El Marco metodológico:

 

Determinado la interrogante que da cuenta de la brecha del conocimiento, y teniendo claro el paradigma desde el cual esta interrogante se sustentará, se procede a dar forma al Marco Metodológico, el que corresponde a una suerte de planificación de pasos a seguir para dar respuesta a la interrogante.

Los aspectos a contemplar son los siguientes:

Enfoque y metodología general: El método hipotético deductivoasociado frecuentemente con la investigación cuantitativa. Específico y limitado solo para aquellas variables seleccionadas. Alto Grado de Confiabilidad Estadística. (Paradigma positivista)Los métodos inductivos o transductivos asociados con la investigación cualitativa Las categorías de análisis se van agregando y refinando en el campo Puede buscar alguna transferencia de categorías de análisis que hayan emergido en el estudio. (paradigma fenomenológico o hermenéutico; también se considera en esta perspectiva el paradigma sociocrítico)
Diseño o modelo El diseño metodológico o metodología de la investigación propuesta es la estrategia que se utilizará para cumplir con los objetivos que se ha planteado para la investigación, dar respuesta a la pregunta. En primer lugar se debe determinar el diseño a seguir. Ello depende de los objetivos propuestos. 
Pasos metodológicos Para el caso de lo cuantitativo, esquema gráfico y su explicación  de los pasos a seguir enla investigación. Puedeser un esquema experimental (pre o cuasi). En el caso cualitativo puede ser la secuencia de Gabinetes y terrenos que se espera seguir.
Muestra, actores y escenarios Población y muestra en el caso de lo cuanti; descripción según variables intervinientes. (o sociodemográficas)Actores y escenarios en el caso de lo cualitativo, efectuando descripción según sub categorías de análisis.
Variables o categorías Definición conceptual (de acuerdo a síntesis del marco teórico) y operacional (señalando, sin describir aún, el instrumento o técnica a emplear para obtener información de la variable o categoría), Clasificar las variables en el caso de lo cuanti. Y las categorías, subcategorías e indicadores en el caso de lo cuali.
Instrumentos o técnicas de recogida de la información Descripción de instrumentos o técnicas presentando el diseño de los mismos
Rigor Científico señalando los criterios de rigor científico para lo cuanti (validez y confiabilidad, mediante procedimientos de jueces expertos y aplicación piloto) y lo cuali (veracidad, credibilidad, consistencia interna, transferencia, mediante diferentes tipos de triangulaciones)
Recogida de Información Señalar los momentos y formas en que se recogerá la información en el caso de lo cuanti; en el caso de lo cuali, describir brevemente lo que se efectuará en cada etapa de gabinete o terreno.
Plan de Análisis de datos Señalar las técnicas para analizar los datos (Pruebas estadísticas en el caso de lo cuanti o triangulaciones en el caso de lo cuali)

 


Diseños y Pasos Metodológicso en las miradas cuantitativa y cualitativa

Dentro de estas dos posibilidades y a la luz de las grandes metas dela Investigacióneducativa, (Describir o proponer), los siguientes son los posibles diseños y sus correspondientes pasos metodológicos a seguir:

Ámbito cuantitativo: describir la realidad

1. Descriptivo contextual:

  • Seleccionar Muestra: dos grupos de dos contextos
  • Homologar ambos grupos (de los dos contextos) según variables intervinientes
  • Diseñar instrumento para medir variable en estudio
  • Aplicar instrumento
  • Análisis de datos

2. Correlacional:

  • Seleccionar Muestra: grupo único
  • Describir grupo según variables intervinientes
  • Diseñar instrumento 1, para medir variable en estudio 1  e instrumento 2 para variable en estudio 2
  • Aplicar ambos instrumentos a cada sujeto de la muestra en intervalos de tiempo de no mas de dos semanas
  • Análisis de datos

Ámbito cuantitativo: cambiar la realidad (Propuesta de intervención, construida desde la teoría)

3. Experimentales:

3.1. Explicativos (no puedo manipular la variable independiente)

  • Seleccionar Muestra: dos grupos en que uno presenta la variable independiente y el otro no
  • Homologar ambos grupos  según variables intervinientes
  • Diseñar instrumento para medir variable dependiente
  • Aplicar instrumento a ambos grupos
  • Análisis de datos

3.2. Cuasi experimental con Grupo Control y Grupo experimental

  • Seleccionar Muestra: dos grupos semejantes (uno será control y el otro experimental)
  • Homologar ambos grupos  según variables intervinientes
  • Diseñar instrumento para medir variable dependiente
  • Aplicar pre test (medición 1 de variable dependiente) a ambos grupos. Homologar en esta primera medición
  • Diseñar propuesta de Intervención (Variable Independiente)
  • Aplicar variable Independiente a grupo experimental por al menos un mes. El grupo control trabaja como siempre lo ha hecho.
  • Aplicar instrumento (variable dependiente) por segunda vez (Post test) a ambos grupos
  • Análisis de datos

3.3. Pre experimental de grupo único o Series Cronológicas

  • Seleccionar Muestra: grupo único
  • Describir grupo  según variables intervinientes
  • Diseñar instrumento para medir variable dependiente
  • Aplicar Medición 1 de variable dependiente al grupo único
  • Dejar pasar un mes (al menos)
  • Aplicar Medición 2 de variable dependiente al grupo único
  • Diseñar propuesta de Intervención (Variable Independiente)
  • Aplicar variable Independiente a grupo único por un mes.
  • Aplicar instrumento  de Variable Independiente o Medición 3 al grupo único
  • Análisis de datos

Ámbito cualitativo: describir la realidad

Interpretativa:

Corresponde a la microetnografía o estudio de casos de corte etnográfico

La pregunta típica es: ¿Cómo perciben los sujetos A, B y C el fenómeno X (que puede ser una propuesta de trabajo) aplicado o que ocurre con los sujetos “N”? (en un ejemplo concreto ¿Cómo perciben los apoderados, docente y estudiantes una propuesta para aprender inglés basada en cuentos infantiles, dirigida a niños y niñas de4 a6 años?

Gabinete: selección grupos a observar; diseño observaciones

Terreno: aplicación observaciones (y aplicación de propuesta, si corresponde)

Gabinete: análisis observaciones; selección informantes claves y diseño entrevistas

Terreno: aplicación entrevistas

Gabinete: análisis entrevistas y triangulación con observaciones y teorías

Ámbito cualitativo: mejorar la realidad (Propuesta de intervención, co – construida con la comunidad)

Socio Crítica (IAP)

Gabinete: selección grupos a observar; diseño observaciones (para corroborar el problema e hincar búsqueda de propuestas)

Terreno: aplicación observaciones

Gabinete: análisis observaciones; identificación final del problema; identificación de informantes claves y diseño entrevista grupal (para buscar propuesta)

Terreno: aplicación entrevistas grupales

Gabinete: análisis entrevistas y triangulación con observaciones y teorías; diseño inicial de propuesta de mejora o intervención; diseño taller de consenso

Terreno: Aplicación de taller de consenso

Gabinete: análisis taller y definición final de propuesta

Terreno: aplicación propuesta

Gabinete: análisis con informantes claves de los avances (estos dos últimos se repiten cíclicamente

Diseño de Procedimientos de recogida de información

 

El diseño de cualquier procedimiento, cuanti o cuali, debe contemplar objetivos y situaciones o preguntas:

 

Objetivos específicos del instrumento Preguntas (cedularios de cuestionarios o entrevistas) o Situaciones (Observación) Tipos de respuestas esperadas: abiertas, (en el caso de lo cuali) o cerradas (en el caso del cuanti)
     
     

 

Definiciones y formas de elaboración de Técnicas Cualitativas:

  • Observación:

La observación en general puede ser definida como una Técnica que busca generar una percepción de una realidad con su adecuada interpretación, captando su significado, de forma que mediante el registro objetivo, sistemático y específico de la realidad en su contexto, proporcione información veraz.

