Abordando la investigación cuantitativa 3 de 5

8/9/2019 Abordando la investigacin cuantitativa 3 de 5

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Captulo 3

Abordando

la Investigacin

Cuantitativa

Tipos de investigacin cuantitativa. Hiptesis: caractersticas, tipos e

importancia. Variables: defnicin conceptual y

operacional. Escalas.

Muestreo. Medidas. Instrumentos de recoleccin. Aplicacin prctica.

contenido:


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L A P R A C T I C A P E D A G O G I C A C O T I D I A N A . . .

INVESTIGACIN

CUANTITATIVA

Ahora imaginemos que es la mitad del perodo

de clase. Estamos acostumbrados a ver entrar al

aula a nuestro maestro(a) de investigacin de la

misma manera: el mismo estilo de vestuario y

apariencia. Repentinamente, un da el maestro(a)

hace su entrada habitual de manera distinta. Est

peinado al estilo punk, con trazos de pelo pintado

de verde, vestido(a) de manera estrafalaria, y lo

primero que hace es dar un grito. Qu reaccin

habr en nosotros sus alumnos? Este es un ex-

perimento sencillo. Si medimos las reacciones

y procedemos a tabular los datos antes de la

entrada y despus para arribar a una conclusin,

habremos desarrollado una investigacin. Pero

de qu tipo? Veamos.

3.1 LOS TIPOS DE INVESTI-GACIN CUANTITATIVA

En el captulo anterior aprendimos a plantear

un problema de investigacin, con todos sus

componentes: el objetivo general, los objetivos

especcos, las sub-preguntas o sub-problemas,

justicacin, y el marco terico. Ya sabemos

que estos componentes forman parte tanto del

paradigma cuantitativo como del cualitativo

tambin, con algunas mnimas variantes, pues

en el paradigma cualitativo se recicla el proce-

so. Nos referiremos a este proceso de reciclaje

particular ms adelante. Por lo pronto, nos con-

centraremos en el camino hacia la investiga-

cin estrictamente cuantitativa.

Hay distintos tipos de investigacin cuantitativa.

Por tanto, para comenzar, realizaremos un re-

corrido por los diferentes tipos de investigacin

cuantitativa existentes:

1. Investigacin Descriptiva Cuantitativa

2. Investigacin Relacional

3. Investigacin Causal

Los tipos de investigacin cuantitativa se rela-

cionan ntimamente con los objetivos general y

especcos que se trazaron en el planteamiento

del problema. En los objetivos se reeja el tipo de

investigacin que se debe seguir, conforme con

lo que se quiere alcanzar. Hay que desarrollar lacapacidad para detectar en los objetivos el tipo

de investigacin que se realiza. Pero para esto,

es necesario que conozcamos de cerca en qu

consiste cada tipo de investigacin.

Investigacin Descriptiva Cuantitativa

Existe un tipo de investigacin descriptiva cualita-

tiva y otra cuantitativa. Como ya lo especicamos

anteriormente, en este momento nos interesa cono-

cer ms de cerca el modelo cuantitativo. La investi-

gacin descriptiva cuantitativa, tal como su nombre


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C A P T U L O 3 : A bordando la Investigacin Cuantitativa

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lo estipula, se propone realizar una descripcin o

retrato del tema; pero a travs de la cuanticacin

de sus componentes, los cuales luego tabula parasu posterior anlisis. La ventaja de este tipo de in-

vestigacin es que puede ser empleado en cualquier

rango del fenmeno educativo en general.

En ella se emplean indicadores tales como can-

tidad y medicin. Las operaciones bsicas para

este tipo de investigacin son dos:

(1) contar, y(2) medir.

Es posible fusionar ambas operaciones para ser

capaces de establecer sus relaciones, y analizar-

las con el n de conocer y profundizar.

Veamos un ejemplo:

Deseamos investigar los alumnos de la Es-

cuela Jos Trinidad Cabaas. Las variablesde descripcin para este tipo de investigacin

son las siguientes:

Edad en aos

Gnero

Grado escolar

Rendimiento acadmico

Condicin acadmica (aprobado,

reprobado)

Con todos estas variables descriptivas, se pueden

hacer cruces para conocer las relaciones entre

estas variables. As, determinamos cuntos ni-os varones de 8 aos aprobaron el grado con

promedios superiores a 90%, los que aprobaron

con promedios superiores a 80%, y los que re-

probaron con promedios menores a 60%.

Investigacin Relacional

La investigacin relacional posee dos vertientes:

(1) la correlacional, y

(2) la diferencia de grupos.

La correlacional se basa en el concepto mate-

mtico de correlacin para establecer las rela-

ciones entre las variables. Precisamente, mide

las variables que se presumen que se relacionan,

para luego pasar a calcular estadsticamente elnivel, grado y sentido en que se relacionan. Estos

procedimientos estadsticos en realidad no son

complejos y pueden ser fcilmente llevados a

cabo, aunque hoy da contamos con software de

informtica que nos facilita esta tarea an ms.

Las variantes ms conocidas son: la regresin

simple y la mltiple.

La investigacin correlacional, en tanto quecuantitativa, exige que las variables en relacin

sean medibles y cuanticables, pues se emplea

cuando se desea encontrar correlaciones, ya sean

fuertes o dbiles, entre variables secuenciadas


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en el tiempo. Por ejemplo, se puede utilizar una

de las variables para predecir la otra variable. La

desventaja que puede presentar es que requiere deun fuerte tratamiento matemtico, lo cual podra

entorpecer su aplicacin.

Existen dos caractersticas para la correlacin:

(1) direccin, y

(2) fuerza.

La direccin expresa la asociacin directa o

inversa entre variables, representada por lossignos (+) y (-). Por ejemplo, todos creemos

que a mayor motivacin, mayor rendimiento

acadmico. Esto representara una asociacin

directa, o correlacin positiva, pues el atribu-

to de la motivacin es el mismo atributo en el

rendimiento acadmico; ambos se categorizan

como mayor.

Pensemos en un grupo de estudiantes universi-

tarios que forman parte de la asignatura de lo-

sofa educativa este semestre. Tomamos la edad

y los promedios de rendimiento (calicaciones)

como variables descriptivas. La medicin nos

comprueba y arroja la siguiente informacin: a

menor edad, mayor rendimiento acadmico.

Este resultado reeja una asociacin inversa, o

correlacin negativa.

Estas variables se pueden gracar en un plano,

el cual puede ayudarnos a ilustrar el concepto

de correlacin.

Observemos el plano. Si ubicamos al sujeto A,vemos que a mayor edad, mayor rendimiento

en la asignatura de losofa. En el sujeto B, a

mediana edad, mediano rendimiento.En el

sujeto C, vemos que a menor edad, menor

rendimiento. Esta es la correlacin dada entre

las variables de edad y rendimiento.

Cul es la diferencia entre la investigacin des-criptiva y la correlacional? Las investigaciones

descriptivas se centran en medir las variables

individuales, tales como peso, edad, estatura,

gnero, promedio de rendimiento, estado civil,

etc. stas variables se pueden medir solas en una

investigacin, ya que su propsito es describir.

