Muestra Dato y Matriz de Datos Con Cuadro Julic3a1n[1]

7/24/2019 Muestra Dato y Matriz de Datos Con Cuadro Julic3a1n[1]

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Muestra, dato y matriz de datos


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1. Presentar sintticamente las principales cuestiones a considerar en la eleccin delas muestras en un proceso de investigacin. Vincular con metodologa cualitativay metodologa cuantitativa.

La imposibilidad unas veces, y otras el engorro de investigar a todos loscasos (personas, hechos, situaciones! relacionados con el ob"eto de investigacin,obliga a seleccionar un n#mero reducido de ellos, una muestra representativa$(%labunaga, &ristegui y 'elgosa, 1)* +!. La muestra es el material concreto detraba"o$ (ama"a, -uan, //+* 0! La venta"a principal de utili2ar una muestraestriba en el ahorro de tiempo, dinero y personal para reali2ar la investigacin.3ebe cumplir con tres condiciones b4sicas* a! 5epresentatividad* La muestradebe ser un universo en6miniatura7$ (%labunaga, &risteguiy 'elgosa, 1)* 81!9 b! :on;ian2a* debe garanti2ar la;iabilidad de los datos respecto del universo$ (o* la =eora del'uestreo indica en cada caso cu4ntos elementos se precisan.

La tendencia de an4lisis cuantitativo a generali2ar y universali2ar obliga a estudiartodos los casos y dado la imposibilidad de e;ectuarlo se seleccionan unos cuantos casosde muestra ?ue representan al colectivo.@n cambio los an4lisis cualitativos estudiannormalmente un individuo, una situacin, por lo ?ue el tama>o de la muestra obedece auna seleccin por parte del investigador.@l muestreo probabilstico A en ?ue podemossaber a priori, mediante leyes estadsticas, la probabilidad ?ue tiene cada uno delos miembros del universo de salir seleccionadoB est4 ligado a la investigacincuantitativa,y el no probabilstico A en ?ue los su"etos no son elegidos por a2ar sino de ;ormaintencional o controladaB a la investigacin cualitativa.

@l investigador puede ;i"ar de antemano* a!sumargen de error* cuantomenorseaelmargen de error, mayor ser4 el tama>o de la muestra eCigido$ (%labunaga, &risteguiy

'elgosa, 1)* 8D!9 b! el nivel de con;ian2a* @l tama>ode un EsicF muestraser4 tantomayor cuanto m4s alto sea el nivel de con;ian2a con el ?ue el investigador deseetraba"ar$ (o de la muestra.

. Presentar en una carilla la estructura cuatripartita del dato cient;ico y elsistema de matrices de datos y sudialctica.

Estructura cuatripartita del dato

La traduccin de la eCperiencia espont4nea a una descripcin cient;ica produce ese


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material b4sico de la eCperiencia cient;ica llamada dato$.Gn dato es una construccin


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comple"a ?ue posee una estructura interna ?ue es su contenido ;ormal invariable(es decir, est4 presente en todo dato!. La estructura del dato cient;ico deHaltung es completada por ama"a con un cuarto lugar, por lo ?ue pasa a sercuatripartita, siendolos cuatro componentes los ?ue siguen*

1.unidad de an4lisis (G&!.variables (V!D.valores (5!+.indicadores (

Gna unidad de anlisis (o individuo de estudio! puede ser concebida comoun miembro$ (de un sistema, es decir, como ;ormando parte de un universal! o comoun colectivo$ (como conteniendo particularidades$!. &s, podemos considerar anuestro sistema como* a.un universo ?ue tiene partes o como b.la parte de un universo.

Gna variablees un asunto de inters, relevante para la descripcin de las unidades dean4lisis. =oda variable es un criterio de clasi;icacin ?ue se emplea para clasi;icar lasG&. Las variables son arti;icios clasi;icadores o descriptores ?ue emplea elcient;ico, mediante los cuales resume y organi2a una vasta gama de eCperiencias.=odas las variables resumen in;ormacin y son anali2ables en dimensiones.

Los valores son los estados posibles ?ue pueden presentar las variables, pueden o notener valores numricos.

=odo dato cient;ico vincula un concepto con un estado de cosas$ del mundo eCterno,mediante la e"ecucin de un procedimiento aplicado a una o m4sdimensiones consideradas observables$. @sta de;inicin incluye como ingredientesesenciales del indicador dos elementos* a. la dimensin (considerada comoobservable$!, y b. el procedimiento para e"ecutar la observacin.

Los procedimientos abarcan una muy amplia gama de tcnicas de medicin* desdela observacin de un con"unto de indicios$ ?ue lleva desde lo mani;iesto a lolatente, hasta la construccin de escalas, tests multiitmicos, o diversos tiposde ndices (sumatorios, acumulativos, comparativos, etc.!.

Indicador es alg#n tipo de procedimiento ?ue se apli?ue a alguna dimensin dela variable, para establecer ?u valor de ella le corresponde a una unidad dean4lisis determinada. 3imensin de una variable$ es un aspecto parcial de lavariable (o predicado!, ?ue es relativamente independiente de otros aspectos.