 Debe tener un objetivo claro y una planificación adecuada: 

  • quien va a observar
  • qué se va a observar
  • cómo
  • dónde
  • cuándo 

Se registra en todo momento del intervalo de observación (se observa y registra simultáneamente) 

–          registro por intervalos. 

–          Observación Naturalista o no participante:

Observación en que se registra la situación sin interferir en ella. Se puede observar en general (etnográfica) o algunos aspectos determinados de antemano. EL registro se puede estructurar en forma similar a la expuesta para los diarios de campo y su veracidad y fiabilidad es tanto externa como interna, sobre todo en el caso que corresponda a una etnografía.

Sus etapas son:

– Organización del trabajo de campo: cuándo se va a observar, con qué frecuencia, por cuánto tiempo, etc.

– En general resulta conveniente desechar las primeras observaciones porque las conductas se modifican.

La observación muestra la complejidad de los comportamientos; luego se pueden hacer algunos perfiles.

–          Observación Participante:

La observación participante se caracteriza por la existencia de un conocimiento previo entre observador y observado y una permisividad en el intercambio, lo cual da lugar a una iniciativa por parte de cada uno de ellos en su interrelación con el otro. El observado puede dirigirse al observador, y el observador al observado en una posición de mayor cercanía psicológica pero con un nivel de participación bajo o nulo.

El objetivo fundamental de la técnica de observación participante es la descripción de grupos sociales y escenas culturales mediante la vivencia de las experiencias de las personas implicadas en un grupo o institución, con el fin de captar cómo definen su propia realidad y los significados que dan a sus vidas. Así, la observación directa de eventos relevantes ha de realizarse durante la interacción social en el escenario y con los sujetos del estudio. Se complementa a menudo con entrevistas formales y conversaciones informales, documentos y materiales diversos según los objetivos que tenga el estudio

¨       Entrevista semi estructurada:

La entrevista se concibe como una interacción social entre dos personas, de la que resulta una comunicación de significados: el entrevistado da su visión particular sobre el asunto y el entrevistador intenta recoger, interpretar y comprender esa visión particular.

Requiere de etapas como:

  1. Concertación de la entrevista
  2. Criterios de selección de informantes.
  3. Preparación: Después de confeccionado el temario o guía de preguntas, se busca primero distender el ambiente y luego ir de los temas más generales a los más concretos y de los menos comprometidos a los más espinosos.
  4. Describir la relación entrevistador/entrevistado.
  5. Describir donde y como se produjo la entrevista, problemas e interrupciones.

La entrevista no estructurada es entonces una técnica de investigación cualitativa que consiste en un conjunto de preguntas (normalmente no más de 10); al aplicarla se puede agregar otras preguntas que permiten al investigador aclarar lo que el entrevistado plantea. Sus preguntas pueden validarse por criterio de expertos o buscarse su veracidad con la opinión de los sujetos del estudio. Se analiza su confiabilidad triangulando con el sujeto entrevistado o aplicando a una submuestra del 10% del grupo total al cual se aplicará en forma definitiva.

¨       Entrevistas Grupales

Corresponden a entrevistas no estructuradas (esto es, con preguntas cuyas respuestas son amplias) y que se aplican a un grupo de personas seleccionadas al azar del grupo general que se busca estudiar.

La entrevista Grupal se diferencia de la entrevista individual en que esta última se interesa por la historia individual de la persona que se va a entrevistar, mientras que con la entrevista grupal lo que nos interesa es la experiencia de esas personas como miembros de un grupo. La entrevista grupal nos permite conocer, tanto a través de las personas que estamos entrevistando, como a través de las interacciones que en el momento de la entrevista se dan entre las/os entrevistadas/os.

Requieren de una coordinación del grupo que permita que todos participen sin interferencia del moderador.

Su veracidad es triangulada entre el investigador y algunos de los entrevistados y su fiabilidad puede ser externa o interna.

¨       focus group:

Entrevista grupal dirigida a un grupo intencionalmente seleccionado. Informantes privilegiados son reunidos en un espacio particular y entrevistados por espacio de 1,5 horas. Veracidad y confiabilidad son similares a la entrevista grupal. Cabe destacar que el focus group es con frecuencia utilizado con entrevistas semi estructuradas e incluso estructuradas. Así por ejemplo, se emplea una entrevista basada en un cuestionario tipo lickert para conocer las preferencias de un grupo de personas en relación a un determinado producto.

¨       Grupo de Discusión

Un grupo de discusión consiste en una conversación cuidadosamente planeada y que pretende obtener información de un área definida de interés. En efecto, un grupo de discusión permite a través de un procedimiento adecuado, con un moderador experto, recabar información relevante para el objetivo central de la investigación.

Permiten:

  • Orientar a un nuevo campo.
  • Generar hipótesis basadas en las ideas de los informantes.
  • Evaluar distintos campos de investigación o poblaciones de estudio.
  • Desarrollar calendarios , cuestionarios de entrevistas.
  • Obtener interpretaciones de los participantes con respecto a los resultados de estudios previos.

Se distinguen ciertas características:

  • Rango: Cubrir un rango máximo de tópicos pertinentes
  • Especificidad: Debería proporcionar información lo más específica posible
  • Profundidad: Debiera estimular interacción que explore profundamente los sentimientos de los participantes.
  • Contexto personal: Debería tomar en consideración el contexto personal que utilizan los participantes al responder el tema.

El número de personas que conforman un grupo de discusión es de vital importancia, radica en este punto la calidad, en cierta forma, de la información (mínimo 6 y máximo 10).

Existen diferencias entre Entrevista Grupal y Grupo de Discusión ya que en el Grupo de Discusión el tema es externo y ajeno a la vida del grupo, tiene un interés cultural, intelectual o profesional. Por el contrario, enla Entrevista Grupalel tema es interno a la vida del grupo y los participantes están implicados necesariamente en el tema.

¨       Historias de vida

Método que emplea la técnica de la entrevista no estructurada, en que más que preguntas se planifican temas a trabajar con el entrevistado. EL objetivo del método es generar una biografía en la que la misma persona identifique los aspectos significativos de su existencia, para rescatar aspectos importantes de un grupo de personas o de una sola persona.

Requiere de varios encuentros y, normalmente, contempla una planificación que debe ser consensuada con el entrevistado. Esta organización implica, entre otras posibilidades, las siguientes, en cada etapa de la vida de la persona:

  1. Aspectos geográficos
  2. Aspectos histórico contextuales
  3. Aspectos familiares
  4. Aspectos Profesionales
  5. Aspectos personales

El análisis de la información dependerá de los objetivos en los que se inserta el método de la historia de vida. Así, si el objetivo era simplemente describir esta vida, el análisis es más bien una ordenación de la información, interpretada en parte por el investigador y que luego es aprobada por el sujeto del estudio (confiabilidad sincrónica)

La veracidad se negocia entre entrevistador y entrevistado.

¨       Entrevista en profundidad:

Corresponde a una entrevista no estructurada en la que se indaga libremente con un objetivo general en mente.

Se planifica en torno a temas generales que se le plantean al entrevistado y que se presentan en una tabla de contingencia que permite apreciar la relación delos temas con los objetivos del estudio. Se deja hablar con libertad al entrevistado, luego de generar un ambiente grato y relajado. Se agregan preguntas para aclarar los planteamientos del entrevistado.