La investigacin correlacional, al contrario,

miden el grado o nivel de relacin entre dos o

ms variables.

Mayor Edad yRendimiento

Edad y

Rendimiento

Edad y

Rendimiento

Altos

Medianos

Bajos

Edad

Rendimiento

Concepto de correlacin

Joven

Bajo AltoMediano

Mediana


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Investigacin Causal

Esta investigacin se compone de dos vertien-tes:

(1) la experimental, y

(2) la no-experimental.

(1) La experimental es aquella en la cual se ma-

nipulan las variables, con el n de comprobar la

hiptesis. Normalmente emplea un grupo llama-

do experimental, a quien se le manipula y se leaplica el tratamiento a n de conocer su efecto

y un grupo control, a quien no se le aplica el

tratamiento, dejndole tal cual. De esta manera,

se realiza una comparacin entre el grupo que

recibi el tratamiento y el grupo que no recibi

el tratamiento.

A partir de estos resultados, logramos comprobarel caso. En este tipo de investigacin nosotros

construimos deliberadamente una situacin de-

terminada, a la que son expuestos los sujetos.

hablemos de un ejemplo sencillo: si nosotros

deseamos investigar el temor a la evaluacin

en nuestros alumnos, atemorizamos a la mitad

del grupo con una prueba pesada, en forma in-

tencional. Este grupo correspondera al grupo

experimental, pues estara siendo manipuladoal recibir el tratamiento. Igualmente, en forma

intencional, no atemorizamos a la otra mitad de

los alumnos, quienes se convertiran en nuestro

grupo control.

(2) La investigacin no-experimental es aquella

en la cual NO se manipulan las variables. Por

tanto, se observan los fenmenos en un contextonatural, para luego analizarlos. Los sujetos son

observados en su propio ambiente, sin llegar a

construir deliberadamente una situacin deter-

minada para ellos. Siguiendo con el ejemplo

anterior, observamos a nuestro grupo de alumnos

ante una evaluacin, llevando a cabo compara-

ciones entre las reacciones de los alumnos y as

llegar a las conclusiones.

Se puede medir una o varias variables en un

momento dado. Tambin se pueden medir varias

variables y su relacin en el tiempo. Recoge los

datos en un solo momento, en un tiempo nico.

Por ejemplo, si realizamos una investigacin con

nuestros alumnos en el primer da de clase del

ao, para saber cules son los niveles de ansiedad

y de temor. Bajo este enfoque no experimental,debemos elaborar un diseo transversal o tran-

seccional.

En otras ocasiones, la investigacin busca com-

probar cmo evolucionan o cambian una o ms

variables a lo largo del tiempo. Nos interesa ana-

lizar cambios a travs del tiempo. Para este n, se

habla de un diseo a largo plazo, o longitudinal.

As, si queremos investigar el rendimiento aca-dmico de los alumnos del primer grado seccin

A y darles seguimiento hasta que se gradan de

secundaria, estaremos hablando de una investi-

gacin longitudinal.


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3.2 PLANTEANDO LAS

HIPTESIS

En este punto estamos ya listos para entrar en el

mbito de las hiptesis. La hiptesis de dene

como la respuesta tentativa a la pregunta de

investigacin.

Por tanto, la relacin entre las hiptesis de inves-

tigacin y las preguntas de investigacin debe

ser estrecha. Normalmente, estamos preparados

para formular las hiptesis despus de la revisinbibliogrca, pues tenemos ya un panorama ms

amplio sobre nuestro tema de investigacin.

Las hiptesis, pues, surgen despus de la

revisin bibliogrfca. Se plantean como res-

puestas a las preguntas de investigacin. En

este sentido,las hiptesis pueden tener fuentes

muy variadas:

Teoras existentes y su respectivo

anlisis

Generalizaciones empricas que par-

ten de nuestras propias experiencias

Observacin constante

Estudios e investigaciones que he-

mos rastreado

Especialistas y expertos consultados

No descartemos nunca a nuestra propia intui-

cin como docentes-investigadores, a la hora de

formular una hiptesis. Es posible que nuestra

misma experiencia e intuicin nos conduzcan a

la formulacin de hiptesis de gran relevancia.Ahora bien, siempre debemos ser cautelosos:

entre menos soporte emprico contenga una

hiptesis, pues mayor cuidado tendremos para

su formulacin, ya que no lo debemos hacer a la

ligera ni de manera supercial.

Saben cul es un problema muy comn y muy

grave que suele ocurrir en el momento de la

formulacin de hiptesis? Haber formulado lahiptesis sin haber realizado el rastreo bibliogr-

co correspondiente, por mnimo que ste sea.

Cuando esto ocurre, entonces corremos el riesgo

de formular una hiptesis a partir de una situacin

ya trillada y ms que comprobada. Podramos

tambin caer en la trampa de formular una hi-

ptesis sobre cualquier situacin que haya sido

contundentemente rechazada en investigacionesanteriores. He aqu, de nuevo, la importancia del

rastreo bibliogrco. Analicemos y discutamos

esta hiptesis: Los seres humanos pueden vivir

bajo el agua sin la ayuda de tanques o de cual-

quier otro equipo provisor de oxgeno.

Caractersticas de una hiptesis

Las hiptesis cuentan con sus propias caracte-rsticas. Estas caractersticas vendran a ser los

requisitos que debe presentar toda hiptesis:

1. Hacen referencia a una situacin real.

Por ejemplo, si decimos que a mayor


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didctica por parte del maestro, mayor

aprendizaje en los alumnos; podra

comprobarse en cualquier escuela decualquier lugar del mundo. Debemos

ms bien referirnos a la situacin con-

textual real en la que comprobaremos-o

rechazaremos-la hiptesis.

2. Los criterios o variables de la hiptesis

deben ser precisos y lo ms concretos

posible. Es decir, si hablamos de la de-

construccin del otro podramos no estarsiendo lo ms concretos posible.

3. La interrelacin entre las variables debe

ser lgica. No podemos constatar la

relacin entre las huelgas de docentes

en Honduras y el nivel de reprobacin

escolar en Costa Rica.

4. Los componentes de la hiptesis deben

contar con referentes en la realidad. No

podemos hipotetizar sobre el espritu

sublime del docente en Nicaragua en

comparacin con el espritu sublime del

docente en Guatemala.

5. Las hiptesis deben contar con la dispo-

nibilidad de tcnicas para probarlas. Estoimplica que al formularla, debemos estar

seguros que existen tcnicas y herramien-

tas de investigacin para comprobarla, si

es posible desarrollar estas tcnicas en

nuestra investigacin, y si estn a nuestroalcance.

Tipos de Hiptesis

Debemos conocer los diferentes tipos de hip-

tesis que han llegado a clasicar los tericos.

Esta clasicacin es la siguiente: (1) hiptesis

de investigacin; (2) hiptesis nula; (3) hipte-

sis alternativa;(4) hiptesis estadstica. A con-tinuacin, aprenderemos el signicado de esta

clasicacin.

