División Académica de Educación y Artes

Materia:
Desarrollo de la Investigación para la Titulación

Antología Unidad 1,2 y 3

Docente:
María Carolina Hernández Valencia

Integrantes:
1. Karina Aldasoro 6. Jesús Antonio
Valencia. Álvarez Alcázar.
2. Karla Berenice 7. Fernando May
González Acosta. May.
3. Yesenia 8. Alejandro
Madrazo Acosta. Álvarez Jimenez.
4. José Ramón 9. Enrique
Palomino Félix. Concepción García.
5. Guadalupe 10. Camila Zebadua
Abigail Velázquez Asencio.
Montesinos. 11. Jesus Adrián
Pérez López.

Villahermosa, Tabasco, México 03 de Mayo de 2023

1
Antología

2
 INTRODUCCIÓN

La recolección de datos es el uso de una diversidad de técnicas y

herramientas que pueden ser utilizadas por la persona investigadora para poder

desarrollar los sistemas de información, los cuales pueden ser la entrevistas, la

encuesta, el cuestionario, la observación y la técnica Delphi.

Todos estos instrumentos se van a aplicar en un momento en particular, con

el fin de buscar información que será útil a una investigación en común. La

recolección de la información debe realizarse utilizando un proceso planeado paso

a paso, para que de forma coherente podamos obtener resultados que contribuyan

favorablemente al logro de los objetivos propuesta. En un proceso investigativo se

puede generar gran cantidad de información. De ahí que un plan bien preparado

para el manejo de los datos es de gran importancia. Sucede con frecuencia en

cualquier tipo de información que se recoge todo un conjunto de datos que mas

tarde se deben someter a un análisis cuidadoso o a un análisis interpretativo. Dichos

datos son obtenidos de dos fuentes: INFORMACION PRIMARIA: Es aquella en la

cual el investigador obtiene mediante el contacto directo con el objeto directo. Esta

información es construida por el investigador.

Entre sus ventajas están: evitar la direccionalidad de la respuesta por parte

de quienes, por una u otra razón no dan una contestación exacta a una pregunta

referente a un comportamiento o actitud, otra ventaja es que algunos datos no

pueden ser recogidos por otros métodos por su economía; Las desventajas es que

mide situaciones de corto plazo y es un método internamente subjetivo para

recolectar la información.

3
 Según los medios utilizados puede ser: observación estructurada y no

estructurada, en la primera existe una menor libertad de escogencia en lo que se

refiere a los hechos que hacen parte de la observación, mientras que en la segunda

el investigador tiene como propósito principal lograr un conocimiento exploratorio y

aproximado. Según la participación del observador o directa puede ser participante,

no participante y de auto-observación, la primera es cuando el observador toma el

papel de miembro del grupo o población que se esta investigando; la segunda el

observador se aísla del grupo estudiado y se limita a realizar anotaciones y en la

ultima el observador y la persona observada es la misma persona. Según el numero

de observadores o indirecta: Puede ser grupal o individual. Según el lugar donde se

realiza: Puede ser efectuada en la vida real, efectuada en el laboratorio y la

etnográfica la cual sirven de instrumento principal para investigaciones que se

refieren a la cultura del grupo en estudio.

4
 CONTENIDO

UNIDAD I: FUNDAMENTOS TEORICOS Y METODOLOGICOS DE LA

INVESTIGACION.

1.1 Revisión de los fundamentos teóricos del proyecto.

1.2 Tipos de estudios investigativos.

1.3 Población o universo.

1.4 Diseños de muestras para enfoques cualitativos.

1.5 Diseño de la metodología.

UNIDAD II: TECNICAS PARA LA RECOGIDA DE DATOS.

2.1 Técnicas para la recogida de datos.

2.1.1 Caracteristicas y diseño de cuestionarios.

2.1.2 Caracteristicas y diseño de entrevistas.

2.1.3 Diseño de guías de observaciones y diario de campo.

2.1.4 Tratamiento de grabaciones de audio y video.

2.1.5 Escala Likert.

2.1.6 Documentos, registros, materias y artefactos.

2.1.7 Biografía e historias de vida.

UNIDAD III: RECOLECCIÓN DE DATOS.

3.1 Piloteo.

3.1.1 Aspectos a considerar en la prueba piloto.

5
3.1.2 Diseño de base de datos

3.1.3 Validación de instrumentos

3.1.4 Aplicación y recogida de datos.

3.1.5 Triangulación de la información.

6
 UNIDAD I:

FUNDAMENTOS TEORICOS Y

METODOLOGICOS DE LA INVESTIGACIÓN

7
 Teóricos y metodológicos de la investigación:

1.1 Revisión de los fundamentos teóricos del proyecto

Sirve para proporcionar una base teórica para trabajos científicos, desde el

proyecto de investigación hasta la redacción final de su monografía. La literatura

debe estar dirigida a cuál es su problema de investigación, historia, metodologías,

resultados. Muestra las opiniones que utilizó para formar su punto de vista.

El marco teórico también ayuda a interpretar los datos y discutir los resultados, por

comparación con los resultados encontrados en otros trabajos, en la determinación

de la metodología a adoptar y en la calificación de la investigación.

¿Cómo empezar a hacer tu Fundamento Teórico?

Es importante que antes de iniciar tu búsqueda bibliográfica ya hayas

esbozado, además del tema central, tus objetivos y metodologías. La palabra de su

asesor es siempre fundamental. Habla con él sobre las lecturas que debes tomar y

qué camino tomar en tus argumentos.

Si aún no lo sabe, busque información de autores que se destaquen en su área de

investigación. Una buena fuente son las referencias bibliográficas de los artículos.

Consultando varios artículos, podrás encontrar a los investigadores más activos en

tu tema y, a través de estas referencias, encontrar y consultar los diferentes

enfoques de cada uno..

Al destacar los puntos principales de su investigación y buscar publicaciones

relacionadas con cada punto, no se limite a las opiniones de uno o dos autores.

Diversifique sus referencias tanto como pueda sobre su tema con autores que

8
compartan diferentes puntos de vista sobre el mismo tema.

Determinar el marco de tiempo para la búsqueda es importante para delimitar qué

tan lejos buscar. Por ejemplo, hasta diez años, hasta quince años, etc. Si es una

fuente muy importante, pero está fuera de tiempo, conviene mencionarla.

La contextualización de su investigación también es extremadamente importante.

Por tanto, infórmate sobre trabajos recientes o en curso que den importancia a tu

trabajo, caracterizándolo como útil para resolver problemas actuales o incluso para

una mejor comprensión del mundo.

Medios de búsqueda de material para Fundamento Teórico

Hay varias formas de realizar una búsqueda bibliográfica. Actualmente con

la facilidad del mundo virtual, podemos ponernos en contacto con publicaciones de

todas las áreas del conocimiento, en diferentes idiomas sin salir de casa.

Sin embargo, la biblioteca no debe olvidarse. No solo por la colección que los

caracteriza, sino también porque allí encontramos personas capaces de, por

ejemplo, mostrarnos dónde buscar material histórico o muy reciente sobre su tema

de estudio.

Los motores de búsqueda generalmente utilizan el sistema de búsqueda de

palabras clave. Necesita identificar el tema central de su tema. Si el tema es muy

amplio, por ejemplo “Preservación ambiental”, busque en el objetivo general el

objeto a analizar. En este caso, podría ser: “investigar el impacto de los envases de

bioplástico en la preservación del medio ambiente”.

Por lo tanto, podría utilizar como palabras clave para su búsqueda inicial, además

9
de preservación y medio ambiente, también: impacto ambiental; tipos de envases;

fabricación de bioplásticos; uso de bioplásticos para envases, etc.

Realización de investigaciones bibliográficas

Para guiarlo a través de la búsqueda, refiérase a sus objetivos específicos y

alrededor de cada uno recopile la información pertinente. A cada uno de ellos se le

puede asignar un subtítulo y se puede dividir en secciones.

Primero, busca autores que presenten los conceptos. Luego, se buscan otros

autores que en base a los conceptos iniciales, realizan trabajos prácticos y muestran

sus resultados.

Ejemplo:

Según FULANO (2010) la metodología de la educación pública debe ser la misma

adoptada en la red privada. Sin embargo, BELTRANO (2013) observa que una

diferencia social se refleja negativamente en la adecuación de las prácticas

aplicadas en las escuelas privadas a las políticas públicas de educación.

Al seleccionar autores conocidos citados en otros trabajos, estará más cerca de

tener a mano material confiable para presentar en su texto. Si no puede determinar

la veracidad de ningún trabajo, es mejor suprimir el pasaje.

¿Es para poner todo lo que encuentres en la Fundamentación Teórica?

No. Debe leer atentamente las publicaciones y comprobar sus fuentes.

Además de leer cada fuente de tu referencia, debes resaltar el extracto que usarás

en una cita o en el trabajo en el que te basarás para escribir el tuyo.

10
 De hecho, además de seleccionar, tendrás que interpretar y marcar las partes

de interés. En la práctica, no podrá absorber todo lo que lea, ni podrá relacionar la

cita literalmente. ¡Pero que no cunda el pánico! Hay técnicas para ayudarte en este

momento.

Una de las técnicas utilizadas en la elaboración de un marco teórico es el listado

bibliográfico.

Pero, ¿cómo se hace una lista de bibliografía? Básicamente, pondrás datos

bibliográficos en un formulario, como autor, obra, año de publicación y el número de

la página desde la que vas a hacer la cita.

Tipos de estudios investigativos

Según el nivel de conocimiento científico (observación, descripción,

explicación) al que espera llegar el investigador, se debe formular el tipo de estudio,

es decir de acuerdo al tipo de información que espera obtener, así como el nivel de

análisis que deberá realizar. También se tendrán en cuenta los objetivos y las hipó

tesis planteadas con anterioridad.

Los estudios se clasifican en:

1) Estudios exploratorios o formulativos

El primer nivel de conocimiento científico sobre un problema de investigación

se logra a través de estudios de tipo exploratorio; tienen por objetivo, la formulación

de un problema para posibilitar una investigación más precisa o el desarrollo de una

hipótesis. Permite al investigador formular hipótesis de primero y segundo grados.

Para definir este nivel, debe responder a algunas preguntas:

11
¿El estudio que propone tiene pocos antecedentes en cuanto a su modelo teórico o

a su aplicación práctica?

¿Nunca se han realizado otros estudios sobre el tema?

Busca hacer una recopilación de tipo teórico por la ausencia de un modelo

específico referido a su problema de investigación? ¿Considera que su trabajo

podría servir de base para la realización de nuevas investigaciones?

2) Estudios descriptivos

Sirven para analizar cómo es y cómo se manifiesta un fenómeno y sus

componentes. Permiten detallar el fenómeno estudiado básicamente a través de la

medición de uno o más de sus atributos. Por ejemplo la investigación en Ciencias

Sociales se ocupa de la descripción de las características que identifican los

diferentes elementos y componentes, y su interrelación.

El conocimiento será de mayor profundidad que el exploratorio, el propósito de este

es la delimitación de los hechos que conforman el problema de investigación, como:

Establecer las características demográficas de las unidades investigadas

(número de población, distribución por edades, nivel de educación, etc.).

Identificar formas de conducta, actitudes de las personas que se encuentran en el

universo de investigación (comportamientos sociales, preferencias, etc.)

Establecer comportamientos concretos.

Descubrir y comprobar la posible asociación de las variables de investigación.

3) Estudios explicativos

12
 Buscan encontrar las razones o causas que ocasionan ciertos fenómenos.

Su objetivo último es explicar por qué ocurre un fenómeno y en que condiciones se

da éste.[4]

“Están orientados a la comprobación de hipótesis causales de tercer grado; esto es,

identificación y análisis de las causales (variables independientes) y sus resultados,

los que se expresan en hechos verificables (variables dependientes).

Los estudios de este tipo implican esfuerzos del investigador y una gran capacidad

de análisis, síntesis e interpretación. Asimismo, debe señalar las razones por las

cuales el estudio puede considerarse explicativo. Su realización supone el ánimo de

contribuir al desarrollo del conocimiento científico”.

4)Estudios correlacionales

El investigador pretende visualizar cómo se relacionan o vinculan diversos

fenómenos entre sí, o si por el contrario no existe relación entre ellos. Lo principal

de estos estudios es saber cómo se puede comportar una variable conociendo el

comportamiento de otra variable relacionada (evalúan el grado de relación entre dos

variables).

5)Estudios experimentales

En ellos el investigador desea comprobar los efectos de una intervención

específica, en este caso el investigador tiene un papel activo, pues lleva a cabo una

intervención.

En los estudios experimentales el investigador manipula las condiciones de la

investigación. En salud se realiza este tipo de estudio, para evaluar la eficacia de

13
diferentes terapias, de actividades preventivas o para la evaluación de actividades

de planificación y programación sanitarias. En los estudios de seguimiento los

individuos son identificados en base a su exposición, en cambio en los estudios

experimentales es el investigador el que decide la exposición.

6)Estudios no experimentales

En ellos el investigador observa los fenómenos tal y como ocurren

naturalmente, sin intervenir en su desarrollo.

Población o Universo

1. LA POBLACIÓN DE ESTUDIO La población o universo es el conjunto de

individuos u objetos de los que se desea conocer algo en una investigación. Es la

totalidad de individuos o elementos en los cuales puede presentarse determinada

característica que va a ser estudiada. En investigación, a la población de estudio

se le conoce como población diana. Dentro de esta población diana se encuentra la

población accesible o población de estudio, que es el conjunto de casos que son

accesibles para el investigador.

Una población, también llamada universo o población objetivo, es un grupo

de elementos sobre el que se quiere obtener información y que puede ser un

conjunto de personas, de objetos, de lugares, de sucesos, de textos, etc. Por

ejemplo: Todos los medios de transporte que circulan por una ciudad. En

estadística, se denomina individuos a los elementos de una población. Estos

14
pueden ser reales (aquellos que existen en el mundo, por ejemplo, los autos que

produce una fábrica) o hipotéticos (aquellos que podrían llegar a existir, por ejemplo,

un producto que todavía no ha salido al mercado). En distintos ámbitos, como el

científico, el gubernamental y el económico, se analizan poblaciones con el objetivo

de recopilar datos que permitan obtener más conocimiento sobre ellas.

Población finita. Es aquella población que tiene una cantidad limitada de

individuos. Por ejemplo: Los libros que hay en una biblioteca. Población infinita. Es

aquella población que tiene una cantidad ilimitada de elementos o que posee un

número determinado de individuos que no se puede conocer con exactitud. Por

ejemplo: Todos los mamíferos del océano.

En muchas investigaciones estadísticas, no es posible analizar a todos los

individuos de una población, porque estos se encuentran muy dispersos o porque

el proceso es sumamente costoso. Por eso, se selecciona una muestra, es decir,

una parte o un subconjunto de la totalidad que se quiere estudiar. Por ejemplo: 3.500

vehículos que circulan por la ciudad y que fueron seleccionados de una población

de 500.000. Además, al incluir menos individuos que la población, las muestras

permiten ahorrar tiempo y recursos en la recolección y en el análisis de los datos.

