un tem de resolucin de problemas desumas ser vlido si lo que se desea es medir esta habilidad en los estudiantes. Peroeste mismo tem no ser vlido si lo que se desea es explorar las habilidades demultiplicacin que habran desarrollado.Sin embargo, las pruebas no poseen validez universal. Una prueba vlida parauna situacin determinada puede carecer de validez para otra.La validez puede ser de varios tipos: validez de contenido, validez de construccin,validez predictiva, validez concurrente y validez estadstica.Validez de contenidoDenominada tambin validez lgica o de muestreo. Consiste en que loscontenidos o conceptos planteados en los temes correspondan con los previstos enlos objetivos del aprendizaje. La validez de contenido adquiere mayor importanciacuando se trata de comprobar resultados del aprendizaje.En otras palabras, la validez de contenido es el grado de fidelidad con el queuna prueba refleja el universo de reactivos del cual se extrajeron los temes. Universode reactivos es un concepto terico que alude a todos los posibles temes que sepodran formular sobre un determinado tema. Por ejemplo, si se desea explorarcunto saben los estudiantes de medicina acerca de la Histologa, se tendra queredactar todos los temes posibles sobre este tema, lo que resulta un imposible. Sinembargo, teniendo en cuenta que ste es un concepto terico, los temes que se23ELAS MEJA MEJAredacten de una prueba de Histologa se considerarn una muestra de este universode reactivos y, por tanto, se asume que lo representan fielmente. As, la prueba deHistologa que se prepare, ser capaz de medir realmente los conocimientos deHistologa y no otro tipo de conocimientos.Para determinar la validez de contenido se analiza el universo de contenidosrespectivo y se selecciona una muestra representativa de ellos, la que debe serexplorada por la prueba. Por ejemplo, si se trata construir una prueba de lgebra,se debe partir de los objetivos del aprendizaje previstos y examinar los textos queexisten sobre la materia con la finalidad de determinar el universo de contenidos yluego decidir qu contenidos debe abarcar la prueba y qu proporcin de temesdebe asignarse a cada uno de los aspectos de la materia que se evala.Si se desea saber si una prueba ya publicada tiene validez de contenido para losestudiantes a quienes se pretende aplicar, se deber comparar los objetivos deaprendizaje previstos para ellos con el contenido de la prueba a aplicarse.La validez de contenido se puede comprobar segn los siguientes criterios:a) Criterio curricular o programtico: Los contenidos a medir deben estarprevistos en el currculo o en el programa de enseanza. Para el caso se puedeelaborar una tabla de cotejo que permita determinar que todos los contenidosque aparecen en la prueba han sido considerados en el programa curricular.b) Criterio bibliogrfico: Los contenidos a medir deben aparecer en los diferentestextos de la materia.c) Criterio de pertinencia: Los contenidos a medir deben estar adecuados a lascapacidades intelectuales de los sujetos que respondern la prueba. De estecriterio se desprende la necesidad de determinar los ndices de dificultad, tantode los temes como de la prueba.d) Criterio de utilidad social: Los contenidos a medir deben tener significado oimportancia para la vida prctica.La validez de contenido se determina generalmente mediante el juicio de expertos,sin embargo, hay tcnicas como la aplicacin de pruebas paralelas o el estudio deerrores comunes, que proporcionan la informacin requerida sobre este tipo devalidez.Validez de constructo o de conceptoEl constructo es un concepto elaborado al ms alto nivel de abstraccin y sirvepara referirse a una caracterstica o aspecto de la conducta humana, como porejemplo, la habilidad mecnica, la inteligencia o el aprendizaje.24TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACINLa validez de constructo es el grado de correspondencia o congruencia queexiste entre los resultados de una prueba y los conceptos tericos en los que sebasan los temas que se pretenden medir. La validez de constructo trata de estableceren qu medida la prueba tiene en cuenta los aspectos que se hallan implcitos en ladefinicin terica del tema a medirse.Este tipo de validez es el ms importante, pues si se elabora una prueba sobreAnatoma, los resultados de la prueba deben medir realmente conocimientos acercade lo que entendemos por Anatoma y no sobre cualquier otro concepto. En estecaso, la dificultad radica en la capacidad que se tenga para definir correctamenteel constructo que se desea explorar.Se denomina tambin validez de elaboracin o de hiptesis de trabajo. Sedetermina en base al juicio de expertos o a los tipos y grados de relaciones existentesentre el resultado de la prueba y las medidas de otros factores asociados. Es el tipode validez ms importante. Cuando se trata de determinar la validez de constructo,se procura analizar la naturaleza de las caractersticas que el investigador se hapropuesto medir.La validez de constructo no slo evala la prueba, sino tambin la teora en laque se apoya la prueba. Cuando los datos obtenidos confirman las predicciones dela teora, significa que, al menos por el momento, se han hallado evidencias queconvalidan la hiptesis e indican que la prueba mide las relaciones previstas poresta ltima.Si las predicciones no son confirmadas, se debe suponer que la causa puede seruna de las siguientes: la prueba no mide el concepto, la hiptesis es incorrecta, serequiere un nuevo anlisis, o el diseo de la investigacin no es el ms adecuado.Validez predictivaLa validez predictiva es la capacidad que tienen las pruebas de predeciracontecimientos futuros, tales como el xito que un individuo alcanzar en sus estudioso en su trabajo. Para determinar la validez predictiva se procede del siguientemodo:1. Se administra la prueba.2. Se espera que se produzcan los desempeos pronosticados.3. Se compara los puntajes de la prueba con los desempeos reales del sujeto.Suponiendo que una prueba ha sido elaborada para predecir el xito que losalumnos lograrn durante el primer ao de estudios universitarios, para determinarsu validez predictiva, se administrar la prueba a una amplia muestra de alumnos25ELAS MEJA MEJAdel 5 ao de Secundaria, seleccionados al azar. Una vez que estos sujetos hayanterminado el 1er. ao de estudios universitarios, se cotejarn ambas series depuntuaciones. Cuanto ms alta sea la correlacin entre ambas series de puntuaciones,la prueba tendr mayor capacidad predictiva.Sin embargo, a nivel terico, el pronstico slo puede ser vlido si la comparacincon los desempeos reales se hace en situaciones iguales o semejantes a las existentesal momento de aplicar la prueba, cosa que no habra ocurrido en la situacin descritaen el prrafo anterior.Validez concurrenteLa validez concurrente es la correlacin que puede hallarse entre laspuntuaciones logradas luego de la aplicacin de la prueba, con respecto a laspuntuaciones obtenidas por los mismos sujetos en otras mediciones realizadassimultneamente.El procedimiento para determinar la validez concurrente es similar al que seemplea para verificar la validez predictiva, slo que la correlacin puede hallarsecasi de inmediato, ya que los datos se obtienen simultneamente.Los puntajes que los estudiantes obtienen en una nueva prueba se puedencomparar con las calificaciones que recibieron ltimamente en la materia o con lospuntajes que los mismos alumnos alcanzaron en otras pruebas similares, cuya validezya fue comprobada. Por ejemplo: En lugar de esperar varios aos para determinarsi una prueba de inters vocacional es capaz de predecir el xito en determinadaprofesin, se puede cotejar esta prueba con las pautas de inters de las personasque han alcanzado xito en la profesin correspondiente.Validez estadstica o empricaEs el tipo de correlacin que existe entre los resultados de la prueba y la situacinreal del sujeto en los aprendizajes cuyos resultados se mide. Para establecerla seusa las siguientes tcnicas:1. Comparacin con las diferentes calificaciones obtenidas.2. Incremento del porcentaje de xito por edades y grados sucesivos.3. Anlisis de las diferencias entre los puntajes obtenidos por 2 grupos diferentesde alumnos.26TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACIN7.2 ConfiabilidadEl trmino confiabilidad proviene de la palabra fiable, y sta a su vez de fe. Laconfiabilidad es el proceso de establecer cuan fiable, consistente, coherente oestable es el instrumento que se ha elaborado. Por eso, cuando el investigador, alreferirse a una persona dice que sta es confiable, quiere decir que le inspiraconfianza, que tiene fe en ella y en cambio cuando se refiere a otra persona puededecir que no le merece confianza, que duda de su conducta futura. Una personaconsiderada confiable es aquella que actuar en el futuro, del mismo modo como haactuado en el pasado. As tambin, un instrumento de acopio de datos ser confiable,inspirar confianza, cuando al ser aplicado en repetidas ocasiones arroje los mismosresultados.Cuando se realizan procesos de medicin, el puntaje observado de una variableequivale al puntaje verdadero ms el margen de error. El puntaje observado es elvalor que se obtiene al medir una variable, sin embargo, ste no es el puntajeverdadero; el puntaje verdadero es el resultado de la medicin exacta de la variable.Por ejemplo, los estudiantes tienen un determinado nivel de xito acadmico en susestudios que es precisamente el que se quiere conocer. Este valor es nico y cuandose hacen sucesivas mediciones, se obtienen diversos puntajes aproximados a estevalor, pero no se obtiene el verdadero valor de la variable, precisamente porque elinvestigador no dispone de un instrumento tan perfecto que sea capaz de medir lareal magnitud de, en este caso, el xito acadmico de los estudiantes, queefectivamente existe pero no lo puede conocer. De esta idea parte aquello de quetoda medicin debe ser isomrfica con la realidad, es decir, que las mediciones quese obtengan, aunque no sean exactas, deben ser, por lo menos, aproximadas a lareal magnitud del fenmeno que se estudia.La humanidad ha avanzado mucho en la medicin del tiempo, entre otrosfenmenos que ha medido, y los resultados de tales mediciones son asombrosamenteaproximadas a la real magnitud del tiempo, sin embargo, los cientficos declaranque sus mediciones del tiempo se estn realizando con aproximaciones de dcimas,centsimas o milsimas de segundo, pero nunca logran medir el tiempo exactamentey sin mrgenes de error. Sin embargo, se puede decir que la medicin del tiempo esisomrfica con la realidad, porque el margen de error es muy pequeo, tan pequeoque resulta insignificante.Pero es el caso que se constata que los instrumentos que se disponen paramedir las variables del comportamiento, tales como la inteligencia, el xitoacadmico, la motivacin por los estudios, etc., no son tan precisos como losinstrumentos que la humanidad dispone para medir el tiempo o el espacio. Ahradica, entonces, la importancia de elaborar instrumentos confiables que permitanal investigador aproximarse, lo ms cerca posible, al valor real de las variables y27ELAS MEJA MEJApara ello debe el investigador reducir el margen de error con el que hace lasmediciones. En este sentido, si tericamente un estudiante tiene 17,57 puntos dexito acadmico en sus estudios y el investigador ha obtenido, con los instrumentosque dispone, una puntuacin de 17,13, se podr decir que ha hecho una medicinexacta y el margen de error es relativamente pequeo, pero si le asigna un puntajede 12,45, entonces el investigador se est alejando del valor verdadero del xitoacadmico del estudiante. Sin embargo, con una prueba confiable, en las repetidasoportunidades en que se realicen las mediciones, se obtendrn valores muy prximosal valor terico y, en este caso, se podra considerar que los resultados de estasmediciones son ms cercanos al puntaje verdadero, 17,57, son ms plausibles queel valor de 12,45 obtenido con una prueba poco confiable.Como se ha dicho, la confiabilidad es la seguridad, exactitud, precisin oconsistencia que debe poseer una prueba. Una prueba es confiable si al aplicarla enreiteradas ocasiones a los mismos sujetos y en idnticas condiciones se obtieneiguales resultados. Por ejemplo, si un estudiante alcanza un puntaje de 110 en unaprueba de inteligencia, debe lograr aproximadamente el mismo resultado si, unasemana ms tarde, se le administra una forma equivalente de la misma la prueba.La confiabilidad se expresa mediante el ndice de confiabilidad. El ndice deconfiabilidad perfecto es 1, muy difcil de alcanzar. Los ndices de confiabilidadaceptables oscilan entre 0,66 y 0,71, como mnimo, es decir, decimales que tiendena acercarse a la unidad.El ndice de confiabilidad de una prueba se obtiene aplicando la siguiente frmula:Donde:Cf =n=x==Coeficiente de confiabilidadPuntaje mximo alcanzado.Promedio.Desviacin standard de las puntuaciones de la prueba.Sean los siguientes datos:n = 18x = 14,27 = 3,1Entonces:28TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACINCf = 1,0588 x [1 0,3077]Cf = 1,0588 x 0,6923Cf = 0,73Con los datos proporcionados, el ndice de confiabilidad hallado es 0,73.La tabla de Kder Richardson permite interpretar este valor hallado:0,53 a menos0,54 a 0,59==Confiabilidad nulaConfiabilidad baja0,60 a 0,650,66 a 0,710,72 a 0,991,0====ConfiableMuy confiableExcelente confiabilidadConfiabilidad perfectaComo se ha obtenido el valor de 0,73, se deduce que la supuesta prueba analizadatiene un excelente coeficiente de confiabilidadOtro ejemplo. Sean los siguientes datos:n = 98x = 70 = 6,8Entonces:El resultado 0,57 significa que la prueba tiene bajo ndice de confiabilidad.Factores que permiten mejorar la confiabilidad de una pruebaExisten muchos factores que permiten mejorar el ndice de confiabilidad. Muchodepende del cuidado y del esmero que ponga el investigador al elaborar la prueba ytambin de su experiencia en este tipo de tarea. Sin embargo, en forma muy puntual,se puede mencionar los siguientes factores:29ELAS MEJA MEJAa) Adecuado nmero de temes. Una prueba con pocos temes no es muy confiable.b) Homogeneidad de los elementos de la prueba. Cuanto mayor sea lahomogeneidad de los elementos de una prueba, la prueba ser ms confiable.c) ndice de discriminacin de los temes. A mayor ndice de discriminacin de lostemes, mayor confiabilidad de la prueba.d) Grado de dificultad de la prueba. Las pruebas que tienen un ndice de dificultadmedia son ms confiables.e) Grado de representatividad de la prueba. La prueba debe contener temes queconstituyan una muestra representativa de las conductas a medir.Tcnicas para incrementar la confiabilidad de una pruebaComo quiera que la confiabilidad depende de la relacin que existe entre elpuntaje verdadero y el puntaje observado, es lgico suponer que cuanto menor seael margen de error, el puntaje observado se hallar ms cercano al puntaje verdadero,que es un concepto terico. De modo que si se desea incrementar la confiabilidadde un instrumento de acopio de datos, lo que se deber hacer es tratar de disminuirel margen de error. Las siguientes son las tcnicas ms eficaces para incrementarla confiabilidad.Aumentar el nmero de temes o de observaciones de una prueba. Cuantomayor sea la muestra extrada del universo de conductas que se est estudiando,es ms probable que tal muestra sea ms representativa y ms confiable.Eliminar los temes difciles o ambiguos. Los temes difciles o ambiguos sonrespondidos de distintas formas, lo que hace disminuir la confiabilidad de laprueba.Estandarizar las condiciones en las que se administra la prueba. Todas laspersonas a quienes se aplique la prueba deben resolverla en igualdad decondiciones. No puede ser que mientras un grupo de sujetos resuelva la pruebaen un ambiente adecuado y sin ruidos ni interferencias, otro grupo resuelva laprueba en un ambiente inapropiado y con muchas interferencias.Emplear temes con adecuado ndice de dificultad. Toda prueba que contengatems demasiado fciles o demasiado difciles no mide el real desempeo de losexaminados.Minimizar los efectos de factores externos. Es preferible no someter laspruebas a procesos de confiabilidad en momentos en que la sociedad vivecircunstancias especiales, como son las pocas de elecciones, la sucesin de30TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACINvarios das feriados, los das de convulsin social, etc. Es recomendable postergarla prueba para momentos ms oportunos debido a que es muy probable quetales eventos influyan en el nimo de los sujetos y produzcan distorsiones en losresultados de la medicin.Estandarizar las instrucciones. Diferentes investigadores que administran laprueba en distintos grupos, debern leer las mismas instrucciones y presentar laprueba en las mismas condiciones.Mantener procedimientos de calificacin coherentes. Esto es recomendableespecialmente cuando la prueba contiene temes de respuesta abierta. En estecaso, un evaluador no acta del mismo modo cuando califica la primera pruebaque cuando califica la ltima de una cantidad grande de pruebas. Es necesarioque la actitud del evaluador sea consistente y que disponga de criterios objetivossegn los cuales pueda guiarse al momento de asignar puntajes a las respuestas.Tcnicas para establecer la confiabilidad de una pruebaPara determinar la confiabilidad de una prueba, por lo general, se compara dosversiones de la misma prueba. La forma numrica de expresar esta comparacines a travs de un coeficiente de correlacin (r) que puede existir entre ellas. Cuantoms alto sea el coeficiente de correlacin positiva entre las dos versiones de laprueba, la prueba ser ms confiable. Dems est decir que el coeficiente decorrelacin perfecto es 1,00 y para asignar alto grado de confiabilidad a una pruebase debe esperar obtener coeficientes de, ms o menos, 0,80.Las principales tcnicas para determinar la confiabilidad son las siguientes:a. Tcnica de la replicacin o test - retest: La prueba o test se aplica dos o msveces al mismo grupo de estudiantes y se correlacionan las series de puntuacionesobtenidas. Para que la prueba sea confiable se espera que la correlacin seaalta. La desventaja de este mtodo consiste en que los resultados del post testpuedan ser influenciados por el pre test, habida cuenta que el test que se aplicaes el mismo, as como el grupo que responde la prueba.b. Tcnica de la aplicacin de dos versiones paralelas de una misma prueba.Se elabora dos versiones paralelas de la misma prueba y se aplica, cada una deellas, a dos grupos distintos. En base a las dos series de puntuaciones as obtenidasse calcula el coeficiente de correlacin de tales series de puntuaciones; si lacorrelacin es alta, se puede establecer que la prueba es confiable. Esta tcnicase aplica cuando se sospecha que el recuerdo o la prctica en el pre test, puedainfluir en los resultados del post test. La desventaja de esta tcnica es la dificultad31ELAS MEJA MEJApara elaborar versiones paralelas de la misma prueba y cuidar que los grupos alos que se aplica sean relativamente iguales entre s.c) Tcnica de aplicacin de la prueba en mitades. Esta tcnica consiste endividir la prueba, al azar, en mitades y aplicarla al mismo grupo en un solomomento. El coeficiente de correlacin se obtiene correlacionando la serie depuntuaciones obtenidas en la primera mitad de la prueba con las puntuacionesobtenidas en la segunda mitad. Si por ejemplo una prueba tiene 40 temes, seconsidera la primera mitad a los 20 primeros temes y la segunda mitad sernlos 20 temes restantes. Otra tcnica ms efectiva es considerar primera mitada los temes impares y segunda mitad a los temes pares. Para dividir la pruebaen dos mitades empleando este criterio, se disea una hoja de respuestas demodo tal que las respuestas a los temes impares se coloquen en la columna dela derecha y las respuestas a los temes pares se coloquen en la columna de laizquierda. De este modo es posible obtener dos series de puntuaciones en unmismo tiempo y con los mismos sujetos, lo que neutraliza la desventaja de laadministracin de test, es decir, la influencia que puede producir el hecho deaplicar dos veces una prueba a un mismo sujeto. El siguiente grfico ilustra lodicho:HOJA DE RESPUESTAS135791113151719aaaaaaaaaabbbbbbbbbbccccccccccdddddddddd2468101214161820aaaaaaaaaabbbbbbbbbbccccccccccddddddddddGrfico N 3Con este mtodo, la prueba se aplica una sola vez, se evita los efectos del pretest y se puede establecer que la prueba ha sido aplicada a dos grupos iguales desujetos.a. Tcnica de la administracin en tiempo diferido. Una misma prueba debeser administrada al mismo grupo en dos ocasiones diferentes. De este modo seobtiene las dos series de puntuaciones necesarias para calcular el coeficientede correlacin. Es recomendable que el lapso entre la primera y la segundaaplicacin no sea ser muy breve, para evitar la llamada administracin de test,32TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACINes decir, la influencia de la primera aplicacin en los puntajes que se obtenganen la segunda aplicacin.7.3 Relaciones entre la confiabilidad y la validezLa confiabilidad y la validez son cualidades estrechamente relacionadas entres. Sin embargo, una prueba puede ser confiable pero no necesariamente vlida, poreso, una prueba no puede ser vlida, si previamente no se ha establecido suconfiabilidad. Esto significa que la confiabilidad es una condicin necesaria pero nosuficiente para establecer la validez de una prueba. Por ejemplo, una prueba paramedir aprendizajes matemticos puede ser altamente confiable, pero si pretendemosque esa prueba mida comprensin lectora, obviamente esta prueba ya no servlida, aunque siga siendo confiable. En resumen, una prueba puede ser confiable yevaluar de manera consistente un constructo, pero si este constructo no es el mismoque se est estudiando, la prueba no ser vlida.Como se puede notar, en las ciencias sociales an existen serias dificultadespara medir las variables que son materia de investigacin. En cambio, en las cienciasnaturales, existe un mayor nivel de desarrollo al respecto, debido principalmente aque la mayora de las variables cientfico naturales estn plenamenteoperacionalizadas y existen diversos instrumentos para medirlas. Las variables delcomportamiento humano, por ser elusivas e impredecibles, ofrecen mayoresdificultades, tanto para su operacionalizacin como para su medicin. Por eso esque en las ciencias sociales no se dispone de muchos instrumentos para medir estasvariables. De ah que resulta de enorme responsabilidad del cientfico social realizarlos mayores esfuerzos para construir instrumentos vlidos y confiables que lepermitan conocer, con aproximaciones muy cercanas a lo real, las caractersticasde los fenmenos que estudia. De lo contrario, si no se miden correctamente lasvariables cientfico sociales, se corre el riesgo de arribar a conclusiones equivocadasen la investigacin y de nada habra valido haber planteado buenas hiptesis ohaber elegido las mejores estrategias para contrastarlas. El xito en lasinvestigaciones cientfico sociales depende, muy significativamente, de la calidadde los instrumentos con los que se estudian los fenmenos.7.4 ObjetividadLa objetividad consiste en que la prueba debe producir los mismos puntajes seaquien fuere el que evale las respuestas. Para lograr esta condicin, las pruebasdeben disponer de normas de asignacin de puntajes o claves de respuestas parano tener la necesidad de recurrir a juicios subjetivos para decidir si cada respuestaes correcta o incorrecta.33ELAS MEJA MEJA7.5 AmplitudEs la adecuada extensin que debe tener la prueba. Una buena prueba debeexplorar, en un tiempo determinado, la mayor cantidad de informacin. Las pruebasno deben ser muy amplias ni muy escuetas, es recomendable que las pruebas seande amplitud mediana.7.6 PracticabilidadUna prueba debe ser prctica o aplicable. Para ello debe estar diseada de talmodo que su administracin e interpretacin sea fcil y de bajo costo.Tambin es conveniente tener en cuenta su utilidad social. La prueba debeconducir a soluciones prcticas, que ofrezcan alguna utilidad en la solucin de losproblemas de la vida diaria.7.7 AdecuacinCuando se disea una prueba, es necesario determinar si sta es apropiadapara el fin que se persigue. Habr que tener en cuenta si la prueba proporciona losdatos necesarios, si permitir obtener las medidas en el grado de precisin que elinvestigador desea, si ser apropiada para la edad y caractersticas de los sujetos,para el momento y la localidad en que se pretende administrarla, o cundo preferirentre dos pruebas igualmente confiables y vlidas. Por estas consideraciones, resultanms adecuadas las pruebas que tienen formas paralelas y normas especficas parasu empleo o aplicacin.8. PRINCIPIOS PARA CONSTRUIR PRUEBASPara construir una prueba, se deben tener en cuenta los siguientes principios:a. Toda prueba debe cumplir un propsito bien definido. Los propsitos puedenser el diagnstico, el pronstico, la investigacin, etc. Segn sus propsitos, laspruebas adquieren caractersticas particulares en relacin con el ndice dedificultad de los tems, la interpretacin de los resultados, el momento en quedeben ser aplicados, etc.b. Las pruebas deben recoger evidencias sobre determinados productos delaprendizaje en funcin de objetivos previamente determinados. Cada tem debemedir algn conocimiento o habilidad especfica. El tipo de tem depender deltipo de aprendizaje que se desee evaluar. Por ejemplo, si se pretende medirconocimientos especficos, no es lo mismo utilizar una pregunta de ensayo queun tem de verdadero falso.34TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACINc. Las pruebas se construyen en base a un muestreo del universo de contenidos aevaluar. El diseo previo de la estructura de la prueba asegura un buen muestreo.d. Segn sus propsitos, las pruebas deben tener un nivel apropiado de dificultad.Sin embargo, en las pruebas de diagnstico, o en las formativas, lo que interesaes la respuesta personal de los estudiantes para analizar sus deficiencias deaprendizaje y recomendar las alternativas que les permitan lograr los objetivos.e. Los tems de las pruebas deben estar elaborados de modo tal que en la respuestaincluyan slo el logro de un determinado aprendizaje. Lo que importa es que untem mida determinados productos de aprendizaje y no habilidades pre requeridaspara ello.f. Los tems se deben elaborar de tal forma que slo cuando el alumno hayalogrado el producto del aprendizaje, sea capaz de formular la respuesta correcta.9. TCNICA PARA ELABORAR PRUEBASComo se requiere mayor cuidado para elaborar tests o pruebas que midan losresultados del aprendizaje, es necesario aplicar una tcnica especfica paraconstruirlos. Si, por ejemplo, se desea elaborar una prueba para medir el aprendizajede estudiantes universitarios en un curso de Fsica, se procede de la siguiente manera:1. Determinacin de los propsitos y los usos para los cuales servir la prueba.Los propsitos para los cuales se elaboran las pruebas son mltiples, pero losms conocidos son los siguientes: motivacin, orientacin, diagnstico, pronstico,administracin, investigacin, validacin, o evaluacin de los resultados delproceso educativo. En este momento se debe establecer si la prueba que se vaa elaborar servir para diagnosticar, pronosticar o simplemente para validar elinstrumento. En este caso se desea elaborar una prueba para diagnosticar elnivel de aprendizaje en el curso de Fsica.2. Identificacin del objeto a evaluar. Una vez establecido el objetivo, sedetermina el objeto a evaluar, es decir la identificacin de los sujetos a quienesse les aplicar la prueba. En este caso, los estudiantes del III Ciclo de la carreraprofesional de Ingeniera Mecnica. Cuando la prueba se elabora con fines deinvestigacin, los sujetos a quienes est dirigida la prueba constituyen la poblaciny los sujetos a quienes se les aplica, deben constituir una muestra representativade la poblacin que se estudia.3. Elaboracin de la estructura de la prueba. La estructura de la prueba segrafica mediante un cuadro de doble entrada en el que se consignan los datosrequeridos. Este cuadro tambin permite identificar los sub tests que contienela prueba. En el ejemplo propuesto, se trata de medir el aprendizaje en funcin35ELAS MEJA MEJAde dos variables: a) los objetivos clasificados segn una Taxonoma, en estecaso la de Bloom, y b) los contenidos ordenados en Unidades de Aprendizaje.Luego se identificarn los aspectos a medir, que resultan del cruce de estas dosvariables. Se decidir si se van a medir todos los aspectos que aparecen en elCuadro N 2 o solamente algunos de ellos, segn su importancia.En el cuadro de doble entrada segn el cual se representa la estructura de laprueba se consignan los siguientes datos:a. Los objetivos o capacidades que se pretenden medir deben estar identificadosen forma clara y precisa en funcin de una determinada taxonoma deobjetivos. En este caso, como se ha dicho, se usar la Taxonoma propuestapor Bloom que considera tres dominios del aprendizaje: el cognitivo, el afectivoy el motriz. En el presente ejemplo se han considerado los tres primerosniveles del dominio cognitivo. Cada objetivo debe estar en correspondenciacon un determinado nivel del dominio de aprendizaje. En este caso se medirnlos resultados del aprendizaje en funcin de dos variables: los objetivosclasificados en la Taxonoma de Bloom y los contenidos, ordenados enUnidades de Aprendizaje.b. Los contenidos en funcin de los objetivos o capacidades.c. La extensin de la prueba, que depende de los siguientes factores:Propsitos de la prueba.Importancia del objetivo.Grado de confiabilidad que se desea asignar.Tipo de tems que se emplearn.Tamao y complejidad de la pregunta.Modo y tiempo probable de aplicacin.Puntaje total de la prueba.Escala en la que se calificar.Edad de los sujetos.Nivel de capacidad intelectual.36TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACINESTRUCTURA DE UNA PRUEBAO bj.InformacinComprensinAplicacinTotalPuntajeCont.(total x peso)U. D. N 155--1015U. D. N 2432916U. D. N 3243919Total1112528Peso123Puntaje(total x peso)11241550Cuadro N 2En el ejemplo propuesto se observa que se elaborar una prueba con 28 temsque darn un puntaje de 50 puntos que resultan de multiplicar el total de temsde cada nivel de dominio por el peso asignado.La asignacin de pesos depende de la importancia que asigne el investigador aun determinado nivel o dominio de aprendizaje. En el presente caso se observaque se est asignando mayor peso (3) a la aplicacin de la informacin.4. Seleccin de los tems. Este paso consiste en seleccionar los tems, reactivos opreguntas que debe contener la prueba. En este momento tambin se decideacerca del tipo de tem a utilizar en funcin del nivel y tipo de resultado deaprendizaje o capacidad que se desea medir, de las ventajas y desventajas delos diferentes tipos de tems, del modo en que se utilizarn estos, de lascaractersticas de los estudiantes, del tiempo que se requerir para construirlos,del modo de administrar el test, de la escala de medicin a emplear, y de otrosfactores que considere el investigador.El mejor tem es aquel que mide, del modo ms directo posible, el resultado deaprendizaje deseado. Tambin se debe tener en cuenta si los tems poseenadecuados ndices de dificultad y de discriminacin.5. Elaboracin de los tems. Si el investigador dispone de un banco de tems,reactivos o preguntas, seleccionar los tems ms adecuados para la pruebaque est construyendo, teniendo en cuenta las necesidades de la investigacin.En caso contrario, deber elaborar los tems previstos en la estructura.37ELAS MEJA MEJA6. Eleccin de la escala de medicin. En este punto es necesario establecer sila escala ser decimal, vigesimal, centesimal o cualquier otra.7. Asignacin de los puntajes de la prueba. Los puntajes de la prueba debenestar de acuerdo con los objetivos, contenidos y o capacidades que se pretendemedir o evaluar. Segn la extensin de la prueba, se decidir con respecto a sudivisin en partes menores llamadas sub tests. Aqu se realiza el ensamblaje delos tems, que consiste en el ordenamiento de los tems agrupados para cadauno de los sub tests de la prueba.8. Asignacin de pesos. Se asignan pesos a cada uno de los sub tests de laprueba. De preferencia los pesos deben asignarse porcentualmente en funcinde la importancia de los temas tratados. En el presente ejemplo, el nivel deinformacin tiene peso 1, el nivel de comprensin tiene peso 2 y el nivel deaplicacin tiene peso 3. As, la prueba que se va a construir tendr 28 temsque multiplicados por sus respectivos pesos, producirn 50 puntos.9. Jerarquizacin lgica de los tems. Es conveniente presentar previamentelos tems simples y los ms complejos despus. Tambin conviene agrupar lostems por afinidad temtica u otros criterios.10. Elaboracin de la Tabla de Especificaciones de la prueba. La Tabla deEspecificaciones es el conjunto de instrucciones que deben observarse parausarla convenientemente. En este punto se decidir si la aplicacin de la pruebadebe ser individual o grupal, si se aplicar a los estudiantes de un determinadociclo de su formacin profesional, etc.Para hacer un mejor uso de las pruebas, se debe respetar sus especificacionestcnicas. Las pruebas que cuentan con especificaciones tcnicas pueden sergeneralizadas para otras poblaciones. Las especificaciones tcnicas, redactadasde manera clara y concisa, deben referirse a los siguientes aspectos:a) Grado de dificultad que ofrece la prueba. Cuando la medicin se realiza enfuncin de una norma, como el caso de los procesos de seleccin de postulantes,los tems debern tener un 50% de dificultad.b) Cuando la medicin se realiza en base a un criterio, el nivel de dificultad variarde acuerdo con el nivel de rendimiento de los estudiantes y la variabilidad queexista entre ellos. La dificultad del tem se determinar, slo en parte, por elnivel de rendimiento que ha alcanzado el estudiante.c) Forma de presentacin de la prueba. Se debe disear un formato que facilite lalectura de las preguntas y la tabulacin de los resultados. Las pruebasgeneralmente se presentan en forma de cuadernillo.38TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACINd. Forma cmo deben responder los sujetos. Las respuestas pueden ser orales,escritas o manifestadas a travs de acciones concretas. Las pruebas objetivasson ms fciles de revisar y se responden en hojas separadas. Las de ensayose contestan normalmente por escrito. La respuesta oral es ms fcil y rpidade evaluar que una escrita o de tipo ensayo.e. Tiempo que demande la aplicacin del test.f. Normas que ayuden a quienes los administraran para establecer si los sujetosalcanzaron el nivel de habilidad promedio, lo superaron o si se hallan por debajode l.Para formular las normas, el diseador de la prueba extrae una muestra de lapoblacin a la cual se destina la prueba, administra la forma final a los sujetosseleccionados y elabora las reglas de acuerdo con los datos obtenidos.11. Realizacin del Estudio Piloto. Antes de aplicar una prueba, es recomendablerealizar un estudio piloto. Cuando los sujetos del estudio piloto terminan deresponder el test, el investigador analiza sus respuestas y revisa las instruccionesque no fueron comprendidas claramente. Tambin debe superar los inconvenientesrelacionados con el formato elegido y elimina o mejora los tems que mostraronposeer escasa utilidad, etc. Una vez realizadas las correcciones, efecta unnuevo examen para asegurarse que todos los aspectos de la habilidad que sedesea medir se hallan representados en el test, con la debida proporcin.10. INDICADORES DE LA CALIDAD DE UNA PRUEBALa calidad de una prueba se puede establecer empleando los siguientes criterios:a. Observaciones ms frecuentes de los estudiantes con respecto:Al excesivo nmero de preguntas referidas a uno o ms temas y muy pocasal resto de los contenidos explorados.A la redaccin ambigua de las pruebas que hasta los alumnos ms aplicadosno pueden entenderlas.b. Demasiadas preguntas de los estudiantes durante el examen.c. Mayor tiempo del previsto que necesitaron los estudiantes para responder a laspreguntas.d. Situacin en la que los estudiantes ms aplicados no respondieronsatisfactoriamente la prueba.e. Anlisis de los temas para determinar su calidad. Para ello se debe obtener elgrado de dificultad y el ndice de discriminacin de cada tem.39ELAS MEJA MEJA11. GRADO DE DIFICULTAD DE LA PRUEBAEl grado de dificultad de la prueba se determina aplicando la siguiente frmula:Donde:Gd =xx 100PmGd= Grado de dificultad de la prueba.x= Promedio de los puntajes obtenidos.Pm = Puntaje mximo posible de alcanzarse en la prueba.Ejemplo: Hallar el grado de dificultad de una prueba en la que el grupo haobtenido un promedio de 13,27 y el puntaje mximo es 20.Entonces:Para interpretar esta cifra se recurre a la siguiente escala de Kuder-Richardson81% a ms= Muy fcil61% a 80%= Relativamente fcil51% a 60%= Dificultad adecuada31% a 50%= Relativamente difcil11% a 30%= DifcilDebajo del 10% = Muy difcilEl valor obtenido, 66, revela que la prueba es relativamente fcil.Otro ejemplo: Hallar el grado de dificultad de una prueba cuyo promedio es18,37 y el puntaje mximo es 40.Esta es una prueba relativamente difcil.40TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACIN12. NDICE DE DISCRIMINACIN DE UNA PRUEBAPara hallar el ndice de discriminacin de una prueba se forman dos grupos deestudiantes en funcin de sus respuestas correctas. El grupo superior est constituidopor los estudiantes que respondieron mejor y el grupo inferior por los que alcanzaronpuntajes ms bajos. El ndice de discriminacin se establece analizando lasdiferencias de las respuestas correctas del grupo superior y las respuestas correctasdel grupo inferior. Se supone que los estudiantes del grupo superior tendrn mejoresrespuestas que los del grupo inferior y el ndice de discriminacin ser ms altocuanto mayor sea la diferencia de las puntuaciones correctas del grupo superiorcon respecto a las del grupo inferior.Para hallar el ndice de dificultad de una prueba se aplica la siguiente frmula:Id =Donde:Idpms pmix 100PM= ndice de dificultad de la prueba.pms = Puntaje mximo de respuestas correctas del grupo superior.pmi = Puntaje mximo de respuestas correctas del grupo inferior.PM = Puntaje mximo de la prueba.Si se ha aplicado una prueba a un grupo de 50 estudiantes y se ha elaborado elorden de mrito, de mayor a menor, se considerar grupo superior a los 25 estudiantesque obtienen las ms altas puntuaciones y grupo inferior a los 25 restantes quetienen ms bajas puntuaciones.Ejemplo: Hallar el ndice de discriminacin de una prueba en la que el puntajemximo de respuestas del grupo superior es 18 y el puntaje mximo de respuestascorrectas del grupo inferior es 11. El puntaje total de la prueba es 20.Entonces:Id =18 11x 100 = 3520Para interpretar esta cifra se recurre a la siguiente tabla:40% a ms=30% al 39% =20% al 29% =menos de 19% =Buen ndice de discriminacin.Razonable ndice de discriminacin.Regular ndice de discriminacin.Deficiente ndice de discriminacin.41ELAS MEJA MEJALa prueba analizada posee un razonable ndice de discriminacin.Otro ejemplo: Hallar el ndice de discriminacin de una prueba en la que elpuntaje mximo del grupo superior es 15 y el puntaje mximo del grupo inferior es6. El puntaje mximo de la prueba es 20.45 % significa que esta prueba posee un buen ndice de discriminacin.13. LOS TEMESLos tems, llamados tambin reactivos, son preguntas que se formulan en funcinde los propsitos para los que ha sido elaborada la prueba. La respuesta a los temsproporciona la informacin requerida por lo que de su construccin depende lamayor y mejor informacin que se pueda obtener.Para construir un buen tem se debe tener un profundo conocimiento de lamateria que se explora, asumir un conjunto de valores educativos, conocer y entendera las personas que van a responder la prueba y ostentar ciertas capacidadesespecficas de comunicacin verbal.Un tem debe estar diseado de tal manera que motive a la persona aproporcionar un determinado tipo de respuesta. Es muy importante que el tem estbien construido y que mida, tan directamente como sea posible, el resultado delaprendizaje que se desea conocer.14. CLASIFICACIN DE LOS TEMESExiste una amplia variedad de temes, cada uno de los cuales posee ventajas ydesventajas. Segn el tipo de respuesta que se espera de los temes, stos puedenclasificarse en dos grandes grupos: temes de respuesta abierta e temes de respuestacerrada.14.1 temes de respuesta abiertaLos temes de respuesta abierta se conocen tambin como temes de tipocuestionario o ensayo. Como su nombre lo indica, las respuestas las proporcionanlos estudiantes quienes las redactan tratando de demostrar los conocimientos queposeen. Este tipo de tem permite explorar una amplia gama de conocimientos queposeen, sin embargo, su desventaja consiste en que ofrecen muchas dificultadespara calificarlos pues los criterios que emplea el evaluador casi siempre sonsubjetivos.42Id =15 020TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACINLos tems de respuesta abierta todava pueden variar en dos tipos:a) los que se aplican con lmite de tiempo y,b) los que se aplican sin lmite de tiempo.En este ltimo caso, los tems o reactivos sirven para medir la performance dequien responde, es decir, hasta donde es capaz el estudiante de responder laspreguntas sin la presin del tiempo.14.2 tems de respuesta cerradaComo su nombre lo indica, presentan respuestas preestablecidas y la tareaconsiste en seleccionar o identificar una de las respuestas planteadas. Este tipo detem tiene la ventaja de estar referido a criterios objetivos para su calificacin; sinembargo, limitan, por la respuesta ya planteada, otras respuestas que pudiera formularel sujeto.Los tems de respuesta cerrada se subdividen en los siguientes tipos:a) de pareamiento,b) de respuesta corta,c) de oraciones incompletas,d) verdadero-falso,e) de alternativa mltiple,f) de plan de redaccin,g) de eliminacin de oraciones.tems de pareamientoLos tems de pareamiento presentan dos columnas de palabras, frases o smbolos.Las palabras, frases o smbolos de una columna deben asociarse con las de la otracolumna tratando de establecer entre ellas correspondencias lgicas o verdaderas.La primera columna es la de las premisas y la segunda columna es la de lasrespuestas. En esta columna se incluyen las asociaciones correctas y los distractores.La persona que responde el tem deber hacer las asociaciones planteadas y paraevitar que en el ltimo par de datos responda sin posibilidad de eleccin esrecomendable que la columna de las respuestas contenga ms distractores paramantener las posibilidades de eleccin.La instruccin que se da a la persona que responder el tem es la siguiente:Relacione las afirmaciones de la columna A con las palabras de la columnaB, escribiendo el nmero que corresponde dentro del parntesis:43ELAS MEJA MEJAEn este caso, se presenta dos series de datos en dos columnas, por ejemplo, losnombres de pensadores y las corrientes de pensamiento que generaron. El examinadodebe relacionar los datos de las columnas escribiendo, dentro del parntesis, la letrao el nmero que corresponde a la columna de las preguntas.Ejemplo:a. Jean Piagetb. Lev Vigotskyc. Skinnerconductismoepistemologa genticapragmatismo()()()d. John Deweycultural historicismonaturalismo()()Por lo general, este tipo de tem se emplea para medir informacin sencillamediante la realizacin de asociaciones. Las relaciones que pueden plantearse sonmuy diversas, entre ellas las siguientes:Hombres / realizaciones.Autores / ttulos de obras.Fechas / hechos histricos.Trminos / definiciones.Smbolos / conceptos.Causas / efectos.Reglas o principios / ejemplo o aplicacin.Plantas o animales / clasificacin.rganos / funciones.Objetos / nombres de los objetos.Principios / ilustraciones.Mquinas / usos.Este tipo de pregunta se puede usar tambin con materiales grficos, planteandorelaciones entre cuadros y palabras, o identificando posiciones en mapas, grficosy diagramas.tems de respuesta cortaLos tems de respuesta corta estn constituidos por una pregunta que el estudiantedebe responder en forma precisa y breve. Ejemplos:Quin sostiene la tesis del aprendizaje significativo?Respuesta: Ausubel44TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACINQuin postula una pedagoga naturalista?Respuesta: Rousseautems de oraciones incompletasLos tems de oraciones incompletas son oraciones en las que se omiten una oalgunas palabras, las que se colocan debajo del tem, junto con otras llamadasdistractores. El examinando debe escoger la palabra correcta para que cuando seacolocada en el espacio en blanco, la oracin adquiera el sentido deseado. Ejemplos:Los conceptos que el investigador elabora para referirse a los fenmenosque estudia se denominan ...........a) variablesb) distractoresc) hiptesisd) problemasUna estrategia para probar hiptesis consiste en ............... los efectos delas variables independientes, ............... los efectos de las variablesintervinientes y ................. los posibles errores al medir o recolectar datos.a) minimizarmaximizarcontrolarb) cancelaroperacionalizar analizarc) identificarcontrolarpredecird) generalizarevitarevitartems verdadero-falsoLos tems verdadero o falso plantean una afirmacin ante la cual el examinandotiene dos posibilidades de respuesta: verdadero o falso, correcto o incorrecto. Pararesponderlos, debe encerrar en un crculo la alternativa que considera conveniente.Para construir tems del tipo verdadero o falso, se debe seguir las siguientesrecomendaciones:a. Solicitar que corrija los enunciados falsos que aparecen en la pregunta. Unestudiante que identifique correctamente los enunciados falsos puede ser queatine, por casualidad, pero tambin puede haber elegido la respuesta en base auna mala informacin.45ELAS MEJA MEJAb. La pregunta de doble alternativa debe estar basada en un material de estmuloespecfico que haya sido proporcionado previamente. Este tipo de tem es efectivocuando se sustenta en algn material que ha sido entregado al examinando,tales como mapas, grficos, tablas, lecturas, etc. Aqu se proporciona un marcode referencia para responder la pregunta.c. Se puede usar este tipo de tem para establecer relaciones de causa - efecto.Para ello se presenta dos afirmaciones unidas por la relacin mencionada.Ejemplos:Diga si la siguiente relacin es verdadera o falsa:Las variables independientes son las supuestas causas ylas variables dependientes son los posibles efectos.(V)(F)tems de alternativa mltipleLos tems de alternativa mltiple estn constituidos por un enunciado o base,que en realidad es la pregunta planteada como un problema o afirmacin incompletay por 4 5 alternativas de respuesta o distractores, uno de los cuales es la respuestacorrecta. Al examinado se le solicita que seleccione la respuesta correcta o lamejor respuesta. La alternativa correcta recibe el nombre de clave.Para construir este tipo de tem se debe tener en cuenta las siguientesrecomendaciones:1. Que todas las alternativas sean plausibles o verosmiles, es decir todas debenaparecer como verdaderas para que acten, precisamente, como distractores.2. Todos los distractores deben contener, en lo posible, el mismo nmero de palabras.3. Se debe evitar el uso de distractores en negativo, como por ejemplo, no es unfactor de ....... Los enunciados negativos plantean problemas de lectura yproporcionan muy poca informacin acerca de los conocimientos que posee elsujeto.4. Si se trata de medir conocimientos de excepciones a reglas o la capacidad deadvertir errores, es conveniente subrayarlos o escribirlos con otro tipo de letra.5. Para economizar tiempo en la lectura, las alternativas deben ser, en lo posible,muy breves.6. Si algunas palabras se repiten en todas las alternativas o en la mayora de ellas, sedebe redactar nuevamente el enunciado incluyendo en el enunciado las palabrasque se repiten, para no tener que presentarlas nuevamente en las alternativas.46TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACIN7. El problema o enunciado debe plantearse con toda claridad.8. Se debe evitar el uso de distractores tales como: todas las anteriores,todas, ninguna de los anteriores, slo a y b, etc.9. El enunciado debe plantear el problema en forma muy clara para facilitar lacomprensin del examinado, antes de que lea las alternativas.10. El enunciado debe contener nicamente lo necesario para dar al problema opregunta un carcter claro y especfico. Los enunciados extensos, con ideasque nada tienen que ver con la pregunta, reducen la eficacia y la validez de lapregunta. El material que innecesariamente se aade aumenta el tiempo parala lectura del tem y disminuye el tiempo para la respuesta.11. Al redactar enunciados orientados a la evaluacin de la comprensin o lacapacidad de aplicacin de principios, se debe utilizar un material novedoso. Lamayora de los tems asigna demasiado nfasis al aprendizaje memorstico y sedescuida otras capacidades ms complejas.12. Se debe asegurar que ante el problema planteado exista slo una solucin o unasola respuesta correcta, o una mejor respuesta.13. Se debe tener cuidado de no proporcionar indicios o dejar traslucir,involuntariamente, la respuesta correcta. Tales indicios pueden serincongruencias gramaticales, distractores ms extensos, uso de determinadoresespecficos, etc.Los tems de alternativa mltiple presentan las siguientes ventajas:a. Son ms adecuados para medir niveles de comprensin y aplicacin del dominiocognoscitivo.b. Plantean al sujeto la eleccin de una respuesta entre varias alternativas con loque se reduce la posibilidad de acierto por azar. Sin embargo las opciones errneasdeben servir para atraer la atencin de los examinandos que carecen deinformacin o la poseen en medida muy limitada; por eso los distractores debenser lgicamente congruentes con el enunciado.c. Pueden medir varios tipos de aprendizaje, as como productos complejos deprocesos de aprendizaje.d. Ofrecen mayor confiabilidad, ya que el nmero de alternativas reduce la influenciadel azar.e. El adecuado nmero y calidad de las alternativas o distractores permite elaprovechamiento de la informacin para efectos de la evaluacin formativa. Siuna alternativa errnea es elegida por muchos sujetos, pone en evidencia elerror y facilita la deteccin de problemas de aprendizaje.47ELAS MEJA MEJASin embargo, este tipo de tem presenta las siguientes desventajas:a. Se limitan a medir aprendizajes expresados en forma de productos verbales,pero no predice la forma en que actuar o qu actitud adoptar el examinandoante lo que sabe.b. Es difcil obtener suficientes distractores adecuados.c. No permiten medir pensamientos creativos, organizacin de ideas, habilidadespara organizar pensamientos y construir respuestas.d. No se adapta bien para medir ciertas habilidades para resolver problemasmatemticos.Variaciones de los tems de alternativa mltipleEste tipo de tem tiene diversas variantes, algunas de las cuales son las siguientes:tems de respuesta correcta. En este caso, todos los distractores son falsos,menos uno, que es el correcto.Ejemplo:Cuando se operacionaliza variables, el lenguaje se usa en la funcina) denotativab) connotativac) estticad) metaligsticatems de mejor respuesta. En este caso, todos los distractores son correctospero slo uno constituye la mejor respuesta.Este ltimo tipo de tem es el ms conveniente porque permite explorar otrosniveles de aprendizaje como son la comprensin, aplicacin, etc., pero suconstruccin demanda mayores dificultades y entrenamiento de parte delinvestigador.Ejemplo:La investigacin cientfica es, ante todo:a) un proceso de produccin de conocimientos.b) una actividad eminentemente racional.c) un procedimiento de comprobacin de hiptesis.d) la secuencia metodolgica hipottico deductiva.48TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACIN15. GRADO DE DIFICULTAD DE UN TEMEl grado de dificultad de un tem se calcula estableciendo el porcentaje deexaminados que respondieron correctamente un determinado tem. Si un tem fuerespondido por casi la totalidad de los examinados, por ejemplo el 98%, ser un temmuy fcil. Si en cambio fue respondido slo por el 5%, ser muy difcil. Cuanto msdifcil sea el tem ms alto ser su ndice de dificultad.Es recomendable que los tems de una prueba posean un grado de dificultadintermedia. Se considera que un tem tiene un adecuado ndice de dificultad si escontestado correctamente por el 60 al 70% de los examinados.Para hallar el grado de dificultad de un tem se aplica la siguiente frmula:Gd = Rcx 100Nen donde:Gd = Grado de dificultad = SumatoriaRc = Respuestas correctasN = Nmero de alumnos examinadosEjemplo: Sea una prueba de 20 tems respondida por 40 alumnos. Se totalizanlas respuestas correctas e incorrectas.TEMSAlumno 1Alumno 2Alumno 3Alumno 4Alumno 40CorrectasIncorrectas1101120011200111110300241613010Grado de dificultad del tem N 1, respondido correctamente por 10 de los 40alumnos:49ELAS MEJA MEJAGrado de dificultad del tem N 20, respondido correctamente por 30 de los 40alumnos:Estas cifras se interpretan segn la siguiente tabla:85% de respuestas correctas= Muy fciles50 al 85% de respuestas correctas = Relativamente fciles15 al 50% de respuestas correctas = Relativamente difciles0 a 15 % de respuestas correctas = Difciles o muy difciles.25 % significa que el tem es relativamente difcil.76 % significa que el tem es relativamente fcil.16. NDICE DE DISCRIMINACIN DE UN TEMUn buen tem debe discriminar entre los alumnos que realmente conocen larepuesta y los que no la conocen. El ndice de discriminacin de un tem indica elnmero de discriminaciones que el tem puede producir. Se basa en la relacinentre una respuesta y el puntaje total de la prueba, presuponindose que starealmente mide lo que pretende medir y que en consecuencia el mejor tem seraquel cuya correlacin con el puntaje total sea ms alta.El ndice de discriminacin de un tem resulta de hallar la diferencia entre laproporcin del grupo superior que respondi bien el tem y la proporcin del grupoinferior que tambin respondi bien.Para determinar el grupo superior e inferior se consideran las puntuacionestotales obtenidas por los estudiantes a quienes se les aplic el test. Aquellos queobtuvieron los ms altos porcentajes son considerados como los ms conocedoresy, por tanto, constituyen el grupo superior y los que obtuvieron los ms bajos, comolos menos conocedores y constituyen el grupo inferior. Ejemplo: De 100 alumnosque respondieron una prueba, los 27 alumnos que obtuvieron puntuaciones msaltas sern considerados miembros del grupo superior y los 27 que obtuvieronpuntuaciones ms bajas, sern considerados miembros del grupo inferior.50TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACINAveriguaremos luego cuntos alumnos de los 27 del grupo superior respondieron eltem correctamente y cuntos alumnos de los 27 del grupo inferior tambin lo hizocorrectamente. Luego se obtiene la diferencia.Si los 27 alumnos del grupo superior respondieron correctamente el tem, o seael 100%, y en el grupo inferior slo 12 de los 27 tambin lo hicieron correctamente,o sea el 44%, estableciendo la diferencia tenemos: 100 % - 44 % = 56%, que es elndice de discriminacin del tem analizado.El ndice de discriminacin puede hallarse tambin aplicando la siguiente frmula:Donde:Id= ndice de discriminacin.pms = puntaje mximo alcanzado por el grupo superior.pmi = puntaje mximo alcanzado por el grupo inferior.N= nmero de alumnos.Ejemplo: Hallar el ndice de discriminacin de un tem cuyas respuestas correctasdel grupo superior son 25 y las respuestas correctas del grupo inferior son 12. Elnmero de examinados en los dos grupos es 50.Reemplazando los valores se tiene:La interpretacin de este resultado se hace empleando la siguiente tabla:40% a ms= Alto ndice de discriminacin.30 al 39%= ndice de discriminacin bueno.20 al 29%= ndice de discriminacin regular.menos del 19%= Deficiente ndice de discriminacin.La cifra hallada, 26 %, indica que el ndice de discriminacin de este tem esregular.Otro ejemplo: Se ordena en forma descendente el promedio de las notas.51ELAS MEJA MEJAAlumno 1Alumno 2...Alumno 20Sub TotalAlumno 21Alumno 22...Alumno 40Sub Total110...116012TEMS3....092001...1170103Se totaliza el nmero de respuestas correctas de cada tem y por cada grupo.En este caso, el grupo superior es 20 y el inferior es 20. El nmero total de alumnoses 40.Se ha ordenado a los estudiantes en funcin de su rendimiento acadmico, demayor a menor. Para hallar el ndice de discriminacin del tem N 1 se hacen lossiguientes clculos:Segn la tabla, este es un tem deficiente y debe descartarse.Para obtener el ndice de discriminacin del tem 20 se procede del siguientemodo:Este tem, con un ndice de discriminacin de 30%, es bueno, aunque podramejorarse.52LECTURAS COMPLEMENTARIASFUNDAMENTOS DE MEDICINDonald Ary*Uno de los propsitos de la investigacin educacional es lograr un entendimientoms profundo de las relaciones que hay entre las variables de las poblaciones. Porejemplo, se podra preguntar: qu relacin hay entre la inteligencia y la creatividadde los nios de seis aos? No es posible observarlas directamente, ni a todos losnios de esa edad. Pero esto no quiere decir que debamos permanecer en la ignoranciaacerca de stas y otras preguntas similares. Se dispone de ndices que ofrecenaproximaciones de las construcciones, inteligencia y creatividad; es decir, haycomportamientos observables que son aceptados como indicadores vlidos de ambas.El uso de ndices para lograr aproximaciones de las construcciones constituye elaspecto cuantitativo de la investigacin.INSTRUMENTOS DE MEDICINEs importante seleccionar instrumentos seguros de medicin con el propsitode cuantificar los comportamientos y atributos que habrn de estudiarse. En algunoscasos esto no presenta ningn problema. Por ejemplo si se desea indagar el ordende nacimiento de un grupo de sujetos o la escolaridad de sus padres, lo nico quehay que hacer es plantearles estas preguntas a los sujetos y registrar sus respuestas.Sin embargo, la tarea de cuantificar la informacin no es siempre tan sencilla.Algunas interrogantes requieren la creacin de instrumentos confiables quemidan cualidades abstractas y complicadas. Habr que seleccionar o idear escalase instrumentos capaces de medir caractersticas tales como inteligencia,aprovechamiento, personalidad, motivacin, actitudes, aptitudes, intereses y otras.La cuantificacin de cada cualidad exige un instrumento adecuado. En la siguienteseccin expondremos brevemente algunas de las clases de instrumentos que seutilizan en la investigacin educacional.