FRANCIS SANCHEZ
LUIS RODRIGUEZ
OMAR HERNANDEZ
Planteamiento del Problema
Ofrecemos un método de fabricación de incubadora está la cual estará conformada por un sistema de ventilación e iluminación; un esqueleto metálico y un equipo múltiple que funge como termómetro, termostato y como protector del sistema eléctrico; cinta magnética y paneles o paredes de Pitre o madera. Este último material constituye un elemento innovador porque no es inflamable y conserva la temperatura por 5 ó 6 horas en caso de que ocurra una falla eléctrica. La realización de este proyecto tiene previsto un ensamblaje de las partes la cual es muy sencillo y a bajos costos, lo que permite que en cualquier hogar granja comunal o mixta puedan criar el animal. Todo el complejo sistema de resistencia que existía en las incubadoras importadas es sustituido por un bombillo, abaratándose los costos, y por un sistema alterno que garantiza un mínimo de falla y entre 80 y 90% de eficacia.La localidad de Laguneta de la montaña conformada por un consejo comunal ha iniciado un proyecto de una granja mixta en la cual se auto sustenta a nivel de insumos para su progreso, cuenta con parcelas con desarrollo agrónomo y avícola en la cual se nos solicito el levantamiento de un diseño para la realización de una “encubadora” con el propósito de desarrollar su proyecto comunitario de cría de pollos a través de alimentación orgánica y la proliferación de este sistema en aumentar el desarrollo y cría de gallina ponedora de huevo, dicha encubadora se va a fabricar con materiales y tecnología nacional, 100% producción comunal. El proyecto surge porque en nuestro país uno de los principales problemas del sector avícola es la adquisición de incubadoras para huevos de gallinas, en vista de que no se producen aquí sino que son importadas a precios muy elevados.
Con una encubadora la cual es un equipo creado para nacimiento artificial de los pollos para un aumento de la población de este animal haciendo un aumento en la producción de huevo para la alimentación del ser humano y las comunidades organizadas.
domingo, 29 de noviembre de 2009
jueves, 26 de noviembre de 2009
RECOLECCIÓN Y ANÀLISIS DE DATOS
Recolección y Análisis de Datos
REALIZADO POR:
Miguel Paraco
Jose Altuve
Jean Briceño
Francisco Garcia
Antony Ocanto
Técnicas e Instrumentos de Recolección de Datos
•Las técnicas de recolección de datos son las distintas formas o maneras de obtener la información. Son ejemplos de estas técnicas; la observación directa, la encuesta en sus dos modalidades (entrevista o cuestionario), el análisis documental, análisis de contenido, etc.
•Los instrumentos de recolección son los medios materiales que se emplean para recoger y almacenar la información. Ejemplo: fichas, formatos de cuestionario, guías de entrevista, grabadores, escalas de actitudes u opinión, etc.
•Todos estos instrumentos se aplican en un momento en particular, con la finalidad de buscar información que será útil a una investigación en común. En la presente investigación trata con detalle los pasos que se debe seguir en el proceso de recolección de datos, con las técnicas que serán señaladas mas adelante.
•Dentro de cada instrumento pueden distinguirse dos aspectos:La forma:
Se refiere a las técnicas que utilizamos para la tarea de aproximación a la realidad (observación, entrevista).
•El contenido:
Queda expresado en la especificación de los datos que necesitamos conseguir. Se concreta en una serie de ítems que no son otra cosa que los indicadores que permiten medir a las variables, pero que asumen ahora la forma de preguntas, puntos a observar, elementos para registrar, etc.
La utilidad de estos instrumentos sintetizan en sí toda la labor previa de investigación, resume los aportes del Marco Teórico al seleccionar datos que corresponden a los indicadores y, por lo tanto, a las variables y conceptos utilizados pero también sintetiza el diseño concreto elegido para el trabajo mediante una adecuada construcción de los instrumentos de recolección por lo tanto la investigación alcanza la necesaria correspondencia entre teoría y hechos.
DATOS PRIMARIOS Y SECUNDARIOS DE LA RECOLECCION
Los datos primarios y secundarios no son dos clases esencialmente diferentes de información, sino partes de una misma secuencia: todo dato secundario ha sido primario en sus orígenes, y todo dato primario, a partir del momento en que el investigador concluye su trabajo, se convierte en dato secundario para los demás.
•Datos primarios:
Son aquellos que el investigador obtiene directamente de la realidad, recolectándolos con sus propios instrumentos.
•Datos secundarios:
Son registros escritos que proceden también de un contacto con la práctica, pero que ya han sido elegidos y procesados por otros investigadores.
TÉCNICAS DE RECOLECCIÓN DE DATOS
LA OBSERVACIÓN.
Consiste en el uso sistemático de nuestros sentidos orientados a la captación de la realidad que queremos estudiar. Es una técnica antigua, a través de sus sentidos, el hombre capta la realidad que lo rodea, que luego organiza intelectualmente además la observación debe seguir algunos principios básicos:
•Debe tener un propósito específico.
•Debe ser planeada cuidadosa y sistemáticamente.
•Debe llevarse, por escrito, un control cuidadoso de la misma.
•Debe especificarse su duración y frecuencia.
•Debe seguir los principios básicos de validez y confiabilidad
Entre el tipo de entrevistas tenemos las siguientes:
•Entrevista formal:
Es la modalidad menos estructurada posible de entrevista, ya que se reduce a una simple conversación sobre el tema en estudio. Lo importante no es definir los límites de lo tratado ni ceñirse a algún esquema previo, sino "hacer hablar" al entrevistado, de modo de obtener un panorama de los problemas más sobresalientes, de los mecanismos lógicos y mentales del entrevistado, y de los temas que para él resultan de importancia. Lo más importante es dar al entrevistado la sensación clara y definida de que puede hablar libremente, alentándolo y estimulándolo para que lo haga y cuidando de no influirlo demasiado con nuestras actitudes o las palabras que decimos.
•Entrevista focalizada:
Es prácticamente tan libre y espontánea como la anterior, pero tiene la particularidad de concentrarse en un único tema. El entrevistador deja hablar sin restricciones al entrevistado, proponiéndole apenas algunas orientaciones básicas pero, cuando éste se desvía del tema original, el entrevistador vuelve a centrar la conversación sobre el primer asunto.
EL CUESTIONARIO AUTOADMINISTRADO
Al cuestionario lo podemos definir como un método para obtener información de manera clara y precisa, donde existe un formato estandarizado de preguntas y donde el informante reporta sus respuestas. Es un instrumento indispensable para llevar a cabo entrevistas formalizadas, pero puede usarse independientemente de éstas. En tal caso, se entregará al informante el cuestionario para que éste, por escrito, consigne por sí mismo las respuestas. Es claro que no se trata de una entrevista, pues no existe el elemento de interacción personal que la define.
La forma o tipo de cuestionario depende tanto de los objetivos que persiga la investigación, como de los informantes:
•Cuestionarios abiertos.
Son aquellos en los que se pregunta al sujeto algo y se le deja en libertad de responder como quiera. Este tipo de cuestionario es muy útil y proporciona mucha información, pero requiere más tiempo por parte del informante y es más difícil de analizar y codificar por parte del investigador. Generalmente, se aplican en estudios pilotos con el fin de obtener más datos.
•Cuestionarios cerrados.
Están estructurados de tal manera que al informante se le ofrecen sólo determinadas alternativas de respuesta. Es más fácil de codificar y contestar.
•Ventajas y desventajas de los cuestionarios
•Ventaja del cuestionario; La principal ventaja de los cuestionarios auto administrados reside en la gran economía de tiempo y personal que implican, ya que pueden enviarse por correo, dejarse en algún lugar apropiado o administrarse directamente a grupos reunidos al efecto.
•Desventaja del cuestionario; Su desventaja está en que impide conocer las reacciones reales del informante ante cada pregunta. También las confusiones o malentendidos pueden multiplicarse, pues no existe la posibilidad de consultar sobre dudas específicas o de orientar una respuesta hacia su mayor profundización o especificación
ANALISIS DE DATOS
Es la actividad de transformar un conjunto de datos con el objetivo de poder verificarlos muy bien dándole al mismo tiempo una razón de ser o un análisis racional, en otras palabras, es analizar los datos de un problema e identificarlos.
Procedimientos de Análisis de Datos
Una vez concluidas las etapas de colección y procesamiento de datos se inicia con una de las más importantes fases de una investigación: el análisis de datos. En esta etapa se determina como analizar los datos y que herramientas de análisis estadístico son adecuadas para éste propósito. El tipo de análisis de los datos depende al menos de los siguientes factores.
a) El nivel de medición de las variables
b) El tipo de hipótesis formulada
c) El diseño de investigación utilizado indica el tipo de análisis requerido para la comprobación de hipótesis.
Luego de obtenidos los datos, el siguiente paso es realizar el análisis de los mismos. Aunque ha sido de manera secuencial es importante que antes de obtener los datos se piense que tipo de análisis se realizará y que información es importante recolectar, incluyendo el formato de la misma.
•Tipos de Análisis
•Análisis de Correlación:
Con los datos más simples de respuestas a varias preguntas se pueden fabricar medidas combinatorias de los mismos en forma de índices o escalas.
•Análisis Tipológico:
Es un análisis de estructuras latentes, nos permite identificar dentro de una población determinada un cierto número de grupos, los cuales tienen una igualdad características en una multiplicidad de dimensiones.
•Análisis factorial:
Es una forma de análisis de matrices. El objeto de este método es resumir la información obtenida de las variables iniciales expresando las mismas como combinación lineal de otras variables no observables (subyacentes) denominadas factores. Se busca una estructura de interrelación en muestras variables.
•Análisis de Contenido:
Una técnica de investigación para la descripción objetiva, sistemática y cualitativa del contenido manifiesto de la comunicación, según la cual el análisis de contenido es una técnica de investigación para hacer inferencias reproductibles y válidas de los datos.
•Análisis Exploratorio:
Es cuando la canalización exploratoria pretende partir de un conocimiento profundo y creciente de los datos para que, trabajando inductivamente, llegar a un modelo ajustado de los datos.
•Análisis Descriptivo:
Ayudará a observar el comportamiento de la muestra en estudio, a través de tablas o gráficos.
TRABAJO DE INVESTIGACIÒN: PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA.
REPÚBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA
MINISTERIO PP DE LA DEFENSA
UNIVERSIDAD NACIONAL EXPERIMENTAL DE LA FUERZA ARMADA – UNEFA
NÚCLEO MIRANDA, SEDE LOS TEQUES
MATERIA: METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN
PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA
Profesor: Arelis E. Michinel R. Integrantes:
Dayana Quintero S., C.I. V - 13 716 204
Roberto A. Leal, C.I. V – 9 314 533
Anyi Horvath, C.I. V – 14 742 142
Paul Eduardo Barreto T., C.I. V – 12 384 062
Los Teques, noviembre de 2009
Introducción
El petróleo es una mezcla en la que coexisten en fase sólida, líquida y gaseosas, compuestos denominados hidrocarburos. El desarrollo de la industria petrolera ha contribuido a mejorar la calidad de vida de las personas. Del petróleo se obtiene gasolina para los automóviles y diesel para los autobuses, además de combustibles para barcos y aviones. Se usa para generar electricidad, obtener energía calorífica para fábricas, hospitales y oficinas, entre otros usos.
Cuando se explota un pozo de petróleo, normalmente lo que se obtiene es una mezcla de crudo, agua y gas natural. La separación de estos componentes, antes de que esta mezcla sea transportada y pase a través de diferentes equipos como compresores y bombas, es vital para aumentar la eficiencia de los procesos de producción petroleros. Tradicionalmente esta separación se lleva a cabo en grandes tanques donde entra la mezcla y al cabo de un tiempo las fases se separan; no obstante, estos recipientes resultan ser muy voluminosos, costosos y pesados. Por tales motivos la industria petrolera está en la snJIo de nuevas alternativas que reemplacen el uso de estos grandes separadores.
En función de lo anteriormente dicho, el proyecto realizado en estas pasantías consiste en la optimización del banco de pruebas de un separador compacto, mejorando la entrada de mezcla al separador. El proyecto consiste ajustar el cuerpo de la boquilla.
En el banco de pruebas del Centro de Mecánica de Fluidos y Aplicaciones de la Universidad Simón Bolívar (CEMFA-USB) existe el separador Cilíndrico Ciclónico compacto Gas – Líquido (GLCC) en los cuales se basa los estudios del presente trabajo.
DEFINICIÓN DEL PROBLEMA
Planteamiento del Problema
Los procesos de separación de fluidos bifásicos, bien sean de líquido-líquido o gas-líquido, se utilizaron en un principio como técnica de mejoramiento de la calidad del agua, así para separar el gas del crudo disperso en el. El principio de separación más usado es la diferencia de densidades entre los fluidos, por medio de separadores estáticos. Sin embargo, estos tipos de separadores tienen la peculiaridad de ser grandes tanques donde entra la mezcla y al cabo de un tiempo las fases se separan, resultando ser muy voluminosos, pesados y costosos.
Por tales motivos la industria petrolera se encuentra en la búsqueda y desarrollo de nuevas alternativas que reemplacen el uso de estos grandes tanques. Una de las alternativas son los separadores ciclónicos cilíndricos, que cuando son usados para separar fases líquida y gaseosa reciben el nombre de GLCC (Gas Liquid Cylindrical Cyclone). Es por eso que en el Laboratorio de Mecánica de los Fluidos de la Universidad Simón Bolívar se están realizando ensayos con este tipo de separadores para comprobar su eficiencia.
Las investigaciones realizadas a través de los experimentos Gas-Líquido (GLCC) en el centro de Mecánica de los Fluidos y Aplicaciones de la Universidad Simón Bolívar (CEMFA-USB) consistieron en la utilización de Aire y Glicerina, esta última con una viscosidad aproximadamente de 25 cP a 24 °C. Se utilizaron estos compuestos debido a que nos brindan una mayor similitud con los casos observados en campo.
El uso de los separadores compactos en el contorno petrolero es de gran relevancia a nivel económico debido a que ofrece menor tiempo en la separación, mayor calidad en el procesamiento del crudo extraído y menos gastos en la implementación de equipos para el bombeo, traslado y almacenamiento del mismo.
Los resultados obtenidos hasta los momentos, productos de las anteriores investigaciones han demostrado que los Separadores Hidrociclónicos Compactos demuestran una mayor eficiencia que los Separadores Convencionales o Estáticos. Esto es debido a que los separadores compactos presentan un principio de operación que viene dado por fuerza centrífuga, fuerza de flotación y de gravedad, mientras que los separadores estáticos operan por decantación, pues la mezcla permanece un tiempo de residencia en un tanque de almacenamiento.
No obstante ¿Si se le modificara la entrada que tiene el separador, realizando una pre-rotación del nivel estratificado, mejoraría aun más la eficiencia del mismo?
Objetivos de la Investigación
Objetivo General
Realizar estudio preliminar del efecto de la pre-rotación del flujo bifásico previo a la entrada del separador compacto y la ampliación del área de entrada en la eficiencia del mismo.
Objetivos Específicos
· Estudiar los procesos de separación gas-crudo.
· Aprender el principio de operación de los separadores ciclónicos GLCC y LLCC.
· Ajustar el cuerpo-boquilla del separador y realizar ensayos experimentales.
· Diseñar el separador ciclónico gas-líquido con entrada mejorada.
· Fabricar el separador ciclónico gas-líquido con entrada mejorada.
· Instalar el nuevo diseño de la entrada al separador y realizar nuevos ensayos experimentales.
Justificación
La separación se lleva a cabo mediante la fuerza centrífuga, fuerza de gravedad y flotación. La mezcla entra al separador de forma tangencial, haciendo que la fase pesada (líquido) se adhiera en las paredes, y con la ayuda de la fuerza de gravedad y de arrastre se vaya hacia la parte inferior. Por su parte, la fase más liviana (gas) se dirige por diferencia de presión hacia el centro del cilindro y se va hacia la parte superior.
Al conocer cómo es el principio de separación de este separador, existe la posibilidad de que si se realiza la pre-rotación antes de que entre la mezcla en el separador, el fluido más pesado esté de una vez en las paredes del mismo y el mas liviano en el centro, ayudando de esa manera a que la separación sea más eficiente.
Limitaciones
Las características y diseño del banco de pruebas no permiten que se realicen experimentos que requieran presiones mayores a 30 psi.
La no disponibilidad de las maquinarias y materiales a tiempo para la elaboración de la entrada mejorada al separador.
MINISTERIO PP DE LA DEFENSA
UNIVERSIDAD NACIONAL EXPERIMENTAL DE LA FUERZA ARMADA – UNEFA
NÚCLEO MIRANDA, SEDE LOS TEQUES
MATERIA: METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN
PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA
Profesor: Arelis E. Michinel R. Integrantes:
Dayana Quintero S., C.I. V - 13 716 204
Roberto A. Leal, C.I. V – 9 314 533
Anyi Horvath, C.I. V – 14 742 142
Paul Eduardo Barreto T., C.I. V – 12 384 062
Los Teques, noviembre de 2009
Introducción
El petróleo es una mezcla en la que coexisten en fase sólida, líquida y gaseosas, compuestos denominados hidrocarburos. El desarrollo de la industria petrolera ha contribuido a mejorar la calidad de vida de las personas. Del petróleo se obtiene gasolina para los automóviles y diesel para los autobuses, además de combustibles para barcos y aviones. Se usa para generar electricidad, obtener energía calorífica para fábricas, hospitales y oficinas, entre otros usos.
Cuando se explota un pozo de petróleo, normalmente lo que se obtiene es una mezcla de crudo, agua y gas natural. La separación de estos componentes, antes de que esta mezcla sea transportada y pase a través de diferentes equipos como compresores y bombas, es vital para aumentar la eficiencia de los procesos de producción petroleros. Tradicionalmente esta separación se lleva a cabo en grandes tanques donde entra la mezcla y al cabo de un tiempo las fases se separan; no obstante, estos recipientes resultan ser muy voluminosos, costosos y pesados. Por tales motivos la industria petrolera está en la snJIo de nuevas alternativas que reemplacen el uso de estos grandes separadores.
En función de lo anteriormente dicho, el proyecto realizado en estas pasantías consiste en la optimización del banco de pruebas de un separador compacto, mejorando la entrada de mezcla al separador. El proyecto consiste ajustar el cuerpo de la boquilla.
En el banco de pruebas del Centro de Mecánica de Fluidos y Aplicaciones de la Universidad Simón Bolívar (CEMFA-USB) existe el separador Cilíndrico Ciclónico compacto Gas – Líquido (GLCC) en los cuales se basa los estudios del presente trabajo.
DEFINICIÓN DEL PROBLEMA
Planteamiento del Problema
Los procesos de separación de fluidos bifásicos, bien sean de líquido-líquido o gas-líquido, se utilizaron en un principio como técnica de mejoramiento de la calidad del agua, así para separar el gas del crudo disperso en el. El principio de separación más usado es la diferencia de densidades entre los fluidos, por medio de separadores estáticos. Sin embargo, estos tipos de separadores tienen la peculiaridad de ser grandes tanques donde entra la mezcla y al cabo de un tiempo las fases se separan, resultando ser muy voluminosos, pesados y costosos.
Por tales motivos la industria petrolera se encuentra en la búsqueda y desarrollo de nuevas alternativas que reemplacen el uso de estos grandes tanques. Una de las alternativas son los separadores ciclónicos cilíndricos, que cuando son usados para separar fases líquida y gaseosa reciben el nombre de GLCC (Gas Liquid Cylindrical Cyclone). Es por eso que en el Laboratorio de Mecánica de los Fluidos de la Universidad Simón Bolívar se están realizando ensayos con este tipo de separadores para comprobar su eficiencia.
Las investigaciones realizadas a través de los experimentos Gas-Líquido (GLCC) en el centro de Mecánica de los Fluidos y Aplicaciones de la Universidad Simón Bolívar (CEMFA-USB) consistieron en la utilización de Aire y Glicerina, esta última con una viscosidad aproximadamente de 25 cP a 24 °C. Se utilizaron estos compuestos debido a que nos brindan una mayor similitud con los casos observados en campo.
El uso de los separadores compactos en el contorno petrolero es de gran relevancia a nivel económico debido a que ofrece menor tiempo en la separación, mayor calidad en el procesamiento del crudo extraído y menos gastos en la implementación de equipos para el bombeo, traslado y almacenamiento del mismo.
Los resultados obtenidos hasta los momentos, productos de las anteriores investigaciones han demostrado que los Separadores Hidrociclónicos Compactos demuestran una mayor eficiencia que los Separadores Convencionales o Estáticos. Esto es debido a que los separadores compactos presentan un principio de operación que viene dado por fuerza centrífuga, fuerza de flotación y de gravedad, mientras que los separadores estáticos operan por decantación, pues la mezcla permanece un tiempo de residencia en un tanque de almacenamiento.
No obstante ¿Si se le modificara la entrada que tiene el separador, realizando una pre-rotación del nivel estratificado, mejoraría aun más la eficiencia del mismo?
Objetivos de la Investigación
Objetivo General
Realizar estudio preliminar del efecto de la pre-rotación del flujo bifásico previo a la entrada del separador compacto y la ampliación del área de entrada en la eficiencia del mismo.