(1) Hiptesis de investigacin

Estas hiptesis proponen las posibles relaciones

entre dos o ms variables. Normalmente se sim-

bolizan como H1, H2, H3, H4, etc., para facilitar

el trabajo con ellas. Por ejemplo, se establece

la relacin entre la variable autoestima con la

variable rendimiento acadmico y la variable

inteligencia emocional en una hiptesis que

plantea (H1) a mayor autoestima en los alum-

nos, mayor rendimiento acadmico en el aula;

y (H2) a mayor inteligencia emocional, mayor

rendimiento acadmico en el aula.

(2) Hiptesis nula

Podramos decir que la hiptesis nula es el rever-

so de la hiptesis de investigacin. Por tanto, la


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hiptesis nula, segn Fisher, es la negacin de la

hiptesis de investigacin. Es decir: las hiptesis

nulas sirven para refutar o para negar lo que yaarma la hiptesis de investigacin. Se simbo-

lizan como H0, en tanto que es la contrapartida

de la hiptesis de investigacin.

Si la hiptesis de investigacin es los alumnos

del primer ciclo bsico le prestan mayor atencin

en clase a las maestras de gnero femenino, la

hiptesis nula sera la siguiente: los alumnos del

primer ciclo bsico no le prestan mayor atencinen clase a las maestras de gnero femenino,

(3) Hiptesis alternativas

Tal como su nombre lo indica, las hiptesis alter-

nativas se reeren a otras posibilidades alternas

no expresadas en la hiptesis de investigacin

ni en la hiptesis nula. Se constatan como otrashiptesis de investigacin adicional a la hiptesis

de investigacin ya planteada. As, ofrecen otro

tipo de descripciones, en ms posibilidades, y se

simbolizan por Ha. Si la hiptesis de investiga-

cin estipula queel fracaso escolar se da en el

25% de los alumnos en el primer grado de bsi-

ca y la hiptesis nula establece que el fracaso

escolarno se da en el 25% de los alumnos en el

primer grado de bsica; entonces la hiptesisalternativa (Ha) arma que el fracaso escolar se

da en el 15% de los alumnos en el primer grado

de bsica

(4) Hiptesis estadstica

Las hiptesis estadsticas vendran a ser unaespecie de traduccin. Trasladan las hiptesis

de investigacin, las nulas y las alternativas en

trminos estadsticos. Es decir, transforman los

tres tipos de hiptesis anteriores en smbolos

estadsticos. De aqu que se puedan formular

nicamente cuando realizamos investigaciones

de carcter cuantitativo, por la naturaleza cuan-

titativa de los datos que sern recogidos y ana-

lizados, tales como nmeros, porcentajes, tasas,promedios, proporciones.

Veamos un ejemplo. Esta es la hiptesis de investi-

gacin: El promedio mensual de calicaciones en

matemticas de los alumnos del segundo grado de la

Escuela Jos Cecilio del Valle es menor a 85%.

1. La hiptesis estadstica es la siguiente:

Hi: ? < 85%(el promedio mensual es menor a 85%)

2. La hiptesis estadstica nula es la siguiente:

Hi: ?> 85%

(el promedio mensual es mayor a 85%)

3. La hiptesis estadstica alternativa es la si-

guiente:

Hi: ?= 85%(el promedio mensual es igual a 85%)


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Cules hiptesis debemos presentar en nues-

tra investigacin?

Esta es una pregunta para la cual an no existe

el consenso. En algunos casos, se presentan

solamente las hiptesis de investigacin. En

otros, se presentan conjuntamente con la nula;

en otras, solamente la nula. A veces, se pueden

presentar los tres tipos de hiptesis traducidos

a hiptesis estadsticas. Como en otros aspectos

de la vida cotidiana, es el contexto y la decisin

del investigador lo que determinar la forma depresentacin.

Por qu son importantes las hiptesis?

Las hiptesis son muy importantes, especial-

mente en la investigacin cuantitativa, por las

siguientes razones:

1. Se conforman como las guas de la in-

vestigacin. Cuando se formulan, nos

ayudan a enfocarnos en lo que tratamos

de buscar y de probar; por tanto, dotan

de orden al proceso.

2. Poseen una funcin descriptiva o ex-

plicativa, segn cada caso. Cuando una

hiptesis se comprueba como verdadera,o si se rechaza, en cualquiera de los casos

se arroja valiosa informacin sobre lo

que investigamos.

3. Prueba teoras cuando se comprueban

las hiptesis como veraces. Entre ms

hiptesis de una teora se vayan com-probando, ms se fortalece y robustece

la teora.

4. Sientan el precedente para la construccin

de nuevas teoras. Muchas hiptesis no

se encuentran ligadas con teora alguna,

pero puede ser que con al comprobacin

de una hiptesis, se pueda construir la

base para una teora.

3.3 QU SON LAS

VARIABLES?

Las hiptesis se encuentran ntimamente liga-

das a las variables. Cada vez que se formula

una hiptesis, es indispensable llegar a denircules son los trminos de esta hiptesis. Estos

trminos son las variables. Las variables, pues,

se reeren a las posibilidades de cambio de un

objeto o condicin que asume ms de un deter-

minado valor.

Por ejemplo, como investigadores-docentes,

nos interesa investigar la actitud de los alumnos

hacia la asignatura de educacin fsica. Sin duda,las actitudes hacia esta asignatura pueden ser

muy variadas; de hecho, seguramente son muy

variadas entre el grupo de alumnos. En tanto que

cada actitud vara y que asume ms de un valor,


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se le conoce como variable en investigacin

educativa.

Las variables en esta investigacin sobre la

actitud de los alumnos hacia la asignatura de

educacin fsica son las siguientes:

Las diferentes opiniones de los alum-

nos.

Las actividades de aprendizaje que

planica el profesor para esta clase.

Los efectos de estas actividades de

aprendizaje sobre los alumnos.

Observemos cmo las propiedades a las cuales se

les llama variables, son utilizadas para describir

un atributo del objeto de investigacin que asu-me ms de un valor en un conjunto de referencia.

Por ejemplo: las variables utilizadas para des-

cribir las propiedades del fsico de una persona

podran ser la estatura o el peso. Evidentemente,

estas variables tomaran valores diferentes para

cada una de las personas.

De acuerdo con sus caractersticas, estas va-

riables se agrupan en diversas categoras odimensiones. Cuando las variables describen

diferentes propiedades, stas forman un solo

grupo o conjunto, al cual se le denomina escala.

Existen cuatro escalas para la recoleccin de

datos cuantitativos:

1) la escala nominal;

2) la ordinal;

3) la de intervalos;

4) la de razn o proporcin.

En educacin, utilizamos mayormente las escalas

nominales y ordinales, debido a su naturaleza en

particular. Podremos conocerlas a continuacin.

Las escalas nominales

Las escalas nominales resultan muy tiles

para colocar los casos dentro de categoras y

determinar su frecuencia.Veamos:

*Cuntas de las personas entrevistadas en unsupermercado tienen prejuicios raciales?

*En qu tipo de urbanizacin- urbana, rural, su-

burbana- viven los estudiantes de una seccin de

la asignatura de estadstica en la universidad?