*Tomado de: ARY, Donald et al.: Introduccin a la investigacin pedaggica. Mxico, D.F. McGrawHill Interamericana, 1989. pp. 178-202.ELAS MEJA MEJAEntrevistas y cuestionariosUna forma de obtener datos consiste simplemente en hacer preguntas. Lasentrevistas y los cuestionarios aplican este mtodo. Con ellos se recoge informacinsobre hechos, creencias, sentimientos, intenciones, etc. Aunque en ambos se empleanpreguntas, muestran notables diferencias.EntrevistasLas entrevistas son un mtodo muy til para recabar datos y gracias a ciertascualidades especiales todava se usan muchsimo. La flexibilidad es uno de susaspectos ms sobresalientes. El rapport (relacin personal) que se establece conlos sujetos crea una atmsfera de cooperacin en la que puede obtenerse informacinverdica. Hay que tomar en cuenta la clase de persona que se va a entrevistar y lasituacin dentro de la cual se desarrolla la entrevista. El entrevistador puedeexplayarse sobre alguna pregunta, explicar su significado en caso de que a suinterlocutor le parezca poco clara. Ninguno de los otros tipos de recopilacin dedatos, entre ellos los cuestionarios y las pruebas, ofrece estas ventajas.Hay dos tipos de entrevistas: estructuradas y no estructuradas. En las primeraslas preguntas y las respuestas alternativas que estn permitidas a los sujetos sefijan de antemano y se aplican con rigidez a todos ellos. La ventaja es que se tratade un sistema normalizado, de modo que las respuestas pueden ser clasificadas yanalizadas fcilmente. Su desventaja es la falta de flexibilidad y que dan la impresinde ser demasiado formales. Las restricciones impuestas a este tipo de entrevistaaumentan su confiabilidad, pero pueden mermar su profundidad.Las entrevistas no estructuradas son ms informales. Es posible interrogarlibremente a los sujetos sobre sus opiniones, actitudes, creencias y otros puntos.Estas entrevistas son flexibles y suelen planearse para adaptarse a los sujetos y alas condiciones dentro de las que se desarrollan. Los sujetos tienen libertad para irms all de las simples respuestas y expresar sus puntos de vista en la forma quedeseen. Las preguntas pueden desviarse de los planes originales y centrarse en lospuntos que parezcan importantes. Todo eso requiere personal experto, capacitadoy alerta.No se prestan mucho a cuantificacin, pero ayudan a generar y aclarar lasdimensiones presentes en la materia que se estudia. Se utilizan mucho en la psicologaclnica, en el asesoramiento, en la direccin y en el estudio de casos. En lainvestigacin su empleo suele limitarse a las etapas preliminares, en las que elinvestigador escoge las variables del estudio. Por ejemplo, para determinar lashabilidades que los patrones potenciales desean que se enseen en un programa decapacitacin para el trabajo de oficina, podra comenzarse con entrevistas no56TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACINestructuradas destinadas a identificar cules habilidades se mencionan con mayorfrecuencia, enumerarlas y solicitar a los patrones, mediante entrevistas estructuradas,que estimen la importancia de cada una.CuestionariosEn las entrevistas el contacto directo con los sujetos requiere tiempo y dinero.Una buena parte de esa informacin puede obtenerse por medio un cuestionarioescrito. Si se le compara con la entrevista, sta es ms eficiente y prctica y permiteusar una muestra ms amplia. En la investigacin experimental se utilizafrecuentemente.He aqu otra de sus ventajas: los sujetos reciben instrucciones normalizadas y nila apariencia personal ni el estado de nimo ni la conducta del examinador influyenen los resultados finales.Los cuestionarios son de dos clases: estructurados, o de forma cerrada, y noestructurados, o de forma abierta. Los primeros contienen preguntas y respuestasalternativas. Las respuestas dadas a cada pregunta debern agotar todas las posiblespreguntas y excluirse mutuamente. En los cuestionarios no estructurados no hayrespuestas sugeridas.La administracin y la calificacin de un cuestionario estructurado se realiza enforma directa, y los resultados se prestan a un anlisis fcil.Este tipo de cuestionario tiene la desventaja de obligar a los respondientes aescoger entre una de varias respuestas alternativas seleccionadas previamente,aunque tal vez no vislumbren respuestas claras, o a elegir alternativas que norepresenten realmente sus actitudes.Por el contrario, los cuestionarios no estructurados tienen la ventaja de dejarlosen libertad para que expresen sus opiniones y sus actitudes, slo que la informacinque aportan es difcil de procesar y analizar. Al contestar cuestionarios noestructurados, los sujetos pueden omitir puntos importantes, recalcar asuntos quecarezcan de inters para el investigador o que no tengan importancia para el estudio.Por tal razn la mayora de los investigadores prefiere los cuestionarios estructurados.Una desventaja de ambos tipos es la posibilidad de que los respondientesmalinterpreten las preguntas. Es muy difcil elaborar una serie preguntas cuyosignificado sea tan claro como el agua para todos. El investigador puede saber conexactitud lo que significa una pregunta, pero por una formulacin deficiente o ladistinta acepcin que se da a los trminos, el sujeto los entiende errneamente. Estadesventaja puede obviarse mediante un estudio piloto en el que se ensaya el cuestionariocon unos cuantos sujetos, representativos de aquellos a quienes se aplicar.57ELAS MEJA MEJAUna desventaja peculiar del envo de cuestionarios por correo en su bajoporcentaje de respuestas. Por lo comn cabe esperar que regresen menos de lamitad, lo cual no slo reduce el tamao de la muestra sino que puede viciar losresultados, e impedir que se hagan generalizaciones vlidas. No es legtimo suponerque la ausencia de respuestas se distribuye aleatoriamente a lo largo de un grupo.Los estudios han mostrado que suele haber diferencias sistemticas en lascaractersticas de los sujetos que responden o no a los cuestionarios. Los quecontestan pueden ser ms inteligentes, educados, concienzudos e interesados en lacuestin y en general ms favorables al tema del cuestionario. Una muestra norepresentativa como sta puede daar la generalizacin de los resultados. La metade un cuestionario es obtener de un 70 a 80 por ciento de respuestas. Si la ausenciade respuestas supera al 30 por ciento, el valor de los resultados se pondr en duda.Un cuestionario bien construido tiene mayores probabilidades de producir unabuena respuesta que uno que est mal elaborado.Elaboracin de cuestionariosEs una tarea difcil y que requiere tiempo. A continuacin presentamos algunasindicaciones para redactar los reactivos de un cuestionario escrito.1. Construir el instrumento de modo que refleje calidad. Un cuestionario queparezca haber sido integrado sin orden y con mucha rapidez no obtendr un altoporcentaje de respuestas. Durante el proceso de elaboracin a veces se necesitanmuchas revisiones para eliminar reactivos ambiguos o innecesarios.2. Hacer el cuestionario lo ms breve posible, de modo que se requiera elmnimo de tiempo para llenarlo. Es ms probable que los sujetos contesten yregresen un cuestionario corto. El examinador debe suprimir todos los puntosinnecesarios, en especial aquellos cuyas respuestas puedan hallarse en otrasfuentes. Todos los reactivos debern estar en funcin del problema deinvestigacin; es decir, habrn de aportar datos necesarios para comprobar lahiptesis o contestar las interrogantes. Por ejemplo, puede eliminarse unapregunta sobre la edad del respondiente en un estudio donde esta informacinno sea necesaria para el anlisis de la mayora de los datos.3. Redactar los reactivos del cuestionario de manera que todos puedanentenderlo. Se utilizar un lenguaje que no sea tcnico y que se ajuste alrespondiente menos educado. Las oraciones sern cortas y simples. Convienehacer que otras personas, que de preferencia tengan una educacin similar a lade las que habrn de participar en el estudio, lean e interpreten el contenido decada pregunta. Por ejemplo, las interrogantes que incluyan trminos como, gasto58TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACINdeficitario, balanza de pagos, producto nacional bruto, no sern apropiadasen una encuesta dirigida al pblico en general.4. Formular el cuestionario de modo que produzca respuestas que no seanambiguas. Cuando sea posible, las respuestas debern estar cuantificadas.Por ejemplo, en lugar de que los respondientes marquen algunas veces, con frecuencia o siempre, exprsese la alternativa nmero de vecespor semana. Es decir, la redaccin de las preguntas no deber tener distintossignificados para la gente.5. Elaborar las preguntas evitando los prejuicios que pudieran influir uorientar al sujeto hacia determinada direccin. Por tal razn conviene evitar laspalabras estereotipadas que impliquen prestigio, las cargadas de emocin osuperlativas.Por ejemplo, la pregunta se ha inscrito usted en el registro federal de electorespara votar? Sera preferible a decir: ha ejercido usted sus derechos ciudadanosregistrndose para votar? La pregunta estara usted de acuerdo en que EstadosUnidos desarrollase el potencial atmico como una fuente alternativa de energa?Podra producir diferentes respuestas a las que originara que esta otra: Enrazn de la huelga del carbn ms larga de la historia, recomendara usted queEstados Unidos desarrollase el potencial atmico como una fuente alternativade energa?6. Los reactivos de un cuestionario no debern ser engaosos a causa desupuestos implcitos. El marco de referencia para responder las preguntasdeber ser claro y uniforme para todos los sujetos. Si hay que plantear algunapremisa antes de que den la respuesta, debern incluirse preguntas tendientes aindagar esas suposiciones.Por ejemplo, en una encuesta diseada para estudiantes del ltimo ao, lapregunta siguiente: Piensa usted que la enseanza superior lo ha preparadoadecuadamente para la universidad?, supone que el estudiante asistir a lafacultad y que est al tanto de la preparacin requerida. Esta otra: Se haregistrado usted para votar en la prxima eleccin?, supone que sea mayor de18 aos, lo cual tal vez no sea as.7. Las alternativas de las preguntas del cuestionario deben ser exhaustivas;es decir, se expresarn todas las alternativas posibles sobre la cuestin.Por ejemplo, cul es su estado civil? Es una pregunta que debe incluir no slolas alternativas casado o soltero, sino tambin viudo, divorciado, separado.Al idear las alternativas para cuestionarios cuyo fin es identificar actitudes uopiniones sobre ciertos temas, es conveniente presentar primero las preguntas59ELAS MEJA MEJAen forma abierta a una muestra pequea de sujetos. Sus respuestas puedenutilizarse despus como alternativas en la redaccin final. En las preguntas congran variedad de posibles respuestas, inclyase siempre la alternativa otraacompaada de una peticin para que el sujeto explique su eleccin. Por ejemplo,la pregunta: Cul es su posicin en el sistema escolar? deber comprender lasalternativas administrador, maestro, bibliotecario, otra.8. Evitar preguntas que pudieran ocasionar reacciones de turbacin,desconfianza u hostilidad. Las preguntas no debern de poner a la defensiva.Por ejemplo, a la gente no le gusta que le hagan preguntas acerca de su edad,ingresos, religin o nivel educacional. Es preferible escribir una preguntarelacionada con la edad en trminos de escalas en vez de edades exactaspues con ello se les permite elegir la categora apropiada. La pregunta: Tieneusted un diploma de enseanza media?, podra causar vergenza a quien nola haya terminado. La pregunta debera ser: A qu grado haba usted llegadocuando abandon la escuela?9. Colocar las preguntas en correcto orden psicolgico. Cuando se planteenpreguntas generales y especficas sobre un m ismo tema, presentar lasgenerales primero. Por ejemplo, verifquese si los sujetos estn satisfechos ono con sus condiciones laborales antes de preguntarles sobre los cambios querecomendaran. Las preguntas objetivas sobre un tema o situacin han depreceder a las ms subjetivas. Algunas veces los respondientes se muestranreticentes a contestar preguntas acerca de actitudes, preferencias, sentimientospersonales, motivos y cosas por el estilo. Pero si con preguntas objetivas seaclara y especifica la situacin, les ser tal vez ms fcil formular y expresarsus opiniones sobre la cuestin.10. Disponer las preguntas de manera que las respuestas puedan tabularsee interpretarse inmediatamente. Es necesario prever la forma de los datosnecesaria para el anlisis y asegurarse que el cuestionario producir esosdatos.11. El cuestionario debe ir acompaado de una carta explicatoria, con elnombre y la profesin del respondiente. La carta explica el propsito y elvalor del estudio y la razn por la que el sujeto fue incluido en la muestra. Por lotanto deber motivarlo para que conteste. Es preciso hacerle creer que va ahacer una contribucin importante al estudio. La firma de la carta tambinpuede influir en la devolucin del cuestionario. Ser de gran utilidad que unapersona muy conocida por los sujetos, como el director de un departamentouniversitario o el decano de una escuela, firme esa carta. Esta tendrprobablemente mayor efecto que la de un estudiante graduado desconocido. Siexiste un patrocinador, digamos alguna institucin o agencia, se le mencionar.60TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACINConviene dejarles la posibilidad de permanecer en el anonimato. En cualquiercaso, debe asegurrseles que sus respuestas sern confidenciales. Tambinhay que ofrecerles compartir los resultados del estudio con ellos si estninteresados. Es necesario adjuntar un sobre con estampillas y un sobre con eldomicilio del examinador. Si los sujetos permanecen en el anonimato esaconsejable incluir una tarjeta postal, que ser mandada por separado alinvestigador y que indique que el cuestionario ha sido depositado ya en el correo.De esta manera puede llevarse un registro de los cuestionarios devueltos.Pedir una contestacin inmediata del cuestionario. Si se concede un lapso detiempo, por ejemplo, de un mes, los sujetos pueden darle largas al cuestionarioy olvidarlo a pesar de sus buenas intenciones.12. Un recordatorio es necesario si se desea alcanzar el porcentaje mximode contestaciones . C uando el cuestionario no haya sido contestadoinmediatamente despus de haberlo mandado, envese a los sujetos unrecordatorio en forma de tarjeta postal. Hecho eso se recomienda mandar porsegunda vez el cuestionario acompaado de otra carta explicatoria. Tal vezdeba usarse un tono distinto para persuadir a los respondientes a llenar y regresarel cuestionario. Si el lector quiere obtener mayor informacin sobre la elaboracinde cuestionarios, consulte un texto de Selltiz, Wrightsman y Cook.Cmo resolver el problema de ausencia de respuestasEl mtodo usual consiste en tratar de entrevistar a una pequea muestra aleatoriade los que no contestaron, con el propsito de saber algo sobre sus caractersticasy lograr sus respuestas. Quizs se averige que no hay ninguna diferencia entre susrespuestas y las de los sujetos originales. En este caso es posible pensar que los quecontestan representan una muestra imparcial de todos los que recibieron elcuestionario. Despus de establecer el patrn de respuesta mediante las entrevistascon ellos, es posible ponderar sus respuestas en el anlisis final de los datos.Si se descubre que ciertos subgrupos claramente identificables no contestaronel cuestionario, posiblemente haya que cambiar la interrogante de investigacinpara excluirlos. Por ejemplo, si los maestros de secundaria mostraron un porcentajemucho menor de devoluciones que los de primaria, el investigador podra restringirla encuesta en estos ltimos y formular de nuevo la pregunta para sealarlo.Validez de los cuestionariosEn la investigacin, con mucha frecuencia se utilizan cuestionarios sin reflexionarsobre cun adecuados son para hacer las mediciones que se desean. Esto se relacionacon el problema de la validez. Es muy importante sealar que la validez no puedesuponerse sino que debe probarse.61ELAS MEJA MEJAUn factor que afecta de manera especial a la validez de los cuestionarios es elhecho de que se requiera una firma o no. Hay buenas razones para creer que seobtendra mayor veracidad si los respondientes pudieran permanecer en el anonimato.No obstante, esta probabilidad depende de la naturaleza de las preguntas incluidases decir, si se busca o no una informacin muy personal. Si la identificacin de ellono es importante para el anlisis de resultados convendr ofrecerles el anonimato.Algunos estudios han usado la observacin directa del comportamiento comocriterio de validez de las respuestas en un cuestionario. Es decir, despus de conseguirmuchas respuestas mediante el cuestionario, se realizan observaciones paraconfirmar si el comportamiento real de los sujetos concuerda con las actitudes yopiniones que expresaron. En otros casos las consideraciones sobre la validezrequieren estudios sobre la interpretacin que hagan de las preguntas. Tales estudiossuelen revelar ambigedades o imprecisiones de las preguntas.PruebasLas pruebas (tests) constituyen valiosos instrumentos de medicin en el anlisiseducacional. Son una serie de estmulos que se presentan a un individuo para suscitarrespuestas, en base a las cuales se asigna una puntuacin numrica. Esta puntuacinse apoya en una muestra representativa del comportamiento individual, y es unndice del grado en que el sujeto posee las caractersticas que se van a medir. Dosrequisitos esenciales de los tests son la validez y la confiabilidad.Otra condicin indispensable de las pruebas es su objetividad, que se muestrapor un nivel mximo de concordancia entre los calificadores. Una vez preparada laclave de registro para una prueba objetiva, cualquier persona aunque no estentrenada, o incluso una mquina, pueden calificar el test.Con las pruebas objetivas se puede examinar gran variedad de caractersticas.Algunas fuentes de utilidad para encontrar pruebas que se amolden a los propsitosde una investigacin son Mental Measurements Yearbooks de Buros y Tests inPrint II. En los manuales los editores de pruebas incluyen las instrucciones paraadministrarlas, calificarlas e interpretarlasPruebas de aprovechamientoEn la mayora de las investigaciones sobre la eficacia de los mtodos didcticosla variable dependiente es el aprovechamiento. De ah que las pruebas deaprovechamiento se utilicen ampliamente en la investigacin educacional as comoen los sistemas escolares. Miden el dominio y la destreza en distintas reas deconocimiento.62TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACINSe clasifican en estandarizadas y aquellas que son construidas por el maestro oel investigador. Las primeras son pruebas publicadas y son fruto de una preparacincuidadosa y experta, que cubren amplios objetivos acadmicos comunes a grannmero de sistemas escolares. Estas pruebas disponen de normas comparativas;su validez y confiabilidad se ha probado; se cuenta con instrucciones paraadministrarlas y calificarlas.Con el propsito de establecer las normas que las rigen, sus creadores lasaplicaron a una muestra que escogieron para representar al pas en su totalidad.La media de un nivel de grados particular se convierte en la norma para esenivel. Las habilidades medidas no constituyen necesariamente lo que seranecesario ensear en cualquier grado, pero el uso de normas suministra una basea los investigadores para comparar sus grupos con una estimacin de la media paratodos aquellos alumnos que se hallan en ese nivel.Hay pruebas estandarizadas para asignaturas individuales, como matemticaso qumica, y tambin en forma de bateras generales que miden diversas reas deaprovechamiento. Por ejemplo, la Prueba California de Aprovechamiento (CAT)contiene exmenes en las reas de lectura, lenguaje y aritmtica. Las pruebasconsecutivas del progreso educacional (STEP) cubren siete reas.Al seleccionar una prueba de rendimiento los investigadores tienen que ser muycuidadosos y elegir una que sea confiable y resulte apropiada (vlida) para medir elaspecto del rendimiento en el cual estn interesados. Algunas veces les ser imposibleescogerla pues tendrn que usar la que el sistema escolar haya seleccionado. Burospresenta una lista muy amplia y reseas de distintas pruebas de aprovechamientodisponibles.Si una prueba existente mide el comportamiento deseado y si la confiabilidad ylas normas resultan adecuadas para el propsito del estudio, hay ventajas en el usode un instrumento estandarizado. Aparte del tiempo y esfuerzo que se ahorran, lacontinuidad de los procedimientos de comprobacin constituye ya una ventaja. Esdecir, usando el mismo instrumento se pueden comparar los resultados de los estudiose interpretarse con respecto a los de otros estudios.Si las pruebas estandarizadas de aprovechamiento no se consideran adecuadaspara los objetivos de un estudio de investigacin, los experimentadores puedenconstruir sus propias pruebas. Es preferible hacer esto que emplear alguna pruebaestandarizada que resulte inadecuada aunque se encuentre disponible.En este caso deber prepararse la prueba con gran cuidado, particularmente aldeterminar su validez y confiabilidad antes de aplicarla. Algunas indicaciones sobrela construccin de pruebas se hallan en textos especializados en medicin como losde Gronlund, Stanley, Thorndike y Hagen.63ELAS MEJA MEJAAlgunas veces los promedios de las calificaciones de los sujetos en sus escuelasse utilizan como indicadores de xito y aprovechamiento acadmico. Cuandoparticipen estudiantes de distintos sistemas escolares debern tomarse ciertasprecauciones. Las letras de calificacin de diferentes escuelas no significannecesariamente lo mismo, y por tanto no indican el mismo grado de dominio ydestreza.Pruebas de inteligenciaMientras que las pruebas de aprovechamiento intentan medir el rendimiento enreas especficas, las de inteligencia se ocupan del rendimiento general. Se proponenmedir la capacidad del sujeto para percibir relaciones, resolver problemas y aplicarel saber en una variedad de contextos.No se les ha de considerar como mediciones de la inteligencia pura o innata.El rendimiento en esta clase de pruebas depende en parte de la experiencia y de losantecedentes del sujeto. La controversia sobre el significado del concepto inteligenciay la tendencia de algunos a asociarla con habilidad heredada, ha hecho que el usodel trmino inteligencia para describir estas pruebas haya disminuido en los ltimosaos. Paulatinamente se la ha ido substituyendo por aptitud acadmica locucinms descriptiva ya que seala la funcin principal de esas pruebas: predecir elaprovechamiento acadmico.Estas pruebas son de gran utilidad para los educadores y poseen una validezmuy amplia para predecir el xito escolar. Los investigadores tambin las usanmucho. La inteligencia es una variable independiente que debe ser controlada enlos experimentos educacionales. Y para ello el investigador utiliza las puntuacionesde alguna prueba de inteligencia. Algunas de ellas han sido diseadas para aplicarlasa individuos y otras para usarlas con grupos.Pruebas individuales de inteligencia.Las ms conocidas son las de Stanford-Binet y las tres pruebas de Wechsler.La Stanford-Binet actualmente en uso es el resultado de varias revisiones hechas ala que cre Alfred Binet en Francia para medir las diferencias en la madurez mentalde los nios. En su forma original serva para medir la edad mental.Ms tarde apareci el concepto de cociente intelectual (CI), que se obtienedividiendo la edad mental (EM) entre la edad cronolgica (EC) y multiplicando elresultado por 100. La presente versin produce edades mentales pero no emplea larazn EM/EC para determinar el CI. El cociente intelectual se obtiene comparandoel rendimiento de un individuo (la puntuacin) con las normas obtenidas de su grupo64TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACINcronolgico mediante el uso de puntuaciones estndar. Una caracterstica importantede este tests consiste en que da una medicin general de la inteligencia. No intentamedir habilidades separadas, como lo hacen otras pruebas.Las pruebas Wechsler son el producto de un intento de David Wechsler porcrear un instrumento para medir la inteligencia de los adultos. Su primera prueba sepublic en 1939 y le siguieron otras tres: una en 1949, la Escala Wechsler deInteligencia para Nios (WISC), que fue revisada en 1974 y se conoce como laWISC-R; otra en 1955, la Escala Wechsler de Inteligencia para Adultos (WAIS); yla ltima en 1967, la Escala Wechsler de inteligencia para Nios de Nivel Preescolary de Primaria (WPPSI), que se implant para el grupo de edad comprendido entre4 y 6 aos y medio.Un aspecto destacado de las pruebas Wechsler es que estn divididas ensubpruebas, lo cual le permite al investigador obtener dos puntuaciones para cadasujeto, una para el CI verbal y otra del CI no verbal. Estas subpruebas se dividenadems en subescalas, que indican el rendimiento del sujeto en tareas especficas.Pruebas colectivas de inteligencia.Las pruebas de Stanford-Binet o de Wechsler las debe aplicar un psicometristaexperto a un sujeto individual, lo cual comporta un gasto de tiempo y dinero. Sonimprcticas cuando se desea conseguir mediciones de inteligencia para grandesgrupos. En estos casos se emplean pruebas colectivas. La primera prueba colectivade la capacidad mental fue creada durante la Primera Guerra Mundial para medirla inteligencia de los hombres que prestaban servicio militar. Una versin de estaprueba, la Army Alpha, comenz a aplicarse en la vida civil despus de la guerra yse convirti en el modelo de muchas pruebas colectivas. Hoy da existe un nmeroconsiderable de este tipo de tests.Inventarios de PersonalidadObtener mediciones de la personalidad constituye otra rea de inters para lospedagogos. Hay diversos tipos de mediciones de la personalidad, cada uno de loscuales refleja un distinto punto de vista terico. Algunos provienen de las teoras delos rasgos y de la tipologa, mientras que otras emanan de las teoras psicoanalticasy de la motivacin. Los investigadores deben saber con precisin lo que deseanmedir y seleccionar despus el instrumento, prestando gran atencin a los datosrelativos a su validez. Los tres tipos de medicin de la personalidad ms comunesen la investigacin son los siguientes: 1) inventarios, 2) escalas de clasificacin, 3)tcnicas proyectivas.65ELAS MEJA MEJAInventariosEn un inventario se presenta a los sujetos una recopilacin extensa de enunciadosque describen normas de comportamiento; se les pide decir si cada enunciado escaracterstica o no de su conducta marcando si, no o indeciso. Las puntuacionesse calculan contando el nmero de respuestas que concuerden con el rasgo que elinvestigador est tratando de medir. Por ejemplo, cabe esperar que los paranoicoscontesten afirmativamente a este enunciado: L as personas siempre andanmurmurando a mis espaldas, y que respondan negativamente a este otro: Yopienso que la polica debe ser justa y razonable. Por supuesto si tales respuestasse dan solamente a dos incisos nos indicarn tendencias paranoicas. Sin embargo,podr verse en ellas un indicador de paranoia si se encuentran en varios reactivos.Algunos de los inventarios introspectivos miden un solo rasgo, como la EscalaFde California, que se ocupa del autoritarismo. Otros, como el cuestionario de losdiecisis factores de la personalidad de Cattell, miden varios rasgos. He aqualgunos de los ms usados en la investigacin: el Inventario multifsico de lapersonalidad de Minnesota, la Encuesta de la preferencia de temperamentode Guilford-Zimmerman, la Lista de verificacin de problemas de Mooney y elPrograma de preferencias personales de Edwards.Los inventarios pueden usarse en la investigacin educacional para obtenerdescripciones de las caractersticas de ciertos grupos definidos, como los estudiantesde bajo rendimiento, los que abandonan sus estudios, los miembros de gruposminoritarios, etc. Tambin se utilizan en estudios sobre las interacciones de losrasgos de la personalidad y de variables como inteligencia, aprovechamiento yactitudes.Los inventarios poseen las ventajas de economa, sencillez y objetividad. Lamayora de sus desventajas estn relacionadas con el problema de la validez.sta depende en parte de la capacidad de sujetos para leer y entender losreactivos, su conocimiento de s mismos y especialmente su buena disposicin paradar respuestas francas y honestas. De ah que la informacin de los inventariospueda ser superficial o viciada. Dicha posibilidad debe tenerse en cuenta al emplearlos resultados obtenidos con ellos.Escalas de clasificacinUno de los instrumentos de medicin ms usado es la escala de clasificacin.Consiste en que una persona evale el comportamiento o rendimiento de otra.Generalmente se le pide al clasificador colocar al sujeto en algn punto de un continuoo en una categora que describa su comportamiento tpico. Un valor numrico se66TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACINasigna al punto o categora. Se supone que los clasificadores estn familiarizadoscon el comportamiento tpico del individuo.La clasificacin se ha venido utilizando en investigaciones sobre el desarrollode los nios y en muchos otros aspectos de la conducta.Hay diversos tipos de escalas de clasificacin. Una de las ms comunes es laEscala grfica, en que el clasificador se limita a colocar una marca en el puntoapropiado de una lnea horizontal que une ambos extremos de la conducta. Lafigura 1 contiene un ejemplo de esta clase de escalas. El clasificador puede marcarcualquier punto de la lnea continua. En algunas escalas grficas el constructor dela prueba asigna valores numricos a los puntos descriptivos, lo cual origina unaEscala de clasificacin numrica.EJEMPLO DE UNA ESCALA GRFICAb a jam e d iaa ltaA p a r ie n c ia P e r s o n a lA c e p ta b ilid a d s o c ia lH a b ilid a d e s o r a to ria sFigura 1El reactivo sobre las habilidades oratorias de la figura podra aparecer de lasiguiente manera en una escala numrica:12Uno losUno dede losoradores msoradores msmediocresmediocres34Un oradormedio567Uno de losmejoresoradoresUn segundo tipo de escala de clasificacin es la de categoras, que comprendeun nmero de categoras dispuestas en una serie ordenada. La serie ms usadaabarca de 5 a 7 categoras. El clasificador escoge la que representa mejor elcomportamiento de la persona que va ser estudiada. Supongamos que se estimanlas habilidades de un estudiantes y que una de las caractersticas por clasificar es lacreatividad. Un reactivo podra ser ste:Cun creativa es esta persona? (marcar uno)Excepcionalmente creativa.Muy creativa.67ELAS MEJA MEJACreativa.No creativa.Absolutamente no creativa.Algunas veces las categoras en este tipo de escalas constan de breves frasesdescriptivas. Por ejemplo:Cun creativa es esta persona?Siempre tiene ideas creativas.Tiene muchas ideas creativas.Algunas veces produce ideas creativas.Al usar las escalas grficas y de categoras, los estimadores emiten sus juiciossin comparar directamente al sujeto con otros individuos o grupos. En las Escalasde clasificacin comparativas, por otra parte, se les instruye para que hagan susjuicios con referencia directa a las posiciones de otros sujetos con las cuales podracompararse el individuo. Las posiciones de la escala de clasificacin se definen deacuerdo con una poblacin con caractersticas conocidas. En la figura 2 se muestrauna de las escalas. Esta podra utilizarse para seleccionar aspirantes a una escuelauniversitaria de graduados. Al estimador se le solicitara que juzgase la habilidad delaspirante para realizar actividades propias de graduados en comparacin con todoslos estudiantes que conoce. Para que su estimacin tenga validez, debe estar altanto de la gama y distribucin de las habilidades del grupo total de estudiantesgraduados.Todas las tcnicas de clasificacin estn sujetas a errores considerables, locual reduce su validez y confiabilidad. Entre los errores sistemticos ms frecuentesen que se incurre al clasificar personas figura el efecto del halo, que aparececuando los estimadores permiten que una impresin generalizada del sujeto influyasobre la clasificacin de algunos aspectos especficos del comportamiento. Estaimpresin se extiende de un reactivo de la escala a otro. Por ejemplo, un maestropodra clasificar a un estudiante que realiza una buena actividad acadmica comosuperior en inteligencia, popularidad, honestidad, perseverancia y en todos los otrosaspectos de la personalidad.Existe tambin el error de generosidad, o sea la tendencia a conceder alsujeto el beneficio de la duda. Es decir, cuando los estimadores se muestran inseguroses probable que se expresen favorablemente de la persona. En cambio el error deseveridad es la inclinacin a dar a los individuos una clasificacin muy baja entodas las caractersticas. El error de la tendencia central es la propensin a evitarcualquier extremo y situarlos en la mitad de la escala.68TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACINImposible de juzgarMuy superiorMejor que la mayoraCerca del promedioestudiantilrea de competencia(que habr de clasificarse)Peor que la mayora de losestudiantesExcesivamente bajoEJEMPLO DE UNAESCALADE CATEGORAS1. Muestra esta persona tener metasprofesionales bien definidas y notables?2. Afronta los problemas en forma constructiva?3. Toma en cuenta las crticas positivas y las usaen forma constructiva?Figura 2Una forma de evitar estos errores consiste en entrenar a fondo a los estimadoresantes que entren en accin. Debern estar informados sobre la posibilidad de cometeruno de estos errores. Y es de gran importancia que dispongan de tiempo suficientepara observar al sujeto y a su comportamiento antes de llevar a cabo la clasificacin.Otra forma de prevenir un error es asegurarse que el comportamiento que seva a estimar y los reactivos de la escala estn definidos con claridad. Los reactivosdebern describirse en trminos del comportamiento total observable y no de lasconductas que obliguen al estimador a realizar inferencias. Una exposicin notablesobre la forma de evitar el error del estimador se halla en la obra de Guilford.La confiabilidad de este procedimiento suele incrementarse al hacer que variosestimadores se ocupen de un mismo sujeto de forma independiente. Con ello seconsiguen clasificaciones independientes que se combinan o prorratean para obteneruna puntuacin total.Tcnicas proyectivasSon medidas en las cuales se pide a un individuo que responda a estmulosambiguos o no estructurados. Reciben ese nombre porque se espera que el sujeto69ELAS MEJA MEJAproyecte dentro del estmulo sus necesidades, deseos, temores, ansiedades, etc.Basndose en las interpretaciones y respuestas, el examinador intenta construir uncuadro general de la estructura de la personalidad del individuo.Los mtodos proyectivos son usados principalmente por los psiclogos clnicospara el estudio y el diagnstico de los que sufren problemas emocionales. En lainvestigacin educacional, se usan poco porque se necesita un entrenamiento especialpara administrarlas y calificarlas y del gasto que representa su aplicacin a unindividuo aislado. Adems, algunos investigadores creen que su validez no ha sidoprobada satisfactoriamente.Las dos tcnicas proyectivas ms conocidas son la prueba de Rorschach y lade Apercepcin Temtica (TAT). La primera utiliza manchas de tinta como elestmulo; en la segunda se le muestran al sujeto varias fotografas y se le pide queinvente una historia acerca de cada una. En la obra de Anderson y Anderson seencuentra un estudio ms profundo de estas tcnicas y sobre la forma deinterpretarlas.EscalasUna escala es un conjunto de valores numricos asignados a sujetos, objetos ocomportamientos con el propsito de cuantificar y medir sus cualidades. Las escalassirven para medir actitudes, valores e intereses. En contraposicin con las pruebas,los resultados de estos instrumentos no indican xito o fracaso, fuerza o debilidad;se limitan a medir el grado en que un individuo posee la caracterstica. Por ejemplo,con una escala puede medirse la actitud de los universitarios hacia la religin.La elaboracin de escalas para medir actitudes, valores e intereses puede exigirla aplicacin de diversas tcnicas. En la siguiente exposicin intentaremos presentaralgunas de ellas.Escalas de actitudesHay cuatro tipos principales de esas escalas: 1) escalas de evaluacin, sumaria(escalas de Likert), 2) escalas de intervalos de aparicin constante (escalas deThurstone), 3) escalas acumulativas (escalas de Guttman), 4) escalas de diferencialsemntico.Escalas de Likert (mtodo de evaluaciones sumarias). Presentan un nmerode enunciados negativos y positivos acerca de un objeto de actitud. Al responder alos puntos de estas escalas los sujetos indican si estn firmemente de acuerdo, siestn de acuerdo, indecisos, en desacuerdo, o en desacuerdo total con cada enunciado.El valor numrico que se asigna a cada respuesta depende del grado de acuerdo odesacuerdo con un enunciado individual.70TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACINLa puntuacin de un sujeto se determina sumando los valores asignados a lasrespuestas. Por ejemplo, se puede calificar una escala de Likert adscribiendo unvalor de 2 puntos a cada respuesta que indique gran acuerdo con enunciadosfavorables, un valor de 1 punto al simple acuerdo, o a la indecisin, 1 al desacuerdoy 2 al desacuerdo total. En los enunciados desfavorables se invierte el procedimiento,ya que el desacuerdo se considera psicolgicamente equivalente al acuerdo con unenunciado favorable.No importa si 2 representa una puntuacin alta y -2 una puntuacin baja, oviceversa. Lo esencial es calificar las respuestas uniformemente, segn la actitudque indiquen. Por supuesto el hecho de la actitud favorable corresponda a laaprobacin completa o a la desaprobacin total depender del contenido delenunciado.Para construir una escala de Likert suelen seguirse los siguientes pasos:1. Recopilar gran nmero de enunciados favorables y desfavorables sobre un objetode actitud.2. Seleccionar de entre ellos un nmero aproximadamente igual de enunciadosfavorables y desfavorables.3. Administrar estos reactivos a varios individuos, pidindoles que indiquen susopiniones acerca de cada uno y que digan si estn en acuerdo total, de acuerdo,indecisos, en desacuerdo o en completo desacuerdo.4. Calcular la puntuacin de cada uno por medio del procedimiento descrito conanterioridad.5. Analizar los reactivos para seleccionar aquellos que produzcan la mejordiferenciacin. Mediante este estudio se descubre la correlacin existente entrelas puntuaciones totales de los sujetos y sus respuestas a cada reactivo.Examinemos estos ejemplos sacados de los reactivos sobre actitudes hacia elnegro que Likert incluy en su Encuesta de opiniones.Si se requiere la misma preparacin el maestro deraza negra deber percibir el mismo salario queel banco.SAAUDSD(2)(1)(0)(-1)(-2)Los barrios de negros debern estar Separados delos blancos.SAAUDSD(-2)(-1)(0)(1)(2)71ELAS MEJA MEJAEscalas de ThurstoneMtodo de los intervalos de aparicin constante. Thurstone ide un mtodopara asignar valores escalares especficos a los reactivos que representan diferentesgrados de actitud favorable. En la elaboracin de este tipo de escala se siguen lospasos siguientes:1. Recopilar gran nmero de enunciados sobre el objeto de actitud.2. Presentarlos a cierto nmero de personas que les juzgarn. Suelen usarse de 50a 100 jueces para evaluarlas. Trabajan de forma independiente y dividen todoslos enunciados en siete, nueve u once categoras, conforme al grado favorableexpresado. En el primer grupo se colocan los que consideren ms favorables alobjeto; en el segundo grupo los menos favorables, y as sucesivamente. El sextogrupo representa la posicin neutral y el decimoprimero contiene los enunciaosms desfavorables. Es importante observar que esta clasificacin no tiene nadaque ver con las actitudes de los jueces hacia el objeto, sino que slo representasus juicios acerca de lo favorable de los enunciados.3. Encontrar la escala que habr de asignarse al valor de cada enunciado,calculando para ello la mediana de los pesos o posiciones que los jueces lesasignaron en la escala. Se suprimen los reactivos que muestren gran variabilidad.4 Seleccionar de 20 a 30 enunciados que tengan igual grado de dispersin en laescala. Tales enunciados vienen a constituir la escala de actitudes. Los siguientesreactivos con sus valores escalares provienen de la escala de Thurstone, quemide actitudes ante la iglesia.Valor escalar0.2 Creo que hoy la iglesia es la institucin ms importante de Estados Unidos.1.5 Pienso que pertenecer a la iglesia es esencial para vivir en plenitud.2.3 La liturgia me procura una sensacin de tranquilidad y me alienta.3.3 Me gusta la iglesia porque encuentro en ella un ambiente amoroso.4.5 Creo en las enseanzas de la iglesia, con algunas reservas.5.6 Algunas veces pienso que la iglesia y la religin son necesarias pero enotras ocasiones lo dudo.6.7 Creo en la sinceridad y en la bondad sin necesidad de asistir a ceremoniasreligiosas.7.4 Me parece que la iglesia esta perdiendo terreno conforme avanza laeducacin.8.3 Considero que las enseanzas de la iglesia son demasiado superficiales yque por lo mismo tienen poca trascendencia social.9.6 Pienso que la iglesia es un estorbo para la religin ya que todava se basa enla magia, la supersticin y el mito.11.0 Creo que la iglesia es un parsito de la sociedad.72TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACINPara administrar una escala de Thurstone se pide a los sujetos que seleccionende la lista los enunciados representativos de sus opiniones, o que escojan tres deellas que se acerquen lo ms posible a su posicin al respecto. Por supuesto que losvalores de la escala no vienen indicados en la escala de actitud, y los incisos sepresentan en orden aleatorio. La puntuacin de cada sujeto sera la media de losvalores de las declaraciones que haya seleccionado.Escalas de Guttman (tcnica acumulativa)Los crticos de las escalas de actitudes de Thurstone y Likert recalcan quecontienen enunciados heterogneos acerca de varias dimensiones de un objeto deactitud. Por ejemplo, en la escala de Thurstone que meda las actitudes hacia laguerra se separaron los enunciados ticos de los que hacan referencia a susconsecuencias econmicas ni de los que reflejaban otros aspectos de las actitudeshacia ella. Esta combinacin de diversas dimensiones sobre una escala puede hacermuy difcil interpretar con claridad las puntuaciones.Guttman ide una tcnica para resolver este problema. Su mtodo caracterizadocomo una escala unidimensional, pretende determinar si la actitud que se va aestudiar comprende en realidad una sola dimensin. Una actitud se consideraunidimensional slo si produce una escala acumulativa, aquella en que los enunciadosse relacionen entre s, de modo que un sujeto que est de acuerdo con el reactivo 2 loestar tambin con el 1; el que coincida con el 3 coincidir con el 1 y el 2, etc. Por lotanto, los que le den su aprobacin a un punto particular de este tipo de escala tendrnuna puntuacin ms alta en la escala total que los que no estn de acuerdo con l.Por ejemplo, consideremos los siguientes enunciados con que los sujetos debernde estar de acuerdo o discrepar:PuntuacinCon cu e rd a c on e l re ac tivoNo concuerda con el reactivo3213213XXX00020XXX00100XXX0XXX0* El sujeto obtiene un punto cada vez que manifiesta estar de acuerdo1.La asociacin de padres y maestros es una institucin que da buenos nos frutos.2.3.La asociacin de padres y maestros influye notablemente en el mejoramiento de las escuelas.La asociacin de padres y maestros constituye la organizacin ms importante de EstadosUnidos para el mejoramiento de las escuelas.Figura 373ELAS MEJA MEJASi lo anterior es una escala acumulativa, deber ser posible disponer todas lasrespuestas de los sujetos dentro de la estructura que aparece en el cuadro 3. Portanto, si conocemos una puntuacin individual podra decirse exactamente culesenunciados aprob el sujeto. Por ejemplo, todos los individuos con una puntuacinde 2 creen que la asociacin de padres y maestros da buenos frutos y que influyenotablemente en el mejoramiento de las escuelas, pero no piensan que sea laorganizacin ms importante en ese aspecto. Los sujetos pueden clasificarse segnsus respuestas en la escala.Al construir una escala acumulativa, ante todo ha de averiguarse si los reactivosforman o no una escala unidimensional. Para ello se analiza la reproductividad delas respuestas esto es, la proporcin de las que caen dentro de una plantilla como laque se muestra en el cuadro 3. Tomando como base la puntuacin total, se predicela estructura de respuestas a incisos particulares.A continuacin se estudia la estructura real de las respuestas y se mide el gradoen que fueron reproducidos en la puntuacin total. Una tcnica consiste en dividir elnmero total de errores entre el nmero de respuestas y restar de uno el cociente.Guttman sugiere 0,90 como el mnimo coeficiente de reproductividad necesariopara admitir que una serie de reactivos constituye una escala unidimensional oacumulativa.Escalas de diferencial semntico.El diferencial semntico es otra forma de medir las actitudes hacia objetos,sujetos o eventos. Esta tcnica fue inventada y usada por Osgood, Suci yTannenbaum. Se basa en la idea de que los objetos tienen dos tipos de significadopara los individuos, el denominativo y el connotativo, que pueden clasificarseindependientemente. Es fcil expresar el primero, no as el segundo.Es factible y til medir indirectamente el significado connotativo de los objetosmediante adjetivos bipolares y solicitando a los sujetos que para clasificar los objetoslos comparen con esos adjetivos. As, el significado que tenga un objeto para unindividuo ser la estructura de sus estimaciones del mismo sobre las escalas deadjetivos bipolares que hayan sido usadas. Osgood y sus colegas emplean escalasde siete puntos, con un punto medio igual a cero y de +3 a 3 para clasificacionesde actitud. A continuacin presentamos algunos ejemplos:Al obtener las clasificaciones que los individuos hacen de un objeto, el investigadorpuede determinar si la actitud de ellos hacia el objeto es positiva o negativa. Laspuntuaciones de actitud logradas por cada respondiente se comparan con la actitudtpica que hacia el objeto externa un grupo designado. Una puntuacin de la actitudtambin se obtiene comparando las actitudes de varias personas hacia el objeto y laestructura de sus clasificaciones con las de los otros.74TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACINBuenoLimpioDulceFuerteGrandePesadoActivoRpidoCaliente+3+3+3+3+3+3+3+3+3+2+2+2+2+2+2+2+2+2+1+1+1+1+1+1+1+1+1000000000-1-1-1-1-1-1-1-1-1-2-2-2-2-2-2-2-2-2-3-3-3-3-3-3-3-3-3MaloSucioAmargoDbilPequeoLigeroPasivoLentoFroA travs de estudios de anlisis factoriales, Osgood, Suci y Tannenbaumdescubrieron tres grupos de adjetivos: valorativos, que corresponden a adjetivoscomo bueno y malo, o limpio y sucio; de potencia, que incluyen adjetivos comofuerte y dbil, o grande y pequeo; y de actividad, que abarca adjetivos comoactivo y pasivo, rpido y lento. Del grupo, el valorativo es el ms sobresaliente delos tres.Los informes sobre la validez y confiabilidad de las escalas de diferencialsemntico son generalmente satisfactorios. Los estudios de validez muestrancoeficientes de correlacin de un 0,80 entre las estimaciones derivadas del diferencialsemntico y las de las escalas de Thurstone, Likert y Guttman.Su confiabilidad de preprueba y posprueba viene a ser aproximadamente de0,90, un resultado que es satisfactorio. Aunque, segn parece, el diferencial semnticose utiliza menos que los otros tres tipos de escalas de actitudes es una tcnica tilpara medir las actitudes hacia los objetos.Tcnicas sociomtricasSirven para estudiar la organizacin de los grupos sociales. El procedimientobsico, que puede modificarse de distintas maneras, consiste en solicitar a losmiembros de un grupo particular que indiquen sus primeras, segundas y subsecuenteselecciones de compaeros segn un criterio especfico, por lo general en relacincon una actividad concreta. Por ejemplo, con quin le gustara trabajar en esteproyecto, junto a quin le gustara sentarse? con quien almorzara o ira a jugar alsalir de la escuela? El mtodo sociomtrico es en esencia un estudio de las seleccioneshechas por los integrantes de un grupo.SOCIOGRAMA DE UN GRUPOABCDFigura 475EELAS MEJA MEJALas preferencias se trazan en un Sociograma, que muestra el patrn de lasrelaciones interpersonales. En la figura 4 aparece un Sociograma donde C es elmiembro que acapara las preferencias y al que podra llamrsele la estrella.Obsrvese que D, C y E se escogen mutuamente. Esto representa una camarilla;es decir, tres o ms individuos que muestran una preferencia mutua. B escoge aotros miembros y en cambio nadie escoge a l; es un aislado. Las preferencias querevele un Sociograma pueden cuantificarse y utilizarse en la investigacin.Los mtodos sociomtricos se aplican ampliamente en la psicologa social ytambin en la investigacin educacional, en la cual la posicin sociomtrica puedeexaminarse segn su relacin con otras variables como habilidad mentalaprovechamiento, las preferencias de los maestros por los alumnos.Observacin directaLa observacin directa y sistemtica del comportamiento constituye en muchoscasos el mtodo de medicin ms adecuado. El investigador escoge la conductaque le interesa y elabora un procedimiento sistemtico para identificarla, clasificarlay registrarla en una situacin natural o preparada.Un ejemplo excelente de la aplicacin de este procedimiento en una situacinnatural es el estudio de Urban Cambios del comportamiento resultantes de unestudio sobre enfermedades contagiosas. Los observadores. registraron el nmerode casos de comportamiento indeseable (v. gr.: meter los dedos u otros objetos en laboca) y el nmero de conductas deseables; utilizar el pauelo al toser o estornudar.Despus de esto seleccionaron un grupo experimental al cual se imparti un cursode seis semanas sobre enfermedades contagiosas, diseado para cambiar sucomportamiento total y proporcionar informacin objetiva y conocimientos. Al finaldel curso reaparecieron los comportamientos indeseables. Se descubri que stoshaban disminuido grandemente y que los deseables haban aumentado muchsimoen el grupo experimental, mientras que el cambio era mnimo en el grupo de controlque no recibi el curso. Las observaciones realizadas doce semanas despusdemostraron que persistan las diferencias entre ambos grupos.Hartshorne, May y Shuttleworth se valieron de la observacin directa paramedir rasgos como dominio de s mismo, cooperatividad, veracidad y honestidad.Hicieron observaciones sobre nios ocupados en actividades escolares ordinarias ytambin prepararon situaciones artificiales para examinar conductas especficas.Por ejemplo, les administraron pruebas de vocabulario y de lectura, las recogierony, sin que los nios lo supieran sacaron copias de las respuestas. Ms tarde lesdieron claves de respuesta y les pidieron que calificaran sus exmenes. La diferenciaentre las puntuaciones que dieron los nios y las puntuaciones verdaderas obtenidasal calificar las copias de los exmenes proporcion una medicin del engao.76TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACINToda la observacin directa ha de estar precedida de cinco pasos preliminares:1. Debe seleccionarse el aspecto del comportamiento que se va a observar.Como no es posible observar todo lo que ocurre, el investigador tiene que escogerde antemano los comportamientos que va registrar y los que ignorar.2. Los comportamientos que pertenezcan a la categora elegida tienen queestar claramente definidos. Los observadores deben entender las accionesque clasificarn como, por ejemplo, conducta cooperativa o egosta.3. Las personas que realizarn las observaciones deben haber recibidoadiestramiento. El adiestramiento y la prctica son necesarios para que elinvestigador pueda confiar en que seguirn el procedimiento establecido paraobservar, interpretar y comunicar las observaciones.4. Debe idearse un sistema para cuantificar las observaciones. El investigadortiene que escoger un mtodo corriente para contar los comportamientosobservados. Por ejemplo, es necesario establecer de antemano si una accin yla reaccin correspondiente sern consideradas como uno o como dos casos dela conducta. Un buen mtodo es dividir el periodo de observacin en brevesperiodos y registrar en cada uno, digamos de 30 segundos, si el sujeto mostr elcomportamiento o no.5. Tienen que idearse procedimientos minuciosos para registrar elcomportamiento. N o puede confiarse demasiado en la memoria de losobservadores. La mejor solucin es un sistema codificador que permita registrarinmediatamente, con una simple letra o un dgito, lo que se est observando. Seprefiere este sistema al narrativo, porque ste requiere mucho tiempo y atencinpor parte de los observadores.Un ejemplo muy usado del plan codificador es el sistema Flanders para clasificarla conducta verbal en el aula. Tal como puede verse en la figura 5.Este sistema proporciona categoras minuciosas y mutuamente exclusivas, cadauna de las cuales puede registrarse como un solo digito. Los observadores expertosestn capacitados para registrar un dgito cada tres segundos. La cadena de dgitosque aparezca podr analizarse con facilidad para obtener no slo un registro de lasproporciones de la conducta verbal que caen dentro de cada categora, sino tambinun cuadro de las que precedan o seguan a otras.77ELAS MEJA MEJACATEGORAS DEL ANLISIS DE LA INTERACCIN SEGN FLANDERSLENGUAJE DE MAESTRO:1 .