Pero siempre se debe considerar que la cantidad de elementos tiene que ser

suficiente para que el subconjunto sea representativo respecto al conjunto y permita

sacar conclusiones y hacer inferencias sobre la totalidad. Para reducir los errores

y el sesgo en la obtención de datos sobre una población, se utilizan técnicas de

15
muestreo, que determinan cuántos individuos se deben incluir en la muestra y cómo

tiene que ser el proceso de selección.

Muestra probabilística. Es aquella muestra en la que se selecciona a los

individuos al azar. Existen distintos tipos de muestra probabilística: – Muestra

aleatoria simple. Es aquella muestra en la que se selecciona a los individuos

utilizando sorteos, cuadros estadísticos o programas informáticos. En este tipo de

muestra, todos los elementos de una población tienen la misma probabilidad de ser

incluidos. Por ejemplo: Se selecciona a 500 individuos con un cuadro estadístico. –

Muestra por conglomerados. Es aquella muestra en la que se seleccionan al azar

conglomerados, es decir, grupos de la población que ya se encuentran divididos.

Se puede incluir a todos o a algunos de los individuos de cada conglomerado. Por

ejemplo: De 43 barrios se eligen 5 al azar y se analizan todos los elementos de cada

conglomerado. – Muestra estratificada. Es aquella muestra en la que se selecciona

al azar a los individuos de distintos estratos, es decir, grupos que fueron divididos

teniendo en cuenta una variable. Por ejemplo: Se divide la población en tres estratos

según el ingreso (personas con ingresos altos, medios o bajos) y de cada grupo se

selecciona a 100 individuos. – Muestra sistemática. Es aquella muestra en la que

se selecciona a un individuo cada una determinada cantidad de elementos. Por

ejemplo: Se selecciona un elemento cada 30. Muestra no probabilística. Es aquella

muestra en la que no se selecciona a los individuos al azar, sino según distintos

criterios establecidos por los investigadores. Existen distintos tipos de muestra no

probabilística: – Muestra por conveniencia. Es aquella muestra en la que se

16
selecciona a los individuos según la cercanía que tengan respecto a los

investigadores. Por ejemplo: Un grupo de investigadores selecciona a los médicos

de dos hospitales que están cerca del centro de investigación. – Muestra accidental

o consecutiva. Es aquella muestra en la que selecciona a distintos individuos hasta

llegar a una cantidad determinada. Por ejemplo: Se selecciona a distintos individuos

hasta llegar a 3.000 elementos. – Muestra subjetiva. Es aquella muestra en la que

se selecciona a individuos según un criterio establecido por los investigadores. Por

ejemplo: Se seleccionan todos los libros de una biblioteca que fueron prestados más

de 15 veces. – Muestra de bola de nieve. Es aquella muestra en la que se selecciona

un grupo, cuyos individuos son difíciles de contactar. Por eso, los investigadores

deben buscar a un sujeto que pertenezca a ese grupo y que les dé información

sobre otros miembros. Por ejemplo: Unos investigadores contactan a un sujeto que

pertenece a un culto esotérico y le solicitan que les pida a otros integrantes que

participen del estudio. – Muestra por cuotas. Es aquella muestra en la que se

selecciona a individuos de distintos estratos y que debe mantener el porcentaje que

cada grupo tiene en la población. Por ejemplo: En la muestra el 37,2 % de los

individuos son leones, el 23,8 % son leopardos, el 18,4 % son guepardos, el 12,6 %

son servales y el 8 % son caracales, ya que estos porcentajes reflejan cómo está

dividida la población de felinos de África.

Los investigadores cuantitativos tienden a utilizar un tipo de muestreo basado en las

teorías de probabilidad de las matemáticas, denominado muestreo probabilístico.

Muestreo no probabilístico

17
 El muestreo sin probabilidad es una técnica de muestreo en la que cada

unidad de una población no tiene una probabilidad especificable de ser

seleccionada. En otras palabras, el muestreo no probabilístico no selecciona sus

unidades de la población de manera matemáticamente aleatoria. Como resultado,

las muestras no aleatorias suelen producir muestras que no son representativas de

la población. Esto también significa que nuestra capacidad de generalizar a partir

de ellas es muy limitada.

Tipos de técnicas de muestreo no probabilísticas

Muestra de azar, accidental o de conveniencia

Procedimiento de muestreo en el que un investigador selecciona los casos

de cualquier manera que sea conveniente incluir en la muestra. El muestreo al azar

puede producir muestras ineficaces y muy poco representativas, por lo que no se

recomienda. Cuando un investigador selecciona al azar casos que son

convenientes, puede obtener fácilmente una muestra que falsea gravemente la

representación de la población. Esas muestras son baratas y rápidas; sin embargo,

los errores sistemáticos que se producen con facilidad las hacen peores que

ninguna muestra.

Muestreo por cuotas

El muestreo por cuotas es una mejora con respecto al muestreo al azar. En

el muestreo por cuotas, un investigador identifica primero las categorías pertinentes

de personas (por ejemplo, hombres, mujeres; menores de 30 años, mayores de 30

18
años), y luego decide cuántas personas entran en cada categoría. Así pues, se fija

el número de personas en las diversas categorías de la muestra.

Muestra de propósito o de juicio

La toma de muestras con fines específicos es un tipo de muestreo aceptable

para situaciones especiales. Utiliza el juicio de un experto para seleccionar los casos

o selecciona los casos con un propósito específico en mente. El muestreo con fines

se utiliza con mayor frecuencia cuando es necesario medir una población de difícil

acceso.

Muestreo de bola de nieve

El muestreo de bola de nieve (también llamado muestreo de red, remisión en

cadena o de reputación) es un método para identificar y muestrear los casos en una

red. Comienza con una o unas pocas personas o casos y se extiende sobre la base

de los vínculos con los casos iniciales.

Muestreo de probabilidad

Técnica de muestreo en la que cada unidad de una población tiene una

posibilidad concreta de ser seleccionada. El motivo de la utilización del muestreo

probabilístico es generar una muestra que sea representativa de la población en la

que se ha extraído. El muestreo aleatorio no garantiza que cada muestra aleatoria

represente perfectamente la población 23. En cambio, significa que la mayoría de

las muestras aleatorias estarán cerca de la población la mayor parte del tiempo, y

que se puede calcular la probabilidad de que una muestra determinada sea precisa.

19
 La justificación de una investigación

es el apartado en el cual se exponen todas aquellas razones que nos han

motivado a llevar adelante la investigación planteada. Como bien debes saber,

cuando se realiza un trabajo de investigación, debe haber un objetivo claro y una

explicación detallada de por qué es conveniente realizarla y qué beneficios se

esperan de la misma. Por lo tanto, los investigadores deben saber cómo enfatizar y

exponer los argumentos que justifiquen el proyecto de investigación.

Para hacer una correcta justificación, es necesario considerar y establecer

una serie de estándares que sean de utilidad para evaluar si la investigación es

realmente relevante. A continuación, te damos una lista de estos estándares:

1. Cuál es la función de la investigación y a quién le será de

utilidad.

2. De qué forma va a trascender el proyecto de investigación y qué

beneficios tiene asociados.

3. Qué vacío conceptual cubrirá o qué nuevos conocimientos

aportará.

4. Significará alguna novedad en cuanto al modelo o metodología

utilizada.

Particularmente son estas preguntas las que debes responder y abarcar en

la justificación de tu investigación. Como verás, se trata de dar razones y motivos

válidos para que llevarla a cabo sea importante.

20
 Si bien la justificación de una investigación puede ser una motivación

personal, no es una razón suficiente. Esta debe centrarse en la resolución de una

problemática, en la aplicación de un enfoque a un nuevo campo o la producción de

nuevos conocimientos, pero siempre debe respaldarse. A su vez, es sumamente

importante que expongas los posibles beneficios que se desprenderán de la

investigación y para quiénes será beneficiosa.

Criterios para la justificación de una investigación

Para que tengas en cuenta, te expondremos algunos criterios que te servirán

para evaluar y justificar la importancia y utilidad de la investigación que propones

realizar. Sin embargo, estos no son criterios absolutos, pero puedes tenerlos en

cuenta si se te presentan dudas sobre la importancia de tu trabajo. Los criterios son

los siguientes:

Conveniencia

Qué tan conveniente es realizar dicha investigación o qué funcionalidad tiene.

Básicamente responde a la pregunta: ¿para qué sirve este trabajo?

Relevancia social

En este punto puedes hacer referencia a la importancia que posee el trabajo

de investigación a un sector de la sociedad. De igual forma, la justificación del

proyecto puede hacer alusión a los posibles beneficiarios de la misma.

Implicaciones prácticas

21
 En este tipo de justificación, puedes hacer mención a si tu trabajo plantea

una posible propuesta de resolución de una problemática determinada.

Valor teórico

Si aún no respondes a ninguna de las cuestiones anteriores, puedes revisar

si tu investigación puede hacer alguna contribución o aporte en las áreas del

conocimiento en la cual se incluya, si pueden ser adaptadas a otras circunstancias,

o puede ayudar a aclarar ciertos fenómenos.

Valor metodológico

Otra justificación de la cual puedes valerte es que tu proyecto de

investigación colabora con la creación de un nuevo instrumento para la recolección

de datos o el análisis de la información.

¿Por qué debo hacer una justificación de una investigación?

En líneas generales se entiende que la justificación en las

investigaciones debe definir por qué y para qué desarrollarás el estudio que estás

exponiendo. Aparte de estos puntos, tienes que formular y responder a las

preguntas sobre la viabilidad que planteamos más arriba.

Además, es relevante que especifiques si aportarás a solucionar problemas

prácticos o teóricos que se relacionen en mayor o menor medida con diferentes

esferas socioculturales y/o económicas. A partir de ello también puedes exponer si

desde tu planteo pueden desprenderse propuestas prácticas, programas, políticas,

22
proyectos, planes o actividades que puedan aportar soluciones a la problemática

expuesta.

En síntesis, debes describir detallada y organizadamente las motivaciones y

necesidades que justifican la realización de un trabajo de investigación. Es decir,

exponer aquí necesidades, motivaciones, inquietudes, intereses, sugerencias, para

la línea de investigación.

La justificación es, en otras palabras, la manera en la que «vendes» tu

investigación e impones su necesidad. Es importante que resaltes en los

argumentos los beneficios y los usos, ya que son los puntos determinantes para que

verdaderamente valga la pena el trabajo.

Si estás haciendo una investigación tutorizada, te recomendamos consultar

estas cuestiones con esa persona que hace a la vez de guía y coordinador. Sabrá

aclararte qué debes tener en cuenta para evaluar tu propuesta y te guiará para que

el enfoque y la justificación sea la correcta. Recuerda los criterios que te hemos

mencionado anteriormente.

Conclusiones finales

En la justificación del proyecto de investigación debes exponer tu

preocupación ante la problemática. Además, debes informar cómo tú puedes

aportar a mejorar o a comprender la situación que se plantea. Es un proceso

cognitivo y también de elaboración y reflexión.

Debes evaluar, también, tus capacidades, competencias y conocimientos,

pues debes estar seguro de que puedes realizar tu investigación y puedes acceder

a los conocimientos y datos que se presentan en el entorno.

23
 Por último, te comentamos un punto importante para que puedas realizar una

buena justificación y exponer de manera óptima los argumentos que fundamentan

tu propuesta. Es recomendable que, antes de redactar, hagas una revisión

bibliográfica sobre el tema que te interesa y en el área que pretendes profundizar.

Esto te permitirá encontrar líneas de investigación que han sido poco

relevadas. Además, podrás saber si lo que buscas realizar ya existe, o qué aristas

del tema aún faltan investigar. En fin, podrás conocer lo que existe y lo que no existe

alrededor de tu tema de interés.

La originalidad de la propuesta es un importante argumento para justificar tu

investigación. Por el contrario, si realmente puedes llenar un vacío, por más

pequeño que consideres que sea, tu investigación habrá valido la pena

24
 Concepto de hipótesis

La hipótesis se puede definir como una predicción o explicación provisoria

(mientras no sea contrastada) de la relación entre 2 o más variables. Así pues, el

problema-pregunta precede a la hipótesis-respuesta que, a su vez, deriva del/los

objetivo/s de la investigación.

La hipótesis, como formulación que plantea una presunta relación, se puede

expresar en forma de proposición, conjetura, suposición, idea o argumento que se

acepta temporalmente para explicar ciertos hechos3-6.

Es evidente que el carácter tentativo, aunque informado, de la hipótesis la

sitúa al inicio de un estudio (hipótesis a priori) en la fase de planificación y

lógicamente antes de la obtención y análisis de los datos.

De este modo, la hipótesis se consideraría como una apuesta, siempre previa

a cualquier juego5. Esta consideración es útil para comprender que, una vez

analizada la hipótesis, no es lógico, ni ético, cambiar o manipular su formulación

inicial (tampoco sería lícito cambiar la apuesta inicial una vez conocido el resultado

del juego).

Otra cuestión es que los resultados obtenidos conduzcan a replantear o a

formular otra hipótesis de trabajo (hipótesis a posteriori) que podrá ser contrastada

en futuros estudios5.

Origen de la hipótesis

25
 Las fuentes que generan una hipótesis son comparables a las que dan lugar

al propio problema; en realidad, problema e hipótesis son dos perspectivas de un

mismo cuadro.

Según el método científico, las hipótesis pueden derivar de la aplicación de

un razonamiento lógico inductivo o deductivo4-6.

El método de razonamiento inductivo parte de la observación de un problema

concreto y puede conducir a la formulación de una hipótesis. El problema debe estar

correctamente identificado y especificado, ya que, si sólo existe una intuición del

mismo, será necesario profundizar más en su definición. El problema no anticipa

nada sobre su solución, porque si lo hiciera dejaría de ser problema, y corresponde

a la hipótesis plantear las soluciones preseleccionadas.

El método deductivo nace de una teoría o de un marco conceptual o teórico5-

7 y conduce a una serie de afirmaciones o hipótesis que, convertidas en un

instrumento de trabajo, analizan la teoría. Si la hipótesis derivada de una teoría no

se confirma, se podrá cuestionar la validez de la propia teoría, pero también se

tendrán que considerar las limitaciones o incluso la validez del diseño del estudio.

Otras ideas útiles para identificar problemas y generar hipótesis las aportan

las comunicaciones y publicaciones científicas sobre un tema de interés para el EI,

así como la experiencia profesional de sus miembros. A todo esto se podría añadir:

curiosidad, imaginación, intuición y escepticismo que, en diferentes dosis, siempre

contribuyen al progreso del saber.

26
 Relación entre objetivos, hipótesis y diseño de estudio

Es importante insistir en que la clase de objetivos es clave para valorar la

pertinencia de la/s hipótesis8, 9. El papel de la hipótesis consiste en guiar al EI en

la selección y definición de la metodología a utilizar.

Es este sentido, los estudios descriptivos cuyo objetivo esencial es la

recogida de información no requieren de hipótesis, mientras los estudios analíticos

cuyo objetivo es la investigación de relaciones causales precisan de hipótesis que

permitan establecer la base para las pruebas de significación estadística4-8 (tabla

2).

