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Las etapas de una investigación

1)      Preparación general: se lleva a cabo la formulación del problema a estudiar, definiéndolo con precisión, delimitando sus coordenadas espacio-temporales y especificando las preguntas claves a responder a lo largo del proceso investigador.

2)      Establecimiento del marco conceptual: de estudio, a partir de los conocimientos y estudios existentes sobre el tema y la definición de los conceptos a utilizar en el análisis.

3)      Elaboración de la hipótesis: debe de salir del marco conceptual, como estado de la cuestión que debe ser y servir para realizar el método empírico de una forma satisfactoria. Las hipótesis deben estar formuladas de forma enunciativa, concisa y clara, afirmativa o negativa, nunca interrogativa y deben contener proposiciones que sean susceptibles de ser medidas. Si las hipótesis es o no cierta, la investigación lo dirá posteriormente.

4)      Elección de un diseño investigador: debe estar en función de los recursos personales, económicos y científicos disponibles por el equipo investigador.

5)      Trabajo de campo: fase de recogida de datos; donde se ponen en funcionamiento las técnicas diseñadas y se contrastan en el terreno empírico.

6)      Análisis de datos: tratamiento de la información recogida, comprobando las hipótesis planteadas y las relaciones entre las diferentes variables introducidas en las mismas.

7)      Redacción del informe: que recoja los principales hallazgos y explicaciones obtenidos de los datos y sus relaciones con las teorías manejadas en la preparación.

8)      Difusión y presentación de los resultados: a la comunidad científica y sociedad en su conjunto.

Técnicas cualitativas de investigación social

Las técnicas cualitativas son aquellas que favorecen una aproximación subjetiva a los fenómenos estudiados que no incida, o que lo haga en menor medida, sobre el desarrollo de los mismos. Expresan, fundamentalmente, cualidades de las acciones o fenómenos a estudio mediante el uso de explicaciones, discursivas o lingüísticas.

ENTREVISTA
Conversación en la que un investigador realiza una serie de preguntas, previamente establecidas, a personas del contexto social que se estudia. Éstas permiten la obtención de datos más extensos y en profundidad de las personas investigadas. Los datos se recogen de un número significativamente menor de personas, por  lo que éstas deben ser representativas en el plano teórico, no estadístico.

HISTORIAS PERSONALES
Pretende reconstruir, a partir de datos significativos de la vida de las personas, una serie de procesos sociales relativos a una comunidad, institución o fenómeno social determinado.

GRUPOS DE DISCUSIÓN
Consiste en reunir en torno a una mesa a un grupo de 6 ó 10 personas, desconocidas entre sí, para hablar del tema objeto de estudio. La persona que dirige el grupo va planteando los temas a debatir, en espera de que aflore el discurso espontáneo de los reunidos, para su grabación en el magnetófono presente en el centro de la mesa. El investigador inferirá aquellas actitudes e imágenes sociales que las personas tienen acerca del fenómeno estudiado.

ETNOGRAFÍA
Entiende su labor como la comprensión e interpretación de puntos de vista y el significado que asignan los agentes al mundo social que construyen interactivamente. Su desarrollo procede de la antropología y se usa para describir las situaciones y fenómenos que tienen lugar en las comunidades sociales, tales como son percibidas por sus miembros. Requiere del investigador ser “observador en el campo”.

ANÁLISIS DE CONTENIDO
Combina elementos cuantitativos y cualitativos. Su mecánica consiste en la organización sistemática del contenido latente en producción literaria o de los medios de comunicación.

Técnicas cuantitativas de investigación social

El método de las técnicas cuantitativas de investigación, está caracterizado por procedimientos tendentes al establecimiento de las leyes generales, de tipo normativo, sirviéndose para el análisis y presentación delos datos de tablas y procedimientos estadísticos.

ENCUESTA

Consiste en la reunión sistemática de una serie, numéricamente importante, de datos precisos y limitados sobre una muestra representativa y numerosa de personas, mediante una entrevista con un cuestionario, previamente redactado y editado, que contiene una serie de preguntas acerca de temas demográficos, de actitudes y valores u opinión.

Las diferentes formas de cumplimentar un cuestionario son mediante:

-          entrevista personal por un encuestador

-          auto-administrado por la propia persona seleccionada, o

-          mediante entrevista telefónica.

ESTADÍSTICAS OFICIALES Y OTROS DATOS SECUNDARIOS

La fuente segunda de una investigación son aquellos hallazgos de investigación social previas o datos estadísticos obtenidos por los institutos u organismos censales oficiales que están disponibles para su uso con una segunda finalidad.

Los grandes métodos de investigación sociológica

Existen  cinco grandes métodos en sociología:

·         HISTÓRICO: realiza el estudio de los fenómenos sociales a través del tiempo y del origen de la realidad social presente en el cambio acaecido en el pasado.

