procesos de investigación científica

Modelo de investigación explicativa
Este, a diferencia de los otros tipos de modelos de investigación, no se encarga únicamente de describir el entorno del fenómeno de estudio, sino que también se centra en definir las causas detrás del fenómeno de estudio.
Su objetivo principal es utilizar métodos de análisis para responder cuestiones o argumentar el por qué de una situación.
El objetivo de la investigación explicativa es analizar las interacciones del estudio, respondiendo el ¿por qué? y el ¿para qué?, esto es con el propósito de ampliar la investigación descriptiva y explorativa, para esto, es necesario tener un alto nivel de comprensión previa del fenómeno.

Características:
Algunas características que el modelo de investigación explicativa son:
• Amplía la comprensión del estudio

• Ofrece múltiples fuentes de información

• Predice los efectos que sufre el estudio al cambiar durante el proceso

• Selecciona a los sujetos de estudio de manera ordenada

Modelo de investigación exploratoria
El modelo exploratorio se distingue de los otros tipos de modelos de investigación por su tolerancia en la metodología aplicada. Su trabajo consiste en encontrar todas las pruebas del fenómeno que se investigará. Sin embargo, no busca hallar una conclusión, sino servir como fuente para estudios posteriores.

Características:
El modelo de Investigación exploratoria se caracteriza por:
• Su fuente de investigación son los libros y opiniones de expertos

• A partir de su estudio se pueden realizar otras investigaciones

• No es un modelo de investigación ordenado

• Los investigadores deben actuar de forma subjetiva y superficial

Modelo de Investigación descriptiva
Entre los tipos de modelos de investigación destaca esta que sirve como base para los estudios que requieren un mayor nivel de profundidad. Se centra en el análisis de datos, ordenamiento y clasificación de un objeto de estudio o situación, para señalar sus características y propiedades de manera general a particular.

Características:
Entre las características del modelo de investigación descriptiva se encuentran:
• La información que ofrece debe de ser verdadera y específica

• Se enfoca en responder el ¿qué? Y el ¿cual?

• Las investigaciones son originales y creativas

• El investigador no controla en objeto de estudio

Modelo de Investigación aplicada
Definitivamente, es uno de los tipos de modelos de investigación más populares. Se encarga de aplicar el conocimiento adquirido, por lo que está estrechamente relacionado con el modelo de investigación básica, ya que depende de sus resultados. Su objetivo es fortalecer el conocimiento cultural y científico.

Características:
El modelo de Investigación aplicada se caracteriza por:
• Necesita un marco teórico

• Se interesa en aplicar el conocimiento

• Busca el conocimiento para entrar en acción

• Su propósito es solucionar los problemas sociales

Modelo de investigación básica
A este modelo también se le conoce como investigación teórica, pura o dogmática. Se basa en la formulación de hipótesis con el propósito de incrementar el conocimiento científico o filosófico. Lo contrastante de este modelo es que no pueden ejecutarse casos prácticos de ningún modo.
Su trabajo consiste en tener nuevo conocimiento que esté completamente alejado de la práctica y profundizar nuestro conocimiento sobre la realidad.

Caracterísiticas:
Algunas de las características de este tipo de modelo de Investigación básica son:
• Utiliza el muestreo con el propósito de ampliar los descubrimientos

• El conocimiento adquirido no es para uso instantáneo

• Descubre leyes que funcionan como sustento a alternativas sociales

• Los resultados no se venden

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Para la obtención de resultados en una población determinada, debemos analizar qué tipo de investigación se realizara, el tipo de población que elegiremos, en ejemplo para nuestro proyecto de investigación tomaremos los trabajadores de una empresa los cuales se desempeñan en labores en alturas, por eso analizaremos, la frecuencia con que ocurren accidentes en alturas, o las medidas de prevención con la cuales se logran mitigar los riesgos y exposición a los accidentes relacionados con el trabajo en alturas.

En estos casos resulta útil técnicas como la selección de personas que han tenido accidentes de este tipo, y se analizan factores como, causas de ocurrencia del accidente, acciones inadecuadas que pudieron provocar el accidente, elementos de protección personal inadecuados, entre otros factores que pueden intervenir en esta investigación.

Otro grupo se puede tomar como personas que no han presentado accidentes de esta índole, y para lo cual se practican medidas preventivas para la mitigación de los mismos, como, las buenas prácticas de seguridad implementadas, el correcto uso de los epps, la prevención de accidentes mediante la información pertinente y manipulación de aparatos para esta labor.

Al tener estos datos agrupados, se lleva una evolución de factores y el rumbo de cada investigación, si se presenta un nuevo accidente o si por el contrario se contrarresta el problema, se tienen en cuenta datos como nivel de educación, para quienes desempeñan estos trabajos, capacitación adecuada o cursos realizados para la práctica segura de la actividad, la edad, y demás.

Mediante este tipo de investigaciones encontramos resultados útiles que nos darán en cifras, datos que se implementan para desarrollar propuestas y planes de trabajo seguros y con evidencia de efectividad que podamos encontrar y asegurar la vida y salud de los trabajadores.

ENTRE ESTAS:
Homogeneidad - que todos los miembros de la población tengan las mismas características según las variables que se vayan a considerar en el estudio o investigación.

TIEMPO: se refiere al período de tiempo donde se ubicaría la población de interés. Determinar si el estudio es del momento presente o si se va a estudiar a una población de cinco años atrás o si se van a entrevistar personas de diferentes generaciones.