Los estudios descriptivos (simples o mixtos) tienen como objetivo genérico

acumular datos para describir fenómenos aún poco conocidos, pero no pretenden

explicarlos o verificar las posibles causas subyacentes9; no obstante, el análisis

exhaustivo de la distribución de variables puede sugerir o generar determinadas

hipótesis que podrán ser analizadas con otros diseños.

Los diseños analíticos (observacionales o experimentales) pretenden poner

en evidencia asociaciones causales e intentan averiguar el porqué de ciertas

situaciones. En este tipo de estudios, la hipótesis aporta una posible explicación y

ésta exige que se disponga de datos suficientes para elaborar una respuesta

provisional.

En esa línea, la revisión crítica10 de las publicaciones sobre los

antecedentes y del tema informará al EI sobre el estado actual del conocimiento.

Estructura de una hipótesis

27
 Una hipótesis bien formulada cuenta con una estructura compuesta por:

unidad/es de observación (sujetos u objetos) y variables (atributos susceptibles de

medición); además, se puede indicar cómo se espera que se relacionen estos dos

elementos (direccionalidad de la hipótesis)5, 11,12. Cabe destacar que la

direccionalidad de una hipótesis traduce las expectativas del EI, lo cual, según

algunos autores5, puede ir en detrimento de su imparcialidad. No obstante, todo

investigador/a tiene cierta idea o intuición sobre la posible respuesta a su problema,

aunque no la formule explícitamente.

Clasificación de las hipótesis

Las hipótesis se pueden clasificar según diferentes criterios no siempre

excluyentes sino complementarios (tabla 3)11.

Es posible formular una misma hipótesis de diferente modo; así destacamos

la hipótesis conceptual, operativa y estadística12.

La hipótesis conceptual se redacta como una afirmación directa y es de fácil

comprensión (tabla 4).

La lógica de la hipótesis conceptual salta a la vista porque sigue el más puro

sentido común. No obstante, no es posible verificar una hipótesis así formulada;

para esto es preciso traducir la hipótesis conceptual a términos cuantificables,

medibles y en definitiva analizable. A estas exigencias responden las hipótesis

operativas que establecen cómo se medirán (instrumentos y escalas de medida) los

28
conceptos o variables a estudiar. Se trata de cuantificar, para poder comparar y

comprobar la relación enunciada, de modo objetivo.

Pero, para comprobar o contrastar una hipótesis, se deben aplicar las

correspondientes pruebas de significación estadística y éstas requieren de una

formulación conocida como hipótesis nula

La Ho, también conocida como hipótesis de no diferencia, es una proposición

de conformidad con (o no diferencia respecto de) las condiciones verdaderas de la

población de interés. En general, el Ho se establece con el propósito expreso de ser

rechazada

La comprobación de hipótesis es el conjunto de procedimientos estadísticos

que permiten decidir si los resultados de una investigación son el producto de

efectos aleatorios o reales. Lógicamente la decisión no está exenta de posibles

errores; no obstante, las pruebas estadísticas permiten especificar el nivel de

probabilidad o el riesgo que el investigador está dispuesto a admitir

Pruebas de contraste de hipótesis

Según el tipo de supuestos, el número de variables en estudio, la forma en

que se han obtenido las muestras y los datos, existen 3 tipos de pruebas de

hipótesis.

Conformidad o bondad de ajuste: permite concluir si unos resultados

obtenidos están de acuerdo o no con una teoría o con un valor conocidos, o si una

distribución experimental de una variable se ajusta o no a una ley teórica.

29
 Ejemplo: se desea saber si el tiempo medio destinado a visitas domiciliarias,

en un determinado centro de salud, se ajusta al tiempo medio recomendable.

Homogeneidad: se plantea si 2 o más muestras observadas, que difieren en

un valor, pueden pertenecer a una misma población teórica definida por unos

parámetros.

Ejemplo: se desea averiguar si 2 o más programas de educación sanitaria

destinados al abandono de un hábito tóxico presentan alguna diferencia en su

eficacia.

De independencia: se analiza si las variables estudiadas en una muestra

están relacionadas en la población de la cual proceden, o de otro modo si existe

relación entre los valores que toma una variable y los que presenta otra.

Ejemplo: podemos estudiar si el presupuesto destinado a investigación

influye en el número de publicaciones y patentes de los equipos financiados.

Fases en la realización de una prueba de significación estadística

En su formulación, una hipótesis puede negar la asociación entre variables

(hipótesis nula) o puede afirmar que la asociación existe, como lo hace la hipótesis

alternativa

El proceso de contraste de la hipótesis estadística sigue varios pasos o fases

1. Formular la hipótesis nula (Ho)

30
 El Ho es la base formal para examinar la significación estadística. Según el

Ho, las diferencias observadas en las muestras son debidas únicamente al azar, es

decir que las muestras provienen de una misma población. De este modo, la H1 y

el Ho se excluyen mutuamente como explicaciones de los resultados de un mismo

estudio.

La prueba de significación estadística tratará de rechazar el Ho, ante lo cual

se aceptará la H1, asumiendo siempre la posibilidad de equivocarse.

2. Formular la hipótesis alternativa (H1)

La H1 establece que existen diferencias reales entre los grupos comparados;

la relación entre las variables se puede formular de dos modos13-18:

La H1 bilateral o de 2 colas contempla la posibilidad de que la asociación

entre variables se produzca en cualquier sentido; por ejemplo, el ejercicio físico

puede modificar (aumentar o disminuir) la incidencia de infarto de miocardio3.

La H1 unilateral o de una cola afirma la asociación en un solo sentido o

dirección que puede ser de aumento o disminución; por ejemplo, el empleo de un

nuevo tratamiento aumenta la supervivencia media de los pacientes respecto al

tratamiento anterior.

La elección del tipo de H1 (uní o bilateral) es anterior a la obtención de los

datos. La prueba unilateral se plantea cuando únicamente interesa la diferencia en

31
un sentido; por ejemplo, sólo interesa adquirir la patente de un nuevo producto si,

realmente, es más eficaz que el que está siendo utilizado.

No obstante, hay investigadores que sistemáticamente emplean pruebas

bilaterales, ya que cuando la diferencia es significativa con una prueba bilateral, aún

lo será más con una unilateral. Un inconveniente de esta opción conservadora es

que exige un tamaño de muestra superior al de la prueba unilateral.

3. Establecer el nivel de significación alfa (*)

El nivel de significación (*) se elige antes de aplicar las pruebas estadísticas

y depende del nivel de confianza (NC=1-*) que desea el EI para decidir si,

finalmente, las diferencias halladas se atribuyen o no al azar.

Por consiguiente, antes de la prueba se establece un nivel de significación

(*), y posteriormente se compara con el resultado (p) obtenido en la correspondiente

prueba estadística. El valor p da argumentos al investigador para decidir el rechazo

o mantenimiento del Ho. Así se determina la probabilidad de que las diferencias

observadas sean debidas al azar, siempre suponiendo que la Ho sea verdadera.

El nivel de significación (*) que permite rechazar a la Ho, suele fijarse en el

0,05, pero naturalmente el EI puede otorgarle otros valores (0,01; 0,001, entre otros)

dependiendo de las consecuencias de la decisión a adoptar.

Si se establece que *=0,05 (5%), la probabilidad de rechazar erróneamente

una Ho verdadera es inferior o igual a 0,05 (1/20). Si se establece que *=0,01 (1%),

dicha probabilidad es inferior o igual a 0,01 (1/100). Así pues, cuanto menor sea *,

32
con mayor seguridad los resultados de una prueba estadística permitirán rechazar

la Ho y, en consecuencia, apoyar la H117-20.

4. Elegir y realizar la prueba de significación estadística adecuada

La prueba de significación es un procedimiento estadístico para valorar la

verosimilitud de una hipótesis respecto a los datos empíricos. La prueba elegida

depende de un conjunto de factores (tabla 6) cuya valoración es esencial para

aplicar la prueba más adecuada

El resultado de la prueba señala la probabilidad de que el Ho sea cierta, es

decir, que el resultado se deba al azar; siempre se debe utilizar una distribución de

muestreo apropiada.

Esta probabilidad es el grado de significación estadística ya mencionado, y

se representa con la letra p.

5. Decidir si se rechaza o no la Ho

Basándose en la comparación de la p obtenida y la * preestablecida, se

decide si se rechaza o no la Ho. Debe evitarse la expresión «se acepta la Ho»,

porque conduce a pensar que se ha demostrado que ésta es verdadera. Lo más

que puede afirmarse es que los datos correspondientes a una de las posibles

muestras no permiten rechazar el Ho. También es cierto que en la jerga estadística

se utiliza la expresión «se acepta la Ho», pero se debe emplear sabiendo que no

33
implica ninguna demostración y que el rechazo del Ho queda condicionado a la

realización de otras pruebas.

Si se ha fijado un valor * de 0,05 y la p obtenida es 0,02, la probabilidad de

haber obtenido este resultado por azar se valora como pequeña (0,02<0,05). Por

consiguiente, se rechaza el azar como explicación de las diferencias observadas y

se concluye que estas diferencias son estadísticamente significativas. Se rechaza

el Ho y se acepta la H1

Si por el contrario la p obtenida fuera 0,10, sería un valor superior al nivel de

significación (*=0,05). Se consideraría que la probabilidad de obtener este resultado

por azar es bastante grande (0,10>0,05). Por consiguiente, no se rechaza el azar

como posible explicación de las diferencias encontradas y se concluye que no se

han hallado diferencias estadísticamente significativas. No se rechaza el Ho y sí se

rechaza la H1.

Interpretación de los resultados de las pruebas de significación estadística

En el análisis de los resultados se deben evitar algunos errores asociados a

la interpretación errónea de los valores p. Uno de los más habituales es creer que

la expresión «estadísticamente significativo» es asimilable a «clínicamente

importante»1, 14, 15,21-24. El verdadero interés de la p es ofrecer un criterio para

descartar el azar o la casualidad como explicación de las diferencias observadas.

34
 En realidad, se pueden obtener valores de p pequeños (estadísticamente

significativos) a expensas de aumentar el tamaño de la muestra, a la vez que crece

la probabilidad de detectar pequeñas diferencias (aumenta el poder estadístico). En

cambio, muestras muy pequeñas no permiten identificar diferencias

estadísticamente significativas. Así pues, es preciso calcular al inicio del estudio el

número necesario de sujetos para poder detectar diferencias en caso de que éstas

existan4, 21-24.

Otro error en la interpretación de los resultados significativos, y que sigue

igual línea argumental que el anterior, es pensar que cuanta más pequeña sea la p,

más intensa es la asociación entre las variables analizadas. Un valor muy

significativo de p (0,0001) no supone mayor intensidad en una relación. En realidad,

una p pequeña (inferior a *) significa que es muy poco probable (1/10.000) que las

diferencias encontradas sean debidas al azar, por lo que se deduce que existe

alguna otra razón que las pueda explicar25-26.

Otra idea, también errónea, es creer que el factor estudiado (por ejemplo,

programa de ES, factor de riesgo, tratamiento) sea el causante del efecto

observado. Esta reflexión nos conduce a otro error común, creer que la asociación

estadística o el hallazgo de diferencias significativas son equivalente a la

identificación de relaciones causales. Puede existir una asociación estadísticamente

significativa, pero no ser de tipo causal27. Para admitir relaciones causales se

deben utilizar diseños adecuados; además son muy pocos los casos en que los

resultados de un único estudio permiten asegurar que existe una relación causal.

35
 Por último, es importante tener en cuenta que el valor p indica el grado de

acuerdo entre los datos y el Ho. Pero lo que a veces interesa no es tanto el valor p,

sino el intervalo de confianza (IC) que estima la cuantía o magnitud del efecto y

proporciona los límites (inferior y superior) entre los que se encontraría el verdadero

valor en la población28.

Las pruebas de contraste de hipótesis nos informan sobre la significación

estadística y el IC ayuda a valorar la significación clínica, biológica o psicológica de

los resultados.

En todo caso, las pruebas de significación y los IC tienen características

específicas y ofrecen información complementaria

Otro posible error deriva del hecho de que, al realizar múltiples

comparaciones independientes en un mismo estudio, aumenta la probabilidad de

que alguna de ellas sea significativa simplemente por azar. Ante este problema

existen varias soluciones (realizar correcciones, elegir otros diseños, utilizar otros

procedimientos estadísticos), pero tal vez la solución más adecuada es la de limitar

el número de comparaciones a las que real y directamente sirvan para responder a

la cuestión planteada inicialmente y que debería guiar todo el proceso de la

investigación, particularmente el análisis de los datos y la interpretación de los

resultados

Por último, en la comunicación de los resultados se puede incurrir en el error

conocido como el de las «p huérfanas», que consiste en indicar el valor de p, pero

36
sin mencionar la prueba estadística utilizada, con lo cual el lector recibe una

información incompleta30

Diseño de la metodología :

El diseño metodológico se encarga de definir la organización de los procesos

a desarrollarse en una investigación, para llevarla a cabo satisfactoriamente,

definiendo qué tipo de pruebas realizar y de qué manera se tomarán y examinarán

los datos.

La cantidad y tipo de procesos que se necesitan en un diseño metodológico

dependen exclusivamente del tipo de investigación, tesis o proyecto que se esté

abordando, así como también del alcance de la misma, del planteamiento del

problema, de los objetivos específicos, y, en caso de haberlas, de la o las hipótesis

formuladas.

Por lo tanto, se puede decir que el diseño metodológico responde a la

pregunta del ¿cómo se va a desarrollar la investigación?, intentando encontrar la

solución de un problema, y comprobar la veracidad de las hipótesis que se trazaron

en el mismo, si es que se han sido planteadas con anterioridad. La fidelidad y

veracidad de los resultados finales obtenidos por un estudio o investigación

dependen, en gran medida, del diseño metodológico que se eligió para llevarlo a

37
cabo. Es por eso que deben ser confeccionados de manera cuidadosa.

La estructura de un diseño metodológico no es la misma para todas las

investigaciones, proyectos o tesis. Los procesos que se utilizarán dependen, en

primera medida, del tema que trata el estudio, y a partir de ahí, de lo que se intente

comprobar y analizar.

Tipo y enfoque de investigación La elección del tipo de investigación, y del

enfoque que se le va a dar a la misma, es una de las partes fundamentales de la

estructura de un diseño metodológico, y es por donde se comienza a darle forma a

los procedimientos que se desarrollarán en la investigación. Es el primer paso que

debe tomar un investigador a la hora de diseñar de qué manera va a llevar a cabo

el estudio, y dependiendo de las características del problema que tenga que

estudiar, como el planteamiento del problema o hipótesis planteadas, entre otros,

tomará decisiones sobre qué tipo y enfoque de investigación son necesarias para

afrontarlo. Los principales tipos de investigación son los siguientes: Experimental

Descriptiva Documental Explicativa Correlacional Exploratoria En cuanto al enfoque

de la investigación, existen dos tipos: El enfoque cualitativo: datos que hacen

referencia a la calidad del suceso, que no se pueden cuantificar. Enfoque

cuantitativo: valores numéricos que se pueden cuantificar.

38
 UNIDAD II:

TECNICAS PARA LA RECOGIDA DE DATOS

39
 2.1 Técnicas para la recogida de datos

¿Qué son las técnicas de recogida de datos?