Veracidad y fiabilidad son iguales a las mencionadas en el método anterior.

¨       Diarios de campo o cuaderno o Notas de Campo:

Instrumento que permite recoger observaciones naturalistas y/o etnográficas. Se estructura generalmente en la siguiente forma:

  1. Datos del grupo observado
  2. Datos del tiempo y el espacio de observación
  3. Datos del observador
  4. Registro, dejando a la derecha una columna en la que se registran interpretaciones o impresiones del observador.

 Su veracidad se basa en búsqueda de veracidad (contrastando con sujetos observados),  y su fiabilidad se sustenta en la triangulación entre observadores diferentes.

¨       Registros anecdóticos: hechos y discursos

Tipo de registro de observaciones más dirigidas hacia ciertos aspectos específicos que se determinan en los objetivos y metodología del estudio.

Se estructuran de la siguiente forma:

  1. Objetivos que se persiguen
  2. Hechos y situaciones (discursos) que se observarán (corresponden a anécdotas específicas que revelan ciertas características del grupo o persona que se observa. Estos pueden ordenarse en una tabla como la siguiente:

Objetivo: anécdotas de agresión entre los niños y niñas del grupo xxxx.

Hora y lugar Situación 1: peleas con agresión verbal Situación 2: peleas con agresión física
      

Su veracidad y fiabilidad es igual al de los diarios de campo.

Instrumentos cuantitativos:

¨       Pauta de observación: sirve para organizar el registro de la información. Pueden ser pautas estructuradas como es el caso de las Escalas de Apreciación:

Indicadores Nunca Rara vez Con frecuencia Casi siempre Siempre
            

O pueden ser Pautas no estructuradas en las que sólo se plantean temas generales. Las pautas estructuradas pueden ser validadas por jueces expertos y su confiabilidad calculada mediante una aplicación a un subgrupo (10%)  del total. Las pautas no estructuradas pueden analizarse en su veracidad y fiabilidad interna y externa.

¨       Encuesta descriptiva: preguntas cerradas que se abren.

                Para alcanzar los objetivos y profundizar en el problema de investigación, utilizaremos la técnica de entrevista estructurada o focalizada, ya que ésta es de carácter explicativo, se ciñe a unos objetivos prefijados y da la oportunidad al entrevistador de llevar una guía que centre la misma.

Cuestionario:

1         El cuestionario es un instrumento de investigación. Este instrumento se utiliza preferentemente, en el desarrollo de una investigación en el campo de las ciencias sociales. Es una técnica ampliamente aplicada en la investigación de carácter cualitativa.

2         Este instrumento está compuesto por varios ítems, los cuales a su vez tienen una variedad de preguntas acerca de un determinado tema a investigar, las respuestas para dichas preguntas deben registrarse por escrito. Las preguntas pueden ser cerradas (Si-no) o abiertas (respuesta breve)

Características

·    Es un instrumento  para la recogida de información en investigación.

  • Posee un cedulario altamente  estructurado.
  • Consiste en un conjunto de preguntas respecto a una o más variables a medir.
  • Requiere relativamente poco tiempo para reunir información sobre grupos numerosos.
  • El sujeto que responde, proporciona  por escrito información sobre sí mismo o sobre un tema dado.
  • Estima ciertas magnitudes absolutas o relativas.
  • Presenta la desventaja de que quien contesta responda escondiendo la verdad o produciendo notables alteraciones en ella. Además la uniformidad de los resultados puede ser aparente, pues una misma palabra puede ser interpretada en forma diferente por personas distintas, o ser comprensibles para algunas y no para otras. Por otro lado las preguntas pueden ser poco claras o incompletas, haciendo muy difícil la tabulación.

Procedimientos para su elaboración

1         1) Identificar el gran objetivo

2         2) Plantear objetivos específicos

3         3) Generar preguntas para cada objetivo específico

4         4) Elegir cuidadosamente las respuestas posibles y definir si serán preguntas cerradas o abiertas

5         5) Establecer el anonimato de las respuestas

6         7) Proceder a su validación y al análisis de su confiabilidad

7         8)Incluir una carta que explique intenciones del estudio

1         Para elaborarlo hay que tomar en cuenta:

2         Objetivo General.

3         Población a la que va dirigido.

4         Recursos disponibles.

5         Tipos de preguntas: que pueden ser

                               *preguntas filtros

                               *preguntas de sinceridad y de consistencia

                               *preguntas de introducción o rompehielos

                               *preguntas amortiguadoras

 

Escala Likert

 

Esta escala está destinada a medir actitudes; es decir, predisposiciones individuales a actuar en cierta manera en contextos sociales o bien a actuar a favor o en contra de personas, organizaciones, objetos, etc. Como pueden serla Iglesia, algún grupo étnico, etc.

Los pasos principales son los siguientes:

1.-           Definir nominalmente la actitud o variable que se va a medir.

2.-            Recopilar ítemes (proposiciones, preguntas o indicadores) de esa variable. Deben existir proposiciones positivas y negativas para evitar que se responda en forma mecánica. Este paso se llama operacionalización de la variable que considera las siguientes características:

a)                   Cada proposición debe ser debatible; debe reflejar una opinión, no un hecho.

b)                   Cada proposición debe ser pertinente a la variable en estudio. Sin embargo, sin una buena definición del concepto que se mide, será difícil redactar declaraciones pertinentes.

c)                   Cada proposición debe tener una sola interpretación posible para los entrevistadores.

d)                   Cada proposición debe ser simple, en lo que se refiere a la construcción gramatical de la frase.

e)                   Cada proposición debe ser corta.

f)                    Cada proposición debe ser completada en cuanto a expresar una actitud definida hacia un asunto único.

g)                   Cada proposición debe se clara y directa.

h)                   Cada proposición debe dar la posibilidad de respuestas en toda la gama de intensidad de la actitud medida.

3.-            Determinar las puntuaciones que se darán a cada categoría de los ítemes.  La forma habitual es asignar 1,2,3,4 y 5 para cada una de las categorías.

4.-            Categorizar jerárquicamente la escala.  Hay que tener precaución de convertir a su verdadero valor las puntuaciones de los ítemes negativos.

 5.-          Aplicar la escala a un grupo de personas y realizar las sumatorias por persona.

6.-            Realizar el análisis de las puntuaciones de cada persona encuestada y del grupo en total.

7.-           Calcular la confiabilidad y validez de la escala.

Ejemplo Escala Likert

1.-           Propiedad a estudiar: desempeño del profesor

2.-            Exprese su grado de acuerdo o desacuerdo con las siguientes proposiciones, marcando con una “x” el lugar que representa su opinión.

Proposición Muy de acuerdo De acuerdo Indiferente Desacuerdo Muy en desacuerdo
A.       El profesor es puntual para comenzar la claseB.       La metodología utilizada por el profesor me facilita el aprendizaje

C.      Las evaluaciones que aplica el profesor no son a CORDES al nivel de exigencia de las clases.

         

La asignación de puntuaciones es la siguiente:

Para las proposiciones afirmativas Para las proposiciones negativas

Muy de acuerdo                 5             Muy de acuerdo                 1

De acuerdo                          4                             De acuerdo                          2

Indiferente                                           3             Indiferente                                           3

Desacuerdo                          2                             Desacuerdo                          4

Muy en desacuerdo           1             Muy en desacuerdo           5

 

SOCIOGRAMA: Sugerencias para el uso de Técnicas Sociométricas:

                Las técnicas sociométricas se han desarrollado para ayudar al profesor a obtener información acerca de:

–  las preferencias y rechazos que los niños presentan hacia sus compañeros

–  los niños líderes, o mejor aceptados en el grupo

–  los niños rechazados.

                La técnica del sociograma, la más utilizada y aceptada de las técnicas sociométricas, permite obtener la información antes descrita, mediante una entrevista o cuestionario a cada niño del grupo, que cuenta básicamente con tres preguntas:

1.  Preferencias.      (¿Quién (es) es (son) tu(s) mejor(es) amigo(s)?  ¿Con quiénes te gusta estudiar?  ¿Con quiénes jugar?).

2.  Rechazos.          (¿Con quiénes peleas más?  ¿Quiénes no te gustan?  ¿Quiénes son pesados?).

3.  Indiferencia.        (¿Con qué compañeros nunca conversas?  ¿Quiénes son los que te dan lo mismo?).

                Puede agregarse un “¿Por qué?”, a cada pregunta para obtener información adicional.

                Con estas respuestas se hace una tabla como la siguiente:

                      Pregs.Niños/as Aceptación Rechazo Indiferencia
     1: Pedro Francisco, María, Julio, Andrea (Total:4) Anita (Total: 1) Rosa (Total:1)
     2: Francisco Andrea, etc. etc. etc
     3: etc. etc. etc.

Luego se hace un diagrama como el siguiente:

(Diagrama de círculos)

Luego se hace un diagrama como el siguiente:

Rosa

(Diagrama de círculos, página 89 original)

Francisco

Andrea

Pedro

María

Julio

Anita

Puede verse que:

Francisco:                es rechazado 4 veces

                                es aceptado 0 veces

                                escoge una vez

                                rechaza 2 veces

                                es rechazado por la persona que escoge

Pedro:     es aceptado 4 veces

                                es rechazado 1 vez

                                escoge 3 veces

                                rechaza 1 vez

Andrea:   es rechazada 0 veces

                                es escogida 0 veces

                                acepta o escoge 1 vez

                                rechaza 0 veces

Etc, etc.

                Esto permite observar cuáles niños tienen problemas:

–  Francisco (rechazado)

–  Andrea (aislada)

                La comparación de los cambios en el sociograma indica claros avances o retrocesos en las interacciones positivas del grupo.

Simbología:

                =  Aceptación

                =  Rechazo

 

 

Pruebas o test:

Por ultimo cabe destacar las pruebas de conocimientos o habilidades que se tabulan según las respuestas correctas o incorrectas.

Rigor científico

Aspecto Cuantitativo Cualitativo
Valor verdadero Validez interna(Criterio de Jueces expertos. Constructo) Credibilidad(Triangulación con los actores)
Aplicabilidad Validez externa(generalización)

(Criterio de Jueces expertos; criterio)

Transferencia(triangulación entre escenarios)
Consistencia FiabilidadAplicación Piloto. Test – Re test Dependencia (Triangulación entre fuentes de datos o en el tiempo)
Neutralidad Objetividad(Criterio de Jueces expertos) Confirmación o Veracidad (triangulación entre investigadores en la codificación)

 

Validez

La validez se puede trabajar con el criterio de expertos, para el caso de lo cuantitativo. En el caso de lo cualitativo, la validez se aprecia en la credibilidad, triangulando con los actores y en la neutralidad o confirmabilidad, triangulando entre investigadores al completar las matrices de categorías y codificaciones. La validez externa es la transferencia en que se triangula entre escenarios, analizando si las categorías fuetes se replican en escenarios diferentes.

Tabla de Especificaciones Jueces Expertos (Esto es conveniente aplicarlo igual para el diseño de las técnicas cualitativoas: el diseño de la observación o entrevista:

Objetivo de la Entrevista

Objetivos Preguntas básicas
   
   

 

Para el caso de los instrumentos cuantitativos la validación del os jueces es mucho más exhaustiva:

 

Objetivos de la Tesis:

Objetivos del Instrumento a validar:

Ruego a Ud. proceder a emitir su opinión respecto a cada ítem que se presenta a continuación con el objeto de establecer su criterio respecto de:

  1. El nivel de adecuación del ítem con los objetivos del instrumento
  2. El nivel de adecuación de los ítems en su totalidad con lo que se desea  medir.

A = Aprueba

B = Desaprueba

Modificaciones que sugiere a la pregunta

 

Objetivo Ítem A D Modificaciones
         
         
         
         
         

 

Confiabilidad:

La prueba del instrumento, en una pequeña muestra o grupo de personas con características similares a las de la muestra total del universo elegido para cumplir con los objetivos del estudio, cumple algunas o todas de estas funciones:

1. Comprobar la comprensión de las preguntas por parte del entrevistado.

2. Ubicar preguntas que suscitan rechazo o inhibición.

3. Examinar las respuestas a preguntas abiertas que puedan reemplazarse por preguntas cerradas.

4. Considerar la eliminación de preguntas con respuestas obvias, similares.

Durante el proceso de aplicación de la encuesta o al final del proceso es necesario verificar el trabajo de los entrevistadores en un pequeño número de entrevistas ya realizadas, ya sea por supervisores o mediante preguntas por teléfono. Esta verificación trata de establecer: a) si efectivamente se hizo la entrevista; b) si se entrevistó a la persona indicada para dar las respuestas; c) si el entrevistador siguió las instrucciones que recibió para hacer la entrevista.

Este es el caso de lo cuantitativo.

Para el caso de lo cualitativo, la fiabilidad se aprecia el analizar la consistencia de las miradas: se triangula entre diversas fuentes de datos y con la teoría, cautelando que se repitan categorías fuertes.

Análisis de Datos:

Análisis datos Cuantitativos:

Los datos cuantitativos deben ser agrupados para su mejor comprensión y análisis. EN estos procesos de agrupación se diferencian dos tipos de procedimientos:

Procedimientos de Tendencia centra de los datos: la tendencia central se refiere al punto medio de una distribución. Las medidas de tendencia central se conocen como medidas de posición.

Procedimientos de Dispersión de los datos: se refiere a la extensión de los datos en una distribución, es decir, al grado en que las observaciones se distribuyen.

La media aritmética.

Cuando nos referimos al “promedio” de algo, estamos hablando de la media aritmética. Para encontrar la media aritmética, sumamos los valores y el resultado lo dividimos entre el número de observaciones.

Cálculo de la media a partir de datos no agrupados.

Media de la población:

Para calcular esta media, sumamos todas las observaciones. Los estadísticos se refieren a este tipo de datos como datos no agrupados.

Cálculo de la media de datos agrupados:

Una distribución de frecuencias consta de datos agrupados en clases. Cada valor de una observación cae dentro de alguna de las clases. No sabemos el valor individual de cada observación. A partir de la información de la tabla, podemos calcular fácilmente una estimación del valor de la media de estos datos agrupados.

 De haber usado los datos originales sin agrupar, podríamos haber calculado el valor real de la media.

 Para encontrar la media aritmética de datos agrupados, primero calculamos el punto medio de cada clase. Para lograr que los puntos medios queden en cifras cerradas, redondeamos las cantidades. Después, multiplicamos cada punto medio por la frecuencia de las observaciones de dicha clase, sumamos todos los resultados y dividimos esta suma entre el número total de observaciones de la muestra.

 x = å (f x) / n

 f = frecuencia de observaciones de cada clase

 x= punto medio de cada clase de la muestra

 n = número de observaciones de la muestra

Cuando los datos están agrupados en distribución de frecuencias las fórmulas varían un poco.