*Cul es el sexo del total de graduados de la uni-

versidad en este ao? (masculino o femenino)

Es necesario rearmar que cada caso pertenece

nicamente a una categora. O sea, ningn casopuede tener la propiedad de hombre o mu-

jer simultneamente. No se establece ningn


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orden en particular ni de preferencia. Tampoco

se llegan a clasicar en rangos o escalas segn

las propiedades; por ejemplo, no se establece silos hombres son superiores o inferiores a

las mujeres.

Un ejemplo de la aplicacin de esta escala es

la categorizacin de estudiantes universitarios

con nmeros de carns para su identicacin.

Las escalas ordinales

Ahora bien, si adems, la intencin de la med-

icin es la de establecer una relacin de orden

entre las variables, digamos que con respecto al

mayor o menor grado en que poseen la propiedad

descrita, stas se agruparn en un tipo distinto de

escala, el cual mostrar el orden de recurrencia

de las mismas.Este tipo de escala se denomina

escala ordinal.

Analicemos el siguiente caso:

Si deseamos investigar a qu estatus

socioeconmico pertenece cada per-

sona que compra comida rpida en un

restaurante del centro de la ciudad, los

clasicaramos como clase baja, clase

media, o clase alta en la escala ordinal.

Otro ejemplo de la aplicacin prctica

de esta escala es la clasicacin de los

estudiantes segn el nivel de rendimiento

acadmico: nivel alto, medio o bajo.

Las escalas de intervalos

Existe una tercera dimensin que no slo difer-

encia categoras y establece orden entre ellas,

sino tambin determina la distancia entre las

diversas categoras. Es la escala de intervalos,

que emplea unidades constantes de medicin; por

ejemplo: pesos o centavos, grados centgrados,

metros, minutos o segundos.

Es el resultado de la medicin de cada categora

con unidades iguales, que reejan la distancia

entre las categoras: igual o distinta a la distan-

cia que separa a otras categoras. Estos clculos

requieren de operaciones estadsticas. Veamos

un ejemplo de este tipo de escala:

Las siguientes puntuaciones de la ltimaprueba de estadstica:

Mara 98

Luis 97

Alfredo 93

Sandra 89

Ricardo 85

Cecilia 80


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Las escalas de razn o proporcin

Existe un cuarto tipo de escala, que adems dediferenciar categoras y establecer un orden y

distancia entre ellas, permite su comparacin

proporcional, o sea, permite determinar en qu

proporcin es mayor una categora que otra.

Este tipo de comparacin rene todas las pro-

piedades de los nmeros naturales, es decir,

distincin, orden, distancia y origen. Esta es la

escala de razn o proporcin.

Como ejemplo de la escala de razn o proporcin,

tomemos dos medidas de peso: kilos y libras.

En resumen, existen cuatro niveles de medida que

dan lugar a cuatro tipos de escalas: la nominal, la

ordinal, la de intervalo, y la de razn.

Defnicin conceptual de las variables

En toda investigacin, realizamos la denicin

conceptual cuando le asignamos un signicado

especco a nuestra variable, segn la naturaleza

de la investigacin. Es en realidad, un proceso de

creacin lingstica. La denicin conceptual de

la variable que le hayamos asignado deber ser la

misma por lo menos dentro de la investigacin.

Cuando hablamos de la actitud de los alumnos

hacia la asignatura de educacin fsica: a qunos referimos? Qu entendemos por actitud?

De acuerdo con este tema de investigacin, po-

demos conceptuar la actitud como la tendencia

o predisposicin perceptiva que orienta a actuar

de manera determinada frente a la asignatura de

educacin fsica como estmulo. Esta denicin

que le asignamos vendra a ser la denicin

conceptual de la variable actitud en esta in-

vestigacin.

Defnicin operacional de las variables

Recin hemos denido conceptualmente la va-

riable actitud, a estudiarse en esta investigacin.

Pero no basta con denir conceptualmente las va-

riables de una investigacin. Es necesario ir ms

all y denirlas operacionalmente; es decir, cmooperaremos con ellas. As, la denicin opera-

cional incorpora el conjunto de procedimientos

que constituirn las actividades de medicin de

la investigacin. Toda denicin operacional de

variables nos especica qu es lo que debemos

hacer para medir esas variables.

Si la variable es la temperatura corporal de

los alumnos, una denicin operacional sera

medirla con un termmetro. Si la variable es la

inteligencia, entonces una denicin operacional

para ella sera aplicar un test de inteligencia, o

un inventario de habilidades. Si la variable es

Kilos 0 1 2 3 4 5

Libras 0 2.2 4.4 6.6 8.8 11


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el aprendizaje de las matemticas, la denicin

operacional puede ser una prueba de competen-

cia matemtica, un trabajo-proyecto y ejerciciosprcticos. Vemos cmo no es necesario que exista

una sola manera de denir operacionalmente una

variable.

El docente-investigador

deber seleccionar la mo-

dalidad que le arroje ms

informacin, en vista de

su adecuacin al contextoparticular y a su precisin

segn los objetivos de la

investigacin.

Nuevamente, aparece la

revisin bibliogrca en escena: si se ha realizado

el rastreo terico de manera cuidadosa y apro-

piada, se puede entonces contar con una gamamucho ms amplia sobre las deniciones opera-

cionales de las variables. Cuando se formula la

hiptesis, entonces se sugiere cmo se realizar la

operacionalizacin de las variables, pero cuando

se elaboran los instrumentos de recoleccin de

datos se pueden revisar para su mejor adaptacin

al contexto en particular.

Cuando una variable es de familiaridad generali-zada, no requiere ser denida conceptualmente.

Ahora bien, toda variable debe contar con una

denicin operacional, de modo que se orienta

el proceso operativo de la investigacin.

Analicemos este ejemplo:

3.4 EL MUESTREO

El muestreo existe debido a que, en algn mo-mento, se levanta una debilidad: cuando lasinvestigaciones son amplias y muy extensas,entonces se debe extraer una muestra de la poblacin completa, para tomar precisamente,una segmento de sta.

Por eso es que en una investigacin se habla de la

poblacin como el gran todo y de la muestra

como un segmento de sta. Ambas se reeren a

1. Variables Actitud hacia la edu-cacin sica

Educacin sica

2. Defnicin

conceptual

La tendencia o predis-

posicin perceptiva

que orienta a actuar de

manera determinada

rente a la asignatura deeducacin sica como

estmulo

La asignatura escolar

mediante la cual se desar-

rollan las competencias

corporales y kinestticas

relacionadas con la saludy con la motricidad fna y

gruesa de los alumnos.

3. Defnicin

operacional

* Observacin de las

clases* Entrevistas a los alum-

nos sobre el particular

* Revisin de las calif-

caciones y el desempeode los alumnos en esta

asignatura


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en que la muestra es una parte representativa de

la poblacin. Denamos estos trminos:

Poblacin: es el conjunto de la totalidad

de todos los casos que responde con una

serie de especicaciones delimitadas

por una investigacin.

Muestra: Es un subgrupo que se des-

prende de la poblacin.

Los elementos bsicos de toda muestra son dos:(1) la base; o sea, el listado de la poblacin de

la cual se obtiene la muestra; y

(2) la unidad de anlisis; o sea, cada uno de los

sujetos enlistados que se encuentran en la base.

