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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
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• 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.

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
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• 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.

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• 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.

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• 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.

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• 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.

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• 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.

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• 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.