CAPÍTULO 7 CONCEPCIÓN O ELECCIÓN DEL DISEÑO DE INVESTIGACIÓN PROCESO CUANTITATIVO DE INVESTIGACION
Enviado por Kate • 8 de Marzo de 2018 • 6.265 Palabras (26 Páginas) • 621 Visitas
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Más de dos grados: en ocasiones y con respecto a la magnitud del experimento es necesario realizar más de 2 mediciones o variaciones lo cual trae consigo ventajas ya que no solo se puede determinar si la presencia o no de la variable independiente tiene que ver con el resultado o medición obtenida, también se puede verificar si al aplicar varios niveles de manipulación en la variable independiente se pueden llegar a obtener diferentes efectos o resultados.
Para evitar dificultades a la hora de realizar variaciones o modificaciones a la variable independiente el autor realiza 3 recomendaciones prácticas:
- Consultar experimentos antecedentes para ver si en estos resulto exitosa la forma de manipular la variable independiente, para ello debemos de primero analizar si la manipulación realizada podemos llevarla a nuestro experimento ya que podrían no ser siempre las más adecuadas dependiendo del enfoque de nuestra investigación.
- Evaluar la manipulación antes de que se conduzca el experimento, esto es muy importante ya que podemos determinar el grado de eficacia de la variación que vamos a realizar a nuestra(s) variable(s) independiente y de esta forma evitar manipular erradamente nuestras variables independientes para evitar fracasos en nuestra investigación como: Que el experimento no sirva para nada, vivamos en el error creer que "algo es" cuando verdaderamente "no es" y por ultimo obtengamos resultados que no nos interesen (si nos interesaran habríamos pensado en otro experimento).
- Incluir verificaciones para la manipulación, esto con el fin de verificar si realmente la manipulación realizada a la variable independiente obtuvo algún resultado o variación en la variable dependiente.
¿Cuál es el segundo requisito de un experimento?
El segundo requisito consiste en medir el efecto que la variable independiente tiene en la variable dependiente, para ello debemos realizar una medición confiable y eficaz de los resultados o efectos obtenidos, al no tener una certeza de la medición realizada los resultados del experimento no servirán de nada y el experimento será un fracaso.
En la planeación de un experimento se debe precisar cómo se van a ser manipuladas las variables independientes y como medir las dependientes.
¿Cuál es el tercer requisito de un experimento?
El tercer requisito que todo experimento debe cumplir es el control o la validez interna de la situación experimental, esto debido a que de no realizar control a las manipulaciones o variaciones de la variable independiente, nuestro experimento puede verse alterado por agentes ajenos o situaciones no contempladas dentro de nuestro experimento, al realizar un buen proceso de control podremos verificar realmente lo que pasa con nuestro experimento y las variaciones y efectos de la manipulación de nuestra variable independiente.
Hipótesis que establecen relaciones de causalidad
Este tipo de hipótesis no solamente afirma la 0 las relaciones entre dos o más variables y la manera en que se manifiestan, sino que además propone un "sentido de entendimiento" de las relaciones.
La desintegración del matrimonio provoca baja autoestima en los hijos e hijas. (En el ejemplo, además de establecerse una relación entre las variables, se propone la causalidad de esa relación.)
Hipótesis causales invariadas. En estas se plantea una relación entre una variable independiente y una variable dependiente. Por ejemplo: "percibir que otra persona del genero opuesto es similar a uno(a) en cuanto a religión, valores y creencias, nos provoca mayor atracción hacia ella"
Hipótesis causales multivariadas. Plantean una relación entre diversas variables independientes y una dependiente, o una independiente y varias dependientes, 0 diversas variables independientes y varias dependientes.
Que son las hipótesis nulas
Las hipótesis nulas son, en cierto modo, el reverso de las hipótesis de investigación. También constituyen proposiciones acerca de la relación entre variables, solo que sirven para refutar o negar.
EI aumento del número de divorcios de parejas cuyas edades oscilan entre los 18 y 25 años no será de 20% el próximo año.
Que son las hipótesis alterativas
Como su nombre 10 indica, son posibilidades a los temas ante las hipótesis de investigación y nula: ofrecen otra descripción o explicación distintas de las que proporcionan estos tipos de hipótesis.
Que Son Las Hipótesis Estadísticas
Las hipótesis estadísticas son exclusivas del enfoque cuantitativo (0 si se tiene un componente considerable de este) y representan la transformación de las hipótesis de investigación, nulas y alternativas en símbolos estadísticos. Se pueden formular solo cuando los datos del estudio (que se van a recolectar y analizar para probar o rechazar las hipótesis) son cuantitativos (números, porcentajes, promedios).
Hipótesis estadísticas de estimación
Corresponden a las que, al hablar de hipótesis de investigación, se les denomina hipótesis descriptivas de un dato que se pronostica. Sirven para evaluar la suposición de un investigador respecto del valor de alguna característica en una muestra de individuos, otros seres vivos, sucesos u objetos, y en una población.
Hipótesis estadísticas de correlación
Estas hipótesis tienen por objetivo traducir en términos estadísticos una correlación entre dos o más variables. EI símbolo de una correlación entre dos variables es r" (minúscula) y entre más de dos variables, "R" (mayúscula). La siguiente hipótesis: a mayor cohesión en un grupo, mayor eficacia en el logro de sus metas primarias.
Hipótesis estadísticas de la diferencia de medias U otros valores
En estas hipótesis se compara una estadística entre dos o más grupos. Supongamos que un investigador plantea la siguiente pregunta de estudio: ¿difieren los periódicos Télex y Noticias en cuanto al promedio de editoriales mensuales que dedicaron, durante el Último año, al tema del terrorismo internacional? Su hipótesis de investigación podría ser: "existe una diferencia entre estadísticos. El promedio de editoriales mensuales que dedico, durante el Último
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