La seleccin de una muestra responde a la pre-

gunta:quines van a ser medidos? Esto, claro

est, depende estrechamente de la denicin delproblema de investigacin y los objetivos de la

misma. Si deseamos investigar sobre el impacto

de la televisin en la conducta de los nios, al

delimitar la muestra, debemos denir primera-

mente cul es nuestra unidad de anlisis. Cul

sera nuestra unidad de anlisis para esta inves-

tigacin? Es fcil distinguir que en este caso se-

ran los nios, en primera instancia. Ahora bien:

cules nios? Porque podran ser los nios delmundo, los de Amrica Latina, o los de Centro-

amrica. Sera sumamente extenso y ambicioso

el referirnos a poblaciones tan grandes.

Podran ser, pues, los nios del pas, o los de la

ciudad y ms an, los de la escuela, o los del

barrio. En este caso, denimos los lmites de poblacin de la siguiente manera: todos los

nios y nias de nuestra ciudad, que cursen el

tercer ciclo (sptimo, octavo, y noveno grados)

de la escuela bsica del sector pblico y privado.

Esta denicin, pues, elimin a todos los nios y

nias que no vivan en nuestra ciudad, que estn

en los grados inferiores al sptimo grado, y a los

que no asisten a este ciclo de la escuela. As, la

investigacin se torna factible y menos costosa ycompleja que investigar todos los nios y nias

de la ciudad, o del pas, o de centroamrica.

Hay que detenernos a reexionar en algo im-

portante: no creamos equivocadamente que

una poblacin amplia y grande es requisito

para desarrollar una buena investigacin. La

calidad de nuestra investigacin depender denuestra capacidad para delimitar la poblacin de

manera clara, de acuerdo con los objetivos de la

investigacin.

La muestra se redacta denindola de la si-

guiente manera: La poblacin comprende a

todos aquellos nios y nias que, en el ao

2003, cursen el tercer ciclo (sptimo, octa-

vo, y noveno grados) de la escuela bsica delsector pblico y privado de nuestra ciudad.

Operativamente, la muestra es una eleccin de

unidades dentro de un conjunto, que no es otro

que la base de la muestra. El principio bsico


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62

en el proceso de la muestra es hacerlo de tal

modo que cada elemento de la poblacin tenga

la misma probabilidad de resultar electo.

As, las caractersticas de la muestra deben re-

producir en pequeo lo ms exacto posible

las caractersticas de la poblacin. Las ventajas

de la muestra en relacin a la poblacin son las

siguientes:

1. Es mucho ms fcil y rpido encuestar

una muestra relativamente reducida, enrelacin con encuestar a la poblacin

completa.

2. Es mucho ms rpido analizar los resulta-

dos de la muestra que los de la poblacin

entera.

3. Una muestra correctamente definida

permite mayor profundizacin en el

tema, aunque se espera que se encuentreafectada por el error natural de limitar el

gran todo a una parte ms pequea.

3. 5 LOS INSTRUMENTOS

DE RECOLECCIN DE

DATOS

En medicina, nos referimos a las pinzas y al

bistur como los instrumentos del mdico. Conestos instrumentos, el mdico logra operar al

paciente, segn la necesidad del caso. Los in-

vestigadores tambin cuentan con sus propios

instrumentos. stos son utilizados para medir

las variables, segn la necesidad del caso.

Los instrumentos de investigacin son impor-

tantes, especialmente si nosotros realizamos

investigaciones en nuestra aula de clases. No

es necesario salir a comprar un instrumento

caro y pre-elaborado. Con mucha sensibilidad,

el investigador puede fcilmente elaborar sus

propios instrumentos por medio de los cuales

recolectar los datos que requieren las variablesque operacionaliz. Los instrumentos en la mano

del docente-investigador, le permiten:

Registrar lo que observa y lo que

manipula

Conservar lo que observa y manipula

Retornar a lo que observ y manipul

para reutilizar la informacin

Es posible realizar estas tareas cuando el instru-

mento presenta consistencia en trminos de los

resultados. Es decir, si elaboramos un cuestiona-

rio como instrumento, no debemos cambiar las

preguntas despus de habrselo aplicado a tres

sujetos, y luego volver a cambiar. Los resultados

no seran dedignos por esta razn.

En nuestra aula podemos elaborar nuestros propios

instrumentos y emplearlos para investigar fen-

menos que se dan en ella. Segn el planteamiento


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del problema y segn el tipo de investigacin que

realizaremos, as debemos: (1) concebir el instru-

mento y (2) disear el instrumento. Concebir elinstrumento es una fase muy importante, pues es

en este momento en que se toman las decisiones

al respecto. Cuando esta fase est clara, enton-

ces podemos concebir el instrumento. Para ello,

debemos saber qu es lo que deseamos registrar.

Las variables que manejaremos no nos otorgarn

esta informacin. Tambin es necesario haber

decidido qu tipo de investigacin desarrollare-

mos. Acto seguido, debemos tomar la denicin

operacional de la variable, y preguntarnos cules

son los indicadores de la variable, ya que estos

instrumentos deben recoger sus manifestaciones;

no registrar la variable como tal. Pensemos en

qu estrategias debemos utilizar para obtener los

datos que deseamos, y consideremos quin es la

unidad de la muestra: nios, adolescentes, adultos,

ancianos, casados, solteros, etc.Lo ms delicado del instrumento talvez lo sean

las instrucciones. Unas instrucciones claras per-

mitirn un buen uso del instrumento, obteniendo

nosotros los datos requeridos. Si no estn claras

las instrucciones, entonces tendremos datos poco

dedignos, que no pueden sustentar ninguna in-

vestigacin. A estas instrucciones tambin se les

conoce como protocolo del instrumento.

El resto del instrumento es el cuerpo. El cuerpo

del instrumento depender del contenido: puede

ser una encuesta, cuestionario, o un registro de

observacin estructurada. Tambin pueden ser

artefactos, tales como una cmara de video o

fotogrca, o una grabadora.

Caractersticas de un instrumento

Un instrumento puede ser evaluado como apto

o apropiado para su utilizacin, segn los resul-

tados que arroja. Se dice que un instrumento es

apropiado para ser utilizado si los resultados que

proporciona poseen:

Validez

Conabilidad

Podemos decir que no es el instrumento el que

posee validez o conabilidad, sino los resultados.

La validez, como propiedad, no corresponde al

instrumento que se utilice, sino a las inferenciasrealizadas con respecto a los resultados.

La conceptualizacin actual de lo que es validez

sostiene que es una propiedad de los resultados de

la medicin, mientras que la conceptualizacin

tradicional la consideraba como una propiedad

del instrumento a utilizar. Meesick y Moss (1989,

1992; citados por Esquivel, 1999) arman que las

pruebas no poseen validez ni conabilidad; sola-mente las inferencias que se realizan sobre las res-

puestas proporcionadas, en funcin siempre de las

personas que responden y del contexto en mencin:


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los factores del ambiente y las condiciones de la

medicin. La validez es, hoy da, un concepto ms

holstico y unitario, y no un constructo compuestopor otras partes, como se pensaba anteriormente.

La conabilidad se reere al grado de conanza

en los datos obtenidos. Entre menos ambiguos

sean los datos que arroja un instrumento, mayor

conabilidad tendr, y menor error. Debemos

saber que todo producto humano es perfectible.