·         COMPARATIVO: consiste en el uso de la comparación sistemática entre fenómenos similares en sociedades o situaciones diferentes por lo que favorece el pluralismo cultural y evita caer en el etnocentrismo.

·         CRÍTICO-RACIONAL: entra en el terreno de los valores para realizar la crítica racional de los fenómenos sociales.

·         CUANTITATIVO: ligado directamente a la técnica de la encuesta y de los indicadores sociales que pretenden una medición numérica de los hechos.

·         CUALITATIVO: pretende la comprensión e interpretación de los significados que los autores conceden a sus acciones y a la realidad social.

MÉTODOS Y TÉCNICAS DE INVESTIGACIÓN SOCIOLÓGICA

1.      PRINCIPIOS BÁSICOS

 La sociología es una ciencia empírica que elabora su teoría a partir de la investigación sistemática y metódica de la realidad social.

La metodología es el estudio de los presupuestos epistemológicos que regulan la investigación sociológica y de los diferentes métodos de enfrentarse a la realidad social. Algunos de esos presupuestos epistemológicos más importantes hacen referencia a los problemas derivados de la medición de las características y propiedades de los hechos y fenómenos sociales a estudiar. Para ello, la sociología utiliza una serie de escalas que pueden establecer la cuantía, entidad, frecuencia o cualquier otra característica o propiedad significativas del objeto o fenómeno de estudio. Con ella, se pueden clasificar los fenómenos o sujetos en categorías nominales ordinales, de intervalo y racionales.
 

Los principales problemas asociados con tales propósitos, son los siguientes:

-          FIABILIDAD: margen de confianza en una medición; es el grado, en iguales circunstancias con el operador, la escala o instrumento de que se trate,  en el que se produce el mismo resultado que la anterior investigación. Es un requisito previo para su validez.

-          VALIDEZ: grado de corrección con que un instrumento, test, escala u operador mide el objeto o fenómeno de estudio.

-          CAUSALIDAD: Existe una relación de causa-efecto entre los fenómenos que se estudian. Para medir esa posible relación entre fenómenos, acciones o hechos sociales se utilizan las variables (conceptos que recogen las posibles variaciones en diferentes categorías de esos fenómenos o individuos).

-          INFERENCIA: cuando la validez de los resultados se puede extender a otras situaciones o poblaciones, podemos hablar de validez externa o representativa, permitiéndose inferir o establecer deducción de los datos obtenidos mediante las diferentes correlaciones y adecuación entre las variables.

-          UNIVERSO y MUESTRA: En una sociedad coexisten realidades muy diversas como institución, pautas de conducta o grupos sociales, cada una de las cuales es suceptible de afectar a un número muy elevado de personas. La mayoría de las veces no es posible abarcar a toda la población o universo que se quiere estudiar por lo que se recurre a una muestra, es decir, a una parte o conjunto de universo o población de estudio que lo representa. La obtención de la muestra puede ser al azar o estratificada, es decir, por sorteo o respetando alguna de las características conocidas.

Caricatura Montesquieu (18 de enero de 1689 - 10 de febrero de 1755) filósofo ilustrado, padre del concepto de separación de poderes. Es uno de los filósofos y ensayistas ilustrados más relevantes en especial por la articulación de la teoría de la separación de poderes, que se da por descontado en los debates modernos... sobre los gobiernos, y ha sido implementado en muchas constituciones a lo largo del mundo. 

Su pensamiento debe ser enmarcado dentro del espíritu crítico de la Ilustración francesa, patente en rasgos como la tolerancia religiosa, la aspiración de libertad y su concepto de la felicidad en el sentido cívico, si bien se desmarcará de otros autores de la época por su búsqueda de un conocimiento más concreto y empírico en oposición a la abstracción y método deductivo dominantes.

Podemos decir que como difusor de la Constitución inglesa y teórico de la separación de poderes se encuentra muy cercano al pensamiento de Locke, en tanto que como autor de las Cartas persas podría situarse próximo a Saint-Simon. Sin embargo, el pensamiento del señor de La Brède es complejo y tiene esa personalidad propia que le convierte en uno de los pensadores más influyentes en el seno de la Historia de las ideas políticas. 

La filosofía de la historia de Montesquieu minimiza el papel de los individuos y los eventos. Presenta su punto de vista en Considérations sur les causes de la grandeur des Romains et de leur décadence que cada evento histórico fue inspirado por un evento, movimiento, en especial. «Si una causa en particular, tal como el resultado accidental de una batalla, ha arruinado a un estado, entonces existió una causa general que fue la que determinó la caída de dicho estado como consecuencia de una sola batalla».2

Montesquieu ejemplificaba este principio con situaciones de la historia de Roma. Al analizar la transición de la República al Imperio, Montesquieu sugería que si César y Pompeyo no hubieran trabajado para usurpar el gobierno de la República, otros hombres lo habrían hecho. La causa no fue la ambición de César o Pompeyo, sino la ambición del hombre. Montesquieu desarrolló las ideas de John Locke acerca de la división de poder. En su obra El espíritu de las leyes manifiesta admiración por las instituciones políticas inglesas y afirmó que la ley es lo más importante del Estado.