Objetivos Específicos
· Estudiar los procesos de separación gas-crudo.
· Aprender el principio de operación de los separadores ciclónicos GLCC y LLCC.
· Ajustar el cuerpo-boquilla del separador y realizar ensayos experimentales.
· Diseñar el separador ciclónico gas-líquido con entrada mejorada.
· Fabricar el separador ciclónico gas-líquido con entrada mejorada.
· Instalar el nuevo diseño de la entrada al separador y realizar nuevos ensayos experimentales.
Justificación
La separación se lleva a cabo mediante la fuerza centrífuga, fuerza de gravedad y flotación. La mezcla entra al separador de forma tangencial, haciendo que la fase pesada (líquido) se adhiera en las paredes, y con la ayuda de la fuerza de gravedad y de arrastre se vaya hacia la parte inferior. Por su parte, la fase más liviana (gas) se dirige por diferencia de presión hacia el centro del cilindro y se va hacia la parte superior.
Al conocer cómo es el principio de separación de este separador, existe la posibilidad de que si se realiza la pre-rotación antes de que entre la mezcla en el separador, el fluido más pesado esté de una vez en las paredes del mismo y el mas liviano en el centro, ayudando de esa manera a que la separación sea más eficiente.
Limitaciones
Las características y diseño del banco de pruebas no permiten que se realicen experimentos que requieran presiones mayores a 30 psi.
La no disponibilidad de las maquinarias y materiales a tiempo para la elaboración de la entrada mejorada al separador.
NOCIONES BASICAS DE MUESTREO
Profesor: Arelis E. Michinel R. Integrantes:
Dayana Quintero S., C.I. V - 13 716 204
Roberto A. Leal, C.I. V – 9 314 533
Anyi Horvath, C.I. V – 14 742 142
Paul Eduardo Barreto T., C.I. V – 12 384 062
INTRODUCCION.
Para todo proceso investigación se debe aplicar una metodología de investigación, siendo EL MUESTREO una de ellas. La aplicación dependerá de las nociones básicas de muestreo que conozcamos, además de sus diferentes aplicaciones de lo que se quiera evaluar. En este trabajo explicaremos los tipos de muestreos que se utilizan, las diferentes técnicas de muestreo y daremos algunos ejemplos de esta herramienta.
NOCIONES BASICAS DE MUESTREO
Muestreo:
En estadística, se conoce como muestreo a la técnica para la selección de una muestra a partir de una población.
Al elegir una muestra se espera conseguir que sus propiedades sean extrapolables a la población. Este proceso permite ahorrar recursos, y a la vez obtener resultados parecidos a los que se alcanzarían si se realizase un estudio de toda la población.
Cabe mencionar que para que el muestreo sea válido y se pueda realizar un estudio adecuado (que consienta no solo hacer estimaciones de la población sino estimar también los márgenes de error correspondientes a dichas estimaciones), debe cumplir ciertos requisitos. Nunca podremos estar enteramente seguros de que el resultado sea una muestra representativa, pero sí podemos actuar de manera que esta condición se alcance con una probabilidad alta.
El muestreo como herramienta de la investigación científica arroja resultados que se pueden utilizar para concluir un determinado estudio X de población, al igual las técnicas selectivas que se requieren para dicho estudio de acuerdo a lo que se va a evaluar.
a. Muestreo aleatorio y no aleatorio.
Existen dos métodos para seleccionar muestras de poblaciones: el muestreo no aleatorio o de juicio y el muestreo aleatorio (que incorpora el azar como recurso en el proceso de selección). Cuando este último cumple con la condición de que todos los elementos de la población tienen alguna oportunidad de ser escogidos en la muestra, si la probabilidad correspondiente a cada sujeto de la población es conocida de antemano, recibe el nombre de muestreo probabilístico. Una muestra seleccionada por muestreo de juicio puede basarse en la experiencia de alguien con la población.
Algunas veces una muestra de juicio se usa como guía o muestra tentativa para decidir cómo tomar una muestra aleatoria más adelante.
b. Tipos de muestreo.
1. Muestreo probabilístico: forman parte de este tipo de muestreo todos aquellos métodos para los que puede calcularse la probabilidad de extracción de cualquiera de las muestras posibles. Este conjunto de técnicas de muestreo es el más aconsejable, aunque en ocasiones no es posible optar por él. En este caso se habla de muestras probabilísticas, pues no es en rigor correcto hablar de muestras representativas dado que, al no conocer las características de la población, no es posible tener certeza de que tal característica se haya conseguido.
I. Sin reposición de los elementos: cada elemento extraído se descarta para la subsiguiente extracción. Por ejemplo, si se extrae una muestra de una "población" de bombillas para estimar la vida media de las bombillas que la integran, no será posible medir más que una vez la bombilla seleccionada.
II. Con reposición de los elementos: las observaciones se realizan con reemplazamiento de los individuos, de forma que la población es idéntica en todas las extracciones. En poblaciones muy grandes, la probabilidad de repetir una extracción es tan pequeña que el muestreo puede considerarse sin reposición aunque, realmente, no lo sea.
III. Con reposición múltiple: En poblaciones muy grandes, la probabilidad de repetir una extracción es tan pequeña que el muestreo puede considerarse sin reposición. Cada elemento extraído se descarta para la subsiguiente extracción.
Para realizar este tipo de muestreo, y en determinadas situaciones, es muy útil la extracción de números aleatorios mediante ordenadores, calculadoras o tablas construidas al efecto.
2. Muestreo accidental u ocasional: Es un muestreo no probabilístico donde el investigador elige a aquellos individuos que están a mano. Por ejemplo, un periodista que va por la calle preguntando a las personas que salen a su paso, sin atender ningún criterio especial de elección. No es probabilístico porque aquellas personas que no pasan por ese sitio no tienen la posibilidad de entrar en la muestra.
3. Muestreo estratificado: Consiste en la división previa de la población de estudio en grupos o clases que se suponen homogéneos con respecto a alguna característica de las que se van a estudiar. A cada uno de estos estratos se le asignaría una cuota que determinaría el número de miembros del mismo que compondrán la muestra. Dentro de cada estrato se suele usar la técnica de muestreo sistemático, una de las técnicas de selección más usadas en la práctica.
Según la cantidad de elementos de la muestra que se han de elegir de cada uno de los estratos, existen dos técnicas de muestreo estratificado:
I. Asignación proporcional: el tamaño de la muestra dentro de cada estrato es proporcional al tamaño del estrato dentro de la población.
II. Asignación óptima: la muestra recogerá más individuos de aquellos estratos que tengan más variabilidad. Para ello es necesario un conocimiento previo de la población.
Por ejemplo, para un estudio de opinión, puede resultar interesante estudiar por separado las opiniones de hombres y mujeres pues se estima que, dentro de cada uno de estos grupos, puede haber cierta homogeneidad. Así, si la población está compuesta de un 55% de mujeres y un 45% de hombres, se tomaría una muestra que contenga también esos mismos porcentajes de hombres y mujeres.
4. Muestreo sistemático: Se utiliza cuando el universo o población es de gran tamaño, o ha de extenderse en el tiempo. Primero hay que identificar las unidades y relacionarlas con el calendario (cuando proceda). Luego hay que calcular una constante, que se denomina coeficiente de elevación K= N/n; donde N es el tamaño del universo y n el tamaño de la muestra. Determinar en qué fecha se producirá la primera extracción, para ello hay que elegir al azar un número entre 1 y K; de ahí en adelante tomar uno de cada K a intervalos regulares. Ocasionalmente, es conveniente tener en cuenta la periodicidad del fenómeno.
Esto quiere decir que si tenemos un determinado número de personas que es la población y queremos escoger de esa población un número más pequeño el cual es la muestra, dividimos el número de la población por el número de la muestra que queremos tomar y el resultado de esta operación será el intervalo, entonces escogemos un número al azar desde uno hasta el número del intervalo, y a partir de este número escogemos los demás siguiendo el orden del intervalo.
5. Muestreo por estadios múltiples: Esta técnica es la única opción cuando no se dispone de lista completa de la población de referencia o bien cuando por medio de la técnica de muestreo simple o estratificado se obtiene una muestra con unidades distribuidas de tal forma que resultan de difícil acceso. En el muestreo a estadios múltiples se subdivide la población en varios niveles ordenados que se extraen sucesivamente por medio de un procedimiento de embudo. El muestreo se desarrolla en varias fases o extracciones sucesivas para cada nivel.
Por ejemplo, si tenemos que construir una muestra de profesores de primaria en un país determinado, éstos pueden subdividirse en unidades primarias representadas por circunscripciones didácticas y unidades secundarias que serían los propios profesores. En primer lugar extraemos una muestra de las unidades primarias (para lo cual debemos tener la lista completa de estas unidades) y en segundo lugar extraemos aleatoriamente una muestra de unidades secundarias de cada una de las primarias seleccionadas en la primera extracción.
6. Muestreo por conglomerados: Técnica similar al muestreo por estadios múltiples, se utiliza cuando la población se encuentra dividida, de manera natural, en grupos que se supone que contienen toda la variabilidad de la población, es decir, la representan fielmente respecto a la característica a elegir, pueden seleccionarse sólo algunos de estos grupos o conglomerados para la realización del estudio.
Dentro de los grupos seleccionados se ubicarán las unidades elementales, por ejemplo, las personas a encuestar, y podría aplicársele el instrumento de medición a todas las unidades, es decir, los miembros del grupo, o sólo se les podría aplicar a algunos de ellos, seleccionados al azar. Este método tiene la ventaja de simplificar la recopilación de información de la muestra.
Cuando, dentro de cada conglomerado seleccionado, se extraen algunos individuos para integrar la muestra, el diseño se llama muestreo bietápico.
Las ideas de estratos y conglomerados son, en cierto sentido, opuestas. El primer método funciona mejor cuanto más homogénea es la población respecto del estrato, aunque más diferentes son éstos entre sí. En el segundo, ocurre lo contrario. Los conglomerados deben presentar toda la variabilidad, aunque deben ser muy parecidos entre sí.
7. Homogeneidad de las poblaciones o sus subgrupos: Homogéneo significa, en el contexto de la estratificación, que no hay mucha variabilidad. Los estratos funcionan mejor cuanto más homogéneos son cada uno de ellos respecto a la característica a medir. Por ejemplo, si se estudia la estatura de una población, es bueno distinguir entre los estratos mujeres y hombres porque se espera que, dentro de ellos, haya menos variabilidad, es decir, sean menos heterogéneos. Dicho de otro modo, no hay tantas diferencias entre unas estaturas y otras dentro del estrato que en la población total.
