Libro Final
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Libro Final
Derechos reservados
Autores:
© Carlos Aceituno Huacani
© Rosmery Silva Minauro
© Roxana Cruz Chuyma
Editado por:
© Carlos Aceituno Huacani
Urbanización Villa Postal A-23, San Jerónimo
Teléfono: 084-600160
karlitrosaceituno@gmail.com
Cusco – Perú
MITOS Y REALIDADES DE LA
INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA
Primera Edición
ÍNDICE
Dedicatorias.................................................................................................................. VII
Créditos........................................................................................................................ VIII
Agradecimientos............................................................................................................. IX
Exordio............................................................................................................................ XI
Indtroducción............................................................................................................... XIII
Prólogo.......................................................................................................................... XV
Referencias ................................................................................................................... 95
VII
Dedicatorias
Créditos
Coordinadora Editorial:
Estefany Lorena Vera Muñoz.
Comité Revisor:
Dra. Luz María Cahuana Fernández.
Dr. Ernesto Lucano Crisóstomo.
Dra. Isela Moscoso Paricoto.
Dr. Próspero Narciso Miranda Carrión.
Diagramación:
Gloria María Delgado Suaña.
Compilación:
Yajaira Teresa Mejía Nayhua.
Agradecimientos
A la Dra. Gladys Merma Molina, de la Universidad de Alicante, por esa paciencia para
prologar esta obra.
A la Mtra. Silvia Rosa Peña Alfaro González, consultora en lingüística aplicada, por ese
mensaje desde tierras aztecas, que terminó siendo el Exordio de la presente obra.
A los distinguidos profesionales: Dra. Luz María Cahuana Fernández, Dr. Ernesto Lucano
Crisóstomo, Dra. Isela Moscoso Paricoto y Dr. Próspero Narciso Miranda Carrión; por esa
diligencia al revisar y contribuir con las mejoras para que este esfuerzo intelectual llegue
al alcance de los lectores de manera comprensible y amena.
A nuestros colegas docentes: Dr. Percy Fritz Puga Peña, Dr. Mateo Pocco Pinto,
Dr. Oswaldo Vallejos Agreda por alcanzarnos su opinión crítica acerca del contenido de
este libro.
A los doctores: Augusto Correa Castro, Jose Alipio Gonzales Ríos, Manrique Borda Pilinco,
Carlos Arturo Dávila Rojas, Adriel Gamarra Durand, Herminia Naveda Cahuana, Nelly
Ayde Cavero Torre, Eleuterio Morales Ríos, Jorge Luis Castillo Hurtado, José Hildebrando
Díaz Torres, Clorinda Cajigas Chacón, Washington Alosilla Robles, Juan Carlos Álvarez
Negrón, Fortunato Endara Mamani, Cleto de la Torre Dueñas, Edgar Abraham Canahuire
Montufar, Edwards Jesús Aguirre Espinoza, Rubén Tito Mariño Loayza, Edwin Astete
Samanez, Isaac Castro Cuba Barineza, Midwar Olarte Sotomayor, Wilder León Quintano,
Renne Wilfredo Pérez Villafuerte, y Máximo Córdova Huamani, por habernos brindado
su valioso tiempo en diversas tertulias académicas y consensuar diferencias epistémicas.
X
A los excepcionales maestros: Yolanda Surco Ochoa, José Luis Valencia Vila, Bernabé
Huamán Amanca, Gary Ramos Arias, Erick Allca Zela, Elías Ccachainca Mendoza, Walter
Efraín Bravo Tejada, y Juan Huillca Ochoa, por ese aliento que siempre nos brindan para
continuar con esta labor investigadora.
Un especial reconocimiento a: Dr. José Félix Pazos Miranda, Ing. Isaac Federico Loza
Gamarra, Ing. José Edgardo Valdivia Huarachi, quienes dejaran este mundo, alentándonos
a seguir forjando la investigación científica.
A todos nuestros alumnos de pregrado, maestrías y doctorados que con sus interrogantes
e inquietudes, han reafirmado cada una de las páginas de este libro.
Expresar también nuestro reconocimiento a: Ing. Richard Mamani Huacani; CPC. Ángela
Roxana Espinoza Acurio, Br. Carla Lucia Escalante Cusi, Br. Elena Amparo Mamani
Valdez, Br. Lesly Cristina Chillitupa Taquia; quienes también en su paso por Recursos para
la Investigación, aportaron con sus conocimientos y experiencias, para enriquecer este
trabajo.
Los autores.
XI
Exordio
Comencemos por la “vara de medir”, el llamado “índice de impacto” que se cierne sobre
las conciencias en el vertiginoso mercado de las revistas arbitradas. De ahí hacia abajo,
la feroz competencia por una mejor calidad en las publicaciones académicas y científicas
va sentando sus reales, imponiendo un escrutinio metodológico cada vez más estricto
y normas rigurosas que dictaminan cómo deben presentarse los resultados de una
investigación.
En ese frenético entorno, se ofrece una vasta oferta de obras que abordan el espinoso
tema de cómo redactar tesis universitarias, reportes o artículos científicos, entre otros
textos de carácter académico.
En ellos se ofrece información valiosa que sirve de guía y sustento. Sin embargo, a la
hora de que el estudiante o el investigador se enfrentan a la realidad de su escrito,
comienzan a surgir dudas, inquietudes y contrariedades: ¿Estamos obligados a adoptar
determinada estructura?; ¿No representan estos lineamientos una especie de camisa de
fuerza?; ¿Al utilizar el formato IMRD estaría desapareciendo la sección “Marco teórico”?
Para responder a estas y otras múltiples interrogantes que se suscitan durante la faena
diaria, se nos brinda esta obra, escrita por quienes han estado en el campo de batalla
de la investigación y la redacción, clarificando sus conceptos, peleando por encontrar las
palabras precisas, luchando por dar con un título que represente la esencia de su texto
y que además cuente con la resonancia suficiente como para impactar a sus lectores.
XII
Introducción
Proponemos que la variable debe ser la suma del atributo más el concepto, y estos a su
vez deberían gobernar tanto las dimensiones (análisis) como las categorías (síntesis) al
momento de operacionalizarlos para hacer posible su medición u observación. De ahí
que se constituya todo un arte “operar” una variable.
XIV
Somos conscientes que nadie es dueño de la verdad, sin embargo, la experticia adquirida
en el asesoramiento de tesis universitarias o artículos científicos, el mismo que sumado a
los conocimientos recibidos en las aulas universitarias, así como de la lectura de la vasta
bibliografía física o virtual nos permite proponer la matriz de coherencia interna, útil
para evaluar el uso correcto del diseño y la denominación de las variables conforme al
tipo de hipótesis a ser probado.
Los autores
XV
Prólogo
El término investigación se utiliza libremente para referirse a cualquier tipo de acción que
tiene la intención de descubrir hechos interesantes o nuevos, pero su uso se diferencia en
el ámbito científico donde la investigación requiere del rigor para llevarla a cabo, lo que
se refleja en la calidad de los resultados y de los aportes al conocimiento, a la ciencia y,
en definitiva, al progreso de la sociedad.
Hace mucho tiempo se viene planteando que los problemas más serios en I+D+I que
afectan a gran parte de los países radican en el reducido número de investigadores y
en la falta de formación y de habilidades de quienes ya lo son, lo que impide y/o limita
construir un sistema productivo y renovador acorde a las exigencias del s. XXI.
La estrategia utilizada por los autores son los mitos, del griego mythos, que
tradicionalmente se referían a relatos de carácter oral protagonizados por seres
sobrenaturales que buscaban dar explicación a un hecho o fenómeno, pero que en los
estudios modernos, concretamente en el funcionalismo de Malinowski, se utilizan en la
vida cotidiana para reforzar conductas o “argumentos de autoridad”.
Los 28 mitos del volumen, paso a paso, desentrañan y clarifican los escollos con los que el
investigador se puede encontrar desde el inicio de su estudio. Así, en el Mito 1 se discute
la estructura de la investigación, sugiriéndose el uso estándar IMRD y el contenido de
cada elemento. El sentido del entendimiento (Mito 2), destacado por los autores, es la
base de cualquier tipo de estudio y debe ir más allá de la investigación exploratoria,
empezando por la investigación descriptiva.