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&gregamos estos conceptos a un es?uema ?ue permita ver el car4cter "er4r?uico dealgunas de las relaciones ?ue se dan entre los cuatro elementos de la estructura.

I5 V G&I

3< J

P@n este diagrama, deba"o del smbolo del valor 5, ;igura el smbolo del indicador (

?ue est4 en relacin de igualdad con la dimensin y el procedimiento, cuyos smbolos (3!y (P!est4n inmediatamente por deba"o de la variable (V!.@sta ubicacin en el diagramabusca sugerir la relacin de subordinacin ?ue eCiste entre las dimensiones y la variablede la cual son aspectos.

@l dato cient;ico tiene dos atributos de;initorios*a.la valide2(pone en "uego la seleccin de las dimensiones!9 yb. la con;iabilidad (la construccin del procedimiento!.

D. istema de matrices de datosLa matri2de datos es un nombre posible para designar a los invariantes estructurales

de los datos cient;icos de cual?uier ciencia emprica, y puede ser sincrnica (el tiempoaparece como un dato variable!o diacrnica (el tiempo en transcurso!.&dem4s puedencombinarse ambos tipos de matrices.

:ual?uiera sea la investigacin de ?ue se trate, como mnimo se determinan tresmatrices de datos*

1.

una matri2 central ?ue llamaramos Kivel de ancla"e$ (K! para aludir a ?uela investigacin dada ha decidido anclar en ese nivel.2. una matri2constituida por los componentes (o partes!de las unidades de an4lisis

del nivel de ancla"e ('atri2de nivel (K!subunitario$ KB1!.3. ;inalmente una matri2 constituida por los conteCtos de las unidades del K

('atri2supraunitaria K1$!.@s posible ?ue una matr2de datos tenga relaciones con alguna otra matri2de datos

sin estar ni subordinada (KB1!ni supraordinada (K1! a ella, por lo tanto hablaremosde matrices del mismo nivel de integracin$ o de matrices coordinadas$.

La 3


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por la cual se tornan observables ciertos conceptos tericos, al mismo tiempo ?ue setrans;orman en conceptos tericos ciertos estados de cosas observables.

@ntre los dos eCtremos en ?ue se mueve el acto cient;ico*deductivismoNinductivismo$ o =eoraNempiria$, se encuentra la ;ormacin social y laeCperiencia del propio investigador9 de donde l eCtrae sus analogas ;amiliares$.@stoindica una superacin de las dos corrientes. @s el su"eto cient;ico ?uien aporta

los modelos y los traduce tanto a pautas de observacin cuanto a enunciadostericos. @stos modelos son como mapas topolgicos aportados por elinvestigador. 3e no mediar ese modelo, la realidad sera invisible.

@n todo momento hay una matri2 central (o ;ocal!, cuyo llenado presupone laresolucin previa de ciertas matrices peri;ricas o auCiliares.@n el momento en ?ue lasmatrices peri;ricas son ;ocali2adas para su resolucin (es decir, de"an de serperi;ricas para ser temporariamente ;ocales!, los elementos de la anteriormatri2 central aparecen ahora en otros lugares de la estructura de los datos. @stemovimiento entre los distintos planos u pticas ?ue se superpone de m#ltiplesmaneras, tambin constituye la 3


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La realidad es concebida como una totalidad integrada de su"etos y relaciones ?ue semodi;ican unos a otros din4micamente. La realidad (cual?uier sector de la realidad!es siempre in;initamente comple"a, y no se puede pasar directamente desde lapercepcin com#n y del comportamiento pr4ctico espont4neo, a la descripcincient;icay a la6visinterica7$ (ama"a,-uan,//+*18!.

@l proceso de investigacin consiste en construir el sistema de matrices dedatos,

llenar esas matrices de datos (sean cuantitativas o cualitativas!y procesar, anali2ar einterpretar dichas matrices.

elprincipalpresupuestodetodainvestigacincient;icaesste*?ueelob"etodeestudioseainteligible$(ama"a,-uan,//+*1+!, es decir ?ue el ob"eto sea investigable.iguiendo a este autor por un lado, debe ser posible describir el ob"eto de estudio, esdecir, identi;icar sus elementos componentes y caracteri2arlos9 y por otro lado debeser posible reelaborarlo con;orme a alg#n patrn de asimilacin a las evidencias

de nuestra 5a2n. @merge la comprensin cuando se logra mostrary ;undamentar?ue lo dicho en una descripcin puede hacerse corresponder (! al es?uema lgicomatem4tico?uehemoslogradoconstruirconlasleyesdescubiertas$ (ama"a,-uan,//+*1+!.

la in;ormacin ?ue se obtenga (sea ba"o la ;orma de registros ;otogr4;icos,de

grabaciones, de narraciones de episodios humanos o de proposiciones ?ue describenestados de cosas Ade cual?uier nivel decomple"idad ?ue se trateBdeber4 poderser

traducida a la estructura del lengua"e descriptivo9 dicho de otra manera* ha deserposiblese>alar lasoperacionesE


