• Curso de investigación cuantitativa

    Aprende a investigar para desarrollar tus propios proyectos y participar en congresos y tener publicaciones.

Resumen del curso

Curso de investigación cuantitativa
  • Curso de investigación cuantitativa


    Curso avanzado para el desarrollo de la investigación.

  • Duración:

    6 meses
  • Modalidad:

    A distancia
  • Precio:

    Consultar
  • Área:

    Investigación

Objetivos

Objetivo general

El programa académico de este curso permite que el alumno pueda estudiar en profundidad materias esenciales dentro del entorno de la administración con los que puedan llevar a la práctica sus propios proyectos.


Objetivos específicos

Análisis del entorno general y específico de la empresa
Gestionar los grupos de interes de la empresa
Toma de decisiones
Desarrollo de estrategias
Desarrollo de proyectos


Destinatarios

Destinatarios

Principales destinatarios


Este curso de administración de empresas está dirigido a profesionales y estudiantes de carreras como administración de empresas, Finanzas, Contabilidad, etc. y demás profesionales que pueden intervenir en el desarrollo de procedimientos administrativos.


Otros destinatarios


La formación estará disponible para todos aquellos interesados en aprender a gestionar compañías no obstante, en caso de no contar con estudios previos y/o experiencia será necesario realizar un modulo extra de ofimática para equiparar los niveles de los alumnos.

Requisitos previos

Requisitos obligatorios

No existen requisitos obligatorios previos.

Requisitos recomendables

Es conveniente que los participantes tengan un manejo general de las herramientas básicas informáticas (ofimática, carpetas, archivos, etc) así como los conceptos básicos de estadística descriptiva y probabilidad.
Los participantes se beneficiarán de su experiencia previa en uno o más de los siguientes campos:
Marketing
Manejo de base de datos
Programación
Matemáticas

Ninguno de los conocimientos resulta, en principio, excluyente. La simultánea falta de experiencia en todos los campos mencionados hará más ardua al alumno la tarea de seguimiento del curso.

Temario

Modulos

Módulo 1: El positivismo y los métodos cuantitativos para la investigación

1.1. La ciencia y el enfoque científico
1.2. Constructos, variables y definiciones
1.3. Problemas e hipótesis
1.4. El principio de parsimonia
1.5. El positivismo y el neopositivismo
1.6. Métodos cuantitativos versus métodos cualitativos
1.7. Métodos mixtos

Módulo 2: Diseños de investigación en la tradición positivista

2.1. Tipos de diseños de investigación
2.2. Investigación experimental versus investigación ex–post–facto
2.3. Validez interna versus validez externa en un estudio experimental
2.4. Diseños ATI
2.5. Consideraciones éticas en la realización de estudios de investigación

Módulo 3: Población y muestreo

3.1. Representatividad y generalización
3.2. Estadística descriptiva e inferencial
3.3. La distribución normal
3.4. Tipos de muestreo
3.5. El tamaño de una muestra
3.6. Asignación aleatoria de los sujetos a los tratamientos

Módulo 4: Instrumentos de medición

4.1. Niveles de medición
4.2. Tipos de instrumentos de medición
4.3. Diseño de instrumentos de medición
4.4. Aplicación de instrumentos de medición
4.5. Confiabilidad y validez
4.6. Información psicométrica asociada a los tests
4.7. Mejora de los instrumentos a partir de la información psicométrica

Módulo 5: Análisis e interpretación de datos

5.1. Comprobación de hipótesis
5.2. Estadística paramétrica versus no paramétrica
5.3. El análisis de frecuencias
5.4. El análisis de regresión y correlación
5.5. La t de Student y el análisis de varianza
5.6. Técnicas estadísticas varias