*2.*Respuesta3 .*Iniciacin7.*LENGUAJE DEL A LUMNO:Respuesta8 .*IniciacinSilencio*Acepta los sentimientos: acepta y esclarece una actitud al tonoemotivo de una alumna sin adoptar un gesto amenazador. Lossentimientos pueden ser positivos o negativos. Se incluyensentimientos de prediccin y de recuerdo.Alienta o elogia: alienta o alaba la accin o el comportamiento delos alumnos. Rompe la tensin contando chistes, pero sin burlarsede otros; inclina la cabeza en seal de aprobaci6n o dice "aj" o"prosiga".Acepta o utiliza las ideas de los alumnos: clarifica, construye odesarrolla las ideas que sugiere un alumno. Se incluyen lasampliaciones que haga de las ideas de los estudiantes; peroconforme aporte ms de las propias stas se desplazan a lacategora 5.4.* Formula preguntas: p lantea una pregunta sobre el contenido a elprocedimiento, basado en sus conocimientos pero con la intencinde que el alumno la conteste.5.* Instruye: o frece hechos u opiniones sobre contenidos oprocedimientos; expresa sus ideas personales, da su propiaexplicacin o cita a una autoridad en la materia que no sea unaalumna.6.* Imparte instrucciones: d a instrucciones, mandatos u ordena lo queel alumno debe hacer.Critica o justifica la autoridad: hace afirmaciones con el prop6sitode cambiar el comportamiento del alumno y lograr que adopte unaconducta aceptable; regaa a veces; expone los motivos de susacciones: demasiadas alusiones a s mismo.Respuesta-lenguaje del alumno: conversacin de los alumnos enrespuesta al maestro. Este inicia el contacto, les pide que hablen oestructura la situacin. La libertad para expresar las propias ideasest limitada.9.* Iniciacin-lengua del alumno: conversacin de los alumnosiniciada por ellos mismos. Expresan sus propias ideas; comienzanun nuevo tema: se les permite exponer opiniones y seguir unalnea de pensamiento, les gusta formular preguntas profundas; vanms all de la estructura actual.10.* Silencio o confusin: p ausas, cortos periodos de silencio y periodosde confusin en los cuales el observador no entender lacomunicacin.Estos nmeros no implican ninguna escala. Cada nmero es de ndole clasificatoria y designa un tipoespecial de proceso de comunicacin. Al escribir estos nmeros durante la observacin se pretendeenumerar, y no juzgar, una posicin en la escala.FUENTE: Ned A. Flanders: Analyzing Teaching Behavior (Boston: Addison-Wesley, 1970).Figura 578TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACINResumenUna tarea importante de los investigadores de las ciencias del comportamientoconsiste en seleccionar los instrumentos de medicin para cuantificar la informacin.A los sujetos se les formulan preguntas directas mediante las entrevistas o loscuestionarios. Ambas tcnicas pueden ser estructuradas o inestructuradas. En lasentrevistas y cuestionarios inestructurados se presentan las preguntas a los sujetosy se registran sus respuestas libres. En las formas estructuradas las preguntasestn organizadas y a los sujetos se les ofrece una seleccin limitada de respuestas.Las pruebas constituyen los instrumentos ms importantes para la recopilacinde datos en la investigacin educacional. Una prueba es una serie de estmulos queproducen el rendimiento tpico en el sujeto. Las Pruebas de aprovechamiento sonexcelentes ejemplos de esta clase de medicin. Hay una gran variedad de ellas queproporcionan normas que pueden emplearse se como base de comparacin. Laspruebas de inteligencia son instrumentos para evaluar las capacidades verbales yno verbales de un individuo. Los inventarios de la personalidad tienen por objetomedir las caractersticas personales del sujeto.Las escalas de actitudes son instrumentos para medir las creencias, lossentimientos y reacciones del individuo a ciertos objetos. Los tipos ms importantesson las escalas de Likert, las de Thurstone, las de Guttman y el Diferencial Semntico.Las tcnicas sociomtricas sirven para estimar la posicin de un individuo entresus compaeros. Permiten identificar a los miembros populares de los grupos (lasestrellas), a los aislados y a las camarillas.Los mtodos de observacin directa fueron creados para observar sistemticamente el comportamiento.79ELAS MEJA MEJARECOLECCIN DE LOS DATOSRoberto Hernndez Sampieri*QU IMPLICA LA ETAPA DE RECOLECCIN DE LOS DATOS?Una vez que seleccionamos el diseo de investigacin apropiado y la muestraadecuada de acuerdo con nuestro problema de estudio e hiptesis, la siguienteetapa consiste en recolectar los datos pertinentes sobre las variables involucradasen la investigacin.Recolectar los datos implica tres actividades estrechamente vinculadas entre s:a) Seleccionar un instrumento de medicin de los disponibles en el estudiodel comportamiento o desarrollar uno (el instrumento de recoleccin de losdatos). Este instrumento debe ser vlido y confiable, de lo contrario no podemosbasarnos en sus resultados.b) Aplicar ese instrumento de medicin. Es decir, obtener las observaciones ymediciones de las variables que son de inters para nuestro estudio (medirvariables).c) Preparar las mediciones obtenidas para que puedan analizarse correctamente(a esta actividad se le denomina codificacin de los datos).QU SIGNIFICA MEDIR?De acuerdo con la definicin clsica del termino ampliamente difundida medirsignifica asignar nmeros a objetos y eventos de acuerdo a reglas (Stevens,1951). Sin embargo, como sealan Carmines y Zeller (1979), esta definicin esms apropiada para las ciencias fsicas que para las ciencias sociales, ya que variosde los fenmenos que son medidos en stas no pueden caracterizarse como objetoso eventos, puesto que son demasiado abstractos para ello. La disonancia cognitiva,la alienacin, el producto nacional bruto y la credibilidad son conceptos tan abstractospara ser considerados cosas que pueden verse o tocarse (definicin de objeto) osolamente como resultado, consecuencia o producto (definicin de evento)(Carmines y Zeller, 1979, p. 10).*Tomado de: HERNNDEZ, Roberto: Metodologa de la investigacin. Mxico, D.F., Mc Graw-Hill.1998. pp. 241-346.80TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACINEste razonamiento nos hace sugerir que es ms adecuado definir la medicincomo el proceso de vincular conceptos abstractos con indicadores empricos,proceso que se realiza mediante un plan explcito y organizado para clasificar (yfrecuentemente cuantificar) los datos disponibles los indicadores en trminos delconcepto que el investigador tiene en mente (Carmines y Zeller, 1979, p. 10). Y eneste proceso, el instrumento de medicin o de recoleccin de los datos juega unpapel central. Sin l no hay observaciones clasificadas.La definicin sugerida incluye dos consideraciones: La primera es desde elpunto de vista emprico y se resume en que el centro de atencin es la respuestaobservable (sea una alternativa de respuesta marcada en un cuestionario, unaconducta grabada va observacin o una respuesta dada a un entrevistador). Lasegunda es desde una perspectiva terica y se refiere a que el inters se sita en elconcepto subyacente no observable que es representado por la respuesta (Carminesy Zeller, 1979). As, los registros del instrumento de medicin representan valoresobservables de conceptos abstractos. Un instrumento de medicin adecuado esaquel que registra datos observables que representan verdaderamente a losconceptos o variables que el investigador tiene en mente.En toda investigacin aplicamos un instrumento para medir las variablescontenidas en las hiptesis (y cuando no hay hiptesis, simplemente para medir lasvariables de inters). Esa medicin es efectiva cuando el instrumento de recoleccinde los datos realmente representa a las variables que tenemos en mente. Si no esas nuestra medicin es deficiente y por lo tanto la investigacin no es digna detomarse en cuenta. Desde luego, no hay medicin perfecta, es prcticamenteimposible que representemos fielmente variables tales como la inteligencia, lamotivacin, el nivel socioeconmico, el liderazgo democrtico, la actitud hacia elsexo y otras ms; pero s debemos de acercarnos lo ms posible a la representacinfiel de las variables a observar, mediante el instrumento de medicin quedesarrollemos.QUE REQUISITOS DEBE CUBRIR UN INSTRUMENTO DEMEDICIN?Toda medicin o instrumento de recoleccin de los datos debe reunir dosrequisitos esenciales: confiabilidad y validez. La confiabilidad de un instrumentode medicin se refiere al grado en que su aplicacin repetida al mismo sujeto uobjeto, produce iguales resultados. Por ejemplo, si yo midiera en este momento latemperatura ambiental mediante un termmetro y me indicara que hay 22C. Unminuto ms tarde consultara otra vez y el termmetro me indicara que hay 5C.Tres minutos despus observara el termmetro y ahora me indicara que hay 40C.81ELAS MEJA MEJAEste termmetro no sera confiable (su aplicacin repetida produce resultadosdistintos). Igualmente, si una prueba de inteligencia la aplico hoy a un grupo depersonas y me proporciona ciertos valores de inteligencia; la aplico un mes despusy me proporciona valores diferentes, al igual que en subsecuentes mediciones. Esaprueba no es confiable (analcense los valores de la figura 1, suponiendo que loscoeficientes de inteligencia puedan oscilar entre 95 y 150). Los resultados no sonconsistentes; no se puede confiar en ellos.EJEMPLO DE RESULTADOS PROPORCIONADOS POR UN INSTRUMENTO DEMEDICIN SIN CONFIABILIDADPRIMERASEGUNDAAPLICACINMarthaTERCERAAPLICACIN130LauraLaura125LuisArturo118MarcoLus112ArturoMarco110Rosa Maria110ChesterTeresa131APLICACINLuis140130Teresa129127Martha124120Rosa Maria120Chester118Laura109Teresa118Chester108108Martha115Arturo103107Rosa Maria107Marco101Figura 1La confiabilidad de un instrumento de medicin se determina mediante diversastcnicas, las cuales se comentarn brevemente despus de revisar el concepto devalidez.La validez, en trminos generales, se refiere al grado en que un instrumentorealmente mide la variable que pretende medir. Por ejemplo, un instrumento vlidopara medir la inteligencia debe medir la inteligencia y no la memoria. Una pruebasobre conocimientos de Historia debe medir esto y no conocimientos de literaturahistrica. Aparentemente es sencillo lograr la validez. Despus de todo como dijoun estudiante pensamos en la variable y vemos cmo hacer preguntas sobre esavariable. Esto sera factible en unos cuantos casos (como lo sera el sexo de unapersona). Sin embargo, la situacin no es tan simple cuando se trata de variablescomo la motivacin, la calidad de servicio a los clientes, la actitud hacia un candidatopoltico y menos an con sentimientos y emociones, as como diversas variablescon las que trabajamos en ciencias sociales. La validez es una cuestin ms complejaque debe alcanzarse en todo instrumento de medicin que se aplica. Kerlinger(1979, p. 138) plantea la siguiente pregunta respecto a la validez: Est usted midiendolo que usted cree que esta midiendo? Si es as, su medida es vlida; si no, no lo es.82TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACINLa validez es un concepto del cual pueden tenerse diferentes tipos de evidencia(Wiersma, 1986; Gronlund, 1985): 1) evidencia relacionada con el contenido, 2)evidencia relacionada con el criterio y 3 ) e videncia relacionada con elconstructo. Hablemos de cada una de ellas.1) Evidencia relacionada con el contenidoLa validez de contenido se refiere al grado en que un instrumento refleja undominio especfico de contenido de lo que se mide. Es el grado en que la medicinrepresenta al concepto medido (Bohrnstedt, 1976). Por ejemplo, una prueba deoperaciones aritmticas no tendr validez de contenido si incluye slo problema deresta y excluye problema de suma, multiplicacin o divisin (Carmines y Zeller,1979). O bien, una prueba de conocimientos sobre las canciones de Los Beatlesno deber basarse solamente en sus lbumes Let it Be y Abbey Road, sino quedebe incluir canciones de todos sus discos.Un instrumento de medicin debe contener representados a todos los tems deldominio de contenido de las variables a medir. Este hecho se ilustra en la figura 2.2) Evidencia relacionada con el criterioLa validez de criterio establece la validez de un instrumento de medicincomparndola con algn criterio extremo. Este criterio es un estndar con el que sejuzga la validez del instrumento (Wiersma, 1986). Entre los resultados del instrumentode medicin se relacionen ms al criterio, la validez del criterio ser mayor. Porejemplo, un investigador valida un examen sobre manejo de aviones, mostrando laexactitud con que el examen predice qu tan bien un grupo de pilotos puede operarun aeroplano.Si el criterio se fija en el presente, se habla de validez concurrente (losresultados del instrumento se correlacionan con el criterio en el mismo momento opunto del tiempo). Por ejemplo, un cuestionario para detectar las preferencias delelectorado por los distintos partidos contendientes, puede validarse aplicndolo treso cuatro das antes de la eleccin y sus resultados compararlos con los resultadosfinales de la eleccin (si no hay fraude desde luego).Si el criterio se fija en el futuro se habla de validez predictiva. Por ejemplo,una prueba para determinar la capacidad administrativa de altos ejecutivos se puedevalidar comparando sus resultados con el futuro desempeo de los ejecutivosmedidos.83ELAS MEJA MEJAILUSTRACIN DE UN INSTRUMENTO DE MEDICIN CON VALIDEZ DECONTENIDO VERSUS CON UNO QUE CARECE DE STADOMINIO DE VARIABLELENAURAMZGInstrumento sin validezde contenidoInstrumento convalidez de contenidoLENAURAMZGLEFigura 23) Evidencia relacionada con el constructoLa validez de constructo es probablemente la ms importante sobre tododesde una perspectiva cientfica y se refiere al grado en que una medicin serelaciona consistentemente con otras mediciones de acuerdo con hiptesis derivadastericamente y que conciernen a los conceptos (o constructos) que estn siendomedidos. Un constructo es una variable medida y que tiene lugar dentro de unateora o esquema terico.Por ejemplo, supongamos que un investigador desea evaluar la validez deconstructo de una medicin particular, digamos una escala de motivacin intrnseca:el Cuestionario de Reaccin a Tareas, versin mexicana (HernndezSampieri yCortes, 1982). Estos autores sostienen que el nivel de motivacin intrnseca haciauna tarea est relacionado positivamente con el grado de persistencia adicional enel desarrollo de la tarea (v.g., los empleados con mayor motivacin intrnseca sonlos que suelen quedarse ms tiempo adicional una vez que concluye su jornada).Consecuentemente, la prediccin terica es que a mayor motivacin intrnseca,mayor persistencia adicional en la tarea. El investigador administra dicho cuestionariode motivacin intrnseca a un grupo de trabajadores y tambin determina supersistencia adicional en el trabajo. Ambas mediciones son correlacionadas. Si la84TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACINcorrelacin es positiva y sustancial, se aporta evidencia para la validez de constructodel Cuestionario de Reaccin a Tareas, versin mexicana (a la validez para medirla motivacin intrnseca).La validez de constructo incluye tres etapas:1) Se establece y especfica la relacin terica entre los conceptos (sobre la basedel marco terico).2) Se correlacionan ambos conceptos y se analiza cuidadosamente la correlacin.3) Se interpreta la evidencia emprica de acuerdo a qu tanto clarifica la validezde constructo de una medicin en particular.El proceso de validacin de un constructo est vinculado con la teora. No esposible llevar a cabo la validacin de constructo, a menos que exista un marcoterico que soporte a la variable en relacin con otras variables. Desde luego, no esnecesaria una teora sumamente desarrollada, pero s investigaciones que hayandemostrado que los conceptos estn relacionados. Entre ms elaborado y comprobadose encuentre el marco terico que apoya la hiptesis, la validacin de constructopuede arrojar mayor luz sobre la validez de un instrumento de medicin. Y mayorconfianza tenemos en la validez de constructo de una medicin, cuando sus resultadosse correlacionan significativamente con un mayor nmero de mediciones de variablesque tericamente y de acuerdo con estudios antecedentes estn relacionadas. Estose representa en la figura 3.GRAFICACIN DE UN INSTRUMENTO CON VALIDEZ DE CONSTRUCTOInstrumento mide constructo ATeora(Investigaciones hechas) encontraron que A se relaciona positivamente con B, C y D.Y negativamente con W.Si el instrumento mide realmente A, sus resultados deben relacionarse positivamentecon los resultados obtenidos en las mediciones B, C y D y relacionarse negativamentecon resultados de W.+B+CA+D-WEl instrumento parece realmente medir APara analizar las posibles interpretaciones de evidencia negativa en la validez deconstructo, se sugiere consultar a Cronbach y Meehl (1955) y Cronbach (1984).VALIDEZ TOTAL = VALIDEZ DE CONTENIDO + VALIDEZ DE CRITERIO + VALIDEZ DE CONSTRUCTOFigura 385ELAS MEJA MEJAAs, la validez de un instrumento de medicin se evala sobre la base de trestipos de evidencia. Entre mayor evidencia de validez de contenido, validez de criterioy validez de constructo tenga un instrumento de medicin; ste se acerca ms arepresentar la variable o variables que pretende medir.Cabe agregar que un instrumento de medicin puede ser confiable pero nonecesariamente vlido (un aparato por ejemplo puede ser consistente en losresultados que produce, pero no medir lo que pretende). Por ello es requisito que elinstrumento de medicin demuestre ser confiable y vlido. De no ser as, losresultados de la investigacin no los podemos tomar en serio.FACTORES QUE PUEDEN AFECTAR LA CONFIABILIDAD YVALIDEZHay diversos factores que pueden afectar la confiabilidad y la validez de losinstrumentos de medicin.El primero de ellos es la improvisacin. Algunas personas creen que elegir uninstrumento de medicin o desarrollar uno es algo que puede tomarse a la ligera.Incluso algunos profesores piden a los alumnos que construyan instrumentos demedicin de un da para otro, o lo que es casi lo mismo, de una semana a otra. Locual habla del poco o nulo conocimiento del proceso de elaboracin de instrumentosde medicin. Esta improvisacin genera casi siempre instrumentos poco vlidoso confiables y no debe existir en la investigacin social (menos an en ambientesacadmicos). Aun a los investigadores experimentados les toma tiempo desarrollarun instrumento de medicin. Es por ello que los construyen con cuidado yfrecuentemente estn desarrollndolos, para que cuando los necesiten con premurase encuentren preparados para aplicarlos, pero no los improvisan. Adems, parapoder construir un instrumento de medicin se requiere conocer muy bien a lavariable que se pretende medir y la teora que la sustenta. Por ejemplo, generar osimplemente seleccionar un instrumento que mida la inteligencia, la personalidad olos usos y gratificaciones de la televisin para el nio, requiere amplios conocimientosen la materia, estar actualizados al respecto y revisar cuidadosamente la literaturacorrespondiente.El segundo factor es que a veces se utilizan instrumentos desarrollados enel extranjero que no han sido validados a nuestro contexto: cultura y tiempo. Traducirun instrumento aun cuando adaptemos los trminos a nuestro lenguaje y loscontextualicemos no es de ninguna manera (ni remotamente) validarlo. Es unprimer y necesario paso, pero slo es el principio. Por otra parte, hay instrumentosque fueron validados en nuestro contexto pero hace mucho tiempo. Hay instrumentosque hasta el lenguaje nos suena arcaico. Las culturas, los grupos y las personas86TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACINcambian; y esto debemos tomarlo en cuenta al elegir o desarrollar un instrumentode medicin.Un tercer factor es que en ocasiones el instrumento resulta inadecuado paralas personas a las que se les aplica: no es emptico. Utilizar un lenguaje muy elevadopara el respondiente, no tomar en cuenta diferencias en cuanto a sexo, edad,conocimientos, capacidad de respuesta, memoria, nivel ocupacional y educativo,motivacin para responder y otras diferencias en los respondientes; son erroresque pueden afectar la validez y confiabilidad del instrumento de medicin.Un cuanto factor que puede influir est constituido por las condiciones en lasque se aplica el instrumento de medicin. Si hay ruido, hace mucho fro (por ejemploen una encuesta de casa en casa), el instrumento es demasiado largo o tedioso, soncuestiones que pueden afectar negativamente la validez y la confiabilidad.Normalmente en los experimentos se puede contar con instrumentos de medicinms largos y complejos que en los diseos no experimentales. Por ejemplo, en unaencuesta pblica sera muy difcil poder aplicar una prueba larga o compleja.Por otra parte, aspectos mecnicos tales como que si el instrumento es escrito,no se lean bien las instrucciones, falten pginas, no haya espacio adecuado paracontestar, no se comprendan las instrucciones, tambin pueden influir de maneranegativa.CMO SE SABE SI UN INSTRUMENTO DE MEDICIN ESCONFIABLE Y VLIDO?En la prctica es casi imposible que una medicin sea perfecta. Generalmentese tiene un grado de error. Desde luego, se trata de que este error sea el mnimoposible. Es por esto que la medicin de cualquier fenmeno se conceptualiza con lasiguiente frmula bsica:X=t+eDonde X representa los valores observados (resultados disponibles), t sonlos valores verdaderos y e es e1 grado de error en la medicin. Si no hay errorde medicin (e es igual a cero), el valor observado y el verdadero son equivalentes.Esto puede verse claramente as:X=t+0X=tEsta situacin representa el ideal de la medicin. Entre mayor sea el error almedir, el valor que observamos (y que es en el que nos basamos) se aleja ms delvalor real o verdadero. Por ejemplo, si medimos la motivacin de un individuo y esta87ELAS MEJA MEJAmedicin est contaminada por un grado de error considerable, la motivacinregistrada por el instrumento ser bastante diferente de la motivacin real que tieneese individuo. Por ello es importante que el error sea reducido lo ms posible.Pero cmo sabemos el grado de error que tenemos en una medicin? Calculandola confiabilidad y validez.Clculo de la confiabilidadExisten diversos procedimientos para calcular la confiabilidad de un instrumentode medicin. Todos utilizan frmulas que producen coeficientes de confiabilidad.Estos coeficientes pueden oscilar entre 0 y 1. Donde un coeficiente de 0 significanula confiabilidad y 1 representa un mximo de confiabilidad (confiabilidad total).Entre ms se acerque el coeficiente a cero (0), hay mayor error en la medicin.Esto se ilustra en la figura 4.INTERPRETACIN DE UN COEFICIENTE DE CONFIABILIDADMUY BAJA00BAJAREGULARACEPTABLEELEVADA110% de confiabilidaden la medicin(la medicin estcontaminada de error)100% de confabilidad en la medicin (no hayerror)Figura 4Los procedimientos ms utilizados para determinar la confiabilidad mediante uncoeficiente son:1. Medida de estabilidad (confiabilidad por testretest). En este procedimientoun mismo instrumento de medicin (o tems o indicadores) es aplicado dos oms veces a un mismo grupo de personas, despus de un periodo de tiempo. Sila correlacin entre los resultados de las diferentes aplicaciones es altamentepositiva, el instrumento se considera confiable. Se trata de una especie de diseopanel. Desde luego, el periodo de tiempo entre las mediciones es un factor aconsiderar. Si el periodo es largo y la variable susceptible de cambios, ello puedeconfundir la interpretacin del coeficiente de confiabilidad obtenido por esteprocedimiento, y si el periodo es corto las personas pueden recordar cmocontestaron en la primera aplicacin del instrumento, para aparecer como msconsistentes de lo que son en realidad (Bohrnstedt, 1976).2. Mtodo de formas alternativas o paralelas. En este procedimiento no seadministra el mismo instrumento de medicin, sino dos o ms versiones88TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACINequivalentes de ste. Las versiones son similares en contenido, instrucciones,duracin y otras caractersticas. Las versiones generalmente dos sonadministradas a un mismo grupo de personas dentro de un periodo de tiemporelativamente corto. El instrumento es confiable si la correlacin entre losresultados de ambas administraciones es significativamente positiva. Los patronesde respuesta deben variar poco entre las aplicaciones.3. Mtodo de mitades partidas (splithalves). Los procedimientos anteriores(medida de estabilidad y mtodo de formas alternas), requieren cuando menosdos administraciones de la medicin en el mismo grupo de individuos. En cambio,el mtodo de mitades partidas requiere slo una aplicacin de la medicin.Especficamente, el conjunto total de tems (o componentes) es dividido en dosmitades y las puntuaciones o resultados de ambas son comparados. Si elinstrumento es confiable, las puntuaciones de ambas mitades deben estarfuertemente correlacionadas. Un individuo con baja puntuacin en una mitad,tender a tener tambin una baja puntuacin en la otra mitad. El procedimientose diagrama en la figura 5.ESQUEMA DEL PROCEDIMIENTO DE MITADES-PARTIDASEl instrumentode medicin seaplica a un grupoLos tems sedividen en dosmitades (el instrumento se divideen dos)12345678910Cada mitadse calificaindependientementeSecorrelacionanpuntuacionesy sedetermina laconfiabilidadresultados(puntuaciones)134710PC (0 a 1resultados(puntuaciones)25689Figura 589PELAS MEJA MEJAAl dividir los tems, estos se empareja en contenido y dificultadLa confiabilidad vara de acuerdo al nmero de tems que incluya elinstrumento de medicin. Cuantos ms tems la confiabilidad aumenta (desdeluego, que se refieran a la misma variable). Esto resulta lgico, vemoslo conun ejemplo cotidiano: Si se desea probar qu tan confiable o consistente es lalealtad de un amigo hacia nuestra persona, cuantas ms pruebas le pongamos,su confiabilidad ser mayor. Claro est que demasiados tems provocarncansancio en el respondiente.4. Coeficiente alfa de Cronbach. Este coeficiente desarrollado por J. L. Cronbachrequiere una sola administracin del instrumento de medicin y produce valoresque oscilan entre 0 y 1. Su ventaja reside en que no es necesario dividir en dosmitades a los tems del instrumento de medicin, simplemente se aplica la mediciny se calcula el coeficiente.5. Coeficiente KR20. Kuder y Richardson (1937) desarrollaron un coeficientepara estimar la confiabilidad de una medicin, su interpretacin es la misma quela del coeficiente alfa.Clculo de la validezLa validez de contenido es compleja de obtener. Primero, es necesario revisarcmo ha sido utilizada la variable por otros investigadores. Y en base a dicha revisinelaborar un universo de tems posibles para medir la variable y sus dimensiones (eluniverso tiene que ser lo ms exhaustivo que sea factible). Posteriormente, se consultacon investigadores familiarizados con la variable para ver si el universo es exhaustivo.Se seleccionan los tems bajo una cuidadosa evaluacin. Y si la variable tiene diversasdimensiones o facetas que la componen, se extrae una muestra probabilstica detems (ya sea al azar o estratificada cada dimensin constituira un estrato). Seadministran los tems, se correlacionan las puntuaciones de los tems entre s (debehaber correlaciones altas, especialmente entre tems que miden una mismadimensin) (Bohmstedt, 1976), y se hacen estimaciones estadsticas para ver si lamuestra es representativa. Para calcular la validez de contenido son necesariosvarios coeficientes.La validez de criterio es ms sencilla de estimar, lo nico que hace elinvestigador es correlacionar su medicin con el criterio, y este coeficiente es elque se toma como coeficiente de validez (Bohrnstedt, 1976). Esto podrarepresentarse as:MedicinCorrelacinFigura 690CriterioTCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACINLa validez de constructo se suele determinar mediante un procedimientodenominado Anlisis de Factores. Su aplicacin requiere de slidos conocimientosestadsticos y del uso de un programa estadstico apropiado en computadora. Paraquien desee compenetrarse con esta tcnica recomendamos consultar a Harman(1967), Gorsuch (1974), Nie et al. (1975), OnKim y Mueller (1978 y 1978) yHunter (1980). Asmismo, para aplicarlos se sugiere revisar a Nie et al. (1975),Cooper y Curtis (1976) y en espaol Padua (1979). Aunque es requisito conocerel programa estadstico para computadora.91ELAS MEJA MEJA92TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACINCAPTULO IIEL MUESTREO93ELAS MEJA MEJA94TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACINEL MUESTREOUna vez que el investigador ha diseado la estrategia para contrastar la hiptesisy ha elaborado sus instrumentos de acopio de datos, debe resolver el problema deidentificar a los sujetos con los que trabajar o cul ser el objeto de estudio, parasaber a quines o dnde aplicar los instrumentos, ya sea de medicin, de observacino simplemente de acopio de informacin.En esta etapa el investigador debe definir la unidad de anlisis que, en el casode la investigacin de la conducta pueden ser personas, organizaciones, locales,mtodos didcticos, etc. Una vez establecida la unidad de anlisis, debe delimitar lapoblacin que ser estudiada. Sobre esta poblacin el investigador tratar degeneralizar los resultados de su trabajo.1. POBLACIN Y MUESTRAUna poblacin es la totalidad de sujetos o elementos que tienen caractersticascomunes. En otras palabras, una poblacin es la totalidad de los miembros de launidad de anlisis. El concepto de poblacin equivale al concepto de conjunto y stees delimitado por el investigador segn los criterios que considere pertinentes. Unapoblacin as conceptualizada ser ms grande o ms pequea, es decir, el tamaode la poblacin depender de la definicin que el investigador formule. Si define lapoblacin como el total de personas que estudian educacin superior en el Per, elnmero de esta poblacin es una cifra diferente a la cifra que corresponde al nmerode individuos varones que estudian educacin superior en el Per. Tambin constituyeuna poblacin el nmero de participantes de los programas de maestra de lasuniversidades nacionales, este nmero existe y es diferente al nmero de esta otrapoblacin: el nmero de participantes de los programas de maestra en educacinde la Universidad Nacional Mayor de San Marcos. Es muy importante que elinvestigador defina claramente la poblacin porque, como se ha visto, de estadefinicin depende el nmero de los elementos del conjunto.Segn las exigencias de la estrategia para contrastar hiptesis, el investigadordebe definir la poblacin. Muchos investigadores no definen con claridad la poblacinni mucho menos el nmero de sus elementos y directamente identifican la muestra.95ELAS MEJA MEJAEn este caso, los investigadores actan a ciegas, pues no tienen claro cul es launidad de anlisis con la que van a trabajar, ni tienen idea del tamao de la poblacin.Si por ejemplo se trata de hacer una investigacin acerca de los hbitos de lecturade estudiantes universitarios, la unidad de anlisis es estudiantes universitarios,pero es necesario definir qu estudiantes universitarios: estudiantes universitariosde universidades nacionales o de universidades particulares?, estudiantesuniversitarios de facultades de medicina o de ingeniera?, estudiantes universitariosvarones o mujeres? Las respuestas a estas interrogantes conducen a nmerosdiferentes de elementos del conjunto, pues el nmero de estudiantes universitariosdel pas es diferente del nmero de estudiantes universitarios de universidadesnacionales. El nmero de estudiantes universitarios del Per, no es el mismo que elnmero de estudiantes universitarios latinoamericanos. Es pues muy importantedefinir la poblacin, porque de esta definicin se deriva el nmero de sus elementos.La poblacin se llama tambin universo y su estudio se realiza mediante elcenso, es decir, mediante el conteo, uno a uno, de todos los elementos del conjunto.Son ejemplos de poblaciones o universos, los alumnos que estudian educacinsuperior en el Per, los docentes sin ttulo profesional de la ciudad de Lima o latotalidad de estudiantes de post grado de la Universidad Nacional Mayor de SanMarcos.La muestra es un sub conjunto de la poblacin. Para que un sector de lapoblacin sea considerado como muestra es necesario que todos los elementos deella pertenezcan a la poblacin, por eso se dice que una muestra debe serrepresentativa de la poblacin, es decir, debe tener las mismas caractersticasgenerales de la poblacin. No se consideran muestras si algunos sujetos de lasupuesta muestra no pertenecen a la poblacin. El estudio de la muestra se realizaempleando tcnicas de muestreo.El muestreo es la tcnica a travs de la cual se estudia la muestra. Cuando sedesea conocer, por ejemplo, la totalidad de habitantes del Per, se necesita recurrira un censo que es, como se ha dicho, el conteo uno a uno de todos los habitantes delpas. El resultado del censo es una cifra exacta que se denomina parmetro. Peroes el caso que los censos, por la complejidad que demanda su ejecucin y por losrecursos econmicos que requiere, no se realizan a cada momento. Por otra parte,los resultados de un censo no pueden ser conocidos de inmediato, por lo que lapregunta sobre la poblacin del Per queda sin respuesta inmediata. Pero como elinvestigador necesita una respuesta inmediata, recurre a otras formas de estimar elnmero de habitantes del Per y, va aproximaciones o anlisis de los ltimos datoscensales y de los ndices de mortalidad y natalidad en un perodo determinado,puede identificar una cifra, no exacta pero aproximada, que se denomina estadgrafo.Como resultado de la aplicacin de la tcnica de muestreo, el investigador obtiene96TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACINun estadgrafo, una cifra lograda por estimacin, clculo o aproximacin al nmeroreal de los elementos de la poblacin.Por eso se dice que el muestreo es una tcnica que permite conocer losparmetros de la poblacin a travs de los estadgrafos de la muestra . Estoquiere decir que la muestra, al ser considerada un sub conjunto de la poblacin tieneque ser, necesariamente, representativa de la poblacin para poder generalizar losdatos que se obtengan al estudiar la muestra.Una muestra no representativa es una muestra sesgada, por no poseer lasmismas caractersticas de la poblacin. Por ejemplo, si se quiere estudiar el ndice deeficiencia de un Centro de Estudios Pre Universitarios, no se puede aplicar una pruebaa todos los estudiantes que ingresaron en la Universidad, porque no todos los estudiantesque ingresaron provienen del mismo Centro de Estudios Pre Universitarios.El conocimiento aproximado del nmero de elementos de la poblacin es vlidosiempre y cuando se ubique dentro de los niveles de tolerancia o de variacin de losdatos. Por el contrario, cuando la discrepancia entre el estadgrafo y el parmetroes demasiada, no ser posible conocer la real dimensin de la poblacin. Sisupuestamente se conociera el parmetro y se aceptara que el nmero de habitantesdel Per, el da de hoy, es de 28867,563 habitantes, el estadgrafo que se obtendrasera vlido si se aproximara a esta cifra ideal, como por ejemplo decir que lapoblacin del Per, el da de hoy, se aproxima a los 29 millones de habitantes o sedijera que la poblacin del Per supera los 28 millones y medio de habitantes. Estasltimas son cifras calculadas, cifras estimadas, no son el resultado de un censo, sonestadgrafos que tienen la particularidad de aproximarse al parmetro. Pero sidijramos que la poblacin del Per supera los 100 millones de habitantes o sedijera que el nmero de habitantes del Per es menos de 6 millones, entonces, no seestara contribuyendo al conocimiento del parmetro a travs de los estadgrafos, elinvestigador se estara engaando con respecto al nmero de habitantes que hay,hoy da, en el Per, porque estara proporcionando cifras que no estn prximas alparmetro y, con toda seguridad, para obtenerlas, no habra realizado los clculosadecuados.Para que un estadgrafo sea vlido debe coincidir con el parmetro, con ms omenos aproximacin. En caso contrario, tal cifra no puede ser considerada unestadgrafo porque no se aproxima al parmetro.La tcnica del muestreo se usa cuando la poblacin es relativamente grande yno se puede censar a todos los sujetos y hallar parmetros. Por el contrario, si lapoblacin de estudio es pequea, no ser necesario emplear la tcnica del muestreoy ser preferible disponer de datos censales o parmetros. As, cuando la poblacines relativamente pequea, la muestra tender a ser ms grande. Y, por el contrario,si la poblacin es demasiado grande, la muestra tender a ser relativamente pequea.97ELAS MEJA MEJALa tcnica de muestreo permite generalizar los datos obtenidos para todos loselementos de la poblacin y no slo para los elementos de la muestra. Tambin sepuede generalizar para otras poblaciones que tengan caractersticas similares a lasque se estudia. Esta es la manera inferencial que hace posible la generalizacin delconocimiento y, por consiguiente, el avance de la ciencia.Para obtener muestras, el investigador debe tener en cuenta lo siguiente:La muestra debe ser una parte de la poblacin fcilmente accesible. Si porejemplo se desea hacer el anlisis de la pureza del agua potable que se consume enLima, los investigadores podrn abrir cualquier cao y llenar sus probetas delaboratorio con el agua que salga de dichos caos. Ahora si existiese alguna dudade que el agua que sale del cao no proviene de la planta central de procesamientode agua, los investigadores pueden constituirse en dicha planta de tratamiento yllenar sus probetas en la laguna que contiene el agua lista para distribuirse en laciudad.Si un investigador desea estudiar la influencia que determinados mtodosdidcticos producen en el aprendizaje de alumnos universitarios, puede seleccionarsu muestra acudiendo a distintas aulas de su Universidad en donde encontrarvarios grupos de estudiantes. El investigador en su recorrido por distintas facultadespuede ir seleccionando, para su muestra, a uno u otro grupo de alumnos a cuyasaulas llegue. Si se tiene, en un Hospital, un conjunto de Historias Clnicas, elinvestigador puede coger, al azar, el nmero de Historias Clnicas que desee o lasque encuentre ms a la mano.Cuando el investigador trabaja con poblaciones pequeas pero heterogneas,es preferible hacer censos y evitar aplicar la tcnica de muestreo. En todo caso, loque debe hacer el investigador es ubicar las llamadas unidades tpicas de esapoblacin. Estas unidades tpicas son las que, a juicio del investigador, ms se acercanal promedio de la poblacin. Por ejemplo, en un aula de 40 estudiantes, la muestrapuede estar constituida por los alumnos que tienen rendimientos acadmicos medios,de ninguna manera por los que tienen rendimientos acadmicos muy altos o muybajos.En la investigacin de la conducta, como quiera que se deben hacer mediciones,entrevistas, encuestas o aplicar otro tipo de instrumentos, es necesario que lossujetos que constituyan la muestra sean voluntarios, es decir, que demuestren supredisposicin de participar en la investigacin. En otras ciencias, como por ejemplola Biologa, esta condicin no es relevante, porque si por ejemplo se estudia elcomportamiento de los animales, el investigador puede coger, de las distintas jaulasde animales que dispone, el ejemplar cuyas caractersticas desea observar.98TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACIN2. DETERMINACIN DEL TAMAO DE LA MUESTRANo existe un criterio definido acerca del tamao recomendable que debe tenerla muestra. La experiencia del investigador, los recursos que dispone o las facilidadestcnicas que se le presenten, sern los determinantes para fijar el tamao de lamuestra. Sin embargo, desde la etapa de planificacin de la investigacin, se debefijar el tamao de la muestra. Para ello se debe sopesar las ventajas y desventajasde trabajar con una muestra de una determinada magnitud. En principio, una muestragrande, produce informacin ms confiable, cuando la poblacin es relativamentepequea. Por el contrario, una muestra pequea extrada de una poblacin grande,proporciona informacin ms confiable de esta poblacin y su grado derepresentatividad y generalizacin es mayor.Existen muchas tcnicas para calcular el tamao de una muestra. Cada una deellas parte de criterios especficos derivados de las caractersticas que tienen lasinvestigaciones que se desean realizar. En trminos generales, el tamao de unamuestra debe determinarse en funcin de las siguientes condiciones:La desviacin estndar de los datos de la variable dependiente.El nivel de significacin elegido para aceptar o rechazar la hiptesis nula.La magnitud que asigna el investigador a la diferencia de los promedios entre elgrupo experimental y el de control.Por ejemplo se trata de determinar el tamao de la muestra necesaria paraprobar la siguiente hiptesis: Existen diferencias significativas entre los promediosdel grupo de profesores que particip en un proceso de capacitacinprofesional presencial, con respecto del grupo de profesores que particip enel mismo proceso de capacitacin profesional mediante la modalidad deeducacin a distancia. En este caso, luego de analizar los resultados de la pruebade rendimiento acadmico, se debe hallar la desviacin estndar de estos datosque, por ejemplo, puede ser 3,5. Seguidamente se establece el nivel de significacinen 0,05, es decir el nivel de confianza o margen de error aceptable para decidirsobre la hiptesis nula. Finalmente se establece la diferencia que se estima debentener los promedios de los grupos, por ejemplo 2,76.Con estos datos, es posible resolver la siguiente frmula:En donde:n = tamao estimado de la muestra. = desviacin estndar de los datos de la variable dependiente.99ELAS MEJA MEJAt = nivel de significacin para decidir acerca de la hiptesis nula.P = tamao de la poblacin.D = estimacin de la diferencia entre grupos establecida por el investigador.Al sustituir los trminos en la frmula se tiene:El tamao de la muestra, segn esta tcnica es: 482Otra frmula que permite determinar el tamao de la muestra es la siguiente:En donde:n: tamao de la muestra.E: margen de error.P y Q: probabilidades de xito o fracaso (50%).N: Tamao de la poblacin.E2 : Margen de error al cuadrado.Reemplazando los valores, los datos son los siguientes:Hechas las operaciones resulta:El tamao de la muestra es de 568, para una poblacin de 6,250 sujetos.Sin embargo, estos procedimientos complican el trabajo del investigador, por loque resulta muy prctica la tabla de Arkin y Colton (Ver Cuadro N 3) que permiteidentificar el tamao de la muestra para una determinada poblacin segn el margende error con el que se desea trabajar. Empleando esta tabla, se puede hallar eltamao de la muestra deseada. Por ejemplo, con ayuda de esta tabla, si la poblacines 3,000, la muestra ser 353, con un margen de error de 0,05, que es igual al nivelde significacin elegido para decidir sobre la hiptesis nula. En el ejemplo propuesto,luego de hacer las operaciones se obtiene que, para una poblacin de 6,250, con unmargen de error de 0,04, la muestra debe ser de 568. Este dato hallado es muycercano al valor que se encuentra en la tabla: para una poblacin de 6,000 sujetos,con el 0,04 de margen de error, la muestra es 566.100TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACINComo se podr observar en esta tabla, cuanto ms pequea es la poblacin,ms grande es el tamao de la muestra. As, para una poblacin de 500, con unmargen de error de 0.05, la muestra es del mismo tamao, es decir del 100%. Sinembargo, para una poblacin muy grande, de 10,000, la muestra es de 350, queviene a constituir slo el 3,5 % de la poblacin. Por eso no se puede afirmar que eltamao de una muestra para que sea representativa debe ser del 5% o del 10%.En los casos en los que el casillero aparece en blanco, el tamao de la muestradeber ser de ms de la mitad del tamao de la poblacin.TAMAO DE LA MUESTRAAmplitudpoblacin5001,0002,0003,0004,0005,0006,0007,0008,00010,00015,00020,00025,00050,000100,000Infinito+ 1%---------5,0006,0006,6707,1438,3339,09110,000Amplitud de la muestra segn mrgenes de error+2%+ 3%+ 4%+ 5%+10%---22283--38528691-714476333951,364811517353971,538870541364981,667909556370981,765938566375981,842959574378991,905976580381992,0001,000588385992,1431,034600390992,2221,5306063921002,2731,0646103941002,3811,0876173971002,4391,0996213981002,50011,111625400100Arkin y Colton: Tables for statisticians. Fundamental Statistics in Psychologyand Education. Tokio, Mc Graw-Hill, 1965.Cuadro N 3Es muy relativo afirmar que una muestra sea grande o pequea. Si lapoblacin es pequea, por ejemplo 800 sujetos, la muestra podra ser del 50%,muestra porcentualmente grande, pero con slo 400 sujetos. En cambio si lapoblacin es de 80,000, una muestra de 400 sujetos es porcentualmente muypequea: slo el 0.5%. Por eso, en la prctica, los investigadores aplican lasiguiente regla: muestras grandes para poblaciones pequeas y muestraspequeas para poblaciones grandes.101ELAS MEJA MEJASegn lo que se puede observar en la tabla y las diferentes situaciones en lasque se determina el tamao de la muestra, se establece que una poblacin es pequeacuando el nmero de sus elementos no sobrepasa los 500.El tamao de la muestra depende de la precisin con la que el investigadordesea conocer el fenmeno que estudia. Si por ejemplo un investigador desea analizarel nivel de rendimiento acadmico de los estudiantes de una Universidad, el tamaode la muestra depender de cuan exactamente este investigador desea conocercuntos estudiantes tienen rendimiento acadmico alto y cuntos tienen rendimientoacadmico bajo en su poblacin de estudio. En las Ciencias Sociales se acepta unmargen de error de ms o menos 5%. As, si el porcentaje de estudiantes conrendimiento acadmico alto se calcula en el orden del 78%, luego de estudiar unamuestra pequea, el porcentaje de estudiantes con rendimiento acadmico alto detoda la poblacin estar entre el 73%, que resulta de restar 5 de 78 y el 83%, queresulta de sumar 5 a 78.Como se ve, el margen de error que se elige es arbitrario. Pero es muy importantetenerlo identificado al momento de decidir acerca del tamao de la muestra. Losmrgenes de error de diferentes magnitudes influyen en los resultados de lainvestigacin y en las decisiones que se adopten. Si en la investigacin no es aceptablecorrer grandes riesgos al adoptar las decisiones, los mrgenes de error deben serms pequeos, en cambio si las decisiones no conllevan riesgos serios, los mrgenesde error pueden sen ms grandes. Por ejemplo, si se trata de hacer presupuestos ycalcular la cantidad de dinero que se va a gastar en un determinado proyecto, ladecisin debe tomarse de modo muy preciso, mientras que si se va a decidir acercade si se aplica o no se aplica un determinado mtodo didctico, la decisin no es tanriesgosa y el margen de error tolerable puede ser ms grande.3. ERROR DE MUESTREOEn la investigacin de la conducta es ms difcil que una muestra representefielmente las caractersticas de la poblacin. A las discrepancias entre lascaractersticas de la poblacin y las caractersticas de la muestra se denominaerror de muestreo que, si es muy grande, tergiversa el sentido del concepto demuestra, pero si es pequeo, puede ser tolerado y, en tal caso, se puede asumir queuna muestra representa fielmente a la poblacin pero con un error pequeo o pocosignificativo que no es tan grande como para tergiversar el conocimiento de dichapoblacin.Por ejemplo, si el promedio del coeficiente intelectual de una poblacin de 2,300estudiantes universitarios es 110, una muestra ser muy representativa si el promedio102TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACINdel coeficiente intelectual de los 100 estudiantes de la muestra fuese tambin 110.En este caso no habra error de muestreo. Sin embargo, en la realidad, casi nuncase presenta esta situacin y antes bien es posible encontrar coeficientes intelectualesde 109, 111 110,5. Lo que interesa es establecer cul es el margen de error quedebe ser tolerado al identificar muestras para la investigacin de la conducta. Bastedecir que cuanto menor sea el margen de discrepancia, mayor ser la capacidad dela muestra de representar fielmente a la poblacin.4. VENTAJAS DE LA TCNICA DE MUESTREOEn la investigacin, la tcnica de muestreo se aplica cuando es necesario y noen todos los casos. Si por ejemplo al definir la poblacin el investigador estableceque el nmero de los elementos de la poblacin es 100, entonces no correspondetrabajar con una muestra, porque la poblacin es pequea y el investigador deberealizar un censo de todos los elementos de la poblacin. Los datos que obtengaluego del censo se denominan, como se ha dicho, parmetros y son datos msexactos y precisos que las cifras estimadas que se obtienen por medio del muestreo.Al realizar investigaciones no siempre se debe emplear la tcnica del muestreo.Slo debe emplearse en casos necesarios, es decir, cuando el nmero de loselementos de la poblacin, definida por el investigador, sea mayor de 500 elementos.Cuando es necesario, el empleo de la tcnica de muestreo proporciona considerableayuda al investigador y le ofrece las siguientes ventajas:Ocasiona menores costos: Los menores costos son producto del menor esfuerzoque se realiza para obtener los datos; pues el trabajo se facilita al estudiar unapequea porcin de la poblacin. Si, por el contrario, el investigador tuviera querealizar un censo, los esfuerzos y los costos seran mayores. Paradgicamente,cuando las poblaciones son muy grandes es recomendable trabajar con muestraspequeas.Permite mayor rapidez: Al trabajar con pequeas cantidades, los datos sepueden obtener ms rpidamente. Si el investigador requiere la informacin conurgencia, el muestreo le resuelve este problema.Proporciona mayores posibilidades de aplicacin: Las tcnicas censalesrequieren personal altamente calificado, planificacin rigurosa y anticipada del trabajo,equipos especializados, etc. En cambio, las tcnicas de muestreo flexibilizan eltrabajo porque no requieren las condiciones exigidas cuando se trata de hacer censos,y, por tanto, proporcionan mayores posibilidades de aplicacin.Produce mayor exactitud en el estudio de la poblacin: Cuando se reduce elnmero de casos de estudio, se ahorra un tiempo que el investigador puede103ELAS MEJA MEJAaprovechar para capacitar ms intensamente a un menor nmero de personal auxiliarque realizar un mejor trabajo. As tambin el investigador tendra mejoresoportunidades de realizar supervisiones ms minuciosas, tanto durante el trabajo decampo como en el procesamiento de la informacin.5. MUESTREO PROBABILSTCOEl muestreo, segn las condiciones en las que se realice, puede ser probabilsticoo no probabilstico Se denominan muestras probabilsticas a las que