Las técnicas de recopilación de datos se refieren a los métodos utilizados

para recoger y analizar diferentes formas de datos. Las técnicas habituales de

recogida de datos incluyen el examen de documentos relacionados con un tema,

así como la realización de entrevistas y observaciones.

Tipos de datos

Por lo general, la recolección de datos puede producir dos tipos de datos:

cualitativos y cuantitativos. Los datos cualitativos son aquellos que describen

características, cualidades y otros rasgos no cuantificables de un determinado

sujeto. Esto incluye opiniones personales, descripciones de un lugar, evento o

comportamiento determinados, o la calidad de un artículo determinado. Los datos

cualitativos suelen ser difíciles de medir con números, por lo que se analizan en

función de sus cualidades o patrones. Por otro lado, los datos cuantitativos se

refieren a los datos cuantificables o contabilizables, como las estadísticas, el

número de encuestados o de sujetos de prueba, y los que están bajo ciertas normas

de medición, como la temperatura.

40
 Tanto los datos cuantitativos como los cualitativos tienen técnicas de

recolección de datos similares, ya que a menudo trabajan juntos para ayudar a crear

un análisis más profundo de los datos.

Hay muchas formas de recopilar datos en función de los datos que se

necesiten y de las tareas que se realicen. He aquí siete de las técnicas de

recopilación de datos más comunes en la analítica empresarial, según la Harvard

Business School.

Observaciones

La técnica de recolección de datos más fácil y directa es la observación. La

forma más común de observación en el contexto de la recopilación de datos consiste

simplemente en observar los comportamientos o acciones de un sujeto en un

entorno específico para comprenderlos y registrar lo observado. En el mundo online

actual, un ejemplo del acto de observación puede ser ver a la gente interactuar con

productos, sitios web y servicios en tiempo real.

Entrevistas y grupos de discusión

Otra técnica de recolección directa de datos es la realización de entrevistas

y grupos de discusión. Un grupo de discusión es una especie de conversación

41
similar a una entrevista que tiene lugar en un grupo de seis a doce personas que

comparten un interés, una característica o una necesidad común. El grupo contará

con un facilitador que les presentará preguntas para debatirlas juntos. El objetivo de

realizar una entrevista y un grupo de discusión es obtener más información y

profundidad sobre diferentes temas, percepciones, creencias y actitudes en un

entorno en el que todos se reúnen.

Encuestas

Las encuestas son uno de los métodos más conocidos de recolección de

datos. Se realizan con cuestionarios y pueden llevarse a cabo de forma física y

digital para recoger datos tanto cuantitativos como cualitativos. Estos cuestionarios

suelen ser poco costosos de crear y responder, por lo que las encuestas son una

opción muy accesible tanto para los investigadores como para sus corresponsales.

Normalmente, las encuestas se utilizan para recopilar respuestas sobre un

evento o elemento. Las respuestas recogidas pueden servir de base para mejorar

o realizar nuevos estudios.

Formularios

Al igual que las encuestas, los formularios tratan de recopilar datos a través

de un conjunto de preguntas. Sin embargo, a diferencia de las encuestas, los

42
formularios pueden ser más generales. A menudo, los formularios se utilizan para

recoger datos cualitativos de un sujeto o un grupo de sujetos, en particular sus datos

demográficos o de contacto. Los formularios también sirven para ponerse en

contacto con los clientes potenciales y conocerlos mejor.

2.1.1 Características y diseño de los cuestionarios

Un cuestionario es una técnica de recolección de datos cuantificables que

adopta la forma de una serie de preguntas formuladas en un orden determinado.

Te sirve de instrumento de estudio y está conformado típicamente por una

mezcla de preguntas cerradas y abiertas. Esta herramienta se utiliza con fines de

investigación que pueden ser tanto cualitativos como cuantitativos.

Utilizado habitualmente en las ciencias sociales, como en sociología,

psicología, marketing, un cuestionario es una herramienta que permite recoger un

gran número de testimonios u opiniones.

Su objetivo es dar a una encuesta un alcance mucho mayor y comprobar

estadísticamente hasta qué punto pueden generalizarse la información y las

hipótesis establecidas previamente.

Características de un cuestionario

43
 El diseño del cuestionario depende del tipo de información que se requiere

recopilar. Los cuestionarios cualitativos se utilizan cuando hay necesidad de obtener

información exploratoria o de probar una hipótesis. Los cuestionarios cuantitativos

se utilizan para validar o probar cualquier hipótesis generada previamente. Algunas

características básicas de un cuestionario son:

• Uniformidad

Los cuestionarios son muy útiles para recoger información demográfica,

opiniones personales, hechos o actitudes de los encuestados. Una de sus mayores

características es que son estandarizados y uniformes. Todos los encuestados ven

las mismas preguntas. Esto ayuda en la recolección de datos y en su análisis

estadístico.

Por ejemplo, una encuesta para tienda de ropa contiene preguntas para

evaluar el valor de compra, el rango de opciones para la selección de productos, la

calidad de la mercancía y más. Estas preguntas son uniformes para todos los

clientes.

• Exploratorio

Para recopilar, el cuestionario podría ser de naturaleza exploratoria. No hay

restricción de las preguntas que se pueden hacer en este cuestionario ni del objetivo

específico que éste recoge.

44
 Por ejemplo, si se administra un cuestionario a un ama de casa para

comprender los ingresos del hogar, sería útil una lista de preguntas muy

estructurada para limitar la recopilación de datos.

• Secuencia de preguntas

El cuestionario suele seguir un flujo estructurado de preguntas para aumentar

el número de respuestas.

Por ejemplo, un cuestionario de experiencia de compra cubre desde las

preguntas demográficas iniciales hasta el tiempo que se toma en una sección y la

razón de ser de las decisiones de compra, etc.

Diseño de un cuestionario

Los investigadores siempre esperan que las respuestas recibidas para un

cuestionario arrojen datos utilizables. Si el cuestionario es demasiado complicado,

es muy probable que el encuestado se confunda y abandone la encuesta o

responda de forma inexacta.

Puedes probar diferentes diseños de cuestionarios para determinar cuál se

adapta mejor a tu audiencia objetivo. Una encuesta piloto es una buena práctica, ya

que el creador del cuestionario puede comprender en las fases iniciales si es

necesario introducir algún cambio en la encuesta.

45
 Estos son los pasos básicos para diseñar un cuestionario:

1. Identifica el alcance de tu investigación

Piensa qué va a incluir tu cuestionario antes de empezar a diseñar su

aspecto. La claridad del tema es de suma importancia, ya que es el paso primordial

en la creación del cuestionario. Una vez que tengas claro el objetivo del

cuestionario, podrás comenzar el proceso de diseño.

2. Mantenlo sencillo

Las palabras o frases que utilices al redactar el cuestionario deben ser fáciles

de entender. Si las preguntas no son claras, los encuestados pueden simplemente

elegir cualquier respuesta y sesgar los datos que recopiles.

3. Haz sólo una pregunta cada vez

A veces, un investigador puede tener la tentación de añadir dos preguntas

similares. Esto puede parecer una forma excelente de consolidar las respuestas a

cuestiones relacionadas, pero puede confundir a los encuestados o dar lugar a

datos inexactos.

4. Sé flexible con tus opciones

46
 A la hora de diseñar debes ser flexible en cuanto a la «elección de opciones»

para los encuestados. A veces, los encuestados no necesariamente quieren elegir

entre las opciones de respuesta que les ofrece el creador de la encuesta. Una

opción «otra» suele ayudar a que los encuestados sigan participando en la

encuesta.

5. Selecciona entre preguntas abierta o cerradas

Puedes verte en la situación de tener que elegir entre preguntas abiertas o

cerradas. El tipo de pregunta debe elegirse cuidadosamente, ya que define el tono

y la importancia de formular la pregunta.

Si el cuestionario requiere que los encuestados desarrollen sus ideas, una

pregunta abierta es la mejor opción. Si el encuestador desea una respuesta

concreta, las preguntas cerradas deben ser tu principal elección. La clave de hacer

preguntas cerradas es generar datos que sean fáciles de analizar y detectar

tendencias.

6. Es esencial conocer a tu público

Un investigador debe conocer a su público objetivo. Por ejemplo, si el público

objetivo habla mayoritariamente español, enviar el cuestionario en cualquier otro

idioma reduciría el índice de respuesta y la precisión de los datos.

47
 Algo que puede parecerte claro puede resultar confuso para tus encuestados.

Utiliza un lenguaje y una terminología sencillos que tus encuestados entiendan, y

evita la jerga técnica y el lenguaje que pueda confundirlos.

Para realizar un estudio de mercado eficaz, los investigadores necesitan una

muestra representativa recogida mediante una de las muchas técnicas de muestreo,

como una encuesta por muestreo. Es imprescindible planificar y definir a quienes

vas a aplicar tu cuestionario en función de los datos demográficos requeridos.

7. Elige la herramienta adecuada

QuestionPro es una plataforma de software de encuestas sencilla pero

avanzada que los encuestadores pueden utilizar para crear un cuestionario o elegir

entre las más de 300 plantillas de cuestionarios ya existentes.

Deja siempre las preguntas personales para el final. Las preguntas delicadas

pueden hacer que los encuestados abandonen el cuestionario antes de completarlo.

Si estas preguntas están al final, el encuestado ha tenido tiempo de sentirse más

cómodo con la entrevista y es más probable que responda a preguntas personales

o demográficas.

Tipos de cuestionarios

Como hemos mencionado, los cuestionarios pueden ser estructurados o de

flujo libre. Para explicar esto un poco mejor:

48
 • Cuestionarios estructurados:

Los cuestionarios estructurados recogen datos cuantitativos. La estructura de

un cuestionario está planeada y diseñada para recoger información muy específica.

También inicia una investigación formal, complementa y comprueba los datos

acumulados previamente, además, ayuda a validar cualquier hipótesis previa.

• Cuestionarios no estructurados:

Los cuestionarios no estructurados recogen datos cualitativos. El

cuestionario en este caso tiene una estructura básica y algunas preguntas

ramificadas, pero nada que limite las respuestas de un encuestado. Las preguntas

son más abiertas.

2.1.2 Características y diseño de entrevistas

La entrevista es un método de investigación donde a través de un diálogo

entre dos o más personas se obtienen información. A través de la entrevista "se

logra una comunicación y la construcción conjunta de significados respecto a un

tema."

Por lo general, asociamos el concepto de "entrevista" con la actividad que

realizan los periodistas o presentadores de televisión u otros medios de

49
comunicación masiva. Sin embargo, la herramienta de la entrevista en la

investigación es mucho más amplia.

Características de la entrevista

● Pueden ser cuantitativas o cualitativas.

● Deben ser grabadas: en video, en audio o a través de toma de

notas.

● Las entrevistas se pueden realizar cara-a-cara, via telefónica o

por medios digitales.

● Siguen una secuencia de preguntas, desde las más fáciles

hasta las más complicadas.

● Las preguntas deben ser neutras, cortas y puntuales.

● Normalmente son individuales, pero puede establecerse en

grupos pequeños.

● Existe una relación interactiva entre entrevistado y

entrevistador.

Tipos de entrevista

• Entrevista no estructurada o abierta:

A veces llamadas historias de la vida, en esta entrevista el investigador trata

de comprender el punto de vista o la situación del entrevistado. Por ejemplo, si se

50
quiere descubrir las experiencias de una profesora en una comunidad rural, lo ideal

es entrevistarla directamente. El participante se expresa de forma libre, con pocas

direcciones del entrevistador.

• Entrevista semi-estructurada:

El entrevistador quiere saber una información específica que puede comparar

y contrastar con información obtenida de otras entrevistas. Por ejemplo, si se quiere

conocer la opinión de los maestros con respecto al uso del celular en la escuela, se

realizaría una entrevista semi-estructurada.

• Entrevista estructurada:

Son usadas frecuentemente en la investigación de mercadeo. El

entrevistador realiza una serie de preguntas predeterminadas que pueden ser

realizadas en persona, telefónicamente o por medios digitales.

• Entrevista cuantitativa

La entrevista cuantitativa busca obtener respuestas de diferentes personas

que pueden ser luego cuantificables. Se caracteriza por:

● Límites definidos de duración.

51
 ● Estandarización del instrumento de aplicación a todos los

participantes.

● Individual, para evitar que otras personas puedan opinar o

alterar de alguna manera la entrevista.

● Poco o nada anecdótica.

● Preguntas cerradas, con mínimos elementos rebatibles,

ampliaciones y sondeos.

● El entrevistador y el propio cuestionario controlan el ritmo y la

direccion de la entrevista.

● El entrevistador procura que su patrón de comunicación sea

similar.

● Presentación de las opciones de respuesta de manera visual a

los entrevistados.

Entrevista cualitativa

La entrevista cualitativa se define como una reunión para conversar e

intercambiar información entre una persona (el entrevistador) y otra (el

entrevistado). Se caracteriza por:

● Ser más flexible e íntima.

● Límites de duración indefinidos.

● Las preguntas pueden ser adaptables al participante.

52
 ● Preguntas abiertas y neutrales.

● Anecdótica y personalizada.

Para qué sirve la entrevista

● Recolección de datos cualitativos: cuando el problema de

estudio no se puede observar o es muy difícil hacerlo por ética o complejidad.

● Aplicación de cuestionarios: para asegurar la realización de

cuestionarios, una persona calificada hace las preguntas a cada entrevistado

y anota las respuestas.

● Registrar las experiencias de una persona: el propósito de la

entrevista es obtener respuestas en el lenguaje y perspectiva del

entrevistado.

● Herramienta terapéutica: los profesionales del área de la salud

aplican la entrevista para comprender la situación del paciente/cliente y

aplicar técnicas para su tratamiento y/o desarrollo personal.

2.1.3 Diseño de guías de observaciones y diario de campo.

El diario de campo como instrumento de evaluación al profesor obtener

información acerca del progreso del alumno. El diario de campo es un instrumento

53
del y para el aprendizaje que permite al profesor conocer mediante registros

descriptivos, analíticos y críticos los comportamientos, con el fin de tomar decisiones

para alcanzar el logro de los aprendizajes esperados. Este instrumento de

evaluación promueve la reflexión mediante el cuestionamiento de la propia práctica

y la teoría que la guía, lo que enriquece el conocimiento de los alumnos e incluso

transforma su práctica. Así, el diario de campo contribuye al desarrollo de

competencias profesionales.

El papel de estudiante en el diario de campo como instrumento de evaluación

En él, los alumnos registran aquellos acontecimientos que observan sobre un tema

o una situación de interés y que les resultan especialmente significativos. Por ello,

la observación y la reflexión son los dos elementos fundamentales en la elaboración

del diario de campo. Como instrumento de evaluación, el diario de campo es

elaborado por los alumnos bajo criterios establecidos por el profesor o un consenso

de profesores, los cuales permiten verificar el logro de los aprendizajes esperados.

Puede incluir notas, dibujos, bocetos, esquemas, croquis y fotografías. Además, es

recomendable que integre comentarios y sugerencias escritas por el profesor.

Ventajas y desventajas del diario de campo como instrumento de evaluación.