3.2 Fundamentos teóricos de las investigaciones descriptivas 41 3.3 Explicar 45 3.4 Hipótesis 48 3.5 Cómo generar hipótesis 53 3.6 Pronósticos, tecnologías y evaluación 55 3.7 La comprobación empírica de las hipótesis 57 5 Indicadores, operacionalización y construcción de escalas 69 5.1 Construcción de indicadores y operacionalización 70 5.2 Fundamentos de la medición 76 5.2.1 Precisión de la medición 76 5.2.2 Criterios en la construcción de escalas 78 5.2.3 Niveles de medición 79 5.2.4 Selección de la información e interpretación 81 5.3 Tipos de escalas 82 8 Selección de la muestra 191 8.1 Aspectos básicos 192 8.2 El universo de trabajo 193 8.3 Universo de trabajo y muestra 195 8.4 Procedimiento de muestreo 196 8.4.1 Muestreo probabilístico 197 8.4.1.1 Muestreo probabilístico puro 197 8.4.1.2 Muestreo sistemático 200 8.4.1.3 Muestreo estratificado 202 8.4.2 Muestreo no aleatorio 203 8.4.2.1 Muestreo por cuotas 203 8.4.2.2 Elección de casos típicos 205 8.4.2.3 Elección de casos individuales 206 8.4.3 Muestreo «bola de nieve» 208 8.5 El tamaño de la muestra 208 Capítulo 5 En dónde obtener la información. Población y muestra 67 5.1. Fuentes de información 69 5.1.1. Fuentes secundarias 69 5.1.2. Fuentes primarias 71 5.2. Población 72 5.2.1. Características de la población 73 5.3. Muestra 74 5.3.1. Factores a tomar en cuenta para seleccionar la muestra 74 5.3.2. Característica de la muestra 75 5.3.3. Tipos de muestreo 75 5.3.4. Tamaño de la muestra 83 5.4. Censo 84 5.4.1. Limitaciones para realizar censos 84 5.5. La encuesta 85 5.5.1. Pasos para realizar una encuesta 86 5.5.2. Formas de realizar la encuesta 86 5.5.3. Características de los resultados de la encuesta 87 CAPÍTULO 2 Nacimiento de un proyecto de investigación cuantitativa, cualitativa o mixta: la idea 24 ¿Cómo se originan las investigaciones cuantitativas, cualitativas o mixtas? 26 Fuentes de ideas para una investigación 26 ¿Cómo surgen las ideas de investigación? 26 Vaguedad de las ideas iniciales 27 Necesidad de conocer los antecedentes 28 Investigación previa de los temas 29 Criterios para generar ideas 29 Resumen 30 Conceptos básicos 30 Ejercicios 30 Ejemplos desarrollados 30 Los investigadores opinan 31 vii Contenido www.FreeLibros.com viii Contenido PARTE 2 El proceso de la investigación cuantitativa 33 CAPÍTULO 3 Planteamiento del problema cuantitativo 34 ¿Qué es plantear el problema de investigación cuantitativa? 36 Criterios para plantear el problema 36 ¿Qué elementos contiene el planteamiento del problema de investigación en el proceso cuantitativo? 36 Objetivos de la investigación 36 Preguntas de investigación 37 Justifi cación de la investigación 39 Criterios para evaluar la importancia potencial de una investigación 40 Viabilidad de la investigación 41 Evaluación de las defi ciencias en el conocimiento del problema 41 Consecuencias de la investigación 42 Resumen 44 Conceptos básicos 44 Ejercicios 44 Ejemplos desarrollados 45 Los investigadores opinan 47 Contenido ix CAPÍTULO 5 Defi nición del alcance de la investigación a realizar: exploratoria, descriptiva, correlacional o explicativa 76 ¿Qué alcances puede tener el proceso de investigación cuantitativa? 78 ¿En qué consisten los estudios de alcance exploratorio? 79 Propósito 79 Valor 79 ¿En qué consisten los estudios de alcance descriptivo? 80 Propósito 80 Valor 80 ¿En qué consisten los estudios de alcance correlacional? 81 Propósito 81 Utilidad 82 Valor 83 Riesgo: correlaciones espurias (falsas) 83 ¿En qué consisten los estudios de alcance explicativo? 83 Propósito 83 Grado de estructuración de los estudios explicativos 84 ¿Una misma investigación puede incluir diferentes alcances? 