Por tanto, cualquier instrumento, aunque haya

sido elaborado con cuidado y control, siemprecontar con un grado de error.

Existe una manera de evaluar la conabilidad

por medio de mtodos estadsticos: bajo la con-

abilidad como equivalencia, la estabilidad, y

la consistencia interna. La conabilidad como

equivalencia se mide construyendo dos instru-

mentos que midan los mismo indicadores, yaplicarlos para ver si los datos proporcionados

son los mismos. No debiese importar con cul

instrumento se trabaj; los resultados deberan

ser aproximadamente los mismos.

La conabilidad como estabilidad se mide apli-

cando el mismo instrumento dos veces, a un

mismo grupo, con un tiempo intermedio. Luego

se analizan los resultados para conrmar si stos

han sido los mismos a travs del tiempo, puesno deberan variar. La conabilidad como con-

sistencia interna mide el grado de relacin entre

los diferentes temes o preguntas que conforman

el instrumento.

Los instrumentos de recoleccin de datos del or-den cuantitativo son, por lo general, el cuestionario

auto-administrado, que cada sujeto contestar por

s mismo, y la observacin estructurada. Se debe

planicar dnde se aplicarn y el momento para

hacerlo.

El cuestionario

El cuestionario es, prcticamente, un inventariode preguntas dirigidas a la recoleccin de ciertos

datos relacionados con la variable que se preten-

de medir. As, no contienen cualquier pregunta.

El cuestionario posee dos tipos de preguntas:

abiertas o cerradas.

Las preguntas cerradas consisten en preguntas

con respuestas previamente delimitadas por el

investigador. Esta delimitacin corresponde a

categoras que luego el investigador emplea para

analizar los datos recolectados.

Por ejemplo:

1. Cuntas horas al da estudias?

(3 o ms) (1 o 2) (menos de 1)

2. Cuntas horas al da ves televisin?

(3 o ms) (1 o 2) (menos de 1)

3. Te gusta asistir a la escuela?

(si) (no)


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El encuestado, pues, elige la opcin-entre las que

se le han proporcionado de antemano- que respon-

da ms adecuadamente a la pregunta realizada.

Las preguntas abiertas, al contrario, no cuentan

con respuestas predeterminadas. Por tanto, no de-

limitan de antemano las alternativas de respuestas.

stas talvez sean ms complejas de tabular, ya que

ofrecen una innidad de categoras de respuestas.

Por ejemplo:

1. Cuntas horas al da estudias?_____________________

2. Cules son tus programas de televisin

favoritos?

_____________________

3. Por qu te gustan estos programas?

_____________________

No existe un tipo de pregunta ms conveniente

que otro. Ambos tipos poseen tanto ventajas

como desventajas. La decisin sobre qu tipo

utilizar queda en manos del investigador-docente,

segn la necesidad del planteamiento del pro-

blema. Algunos instrumentos pueden contener

nicamente preguntas cerradas; otros, pregun-

tas abiertas, Y ms an, otros pueden contener

ambos tipos.

Las ventajas y desventajas de las preguntas ce-

rradas son las siguientes: son fciles de codicar

y de preparar para ser analizadas. Tambin son

fciles de responder por parte de los encuestados

y toman menos tiempo en ser llenados. Esto es

sumamente ventajoso si nuestra muestra es gran-de. La desventaja es que limitan las respuestas

dadas por la muestra, pues slo existen esas

opciones, y a veces, no describen con exactitud

cada caso.

Las preguntas abiertas son tiles si no se tiene

informacin sobre cules seran las posibles

respuestas de los investigadores. Su ventaja es

que permiten mayor profundizacin y amplanla informacin recolectada. La desventaja es que

son difciles de codicar, clasicar y preparar

para el anlisis, precisamente por la multiplicidad

de categoras.

3.6 Medidas

En la investigacin cuantitativa existe siemprela recogida de datos. La recoleccin de estos

datos implica un gran esfuerzo por parte de no-

sotros los docentes-investigadores. Pero la fase

de recoleccin de datos es slo el inicio de lo

que es el anlisis estadstico.

Para realizar el anlisis estadstico, la recoleccin

de los datos es la materia prima que nos permite

obtener conclusiones y comprobar hiptesis.Ahora bien, qu hacer con los datos?


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As como el carpintero transforma madera en ti-

les muebles, as nosotros como docentes-investi-

gadores transformamos los datos en crudo querecolectamos como nmeros desordenados en un

conjunto de medidas organizadas y signicativas.

El primer paso en la transformacin es ordenar

los datos en una distribucin de frecuencia en

forma de tabla. Las tablas se titulan claramente

para su pronta identicacin.

Estudiantes de ambos sexos que asisten a una

jornada contra el SIDA

______________________________________

Sexo del estudiante Frecuencia

______________________________________

Masculino 24

Femenino 26

Total 50

Si hubiese una segunda jornada contra el SIDA,

y a sta asistieran menos hombres (20), pero

ms mujeres (28); podemos establecer una com-

paracin de ambas distribuciones utilizando las

proporciones y porcentajes.

Las proporciones y porcentajes son tiles para

estandarizar distribuciones de frecuencia por

tamao, que vendra a ser una forma de comparargrupos a pesar de las diferencias en las frecuen-

cias totales. La proporcin compara el nmero

de casos en una categora dada con el tamao

total de la distribucin, dividiendo el nmero

de casos de una categora por el nmero total de

casos en la distribucin.

En el caso de la primera jornada contra el SIDA,

para encontrar la proporcin de hombres que

asistieron, se divide as: P= f/n; o sea, 24/50= .48.

Por consiguiente, decimos que 24 hombres entre

un total de 50 estudiantes asistentes se expresa

en la proporcin de .48.

A pesar de la utilidad de la proporcin, muchas

veces se preere expresar el tamao relativo de

una serie de nmeros en trminos del procentaje,

que sera la frecuencia de ocurrencia por cada

100 casos: (%= (100) f/n

Es decir, multiplicamos la proporcin anterior

de (.48) por 100, para obtener el porcentaje del

48% de hombres asistentes.

Medidas de Tendencia Central

Como investigadores-docentes, nos interesa po-

der encontrar un nmero nico que represente el

promedio tpico de un conjunto de puntajes.

A esto, en la investigacin social, se le conoce

como medida de tendencia central, porque busca

la ubicacin en el medio o centro de una dis-

tribucin en la cual la mayora de los puntajesse concentran. Las tres medidas de tendencia

central ms conocidas son la moda, la media, y

la mediana.


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La Moda

La moda, o (Mo) es el puntaje que ms se repiteen una distribucin. Es ms fcil encontrarla por

inspeccin, que por clculo. Por ejemplo, en un

conjunto de datos referentes a edades de alumnos

en primer grado, la moda es la edad que se repite

con ms frecuencia:

6, 8, 7, 6, 8, 6, 8, 6, 7, 9, 6.

Cul es la moda para ese conjunto de datos

sobre edades de alumnos del primer grado? Siinspeccionamos el conjunto, es fcil detectar

que la moda es 6.