La variable es explicada de forma práctica como el resultado de la suma del atributo más
el concepto, y el mito de siempre con dos variables es rebatida por los autores con el
argumento que en los estudios descriptivos puede haber uno, dos, tres o más variables,
mientras que en aquellos de carácter exploratorio no se requieren variables, pero sí
conceptos, destacando, otra vez, el principio del sentido del entendimiento que permite
identificar los factores que se encuentran asociados al problema.
En el arte de operacionalizar una variable (Mito 11), los autores del volumen defienden
la importancia de la definición de las variables y señalan la importancia de especificar las
dimensiones y categorías. Por su parte, con ejemplos claros y cercanos a la realidad se
establecen las diferencias entre el estudio de alcance correlacional y el estudio de caso.
Es interesante la postura de La aspirina del muestreo (Mito 22) que deja claro que
para la selección de la muestra se deben tener en cuenta criterios como el acceso a la
información, el coste de hacerlo y el nivel de confianza con el que se desea trabajar,
mientras que se defiende la idea de que toda hipótesis cuantitativa debe ser probada con
el estadístico de prueba que le corresponda.
Para la presentación de los hallazgos relevantes, los autores aconsejan hacerlo en tablas
y figuras teniendo en cuenta las normas APA. No se podía dejar de hacer alusión a
un elemento decisivo del reporte de investigación, como son las conclusiones. En este
capítulo, se destierra la idea -como no podía ser de otra manera- de que el número de
conclusiones y de recomendaciones no tienen por qué coincidir.
Mito 1
Estructura de los reportes de investigación
La ventaja de contar con estructuras en los espacios académicos reside en que tanto los
asesores, dictaminantes, replicantes, sinodales, guías, velen más por el fondo que por la
forma del reporte de investigación. Se debe tener presente que la forma está asociada
al uso de Manuales de Estilo, algunas universidades utilizan en su mayoría el Manual de
Publicaciones de la American Psychological Association (APA), mientras que para valorar
el fondo se debe tener presente un buen libro de metodología de investigación.
Figura 1
Modelo para la definición del problema de investigación en ruta cuantitativa.
La experticia de los autores permite señalar que una vez tengamos la idea de lo que se
quiere investigar, se debe continuar con la revisión de lo que existe o está publicado
por la comunidad científica acerca del concepto o variable de interés. Recomendándose
desde luego privilegiar los artículos científicos en lugar de las tesis de pre y posgrado,
y en el caso de los artículos científicos verificando el factor de impacto de las revistas
indexadas en que fueron publicadas. Esta prolija revisión del estado del arte permitirá
a los investigadores estar en condiciones de definir ¿en qué laguna del conocimiento
se ubican? Se trata de un estudio previo, acaso la continuación de investigaciones
previas, o es quizás la confirmación de resultados, o en su defecto se trata de esclarecer
controversias. Esto permite justificar la pertinencia teórica del estudio.
MITOS Y REALIDADES DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA 3
Una vez definida la laguna (el vacío) del conocimiento a ser abordada, el investigador
está en condiciones de definir el alcance del estudio si se decidiera por desarrollar
un enfoque cuantitativo; consecuentemente queda tan solo formular la pregunta de
investigación. A modo de apreciar las estructuras utilizadas en escenarios académicos
y no académicos, en la Tabla 1 se presenta un comparativo de las estructuras sugeridas
por diversos autores o entidades.
Tabla 1
Estructuras de reportes de investigación sugeridas por autores y entidades
Dr. Roberto
Hernández
Sampieri American American
Autor o Ph. D. Mauricio
Dra. Christian Psychological Psychological
Entidad Gomes Pereira
Paulina Association Association
Mendoza
Torres
Idioma Español Ingles Español Portugués
Año 2018 2020 2010 2012
Introducción Introduction Introducción Introdução
Marco Teórico
Estructura Método Method Método Método
Resultados Results Resultados Resultados
Discusión Discussion Comentarios Discussão
Como se puede apreciar, el estándar internacional IMRD se puede adoptar a nivel de las
tesis de pregrado, maestría o doctorado, con la premisa de que en la primera sección
de Introducción se debe considerar tanto a la exposición del problema como el sustento
teórico. En algunos casos, los docentes dictaminadores o revisores solicitan que el
primer capítulo de la tesis se denomine Planteamiento del Problema, indicando que
la Introducción debe ir antes de este capítulo, realizando en la introducción una breve
descripción sobre el contenido de la tesis, conflictuando en todo caso con el índice o el
resumen del trabajo de investigación.
4 MITOS Y REALIDADES DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA
¿Qué deben contener cada una de estas secciones? Revisando el Manual de la APA (2001)
y el Libro de Artigos Científicos de Gomes (2012) presentamos el siguiente resumen:
Tabla 2
Comparativo de los contenidos de las secciones IMRD
Tabla 3
Contenidos de la estructura IMRD para reportes cuantitativos
Sección APA (2020) Traducción
Problem Problema
Review of Relevant Reporte de antecedentes
Introducción Scholarship relevantes
Hypothesis, Aims, and Hipótesis, metas y objetivos
Objectives
Inclusion and Exclusion Inclusión y exclusión
Participant Characteristics Características de los participantes
Sampling Procedures Métodos de muestreo
Sample Size, Power, and Tamaño, poder y precisión de
Precision muestreo
Measures and Covariates Medidas y covariantes
(covarianza)
Método Data Collection Recopilación de información
Quality of Measurements Calidad de mediciones
Instrumentation Instrumentos
Masking Enmascaramiento/ protección
Psychometrics Psicométricos
Conditions and Design Condiciones y diseño
Data Diagnostics Diagnóstico de información
Analytic Strategy Estrategia analítica
Participant Flow Flujo de los participantes
Resultados Recruitment Reclutamiento
Statistics and Data Analysis Estadísticas y análisis de datos
Support of Original Respaldo de hipótesis originales
Hypotheses
Similarity of Results Coincidencia de resultados
Discusión Interpretation Interpretación
Generalizability Generalización de resultados
Implications Implicancias
Tabla 4
Contenidos de la estructura IMRD para reportes cualitativos
La novedad de la séptima edición, es que existen criterios diferentes tanto para los
reportes de investigación cuantitativa como cualitativa.
MITOS Y REALIDADES DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA 7
Mito 2
Sentido de entendimiento
Los estudios exploratorios sirven para preparar el terreno y, por lo común, anteceden a
los estudios descriptivos son la base de las investigaciones correlacionales, las cuales a
su vez proporcionan información para llevar a cabo estudios explicativos que generan
La propuesta es que el sentido del entendimiento debe ampliarse hasta los estudios
descriptivos; dicho de otro modo, el sentido del entendimiento debería de empezar en
los estudios de alcance descriptivo.
Por ello se hace necesario que el tesista, deba reconocer cual es la variable que va a la
izquierda y cuál va a la derecha, por cuanto la variable que va a la derecha en el tiempo
se convierte en la variable dependiente, y es la variable que le interesa solucionar como
problema y ésta debe estar claramente establecida e identificada en la investigación de
alcance descriptivo.
Y no solo ello, sino que la investigación correlacional se pretende realizar en una sola
unidad de estudio. A las pruebas nos remitimos:
Mito 3
Matriz de coherencia interna
Los mencionados autores también sostenían que: “Los estudiantes que comienzan en
sus cursos de investigación suelen indicar cuál es la variable independiente y cuál la
dependiente en toda hipótesis. Ello es un error; únicamente en hipótesis causales se
puede hacer esto”, manteniendo la idea original suscrita en el año 1991.
Tabla 5
Matriz de Coherencia Interna
TIPO DE DISEÑO VARIABLES
ALCANCE HIPÓTESIS DE
GENERAL ESPECÍFICO DENOMINACIÓN TRATAMIENTO
INVESTIGACIÓN
Variable
Pre experimental SE MANIPULA
Hipótesis que independiente
Cuasi experimental
establecen Variable
EXPLICATIVO Experimental Experimento Puro SE MIDE
relaciones de Dependiente
Factoriales
causalidad Variable
Ex post facto SE CONTROLA
Interviniente
Hipótesis Transversal Variables de
CORRELACIONAL SE MIDEN
correlacionales Longitudinal estudio
Variable de SE SEPARA EN
Hipótesis de
No Dos grupos separación GRUPOS
diferencia de
experimental Varios grupos Variable de
DESCRIPTIVO grupos SE MIDE
medición
Hipótesis Transversal Variables de
SE MIDEN
descriptivas Longitudinal estudio
EXPLORATORIO No requiere hipótesis ni variables
Es bueno aclarar que para visualizar el Sentido del Entendimiento, las hipótesis
causalísticas deben ser probadas siempre y cuando las hipótesis correlacionales que la
preceden tengan vinculación teórica satisfactoria.