ESPACIO: se refiere al lugar donde se ubica la población de interés. Un estudio no puede ser muy abarcador y por falta de tiempo y recursos hay que limitarlo a un área o comunidad en específico.

CANTIDAD: se refiere al tamaño de la población. El tamaño de la población es sumamente importante porque ello determina o afecta al tamaño de la muestra que se vaya a seleccionar, además que la falta de recursos y tiempo también nos limita la extensión de la población que se vaya a investigar.

MUESTRA - la muestra es un subconjunto fielmente representativo de la población.
Hay diferentes tipos de muestreo. El tipo de muestra que se seleccione dependerá de la calidad y cuán representativo se quiera sea el estudio de la población.

ALEATORIA - cuando se selecciona al azar y cada miembro tiene igual oportunidad de ser incluido.

ESTRATIFICADA: cuando se subdivide en estratos o subgrupos según las variables o características que se pretenden investigar. Cada estrato debe corresponder proporcionalmente a la población.

SISTEMÁTICA: cuando se establece un patrón o criterio al seleccionar la muestra. EJEMPLO: se entrevistará una familia por cada diez que se detecten.

POBLACIÓN es el conjunto total de individuos, objetos o medidas que poseen algunas características comunes observables en un lugar y en un momento determinado. Cuando se vaya a llevar a cabo alguna investigación debe de tenerse en cuenta algunas características esenciales al seleccionarse la población bajo estudio

CÁLCULO DEL TAMAÑO DE LA MUESTRA DESCONOCIENDO EL TAMAÑO DE LA POBLACIÓN
La fórmula para calcular el tamaño de muestra cuando se desconoce el tamaño de la población es la siguiente:

En donde
Z = nivel de confianza,
P = probabilidad de éxito, o proporción esperada
Q = probabilidad de fracaso
D = precisión (error máximo admisible en términos de proporción)

CALCULO DE MUESTRA
Determinar el tamaño de la muestra que se va a seleccionar es un paso importante en cualquier estudio de investigación de mercados, se debe justificar convenientemente de acuerdo al planteamiento del problema, la población, los objetivos y el propósito de la investigación.

Antes de calcular el tamaño de la muestra necesitamos determinar varias cosas:
1. Tamaño de la población. Una población es una colección bien definida de objetos o individuos que tienen características similares. Hablamos de dos tipos: población objetivo, que suele tiene diversas características y también es conocida como la población teórica. La población accesible es la población sobre la que los investigadores aplicaran sus conclusiones.
2. Margen de error (intervalo de confianza). El margen de error es una estadística que expresa la cantidad de error de muestreo aleatorio en los resultados de una encuesta, es decir, es la medida estadística del número de veces de cada 100 que se espera que los resultados se encuentren dentro de un rango específico.
3. Nivel de confianza. Son intervalos aleatorios que se usan para acotar un valor con una determinada probabilidad alta. Por ejemplo, un intervalo de confianza de 95% significa que los resultados de una acción probablemente cubrirán las expectativas el 95% de las veces.
4. La desviación estándar. Es un índice numérico de la dispersión de un conjunto de datos (o población). Mientras mayor es la desviación estándar, mayor es la dispersión de la población.

Esta parte del proceso de investigación consiste en procesar los datos (dispersos, desordenados, individuales) obtenidos de la población objeto de estudio durante el trabajo de campo, y
tiene como finalidad generar resultados (datos agrupados y ordenados), a partir de los cuales se realizará el análisis según los objetivos y las hipótesis o preguntas de la investigación
realizada, o de ambos.

Pasos para el procesamiento de datos
Para efectuar un procesamiento de datos se deben seguir estos pasos:
1. Obtener la información de la población o muestra objeto de la investigación.
2. Definir las variables o los criterios para ordenar los datos obtenidos del trabajo de
campo.
3. Definir las herramientas estadísticas y el programa de cómputo que va a utilizarse
en el procesamiento de datos.
4. Introducir los datos en el computador y activar el programa para que procese la
información.
5. Imprimir los resultados.

Herramientas estadísticas para el procesamiento de resultados

El procesamiento de resultados puede efectuarse mediante

Análisis de Pareto Técnica para estudiar fuentes de problemas y las prioridades relativas
de sus causas. Se emplea frecuentemente para evaluar causas de problemas de calidad en
programas de total quality management (TQM).

Diagrama de causa/efecto (espina de pescado) Gráfica mediante la cual los miembros de un equipo representan, categorizan y evalúan todos los posibles motivos de un resultado o una reacción; por lo general, se expresa como un problema para resolver. Se le
conoce como diagrama de Ishikaw (Hellriegel & Slocon).

Gráficas de control Se utilizan para hacer control de calidad de procesos. Según Levin &
Rubin (1996), “estas gráficas también se conocen con el nombre de diagramas de control y
son de varios tipos” (p. 179)
• Diagramas o diagramas de control para medidas de procesos.
• Diagramas R o diagramas de control para variabilidad de procesos.
• Diagramas r o diagramas de control para atributos.

Medidas de tendencia central
• La media: es la sumatoria de un conjunto de puntajes dividida por el número total de
éstos.
• La moda: es el puntaje que ocurre con mayor frecuencia en una distribución de datos.
• La mediana: es el valor que divide a una distribución de frecuencias por la mitad, una
vez ordenados los datos de manera ascendente o descendente.