84 ¿De qué depende que una investigación se inicie como exploratoria, descriptiva, correlacional o explicativa? 86 El conocimiento actual del tema de investigación 86 La perspectiva que se le otorgue al estudio 86 ¿Cuál de los cuatro alcances para un estudio es el mejor? 87 ¿Qué ocurre con el planteamiento del problema al defi nirse el alcance del estudio? 87 Resumen 87 Conceptos básicos 87 Ejercicios 88 Ejemplos desarrollados 88 Los investigadores opinan 88 CAPÍTULO 6 CAPÍTULO 8 Selección de la muestra 170 ¿En una investigación siempre tenemos una muestra? 172 Lo primero: ¿sobre qué o quiénes se recolectarán datos? 172 ¿Cómo se delimita una población? 174 ¿Cómo seleccionar la muestra? 175 Tipos de muestra 176 www.FreeLibros.com xii Contenido ¿Cómo se selecciona una muestra probabilística? 177 Cálculo del tamaño de muestra 178 Muestra probabilística estratifi cada 180 Muestreo probabilístico por racimos 182 ¿Cómo se lleva a cabo el procedimiento de selección de la muestra? 183 Tómbola 183 Números random o números aleatorios 183 STATS® 183 Selección sistemática de elementos muestrales 184 Listados y otros marcos muestrales 185 Archivos 187 Mapas 187 Tamaño óptimo de una muestra 187 ¿Cómo y cuáles son las muestras no probabilísticas? 189 Muestreo al azar por marcado telefónico (Random Digit Dialing) 190 Una máxima del muestreo y el alcance del estudio 190 Resumen 191 Conceptos básicos 191 Ejercicios 192 Ejemplos desarrollados 193 Los investigadores opinan 194 CAPÍTULO 9 Recolección de los datos cuantitativos 196 ¿Qué implica la etapa de recolección de datos? 198 ¿Qué signifi ca medir? 198 ¿Qué requisitos debe cubrir un instrumento de medición? 200 La confi abilidad 200 La validez 201 1. Evidencia relacionada con el contenido 201 2. Evidencia relacionada con el criterio 202 3. Evidencia relacionada con el constructo 203 La validez total 204 La relación entre la confiabilidad y la validez 204 Factores que pueden afectar la confiabilidad y la validez 205 La objetividad 206 ¿Cómo se sabe si un instrumento de medición es confi able y válido? 207 Cálculo de la confi abilidad o fi abilidad 207 Cálculo de la validez 209 ¿Qué procedimiento se sigue para construir un instrumento de medición? 209 Tres cuestiones fundamentales para un instrumento o sistema de medición 211 El tránsito de la variable al ítem 211 Codifi cación 213 Niveles de medición 214 ¿De qué tipos de instrumentos de medición o recolección de datos cuantitativos disponemos en la investigación? 217 Cuestionarios 217 ¿Qué tipos de preguntas se pueden hacer? 217 Preguntas cerradas 217 Preguntas abiertas 221 ¿Conviene usar preguntas cerradas o abiertas? 221 www.FreeLibros.com Contenido xiii ¿Una o varias preguntas para medir una variable? 222 ¿Las preguntas van precodifi cadas o no? 224 ¿Qué preguntas son obligatorias? 225 ¿Qué características debe tener una pregunta? 225 ¿Cómo deben ser las primeras preguntas de un cuestionario? 229 ¿De qué está formado un cuestionario? 229 Portada 229 Introducción 230 Agradecimiento fi nal 232 Formato, distribución de instrucciones, preguntas y categorías 232 ¿De qué tamaño debe ser un cuestionario? 234 ¿Cómo se codifi can las preguntas abiertas? 234 ¿En qué contextos puede administrarse o aplicarse un cuestionario? 