Dos son fundamentalmente los puntos en que los diferentes autores insisten al señalar la aportación original de Montesquieu al estudio científico de las sociedades humanas: Montesquieu acomete la tarea científica de describir la realidad social según un método analítico y «positivo» que no se detiene en la pura descripción empirista de hechos, sino que intenta organizar la multiplicidad de datos de la realidad social en un reducido número de tipos. Dar una «respuesta sociológica» a la aparente diversidad de los hechos sociales, bajo el supuesto de que existe un orden o causalidad de estos hechos susceptible de una interpretación racional. También hizo ver la concordancia estructural entre las condiciones y circunstancias materiales y las formas de estado (haciendo una relación de las formas de gobierno posibles). Es considerado uno de los precursores del liberalismo y fue quien elaboró la teoría de la separación de poderes. Imagen SOFIA 

http://es.wikipedia.org/wiki/Montesquieu http://lafortun.lacoctelera.net/post/2012/01/30/montesquieu

Estadística: Conceptos básicos

¿Que es la estadística? Es el conjunto de procedimientos y técnicas empleadas para recolectar, organizar y analizar datos, los cuales sirven de base para tomar decisiones en las situaciones de incertidumbre que plantean las ciencias sociales o naturales.

Universo:Se define como el conjunto de sujetos o elementos, que tienen un característica en común, observable y susceptible de ser medida.
Poblacion:
Conjunto de todas las mediciones u observaciones hechas sobre una o varia de las características de los elementos del universo.
Variables: Características de un sujeto u objeto que varia de un elemento a otro.

Para realizar un correcto análisis de los datos es fundamental conocer de antemano el tipo de medida de la variable, ya que para cada una de ellas se utiliza diferentes estadísticos. La clasificación más convencional de las escalas de medida las divide en cuatro grupos denominados Nominal, Ordinal, Intervalo y Razón

Escala de medición:
NOMINAL: Son variables numéricas cuyos valores representan una categoría o identifican un grupo de pertenencia. Este tipo de variables sólo nos permite establecer relaciones de igualdad/desigualdad entre los elementos de la variable. La asignación de los valores se realiza en forma aleatoria por lo que NO cuenta con un orden lógico.
ORDINAL: Son variables numéricas cuyos valores representan una categoría o identifican un grupo de pertenencia contando con un orden lógico. Este tipo de variables nos permite establecer relaciones de igualdad/desigualdad y a su vez, podemos identificar si una categoría es mayor o menor que otra
INTERVALO: Son variables numéricas cuyos valores representan magnitudes y la distancia entre los números de su escala es igual. Con este tipo de variables podemos realizar comparaciones de igualdad/desigualdad, establecer un orden dentro de sus valores y medir la distancia existente entre cada valor de la escala. Las variables de intervalo carecen de un cero absoluto, por lo que operaciones como la multiplicación y la división no son realizables.
RAZÓN:Las variables de razón poseen las mismas características de las variables de intervalo, con la diferencia que cuentan con un cero absoluto; es decir, el valor cero (0) representa la ausencia total de medida, por lo que se puede realizar cualquier operación Aritmética (Suma, Resta, Multiplicación y División) y Lógica (Comparación y ordenamiento). Este tipo de variables permiten el nivel más alto de medición. Las variables altura, peso, distancia o el salario

Rango o Dominio
Señala la amplitud de la variación de un fenómeno entre su límite menor y uno claramente mayor. por lo tanto, es el intervalo que contiene dichos datos y que puede calcularse a partir de restar el valor mínimo al valor máximo considerado.
Se clasifican en: Continuas, Discretas, Binarias
Continuas: Numero infinito de valores, ejemplo: grados C°, K°, F°, estatura, peso, masa, velocidad.
Discretas: Numero finito o infinitos numerables. Ejemplo: edo. Civil, nombres,direccion,opinion.
Binarias: Solo dos valores ejemplo :generos.

Introducción a la Estadística Inferencial

La Hipótesis es la aseveración que se hace sobre una población. En el análisis estadístico se hace una aseveración, se plantea una hipótesis, después se hacen las pruebas para verificar la aseveración o para determinar que no es verdadera. La prueba de hipótesis es un procedimiento basado en la evidencia muestral y la teoría de probabilidad que se emplea para determinar si la hipótesis es una afirmación razonable Usualmente se desea probar una suposición que se ha hecho sobre un parámetro que caracteriza a una población en particular, tal como la media poblacional.