Por el contrario, la heterogeneidad hace inútil la división en estratos. Si se dan las mismas diferencias dentro del estrato que en toda la población, no hay por qué usar este método de muestreo. En los casos en los que existan grupos que contengan toda la variabilidad de la población, lo que se construyen son conglomerados, que ahorran algo del trabajo que supondría analizar toda la población. En resumen, los estratos y los conglomerados funcionan bajo principios opuestos: los primeros son mejores cuanto más homogéneo es el grupo respecto a la característica a estudiar y los conglomerados, si representan fielmente a la población, esto es, contienen toda su variabilidad, o sea, son heterogéneos.
8. Muestreo juicio: Aquél para el que no puede calcularse la probabilidad de extracción de una determinada muestra. Se busca seleccionar a individuos que se juzga de antemano tienen un conocimiento profundo del tema bajo estudio, por lo tanto, se considera que la información aportada por esas personas es vital para la toma de decisiones.
9. Muestreo por cuotas: Es la técnica más difundida sobre todo en estudios de mercado y sondeos de opinión. En primer lugar es necesario dividir la población de referencia en varios estratos definidos por algunas variables de distribución conocida (como el género o la edad). Posteriormente se calcula el peso proporcional de cada estrato, es decir, la parte proporcional de población que representan. Finalmente se multiplica cada peso por el tamaño de n de la muestra para determinar la cuota precisa en cada estrato. Se diferencia del muestreo estratificado en que una vez determinada la cuota, el investigador es libre de elegir a los sujetos de la muestra dentro de cada estrato.
10. Muestreo de bola de nieve: Indicado para estudios de poblaciones clandestinas, minoritarias o muy dispersas pero en contacto entre sí. Consiste en identificar sujetos que se incluirán en la muestra a partir de los propios entrevistados. Partiendo de una pequeña cantidad de individuos que cumplen los requisitos necesarios estos sirven como localizadores de otros con características análogas.
11. Muestreo subjetivo por decisión razonada: En este caso las unidades de la muestra se eligen en función de algunas de sus características de manera racional y no casual. Una variante de esta técnica es el muestreo compensado o equilibrado, en el que se seleccionan las unidades de tal forma que la media de la muestra para determinadas variables se acerque a la media de la población.
Técnicas de selección del muestreo a través del muestreo estadístico
Muestreo probabilístico: Forman parte de este tipo de muestreo todos aquellos métodos para los que puede calcularse la probabilidad de extracción de cualquiera de las muestras posibles. Este conjunto de técnicas de muestreo es el más aconsejable, aunque en ocasiones no es posible optar por él.
Muestreo estratificado: Consiste en la división previa de la población de estudio en grupos o clases que se suponen homogéneos respecto a característica a estudiar. A cada uno de estos estratos se le asignaría una cuota que determinaría el número de miembros del mismo que compondrán la muestra.
Muestreo sistemático: Es la elección de una muestra a partir de los elementos de una lista según un orden determinado, o recorriendo la lista a partir de un número aleatorio determinado.
Muestreo por conglomerados: Cuando la población se encuentra dividida, de manera natural, en grupos que se suponen que contienen toda la variabilidad de la población, es decir, la representan fielmente respecto a la característica a elegir, pueden seleccionarse sólo algunos de estos grupos o conglomerados para la realización del estudio.
Muestreo errático: También se llama sin norma. La muestra se realiza de cualquier forma, valorando únicamente la comodidad o la oportunidad en términos de costes, tiempo u otro factor no estadístico.
Al realizar un muestreo en una población podemos hablar de muestreos probabilísticas y no probabilísticas, entre estas técnicas o procedimientos están:
Muestreo simple: Este tipo de muestreo toma solamente una muestra de una población dada para el propósito de inferencia estadística. Puesto que solamente una muestra es tomada, el tamaño de muestra debe ser los suficientemente grandes para extraer una conclusión. Una muestra grande muchas veces cuesta demasiado dinero y tiempo.
Muestreo aleatorio simple: Es aquel en que cada elemento de la población tiene la misma probabilidad de ser seleccionado para integrar la muestra. Una muestra simple aleatoria es aquella en que sus elementos son seleccionados mediante el muestreo aleatorio simple.
Ejemplo: De modo que una muestra simple aleatoria se puede interpretar como un conjunto de valores de variables aleatorias independientes, cada una de las cuales tiene la misma distribución que es llamada distribución población. Existen dos formas de extraer una muestra de una población: con reposición y sin reposición.
Muestreo doble: cuando el resultado del estudio de la primera muestra no es decisivo, una segunda muestra es extraída de la misma población. Las dos muestras son combinadas para analizar los resultados. Este método permite a una persona principiar con una muestra relativamente pequeña para ahorrar costos y tiempo. Si la primera muestra arroja una resultado definitivo, la segunda muestra puede no necesitarse.
Muestreo múltiple: El procedimiento bajo este método es similar al expuesto en el muestreo doble, excepto que el número de muestras sucesivas requerido para llegar a una decisión es más de dos muestras. Métodos de muestreo clasificados de acuerdo con las maneras usadas en seleccionar los elementos de una muestra. Los elementos de una muestra pueden ser seleccionados de dos maneras diferentes:
Basados en el juicio de una persona.
Selección aleatoria (al azar).
Muestreo con reemplazo: Es aquel en que un elemento puede ser seleccionado más de una vez en la muestra para ello se extrae un elemento de la población se observa y se devuelve a la población, por lo que de esta forma se pueden hacer infinitas extracciones de la población aun siendo esta finita.
CONCLUSION
Esta herramienta es de suma importancia para todo proceso investigativo, sin ella sería casi imposible llegar a concluir sobre lo que se esta estudiando. Sus técnicas han sido ya probadas por científicos e investigadores, y solo quedaría de parte del investigador seleccionar la técnica selectiva que más se adapte a su necesidad.
BIBLIOGRAFIA
Referencia: http://es.wikipedia.org/wiki/Muestreo_(estadística)
Dayana Quintero S., C.I. V - 13 716 204
Roberto A. Leal, C.I. V – 9 314 533
Anyi Horvath, C.I. V – 14 742 142
Paul Eduardo Barreto T., C.I. V – 12 384 062
INTRODUCCION.
Para todo proceso investigación se debe aplicar una metodología de investigación, siendo EL MUESTREO una de ellas. La aplicación dependerá de las nociones básicas de muestreo que conozcamos, además de sus diferentes aplicaciones de lo que se quiera evaluar. En este trabajo explicaremos los tipos de muestreos que se utilizan, las diferentes técnicas de muestreo y daremos algunos ejemplos de esta herramienta.
NOCIONES BASICAS DE MUESTREO
Muestreo:
En estadística, se conoce como muestreo a la técnica para la selección de una muestra a partir de una población.
Al elegir una muestra se espera conseguir que sus propiedades sean extrapolables a la población. Este proceso permite ahorrar recursos, y a la vez obtener resultados parecidos a los que se alcanzarían si se realizase un estudio de toda la población.
Cabe mencionar que para que el muestreo sea válido y se pueda realizar un estudio adecuado (que consienta no solo hacer estimaciones de la población sino estimar también los márgenes de error correspondientes a dichas estimaciones), debe cumplir ciertos requisitos. Nunca podremos estar enteramente seguros de que el resultado sea una muestra representativa, pero sí podemos actuar de manera que esta condición se alcance con una probabilidad alta.
El muestreo como herramienta de la investigación científica arroja resultados que se pueden utilizar para concluir un determinado estudio X de población, al igual las técnicas selectivas que se requieren para dicho estudio de acuerdo a lo que se va a evaluar.
a. Muestreo aleatorio y no aleatorio.
Existen dos métodos para seleccionar muestras de poblaciones: el muestreo no aleatorio o de juicio y el muestreo aleatorio (que incorpora el azar como recurso en el proceso de selección). Cuando este último cumple con la condición de que todos los elementos de la población tienen alguna oportunidad de ser escogidos en la muestra, si la probabilidad correspondiente a cada sujeto de la población es conocida de antemano, recibe el nombre de muestreo probabilístico. Una muestra seleccionada por muestreo de juicio puede basarse en la experiencia de alguien con la población.
Algunas veces una muestra de juicio se usa como guía o muestra tentativa para decidir cómo tomar una muestra aleatoria más adelante.
b. Tipos de muestreo.
1. Muestreo probabilístico: forman parte de este tipo de muestreo todos aquellos métodos para los que puede calcularse la probabilidad de extracción de cualquiera de las muestras posibles. Este conjunto de técnicas de muestreo es el más aconsejable, aunque en ocasiones no es posible optar por él. En este caso se habla de muestras probabilísticas, pues no es en rigor correcto hablar de muestras representativas dado que, al no conocer las características de la población, no es posible tener certeza de que tal característica se haya conseguido.
I. Sin reposición de los elementos: cada elemento extraído se descarta para la subsiguiente extracción. Por ejemplo, si se extrae una muestra de una "población" de bombillas para estimar la vida media de las bombillas que la integran, no será posible medir más que una vez la bombilla seleccionada.
II. Con reposición de los elementos: las observaciones se realizan con reemplazamiento de los individuos, de forma que la población es idéntica en todas las extracciones. En poblaciones muy grandes, la probabilidad de repetir una extracción es tan pequeña que el muestreo puede considerarse sin reposición aunque, realmente, no lo sea.
III. Con reposición múltiple: En poblaciones muy grandes, la probabilidad de repetir una extracción es tan pequeña que el muestreo puede considerarse sin reposición. Cada elemento extraído se descarta para la subsiguiente extracción.
Para realizar este tipo de muestreo, y en determinadas situaciones, es muy útil la extracción de números aleatorios mediante ordenadores, calculadoras o tablas construidas al efecto.
2. Muestreo accidental u ocasional: Es un muestreo no probabilístico donde el investigador elige a aquellos individuos que están a mano. Por ejemplo, un periodista que va por la calle preguntando a las personas que salen a su paso, sin atender ningún criterio especial de elección. No es probabilístico porque aquellas personas que no pasan por ese sitio no tienen la posibilidad de entrar en la muestra.
3. Muestreo estratificado: Consiste en la división previa de la población de estudio en grupos o clases que se suponen homogéneos con respecto a alguna característica de las que se van a estudiar. A cada uno de estos estratos se le asignaría una cuota que determinaría el número de miembros del mismo que compondrán la muestra. Dentro de cada estrato se suele usar la técnica de muestreo sistemático, una de las técnicas de selección más usadas en la práctica.
Según la cantidad de elementos de la muestra que se han de elegir de cada uno de los estratos, existen dos técnicas de muestreo estratificado:
I. Asignación proporcional: el tamaño de la muestra dentro de cada estrato es proporcional al tamaño del estrato dentro de la población.