Clases

x

f

F

fx

29.5-34.5

32

1

1

32

34.5-39.5

37

3

4

111

39.5-44.5

42

8

12

336

44.5-49.5

47

9

21

423

49.5-54.5

52

7

28

364

54.5-59.5

57

4

32

228

59.5-64.5

62

3

35

186

64.5-69.5

67

3

38

201

69.5-74.5

72

2

40

144

Total

 

 

40

2025

Donde:
x es el punto medio de clase
f es la frecuencia absoluta
F es la frecuencia acumulada
fx es el producto del punto medio por la frecuencia absoluta

Moda (datos agrupados)

Donde :
L = Limite inferior de la clase modal.
d1 = Diferencia entre la frecuencia de la clase modal y la frecuencia de la clase anterior.
d2 = Diferencia entre la frecuencia de la clase modal y la frecuencia de la clase posterior.
C = Intervalo de clase.

Por ejemplo :

Primero se localiza la clase modal que es aquella en la que hay la mayor densidad de frecuencia por unidad de intervalo y luego aplicar la formula.
La clase es: 44.5 – 49.5. Entonces:

 
                      Mo = 44.5 +    1   *  5

                                           1 + 2

= 44.5 + 1.67  =  46.17

Mediana (datos agrupados)

Donde :
n = Número total de observaciones.
L = Limite inferior de la clase que contiene la mediana.
f  = Frecuencia de la clase que contiene la mediana.
F = Frecuencia acumulada “menos de” de la clase anterior.
C = Intervalo de clase.

La determinación de la clase que contiene la mediana se hace dividiendo n/2 y viendo en cual clase quedó este acumulado. En el ejemplo es la clase 44.5 – 49.5 ya que en ésta quedó el 20° dato.

Percentiles (datos agrupados)

Donde:
Pm = Percentil m.
m = Número del percentil deseado.
n = Número total de observaciones.
L = Limite inferior de la clase donde esta el percentil.
f = Frecuencia de la clase que contiene el percentil.
F = Frecuencia acumulada de la clase anterior a la que contiene el percentil
C = Intervalo de clase.

Cálculo del P72

Primero se determina la clase donde esta el percentil deseado así:

m/100  *  n  = 72/100  *  40   =  28.8

O sea que el P72 es el 28.8°  término de la serie y éste queda en la clase 54.5 – 59.5.

P72 = 54.5 + 28.8 – 28 * 5  =  55.5

                            4

 La mediana.

 La mediana es un solo valor calculado a partir del conjunto de datos que mide la observación central de éstos. Esta sola observación es la más central o la que está más en medio en el conjunto de números. La mitad de los elementos están por encima de este punto y la otra mitad está por debajo.

 Cálculo de la mediana a partir de datos no agrupados:

 Para hallar la mediana de un conjunto de datos, primero hay que organizarlos en orden descendente o ascendente. Si el conjunto de datos contiene un número impar de elementos, el de en medio en el arreglo es la mediana. Si hay un número par de observaciones, la mediana es el promedio de los dos elementos de en medio.

 Mediana = (n + 1) / 2

Por ejemplo :

7, 8, 8, 10, 12, 19, 23 Med = 10

3, 4, 4, 5, 16, 19, 25, 30 Med = (5+16)/2 = 10.5

 Cálculo de la mediana a partir de datos agrupados:

 Encontrar qué observación de la distribución está más al centro (Mediana = (n + 1) / 2).

  1. Sumar las frecuencias de cada clase para encontrar la clase que contiene a ese elemento más central.
  2. Determinar el número de elementos de la clase y la localización de la clase que contiene al elemento mediano.
  3. Determinar el ancho de cada paso para pasar de una observación a otra en la clase mediana, dividiendo el intervalo de cada clase entre el número de elementos contenido en la clase.
  4. Determinar el número de pasos que hay desde el límite inferior de la clase mediana hasta el elemento correspondiente a la mediana.
  5. Calcular el valor estimado del elemento mediano multiplicando el número de pasos que se necesitan para llegar a la observación mediana por el ancho de cada paso. Al producto sumarle el valor del límite inferior de la clase mediana.
  6. Si existe un número par de observaciones en la distribución, tomar el promedio de los valores obtenidos para el elemento mediano calculados en el paso número 6.

 Un método más sencillo:

 m = {[(n + 1) / 2 – (F + 1)] / fm} w + Lm

 m = mediana de la muestra

n = número total de elementos de la distribución

F = suma de todas las frecuencias de clase hasta, pero sin incluir, la clase mediana

fm = frecuencia de la clase mediana

w = ancho de intervalo de clase

Lm = límite inferior del intervalo de clase mediano

La moda.

La moda es una medida de tendencia central diferente de la media, pero un tanto parecida a la mediana, pues en realidad no se calcula mediante algún proceso aritmético ordinario. La moda es aquel valor que más se repite en el conjunto de datos.

En ocasiones, el azar hace que un solo elemento no representativo se repita lo suficiente para ser el valor más frecuente del conjunto de datos. Es por esta razón que rara vez utilizamos la moda de un conjunto de datos no agrupados como medida de tendencia central.

Por esta razón, siempre que utilizamos la moda como medida de tendencia central de un conjunto de datos, debemos calcular la moda de datos agrupados (buscar la clase modal).

Cálculo de la moda de datos agrupados:

Cuando los datos ya se encuentran agrupados en una distribución de frecuencias, podemos poner que la moda está localizada en la clase que contiene el mayor número de elementos, es decir, en la clase que tiene mayor frecuencia. Para determinar un solo valor para la moda a partir de esta clase modal:

Mo = Lmo + [d1 / (d1 + d2 )] w

Lmo = límite inferior de la clase modal.

d1 = frecuencia de la clase modal menos la frecuencia de la clase que se encuentra inmediatamente por debajo de ella.

d2 = frecuencia de la clase modal menos la frecuencia de la clase que se encuentra inmediatamente por encima de ella.

w = ancho del intervalo de la clase modal.

La dispersión.

Al igual que sucede con cualquier conjunto de datos, la media, la mediana y la moda sólo nos revelan una parte de la información que necesitamos acerca de las características de los datos. Para aumentar nuestro entendimiento del patrón de los datos, debemos medir también su dispersión, extensión o variabilidad.

La dispersión es importante porque:

  1. Proporciona información adicional que permite juzgar la confiabilidad de la medida de tendencia central. Si los datos se encuentran ampliamente dispersos, la posición central es menos representativa de los datos.
  2. Ya que existen problemas característicos para datos ampliamente dispersos, debemos ser capaces de distinguir que presentan esa dispersión antes de abordar esos problemas.
  3. Quizá se desee comparar las dispersiones de diferentes muestras. Si no se desea tener una amplia dispersión de valores con respecto al centro de distribución o esto presenta riesgos inaceptables, necesitamos tener habilidad de reconocerlo y evitar escoger distribuciones que tengan las dispersiones más grandes.

 Medidas de dispersión.

 La dispersión puede medirse en términos de la diferencia entre dos valores seleccionados del conjunto de datos

 Alcance.

 Es la diferencia entre el más alto y el más pequeño de los valores observados.

 Alcance = valor de la observación más alta – valor de la observación más pequeña

 El alcance es fácil de entender y de encontrar, pero su utilidad como medida de dispersión es limitada. Sólo toma en cuenta los valores más alto y más bajo de una distribución y no considera ninguna otra observación del conjunto de datos. Ignora la naturaleza de la variación entre todas las demás observaciones, y se ve muy influido por los valores extremos.

 Las distribuciones de extremo abierto no tienen alcance, pues no existe un valor más alto o más bajo en la clase de extremo abierto.

 Varianza de la población.

 Cada población tiene una varianza, que se simboliza con s 2 (sigma cuadrada). Para calcular la varianza de una población, dividimos la suma de las distancias al cuadrado entre la media y cada elemento de la población entre el número total de observaciones de dicha población.

 s 2 = å (x – m )2 / N

 s 2 = varianza de la población.

x = elemento u observación.

m = media de la población.