Algunas fortalezas y debilidades de la evaluación mediante el diario de campo

Como diseño un diario de campo

Se sugiere que el profesor tome como eje rector en la planeación de sus

clases y del ciclo escolar el mapa curricular, el perfil de egreso y el programa de su

54
asignatura. Documentos en los que se estipulan los conocimientos, las habilidades,

las actitudes y los valores que se pretende que el alumno adquiera y desarrolle. Con

base en lo anterior, se podrá identificar la técnica, estrategia o instrumento más

pertinente para evaluar el logro de los aprendizajes esperados. Planeación del diario

de campo como instrumento de evaluación. A nivel personal, el profesor puede

identificar el avance de cada alumno y realimentar sobre los conocimientos y

habilidades que ha desarrollado favorablemente, así como los temas en los que

tiene dificultades. A nivel grupal, el profesor puede tener un panorama sobre el

grado de avance que ha tenido el grupo, si se han alcanzado aprendizajes

esperados de las unidades, así como las áreas de mejora y el establecimiento de

acciones remediales para mejorar el aprendizaje.

Como aplico el diario de campo como instrumento de evaluación

Cuando el profesor determina que va a emplear el diario de campo debe

explicar de forma clara a los alumnos la estructura que debe tener, las habilidades

que desarrollarán mediante su elaboración y los criterios que se tomarán en cuenta

para su valoración.

Conclusiones y recomendaciones

El diario de campo sirve como un instrumento de autoevaluación porque le

permite al alumno monitorear su propia evolución de aprendizaje y reflexionar sobre

aspectos que el profesor le señala mediante preguntas, comentarios u

observaciones. Este instrumento favorece el fortalecimiento de habilidades de

55
metacognición y aporta información útil para realimentar a los alumnos sobre su

capacidad de escritura, análisis y síntesis. Que debe contener y establecer criterios

de evaluaciones claras y precisas; sin embargo, a la vez, hay que permitir que el

autor tenga autonomía en el diseño del documento.

2.1.4 Tratamiento de grabaciones de Audio y videos.

Tareas y perfiles necesarios en producción multimedia – Producción y

tratamiento audiovisual. En un producto digital multimedia se trabaja también con

archivos de audio, locuciones, animaciones y vídeos que requieren tareas

específicas para su producción: Música, que puede ser tarea de los compositores y

de ingenieros de sonido y de grabación.

Locuciones, en cuyo caso se requiere a un actor de doblaje. Animaciones,

tarea del especialista en 2D y 3D. Vídeos, tarea de los especialistas en grabación,

edición y posproducción de vídeo digital.

Profesionales del sonido

Son artistas responsables de crear un entorno audio adecuado a la temática

de la obra. Han de conseguir crear tensión o emoción y provocar calma o

nerviosismo cuando sea necesario. Músicos: Se necesitan para crear música de

56
fondo y sonidos para juegos y películas interactivos. Locutores: Las voces se

emplean para dar soporte a diálogos y narraciones, o para crear voces de

personajes y objetos de dibujo. Ingenieros audio: Sus tareas incluyen la grabación

de voces, efectos de sonido y sonidos de fondo, y la traducción y/o adaptación de

productos para mercados extranjeros. La calidad y belleza de una voz puede en

algunos casos ser menos importante que la capacidad de generar emociones.

Animadores en 2D y en 3D

Los animadores crean ilustraciones animadas que ayudan a los usuarios a

visualizar procesos, ideas o conceptos abstractos difíciles de comunicar por medio

de palabras o con un dibujo o fotografía. Su tarea consiste en producir las

animaciones y en evitar que el mensaje dé lugar a confusión.

Profesionales de vídeo

La producción de un vídeo implica diferentes tipos de profesionales. En la

fase de preproducción intervienen escritores, directores y productores. En la

producción encontramos a los profesionales de las cámaras y del sonido y los

actores. Por último, los editores de sonido y vídeo participan en la fase de

posproducción.

2.1.5 Escala de Likert

"La escala de Likert es un método de investigación psicométrica que ayuda

a evaluar las conductas, creencias, valores e ideales de una persona o una

57
población mediante categorías cerradas. En estas pruebas se presenta una

declaración y la persona debe indicar en qué grado se siente de acuerdo o en

desacuerdo con su contenido.

Aunque fue creada hace más de un siglo por el afamado psicólogo Rensis

Likert, sigue siendo una de las herramientas más relevantes, tanto en las ciencias

sociales como en los procesos de marketing. La escala de Likert contiene preguntas

concretas y de opción múltiple que pueden contestarse con facilidad, las

cuales generan datos sencillos de interpretar por métodos estadísticos.

Generalmente consta de 5 opciones de respuesta: dos opciones

negativas, una opción neutra o intermedia y dos opciones positivas. Incluso puede

elaborarse incluyendo solo 3 opciones de respuesta o incluso 7 (esto último no se

recomienda porque la persona encuestada puede confundirse).

Para qué sirve la escala de Likert

Gracias a una encuesta de medición basada en la escala de Likert obtendrás

los beneficios siguientes:

• Dispondrás de elementos estadísticos que te ayuden a

tomar decisiones inteligentes.

• Conocerás el desempeño de las áreas en relación con la

gestión del cliente. Sabrás cuán satisfechos están tus clientes durante su

recorrido y cómo es su relación con la empresa.

58
 • Contarás con una herramienta para mejorar la publicidad, la

gestión de ventas y el servicio al cliente.

• Obtendrás un apoyo para la mejora constante de tu estrategia

inbound al analizar la calidad de tus interacciones.

En resumen, orientarás tus esfuerzos para que la experiencia de tu público

sea cada vez más sobresaliente.

Ventajas y desventajas de la escala de Likert

Como cualquier técnica de medición, la escala de Likert tiene áreas de

oportunidad que limitan su utilidad. Esto dependerá directamente de los objetivos

que desees alcanzar.

Ventajas de la escala de Likert

• Su aplicación es muy sencilla y barata.

• Es fácil de contestar, por lo que los usuarios no suelen oponer

mucha resistencia a ella.

• No obtiene respuestas abiertas, pero permite valorar grados.

• Consigue datos cuantitativos que pueden analizarse con

facilidad.

59
 • Evita la presión social a los encuestados, ya que se

puede responder de forma anónima.

Desventajas de la escala de Likert

• Las preguntas pueden formularse de manera tendenciosa para

buscar que el encuestado se incline por una opción determinada.

• Al tratarse de una escala, el cuestionario no permite conocer

detalles cualitativos.

Cuándo conviene utilizar una escala de Likert

La escala de Likert puede ser especialmente funcional para ciertos aspectos

de tu empresa para los que otras herramientas no funcionan. Es buena idea utilizarla

si:

• Necesitas cuestionar a tus clientes o empleados sobre su nivel

de acuerdo o desacuerdo con un cambio.

• Quieres conocer las reacciones o actitudes de las personas.

• Has implementado otras escalas de medición de satisfacción

del cliente, pero no te han dado los resultados esperados.

60
 • Requieres una técnica de medición fácil de aplicar y que no

implique invertir mucho esfuerzo y dinero.

• Precisas una técnica de medición lineal que te brinde

información clara y concisa, fácil de interpretar.

Tipos de escala de Likert

• De satisfacción

• De importancia

• De frecuencia o repetición

• De valor

• De acuerdo

• De dificultad

2.1.6 Documentos, registros, materiales y artefactos

¿Qué hacer con los documentos, registros, materiales y artefactos?

1. Registrar la información de cada documento, artefacto, registro,

material u objeto.

61
 2. Integrarlo al material que se analizara, si es posible, o bien,

fotografiarlo o escanearlo, además de tomar notas sobre éste.

3. Es necesario cuestionar: ¿Cómo se vincula con el material o

elemento con el planteamiento del problema?, asimismo, en el caso de

documentos.

Una fuente muy valiosa de datos cualitativos

Nos ayudan a entender el fenómeno central de estudio. Prácticamente la

mayoría de las personas, grupos, organizaciones, comunidades y sociedades los

producen y narran, o delinean sus historias y estatus actuales. Le sirve al

investigador cualitativo para conocer los antecedentes de un ambiente, las

experiencias, vivencias o situaciones y su funcionamiento cotidiano.

Obtención de los datos provenientes de documentos, registros, materiales,

artefactos

a) Solicitar elementos a los participantes de un estudio

b) Solicitar a los participantes que los elaboren a propósito del

estudio

c) Obtener los elementos para análisis, sin solicitarlos

directamente a los participantes

62
 • Grupales

• Individuales

• Documentos grupales

• Documentos escritos personales

• Materiales audiovisuales grupales

• Materiales audiovisuales

• Artefactos y construcciones grupales o comunitarias

• Artefactos individuales

• Documentos y materiales organizacionales

• Archivos personales

• Registros en archivos públicos

• Huellas, rastros, vestigios, medidas de erosión o desgaste y de

acumulación

2.1.7 Biografías e historias de vida Biografías e historias de vida

63
 “Los métodos de investigación cualitativa acentúan las diversas formas en

las que podemos situarnos para dar respuesta adecuada a las situaciones concretas

que se irán demarcando en el proceso investigativo” (Chárriez, 2012). Estos

métodos se han venido desarrollando desde hace muchas décadas. A pesar de que

al principio no eran tan aceptados por los investigadores, tiempo después comenzó

a ser más utilizada en el área de las ciencias sociales.

Existen varios tipos de investigación cualitativa, entre los cuales cabe

mencionar, según Monje (2011), la etnografía, la teoría fundamentada, la

fenomenología, el método biográfico y la historia de vida, el estudio de casos, entre

otros. En este artículo, se pretende examinar la información bibliográfica

recolectada sobre investigación cualitativa, dando énfasis al método de historias de

vida como una herramienta de investigación.

El método biográfico o historia de vida es un método de investigación que

consiste en recolectar datos cualitativos por medio de la narración oral. Según

Monje (2011) la historia de vida es el texto final que recibe el lector, en otras

palabras, es el resultado de un proceso que lleva a cabo el investigador. Sin

embargo, la persona entrevistada tiene autoridad para influir en la información que

va a ser publicada. La edición correcta de este método requiere un orden: ordenar

la información recolectada cronológicamente, reducir reiteraciones, ajustar el estilo

oral a la persona entrevistada y, por último, introducir notas que contextualicen otras

partes del texto.

64
 Las historias de vida pretenden reconstruir el acontecer de la vida de una

persona o grupos, ya sea completa o parcialmente, todo esto a partir de relatos.

Desde hace mucho tiempo, se ha utilizado como un método bibliográfico para contar

historias de la humanidad a través de los años. Una de las maneras más frecuentes

del uso de historias de vida es la autobiografía, una metodología que se ha utilizado

con el pasar de los años y ha sido una fuente bastante confiable para contar relatos

históricos. Para la recolección de historias de vida no existe un carácter exclusivo ni

excluyente, ya que así se permite que exista un espacio más abierto de quiénes

pueden ser los autores, y contar su historia. Todo depende del objetivo del trabajo

y de saber a quién se quiere entrevistar realmente. Hay que tener en cuenta desde

antes de empezar a investigar cuál es el tipo de persona que sirve para que relate

su historia.

En cuanto al entrevistador, existen distintas maneras en las que puede

realizar estas historias de vida, ya sea guiadas por él mismo, semidirectas, o bien,

por medio de una autobiografía escrita. El mejor recurso es hacerlo en una manera

de autobiografía, ya que lleva a una conciencia reflexiva; sin embargo, no se puede

determinar el lenguaje en que lo quiso expresar la persona, y se pierde la conexión

con el entrevistador.

Con esto, se puede determinar que las historias de vida son cruciales para

entender que la persona que está contando su historia de vida, sea una entrevista

a profundidad o incluso una autobiografía, es aquella persona que porta el

conocimiento de la situación, saber dado por las experiencias vividas día con día,

no sólo personales, sino también las que se han gestado por las relaciones sociales

65
que ha vivido (Hernández y Sancho, 2018). Finalmente, se puede decir que contar

historias de vida es un método infalible, en cuanto a una investigación cualitativa,

siempre que se pretenda abordar temas sociales, más aún aquellos que son vividos

y experimentados por poblaciones minoritarias, pues son las personas que

realmente pueden expresar la realidad por la que atraviesan.

66
 UNIDAD III:

RECOLECCIÓN DE DATOS.

67
 3.1 PILOTEO

Un estudio piloto es un estudio de investigación que se lleva a cabo antes del

verdadero estudio. Los estudios piloto se ejecutan normalmente siguiendo los

mismos pasos pensados para el estudio real, pero en una escala más pequeña.

Así mismo, La definición de estudio piloto no es unánime 1 y se podría decir

que varía conforme las necesidades de cada campo de investigación y del diseño

de estudio, sin embargo, la mayoría de las definiciones coinciden en que permiten

planear un estudio de mayor escala o magnitud.

Un estudio piloto es un estudio pequeño o corto de factibilidad o viabilidad,

conducido para probar aspectos metodológicos de un estudio de mayor escala,

envergadura o complejidad. La naturaleza de estos estudios es evitar la aparición

de un defecto que sería nefasto en un estudio posterior que es costoso en recursos

La definición permite inferir que no deberían diseñarse para responder preguntas o

hipótesis de investigación, sino para responder preguntas de métodos específicos,

es decir, evaluar la adecuación de los métodos y procesos, lo que evitará iniciar

investigaciones de mayor escala sin un conocimiento o certeza del funcionamiento

de los métodos que se proponen,

Por lo anterior, se espera que un estudio piloto se desarrolle por razones de

proceso (pasos que deben llevarse a cabo como parte del estudio principal), de

recursos (tiempo y presupuesto necesarios para el estudio principal), de gestión (de

recursos y datos) y científicas (mediciones y seguridad del participante.

68
 Al mismo tiempo, se pueden encontrar dos tipos de estudios piloto:

1.) El de viabilidad o factibilidad, que se enfoca en precisar si es realizable o

posible el estudio principal.

2.) Los piloto aleatorizados y no aleatorizados, que se asemejan al grupo

anterior, pero serán el sustento para estudios de intervención más complejos. Sin

embargo, también es imperativo diferenciarlos de los estudios exploratorios, éste

último se conduce para comprobar en una menor escala una hipótesis de

investigación, usualmente relacionada al conocimiento de los mecanismos o

eficacia de alguna intervención.

Su objetivo es detectar los posibles fallos o problemas del estudio. Aunque

un estudio piloto no puede eliminar todos los errores sistemáticos o problemas

inesperados, se reduce la probabilidad de errores que harían de la investigación

una pérdida de esfuerzo, tiempo y dinero.

3.1.1 Aspectos a considerar en la prueba piloto

Hay muchas razones por las que conviene llevar a cabo un estudio piloto

antes de implementar el estudio principal. Aquí hay solo algunas de ellas:

• Para probar el proceso de investigación y el protocolo. Estos estudios

piloto se refieren a menudo como estudios de viabilidad debido a que el estudio

piloto pone a prueba la viabilidad del estudio proyectado. Por ejemplo, ¿los

69
 recursos destinados al estudio (dinero, tiempo, materiales…)? ¿Hay algún

problema logístico que pasó por alto en un primer momento y ahora deba

abordarse?