II. Asignación óptima: la muestra recogerá más individuos de aquellos estratos que tengan más variabilidad. Para ello es necesario un conocimiento previo de la población.
Por ejemplo, para un estudio de opinión, puede resultar interesante estudiar por separado las opiniones de hombres y mujeres pues se estima que, dentro de cada uno de estos grupos, puede haber cierta homogeneidad. Así, si la población está compuesta de un 55% de mujeres y un 45% de hombres, se tomaría una muestra que contenga también esos mismos porcentajes de hombres y mujeres.
4. Muestreo sistemático: Se utiliza cuando el universo o población es de gran tamaño, o ha de extenderse en el tiempo. Primero hay que identificar las unidades y relacionarlas con el calendario (cuando proceda). Luego hay que calcular una constante, que se denomina coeficiente de elevación K= N/n; donde N es el tamaño del universo y n el tamaño de la muestra. Determinar en qué fecha se producirá la primera extracción, para ello hay que elegir al azar un número entre 1 y K; de ahí en adelante tomar uno de cada K a intervalos regulares. Ocasionalmente, es conveniente tener en cuenta la periodicidad del fenómeno.
Esto quiere decir que si tenemos un determinado número de personas que es la población y queremos escoger de esa población un número más pequeño el cual es la muestra, dividimos el número de la población por el número de la muestra que queremos tomar y el resultado de esta operación será el intervalo, entonces escogemos un número al azar desde uno hasta el número del intervalo, y a partir de este número escogemos los demás siguiendo el orden del intervalo.
5. Muestreo por estadios múltiples: Esta técnica es la única opción cuando no se dispone de lista completa de la población de referencia o bien cuando por medio de la técnica de muestreo simple o estratificado se obtiene una muestra con unidades distribuidas de tal forma que resultan de difícil acceso. En el muestreo a estadios múltiples se subdivide la población en varios niveles ordenados que se extraen sucesivamente por medio de un procedimiento de embudo. El muestreo se desarrolla en varias fases o extracciones sucesivas para cada nivel.
Por ejemplo, si tenemos que construir una muestra de profesores de primaria en un país determinado, éstos pueden subdividirse en unidades primarias representadas por circunscripciones didácticas y unidades secundarias que serían los propios profesores. En primer lugar extraemos una muestra de las unidades primarias (para lo cual debemos tener la lista completa de estas unidades) y en segundo lugar extraemos aleatoriamente una muestra de unidades secundarias de cada una de las primarias seleccionadas en la primera extracción.
6. Muestreo por conglomerados: Técnica similar al muestreo por estadios múltiples, se utiliza cuando la población se encuentra dividida, de manera natural, en grupos que se supone que contienen toda la variabilidad de la población, es decir, la representan fielmente respecto a la característica a elegir, pueden seleccionarse sólo algunos de estos grupos o conglomerados para la realización del estudio.
Dentro de los grupos seleccionados se ubicarán las unidades elementales, por ejemplo, las personas a encuestar, y podría aplicársele el instrumento de medición a todas las unidades, es decir, los miembros del grupo, o sólo se les podría aplicar a algunos de ellos, seleccionados al azar. Este método tiene la ventaja de simplificar la recopilación de información de la muestra.
Cuando, dentro de cada conglomerado seleccionado, se extraen algunos individuos para integrar la muestra, el diseño se llama muestreo bietápico.
Las ideas de estratos y conglomerados son, en cierto sentido, opuestas. El primer método funciona mejor cuanto más homogénea es la población respecto del estrato, aunque más diferentes son éstos entre sí. En el segundo, ocurre lo contrario. Los conglomerados deben presentar toda la variabilidad, aunque deben ser muy parecidos entre sí.
7. Homogeneidad de las poblaciones o sus subgrupos: Homogéneo significa, en el contexto de la estratificación, que no hay mucha variabilidad. Los estratos funcionan mejor cuanto más homogéneos son cada uno de ellos respecto a la característica a medir. Por ejemplo, si se estudia la estatura de una población, es bueno distinguir entre los estratos mujeres y hombres porque se espera que, dentro de ellos, haya menos variabilidad, es decir, sean menos heterogéneos. Dicho de otro modo, no hay tantas diferencias entre unas estaturas y otras dentro del estrato que en la población total.
Por el contrario, la heterogeneidad hace inútil la división en estratos. Si se dan las mismas diferencias dentro del estrato que en toda la población, no hay por qué usar este método de muestreo. En los casos en los que existan grupos que contengan toda la variabilidad de la población, lo que se construyen son conglomerados, que ahorran algo del trabajo que supondría analizar toda la población. En resumen, los estratos y los conglomerados funcionan bajo principios opuestos: los primeros son mejores cuanto más homogéneo es el grupo respecto a la característica a estudiar y los conglomerados, si representan fielmente a la población, esto es, contienen toda su variabilidad, o sea, son heterogéneos.
8. Muestreo juicio: Aquél para el que no puede calcularse la probabilidad de extracción de una determinada muestra. Se busca seleccionar a individuos que se juzga de antemano tienen un conocimiento profundo del tema bajo estudio, por lo tanto, se considera que la información aportada por esas personas es vital para la toma de decisiones.
9. Muestreo por cuotas: Es la técnica más difundida sobre todo en estudios de mercado y sondeos de opinión. En primer lugar es necesario dividir la población de referencia en varios estratos definidos por algunas variables de distribución conocida (como el género o la edad). Posteriormente se calcula el peso proporcional de cada estrato, es decir, la parte proporcional de población que representan. Finalmente se multiplica cada peso por el tamaño de n de la muestra para determinar la cuota precisa en cada estrato. Se diferencia del muestreo estratificado en que una vez determinada la cuota, el investigador es libre de elegir a los sujetos de la muestra dentro de cada estrato.
10. Muestreo de bola de nieve: Indicado para estudios de poblaciones clandestinas, minoritarias o muy dispersas pero en contacto entre sí. Consiste en identificar sujetos que se incluirán en la muestra a partir de los propios entrevistados. Partiendo de una pequeña cantidad de individuos que cumplen los requisitos necesarios estos sirven como localizadores de otros con características análogas.
11. Muestreo subjetivo por decisión razonada: En este caso las unidades de la muestra se eligen en función de algunas de sus características de manera racional y no casual. Una variante de esta técnica es el muestreo compensado o equilibrado, en el que se seleccionan las unidades de tal forma que la media de la muestra para determinadas variables se acerque a la media de la población.
Técnicas de selección del muestreo a través del muestreo estadístico
Muestreo probabilístico: Forman parte de este tipo de muestreo todos aquellos métodos para los que puede calcularse la probabilidad de extracción de cualquiera de las muestras posibles. Este conjunto de técnicas de muestreo es el más aconsejable, aunque en ocasiones no es posible optar por él.
Muestreo estratificado: Consiste en la división previa de la población de estudio en grupos o clases que se suponen homogéneos respecto a característica a estudiar. A cada uno de estos estratos se le asignaría una cuota que determinaría el número de miembros del mismo que compondrán la muestra.
Muestreo sistemático: Es la elección de una muestra a partir de los elementos de una lista según un orden determinado, o recorriendo la lista a partir de un número aleatorio determinado.
Muestreo por conglomerados: Cuando la población se encuentra dividida, de manera natural, en grupos que se suponen que contienen toda la variabilidad de la población, es decir, la representan fielmente respecto a la característica a elegir, pueden seleccionarse sólo algunos de estos grupos o conglomerados para la realización del estudio.
Muestreo errático: También se llama sin norma. La muestra se realiza de cualquier forma, valorando únicamente la comodidad o la oportunidad en términos de costes, tiempo u otro factor no estadístico.
Al realizar un muestreo en una población podemos hablar de muestreos probabilísticas y no probabilísticas, entre estas técnicas o procedimientos están:
Muestreo simple: Este tipo de muestreo toma solamente una muestra de una población dada para el propósito de inferencia estadística. Puesto que solamente una muestra es tomada, el tamaño de muestra debe ser los suficientemente grandes para extraer una conclusión. Una muestra grande muchas veces cuesta demasiado dinero y tiempo.
Muestreo aleatorio simple: Es aquel en que cada elemento de la población tiene la misma probabilidad de ser seleccionado para integrar la muestra. Una muestra simple aleatoria es aquella en que sus elementos son seleccionados mediante el muestreo aleatorio simple.
Ejemplo: De modo que una muestra simple aleatoria se puede interpretar como un conjunto de valores de variables aleatorias independientes, cada una de las cuales tiene la misma distribución que es llamada distribución población. Existen dos formas de extraer una muestra de una población: con reposición y sin reposición.
Muestreo doble: cuando el resultado del estudio de la primera muestra no es decisivo, una segunda muestra es extraída de la misma población. Las dos muestras son combinadas para analizar los resultados. Este método permite a una persona principiar con una muestra relativamente pequeña para ahorrar costos y tiempo. Si la primera muestra arroja una resultado definitivo, la segunda muestra puede no necesitarse.
Muestreo múltiple: El procedimiento bajo este método es similar al expuesto en el muestreo doble, excepto que el número de muestras sucesivas requerido para llegar a una decisión es más de dos muestras. Métodos de muestreo clasificados de acuerdo con las maneras usadas en seleccionar los elementos de una muestra. Los elementos de una muestra pueden ser seleccionados de dos maneras diferentes:
Basados en el juicio de una persona.
Selección aleatoria (al azar).
Muestreo con reemplazo: Es aquel en que un elemento puede ser seleccionado más de una vez en la muestra para ello se extrae un elemento de la población se observa y se devuelve a la población, por lo que de esta forma se pueden hacer infinitas extracciones de la población aun siendo esta finita.
CONCLUSION
Esta herramienta es de suma importancia para todo proceso investigativo, sin ella sería casi imposible llegar a concluir sobre lo que se esta estudiando. Sus técnicas han sido ya probadas por científicos e investigadores, y solo quedaría de parte del investigador seleccionar la técnica selectiva que más se adapte a su necesidad.
BIBLIOGRAFIA
Referencia: http://es.wikipedia.org/wiki/Muestreo_(estadística)
miércoles, 25 de noviembre de 2009
Planteamiento del Problema
Grupo # 6
Laura Mendoza,
Luis Sarabia,
Gerardo Sardinha
Planteamiento del Problema
El planteamiento del problema es el estudio fundamental a identificar el objetivo de una investigación y el punto de partida para temas o problemas mediante una observación que origina revisión, contexto, crítica, exploración e interrogantes a un tema determinado.
La investigación científica sólo tiene sentido frente a un problema científico. Lo cual para definir específicamente el problema de una investigación se debe establecer aspectos que puedan ayudar a entender el inicio y comprender el tema para su realización, incluso pueden surgir nuevas ideas dando una nueva planificación.