La Mediana

Cuando tenemos casos de puntajes ordinales o

por intervalos, podemos localizar la mediana

(Mdn) porque se encuentran organizados enorden de actegoras, de alto a bajo o viceversa.

La mediana es el punto ms cercano al medio en

una distribucin. Por eso se considera la mediana

como la medida de tendencia central que corta la

distribucin en dos partes iguales. Cuando hay

un nmero impar de casos, entonces la mediana

ser por lgica el caso que cae exactamente en la

mitad de la distribucin. La posicin la mediana

se puede localizar por inspeccin o por frmula:Posicin de la (Mdn)= N+1

2

En los puntajes 11, 12, 13, 16, 17, 20, 25;

podemos dividir los nmeros de modo que

permanezcan 3 a cada lado, quedando as el 16

como la mediana de la distribucin. Si obtenemos

la mediana por clculo, entonces, sumamos 7(nmero de datos) + 1, lo cual es equivalente a

8. El 8 lo dividimos entre 2, tal como lo indica

la frmula, obteniendo 4. Nuestra mediana es

el cuarto nmero de izquierda a derecha o vi-

ceversa.

La Media Aritmtica

La media aritmtica, o media, es la medida detendencia central ms utilizada. Equivale al

centro de gravedad, o sea, el punto alrededor

del cual se equilibran las desviaciones positivas o

negativas. La desviacin indica la distancia entre

cualquier puntaje no procesado y la media, y se

encuentra restndole la media a cualquier puntaje

no procesado. Ms adelante nos detendremos en

el concepto de desviacin.Por ahora, nos intere-sa la media. La media se obtiene sumando un

conjunto de porcentajes, y dividiendo entre el

nmero de stos. La media es, pues, la suma de

un conjunto de puntajes divididos entre el nmero

total de puntajes del conjunto. As, si queremos

encontrar la media del peso de nuestro grupo

de amigos: 125, 168, 110, 154; sumamos los

puntajes, que equivalen a 557; y dividimos este

total entre el nmero de puntajes (4); lo cual nosarroja una media de 139.25 libras.


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Medidas de Dispersin o Variabilidad

En vista de que las medidas de tendencia centralnos ofrecen slo un cuadro incompleto de un

conjunto de datos, y por tanto, al utilizarlas

solas, pueden conducirnos a una conclusin

errnea, las medidas de dispersin son otra op-

cin complementaria. Qu son las medidas de

dispersin o variabilidad?Veamos. La dispersin

o variabilidad reeja un ndice sobre cmo estn

diseminados los puntajes alrededor del centro de

la distribucin.

Cul es la utilidad de las medidas de disper-

sin? Es sencilla. En un esfuerzo por describir

un conjunto de nmeros, ya sabemos que es de

utilidad ubicar el centro del conjunto de datos,

conocido como la media. Podemos obtener una

descripcin mucho ms completa del conjunto

de datos si medimos qu tan dispersos estn losdatos alrededor de dicho punto central.

Las medidas de dispersin son las unidades de

medida utilizadas para mostrar el comportamien-

to de los datos con respecto a la media; stas

miden qu tanto se dispersan los datos alrededor

de su media. Analizar el comportamiento que

siguen los datos requiere de la aplicacin de

varias medidas.

En una tabla, diagrama o histograma, se podr

apreciar el comportamiento de las variables, las

cuales tendern a acercarse o alejarse de la media.

Si la dispersin es pequea, los datos tienden a

agruparse cerca de la media, si se alejan de ella,

se deduce que la dispersin es grande.

Existe una variedad de medidas de dispersin

cuya aplicacin resulta, en ocasiones, un poco

compleja. Solamente tres de stas son amplia-

mente utilizadas:

El rango: Es la medida de dispersin ms

simple. El rango es simplemente la dife-

rencia ms alta y la ms baja. Su ventaja

es que es fcil de calcular. Su desventajaes que considera slo dos de los cientos

de datos mientras ignora el resto.

La varianza: Es el promedio de las desvia-

ciones (dispersiones) respecto a su media,

elevadas al cuadrado.

La desviacin estndar: Es la raz cuadradade la varianza. La desviacin estndar

viene a ser la raz cuadrada de la media

de las desviaciones de la media de una

distribucin, elevadas la cuadrado.La

frmula para calcular la DE es sencilla,

y podemos utilizar una calculadora para

ese n.

Introduccin a los Pasos

Paso 1: Elevamos cada puntaje al cuadrado.

Sumamos el total de estos puntajes


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al cuadrado. El resultado tambin lo

elevamos al cuadrado.

Paso 2: Obtenemos la media de los puntajesoriginales sin procesar, y la elevamos

al cuadrado.

Paso 3: Dividimos la suma de los puntajes

no procesados elevados al cuadrado

entre el nmero total de puntajes, y

de este nmero restamos la media

elevada al cuadrado de los puntajes

no procesados.

Esta es nuestra desviacin estndar!

Veamos la funcin de las medidas de dispersin

o variabilidad en el siguiente cuadro. Cmo se

traducen ests funciones en la prctica de aula?

Para qu sirven en la realidad?

Analicemos el siguiente caso, tomando en cuenta

la naturaleza de la variable a medir:

a. Margarita es una de las tres maestras de4to. grado de su escuela. Profesional-

mente, su desempeo es excelente. Sin

embargo, cree que puede hacer mucho

ms por sus alumnos.

Por esto quiere saber cmo est el rendi-

miento acadmico de sus alumnos con

respecto al rendimiento promedio de lasotras clases. El resultado de este anlisis

pudiera ayudarla a mejorar su prctica y con

esto, mejorar el rendimiento acadmico de

su clase. Tomemos como ejemplo los resul-

tados obtenidos en los tres grados, as:

Los tres grados tienen una media de 5. Se debe

concluir entonces que el rendimiento de los tresgrados es el mismo? La

respuesta es no. Si toma-

mos slo la media como

referencia sin ver las ob-

servaciones, corremos el

riesgo de concluir que los

tres grados son iguales.

Aplicar el rango nos permitira establecer la di-ferencia entre la observacin ms alta y la ms

baja. Esto nos dara una idea del punto ms alto

Varianza Desviacin

Estndar

Rango

Representa la fuerza con que se

relacionan las variables dependi-

entes e independientes

Representa la diferencia de

un elemento con respecto a la

media.

Muestra la amplitud de la

variacin de un fenmeno entre

un lmite menor y uno mayor

claramente identifcados.

Conjunto de

datos 1

(4to. grado A)

Conjunto de

datos 2

(4to. grado B)

Conjunto de

datos 3

(4to. grado C)

0, 5, 10 4, 5, 6 5, 5, 5 *

* Los datos que aqu observamos son el resultado de una evaluacin insti-

tucional, la cual evaluaba de 0 a 10 el rendimiento acadmico de cada clase.


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y el ms bajo en que se han dispersado los datos.

La varianza (+ su raz cuadrada) y la desviacin

estndar nos permitiran encontrar la cantidad enque cada una de las clases de 4to. gado se desva

de la media. La conclusin: El punto ms cerca-

no a la media (de los tres observados) tendra el

rendimiento ms alto.

