Diseño de investigación

 Diseños de estudios

Características:

1. Saber “que se hace” no “como se llama”.
2. Tipo de estudio: suma de características.

• Cualitativo: Forma no estructurada de recolectar información.

• Cuantitativo: Forma estructurada.

• Observacional: No intervenir.

• Experimental: Intervenir.

• Descriptivo: Datos agrupados de una muestra o población.

• Analítico: Prueba de hipótesis.

• Uno o varios grupos.

• Transversal: Sin seguimiento en el tiempo.

• Longitudinal (retrospectivo / prospectivo): Con seguimiento en el tiempo (Evento final en el pasado / Evento final en el futuro).

• Información primaria: Datos generados para el estudio.

• Información secundaria:  Datos generados por otro motivo ajeno al estudio.

Población

• “Conjunto de personas que habitan la Tierra o cualquier división geográfica de ella”
• Total de individuos al cual se van a extrapolar los resultados.
• Puede ser grande o pequeña.
• Los resultados del estudio solo son aplicables a la población establecida y no a otras.

Muestra

• Parte o porción extraída de un conjunto por métodos que permitirían considerarla como representativa de él (Extrapolable).
• Solo se debe realizar cuando no se puede trabajar con el total de la población.
• Permite trabajar con un número “manejable” de participantes.
• Se obtiene mediante un proceso de “muestreo”.

Muestreo

Probabilístico.

1. Muestreo aleatorio simple: mas usado. Representativo: Mismas posibilidades de selección. Independencia: Selección de uno no afecta a los otros.
2. Muestreo estratificado: muestreo aleatorio simple por estratos (grupos homogéneos de la población).
3. Muestreo por conglomerados: agrupa a la población en “conglomerados” y realiza una muestra aleatoria simple de ellos.
4. Muestreo sistemático: empieza con una unidad elegida al azar y continua con k unidades a partir de esta.

No probabilístico (Ej. Conveniencia, “bola de nieve”, etc.) permite una menor extrapolación de los resultados a la realidad por lo que se prefiere usar muestreos probabilísticos.

Recomendaciones

• Los diseños de estudio se deben ajustar a las necesidades de los investigadores y no al revés no probabilístico (Ej. Conveniencia, “bola de nieve”, etc.) permite una menor extrapolación de los resultados a la realidad por lo que se prefiere usar muestreos probabilísticos.
• No existe un mejor diseño en general, sino diseños adecuados para preguntas específicas.
• Para poder hacer un estudio necesito saber cual es mi población, para hallar una muestra.
• Para obtener una muestra adecuada de requiere un cálculo muestral y un muestreo adecuados.