El planteamiento del problema de una investigación debe dejar muy establecido lo siguientes aspectos:
1. El tema de investigación.
2. La contextualización dentro del conocimiento científico de dicho tema de investigación, avanzando de lo general a lo específico.
3. Cuales son las causas del problema, su origen.
4. Cuáles factores hacen que estén presente dichas causas.
5. Identificación del problema de forma precisa, describiéndolo al detalle.
6. Cuales son las consecuencias de dicho problema, donde en base a un análisis de
causas-efecto se explica que genera dicho problema, y que ocurriría si no se solventa el mismo.
7. Se identifica a los actores participantes de forma activa, pasiva, directa e indirecta en dicho problema, estos actores pueden ser personas, animales o cosas, pueden ser tangibles o intangibles (ejemplo: modelos administrativos, políticas aplicadas), pueden ser personas naturales o jurídicas.
8. Se identifica en que forma se perjudica cada uno de estos actores por la presencia o persistencia del problema identificado.
9. Incluye una prognosis en base a escenarios, desde el menos favorable (no se resuelve el problema) hasta el más favorables (se elimina el problema).
10. Contiene un esbozo del camino o método a seguir para dar respuesta resolutiva a dicho problema.
Si se aborda cada uno de estos aspectos por separado, construyendo una ficha de cada uno de ellos, podrás notar lo sencillo que resulta plantear el problema de una tesis, Monografía o trabajo de grado , pues solo tendría que unir en un solo documento cada uno de los contenidos de las fichas utilizando simples conectores lógicos y frases de
Enlace que le den sentido integrado a toda la información recopilada, cuidando de los aspectos gramaticales, ortográficos y forma de redacción que puedan ser exigidos por normas de elaboración, del instituto o incluso de una universidad. Tomando en cuenta que la culminación del planteamiento del problema es la interrogante de investigación y siempre Antes de comenzar lo recomendable es leer un trabajo de investigación ya realizado con el propósito de aclarar idea en el método de realización.
Descripción del problema
Planear un problema es afinar su estructura formalmente. Se debe describir el problema en términos concretos, explícitos y específicos, de manera que los argumentos puedan ser investigados por medio de los procedimientos científicos.
Un problema correctamente planteado está parcialmente resuelto, a mayor exactitud corresponden más posibilidades de obtener una solución satisfactoria. El investigador debe ser capaz no solo de conceptualizar el problema sino también de verbalizarlo en forma clara, precisa y accesible. En algunas ocasiones sabe lo que desea hacer pero no sabe o puede comunicarlo a los demás y es necesario que realice un esfuerzo por traducir su pensamiento a términos que el mismo entienda y acepte para después poder comunicarlo a los demás.
El planteamiento del problema debe estar expuesto con los criterios siguientes:
· El problema debe estar formulado claramente; describir los hechos, situaciones, participantes, características del fenómeno, lugares, fechas, conflictos, dramas, situaciones difíciles, desenlaces, etc.. Defina claramente porque lo considera un problema y para quien –entendiendo por problema, la problemática planteada o el fenómeno estudiado.
· Expresar el problema y su relación con una o más variables.
· Expresar las posibilidades de realizar pruebas empíricas.
· Señale los aspectos observables y medibles.
Objetivos de la Investigación.
La fijación de un objetivo o de varios objetivos es necesaria ya que a través de ellos se conoce que es lo que se pretende con el esfuerzo investigativo.
El objetivo es la razón de ser y hacer en la investigación. Estos deben estar orientados a la obtención de un conocimiento y ser congruentes entre sí. El objetivo ayuda a las investigaciones de definir que es los que se pretende obtener como producto, que respuestas va a dar a las preguntas formuladas, como se va a resolver el problema planteado o como podría ayudar a resolverlo.Los objetivos deben ser claros en su redacción, medibles y alcanzables. No deben permitir desviaciones durante el proceso de la investigación. Son las guías de estudio durante el proceso de la investigación.
Los objetivos deben mostrar una relación clara y consistente con la descripción del problema y, específicamente, con las preguntas y/o hipótesis que se quieren resolver. La formulación de objetivos claros y viables constituye una base importante para juzgar el resto de la propuesta y además facilita la estructuración de la metodología.
Se recomienda formular un solo objetivo general global, coherente con el problema planteado, y más objetivos específicos que conducirán a lograr el objetivo general y que son alcanzables con la metodología propuesta.El objetivo debe redactarse con un verbo en infinitivo al principio que denote la búsqueda de un conocimiento, por ejemplo: determinar, evaluar, analizar, describir, desarrollar, descubrir, clasificar, enumerar, establecer, experimentar, observar, obtener, proponer entre otros aspectos a determinar; Con el logro de los objetivos específicos se espera, entre otros, encontrar respuesta a una o más de las siguientes preguntas: ¿Cuál será el conocimiento generado si el trabajo se realiza? ¿Qué solución a que problema se espera desarrollar?
Es conveniente plantear el problema a través e una o varias preguntas que se resolverán durante el proceso de investigación. Es forma de plantear el problema ayuda a presentarlo de manera directa minimizando su distorsión.
Delimitaciones, justificación viabilidad de la investigación
El Planteamiento del Problema es una actividad que está delimitada aunque no Explícitamente el alcance de la investigación, porque lo que delimita real y exactamente la investigación son las hipótesis y su potencia explicativa que sometiéndose a prueba a todo lo largo del trabajo. Sin embargo, es costumbre, que al principio del informe se advierta hasta dónde se pretende llegar en cuanto al despeje de las principales incógnitas que nos incentivaron para iniciar este trabajo. Una investigación se delimita desde el principio y se perfecciona a lo largo del trabajo.
La delimitación del problema determina el alcance de las conclusiones. Una conclusión que valla más allá de los límites señalados en la delimitación del problema, y del desarrollo de la investigación no tiene validez, y comprometen la seriedad del trabajo. La delimitación es una línea de demarcación de la generalidad de las conclusiones.
La justificación de la investigación.
Justificar una investigación es exponer las razones por las cuales se quieres realizar. Toda investigación debe realizarse con un propósito definido. Debe explicar porque es conveniente la investigación y qué o cuáles son los beneficios que se esperan con el conocimiento obtenido. El investigador tiene que saber "vender la idea" de la investigación a realizar, por lo que deberá acentuar sus argumentos en los beneficios a obtener y a los usos que se le dará al conocimiento. Para tal fin, el asesor de la investigación establece una serie de criterios para evaluar la utilidad de un estudio propuesto; tales criterios son:
a. Conveniente, en cuanto al propósito académico o la utilidad social, el sentido de la urgencia. Para qué servirá y a quién le sirve.
b. Relevancia social. Trascendencia, utilidad y beneficios.
c. Implicaciones prácticas. ¿Realmente tiene algún uso la información?
d. Valor teórico, ¿ Se va a cubrir algún hueco del conocimiento?
e. Utilidad metodológica, ¿Se va a utilizar algún modelo nuevo para obtener y de recolectar información?
La viabilidad de la investigación
La viabilidad de la investigación está íntimamente relacionada con la disponibilidad de los recursos materiales, económicos, financieros, humanos, tiempo y de información. Para cada uno de estos aspectos hay que hacer un cuestionamiento crítico y realista con una respuesta clara y definida, ya que alguna duda al respecto puede obstaculizar los propósitos de la investigación.
Establecimiento de preguntas de investigación
Plantear un problema es afinar y estructurar formalmente la idea de la investigación, desarrollando los tres elementos fundamentales: objetivos, preguntas y justificación de la investigación. Los objetivos y las preguntas deben ser congruentes y factibles de respuesta y de ir en la misma dirección. La justificación nos expone las razones por las cuales es necesario hacer el esfuerzo investigativo. Los criterios de factibilidad se basan en la disponibilidad de recursos, conveniencia social, relevancia, implicaciones prácticas, valor teórica y utilidad metodológica. El planteamiento de un problema no debe incluir juicios morales o estéticos. Debe incluir aspectos de ética profesional respetando la confidencialidad, obra intelectual y prácticas que respeten la dignidad humana.
Es conveniente plantear el problema a través e una o varias preguntas que se resolverán durante el proceso de investigación. Es forma de plantear el problema ayuda a presentarlo de manera directa minimizando su distorsión. Para esto debemos tomar en cuenta lo siguiente:
a. La pregunta no siempre comunica el problema en su totalidad, ya que cada problema requiere de un análisis en lo particular.
b. Las preguntas no deben ser demasiado generales ya que no conducen al aspecto concreto de investigación.
c. Las preguntas no deben usar términos ambiguos ni abstractos. Constituyen más bien ideas iniciales que es necesario refinar y precisar para que guíen el estudio.
d. Evitar preguntas que generen una gran cantidad de dudas.
e. Las preguntas deben ser precisas.
f. Las preguntas deben establecer los límites temporales y espaciales del estudio a realizar.
Laura Mendoza,
Luis Sarabia,
Gerardo Sardinha
Planteamiento del Problema
El planteamiento del problema es el estudio fundamental a identificar el objetivo de una investigación y el punto de partida para temas o problemas mediante una observación que origina revisión, contexto, crítica, exploración e interrogantes a un tema determinado.
La investigación científica sólo tiene sentido frente a un problema científico. Lo cual para definir específicamente el problema de una investigación se debe establecer aspectos que puedan ayudar a entender el inicio y comprender el tema para su realización, incluso pueden surgir nuevas ideas dando una nueva planificación.
El planteamiento del problema de una investigación debe dejar muy establecido lo siguientes aspectos:
1. El tema de investigación.
2. La contextualización dentro del conocimiento científico de dicho tema de investigación, avanzando de lo general a lo específico.
3. Cuales son las causas del problema, su origen.
4. Cuáles factores hacen que estén presente dichas causas.
5. Identificación del problema de forma precisa, describiéndolo al detalle.
6. Cuales son las consecuencias de dicho problema, donde en base a un análisis de
causas-efecto se explica que genera dicho problema, y que ocurriría si no se solventa el mismo.
7. Se identifica a los actores participantes de forma activa, pasiva, directa e indirecta en dicho problema, estos actores pueden ser personas, animales o cosas, pueden ser tangibles o intangibles (ejemplo: modelos administrativos, políticas aplicadas), pueden ser personas naturales o jurídicas.
8. Se identifica en que forma se perjudica cada uno de estos actores por la presencia o persistencia del problema identificado.
9. Incluye una prognosis en base a escenarios, desde el menos favorable (no se resuelve el problema) hasta el más favorables (se elimina el problema).