235 1. Autoadministrado 235 2. Por entrevista personal 239 3. Por entrevista telefónica 241 Algunas consideraciones adicionales para la administración del cuestionario 243 Escalas para medir las actitudes 244 Escalamiento tipo Likert 245 Dirección de las afi rmaciones 246 Forma de obtener las puntuaciones 249 Otras condiciones sobre la escala Likert 251 Cómo se construye una escala Likert 252 Preguntas en lugar de afi rmaciones 252 La escala en la pregunta 253 Método de completar las frases 254 Diferencial semántico 255 Codifi cación de las escalas 256 Maneras de aplicar el diferencial semántico 258 Pasos para integrar la versión fi nal 259 Escalograma de Guttman 260 Otros métodos cuantitativos de recolección de los datos 260 ¿Qué otras maneras existen para recolectar los datos desde la perspectiva del proceso cuantitativo? 260 1. Análisis de contenido cuantitativo 260 2. Observación 260 3. Pruebas estandarizadas e inventarios 261 4. Datos secundarios (recolectados por otros investigadores) 261 5. Instrumentos mecánicos o electrónicos 262 6. Instrumentos específicos propios de cada disciplina 262 ¿Puede utilizarse más de un tipo de instrumento de recolección de datos? 262 ¿Cómo se codifi can las respuestas de un instrumento de medición? 262 Los valores perdidos y su codifi cación 262 1. Establecer los códigos de las categorías o alternativas de respuesta de los ítems o preguntas 263 2. Elaborar el libro de códigos incluyendo todos los ítems, uno por uno 264 3. Efectuar físicamente la codifi cación 265 4. Guardar los datos codifi cados (casos) en un archivo permanente 266 Codificación utilizando un programa de análisis estadístico 266 Errores de codifi cación 267 Resumen 270 www.FreeLibros.com xiv Contenido Conceptos básicos 271 Ejercicios 272 Ejemplos desarrollados 272 Los investigadores opinan 275 CAPÍTULO 10 Análisis de los datos cuantitativos 276 ¿Qué procedimiento se sigue para analizar cuantitativamente los datos? 278 Paso 1: seleccionar un programa de análisis 278 Statistical Package for the Social Sciences SPSS® o PASW Statistics 279 Minitab® 281 Paso 2: ejecutar el programa 282 Paso 3: explorar los datos 282 Apunte 1 283 Apunte 2 287 Estadística descriptiva para cada variable 287 ¿Qué es una distribución de frecuencias? 287 ¿Qué otros elementos contiene una distribución de frecuencias? 289 ¿De qué otra manera pueden presentarse las distribuciones de frecuencias? 290 Las distribuciones de frecuencias también se pueden grafi car como polígonos de frecuencias 291 ¿Cuáles son las medidas de tendencia central? 292 ¿Cuáles son las medidas de la variabilidad? 293 La varianza 294 ¿Cómo se interpretan las medidas de tendencia central y de la variabilidad? 294 ¿Hay alguna otra estadística descriptiva? 296 ¿Cómo se traducen las estadísticas descriptivas al inglés? 297 Nota fi nal 298 Puntuaciones z 299 Razones y tasas 300 Corolario 300 Paso 4: evaluar la confi abilidad o fiabilidad y validez lograda por el instrumento de medición 300 La validez 304 ¿Hasta aquí llegamos? 305 Paso 5: analizar mediante pruebas estadísticas las hipótesis planteadas (análisis estadístico inferencial) 305 Estadística inferencial: de la muestra a la población 305 ¿Para qué es útil la estadística inferencial? 305 ¿En qué consiste la prueba de hipótesis? 306 ¿Qué es una distribución muestral? 306 ¿Qué es el nivel de signifi cancia? 307 ¿Cómo se relacionan la distribución muestral y el nivel de signifi cancia? 309 ¿Se pueden cometer errores al probar hipótesis y realizar estadística inferencial? 309 Prueba de hipótesis 310 Análisis paramétricos 311 ¿Cuáles son los supuestos o las presuposiciones de la estadística paramétrica? 311 ¿Cuáles son los métodos o las pruebas estadísticas paramétricas más utilizadas? 311 ¿Qué es el coefi ciente de correlación de Pearson? 311 ¿Qué es la regresión lineal? 314 ¿Qué es la prueba t? 319 www.FreeLibros.com Contenido xv ¿Qué es el tamaño del efecto? 320 ¿Qué es la prueba de diferencia de proporciones? 