MITOS Y REALIDADES DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA 11
Diseños de investigación:
Los diseños de investigación más utilizados en estudios cuantitativos son los que a
continuación se describen.
d. Factoriales. Es cuando consta de dos o más factores y cada uno de los factores
tiene distintos valores o niveles, cuyas unidades experimentales cubren todas
las posibles combinaciones de esos niveles en todos los factores.
Aún se pide a los alumnos y tesistas no solo identificar la variable independiente, sino
que se les obliga a operacionalizarlo, en lugar de exponer en el método el procedimiento
de manipulación que debe acontecer sobre esa variable.
Mito 4
Alcance, delimitación o limitación
A decir del propio Gomes (2012), las deficiencias menores observadas en una investigación
son aceptadas por la comunidad científica sí parecen tener poco impacto en sus hallazgos.
Sin embargo, existen deficiencias más serias con un enorme potencial para interferir
con las conclusiones. En ese sentido, se considera como buena práctica científica que
el propio autor pueda identificar las carencias de su estudio, en lugar de omitirlas o a
propósito esperar que pasen desapercibidas. Todo reporte final de investigación debe
considerar esa autoevaluación, el mea culpa. Limitaciones importantes no señaladas en
el cuerpo del informe pueden ser detectadas por quien examina el reporte, y tienden a
disminuir la credibilidad de la investigación.
MITOS Y REALIDADES DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA 15
Mito 5
Planteamiento de un problema de investigación
En esta parte se hace una narración en prosa (texto argumentativo) de los antecedentes
del problema de investigación a ser desarrollado, considerando hechos o fenómenos
observados. Sobre este aspecto, algunos metodólogos sostienen que se debe emplear el
trinomio: Diagnóstico, Pronóstico y Control del Pronóstico, mientras que otros sugieren
emplear el Método del Embudo. Algunos otros los dos.
Por su parte Tafur (2012) sostiene que “cuando un investigador universitario hace
una tesis toma en cuenta la clase de problema que propone para estudiar, pudiendo
ordenarse según su grado de dificultad, bien según la naturaleza de los problemas o
según la función principal de la ciencia que cumplirá la solución del problema: descriptivo,
explicativo, predictivo. Conocer la clase y los tipos de problemas de investigación es
importante porque afecta a los asuntos que el estudioso va a tratar de resolver”.
Riega (2010) propone que “para hacer un buen planteamiento del problema puede
recurrirse a un instrumento denominado árbol de problemas, utilizado para la
identificación de problemas en los proyectos de desarrollo; es una técnica que se
emplea para identificar todos los problemas vinculados con un tema específico o con
una situación dada, utilizando la relación causa-efecto”.
Por su parte, Aguirre y De La Torre (2019) manifiestan que “el planteamiento del problema
es la descripción detallada y secuenciada de los síntomas, signos, rasgos, que se aprecian
en la realidad, con el cual se identifica el problema preciso objeto a ser estudiado, y su
redacción el investigador debe acompañar las afirmaciones con observaciones precisas
y datos que realcen la objetividad de la descripción”.
MITOS Y REALIDADES DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA 17
Luego de esta revisión teórica sobre lo que debería contener el planteamiento del
problema, o descripción del problema, o situación problemática, o argumentación del
problema de investigación se resume en la idea que debe contener: evidencias empíricas
sobre el estado situacional de la variable de interés, posibles causas que afecten su
comportamiento, posibles consecuencias derivadas de su inacción, la posible solución
al problema, así como los aspectos teóricos de la variable de interés. Por ello, pasamos
a repasar en que consiste el trinomio Diagnóstico, Pronóstico y Control del Pronóstico.
c. Control del Pronóstico. Es la descripción luego de una revisión que puede ser
a través de los estudios previos o de consulta a expertos sobre la manipulación
que tendría que ocurrir sobre algún o algunos factores causales, que permitan
la supresión de la existencia de la situación problemática. Básicamente
respondería a la siguiente inquietud. ¿Qué se tendría que hacer para que se
solucione el problema?
18 MITOS Y REALIDADES DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA
Sostenemos que este procedimiento que se deriva del árbol de problemas se debe
emplear en estudios de alcance correlacional y en estudios de alcance explicativo;
sin embargo, no sería conveniente utilizarlo en los estudios de alcance descriptivo o
exploratorio.
Mito 6
Entrada de los problemas y objetivos
Una dificultad frecuente con que se enfrenta un investigador, es ¿cómo iniciar con la
formulación de un problema de investigación? Es usual utilizar las siguientes expresiones
como entradas para las preguntas de investigación en el enfoque cuantitativo:
a. ¿Cómo…?
b. ¿Cuáles….?
c. ¿En qué medida….?
d. ¿Por qué…..?
Debemos puntualizar que existen tres grupos de verbos: aquellos que deben utilizarse
en objetivos de investigación, los que deberían utilizarse en programas sociales y los
objetivos metodológicos.
Figura 2
Clasificación de los verbos según su función académica o programática
OBJETIVOS
Mito 7
Descomposición de problema general en específicos
En este punto, es bueno preguntarse: ¿Qué se relacionan: las dimensiones o las categorías?
La descomposición de la variable ocurre en dimensiones, así se tiene por ejemplo
que la variable calidad de servicio tiene cinco dimensiones, tales como: elementos
tangibles, fiabilidad, capacidad de respuesta, empatía y seguridad. Otro ejemplo podría
ser la variable desempeño laboral que tiene tres dimensiones: pericia, productividad y
relaciones interpersonales. La teoría es la que gobierna la descomposición de variables,
en algunos casos, por ejemplo en el clima organizacional, se tienen siete, nueve u once
dimensiones; el investigador debido a su experticia decidirá el número apropiado de
dimensiones; ese procedimiento se llama análisis, es decir, la descomposición de la
variable en sus elementos constitutivos.
Sostenemos entonces que la relación debe ser entre categorías finales de cada variable.
Todo esto en estudios de alcance correlacional. A esto se denomina teorización.
MITOS Y REALIDADES DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA 23
Mito 8
Variable = Atributo + Concepto
Existe una percepción generalizada de que los conceptos son en sí mismos variables de
estudio; proponemos aquí una fórmula que nos está dando resultados eficientes:
También se puede decir que “un atributo es un concepto que, en el dominio de interés,
tiene una interpretación relacional única, que satisface el Postulado de Consistencia de
Atributo” (Guarino, 1992).
Los atributos son conceptos que tienen una interpretación relacional asociada, lo
que les permite actuar como componentes conceptuales, así como conceptos por sí
mismos. Proponemos una semántica formal que une estos conceptos a sus relaciones
(Guarino, 1992).
24 MITOS Y REALIDADES DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA
punto de partida para el método científico (Pineda, De Alvarado, & De Canales, 1994).
Los conceptos son construcciones lógicas creadas a partir de impresiones de los sentidos
de las propiedades del objeto reflejadas en la idea que nos formamos del mismo (Baena,
2017).
Las dimensiones son definidas por el concepto a través de un desarrollo teórico, es decir
la definición conceptual que posteriormente da lugar a la definición operacional.
Tabla 6
Ejemplos para construir una variable tomando en cuenta el atributo y el concepto.
Transformacional
Estilos Liderazgo Estilos de Liderazgo Transeccional
Laissez Faire
Excelente
Bueno
Grado de Satisfacción
Grado Satisfacción Laboral Regular
Laboral Malo
Deficiente
Clase A
Nivel de ingreso Clase B
Nivel Ingreso Económico económico Clase C
Clase D
Como se puede advertir en todas las variables presentadas están expresadas en términos
de Atributo + Concepto.
Tabla 7
Ejemplo de las funciones del atributo y el concepto
Como se aprecia, la función del atributo es guiar como van a ser las categorías o la
expresión final de la variable; mientras que el concepto sirve para guiar el soporte teórico
de la variable, su fundamentación expresada finalmente como definición conceptual y
para el dimensionamiento de la variable.
Mito 9
Siempre con dos variables
Alguna vez hemos oído cerca de esta expresión: “A tu tesis le falta una variable,
porque no le aumentamos unita más”. ¿Y por qué? La respuesta de siempre: “Porque
Hernández Sampieri lo dice”. En efecto desde la primera edición del libro Metodología
de Investigación de Roberto Hernández y colaboradores (1991) y hasta la sexta edición
publicada en el año 2014, se hacía referencia a lo siguiente:
cuantitativa son:
• El problema debe expresar una relación entre dos o más conceptos o variables
eventos, hechos, sistemas, etc., que pueden ser medidos con puntuaciones
numéricas).