• Para identificar las variables de interés y decidir cómo medir cada una

de ellas.

• Para probar una estrategia de intervención e identificar los

componentes que son más importantes para la facilitación de la intervención.

• Para desarrollar o probar la eficacia de los instrumentos y protocolos

de investigación. ¿Hay preguntas confusas o engañosas? ¿Es posible mantener

la máxima objetividad y reducir la al máximo el factor de subjetividad introducido

por el observador?

• Para estimar los parámetros estadísticos para análisis posteriores.

Ciertos análisis estadísticos requieren que el tamaño de la muestra sea lo

suficientemente grande y contenga suficiente variabilidad como para detectar

diferencias entre grupos.

Aunque el estudio piloto ayuda a perfeccionar la ejecución del estudio

principal, todavía hay limitaciones a considerar.

Algunos de los problemas más formidables de un estudio a gran escala

provienen del tamaño del estudio, incluyendo el número de participantes, el número

de personal necesario para implementar el estudio, y la cantidad de datos que

deben recogerse, organizarse y analizarse. Muchos de estos problemas asociados

con la escala más grande pueden no resultar evidentes en un estudio piloto pequeño

y deberán gestionarse a medida que surjan en el estudio principal.

70
 3.2 Diseño de bases de datos

Como parte de un proyecto de investigación podemos necesitar manejar, a

la vez de forma dinámica (p.e., mediante búsquedas cruzadas)

y sistemática (representando la información del mismo modo), la información que

hemos obtenido como parte de nuestros análisis o los que recopilamos de alguna

fuente.

Un ejemplo típico sería una investigación que incluyera alguna clase

de análisis de contenido para el cual debemos tratar de forma sistemática

centenares (o miles) de unidades de análisis (noticias, fotografías, tweets, etc.).

Probablemente, para cada una de estas unidades tendremos que contemplar

diversas propiedades y sus valores, generalmente en forma de texto, como título,

palabras clave, categorías, etc., pero posiblemente también con imágenes.

Cuando nos encontramos en esta situación guardar los datos en un

procesador de textos o en una hoja de cálculo, no resulta eficiente porque ni su

forma de representación ni sus posibilidades de consulta y explotación son óptimas.

En tales casos, necesitamos utilizar un sistema de gestión base de datos

(SGBD). El uso de estas herramientas es habitual para académicos, pero en este

caso no se trata de usar una para consultar una base de datos desarrollada por

terceros, como Web of Science o Scopus.

71
 En este caso, se trata de usar un software con el que (1) tendremos que

diseñar una base de datos por nuestra cuenta y (2) después poblarla con los

contenidos que nos interesen y que también tendremos que entrar nosotros mismos.

El SGDB Base forma parte del paquete ofimático Libre Office, de dominio

público

En los dos paquetes ofimáticos más importantes del mercado: Office de

Microsoft y LibreOffice, disponemos de sistemas de gestión de bases de datos.

Aunque no sean los mejores sistemas para usos de tipo documental si vamos a

necesitar gestionar mucho texto, es casi seguro que nos servirán para casi cualquier

propósito, ya que estas soluciones cada vez son más versátiles. La cuestión es que,

además de ser muy accesibles, disponen de buenas herramientas de desarrollo.

Otros programas de gestión de bases de datos, como FileMaker, en cambio,

disponen de mayores facilidades para gestionar tanto datos numéricos como

textuales, y por tanto en teoría sería la más adecuada para estas necesidades. El

único problema es que no está tan disponible como las de tipo ofimático:

necesitamos incorporar un paquete de software nuevo, y no es de dominio público

como LibreOffice.

72
FileMaker es un SGBD de propósito general de tipo comercial.

Una vez elegido el software, el menor de nuestros problemas será aprender

a usarlo; la curva de aprendizaje puede ser más o menos complicada, pero con un

poco de motivación (y la impagable ayuda de los numerosos tutoriales que pululan

por Internet) al final acabaremos sabiéndolo hacer.

Porqué necesitamos desagregar la información

El verdadero problema consiste en saber cómo debemos articular la

información que queremos controlar (por ejemplo, noticias de prensa para hacer un

análisis de contenidos) en las estructuras propias de una base de datos, que son

los registros. Y también necesitaremos saber qué campos deben tener los

registros para que después podamos usar de forma eficiente los datos que,

probablemente, tanto nos habrá costado entrar.

Y no se trata de un caso benigno de prueba y error. Si no dedicamos un

tiempo al análisis, antes de proceder a la carga de datos, descubriremos el error (en

una forma especialmente perversa de la Ley de Murphy) cuando sea demasiado

73
tarde. Esto puede equivaler a un desastre que, o bien comprometa la calidad o bien

la completitud de los resultados que podamos ofrecer (o nos obligue a repetirlo

todo).

El motivo por el cual necesitamos saber desagregar la información es doble:

por un lado, sin tal desagregación acabaremos entrando muchas veces la misma

información, lo que conduce a redundancias, y las redundancias conducen a

inconsistencias (sin contar el enorme fastidio de entrar muchas veces la misma

información).

El segundo motivo es que, cuanto más articulada y más detallada tengamos

la información, más posibilidades tendremos luego de explotación, incluso de

formas que tal vez no habíamos pensado nunca.

Adicionalmente, a veces tenemos dudas, aparentemente irresolubles, de tan

básicas que parecen: un determinado elemento, ¿es una entidad en sí misma o es

un atributo de una entidad? O bien, tal vez ese elemento no es ni una cosa ni otra,

¿sino un conjunto de valores?

La cuestión es que, para poder crear una base de datos primero necesitamos

diseñar las dos estructuras en las que se representará la información, a saber:

• Registros: equivalentes a las filas de una tabla, y corresponde

a la idea intuitiva de una entidad o cosa que queremos controlar en la

base de datos.

74
 • Campos: equivalentes a las columnas de una tabla, y

corresponde a la idea de aquellas propiedades o atributos que

caracterizan a una entidad.

Tal como hemos dicho, los registros y los campos los podemos ver como

tablas, o como fichas. En este caso, la imagen que nos podemos hacer es la típica

ficha de un libro del catálogo de una biblioteca, o la ficha de un producto en una

tienda electrónica o como la ficha de una película en una base de datos de

cinematografía. Pero en el modelo entidad-relación que vamos a usar aquí es

costumbre hablar de tablas.

Lo que debemos tener en cuenta para lo que sigue es que entidad, registro y

tabla son equivalentes. Así campo, atributo y columna lo son también. Otra idea que

necesitamos es la diferencia entre:

• Tipo de entidad

• Ocurrencia de entidad

El tipo de entidad se refiere a la clase general, y la ocurrencia al individuo

concreto. Por ejemplo, el tipo de entidad film se refiere a la clase de objetos

audiovisuales que conocemos por tal nombre, y de los que se producen varios

cientos cada año, mientras que 2001 es una ocurrencia o individuo de tal clase, en

concreto el film que dirigió Kubrick en 1968.

La cuestión es que, hasta que no tengamos unos modelos de registro para

representar tipos de entidades con sus correspondientes campos bien diseñados,

75
no podremos empezar a entrar datos con la seguridad de que nuestras dudas sobre

el diseño de la base de datos han quedado bien resueltas.

Diseño de una base de datos

La idea más simple e importante a la vez cuando se trata de acertar con el

diseño de una base de datos es la siguiente: una base de datos es un modelo de

una parte del mundo real. Si la estructura de registros y campos captura bien esa

parte de la realidad que queremos representar, en principio todo irá bien. ¿Pero

cómo podemos estar seguros de una cosa así?

Afortunadamente,disponemos de dos instrumentos de validez largamente

demostrada para determinar exactamente qué registros necesitamos y qué

campos deben tener, y son los siguientes:

• Modelo entidad-relación

• Diccionario de datos

Vamos a ver algo sobre estas dos herramientas en los apartados que siguen.

Un ejemplo de

modelado con un diagrama Entidad-Relación (sin indicar la cardinalidad, N:M)

El modelo entidad-relación

76
 El modelo entidad-relación es un procedimiento de análisis y diseño

aparentemente sencillo (aunque podemos complicarlo todo lo que queramos) para

determinar cuál debe ser la estructura de una base de datos en relación con:

• Entidades (ítems o unidades) los elementos o cosas que se

van a representar en la misma. Serán modelos de registro y por tanto,

tipos de entidades, cuando diseñemos la base de datos. En formato de

tabla, serían las filas de la misma.

• Propiedades (campos) de las entidades que se van a

representar. Serán los campos de cada registro. En formato tabla, serían

las columnas de la misma.

• Relaciones entre las entidades de cara a la explotación

posterior de la base de datos. En algunos casos, según veremos se

transforman en modelos de registro o tablas para poder representar bien

la relación.

Repasemos esta relación triple: (1) una entidad es (2) un tipo

de registro que a su vez se puede representar en (3) forma de tabla. Igualmente,

este triple lo volvemos a tener si consideramos que (1) una propiedad (2) es uno

de los campos del registro que a su vez (3) es una de las columnas en una tabla.

Un cuarto elemento, con un papel aparentemente menor, pero

imprescindible a la hora de gestionar la base de datos y de poder establecer las

relaciones es la noción de:

77
 • Campo clave o clave primaria. Es aquel atributo que sirve

para identificar de manera única a cada entidad. Por ejemplo, en el caso

de ciudadanos mayores de edad de un país sería el número de

seguridad social (o el DNI en España).

Es cierto que, a veces, se necesita la combinación de varios campos para

identificar una entidad de forma inequívoca, pero en estos casos siempre podemos

asignar nosotros un identificador único a cada entidad si preferimos trabajar con un

solo campo clave.

Un poco más de teoría nos ayudará a entender lo anterior: una base de datos

es una forma de representar cosas del mundo real. Por tanto, de algún modo, una

base de datos es un intento de modelar (representar) una parte del mundo real en

un sistema de información que es un mundo simbólico.

La virtud esperada de un modelo es que sea razonablemente fiel a aquello

que modela. Por esta misma razón, si el modelo es inadecuado, la base de datos

no funcionará bien.

Por ejemplo, una base de datos de noticias se supone que

representa eventos (p.e. un accidente, una crisis de gobierno, la revelación de

determinadas informaciones, etc.) dados a conocer en medios de comunicación.

Las entidades de esa base de datos son por tanto las noticias y los medios que

las publican. Si no conseguimos modelar bien esas entidades y sus relaciones, la

base de datos no funcionará bien.

78
 Para representar de forma adecuada esas noticias necesitaremos

seleccionar propiedades o atributos de las mismas. Por ejemplo, título, fecha,

fuente, temas, etc. El conjunto articulado de esas propiedades se llama registro, y

cada una de esas propiedades se llama campo. Así que un registro está compuesto

por campos, y cada noticia se representa en un registro rellenando los campos

correspondientes.

La otra entidad que deberemos representar en esa base de datos serán

cabeceras de diario o medios de comunicación, también con sus

correspondientes campos o atributos.

Finalmente, tendremos que ser capaces de determinar la relación entre las

dos entidades: noticias y medios de comunicación para poder cruzar información y

obtener así informaciones nuevas. Por ejemplo, qué medios publican, y en qué

porcentajes, noticias neutras, qué medios positivas y cuál negativas sobre los

temas X, Y, Z, etc., de nuestro sistema de análisis de contenido.

Cardinalidad o «tres son multitud»

Para poder aplicar el modelo necesitamos otro concepto, el

de cardinalidad. Este concepto se refiere al número de elementos que posee un

conjunto. Por ejemplo, el conjunto {a, b, c} es de cardinalidad 3 porque tiene 3

elementos. El conjunto de los meses del año tiene cardinalidad 12 porque tiene 12

meses, etc.

79
 Entonces, en el modelo entidad-relación, la cardinalidad es el número de

entidades que participa en cada lado de una relación. Afortunadamente, en el

modelo entidad-relación la cardinalidad es algo extremadamente simplificado,

porque solo hay tres tipos de relación según la cardinalidad, haciendo bueno el

famosos dicho de que «dos son compañía y tres son multitud». Se trata de las

siguientes:

• Relación 1:1 (uno-a-uno) Es la que se da cuando la

cardinalidad de ambas entidades cómo máximo es igual a uno, es decir,

cuando una entidad, digamos de tipo A, solamente puede relacionarse

con una entidad de tipo B y viceversa. Por ejemplo, un investigador (A)

solamente puede tener un número ORCID (B), y cada número ORCID

solamente se asigna a un investigador. Vemos que, a cada entidad de

tipo A solamente corresponde una entidad de tipo B y viceversa. Otro

ejemplo, un ciudadano solamente tiene un número de la seguridad

social, y cada número de seguridad social se asigna a un solo

ciudadano. Y aún otro ejemplo más, cada estado-nación (p.e. Francia)

tiene una capital, y cada capital (p.e. París) lo es de un solo estado-

nación

• Relación 1:N (uno-a-muchos) Es la que se da cuando

la cardinalidad de una de las entidades cómo máximo es igual a uno y la

cardinalidad de otra puede ser igual a cualquier número. Es la que se

puede dar, por ejemplo, entre la entidad medio de comunicación y la

entidad noticia, ya que un medio (1) publica muchas noticias (N), pero

80
cada noticia la publica un solo medio (estamos pensando en la pieza

periodística concreta, no en el hecho noticiable). Otro ejemplo sería la

relación entre Facultades o Departamentos de Universidad y los Grados

o Títulos que imparte, según la cual una Facultad (por ejemplo, la

de Comunicación de la UPF) imparte diversos Grados, pero en cambio

cada Grado es impartido por una sola Facultad (hacemos la

simplificación de un sistema donde no puede haber grados

interuniversitarios).

• Relación N:M (muchos-a-muchos), Es la que aparece cuando

la cardinalidad de ambas entidades puede tener cualquier número. Es la

relación que podría darse si quisiéramos diseñar una base de datos del

mundo del teatro, ya que estaríamos tratando seguramente con la

entidad obras de teatro y la entidad autores teatrales. Ahora si

intentamos expresar la relación, vemos que es de muchos-a-muchos, ya

que cada autor puede escribir varias obras (N) y una obra de teatro

puede haber sido escrita por más de un autor (M). Llevado al terreno de

la comunicación es la relación que habría si quisiéramos

analizar fotografías de prensa, por ejemplo, donde tendríamos la entidad

Fotografías y la entidad Medios de comunicación. Entonces tendríamos

que cada Fotografías es publicada por diversos Medios (N), y cada

Medio publica diversas Fotografías (M).

81
Libre Office Base permite establecer relaciones entre tablas de una bases de datos.

En la imagen puede verse tres trablas y dos relaciones de tipo 1:N, con la

cardinalidad indicada en cada extremo de la relación correspondiente. Los campos

de la entidad con cardinalidad 1 enlazan con una clave externa en la base de datos

con cardinalidad N. Para poder establecerse estas relaciones es necesario que

ambos campos tengan el mismo dominio, lo que incluye que ambos deben tener el

mismo tipo de dato.