322 ¿Qué es el análisis de varianza unidireccional o de un factor? (ANOVA one-way) 322 Estadística multivariada 325 Análisis no paramétricos 326 ¿Cuáles son las presuposiciones de la estadística no paramétrica? 326 ¿Cuáles son los métodos o las pruebas estadísticas no paramétricas más utilizados? 327 ¿Qué es la chi cuadrada o χ2 ? 327 ¿Qué son los coefi cientes de correlación e independencia para tabulaciones cruzadas? 329 ¿Qué otra aplicación tienen las tablas de contingencia? 330 Otros coefi cientes de correlación 331 ¿Qué son los coefi cientes y la correlación por rangos ordenados de Spearman y Kendall? 332 ¿Qué otros coefi cientes existen? 332 Una vista general a los procedimientos o pruebas estadísticas 333 Paso 6: realizar análisis adicionales 335 Paso 7: preparar los resultados para presentarlos 335 Resumen 336 Conceptos básicos 337 Ejercicios 338 Ejemplos desarrollados 339 Los investigadores opinan 343 CAPÍTULO 11 El reporte de resultados del proceso cuantitativo 346 Antes de elaborar el reporte de investigación, se defi ne a los receptores o usuarios y el contexto 348 ¿Qué apartados o secciones contiene un reporte de investigación o un reporte de resultados en un contexto académico? 350 1. Portada 350 2. Índices 350 3. Resumen 350 4. Cuerpo del documento 351 5. Referencias, bibliografía 353 6. Apéndices 353 ¿Qué elementos contiene un reporte de investigación o reporte de resultados en un contexto no académico? 354 ¿Dónde podemos consultar los detalles relativos a un reporte de investigación? (guías) 354 ¿Qué recursos están disponibles para presentar el reporte de investigación? 355 ¿Qué criterios o parámetros podemos defi nir para evaluar una investigación o un reporte? 355 ¿Con qué se compara el reporte de la investigación?, ¿y la propuesta o protocolo de investigación? 356 Resumen 356 Conceptos básicos 356 Ejercicios 356 Ejemplos desarrollados 357 Los investigadores opinan 358 www.FreeLibros.com xvi Contenido PARTE 4 Los procesos mixtos de investigación 543 CAPÍTULO 17 Los métodos mixtos 544 ¿En qué consiste el enfoque mixto o los métodos mixtos? 546 ¿Dónde se ubican los métodos mixtos dentro del panorama o espectro de la investigación? 546 Los métodos mixtos: ¿el fi n de la “guerra” entre la investigación cuantitativa y la investigación cualitativa? 547 ¿Por qué utilizar los métodos mixtos? 549 ¿Cuál es el sustento fi losófico de los métodos mixtos? 551 El proceso mixto 553 Planteamiento de problemas mixtos 554 Revisión de la literatura 556 Hipótesis 558 Diseños 558 1. Prioridad o peso 558 2. Secuencia o tiempos de los métodos o componentes 558 3. Propósito esencial de la integración de los datos 560 4. Etapas del proceso investigativo en las cuales se integrarán los enfoques 560 Diseños mixtos específi cos 563 1. Diseño exploratorio secuencial (DEXPLOS) 564 a) Modalidad derivativa 565 b) Modalidad comparativa 565 2. Diseño explicativo secuencial (DEXPLIS) 566 3. Diseño transformativo secuencial (DITRAS) 569 4. Diseño de triangulación concurrente (DITRIAC) 570 5. Diseño anidado o incrustado concurrente de modelo dominante (DIAC) 571 6. Diseño anidado concurrente de varios niveles (DIACNIV) 576 7. Diseño transformativo concurrente (DISTRAC) 577 8. Diseño de integración múltiple (DIM) 578 Muestreo 580 Recolección de los datos 582 Análisis de los datos 586 Resultados e inferencias 589 Retos de los diseños mixtos 590 Reportes mixtos 592 La validez de los estudios mixtos 593 Resumen 593 Conceptos básicos 594 Ejercicios 595 Ejemplos desarrollados 596 Los investigadores opinan 599 .2.2 Análisis cuantitativo 160 6.5 Procedimiento del test 163 6.6 Pretest 166 En el proceso cuantitativo, ¿de qué tipos de diseños disponemos para investigar? 