Por ejemplo: ¿qué efecto?, ¿en qué condiciones...?, ¿cuál es la probabilidad de...?,
alma” son observables. Claro que el ejemplo es extremo, pero nos recuerda que el
La lectura del primer criterio en stricto sensu expresaba que todo problema de
investigación debería tener como mínimo dos variables, incluso si el estudio es
descriptivo, de allí que no solo se pedía al tesista que identificara las dos variables, sino
que especificara que tipo de variable es (independiente, dependiente o interviniente).
VIZQ ( - ) VDER
Como aprendimos desde pequeños: “el orden de los factores (variables) no altera
el producto (la hipótesis)”. Desde luego, esto ocurre en la correlación, pero no en las
relaciones de causalidad, donde vamos a ver que sí importa el orden de las variables. Pero
Cuando sólo hay correlación, estos términos carecen de sentido. Los estudiantes que
Pero si tomamos en cuenta el sentido del entendimiento, entonces, una de las dos
variables debería ir a la izquierda y el otro a la derecha; es más, la variable que va a la
izquierda debería tener la posibilidad de ser no solo medida en el alcance correlacional
sino que en el alcance explicativo debería tener la posibilidad de ser manipulada.
El sentido del entendimiento nos indica que si lo que se desea es que el alcance explicativo
sea la continuación del estudio correlacional entonces deben ubicarse las variables en el
sitio correspondiente.
Para establecer causalidad, primero debe haberse demostrado correlación, pero además
la causa debe ocurrir antes que el efecto. Asimismo, los cambios en la causa tienen que
Puesto que el sentido del entendimiento nos dice que a mayor consumo de leche de
soya se tendría mejor rendimiento académico, tal como se presenta la Figura 3.
Figura 3
Relación consumo de leche Vs Rendimiento Académico
¿De qué depende el rendimiento académico?, la predicción nos dice del consumo de
leche.
Uno de los requisitos sine qua non es que la VIZQ de un estudio correlacional debe tener
la posibilidad de ser manipulada antes de convertirse en variable independiente de un
estudio de alcance explicativo.
Estas hipótesis correlacionales han sido probadas con el estadístico de prueba respectivo,
con un alto nivel de significancia (p<0,05).
Las variables de la izquierda (posibles causas) serían: el estado civil, el sexo y el número
de parejas sexuales. En tanto que las variables de interés son: El ingreso económico, el
nivel de inteligencia y el rendimiento académico. En todos los casos, los investigadores
desean mejorar la variable de interés, y las variables de la izquierda cumplen la función
de predicción.
En el primer ejemplo, las evidencias expresan que los solteros tienen mejor ingreso
económico que los casados. ¿Será posible manipular esta variable? Es decir, solicitar que
los casados se divorcien. Desde luego que NO.
32 MITOS Y REALIDADES DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA
En el segundo ejemplo resulta que las mujeres presentan mejor nivel de inteligencia que
los varones, entonces ¿Será posible manipular el sexo? Lógicamente eso no se puede
hacer.
Aquí deberían surgir claramente dos reglas: Que la Variable de la Derecha VDER nunca
debe ser cambiada, por ninguna circunstancia, puesto que es la variable que se desea
solucionar; y que a su vez la Variable de la Izquierda VIZQ puede ser modificada varias
veces en los estudios correlacionales, puesto que es la posible solución al problema que
se pretende solucionar.
Se hace necesario precisar que para iniciar un estudio correlacional se debería procurar
un estudio de factores asociados, en el entendido que los factores asociados son un
conjunto de posibles causas que podrían tener la posibilidad de solucionar el problema,
además que estos factores deben tener la posibilidad en el tiempo no solo de ser
medidos, sino también de ser manipulados.
Para explicar esto vamos a narrar una experiencia colectiva. Teníamos en mente investigar
por qué razones la eficiencia terminal (número de graduados/número de egresados) en
las maestrías de la región sur del Perú apenas llegaba a un generoso 10%.
Entonces iniciamos preguntando a todos los egresados de maestría: ¿Por qué razones
no se habían graduado? Las respuestas eran evidentes y sencillas: habían contraído
matrimonio, habían encontrado trabajo lejos del lugar de residencia habitual, se
olvidaron de los cursos de investigación, los docentes que les enseñaron los cursos de
investigación no eran los mismos, no tenían inscrito el proyecto de tesis, muy a pesar
que el reglamento sugería la posibilidad a los estudiantes de maestría el de inscribirlo en
el tercer semestre de un total de cuatro semestres.
Entonces vino la reflexión correlacional. Si, suponiendo que todos estos factores
descritos pudieran estar asociados o correlacionados con la eficiencia terminal, entonces
se debería pasar al siguiente alcance, el tan anhelado alcance explicativo.
¿Cómo manipular las variables? ¿Sería posible pedir a los tesistas que no contraigan
matrimonio, sería posible que los tesistas no aceptaran trabajar lejos? Pues no. Era
evidente que no era posible manipular esas variables, muy a pesar de que el elevado
valor de Chi cuadrado, y con una buena significancia, tal vez indique relación o asociación
entre variables, pero eso no ayuda a solucionar el problema.
A su turno, Zutano expresaba que sus anteriores colegas Fulano y Mengano estaban
desactualizados. Para rematar Perengano decía que los tres anteriores estaban
equivocados. Resultado: ningún estudiante estaba seguro de lo que había hecho con su
proyecto de tesis.
Mito 10
Tesis o artículos científicos
Teniendo en cuenta que “el tipo de referencia usada habla mucho del profesionalismo
con que se ha elaborado la revisión de antecedentes y el marco teórico” (Garcés &
Santoya, 2013)
Nos quedamos con que los artículos científicos al estar mejor arbitrados que las tesis,
son más recomendables. La revisión de pares en especial los “ciegos” le otorgan una
mayor credibilidad. Queremos aprovechar esta parte para dejar testimonio de un tema
recurrente. Se llama imagen y semejanza.
Lo normal debería ser que el tesista, bajo la tutoría de su asesor, presente la tesis a
imagen y semejanza de su tutor. Y exponga ante un Jurado su trabajo de investigación,
de esta manera se evalúa, no solo al tesista, sino la capacidad profesional del asesor en la
transferencia de conocimiento, actitudes, habilidades en favor de un futuro profesional.
Sin embargo, las regulaciones administrativas provocan que los jurados no solo cambien,
sino ordenan la modificación de las estructuras de las tesis y todo aquello que perciban
como deficiente. Es decir, la tesis termina siendo escrito a imagen y semejanza de los
Jurados.
Esto provoca, desde luego, un desánimo en los asesores que le dicen al tesista: “Hazlo no
más como te ha dicho el Jurado”. Eso no puede ni debe continuar.
36 MITOS Y REALIDADES DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA
Desde luego que sí ya que artículo científico es publicado en una revista científica.
Veamos algunas definiciones:
c. Journal Citation Reports (JCR). Es una herramienta para evaluar las principales
revistas del mundo. Mide el impacto de una revista en función de las citas
recibidas por los artículos publicados y recogidos en la Web of Science (WOS).
Todas las revistas científicas cuentan con un número ISSN, a su vez se encuentran
indexadas en bases de datos académicos; entre ellas tenemos:
Todo esto es posible. Depende de la voluntad y actitud que pongamos para iniciarnos en
el interesante mundo de la investigación científica.
MITOS Y REALIDADES DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA 39
Mito 11
El arte de operacionalizar una variable
Tabla 8
Componentes de una matriz de operacionalización de las variables
Entonces, ¿se puede afirmar que para hacer posible la medición de una variable en
ítems, reactivos o indicadores verificables o medibles, se tiene que proceder con la
operacionalización de las variables? Desde luego que sí.
Debemos tener presente que la definición conceptual es aquella que ayuda a comprender
el significado de la variable, y la definición operacional es aquella que nos indica cómo se
tiene que proceder con la medición de la misma.
¿Por qué tenemos que operacionalizar las variables? Porque la construcción de esta
matriz permitirá al investigador generar los instrumentos necesarios para hacer posible
la medición u observación de las variables.
Al construir un instrumento de medición para una nueva variable ¿se debería tener
en cuenta la teoría expuesta?, y cuando ya se tiene un instrumento validado de otros
estudios ¿vale la teoría expuesta en ella?
