ASIGNATURA METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA

1. UNIVERSIDAD NACIONAL DEL SANTA FACULTAD DE CIENCIAS Departamento de Biología, Microbiología y Biotecnología Escuela Biología en Acuicultura ASIGNATURA METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA UNIDAD III EL DISEÑO DE CONTRASTACIÓN Clase 14 Recolección procesamiento y análisis de datos M.Sc. Walter Reyes Avalos Docente

2. SELECCIÓN DE LA MUESTRA MUESTRA: Es un subgrupo de la población. PASOS EN LA SELECCIÓN DE LA MUESTRA: • Definir la población: Conjunto de todos los elementos a los cuales se refiere la investigación. • Identificar el marco muestral: Fuente de extracción de la muestra. • Establecer tamaño de la muestra: Por medio del método del muestreo. Método probabilístico MÉTODOS DE MUESTREO Método no probabilístico • Aplicar el método seleccionado: Depende del tipo de investigación, hipótesis y diseño de investigación. • Obtener la muestra: La muestra debe tener sus características propias. * M. Aleatorio simple * M. Sistemático * M. Estratificado * M. Por conglomerados * M. De áreas * M. Polietápico * M. Por conveniencia * M. Con fines especiales * M. Por cuotas * M. De juicio

3. RECOLECCIÓN DE DATOS Una vez seleccionado el diseño de investigación, la muestra, el problema de estudio e hipótesis, se realiza la recolección de datos que es muy importante, pues de ésta depende la confiabilidad y la validez de la información. ¿Qué se logra? • Probar la hipótesis. • Lograr los objetivos de la investigación. • Contestar las preguntas del estudio.

4. TÉCNICAS DE RECOLECCIÓN DE INFORMACIÓN Primarias: Personas, hechos. Fuentes Secundarias: Material impreso. Encuesta: Cuestionario Técnicas Entrevista: Personal, telefónica, correo e Internet Observación: Personal – directa. Con medios electrónicos Internet Pasos: Claridad en los objetivos de la investigación a realizar Selección de la muestra. Diseño y utilización de técnicas de recolección de información Recoger la información. Fuente: WEIERS, Ronald, Investigación de mercados, Prentice Hall, México, 1986.

5. ANÁLISIS DE LA INFORMACIÓN Se debe procesar los datos (dispersos desordenados individuales) obtenidos en el trabajo de campo para lograr unos resultados agrupados y ordenados. Pasos: • Obtener información de la muestra de la investigación. • Definir las variables que organizarán los datos obtenidos en el trabajo de campo. • Definir las herramientas estadísticas y programas de computador que nos procesará la información. • Introducir la información y activar el programa que procesará la información. • Imprimir los resultados.

6. Herramientas Estadísticas: • Análisis de Paretto: Estudia las fuentes del problema y las prioridades relativas de sus causas. Uso: para evaluar causas de problemas de calidad en programas de TQM. • Diagrama de Causa-Efecto(Espina de Pescado): Gráfica donde los integrantes de un grupo representan, categorizan y evalúan todos los motivos de un resultado o reacción. Se expresa como un problema para resolver. • Gráficas de Control: Hace control de calidad de procesos. Diferentes tipos: • Diagrama X o Diagrama de control para medias de procesos. • Diagrama R o Diagrama de control para viabilidad de procesos. • Diagrama P o Diagrama de control para atributos.

7. Distribución de Frecuencias y Representaciones gráficas: Indica el número de veces que ocurre cada valor en una tabla de resultados de un trabajo de campo. • Histogramas: Gráfica que representa la distribución de frecuencias. • Polígonos de frecuencia: Gráfica que permite visualizar rápidamente las características de los datos de una distribución de frecuencia. • Gráfica de barras: Otra forma de representar los datos de una investigación. • Medidas de tendencias central: • Media: Sumatoria de un conjunto de puntajes dividido por el número total de los mismos. • Moda: Puntaje que ocurre con mayor frecuencia en una distribución de datos. • Mediana: Valor que divide a una distribución de frecuencias por la mitad, una vez ordenado los datos de manera ascendente o descendente. • Medidas de dispersión:Varianza y desviación estándares.

8. Pruebas estadísticas: • Prueba t de estudiante: Para poblaciones pequeñas. • Prueba Z: Tiene que ver con la probabilidad de que un puntaje dado de una medición aparezca en una distribución. • Análisis de varianza: Analiza si más de dos grupos difieren demasiado entre ellos con respecto a medidas y varianzas. • Análisis de covarianza: Analiza la existencia o no de relación entre una variable dependiente y dos o más independientes. • Chi cuadrado: Permite probar si dos proporciones en una población no presentan diferencias significativas. • Análisis de regresión y correlación. • Análisis de regresión múltiple. • Análisis de factores • Análisis multivariado de varianzas (Manova). Actualmente los análisis estadísticos se realizan por medio de programas estadísticos por computador, como el Staphgraphic o el SPSS.