se obtienen porprocedimientos del azar o de la probabilidad, mientras que las muestras noprobabilsticas se obtienen siguiendo criterios seleccionados por el investigador ypor ello se llaman muestras intencionadas. Para comprender mejor esta distincines necesario explicar qu es la probabilidad.La probabilidad es la situacin que permite seleccionar a un miembro individualde una poblacin sin que intervengan, en absoluto, la intencin o los propsitos delinvestigador y, por el contrario, esta seleccin se realice completamente al azar oen forma totalmente aleatoria. Por ejemplo, si en un programa de maestra existen2,345 estudiantes y se desea obtener una muestra de 334 estudiantes, la probabilidadde seleccionar un estudiante para que conforme la muestra ser: 334: 2,345 = 0,14.Para que un hecho sea considerado probabilstico o del azar se requiere que secumplan las siguientes condiciones:1 Igualdad de oportunidades y,2 Independencia en la ocurrencia de los eventos.La igualdad de oportunidades exige que todos los sujetos de la muestra tengan lamisma oportunidad que los dems de ser seleccionados para conformar la muestra.Por ejemplo, si la poblacin es de 30 y se quiere obtener una muestra de 1, cadasujetos tendr una oportunidad sobre 30. En una situacin autnticamente probabilstica,no se acepta que uno de los 30 sujetos tenga ms de una oportunidad o que alguno delos 30, no tenga ninguna oportunidad de ser seleccionado para la muestra.La independencia en la ocurrencia de los eventos, significa que la ocurrenciade un evento no anticipa la ocurrencia del siguiente o no predisponga al investigadora seleccionar al siguiente elemento de la muestra. Si por ejemplo, en un sorteo, salepremiado el nmero 15, este hecho no debe anticipar que el siguiente nmero premiadofuese el 16. Si sucediera este evento, se puede decir que los premios estn saliendoen orden correlativo, lo que descalificara de probabilstico a dicho procedimientomuestral.Como consecuencia de la aplicacin del muestreo probabilstico se obtiene quelas muestras que se extraigan tengan caractersticas muy parecidas a las de lapoblacin. Lo contrario a estos casos es la intencionalidad o el sesgo. Azar e intencin104TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACINson, en consecuencia, dos extremos de un mismo continuum semntico. Azar eintencin nos interesan, por igual, en la investigacin de la conducta. As, cuandolos eventos suceden por obra del azar, se dice que el muestreo es probabilstico. Encaso contrario, si los eventos se producen por obra de la intencin del investigador,el muestreo se denomina intencionado o no probabilstico.5.1 Tipos de muestreo probabilsticoEn la investigacin cientfica es ms comn y recomendable el uso del muestroprobabilstico porque existe mayor posibilidad de que la muestra sea msrepresentativa de la poblacin. Los tipos de muestreo probabilstico ms conocidosson el sorteo, el muestreo aleatorio simple, el muestreo sistemtico y el muestreoestratificado.a) SorteoEl sorteo es el tipo de muestreo probabilstico ms conocido. Para realizar unsorteo es necesario que todos los sujetos de la poblacin estn identificados por unnmero y cuando se realice el sorteo, todos los sujetos deben tener la mismaoportunidad de salir premiados (igualdad de oportunidades). Y si hay ms de unpremio, el primer sujeto premiado, no debe constituirse en indicador para intuirsobre quin recaer el segundo premio; esto es lo que se ha denominadoindependencia en la ocurrencia de los eventos.En muchos casos, los investigadores, para identificar sus muestras, hacen sorteosentre los elementos de la poblacin, pero como es muy fcil en un sorteo sesgar losdatos, la tcnica del sorteo es poco recomendable.b) Muestreo aleatorio simplePara identificar una muestra empleando la tcnica del muestreo aleatorio simple,en primer lugar es preciso conocer el tamao de la poblacin de la cual se deseaobtener la muestra; en segundo lugar, se debe tener los listados de todos los miembrosde la poblacin; en tercer lugar, cada miembro de la poblacin debe recibir unnmero de orden o un cdigo numrico, y finalmente, se debe disponer de tablas denmeros aleatorios. Estas tablas son una secuencia de dgitos generados en el mscompleto desorden, es decir, sin que entre ellos exista ninguna correlacin. En todocaso, mediante procedimientos de cmputo, se puede generar dgitos del 0 al 9,cuidando que entre ellos no exista correlacin, es decir que la correlacin sea ceroo cercana a cero. Las tablas de nmeros aleatorios aparecen en las pginas finalesde los tratados formales de Estadstica, de uno de los cuales hemos extrado partedel milln de dgitos que public Rand Corporation en 1955, y que aparecen en elCuadro N 4.105ELAS MEJA MEJATABLA DE NMEROS ALEATORIOS000000000100002000031009737542084229901932533048056895302529765206489419645093761358674296093037071534673248052320938311548762403702560311658095920636159538867609117104023476474394392920082235080044367494591665336062765900004 12807 99970 80157 36147 64032 36653 98951 16877 12171 7683300005 66065 74717 34072 76850 36697 36170 65813 39885 11199 29170000060000700008000093106085269635737379610805776023213545753455710205105325035298240665692470486477835303686659055335808426147481857548342828679973053284686093507439852472870920344234031862383491352730973288579256248843500010 98520 17767 14905 68607 22109 40558 60970 93433 50500 7399800011 11805 05431 39808 27732 50725 68248 29405 24201 |52775 6785100012 83452 99634 06288 98033 13746 70078 18475 40610 68711 7781700013 88685 40200 86507 50401 36766 67951 90364 76493 89609 1106200014 99594 67348 87517 64969 91826 08928 93785 61368 23478 3411300015 65481 17674 17468 50950 58047 76974 73039 57186 40218 16544000160001700018000198012474350699160989335635998172680320505177277740266252142250801577214291486851445318432363693646427223640021087203567882111545521766219629778253642371399078822143859628694400543825376302655564181459800020 91499 14523 68479 27686 46162 83554 94750 89923 37089 2004800021 80336 94598 26940 36858 70297 34135 53140 33340 42050 8234100022 44104 81949 85157 47954 32979 26575 57600 40881 22222 0641300023 12550 73742 11100 02040 12860 74697 96644 89439 28707 2581500024 63606 49329 16505 34484 40219 52563 43651 77082 07207 31790000250002600027000286119615474945574248190446452662857316213264579527067897933444777479953543870872151924593675462216868653948384844431487675959382396911900307159593101184259212059425823321192927257016052759466459734667000029 23523 78327 73208 89837 68935 91416 26252 29663 05522 82562Tomado de: Haber/Runyon: Estadstica General. Mxico, Fondo Educativo Interamericano, 1973.Cuadro N 4Para identificar una muestra empleando la tabla de nmeros aleatorios, serequiere conocer el tamao de la poblacin P y el tamao de la muestra s. Si el106TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACINtamao de la poblacin es una cifra de 3 dgitos, los nmeros aleatorios se leern de3 en 3. Si el tamao de la poblacin es una cifra de 4 dgitos, los nmeros se leernde 4 en 4, y as respectivamente segn los dgitos que tenga el tamao de la poblacin.La lectura de los nmeros se puede realizar partiendo de cualquier fila o de cualquiercolumna de la tabla y se puede realizar la lectura comenzando, no necesariamentedel primer dgito sino de cualquier dgito de la fila o columna seleccionada. Paraproceder a la lectura de las tablas de nmeros aleatorios, se utilizan varios mtodos.Se explica a continuacin dos de los ms usados.Mtodo de lectura normal: Este mtodo se emplea cuando el primer dgitodel nmero de la poblacin P se encuentra entre 5 y 9. As, si la poblacin es de857 sujetos y se requiere una muestra de 10, se empezar a leer la tabla de 3 en 3,comenzando de cualquier fila o cualquier columna de la tabla de nmeros aleatorioshasta identificar a los 10 sujetos que se requieren para la muestra. Para ejemplificareste procedimiento presentamos una parte de la tabla de nmeros aleatorios queaparece en el Cuadro N 4 y si por ejemplo se empieza la lectura de la fila 18, lossujetos de la muestra sern los siguientes:177, 435, 099, 817, 774, 027, 721, 443, 236 y 002.Que en el fragmento de la tabla se han resaltado con negritas:00015000160001700018000196548180124743506991609893176143563599817268032050517468177277740266252142255095008015772142914868514580474531843236369364642776974223640021087203567887303921115455217662196297571867825364237139907882240218143859628694400543821654453763026555641814598Con estos mismos datos y leyendo por columnas, se procede del siguientemodo: si se comienza por las columnas 16, 17 y 18, se recorrer, hacia abajo, lastres columnas mencionadas seleccionando los 10 primeros nmeros distintos,comprendidos entre el 001 y 857. Los nmeros as encontrados son los siguientes:765, 648, 196, 093, 801, 340, 455, 020, 053 y 035.que en el fragmento de la tabla se han resaltado en negritas:76520648941964509376135867429609303707153467324805232093831180157 36147 64032107ELAS MEJA MEJA34072 76850 3669745571020510532503529824066569247048647786866568665905533580814905 68607 2210939808 27732 5072506288 98033 1374686507 50401 3676687517 64969 9182617468177277740266252509500801577214291485804745318432363693614225 68514 46427Se sobreentiende que los nmeros comprendidos entre el 858 y 999, no seconsideran en la muestra puesto que no existen sujetos identificados con estosnmeros dentro de este rango.Si al terminar de recorrer la columna no se ha terminado de identificar a los 10sujetos que se necesitan, se puede pasar a recorrer las tres columnas siguientes, obien saltar a otras tres columnas distintas.Mtodo de lectura con sustraccin: Es recomendable emplear este mtodocuando el primer dgito de la poblacin es 4 o menor que 4. Por ejemplo, si se deseaobtener una muestra de 13 sujetos de una poblacin es 167. Esta cifra se redondeaa la centena siguiente, as se sustrae 200 a cada nmero comprendido entre 201 y400; se sustrae 400 a todos los nmeros comprendidos entre 401 y 600; 600 detodos los nmeros entre 601 y 800; y 800 de todos los nmeros entre 801 y 999.Todos los residuos mayores de 168 hasta 200, se desechan. Por la raznanteriormente expuesta, al leer en la tabla las columnas 26, 27 y 28, se ubican lossiguientes nmeros que corresponden a los sujetos de la muestra:346 - 200 = 146248 - 200 = 048232 - 200 = 032383 - 200 = 183640 - 600 = 040108TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACIN366 - 200 = 166353 - 200 = 153686 - 600 = 086905 - 800 = 105358 - 200 = 158221 - 200 = 021507 - 400 = 107 y137.Los nmeros hallados se ubican en el siguiente fragmento de la tabla:00000 10097 32533 76520 13586 34673 54876 80959 09117 39292 7494500001 37542 04805 64894 74296 24805 24037 20636 10402 00822 9166500002 08422 68953 19645 09303 23209 02560 15953 34764 35080 3360600003 99019 02529 09376 70715 38311 31165 88676 74394 04436 2765900004 12807 99970 80157 36147 64032 36653 98951 16877 12171 76833000050000600007000086606531060852696357374717108057760232135340724557102051053257685082406656924704836697353036866590553361704261474818575486581386799730532846839885074398524728709111992340318623834912917009732885792562400009 73796 45753 03529 64778 35808 34282 60935 20344 35273 8843500010 98520 17767 14905 68607 22109 40558 60970 93433 50500 7399800011 11805 05431 39808 27732 50725 68248 29405 24201 52775 6785100012 83452 99634 06288 98033 13746 70078 18475 40610 68711 7781700013 88685 40200 86507 50401 36766 67951 90364 76493 89609 1106200014 99594 67348 87517 64969 91826 08928 93785 61368 23478 34113Con la misma poblacin y muestra, si se comienza a leer la tabla a partir de lavigsima fila, los nmeros son los siguientes:190989 - 800 = 189320 - 200 = 120505 - 400 = 105142256 - 200 = 056851 - 800 = 051464 - 400 = 064275 - 200 = 075109ELAS MEJA MEJA678 - 600 = 078896 - 800 = 096297 200 = 097788 700 = 088Que en el siguiente fragmento de la tabla se encuentran en la siguiente ubicacin:00018 69916 26803 66252 29148 36936 87203 76621 13990 94400 5641800019 09893 20505 14225 68514 46427 56788 96297 78822 54382 1459800020 91499 14523 68479 27686 46162 83554 94750 89923 37089 2004800021 80336 94598 26940 36858 70297 34135 53140 33340 42050 8234100022 44104 81949 85157 47954 32979 26575 57600 40881 22222 06413Si la poblacin fuese 384, se redondea la cifra a 400 y se sustrae 400 a todonmero comprendido entre 401 y 800 y automticamente se desechan todos losnmeros mayores de 800.Si se requiere extraer varias muestras de una misma poblacin, es aconsejablecambiar el punto de partida en la tabla. As ser posible disponer de varias series demuestras y, eventualmente, se pueden identificar muestras de muestras.c) Muestreo sistemticoEl muestreo sistemtico es una tcnica diferente de la anterior. Para utilizaresta tcnica se requiere disponer de listados de los sujetos que deben estaridentificados por sus nombres o por sus cdigos numricos. Es preciso conocer eltamao de la poblacin P y el tamao de la muestra s. Sea, por ejemplo 750, eltamao de la poblacin y 15, el tamao de la muestra. Entonces se divide P entres. El coeficiente hallado es la constante k. En este caso:K=P/s sea:750 / 15 = 50.La constante as encontrada es 50. Ubicada la constante, se recorre los listadosen los que aparecen los nombres de los sujetos de la poblacin y se entresaca, parala muestra, a los sujetos que se hallan separados por cada 50 nombres, es decir, porla distancia establecida por la constante. Pero en este caso, si se comienza aidentificar la muestra a partir del sujeto que tiene el nmero 01, y si se sabe cul esla constante, va a ser posible anticipar que los sujetos de la muestra sern quienescuyos nmeros de orden sean mltiplos de 50 (50, 100, 150, 200, etc.) Este hecho110TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACINestara en contradiccin con el segundo principio que rige los fenmenosprobabilsticos: la independencia en la ocurrencia de los eventos, porque la ocurrenciadel primer evento, ya est anticipando la ocurrencia de los siguientes. Para evitaresta situacin, se sortea los nmeros ubicados en el primer rango, en este caso, losprimeros 50, (la constante) y se comienza a aplicar la constante a partir del nmeroque sali sorteado. Por ejemplo, si en el sorteo de los 50 primeros nmeros sale elnmero 13, se aplicar la constante a partir del 13 y se proceder de la siguientemanera:13 + 50 = 63, 63 + 50 = 113, 113 + 50 = 163 ;y as sucesivamente hasta agotar la lista de los sujetos de la poblacin.Este es un mtodo que tiene la gran ventaja de entresacar a los sujetos de lamuestra de manera uniforme en toda la poblacin, es decir, este mtodo permitedistribuir la muestra de manera uniforme en toda la poblacin.Otra ventaja de este mtodo es que se puede identificar a los sujetos de lamuestra sin cometer errores. Adems es ms rpido en algunos casos como porejemplo si se tienen datos en un fichero, y la constante es una determinada cifra ysi el grosor de las fichas que contiene la constante es, por ejemplo, de una pulgada,se puede extraer una ficha, sin necesidad de contar cada una de las fichas, sinosimplemente midiendo, de pulgada en pulgada, el espacio que ocupan las fichas.Naturalmente que con esta variante del mtodo no se identificar exactamente alos sujetos de la muestra, pero la aproximacin ser muy alta.Otra situacin puede ser la siguiente. Si por ejemplo se desea obtener unamuestra de 400 personas cuyos nombres aparecen en la Gua Telefnica de Lima,se puede proceder de la siguiente manera: Si la Gua Telefnica de Lima tiene 1,000pginas y en cada pgina aparecen cuatro columnas de nombres y en cada columnahay 135 nombres, entonces su puede calcular, rpidamente el tamao de la poblacin,en este caso el nmero de abonados al servicio telefnico en Lima. El resultado deestos clculos es el siguiente:135 x 4 x 1,000 = 540,000La poblacin es, entonces, 540,000 abonados. Si se desea obtener una muestrade 400, se dividir 540,000 entre 400, lo que dar la constante, K, o sea 1,350.Como quiera que en cada pgina aparecen 540 nombres (135 por columna porcuatro columnas de nombres), se dividir 1,350 entre 540, lo que da la cifra de 2,5,es decir, se sacar un nombre cada 2,5, dos pginas y media de la Gua Telefnicay as, al terminar de hojear dicha Gua, se habr identificado a las 400 personas quese requieren para la muestra. Si se desea todava mayor precisin, se comenzaridentificando el primer nombre luego de hacer un sorteo de las 2,5 primeras pginas111ELAS MEJA MEJAde la Gua. Pero si se va a sacar un nombre cada 2,5 pginas de la Gua, de cul deestas 2,5 pginas se sacar el nombre? Lo aconsejable en este caso es sacar elnombre del centro, es decir de los lugares centrales de cada 2,5 pginas.Lo dicho tiene sus consecuencias en la precisin al identificar el tamao de lamuestra. Al parecer, este es un mtodo ms exacto, pues entresacando a un sujetoluego de cada 2,5 pginas, es decir segn la constante, se puede decir que la muestrase ha distribuido uniformemente en toda la poblacin.d) Muestreo estratificadoSi al investigador slo le interesan los sujetos en trminos de cantidad paraidentificar las muestras es suficiente emplear las tcnicas que acabamos de describir.En cambio, si el investigador est interesado en conocer algunas caractersticas dela poblacin, tales como edad, sexo, etc., es necesario estratificar la poblacin ylograr que las caractersticas de la muestra coincidan con las caractersticasestratificadas de la poblacin. El muestreo estratificado consiste en reducir lapoblacin en funcin de los sub conjuntos o estratos que se han identificado en sta.Sea el caso de la poblacin de estudiantes universitarios de la ciudad de Lima y sedesea estratificar la poblacin segn dos variables: sexo de los estudiantes y tipo degestin de la Universidad. As se tendr, si cada variable asume dos valores, loscuatro siguientes estratos: 1. Estudiantes varones de universidades nacionales; 2.Estudiantes varones de universidades particulares; 3. Estudiantes mujeres deuniversidades nacionales y 4. Estudiantes mujeres de universidades particulares.Estos cuatro estratos, tienen sus respectivos tamaos, no son todos iguales, y elinvestigador debe conocer el tamao de cada estrato.Estrato141.67%Estrato220%Estrato325%Grfico 4Si estos son los estratos y se conoce el tamao de cada uno, el investigadortendr que representar, en la muestra y en los mismos porcentajes, cada uno de losestratos de la poblacin. Luego de establecidos los estratos en la muestra para112TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACINidentificar a los sujetos se puede emplear cualquiera de los procedimientos descritosanteriormente. Lo que en realidad se hace es reducir el tamao de la poblacin,guardando su apariencia estratificada original.Sea el siguiente ejemplo:Total de estudiantes varones y mujeres deuniversidades nacionales y particulares:Total de estudiantes de universidades nacionales:Total de estudiantes de universidades particulares:Total de estudiantes varones de universidades nacionales:Total de estudiantes mujeres de universidades nacionales:Total de estudiantes varones de universidades particulares:Total de estudiantes mujeres de universidades particulares:120,00080,00040,00050,00030,00025,00015,000100,00 %66,67 %33,33 %41,67 %25,00 %20,83 %12,50 %Con estos datos se puede hacer la siguiente graficacin:25,00020,83%50,00041.67%15,00012,50%30,00025%Grfico N 5Como se trata de obtener una muestra de 400 sujetos, entonces se proceder,respetando los porcentajes encontrados, a calcular el nmero de sujetos para cadaestrato. Los datos son los siguientes:Muestra de estudiantes varones de universidades nacionales:41,70 % = 167Muestra de estudiantes mujeres de universidades nacionales:25,00 % = 100Muestra de estudiantes varones de universidades particulares:20,83 % = 83Muestra de estudiantes mujeres de universidades particulares:12,50 % = 50Esto significa que de los 50,000 estudiantes varones de universidades nacionales,se debe elegir a 167 estudiantes para la muestra. De las 30,000 estudiantes mujeresde universidades nacionales, se debe elegir a 100 estudiantes para la muestra. Delos 25,000 estudiantes varones de universidades particulares, se debe elegir a 83113ELAS MEJA MEJAestudiantes para la muestra y de las 15,000 estudiantes mujeres de universidadesparticulares, se debe elegir a 50 estudiantes para la muestra.Pero cmo identificar a estos estudiantes en la poblacin? Para estos casos seaplican las tcnicas probabilsticas descritas. Por ejemplo, mediante el muestreoaleatorio simple se puede identificar la muestra de 167 sujetos de una poblacin de50,000. As se debe proceder en cada uno de los estratos. Esta tcnica se denominamuestreo aleatorio estratificado.Las ventajas de aplicar la tcnica del muestreo aleatorio estratificado son lassiguientes:Si se requiere precisin en los datos que se analizan en cada una de las divisionesde los estratos, se puede considerar una poblacin independiente a cada uno de losestratos. Por ejemplo, el nmero de estudiantes de universidades nacionales.Tambin es conveniente la estratificacin por razones administrativas: Si unainstitucin tiene, por separado, identificados a los alumnos varones y mujeres, losestratos identificados facilitan el manejo de los datos institucionales.Los sujetos de la muestra pueden ser diferentes en funcin de cada estrato. Elinvestigador puede asumir que las caractersticas de los estudiantes de universidadesnacionales no son las mismas que las caractersticas de los estudiantes deuniversidades particulares. Para mantener sus respectivas identidades oparticularidades, es conveniente estudiarlas en estratos diferentes.Al identificar estratos, el investigador puede obtener mayor precisin en laestimacin de las caractersticas de cada estrato, porque si la poblacin esheterognea, los estratos ya son homogneos, pues se han agrupado a los miembrosde cada estrato por sus caractersticas comunes: estudiantes varones, que obviamentetienen caractersticas diferentes a las que poseen las estudiantes mujeres.El investigador, en funcin de las necesidades que tenga de analizar los datos o,en funcin de la precisin que busca, debe estratificar la poblacin, segn los criteriosque crea ms convenientes. Asimismo, depende de cada investigador determinarel tamao de la muestra en funcin del tamao del estrato que tiene identificado.Por lo general, la varianza de las muestras estratificadas es ms pequea que lavarianza que se observa en las muestras obtenidas con la tcnica del muestreoaleatorio simple. Esta menor varianza ya constituye una importante ventaja de estemtodo.114TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACIN6. MUESTREO NO PROBABILSTICOCuando el investigador, por las caractersticas de su estudio, necesita incorporaren la muestra a sujetos que posean las caractersticas deseadas por l, no es posibleemplear el muestreo probabilstico, sino un tipo de muestreo completamente distinto.Este es un tipo de muestreo en el que la probabilidad no es imprescindible y, por elcontrario, es necesario identificar a los sujetos de la muestra con criteriosintencionados, es decir, identificando a los sujetos de la muestra en base a criteriospreviamente establecidos. Si por ejemplo se trata de un concurso universitario deajedrez, y las autoridades de una determinada Universidad deben acreditar a tresrepresentantes, entonces seleccionarn a los tres mejores jugadores de ajedrez quetiene la Universidad para que la representen en el concurso. Como es natural, aestos tres jugadores que constituyen la muestra de la Universidad, no se los puedeidentificar mediante el azar ni empleando los mtodos probabilsticos, sino de formaintencionada buscando, entre todos los alumnos de la Universidad, a los tresestudiantes que renen las caractersticas necesarias, en este caso, ser buenosjugadores de ajedrez.a) Muestreo por cuotasCuando se desea obtener la muestra de una poblacin organizada en formapiramidal o arborescente, como es el caso del sistema educativo nacional, se puedeasignar cuotas a cada escaln de la organizacin. Por ejemplo, si se desea haceruna investigacin, a nivel nacional, sobre el rendimiento de los estudiantes deeducacin secundaria y se estima que la poblacin estudiantil de secundaria en elPer sobrepasa los dos millones de alumnos y se desea obtener una muestra de 504estudiantes, se procede de la siguiente manera: Si por ejemplo, desde el punto devista de la administracin, el Ministerio de Educacin tiene 8 Regiones, se asignancuotas a cada una de las Regiones. Las cuotas pueden ser proporcionales a lapoblacin estudiantil de cada Regin o bien pueden ser iguales para todas. En elcaso que se decidiera que fueran iguales, se asignaran cuotas de 63 alumnos porcada Regin (504 / 8 = 63). Seguidamente, en cada una de las Regiones, se asignarnnuevas cuotas para ser cubiertas por cada una de las UGEs. Suponiendo que en laRegin N 1, existieran 7 UGEs, a cada UGE le correspondera una cuota de 9sujetos (63 / 7 = 9). Si cada UGE tuviera 9 Colegios, se asignar un alumno porColegio. En este caso, para identificar al alumno de cada Colegio, se tendra quehacer un sorteo entre todos los alumnos o aplicar los otros tipos de muestreo comoel aleatorio simple o el muestreo estratificado. Luego, las autoridades harn elreporte inverso, de abajo hacia arriba, es decir el informe de los colegios a lasUGEs, el informe de las UGEs a la Direcciones Regionales y stas a la SedeCentral de Ministerio de Educacin y as se lograra, sumando las cuotas de lasRegiones, obtener la muestra de los 504 estudiantes requeridos para el estudio.115ELAS MEJA MEJAb) Juicio de expertosEl juicio de expertos es el criterio que maneja un profesional especializadocuando tiene que seleccionar sujetos. El experto decide qu sujetos van a participaren la muestra. Si por ejemplo se convoca a nivel de Lima a un Concurso Universitariode Matemtica, sern los matemticos o los profesores de matemtica quienesdebern emitir opinin o seleccionar, ellos, a los mejores alumnos de Matemtica decada Universidad para que representen, exitosamente, a la institucin. Si se tratade estudiar aspectos relacionados con el retardo mental, los profesores de laespecialidad, o mejor un psiclogo, y ms an, un equipo multidisciplinario deprofesionales, actan como expertos para diagnosticar o decidir sobre el tipo detratamiento que requieren estos alumnos.En estos casos, aplicando el juicio de expertos se determina quines van aformar parte la muestra. Las selecciones deportivas de una pas, por ejemplo las deftbol o voleybol, son muestras representativas del pas y los jugadores han sidoescogidos por el seleccionador/entrenador de entre un universo muy vasto dedeportistas. En este caso, el seleccionador/entrenador acta como experto paraemitir opinin y convocar a los jugadores.c) Muestreo ocasionalEn muchas oportunidades, en la investigacin de la conducta se recoge la opininde las personas con las que ocasionalmente tropieza el investigador. Esta es latcnica ms sencilla y muchas veces la nica manera de recopilar informacin. Suvalidez es relativa aunque parte del supuesto que los sujetos a quienes se entrevistason representativos de la poblacin. Por ejemplo, las agencias dedicadas al estudiode la opinin colectiva, para anticipar los resultados de una votacin de los ciudadanos,recogen informacin de los electores que salen del local en el que votaron. A partirde estos informes, realizan sus progresiones para llegar a la prediccin deseada.116AIRATNEMELPMOC ARUTCELNICAGITSEVNI ED SOTNEMURTSNI E SACINCTSARTSEUM SAL ED SOTNEMELE Y SENOICIDNOC*ovarB arreiS otutitseRNICONsadanimreted ,sisetpih sal sadalumrof ,ragitsevni a amelborp le odinifed zev anUal ed opmac le odatimiled y selbairav sal ed serodacidni e senoisnemid salsetna nicpo arto ,seroiretna sal ed smeda ,razilaer osicerp ecah es ,nicagitsevnied nicacilpa al etnaidem sotad ed adigocer al ,opmac ed ojabart le noc razepme ed.sodigele sodotm solnicavresbo ed otejbo sedadinu sal is ed nisiced al ne etsisnoc nicpo aveun atsErednetxe a av es etnemac in o ,osrevinu le namrof euq sal sadot res a nav oidutse o.salluqa ed artseum o avitatneserper etrap anu a nicagadni ales euq al se niculos amitl atse ,saeuqep senoicalbop ed osac le ne ovlaSy etsoc ,opmeit ed senozar ,sosac smed sol ne euq odad ,dadilaer al ne enopmi,sotad sol ed sisilna y nicacifisalc ,adigocer ed senoicarepo sal ed dadijelpmoca etnemlaudividni euqraba oidutse le euq ed dadilibisop al acitcrp al ne natracsed.osrevinu le ednerpmoc euq sedadinu sal sadotisac nicacilpa ed acinct anu sartseum sal ed osu le riutitsnoc la ,olle roPus eneit euq aicnatropmi al etnedive se ,selaicos senoicagitsevni sal ne larenegol rop reconoc ed laicos rodagitsevni le allah es euq ne dadisecen al y oidutsene adasab ,airetam anu ed etart es euqnua ,socisb sacitcrp y soipicnirp sus sonemocitmetam opmac la ecenetrep euq ,sedadilibaborp ed oluclc le y raza ed seyel sal.acitsdatse al ed,otnujnoc nu ed avitatneserper etrap anu ,lareneg ne ,etnemelpmis se artseum anUsm ol oeuqep ne ricudorper ebed sacitsretcarac sayuc ,osrevinu o nicalbop.elbisop etnematcaxenu ed etrap anu omoc sartseum sal rinifed nedeup es ,ociftneic sm odom eDaciftneic nicavresbo a etemos es euq ,adigele etnemadibed nicalbop o otnujnoc.pp .2991 .A.S ,ofninaraP .aapsE .laicos nicagitsevni ed sacincT :R ,ovarB arreiS :ed odamoT.091-471911*A J E M A J EM S A L Enibmat ,sodilv sodatluser renetbo ed otisporp le noc ,otnujnoc led nicatneserper ne.odagitsevni latot osrevinu le arapne etsisnoc ets .ocitsdatse ocitmetam otnemadnuf nu neneit sartseum saL,adauceda nicroporp ne y etnematcerroc adigele ,artseum anu ed sodinetbo euqadadnuf ,nicazilareneg o aicnerefni al recah edeup es ,sodatluser sodanimreted sonues euq led osrevinu le arap sodilv nos sodatluser sohcid euq ed ,etnemacitmetamnedeup es euq ,dadilibaborp y rorre ed setiml sonu ed ortned ,artseum al odartxe ah.osac adac ne etnemacitsdatse ranimreted:selaicos saicneic sal ne ,sajatnev setneiugis sal natneserp sartseum saL,osrevinu la nicaler ne adicuder etnemavitaler artseum anu noc ,salle etnaideM .1arto ed euq ,sonamuh soelcn y senoicalbop sednarg sal ratseucne nedeup es.ragitsevni elbisopmi etnemacitcrp o licfid yum ares arenamal y satseucne sal ne amonoce narg anu nenopus sartseum sal osac odot nE .2.nicuceje us ne zedipar royam ed dadilibisop.R ed ,acirpme agoloicoS ed odatarT le ne ,hcuehS alaes omoc ,smedA .3isac y etnatropmi yum ,ajatnev arto necerfo sartseum sal ,)sonceT( ginKatseucne anu euq sosicerp sm sodatluser recerfo edeup artseum anu ;aditrevdani.etrap anu a odot le ratimil ed atluser euq rorre led adatcefa tse euqnua ,latotatluser olle eD .ralucitrap osac la nicneta sm ratserp edeup es artseum anu nEartseum al euq ,nedro lat ed socitcf serorre sol ed nicatimil anu etnemlautneve.latot atseucne anu ed dadilatot us ne osicerp sm odatluser nu a ricudnoc edeuple raborpmoc arap sanacirema sacitsdatse sal ne sartseum necilitu es euq ha eD.selatot satseucne sal ed dutitcaxe ed odargSARTSEUM SAL ED SENOICIDNOC:ortauc nos sartseum sal ed selatnemadnuf senoicidnoc saL.etse ed dadilatot al on y osrevinu led etrap nadnerpmoc euQ.osrevinu le dutingam al a adanoicroporp etnemacitsdatse aes dutilpma us euQled nicanimreted ocitcrp otnup le noc nicaler ne allah es nicidnoc atsEednerpmoc euq sedadinu sal nges ,is ridiced arap evris y artseum al ed oamat.elbisimda on o se artseum anu ,osrevinu la otcepseratse iS .artseum al ed sotnemele sol ed niccele al ne nisrotsid ed aicnesua aLohceh omsim etse rop ratluser artseum al ,alamona anugla atneserp niccele.adaicivaczudorper euq odom lat ed ,osrevinu led leif ojelfer o avitatneserper aes euQis euq riced ereiuq otsE .nicagitsevni al a nedro ne sacisb sacitsretcarac sussacitsretcarac necerfo enopus es euq nicalbop al ne sodaicnerefid serotces yah021.1.2.3.4NICAGITSEVNI ED SOTNEMURTSNI E SACINCTnibmat artseum al ,nicagitsevni al ed sovitejbo sol ed sotcefe a ,selaicepserebed ,riced se ,nicroporp amsim al ne etnemasicerp y solrednerpmoc rebed.osrevinu le omoc adacifitartse ratsesal euq atneuc ne renet ed ah es ,selatnemadnuf senoicidnoc satse ed smedAocilbp led aroet anu ne ,serotua sonugla odacatsed nah omoc ,nasab es sartseumy saciglopot seder sal ed arutpur al necudorp ,)ueidroB( adazimota asam omocselaicos sogsar ed nednicserp y )zebI( laicos erbmidru al ed oudividni la nacnarraarebed sartseun sal ed oelpme le ,olle roP .)hcuehcS( setnatropmi selarutcurtse.adagitsevni dadivitceloc al ed arutcurtse al erbos aiverp nicamrofni anu racilpmiselautxetnoc soednos sodamall sol nos amelborp etse a niculos atreic anUed setnatilim sol ed ninipo al reconoc arap ,laudarg oertseum le ,olpmeje rop ,omoc,y selacol senoicces ed ,odnuges ,selaicnivorp senoicaredef ,oremirp ,ed oditrap nuacnun tse on oudividni le euq radrocer ed ah eS .sats ed setnatilim ed ,orecreted etnemadalsia etca euqnua ,euq onis ,dadeicos al ed odatcenocsed etnemlatot.ecenetrep euq sol a selaicos sopurg sol ed ojulfni le s ne avell ,atsARTSEUM AL ED ESAB.amsim al ed dadinu al y esab al nos artseum al ed selapicnirp sotnemele soLacas o eneitbo es euq al ed nicalbop al ,osac odot ne ,se artseum al ed esab aLremirp le nE .olratse edeup o adasnec ratse on edeup nicalbop atsE .artseum aloditnes ne on orep ,lairetam o laer oditnes ne artseum al ed esab al etsixe ,osacal ,lairetam otnat artseum al ed esab yah osac odnuges le ne euq sartneim ,lamrofal euq soudividni sol sodot ed osnec le ,lamrof omoc ,ragitsevni a laer nicalboped rangised eleus es artseum al ed esab ed onimrt le noc etnemasicerP .nenopmoc.ortsiger o osnec etse acifcepse arenamoditnes ne o etnemacifcepse adamot ,artseum al ed esab al ed aicnatropmi aLniccele al ed odatluser le se ,etnemavitarepo ,artseum al euq ed avired es ,otcirtse.salluqa ed odanimreted etnemaiverp otnujnoc o nicalbop anu ed ortned sedadinu edohcid ed ortsiger nu ed aicnetsixe al se ,artseum al ed ocisb otnemadnuf ,olle roPrazilaer atimrep y ,sedadinu sus sadot sadazilaudividni naczerapa euq le ne ,otnujnoc.osorugir oetros nu etnaidem niccele aled otnup le se osrevinu led sedadinu sal ed adazilaudividni nicercnoc atsEetsisnoc euq ne niccele al rogir noc razilaer arap oirasecen otnemadnuf le y aditrap.otcirtse oditnes ne artseum al ed esab al eyutitsnoc euq ecid es olle rop y artseum al,ogoltac nu ,orehcif nu ,atsil anu ,ortsiger nu ,osnec nu ne ritsisnoc edeup atsotnemele o ahcif adac a oremn nu etnemlamron rad ebed eS .cte ,onalp nu ,apam nu.ogoltac led121A J E M A J EM S A L Eeuq sedadinu sal sadot sadazilaudividni rarugif nebed artseum al ed esab al nEoilicimod ,erbmon ,osrevinu le ne oremn us ed niserpxe noc nicalbop al namrofsol ed nicacifitnedi al elbisop ecah artseum al ed esab al ,olle roP .cte ,osac us ne.roiretsop atseucne us y artseum al etnaidem odanoicceles nayah es euq sotnemelesohcum yaH .etsixe erpmeis on ,otcirtse oditnes etse ne artseum al ed esab aLelbisopmi etnemacitcrp se euq y sodagolatac o sodasnec ntse on euq sosrevinusetnetsisa sol in sellac sal rop alucric euq ocilbp le ntse ol on ,olpmeje roP .ragolatacal ed niccele al racitcarp se secnotne atpoda es euq niculos aL .oluctcepse nu aed onu ratseucne .g.v omoc ,otcefrepmi oirotaela otneimidecorp ngla rop artseumellac al rop nertneucne es euq ocnic adacoreP .atseucne al arap acifcepse artseum ed esab anu ramrof ares laedi oLisac ardnopuS .selaicos senoicagitsevni sal ne ,lareneg ol rop ,elbisop se on otsearap is ,olpmeje roP .nicalbop al adot a atseucne al rautcefe omoc datlucifid atnated esab anu ramrof eseidiced es aapsE adot a esaznacla euq atseucne anu recah.seloapse sol sodot ed osnec nu razilaer ardnopus otse ,aiporp artseum alse osac etse nE .sadamrof ay sesab nazilitu es etnemlamron ,nzar atse roPa somenopxe son on is seup ,adazilautca tse esab al euq ed esrarugesa osicerp.alle ed nevoj sm nicalbop al a ,olpmeje rop ,artseum al ed areuf rajedosrevinu( ratseucne somereuq euq nicalbop al is racifirev euq yah smedAa o )ojabart ed osrevinu( artseum al ohceh ed amot es euq al ed alleuqa y )ociretsaicnapercsid rebah ardop euqrop ,nedicnioc ,artseum al ed esab al ereifer es euq al.salle ertne sasnetxe sonem o smalrazilana ,alracsub euq yah ,artseum al ed esab al a otcepser ,ocitcrp nedro le nEeuq yah ,elbisop se olle y ,etsixe on iS .etsixe is oertseum led sotcefe a alraraperp yon euq ,odacidni ol nges ,laicepse odom ed ,radiuc ebed es osac etse nE .alramrofadanoisrotsid niccele anu ranimreted adeup euq amrof anugla ed adanedro etluser.artseum al ed avitatneserper on oopserC zehcnS solle ertne ,serotua sonugla euq ritrevda euq yah omitl roP.ocram artseum al ed esab al a namall ,)6 .p ,6791(,ocram rop nibmat edneitne ,odacidni eh euq otcirtse oditnes etse ed smedAatimrep euq ,cte ,senoicacinumoc ,sapam ,aiverp nicamrofni al ,oilpma oditnes ne.ratseucne a nicalbop al ed sotnemele sol sodot a ragellARTSEUM AL ED DADINUesab us ednerpmoc euq sotnemele sol ed onu adac se artseum al ed dadinu aL.etsixe odnauc amsim al ed ortsiger le ne ,sodazilaudividni e sodaremun ,narugif y221NICAGITSEVNI ED SOTNEMURTSNI E SACINCTnicavresbo ed sedadinu sal a netimer y natneserper ortsiger etse ed sedadinu saL.ragitsevni a osrevinu le namrof euqal elbisop necah sedadinu sus y ,atcirtse ,lamrof esab al odacidni eh omoC.ratseucne a osrevinu led nicavresbo ed sedadinu sal ed nicacifitnedi,savitceloc nibmat onis ,selpmis res nedeup ols on artseum al ed sedadinu saL,solbeup ,sedaduic ed serotces ,sopurg ,sailimaf rop sadiutitsnoc ntse odnauc omocse odnauc artseum al ed dadinu al ednerpmoc euq soudividni ed oremn lE .cte.artseum al ed allat amall es avitcelocanimreted euq ol se nicalbop o artseum al ed esab al ed sedadinu sal ed allat atsEedeup levin etsE .nicagitsevni al ne nicagerga ed levin le ramall eleus es euq ol,ocimnoce ,laicos ,laicapse retcrac ed neib ,sosrevid nicagerga ed sodarg ratneserp.sodagerga omoc najile es euq sovitceloc sol ngesla rarepo edeup es roloc ne VT ed sarpmoc sal raidutse arap ,olpmeje rop ,sA,sovitceloc sol ed ortned ,y sovitceloc ed o soudividni ed nicagerga ed levinnu edseD .senoican ,senoiger ,sotirtsid ,soipicinum res nedeup sots ,etnemlaicepse,atnev ed sotneimicelbatse ,sailimaf res nedeup sodagerga sol laicos atsiv ed otnup.sodanimreted senoicaicosa y somsinagro ,saserpmeARTSEUM Y OSREVINU ERTNE NICALERal etnemacifrg artseum ,)21 .p ,3791( ojuarA y aroM ed eugis euq amargaid lE.artseum y osrevinu ertne nicalero nicalbop adanimreted anu ed adicuder etrap anu se ,ev es omoc ,artseum aL.niccarf anu etnemavitatitnauc atneserper lauc al a nicaler ne ,osrevinuollE .osrevinu le euq ralucric amrof amsim al eneit artseum al nibmat orePsamsim sal renet ebed artseum al ,etnemavitatilauc ,euq racidni edneterp.atneserper euq nicalbop al euq sacitsretcaraces euq sedadinu ed otnujnoc o nicalbop al adot rop odamrof tse osrevinu lE.oidutse le ne etnemlaudividni sadavresbo res nardop euq y raidutse ereiuqal ,nicatneserper us ne ,agitsevni es amonoce ed senozar rop ,ograbme niS.artseumnibmat etrap amrof nicalbop o osrevinu le omc ev es nibmat ocifrg le nEosrevinu etsE .ocittopih osrevinu amall es euq la oilpma sm otnujnoc nu edardop es euq sal ne setnetsixe senoicalbop sal sadot rop odiutitsnoc tse ocittopih.adatceyorp nicagitsevni al rautcefe nibmat321A J E M A J EM S A L EOSREVINUOCITTOPIHE)otinifni etnemacitcrP(OSREVINUO)otinif( N ,NICALBOPn ,ARTSEUMravresbo a sedadinUnardop euq sedadinUsadavresbo odis rebahsetnetsixe sedadinu ed otnujnoCaroet al acilpa es euq sal a1 arugiFodis rebah se ociftneic ogzallah nu a amixm zedilav ad euq ol etnemasicerP.setnetsixe sal ed sahcum a nicaler ne onis nicalbop anu ne ols on odaborpmocarto y avitatilauc nicaler anu riugnitsid edeup es artseum al y osrevinu le ertnE.avitatitnaucy oertseum ed niccarf ed sotpecnoc sol nereifer es avitatitnauc nicaler al Aatneserper euq ejatnecrop le se oertseum ed niccarf aL .nicavele ed etneicifeoc ed.osrevinu la otcepser artseum alosrevinu nu ne is ,olpmeje roP .osrevinu le rop artseum al odneidivid eneitbo eSres oertseum ed niccarf al ,006 ed artseum anu odigele someh sedadinu 000,3 ed.%02 le o 02,0al rallah ed al salle ertne ,senoicacilpa sasrevid renet edeup niccarf atsErop nicisopmoc al econoc es odnauc artseum anu ed sotartse rop nicisopmoc.nicalbop o osrevinu led sotartsea osrevni oremn le euq asoc arto se on nicavele ed etneicifeoc la otnauc nEal ravele euq yah euq al rop daditnac al ne etsisnoc y oertseum ed niccarf al.osrevinu le renetbo arap artseumle nE .artseum al rop osrevinu le odneidivid ,roiretna al ed sver la ,eneitbo eSsecev sal alaes nicavele ed etneicifeoc le etnemacitcrP .5 ares odacidni osac.osrevinu le ne adinetnoc tse artseum al euqartseum al y osrevinu le euq ,odacidni ah es omoc ,egixe avitatilauc nicaler aLetnatropmi se ollE .nicroporp laugi ne sacisb sacitsretcarac samsim sal naner.sasrevid sarogetac nednerpmoc euq ,sodacifitartse sosrevinu sol ne odot erbos421NICAGITSEVNI ED SOTNEMURTSNI E SACINCTerbos ,etnematcaxe ed es acitcrp al ne euq licfid se aicnednopserroc atsEes on euq satsiverp satsivertne :sollaf yah erpmeis satseucne sal ne euqrop odot.cte ,nevleuved es on euq soiranoitseuc ,sadilv nos on o razilaer nedeupramrof etnatropmi se ,etnetsixe aicnapercsid al aczonoc es euq arap ,olle roParogetac adac enopus euq sejatnecrop sol netsnoc euq le ne ovitarapmoc ordauc nued oirbiliuqe le racifirev amall el es nicarepo atse A .artseum al ne y osrevinu le ne.artseum alsal ne sotartse sol ed sejatnecrop sol euq secev a rev ecah nicarepo atsEled sol ed etnatsab nereifid ,atseucne al adazilaer zev anu odot erbos ,sartseum.osrevinued nif a ,etnemadarebiled arucorp es aicnapercsid atse euq sol ne sosac yaHetnemetneicifusni aredisnoc es y etnemlaicepse raidutse aseretni euq otartse nu euqel euq ejatnecrop le atnemua es olle araP .sm tse ol artseum al ne odatneserpersotse nE .nicroporp amsim al ne sotartse sorto ed le eyunimsid es y ednopserrocal ne sots odnarednop ,sodatluser sol ne aicnapercsid atse rigerroc ebed es ,sosac.osrevinu le ne otartse adac a nednopserroc euq sejatnecrop sol nges artseumsoicicrejEranimreted edip es ,nicaunitnoc a nacidni es euq senoicagitsevni sal sadaD . 1,is y etneidnopserroc osrevinu led artseum anu ne nasab es is etnemadanozar.atcerroc se artseum al ,ovitamrifa osac nesol sodot a odidep ah es ,esalc anu ed amargoicos le razilaer ed sotcefe A )Aed soreapmoc sus ed serbmon sol atelepap anu ne naraserpxe euq sonmula.on euq solleuqa y odal us a sodatnes renet aratsug sel euq esalcatseupseRsol sodot nos osrevinu le otnauc ne ,artseum anu eyutitsnoc on euq oralc sE.sodatseucne noreuf solle sodot y esalc al ed sonmulatsivertne es nisirp anu ne senorav sol ed selauxes sacitcrp sal raidutse araP ) Beuq oiranoitseuc la rednopser a etnemairatnulov noratneserp es euq sol sodot a.odaraperp abah esatseupseRotnauc ne ,artseum anu yah ,osac etse ne ,euq riced edeup es etnemacirneGniS .nisirp al ne sodanretni ed latot led etrap anu a atseucne al ozih es olosniccele ed ametsis nu ne adasab ,adaiciv artseum anu ed atart es ,ograbmein ,osrevinu led avitatneserper raredisnoc edeup es on euq ol rop ,odaucedani.ets a sodidnetxe sodatluser sus521A J E M A J EM S A L Eacipt ailimaf anu noc soa sod etnarud odivivnoc ah laicos ogolportna nU )Ceuq odargol ah y aznaifnoc us odanag ah es ,sedruH sal ed dadilacol anu edus arap sretni ed adiv us ed sotcepsa sol nareisupxe el sorbmeim sus.nicagitsevniatseupseRedeup es on ,acipt ailimaf anu ne asab es euq agid es euqnua ,oidutse etsE.otcefe la etneicifus se on osac olos nu seup ,artseum omoc raredisnocetna nicneted on rop saditemoc nicalucric ed senoiccarfni sal raidutse araP ) Da anaam al ed ohco ed ,odicenamrep ah nicavresbo ed opiuqe nu ,pots nuy ,sovitucesnoc anames al ed sad sert etnarud pots le etna ,edrat al ed ohcosenoiccarfni sert adac rop anu ed sellated sol norangisnoc serodavresbo sol.sadavresboatseupseRes ,etrap anu agitsevni es ols omoC .senoiccarfni sal sadot nos osrevinu lEon y adaivsed se artseum atse oreP .salle sadot ed artseum ed ralbah edeupsaroh sanu ed nicamrofni anoicroporp ols euqrop ,osrevinu led avitatneserperagid adan euq nis ,anames al a sovitucesnoc sad sert ols ed y sadanimretedle euq sol ne ,anames al ed sad smed sol y ad led saroh setnatser sal erbos.etnerefid res edeup senoic carf ni sal ed dadilac y oremneuq lapicinum niccele anu ed dadinumoc anu ne sodatluser sol ricederp araP )Eotadidnac us tnugerp rodatseucne le ,supsed sad sonu ragul renet a abi.otov a ohcered noc serejum y serbmoh sol sodot a odireferpatseupseRserejum y serbmoh sol ,osrevinu le odot a atlusnoc es seup ,artseum etsixe oNse on osrevinu le ,etrap arto rop ,oreP .solle ed etrap a on y otov a ohcered nocatlusnoc es ,ecid es auq ay ,atseucne al ed sotcefe sol a ovitatneserperrenet euq yah y otov a ohcered noc sanosrep sal sadot a etnemadanimircsidnion euq odavele yum secev a ejatnecrop nu rebah eleus erpmeis euq atneuc nesol seup ,nicciderp al naraiciv saicnereferp sus ,aicneucesnoc nE .natovetnemlaer euq sol ed atcudnoc al ne etnemacin nasab es sovitcefe sodatluser.netov y ratov ed nicnetni nagneted onu ,sotadidnac sol nabatneserp es euq al ne ,sodatupid a niccele arto nE )Fartseum anu a ,ninipo ed oednos le zilaer es ,sadreiuqzi ed orto y sahceredovutbo eS .onoflet led oidem rop ,acinfelet atsil al ne esab noc raza la adigeleodigele ogeul tluser euqnua ,sahcered ed otadidnac la elbarovaf odatluser nu.sadreiuqzi ed le621NICAGITSEVNI ED SOTNEMURTSNI E SACINCTatseupseRodigele ayah es euqnua ,avitatneserper se ocopmat artseum al oednos etse nEonoflet neesop euq sol euq ed ohceh le enopus euq nisrotsid al atneserP .raza lane naes euq renopus ed se olle rop y ,ocimnoce levin otreic nu ed etneg nosatseucne al ed otreica ed atlaf al acilpxe ollE .sahcered ed nicroporp royam.senoiccele sal ed ovitcefe odatluser led,dadisrevinu al ed asoremun esalc anu ne seuqilc ed aicnetsixe al rirbucsed araP )Gerbmon le setnaidutse ed raza la adigele artseum anu a tnugerp rodagitsevni le.somitn sm sogima sus edatseupseRetnedecorpmi se artseum atse orep ,odaicnune le nges ,artseum anu ne asab es iSeuqrop ,seuqilc sol rirbucsed ,nicagitsevni al ne otseuporp nif la nicaler ne.esalc al ed sorbmeim sol sodot a euqraba atseucne al euq osicerp se olle arapes euq somitn sogima ed odarrec opurgbus le se ,odibas se omoc ,euqilC.etnemacorpcer ,sorto a sonu solle sodot negile000,5 apurga euq larutluc dadeicos anu ed sacitlop sedutitca sal raidutse araP ) Hsolle ed 005 a oiranoitseuc rop atseucne anu razilaer odidiced ah es sorbmeimsodigele soicos sotnat sorto a satsivertne 002 ed smeda ,etnemairartibra sodigeleriutitsus noreitimrep es serodatsivertne sol dadilaer al ne neib is ,raza la.sorto rop sodigele soicos sol etnemetneucerfatseupseRaremirp al ,ograbme niS .osrevinu led artseum ,oipicnirp ne ,sosac sod sol ne yaHnu ne niccele al esrasab ed nicidnoc al ener on otnauc ne elbisimdani seed oipicnirp la enopo es smeda y ,raza la elbisop se is ,lanoicar otneimidecorpeuq ed orgilep narg yah seup ,airartibra res ebed on niccele ahcid euqatcerroc artseum al osac odnuges le nE .alle ne sovitejbus soiretirc naczelaverprop ,y lanosrep nicutitsus al rop dadilaer al ne adaiciv odatluser ah etnemlaicini.oditimrep nah es serodatsivertne sol euq avitejbus ,otnatdade ed royam ocilbp led sretni le ragitsevni arap sodacrem ed aserpme anU ) I,sazar sarto ed 000,3 y sorgen 000,5 ,socnalb 000,8 neviv ednod daduic anu edanu a atseucne anu razilaer odidiced ah ,adanimreted rocil ed acram anu rop.sorgen 004 ed raza la adigele artseumatseupseRosrevinu le euqnua euqrop ,adilvni artseum anu ed atart es nibmat osac etse nEal ad es smeda y alle ed rotces nu ne asab es ols ,nicalbop al adot se721A J E M A J EM S A L Ese euq ,nicalbop al ed aicnerefid a ,oengomoh se euq aicnatsnucricsal ed etrap anu rednerpmoc arebed artseun al atcerroc res araP .aengoreteh.adacifitartse ratse arebed ,riced sE .nicroporp amsim al ne sazar serted amargorp nu otsiv nabah euq asac ed sama ed nicroporp al ramitse araP ) Jed raza la artseum anu noreigile serodagitsevni sol ,roiretna anames al ne VT,sosip 051 ed atseupmoc ,sanaznam sahcid ed anu nE .daduic al ed sanaznamsadartnocne noreuf euq ,asac ed sama 001 a noratsivertne serodatseucne sol.atreup al a ramall la osip le neatseupseRah on ,051 ed 05 ,artseum al ed odavele yum ejatnecrop nu euq eneit es uqAodot erbos ,artseum al a dadivitatneserper atiuq ollE .odatsivertne res odidop,senoicapuco sarto u ojabart rop ,euq elbisop se nabatlaf euq sal ed sahcum euqropeuq sal ed nicroporp al salle ne ,otnat rop ,y asac ed areuf etnemlautibah ntse.royam aes amargorp le otsiv nah onatseucne rop razilaer odasnep ah es euq soidutse setneiugis sol sotseupuS . 2.solle sodot ne artseum al ed dadinu al y esab al racidni edip es ,lartseumsasoigiler senoicamrofni sal ed sotcepsa sosrevid sus ne niculove al ed sisilnA ) A.oilicnoC led supsed y setna seloapse socidirep sol neatseupseR,socidirep ed dadilarulp anu acraba oidutse le euq ritrevda euq yah ragul remirp nElareneg artseum aL .oa adac ed ortned ocidirep adac ed soremn ed y soa edsasrevid sal a setneidnopserroc sartseumbus sert ,seup ,rednerpmoc ebed.sadacidni sedadilarulped laicifo ortsiger le res arebed artseum al ed esab al ,socidirep sol a otcepseR.ocidirep adac artseum al ed dadinu al y sodazirotua seloapse socidirep sol sodoted larutan atsil al se artseum al ed esab al euq oivbo se ,soa sol a otnauc nE.oa adac dadinu al y nicagitsevni al euqraba euq sol sodotsoremn ed latot le ares esab al ,oa y ocidirep adac ed ortned ,omsimisA.oremn adac dadinu al y oa la ocidirep adac rop sodacilbupaelirdam anoz al ed serailimaf sadneiviv ed senoicidnoc sal erbos oidutse nU ) B.sacellaV edatseupseR,euq le ne ,anoz al ed onalp le res arebed artseum al ed esab al osac etse nEodacifitartse oertseum ed sotcefe a serotces rop etnemavitalerroc sadaremun.artseum al ed dadinu al nariutitsnoc sanaznam sal ,osac us ne821NICAGITSEVNI ED SOTNEMURTSNI E SACINCTsenoicaicosa sal ed selanoicnuf y selarutcurtse senoicidnoc sal erbos oidutse nU )C,sasoigiler ,sacimnoce sal ed nisulcxe noc ,aapsE ed sadavirp sairatnulov.selacidnis y sacitlopatseupseR.nicaicosa adac :dadinU .senoicaicosa ed laicifo ortsiger lE :artseum al ed esaBlaicos esalc al y railimaf dadilibatse al ertne nicaler al erbos nicagitsevni anU ) D.aeuqep daduic anu neatseupseRed nrdap o osnec la artseum al ed esab omoc rirrucer euq arbah osac etse nE.ailimaf al ares artseum al ed dadinu aL .daduic al ed sonicev.dadilanosrep ed opit y oiretsim ed y rorroh ed enic la nicifA )EatseupseRanu artseum al ed esab omoc renetbo ed dadilibisop al ev es on osac etse nEed otneimidecorp le ,olpmeje rop ,ratpoda euq arbah olle roP .ortsiger o atsiled nicceyorp al a setnetsisa sol ed ,.cte ,ohco ,ocnic adac ed onu a ratseucne.saluclep ed opit etseed seroyam setnatibah 005,8 ed dadinumoc anu erbos ocigloicos oidutse nu nE . 3.058 ed artseum anu odigele ah es dadeetse odicelbatsE .nicavele ed etneicifeoc le y oertseum ed niccarf al rallaH,sodaicrovid ohco odatluser nah odazilaer oidutse le ne euq otseupus y omitl.dadinumoc al ne atsixe elbaborp se euq sodaicrovid ed latot oremn le ranimretedatseupseR%01 =001 x 058005 ,8:oertseum ed niccarF0 05 ,8058:nicavele ed etneicifeoC01 =sodaicrovid ed oremn la laugi :nicalbop al ne sodaicrovid ed elbaborp oremN.08 = 01 x 8 :nicavele ed etneicifeoc le rop artseum al ne.sailimaf sal ne ehcel ed omusnoc le erbos atseucne anu razilaer odatceyorp ah eS . 4.048 ,artseum al ed dutilpma al y ,000,6 se osrevinu led sailimaf ed oremn lEes ,artseum atse atneserper euq oertseum ed niccarf al atneuc ne odneineTed artseum al ne riulcni nebed es euq sedadinu ed oremn le ranimreted edip:osrevinu le ednerpmoc euq setneiugis selanoiseforp sotartse sol ed onu adac921A J E M A J EM S A L E001002000,2006009,1.002,1selarebil selanoiseforPsetnaicremoCsorerbOserotlucirgAsoicivreSsodaelpmEatseupseR%41 =001 x 048:oertseum ed niccarF000 ,6:otartse adac arap artseum ed sedadinU41820 82486 628 610 48= % 4 1 .00 1.... sel a re bil senoi sefo r P= % 4 1 .00 2 se tn ai c re mo C= % 4 1 .00 0.2 so re r bO= % 4 1 .00 6 sero tl uci rgA= % 4 1 .00 9.1 soi ci vre S= % 4 1 .00 2.1 sod ael pm E L A TO Toicicreje ne etnemlaicifo sodagoba ertne atseucne anu razilaer odatceyorp ah eS . 5.liviC ogidC led amrofer al erbos ninipo us reconoc ed otejbo noc ,dirdaM ednemitse es euq ed osac le ne ,artseum al ed sesab y sedadinu selbisop sal ralaeSsenif sol a adauceda sm ares luc etnemadanozar racidni e ,sairav res nadeup.sodiugesrepatseupseR,oicicreje ne sodagoba sol ,odaicnune le nges ,res ed ah artseum al ed dadinu aLo sodapurga neib ,etnemlaudividni neib natca sots euq ritrevda euq yah oreped eires anu ohcapsed us ne neneit euq sodacatsed ,sodagoba netsixe neiba artseum al ed dadinu omoc ramot ed dadilibisop al etsixe otnat roP .setnaduyasodamrof ntse ay ,setefub y sohcapsed sol neib o oicicreje ne odagoba adac.sodagoba soirav o onu ropne sodagoba sol ed ninipo al reconoc se nicagitsevni al ed otejbo le euq odaDed se ,sorto noc ohcapsed nu ne ejabart euqnua ,odagoba adac euq y oicicrejesus ed al ed etnerefid sonem o sm ,aiporp ninipo us agnet euq renopusres arebed osac etse ne rigele a artseum al ed dadinu al euq ecerap ,soreapmoca o noc ejabart euq ed etnemetneidnepedni ,oicicreje ne laudividni odagoba adacsol ed artseum al ed dadinu omoc niccele al ,etrap arto roP .sorto ed senedr sal.artseum al ed esab al ramrof arap selicfid sm samelborp aetnalp sohcapsed031NICAGITSEVNI ED SOTNEMURTSNI E SACINCTed esab al renetbo arap ,artseum al ed dadinu al amrof atse ed adanimreteDa rirrucer ardop es ,dirdaM ed oicicreje ne sodagoba sol sodot ed atsil o ,atssal o selacsif sortsiger sol razilitu ,olpmeje rop ,omoc ,sotneimidecorp soiravy sortsiger sol rigele elbireferp se euq oivbo sE .sodagobA ed oigeloC led satsiled laicifo otnemucod le neyutitsnoc otnauc ne ,sodagobA ed oigeloC led satsiloicicreje ne sodagoba sol a atseucne al rigirid la euq esetN .oicicreje ne sodarteloigeloC le ne sodalucirtam ntse euq sol a omsim ohceh etse rop neyulcxe es.oicicreje nis sodagoba omocserolav y sedutitca ,senoinipo erbos lanoican atseucne anu rautcefe edneterp eS . 