N = número total de elementos de la población.

 Para la varianza, las unidades son el cuadrado de las unidades de los datos. Estas unidades no son intuitivamente claras o fáciles de interpretar. Por esta razón, tenemos que hacer un cambio significativo en la varianza para calcular una medida útil de la desviación, que sea menos confusa. Esta medida se conoce como la desviación estándar, y es la raíz cuadrada de la varianza. La desviación estándar, entonces, está en las mismas unidades que los datos originales.

 Desviación estándar de la población.

 La desviación estándar de la población, o s , es simplemente la raíz cuadrada de la varianza de la población. Como la varianza es el promedio de las distancias al cuadrado que van desde las observaciones a la media, la desviación estándar es la raíz cuadrada del promedio de las distancias al cuadrado que van desde las observaciones a la media. La desviación estándar está en las mismas unidades que las que se usaron para medir los datos.

 La raíz cuadrada de un número positivo puede ser tanto positiva como negativa. Cuando tomamos la raíz cuadrada de la varianza para calcular la desviación estándar, los estadísticos solamente consideran la raíz cuadrada positiva.

 Para calcular la varianza o la desviación estándar, construimos una tabla utilizando todos los elementos de la población.

 Cálculo de la varianza y la desviación estándar utilizando datos agrupados:

 s 2 = å f(x – m )2 / N

 s 2 = varianza de la población.

x = punto medio de cada una de las clases.

m = media de la población.

N = número total de elementos de la población.

f = frecuencia de cada una de las clases.

 s = √s 2

Estadística No paramétrica:

Correlación:

R de pearson

Es un índice o número que nos señala en qué medida al incrmentar un cierto tipo de dato incrementa otro.

El índice tiene siemprte un resultado que va desde 1-   0   +1; caundo el valor es 0,7 o mas, se dice que existe una alta correlación positiva (esto es, al aumentar un dato aumenta el otro); si es menor que -0,7 se dice que hay una fuerte correlación negativa (al aumentar un dato el otro disminuye)

Si el valor está entre 0,7 y -0,7 no existe correlación.

Ejemplo de su análisis:

Individuos

X X2 Y Y2 XY XY2

1

Rendim

Rendi

ApodsAls

Apods Als

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Sumatoria

 

 

 

 

 

 

N= número de individuos

X= puntaje Rendimiento

Y= Puntaje Apods+Alumns

E = sumatoria

Comparación de promedios: “t” de Student

Uno de los análisis estadísticos más comunes en la práctica es probablemente el utilizado para comparar dos grupos independientes de observaciones con respecto a una variable numérica. Como ya se ha adelantado, la aplicación de un contraste paramétrico requiere la normalidad de las observaciones para cada uno de los grupos. La comprobación de esta hipótesis puede realizarse tanto por métodos gráficos (por medio de histogramas, diagramas de cajas o gráficos de normalidad) como mediante tests estadísticos(5) (test de Kolmogorov-Smirnov, test de Shapiro-Wilks). Un número suficiente de observaciones (digamos mayor de 30) justifica, no obstante, la utilización del mismo test. Así mismo, este tipo de metodología exigirá que la varianza en ambos grupos de observaciones sea la misma. En primer lugar se desarrollará el test t de Student para el caso en el que se verifiquen ambas condiciones, discutiendo posteriormente el modo de abordar formalmente el caso en el que las varianzas no sean similares.

A medida que el tamaño muestral aumenta, la distribución del estadístico (1) se hace más próxima a la de una variable Normal estándar. De este modo, en algunos textos se opta por utilizar esta distribución para realizar la comparación de medias. Aunque esta aproximación es correcta para muestras suficientemente grandes, ambos métodos proporcionan en este caso resultados prácticamente idénticos, por lo que resulta más simple utilizar, independientemente del tamaño de la muestra, la misma metodología a partir de la distribución t. El mismo planteamiento podría utilizarse en el caso de varianzas distintas o de muestras apareadas.

L “t” de Student

La “t” de Student es una fórmula que permite comparar las medias o promedios de dos muestras para indicar las diferencias significativas o no que ellas tengan en el aspecto medido.

La fórmula para casos de grupos de entre 30 o mas individuos individuos es la siguiente:

T=           X1 – X2

               S1    +   S2

               N1         N2

LA fórmula arroja un t empírico y este debe ser comparado con el t teórico dela Tablaque se anexa. En esta tabla se busca el número de individuos (grados de libertad) en la columna de la izquierda. En esa fila se busca el t teórico para el nivel de significancia (probabilidad de error) que uno desee tener. Si el t empírico extraído desde los datos al aplicar la fórmula es menor que el t teórico extraído desde la tabla se dicte que las diferencias entre los grupos comparados no son significativas. Si por el contrario la t empírica es igual o mayor que la te teórica las diferencias a favor del grupo con al media mas alta, es significativa para el nivel de significancia o probabilidad de error escogida en la tabla.

 Bibliografía

1. Bland JM, Altman DG. Statistics Notes: Transforming data. BMJ 1996; 312: 770. [Medline] [texto completo]

2. Altman DG, Bland JM. Detecting skewness from summary information, BMJ 1996; 313:1200. [Medline]

3. Bland JM, Altman DG. Statistics Notes: The use of transformations when comparing two means. BMJ 1996; 312:1153. [Medline] [texto completo]

4. Moreno V, Vallescar R, Martín M. Las pruebas no paramétricas en el análisis estadístico de datos. Aten Primaria 1991; 8 (1): 58-60. [Medline]

5. Altman D. G. Preparing to analyse data. En: Practical statistics for medical research.London: Chapman and Hall; 1991. p.132-145.

6. Braitman LE. Confidence intervals asses both clinical significance and statistical significance [editorial]. Ann Intern Med 1991; 114 (6): 515-517. [Medline]

7. Berry G., Armitage P. Statistical Methods in Medical Research. 3 rd. ed. Oxford: Blackwell Science; 1994.

TABLA DE LA DISTRIBUCION  tStudent

La tabla da áreas 1    y valores , donde,  , y donde T tiene distribución t-Student con r grados de libertad..

 

 

 

1  

  r

 0.75

 0.80

 0.85

0.90

 0.95

 0.975

0.99

 0.995

  1

1.000

 1.376

 1.963

 3.078

 6.314

12.706

31.821

63.657

  2

0.816

 1.061

 1.386

 1.886

 2.920

 4.303

 6.965

 9.925

  3

0.765

 0.978

 1.250

 1.638

 2.353

 3.182

 4.541

 5.841

  4

0.741

 0.941

 1.190

 1.533

 2.132

 2.776

 3.747

 4.604

  5

0.727

 0.920

 1.156

 1.476

 2.015

 2.571

 3.365

 4.032

   

 

 

 

 

 

 

 

 

  6

0.718

 0.906

 1.134

 1.440

 1.943

 2.447

 3.143

 3.707

  7

0.711

 0.896

 1.119

 1.415

 1.895

 2.365

 2.998

 3.499

  8

0.706

 0.889

 1.108

 1.397

 1.860

 2.306

 2.896

 3.355

  9

0.703

 0.883

 1.100

 1.383

 1.833

 2.262

 2.821

 3.250

 10

0.700

 0.879

 1.093

 1.372

 1.812

 2.228

 2.764

 3.169

  

 

 

 

 

 

 

 

 

