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DIARIO DE CAMPO

Medellín, 9 de agosto de 2011

Sesión: Investigación cuantitativa

Orden sesión:

1. Resumen rápido de lo visto 2. Medidas

Resumen:

La investigación científica aporta a la teoría. Método hipotético deductivo: observación, hipótesis, experimentación, resultados, teoría. Los críticos afirman que no siempre hay que hipotetizar. Otros que la hipótesis sirve de mucho y es base de la investigación. Alejandro plantea que esto depende de lo que se quiere hacer. En un estudio exploratorio la hipótesis no es necesaria porque no marca el camino. En otros sí lo marca como cuando quiero saber cómo la motivación afecta el desempeño. Como es un proceso sigue las siguientes etapas:

a) Formulación del problema b) Revisión de literatura c) Selección del método d) Aplicación de instrumentos e) Formulación de Conclusiones f)

Redacción de informes

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En nuestro caso un problema es una pregunta, es decir, requiere una solución. Y responder la pregunta aporta a la solución. Y no todos los problemas obedecen a un interés científico. Por ejemplo, por qué llueve los miércoles de ceniza o por qué una persona no nos presta atención.

No todos los interrogantes son problemas. Se trata de problemas cuya respuesta aporte a la ciencia, a una teoría validada. Y más específicamente los nuestros tienen que ver con dar respuesta a fenómenos humanos. Lo primero es plantearlo como una pregunta, como algo que se quiere saber. Esto, porque lo que sigue es buscar en la literatura científica si alguien ya respondió eso que yo creo que no ha sido respondido. Por ejemplo, si quiero saber cuáles son los factores claves de éxito de los gerentes de gestión humana, debo indagar el estado del arte de esta pregunta y me puedo encontrar con que ya se ha indagado. El estado del arte es indagar el nivel actual de conocimiento relacionado con el tema que implica hacer un análisis retrospectivo de un problema particular para saber qué respuestas se le han dado a través de la historia y cómo está hoy en día. Tenemos que revisar la literatura por varias razones: 1. Si se trata de una pregunta interesante 2. Saber qué se ha hecho hasta el momento y cómo ha sido la evolución de ese proceso en particular. 3. Cómo se definen los conceptos de nuestro problema. Throndke plantea que todo lo que existe en el mundo existe en alguna proporción y todo esto es susceptible de medida: “estoy muy contento, estoy muy aburrido, tengo muy poco”. Nosotros estamos tratando de hacer una medición cuantitativa y objetiva de la subjetividad, por ejemplo, la satisfacción laboral. Solo cuando tengo muy claro el concepto se me facilita la medida. Según los reportes de Coca Cola somos uno de los países más felices del mundo. Pero qué es la felicidad, o que es resiliencia, o qué es motivación. La clave es en muy pocas palabras definir los principales conceptos de la investigación que se está trabajando. Ejemplo, en el proyecto de emprendimiento, se debe definir qué es el éxito, y comunicar qué es éxito. En el proyecto sobre desempeño profesional, hay que definir qué es desempeño, qué es un mejor empleo.

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En otros casos, qué es motivación, qué es productividad, qué es resiliencia, qué es un activo intangible. Una vez salvado este punto, viene la selección del método de investigación. El método viene en este momento, no antes. No se parte de decir que se quiere hacer una investigación cuali, o cuanti. El diseño y la metodología se definen con base en el problema y no a la inversa. Por ello es muy importante no casarse con un método, porque es posible que responder una pregunta nos lleve a otro método o a uno mixto. Cómo se ve afectada la motivación por el tipo de contrato, es de corte cuantitativo. Esto ejemplifica cómo la elección del diseño está amarrada al tipo de respuesta que quiero obtener. De lo contrario lo que haríamos sería adaptar permanentemente la pregunta al diseño que nos interesa. Paola pregunta si lo cualitativo es acerca de lo que uno piensa y lo cuantitativo es numérico? Alejandro plantea que lo cuanti es numérico. Pero lo que se piensa, es decir, las percepciones, también se pueden cuantificar. Entonces lo clave es cómo abordo la realidad. Si busco la cantidades de una realidad hablo de un estudio cuanti pero si busco describir cualidades estoy ante un estudio cuanti. Por ejemplo ante el 16PF, lo que se hizo fue sacar de diccionarios todos aquellos rasgos que pueden constituir la personalidad y poner a la gente a calificarlos. Si me interesa identificar factores claves de éxito puedo hacerlo a través de un Análisis factorial (análisis estadístico) o un Análisis de contenido (lo que los expertos me digan). Un diseño transversal es cuando realizo una medida una sola vez. Quiero saber cuántas personas de raza negra estudian en la U de A y lo hago en el semestre 2011/2. Porque por ejemplo intuimos que los programas de inclusión no están funcionando. Pero se puede hacer longitudinalmente, en semestres distintos para comparar y ver si hay incrementos. De qué depende si se hace de un modo u otro, dela pregunta. Por ejemplo si quiero saber cuánto ha aumentado el ingreso de personas afrodescendientes, tendría que hacerlo longitudinal. Pero hay otro diseño y es el multinivel. Por ejemplo, no es lo mismo mi autoeficacia que la autoeficacia del grupo. Se define como la creencia de la gente sobre su capacidad para hacer algo. Pero existe otro concepto y es la autoeficacia del equipo y es qué tanto creo que mi equipo es capaz de hacer lago. Hay que tener cuidado porque terminamos preguntando por lago personal cuando es colectivo o viceversa. Multinivel es cuando existen diferentes niveles de análisis en una investigación. Es diferente cuando digo Yo percibo que aquí no se paga suficientemente bien a La gente piensa que no se paga muy bien. Pensémoslo así. En las organizaciones hay varios niveles. No es lo mismo cuando le preguntamos a una persona sobre sí misma, sobre el grupo o sobre la organización. Es posible que en un equipo de fútbol cada jugador diga que será capaz de jugar bien. Pero cuando a alguno de ellos se le pregunta si el grupo será capaz de jugar bien dice que no. Las revistas científicas están preguntándoles a los investigadores si su investigación es de un nivel o multinivel.