6ed senevj ed oremn le ,0691 ed osnec 1e ngeS .aloapse dutnevuj al edniccarf aL .000,007,4 ed ,sodnoder soremn ne ,are soa ortaucitniev a ecniuq.000,1/1 ne odajif ah es oertseum eded sedadivitca rop nicisopmoc al ,naesop es euq socitsdatse sotad sol ngeS:etneiugis al are aloapse dutnevuj al001 rop 51arutlucirgA001 rop 52airtsudnI001 rop 02oicremoC001 rop 53 soicivres y sanicifO001 rop 5setnaidutsEsal reconoc laicepse sretni etsiver euq eerc atseucne al azilaer euq opiuqe lEed oremn le euq atluser orep ,litnaidutse dutnevuj al ed sedutitca y senoinipo,ednopserroc sel euq nicroporp al nges ,soiratisrevinu a razilaer a satseucne.otcefe la etneicifusni aredisnoc es euq oremn ,532 ed ols seal ed oamat le rairav nis ,euq arap recah edeup es uq ranimreted edip eSsecev ortauc osep nu noc alle ne sodatneserper ntse setnaidutse sol ,artseumle ne otartse us ed aicnatropmi al nges arednopserroc sel euq la roirepus.sotartse rop artseum al ed etnatluser nicisopmoc al odnacidni ,osrevinuatseupseRtse on otartse nu odnauc ,elbisimda se ,niccudortni al ne odacidni ah es omoCnicatneserper al ratnemua o razrof ,osrevinu le ne odatneserper etnemetneicifusal nicroporp amsim al ne odneyunimsid ,artseum al ne otartse etse ed.sodatneserper etnemetneicifus sotartse sorto ed alle ne nicapicitrapsetnaidutse sol euq amitse es euq odaicnune le ne ecid es omoc ,osac etse nEsel euq la roirepus secev ortauc osep nu noc sodatneserper ratse nebedal ne nicroporp us euq oralc se ,001 rop 5 ,osrevinu le nges ednopserroc131A J E M A J EM S A L E,001 rop 51 led otnemua nu enopus otsE .001 rop 02 nu ed res rebed artseumsanicifo ne 001 rop 8 nu ,olpmeje rop ,sotartse sorto ne odicuder res rebed euq.airtsudni al ne 001 rop 3 nu y oicremoc ne 001 rop 4 nu ,soicivres y%5122617202001:ares sotartse rop artseum al ed nicisopmoc al ,otse ngeS.....arutlucirgA..airtsudnI..oicremoC. . . . . . . . . . . . . . . . . sanicifo y soicivreSsetnaidutsELATOTsol sodigocer y roiretna oicicreje le ereifer es euq a atseucne al adautcefE A7odaralced nah es ,atsiverp nicroporp al ne otartse adac ed ortned soiranoitseucsejatnecrop setneiugis sol atsilaicos ocimnoce ametsis nu ed soiraditrap.otartse adac ed ortned sotseupus%040704050903,95arutlucirgAairtsudnIoicremoCsoicivreSsetnaidutsElanoican latoTnoc artseum al ed nicisopmoc al ne adazilaer nicaretla al otneuc ne odneineTnajelfer otartse adac ed sejatnecrop sol is racidni ed osrevinu la nicalerlatot ejatnecrop le is y otartse us ne dutitca atse ed nisnetxe al etnemavitcefe.dutnevuj al adot a nicaler ne ajelfer al lanoicanatseupseRdutitca al a nisehda al etnemavitcefe najelfer otartse adac ed sejatnecrop soLarajelfer al ets .lanoican latot le sa on orep ,otartse us ed ortned nitseuc neal euq amsim al areuf osrevinu led sotartse sol ed lautnecrop nicisopmoc al isetnemairatnulov odaretla ah es roiretna oicicreje le nges omoC .artseum al edroyam le otercnoc ne euq acilpmi nicaretla atse ,artseum al ed nicisopmoc alanu neneit euq sol nos etnemasicerp euq ,setnaidutse sol a odidecnoc osepled otnemua nu agnopus ,atsilaicos ocimnoce ametsis la elbarovaf sm dutitcaamsim al aradraug artseum al is odatluser areibuh euq la otcepser lanoican latot.osrevinu le euq sotartse sol ne nicroporp231NICAGITSEVNI ED SOTNEMURTSNI E SACINCTled ovitcefe lanoican latot le ranimreted edip es ,roiretna nisulcnoc al adaD B 7odneigirroc ,atsilaicos ocimnoce ametsis led soiraditrap senevj ed ejatnecropsol ed nicacilpitlum o nicarednop al etnaidem atart es euq ed nicaivsed alotcudorp le odneidivid y osrevinu le ne ejatnecrop le rop otartse adac ed sodatluser.001 ropatseupseR:atsilaicos ocimnoce nemigr nu ed soiraditrap senevJsol ed odarednop %otatse adac ne selbarovaf65,7185,715,4otartse led %osrevinu le need %selbarovaf515202535040704050905,3503,95DADIVITCA ED SOPURG...arutlucirgAairtsudnIoicremoCsoicivreSsetnaidutsELANOICAN LATOTanu ,atsilaicos ocimnoce nemigr led soiraditrap lanoican latot le euq ev eS05,35 le se ,artseum al ed sotartse sol ne adautcefe nicaretla al adigerroc zev.ats ne abatluser omoc ,001 rop 03,95 le on y ,001 ropomoc ,etnemairatnulov sadaretla sadacifitartse sartseum ed ,osac etse ne otnaTareifid atseucne al adautcefe ed supsed adinetbo artseum al euq ed le nees ,osrevinu le ne sots ed sejatnecrop sol ed sotartse sonugla ne etnemelbisnes.selatot sodatluser sol odom etse ed rigerroc nebednabapucoerp euq sacitlopocimnoceoicos senoitseuc sal erbos oednos nu nE . 8ne odneinet ,adacifitartse arenam ed artseum anu igile es ,agleb nicalbop al ay anolav ,acnemalf :niger al )a :sacitsretcarac o setroc sod atneuc.dadinumoc al ed oamat le )b y ,latipacsalesurB ed otnematrapeded sotartse sotnitsid sol ed artseum al ne nicatneserper ed sejatnecrop soL:setneiugis sol ,atseucne al adazilaer zev anu ,noreuf acitsretcarac o etroc adac%02,25acnemalf nigeR04,23anolav nigeR04,51latipacsalesurB00,001331A J E M A J EM S A L E%512,816,618,517,616,81,900,001setnatibah 000.2 ed sonem eD000,5 a 2 eD000,01 a 5 eD000,02 a 01 eD000,05 a 02 eD000,001 a 05 eDsm y 000,001 eDatneuc ne odneinet ,osrevinu led otcepser artseum al ed oirbiliuqe le racifireVal ,atseucne al ed acop al ne ,are otartse adac ed ets ne nicatneserper al euq:eugis euq%6,94acnemalf nigeR7,33anolav nigeR7,61latipac-salesurB00,001%1,515,812,719,417,613,83,900,001setnatibah 000,2 ed soneM000,5 a 2 eD000,01 a 5 eD000,02 a 01 eD000,05 a 02 eD00,001 a 05 eDsm o 000,001 eDatseupseRordauc nu ramrof ragul remirp ne osicerp se odidep oirbiliuqe le racifirev araP,osrevinu le y artseum al ne arogetac adac ed sejatnecrop sol ed ovitarapmoc:eugis euq la ralimisosrevinu ne %6,947,337,61artseum ne %2,254,234,51431SAROGETAC:nigeRacnemalFanolaVlatipacsalesurBNICAGITSEVNI ED SOTNEMURTSNI E SACINCT1,515,812,719,417,613,83,90,512,816,618,517,616,81,9:sedadinumoc oamaTsetnatibah 000,2 ed sonem eD000,5 a 2 eD000,01 a 5 eD000,02 a 01 eD000,05 a 02 eD000,001 a 05 eDsam y 000,001 eDne setnatropmi senoicairav netsixe on euq artseum raluco niccepsni elpmis aL.latot nicalbop o osrevinu le ne y artseum al ne otartse adac ed senoicroporp salnebed es o savitacifingis nos saicnerefid satse is raborpmoc arap ,etnatsbo oN.2x ed abeurp al razilitu edeup es ,raza la etnemelpmis531A J E M A J EM S A L E631TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACINCAPTULO IIIEL PROCESO DE PRUEBADE HIPTESIS137ELAS MEJA MEJA138TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACINEL PROCESO DE PRUEBA DE HIPTESIS1. HIPTESIS NULAS Y PRUEBA INVERSAEl mtodo cientfico, en su secuencia final, plantea la necesidad de someter aprueba las hiptesis. Esta tarea es la que hace distinto al conocimiento cientfico delos otros tipos de conocimientos. Someter a prueba las hiptesis consiste en recolectardatos de la realidad para disponer de evidencia emprica que confirme o contradigala hiptesis planteada. Para someter a prueba o contrastar una hiptesis es necesario,adems de formular la hiptesis alterna, elaborar una hiptesis nula, que viene a serla negacin de la alterna. Es preciso realizar este artificio debido a que es la nicamanera posible de probar una hiptesis. Esto se debe a que, tericamente, lashiptesis siempre plantean diferencias, incrementos, efectos, consecuencias, etc.,que produciran las variables independientes en las dependientes, y bien se sabeque tales diferencias o incrementos pueden presentarse en diferentes formas, endistintas manifestaciones o en diferentes cantidades. Las hiptesis alternas planteaninfinitas maneras de establecer relaciones entre las variables. Por el contrario, lashiptesis nulas, al negar lo planteado en las hiptesis alternas, sostienen que lasvariables independientes no influyen o no producen ningn efecto en las variablesdependientes. Las hiptesis nulas niegan los efectos, niegan las diferencias, nieganlos incrementos y tratan de establecer igualdades o semejanzas. En las hiptesisnulas la posibilidad de que una variable no produzca efectos en otra, es una y slouna, por lo que es ms fcil adoptar decisiones con respecto a una hiptesis nula, laque niega los efectos, la que constituye una sola posibilidad, que adoptar decisionesacerca de las diferencias que plantea la hiptesis alterna, que suponen infinitasposibilidades de influencia o incremento. Por ejemplo, dadas las lneas AB y CD,sean las siguientes hiptesis:A ___________________________ BC ___________________________ DGrfico N 6139ELAS MEJA MEJAHiptesis alterna:Hiptesis nula:Las lneas son diferentesLas lneas no son diferentesComo se ha dicho, existen muchas maneras de que estas lneas sean diferentes,pero existe una sola posibilidad de que estas lneas no sean diferentes, es decir, quesean iguales. La prueba de hiptesis consiste en reunir evidencia emprica conrespecto a la hiptesis nula, es decir, reunir datos que pongan en evidencia la nicaposibilidad en la que las lneas no sean diferentes, que permitan establecer que laslneas sean iguales. Si el investigador acumula datos en apoyo de la hiptesis de lano existencia de diferencias entre las lneas, entonces se acepta la hiptesis nula yse rechaza la hiptesis alterna. Por el contrario, si los datos no confirman la igualdadde las lneas, se rechaza la hiptesis nula y se tiene que aceptar la hiptesis alterna.Pero, en este caso, aceptar la hiptesis alterna no significa comprobar la verdad detal hiptesis, slo significa que se ha encontrado evidencia emprica que hace pensarque tal hiptesis no es falsa.Si un cientfico sostiene que la inteligencia incrementa el aprendizaje, paracontrastar esta hiptesis puede formar dos grupos de estudiantes. En uno de ellospuede ubicar estudiantes con alto nivel de inteligencia y en el otro grupo puedeubicar estudiantes con bajo nivel de inteligencia. La teora cientfica al respectoconduce a pensar que el grupo de estudiantes que ostenta altos niveles de inteligencia,alcanzar ms altos niveles de aprendizaje, mientras que el grupo de estudiantescon bajos niveles de inteligencia alcanzar niveles bajos de aprendizaje. Lasdiferencias en los niveles de aprendizaje que se puede encontrar entre estos dosgrupos son mltiples; se puede hallar pocas diferencias, que las diferencias puedenser profundas, las diferencias pueden ser de un nivel medio, etc. Existen, en teora,infinitas posibilidades de que los grupos sean diferentes en cuanto a sus niveles deaprendizaje. Pero si el investigador, cada vez que realiza el experimento, halla lasmismas puntuaciones, tanto en grupos de estudiantes con altos niveles intelectualescomo en grupos de estudiantes con bajos niveles intelectuales; por ejemplo, si lospromedios hallados en ambos grupos fuese, 12,35, entonces podr decir que aceptala hiptesis nula porque halla, cada vez que examina el aprendizaje en grupos deestudiantes con diferentes niveles intelectuales, promedios de 12,35. Pero esto esun absurdo. No es posible que los grupos de estudiantes con diferentes niveles deinteligencia alcancen puntuaciones iguales, pues las bases tericas que sustentanesta hiptesis establecen que la inteligencia incrementa el aprendizaje. Sin embargo,si sucediera esta absurda situacin, el investigador deber aceptar la hiptesis nula,aquella que sostiene que no existen diferencias en el aprendizaje entre los gruposde estudiantes con altos niveles de inteligencia con respecto a aquellos grupos deestudiantes que poseen bajos niveles de inteligencia. sta constituira una nicasituacin y al hallarla, debe rechazar la hiptesis alterna, aquella que sostiene que140TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACINexisten diferencias en los niveles de aprendizaje entre ambos grupos de estudiantes.Pero como sta es la situacin absurda, en los hechos, cabe la posibilidad de que elinvestigador se incline por rechazar la hiptesis nula, pues es ms posible encontrardiferencias que igualdades.Esta es la manera de contrastar hiptesis. La metodologa cientfica indica quese debe proceder de este modo, pues es ms fcil hallar la nica posibilidad que nose produzcan diferencias que demostrar las infinitas posibilidades de diferenciasque plantean las hiptesis alternas. Algunos autores llaman a este procedimiento laprueba del absurdo, pues se asume, como hiptesis, una situacin absurda paraluego buscar evidencias que nieguen o contradigan esta absurda situacin.2. ERRORES AL ADOPTAR DECISIONESEn base a la evidencia emprica reunida, el investigador adopta sus decisionesy, como es natural, toda decisin humana lleva implcita la posibilidad de error. Elinvestigador debe tratar de no cometerlos; sin embargo, cuando se adoptandecisiones con respecto a la hiptesis, el investigador puede cometer dos tipos deerrores:Error de tipo I: El error de tipo I consiste en aceptar la hiptesis nula cuandoen realidad es falsa. Para evitarlo, se recomienda ampliar el tamao de la muestra.Error de tipo II: El error de tipo II consiste en rechazar la hiptesis nulacuando en realidad no existen argumentos para rechazarla. Para evitarlo serecomienda perfeccionar la calidad de los instrumentos de acopio de datos.Considerando este contexto, el investigador siempre correr el riesgo de cometererrores, por lo que debe trazar estrategias ms eficaces, utilizar instrumentos msprecisos y trabajar con muestras del tamao adecuado.Es normal que se produzcan estos errores. El avance cientfico tecnolgicodepende, en muchos casos, de las correcciones que hacen los cientficos a loserrores que han cometido otros cientficos que realizaron investigacionesprecedentes. Los esfuerzos por realizar replicaciones o refutaciones cientficaspermiten corregir los errores que un investigador hubiera cometido o confirmar lasdecisiones a las que puede haber llegado luego de repetir los experimentos en variasoportunidades, lo que permite confirmar la validez de las decisiones adoptadas.141ELAS MEJA MEJA3. PRUEBA DE HIPTESISEl proceso de prueba de hiptesis puede hacerse de dos maneras: mediantetcnicas estadsticas o mediante tcnicas que no requieren el empleo de la estadstica.Se ha dado en llamar investigacin cuantitativa cuando se usan tcnicas estadsticasy se denomina investigacin cualitativa cuando no se usan tcnicas estadsticas. Enla actualidad se desarrolla una polmica muy intensa en torno a la validez de estastcnicas, pero parece ser que algunas variables, necesariamente deben serestudiadas con mtodos cuantitativos, porque es posible medir o cuantificar susmagnitudes o propiedades, mientras que otras variables, por su propia naturaleza,no pueden estimarse cuantitativamente, entonces se deben emplear, necesariamente,los mtodos cualitativos. En muchos casos, las ltimas investigaciones cientficosociales se realizan integrando el anlisis cuantitativo con el cualitativo, lo que permiteuna mejor comprensin de los fenmenos que se estudian. En lo que sigue, seexplicar la metodologa que emplea tcnicas estadsticas.Cuando se emplean mtodos estadsticos o cuantitativos, se dispone de dostipos de pruebas estadsticas: las paramtricas y las no paramtricas. Las pruebasparamtricas sirven para analizar eventos producidos por el azar o la suerte, mientrasque las pruebas no paramtricas sirven para analizar eventos producidos por laintencin, la voluntad o los propsitos. En la investigacin de la conducta, campo enel que predomina la voluntad y la intencin de los individuos, las hiptesis se contrastancon pruebas no paramtricas. En cambio, las pruebas paramtricas se usan cuandolas hiptesis tienen que ver con situaciones en las que no acta la voluntad o laintencin de las personas, es decir, cuando los hechos se producen al azar. Es msplausible usar pruebas paramtricas en la investigacin en ciencias naturales.4. NIVEL DE SIGNIFICACINEn todo proceso de investigacin cabe suponer que los eventos pueden ocurrirpor causa del azar o de la intencin. El problema radica en determinar cundo unevento se produce por causas del azar o cundo un evento se produce por causasde la intencin. El nivel de significacin proporciona los criterios para decidir acercade esta situacin.El nivel de significacin es el margen de tolerancia aceptable para establecerlos lmites, dentro de los cuales, se debe decidir si los eventos ocurren por causasdel azar o por causas de la intencin. El nivel de significacin se expresa en trminosde porcentajes. Para el caso de la investigacin de la conducta el porcentaje aceptablees del 5%, lo que significa que para aceptar una hiptesis alterna tendr que sernecesario que los eventos sucedan en el 95% de los casos, y slo en el 5% sucedanpor causas del azar. Por ejemplo, si el investigador postula la siguiente hiptesis: el142TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACINmtodo didctico de trabajo en equipo permite mejorar el nivel de aprendizajede los estudiantes, y encuentra que en el grupo en el que ha aplicado la variablemtodo didctico de trabajo en equipo, el nivel de aprendizaje del grupo, enpromedio, es 13,45, mientras que en el grupo en el que no ha aplicado dicha variableel promedio del grupo llega a 13,06, debe decidir si la diferencia entre estas dospuntuaciones, que slo es de 0,39 centsimos, ha sido producida por la aplicacin dela variable m todo didctico de trabajo en equipo o s implemente ha sidoproducida por la casualidad o el azar. En estas situaciones, el investigador no tieneelementos de juicio para decidir si los hechos se han producido por el azar o por laaplicacin de la variable, que es la situacin intencionada. Como es natural, si lasdiferencias que halla son mnimas, cabe suponer que los hechos se producen por lacasualidad o el azar. En cambio, si las diferencias son notorias, cabe suponer quelos hechos se han producido como consecuencia de la aplicacin de la variable. Elproblema que tiene el investigador, en esta etapa del proceso, radica en establecera qu llama pequea diferencia o diferencia no significativa o diferencia grande osignificativa. El nivel de significacin es el criterio que le permite adoptar la decisinms adecuada.El nivel de significacin tambin se puede expresar en trminos decimales: Eneste caso, 5% equivale a 0,05 ya que el margen de confianza es 0,95. La suma deestas cifras da 1. En las Ciencias Sociales, el nivel de significacin que generalmentese usa es de 0,05. En otras disciplinas cientficas se usan niveles de significacinms finos, es decir, se acepta que los hechos ocurran al azar en porcentajes menorescomo por ejemplo: el 0,5%, 0,1% 0,01%, que en trminos decimales, estos nivelesde significacin son del 0,005, 0,001 y 0,0001, respectivamente.En cambio, en los estudios de opinin o de mercado, debido a que la voluntad delos sujetos es muy cambiante, se aceptan mrgenes de error o niveles de significacinms amplios, como por ejemplo del 10%, es decir, 0,10.5. GRADOS DE LIBERTADLos grados de libertad son las posibilidades de libre variacin que tienen lascategoras de una variable. Si por ejemplo se debe expresar las categoras devariacin de la variable rendimiento acadmico y se tienen los siguientes datos:matriculados 48, aprobados 41, los desaprobados cuntos sern? Estos sernnecesariamente 7, que es la diferencia entre estas dos cifras propuestas al azar. Eneste ejemplo existen tres categoras matriculados, aprobados y desaprobados ylos grados de libertad son dos, porque 48 y 41 son cifras arbitrarias y 7 es la cifraque expresa la diferencia entre aquellas. Los grados de libertad se calculan aplicandola siguiente frmula:gl = K1143ELAS MEJA MEJAen este caso, gl = 31 = 2. Lo que significa que dadas tres categoras de variacin,los grados de libertad son 2.Tanto el establecimiento del nivel de significacin como la identificacin de losgrados de libertad son tareas necesarias para poder interpretar los datos que seobtienen en el proceso de prueba de hiptesis. En la investigacin cuantitativa, alrealizar el proceso de prueba de hiptesis, se obtiene un dato, una cifra, a la que sedenomina valor hallado que no tiene ningn sentido si no es comparada con otracifra, llamada valor tabulado. Este valor tabulado, aparece en unas tablas quegeneralmente se publican como anexos de los libros de estadstica inferencial. Latarea del investigador consiste en comparar el valor hallado, que es el que haencontrado luego de hacer los respectivos clculos, con el valor tabulado. En lastablas, se puede ubicar el valor tabulado identificando la interseccin entre el nivelde significacin y los grados de libertad previstos. De ah que resultan muyimportantes para la toma de decisiones con respecto a las hiptesis, los conceptosde nivel de significacin y grados de libertad.6. PRUEBA DE CHI CUADRADA (X2)Una de las pruebas no paramtricas ms conocidas es la prueba de Chi cuadrada.Esta prueba ayuda a adoptar la decisin ms adecuada con respecto a la hiptesis.Sus frmulas tienen algunas variaciones segn los datos que se desee estudiar, peroen todos los casos se requiere que los datos se presenten en forma de frecuencias.Sea la siguiente investigacin: Estudio de las actitudes de los profesores conrespecto al ascenso por mritos. La hiptesis sera: Los profesores, a medida queavanzan en edad, cambian de actitud con respecto al ascenso por mritos .Esto significa, hipotticamente, que los profesores jvenes estn de acuerdo con elascenso por mritos en la carrera profesional, mientras que los profesores de msedad, estn en contra de este tipo de criterio para el ascenso. Sean, por ejemplo, lossiguientes datos:EDAD21 2526 3031 3536 4041 45NFAVORABLENEUTRALDESFAVORABLETOTAL15 (8,6)11 (8,6)9 (8,6)5 (8,6)3 (8,6)432 (3,6)4 (3,6)5 (3,6)5 (3,6)2 (3,6)183 (7,8)5 (7,8)6 (7,8)10 (7,8)15 (7,8)392020202020100Cuadro N 5144TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACINLos datos se presentan en una tabla de contingencia 3 x 5, por lo que los gradosde libertad son 8.Para el clculo de los grados de libertad se ha procedido de la siguiente manera:gl = (K 1) (L 1)K, representa el nmero de columnas que tiene la tabla de contingencia. Eneste caso, las columnas son 3, que corresponden a las actitudes favorable, neutral ydesfavorable.L representa el nmero de lneas que tiene la tabla de contingencia. En estecaso, las lneas son 5, que corresponden a los cinco grupos etreos en que se hanagrupados a los sujetos: 21 a 25 aos, 26 a 30, 31 a 35, 36 a 40 y 41 a 45.Con estos datos, deben hacerse las siguientes operaciones:gl = (3 1) (5 1) = 2 x 4 = 8En este caso, las decisiones se adoptarn con 8 grados de libertad y al nivel designificacin de 0,05La frmula de Chi cuadrada que se emplear en este caso es la siguiente: = Sumatoria.fo = frecuencia obtenida.fe = frecuencia esperada.Como la frmula exige hallar la sumatoria total del cuadrado de las diferenciasentre la frecuencia obtenida y la frecuencia esperada, dividida entre la frecuenciaobtenida, se requiere hallar el cuadrado de las diferencias entre la frecuencia obteniday la frecuencia esperada y dividirla entre la frecuencia esperada que corresponde acada una de las tres actitudes. Para ello es necesario organizar los datos de lasiguiente manera.En donde:DATOS PARA EL CLCULODE CHI CUADRADA DE LA ACTITUD FAVORABLEEdadesfofefo-fe(fo-fe) 22 1-252 6-303 1-353 6-404 1-45N1511953438,68,68,68,68,6436,42,40,4-3,6-5,640,965,760,1612,9631,36Cuadro N 6145( fo-fe)2fe4,760,660,00181,513,6510,5818ELAS MEJA MEJADATOS PARA EL CLCULODE CHI CUADRADA DE LA ACTITUD NEUTRALEdadesfofefo-fe(fo-fe)221-2526-3031-3536-4041-45N24552183,63,63,63,63,618-1,60,41,41,4-1,62,560,161,961,962,56(fo-fe)2fe0,710,040,540,540,712,54Cuadro N 7DATOS PARA EL CLCULODE CHI CUADRADA DE LA ACTITUD DESFAVORABLEEdadesfofefo-fe(fo-fe)221-2526-3031-3536-4041-45N3561015397,87,87,87,87,839-4,8-2,8-1,82,27,223,047,843,244,8451,84(fo-fe)2fe2,951,000,420,626,6511,64Cuadro N 8Las sumatorias de Chi cuadrada obtenidas en cada caso son las siguientes, talcomo pueden verse en los respectivos cuadros:Para la actitud favorable:10,58Para la actitud neutral:2,54Para la actitud desfavorable:11,64La sumatoria total es: 24,76. Este es el valor de Chi cuadrada hallado oencontrado para estos datos. Seguidamente se recurre a la Tabla de Valores Crticosde Chi cuadrada y se ubica el valor que se encuentre en la interseccin de la filaque corresponde a 8 grados de libertad y de la columna que corresponde al nivel designificacin 0,05, para una prueba bilateral. Se dice que la prueba o la hiptesis esbilateral cuando no seala el sentido de las diferencias, es decir, no especifica si lavariable independiente incrementa o disminuye el valor de la variable dependiente,146TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACINslo plantea la influencia; mientras que una prueba o una hiptesis unilateral s esespecfica, expresa que la variable independiente incrementa o, por el contrario,disminuye, los valores de la variable dependiente.En el presente caso, el valor hallado en la tabla es 15,51, tal como puede verseen el cuadro N 9. En este caso, como el valor encontrado: 24,76 es mayor que elvalor que aparece en la tabla, se debe adoptar la decisin de rechazar la hiptesisnula que sostiene: Los profesores no cambian de actitud con respecto al ascensopor mritos a medida que aumentan en edad y se debe aceptar la hiptesisalterna que sostiene: Los profesores cambian de actitud con respecto al ascensopor mritos a medida que aumentan en edad.VALORES CRTICOS DE CHI CUADRADAGl123456789101112131415161718192021Nivel de significacin para una prueba bilateral0,200,100,050,020,010,00110,876,645,413,842,711,6413,829,217,825,994,603,2216,2711,349,847,826,254,6418,4613,2811,679,497,785,9920,5215,0913,3911,079,247,2922,4616,8115,0312,5910,648,5624,3218,4816,6214,0712,029,8026,1220,0918,1715,5113,3611,0327,8821,6719,6816,9214,6812,2429,5923,2121,1618,3115,9913,4431,2624,7222,6219,6817,2814,6332,9126,2224,0521,0318,5515,8134,5327,6925,4722,3619,8116,9836,1229,1426,8723,6821,0618,2537,7030,5828,2625,0022,3119,3139,2032,0029,6326,3023,5420,4640,7533,4131,0027,5924,7721,6242,3134,8032,3528,8725,9922,7643,8236,1933,6930,1427,2023,9045,3237,5735,0231,4128,4125,0446,8038,9336,3432,6729,6226,17Cuadro N 9147ELAS MEJA MEJA7. ANLISIS DE VARIANZACuando en la investigacin se aplica una estrategia factorial o multivariada, esdecir, cuando intervienen dos o ms variables independientes y stas no se encuentrancorrelacionadas entre s, se recomienda aplicar el Anlisis de Varianza como mtodoms apropiado para probar hiptesis.Para aplicar el anlisis de varianza se debe, en primer lugar, trazar una estrategiaadecuada. Si por ejemplo el investigador estudia los efectos que dos variablesindependientes producen en una dependiente y cada una de estas variables asumedos valores, la estrategia consistir en acomodar los datos en una tabla decontingencia 2x2, que algunos autores llaman rejilla 2x2 tabla de divisiones cruzadas2x2. 2x2 significa que se analizarn los efectos de dos variables independientescuando cada una de ellas vara en dos valores.Al aplicar el anlisis de varianza, y para mantener una misma nomenclatura, acada una de las variables se denomina factor. Una de ellas es el factor A y la otraes el factor B. Pero como cada variable asume dos valores, el factor A variar enA1 y A2 y el factor B variar en B1 y B2. El sub ndice 1 significa que la variable sepresenta en su nivel ms bajo de variacin y el sub ndice 2 significa que la variablese presenta en su nivel ms alto de variacin.Sea la siguiente tabla de contingencia:Factor A:A1A2[1]B1A1 A1B2A1 B2[a]A2 B1Factor B:[b][ab]A2 B2Grfico N 7Como resultado de acomodar las variables en la tabla de contingencia 2x2 seproduce un cruce de variables, y como consecuencia de ello es posible distinguir lossiguientes cuatro tratamientos: A1, B1; A2, B1; A1, B2; A2, B2 .El ejemplo que ilustra lo dicho es el siguiente: Suponiendo que se desea estudiarlos efectos de las variables d esempeo docente y m todos didcticos . Eldesempeo docente es el factor A y vara en A1, que corresponde a un desempeo148TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACINdocente no eficiente y A2 que corresponde a un desempeo docente eficiente.Como se aprecia, el desempeo docente no eficiente es la presencia de la variableen su nivel ms bajo, no eficiente, o sea 1. Mientras que A2, corresponde aldesempeo docente eficiente, es decir, el valor alto de la variable: 2. Por otraparte, el factor mtodos didcticos puede variar tambin en dos niveles: B1,aplicacin de mtodos didcticos centrados en la enseanza o valor bajo de lavariable B1, y B2, aplicacin de mtodos didcticos centrados en el aprendizaje,o valor alto de la variable B. La teora pedaggica sostiene que el problemafundamental en todo proceso educativo es el aprendizaje y no la enseanza, de ahque se considera valor bajo a los mtodos didcticos centrados en la enseanzay valor alto a los mtodos didcticos centrados en el aprendizaje.La hiptesis que se puede elaborar con estos datos es la siguiente: El eficientedesempeo docente y los mtodos didcticos centrados en el aprendizaje sonfactores que contribuyen a incrementar el nivel de rendimiento acadmico delos estudiantes .Con estos datos, la primera combinacin de las variables es A1, B1, es decirgrupo de alumnos que tiene profesores con desempeo docente no eficiente y aquienes se les aplica mtodos didcticos centrados en la enseanza.El primer tratamiento es, entonces, el tratamiento A1, B1, en el que los valoresde las variables se presentan en sus niveles ms bajos. Ambos factores estn en 1y para simplificar la denominacin de este tratamiento se asume la convencin dellamarlo tratamiento [1], que en realidad significa el tratamiento menos deseado, eltratamiento en el que prcticamente no actan o no influyen las variables. A partirde este tratamiento se puede elaborar la hiptesis nula.El segundo tratamiento, o segundo grupo, corresponde a la combinacin A2, B1,es decir el grupo de estudiantes que tiene profesores con desempeo docenteeficiente y a quienes se les aplica mtodos didcticos centrados en la enseanza.En este grupo o tratamiento acta la variable A, es decir, la variable est en su valorms alto: desempeo docente eficiente. Para simplificar su denominacin a estetratamiento se le conoce como tratamiento [a], porque A, y no B, asume el valoralto; B permanece en el nivel bajo.El tercer campo del cuadro es el tratamiento A1, B2, es decir, el grupo de alumnosque tiene profesores con desempeo docente no eficiente pero a quienes se lesaplica m todos didcticos centrados en el aprendizaje . En este grupo otratamiento acta la variable B, es decir, la variable est en su valor ms alto:mtodos didcticos centrados en el aprendizaje , B 2. Para simplificar sudenominacin a este tratamiento se le conoce como tratamiento [b], porque Basume el valor alto, mientras que la variable A no acta.149ELAS MEJA MEJAEl cuarto campo del cuadro es el tratamiento A2, B2, es decir el grupo deestudiantes que tiene profesores con desempeo docente eficiente y a quienesse les aplica mtodos didcticos centrados en el aprendizaje. En este grupo otratamiento actan las variables A y B, es decir ambas estn en sus valores msaltos: profesores con desempeo didctico eficiente, A2, y mtodos didcticoscentrados en el aprendizaje , B 2. Para simplificar su denominacin a estetratamiento se le conoce como tratamiento [ab], porque A y B asumen sus valoresms altos.Como se ha dicho, el anlisis de varianza es una metodologa que se aplicapara probar hiptesis siempre y cuando las variables independientes no se encuentrenrelacionadas entre s. Algunas veces sucede que las variables independientes queactan sobre la dependiente se hallan, a su vez, relacionadas entre s, o dicho enotros trminos, existe covarianza entre las variables independientes. Cuando lacovarianza entre las variables independientes no existe, o es igual a cero, se puedeaplicar el anlisis de varianza.Cuando se presenta esta situacin, el investigador puede asumir que las variablesinfluyen por separado, cada una en su oportunidad, en la variable dependiente. Poreso es que se puede hacer el anlisis, en forma independiente, de cada uno de losfactores, y por eso es que se puede elaborar la estrategia de formar grupos otratamientos que se ubican en una tabla de contingencia como la descrita. En elejemplo que se est presentando, existen dos variables y cada una de ellas asumedos valores, de ah que la tabla de contingencia, como se ha dicho, se denomina 2x2,o sea, existe la posibilidad de formar cuatro grupos. Si una de las variables asumieratres valores, la tabla se denominara 2x3, o sea se formarn 6 grupos o tratamientos.Las tablas de contingencia se tornan cada vez ms complejas, es decir, aparecenms grupos de tratamiento a medida que las variables asuman ms valores o en lahiptesis se consideren tres o ms variables independientes.En el ejemplo que se est presentando, existen dos variables y cada una deellas asume dos valores, de ah que resulta la posibilidad, o contingencia, de formarcuatro grupos a quienes se puede aplicar distintos tratamientos. Los valores halladospara la variable dependiente se ubican en cada celda o recuadro de la tabla decontingencia 2x2.El anlisis de varianza consiste en analizar la varianza de las puntuacionesalcanzadas por los cuatro grupos. Este anlisis se hace desde dos perspectivas, laprimera consiste en analizar la varianza que podra existir al interior de cada uno delos grupos, es la varianza dentro de los grupos, o varianza intra grupo, de ah lasdenominaciones que se dan a los datos que se encuentran: suma de cuadradosdentro de los grupos, SSD, o media de cuadrados dentro de los grupos, MSD, en150TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACINdonde el sub ndice D expresa que el anlisis se ha hecho con las puntacionesobtenidas por los sujetos dentro de cada grupo.La segunda perspectiva es realizar el anlisis de la varianza entre cada uno delos grupos, de ah las denominaciones de los datos que se encuentran: suma decuadrados entre grupos, SSE, o media de cuadrados entre grupos, MSE, en donde elsub ndice E expresa que el anlisis se ha hecho comparando las puntacionesobtenidas por los sujetos entre cada uno de los grupos.El siguiente grfico expresa lo dicho hasta el momento:Factor A:Desempeo docenteA1A2No eficienteEficiente[a][1]A1 A1B1Factor B:MtodosdidcticosA2 B1Centrados en laenseanza[b]A1 B2B2[ab]A2 B2Centrados en elaprendizajeGrfico N 8A manera de ejemplos, se presentan a continuacin la sntesis de algunos trabajosrealizados por investigadores de la Facultad de Educacin de la U.N.M.S.M. Elque sigue es el estudio realizado por Constantino Domnguez Barrera, tituladoInfluencia del Desempeo Docente y de los Mtodos Didcticos en elRendimiento Acadmico de Alumnos del Ciclo Bsico de Obstetricia. En estecaso se investiga la influencia de dos variables independientes sobre una variabledependiente.ProblemaQu efectos producen, en el rendimiento acadmico de alumnos de CicloBsico de Obstetricia, el desempeo docente y los mtodos didcticos que seemplean en el proceso enseanza-aprendizaje?151ELAS MEJA MEJAVariacin de las variables:Desempeo docente, asume dos valores: Desempeo docente no eficiente, onivel bajo de la variable, (A1), y Desempeo docente eficiente, o nivel alto de lavariable, (A2).Mtodos didcticos: Mtodos didcticos centrados en la enseanza, o nivelbajo de la variable, (B1), y Mtodos didcticos centrados en el aprendizaje, onivel alto de la variable, (B2).Sistema de hiptesisHiptesis generalEl eficiente desempeo docente, (A2), y la aplicacin de mtodos didcticoscentrados en el aprendizaje, (B2), incrementan significativamente el nivel derendimiento acadmico de estudiantes del Ciclo Bsico de Obstetricia.En trminos formales: el rendimiento acadmico, representado por el smboloY es influenciado, en forma positiva, por el desempeo docente eficiente (A2)y por la aplicacin de mtodos didcticos centrados en el aprendizaje (B2).Es decir, se plantea el siguiente modelo estadstico propuesto por Jaime Arnau:Yijk = + i + j + ()ij + ijkEn donde:Yijk es la k-sima observacin bajo el i-simo tratamiento de la variable A(Desempeo docente) y bajo el j-simo tratamiento de la variable B (Mtodosdidcticos). (i = 1,2; j = 1,2; k = 1,2,3 ... 80) :Es la media general del experimento y recoge todos los efectos constantes.i: Es el efecto del i-simo nivel del factor A (Desempeo docente).j : Es el efecto del j-simo nivel del factor B (Mtodos didcticos).()ij : Es el efecto de la interaccin de las variables. : Es el error estimado.Este modelo de hiptesis permite estimar los efectos de cada una de las variablesindependientes en el rendimiento acadmico.Sub hiptesis alterna 1El rendimiento acadmico del grupo de estudiantes del Ciclo Bsico deObstetricia, que tuvo profesores con desempeo docente eficiente, (A 2), esmayor que el rendimiento acadmico del grupo de estudiantes que tuvo152TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACINprofesores con desempeo docente no eficiente, (A1). En trminos formales,para el factor A:H1 : 20 > 10Sub hiptesis nula 1El rendimiento acadmico del grupo de estudiantes del Ciclo Bsico deObstetricia, que tuvo profesores con desempeo docente eficiente, (A2), nodifiere significativamente del rendimiento acadmico del grupo de estudiantesque tuvo profesores con desempeo docente no eficiente, (A1). En trminosformales, para el factor A:H1 : 20 = 10Sub hiptesis alterna 2El rendimiento acadmico del grupo de estudiantes del Ciclo Bsico deObstetricia, a quienes se les aplic mtodos didcticos centrados en elaprendizaje, ( B 2) , es mayor que el rendimiento acadmico del grupo deestudiantes a quienes se les aplic mtodos didcticos centrados en laenseanza, (A1). En trminos formales, para el factor B:H1 : 02 > 01Sub hiptesis nula 2El rendimiento acadmico del grupo de estudiantes del Ciclo Bsico deObstetricia, a quienes se les aplic mtodos didcticos centrados en elaprendizaje, ( B 2) , no difiere significativamente del nivel de rendimientoacadmico del grupo de estudiantes a quienes se les aplic mtodos didcticoscentrados en la enseanza, (A1). En trminos formales, para el factor B:H1 : 02 = 01Sub hiptesis alterna 3La interaccin de los factores desempeo docente y mtodos didcticos,(A x B) , produce efectos significativos en el rendimiento acadmico deestudiantes del Ciclo Bsico de Obstetricia. En trminos formales:H3 : ()ij > 0 para todo ijSub hiptesis nula 3La interaccin de los factores desempeo docente y mtodos didcticos,(A x B), no produce efectos significativos en el rendimiento acadmico deestudiantes del Ciclo Bsico de Obstetricia. En trminos formales:H3 : ()ij = 0 para todo ij153ELAS MEJA MEJAProceso de prueba de hiptesis. Mtodo ILuego de la aplicacin de los instrumentos de acopio de datos, en este caso eltest para medir el rendimiento acadmico de los estudiantes de la muestra, los datosencontrados fueron los siguientes:Factor A:Desempeo docenteA1A2No eficienteEficiente[1][a]B1Centrados en laenseanzaFactor B:Mtodosdidcticos867998[b][ab]B2Centrados en elaprendizaje9851087Grfico N 9CLCULO DE LOS EFECTOS DE LOS FACTORES MEDIANTE LACOMBINACIN LINEALFactoresEfecto delfactor AEfecto delfactor BEfecto deAxBCombinacin lineal1abab8679989851087++TotalEfecto delosfactores2331,46--++2071,30+--+-29-0,18Cuadro N 10Para el clculo de los efectos de los factores mediante la combinacin lineal, sehan colocado los datos de la tabla de contingencia 2x2 en la secuencia lineal: 1, a, b,y ab.Para calcular el efecto del factor A , d esempeo docente , se sumaalgebraicamente los valores de cada tratamiento. Se considera que en el tratamiento[1], el factor A no interviene debido a que est en su nivel bajo: A1, por lo que este154TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACINtratamiento est sealado con el signo negativo. Se considera que en el tratamiento[a], el factor A interviene debido a que est en su nivel alto: A2, por lo que estetratamiento est sealado con el signo positivo. Se considera que en el tratamiento[b], el factor A no interviene debido a que est en su nivel bajo: A1, por lo que estetratamiento est sealado con el signo negativo. Se considera que en el tratamiento[ab], el factor A interviene debido a que est en su nivel alto: A2, por lo que estetratamiento est sealado con el signo positivo. En consecuencia la suma algebraicapara este factor es 233. Este puntaje ha sido alcanzado debido a que hay 80 alumnosen cada uno de los tratamientos signados con el signo positivo. Como para estefactor hay dos tratamientos con signo positivo, se considera que son 160 los sujetosque han hecho posible alcanzar los 233 puntos en la suma algebraica; dividiendo233 entre los 160 sujetos, se obtiene el valor de 1,46 que se considera es el valorcon que el factor A, en este caso, desempeo docente influye en el rendimientoacadmico de los estudiantes de Obstetricia. Y si el factor A, desempeo docenteinfluye en 1,46 en el rendimiento acadmico, se puede adoptar la decisin derechazar la sub hiptesis nula 1 y aceptar la sub hiptesis alterna 1, que sostiene: Elrendimiento acadmico del grupo de estudiantes del Ciclo Bsico deObstetricia, que tuvo profesores con desempeo docente eficiente, (A2), esmayor que el rendimiento acadmico del grupo de estudiantes que tuvoprofesores con desempeo docente no eficiente.De manera similar al caso anterior se procede para analizar la influencia delfactor B: mtodos didcticos. Se considera que en el tratamiento [1], el factor B nointerviene debido a que est en su nivel bajo: B1, por lo que este tratamiento estsealado con el signo negativo. Se considera que en el tratamiento [a], el factor Bno interviene debido a que tambin est en su nivel bajo: B1, por lo que estetratamiento est sealado con el signo negativo. Se considera que en el tratamiento[b], el factor B interviene debido a que est en su nivel alto: B2, por lo que estetratamiento est sealado con el signo positivo. Se considera que en el tratamiento[ab], el factor B interviene debido a que tambin est en su nivel alto: B2, por lo queeste tratamiento est sealado con el signo positivo. En consecuencia, la sumaalgebraica para este factor es 207. Este puntaje ha sido alcanzado debido a que hay80 alumnos en cada uno de los tratamientos signados con el signo positivo. Comopara este factor hay dos tratamientos con signo positivo, se considera que son 160los sujetos que han hecho posible alcanzar los 207 puntos en la suma algebraica.Dividiendo 207 entre los 160 sujetos, se obtiene el valor de 1,29 que se considera esel valor con que el factor B, en este caso, mtodos didcticos, influye en elrendimiento acadmico de estudiantes de Obstetricia. Y si el factor B, mtodosdidcticos, influye en 1,29 en el rendimiento acadmico, se puede adoptar ladecisin de rechazar la hiptesis nula 2 y aceptar la sub hiptesis alterna 2, que155ELAS MEJA MEJAsostiene: El rendimiento acadmico del grupo de estudiantes del Ciclo Bsicode Obstetricia, a quienes se les aplic mtodos didcticos centrados en elaprendizaje, ( B 2) , es mayor que el rendimiento acadmico del grupo deestudiantes a quienes se les aplic mtodos didcticos centrados en laenseanza, (A1).Para analizar la interaccin o el efecto conjunto de los factores A y B se procededel siguiente modo: En el tratamiento [1] los factores A y B estn en sus valoresms bajos, es decir, A1B1, por lo que se puede decir que en este tratamiento ambosfactores se encuentran iguales, por lo que se les reconoce con el signo positivo. Enel tratamiento [a], slo el factor A est en su nivel alto, por tanto, al no haberinteraccin, corresponde colocar el signo negativo. En el tratamiento [b], slo elfactor B est en su nivel alto, por tanto, tambin corresponde colocar el signonegativo. En cambio, en el tratamiento [ab] ambos factores estn en sus nivelesaltos, A2B2, por lo que corresponde colocar el signo positivo. De ah que la sumaalgebraica para la interaccin o el efecto conjunto de los factores A y B sea 29que dividido entre 160 resulta -0,18, es decir, un valor menor que cero, por lo que seadopta la decisin de aceptar la sub hiptesis nula 3 que sostiene: La interaccinde los factores desempeo docente y mtodos didcticos, (A x B), no produceefectos significativos en el rendimiento acadmico de estudiantes del CicloBsico de Obstetricia, y rechazar la sub hiptesis alterna 3. Esta decisin concuerdacon la teora al respecto, pues los factores A y B actan independientemente, no seentremezclan ni se traslapan, no producen efectos conjuntos, de ah que el valorhallado para la hiptesis de la interaccin sea una cifra muy pequea, incluso menorque cero.CLCULO DE LOS EFECTOS DE LOS FACTORES A PARTIRDE LOS PROMEDIOSA1B1A2[1]TotalesTotalesMedias23,32Y01 = 11,6625,9049,22Y02 = 12,95[a]10,84B2Medias12,48[b][ab]12,3113,5923,1526,07Y10 = 11,58 Y20 = 13,04Cuadro N 11156Y00 = 12,31TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACINEmpleando este mtodo, los resultados son iguales a los encontrados con elmtodo I, pues al hacer las operaciones correspondientes se obtiene:Para el factor A: Desempeo docente:1 = Y1 Y = 11,58 12,31 = 0,732 = Y2 Y = 13,04 12,31 = 0,73Total: 0.73 + 0,73 = 1,46Para el factor B: Mtodos didcticos:1 = Y01 Y = 11,66 12,31 = -0,652 = Y02 Y = 12,95 12,31 = 0,64Total: 0,65 + 0.64 = 1,29Mtodo II. Anlisis entre y dentro de los gruposComo se ha dicho, el anlisis de varianza realizado a un nivel ms profundoconsiste en analizar la varianza al interior de los grupos o varianza dentro de losgrupos, y la varianza entre los grupos. Luego de hacer este anlisis se obtiene lasuma de cuadrados dentro de los grupos y la suma de cuadrados entre los grupos.Los procesadores estadsticos que se disponen ltimamente permiten realizar todosestos clculos que, hechos manualmente, suponen algn nivel de complejidad paraquienes no son expertos en temas estadsticos, de modo que en este punto obviamosla descripcin de todo este proceso.Prueba FPara adoptar las decisiones con respecto a la hiptesis, se aplica la prueba Fque arrojar un valor como consecuencia de dividir la media de cuadrados entregrupos, sobre la media de cuadrados dentro de los grupos. La frmula de F para elanlisis de varianza es la siguiente:F = MSE / MSDLa media de cuadrados, entre y dentro de los grupos, se obtiene dividiendo lassumas de cuadrados respectivas entre los grados de libertad entre y dentro de losgrupos. El siguiente cuadro ilustra lo que se dice:157ELAS MEJA MEJAFuente de variacinVariacin entre las combinacionesVariacindentrodecombinacionesTotaleslasSS306,26740,86gl33161047,12MS102,92,34319Cuadro N 12SS es la abreviacin de suma de cuadrados (del ingls sume of square). MS esla abreviacin de media de cuadrados (del ingls mean of square); gl es laabreviacin de grados de libertad.Los grados de libertad se obtienen de la manera que a continuacin se describe.Grados de libertad entre las combinaciones: como quiera que existen cuatrocombinaciones o cuatro grupos de tratamiento, el investigador ha trabajado conuna tabla de contingencia 2x2, por tanto los grados de libertad, entre lascombinaciones, son 4 1 = 3.Grados de libertad dentro de las combinaciones: como quiera que en cada unode los tratamientos o combinaciones existen 80 alumnos, se resta 80 1 = 79, encada combinacin. Como existen cuatro combinaciones se tiene: 79 x 4 = 316grados de libertad dentro de las combinaciones.Las operaciones para obtener F son las siguientes:F = MSE / MSDF = 102,09 / 2,34 = 43,6343,63 es el valor hallado de F. Este valor se compara con el valor tabulado de F.El valor tabulado de F aparece en el cuadro N 13. En este caso, para 3 grados delibertad entre las combinaciones y 316 grados de libertad dentro de las combinaciones,el valor tabulado es 2,62. Entonces se observa que:43,63 > 2,63Como el valor hallado es mayor que el valor tabulado, se adopta la decisin derechazar la hiptesis nula, que sostiene: El eficiente desempeo docente, (A2), yla aplicacin de mtodos didcticos centrados en el aprendizaje, (B2), no serelacionan significativamente con el nivel de rendimiento acadmico deestudiantes del Ciclo Bsico de Obstetricia y, por el contrario, se acepta la hiptesisalterna que sostiene: El eficiente desempeo docente, (A2), y la aplicacin demtodos didcticos centrados en el aprendizaje, (B 2 ) ,influyensignificativamente en el nivel de rendimiento acadmico de estudiantes delCiclo Bsico de Obstetricia.158TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACINDISTRIBUCIN DE F (95% de confianza)Entre las combinacionesdentrodelascombinacionesGl12345678910111213141516171818202122oo1161,4018,5110,137,716,615,995,595,325,124,964,844,754,674,604,544,494,454,414,384,354,324,303,842199,5019,009,556,945,795,144,744,464,264,103,983,893,813,743,683,633,593,553,523,493,473,443,003215,7019,169,286,595,414,764,354,073,863,713,593,493,413,343,293,243,203,163,133,103,073,052,604224,6019,259,126,395,194,534,123,843,633,483,363,263,183,113,063,012,962,932,902,872,842,822,37Cuadro N 131595230,2019,309,016,265,054,393,973,693,483,333,203,113,032,962,902,852,812,772,742,712,682,662,216234,0019,338,946,164,954,283,873,583,373,223,093,002,922,852,792,742,702,662,632,602,572,552,10ELAS MEJA MEJA8. ANLISIS DE REGRESIN MLTIPLEEl Anlisis de Regresin Mltiple es otra tcnica para contrastar hiptesis condos o ms variables independientes. El diseo o la estrategia, en este caso, esfactorial o multivariado. Se emplea el Anlisis de Regresin Mltiple cuando lasvariables independientes se encuentran relacionadas entre s. Esto significa queexiste covariacin entre las variables independientes. El siguiente ejemplo es unainvestigacin realizada por el autor.Estudio de la correlacin entre el ndice acadmico, la organizacin deltiempo libre y la afinidad de la actividad laboral con los estudios, con respectoal xito acadmico de alumnos de post-grado de la Universidad NacionalMayor de San Marcos.El objetivo principal de este estudio es predecir el xito acadmico. Esto esposible empleando el Anlisis de Regresin Mltiple. Esta prueba, segn Kerlinger,se basa en la misma idea de la correlacin simple excepto cuando X, la variableindependiente, es ms de una. En el anlisis de regresin simple, la variable X seemplea para predecir Y. En el anlisis de regresin mltiple, se emplean las variablesX1, X2, X3, Xn para predecir Y. La organizacin de los datos y los clculos se hacende tal manera que se pueda obtener la prediccin ms acertada a partir de lacombinacin de las variables independientes. Es decir, en lugar de afirmar: si setiene X, se obtendr Y, se afirma: si se tiene X1, X2, X3, Xn, se obtendr Y. Elresultado de los clculos expresar la bondad o exactitud de la prediccin y medirla fraccin de la varianza de Y que depende de la mejor combinacin de las variablesindependientes.Es oportuno aplicar el Anlisis de Regresin Mltiple cuando las variables sepresentan concurrente y concomitantemente, esto significa que cuando al presentarsejuntas, se potencian los efectos de cada una de las variables: los efectos conjuntosde las variables son mayores de lo que podran producir, por separado, cada una deellas. Y como las variables independientes estn relacionadas entre s, ya no sepueden separar para estudiar los efectos de cada una de ellas, como se hace en elAnlisis de Varianza, sino que se trata de hallar la mejor combinacin posible de losefectos conjuntos de las variables independientes.Para estudiar los datos empleando el Anlisis de Regresin Mltiple, es necesarioreconocer el principio de la particin de la varianza, es decir reconocer la medidaen que Y (variable dependiente) se debe a cada una de las variables independientes.Pero es el caso que las variables independientes del presente estudio no solamenteestn correlacionadas cada una con la variable dependiente, sino que tambin seencuentran correlacionadas entre s. Esta particularidad de las variables va adeterminar el proceso a seguir.160TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACINProblemaQu grado de correlacin existe entre las variables ndice acadmico,organizacin del tiempo libre y afinidad de la actividad laboral con los estudios,con respecto al xito acadmico de estudiantes de Post Grado de la UniversidadNacional Mayor de San Marcos?Operacionalizacin de las variablesndice Acadmico : Es el promedio ponderado de las puntuaciones quealcanzaron estudiantes de post grado, cuando cursaron estudios de pre grado. Esvariable continua que puede medirse en el nivel de intervalo. Ha sido medida en laescala vigesimal.Organizacin del tiempo libre: Es la puntuacin en la escala vigesimal quealcanzan los estudiantes de post grado a partir del anlisis de componentes talescomo: ocupaciones remuneradas, horas libres, horas de estudio dedicado a la lecturay posesin personal de libros. Es variable continua que puede medirse en el nivel deintervalo. Ha sido medida en la escala vigesimal.Afinidad de la actividad laboral con los estudios: Se determina por el anlisisde dos componentes: la declaracin del propio sujeto y la interpretacin de lastareas que cumple en su actividad laboral. Es variable continua que puede medirseen el nivel de intervalo. Ha sido medida en la escala vigesimal.xito acadmico: Es el promedio ponderado de las calificaciones obtenidaspor estudiantes de post grado de la UNMSM. Es variable continua que puedemedirse en el nivel de intervalo. Ha sido medida en la escala vigesimal.Hiptesis alternaExiste un coeficiente de correlacin, estadsticamente significativo, al nivelde 0,05, entre las variables ndice acadmico, organizacin del tiempo libre yafinidad de la actividad laboral con los estudios, con respecto al xitoacadmico de estudiantes de post grado de la Universidad Nacional Mayorde San Marcos.En trminos formales, la hiptesis se puede expresar en trminos de la siguientefuncin:Y = f (X1 X2 X3)Hiptesis nulaEl ndice acadmico, la organizacin del tiempo libre y la afinidad de la actividadlaboral con los estudios no estn correlacionados con el xito acadmico deestudiantes de post grado de la UNMSM.161ELAS MEJA MEJACorrelacin simpleComo se ha sealado anteriormente, las variables independientes de estainvestigacin se encuentran correlacionadas entre s. Esto ha sido demostrado luegode hallar los ndices de correlacin simple entre tales variables. Para ello se emplela frmula de correlacin producto momento de Spearman, para encontrar loscoeficientes de correlacin entre:X1 X2X1 X3X2 X3antes de hallar la correlacin entre:YX1YX2YX3CovarianzaElevando al cuadrado cada uno de los coeficientes de correlacin simple seobtuvo la covarianza, es decir, los porcentajes de la varianza compartida entre lastres variables independientes y la dependiente. Los datos obtenidos son los siguientes:X1X2X3Y0,160,030,08X1X20,030,080,11Cuadro N 14La presencia de correlacin entre las variables independientes significa questas se traslapan entre s, no slo en el plano bidimensional, sino en