Lo interesante es que el tipo de relación nos dice cómo se pueden relacionar

los diferentes modelos de registros entre sí (mediante campos comunes) o, y esto

es realmente lo más importante, si necesitaremos modelos de registros adicionales

para conseguir representar de forma adecuada la relación. La siguiente tabla

muestra la posible toma de decisiones en función de la clase de relación detectada:

Relación Número de tablas

Relación Para representar esta relación podemos necesitar una, dos o

1:1 tres tablas. Pese a su aparente simplicidad, es el caso que tiene

mayores variaciones y el que está sujeto a mayores

82
interpretaciones. Si ambas entidades son obligatorias (ninguna

puede tener cardinalidad cero), así una de ellas (entidad fuerte) es

la condición de la otra (entidad débil), entonces podemos

estar hablando en realidad de una sola entidad, con lo cual

necesitaremos una sola tabla. Para seguir con el ejemplo anterior,

es la que se daría entre la candidata a entidad llamada número

ORCID y la candidata a entidad llamada investigador, ya que cada

investigador tiene un único número ORCID; y cada número ORCID

es para un solo investigador. En este caso, lo más práctico pued ser

considerar que el núnero ORCID es un atributo de un investigador

(y no un entidad). O la que se puede dar entre vehículos y números

de matrícula, etc. En estos casos, podemos suponer que una de las

supuestas entidades es un atributo de la otra. Se supone que la

entidad débil (la que existe en función de la otra) se convierte en

atributo de la entidad fuerte (la que condiciona la relación), y es

entonces cuando necesitamos una sola tabla.

Pero si la relación no es obligatoria, es decir, podemos tener

la entidad A, pero no siempre tenemos la entidad B, entonces no

solamente estamos antes dos entidades reales, sino que

necesitamos tres tablas (para evitar la pérdida de datos): una por

83
 cada entidad y una tercera para la relación, cuyos campos serán las

claves primarias de las dos entidades.

Si la relación es obligatoria y hay una relación de tipo entidad

fuerte-entidad débil, pero necesitamos registrar diversos atributos

de cada entidad, como en el caso de estados (p.e. Francia) y sus

capitales respectivas (p.e. París), necesitaremos dos tablas para no

tener que duplicar la información.

En este caso, cuando usamos dos tablas, al menos una de

ellas debe tener un campo con la clave primaria de la otra. Lo más

eficaz es que haya un intercambio de claves primarias y cada tabla

tenga como uno de sus campos, la clave primaria de la otra tabla.

Necesitamos siempre dos tablas. Una para cada entidad. La

entidad con la cardinalidad N debe tener como uno de sus campos,

y asegura la relación a la hora de hacer búsquedas.

Necesitamos siempre tres tablas. Una para cada entidad y

Relación una tercera para la relación, que pasa así a convertirse en otra

N:M entidad. La tabla con la relación tendrá como campos, al menos, las

claves primarias de cada entidad. Puede tener otros campos si

84
 necesitamos controlar propiedades específicas de la relación. Por

ejemplo, en el caso de la base de datos de Fotografías y Medios

tenemos la relación Publicada_en en la cual tendremos como dos

de sus campos las claves primarias de la entidad Fotografía y de la

entidad Medio de comunicación, y además, por ejemplo, campos

para atributos propios de la relación, como la fecha de publicación,

si la fotografía era portada o interior, el tratamiento, qué pie de foto

tenía, etc.

El diccionario de datos

En la vista final para el usuario no siempre son evidentes, pero detrás de esta página

hay una estructura de campos muy bien delimitados

El diccionario de datos es la compilación sistemática de todos los modelos

de registro y de sus campos correspondientes debidamente detallado de manera

85
que si fuera necesario, diversos operadores o investigadores podrían entrar datos

minimizando los peligros de inconsistencia.

En todo caso es el documento base necesario para empezar a implementar

la base de datos en un programa de gestión de bases de datos determinado. En

este documento debemos tener la lista de todas las entidades con sus respectivos

atributos o campos. También es el documento que asegura la consistencia cuando

diversos investigadores trabajan entrando datos en la misma base de datos.

Después, cada campo deberá ser tratado de forma sistemática mediante

una ficha donde aparezcan los componentes clave de cada campos, que deberán

estar adecuadamente descritos.

Para el caso de una base de datos de noticias, si nos basamos en un caso

real llevado a cabo en su momento para tratar contenidos de noticias, el diccionario

de datos podría ser como el que mostramos a continuación:

Etiqueta Nombre del campo en la base de datos

Conjunto de valores que puede adoptar el campo.

86
 Tipo de Naturaleza del dato: numérico, textual, fecha,

dato lógico, calculado, binario, etc.

Se debe indicar si es un campo indizado o no, o

Indización sea, si sus valores formarán parte de un índice separado

y buscable.

Se debe indicar si los valores de este campo están

Control sujetos a alguna clase de control terminológico, por

documental ejemplo, si solamente pueden entrarse valores de un

tesauro o de una lista de descriptores.

Control de
¿Puede quedar vacío?
integridad

Observaciones Observaciones si es el caso

Ejemplos Ejemplos de datos válidos para el campo en

válidos cuestión.

Aquí se muestra (de 1999, pero sigue siendo válido para lo que queremos

mostrar aquí) se puede ver un modelo de diccionario de datos para

noticias: Documentación periodística y bases de datos: elemento para su

87
fundamentación como disciplina y propuesta de conjunto nuclear de diccionario de

datos (Codina, Fuentes, 1999).

En la búsqueda avanzada suele hacerse evidente el uso de campos en bases de

datos. En la imagen: parte del formulario de búsqueda de la Base de Datos de

Prensa Histórica.

Fases

A la vista de lo anterior, si ahora consideramos la cuestión desde el punto de

las fases, tendríamos las siguientes:

1. Análisis mediante el modelo entidad-relación, lo cual nos dará

las entidades, sus atributos y las relaciones entre ellas.

2. Diseño conceptual mediante la transformación en tablas del

resultado del análisis anterior, según el cual los tipos de entidades son

88
tablas, las ocurrencias de entidades son filas, los atributos son

columnas, y las relaciones son también tablas cuando son de tipo N:M.

3. Implementación en un diccionario de datos primero, y después

en un Sistema de Gestión de Bases de Datos como FileMaker, Access

de Microsoft o Base de LibreOffice.

4. Entrada de una colección-test de datos. Diseño de formularios.

Pruebas de acceso y recuperación de información, obtención de

informes, etc.

5. Modificaciones en el diccionario de datos, si procede, con las

pruebas del paso anterior.

6. Carga de datos y explotación.

89
 3.3 Validación de instrumentos

Evaluar la validez y la confiabilidad en la investigación es fundamental para

garantizar que los instrumentos de recolección de datos y la información recopilada

sean consistentes y precisos a la hora de obtener los insights derivados del análisis

de las variables de un estudio.

Por ello, en este artículo te presentaremos en qué consisten estos conceptos

y cuáles son los procesos más utilizados para evaluarlos.

¿Qué es la validez y la confiabilidad en la investigación?

La validez y la confiabilidad en la investigación son conceptos utilizados para

evaluar la calidad de un estudio, y principalmente se utilizan en la investigación

cuantitativa para indicar hasta qué punto un método, una técnica o una prueba mide

algo de manera efectiva.

La validez se define como la medida en que un concepto se mide con

precisión, por ejemplo en un estudio cuantitativo.

La fiabilidad se refiere a la medida en que un instrumento de investigación

obtiene sistemáticamente los mismos resultados si se utiliza en la misma situación

en repetidas ocasiones.

Tener en cuenta la validez y la fiabilidad de las herramientas de recolección

de datos es importante a la hora de realizar o criticar una investigación, ya que de

90
estas dependerá el nivel de certeza que pueda obtenerse de los resultados y las

conclusiones de un estudio.

Tipos de validez de la investigación

Para corroborar la validez de una investigación se puede tomar en cuenta

tres criterios principales: la validez de contenido, la validez de constructo y la validez

de criterio. A continuación te presentaremos en qué consiste cada uno:

Validez de contenido

Aquí lo ideal es cubrir todo el contenido respecto a la variable. A través de la

validez de contenido se busca responder si se cubre todo el ámbito relacionado con

la variable o el constructo que se ha diseñado para medir a través del instrumento

elegido.

Validez de constructo

La validez de constructo se refiere a si se pueden hacer inferencias sobre las

puntuaciones de las pruebas relacionadas con el concepto estudiado. Las pruebas

que se realizan para demostrar la validez de tipo constructo son:

Homogeneidad: Significa que el instrumento mide un solo constructo.

91
 Convergencia: Se produce cuando el instrumento mide conceptos similares

a los de otros instrumentos. Sin embargo, si no hay instrumentos similares

disponibles, esto no será posible.

Evidencia de la teoría: Es evidente cuando el comportamiento es similar a las

proposiciones teóricas del constructo medido en el instrumento.

Validez de criterio

La validez de criterio se refiere a cualquier otro instrumento que mida la

misma variable. Se pueden realizar correlaciones para determinar en qué medida

los distintos instrumentos miden la misma variable. La validez de criterio se mide de

tres maneras:

Validez convergente: Muestra que un instrumento está altamente

correlacionado con instrumentos que miden variables similares.

Validez divergente: Muestra que un instrumento está poco correlacionado

con instrumentos que miden variables diferentes. En este caso, por ejemplo, debería

haber una baja correlación entre un instrumento que mide la motivación y otro que

mide la autoeficacia.

Validez predictiva: Refiere a que el instrumento debe tener altas

correlaciones con criterios futuros.

La validación de un instrumento de investigación se refiere al proceso de

evaluar las preguntas de la encuesta para asegurar su confiabilidad.

92
 La validez de un instrumento de medición se refiere al grado en el que el

instrumento de medición mide lo que pretende medir. Existen al menos tres

dimensiones que debemos considerar cuando hablamos de validez de un

instrumento de medición: la validez de contenido, la validez de criterio, y la validez

de constructo.

La validez de contenido se refiere al grado en que el instrumento de medición

mide los componentes del dominio de contenido. Es decir, determina si el

instrumento de medición incluye una muestra adecuada de los contenidos a los que

se refiere, sin omisiones, y sin desequilibrios de contenido.

La validez de contenido habitualmente se establece a través del juicio o

consenso de expertos. Existen distintos métodos (tales como el método Delphi, el

modelo de Fehring, y la metodología Q) que pueden usarse para estructurar la

validación de contenido.

La validez de criterio se refiere al grado en que el instrumento de medición

se correlaciona con otro criterio que mide lo mismo. Dentro del concepto de validez

de criterio podemos distinguir entre validez externa y validez interna por un lado, y

validez concurrente y validez predictiva por otro lado.

Hablamos de validez externa si el instrumento se ha validado con respecto a

un criterio externo, como por ejemplo, una evaluación de rendimiento. Hablamos de

validez interna si el instrumento se ha correlacionado con otro instrumento que ha

sido validado previamente y que mide el mismo dominio, rasgo, o propiedad.

93
 A su vez, la validez concomitante mide el grado de correlación entre dos

medidas del mismo concepto al mismo tiempo en los mismos sujetos. La validez

predictiva mide el grado de correlación entre la medida de un concepto y una medida

posterior del mismo concepto.

Por último, tenemos la validez de constructo. La validez de constructo se

refiere al grado en que el instrumento de medición explica el modelo teórico

subyacente a la variable de interés. Es decir, sería la medida en la que el

instrumento de medición cumple con las hipótesis esperables para un instrumento

de medición diseñado para medir lo que se está midiendo.

Como métodos de estimación de la validez de constructo tenemos el análisis

convergente-divergente, que mide si el instrumento correlaciona con variables

esperables y no correlaciona con las que no se esperan; el análisis factorial, que

reduce un número de variables a factores de variables para distinguir las

dimensiones subyacentes que establecen las relaciones entre los ítems, y el análisis

de validez discriminante, que mide el grado del instrumento para distinguir entre

individuos que se espera que sean diferentes.

Debido a que existen múltiples factores difíciles de controlar que pueden

influir en la fiabilidad de una pregunta, este proceso no es una tarea rápida o fácil.

94
 Evaluar la calidad metodológica de las tesis es subjetiva y compleja debido a

que la propia Ciencia es imprecisa y se fundamenta en paradigmas dominantes en

cada época y en cada sociedad (Vara, 2010). La calidad, que en esta investigación,

es interpretada como la rigurosidad científica se asocia “a la exactitud, precisión,

objetividad y minuciosidad con la cual se realiza una investigación, y podría

resumirse en la cualidad de la investigación que determina la validez y confianza en

las conclusiones” (Vara, 2010, p.39). En tanto, la metodología es entendida como

“la estrategia a seguir en la organización del proceso y de la recolección de datos e

información importante e imprescindible, así como la organización e interpretación

de la misma” (Llanos, Jiménez y Ramos, 2004, p.56).

Por otro lado, las tesis especialmente las doctorales, al representar el más

alto nivel de estudios especializados en investigación científica, se espera generen

conocimiento altamente novedoso, original y riguroso metodológicamente. A más

es de esta contribución las tesis, denotan al menos otros tres significados: la

oportunidad de aprender a investigar y la certificación de suficiencia en alguna

competencia y generalmente constituye el pase que permite el ingreso a los círculos

de producción intelectual (Vara, 2010; Mamani, 2018).

Se espera que al finalizar la tesis, especialmente entre quienes han realizado

programas de postgrado de tipo académico o investigativo, se produzca una

transformación conceptual e investigativa, donde se maneje los instrumentos

epistemológicos y metodológicos necesarios para investigar de manera

independiente y aquí la rigurosidad o calidad científica resulta imperativa (Ochoa,

2011).

95
 Los tesistas y tutores disponen en la mayoría de los casos de reglamentos

proveídos por las instituciones, donde se delinean los contenidos básicos que deben

abordar estos trabajos; sin embargo la discrecionalidad y la rigurosidad a lo

cuestionables están latentes. Aún así, son pocos los estudios que se ocuparon en

desarrollar y validar instrumentos para medir la calidad de las tesis. Mandujano y

Grajeda (2013) analizaron 172 tesis y encontraron que solo una de cada 5 fue

aceptable; otro trabajo realizado en la Universidad de Trujillo, con 837 tesis encontró

que en los últimos 10 años los trabajos muestran buena calidad y existe una

tendencia a la mejora (Mamani, 2018). En la Universidad Ricardo Palma se

evaluaron 100 tesis de la Facultad de Medicina y se encontró que el nivel de calidad

de tesis para obtener el título de médico cirujano fue de calidad superior (74%) y sí

tiene factores asociados (Guerrero y Vargas, 2017).

En tanto, Gatti (2001), menciona que la mala calidad de las tesis se debe

principalmente a la poca experiencia del estudiantado en elaboración de trabajos

científicos, pues en ocasiones la tesis constituye su primer y quizás el último

contacto, con el mundo científico y se puede obtener el grado (máster o doctor) con

un trabajo de tesis modesto, pero que cumpla con los requerimiento mínimos. En

esta línea, Sánchez (2003), citado por Vara (2010) atribuye la calidad deficiente de

las tesis al formalismo académico que impera al momento de la elaboración del

trabajo donde la necesidad de titulación, el cumplimiento de plazos y la adecuación

a estilos o formatos son priorizados, en detrimento del significado que pueda tener

96
la tesis para la sociedad, pues no se articula la relación entre la infraestructura

científico-tecnológica, las políticas estatales y el aparato productivo.