Mito 12
La franja de la duda
¿Influye o se relaciona?
En el segundo caso, cuando se quiere probar la correlación se tienen que medir las dos
variables como mínimo en 30 unidades de análisis que tengan la particularidad de tener
diferentes estilos de aprendizaje y a su vez distintos niveles de rendimiento académico.
Los términos de influye y se relaciona, deben ser claramente especificados para que
los estudiantes puedan distinguir cuando es un estudio correlacional, y cuando es un
estudio explicativo.
Figura 4
La franja de la duda.
Mito 13
Factores asociados, condicionantes o determinantes
En estos ejemplos se debe tener presente que las variables de interés son: la demanda
de planificación familiar, el nivel de competencias investigativas y el nivel de rendimiento
académico.
En todos estos casos se tienen que identificar factores que pueden ser varios y proceder
a verificar si están asociados o no con la variable de interés. En todo caso, los estadísticos
de tales como el r de Pearson, el r de Spearman, Etha, el chi cuadrado, tau-b de Kendall
podrían ayudar a predecir el comportamiento de las variables.
En tanto que los factores determinantes, si se toma en cuenta el siguiente concepto, “se
denominan determinantes de la salud al conjunto de factores tanto personales como
sociales, económicos y ambientales que determinan el estado de salud de los individuos
o de las poblaciones” (Villar, 2011).
Entonces, teniendo en cuenta que la regresión lineal múltiple puede servir para entender
la relación funcional entre la variable (Y) y las variables (X1, X2, X3) podría resultar útil
el empleo de este tipo de análisis estadístico para establecer el factor determinante,
habida cuenta de que este procedimiento metodológico serviría para identificar la causa
principal de un fenómeno.
Por su parte, los factores condicionantes se pueden entender como aquellos que
acompañan al factor determinante pero que no definen el comportamiento de la variable
de interés. Por lo tanto, se trata de hechos, acontecimientos, situaciones o procesos que
podrían afectar el comportamiento de la variable de interés pero que no tienen la misma
potencialidad que el factor determinante.
Podríamos resumir este mito en lo siguiente. ¿Cuándo no se conoce qué factores afectan
la variable de interés? Entonces lo que se realiza de primera intención es descubrir los
posibles factores que estén asociados.
Lo que sigue, en el debate académico, es el uso de los estadísticos de prueba para cada
situación en particular. La Tabla 9 permite una aproximación.
46 MITOS Y REALIDADES DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA
Tabla 9
Estadísticos útiles para determinar factores asociados, determinantes, condicionantes.
Análisis factorial
Condicionante
Análisis de regresión múltiple
Desde luego, la exquisitez en la determinación del uso del estadístico de prueba debe
estar siempre a cargo de un profesional de la estadística, puesto que cada una de estas
pruebas estadísticas tiene sus presupuestos (requisitos), en algunos casos se exige la
prueba de normalidad, otros son definidos por el nivel de medición, del mismo modo
el tamaño de la muestra es un factor para tomar la decisión de utilizar un determinado
estadístico de prueba.
MITOS Y REALIDADES DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA 47
Mito 14
Hipótesis correlacional o estudio de caso
En el devenir de la actuación como jurados de tesis nos hemos encontrado con tesis que
tienen por ejemplo la siguiente hipótesis correlacional:
Uno de los requisitos para poder establecer correlación es que debe tener mínimo 30
unidades de análisis. Algunos metodólogos podrían decir que si haciendo 30 encuestas
a profesores del Instituto Superior de Música ya se cumpliría con el requisito mínimo del
tamaño de muestra. En efecto, podríamos compartir la idea que sí se tiene el mínimo
exigido para probar correlación.
48 MITOS Y REALIDADES DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA
Sin embargo, flota la siguiente duda: ¿El estilo de liderazgo en el Instituto Superior de
Música, es el mismo o es diferente? Según la percepción de los encuestados consideremos
la siguiente realidad: 25 de ellos sostienen que el estilo de liderazgo es transaccional,
3 de ellos lo valoran como transformacional y 2 de ellos afirman que es laissez faire.
Eso nos da la certeza que podemos decir que el estilo de liderazgo se comporta como
variable. Definitivamente no: tan solo podríamos afirmar que el liderazgo prevalente es
el transaccional.
Por lo tanto, no tiene sentido que sea un estudio de alcance correlacional porque los
resultados se van a ubicar en dos cuadriculas contiguas del cuadrante de la correlación.
Desde luego, al no ser posible realizar mediciones en 30, o más entidades, solo quedaría
realizar esta investigación donde se pretende establecer una vinculación entre los estilos
de liderazgo con el tipo de clima organizacional como un estudio de caso.
MITOS Y REALIDADES DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA 49
Mito 15
Método o metodología
a. Diseño Metodológico.
b. Metodología.
c. Método.
d. Material y métodos.
Entonces, ¿qué término se debe usar para denominar a las secciones o capítulos de una
tesis en los escenarios académicos donde se detalla el procedimiento que se ha seguido
en una investigación? Es decir, ¿cómo se ha realizado el trabajo de campo? Sugerimos
que debe ir enseñándose a los estudiantes que el término más apropiado sería el de
MÉTODO, o, tal vez, MATERIALES y MÉTODO, como utilizan algunas revistas indexadas,
en especial en las ciencias de la salud.
50 MITOS Y REALIDADES DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA
¿Qué se entiende por método? Según el diccionario Houaiss: “Es un proceso organizado,
lógico y sistemático de investigación” que representa el camino para llegar a un fin.
Comprende el material y los procedimientos adoptados en la investigación de modo que
se pueda responder a la cuestión central de la investigación. Incluye, entre otros, el tipo
de diseño, la forma de selección de los sujetos de estudio para componer la muestra, la
manera de recolectar y analizar los datos. Desde luego, los procedimientos con el paso
del tiempo se han vuelto complejos y científicamente más válidos, lo que hace que esta
sección pueda estar repleta de información especializada (Gomes, 2012).
a. Tipo de diseño.
b. Escenario de la investigación y la época en que se desarrolló.
c. Composición de la muestra.
d. Técnicas e instrumentos de recolección de datos.
e. Métodos estadísticos empleados.
f. Aspectos éticos de la investigación.
MITOS Y REALIDADES DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA 51
En esta primera edición proponemos los siguientes apartados para la sección de método,
siempre y cuando se trate de estudios cuantitativos.
• Exploratorio.
• Descriptivo.
• Correlacional.
• Explicativo.
• Experimental.
• No experimental.
• Pre experimental.
• Cuasi experimental.
• Experimento puro.
• Factorial.
• Ex post facto.
• Transversal.
• Longitudinal.
d. Población
e. Muestra
• Probabilística.
• No probabilística.
• Censal.
52 MITOS Y REALIDADES DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA
• Observación.
• Recopilación documental.
• Encuestas.
• Entrevistas.
• Pruebas estándar.
• Guía de observación
• Cuestionario
• Guía de entrevista
• Test
• Confiabilidad
• Validez
• Objetividad
• Nivel de significancia
• Estadístico de prueba
• Regla de decisión
Mito 16
Tipo, nivel o alcance
Años más tarde Hernández, Fernández y Baptista (2010) sostienen que no se deben
considerar los alcances de un estudio como tipos de investigación, puesto que constituyen
un continuo de “causalidad” en lugar de una clasificación.
Por su parte, Carrasco (2013) sostiene que los niveles de la investigación social son
cuatro, y son los siguientes:
Años más tarde, Hernández, Fernández y Baptista (2014) y Hernández y Mendoza (2018)
sostienen que el alcance de la investigación, más que ser una clasificación, constituye un
continuo de “causalidad” que puede tener un estudio; es decir, primero inicia con una
investigación de alcance exploratoria cuando el objetivo consiste en examinar un tema
poco estudiado o novedoso.
Todo investigador debe iniciar su ritual académico explorando sobre el tema materia de
estudio, y saber si las variables que piensa utilizar en la investigación han sido medidas
u observadas, preguntarse cómo se ha realizado esta medición u observación, averiguar
qué artículos científicos han utilizado instrumentos de medición debidamente sometidos
a pruebas de confiabilidad y validez.
Tabla 10
Criterios de verificación para el cumplimiento de los fines de una investigación de alcance
exploratorio
Preguntas de Interés Sí No
¿Existen tesis que abordan la variable?
En la Tabla 11 se fijan preguntas de reflexión para verificar si se han agotado los esfuerzos
necesarios para expresar que el alcance descriptivo ha sido completado para pasar al
siguiente alcance.
Tabla 11
Criterios de verificación para el cumplimiento de los fines de una investigación de alcance
descriptivo
Preguntas de Interés Sí No
¿Existen investigaciones descriptivas sobre la variable de interés?
¿Existen subdimensiones?
Este es el momento en que debe detenerse el investigador para seguir con estudio de
alcance correlacional. Recordemos un caso:
Yandely preguntaba si podía hacer una investigación para encontrar los factores asociados
para saber si en verdad existía una tasa de desnutrición que justificara realizar un estudio
correlacional para saber qué variables podrían estar asociadas o relacionadas con la
de Índice de Masa Corporal si en verdad ocurría tal situación. La respuesta vino después
de una semana: solo una de las mujeres embarazadas tenían un valor de Índice de Masa
Como reflexión de esta experiencia, se puede decir que antes de intentar realizar un
estudio de alcance correlacional, se debe agotar el estudio de alcance descriptivo, y solo
si existieran problemas en los resultados descriptivos, se podría intentar incluso conocer
los probables factores causales.
Tabla 12
Criterios de verificación para el cumplimiento de los fines de una investigación de alcance
correlacional
Preguntas de Interés Sí No
¿Cómo ha resultado el diagnóstico descriptivo?
Veamos este ejemplo, sobre todo para comprender el uso de conectores que hacen
posible la vinculación de las variables que se están estudiando.
Tabla 13
Criterios de verificación para el cumplimiento de los fines de una investigación de alcance
explicativo
Preguntas de Interés Sí No
¿Se ha probado hipótesis correlacional sobre el particular?
¿Cómo se va a manipular?
Teniendo en cuenta que las funciones de la ciencia son describir, predecir, explicar y
aplicar, se debe seguir esta secuencia; es más, en la etapa de predicción que corresponde
a estudios de alcance correlacional debería existir un estadio adicional: el de analizar
los factores asociados. El investigador antes de decir qué variable ubicará en el lado
izquierdo debería tener la posibilidad de revisar todo el abanico de factores que pudieran
provocar cambios en la variable derecha que es la variable de interés del investigador.
Tabla 14
Pasos previos antes de probar hipótesis causalísticas
El tipo de clima
El tipo de clima laboral El grado de
laboral se relaciona
influye en el grado de satisfacción laboral
con el grado de
satisfacción laboral de los trabajadores No requiere de
satisfacción laboral
de los trabajadores de empresas de micro hipótesis
de los trabajadores
de empresas de micro finanzas es positiva en
de empresas de micro
finanzas el 45% de los casos
finanzas
Mito 17
Que alcance es bueno para una tesis de doctorado
Algunas reglamentaciones académicas piden que las tesis de doctorado deban tener
obligatoriamente tres variables.
A la fecha, no hemos encontrado un libro de metodología que haya clasificado los tipos,
niveles o alcances para tal o cual grado académico.
Queremos compartir la siguiente anécdota que sucedió al autor principal de esta obra.
Hace treinta años conocimos a Manuel, un amigo que preparaba su tesis para Ingeniero
Años más tarde, a inicios del presente siglo, nos volvimos a encontrar, y con grata
sorpresa nos comentó que ya era doctor, desde luego por una universidad canadiense, y
le pregunté cómo fue su tesis de maestría y desde luego de que trató su tesis doctoral. Me
dijo: ¿Recuerdas de la tesis de la molienda de bolas? Le dije que sí, entonces me comentó
que su tesis de maestría era tan solo experimentar con qué tamaño de bolas se obtenían
bola más efectiva, entonces la tesis doctoral se limitó a experimentar cuál era la velocidad
Otra experiencia que nos comentó, esta vez a los autores de este libro, nuestro amigo
Edwin:
Perú a identificar qué especies vegetales “mueren o desaparecen” cuando las vacas en
su recorrido caminan por un sendero para ir a beber agua de una laguna en particular.
Una vez que explicaron de que se trataba su investigación para PhD, uno de los asistentes
que era geólogo de profesión les sugirió que tomaran en cuenta la geología de la zona, a
lo que los investigadores holandeses respondieron que su investigación solo tenían por
esta vez considerar el color “verde” más no el color “marrón”. Desde luego agradecieron
la sugerencia.
Por ello, nos quedamos con la posibilidad de que un estudio exploratorio puede conducir
a grado académico de Doctor, incluso estudios cualitativos, como veremos en el siguiente
resumen presentado en portugués por Rodrigues (2018), con la finalidad de optar al
grado académico de Doctor en Historia, por la Universidad Federal Fluminense:
mujeres en una sociedad esclavista y mostrando como esa actividad estuvo insertada
de alcoba, y casas de cita. El estudio analiza todavía el concepto y las discusiones que
Nos preguntamos: ¿Es de alcance explicativo o correlacional? ¿Tiene tres variables? ¿Su
delimitación espacial es nacional? ¿Cuántas encuestas aplicó? ¿Es de actualidad? ¿Será
de importancia para todos los historiadores? Pues no.
“Una tesis doctoral es un trabajo mecanografiado de una extensión media que varía
entre las cien y las cuatrocientas páginas, en el cual el estudiante trata un problema
referente a los estudios en que quiere doctorarse” (Eco, 2001).
investigación científica. Esta misión debe alcanzar su máxima expresión en los estudios
“La tesis de doctorado debe dar cuenta del proceso de autorización y creación de saberes
originales haciendo una contribución a un campo disciplinar específico. Uno construye
pensamiento propio, lo fundamenta y se vuelve “autor” de su obra” (Mancoksky, 2009).
Una Tesis doctoral es un estudio escrito sobre una investigación de carácter original
otros sobre un tema dado. La tesis doctoral permite acceder al grado de Doctor y es
En varios exámenes de grado hemos escuchado estas preguntas: ¿En qué se diferencia
una tesis de maestría de una tesis doctoral? ¿Tu tesis doctoral por qué es diferente a una
tesis de maestría? ¿Cuál es el aporte al conocimiento? ¿Cuál es el aporte a la ciencia?
¿Se puede publicar tu tesis doctoral como artículo científico? ¿Qué recomendaciones
darías para futuros trabajos de investigación? Algunas veces la respuesta ha sido el señor
silencio.
Esto nos lleva a pensar lo siguiente: No solo el alcance exploratorio podría conducir a
un grado académico de Doctor, también podrían realizarse trabajos de investigación
de alcance descriptivo, correlacional o explicativo, pero ello dependerá tan solo de la
exquisitez de la investigación y los fundamentos teóricos que se le aporta a cada alcance,
debido a que cada alcance tiene sus propios objetivos. Por lo tanto, lo que interesa es
que se contribuya al conocimiento. Desde luego, la calidad de los datos brindarán calidad
a la tesis, y los datos serán buenos siempre y cuando los instrumentos provengan de una
apropiada operacionalización de las variables, y desde luego estos a su vez tendrán la
certeza necesaria si provienen de un apropiado soporte teórico; la cadena de éxito se
representa en la Figura 5.
Figura 5
Cadena de éxito para la excelencia en la calidad de una tesis
Entonces, ¿en qué se diferencia una tesis doctoral de una disertación de maestría? La
revisión de criterios anglosajones se aprecia en la Tabla 15 y una distinción sobre ambas
en la Tabla 16.
Tabla 15
Diferencias entre una tesis doctoral y una disertación de maestría.
Tabla 16
Diferencias entre trabajo de maestría y tesis doctoral
Mito 18
Tipo, enfoque o ruta
Sierra (1986) al clasificar los tipos de tesis según su relación con la práctica, considera
dos tipos: básica y aplicada. La primera de ellas, la investigación básica, está dirigida a
la obtención de nuevos conocimientos acerca de los fundamentos de los fenómenos
y hechos observados. El segundo, es decir la investigación aplicada, está orientada
a un objetivo concreto de carácter práctico. Al preguntarnos si concordamos esta
tipificación con los alcances de la investigación, es posible sostener que la investigación
básica comprendería los alcances exploratorio y descriptivo y la investigación aplicada
inicia con la correlación y concluye con la explicación, para luego pasar a la función de
aplicación de la ciencia. En efecto, creemos que esto es así.
Figura 6
Alineamiento epistémico.
Tomando en cuenta que: “El diseño es un plan o estrategia concebida para obtener la
información que deseas con el propósito de responder al planteamiento del problema”
(Hernández, Fernández, & Baptista, 2014).