La tecnologa nos puede auxiliar en estas tareas.

Si somos docentes-investigadores con poca o nin-

guna habilidad o destreza estadstica, hay buenas

noticias. Existe software informtico de apoyo,tal como el SPSS, que resulta recomendable a la

hora de querer hacer clculos estadsticos como

el anterior.

Uno de los retos que enfrenta la investigacin

socio-educativa, especialmente en Amrica La-

tina, tiene que ver no slo con el problema de

promover la investigacin como forma de crearconocimiento, sino con las destrezas y habili-

dades requeridas para iniciarnos como docentes-

investigadores. Una de esas destrezas se relacio-

na con la capacidad para leer y comprender los

resultados de las investigaciones realizadas por

otros investigadores y, que la comprensin de esa

informacin se traduzca en propuestas de cambio

en la cultura escolar tradicional.

Otra destreza se relaciona con la difusin de

nuestros esfuerzos y resultados de investigacin.

Para esto, no slo debemos estar preparados

para defender, argumentar y justicar nuestro

trabajo, sino tambin para que nuestro trabajosea criticado. Recordemos que no se nos critica a

nosotros como personas...sino, al trabajo realiza-

do. Revisemos nuestro trabajo incorporando las

observaciones recibidas. Todo proceso investiga-

tivo debe siempre ser sometido a crtica. sta es

una prctica sana y deseable, con n de mejorar

el proceso y de reducir cualquier posibilidad de

sesgo. As que nosotros, docentes-investigadoras

e investigadores del fenmeno educativo ennuestras aulas de clase, podemos someter nuestro

trabajo al anlisis y a la crtica como algo natural,

y como parte del proceso.

3.7 HAGAMOS

INVESTIGACIN

Resolvamos este reto

Organicemos un simposio. Un simposio es un

tipo de tcnica que permite la reunin de ex-

pertos en un tema enparticular, con el propsito

de estudiar ese tema a profundidad, exponiendo

todo asunto que se relacione con l...

El tema?: Los retos de la investigacin educativaen nuestra comunidad

Formemos nuestros grupos de trabajo.


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Tomando nuestro aprendizaje como fuente de

informacin y las pequeas investigaciones que

hemos realizado:

Discutamos los puntos principales apren-

didos durante este captulo en relacin

con el tema en cuestin. Realicemos un

resumen con los puntos ms relevantes.

Realicemos algn tipo de investigacin

bibliogrfica o entrevistemos a algn

experto a modo de recolectar informa-cin sobre el estado de la investigacin

educativa en nuestra comunidad, regin

o pas.

Analicemos nuestro contexto social y

determinemos los retos que encuentra

la investigacin educativa en nuestra

comunidad o centro de estudio.

Una vez nalizada nuestra investigacin,

preparmonos para organizar el simposio.

Seleccionemos a los expertos que

analizarn el tema y expondrn sus con-

clusiones pblicamente.

Demos oportunidad a que el pblicoparticipe, ya sea, a travs de opiniones o

preguntas.

Recordemos!

El simposio brinda a los expertos una opor-

tunidad para estudiar un tema a profundidady exponer todo lo relacionado con el tema.

Esto requiere de varios expertos que ex-

pondrn sus conocimientos sobre el tema,

adems de un moderador que conduzca el

dilogo entre los expertos participantes.

Al nalizar la actividad, elaboremos un glosario

con las palabras aprendidas durante el estudio de

este captulo. Asegurmonos de escribir las de-niciones correctas, utilizando palabras sencillas,

ejempliquemos si es necesario. Compartmoslo

con nuestros compaeros y compaeras.

Ampliemos nuestros conocimientos

Deseamos investigar los alumnos de la Escuela

Jos Trinidad Cabaas. Las variables de des-cripcin para este tipo de investigacin son las

siguientes:

Edad en aos

Gnero

Grado escolar

Rendimiento acadmico

Condicin acadmica (aprobado,

reprobado)Cules son las variables a utilizar? Enlistmos-

las a continuacin.


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Ahora, reunmonos en equipos de trabajo y deter-

minemos las variables de descripcin cuantitativaque ataen a nuestro grupo. Podemos tomar estos

ejemplos, pero debemos incluir otras ms. Luego,

compartamos nuestras variables de descripcin con

el resto de la clase. Compilemos todos los resultados

y mostrmoslas en una tabla similar a la anterior.

Identifquemos conceptos

Defnamos variables en accin

Trabajemos individualmente. Analicemos esta

hiptesis de investigacin. Desarrollemos una

tabla similar a la que se present en este captulo

para determinar las variables y sus deniciones

conceptuales y operacionales (ver pag.55).

HIPTESIS:

Las alumnas del primer grado de la Escuela

Centroamericana obtienen promedios de cali-

fcacin superiores a los alumnos varones del

mismo grado en la asignatura de espaol.

Identifcando escalas

Observemos cada una de estas tablas. Identi-quemos y anotemos qu tipo de escala de datos

representan.

Reaccionemos a lo Aprendido

Encuestando al grupo

En nuestros equipos de trabajo, identiquemosun fenmeno que hayamos observado en nuestra

clase. Formulemos un problema de investigacin

Var i a b l e Operac i on a l i z a c i n

Farenheit 0 10 30 100

Centigrados 35 50 86 212

Catolisismo 1

Judasmo 2

Islamismo 4

Anglicanismo 5


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con todos sus componentes y elaboremos una

encuesta que pretenda arrojar datos sobre este

fenmeno identicado. Apliquemos la encuestaa nuestros compaeros de aula. Tabulemos y

analicemos los resultados.

Organicemos una jornada-taller en la que cada

equipo presente su diseo y los resultados de la

investigacin. Estemos listos para criticar, cues-

tionar, y para ser criticados y cuestionados.

Apliquemos lo aprendido

Observemos este esquema en la parte inferior

de esta pgina. Discutamos cada componente

del esquema en grupo, resaltando la lgica del

proceso cuantitativo. Sigmoslo para desarrollar

nuestra propia investigacin.Podemos desarro-

llar este ejercicio en parejas, o en grupos de tres

como mximo.Cumplamos con los siguientes pasos

1. Formulemos el problema de investigacin.Incluyamos los objetivos y un breve marcoterico.

2 Denamos qu tipo de investigacin cuanti-tativa es.

3. Determinemos las hiptesis, especicando los

cuatro tipos de hiptesis si es posible.

4. Fundamentemos qu escala de produccin dedatos utilizaremos.

5. Realicemos una denicin conceptual y ope-racional de las variables.

6. Elaboremos un instrumento.

Determinemos su validez despus de aplicar-lo a una pequea muestra.

7. Analicemos los datos recogidos. Organicemos

los datos en una distribucin de frecuencia, y

utilicemos las medidas de tendencia central,

de dispersin o de variabilidad para este

anlisis.

8. Arribemos a nuestras conclusiones. Dmoslasa conocer al grupo.

Idea Generadora

Justifcacin

Planteamiento de hiptesis

Planteamiento del problema

Objetivos generales y especfcos

Revisin y rastreo bibliogrfco

Formulacin pregunta-problema y sub-preguntas

Documents

Abordando la investigación cuantitativa 3 de 5