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descriptivos y eCplicativos.

eg#n ama"a, hay tres direcciones posibles por las ?ue se puede reali2ar elproceso constructivo del dise>o* a! la direccin ?ue primero busca establecer lasunidades de an4lisis, para luego escoger las variables relevantes y los respectivosvalores9 b!la


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direccin ?ue identi;ica las variables centrales del estudio, con sus valores, y luegose pregunta por las unidades9 c! la ?ue a partir de los valores recorre elproceso constitutivo de las variables y las unidades.Las investigaciones eCploratorias est4n destinadas a producir nuevas ideas. &lescoger deliberadamente los su"etos de estudio, la muestra es no probabilstica. se puede decir ?ue el tratamiento y an4lisis de datos en una investigacinde car4cter eCploratorio est4 predominantemente centrada en el valor E5F,puesto ?ue desde el valor (! se intentar4 averiguar ?u variables o criterios declasi;icacin resultar4n m4s convenientes para categori2ar al ob"eto de estudio$(ama"a,-uan,//+*+!.

Las investigaciones descriptivas, centradas en la variable EVF, buscan establecer lascaractersticas generales de una poblacin a partir de lo ?ue se encuentra enuna muestra, ?ue ha sido elegida al a2ar, siguiendo las leyes estadsticas. @stoes as por?ue el comportamiento de los valores de las variables de sucesivasmuestras tomadasala2arsedistribuyenseg#ntendenciasde;inidas,alrededorde los

verdaderos valores del Gniverso (?ue los estadgra;os llaman 6par4metros7!$ (ama"a,-uan,//+*+!.Las investigaciones eCperimentales o cuasiBeCperimentales, donde el an4lisis de

datos pertenece a un es?uema eCplicativoNcomprensivo, pretenden veri;icarhiptesis causales, mediante el control de las principales variables del ;enmeno.e trata de poner ba"o control la mayor cantidad de variables, escogiendo cuotasde unidades de an4lisis en donde haya cantidades seme"antes ?ue di;ierensolamente en la variable independiente. @st4 centrado predominantemente en lasunidades de an4lisis EG&F.


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Anlisisde datosen

esquemas1:

Centradoenla

Variable

Centradoenla

unidadde Anlisis

Centradoenel Valor

Exploratorios Examinar las

distribuciones de

frecuencias que sepresentan en cada una

de las primeras

clasificaciones (analizar

proporciones, medidas

de posicin y

variabilidad)

evisar los distintos

su!etos posibles e

intentarconceptualizarlos. "#u$

posibilidades de

aborda!e ofrecen%

Examinar &ec&os o

estado de cosas y

averi'uar formas declasificarlos

Descriptivos aracterizar las

distribuciones aplicando

medidas descriptivas

posibles e!ecutar

'r*ficos de tendencias.

+escubrir asociaciones

que den lu'ar a

&iptesis causales.

onstruccin de

modelos mec*nicos y

procesuales que

permitan plasmar

'lobalmente las

descripciones

univariadas (variables

ordenadas y preparadas

por t$cnicas estadsticas

b*sicas)2

y bivariadas

(descubrir y describir

las relaciones entre

dos variables-

covariacion,

asociacin y

causalidad 3

Elaboracin de escalas

m*s finas de medicin .

escalas e ndices

respectivos y de valores

normalizados

Explicativos E!ecutar an*lisis m*s

comple!os (an*lisis de

varianza, factorial)

para verificacin de

&iptesis causales

plicacin de t$cnicas

de an*lisis funcional,

comparativo, &istrico /

estructural. Exposicin

del modelo real de

interpretacin.

+iscutir valides de los

indicadores

10uanama!a.Epistemolo'ayetodolo'a.Elementosparaunateoradelainvesti'acincientfica.arte456el

an*lisisdelprocesodeinvesti'acin7.

2

0ose8uniy(laudio9rbano,:$cnicasparainvesti'ar.n*lisisdedatosyredaccincientfica.Editorial;ru!as.(rdoba,2


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Muestra, Datos y Matriz de Datos

0. 'ostrar las di;erencias del an4lisis de datos seg#n se trate de dise>os conmetodologa cualitativa o dise>o cuantitativo.

@n la investigacin cualitativa el an4lisis de datos es una de las actividades principalesya?uesereali2aalolargodetodoelproceso$ (Runi,Grbano,//0*!.@l mismo sueleser problem4tico por?ue no eCisten procedimientos estandari2ados ?ue puedanaplicarse a cual?uiera de los datos, los cuales son de naturale2a dismil y est4nen constante dinamismo. La ;inalidad del an4lisis cualitativo es obtener una

comprensin integral y comple"a de las situaciones sociales. :omo todo materialproducido en la interaccinsocial,stees vehiculi2adoporalg#ntipode lengua"eypor lotantopuedeserabordadoatravsdeunproceso semitico$ (

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