TAREA I: RESUMEN LECTURA DE “KERLINGER”
El buen investigador ha de tener a la vez ideas nuevas, buena
formación, buena técnica de trabajo. A los malos investigadores
les falta siempre uno por lo menos de estos tres requisitos.
P.L.E.
INTRODUCCIÓN
La investigación es un conjunto de procesos sistemáticos, críticos y empíricos que se aplican al estudio de un fenómeno. El diseño, al igual que la muestra, la recolección de los datos y el análisis, surge desde el planteamiento del problema hasta la inmersión inicial y el trabajo de campo; desde luego va sufriendo modificaciones, aun cuando es más bien una forma de enfocar el fenómeno de interés.
El diseño de investigación se refiere al abordaje que se habrá de utilizar en el proceso de investigación, es decir, es el plan y la estructura de la investigación para encontrar respuestas a las interrogantes que se plantea el investigador. El plan es el esquema general o programa de investigación, incluye desde la formulación de hipótesis hasta el análisis de resultados, por el contrario el término estructura en la investigación, se refiere a un modelo o paradigma para el estudio de las relaciones entre las variables a estudiar. Por lo tanto, la estructura y sus elementos están organizados de forma específica, de acuerdo a un marco de referencia.
DESARROLLO
El investigador, debe tener reunir y analizar los datos, para de esta forma lograr cierto control de varianza. De hecho el diseño es per se un mecanismo de control, pues el investigador eficiente debe: maximizar la varianza sistemática, controlar la varianza sistemática extraña y minimizar la varianza de error. Lo anterior, hace referencia a lo que se conoce como principio MAX-MIN-CON. De acuerdo con Kerlinger, estas tres reglas son esenciales y constituyen el principal objetivo técnico- metodológico de todo diseño. El investigador debe ser cauteloso, pues siempre que hable de varianza debe estar seguro al tipo de varianza a la que se refiere.
Existen algunas formas de controlar las variables extrañas, por ejemplo el investigador puede eliminar el efecto de una variable independiente que lo más seguro es que influya en la variable dependiente, lo logrará cuando elija a los participantes, lo más homogéneos posible en la variable independiente. Así mismo, la aleatorización es otra forma de controlar las variables extrañas, pues sugiere que siempre que sea posible hacerlo, el investigador debe asignar a los sujetos y a los grupos, las condiciones experimentales de manera aleatoria.
Una variable extraña puede ser controlada al incorporarla al diseño de investigación, como variable atributo, para tener control y proporcionar información adicional sobre el efecto de esta variable sobre la variable dependiente, y sobre su posible interacción con otras variables independientes.
También se puede controlar la varianza extraña, apareando a los participantes. Si se aparea a los participantes, el investigador debe asignarlos aleatoriamente a los grupos experimentales, pues cuando una variable apareada se correlaciona sustancialmente con la variable dependiente, el apareamiento como forma de control de la varianza resulta útil y deseable.
Existe otro tipo de varianza, llamada varianza de error, la cual hace referencia al conjunto de cambios que, debido a factores aleatorios, muestran los datos en cualquier dirección con respecto a su promedio. Las principales fuentes de varianza de error son las desigualdades interindividuales, los errores en los procedimientos de registro o de medida y a los factores ajenos a la propia disposición o arreglo experimental que afectan de forma diferencial a los sujetos.
Cuando se habla de varianza total se está haciendo referencia a la variabilidad que se observa en el registro de la variable dependiente bajo condiciones diferentes de tratamiento. Al realizar un experimento, el principal objetivo radica en conocer si la mayor parte de la varianza puede atribuirse a la manipulación de o de las variables independientes.
La maximización de la varianza experimental radica en potenciar al máximo la efectividad de los tratamientos. Para poder estar seguros del resultado de un tratamiento, éste se comprueba comparando el valor de la varianza experimental con el valor de la varianza de error. En consecuencia, el aumento de la varianza experimental constituye un elemento decisivo para incrementar la potencia probatoria del diseño.
La minimización de la varianza de error, permite aumentar la exactitud en la inferencia de la hipótesis. Para llevar a cabo la minimización, es necesario controlar al máximo cualquier fuente de variación extraña mediante la elección de un adecuado diseño experimental, con lo que se puede estar seguro de obtener una mayor precisión en la estimación de los efectos experimentales.
CONCLUSIONES
El diseño ayuda al investigador a responder las preguntas de investigación y a controlar la varianza experimental, extraña y de error presentes en el problema a estudiar. La importancia del diseño radica en que éste sugiere la forma en que se realizarán las observaciones y el análisis estadístico pertinente.
Es relevante que el investigador diseñe, planee y conduzca la investigación, de tal forma que las condiciones experimentales sean tan diferentes como sea posible. Así pues el diseño tiene dos propósitos fundamentales responder las preguntas de investigación y controlar la varianza. Cuando se habla de varianza debe entenderse que ésta puede analizarse en diferentes tipos de varianza en función de su origen y de los objetivos de investigación. Cabe mencionar que un diseño adecuado bosqueja las conclusiones que posiblemente se obtengan de los análisis estadísticos.
BIBLIOGRAFÍA:
Kerlinger, F. N. y Lee, H.W. (2000). Investigación del comportamiento. Métodos de investigación en ciencias sociales. Cap. 18. México: McGraw-Hill., pp. 403-417.
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