¿Qué es un diseño de investigación?

Una vez que se precisó el planteamiento del problema, se definió el alcance inicial de la investigación y se formularon las hipótesis (o no se establecieron debido a la naturaleza del estudio), el investigador debe visualizar la manera práctica y concreta de contestar las preguntas de investigación, además de cumplir con los objetivos fijados. Esto implica seleccionar o desarrollar uno o más diseños de investigación y aplicarlos al contexto particular de su estudio. El término diseño se refiere al plan o estrategia concebida para obtener la información que se desea con el fin de responder al planteamiento del problema.

En el enfoque cuantitativo, el investigador utiliza sus diseños para analizar la certeza de las hipótesis formuladas en un contexto en particular o para aportar evidencias respecto de los lineamientos de la investigación (si es que no se tienen hipótesis). Sugerimos a quien se inicia en la investigación comenzar con estudios que se basen en un solo diseño y luego desarrollar indagaciones que impliquen más de uno, si es que la situación de investigación así lo requiere. Utilizar más de undiseño eleva considerablemente los costos de la investigación.

Cómo crear un diseño de investigación

Un diseño de investigación describe como se manejará la investigación del estudio; constituye parte de la propuesta de investigación.

Antes de crear un diseño de investigación, primero se necesita formular un problema, una pregunta principal y preguntas adicionales. Por lo tanto, primero se necesita definir el problema.

Un diseño de investigación debería presentar una vista general de lo que se va a usar para llevar a cabo la investigación del proyecto.

Se debería describir dónde y cuándo se conducirá la investigación, la muestra que se utilizará, el acercamiento y los métodos que se emplearán. Es posible hacer esto al responder las siguientes preguntas:

• ¿Dónde? ¿En qué locación o situación se conducirá a la investigación?
• ¿Cuándo? ¿En qué punto en el tiempo o en qué periodo tendrá lugar la investigación?
• ¿Quién o qué? ¿Cuáles individuos, grupos o eventos se examinarán (en otras palabras, la muestra)?
• ¿Cómo? ¿Qué acercamientos y métodos se utilizarán para coleccionar y analizar la data?

¿Cómo se selecciona una muestra probabilística?

El muestreo probabilístico es un método de muestreo (muestreo se refiere al estudio o el análisis de grupos pequeños de una población) que utiliza formas de métodos de selección aleatoria.
El requisito más importante del muestreo probabilístico es que todos en una población tengan la misma oportunidad de ser seleccionados.

Por ejemplo, si tienes una población de 100 personas, cada persona tendría una probabilidad de 1 de 100 de ser seleccionado. El método de muestreo probabilístico te ofrece la mejor oportunidad de crear una muestra representativa de la población.
Este método utiliza la teoría estadística para seleccionar al azar un pequeño grupo de personas (muestra) de una gran población existente y luego predecir que todas las respuestas juntas coincidirán con la población en general.

Por ejemplo, es prácticamente imposible enviar una encuesta a cada una de las personas de todo un país para recabar información, pero lo que puedes hacer utilizar el método de muestreo de probabilidad para obtener datos que pueden ser muy buenos (incluso aunque se obtengan de una población más pequeña).

Tipos de muestreo probabilístico

• El muestreo aleatorio simple, tal y como su nombre lo indica, es un método completamente aleatorio que se utiliza para seleccionar una muestra. Este método de muestreo es tan fácil como asignar números a los individuos (muestra) y luego elegir de manera aleatoria números entre los números a través de un proceso automatizado. Finalmente, los números que se eligen son los miembros que se incluyen la muestra.

Existen dos formas en que las muestras se eligen: A través de un sistema de lotería y uso de software de generación de números aleatorios. Esta técnica de muestreo funciona generalmente en grandes poblaciones y tiene tanto ventajas como desventajas.

• Muestreo estratificado: este es un método en el cual una población grande se divide en dos grupos más pequeños, que generalmente no se superponen, sino que representan a toda la población en conjunto.

Durante el muestreo, estos grupos pueden organizarse y luego de estos se puede obtener una muestra de cada grupo por separado.
Algo común en este tipo de método es organizar o clasificar las muestras por sexo, edad, etnia, etc. Este método divide sujetos en grupos mutuamente exclusivos y luego utiliza un muestreo aleatorio simple para elegir miembros de los grupos.
Los miembros de cada uno de estos grupos deben ser distintos para que todos los miembros de todos los grupos tengan la misma oportunidad de ser seleccionados utilizando la probabilidad simple. 

• Muestreo por conglomerados: este es un método que selecciona de manera aleatoria a los participantes cuando están dispersos geográficamente.

Por ejemplo, tenemos a 1000 participantes de toda la población de México, supongamos que es probable que no sea posible obtener una lista completa de todos estos. Pero en cambio, lo que hace el investigador es seleccionar áreas de manera aleatoria (es decir, ciudades, comunidades, etc), y selecciona al azar dentro de esos límites.
El muestreo por conglomerados por lo general analiza a una población particular en la que la muestra consiste en varios elementos, por ejemplo, ciudad, familia, universidad, etc. Los conglomerados se seleccionan básicamente dividiendo la población mayor en varias secciones más pequeñas.