 11

0.697

 0.876

 1.088

 1.363

 1.796

 2.201

 2.718

 3.106

 12

0.695

 0.873

 1.083

 1.356

 1.782

 2.179

 2.681

 3.055

 13

0.694

 0.870

 1.079

 1.350

 1.771

 2.160

 2.650

 3.012

 14

0.692

 0.868

 1.076

 1.345

 1.761

 2.145

 2.624

 2.977

 15

0.691

 0.866

 1.074

 1.341

 1.753

 2.131

 2.602

 2.947

   

 

 

 

 

 

 

 

 

 16

0.690

 0.865

 1.071

 1.337

 1.746

 2.120

 2.583

 2.921

 17

0.689

 0.863

 1.069

 1.333

 1.740

 2.110

 2.567

 2.898

 18

0.688

 0.862

 1.067

 1.330

 1.734

 2.101

 2.552

 2.878

 19

0.688

 0.861

 1.066

 1.328

 1.729

 2.093

 2.539

 2.861

 20

0.687

 0.860

 1.064

 1.325

 1.725

 2.086

 2.528

 2.845

  

 

 

 

 

 

 

 

 

 21

0.686

 0.859

 1.063

 1.323

 1.721

 2.080

 2.518

 2.831

 22

0.686

 0.858

 1.061

 1.321

 1.717

 2.074

 2.508

 2.819

 23

0.685

 0.858

 1.060

 1.319

 1.714

 2.069

 2.500

 2.807

 24

0.685

 0.857

 1.059

 1.318

 1.711

 2.064

 2.492

 2.797

 25

0.684

 0.856

 1.058

 1.316

 1.708

 2.060

 2.485

 2.787

  

 

 

 

 

 

 

 

 

 26

0.684

 0.856

 1.058

 1.315

 1.706

 2.056

 2.479

 2.779

 27

0.684

 0.855

 1.057

 1.314

 1.703

 2.052

 2.473

 2.771

 28

0.683

 0.855

 1.056

 1.313

 1.701

 2.048

 2.467

 2.763

 29

0.683

 0.854

 1.055

 1.311

 1.699

 2.045

 2.462

 2.756

 30

0.683

 0.854

 1.055

 1.310

 1.697

 2.042

 2.457

 2.750

    

 

 

 

 

 

 

 

 

 40

0.681

 0.851

 1.050

 1.303

 1.684

 2.021

 2.423

 2.704

 60

0.679

 0.848

 1.046

 1.296

 1.671

 2.000

 2.390

 2.660

120

0.677

 0.845

 1.041

 1.289

 1.658

 1.980

 2.358

 2.617

 

0.674

 0.842

 1.036

 1.282

 1.645

 1.960

 2.326

 2.576

                                   

Análisis de datos cualitativos:

La recogida de la información:

La observación científica es exacta.  El observador científico trata de asegurarse de que las cosas  sean exactamente como se las describe y evita saltar a conclusiones. 

En el caso de la observación cualitativa de corrido o etnográfica, mezclamos, pero teniendo claro dónde está la separación:

Es posible que el texto lo obtengamos de lo que una persona o un grupo de ellas nos dicen en una entrevista.

En cualquier caso, es conveniente separar lo que es el registro objetivo y la opinión personal

Registro (Lo más objetivo y extenso posible) Opiniones o impresiones
P: (luego de algunas entradas y salidas de Niños/as a la sala)… vayan afuera y llévense su diario… ¡Ah, y llamen al grupo de Ana!(El grupo de Ana entra al momento que la P ha dicho esto)

P: ¿Se puede saber por qué Uds. habían salido?

Maca (de otro grupo): Yo las llamé señorita para que nos aclarara una cosa…

P: Y Uds. tan obedientes salieron sin preguntarme a mí… ¿Verdad?… ¡Vamos a ver que tanto les aprovechó el estudio con la Maca!… Dígame, Ali, ¿Cuáles son las tareas fundamentales?

Ali: bueno,… no sé…

P: No me sorprende… ¿Pedro?

 

 Me da la impresión que está muy enojada la profe

La observación científica es precisa.  Si la exactitud se refiere a la verdad o corrección de una afirmación, la precisión se refiere al grado o medida.

En la observación cualitativa, ponemos nuestras impresiones pero tratamos de ser moderados:

Registro Opiniones
P: Hay un gusanito plano que vive en los ríos. Mide dos o tres centímetros y se llama planaria… se usa mucho en laboratorios para estudiar fragmentación. Son carnívoros así que cuando las crían en laboratorios, las alimentan con carne molida. Si las cortas en pedacitos, sale otra…Ana: ¿Y cómo se corta así al natural?

Nico: en las rocas…

P: Eso es…

Eli: Como las lombrices…

P: Sí también… ¿Qué otro?

Julio: estrella de mar…

P: Así es, si corto la estrella, ella regenera el pedacito y del pedazo suelto sale otra estrella.

Ana: ¡Y los gusanos?

P: Las lombrices de tierra.

Ali: ¿También?

P: si… ¿Conocen otro animal que regenere?

Coro: mariposa

P: Nooo

Coro: Las lagartijas…

P: Si ella regenera pero no sale otro individuo, no es fragmentación

Ana: Entonces no hay reproducción

P: Sí, pero de células…

Ana: pero no de otro individuo…

No me parece muy amena, pero los niños /as la atienden 

La observación científica es sistemática.  Las conclusiones basadas en recuerdos casuales no son confiables.  La observación científica se registra.  La memoria humana es notoriamente falible basadas sobre datos recordados pero no registrados. Es  por ello que debe “reconstruirse el registro”, esto es, las notas de campo (sean estas de observaciones o entrevistas se rescriben en computador agregando detalles que se recuerdan objetivamente y se pueden agregar opiniones; todo ello, debe hacerse lo mas pronto posible una vez registrado los datos..

La observación científica es objetiva.  Esto significa que, en la medida en que humanamente es posible, la observación no se ve afectada por los valores, deseos, preferencias y creencias del observador.  En otras palabras, la objetividad significa la capacidad de ver y aceptar los hechos como son y no como uno desearía que fueran.  Es necesario por tanto tener presente los prejuicios que uno arrastra y registrarlo como Opiniones:

Observacion

Opinión
Niña Rosa (Grupo7): ¿A qué venís para acá? (a Niño Carlos, Grupo6)Niño Carlos hace un gesto y se va hacia el Grupo1

Niña Ana ( Grupo7): ¡Puchas! ¡En esta cuestión no sale nada!

Niña Ali (Grupo7): Pide otras revistas… ¿Sabis?… en mi vida voy a estudiar ciencias

Niña Ana (Grupo7): a Grupo 6 ¿Quieres esta revista?

Niña Eli (Grupo6): ¡Sí! Mándamela…

Otra Niña Carla (Grupo 6):  Oye Tobita…Apúrate ¿Ya?

La Niña Ana, Grupo 7 tira la revista a Niña Eli, Grupo 6)

 

Reconozco que en Carlos percibo un tipo de persona que me desagrada por parecerme patero

Las observaciones científicas son hechas por observadores adiestrados. Los observadores no capacitados no saben qué hay que mirar ni cómo interpretarlo y muchas veces no registran lo que ocurre sino lo que creen que ocurre:

“La niña se enojó mucho con la profesora y a  ésta parecía que todo le era indiferente”

Es diferente de:

“La niña miró con el rostro muy serio y se dio una vuelta brusca hacia la puerta, salió y dio un fuerte portazo. La profesora siguió escribiendo en el libro de clases”

Análisis del dato cualitativo:

Una vez que se cuenta con las observaciones o los textos de lo que me han dicho en una entrevista procedo a analizar los datos o textos.