La prueba de una hipótesis se realiza mediante un procedimiento sistemático de cinco pasos. Al llegar al 5º paso se puede o no rechazar la hipótesis. Esta prueba aporta una clase de prueba más allá de una duda razonable. El propósito de la prueba de hipótesis es el de hacer un juicio con respecto a la diferencia entre estadístico de muestra y un valor planteado del parámetro.

Procedimiento para probar una Hipótesis:

1. Definir: Definir Hipótesis nula (H0) e Hipótesis alternativa (H1), es decir traducir a lenguaje estadístico la hipótesis científica.
2. Nivel de significación: Controlar los supuestos y definir el nivel de significación (α y β)y el error tipo I y tipo II
3. Calcular Estadístico:Identificar la Distribución Muestral asociada (distribución Normal estándar “z”o la “ t ” de student) y seleccionar el estadístico de prueba.
4. Decidir: Establecer la Regla de Decisión bajo las cuales se acepta o no H0.
5. Aceptar o No:
Formular conclusiones basado en la evidencia muestral y tomar una DECISION : Rechazar o No la H0

Paso 1: Definir Hipótesis nula (H0) e Hipótesis alternativa (H1)

Consiste en establecer el valor supuesto del parámetro en consideración antes de empezar el muestreo. Ese valor supuesto que se desea probar se le denomina Hipótesis Nula (H0). La hipótesis nula es una afirmación que no se rechaza a menos que los datos muestrales proporcionen evidencia convincente de que es falsa. El planteamiento de la hipótesis nula siempre contiene un signo de igualdad con respecto al valor especificado del parámetro. La hipótesis alternativa (H1) se refiere a cualquier hipótesis que difiera de H0. Es una afirmación que se acepta si los datos muestrales proporcionan evidencia suficiente de que la hipótesis nula es falsa. El planteamiento de la hipótesis alternativa nunca contiene un signo de igualdad con respecto al valor especificado del parámetro.

Paso 2: Seleccionar el nivel de significación

Se refiere a la probabilidad α de rechazar H0 cuando en realidad es verdadera, cometiendo así un ERROR tipo I. O por el contrario la probabilidad β de aceptar H0 cuando en realidad es falsa, cometiendo así un ERROR tipo II. Aunque no existe una regla general para seleccionar los valores de α, suele utilizarse α= 0,05 (5%) y α= 0,01 (1%) y debe especificarse antes de realizar la prueba. Si por ejemplo se elige un α= 5% al diseñar una prueba entonces podemos esperar que en 5 ocasiones de cada 100 se rechazará la H0 cuando debería ser aceptada (porque por azar la muestra cae en la región de rechazo), o sea que tenemos una probabilidad = 0.95 (95%) de que no rechazaremos la H0 siendo cierta

Paso 3: Tipos de prueba. Prueba de H0 de dos colas

La distribución de muestreo de la estadística de prueba se divide en dos regiones, una región de rechazo (conocida como región crítica) y una región de NO rechazo (aceptación). Si el estadístico de prueba cae dentro de la región de aceptación, no se puede rechazar la hipótesis nula. El Valor crítico separa la región de no rechazo de la de rechazo. Se rechaza H0 si la Media Muestral cae en cualquiera de las dos regiones de rechazo.

Paso 4: Identificar la Distribución Muestral asociada

Se refiere al valor determinado a partir de la información muestral que se utiliza para aceptar o rechazar la hipótesis nula H0. Existen muchos estadísticos de prueba, en nuestro caso utilizaremos los estadísticos Z para distribución normal de la población y t “t de student” para la muestra. La elección de uno de estos depende del tamaño de la muestras, si las muestras son grandes (mayor a 30 observaciones) el estadístico recomendado es el de la Distribución Normal Estándar (z) , o en caso de muestras pequeñas utilizar el estadístico t. En las pruebas de hipótesis para la media de la población (μ), cuando se conoce la desviación estándar (σ) poblacional, o cuando el valor de la muestra es grande (30 o más), el valor estadístico de prueba es z y se determina a partir de: (Ver fórmula)

Paso 5: Formular la regla de decisión

Se establece las condiciones específicas en la que se rechaza la hipótesis nula H0 y las condiciones en que no se rechaza la hipótesis nula. La región de rechazo define la ubicación de todos los valores que son tan grandes o tan pequeños, que la probabilidad de que se presenten bajo la suposición de que la hipótesis nula es verdadera, es muy remota. En nuestro ejemplo, la PRUEBA.Z confirma H0, es decir que la población en estudio tiene una calificación promedio menor o igual a 12 puntos si la desviación estándar de 1,8 es cierta, basada en una media de muestral menor o igual a 11,9 con una probabilidad de 59%.

Funciones estadísticas de Excel
http://support.microsoft.com/kb/828296/es