10. Contiene un esbozo del camino o método a seguir para dar respuesta resolutiva a dicho problema.
Si se aborda cada uno de estos aspectos por separado, construyendo una ficha de cada uno de ellos, podrás notar lo sencillo que resulta plantear el problema de una tesis, Monografía o trabajo de grado , pues solo tendría que unir en un solo documento cada uno de los contenidos de las fichas utilizando simples conectores lógicos y frases de
Enlace que le den sentido integrado a toda la información recopilada, cuidando de los aspectos gramaticales, ortográficos y forma de redacción que puedan ser exigidos por normas de elaboración, del instituto o incluso de una universidad. Tomando en cuenta que la culminación del planteamiento del problema es la interrogante de investigación y siempre Antes de comenzar lo recomendable es leer un trabajo de investigación ya realizado con el propósito de aclarar idea en el método de realización.
Descripción del problema
Planear un problema es afinar su estructura formalmente. Se debe describir el problema en términos concretos, explícitos y específicos, de manera que los argumentos puedan ser investigados por medio de los procedimientos científicos.
Un problema correctamente planteado está parcialmente resuelto, a mayor exactitud corresponden más posibilidades de obtener una solución satisfactoria. El investigador debe ser capaz no solo de conceptualizar el problema sino también de verbalizarlo en forma clara, precisa y accesible. En algunas ocasiones sabe lo que desea hacer pero no sabe o puede comunicarlo a los demás y es necesario que realice un esfuerzo por traducir su pensamiento a términos que el mismo entienda y acepte para después poder comunicarlo a los demás.
El planteamiento del problema debe estar expuesto con los criterios siguientes:
· El problema debe estar formulado claramente; describir los hechos, situaciones, participantes, características del fenómeno, lugares, fechas, conflictos, dramas, situaciones difíciles, desenlaces, etc.. Defina claramente porque lo considera un problema y para quien –entendiendo por problema, la problemática planteada o el fenómeno estudiado.
· Expresar el problema y su relación con una o más variables.
· Expresar las posibilidades de realizar pruebas empíricas.
· Señale los aspectos observables y medibles.
Objetivos de la Investigación.
La fijación de un objetivo o de varios objetivos es necesaria ya que a través de ellos se conoce que es lo que se pretende con el esfuerzo investigativo.
El objetivo es la razón de ser y hacer en la investigación. Estos deben estar orientados a la obtención de un conocimiento y ser congruentes entre sí. El objetivo ayuda a las investigaciones de definir que es los que se pretende obtener como producto, que respuestas va a dar a las preguntas formuladas, como se va a resolver el problema planteado o como podría ayudar a resolverlo.Los objetivos deben ser claros en su redacción, medibles y alcanzables. No deben permitir desviaciones durante el proceso de la investigación. Son las guías de estudio durante el proceso de la investigación.
Los objetivos deben mostrar una relación clara y consistente con la descripción del problema y, específicamente, con las preguntas y/o hipótesis que se quieren resolver. La formulación de objetivos claros y viables constituye una base importante para juzgar el resto de la propuesta y además facilita la estructuración de la metodología.
Se recomienda formular un solo objetivo general global, coherente con el problema planteado, y más objetivos específicos que conducirán a lograr el objetivo general y que son alcanzables con la metodología propuesta.El objetivo debe redactarse con un verbo en infinitivo al principio que denote la búsqueda de un conocimiento, por ejemplo: determinar, evaluar, analizar, describir, desarrollar, descubrir, clasificar, enumerar, establecer, experimentar, observar, obtener, proponer entre otros aspectos a determinar; Con el logro de los objetivos específicos se espera, entre otros, encontrar respuesta a una o más de las siguientes preguntas: ¿Cuál será el conocimiento generado si el trabajo se realiza? ¿Qué solución a que problema se espera desarrollar?
Es conveniente plantear el problema a través e una o varias preguntas que se resolverán durante el proceso de investigación. Es forma de plantear el problema ayuda a presentarlo de manera directa minimizando su distorsión.
Delimitaciones, justificación viabilidad de la investigación
El Planteamiento del Problema es una actividad que está delimitada aunque no Explícitamente el alcance de la investigación, porque lo que delimita real y exactamente la investigación son las hipótesis y su potencia explicativa que sometiéndose a prueba a todo lo largo del trabajo. Sin embargo, es costumbre, que al principio del informe se advierta hasta dónde se pretende llegar en cuanto al despeje de las principales incógnitas que nos incentivaron para iniciar este trabajo. Una investigación se delimita desde el principio y se perfecciona a lo largo del trabajo.
La delimitación del problema determina el alcance de las conclusiones. Una conclusión que valla más allá de los límites señalados en la delimitación del problema, y del desarrollo de la investigación no tiene validez, y comprometen la seriedad del trabajo. La delimitación es una línea de demarcación de la generalidad de las conclusiones.
La justificación de la investigación.
Justificar una investigación es exponer las razones por las cuales se quieres realizar. Toda investigación debe realizarse con un propósito definido. Debe explicar porque es conveniente la investigación y qué o cuáles son los beneficios que se esperan con el conocimiento obtenido. El investigador tiene que saber "vender la idea" de la investigación a realizar, por lo que deberá acentuar sus argumentos en los beneficios a obtener y a los usos que se le dará al conocimiento. Para tal fin, el asesor de la investigación establece una serie de criterios para evaluar la utilidad de un estudio propuesto; tales criterios son:
a. Conveniente, en cuanto al propósito académico o la utilidad social, el sentido de la urgencia. Para qué servirá y a quién le sirve.
b. Relevancia social. Trascendencia, utilidad y beneficios.
c. Implicaciones prácticas. ¿Realmente tiene algún uso la información?
d. Valor teórico, ¿ Se va a cubrir algún hueco del conocimiento?
e. Utilidad metodológica, ¿Se va a utilizar algún modelo nuevo para obtener y de recolectar información?
La viabilidad de la investigación
La viabilidad de la investigación está íntimamente relacionada con la disponibilidad de los recursos materiales, económicos, financieros, humanos, tiempo y de información. Para cada uno de estos aspectos hay que hacer un cuestionamiento crítico y realista con una respuesta clara y definida, ya que alguna duda al respecto puede obstaculizar los propósitos de la investigación.
Establecimiento de preguntas de investigación
Plantear un problema es afinar y estructurar formalmente la idea de la investigación, desarrollando los tres elementos fundamentales: objetivos, preguntas y justificación de la investigación. Los objetivos y las preguntas deben ser congruentes y factibles de respuesta y de ir en la misma dirección. La justificación nos expone las razones por las cuales es necesario hacer el esfuerzo investigativo. Los criterios de factibilidad se basan en la disponibilidad de recursos, conveniencia social, relevancia, implicaciones prácticas, valor teórica y utilidad metodológica. El planteamiento de un problema no debe incluir juicios morales o estéticos. Debe incluir aspectos de ética profesional respetando la confidencialidad, obra intelectual y prácticas que respeten la dignidad humana.
Es conveniente plantear el problema a través e una o varias preguntas que se resolverán durante el proceso de investigación. Es forma de plantear el problema ayuda a presentarlo de manera directa minimizando su distorsión. Para esto debemos tomar en cuenta lo siguiente:
a. La pregunta no siempre comunica el problema en su totalidad, ya que cada problema requiere de un análisis en lo particular.
b. Las preguntas no deben ser demasiado generales ya que no conducen al aspecto concreto de investigación.
c. Las preguntas no deben usar términos ambiguos ni abstractos. Constituyen más bien ideas iniciales que es necesario refinar y precisar para que guíen el estudio.
d. Evitar preguntas que generen una gran cantidad de dudas.
e. Las preguntas deben ser precisas.
f. Las preguntas deben establecer los límites temporales y espaciales del estudio a realizar.
domingo, 22 de noviembre de 2009
HIPOTESIS
GRUPO 7
Francis Sánchez
Omar Hermndez
Luís Rodríguez
RESUMEN
DEFINICIÓN DE HIPÓTESIS
Es una proposición que establece relaciones, entre los hechos; para otros es una posible solución al problema; otros mas sustentan que la hipótesis no es mas otra cosa que una relación entre las variables, y por último, hay quienes afirman que es un método de comprobación.
La hipótesis como proposición que establece relación entre los hechos: una hipótesis es el establecimiento de un vínculo entre los hechos que el investigador va aclarando en la medida en que pueda generar explicaciones lógicas del porqué se produce este vínculo.
Cuando la hipótesis de investigación ha sido bien elaborada, y en ella se observa claramente la relación o vínculo entre dos o mas variables, es factible que el investigador pueda:
Elaborar el objetivo, o conjunto de objetivos que desea alcanzar en el desarrollo de la investigación
Seleccionar el tipo de diseño de investigación factible con el problema planteado.
Seleccionar el método, los instrumentos y las técnicas de investigación acordes con el problema que se desea resolver.
Seleccionar los recursos, tanto humanos como materiales, que se emplearán para llevar a feliz término la investigación planteada.
Tipos de Hipótesis
Hipótesis general: es cuando trata de responder de forma amplia a las dudas que el investigador tiene acerca de la relación que existe entre las variables.
Hipótesis específica: es específica aquella hipótesis que se deriva de la general, estas tratan de concretizar a la hipótesis general y hace explícitas las orientaciones concebidas para resolver la investigación.
Hipótesis estadística: la hipótesis estadística es aquella hipótesis que somete a prueba y expresa a las hipótesis operacionales en forma de ecuaciones matemáticas.
Hipótesis específica: los alumnos del subproyecto lenguaje y comunicación del I semestre, programa educación integral, entrenados en técnicas de estudio, obtendrán altas calificaciones al mejorar sus técnicas de aprendizajes.
Variable.
Toda hipótesis lleva implícita un valor, un significado, una solución específica al problema. Esta es la variable, o sea el valor que le damos a la hipótesis La variable viene a ser el contenido de solución que le damos al problema de investigación.
Variable independiente: El valor de verdad que se le da a una hipótesis en relación con la causa, se denomina variable independiente.
Variable dependiente: Denominamos de esta manera a las hipótesis cuando su valor de verdad hace referencia no a la causa, sino al efecto.
Variable interviniente: Será aquella cuyo contenido se refiere a un factor que ya no es causa, tampoco efecto, pero sí modifica las condiciones del problema investigado.
Variable Moderadora: representan un tipo especial de variable independiente, que es secundaria, y se selecciona con la finalidad de determinar si afecta la relación entre la variable independiente primaria y las variables dependientes.
Variables Cualitativas: Son aquellas que se refieren a atributos o cualidades de un fenómeno. señala que sobre este tipo de variable no puede construirse una serie numérica definida.
Variable Cuantitativa: Son aquellas variables en las que características o propiedades pueden presentarse en diversos grados de intensidad, es decir, admiten una escala numérica de medición.
Variables Continuas: Son aquellas que pueden adoptar entre dos números puntos de referencias intermedio. Las calificaciones académicas (10.5, 14.6, 18.7, etc.)