Se suele llamar análisis de contenido al conjunto de procedimientos interpretativos de productos comunicativos (mensajes, textos o discursos) que proceden de procesos singulares de comunicación previamente registrados

Técnicas de medida: son las que se utilizan en el proceso de análisis de contenidos de los textos; a veces cuantitativas (estadísticas basadas en el recuento de unidades, por ejemplo, ciertas palabras), a veces cualitativas (lógicas basadas en la codificación de textos frente a categorías y análisis de combinaciones de categorías) tienen por objeto elaborar y procesar datos relevantes sobre las condiciones mismas en que se han producido aquellos textos.

Su propia denominación de análisis de “contenido”, lleva a suponer que el “contenido” está  encerrado, guardado –e incluso a veces oculto –  dentro de un “continente” (el documento físico, el texto registrado, etc.) y que analizando “por dentro” ese “continente”, se puede desvelar su contenido (su significado, o su sentido), de forma que una nueva “interpretación” tomando en cuenta los datos del análisis, permitiría un diagnóstico, es decir, un nuevo conocimiento (gnoscere “conocer”) a través de su penetración intelectual (dia, en griego es un prefijo que significa “a través de” en el sentido de “atravesar”).

Son muy relevantes las meta-representaciones que construimos acerca de nuestro interlocutor, sea en procesos de observar o de entrevistar; los procesos comunicativos, se encuentran guiados por los conocimientos sociales previos, por nuestros “esquemas sociales”, o, para decirlo con otros términos: colaboran en la formación del sentido mismo de la interacción.

Metodología del análisis de contenido[1]

De acuerdo con aquellos planteamientos se puede entender que un análisis de contenido incluiría necesariamente los siguientes pasos:

a) selección de la comunicación que será estudiada;

b) selección de las categorías que se utilizarán;

c) selección de las unidades de análisis, y

d) selección del sistema de recuento o de medida

C AT E G O R Í A SU N I DA D E S DISECCIÓNDE

ANÁLISIS

DISCIPLINADE

INFLUENCIA

PROCESAMIENTOO MEDIDA OBJETOS DEESTUDIO

(EJEMPLOS)

Unidades temático/ evaluativas Valoraciones,actitudes Psicosociología Cuantitativos(estadístico)

y/o cualitativos

(lógicos)

Hábitos verbalesCampos

semánticos

Unidades temáticas Conceptos,referencias Psicologíacognitiva

Psicosociología

Sociología de la

comunicación

Cuantitativos(estadístico)

y/o cualitativos

(lógicos)

Productossingulares de

comunicación

interpersonal

y de masas

Unidades temático/ evaluativas Valoraciones,actitudes Psicosociología Cuantitativos(estadístico)

y/o cualitativos

(lógicos)

Productossingulares de

comunicación

de masas, según

formatos:

periodismo,

publicidad,

espectáculo, etc.

Unidadeslingüísticoproposicionales Relatos AntropologíaPsicosociología del

conocimiento

Narratolología

Cualitativos (lógicos) Relatos ubicadosen contextos

de procesos

singulares de

comunicación

Unidadespragmáticas del

discurso y análisis

semiótico de

acciones

Relación entreenunciación e

interacción

comunicativa

SociolingüísticaEtnometodología

Semiótica

Socioanálisis

Cualitativos (lógicos yhermenéuticos) Productos comunicativosreferidos

a historias

personales de

comportamientos

comunicativos

Textos y análisis de textos:

Una vez hechas las observaciones, o entrevistas se puede proceder también mediante la construcción de matrices de categorías y codificaciones de textos (sean del registro de observación o de la narración que me han hecho):

Categorías

Codificaciones
El niño/a emplea otros sentidos aparte de la vista en su exploración  Primera sesión “Las piedras” (CAI Facultad) (Contacto Natural)Los niños miran a las educadoras disfrazadas. Cuando ellas los invitan a tocar la piedra mágica, una niña le dice a otra “¿No se enojarán después?”

Un niño dice, al desenvolver su piedra de regalo “esta piedra es negra…tía mira…”

Cuando una de las educadoras pregunta a los niños ¿Y qué más pueden decir de sus piedras? Una niña dice “parece pelota”; otro dice “está llena de puntitos” y sólo uno dice “es aspera y liviana”

Segunda Sesión “las Piedras” (CAI Facultad) (Contacto Afectivo)

Al estar los niños observando estatuas, se les invita a tocarlas. Un niño dice “Esta es super grande tía…”

Una niña dice “La piedra está helada”

Al preguntarle qué están haciendo unos personajes, una niña dice:  “duchándose…para ir al trabajo”  “es que lo escuchamos”

 

Las categorías pueden ser teóricas, previas a la observación o entrevista. Con estas se inicia la codificación. Luego aparecen otras categorías empíricas, o emergentes, que surgen de lo registrado, cuando alguna frase no calza en ninguna de las categorías teóricas previas: (proceso mas deductivo)

Categoría Social o Analítica teórica Ejemplo de situaciones
  1. Las niñas deben hablar con voz queda
  2. (Cat Teor. 1)

 

 

  1. 3.        Las niñas deben             estar peinadas

      (Cat Teor 2)

  1. Los niños deben usar el pelo corto (Cat Teor 3)
  1. Los niños pueden hablar fuerte

      (Cat Empir 1)

  1. Los niños deben usar corbata derecha

(Cat Empir 2)

 

  • “Señorita, esa no es forma de hablar en clase”
  • “Baje la voz señorita, no está en la feria”
  • “No necesita hablar tan fuerte señorita”

Número de frases similares en cinco clases, P1 (mujer, 58 años): 22

Número de frases similares en tres clases, P (Hombre, 37 años): 04

  • “Y Ud. péinese un poco”
  • “Y arréglese el pelo señorita”(A R., crespa)
  • “Ahora pónganse la cotona, las damas arréglense el pelo y se sientan”

Número de frases similares en cinco clases, P1 (mujer, 58 años): 02

Número de frases similares en tres clases, P (Hombre, 37 años): 01

  • “¿No le ha dicho su profesora jefe que se corte un poquito el pelo?”
  • “Ud. es uno de los que les voy a cortar el pelo, así que vaya a la peluquería hoy día mismo”

Número de frases similares en cinco clases, P1 (mujer, 58 años): 02

Número de frases similares en tres clases, P (Hombre, 37 años): 01

  • “Y dale, menso…así no es”(En voz alta) La Pmira y no dice nada.
  • “No, si son de 60…”(fuerte, casi grita) Y P contesta “60…¿Qué?”

Número de situaciones similares en cinco clases, P1 (mujer, 58 años): 04

Número de situaciones similares en tres clases, P (Hombre, 37 años): 02

  • “Métete esa camisa dentro del pantalón y arréglate esa corbata”
  • El P se acerca a un Ao y, mientras continúa hablando, le arregla la corbata”
  • “J., su cotona por favor, y enderece su corbata”

Número de frases similares en cinco clases, P1 (mujer, 58 años): 04

Número de frases similares en tres clases, P (Hombre, 37 años): 02

 

Las matrices se completan cuali y cuantitativamente (N° de codificaciones frente a cada categoría) y se pueden comparar (triangular) con potras fuentes de datos, entre sujetos, entre escenarios, etc.  

El caso del proceso inductivo es cuando desde el texto extraigo las categorías, subrayando las frases que aluden a un mismo aspecto del fenómeno y construyendo desde allí una categoría de análisis, esto es una categoría que resume las ideas centrales de muchas expresiones del texto.

 


[1] Piñuel Raigada, José Luis (2002) “Epistemología, metodología y técnicas del análisis de contenido” Departamento de Sociología IV Facultad de CC. de la Información Universidad Complutense de Madrid   Estudios de Sociolingüística 3(1), pp. 1-42