121 Diseños experimentales 121 ¿Qué es un experimento? 121 ¿Cuál es el primer requisito de un experimento? 122 La variable dependiente se mide 123 Grados de manipulación de la variable independiente 123 Presencia-ausencia 123 Más de dos grados 124 Modalidades de manipulación en lugar de grados 124 ¿Cómo se defi ne la manera de manipular las variables independientes? 125 Dificultades para defi nir cómo se manipularán las variables independientes 126 Guía para sortear difi cultades 126 ¿Cuál es el segundo requisito de un experimento? 127 ¿Cuántas variables independientes y dependientes deben incluirse en un experimento? 127 ¿Cuál es el tercer requisito de un experimento? 128 Fuentes de invalidación interna 129 ¿Cómo se logran el control y la validez interna? 130 Varios grupos de comparación 131 Equivalencia de los grupos 132 Equivalencia inicial 133 Equivalencia durante el experimento 133 ¿Cómo se logra la equivalencia inicial?: asignación al azar 133 Otra técnica para lograr la equivalencia inicial: el emparejamiento 134 Una tipología sobre los diseños experimentales 135 Simbología de los diseños experimentales 135 Preexperimentos 136 1. Estudio de caso con una sola medición 136 2. Diseño de preprueba/posprueba con un solo grupo 136 Experimentos “puros” 137 1. Diseño con posprueba únicamente y grupo de control 137 2. Diseño con preprueba posprueba y grupo de control 140 www.FreeLibros.com Contenido xi 3. Diseño de cuatro grupos de Solomon 142 4. Diseños experimentales de series cronológicas múltiples 143 5. Diseños factoriales 144 ¿Qué es la validez externa? 144 Fuentes de invalidación externa 144 1. Efecto reactivo o de interacción de las pruebas 144 2. Efecto de interacción entre los errores de selección y el tratamiento experimental 145 3. Efectos reactivos de los tratamientos experimentales 145 4. Interferencia de tratamientos múltiples 145 5. Imposibilidad de replicar los tratamientos 145 6. Descripciones insuficientes del tratamiento experimental 145 7. Efectos de novedad e interrupción 146 8. El experimentador 146 9. Interacción entre la historia o el lugar y los efectos del tratamiento experimental 146 10. Mediciones de la variable dependiente 146 ¿Cuáles pueden ser los contextos de los experimentos? 146 ¿Qué alcance tienen los experimentos y cuál es el enfoque del que se derivan? 147 Simbología de los diseños con emparejamiento en lugar de asignación al azar 147 ¿Qué otros experimentos existen?: cuasiexperimentos 148 Pasos de un experimento 148 Diseños no experimentales 149 ¿Qué es la investigación no experimental cuantitativa? 149 ¿Cuáles son los tipos de diseños no experimentales? 151 Investigación transeccional o transversal 151 Diseños transeccionales exploratorios 152 Diseños transeccionales descriptivos 152 Diseños transeccionales correlacionales-causales 154 Encuestas de opinión (surveys) 158 Investigación longitudinal o evolutiva 158 Diseños longitudinales de tendencia 159 Diseños longitudinales de evolución de grupo (cohortes) 159 Diseños longitudinales panel 160 Comparación de los diseños transeccionales y longitudinales 161 ¿Cuáles son las características de la investigación no experimental en comparación con la investigación experimental? 162 Aunque los contenidos aquí planteados se irán abordando de manera más o menos cronológica a lo largo del curso, más que pensar en términos del temario, se les recomienda a los alumnos que se guíen por el orden de cada actividad de aprendizaje, de acuerdo con la lista que aparece en la sección de Actividades de la plataforma tecnológica.

Examen final