• Muestreo sistemático: este se enfoca en elegir a cada “enésima” persona para que sea parte de la muestra. Por ejemplo, puedes elegir que cada quinta persona sea parte de la muestra, o que cada décima persona sea parte de ella.

El muestreo sistemático es una implementación extendida de la mismísima técnica de probabilidad en la que cual, cada miembro de un grupo es seleccionado en periodos regulares para formar una muestra. Cuando se utiliza este método de muestreo, existe una oportunidad igual para que cada miembro de una población sea seleccionado.

Qué son las hipótesis de investigación.

Las hipótesis son deducciones o suposiciones lógicas de los resultados de un análisis cuantitativo. Es una posibilidad que el tesista afirma, pero no es un hecho, simplemente se trata de una predicción que orienta el trabajo. Para formular, de manera adecuada una hipótesis, recuerda que la redacción debe tener las siguientes características:

• Las hipótesis tratan de una situación real: es decir, que deben poder someterse a una evaluación en el contexto de una circunstancia real, que exista y sea reconocida. Por ejemplo, si se afirma una hipótesis con respecto al comportamiento violento en escuelas, esa suposición deberá comprobarse con el estudio de datos en un grupo determinado de instituciones educativas.

• Las variables o términos de la hipótesis deben ser concretos, comprensibles y claros: se evitarán a toda costa los conceptos imprecisos. La hipótesis debe expresar lo que se espera de forma que sea perfectamente comprensible.

• La relación entre las variables de una hipótesis debe ser lógica: obviamente se trata de una deducción probable, de lo contrario no servirá de nada su formulación. Por ejemplo, “El aumento de los niveles de violencia en edad escolar se debe al descenso en la venta de hidrocarburos a nivel nacional”, esta hipótesis no es válida debido a su inverosimilitud.

• Las variables son medibles: una hipótesis no admite consideraciones subjetivas, opiniones personales o juicios de valor, lo importante es destacar la objetividad. Además, antes de formular es imperioso estudiar los recursos, herramientas o instrumentos que se van a necesitar para llevar a cabo la medición y verificar si se cuenta con todo lo requerido.

Tipos de hipótesis

Tipos de hipótesis

El tipo de hipótesis se va a elegir de acuerdo a los propósitos que tenga tu tesis. Pueden variar los tipos, incluso de pueden combinar más de un criterio.

• Hipótesis descriptivas: intenta predecir un dato que se registrará y evaluará en el estudio. Por ejemplo: “El aumento en la compra de teléfonos móviles inteligentes será de un 20 % en la ciudad de San Juan, para el año 2017”

• Hipótesis correlacionales: típicas de los estudios con perspectivas asociativas de dos o más variables. “La mala oclusión dental está relacionada con la presencia de trastornos cervicales” o “El consumo de la Maca andina está asociado al incremento de la resistencia y fuerza física”.

• Hipótesis diferenciales: se emplean para efectuar comparaciones entre grupos de variables. “La opinión de las mujeres sobre el matrimonio igualitario es más positiva, que la de los hombres”. La hipótesis puede o no contener el valor de la diferencia, todo depende del conocimiento previo que tenga el investigador al momento de hacer la deducción.

• Hipótesis causales: proponen relaciones de causa y efecto entre variables. Por ejemplo: “Un buen clima laboral y buena retribución salarial aumentan la innovación de los empleados”

  ¿Para qué sirven las hipótesis?

  Para guiar una tesis cuantitativa y orientar al estudiante hacia lo que busca demostrar o probar. Se logre o no mostrar la verdad de una hipótesis, siempre ofrecen información relevante del problema de investigación. Asimismo, pueden corroborar teorías o sugerir nuevas para trabajos futuros.
  

La literatura y el marco teórico.

Una vez que se han localizado físicamente las referencias (la literatura) de interés se procede a consultarlas. El primer paso consiste en seleccionar las que serán de utilidad para nuestro marco teórico específico y desechar las que no nos sirvan.

En ocasiones, una fuente primaria puede referirse a nuestro problema de investigación, pero no sernos útil porque no enfoca el tema desde el punto de vista que pretendemos establecer, se han realizado nuevos estudios que han encontrado explicaciones más satisfactorias, que han invalidado sus resultados o que han desaprobado sus conclusiones, se detectaron errores de método o bien se realizaron en contextos completamente diferentes al de nuestra investigación, etc.

Si la recopilación de la literatura se realiza mediante compilaciones o bancos de datos en los que se incluye un breve resumen de cada referencia, se corre menos riesgo de elegir una fuente primaria inútil. En todas las áreas de conocimiento, las fuentes primarias más consultadas y utilizadas para elaborar marcos teóricos son libros, artículos de revistas científicas y ponencias o trabajos presentados en congresos, simposios y eventos similares, entre otras razones, porque estas fuentes son las que sistematizan en mayor medida la información, profundizan más en el tema que desarrollan y son altamente especializadas, además de que se puede tener acceso a ellas por internet.

Así, se recomienda confiar en la medida de lo posible en artículos de revistas científicas, que son evaluados críticamente por editores y dictaminadores expertos antes de ser publicados. Tales artículos son: