3.- GUÍA METODOLÓGICA - CAPÍTULO III

CAPÍTULO III

MARCO METODOLÓGICO

        El marco metodológico, es el punto en el cual se presentan los elementos claves para hacer efectivas las distintas etapas del proceso investigativo, se especifican los métodos y técnicas empleadas para la realización del estudio y marca la línea a seguir para lograr los resultados dentro del estudio.

De acuerdo, con la metodología a utilizar a través del proceso de investigación que se está desarrollando, se presentan a continuación un esquema que servirá de guía para ubicarnos en el marco metodológico a seguir para el proceso de investigación:

Diseños, Tipos y Niveles de Investigación

AUTOR	DISEÑO	TIPO	NIVEL
Palella y Martins (2006)	No Experimental	De Campo	-          Exploratorio -          Descriptivo -          Explicativo -          Evolutivo -          Proyectivo -          Correlacional -          Longitudinal -          Transversal
	Experimental	Preexperimento	-          Estudio de casos con una sola medición. -          Pretest-postest con un solo grupo
		Cuasiexperimental	-          Postest únicamente con dos grupos -          Pretest-postest con dos grupos -          Diseño de series cronológicas -          Diseño con tratamientos múltiples
	Bibliográfico	Documental	-          Histórico -          Puede incluir los niveles: Exploratorios, Descriptivo, Explicativo y Evaluativo
Hernández, Fernández y Baptista (2003) (2004) (2005)	Experimental	Preexperimento	-          Estudio de casos con una sola medición. -          Diseño de preprueba-postprueba con un solo grupo
		Cuasiexperimental	-          Diseño con postprueba únicamente y grupos intactos -          Diseño con preprueba-postprueba y grupos intactos (grupo control) -          Diseño de series cronológicas y grupos intactos -          Diseño de cuatro grupos de salomón y grupos intactos -          Diseño con tratamientos múltiples y grupos intactos -          Diseño factorial y grupos intactos
		Experimentos “Puros”	-          Diseño con postprueba únicamente y grupo control -          Diseño con preprueba-postprueba y grupos control -          Diseño de cuatro grupos de salomón -          Diseño de series cronológicas múltiples -          Diseño de series cronológicas con repeticiones del estimulo -          Diseño con tratamientos múltiples -          Diseño factorial
	No Experimentales	Transeccional	-          Exploratorio -          Descriptiva -          Correlacional/Causal
		Longitudinal	-          De Tendencia -          De Evolución de grupos -          Panel
Tamayo y Tamayo (2009)	De Campo	-          Experimental -          Cuasi-Experimental -          Ex Post Facto
	Bibliográfico	Bibliográfico

Población y Muestra

Población

          De acuerdo con Hurtado (2007), define la población como “un conjunto de elementos, seres o eventos, concordantes entre sí en cuanto a una serie de características,  de los cuales se desea obtener alguna información” (p, 152)

         Esto nos indica, que una población no necesariamente es representativa del universo simplemente es un subconjunto de él, delimitado por criterios específicos. En tal sentido, por población se  puede precisar como el "(…) conjunto finito o infinito de elementos con características comunes, para los cuales serán extensivas las conclusiones de la investigación. Esta queda limitada por el problema y por los objetivos del estudio". (Arias, 2012. p. 80). Es decir, se utilizará un conjunto de personas con características comunes que serán objeto de estudio.

        Es infinita cuando no es posible especificar o registrar cuanto y quienes los conforman; mientras se define la finita cuando la población cuyos integrantes son conocida y puede ser identificados y listados por el investigador en su totalidad.

 Muestra

            Según, Arias (ob. cit.), “la muestra es un subconjunto representativo y finito que se extrae de la población accesible” (p, 81). Para seleccionar la muestra se utiliza una técnica o procedimiento denominado muestreo. Existen dos tipos básicos de muestreo: Probabilístico o Aleatorio y No Probabilístico. Siguiendo a Arias (ob, cit) se puedes describir los siguientes elementos para aplicar la mejor técnica de muestreo según el estudio que se realiza:

Muestreo Probabilístico o Aleatorio: es un proceso en el que se conoce la probabilidad que tiene cada elemento de integrar la muestra. Este procedimiento se clasifica en:

·                    Muestreo al azar simple: procedimiento en el cual todos los elementos tienen la misma probabilidad de ser seleccionados. Dicha probabilidad, conocida previamente, es distinta de cero 0) y de uno (1).

·                    Muestreo al azar sistemático: se basa en la selección de un elemento en función de una constante K. De esta manera se escoge un elemento cada k veces.

·                  Muestreo estratificado: consiste en dividir la población en subconjuntos cuyos elementos posean características comunes, es decir, estratos homogéneos en su interior. Posteriormente se hace la escogencia al azar en cada estrato.

·            Muestreo por conglomerados: parte de la división del universo en unidades menores denominadas conglomerados. Más tarde se determinan los que serán objeto de investigación o donde se realizará la selección.

Muestreo no probabilístico: es un procedimiento de selección en el que se desconoce la probabilidad que tienen los elementos de la población para integrar la muestra. Éste se clasifica en:

·                    Muestreo casual o accidental: es un procedimiento que permite elegir arbitrariamente los elementos sin un juicio o criterio preestablecido.

·             Muestreo intencional u opinático: en este caso los elementos son escogidos con base en criterios o juicios preestablecidos por el investigador.

·                Muestreo por cuotas: se basa en la elección de los elementos en función de ciertas características de la población, de modo tal que se conformen grupos o cuotas correspondientes con cada característica, procurando respetar las proporciones en que se encuentran en la población. (p, 83-86)

 Técnica e Instrumento de Recolección de Datos

La recolección de datos es un momento importante en el desarrollo de una investigación. Debemos considerar que un dato constituye una unidad de información sobre una determinada característica que queremos estudiar.

Considerando lo planteado por Arias (Ob, cit) “se entenderá por técnica de investigación, el procedimiento o forma particular de obtener datos o información” (p, 67). Observemos la siguiente relación:

       Por lo tanto, Arias (ob. cit.) “un instrumento de recolección de datos es cualquier recurso, dispositivo o formato (en papel o digital), que se utiliza para obtener, registrar o almacenar información” (p, 68).

Validez  y Confiabilidad

Validez

   En esta etapa del proceso de investigación se busca desarrollar un grado de confrontación con los datos que se pretenden obtener, a fin de tener la certeza de que su utilización permitirán estar ajustados a las exigencias que el estudio amerita. Por lo tanto siguiendo a Balestrini (2006), nos señala lo siguiente:

Una vez que se han definido y diseñado los instrumentos y procedimientos de recolección de los datos, atendiendo al tipo de estudio de que se trate, antes de aplicarlos de manera definitiva en la muestra seleccionada, es conveniente someterlos a prueba, con el propósito de establecer la validez de estos en relación al problema investigado Esta prueba previa de los instrumentos y procedimientos de recolección de los datos, denominada prueba piloto, estudio piloto, pre test, test preliminar o investigación de ensayo, debe ser introducida en el marco del proceso de toda investigación, en la medida, que permite someterlos a ciertos correctivos, refinarlos y validarlos. (p. 166)

A fin de cumplir con esta estrategia, la prueba piloto  donde se validarán los instrumentos y procedimientos de recolección de datos, puede efectuarse de varias maneras, entre algunas de estas, se destacan: 1). El test preliminar; realizado en una muestra pequeña con características idénticas y en una situación similar a la de población donde se definirá la muestra definitiva de la investigación planteada. 2). La que jueces o se efectúa con testigos. Es decir con personas de gran experiencia en investigación o largo tiempo de servicio y conocedores del área inherente al problema estudiado. (p. 167)

Para dar claridad a este aspecto de validez, podemos citar a Hernández, Fernández y Batista (2010), para ellos, se mantiene la Validez de Contenido, la Validez de Criterio, la Validez de Constructo. Sin embargo, existe otro tipo de validez que algunos autores los señalan como Validez de Expertos o face validity, “la cual se refiere al grado en que aparentemente un instrumento de medición mide la variable en cuestión, de acuerdo con “voces calificadas” (p. 204).

En ese mismo orden de ideas Palella y Martins (2012), la validez vendría a ser la ausencia de sesgos, es decir la relación entre lo que se mide y lo que se quiere medir. Para ello, establecen lo siguiente en función de la Validez de Expertos:

En la mayoría de los casos se recomienda determinar la validez mediante la técnica del juicio de experto, que consiste en entregarle a tres, cinco o siete expertos (siempre números impares) en la materia objeto de estudio y en metodología y /o instrucción de instrumentos un ejemplar del (los) instrumento (s) con su respectiva matriz de respuesta acompañada de los objetivos de la investigación, el sistema de variables y una serie de criterios para calificar las preguntas. Los expertos revisan el contenido, la redacción y la pertinencia de cada reactivo, y hacen recomendaciones para que el investigador efectúe las debidas correcciones, en los casos que lo consideren necesario (p. 161).

Confiabilidad      

Tomando en consideración a Hernández, Fernández y Batista (2010), “la confiabilidad se calcula y evalúa para todo el instrumento de medición utilizado, o bien, si se administraron varios instrumentos, se determina para cada uno de ellos” (p. 300). Lo cual nos a entender que de acuerdo al tipo de investigación que se esté desarrollando se empleara un proceso de medición de confiabilidad adaptado a su situación. Aunado a ello, se debe mantener una escala que oscila entre 0 y 1, a lo cual dichos autores nos resaltan: “un coeficiente de cero significa nula confiabilidad y uno representa un máximo de confiabilidad. Cuanto más se acerque el coeficiente a cero (0), mayor error habrá en la medición” (p. 301).

A su vez Hernández, Fernández y Batista (ob, cit), comentan que “para estimar la confiabilidad de su instrumento lo debe aplicar a su muestra y sobre la base de los  resultados calcular tal coeficiente” (p. 208).  Por ello es requisito que el instrumento de medición demuestre ser confiable y válido.

Técnica y Análisis de la Información

Estableciendo los criterios que Balestrini (2006), al considerar:

Al culminar la fase de recolección de la información, los datos, han de ser sometidos a un proceso de elaboración técnica, que permite recontarlos y resumirlos; antes de introducir el análisis diferenciado a partir de procedimientos estadísticos; y posibilitar la interpretación y el logro de conclusiones a través de los resultados obtenidos (p. 169).

Durante esta atapa, se realiza una descripción sobre la técnica que empleara para el análisis de los resultados, detallando el procedimiento a seguir para el tratamiento de los datos obtenidos en el proceso de aplicación del instrumento.