mltiplesdimensiones. Este fenmeno complica el anlisis de los datos y no se puede graficaren el plano bidimensional del papel. Sin embargo, en el Grfico N 9, se trata serepresentar los traslapamientos entre cada una de las variables y la zona sombreadaviene a ser el sector de la varianza de Y de la que es responsable la presenciaconjunta, concurrente y concomitante de las variables independientes.162TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACINGrfico N 10La varianza en este caso, no es sinnimo de la medida de las diferencias entrepuntuaciones o rango de las puntuaciones entre individuos o grupos, sino se entiendecomo la variabilidad de los valores de una variable dependiente que se debe o seexplica por la presencia de otras variables, llamadas independientes.Si las variables independientes no estuviesen correlacionadas entre s, serasuficiente sumar los porcentajes de la varianza que explican, por separado, cadauna de las variables independientes. De esta manera se afirmara que el 49% de lavarianza de Y es explicada por X1 X2 y X3. Pero ste no es el caso.PrediccinEl anlisis de regresin mltiple es un mtodo estadstico que permite interpretarel fenmeno descrito y conduce a la prediccin de los valores de la variabledependiente. La prediccin es mejor en la medida en que la correlacin entre lasvariables independientes entre s sea baja, como en el presente caso: correlacinentre X1 y X2 = 0,3; correlacin entre X1 y X3 = 0,8, y correlacin entre X2 y X3 =0,11.Mediante programas de computadora, se resolvieron las siguientes ecuacionesdel modelo estadstico de regresin mltiple para tres variables independientes yuna dependiente. Y = a0 n + a1 X1 + a2 X2 + a3 X3X1 Y = a0 X1 + a1 X12 + a2 X1 X2 + a3 X1X3163ELAS MEJA MEJAX2 Y = a0 X2 + a1 X1 X2 + a2 X22 + a3 X2 X3X3 Y = a0 X3 + a1 X1 X3 + a2 X2 X3 + a3 X32Los valores calculados para resolver las ecuaciones fueron los siguientes:nX1X2X3Y X 12 X 22 X 32Y2X1 X2X1 X3X2 X3= 145= 2023,57= 1663= 1900= 2094,71= 28393,28= 19939= 25184= 30410,96= 23266,34= 36570,90= 21959a0 = constantea1 = coeficiente de regresin de X1a2 = coeficiente de regresin de X2a3 = coeficiente de regresin de X3Resueltas las ecuaciones del modelo estadstico, se pudo resolver la siguienteecuacin de prediccin:Y = a0 + X1a1 + X2a2 + X3a3En dondea0 : Constante = 7,7844a1 : Coeficiente de regresin de X1 = 0,3421a2 : Coeficiente de regresin de X2 = 0,0282a3 : Coeficiente de regresin de X3 = 0,1194Conociendo el valor de la constante y de los coeficientes de regresin de lasvariables independientes, es posible predecir el valor de Y, es decir, la puntuacin queobtendra cualquier estudiante al trmino de sus estudios de post grado, siempre ycuando se tengan de l sus puntajes alcanzados en las variables X1, X2 y X3. As, si seseleccionara aleatoriamente a cualquier sujeto de los 145 de la muestra, por ejemploal N 40, se podra predecir su xito acadmico utilizando la ecuacin de prediccin.164TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACINY del sujeto 40 = 7,7844 + (13,87 x 0,3421) + (13 x 0,0282) + (14 x 0,1194)Y del sujeto 40 = 7,7844 + 4,74927 + 0,3666 + 1,6716Y del sujeto 40 = 14,57Y del sujeto 40 = 14,19Discrepancia entre Y y Y = 0,38Otro caso:Y del sujeto 101 = 7,7844 + (15,03 x 0,3421) + (12 x 0,0282) + (14 x 0,1194)Y del sujeto 101 = 7,7844 + 5,141673 + 0,3384 + 1,6716Y del sujeto 101 = 14,94Y del sujeto 101 = 14,50Discrepancia entre Y y Y = 0,44Coeficiente de correlacin mltipleSi se obtuvieran todas las puntuaciones predichas ( Y ) empleando elprocedimiento descrito, sera posible correlacionarlas con las puntuaciones reales(Y). Este coeficiente de correlacin no es el mismo que el normal, r, que se obtienecorrelacionando dos series de puntuaciones reales, sino se denomina Coeficientede Correlacin Mltiple y su smbolo es R y se obtiene correlacionando laspuntuaciones reales de Y con las puntuaciones predichas de Y y expresa la magnitudde la relacin entre la mejor combinacin posible de todas las variables independientescon respecto a la variable dependiente. En el presente caso, el valor de R es:R = 0,4427Mediante procesos de computadora se calcularon los valores predichos de Y detodos los 145 sujetos de la muestra, por tanto, el valor de R se ha sido hallado luegode correlacionar la serie de puntuaciones predichas de Y con las puntuacionesreales de Y.Este es el dato ms importante de la investigacin, porque a partir de l se va aadoptar la decisin con respecto a la hiptesis nula.El coeficiente de regresin mltiple, R, elevado al cuadrado, indica la varianzacompartida entre Y y Y, es decir R2 es el porcentaje de la varianza de Y de la cuales responsable la concurrencia de las tres variables independientes.165ELAS MEJA MEJAEn este caso, dicho valor es:R2 = 0,44272 = 0,1956Redondeando sera = 0,20Y en trminos porcentuales sera = 20%Que significa que las tres variables independientes: ndice acadmico,organizacin del tiempo libre y afinidad de la actividad laboral con los estudios, sonresponsables del 20% de la varianza de Y: xito acadmico en los estudios de postgrado. Como es natural, otros factores, no estudiados en esta investigacin, seranlos responsables del 80% de la varianza restante. Lo dicho se puede apreciar msclaramente en el siguiente grfico:Varianza de YVarianza de Ydebida a X1, X2 y X320%Varianza de Y queno se debe a X1, X2Ni a X3Incluye la varianzade error.80%Grfico N 10Grados de libertadEn este estudio, como se ha trabajado con una muestra de 145 estudiantes ycon cuatro variables, los grados de libertad se establecen del siguiente modo:K 4 = 145 4 = 141L1=41=3Prueba FPara el contraste de la hiptesis, luego de realizar el anlisis de regresin mltiple,se emple la Prueba F, al nivel de significacin de 0,05.Cuando se hace el anlisis de regresin mltiple, la frmula de la prueba F es lasiguiente:166TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACINEn donde:R2 = Coeficiente de regresin mltiple elevado al cuadrado.K = Nmero de variables independientes.N = Tamao de la muestra.Al hacer las operaciones se obtiene:El valor encontrado, luego de reemplazar los trminos de la frmula es 11,4519,superior a 2,60, valor crtico para 141 grados de libertad y tres variablesindependientes, tal como puede verse en el Cuadro N 13, Distribucin de F, con95% de confianza. En consecuencia se rechaza la hiptesis nula al nivel de 0,05que sostiene: El ndice acadmico, la organizacin del tiempo libre y la afinidadde la actividad laboral con los estudios no estn correlacionados con el xitoacadmico de estudiantes de post grado de la UNMSM.En cambio, se acepta la hiptesis alterna que sostiene: Existe un coeficientede correlacin, estadsticamente significativo, al nivel de 0,05, entre lasvariables ndice acadmico, organizacin del tiempo libre y afinidad de laactividad laboral con los estudios, con respecto al xito acadmico deestudiantes de post grado de la Universidad Nacional Mayor de San Marcos.9. PRUEBA t DE STUDENTLa Prueba t de Student, llamada tambin prueba de las diferencias de medias,es otra prueba muy usada para contrastar hiptesis. Cuando los investigadoresadoptan estrategias de prueba de hiptesis como consecuencia de las cuales seobtienen dos promedios, en cada uno de los grupos, ya sean stos experimental o decontrol, lo que deben es determinar si la diferencia entre tales promedios halladosse debe a hechos fortuitos o si tal diferencia se ha producido como efecto de lainfluencia de la variable independiente que se est estudiando. En este caso, elinvestigador, con los datos que obtiene, realiza las operaciones respectivas.La limitacin de esta prueba es que no funciona con muestras grandes, slo conmuestras pequeas. Algunos autores sostienen que el nmero de la muestra nodebe pasar de 20.167ELAS MEJA MEJAA continuacin se presenta el estudio realizado por Marco Sanabria Montaez,titulado: Influencia del Seminario y la Clase Magistral en el RendimientoAcadmico de alumnos de la E. A. P. de Economa de la U. N. M. S. M.Problema:Existen diferencias significativas en el xito acadmico alcanzado poralumnos de la asignatura de Economa General I de la Escuela AcadmicoProfesional de Economa de la Universidad Nacional Mayor de San Marcosque realizaron sus estudios con el mtodo de Seminario, con respecto al grupode alumnos que cursaron con el mtodo de la Clase Magistral?Definicin de trminos bsicosClase Magistral: Es un tiempo de enseanza ocupado entera o principalmentepor la exposicin continua de un conferenciante. Los estudiantes pueden tener laoportunidad de preguntar o participar en una pequea discusin pero, por lo general,no hacen otra cosa que escuchar y tomar nota.Seminario: Es una tcnica didctica en el que se renen un nmero pequeode miembros que estudian e investigan sistemticamente un tema con el objeto delograr el conocimiento completo y especfico de una materia.ndice Acadmico: Es el resultado cuantitativo en una escala de valores, quedetermina el nivel alcanzado en el rendimiento acadmico por un estudiante.Hiptesis generalEl xito acadmico de los alumnos que desarrollan la asignatura deEconoma General I con el mtodo de Seminario, es significativamente diferenteal ndice Acadmico de los alumnos que estudian la asignatura de EconomaGeneral I con el mtodo de Clase Magistral en la E. A. P. de Economa de laUNMSMHiptesis especfica 1El xito acadmico de los alumnos de la E. A. P. de Economa en la UNMSMque desarrollan la asignatura de economa se incrementa significativamentecon la aplicacin del mtodo didctico de Seminario.Hiptesis especfica 2El xito acadmico de los alumnos de la E. A. P. de Economa en la UNMSMque desarrollan la asignatura de economa, no se incrementa significativamentecon la aplicacin del mtodo didctico de Clase Magistral.168TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACINVariables e indicadoresLas variables consideradas para la presente investigacin son las siguientes:Variable independiente: Mtodo didcticoVariacin:a) Mtodo didctico de Clase Magistral (Z),b) Mtodo didctico de Seminario (X)Variable dependiente: xito Acadmico (O)Variacin:a) xito acadmico alto.b) xito acadmico bajo.Operacionalizacin de la variable ndice acadmicoxito acadmico Alto: Cuando el promedio obtenido por la muestra es 12,31 ms.xito acadmico Bajo: Cuando el promedio de la muestra es menor que12,31.Estos valores se han calculado mediante el mtodo estadstico de estimacinpuntual de la diferencia de dos medias, en donde el estimador es.La desviacin estndar del estimador puntual de la diferencia de medias seobtiene mediante la aplicacin de la siguiente frmula:Para el clculo de la Cota de Error se ha utilizado la frmula:Con las frmulas mencionadas se han realizado las operaciones correspondientesy se tiene:= 12,8 8,62 = 4,18= 0,7992Cota de error = 2 x 0,7992 = 1,5981169ELAS MEJA MEJAEl promedio obtenido de ambas muestras es: 10,71, por la operacin de lasemisuma de los promedios de las muestras del Seminario y Clase Magistral.A este promedio se adiciona la cota de error, tendremos 10,71 + 1,5981 entoncesse obtiene el valor crtico 12,3081 que es el lmite de los xitos acadmicos.Estrategia para la prueba de hiptesisLa presente es una investigacin con medicin previa y posterior con grupo decontrol. Las unidades de anlisis, tanto en el grupo experimental como en el grupode control, se encuentran asignadas en grupos ya establecidos. El esquema dediseo es cuasi experimental, y se expresa de la siguiente manera:Grupo que desarrolla Seminario:Grupo que desarrolla Clase Magistral:O1O3XZO2O4En donde:X: Mtodo de Seminario.Z: Mtodo de Clase Magistral.O1: Medicin del xito Acadmico del grupo que desarrolla el Seminario antesdel experimento.O 2: Medicin del xito Acadmico del grupo que desarrolla el Seminario despusdel experimento.O3: Medicin del xito Acadmico del grupo de que desarrolla la Clase Magistralantes del experimento.O4: Medicin del xito Acadmico del grupo que desarrolla la Clase Magistraldespus del experimento.Anlisis del Pre-TestEl empleo del pre test ha tenido como finalidad determinar el nivel deconocimientos con el que inician el experimento el grupo al que se aplica el seminario(O1), y el grupo al que se aplica la Clase Magistral (O3).Para el del clculo del promedio se utiliz la siguiente frmula:nO=0 fi =1in170TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACINPara el clculo de la desviacin estndar se utiliz la formula:S0 = f1 021i( f o )1n 1121inHechas las operaciones, los datos hallados son los siguientes:Pre TestEstadgrafosPromedioO1O33,8004,4100Desviacin Estndar1,14641,1657Total Participantes15,00037,0000Cuadro N 15Estimador puntual de la diferencia de mediasPermite identificar un punto crtico al que se le conoce con el nombre de Cotade Error. La decisin se toma en el sentido de que si la Cota de Error es mayor quela diferencia de medias no hay diferencia significativa en los promedios analizadosy viceversa.Clculo del Estimador= 0,61Desviacin estndar de la diferencia de medias obtenidas es= 0,352628La cota de error = 0,705La cota de error: 0,705 es mayor que la diferencia de las medias: 0,61, por lotanto los promedios obtenidos por los alumnos en el pre test no difierensignificativamente.171ELAS MEJA MEJAAnlisis Post TestPre TestO3EstadgrafosO1Promedio3,8004,4100Desviacin Estndar1,14641,1657Total Participantes15,00037,0000Cuadro N 16Contraste de HiptesisMason, Lind y Marchal mencionan que existe un procedimiento de cincopasos que sistematiza la prueba de hiptesis. Al llegar al paso 5, se tiene ya lacapacidad de tomar la decisin de rechazar o no la hiptesis1 . Atendiendoeste planteamiento que a criterio del autor de esta investigacin es el ms coherente,se desarroll el proceso.Paso 1: Plantear la Hiptesis Nula (HO) y la Hiptesis Alterna (H1):Hiptesis GeneralHiptesis Nula (H0)El xito Acadmico de los alumnos que desarrollan la asignatura deEconoma General I con el mtodo de Seminario (O2), no es significativamentediferente al xito Acadmico de los alumnos que estudian la asignatura deEconoma General I con el mtodo de Clase Magistral (O4) en la E. A. P. deEconoma de la UNMSM.Lo dicho, formalmente se expresa mediante la siguiente ecuacin:H0: O2 = O4Hiptesis Alterna (H1)El xito Acadmico de los alumnos que desarrollan la asignatura deEconoma General I con el mtodo de Seminario (O2), es significativamentediferente del xito Acadmico de los alumnos que estudian la asignatura deEconoma General I con el mtodo de Clase Magistral (O4) en la E. A. P. deEconoma de la UNMSM.Lo dicho, formalmente se expresa mediante la siguiente inecuacin:H1: O2 > O4172TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACINPaso 2: Seleccionar el nivel de significacin: = 0.05Paso 3: Escoger el valor estadstico de prueba:Z=O2 O 4S2 S22+4n2 n4Paso 4: Formular la regla de decisin:Para la Hiptesis General:Rechazar la Hiptesis nula si:Z > 1,96Paso 5: Adoptar una decisin:Post testO2O4Promedio12,80008,620Desviacin Estndar2,11123,554Total Participantes15,000037,00EstadgrafosCuadro N 17Z=12.8 8.624.4571 12.6306+1537Z = 5,23 (Z calculada)Se rechaza la hiptesis nula y se acepta la hiptesis alterna que es la siguiente:El xito Acadmico de los alumnos que desarrollan la asignatura deEconoma General I con el mtodo de Seminario (O2), es significativamentediferente a xito Acadmico de los alumnos que estudian la asignatura deEconoma General I con el mtodo de Clase Magistral (O4) en la E. A. P.de Economa de la UNMSM.173ELAS MEJA MEJASe rechaza la hiptesis nula de la Hiptesis especfica y se acepta la hiptesis:El xito acadmico de los alumnos de la E. A. P. de Economa en la UNMSMque desarrollan la asignatura de economa se incrementa significativamentecon la aplicacin del mtodo didctico de Seminario.ConclusionesEn la presente investigacin se ha llegado a las siguientes conclusiones:1. Existe evidencia emprica que el xito acadmico que se obtiene aplicando elmtodo didctico de Seminario difiere significativamente al xito acadmicoobtenido con la aplicacin del mtodo didctico de Clase Magistral.2. Los estudiantes a los que se les aplic el mtodo didctico de seminarioalcanzaron un xito acadmico alto, mientras que los estudiantes a los que seles aplic el mtodo didctico de Clase Magistral alcanzaron un xito acadmicobajo.DISTRIBUCIN DEgl12345678910111213141516171819202122oo0 ,2 03 ,0 81 ,8 91 ,6 41 ,5 31 ,4 81 ,4 41 ,4 21 ,4 01 ,3 81 ,3 71 ,3 61 ,3 61 ,3 51 ,3 51 ,3 41 ,3 41 ,3 31 ,3 31 ,3 31 ,3 31 ,3 21 ,3 21 ,2 80 ,1 06 ,7 12 ,9 22 ,3 52 ,1 32 ,0 21 ,9 41 ,9 01 ,8 61 ,8 31 ,8 11 ,8 01 ,7 81 ,7 71 ,7 61 ,7 51 ,7 51 ,7 41 ,7 31 ,7 31 ,7 31 ,7 21 ,7 21 ,6 40 ,0 51 2 ,7 04 ,3 03 ,1 82 ,7 82 ,5 72 ,4 52 ,3 72 ,3 12 ,2 62 ,2 32 ,2 02 ,1 82 ,1 62 ,1 52 ,1 32 ,1 22 ,1 12 ,1 02 ,0 92 ,0 92 ,0 82 ,0 71 ,9 60 ,0 23 1 ,8 06 ,9 74 ,5 43 ,7 53 ,3 73 ,1 43 ,0 02 ,9 02 ,8 22 ,7 62 ,7 22 ,6 82 ,6 52 ,6 22 ,6 02 ,5 82 ,5 72 ,5 52 ,5 42 ,5 32 ,5 22 ,5 12 ,3 3Cuadro N 18174t0 ,0 16 3 ,6 09 ,9 35 ,8 44 ,6 04 ,0 33 ,7 13 ,5 03 ,3 63 ,2 53 ,1 73 ,1 13 ,0 63 ,0 12 ,9 82 ,9 52 ,9 22 ,9 02 ,8 82 ,8 62 ,8 52 ,8 32 ,8 22 ,5 80 ,0 0 23 1 8 ,3 02 2 ,3 01 0 ,2 07 ,1 75 ,8 95 ,2 14 ,7 94 ,5 04 ,3 04 ,1 44 ,0 33 ,9 33 ,8 53 ,7 93 ,7 33 ,6 93 ,6 53 ,6 13 ,5 83 ,5 53 ,5 33 ,5 13 ,0 9LECTURA COMPLEMENTARIATCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACINPRUEBA DE HIPTESIS Y ERROR ESTNDARFred Kerlinger*El error estndar, como estimacin de las fluctuaciones del azar es la medidaen contra de la cual los resultados de los experimentos son probados. Hay algunadiferencia entre las medias de dos grupos experimentales? Si esto sucede, Es ladiferencia una diferencia real, o es slo una consecuencia de las muchasdiferencias relativamente pequeas que pudieron haber surgido por el azar?Para contestar estas preguntas, se calcula el error estndar de las diferenciasentre las medias y la diferencia obtenida se compara con el error estndar. Si essuficientemente ms grande que el error estndar, se dice que es una diferenciasignificativa.Un razonamiento similar se puede aplicar a cualquier estadstico. Por lo tanto,hay muchos errores estndar: de coeficientes de correlacin, de las diferenciasentre las medias, de las medias, de las medianas, de las proporciones, etctera. Elpropsito en este captulo es examinar la idea general del error estndar y ver cmose prueban las hiptesis usando el error estndar.EJEMPLO: DIFERENCIAS ENTRE MEDIASUn problema particularmente difcil en la psicologa contempornea se centraen contestar la pregunta de si la conducta es controlada por factores situacionaleso ambientales, o por disposiciones del individuo. McGee y Snyder, usando unapresunta diferencia entre las personas que le ponan sal a sus alimentos antes deprobarlos y aquellas que probaban sus alimentos antes de agregarles sal, elaboraronla hiptesis segn la cual las personas que interpretan su conducta de forma ordenada,le agregaban sal a sus alimentos antes de probarlos, mientras que aquellas personasque interpretaban su conducta en forma situacional probaban sus alimentos antesde agregarles sal.*Tomado de: KERLINGER, Fred N.: Investigacin del comportamiento. Mxico, D.F. McGraw-Hill,1988. pp. 210-226177ELAS MEJA MEJAAdems, sealaron que las primeras personas adjudicaran ms rasgos a smismos que las otras personas. Encontraron que los primeros, los que le agregabansal, se atribuan una media de 14,87 rasgos a s mismos mientras que el segundogrupo, los que prueban antes los alimentos, se atribuan una media de 6,90 rasgosa s mismos. La direccin de la diferencia fue como haba sido esperada por losautores. Es el tamao de la diferencia entre las medias, 7,97, lo suficientementegrande para apoyar el reclamo de los autores de que su hiptesis fue apoyada? Unaprueba de significancia estadstica de esta diferencia muestra que sta fue altamentesignificativa.La idea del presente ejemplo en este contexto es que la diferencia entre lasmedias fue evaluada para determinar la significancia estadstica, con un error estndar.El error estndar en este caso fue el error estndar de las diferencias entre las dosmedias. Se observ que esta diferencia era significativa. Esto quiere decir que laspersonas que percibieron la conducta como influida por los rasgos individuales, tendierona agregarle sal a sus alimentos antes de probarlos, mientras que aqullas cuyapercepcin est ms orientada de manera ambiental, probaron sus alimentos antes deagregarles sal. (Esta afirmacin es una generalizacin de la original.) Ahora, examineun ejemplo en el cual la diferencia entre las medias no fue significativa.Gates y Taylor, en un estudio inicial muy conocido sobre la transmisin deentrenamiento, organizaron dos grupos de 16 alumnos cada uno. Al grupoexperimental se le proporcion una prctica en memoria de dgitos; al control no sele proporcion dicho entrenamiento. La mejora del promedio del grupo experimentalinmediatamente despus del periodo de entrenamiento, fue de 2,00; la gananciamedia del grupo control fue de ,67, una diferencia media de 1,33. Cuatro a cincomeses ms tarde, los nios de ambos grupos fueron evaluados de nuevo. La mediade las calificaciones del grupo experimental fue de 4,71; la media del grupo controlfue sorprendentemente de 4,77. El incremento de las medias sobre las pruebasiniciales fue de ,35 y ,36. Las pruebas estadsticas son innecesarias con datos comoestos.DIFERENCIAS ABSOLUTAS Y RELATIVASComo las diferencias entre los estadsticos, especialmente entre las medias,son evaluadas y reportadas en gran parte en la literatura, se deben analizar condetalle los tamaos absoluto y relativo de tales estadsticos. Aunque en la discusinse usan como ejemplos diferencias entre medias, las mismas ideas se aplican adiferencias entre proporciones, coeficientes de correlacin, etctera.En un estudio hecho por Goldberg, Gottesdiner y Abramson, a las mujeres quefueron consideradas como simpatizantes del movimiento de liberacin femenina se178TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACINles calific como menos atractivas que las consideradas como no simpatizantes delmovimiento. Las no simpatizantes tuvieron una media de 2,86 y las simpatizantes2,75, una diferencia de ,11, la cual fue estadsticamente significativa. Es significativauna diferencia tan pequea? Comprese esta pequea diferencia con aqulla demedias entre los grupos experimental y control obtenida por Mann y Janis en suestudio de los efectos a largo plazo de la simulacin sobre el fumar: 13,50 y 5,20.(stas son medias de los decrementos en los nmeros de cigarrillos fumados cadada; la diferencia es estadsticamente significativa).En realidad aqu hay dos problemas: uno de ellos es del tamao absoluto yrelativo de la diferencia y otro de la significancia prctica o real en contraste conla significancia estadstica. La que en apariencia es una diferencia muy pequeapuede, bajo un examen minucioso, no serlo tanto. En el estudio de Goldberg y cols.,para estar seguros, la diferencia de ,11 es a lo mejor trivial, aunque estadsticamentesignificativa. El ,11 se deriv de una escala de atraccin de cinco puntos y es, por lotanto, en realidad pequea. Ahora tmese un ejemplo completamente diferente, deun estudio de Miller y Dicara sobre el condicionamiento instrumental de la secrecinurinaria. Las medias de un grupo de ratas antes y despus del entrenamiento en lasecrecin de la orina fueron ,017 y ,028 y la diferencia fue muy estadsticamentesignificativa.Sin embargo la diferencia fue de slo ,011. No es esta diferencia tan pequeacomo para prestarle atencin? Sin embargo, la naturaleza de las medidas tiene quetomarse en cuenta. Las pequeas medias de ,017 y ,028 se obtuvieron de medidasde secrecin de las ratas. Cuando se toma en cuenta el tamao de la vejiga de lasratas y que la diferencia de medias de ,011 fue producida a travs delcondicionamiento instrumental (recompensa por secrecin urinaria), el significadode la diferencia es dramtica: es inclusive muy grande!No se debera ser demasiado entusiasta por las diferencias de medias como ,20,,15, ,08, etc., sino que se ha de ser inteligentes respecto a ellas. Supngase que unapequea diferencia se informa como estadsticamente significativa y uno piensaque es algo ridcula. Sin embargo, supngase que dicha diferencia fue la de mediasentre los pesos de la corteza cerebral de un grupo de ratas criadas en medios ricosy en medios pobres en los primeros das de vida. El obtener cualquier diferenciaen el peso del cerebro debido al tipo de ambiente es un logro extraordinario y, desdeluego, un descubrimiento cientfico importante.COEFICIENTES DE CORRELACINLos coeficientes de correlacin abundan en las publicaciones cientficas. Por lotanto, se deben plantear preguntas acerca de la significancia de los coeficientes y179ELAS MEJA MEJAde la realidad de las relaciones que estos expresan. Por ejemplo, para que uncoeficiente de correlacin calculado entre 30 pares de medidas sea estadsticamentesignificativo, tiene que andar alrededor de ,31 al nivel de significancia de ,05 y de,42 al nivel de ,01. Con 100 pares de medidas el problema es menos agudo (la ley delos grandes nmeros entra en juego). En este caso, para satisfacer el nivel ,05, essuficiente una r de ,16; para satisfacer el nivel ,01, basta una r de ,23. Si las r sonmenores a estos valores se considera que son no significativas.Si se seleccionan, por ejemplo, 30 pares de nmeros de una tabla de nmerosaleatorios y se calcula la correlacin entre ellos, en la teora debera de estar cercadel cero. Resulta claro que debera de haber relaciones cercanas al cero entre losconjuntos de los nmeros aleatorios, pero ocasionalmente los conjuntos de parespueden producir r estadsticamente significativas y razonablemente altas debidasal azar. De cualquier forma, los coeficientes de correlacin, as como las medias ylas diferencias, tienen que ser ponderados para valorar la significancia estadsticamediante su comparacin con los errores estndares. Por fortuna, esto es fcil dehacer, ya que las r para cada nivel de significancia y para tamaos diferentes de lamuestra se proporcionan en tablas en la mayor parte de los textos sobre estadstica.Por lo tanto, con las r no es necesario calcular y usar el error estndar de unir. Sinembargo, el razonamiento que subyace a las tablas ha de ser entendido.De los miles de coeficientes de correlacin publicados en la literatura sobreinvestigacin, una gran parte es de baja magnitud. Qu tan bajo es bajo? En qupunto es un coeficiente de correlacin lo suficientemente bajo para no tratarlo conseriedad? Usualmente, las r menores a ,10 no se deben tomar muy en serio: una rde ,10 significa que slo un 1% (,10) de la varianza de y es compartida con x! Siuna r de ,30, por otro lado, es estadsticamente significativa, puede ser importanteporque apunta hacia una relacin importante. Las entre ,20 y ,30 hacen el problemaun poco ms difcil. (Recurdese que con N grandes, las r entre ,20 y ,30 sonestadsticamente significativas.) Para estar seguros, una r de, por ejemplo, ,20 quieredecir que dos variables comparten slo el 4% de sus varianzas, pero una r de 26comparten un 7% de la varianza o incluso una de ,20 puede ser importante porquepuede proporcionar un indicio muy valioso para una teora e investigacin subsecuente.El problema es complejo. En la investigacin bsica, las correlaciones bajas(desde luego que stas deben ser estadsticamente significativas) pueden enriquecerla teora y la investigacin. En la investigacin aplicada, donde las predicciones sonimportantes, han aumentado los juicios de valor acerca de las correlaciones bajas ylas cantidades triviales de la varianza compartida. Sin embargo, en la investigacinbsica el panorama es ms complicado. Una conclusin es razonablemente justa:los coeficientes de correlacin, como otros estadsticos, deben ser evaluados paradeterminar su significancia estadstica.180TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACINPRUEBA DE HIPTESIS: HIPTESIS SUSTANTIVA Y NULAEl propsito principal en la investigacin de la estadstica inferencial es probarlas hiptesis de investigacin a travs de la evaluacin de las hiptesis estadsticas.Hablando en trminos amplios, el cientfico usa dos tipos de hiptesis: sustantivas yestadsticas. Una hiptesis sustantiva es el tipo usual de hiptesis que se comenten el captulo 2, en la cual es expresada, una afirmacin de la relacin entre dos oms variables, por ejemplo, entre mayor es la cohesin de un grupo, mayor es suinfluencia sobre sus miembros es una hiptesis sustantiva.La teora de un investigador determina que esta variable est relacionada conla otra. La afirmacin de esta relacin es una hiptesis sustantiva. Estrictamentehablando, una hiptesis sustantiva no es susceptible de ser probada o evaluada.Tiene, primero, que ser traducida a trminos operacionales. Una forma muy til deprobarla es mediante una hiptesis estadstica, la cual es una afirmacin, entrminos estadsticos, de las relaciones estadsticas deducidas de las relacionesplanteadas en la hiptesis sustantiva. Este es un planteamiento demasiado vago ynecesita ser explicado. Una hiptesis estadstica expresa un aspecto de la hiptesissustantiva original en trminos estadsticos y cuantitativos. MA > MB, la media deA es mayor que la media de B; r > + ,20, el coeficiente de correlacin es mayor que,20; MA > MB > MC, al nivel de ,01; x2 es significativa al nivel de ,05; etctera.Una hiptesis estadstica es una prediccin de los resultados de los procedimientosestadsticos usados para analizar los datos cuantitativos de un problema deinvestigacin.Sin embargo, las hiptesis estadsticas deben ser comparadas contra algo. Noes posible evaluar simplemente una hiptesis estadstica como est planteada. Estoes, no se evala directamente la proposicin estadstica de MA > MB contra smisma. Se evala comparndola con una proposicin alternativa. Naturalmente,puede haber varias alternativas de MA > MB.La alternativa usualmente seleccionada es la hiptesis nula, la cual fue inventadapor Sir Ronald Fisher. La hiptesis nula es una proposicin estadstica en que seplantea, principalmente, que no hay relacin entre las variables (del problema). Lahiptesis nula dice, ests en un error, no hay relacin; deschame si puedes. Estolo dice en trminos estadsticos como MA = MB o MA MB = 0; rxy = 0; la x2 no essignificativa; la t no es significativa; etctera.Fisher dice, puede decirse que cada experimento es slo para darle laoportunidad a los hechos de rechazar la hiptesis nula. Dicho eso en una formams adecuada, qu es lo que quiere decir? Supngase que se plante una hiptesisacerca de los efectos de algunos mtodos y se dice que el mtodo A es superior al181ELAS MEJA MEJAmtodo B. Si uno resuelve en una forma satisfactoria los problemas de definir loque se quiere decir con superior, de disear un experimento, etc., ahora debeespecificar una hiptesis estadstica. En este caso, se podra decir MA > MB (lamedia del mtodo A es, o ser mayor que la media del mtodo B en tal y tal medidade criterio). Supngase que despus del experimento las dos medias son 68 y 61,respectivamente. Esto parecera ser que la hiptesis sustantiva es apoyada ya que68 > 61, o MA es mayor que MB . Sin embargo, como ya se sabe, sto no essuficiente ya que esta diferencia puede ser una de las muchas diferencias posiblesdebidas al azar.De hecho, se dise una hiptesis que puede ser llamada la hiptesis del azar:MA = MB, o MA MB = O. Estas son hiptesis nulas. Lo que se hace, entonces, esescribir hiptesis. Primero se escriben hiptesis estadsticas que reflejen el significadooperacionalexperimental de la hiptesis sustantiva. Despus se escribe la hiptesisnula en contra de la cual se compara el primer tipo de hiptesis. Aqu se presentandos tipos de hiptesis adecuadamente etiquetadas:H1: MA > MBH 0;MA = M BH1 significa Hiptesis 1. Hay a menudo ms de una de esas hiptesis. Ellasson etiquetadas como H1. H2, H3, etctera. Ho significa Hiptesis nula. Nteseque en este caso la hiptesis nula podra haber sido escrita como:H0: MA MB = 0Esta forma muestra de donde la hiptesis nula obtuvo su nombre: la diferenciaentre M A y M B e s igual a cero, pero no es muy manejable en esta formaespecialmente cuando se prueban tres o ms medias u otros estadsticos. MA = MBes general y desde luego significa lo mismo que MA MB = 0 y MB MA = O.Ntese que se puede escribir fcilmente MA = MB = MC = ...... = MN.NATURALEZA GENERAL DE UN ERROR ESTNDARSi ste fuera el mejor de todos los posibles mundos de investigacin, no habraerror aleatorio. Y si no hubiera error aleatorio, no habra necesidad de pruebas designificancia estadstica. De hecho, la palabra significancia carecera de sentido.Cualquier tipo de diferencia sera una diferencia real. Lamentablemente estenunca es el caso. Siempre existen errores al azar (y errores sesgados, tambin), yen la investigacin del comportamiento a menudo contribuyen sustancialmente a lavarianza total. Los errores estndar son mediciones de este error y se utilizan,como ya se ha mencionado varias veces, a manera de una especie de patrn contrael cual se contrasta la varianza experimental o variable.182TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACINEl error estndar es la desviacin estndar de la distribucin muestral decualquier medicin dada la media o el coeficiente de correlacin, por ejemplo.En la mayor parte de los casos no es posible conocer los valores del universo opoblacin (parmetros); deben ser estimados a partir de mediciones muestrales,usualmente de muestras sencillas.Supngase que se extrae una muestra aleatoria de 100 nios del octavo gradode un sistema escolarizado determinado. Es difcil o imposible, por decir algo, medirtodo el universo de los nios de octavo grado. Se calculan la media y la desviacinestndar a partir de un examen aplicado a los nios y se encuentra que estosestadsticos son M = 110 y SD = 10. Una pregunta importante que debe plantearsees Qu tan exacta es esta media? O, si fuera a extraerse un gran nmero demuestras aleatorias de 100 alumnos de octavo grado con base en esta mismapoblacin, las medias de estas muestras sern 110 alrededor de 110? Y, si caenalrededor de 110, con qu aproximacin? Lo que se hace, en efecto, es estableceruna distribucin hiptetica de medias de las muestras, todas calculadas a partirde muestras de 100 alumnos, cada una de las cuales se ha extrado de la poblacinoriginal de alumnos del octavo grado. Si pudiera calcularse la media de esta poblacinde medias, o si se conociera cul es, todo sera ms sencillo. Pero no se conoceeste valor, y no es posible conocerlo ya que son muchas las posibilidades de extraermuestras diferentes. Lo ms adecuado es estimarla con el valor muestral, omedia muestral. Se dice simplemente, en este caso, sea la media muestral igual ala media de las medias de la poblacin y esprese estar en lo cierto. Entonces debeprobarse la ecuacin. Se lleva a cabo esto con el error estndar.Se aplica una argumentacin anloga a la desviacin estndar de toda la poblacin(de los puntajes originales). No se conoce y probablemente nunca pueda conocerse.Pero puede estimarse con la desviacin estndar calculada a partir de la muestra.Nuevamente se dice, en efecto, sea la desviacin estndar de la muestra igual a ladesviacin estndar de la poblacin. Se sabe que probablemente no tienen el mismovalor, pero tambin se sabe, si el muestreo ha sido aleatorio, que probablemente nodifieran mucho.En el captulo 11 se utiliz la desviacin estndar de la muestra como un sustitutode la desviacin estndar de la poblacin, en la frmula para el error estndar dela media:A esto tambin se le denomina error de muestreo. As como la desviacinestndar es una medida de la dispersin de los puntajes originales, el error estndarde la media es una medida de la dispersin de la distribucin de las medias de las183ELAS MEJA MEJAmuestras. No es la desviacin estndar de la poblacin de puntajes individuales si,por ejemplo, pudiera probarse cada miembro de la poblacin y calcular la media y ladesviacin estndar de esta poblacin.UNA DEMOSTRACIN POR EL MTODO DE MONTECARLOPara tener material con el que trabajar, ahora se recurre a la computadora y alo que se denomina mtodos de Montecarlo. Los mtodos de Montecarlo son mtodosde simulacin manejados por computadora, diseados para obtener soluciones aproblemas matemticos, estadsticos, numricos e incluso verbales utilizandoprocedimientos aleatorios y muestras de nmeros aleatorios.Usualmente asociados con problemas matemticos cuyas soluciones sonintratables, los mtodos de Montecarlo se han extendido a la comprobacin decaractersticas estadsticas de muestras de poblaciones grandes. Por ejemplo, lasconsecuencias de violar las suposiciones detrs de las pruebas estadsticas designificancia pueden estudiarse efectivamente mediante la simulacin dedistribuciones estadsticas con nmeros aleatorios y la introduccin de violaciones alas suposiciones en el procedimiento para estudiar las consecuencias.En las ciencias del comportamiento, los procedimientos de Montecarlo sonusualmente estudios empricos de modelos estadsticos y de otros tipos que utilizanlos nmeros aleatorios generados por la computadora para ayudar a simular losprocesos aleatorios necesarios para estudiar los modelos. En cualquier caso, ahorase utiliza una forma elemental de Montecarlo para probar un teorema bastanteimportante de estadstica y para investigar la variabilidad de medias y la utilizacindel error estndar de la media. Tambin se desea establecer una base para lacomprensin de la computadora al estudiar procesos aleatorios.ProcedimientoSe escribi un programa de computadora para generar 4,000 nmeros aleatoriosuniformemente distribuidos entre 0 y 100 (de tal forma que cada nmero tiene lamisma probabilidad de ser extrado en 40 conjuntos de 100 nmeros cada uno, ascomo para calcular varios estadsticos con los nmeros. Considrese este conjuntode 4,000 nmeros como la poblacin, o U. La media de U es 50,33 (por medio de unclculo real de computadora), y la desviacin estndar es 29,17. Se desea calcularesta media a partir de muestras extradas al azar de U. Por supuesto, en una situacinreal usualmente no se conoce la media de la poblacin. Una de las virtudes de losprocedimientos de Montecarlo es que puede conocerse lo que usualmente sedesconoce.184TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACINCinco de los 40 conjuntos de 100 nmeros fueron extrados al azar. (Losconjuntos extrados fueron 5, 7, 8, 16 y 36.Se calcularon las medias y las desviacionesestndar de los cinco conjuntos. Asimismo, se calcularon los cinco errores estndarde la media. En el cuadro 1 se muestran estos estadsticos. Se quiere proporcionaruna nocin intuitiva acerca de lo que es el error estndar de la media y posteriormentese quiere mostrar cmo es utilizado.MEDIAS, DESVIACIONES ESTNDAR Y ERRORES ESTNDAR DE LA MEDIA,CINCO MUESTRAS DE 100 NMEROS ALEATORIOS (DE 0 A 100)AMuestras12M:53.2149.6451.3749.0255.51SD:29.6227.9129.8326.7229.23SE:2.962.792.982.672.92A345Estadsticos de la poblacin: M = 50,33; SD =29,17; N = 4,000Figura 1Primero, se calcula la desviacin estndar de esta muestra de medias. Sisimplemente se trata a las cinco medias como puntajes ordinarios y se calcula lamedia y la desviacin estndar, se obtiene: M1 = 51,75; SD = 2,38. La media de los4,000 puntajes es 50,33. Cada una de las cinco medias es una estimacin muestralde esta media de la poblacin. Obsrvese que tres de ellas, 49,64, 51,37 y 49,02, seaproximan bastante a la media de la poblacin, y que dos de ellas, 53,21 y 55,51difieren bastante de la media de la poblacin. As pues, parece que tres de lasmuestras proporcionan buenos estimadores de la media de la poblacin y que dosno lo hacen, o si?La desviacin estndar de 2,38 es semejante al error estndar de la media.(No es, por supuesto, el error estndar de la media, ya que se ha calculado solamentea partir de cinco medias.) Supngase que solamente se ha extrado una muestra (laprimera, con M = 53,21 y SD = 29,62), lo que es la situacin usual en la investigacin,y que se calcul el error estndar de la media:185ELAS MEJA MEJAEste valor es una estimacin de la desviacin estndar de las medias de lapoblacin de muchas muestras de 100 casos, cada una de las cuales se ha extradoal azar de la poblacin. La poblacin tiene 40 grupos y por ello 40 medias.(Naturalmente, stas no son muchas medias.) La desviacin estndar de estasmedias es realmente 3,10. El SEM calculado con la primera muestra, entonces, seaproxima al valor de esta poblacin: 2,96 como una estimacin de 3,10.En el cuadro 1 se muestran los cinco errores estndar de la media (tercerrengln). Fluctan muy poco, de 2,67 a 2,98, aun cuando las medias de los conjuntosde 100 puntajes varan considerablemente. La desviacin estndar de 2,38 calculadaa partir de las cinco medias es solamente una estimacin justa de la desviacinestndar de la poblacin de medias. An as, es una estimacin. La cuestininteresante e importante es que el error estndar de la media, que es una estimacinterica, calculado a partir de los datos de cualquiera de los cinco grupos, es unaestimacin exacta de la variabilidad de las medias de muestras de la poblacin.Para reforzar estas ideas, ahora se considerar otra demostracin de Montecarlode mucha mayor magnitud. El programa de computadora utilizado para producir los4,000 nmeros aleatorios del ejemplo discutidos anteriormente fue usado para producir15 conjuntos ms de 4,000 nmeros aleatorios cada uno, uniformemente distribuidosentre 0 y 100. Esto es, se gener un total de 80,000 nmeros aleatorios en 20conjuntos de 4 000 cada uno. La media terica, de nueva cuenta, de los nmerosentre 0 y 100 es 50. Considrese cada uno de los 20 conjuntos como una muestrade 4,000 nmeros. En el cuadro 2 se muestran las medias de los 20 conjuntos.MEDIAS DE 20 CONJUNTOS DE 4,000 NMEROS ALEATORIOS GENERADOSPOR COMPUTADORA (DE 0 A 100)a50,332250,117049,820049,822749,587549,944749,596049,317549,902250,618050,161551,058549,582249,750550,099050,099551,145050,644049,843749,3605aMedia de las Medias = 50,0401; desviacin estndar de las medias = 4,956;error estndar de la media, primera muestra = ,4611.Figura 2Las 20 medias se acumulan muy estrechamente alrededor de 50: la ms baja es49,3175, la ms alta es 51,1450 y la mayor parte de ellas se aproximan a 50. Lamedia de las veinte medias es 50,0401, claramente muy prxima a la esperanzaterica de 50. La desviacin estndar de las veinte medias es ,4956. La desviacinestndar de la primera muestra de 4,000 casos (ver la nota a, al pie del cuadro 1) es186TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACIN29,1653. Si se utiliza esta desviacin estndar para calcular el error estndar de lamedia, se obtiene: SEM = 29,1653 4000 =,4611. Obsrvese que esta estimacin delerror estndar de la media se aproxima a la desviacin estndar calculada de las 20medias. No se comete error al utilizar esto para evaluar la variabilidad de las mediasde muestras de 4,000 nmeros aleatorios. Es claro que las medias de muestrasgrandes son estadsticos altamente estables y los errores estndar son buenasestimaciones de su variabilidad.GeneralizacionesAhora pueden hacerse tres o cuatro generalizaciones de gran utilidad en lainvestigacin. Una, las medias de las muestras son estables en el sentido de que sonmucho menos variables que las mediciones a partir de las cuales son calculadas.Esto es, por supuesto, verdad por definicin. Las varianzas, desviaciones estndary los errores estndar de la media son inclusive ms estables; fluctan en mrgenesrelativamente estrechos. An cuando las medias de las muestras del ejemplo variarontanto como cuatro o cinco puntos, los errores estndar fluctuaron en no ms de unpunto y medio. Esto significa que puede tenerse considerable fe en el hecho de quelas estimaciones de las medias de muestras estarn muy prximas a la media deuna poblacin de tales medias. Y la ley de los nmeros grandes afirma que mientrasms grande sea el tamao de la muestra, probablemente los estadsticos estarnms prximos a los valores de la poblacin.Una pregunta difcil para los investigadores es: Siempre se cumplen estasgeneralizaciones, especialmente con muestras no aleatorias? La validez de lasgeneralizaciones depende del muestreo aleatorio. Si el muestreo no es aleatorio, enrealidad no es posible saber si se cumple la generalizacin. Sin embargo, muchasveces se tiene que actuar como si se pensara que se cumplen, incluso con muestrasno aleatorias. Por fortuna, si se es cuidadoso respecto al estudio de los datos paradetectar la idiosincrasia sustancial de la muestra, es posible utilizar con provecho lateora. Por ejemplo, las muestras pueden comprobarse para esperanzas fcilmenteverificadas. Si se espera ms o menos el mismo nmero de machos que de hembrasen una muestra, o proporciones conocidas de jvenes y viejos o de republicanos ydemcratas, es sencillo contar tales nmeros. Hay expertos que insisten en elmuestreo aleatorio como una condicin para la validez de la teora, y tienen razn.Pero si la teora esta prohibida con muestras no aleatorias, entonces tendran queabandonarse muchas de las utilizaciones de la estadstica e inferencias. La realidades que aparentemente la estadstica funciona muy bien aun con muestras noaleatorias, suponiendo que el investigador conoce las limitaciones de tales muestras,incluso se tiene ms cuidado que al trabajar con muestras aleatorias y los estudiosse efectan dos veces.187ELAS MEJA MEJATeorema del lmite centralAntes de estudiar la utilizacin verdadera del error estndar de la media, debeobservarse, aun cuando sea brevemente, una generalizacin extremadamenteimportante concerniente a las medias: Si las muestras son extradas al azar deuna poblacin, las medias de las muestras tendern a distribuirse normalmente.Mientras ms grandes sean las n, ms verdadero ser este hecho. Y la forma yclase de distribucin de la poblacin original no importa. Esto es, la distribucin dela poblacin no tiene que ser normal.Por ejemplo, la distribucin de los 4,000 nmeros aleatorios referidos esrectangular, ya que los nmeros estn distribuidos uniformemente. Si el teorema dellmite central es vlido empricamente, entonces las medias de cada uno de los 40conjuntos de 100 puntajes deben estar ms o menos distribuidas de manera normal.555045FrecuenciaDe ser as, ste es un hecho notable. Y es as, aunque una muestra de 40muestras difcilmente es suficiente para mostrar muy bien la tendencia. Enconsecuencia, se generaron en la computadora tres poblaciones ms de 4,000diferentes nmeros aleatorios distribuidos de manera uniforme, divididos en 40subconjuntos de 100 nmeros cada uno. Se estimaron las medias calculadaspara los 4 x 40 = 160 subconjuntos de 100 nmeros cada uno y se colocaron en unadistribucin. En la figura 1 se muestra un polgono de frecuencias de las medias.Puede observarse que las 160 medias se asemejan bastante a la forma acampanadade la curva normal. Aparentemente funciona el teorema del lmite central. Y noolvidarse de que esta distribucin de medias se obtuvo de una distribucin rectangularde nmeros.40353025201510543.5Figura 3Por qu tomarse tanta molestia? Por qu es importante mostrar que lasdistribuciones de medias se aproximan a la normal? Una gran parte del anlisis dedatos trata con medias, y si estn distribuidas normalmente, entonces es posibleutilizar las propiedades conocidas de la curva normal para interpretar los datosobtenidos en la investigacin. El saber que alrededor del 96% de las medias caern18845TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACINentre dos desviaciones estndar (errores estndar) arriba y abajo de la media esuna informacin valiosa, ya que un resultado obtenido puede valorarse contra laspropiedades conocidas de la curva normal.ERROR ESTNDAR DE LAS DIFERENCIAS ENTRE MEDIASUna de las estrategias ms frecuentes y tiles en la investigacin es compararmedias de muestras. A partir de las diferencias en las medias se infieren los efectosde las variables independientes. Tambin cualquier combinacin lineal est regidapor el teorema del lmite central. Esto es, dadas muestras lo suficientemente grandes,las diferencias en las medias estarn distribuidas en forma normal. (Una combinacinlineal es cualquier ecuacin de primer grado, p. ej., Y = MI M2. Y = M12 MI noes lineal.) En consecuencia, puede utilizarse la misma teora que se usa con lasmedias en las diferencias entre medias.Supngase que se han asignado aleatoriamente 200 sujetos a dos grupos, cadauno de 100 sujetos. A un grupo se le muestra una pelcula sobre relacionesintergrupales, por ejemplo, y nada al otro grupo. A continuacin, se aplica a ambosgrupos una prueba de actitudes. El puntaje medio del grupo A (que vio la pelcula)es 110 y el puntaje medio del grupo B (que no vio la pelcula) es 100. El problemaes: Es la diferencia de 10 unidades una diferencia real, una diferenciaestadsticamente significativa? O es una diferencia que pudo haber surgido alazar, ms de cinco veces en 100, por decir algo, o alguna otra cantidad, cuandorealmente no existe ninguna diferencia?Si anlogamente se crean muestras dobles de 100 cada una y se calculan lasdiferencias entre las medias de esas muestras, y se lleva a cabo el mismoprocedimiento experimental, se obtendr de manera coherente esta diferencia de10? De nuevo, se utiliza el error estndar para evaluar las diferencias, pero esta vezse tiene una distribucin muestral de diferencias entre las medias. Es como sise tomara cada Mi. Mj se considerara como una X. Entonces las varias diferenciasentre las medias de las muestras se consideran como las X de una nueva distribucin.Para cualquier promedio, la desviacin estndar de esta distribucin muestral essemejante al error estndar. Pero este procedimiento es slo para ilustracin; en larealidad no se hace esto. Aqu, otra vez, se estima el error estndar a partir de losprimeros dos grupos, A y B, utilizando la formula:Donde SEMA2 y SEMB2 son los errores estndar al cuadrado de los grupos A y B,respectivamente, como se haba planteado previamente.189ELAS MEJA MEJASupngase que el experimento se llev a cabo con cinco dobles grupos, esdecir, con 10 grupos, dos cada vez. Las cinco diferencias entre las medias fueron10, 11, 12, 8, 9. La media de estas diferencias es 10; la desviacin estndar es1,414. Este 1,414 nuevamente es semejante al error estndar de la distribucinmuestral de las diferencias entre las medias, en el mismo sentido que el error estndarde la media en la discusin precedente. Ahora, si se calcula el error estndar de lamedia para cada grupo (haciendo que las desviaciones estndar para los dos grupossean SDA = 8 y SDB = 9) se obtiene:Con la siguiente ecuacin se calcula el error estndar de las diferencias entrelas medias:Ahora que se tiene el 1,20, que se hace con l? Si los puntajes de los dosgrupos han sido elegidos de un tabla de nmeros aleatorios y no hubo condicionesexperimentales, podra esperarse que no hubiera diferencia entre las medias. Perose ha aprendido que siempre hay diferencias de pequeez relativa debido a factoresfortuitos. Estas diferencias son aleatorias. El error estndar (SE) de las diferenciasentre las medias es una estimacin de la dispersin de estas diferencias.Pero es una medicin de estas diferencias que es una estimacin para toda lapoblacin de tales diferencias. Por ejemplo, el error estndar de las diferenciasentre las medias es 1,20. Esto significa que, solamente por la casualidad, alrededorde la diferencia de 10 entre MA y MB habr fluctuaciones aleatorias, ahora 10,luego 10,2, despus 9,8, etctera. Solamente rara vez las diferencias excedern,por ejemplo, 13 7 (alrededor de tres veces el SE). Otra forma de plantear esto esdecir que el error estndar de 1,20 indica los lmites (si se multiplica el 1,20 por elfactor apropiado) ms all de los cuales probablemente no pasarn las diferenciasmuestrales entre las medias.Qu tiene que ver todo esto con el experimento? Es precisamente aqu que seevalan los resultados experimentales. El error estndar de 1,20 fluctuacionesaleatorias estimadas. Ahora, MA MB = 10. Pudo haber surgido esto debido a lacasualidad, como resultado de fluctuaciones aleatorias como las recin descritas?Por ahora debe estar casi claro que esto no puede ser, excepto bajo ciertascircunstancias poco comunes. Se evala esta diferencia de 10 comparndolo con la190TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACINestimacin de las fluctuaciones aleatorias o fortuitas. Es una de ellas? Lacomparacin se lleva a cabo mediante la razn t, o prueba t.t=MA MB110 10010=== 8,33EE MA M B1, 201, 20Esto significa que la diferencia medida entre MA y MB debera estar a 8,33desviaciones estndar de una media hipottica de cero (diferencia cero, ningunadiferencia entre las dos medias).No se tendra ninguna diferencia, desde el punto de vista terico, si los sujetosfueran totalmente azarosos y si no hubiera manipulacin experimental. Se tendran,en efecto, dos distribuciones de nmeros aleatorios a partir de las cuales podranesperarse slo fluctuaciones fortuitas. Pero aqu se tiene, comparativamente, unagran diferencia de 10, en relacin con una insignificante 1,20 (la estimacin de lasdesviaciones aleatorias). Es definitivo que algo ms all del azar est sucediendoaqu. Y este algo es en realidad lo que se est buscando. Es, presumiblemente, elefecto de la pelcula, o el efecto de la condicin experimental, otras condicionesque, por supuesto, han sido controladas lo suficiente.Representa una poblacin de diferencias entre medias con una media decero y una desviacin estndar de 1.20. (La media se fija en cero porque se suponeque la media de todas las diferencias de medias es cero.) Dnde debe ubicarse ladiferencia de 10 sobre la lnea horizontal del diagrama? Para responder esta pregunta,primero debe convertirse el 10 a unidades de desviacin estndar (o de errorestndar).M=D1.208.33Figura 4Esto se lleva a cabo dividiendo entre la desviacin estndar (error estndar),que es 1,20: 10/1,2 = 8,33. Pero esto es lo que se obtuvo cuando se calcul la raznt. Es, entonces, sencillamente la diferencia entre MA y MB, 10, expresada en unidadesde desviacin estndar (error estndar). Ahora puede ubicarse en la lnea horizontaldel diagrama. Obsrvese el punto que se encuentra alejado a la derecha. Resulta191ELAS MEJA MEJAclaro que la diferencia de 10 es una desviacin. Se encuentra tan alejada, de hecho,que a lo mejor no pertenece la poblacin en cuestin. Brevemente, la diferenciaentre MA y MB es de significancia estadstica; tan significativa que explica lo queBernoulli denomin certidumbre moral. Es difcil que una diferencia tan grande, odesviacin de la