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Otro ejemplo, la reputación del equipo no es la sumatoria de la reputación de todos los integrantes del equipo. A veces exploramos los conceptos sin saber a qué nivel de la organización se refiere. Ejemplo con cómo se ve afectada la motivación por el tipo de contrato. Las preguntas son, la motivación de cada uno, la de todos, la de los compañeros, la de los profes de una Facultad en particular. Para integrar, podríamos tener un análisis transversal de un solo nivel o multinivel; o uno longitudinal multinivel o de un solo nivel. Después de todo esto se debe seleccionar la muestra. En lo cuanti debe ser estadísticamente representativa. Es distinto a la selección de la muestra en lo cuali que se elige por una representatividad subjetiva porque consideramos que son las personas que más me van a aportar. En lo cuanti me interesa la cantidad de personas para poder extrapolar los datos al universo. Es decir, para poder generalizar, poder hablar de los 100 profesores habiendo encuestado a 50. Esto es lo que se pretende en la investigación cuantitativa. Por ejemplo, si nos tomamos un vaso de agua del mar y la sentimos salada, diremos que el agua del mar es salada. Y esto con haber tomado solo una muestra. Esto nos permite hablar del resto. Pero como somos científicos, no nos podemos dejar llevar por prejuicios o ideas preconcebidas. Otro ejemplo, estamos ante un lago, pero no sabemos si es de agua dulce o salda. Tomamos una prueba y decimos que es salada, pero resulta que probamos los restos de un sancocho cuando el resto es dulce. Es decir, tomamos una muestra errada. La matemática nos permite calcular la muestra idónea para poder hablar del universo. Por ejemplo cuántos vasitos del lago y de qué partes para poder hablar del agua del lago sin tomarme todo el lago. Sigue, el diseño de instrumentos que permitan medir aquello que nos interesas en alguna proporción, p.e la resiliencia, la motivación, la productividad, el desempeño profesional, percepción frente a… Es decir, tenemos que llegar al punto en que preparo mi instrumento de medida. Vamos a diseñar nuestros propios termómetros, nuestros propios metros. Luego interpretamos los resultados, y redactamos el informe. Haremos unos ejercicios generales y luego se aplicarán estos conocimientos al diseño de los propios instrumentos.

TIPOS:

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Exploratoria: cuando quiero saber el nivel de algo, la frecuencia con la que algo se presenta. Aparecen resultados descriptivos como frecuencias, cantidades, porcentajes. Por ejemplo: cuántas personas que han hecho el énfasis en gestión humana han conseguido empleo en gestión humana. Con este tipo de investigaciones se quiere saber la cantidad, la frecuencia el nivel en el que algo se presenta. Correlacional: hablamos aquí de una variación conjunta de 2 o más fenómenos. Cuando dos realidades se mueven así: Correlación positiva: cuando una realidad sube lo hace la otra. Si una baja la otra baja. Por ejemplo, si aumento el número de veces que me cepillo en el día aumento mi buen aliento. Si reduzco el nivel de grasa puedo reducir las probabilidades de sufrir un infarto. Será que cuando la gente tiene altos niveles de autoeficacia hay un mejor desempeño. Correlación negativa: cuando las variables se mueven en sentido contrario. Si reduzco el consumo de licor es posible que aumente mi expectativa de vida. Pregunta: solo se sabe si la correlación es positiva o negativa en los resultados? La hipótesis tiene que hacer una afirmación basada en la revisión de la literatura. Por ejemplo, según los que se inventaron los ECAES el resultado en los ECAES es un buen predictor del desempeño. Y esto va a marcar el diseño (transversal, longitudinal, un nivel, multinivel, muestra). En los resultados se corrobora. Puede ser que la hipótesis sea que no existe ninguna relación. En los resultados se puede refutar la hipótesis y esto no significa que sea un fracaso. Se encontró otro resultado que aporta. Conocer el tipo de correlación solo lo puedo saber en los resultados. Experimental: Lo que se hace es analizar el comportamiento de una variable en relación con otra variable. Quiero saber cómo reacciona una variable en función de otra. Es decir, no pregunto solo si se asocia, sino en qué dirección. Es decir, si una variable está determinada o en función de otra. Y la manera de saberlo es a través de experimentos. Y las características de un experimento son que yo controlo las variables, las manipulo y cuando lo hago sé que variable está influyendo en las otras. El mejor ejemplo son los experimentos de ciencias de los niños: una matica al sol, otra sin agua, otra con música. Y así estoy controlando la humedad, la temperatura, las radiofrecuencias. Y encuentro que no solo se asocian las variables sino que una determina la otra. Hay diferentes niveles de investigación experimental: 1. Cuando logro tener control sobre todas las variables 2. Cuasi experimental: cuando logro controlar algunas de las variables 3. No experimental: no controlo nada y me dedico a observar (sería más exploratoria que experimental) 4. Experimental intra sujeto: hacemos un experimento con una sola persona. En la próxima semana hablaremos de instrumentos de medida.

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CONCLUSIONES: Cada equipo debe hacer la revisi贸n de la literatura por las dos razones expuestas: el estado de la pregunta hoy y los conceptos. Comenzar a definir los conceptos claves desde la literatura cient铆fica. Ir pensando en el dise帽o: Cuanti? Cuali? Ver experimentos: Milgram, la prisi贸n simulada de Zimbardo

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Diaro de campo  

9 agosto 2011