En los estudios cuantitativos solo existen dos tipos de diseños: aquellos en los cuales
el investigador manipula una variable para conocer qué efectos produce en otra
variable como consecuencia del uso, aplicación, puesta en marcha, implementación
de la variable independiente; y los segundos que tan solo observan a la realidad tal y
como se encuentran, sin ningún tipo de manipulación; así se conciben a los diseños
experimentales y no experimentales.
Los diseños experimentales tienen que cumplir con tres requisitos esenciales:
En tanto que la validez externa viene a constituirse como la posibilidad de generalizar los
resultados de un experimento a situaciones no experimentales, responde a la pregunta
¿quiénes se pueden beneficiar con los resultados de un experimento?
Mito 19
Los diseños ex post facto
¿Hasta qué punto son válidos los estudios que comprenden diseños ex post facto para
sustentar una tesis en escenarios académicos?
Primero debemos comprender que los diseños ex post facto, están reservados para
cuando la variable independiente ya ha ocurrido, es decir la manipulación de la variable
ha concluido, o se quiere hacer una medición sobre efectos, resultados o impactos.
¿Sirven los estudios con diseños ex post facto para sustentar tesis?
La respuesta es sí. Desde luego, los jurados valorarán la pertinencia o relevancia del
mismo. Asimismo, aún existe una corriente de docentes de metodología de investigación
que sostienen todo lo contrario, o sea que un estudiante o tesista no puede graduarse
con este tipo de diseños de investigación.
Mito 20
Siempre las mismas escalas para las dos variables
O, lo que es peor aún, les exigen que las dos variables tengan que tener la misma
cantidad de dimensiones. Y si a esto le agregamos que imponen que los instrumentos
contengan para ambas variables la misma cantidad de reactivos ya es extremadamente
preocupante.
Habrase visto que en un estudio correlacional donde tenga que probarse la existencia de
la relación entre las variables talla y peso, se deba tener los mismos instrumentos y las
mismas dimensiones. Como es obvio no es posible hacer esto.
Mito 21
Criterio de expertos
Desde luego que los procedimientos de validación serán diferentes cuando se trate de
adoptar, adaptar y construir instrumentos que permitan la medición de las variables.
Otro tema a discutir es el hecho de forzar a un estudiante a construir instrumentos para
variables que ya están no solo sometidos a pruebas de validez y confiabilidad, sino que
están estandarizados.
76 MITOS Y REALIDADES DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA
Por ejemplo, si alguien quiere probar la existencia de correlación entre talla y peso se
sentirá en la obligación de construir una balanza o un termómetro, y luego someterlo a
pruebas de validez y confiabilidad; en el caso de la prueba de confiabilidad, mientras que
no alcance el valor de 0,7 no podrá hacer su trabajo de campo.
Habiendo instrumentos de precisión de última generación, como por ejemplo para medir
la presión arterial, los niveles de concentración de formaldehido, la retrorreflexión, la
intensidad de la luz, la glucosa, el desarrollo humano, entre otros, un investigador podría
pensar remotamente en construir un nuevo instrumento, “porque es deber” de todo
tesista construir sus instrumentos. En verdad que esto no es así. Entonces, podríamos
llegar a la siguiente conclusión. Si existen instrumentos sometidos a validación y
confiabilidad, lo que queda es adoptarlos y, en caso de ser necesario, adaptarlos, previa
justificación. Lo que sí se debe valorar es la honestidad del investigador al describir en
la sección de método, el tipo, marco, autor, nombre del o de los instrumentos utilizados
para la recolección de datos.
Hernández y Mendoza (2018) consideran que deben cumplirse con tres requisitos
fundamentales para validar un instrumento: la confiabilidad, la validez y la objetividad.
Desde luego surgen varias preguntas para ser sometidos al debate académico:
a. ¿Cuál es el valor mínimo que debe tener el valor del coeficiente Alfa de
Cronbach? Algunos investigadores sostienen que debe ser 0,8 y otros que debe
ser 0,7.
b. ¿Qué indicadores deben ser considerados en una ficha de validación de
expertos?
c. ¿Cuántos expertos se deben tener?
d. ¿Cuál es el perfil profesional ideal que deben tener los expertos?
e. ¿Cuándo debe practicarse la validación de los instrumentos: antes o en
simultáneo con la recolección de datos?
MITOS Y REALIDADES DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA 77
Mito 22
La aspirina del muestreo
La aspirina hace ya buen tiempo servía para todo tipo de males, un resfrío, un dolor de
cabeza, un malestar muscular, un calambre, hasta para dormir.
z2 * p * q * N
n=
E2 (N - 1) + z2 * p * q
Empecemos en primer lugar con distinguir que existen tres tipos de muestreo:
a. Muestreo Probabilístico.
b. Muestreo No Probabilístico.
c. Muestreo Censal.
78 MITOS Y REALIDADES DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA
Sostenemos que sí. Qué culpa tendrá el número 100 para determinar que si es menos de
100 no se aplica una formula probabilística, y en contrario sensu, es obligatorio aplicar la
fórmula cuando son más de 100 los componentes de la población de estudio. ¿Por qué
no 102 o 97? ¿Por qué siempre tiene que ser 100? ¿Es acaso un número mágico? Desde
luego, no existe libro alguno que afirme ello.
MITOS Y REALIDADES DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA 79
habían concluido la gestación y la tesista quería saber sobre su calidad de vida. Utilizó
una fórmula para determinar el muestreo aleatorio simple. Resultado 61,47 sujetos de
desde luego le tomó bastante tiempo, aplicó las encuestas y presentó los resultados. El
jurado dijo nones, la población es menos de 100. ¡No se puede aplicar la fórmula! Tiene
que trabajarse con el total de la población de estudio. No era mejor utilizar una muestra
no probabilística.
Consideramos que el tamaño de muestra debe ser determinado con criterio: tomando
en cuenta las dificultades en el acceso a la información, el costo de hacerlo, y el nivel de
confianza con el que se desea trabajar.
Ahora bien, para aplicar la fórmula donde se considera N como población, entonces
deberá contarse con el marco muestral para poder hacer el “sorteo” de los componentes
de la muestra de estudio.
Si no se tiene la certeza del marco muestral, ¿cómo se puede hacer el “sorteo”? Vale decir,
la asignación aleatoria de los integrantes de la población de estudio, hasta completar el
tamaño de muestra.
La pregunta obvia es: ¿quién verifica el sorteo? La respuesta es que se acepta la palabra
del tesista. En todo caso, no es mejor que se utilice una muestra no probabilística. Esta
situación puede considerarse en las limitaciones del estudio.
80 MITOS Y REALIDADES DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA
z2 * p * q
n=
E2
La experiencia nos indica que para un nivel de confianza del 95% y para valores de p y q
iguales a 0,5 y un margen de error del 5% el valor del tamaño de muestra n = 384
¿Se utilizan las fórmulas anteriormente mencionadas para definir el tamaño del grupo
experimental y del grupo control en estudios experimentales?
Consideramos que no. Al respecto, sugerimos revisar lo propuesto por Polit y Hungler
(1991) en su libro Investigación científica – Ciencias de la Salud, en especial el capítulo
22 referido a los procedimientos estadísticos avanzados, y en particular el análisis de
potencia.
MITOS Y REALIDADES DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA 81
Mito 23
Uso de los estadísticos de prueba.
Debemos tener el firme convencimiento que toda hipótesis cuantitativa debe ser
probada con el estadístico de prueba que le corresponda, en especial los estudios de
alcance correlación y de alcance explicativo que conducen a la teorización o vinculación
teórica.
Tenemos la ligera percepción que aún tenemos una tasa de tesis sustentadas que no
cuentan con la rigurosidad necesaria en cuanto respecta a la prueba de hipótesis.
Sin embargo, queda una duda: ¿Qué es mejor: utilizar un estadístico de correlación
tratándose de valores numéricos, o utilizar el estadístico chi cuadrado reduciendo a
categorías los valores numéricos determinados como consecuencia de la aplicación del
instrumento?
82 MITOS Y REALIDADES DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA
¿Se puede aplicar la prueba Chi cuadrado? ¿Se puede aplicar la prueba r de Pearson?
¿Cuál es mejor? Nos quedamos con la prueba r de Pearson, desde luego se apertura el
debate académico, puesto que el 50% de tesis correlacionales con variables “cualitativas”
se prueba con el estadístico r de Pearson y el otro 50% lo hace con la prueba Chi cuadrado.