esperanza casual, pueda atribuirse a la casualidad. En realidad lasprobabilidades son mayores que un billn a uno. Puede suceder. Pero es mnima laprobabilidad de que ocurra.As es el error estndar y su utilizacin. Los errores estndar de otros estadsticosse usan de la misma manera. Una herramienta muy importante y til. Es uninstrumento bsico en la investigacin contempornea. Evidentemente, sera difcilimaginar la metodologa moderna de la investigacin, e imposible imaginar laestadstica moderna, sin el error estndar. Como una de las claves de la inferenciaestadstica, no puede exagerarse su importancia. Gran parte de la inferenciaestadstica cae bajo la familia de fracciones compendiadas por la fraccin:EstadsticoError estndar del estadsticoINFERENCIA ESTADSTICAInferir es derivar una conclusin a partir de premisas o de la evidencia. Inferirestadsticamente es derivar conclusiones probabilsticas a partir de premisasprobabilsticas. Se concluye probabilsticamente, es decir, a un nivel especificadode significancia. Se infiere, en trminos probabilsticos, si un experimento resultadesviado de la esperanza fortuita, si la hiptesis nula no es verdadera, que estfuncionando una influencia real. Si, en los mtodos del experimento, MA > MB yMA MB o H1 es verdadera y Ho no es verdadera, se infiere que el mtodo Aes superior al B, siendo superior aceptado en el sentido definido en elexperimento.Otra forma de inferencia, comentada a lo largo del captulo sobre muestreo, esaqulla obtenida a partir de una muestra de la poblacin. Ya que, por ejemplo, el55% de una muestra aleatoria de 2,000 personas en Estados Unidos afirma quevotar por un cierto candidato presidencial, se infiere que, si se le preguntara a todala poblacin del mencionado pas, responder de forma similar. sta es una inferenciamuy grande. Uno de los peligros graves en la investigacin, o tal vez debiera decirsede cualquier razonamiento humano, es el salto inferencial a partir de datos muestraleshacia hechos de la poblacin. Constantemente se efectan saltos inferenciales queno son de tamao medio: en poltica, economa, educacin y otras reas de granimportancia. Por ejemplo, si el gobierno reduce los gastos, la inflacin decrecer. Sise utilizan mquinas para ensear, los nios aprendern ms. Pero los cientficos,192TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACINtambin, efectan saltos inferenciales, a menudo algunos muy grandes, con unadiferencia importante. El cientfico es (o debera ser) consciente de que estrealizando tales saltos y que siempre son arriesgados.En resumen, puede afirmarse, que la estadstica permite al cientfico probarindirectamente hiptesis sustantivas, capacitndolo para probar de manera directahiptesis estadsticas (en caso de ser posible probar de esa forma cualquier cosa).En este proceso, se usan las hiptesis nulas, hiptesis escritas por casualidad. Seprueba la verdad de hiptesis sustantivas al someter las hiptesis nulas a pruebasestadsticas con base en el razonamiento probabilstico. Entonces pueden hacerseinferencias apropiadas. Es claro que el objetivo de todas las pruebas estadsticas esprobar lo justificable de las inferencias.193TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACINCAPTULO IVEL INFORME CIENTFICO195ELAS MEJA MEJA196TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACINEL INFORME CIENTFICO1. COMUNICACIN DE LA INVESTIGACINLa investigacin culmina necesariamente con un informe que se debe redactaren cumplimiento de la obligacin que ha asumido el investigador con la comunidadcientfica de dar a conocer los resultados de sus investigaciones y de los hallazgosrealizados. Pero dnde se origina esta obligacin? La obligacin de comunicar a lacomunidad cientfica se origina en el momento en el que el investigador parte deconocimientos previos para identificar problemas de investigacin. Y estosconocimientos previos son patrimonio de la humanidad, que si bien es cierto estn adisposicin de todos los hombres, han servido de punto de partida para producirnuevos conocimientos. Estos nuevos conocimientos no pertenecen por entero aquien los produjo, sino son el resultado de una cadena de aportes que en el tiempohan venido realizando investigaciones precedentes. Aqu es oportuno recordar loque deca Newton Yo slo veo parado sobre los hombros de gigantes, con lo quequera demostrar que los nuevos conocimientos en Newton se concatenaban conlos conocimientos previos producidos por investigadores que lo antecedieron. Es laconfesin de parte de un investigador honesto que atribuye sus xitos en lainvestigacin a los conocimientos previos acumulados por sus antecesores antequienes, con humildad, se empequeece. Lo que quera destacar Newton es laconcatenacin que existe entre los nuevos conocimientos con los conocimientosprevios, con los que describa, con gran acierto, la naturaleza de la ciencia. Enefecto, nada nuevo aportan las investigaciones que no hayan sido materia depreocupacin de cientficos que precedieron al investigador en el estudio el tema.Por eso se dice que todo cientfico tiene la obligacin de comunicar sus hallazgospara permitir que avance la ciencia, pues los hallazgos a los que ha llegado tienen supunto de partida en los conocimientos previos que pertenecen a la comunidadcientfica. Pero al mismo tiempo, los hallazgos a los que ha llegado servirn, en elfuturo, de antecedentes para las nuevas investigaciones que acometan nuevoshombres de ciencia. Nada nuevo aportan las investigaciones que no hayan sidopreviamente materia de preocupacin de otros cientficos.Para redactar el informe cientfico, existen algunos criterios bsicos que cumplenuna funcin orientadora. En primer lugar se debe preparar un esquema, estructurao modelo segn el cual se debe redactar el informe. Sobre el particular existe una197ELAS MEJA MEJAdiversidad de opiniones de los autores sin embargo, subyace en todas ellas, unalgica aceptable que orienta los esfuerzos por redactar un buen informe. En definitiva,el investigador debe asumir un determinado esquema segn el cual debe redactarsu informe.Es muy conveniente que el informe comience por un resumen de su contenido,lo que facilita la comprensin de la temtica que aborda. Los investigadores querevisan la literatura, al leer el resumen o abstract se forman una idea acerca delcontenido del informe y si lo consideran pertinente, leern todo el informe o lodejarn para una oportunidad posterior si se enteran, por la lectura del resumen,que el contenido del informe no satisface sus necesidades. Por eso se recomiendaque el resumen se redacte, adems de la lengua en que est escrito el informe, enuna lengua extranjera, preferentemente el ingls, por ser sta, la que ms difusintiene en el campo de la cienciaDespus del resumen se redacta la introduccin, que viene a constituir unareferencia muy general con respecto al contenido del informe. Muchas veces, cuandola introduccin est bien elaborada, es suficiente para que el lector se forme unaidea del contenido de todo el informe. En esta introduccin se debe hacer referenciaal contenido de los distintos captulos del informe.El cuerpo del informe est constituido por los captulos que contiene. Un primercaptulo debe estar referido al planteamiento del estudio que se llev a cabo. Comosu nombre lo dice, en este captulo se debe contextualizar la investigacin y permitirque el lector se ubique y comprenda, en una primera aproximacin, acerca de loque trata el trabajo. Por eso es preciso que en este primer captulo se plantee y seexplique el problema, los objetivos, la hiptesis de la investigacin y, lo que es msimportante, que se identifiquen, con claridad meridiana, las variables que se hanestudiado y dar cuenta de la forma cmo han variado, si se las ha consideradocomo dicotomas o como politomas. Tambin es necesario dar cuenta de los criteriosempleados para clasificar las variables. La clasificacin de las variables es muyimportante explicarlas porque permite un conocimiento, a mayor profundidad, de sunaturaleza y de sus caractersticas. As el lector puede saber si las variables varanen dos, tres o ms valores, si ha sido justificado el uso de mtodos cualitativos ocuantitativos, o si las variables han sido manipuladas o simplemente observadas. Lapresentacin de la clasificacin de las variables tambin es importante porque ayudaa entender las razones por las que se ha adoptado determinada estrategia para laprueba de hiptesis. Es conveniente incluir en este captulo la justificacin del estudioy sus respectivos alcances y limitaciones. Este primer captulo tiene la virtud deencuadrar el estudio y servir de gua para la comprensin del contenido del resto delinforme.198TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACINUn segundo captulo debe estar dedicado a exponer las bases tericas sobre lasque se sustenta la investigacin. Aqu es conveniente iniciar el captulo haciendo unbalance del estado en el que se encuentran las investigaciones relacionadas con eltema de estudio. Algunos autores lo denominan estado de la cuestin y en efecto,este captulo se justifica en tanto y en cuanto permite que el autor de la investigacind cuenta del trabajo de revisin bibliogrfica que ha realizado. La revisin de laliteratura para ello es imprescindible el dominio de una segunda lengua esimportante porque permite explicar que la investigacin realizada no se encuentraaislada, sino que se entronca con investigaciones previas, referidas al tema. Sedebe dar cuenta de las investigaciones precedentes, precisamente para demostrarque el proceso de produccin de nuevos conocimientos es una secuencia concatenadade los trabajos previos con los nuevos. Los antecedentes deben referirse no slo alos estudios previos directamente relacionados con el tema de estudio, sino tambina estudios afines que tengan alguna vinculacin con el tema. A este respecto cabemencionar que muchos investigadores noveles afirman que los estudios que hanrealizado no tienen precedentes en la literatura especializada. Nada ms falso. Aestas alturas del avance cientfico tecnolgico alcanzado por la humanidad, no hay,en estricto sentido, nada nuevo bajo el Sol. Es aqu que el investigador se dacuenta que, an de manera tangencial, otros investigadores ya han tocado, de algunamanera, el tema acerca del cual informa. La tarea de ubicar antecedentes de lainvestigacin es ardua e intensa y debe iniciarse a nivel local, luego generalizarse anivel nacional, para luego dar cuenta de los antecedentes que tendra el estudio anivel internacional.En este acpite el investigador afirma que sigue una tradicin que viene demucho antes y demuestra que tiene respaldo acadmico que le permite reclamar,para su investigacin, el valor que pudiera corresponderle. En otras palabras, coneste acpite el investigador demuestra que no ha estado slo al investigar la temticaque expone, sino que existen otros investigadores que tambin se ocupan del tema.Con este acpite, adems, es posible establecer los lmites a los que la investigacinsobre el tema ha llegado. Por eso se dice estado de la cuestin, porque proporcionael balance acerca del progreso del conocimiento, sealando los logros alcanzados eidentificando los aspectos que la ciencia an no explica. Por ejemplo, si el investigadorha estudiado la problemtica de la calidad de la formacin profesional universitaria,debe explicar que muchas investigaciones precedentes se han ocupado de estatemtica y reportar que, hasta la fecha, la investigacin sobre el tema ha permitidoidentificar una cierta cantidad de factores causales que estaran influyendo en elfenmeno que estudia. Este acpite se justifica porque permite al autor de lainvestigacin dar cuenta de la revisin bibliogrfica que ha realizado.199ELAS MEJA MEJAComo consecuencia de la revisin de la literatura, el investigador ha recolectadomucha informacin valiosa y debe presentarla en forma coherente y ordenada. Porejemplo si ha revisado informes cientficos a nivel local, nacional o internacional,debe presentar la informacin siguiendo este orden, tratando de organizarsistemticamente la informacin que posee.En este captulo tambin se debe considerar un segundo acpite referido a lasbases tericas sobre las cuales se ha realizado la investigacin. Con esto elinvestigador reporta acerca del soporte terico que ha tenido en cuenta para realizarla investigacin de cuyos resultados informa. Toda investigacin debe tener surespectivo soporte terico que permita entroncar los resultados de la investigacinen el cuerpo de conocimientos previos que han acumulado los cientficos, a lo largode la historia.La revisin de la literatura permite elaborar una resea de las principales ideasque sirvieron de base terica a la investigacin realizada. Esta resea debe estarordenada en una estructura jerarquizadas de conceptos por cada variable estudiada.Se debe evitar lo que muchas veces se ha observado: la repeticin o la copia literalde la informacin terica hallada al respecto, sin orden ni coherencia. Aqu, elinvestigador que redacta el informe tiene la oportunidad de demostrar su erudicinen el tema y no slo eso, debe demostrar su formacin acadmica y el rigor con elque trata la informacin cientfica. En este acpite el investigador debe hacer lascitas textuales necesarias, los parafraseos de ideas relevantes o los comentariossagaces y oportunos, todo ello sustentado en las referencias bibliogrficas que sirvende fuente a las ideas que se est exponiendo. Tambin en este acpite el investigadordebe asumir una posicin con respecto a las distintas perspectivas tericas quepudiera haber hallado en sus lecturas y debe manifestar sus discrepancias ocoincidencias con las bases tericas que ha revisado y tratar de elaborar un cuerpoterico capaz de sustentar la investigacin realizada. l debe tratar de construir unateora que sustente sus investigaciones ensayando una propuesta coherente quesustente el estudio.Conviene hacer hincapi en este punto, a propsito de que muchas veces, losinvestigadores noveles lo que hacen es recolectar y repetir la informacin terica alrespecto, sin organizar la informacin en forma coherente y ordenada. Y lo que esms grave, repiten o copian la teora que muchas veces ni se relaciona con el tema.Finalmente, en este captulo, y como consecuencia de lo anteriormente asumido,se deben consignar las definiciones conceptuales de los constructo que le han servidoal investigador para asumir una posicin terica al respecto, o bien, redefinir oasumir significaciones particulares de los conceptos que se manejan en el estudio,cuando se usen constructos o terminologa que en el ambiente acadmico se emplea200TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACINen otro contexto o en otros campos semnticos. En otras palabras, se trata deelaborar un glosario de trminos ah doc a la investigacin que se ha realizado. Porejemplo, si el investigador, para referirse al trabajo que desempea un profesional,emplea el constructo prctica profesional, debe explicar que esta frase se empleapara referirse al ejercicio profesional que desarrolla todo profesional, es decir, queel investigador emplea esta frase en un contexto distinto al que se emplea en losprocesos de formacin profesional, en los que la prctica profesional se refiere ala ejercitacin que debe realizar un estudiante, antes de graduarse, en las tareaspropias de su profesin.Un tercer captulo debe estar referido al aspecto metodolgico que ha servidopara realizar la investigacin. En este captulo se debe informar acerca de laoperacionalizacin de las variables, trabajo importante que debe realizar todoinvestigador. Luego debe dar cuenta del tipo de investigacin que ha realizado,especificando los criterios que ha empleado para tipificar su investigacin. Tambinen este captulo debe dar cuenta acerca de la poblacin de estudio y para ello elinvestigador debe explicar todo lo relacionado con la poblacin y con las tcnicasde muestreo que ha utilizado.En este captulo debe explicar tambin la estrategia que ha aplicado para probarla hiptesis, es decir, debe explicar las previsiones adoptadas para poner a pruebalas hiptesis con los hechos de la realidad. Aqu debe explicar si su estrategia hasido experimental o cuasi experimental, si ha trabajado con una o ms variablesindependientes, y si esta estrategia le ha permitido controlar exitosamente lasvariables intervinientes.Otro acpite importante de este captulo es el referido a los instrumentosque ha utilizado el investigador para recolectar sus datos. Estos instrumentospueden haber sido tomados de la literatura, es decir instrumentos elaboradospor otros autores y que se han aplicado en esta investigacin o bien dar cuentadel proceso en el que el propio investigador, al no encontrar o no hallarsesatisfecho con los resultados que podra obtener recolectando datos con losinstrumentos existentes, ha tenido que elaborarlos de modo ex profeso para lainvestigacin cuyo informe est realizando. El investigador debe explicar queha aplicado ciertos instrumentos para recolectar datos acerca de cada variable.No es posible que el investigador refiera instrumentos sin hacer alusin a lavariable para la cual han servido.En este captulo, tambin debe dar cuenta acerca del proceso de la prueba dehiptesis, lo que por lo general se hace empleando las pruebas estadsticas disponibles,o bien empleando alguna metodologa especfica para el caso de las investigacionescualitativas que en los ltimos aos se han puesto de moda.201ELAS MEJA MEJAEn un captulo final el investigador debe dar cuenta del trabajo de camporealizado. Este captulo tal vez sea el ms importante de todo el informe, porque esaqu donde el investigador presenta sus hallazgos y da cuenta del modo cmo haarribado a ellos. En este punto el investigador explica las tcnicas que ha utilizado,y en caso que la investigacin se haya realizado empleando el mtodo hipotticodeductivo, debe dar cuenta de cmo ha adoptado las decisiones con respecto a lahiptesis nula, es decir, cmo ha tomado las decisiones con el empleo de lametodologa de la prueba inversa.Finalmente, el investigador debe redactar las conclusiones a las que los hechosle han conducido. Las conclusiones deben ser muy precisas y deben estar referidasa las decisiones que el investigador ha adoptado con respecto a las hiptesis. En lasconclusiones debe establecer si la hiptesis ha sido aceptada o rechazada y tambindebe precisar acerca de las consecuencias que podran producir las decisionesadoptadas.Como consecuencia de las conclusiones a las que el investigador ha arribado,se generan las respectivas recomendaciones, para que los investigadores, queacometan nuevas investigaciones acerca del tema o pretendan replicarlo, las tenganen cuenta.En pginas finales es conveniente colocar los anexos, que vienen a ser losdocumentos complementarios al informe y que proporcionan mayores detalles parasu mejor comprensin. En los anexos pueden aparecer los instrumentos de acopiode datos, los datos ms puntuales y pertinentes acerca de la estrategia diseadapara probar las hiptesis, o bien la informacin complementaria referida al procesode reduccin de la poblacin a la muestra estudiada, entre otros aspectos.A continuacin se presenta la estructura de un posible informe de investigacin.ESTRUCTURA DEL INFORME FINALTTULOSUMARIORESUMENINTRODUCCINCAPTULO I: PLANTEAMIENTO DEL ESTUDIO1. Fundamentacin y formulacin del problema.2. Objetivos.3. Justificacin.202TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACIN4. Alcances.5. Fundamentacin y formulacin de las hiptesis.6. Identificacin y clasificacin de las variables.CAPTULO II: MARCO TERICO1. Antecedentes de la investigacin.2. Bases tericas.3. Definicin conceptual de trminos.CAPTULO III: METODOLOGA DE LA INVESTIGACIN1. Operacionalizacin de las variables.2. Tipificacin de la investigacin.3. Estrategia para la prueba de hiptesis.4. Poblacin y muestra.5. Instrumentos de recoleccin de datos.CAPTULO IV: TRABAJO DE CAMPO Y PROCESO DE CONTRASTEDE LA HIPTESIS1. Presentacin, anlisis e interpretacin de los datos.2. Proceso de la prueba de hiptesis.3. Discusin de los resultados.4. Adopcin de las decisiones.CONCLUSIONESRECOMENDACIONESBIBLIOGRAFA Bibliografa referida al tema. Bibliografa referida a la metodologa de investigacin.ANEXOS Cuadro de consistencia. Instrumentos de recoleccin de datos. Cuadros y grficos. Tablas de interpretacin de datos.203ELAS MEJA MEJA2. EXTENSIN DEL INFORMEOtro aspecto que se debe tener en cuenta al redactar el informe de lainvestigacin es lo relacionado con su extensin, que tambin tiene que ver con laprofundidad o amplitud con la que se redacta dicho informe. En otras palabras, aquse debe tener en cuenta la extensin del informe. ste debe ser tal, que no sea nitan escueto, que omita informacin valiosa, ni tan detallada que contenga informacinintrascendente. Un criterio que servira para redactar un buen informe deinvestigacin, en cuanto a su extensin, es que debe consignar la informacinsuficiente y necesaria como para que otro investigador, con el informe que tieneentre manos, pueda replicar la investigacin. Es decir, quien redacta un informedebe redactarlo pensando en proporcionar la informacin que se requiere y que searelevante como para replicar dicho estudio. La extensin del informe depender,pues, de este criterio.Un informe muy minucioso, que proporciona muchos detalles irrelevantes, distraela atencin del lector con informacin intrascendente. Por el contrario, un informemuy escueto, no proporciona datos acerca de los grandes aspectos de la investigacin,tales como el problema, las hiptesis, las variables, o la estrategia empleada paraprobar las hiptesis.3. ESTILO DE REDACCIN DEL INFORMEEl informe cientfico debe redactarse empleando el lenguaje cientfico tcnico,que no es otra cosa que el uso del lenguaje en funcin denotativa. Usar el lenguajedenotativamente es dar cuenta de la realidad haciendo referencia slo a hechosobservables, objetivables, demostrables. Al usar denotativamente el lenguaje, elautor no emite sus impresiones personales acerca del fenmeno al que se refiere, nimucho menos sus opiniones o juicios personales. El investigador debe ser objetivo yslo da cuenta de los hechos, sin emitir sus apreciaciones subjetivas acerca de loshechos.En el aspecto gramatical, el autor debe redactar en modo impersonal, es decirsin hacer referencia a su persona: se hall, se demostr, se encontr, sonfrmulas recomendables para redactar informes cientficos. Otra alternativa esusar el plural de cortesa, es decir, en vez de decir yo hall, yo encontr, yodemostr, se recomienda usar las formas: hallamos, demostramos,encontramos. Con el plural de cortesa, aun sabiendo que el autor del informe esuna persona individual, sta se mimetiza demostrando con ello humildad acadmicaal usar el plural aun cuando l solo haya hecho los descubrimientos que reporta.204TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACIN4. REFERENCIAS BIBLIOGRFICASSe hallan estandarizados algunos sistemas para realizar las referenciasbibliogrficas. No existe, ni debe existir tampoco, predileccin por ninguna de ellas,pero lo que s importa es que el autor, al redactar el informe cientfico, debe adoptarun estilo determinado y emplearlo coherentemente a lo largo de su informe. Es muyrecomendable empelar, en todo el informe, un solo estilo con lo que se proporcionauniformidad y calidad acadmica al trabajo.Por ejemplo, si el autor desea hacer referencia a un texto de Piaget, entonces,despus de la cita colocar entre parntesis lo siguiente:(Piaget, 69: 1978)69 hace referencia a la pgina de la que se extrajo la cita y 1978 es el ao deedicin del libro citado. Conviene poner, en la bibliografa, el ao de edicin paraidentificar el ttulo del libro, pues es poco comn que un autor publique ms de unlibro por ao. O si se trata de una traduccin o una reimpresin, con el dato del aose puede deducir el ttulo del libro. Naturalmente, en la bibliografa, debe aparecerel libro referido con su asiento bibliogrfico completo, de este modo, el lector podridentificar el ttulo del libro de Piaget al que se hace referencia con esta frmula.Esta es una forma prctica de hacer la referencia bibliogrfica. Aqu no senecesita hacer citas al pie de pgina y la lectura puede hacerse de corrido y tenerla referencia de la bibliografa puesta de modo escueto dentro del texto que se estleyendo.La forma convencional de hacer referencias bibliogrficas es mediante las citasal pie de pgina o al final del texto. En este caso, al final del texto citado, el autordebe colocar, en sper ndice, el nmero correlativo de las citas. En formacorrespondiente a los sper ndices, al pie de pgina, y en letras ms pequeas quelas del texto, debe aparecer la cita en los siguientes trminos:1Salkind, Neil J. (1999): Mtodos de Investigacin. Mxico, EditorialPrentice Hall Hispanoamericana S.A., pg. 87Como se aprecia en el ejemplo que antecede, se ha colocado una lnea corta, deno ms de dos centmetros de longitud, para indicar que lo que sigue corresponde alas citas al pie de pgina. A rengln seguido aparece el numeral 1, en sper ndice,que corresponde al mismo nmero que aparece en el prrafo que se cita. Es obvioque las citas siguientes sern numeradas en forma correlativa. Es posible, que enuna sola pgina aparezcan una o ms citas; esto depende de la necesidad de citarque tiene el redactor del informe.205ELAS MEJA MEJAEn seguida aparece el apellido del autor. Los nombres del autor van despus deuna coma, algunos autores, con la finalidad de destacar la informacin queproporcionan escriben, en maysculas, el apellido del autor citado. Esta es unaprctica muy usada, pero para mantener la uniformidad del texto del informe queescribe, en este caso, el apellido del autor citado debe aparecer en altas y bajas,vale decir, slo la letra inicial del apellido debe ir en maysculas.Algunos libros son escritos por varios autores. En estos casos, si los autoresson dos, se consignan los nombres y apellidos de los dos autores, como se puedeapreciar en el siguiente ejemplo:1JOBERG, Gideon y NETT, Roger, (1980): Metodologa de la investigacinCientfica. Mxico, Editorial Trillas, pg. 56.En este ejemplo se puede apreciar una variante en la forma de presentar losapellidos de los autores: van en maysculas y as fcilmente se puede saber que losautores son Sjobereg y Nett.En algunos casos, si los autores son tres, slo se escriben los apellidos de lostres autores, del modo como se indica en seguida:1FERRANDEZ, SARRAMONA Y TARIN, (1988): TecnologaDidctica. Barcelona, Ediciones CEAC., pg. 93.En otros casos, si los autores son tres o ms de tres se escribe slo el apellidoy el nombre del autor principal y se coloca luego la frase y colaboradores paraindicar que la obra fue escrita por varios autores, colaboradores del autor principal.Para hacer referencia a los colaboradores tambin se usa la forma latina et al,abreviatura de et alter, como se ilustra en el siguiente ejemplo:1ARY, Donald, et al. (1982): Introduccin a la investigacin pedaggica.Mxico, Editorial Interamericana, pg. 109.Luego de una coma, y entre parntesis, se escribe el ao de publicacin el libro,tal como se puede ver en los ejemplos que se comentan. Antecedido por dos puntos( : ) va el ttulo del libro, con altas y bajas, si el ttulo es breve; pero si el ttulo esextenso, slo se escribe el maysculas la letra inicial de la primera palabra del ttulo.En seguida, y formando un solo prrafo, se consigna la ciudad en la que seimprimi el libro y, seguido de una coma, el nombre de la editorial. Luego de otracoma, se da cuenta de la pgina de la que se extrajo la cita, empleando la abreviaturapg. Si la cita ha sido extrada de varias pginas, se coloca la abreviatura pp.,para referir el intervalo de pginas de la que se extrajo la cita. Por ejemplo:206TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACIN1Salkind, Neil J., (1999): Mtodos de Investigacin. Mxico, EditorialPrentice Hall Hispanoamericana S.A., pp. 87-93Todos estos datos conforman un solo prrafo de dos renglones, ms o menos,por lo que es muy recomendable usar una sangra francesa de 4 5 puntos, paradestacar los datos que van en el primer rengln, como son el sper ndice correlativoy el apellido del autor. Si no se usara la sangra francesa, y todo el texto aparecieraalineado a la izquierda, se hara ms difcil identificar el orden correlativo de lascitas y el apellido del autor se perdera en el contenido del prrafo. Esta forma dediagramar las citas al pie de pgina se puede apreciar en los ejemplos que anteceden.Los cientficos utilizan con mucha frecuencia informacin proveniente depublicaciones peridicas, es decir artculos de revistas especializadas. Para citarartculos publicados en revistas u otras fuentes hemerogrficas, la alternativa es lasiguiente:1Pealosa Ramella, Walter, (2000): El problema de las competencias. En:Revista Peruana de Educacin. Ao I, N 5 Lima, Optimice Editores,pp. 5-28.Para destacar la fuente, se subraya el nombre de la revista en la que apareciel artculo citado y luego se proporciona el asiento bibliogrfico de la revista, indicandoel ao y el nmero de la revista, as como la ciudad y la editorial.Con la aparicin de los medios electrnicos que permiten acceso rpido y variadoa la informacin, surge la necesidad de citar la informacin a la que se accede porestos medios. Estos textos tienen sus propios ttulos y sus respectivos autores, demodo que en las referencias bibliogrficas que se hagan se deben consignar estosdatos. Es obvio que en la informacin obtenida por estos medios no aparece laeditorial o la ciudad, aunque s se puede saber el ao de la publicacin.Sin embargo se observa en recientes informes cientficos que en vez de hacerlas referencias bibliogrficas slo se consigna la Pgina web o la direccin electrnicade la que se obtuvo la informacin. Ante estas circunstancias, conviene recomendarla siguiente manera de citar la informacin obtenida por medios electrnicos,sealando que existen diversas alternativas propuestas.1Salas, Rubn Daro: Las lites rioplatenses y su representacin en lacategora de gobierno desptico. Revista electrnica, Nmero 1, juniode 1999.http://constitucion.rediris.es/revista/hc/uno/diario2.html.Prrafo 3.Debido a que las pginas de Internet carecen de numeracin, para facilitar labsqueda, se debe consignar el nmero del prrafo, como se ha hecho en el presentecaso.207LECTURAS COMPLEMENTARIASTCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACINEL INFORME DE INVESTIGACINOrfelio Len *Si ha tenido la oportunidad de viajar fuera de su pas es probable que hayanotado con agrado que casi la totalidad de las seales de trfico son iguales. Vistocon los ojos de alguien que llega a la mayora de edad en las postrimeras del sigloXX, sta parece la nica forma razonable de haberlo hecho. Sin embargo, fjeseque existen otros contraejemplos: simultneamente, en unas islas europeas, de nopoca importancia, en vez de conducir por la derecha lo hacen por la izquierda. Todolo que parece razonable y eficaz no es siempre asumido culturalmente. Lo que unosven como facilitacin de las comunicaciones los otros pueden verlo como colonialismocultural. La normalizacin sacrifica la identidad y la peculiaridad individual en arasde un mejor entendimiento del grupo. En el caso que nos ocupa, la comunicacincientfica, se aboga por la normalizacin.Las modernas publicaciones peridicas han ido imponiendo unos formatos paralos informes de investigacin. Estas normas de publicacin suelen figurar en lascontraportadas de las revistas, as que si quiere satisfacer su curiosidad, no tienems que pedir una revista cientfica la prxima vez que vaya a la biblioteca de suFacultad. Los formatos a los que estamos aludiendo hacen referencia a qu hayque contar, en qu orden hay que contarlo y qu aspecto debe tener una vezmecanografiado. En Psicologa, tanto en Espaa como en el resto de los pasesoccidentales, las normas se basan en las acordadas por la Asociacin Americanade Psicologa (APA. Publication Manual, 3.a edicin, 1983). Si alguna vez tieneocasin de consultar el referido manual, ver que no hay nada dejado al azar. Esincluso posible que se sienta violento ante la rigidez de unas medidas que al serpensadas originalmente en pulgadas producen unas traducciones con un nivel dedetalle de diezmilmetros. En cualquier caso, no se preocupe que no tenemos laintencin de trasladarle el nivel de puntillosidad de la APA a sus trabajos de alumnode primer ciclo. Es suficiente con que ordene los informes de sus prcticas conarreglo a la estructura de los informes de investigacin que le vamos a presentar:* Tomado de: LEON, Orfelio: Diseo de Investigaciones. Introduccin a la lgica. Madrid,Hill, 1993. pp. 292-300.211McGraw-ELAS MEJA MEJATTULORESUMENINTRODUCCINMTODORESULTADOSDISCUSINREFERENCIASAPNDICESEfectivamente, esta estructura ya la conoce. Es casi la misma que hemosutilizado desde el Captulo 4 para presentar los ejemplos de los experimentos. Y larazn por la que lo hicimos as era para que se fuera familiarizando con ella. Ahoralo que necesitaba saber es que no era una eleccin caprichosa, sino que se trata dela misma estructura que se encontrar en las revistas cientficas. Los comentariosque vamos a realizar a continuacin van dirigidos a ayudarle a redactar cualquiertipo de informe de prctica que tenga que hacer, manteniendo presente el formatocomn al que nos acabamos de referir.TtuloDedique una pgina entera a poner un ttulo, su nombre y filiacin. El ttulo debedescribir el trabajo de la manera ms especfica. La filiacin del autor hace referenciaa la institucin en la cual trabaja: universidad, instituto o empresa. En su caso puedehacer referencia a la facultad, curso y grupo.Con el objeto de poder identificar todas las pginas del mismo informe, esconveniente que en el pie de la pgina del ttulo aparezca una frase que le resuma.Es recomendable que utilice slo dos o tres palabras. Este resumen se utilizarcomo encabezamiento en todas las pginas del informe y deber colocarlo junto alnmero de la pgina. Por ejemplo, este texto tiene como ttulo Diseo deinvestigaciones: Introduccin a la lgica de la investigacin en Psicologa yEducacin, y como encabezamiento: Diseo de investigaciones.ResumenLos resmenes aparecen al principio del informe. Deben tener alrededor de150 palabras. Se debe sealar en ellos lo ms fundamental de los contenidos de laintroduccin, mtodo, resultados y discusin. Si se utiliza algn procedimiento, aparatoo test novedoso, conviene resaltarlo. El objetivo al hacer un resumen es que sea losuficientemente claro y atractivo como para que alguien que duda si leer el trabajo,212TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACINal conocer el resumen, se decida a hacerlo. Se aconseja redactarlo cuando ya sehaya completado el resto de los apartados.En las revistas de habla no inglesa, junto al resumen aparece un resumen eningls (abstract).IntroduccinEn primer lugar mentalcese de que la redaccin de un informe de investigacin noes el lugar ms adecuado para descubrir nuevos valores de la literatura. Procure serescueto, preciso, simple y por encima de todo: claro. Juan Benet o el ltimo Camilo JosCela seran sus peores ejemplos. Azorn o Baroja seran unos excelentes modelos.Comience haciendo una descripcin general del problema que se aborda ensu trabajo. Procure utilizar los mismos trminos que usan los autores que haconsultado. No sea original en este aspecto. Consulte los manuales recomendadospara las distintas materias.Haga referencia a los antecedentes del problema. En los primeros cursos essuficiente con lo que encontrar en los textos.Justifique por qu tiene sentido hacer el trabajo. Como lo normal en unaprctica es replicar algn efecto bien conocido y su sentido puede parecer un pocosuperfluo, puede justificar, por ejemplo, que no existe suficiente evidencia.Explique cmo va a dar respuesta al problema planteado.La introduccin conviene terminarla con una deduccin lgica desde losplanteamientos presentados hacia los resultados que se esperan obtener. Si lo desea,lo puede hacer en forma de hiptesis. Cuando vaya a estudiar ms de una variableindependiente, no olvide realizar una prediccin por variable.MtodoEl mtodo ha sido el objeto de este texto, as que procure que se veaconvenientemente reflejado lo mucho que ha aprendido. Con una correctadescripcin del mtodo otra persona debera poder hacer otro trabajo exactamenteigual al suyo, de manera que un posible criterio de validez es dar a leer su mtodoa otro compaero que no haya participado en su trabajo y pedirle que trate derepetirlo. Si se atasca en algn paso es que su redaccin no era todo lo buena quepareca.El mtodo tambin sirve para que evalen la calidad de su trabajo con los baremoscientficos que ya conoce: fiabilidad y validez. Sea cuidadoso.213ELAS MEJA MEJAExiste una convencin para organizar el mtodo en varios subapartados.Siguindolos se asegura que no se le olvida nada de lo fundamental. Se lospresentamos a continuacin:-Sujetos. En este apartado se debe especificar: quines, cuntos, de qupoblacin, cmo se seleccionaron, cul es el rango de su edad y la composicinpor sexos, si se les gratific de alguna manera. En caso de una seleccin previa,puede contarse aqu o en el procedimiento.-Diseo. Este subapartado puede ir en solitario o en conjunto con el procedimiento.Nosotros le recomendamos que lo haga siempre aparte, como forma de reflexinsobre el plan de investigacin utilizado.Comience diciendo si ha sido un estudio descriptivo, un experimento o un cuasiexperimento. A continuacin si han utilizado grupos o un solo sujeto.Especifique cmo se ha/n operativizado la/s variable/s independiente/s y ladependiente.Despus nombre el diseo especfico utilizado. Diga cmo se ha administradocada variable respecto a los sujetos (inter-grupos o intra-grupos), cuntos hansido los niveles de la/s VI(s) utilizados y cules los nombres de estos niveles.-Aparatos-materiales. Cuando los instrumentos utilizados para llevar a cabo eltrabajo tienen algn carcter especial o novedoso, descrbalos de formaindependiente. Si no es el caso, si son materiales bien conocidos, integre losaparatos o materiales en la narracin del procedimiento.-Procedimiento. El procedimiento parece la parte ms fcil del informe porqueconsiste simplemente en contar cmo se hicieron las cosas. Sin embargo, esmuy difcil hacerlo bien. Por un lado est la tentacin de ser demasiadometiculoso, si se tratase de las instrucciones de funcionamiento de algunosaparatos: para poner en marcha el magnetfono desplace la palanca de laposicin de off a la de on, o justamente la tentacin contraria: darlo todo porsabido, lo que har que el lector quede desconcertado; algo as como la frase:tras presentar los estmulos, medimos la memoria de los sujetos.No espere hacerlo bien en la primera redaccin. Una buena estrategia es lasiguiente: haga un borrador, dselo a un amigo y haga que ste le explique a untercero cmo se hizo el trabajo, estando usted delante. Pasarn un buen rato ypodr comprobar cmo lo que ha entendido su amigo difiere de lo que ustedrealmente hizo.214TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACINResultadosEn esta seccin se presenta el resumen de los datos obtenidos y los clculosestadsticos que se han hecho con ellos.No olvide que se trata de un resumen de los datos, no tiene que grapar las hojasde respuesta de todos los sujetos, ni siquiera las matrices de sujetos por condicioneso ensayos.Estos seran considerados los datos en bruto. Lo que usted tiene que incluir sonlos estadsticos que resumen los datos en bruto. Estos estadsticos son, por ejemplo,los ndices de tendencia central y de dispersin.Como no siempre se utilizan los mismos estadsticos, no d por hecho que estclaro de qu medidas se trata. Especifique, antes de informar de los valores, questadsticos son los que ha utilizado. Por ejemplo: a continuacin presentamos lasmedias de los dos grupos. El grupo de, choque emocional obtuvo un valor de 10 yel grupo, sin choque emocional, de 15.Despus de presentar los estadsticos descriptivos, presente los estadsticos decontraste. Aunque usted no lo pueda hacer todava, s que deber ser capaz deidentificarlos cuando lea un artculo . Por ejemplo: la diferencia de medias fueestadsticamente significativa.Tenga cuidado de no precipitarse al comentar los resultados. Es suficiente condecir en qu condiciones se obtuvieron valores ms altos que en otras. Loscomentarios en profundidad de los resultados se deben dejar para la discusin. Porejemplo: el grupo de choque emocional record peor que el grupo sin choqueemocional.Los resultados, a menudo, se presentan en tablas-resmenes y en grficas paramejorar la claridad expositiva.DiscusinComience con una frase que resuma lo ms relevante del trabajo no vuelva arepetir exactamente lo mismo que ya dijo en los resultados. Siga conectando losresultados que ha obtenido con los que dijo en la introduccin que esperaba encontrar.Si no coinciden, no se desespere. Eso significa que tiene que aguzar el ingenio ytratar de encontrar una explicacin, normalmente metodolgica, ya que es difcilque en una prctica se puedan mantener los controles de los experimentos originalesllevados a cabo por expertos en laboratorios.Recuerde: en caso de encontrar los datos que esperaba, las hiptesis nuncase confirman, simplemente no se rechazan, o si quiere huir de la antiptica frase215ELAS MEJA MEJAcon la doble negacin, puede decir que los datos permiten mantener la hiptesis, oque son congruentes con la hiptesis planteada; en caso de no encontrar los datosesperados es ms fcil, las hiptesis se rechazan, sin ms.Despus de ligar los resultados con sus hiptesis, debe conectar este hechocon los datos de las otras investigaciones a la que se haca mencin en laintroduccin.Es una buena costumbre criticar algunos de los fallos que usted mismoencuentra en su trabajo, una vez escrito. Una buena autocrtica indicar que ustedha aprendido hacindolo, o sea, ha alcanzado el objetivo de la prctica.En los artculos, es frecuente que los autores indiquen hacia donde se deberadirigir la prxima investigacin. Usted puede indicar cmo mejorar su trabajo, situviera que repetirlo.ReferenciasPor referencias se conoce el listado de los autores y sus publicaciones, que sehan hecho mencin en el informe.La Bibliografa, sin embargo, es un listado exhaustivo sobre las publicacionesde un tema, independientemente de que se hayan citado en el cuerpo del texto.Los casos ms comunes de referencias son: un libro, un captulo de un libro yun artculo de una revista. Mejor que explicar la forma de hacerlo vamos a poner unejemplo de cada tipo, usando referencias de las que aparecen en el texto.1. Libro:Arnau, J. (1984). Diseos experimentales en psicologa y educacin (Vol.II). Mxico D.F., Trillas.2. Captulo de libro:Diges, M., Rubio, M. E. y Rodrguez, M. C. (1992); Eyewitness memory andtime of day. En F. Lsel, T. Bliesener (eds.), Psychology and law (pginas317-320). Berln: de Gruyter.3. Artculo:Atkinson, J. W. y Litwin, G. H. (1960). Achievement motive and test anxietyconceived as motive to approach success and motive to avoid failure. Journalof Abnormal and Social Psychology, 60, 52-63.Trillas y de Gruyter son los nombres de las editoriales de los dos primerosejemplos y Mxico D.F. y Berln las ciudades donde se ubican las editoriales.El nmero que aparece a continuacin del nombre de la revista, en el tercerejemplo, es el volumen de la misma. Va tambin en cursiva.216TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACINApndicesEn los apndices se hace figurar informacin que sera muy prolijo situar en eltexto. Se utilizan, por ejemplo, para indicar cules fueron las listas de estmulos quese presentaron, nuevos tests, programas de ordenador originales y cruciales para eltrabajo, etc. En general los editores desaconsejan utilizarlos, salvo gran necesidad.DocumentacinMara Eugenia Romano, una magnfica profesora nuestra, ya fallecida,comenzaba muchas veces sus clases con el siguiente lamento: que tengo yoque emplear la hora de clase en contarles estas cosas que estn magnficamenteexpuestas en los libros...!.En numerosas ocasiones, aos ms tarde, hemos comprendido su punto devista. Esta es precisamente una de esas ocasiones, ya que lo mejor que puedehacer usted, si quiere saber cules son las fuentes documentales en Psicologa ycmo se utilizan, es leer el libro de nuestros compaeros Jos Eugenio Ortega yJos Miguel Fernndez Dols (1980) Fuentes documentales en Psicologa. Es untexto claro, ordenado y perfectamente asequible.Sin embargo, le sorprendera saber que a un alumno de postgrado un pocodespistado le recomendaramos el mismo texto. Lgicamente, hay una grandiferencia entre su situacin y la de un alumno ya licenciado, y en consecuenciadebe haber formas diferentes de acceder al tema de la documentacin. En el casodel alumno superior se espera que con un perfecto nivel de ingls a nivel delectura utilice las fuentes documentales, las estudie y sea capaz de asimilar lainformacin para poder disear una investigacin. En el caso de un alumno deprimer ciclo se espera que reconozca el tipo de fuente documental cuando esnombrada en las clases o cuando es citada en un texto y que tenga un esquemamental de las formas que existen de profundizar tericamente en un tema.Para empezar vamos a resumir los tipos de fuentes documentales que seguroconoce como fruto de trabajar este texto y de estudiar otras materias. Las referenciasa autores y aos que ha ido viendo a lo largo de los distintos captulos correspondencasi mayoritariamente a artculos en revistas cientficas (vg: Atkinson y Litwin,1960) generales o especializadas por temas y a libros (vg: Azorn y SnchezCrespo, 1986). Tambin haba algunas referencias a tesis doctorales (vg: Gil, 1991),memorias de licenciatura (vg: Blanco, 1985) o comunicaciones presentadas acongresos (vg: Montero y Len, 1991) incluso algn documento interno sinpublicar (vg: Botella, 1992) o a un manuscrito en preparacin (vg: Senz y Len).Comentamos a continuacin slo los ms importantes.217ELAS MEJA MEJADentro de las revistas hay un tipo particular que es de obligatoria consulta unavez que el tema de investigacin est centrado, son las revistas de revisin, comoel Annual Review of Psychology, donde un grupo de investigadores revisan lopublicado en un tema desde la ltima revisin, lo ordenan, lo comentan y lo criticandesde su punto de vista. Leer una revisin sin formacin previa en el tema es unalabor ingrata y frustrante (si no nos cree, haga la prueba). El alumno de primer ciclodebera ser capaz de entender los artculos seleccionados por sus profesores antesde avanzar ms.En cuanto a los libros, se habr dado cuenta que algunos son exclusivamenteescolares llamados libros de texto, es decir, son obras pensadas para la formacincurricular y en muchos casos obedecen al desarrollo de los programas oficiales, delas asignaturas. Otros libros, llamados de lecturas, son agrupaciones de escritos dedistintos autores, pero aglutinados bajo el criterio de alguien, el compilador que haperfilado un criterio para cubrir la informacin en un rea determinada.Como usted imagina, hay libros que tratan los temas ms extensamente de loexigido en los estudios de licenciatura. Estos libros manuales o monografas sloson recomendables en niveles superiores de formacin. Probablemente, el alumnode primer ciclo tiene bastante tarea con asimilar la informacin contenida en loslibros de texto recomendados.Antes de comentarle algunas formas de documentacin ms especficasqueremos sealarle para el caso de que no las conozca ya la existencia de dosfuentes de gran utilidad, fcil acceso y recomendables para estudiantes noveles: lasenciclopedias especializadas y los diccionarios especializados. Las enciclopediasson costosos y voluminosos trabajos dirigidos por profesores de reconocido prestigioy que constituyen una excelente manera de buscar informacin adicional o exploraralguna cuestin que queda fuera del programa. Consulte en su biblioteca sobre lasdisponibles. Los diccionarios son tiles para fijar el uso de trminos, necesidad quees ms apremiante en las ciencias ms jvenes. Quiz el orden sera asegurarnosprimero en el diccionario de que la palabra que conocemos responde a lo quequeremos conocer y despus acudir a la enciclopedia. En general, conviene haceruna llamada de atencin sobre las traducciones que no siempre son tan fieles comoquisiramos.Presentamos ahora una de las herramientas de mayor utilidad entre losinvestigadores de Psicologa: Psychological Abstracts. Se trata de una revista deresmenes, elaborada sobre ms de 1000 revistas cientficas de mbito internacional,utilizando los resmenes de los informes de investigacin. En el caso dePsychological Abstracts, sta se publica cada seis meses y contiene, no slo losresmenes de los artculos con los que usted est ya familiarizado, sino informacin218TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACINde libros, captulos de libros y otros tipos de documentacin escrita. La mayorventaja de estas revistas de resmenes es poder tomar la decisin de si merece lapena localizar el trabajo original, dada la informacin que proporciona el resumen.Otra ventaja no menos importante es la de disponer de un sistema de ordenacinpor reas de conocimiento, reas que permiten focalizar la bsqueda. Asimismo,dispone de dos ndices de descriptores, uno por materias algo as como las pginasamarillas y otro por autores.Los usuarios avanzados cuentan adems con un magnfico complemento: setrata del Thesaurus de la APA. Un tesauro es una especie de diccionario de trminosespecializados de una materia. Su objetivo no es definir, sino fijar cules son lostrminos que se deben utilizar para facilitar la normalizacin del lenguaje cientfico.En el tesauro citado lgicamente en ingls adems de la relacin de trminos enorden alfabtico, hay una seccin que los agrupa por su proximidad conceptual yotra que indica cules son los trminos equivalentes para realizar bsquedas porordenador.Recordamos que nadie suele empezar a estudiar un tema buscando artculos enlos Psychological Abstracts. Si a alguien se le ocurriese, descubrira que el volumende lo publicado slo en los ltimos diez aos, sobre el ms especfico de los temas,es tal que no acabara de leerlo todo en el tiempo que tiene previsto para realizar sutrabajo, y esto sin suponer que se ha asimilado convenientemente. Para que nosentienda, se le ocurrira tomar su primera clase de windsurfing en mar abierto, conolas de tres metros y vientos fuertes? Y, sin embargo, en estas condiciones esdonde mejor se lo pasan los expertos.La posibilidad de almacenar la informacin en soportes magnticos estfacilitando la bsqueda de informacin a travs de ordenadores personales. stos,con el uso de programas especficos y conectados a redes, hacen que la bsquedabibliogrfica sea cada vez ms extensa, ms focalizada y ms rpida. En cualquiercaso, es muy probable que en su Facultad o Universidad exista un centro dedocumentacin donde le puedan informar cuando lo necesite.219ELAS MEJA MEJA220TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACINANLISIS, INTERPRETACIN Y COMUNICACINDE LOS RESULTADOSDonald Ary*Una vez reunidos los datos el investigador analiza e interpreta cuidadosamentelos resultados y por ltimo redacta un informe del estudio. Este captulo contieneuna breve exposicin sobre cada una de esas etapas.Anlisis de los datosLo primero que hace el investigador para analizar la informacin es consultar elproyecto para verificar los planes originales referentes a la presentacin de datos yla realizacin del anlisis estadstico. Despus de hacer esto, elabora una estrategiaque le permita organizar los datos en bruto y efectuar los clculos necesarios.En la actualidad, los proyectos de investigacin que se refieren a la pedagogay a otras ciencias del comportamiento se caracterizan por la complejidad y requierensaber trabajar con computadora. Con objeto de lograr precisin y ahorrar tiempo yenerga, algunos investigadores aprovechan la computacin electrnica para analizarsus datos. Por ello se ofrece una breve explicacin de las computadoras y de suaplicacin de las mismas y de su aplicacin en el procesamiento de datos.Uso de las computadoras en el procesamiento de datosEl acontecimiento ms importante en la historia de la investigacin fue lainvencin de la computadora. Este fenmeno ha ensanchado el mbito de lainvestigacin y ha permitido hacer estudios que de otra manera ni siquiera seintentaran. Dado que las computadoras analizan grandes cantidades de datos conrapidez y eficiencia, se pueden disear estudios sin preocuparse por l nmero devariables ni por la complejidad de los anlisis que se necesitan. Antes de la aparicinde las computadoras, los investigadores se abstenan de realizar estudios que*Tomado de: ARY, Donald et al: Introduccin a la investigacin pedaggica. Mxico, D.F. Mc GrawHill Interamericana,1989, pp. 356-375.221ELAS MEJA MEJAincluyeran muchas variables y sujetos, porque requera tiempo y esfuerzo tabular yanalizar los datos. Las pruebas estadsticas de gran complejidad y los anlisis demultivariables no se efectuaban sino rara vez. La computadora es capaz de procesargrandes cantidades de informacin y hacer intrincados anlisis estadsticos conincreble rapidez y eficiencia.Preparacin de los datos para la computadoraPara que el dispositivo de entrada acepte los datos, stos deben elaborarse demodo que permitan la tabulacin estadstica, el anlisis y el almacenamiento. Elprocesamiento de la informacin puede consistir en la conversin de los datos o endarles una forma ms manejable. Esta elaboracin pasa por varias etapas.En la primera se codifican los datos en una forma que resulte apropiada para elanlisis por computadora. La codificacin consiste en cambiar la forma verbal delos datos de las variables y darles la forma numrica que necesita la computadora.Por ejemplo, el sexo de un sujeto no puede colocarse dentro de una computadoramediante el uso de palabras, sino que se aplica un cdigo numrico a la variable, enel que 1 representa a un sujeto de sexo masculino y 2 a uno de sexo femenino. Loscdigos se emplean para datos nominales como sexo, raza, nivel socioeconmico,grado escolar, escolaridad, estado civil, religin, preferencia poltica, lugar deresidencia. Los cdigos numricos pueden aplicarse tambin a datos ordinales o deintervalo cuando se desee obtener categoras discretas para el anlisis. Por ejemplo,en vez de usar las edades de los maestros que se incluyen en un estudio se laspodra codificar con un 1 para los profesores menores de 25 aos, con un 2 paraaqullos cuya edad flucta entre 26 y 30, con un 3 para los de 31 a 35, etc. La figura1 contiene una serie de datos en que los tres primeros objetos fueron codificados ylos restantes constituyen los datos efectivos. En un registro de datos los sujetosaparecen en los renglones y las variables, en columnas.SERIE DE DATOS REGISTRADOS PARA UN ESTUDIO EXPERIMENTALNmeros deCdigos de lossujetosGrupoSexoGrupoescolarPrueba deaptitudesEdadacadmicasverbales16450Prueba deaptitudesacadmicasmatemticas4951113112417560460221315570530222418620640Figura 1222TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACINLos expertos en las tcnicas de programacin pueden escribir sus propiosprogramas. Por fortuna hay numerosos programas ya preparados, que se encuentranen la mayora de los centros de computacin. Se les denomina paquetes y sonrecomendables para quienes tienen muy poca o ninguna experiencia. Hay diferentesseries de programas en paquetes. Una de las ms conocidas es la Serie Biomdica,que fue creada para emplearse en los campos de la medicina y de la biologa. Sedispone de gran nmero de tales programas para diversos anlisis estadsticos. ElPaquete Estadstico para las Ciencias Sociales es una de las series ms popularesen la investigacin educacional. Contiene muchos de los procedimientos estadsticosde que frecuentemente se valen los socilogos, su lenguaje es fcil de aprenderadems no requiere un conocimiento sobre el funcionamiento de las computadoras.Esos programas incluyen, entre otras cosas:Mediciones codescriptivas de la tendencia central y de la dispersin.Distribuciones indiferenciales de frecuencias.Ji cuadrada (x2).Anlisis de correlacin bivariable y diagramas de dispersin.Comparacin de las medias de la muestra: pruebas t.Anlisis de varianza y de covarianza unidireccional con direccin n.Correlacin mltiple y regresin.Correlacin parcial.Valoracin escalar de Guttman.Anlisis factorial.Por supuesto el uso de paquetes de programas no quita al investigador laresponsabilidad de entender los principios estadsticos en que se apoyan, pues debeinterpretar la salida del programa de computadora o hacer que un estadstico laexplique.Si no se cometen errores en la programacin, los resultados pueden recopilarseen el registro de la computadora. Sin embargo, un solo error al disponer las tarjetas,la programacin o al preparar las tarjetas de control impedir que logre realizar laoperacin. En ese caso, habr que reconocer y tratar de encontrar el problema queocasion la falla.Conviene hacer una advertencia. La precisin de los resultados impresos dependetotalmente de la informacin con que se alimente a la computadora. Esta no cometeerrores de clculo, pero si recibe los errores de programacin en que incurre elinvestigador, obedecer las instrucciones en forma ciega pero eficiente y no producir223ELAS MEJA MEJAms que basura . Hay dos clases de errores que pueden cometerse en laprogramacin. Los de lenguaje, entre ellos las instrucciones mal escritas, serndetectados por el aparato y entonces no aceptar la tarea. Pero como s acepta loserrores de lgica, tales como las instrucciones incorrectas, se obtendr unaproduccin muy cara de informacin sin significado.Para terminar queremos hacer dos recomendaciones en relacin con el empleode las computadoras:1. Aproveche al mximo las computadoras en el procesamiento de sus datos, perorealice una evaluacin crtica del producto final. Estos aparatos no cometenerrores pero tampoco corrigen los errores hechos en la programacin o en lapreparacin de los datos para su procesamiento.2. No utilice ciegamente cualquier programa que encuentre en los manuales. Usteddebe decidir el tipo de procedimiento estadstico ms apropiado para los datosque dispone.PRINCIPIOS DE LA INTERPRETACINUna vez recabados los datos de investigacin y terminado el anlisis estadstico,el investigador comienza la fascinante tarea de interpretar los resultados. El principalobjetivo de su trabajo es aportar algo nuevo al saber humano. Al llegar a la etapa dela interpretacin, puede demostrar los conocimientos que se han adquirido en elproyecto y cmo encajan dentro del cuerpo general de la ciencia.Cmo el proyecto facilita la interpretacinLa base adecuada para interpretar los resultados de un estudio ha de ser puestasistemticamente a lo largo de las etapas de la realizacin del proyecto, inclusoantes de comenzar el estudio. Al efectuarlo el investigador tiene presente en quconsistirn los datos y lo que les pueden decir, de ese modo se preparan parainterpretarlos y hacerlos encajar en el acervo de conocimientos, de su disciplina.Se supone que un plan cuidadosamente elaborado y presentado como un proyectocompleto, producir resultados cuya interpretacin no ser difcil y aportarinformacin significativa si el estudio ha sido organizado de tal manera que lasconsecuencias de las hiptesis se expresen en observaciones confiables, lainterpretacin y el valor de las observaciones ser obvio.Importancia de apegarse al plan originalCuando la propuesta haya sido aceptada y se ponga en marcha el proyecto, elestudio habr de efectuarse sin apartarse en nada de lo planeado. Esta regla tieneconsecuencias ticas y prcticas.224TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACINPara ilustrar el primer tipo de consecuencias supongamos que el seor Williams,un maestro de lengua extranjera, invent con un gasto enorme de tiempo y esfuerzoun sistema para ensear francs que l considera muy superior a los dems. Con elfin de probar la eficacia de su estrategia, establece un grupo experimental al queinstruye por su mtodo y un grupo de control que sigue otro. El profesor disea unaserie de pruebas semanales de aprovechamiento del francs que fungir de variabledependiente. Imaginemos que durante las primeras semanas descubre que laspuntuaciones medias del test son casi idnticas en los dos grupos. Como su mtodole cost mucho trabajo, le resulta difcil creer que no sea mejor que el otro y decideexaminar a los dos grupos para indagar qu sali mal. Descubre que el grupoexperimental parece mostrar mayor conocimiento y apreciacin de la vida y lacultura francesa. Deseoso como est por encontrar una diferencia entre laspuntuaciones, opta por cambiar su variable dependiente por las puntuacionesobtenidas en las pruebas sobre la vida y la cultura francesas.Este cambio ser una trasgresin de las normas ticas. En dos grupos aleatoriossiempre es posible encontrar una superioridad si se los somete a una atentaobservacin. Si el grupo experimental no hubiera parecido superior en el inters porla vida y cultura francesa, quiz habra sido superior en gramtica inglesa o latina,en comportamiento o en cualquier otra variable. El maestro de idiomas tiene laobligacin de efectuar el experimento tal como lo plane en vez de modificar suvariable dependiente despus de observar una diferencia. Le es lcito anotar enalgn lugar de su informe que el grupo experimental pareca superior en lacomprensin de la vida y la cultura francesas, y que valdra la pena utilizar esavariable en otro experimento con otro grupo de sujetos. No es tico abandonar lasvariables independientes o dependientes que no parezcan funcionar, ni agregaralgunas nuevas y prometedoras. Tales cambios han de dejarse para futuros estudios.La introduccin de nuevas variables es tambin desaconsejable desde un puntode vista prctico, pues puede confundir los resultados de un estudio y obscurecer susignificado. A menudo no siente la tentacin de agregar nuevas variables interesantesque aparecen en el estudio. Pero la base terica para interpretarlas todava no hasido puesta, por lo cual se aconseja dejarlas para otra ocasin.Interpretacin de los resultados esperadosEs comprensible que los investigadores se sientan complacidos cuando losresultados se ajustan a la estructura construida previamente y cuando la interpretacinse efecta segn lo previsto. Se dice entonces que el estudio ha funcionado y queexiste concordancia entre lo esperado y los resultados.En tal caso slo habr que atender a unas pocas precauciones.225ELAS MEJA MEJA1. No hacer interpretaciones que excedan a la informacin. Esto puede parecerun precepto obvio, pero los investigadores se emocionan tanto al encontrar losresultados previstos que sacan conclusiones que no tienen una base vlida enlos datos. Incluso en las investigaciones publicadas es frecuente tropezarse conms interpretaciones de las que justifican los datos.2. No olvidar las limitaciones del estudio. Por supuesto debern de haberseidentificado previamente en el estudio las que se deben a una imperfectaconfiabilidad y validez de los instrumentos, las ocasionadas por muestreorestringido, los problemas de validez de los instrumentos, es muestreo restringido,los problemas de validez interna, etctera.3. La tica requiere que el investigador comunique los problemas de validez internaque pudieran explicar los resultados. Si a pesar de que hizo todo lo posible porigualar las condiciones, las variables no experimentales fueron muy favorablespara el grupo experimental y las del grupo de control fueron demasiadoperjudiciales, debe darlas a conocer y tomarlas en cuenta al interpretar losresultados. (Por ejemplo, a pesar de la asignacin aleatoria los maestros a losgrupos, al grupo experimental tal vez le hayan tocado maestros expertos en sugran mayora y al de control, principiantes.)4. Recurdese que la significacin estadstica slo quiere decir que si hay gradosde libertad idneos es poco probable que los resultados dependan de lacasualidad.No indica en absoluto que los resultados sean significativos en la acepcin generalde la palabra es decir, importantes y significativos o trascendentales. No pienseque la significacin estadstica garantice que los resultados son de suma importancia.Supongamos que dos grupos equivalentes fueron sometidos a dos diferentessistemas de aprendizaje de ortografa durante dos aos. Durante el experimento lossujetos que utilizan el sistema A muestran una ganancia media 2,15 aos decrecimiento en pruebas estandarizadas, mientras que los que en el sistema Bpresentan una ganancia de 2,20. Si los grupos son grandes o si las diferenciasdentro de los grupos son pequeas, las diferencias entre medias tendrn significacinestadstica. Pero una diferencia de medio mes en un periodo de dos aos esrelativamente insignificante en trminos prcticos. Si el sistema B requiere mstiempo por parte del alumno y del maestro o ms materiales, a los profesores no lesconvendran adoptarlo slo porque segn la estadstica produce una ganancia mayorque el sistema A.Pero si resultara menos costoso tendran a preferirlo ya que en la prctica susresultados son muy similares a los del otro sistema.226TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACINLa posible importancia o intrascendencia de los resultados debe mencionarseen el proyecto antes de iniciar el estudio. Una investigacin carece de valor si noproporciona informacin importante que enriquezca el saber grande que sea lasignificacin estadstica de los resultados.Interpretacin de resultados negativosLos investigadores que descubren resultados contrarios a los que sealan lashiptesis suelen percatarse sbitamente de las deficiencias de su trabajo. Lainterpretacin de los resultados se asemeja a una confesin. Los instrumentos fueroninadecuados para medir las variables; la muestra era demasiado pequea y tenatan poca representatividad que los resultados no pueden generalizarse vlidamentea una poblacin de objetivo extensa, etc. La percepcin retrospectiva revelaproblemas de validez interna que explican por qu el estudio no corresponde a lasexpectativas.Cualquiera de esas cosas puede haber ocurrido, pero las deficiencias deberninformarse sin importar los resultados. No obstante, la investigacin es siempre unaaventura que nos lleva a lo desconocido, de modo que no existe un deber serabsoluto, el investigador predice los resultados de un estudio a partir de la teora, ladeduccin y los resultados de anlisis anteriores. Si stos son tan concluyentes queno dejan ninguna duda acerca de los resultados, el estudio ser til.Al emprender un estudio se afirma implcitamente que el resultado es una cuestinde conjetura, no de certidumbre. Al terminar el proyecto se entiende que losinvestigadores buscarn determinar imparcialmente la situacin verdadera con losmejores instrumentos y procedimientos de que disponen. Por tanto, estn obligadosa aceptar e interpretar sus datos sin importar la relacin, que guarda con la hiptesis.Cuando los resultados contradigan lo sostenido por la teora en que se funda elestudio, la discusin del informe deber incluir una reconsideracin de la teoraoriginal a la luz de los nuevos descubrimientos.Los investigadores se muestran muy renuentes a presentar e interpretar losdatos que se oponen a las investigaciones anteriores o a teoras ya aceptadas. Perono debe excluir la posibilidad de que los resultados sean correctos y que los deestudios anteriores sean errneos. El progreso de la pedagoga se retrasara si losinvestigadores se negaran a comunicar los hallazgos que no concuerden con estudiosprevios. Los resultados contradictorios indican que una cuestin no est resuelta ypueden estimular otros anlisis. La investigacin ulterior o la elaboracin de teoraspuede conciliar a la postre a 1os resultados que parezcan contradictorios. La teoraes de carcter provisional y no debe disuadir para abstenerse de ofrecer unainterpretacin directa de lo que descubri.227ELAS MEJA MEJALa reconsideracin del fundamento terico de un estudio pertenece a la partede la discusin. No hay por qu retroceder y volver a escribir las secciones delinforme dedicadas a la hiptesis y a la literatura sobre el tema del trabajo.Interpretacin de los resultados cuando se retiene la hiptesis de nulidadUna hiptesis nula puede aceptarse por diversas razones, por lo cual lainterpretacin de ese hecho puede ser muy difcil. Una hiptesis de nulidad puederetenerse por tres motivos: 1) Realmente es verdadera. Tal vez no hay ningunarelacin entre las variables, es posible que el tratamiento experimental no sea eficazque el de control. 2) La hiptesis es falsa, pero los problemas de la validez internacontaminan la investigacin a tal grado que no se pueda observar la relacin entrelas variables. 3) La hiptesis es falsa, pero la investigacin carece del poder pararechazarla.Cuando el investigador no sabe cul de estas causas es la que interviene, nodeber valerse de ninguna de ellas para explicar los resultados.Es incorrecto presentar la retencin de una hiptesis de nulidad como prueba afavor de ausencia de relacin entre las variables, pues se la debe interpretar comofalta de pruebas de la veracidad o falsedad de la hiptesis. El comercial de unaconocida pasta dental afirma que las pruebas demuestran que un dentfrico particulares insuperable para combatir las caries dentales. Si interpretamos el adjetivoinsuperable en el sentido de ninguna diferencia significativa, podemos imaginar unaprueba en que particip un pequeo nmero de sujetos o en que hubo numerososproblemas de validez interna.Si lo que se desea en un experimento es retener la hiptesis de nulidad, laobtencin de ese resultado es la cosa ms sencilla.Si se est estudiando una poblacin pequea y es posible realizar un censocompleto de la misma, la retencin de una hiptesis de nulidad puede interpretarselegtimamente como una carencia de relacin entre las variables dentro de esapoblacin. Tambin adquiere credibilidad cuando interviene una muestra extensa.Por ejemplo, el informe de Coleman con ms de 600,000 sujetos proporciona unabase tan amplia que estamos dispuestos a admitir una falta observada de relacionesentre las variables como prueba de la inexistencia de relaciones. Sin embargo, en lamayora de los estudios la retencin de la hiptesis de nulidad no indica ms quefalta de pruebas.Existe el peligro de que los investigadores se enamoran demasiado de sushiptesis experimentales y cedan a la tentacin de ignorar el hecho de que se retuvola hiptesis de nulidad. Citan problemas de validez interna y declaran que losresultados habran sido significativos si problemas imprevistos no hubiesen arruinado228TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACINel experimento. Desde luego necesitan comunicar todos los problemas de validezinterna que surjan en un estudio, pero no deben usarlas como pretexto para justificarlos resultados decepcionantes. Es preferible sugerir una investigacin ulterior,planeada de manera que evite los problemas de validez interna, pero incluso en talcaso subsiste la obligacin de mencionar que la retencin de la hiptesis indicaausencia de pruebas y nada ms.El poder de un experimento designa la capacidad estadstica de rechazar unahiptesis de nulidad cuando sea falsa. Este poder depende del tamao de la muestra,la heterogeneidad de los sujetos con respecto a la variable dependiente, laconfiabilidad de los instrumentos de medicin y la naturaleza de los procedimientosestadsticos empleados para probar la hiptesis. Los investigadores debern tomaren cuenta estos factores al planear un experimento. Algunos textos de estadsticaexplican cmo planear los experimentos para que las relaciones significativas seanexpresadas como observaciones estadsticamente significativas. Al planificar elestudio, hay que tomar en cuenta el poder del experimento; no se le ha de presentaral final para disculpar la carencia de significacin estadstica. Por ejemplo, no eslcito decir: los resultados habran tenido significacin estadstica si la muestrahubiese sido ms grande.Salvo raras excepciones, la nica interpretacin legtima de la retencin de unahiptesis de nulidad es que constituye la prueba a favor de una conclusin que no hasido observada.Interpretacin de relaciones no contenidas en las hiptesisSe seal antes que el investigador no deber abandonar una hiptesis paraseguir otras pistas ms prometedoras que aparezcan durante su estudio. Esto nosignifica que han de ignorarse las relaciones que no figuren en la hiptesis y quepuedan observarse al efectuar el estudio. Por el contrario, registran y analizan conel mismo rigor con que se analizan las contenidas en la hiptesis.No obstante, tales hallazgos debern tomarse con mayor desconfianza que losrelacionados directamente con la hiptesis, ya que existe una posibilidad considerablede que en un estudio aparezcan relaciones falsas no contenidas en la hiptesis.Deben figurar en el informe, pero se las juzgar incidentales en relacin con el finprincipal de la investigacin.Habrn de ser tema de un estudio diseado especialmente para examinarlas yslo entonces servirn de base a las conclusiones.229ELAS MEJA MEJAEL INFORME DE INVESTIGACINLos resultados de un proyecto tienen poco valor si no se puede comunicar aotros. En consecuencia, es indispensable que los investigadores conozcan losprocedimientos para redactar un informe. En esta seccin se ofrece gua generalpara organizarlos y presentarlos.El investigador comunica en su informe los procedimientos y los resultados delestudio, y expone las consecuencias de estas ltimas y su relacin con otrosconocimientos sobre el tema.Como los lectores son profesionales muy atareados, el informe debe ser muyconciso y contar con una estructura lgica. Las ancdotas, las descripciones deexperiencias personales, las argumentaciones, y recursos ya no tienen cabida en l.Esto no quiere decir que el informe haya de ser aburrido y pedante. El estudio conque se haya abordado el tema se reflejar en la redaccin.El objetivo del informe consiste en presentar la investigacin y no la personalidaddel autor; por eso el tono ha de ser impersonal y nunca se emplea la primera persona.No se escribir Asigne aleatoriamente a los sujetos a dos grupos de tratamientosino Los sujetos fueron asignados aleatoriamente a grupos de tratamiento.A pesar del entusiasmo que produce la importancia de la labor, el autor nodeber jactarse de ello sino dejar esta evaluacin en manos de los lectores y de laposteridad.Existe un mtodo formal y uniforme para presentar informes. Aunque a primeravista se piense que eso coacta la libertad, en la prctica cumple una funcin til. Esimportante disponer los informes de manera que los lectores sepan exactamentednde encontrar lo que buscan. En el captulo 3 se recomend que, cuando sevayan a reunir los estudios que tratan del tema, lo primero que se hace es leer elresumen de un artculo de revista. Si el artculo carece de esa seccin, no se puedeevitar perder tiempo leyndolo ntegro para saber si es de inters.La existencia de un formato oficial elimina la necesidad de disear el propio. Alahondar en este tpico se notar que el formato sigue las etapas un proyecto deinvestigacin delineada en captulos anteriores.Un informe adopta las siguientes modalidades: 1) una tesis o disertacin, 2) unartculo de revista, 3) una conferencia. Cada uno requiere un mtodo propio.TesisLa mayora de las universidades disponen de un manual que describepormenorizadamente el formato que piden. Una vez elegido un manual, el informese redacta de acuerdo con sus recomendaciones.230TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACINA continuacin aparece el orden y los componentes generales descritos en lamayora de los manuales de estilo:I. Pginas preliminaresA) PortadaB) Pgina de aceptacinC) Prefacio o testimonios de gratitudD) ndiceE) Lista de cuadrosF) Lista de figurasII. TextoA) Parte introductoria1. Planteamiento del problema y justificacin del estudio2. Objetivos3. Definicin de trminos4. Literatura sobre el temaB) Parte de los mtodos y los resultados1. Sujetos2. Procedimientos3. Instrumentos4. Presentacin y anlisis de los datosC) Exposicin de los resultados1. Interpretacin2. Consecuencias3. AplicacionesD) Conclusiones y resumen1. Conclusiones2. ResumenIII. Pginas suplementariasA) BibliografaB) ApndicesC) Pequeo resumen autobiogrfico (si se requiere)D) Resumen231ELAS MEJA MEJAI.Pginas preliminaresPara preparar las pginas preliminares basta seguir fielmente las reglas de losmanuales de estilo. No obstante, un aspecto de esas pginas que requiere unaexplicacin especial es el ttulo del estudio.El ttulo deber describir, con la mayor brevedad posible, la naturaleza especficadel estudio. Por ejemplo, consideremos: a) un estudio sobre nios con desventajasculturales en que se compara la celeridad de lectura de los alumnos que hanparticipado en un programa del Head Start Project (proyecto de ventaja inicial) conlos de un grupo apareado de nios sin experiencia preescolar formal, y b) el ttuloUna comparacin de las puntuacin obtenidas en una prueba de celeridad de lecturade nios con desventajas que han asistido a clases de ese programa durante seissemanas o ms y de nios similares con experiencia preescolar. Aunque estettulo cubre el objetivo del estudio, resulta demasiado largo. Las frases comocomparacin de... un estudio de, una investigacin de son a menudo superfluas.Adems, la mayora de los lectores sabrn que el proyecto Head Start es unaexperiencia cultural diseada para nios con desventajas culturales. Sin embargo,irse al extremo opuesto y ofrecer un ttulo demasiado corto o vago para que cubrala naturaleza del estudio constituye un error mucho ms grave. Los ttulos vagos odemasiado breves hacen necesario revisar el artculo para averiguar de qu setrata. Los ttulos como Ventaja inicial y celeridad o Lectura entre los nios condesventajas ilustran esta deficiencia. El ttulo deber identificar las variables msimportantes y las poblaciones de inters. Las definiciones operacionales de lasvariables ms importantes y la descripcin de las muestras no necesitan ir en elttulo.El ttulo correcto asegurar una posicin adecuada en el ndice, por lo cual unaestrategia muy til consiste en que los investigadores decidan en primer lugar bajoqu palabras claves desean situar sus estudios, y que a partir de esto lleguen a unttulo conciso. En el ejemplo las palabras claves seran celeridad de lectura y proyectode ventaja inicial. Por tanto, un ttulo apropiado podra ser: Celeridad de lectura ennios que participan en el proyecto Head Start y de los que no participan en l.Este ttulo es razonablemente corto y sin embargo da una indicacin vlida allector sobre la naturaleza del estudio.Los ttulos que llevan una carga emocional como Tenemos que ampliarprogramas de la ventaja inicial o No permita que los nios con desvenas culturalesse conviertan en lectores deficientes, debern evitarse a toda costa. Tales ttulosno ofrecen resultado de investigacin, sino artculos tericos e intentan vender unpunto de vista.232TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACINII. TextoA) Parte introductoria. Incluye todo lo que sucedi al colocar los cimientos de lainvestigacin. Por lo general consta de materiales ya preparados para el proyecto,con pequeas alteraciones. La formulacin del problema y la justificacin delestudio permanecen iguales, as como la enunciacin de los objetivos, la definicinde los trminos y la revisin de los estudios sobre el tema. No obstante larelacin breve de las fuentes de los datos y de los mtodos se escribe en pretritoen lugar del futuro que se usa en el proyecto original. La revisin de los estudiosrelacionados con el tema suele presentarse como un captulo independiente deesta parte.B) Mtodos y resultados. Esta parte del informe contiene cuatro categoras deinformacin:1. Sujetos. Deber presentarse una clara descripcin de la muestra, depreferencia al inicio del informe. Esto le permite al lector juzgar la potencialvalidez externa del estudio. Se define la poblacin de la que se sac lamuestra y se especifica el mtodo de muestreo. La clase de informacinque se ofrece en la descripcin de la muestra cambiar de un estudio a otro,pero casi es posible determinar qu poblacin incluir si se muestran lasvariables que podran influir en las puntuaciones de criterio.2. Procedimientos. El informe sobre los procedimientos del estudio deber serlo suficientemente completo para que cualquiera que desee reproducir lainvestigacin encuentre toda la informacin. Una de las caractersticas delmtodo cientfico es la posibilidad de confirmar los descubrimientos mediantela repeticin de los procedimientos y la informacin observacional querequiere la reproduccin. Esta seccin comprende el diseo del estudio, elnmero de grupos (si el estudio es un experimento), el tratamiento de lossujetos y otra formacin pertinente.3. Instrumentos. Un informe de investigacin deber especificar todos losinstrumentos de medicin y los sistemas de observacin adoptados en larealizacin del estudio. Estas descripciones pueden ser breves cuando sehayan usado mediciones corrientes como los exmenes de qumica del ACSNSTA, puesto que en la bibliografa figurar la informacin pertinente sobretales instrumentos. Si han sido creados instrumentos especiales para elestudio tiene que proporcionarse una descripcin detallada de stos, ascomo datos a favor de su confiabilidad y validez y una explicacin de losprocedimientos de puntuacin.4. Presentacin y anlisis de los datos. Una tcnica conveniente para lapresentacin y el anlisis estadstico de los datos consiste en organizar la233ELAS MEJA MEJAexposicin a partir de las hiptesis, es decir, volver a enunciar la primerahiptesis en forma modificada y los resultados que se refieren a ella, y esteprocedimiento se repite en cada hiptesis.Los cuadros y las figuras ayudan a presentar los datos con mayor claridad yprecisin de la que sera posible si la misma informacin figurase en el texto. Lamayora de los manuales de estilo contienen ejemplos sobre los tipos comunesde cuadros y figuras e instrucciones para su construccin. Un cuadro bienintegrado puede darle a1 lector una visin precisa de los datos.Los cuadros elaborados durante un estudio casi nunca pueden incorporarse demodo directo en el informe. Por ejemplo, al finalizar un estudio, hay una listaalfabtica de los sujetos y de sus puntuaciones en las mediciones de criterio. Enlugar de insertar esta lista tal como est, convendra construirse un cuadro de lainformacin en forma sumaria. Los cuadros de datos bsicos en bruto puedenincluirse en el apndice cuando se piense que contribuye a entenderles mejor.El primer cuadro del informe suele resumir los datos descriptivos como lasmedias, desviaciones estndar, correlaciones, porcentajes. En cuadros posterioresse muestran los resultados que se obtienen al aplicar a los datos la estadsticainferencial y las pruebas de significacin. Por ejemplo, podra usarse un cuadrosumario para presentar los resultados de un anlisis de varianza.Se aconseja disponer los cuadros en una forma que ilustre la relacin de datoscon las hiptesis del estudio. Los principiantes a menudo caen en tentacin deincluir los datos en ambas formas, con lo cual hacen sus informes ms largos ytediosos. Un mtodo mejor consiste en exponer los datos mediante cuadros y figurasacompaadas de un texto que seale los descubrimientos ms importantes einteresantes. Es muy importante relacionar la informacin de los cuadros con lashiptesis.El fundamento estadstico del anlisis de los resultados debe ser expresado con claridad.Es conveniente relacionar el tratamiento estadstico con la presentacin de los datos.C) Exposicin de los resultados. Los resultados vuelven a interpretarse en relacincon las hiptesis (o preguntas), y se comentan las aplicaciones y consecuenciasdel estudio.1. Interpretacin de los resultados. Esta parte del informe tal vez sea la msdifcil pero tambin la ms provechosa. La interpretacin que investigadorhace sobre los resultados los relaciona con la teora, con los estudios sobreel tema y con los procedimientos de investigacin.234TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACIN2. Consecuencias. En esta parte deber mencionarse tambin la contribucinde los resultados al conocimiento en el campo general de estudio, elinvestigador explica cmo los resultados modificarn las teoras y sugierefuturos estudios que convendra efectuar.3. Aplicaciones. Una afirmacin sobre la aplicacin de los resultados ayuda allector a conocer el grado en que los descubrimientos pueden usarse en laprctica.Las secciones dedicadas a las aplicaciones y consecuencias de los resultados amenudo no se exponen con suficiente amplitud porque se supone que tambin serntan obvias para el lector. En realidad, durante el estudio el investigador logra unavisin ms profunda del problema que la que puedan tener los lectores. Por lo tanto,cabe esperar que sus interpretaciones sean ms significativas que las de los lectores.D) Conclusiones y resumen. Las secciones de las conclusiones y del resumenforman el corolario del informe.1. Conclusin. La exposicin de las conclusiones deber limitarse a lasque tienen un apoyo directo en los datos aportados por la investigacin.Los investigadores tienden a sacar demasiadas conclusiones. Las hiptesisproporcionan una estructura conveniente para hacer conclusiones; esdecir, los investigadores debern indicar si los descubrimientos apoyano no a las hiptesis. Es importante distinguir entre resultados yconclusiones. Un resultado es una observacin directa. Una conclusines una inferencia basada en los resultados. Por ejemplo, un estudio podraproducir la siguiente observacin: las puntuaciones medias en una pruebade ortografa de los estudiantes instruidos con el mtodo A essignificativamente ms alta que la media de los que fueron instruidoscon el mtodo B. La conclusin de que el mtodo A es ms eficaz que elB no constituye un resultado directo del estudio sino que es una inferenciabasada en los resultados.Los investigadores pueden incluir una breve exposicin de sus ideas sobrelas consecuencias de sus resultados y dar algunas recomendaciones paralas posibles aplicaciones. Tambin pueden sugerir nuevas preguntas deinvestigacin que emergen de su estudio.2. Resumen. Como ser ms ledo que otras secciones del informe, su redaccindebe ser muy clara y concisa. El resumen suele incluir otra reformulacinsinttica del problema o problemas, las caractersticas principales de losmtodos y los hallazgos de mayor importancia. Despus de hacer un borradorde esta seccin, el autor deber verificarla cuidadosamente para asegurarse235ELAS MEJA MEJAque el estudio y los resultados estn descritos en forma clara y concisa.Asimismo, ser necesario verificar que no se haya introducido ningunainformacin que no figure en las partes anteriores. Es conveniente que uncolega lea esta seccin para tener la seguridad de que se est comunicandolo que se desea.III. Pginas suplementariasA) Bibliografa. Deben comprender todas las fuentes citadas en el texto y las notasa pie de pgina. Algunas universidades insisten en que slo se enumeren stas,pero otras solicitan que se citen adems las obras pertinentes que no hayan sidomencionadas de manera especfica. El manual de estilo seleccionado dar losdetalles sobre el mtodo de citar las obras. Es necesario seguir esas reglas alpie de la letra. De hecho, es recomendable aprendrselas de memoria antes deiniciar la bsqueda de la literatura para el proyecto. Si cada obra se cita en laforma correcta tal como aparece, se evita perder tiempo para encontrarlas denuevo y disponerlas en la bibliografa. Es conveniente transcribir en tarjetas lasindicaciones bibliogrficas de manera que puedan colocarse en orden alfabtico.B) Apndices. Los apndices contienen materiales que no son lo suficientementeimportantes para ponerlos en el cuerpo del informe, pero que puede tener valorpara algunos lectores. Esos materiales abarcan entre otras cosas copiascompletas de las pruebas o cuestionarios ideados en la localidad, junto con lasinstrucciones y claves de puntuaciones de tales instrumentos, el anlisis de losdatos de las medidas utilizadas, las instrucciones verbales para los sujetos y loscuadros que sean muy extensos o que sean de importancia menor para el estudio.C) Pequeo resumen autobiogrfico de los autores de informes de investigacin;datos acadmicos, experiencia, afiliacin profesional y contribuciones anteriores.D) Resumen. Muchas instituciones solicitan un resumen aparte de la disertacin,el cual debe contener una formulacin definitiva del problema y lasdescripciones concisas de los mtodos de investigacin, los resultados demayor importancia, las conclusiones y las consecuencias. El resumen debetener extensin limitada (por lo general 600 palabras o menos). Las pginasse numeran independientemente y se colocan al comienzo o al final dedisertacin.Artculo de revistaAl preparar un artculo de investigacin para publicarlo en una revista, un buenprimer paso consiste en averiguar qu revistas publican la mayor cantidad de materialacerca del tpico que se va a explorar. La informacin sobre el procedimiento parapresentar artculos suele encontrarse en la parte interior de la portada de la revista.236TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACINAlgunas especifican el manual de estilo que habr de usarse, por ejemplo el Manualde Publicaciones de la Asociacin Estadounidense de Psicologa o el Manual deEstilo de la Asociacin Nacional de Educacin. Si no se seala ningn manual, elestilo preferido, mtodo de citar obras y otros detalles se escogen consultandoartculos del ejemplar reciente de la revista.Un artculo de investigacin sigue las mismas lneas generales que unadisertacin, pero debe ser ms corto. La funcin de las tesis o disertaciones esdemostrar la competencia de un estudiante, y se requiere una exposicin completade la investigacin afn, descripcin exhaustiva de los procedimientos, tabulacinntegra de los resultados y una elaboracin reflexiva. El artculo de revista, encambio, slo exige que el autor comunique su contribucin al conocimiento. Comola revista dispone de poco espacio y los lectores poco tiempo, el artculo debe serconciso.La seccin de la literatura sobre el tema contiene slo aquellos resultados yargumentos que forman la base del problema. La formulacin general del problemase da en un prrafo o, de ser posible, se omite. En este ltimo caso el artculocomenzar con la hiptesis. La parte destinada a procedimientos se presentatambin con gran brevedad, si es posible se incluye toda la informacin necesariapara reproducir el experimento. La seccin de los resultados es la de mayorinters para el lector, en consecuencia ocupar una proporcin mayor del artculoque en una disertacin. Slo los hallazgos ms importantes debern exponerse endetalle.Una breve carta explicativa deber acompaar al manuscrito, junto con sellosde correo para su devolucin si no es aceptado. El editor suele remitirle al autoruna tarjeta en que acusa recibo del artculo y hace circular copias del mismo alcomit de lectura para que lo revise. Transcurre un considerable lapso de tiempoantes que se informe al autor si su trabajo fue aceptado o rechazado (casi siempre6 semanas). Si el artculo es aceptado, pasan muchos meses antes que aparezca enla revista.Cuando una revista rechaza un manuscrito, la notificacin suele ir acompaadade una explicacin de las razones. Tal rechazo no quiere decir que no merezcapublicarse. La decisin puede depender de muchos factores, a saber: la competenciapor el espacio, los cambios de la poltica editorial o los prejuicios de los miembrosdel comit de lectura. Un artculo rechazado por una revista puede ser revisado ysometido a otra. Muchos artculos recorren diversas revistas hasta encontrar quefinalmente son aceptados. No es correcto someter un artculo a varias revistassimultneamente.237ELAS MEJA MEJAConferenciaAlgunos investigadores descubren que los ensayos que se leen en convencionesprofesionales constituyen una buena manera de mantenerse al da en el campo.Ello se debe a que transcurre un gran lapso entre la terminacin de un proyecto deinvestigacin y su publicacin. El periodo es a veces tan largo las revistasespecializadas han sido motejadas de archiveros.Las ponencias que se presentan en las reuniones profesionales pasan porpreparacin muy similar a la de los artculos de revista. No siempre irn de serinformes de investigaciones terminadas, sino que pueden constituir informes sobrelos progresos de proyectos en curso. El ensayo es menos formal que un artculo derevista y por lo general puede ajustarse con mayor precisin a su audiencia. Por locomn se piensa que el auditorio est familiarizado con los detalles de lasinvestigaciones afines y con los mtodos de medicin.La ponencia se organiza en la siguiente forma:1. Formulacin directa de la hiptesis.2. Breve descripcin de los procedimientos.3. Resultados, conclusiones y consecuencias.El tiempo permitido por leer una ponencia suele ser bastante corto, usualmentemenos de quince minutos. En consecuencia, deber abordar los aspectos msimportantes del estudio. Un mtodo prctico consiste en asignar de 2 1/2 a 3 minutospor pgina del tamao de carta mecanografiada a doble espacio.Cuando los cuadros y figuras ayuden a la presentacin, conviene distribuirsecopias entre la audiencia. Algunos oradores tambin distribuyen copias del texto desu ponencia entre los oyentes pero como la audiencia la lee en silencio con mayorrapidez que el conferenciante, la atencin puede perderse. Es preferible disponerde una descripcin completa del estudio mimeografiada, que se entrega a quienesla soliciten despus de la presentacin de la ponencia.ERRORES COMUNES EN LOS INFORMES DE INVESTIGACINDvorak estudi cerca de 18,000 informes de educacin comercial y compiluna larga lista de deficiencias que nos proporciona una buena lista de verificacin.Los redactores de informes de investigacin harn bien en estudiarla.Ttulo del informe de investigacin. Demasiado largo. No refleja con exactitud el problemaresuelto; es decir, es ms amplio o estrecho que el problema planteado.238TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACINEl problema. Se omiten la formulacin y el anlisis del problema, las delimitaciones,definiciones y objetivo(s) del estudio.Todo ello se trata, tan a la ligera o est tan esparcido en el informe que resulta dificilsimodeterminar el problema que el investigador intenta resolver.La formulacin y el anlisis del problema, las delimitaciones, las definiciones y elobjetivo(s) del estudio figuran en el informe de manera organizada pero se observanalgunas deficiencias graves en los siguientes aspectos:El problema es demasiado amplio como para que lo solucione una persona con recursoslimitados.La importancia del problema es nula o insignificante (se tiene la impresin de que lapersona estaba interesada nicamente en satisfacer un requisito del curso y no enobtener una experiencia profesional de valor).La formulacin del problema es ambigua, adolece de un exceso de palabras, demasiadolargo y complicado (contiene prrafos que podran incluirse en las delimitaciones) y noest en armona con los descubrimientos que comunica.El anlisis no logra redondear el concepto del problema; no se identifica o no se indicacon claridad el acervo de datos necesarios como base para la solucin del problema. Laexplicacin de un problema bastante difcil de captar est mal escrita o fue omitida.Se pasan por alto las delimitaciones ms importantes que se requieren para fijar claramenteel mbito del estudio, no estn colocadas donde beneficiara al lector o no se expresanadecuadamente. Las delimitaciones afines no estn situadas en proximidad una de otra.No hay definiciones de los trminos que se necesitan para una clara comprensin delestudio.Literatura sobre el tema. Falta esta literatura.Aunque hay informe de la literatura afn, pueden observarse ciertas deficiencias.Algunos de los artculos presuntamente relacionados con el tema, en realidad no loestn en absoluto o slo guardan un nexo remoto. Se tiene la impresin de que estaparte del informe fue rellenada.No hay informe sobre las relaciones de los artculos con el estudio.Casi todo se reduce a una lista de sumarios; esto es, no se capta ninguna norma slidade organizacin. En otras palabras, aunque la clasificacin es posible no se intentarealizarla.El volumen y la pertinencia de la literatura no se indican desde el comienzo; es necesarioleer toda la seccin y enjuiciarla uno mismo.239ELAS MEJA MEJANo se utiliza el original de un artculo a pesar de que sera relativamente fcil de obtener.Ninguno de los artculos relacionados con el tema se acompaa de su respectivainformacin bibliogrfica.Mtodos de investigacin y el procedimiento. No se informa sobre los mtodos deinvestigacin ni sobre el procedimiento seguido.Los mtodos de investigacin y el procedimiento estn descritos en forma tan ambiguay esquematizada que la importancia de la investigacin es difcil de captar.Ambos aparecen en el informe, pero pueden observarse serias deficiencias:La adecuacin de los mtodos de investigacin es discutible.Los mtodos de investigacin fueron identificados de modo incorrecto.El procedimiento que se sigui est muy disperso; es decir, una falta de organizacinimpide entender la totalidad del plan.La naturaleza de los datos empleados en la solucin del problema no se describe, o ladescripcin que constituye no es otra cosa que una repeticin de los elementos delproblema.Las fuentes de actos no se nombran o resultan inadecuadas en trminos del problemapor resolver. No se da la fecha de los materiales publicados.No existen indicaciones sobre las bases para preparar los instrumentos con que serecabaron los datos: en el informe no figuran copias de ellos. Los instrumentos no seconfeccionaron con suficiente cuidado, ninguno de ellos ha pasado por una prueba deensayo. Resultan inapropiados para recopilar el tipo de datos que se busca.Las bases para la seleccin de los casos no se mencionan. El nmero de casos es muypequeo o demasiado grande.No se hacen pruebas para precisar el monto, la validez y la confiabilidad de los datos ose aplican otras pruebas injustificables.Hay detalles innecesarios esto es, no se discierne entre lo superfluo y lo importanteque hacen tediosa y difcil la lectura del procedimiento y obstaculizan la deteccin delos pasos mas importantes que se dan.Se omiten las etapas para procesar e interpretar los datos y para realizar generalizaciones,o han sido elaboradas en forma tan deficiente que no se puede determinar fcilmente loque hizo el investigador.Los instrumentos estadsticos se usan de manera incorrecta.240TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACINEn los estudios experimentales 1os factores, a diferencia de otras, no son controladoscon cuidado.Resultados. El informe de los resultados se basa en datos que no se explican en laformulacin ni en el anlisis de problemas ni tampoco en el procedimiento.Aparecen datos sin procesar y la forma que se emplea es demasiado spera para que ellector obtenga el mximo beneficio de los resultados. Puede decirse que los datos nose distinguen de los hallazgos.Los resultados estn incompletos; es decir, no se explican todos los datos de los casosincluidos en el estudio.Los prejuicios del investigador son patentes.Los resultados secundarios reciben demasiada atencin; esto es, no estn enfocadosdesde la perspectiva adecuada.Los resultados de los subgrupos no se comunican.El formato para la presentacin de los datos bloquea la penetracin.La interpretacin de los datos se confunde con el resumen de los mismos.El resumen es defectuoso en puntos estratgicos.Generalizaciones. No se traza una distincin entre hallazgos y generalizaciones. Porejemplo, a los resmenes de los resultados se les califica de conclusiones.No se hacen generalizaciones, aunque las bases para efectuarlas estn claras. Seejecutan generalizaciones ms all de lo que permiten los datos recopilados.Las premisas para sacar la generalizacin son discutibles.Los prejuicios del investigador son patentes.Las generalizaciones estn basadas en la literatura afn y no en los resultados delestudio.No se distingue entre conclusiones y recomendaciones.RESUMENComo casi todas las universidades poseen servicios de computacin electrnica,los investigadores pueden utilizarlas en el procesamiento de sus datos. El uso de lascomputadoras ahorra tiempo y energa y garantiza un alto grado de precisin en losclculos muy complejos.Para emplear computadoras en el procesamiento de los datos, el investigadornecesita traducirlos a una forma que pueda ser leda por ellas e impartirles241ELAS MEJA MEJAinstrucciones por medio de un programa adecuado para que acten sobre lainformacin.Se requiere un entrenamiento para escribir programas de computacin, pero elinvestigador puede usar, en el anlisis de sus datos, los programas ya preparadoscon que se cuenta actualmente.La interpretacin de los resultados de un estudio ser una labor directa si, en elproyecto, el investigador ha puesto un fundamento apropiado pare el estudio.Tnganse presentes estas recomendaciones: 1) la interpretacin habr de basarseestrictamente en los datos derivados del estudio, 2) los problemas de validez internay externa y otras limitaciones del estudio se tomaran en cuenta, y 3) Las conclusionesdeben presentarse como afirmaciones de probabilidad y no como hechos.Los resultados negativos merecen el mismo respeto e interpretacin que lospositivos. La retencin de una hiptesis de nulidad no significa que los datos soninsuficientes, y nada ms. Los resultados que no se obtengan a partir de la hiptesisdeben presentarse como fuentes de futuras hiptesis.242TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACINBIBLIOGRAFAANGERA, Mara Teresa, (1997): Metodologa de la observacin en las cienciashumanas. Madrid, Editorial Ctedra S.A.ARNAU, Jaime, (1978): Mtodos de investigacin en las ciencias humanas.Barcelona, Editorial Omega.ARY, JACOBS y RAZAVIEH, (1982): I ntroduccin a la investigacinpedaggica. Mxico, Editorial Interamericana.BOOTH, Wayne C. y otros, (2004): Cmo convertirse en un hbil investigador.Barcelona. Editorial Gedisa.BRIONES, Guillermo, (1986): Mtodos y tcnicas de investigacin para lasciencias sociales. Mxico, Editorial Trillas.BRIONES, Guillermo, (1986): Curso avanzado de tcnicas de investigacinsocial aplicadas a la educacin: Mdulo I.. Santiago de Chile,Editorial IDCR.CALELLO, Hugo y NEUHAUS, Susana, (1999): Mtodo y antimtodo. BuenosAires, Ediciones Colihue.CASTRO, Luis, (1977): Diseos experimentales sin estadstica. Mxico, EditorialTrillas.CATALDI AMATRIAN, Roberto M., (2001): Los informes cientficos: Cmoelaborar tesis, monografas, artculos para publicar. Buenos Aires,Editorial Lugar.CATENA, Andrs y otros, (2003): Anlisis multivariado: Un manual parainvestigadores. Madrid, Editorial Biblioteca Nueva.COCHRAN, William y COX, Gertrude, (1985): Diseos experimentales. Mxico,Editorial Trillas.DAY, Robert, (1996): Cmo escribir y publicar trabajos cientficos. Washington.OPS, Publicacin Cientfica N 558.243ELAS MEJA MEJADe KELETE, Jean-Marie, (1995): Metodologa para la recogida de informacin.Madrid, Editorial La Muralla.ECHEVERRA, Javier, (2003): Introduccin a la metodologa de la ciencia: Lafilosofa de la ciencia en el siglo XX. Madrid, Editorial Ctedra.ELLIOT, Jhon, (2000): La investigacin en Educacin. Madrid, Editorial Morata.ESCOTET, Miguel A., (1980): Diseo multivariado en psicologa y educacin.Barcelona, Editorial CEAC.FESTINGER, Len y KATZ, Daniel, (1992): Los mtodos de investigacin enlas ciencias sociales. Madrid, Editorial Paids.FEYERABEND, Paul K., (1981): Contra el mtodo. Barcelona, Editorial Ariel.FOX, David, (1981): El proceso de la investigacin en educacin. Pamplona,Ediciones de la Universidad de Navarra.GLASS y STANLEY, (1985): Mtodos estadsticos aplicados a las CienciasSociales. Mxico, Editorial Prentice Hall International.GOODE, William y HATT, Paul, (1975): Mtodos de investigacin social. Mxico,Editorial Trillas.GUTIRREZ PANTOJA, Gabriel, (1980): Metodologa de las ciencias sociales.Mxico, Editorial Harla.HABER, Andr y RUNYON, Richard, (1973): Estadstica general. Mxico, FondoEducativo Interamericano.HERNNDEZ, FERNNDEZ y BAPTISTA, (1998): M etodologa de laInvestigacin. Mxico, Mc Graw-Hill.KERLINGER, Fred, (1975): Investigacin del comportamiento. Mxico, EditorialInteramericana.KERLINGER, Fred, (1981): E nfoque conceptual de la investigacin delcomportamiento. Mxico, Editorial Interamericana.KLIMOVSKY, Gregorio, (1997): Las desventuras del conocimiento cientfico.Buenos Aires, AZ Editora.KHUN, Thomas S., (1997): Qu son las revoluciones cientficas y otrosensayos? Barcelona, Editorial Paids.LEN y MONTERO, (1999): Diseo de investigaciones. Madrid, Mc Graw-Hill.LIGHT, Richard y PILLEMER, David, (1984): Revisando investigaciones.Washington, OPS.244TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACINLUNA CASTILLO, Antonio, (1998): Metodologa de la tesis. Mxico, EditorialTrillas.MARTN, Michael y Mc INTIRE, Lee, editores, (1994): Readings in the philosophyof social science. Cambridge, Publicaciones del Instituto Tecnolgicode Massachussets.Mc. KERNAN, James, (2001): Investigacinaccin y currculo. Madrid, EditorialMorata.MEJA, Elas y REYES, Edith, (1994): O peracionalizacin de VariablesConductuales. Lima, CENIT Editores.MEJA, Elas, (1996): Factores del xito acadmico en estudios de post grado. En:Revista Peruana de Educacin. Ao I Nmero 1. Enero 1996. Lima,Optimice, Divisin Editorial.MEJA, Elas, compilador, (2001): La investigacin cientfica. Lima, Cenit Editores.MELTZOFF, Julin, (2000): Crtica a la investigacin. Psicologa y camposafines. Madrid, Alianza Editorial.MNDEZ, Carlos, (1998): M etodologa, Gua para elaborar diseos deinvestigacin. Bogot, Mc Graw-Hill.MNDEZ, GUERRERO, MORENO y SOSA, (1998): E l protocolo deinvestigacin. Lineamientos para su elaboracin y anlisis.Mxico, Editorial Trillas.MNDES RAMREZ, Ignacio y otros, (2000): El protocolo de investigacin:Lineamientos para su elaboracin y anlisis. Mxico, EditorialTrillas.MORIN, Edgar, (1999): El mtodo. Madrid, Ediciones Ctedra S. A.MUOZ RAZO, Carlos, (1998): Cmo elaborar y asesorar una investigacinde tesis. Mxico, Editorial Prentice Hall.NAGEL, Ernest, (1961): La estructura de la ciencia. Madrid, Editorial Paids.NAMKFOROOSH, (2003): Metodologa de la investigacin. Mxico, EditorialLimusa.PIERGIORGIO, Cobertta, (2003): Metodologa y tcnicas de la investigacinsocial. Madrid, Editorial Mc Graw-Hill.POLIT y HUNGLER, (1998): Investigacin cientfica en ciencias de la salud.Mxico, Mc Graw-Hill Interamericana.245ELAS MEJA MEJAPOPPER, Karl, (1980): La lgica de la investigacin cientfica. Madrid, Editorial Tecnos.RAMOS, Manuel Miguel y otros, (2004): Manual de mtodos y tcnicas deinvestigacin en ciencias del comportamiento. Madrid, EditorialBiblioteca Nueva.RODRGUEZ, Aroldo, (1980): Investigacin experimental en psicologa yeducacin. Mxico, Editorial Trillas.RODRGUEZ GMEZ, Gregorio y otros; (1996): M etodologa de lainvestigacin cualitativa. Mlaga, Editorial Aljibe.ROJAS SORIANO, Ral, (1986): El proceso de la investigacin cientfica.Mxico, Editorial Trillas.ROSAS, Luca, (1990): Iniciacin del mtodo cientfico experimental. Mxico,Editorial Trillas.RUIZ LABUENAGA, Jos y otros, (2002): Cmo elaborar un proyecto deinvestigacin social. Bilbao, Editorial de la Universidad de Deusto.SALKIND, Neil, (1998): Mtodos de investigacin. Mxico, Prentice Hall.SAMAJA, Juan, (1993): Epistemologa y metodologa: Elementos para una teorade la investigacin cientfica. Buenos Aires, Editorial Eudeba.SCOTT, William A. y WERTHEIMER, M., (1981): I ntroduccin a lainvestigacin de la Psicologa. Mxico, Editorial El Manual Moderno.SIEGEL y CASTELLAN, (1998): Estadstica no paramtrica. Mxico, Editorial Trillas.SIERRA BRAVO, R., (1986): Tesis doctorales y trabajos de investigacincientfica. Madrid, Editorial Paraninfo.SIERRA BRAVO, R., (1992): T cnicas de investigacin social, teora yejercicios. Madrid, Editorial Paraninfo.TABORGA, Huscar, (1992): Cmo hacer una tesis. Mxico, Editorial Mc Graw-Hill.TAMAYO y TAMAYO, Mario, (2004): El proceso de la investigacin cientfica.Mxico, Editorial Limusa.VALOR YEBENES, Juan A., (2000): Metodologa de la investigacin. Madrid,Editorial Biblioteca nueva. Madrid.ZORRILLA, Santiago y otros, (1997): Metodologa de la investigacin. Mxico,Editorial Mc Graw-Hill.ZORRILLA y TORRES, Xamar, (1992): Gua para elaborar la tesis. Mxico,Editorial Mc Graw-Hill.246TCNICAS E INSTRUMENTOS DE INVESTIGACIN247ELAS MEJA MEJACEPREDIMSE TERMIN DE IMPRIMIREN EL MES DE NOVIEMBRE DE 2005,EN LOS TALLERES GRFICOS DELCENTRO DE PRODUCCIN EDITORIAL E IMPRENTA DELA UNIVERSIDAD NACIONAL MAYOR DE SAN MARCOSJR. PARURO 119. LIMA 1.TELFONO: 619-7000 ANEXOS: 6009, 6011, 6015CORREO ELECTRNICO: CEPEDIT@UNMSM.EDU.PETIRAJE: 1000 EJEMPLARES248...
View Full Document

Ask a homework question - tutors are online