Variables Discretas: Son aquellas que no admiten posiciones intermedias entre dos números. Ej., en Barinas la división de territorial la constituyen 11 municipios por no (10.5 u 11.5 municipios).
Variables de Control: se define como esos factores que son controlados por el investigador para eliminar o neutralizar cualquier efecto que podrían tener de otra manera en el fenómeno observado.
Francis Sánchez
Omar Hermndez
Luís Rodríguez
RESUMEN
DEFINICIÓN DE HIPÓTESIS
Es una proposición que establece relaciones, entre los hechos; para otros es una posible solución al problema; otros mas sustentan que la hipótesis no es mas otra cosa que una relación entre las variables, y por último, hay quienes afirman que es un método de comprobación.
La hipótesis como proposición que establece relación entre los hechos: una hipótesis es el establecimiento de un vínculo entre los hechos que el investigador va aclarando en la medida en que pueda generar explicaciones lógicas del porqué se produce este vínculo.
Cuando la hipótesis de investigación ha sido bien elaborada, y en ella se observa claramente la relación o vínculo entre dos o mas variables, es factible que el investigador pueda:
Elaborar el objetivo, o conjunto de objetivos que desea alcanzar en el desarrollo de la investigación
Seleccionar el tipo de diseño de investigación factible con el problema planteado.
Seleccionar el método, los instrumentos y las técnicas de investigación acordes con el problema que se desea resolver.
Seleccionar los recursos, tanto humanos como materiales, que se emplearán para llevar a feliz término la investigación planteada.
Tipos de Hipótesis
Hipótesis general: es cuando trata de responder de forma amplia a las dudas que el investigador tiene acerca de la relación que existe entre las variables.
Hipótesis específica: es específica aquella hipótesis que se deriva de la general, estas tratan de concretizar a la hipótesis general y hace explícitas las orientaciones concebidas para resolver la investigación.
Hipótesis estadística: la hipótesis estadística es aquella hipótesis que somete a prueba y expresa a las hipótesis operacionales en forma de ecuaciones matemáticas.
Hipótesis específica: los alumnos del subproyecto lenguaje y comunicación del I semestre, programa educación integral, entrenados en técnicas de estudio, obtendrán altas calificaciones al mejorar sus técnicas de aprendizajes.
Variable.
Toda hipótesis lleva implícita un valor, un significado, una solución específica al problema. Esta es la variable, o sea el valor que le damos a la hipótesis La variable viene a ser el contenido de solución que le damos al problema de investigación.
Variable independiente: El valor de verdad que se le da a una hipótesis en relación con la causa, se denomina variable independiente.
Variable dependiente: Denominamos de esta manera a las hipótesis cuando su valor de verdad hace referencia no a la causa, sino al efecto.
Variable interviniente: Será aquella cuyo contenido se refiere a un factor que ya no es causa, tampoco efecto, pero sí modifica las condiciones del problema investigado.
Variable Moderadora: representan un tipo especial de variable independiente, que es secundaria, y se selecciona con la finalidad de determinar si afecta la relación entre la variable independiente primaria y las variables dependientes.
Variables Cualitativas: Son aquellas que se refieren a atributos o cualidades de un fenómeno. señala que sobre este tipo de variable no puede construirse una serie numérica definida.
Variable Cuantitativa: Son aquellas variables en las que características o propiedades pueden presentarse en diversos grados de intensidad, es decir, admiten una escala numérica de medición.
Variables Continuas: Son aquellas que pueden adoptar entre dos números puntos de referencias intermedio. Las calificaciones académicas (10.5, 14.6, 18.7, etc.)
Variables Discretas: Son aquellas que no admiten posiciones intermedias entre dos números. Ej., en Barinas la división de territorial la constituyen 11 municipios por no (10.5 u 11.5 municipios).
Variables de Control: se define como esos factores que son controlados por el investigador para eliminar o neutralizar cualquier efecto que podrían tener de otra manera en el fenómeno observado.
DEFINICIÓN DE HIPÓTESIS
Es una proposición que establece relaciones, entre los hechos; para otros es una posible solución al problema; otros mas sustentan que la hipótesis no es mas otra cosa que una relación entre las variables, y por último, hay quienes afirman que es un método de comprobación.
La hipótesis como proposición que establece relación entre los hechos: una hipótesis es el establecimiento de un vínculo entre los hechos que el investigador va aclarando en la medida en que pueda generar explicaciones lógicas del porqué se produce este vínculo.
Cuando la hipótesis de investigación ha sido bien elaborada, y en ella se observa claramente la relación o vínculo entre dos o mas variables, es factible que el investigador pueda:
Elaborar el objetivo, o conjunto de objetivos que desea alcanzar en el desarrollo de la investigación
Seleccionar el tipo de diseño de investigación factible con el problema planteado.
Seleccionar el método, los instrumentos y las técnicas de investigación acordes con el problema que se desea resolver.
Seleccionar los recursos, tanto humanos como materiales, que se emplearán para llevar a feliz término la investigación planteada.
Tipos de Hipótesis
Hipótesis general: es cuando trata de responder de forma amplia a las dudas que el investigador tiene acerca de la relación que existe entre las variables.
Hipótesis específica: es específica aquella hipótesis que se deriva de la general, estas tratan de concretizar a la hipótesis general y hace explícitas las orientaciones concebidas para resolver la investigación.
Hipótesis estadística: la hipótesis estadística es aquella hipótesis que somete a prueba y expresa a las hipótesis operacionales en forma de ecuaciones matemáticas.
Hipótesis específica: los alumnos del subproyecto lenguaje y comunicación del I semestre, programa educación integral, entrenados en técnicas de estudio, obtendrán altas calificaciones al mejorar sus técnicas de aprendizajes.
Variable.
Toda hipótesis lleva implícita un valor, un significado, una solución específica al problema. Esta es la variable, o sea el valor que le damos a la hipótesis La variable viene a ser el contenido de solución que le damos al problema de investigación.
Variable independiente: El valor de verdad que se le da a una hipótesis en relación con la causa, se denomina variable independiente.
Variable dependiente: Denominamos de esta manera a las hipótesis cuando su valor de verdad hace referencia no a la causa, sino al efecto.
Variable interviniente: Será aquella cuyo contenido se refiere a un factor que ya no es causa, tampoco efecto, pero sí modifica las condiciones del problema investigado.
Variable Moderadora: representan un tipo especial de variable independiente, que es secundaria, y se selecciona con la finalidad de determinar si afecta la relación entre la variable independiente primaria y las variables dependientes.
Variables Cualitativas: Son aquellas que se refieren a atributos o cualidades de un fenómeno. señala que sobre este tipo de variable no puede construirse una serie numérica definida.
Variable Cuantitativa: Son aquellas variables en las que características o propiedades pueden presentarse en diversos grados de intensidad, es decir, admiten una escala numérica de medición.
Variables Continuas: Son aquellas que pueden adoptar entre dos números puntos de referencias intermedio. Las calificaciones académicas (10.5, 14.6, 18.7, etc.)
Variables Discretas: Son aquellas que no admiten posiciones intermedias entre dos números. Ej., en Barinas la división de territorial la constituyen 11 municipios por no (10.5 u 11.5 municipios).
Variables de Control: se define como esos factores que son controlados por el investigador para eliminar o neutralizar cualquier efecto que podrían tener de otra manera en el fenómeno observado.
Es una proposición que establece relaciones, entre los hechos; para otros es una posible solución al problema; otros mas sustentan que la hipótesis no es mas otra cosa que una relación entre las variables, y por último, hay quienes afirman que es un método de comprobación.
La hipótesis como proposición que establece relación entre los hechos: una hipótesis es el establecimiento de un vínculo entre los hechos que el investigador va aclarando en la medida en que pueda generar explicaciones lógicas del porqué se produce este vínculo.
Cuando la hipótesis de investigación ha sido bien elaborada, y en ella se observa claramente la relación o vínculo entre dos o mas variables, es factible que el investigador pueda:
Elaborar el objetivo, o conjunto de objetivos que desea alcanzar en el desarrollo de la investigación
Seleccionar el tipo de diseño de investigación factible con el problema planteado.
Seleccionar el método, los instrumentos y las técnicas de investigación acordes con el problema que se desea resolver.
Seleccionar los recursos, tanto humanos como materiales, que se emplearán para llevar a feliz término la investigación planteada.
Tipos de Hipótesis
Hipótesis general: es cuando trata de responder de forma amplia a las dudas que el investigador tiene acerca de la relación que existe entre las variables.
Hipótesis específica: es específica aquella hipótesis que se deriva de la general, estas tratan de concretizar a la hipótesis general y hace explícitas las orientaciones concebidas para resolver la investigación.
Hipótesis estadística: la hipótesis estadística es aquella hipótesis que somete a prueba y expresa a las hipótesis operacionales en forma de ecuaciones matemáticas.
Hipótesis específica: los alumnos del subproyecto lenguaje y comunicación del I semestre, programa educación integral, entrenados en técnicas de estudio, obtendrán altas calificaciones al mejorar sus técnicas de aprendizajes.
Variable.
Toda hipótesis lleva implícita un valor, un significado, una solución específica al problema. Esta es la variable, o sea el valor que le damos a la hipótesis La variable viene a ser el contenido de solución que le damos al problema de investigación.
Variable independiente: El valor de verdad que se le da a una hipótesis en relación con la causa, se denomina variable independiente.
Variable dependiente: Denominamos de esta manera a las hipótesis cuando su valor de verdad hace referencia no a la causa, sino al efecto.
Variable interviniente: Será aquella cuyo contenido se refiere a un factor que ya no es causa, tampoco efecto, pero sí modifica las condiciones del problema investigado.
Variable Moderadora: representan un tipo especial de variable independiente, que es secundaria, y se selecciona con la finalidad de determinar si afecta la relación entre la variable independiente primaria y las variables dependientes.
Variables Cualitativas: Son aquellas que se refieren a atributos o cualidades de un fenómeno. señala que sobre este tipo de variable no puede construirse una serie numérica definida.
Variable Cuantitativa: Son aquellas variables en las que características o propiedades pueden presentarse en diversos grados de intensidad, es decir, admiten una escala numérica de medición.
Variables Continuas: Son aquellas que pueden adoptar entre dos números puntos de referencias intermedio. Las calificaciones académicas (10.5, 14.6, 18.7, etc.)
Variables Discretas: Son aquellas que no admiten posiciones intermedias entre dos números. Ej., en Barinas la división de territorial la constituyen 11 municipios por no (10.5 u 11.5 municipios).
Variables de Control: se define como esos factores que son controlados por el investigador para eliminar o neutralizar cualquier efecto que podrían tener de otra manera en el fenómeno observado.
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