MITOS Y REALIDADES DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA 83
Mito 24
Tablas o Figuras
Las revistas indexadas ya han definido el tema. En lugar de Cuadro se debe utilizar
la denominación de Tabla y todo aquello que no se parezca a una tabla debe ser
denominada Figura.
En todo caso, las palabras fotografía, planos, croquis, organigrama, entre otros, deberían
ser suprimidos y reemplazados por la denominación de Figura.
En el Manual APA de la Séptima edición (2020), tanto el número como el nombre de las
Tablas y Figuras se colocan en la parte superior de las mismas, el número en negrita y el
nombre en cursiva.
84 MITOS Y REALIDADES DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA
Las tablas y figuras permiten a los autores presentar una gran cantidad de información de
manera eficiente y hacer que sus datos sean más comprensibles. Las tablas generalmente
figura puede ser un cuadro, gráfico, fotografía, dibujo o cualquier otra ilustración o
representación no textual. A veces, el límite entre tablas y figuras puede no estar claro;
en general, las tablas se caracterizan por una estructura de fila-columna, y cualquier tipo
de ilustración o imagen que no sea una tabla se considera una figura (APA, 2020).
Se debe tener presente que el objetivo principal de cualquier Tabla o Figura es facilitar
a los lectores la comprensión del trabajo. Pudiendo usarse para resumir información,
presentar resultados del análisis exploratorio de datos, o para estimar alguna estadística
o función, entre otros. Si bien es cierto que estas ilustraciones concitan la atención, no
deberían usarse para decorar un artículo académico. Deben tener un propósito definido.
Las tablas deben integrarse al texto diseñándose de manera que sean concisas y
tablas incluidas con el texto principal, sino también para las tablas que se colocarán en
más largas y detalladas que las tablas que acompañan al texto principal, deben estar
directa y claramente relacionadas con el contenido del artículo académico (APA, 2020).
MITOS Y REALIDADES DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA 85
Las tablas deben estar destinadas a mostrar algo específico. A menudo, los mismos datos
los datos, y qué disposición es mejor depende de su propósito. Sobre todo, el diseño de
la tabla debe ser lógico y fácil de entender por los lectores. Las entradas de la tabla que
Tabla 17
Componentes de una Tabla
Componentes Peculiaridades
De otro lado, todo aquello que no sea una tabla se considera como figura en el estilo APA.
Al utilizar la figura debemos tener presente que no podemos duplicar la información, es
decir que el investigador al momento de presentar sus resultados debe decidir si usa
una Figura o una Tabla, no puede utilizar ambas ilustraciones para presentar los mismos
resultados. En algunos casos las tablas ofrecen mejor precisión que una figura. También
debe consultarse con el Manual APA todo lo referido al uso del color, el uso de imágenes
fotográficas, entre otros.
Tabla 18
Componentes de una Figura
Componentes Peculiaridades
Mito 25
# de conclusiones = # de recomendaciones
Cuántas veces hemos oído en los exámenes de grado decir a los jurados lo siguiente:
El número de recomendaciones
debe ser igual al número de conclusiones.
En principio, las conclusiones tienen que guardar coherencia con los objetivos del estudio,
es decir satisfacer tanto el objetivo general como los objetivos específicos. Pero de ahí a
que las recomendaciones tengan que tener la misma cantidad que las conclusiones hay
un año luz de diferencia.
¿Qué sugerir?
En caso se haya probado una hipótesis causalística. Aún no podemos afirmar que la
variable independiente es la causa de la variable dependiente, más bien recomendaremos
que se continúen con los estudios experimentales, pero con mayor rigurosidad; si
era pre experimental se impondrá una investigación de diseño cuasi experimental y
posteriormente una investigación de diseño considerado como experimento puro,
quizás incluso con un mayor tamaño de muestra.
MITOS Y REALIDADES DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA 89
Mito 26
Directo a la yugular en el tiempo
La redacción de los protocolos debería de escribirse en tiempo futuro, puesto que recién
van a ocurrir los acontecimientos.
El reporte final de investigación debería de redactarse en tiempo pasado, puesto que los
acontecimientos ya han ocurrido.
En verdad que sí, en estos tiempos de copy paste es usual encontrar trabajos de proyecto
de investigación en tiempo pasado, es decir que como que ya se hubiera ejecutado la
investigación, cuando aún ni siquiera los jurados o sinodales lo han aprobado. Es un
indicador que permite inferir que el proyecto no le pertenece, y si le pertenece podría
tratarse de un auto plagio.
90 MITOS Y REALIDADES DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA
La tentación de clonar una tesis de pregrado para una maestría, o para tesis doctoral,
en estos tiempos es elevada; sin embargo, recomendamos tomar en cuenta lo que el
Manual APA señala sobre el particular.
El plagio es el acto de presentar las palabras, ideas o imágenes de otro como propias;
plagio viola los estándares éticos en la erudición y tiene profundos efectos en el mundo
real. Los autores que intentan publicar trabajos plagiados se enfrentan al rechazo de
censura en su lugar de trabajo y/o la exclusión de solicitar fondos (para financiar sus
investigaciones). Los estudiantes que entregan una tarea plagiada se enfrentan a una
previamente publicado como original; engaña a los lectores e infla falsamente el número
2020).
Expresamos nuestra recomendación de que nada cuesta citar y referenciar los trabajos
de otros; es más, eso le otorga credibilidad a nuestro trabajo.
MITOS Y REALIDADES DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA 91
Mito 27
Los softwares antiplagio
La cultura del plagio, denominado por un eminente político peruano como copia, ha
hecho que los desarrolladores de software hayan creado el ya famoso TURNITIN o el
URKUND.
Consideramos que un investigador hecho y derecho no tiene por qué preocuparse por
este tema. Lo recomendable es leer in extenso el artículo científico que quiere referir,
volver a leer, si es posible hasta más de tres veces, luego organizar sus ideas, redactar lo
que ha entendido, y luego hidalgamente citar lo hecho a quien corresponda sus ideas en
el estilo elegido, sea APA o VANCOUVER u otro.
Sobre el particular, las entidades académicas también deben apostar por compartir
los procedimientos en el manejo del software, puesto que la verificación del índice de
similitud debe ser realizada por personal capacitado. El uso deficiente de este software
también atenta contra la investigación.
anote inmediatamente la fuente entre paréntesis y finalice con un punto u otro signo de
del texto y omita las comillas. Comience el bloque de citas en un nuevo renglón y aplique
adicionales dentro de las citas, agregue al inicio de cada uno de ellos una segunda sangría
de medio centímetro. Todas las citas deben ir a doble espacio. Al final del bloque de citas,
Recordando a Dra. Gladys Merma quien nos decía hace cinco años atrás: “El Manual de
la APA es un texto obligado en el escritorio de todo investigador”.
Recordando a la Maestra Silvia Rosa Peña Alfaro quien nos inculcaba lo siguiente: “El
Manual de la APA es una norma y como tal no se discute”.
Recordando a una ex primera dama de la nación que decía “tan difícil es caminar
derecho”
Podríamos terminar este mito y realidad diciendo: “Cumplamos con la norma, que
viviremos tranquilos hasta cerrar los ojitos algún día”.
MITOS Y REALIDADES DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA 93
Mito 28
La exploración a la ruta cualitativa
tan solo hay guías no investigadas e ideas vagamente relacionadas con el problema de
estudio, o bien, si deseamos indagar sobre temas y áreas desde nuevas perspectivas.
Sobre el particular Gomes (2012) sostiene que para afirmar que el tema fue poco
estudiado, el autor debe apoyarse en una base sólida.
94 MITOS Y REALIDADES DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA
Como en las telenovelas. ¿Ahora qué pasará? Tenemos la firme convicción que nos
volveremos a ver en la siguiente edición; mientras tanto, con gusto recibiremos vuestras
opiniones, críticas y consejos.
REFERENCIAS
Garcés, M., & Santoya, Y. (2013). La formación doctoral: expectativas y retos desde el
contexto colombiano. Educación y Educadores, 283-294.
Gomes, M. (2012). Artigos Cientificos: Como redigir, publicar e avaliar. Rio de Janeiro:
Guanabara Koogan.
Rossi, J., & De Asua, M. (2010). De cómo escribir una tesis doctoral y no morir en el
intento: la redacción de una tesis doctoral en ciencias experimentales. Revista
Farmacéutica.