Pasos para validar un instrumento de investigación

Paso 1: Realiza una prueba del instrumento

El primero de los pasos para validar un instrumento de investigación se

encuentra dividido en dos partes. La primera consiste en ofrecer una encuesta a un

grupo familiarizado con el tema de investigación para que evalúen si las preguntas

lo capturan con éxito.

La segunda revisión debe provenir de alguien que sea un experto en la

construcción de preguntas, asegurando que tu encuesta no contenga errores

comunes, como preguntas confusas o ambiguas.

Paso 2: Ejecuta una prueba piloto

Otro de los pasos para validar un instrumento de investigación consiste en

seleccionar un subconjunto de los participantes de la encuesta y ejecuta una

encuesta piloto. El tamaño de la muestra sugerido varía, aunque alrededor del 10

por ciento de tu población total es un número sólido de participantes. Cuantos más

participantes puedas reunir, mejor, aunque incluso una muestra más pequeña

puede ayudarte a eliminar preguntas irrelevantes.

97
 Paso 3: Limpia los datos recopilados

Después de realizar el proceso de recolección de datos, puedes exportar los

datos en bruto para curarlos. Esto reduce en gran medida el riesgo de error. Una

vez que se ingresan, el próximo paso es revertir el código de las preguntas

formuladas negativamente.

Si los encuestados han respondido cuidadosamente, sus respuestas a las

preguntas que se expresaron negativamente deben ser consistentes con sus

respuestas a preguntas similares que se expresaron positivamente. Si ese no es el

caso, puedes pensar en eliminar esa encuesta.

Verifica también los valores mínimos y máximos para tu conjunto de datos

general. Por ejemplo, si has utilizado una escala de cinco puntos y ves una

respuesta que indica el número seis, es posible que tengas un error con la entrada

de datos.

Afortunadamente existen softwares como QuestionPro que cuentan con

herramientas para control de calidad de datos de encuestas.

Paso 4: Realiza un análisis de componentes

Otro de los pasos para validar un instrumento de investigación consiste en

realizar un análisis de componentes.

98
 El objetivo de esta etapa es determinar qué representan los elementos al

buscar tendencias en las preguntas. Puedes combinar las preguntas que se cargan

en los mismos elementos comparándolos durante su análisis final.

El número de temas de elementos que puede identificar indica el número de

elementos que está midiendo tu encuesta.

Paso 5: Verifica la consistencia de las preguntas

El próximo paso para validar un instrumento de investigación es revisar la

consistencia de las preguntas que se cargan en los mismos elementos.

Verificar la correlación entre las preguntas mide la confiabilidad de las

preguntas al garantizar que las respuestas de la encuesta sean consistentes.

Paso 6: Revisa tu encuesta

El último de los pasos para validar un instrumento de investigación es la

revisión final de la encuesta con base en la información que obtenida del análisis de

datos.

Si te encuentras con una pregunta que no se relaciona con los elementos de

tu encuesta, debes eliminarla. Si es importante, puedes conservarla y analizarla por

separado.

Si solo se realizaste cambios menores en la encuesta, es probable que estés

listo para aplicarla después de las revisiones finales. Pero si los cambios son

99
importantes probablemente se necesite otra encuesta piloto y otro proceso de

evaluación.

Importancia de validar un instrumento de investigación

Llevar a cabo estos pasos para validar un instrumento de investigación es

esencial para garantizar que la encuesta sea verdaderamente confiable.

Es importante recordarte que debes incluir los métodos de validación de tu

instrumento cuando presentes el informe de resultados de tu investigación.

Realizar estos pasos para validar un instrumento de investigación no solo

fortalece su confiabilidad, sino que también agrega un título de calidad y

profesionalismo a tu producto final.

Un buen instrumento determina en gran medida la calidad de la información,

siendo esta la base para las etapas subsiguientes y para los resultados. Desde el

inicio de la investigación se hace necesario decidir sobre el enfoque a utilizar, lo que

determina las características de todo el estudio.

Para la elección y desarrollo del instrumento se debe tomar en cuenta todos

los momentos anteriores de la investigación. La metodología utilizada en la

recolección de datos debe estar acorde con el enfoque teórico conceptual que se

ha desarrollado en el resto del estudio.

100
 Al momento de definir cómo se va a abordar la recolección de los datos, se

debe definir el tipo de información requerida (cuantitativa, cualitativa o ambas).

• Método: Representa la estrategia concreta e integral de trabajo para el

análisis de un problema o cuestión coherente con la definición teórica del mismo y

con los objetivos de la investigación.

• Método: Medio o camino a través del cual se establece la relación entre el

investigador y el consultado para la recolección de los datos, se citan la observación

y la encuesta.

• Técnica: conjunto de reglas y procedimientos que permiten al investigador

establecer la relación con el objeto o sujeto de la investigación.

• Instrumento: mecanismo que usa el investigador para recolectar y registrar

la información: formularios, pruebas, test, escalas de opinión y listas de chequeo.

El método orienta la técnica, pueden existir distintas técnicas de recolección

de información, pero no varios métodos, sin ser validados como tales.

En investigación cuantitativa el investigador puede usar varias técnicas:

entrevistas y cuestionarios, ayudados por entrevistas grupales, historias de vida y

observación etnográfica (cualitativas).

El ideal es que el investigador internalice el método para que este se

transforme en un quehacer natural.

Estos son los tres criterios que debemos tener en cuenta para validar un

instrumento de medición: confiabilidad, validez, y objetividad. Usar instrumentos de

101
medición que tengan suficiente validez te dará las garantías razonables de que las

mediciones que estás realizando son confiables y veraces.

El proceso de medición es central para garantizar la calidad de los datos en

una investigación. Si el instrumento de medición no es válido, entonces los datos

recolectados puede que no sean de calidad.

No importa cuán sofisticados sean los análisis que realicemos. Si los datos

que recolectamos no son de calidad, nuestras conclusiones podrían estar erradas y

no representar fielmente la realidad.

Por ello es importante que las mediciones se lleven a cabo únicamente con

instrumentos de medición previamente validados.

Tres atributos de la fiabilidad de la investigación

Ahora te presentaremos los tres atributos que ayudan a corroborar la

fiabilidad de una investigación:

1. Homogeneidad o consistencia interna

La homogeneidad o consistencia interna se evalúa mediante la correlación

ítem-total, la fiabilidad dividida, el coeficiente de Kuder-Richardson y el coeficiente

alfa o α de Cronbach.

102
 Fiabilidad por partes

Aquí se deben dividir los resultados de un test o instrumento por la mitad y

calcular las correlaciones comparando ambas mitades. Las correlaciones fuertes

indican una alta fiabilidad, mientras que las débiles indican que el instrumento puede

no ser fiable.

Coeficiente Kuder-Richardson

La prueba de Kuder-Richardson es un proceso en el que se determina la

media de todas las posibles combinaciones de mitades divididas y se genera una

correlación entre 0-1.

Esta prueba es más precisa que la prueba de mitades divididas, pero

únicamente puede realizarse en preguntas con dos respuestas (por ejemplo, sí o

no, 0 o 1).

Coeficiente alfa de Cronbach

El α de Cronbach es la prueba más utilizada para determinar la consistencia

interna de un instrumento. En esta prueba, se determina la media de todas las

correlaciones en cada combinación de palas divididas.

103
 Los instrumentos con preguntas que tienen más de dos respuestas pueden

evaluarse con esta prueba. El resultado del α de Cronbach es un número entre 0 y

1. Una puntuación de fiabilidad aceptable es aquella que es igual o superior a 0.7.

2. Estabilidad

La estabilidad se comprueba mediante pruebas de fiabilidad test-retest

realizadas de forma paralela o alternativa. La fiabilidad test-retest se mide en caso

de que se administre un instrumento a los mismos participantes más de una vez en

circunstancias similares.

Se realiza una comparación estadística entre las puntuaciones de los

participantes en cada una de las veces que han realizado la prueba. Esto nos ayuda

a conocer la fiabilidad del instrumento.

3. Equivalencia

La equivalencia se evalúa a través de la fiabilidad entre evaluadores. Esta

prueba incluye un proceso para determinar cualitativamente el nivel de acuerdo

entre dos o más observadores.

104
 3.4 Aplicación y recogida de datos

¿Qué es una recolección de datos?

La recolección de datos se refiere al enfoque sistemático de reunir y medir

información de diversas fuentes a fin de obtener un panorama completo y preciso

de una zona de interés.La recopilación de datos permite a un individuo o empresa

responder a preguntas relevantes, evaluar los resultados y anticipar mejor las

probabilidades y tendencias futuras.

La exactitud en la reunión de datos es esencial para garantizar la integridad

de un estudio, las decisiones comerciales acertadas y la garantía de calidad.

Por ejemplo, puedes hacer una recolección de datos a través de aplicaciones

móviles, las visitas a sitios web, los programas de fidelización y las encuestas en

línea para saber más sobre los clientes.

¿Cómo realizar una recolección de datos correctamente?

Existen diferentes métodos de recolección de datos que te pueden ser de

utilidad. La elección del método depende de la estrategia, el tipo de variable, la

precisión deseada, el punto de recolección y las habilidades del encuestador.

La entrevista para investigación

105
 Las entrevistas es uno de los métodos más comunes. Si te decides a hacerla,

pon especial atención en las preguntas que realizarás, que también dependen de si

harás una entrevista cara a cara, vía telefónica e incluso si es por correo

electrónico.

Conoce los tipos de entrevista y selecciona la adecuada para tu

investigación.

Toma en cuenta que por lo regular se necesitan más recursos, tanto

económicos, como de personal para la realización de entrevistas. Sobre todo si

decides realizar entrevistas en campo, o vía telefónica.

Echa mano de toda la información que tengas al alcance. Quizá existan

archivos de entrevistas de años anteriores que te puedan servir de referencia para

tu investigación.

Conocer el comportamiento pasado de tus consumidores es de gran

importancia al momento de analizar cómo han cambiado los hábitos de consumo.

Entrevistas telefónicas

Las entrevistas telefónicas permiten que los investigadores recolectan más

información en una menor cantidad de tiempo y ahorrando en gastos como el

traslado y el material de las encuestas. Una ventaja de esta herramienta es que los

participantes se sienten más confiados al momento de contestar porque no están

siendo observados.

106
 Entre las ventajas de esta herramienta se encuentra el gran alcance que tiene

y la fácil administración de los datos obtenidos. Sin embargo, en muchas ocasiones,

el investigador no tiene el control de la entrevista, además, debe procurar que sea

un proceso corto para que no provoque que el participante no lo abandone.

El cuestionario para la recolección de datos

Los cuestionarios son una herramienta útil para la recolección de datos. Para

obtener los resultados esperados, es necesario que se realicen cuidadosamente.

Es por eso que antes de redactarlo, es importante que el investigador defina los

objetivos de su investigación.

Existen dos formatos de cuestionarios: los cuestionarios abiertos, los cuales

se aplican cuando se quiere conocer la opinión de las personas, sus experiencias y

sentimientos sobre un tema específico.

En cambio, en el cuestionario cerrado los investigadores tienen el control de

lo que preguntan y desean saber, lo que puede provocar que la respuesta de los

participantes estén forzadas y limitadas.

Método de observación

Si lo que prefieres es hacer observación in situ para conocer el

comportamiento de tus clientes, te recuerdo que puedes realizarla haciendo uso

otras metodologías.

107
 ¿Se puede combinar encuestas online con otras metodologías?

Qué te parecería estar haciendo observación y tener a la mano una

plataforma como QuestionPro, por ejemplo, en un dispositivo móvil, donde tengas

acceso al cuestionario que hayas creado con los puntos a investigar, e irlo llenando

al instante con la información obtenida durante tu observación. Recuerda que

puedes tener acceso a nuestra herramienta de manera online y offline.

Toma en cuenta que la manera en que registres la información te será de

gran ayuda al momento de analizarla. Poder medir y presentar informes con datos

precisos y reales es muy importante para la correcta toma de decisiones.

Utiliza encuestas online para la recolección de datos

Hacer recolección de datos a través de encuestas online tiene grandes

ventajas. Si utilizas plataformas como QuestionPro, tienes al alcance diversos tipos

de preguntas, el uso de variables personalizadas y lógicas que te permiten obtener

mejores resultados y te ayudan a conocer a profundidad a tus clientes.

A través de nuestra plataforma tienes los resultados al instante, los puedes

ver en tiempo real para darle seguimiento a tu investigación; Además de generar

reportes en diversos formatos.

Considera también que el hacer recolección de datos a través de encuestas

online, tiene un costo menor que, por ejemplo, hacerlo a través de entrevistas

presenciales, sin olvidar que puedes tener tus resultados en menor tiempo, en lugar

108
de días, semanas, e incluso meses que es el tiempo que se podría llevar una

recolección de datos a través de entrevistas o el método de observación.

Realiza un focus group

Un focus group es una forma de estudio cualitativo que consiste en realizar

una reunión donde las personas puedan dialogar o resolver un tema establecido.

Este tipo de debate ayuda a generar ideas opiniones actitudes que no se pueden

observar con otro método de recolección de datos.

Con este método se puede obtener grandes cantidades de información, ya

que los participantes se sienten confianza para dar su opinión y ofrecer respuestas

honestas y exactas.

Las sesiones de grupo son la herramienta ideal para obtener

retroalimentación de los participantes. Sin embargo, tienen algunas desventajas.

Entre las más importantes se encuentra la falta de control que se tiene durante el

debate, lo que provoca que el tiempo se vaya con temas irrelevantes y complique el

análisis de la información. Esto se puede solucionar con un moderador experto en

el área.

Paneles online para la recolección de datos

Los paneles online son una herramienta que permite recolectar datos a través

de personas altamente profesionales y calificadas. Una de las ventajas de este

método es que los participantes darán respuestas específicas y claras.

109
 Algunas de las ventajas de utilizar paneles online son su facilidad para

acceder a los canales y obtener información directa del público objetivo. Además,

es un método de investigación muy económico que permite obtener información de

calidad.

Toma decisiones correctas en base a los datos obtenidos

Independientemente del método que decidas usar para recolectar los datos,

es importante que exista una comunicación directa con los tomadores de

decisiones. Que ellos entiendan y se comprometan a actuar de acorde a los

resultados.

Por ello debemos poner especial atención al análisis y presentación de la

información obtenida. Recuerda que estos datos deben sernos útiles y funcionales,

por lo que el método para la recolección de datos que se utilice tiene mucho que

ver.La conclusión que obtengas de tu investigación marcará el rumbo de la toma de

decisiones de la empresa, así que presenta tu reporte de manera clara, enumera

los pasos que seguiste para la obtención de esos resultados.

Cerciórate de que quien vaya a tomar las acciones correspondientes

entienda la importancia de la información recolectada y que ésta le otorgue las

soluciones que espera.

La recolección de datos es un método por el cual las empresas recopilan y

miden información de diversas fuentes, a fin de obtener un panorama completo,

110
responder preguntas importantes, evaluar sus resultados y anticipar futuras

tendencias.

Este proceso busca reunir y medir información de diferentes fuentes para

obtener una visualización completa y precisa acerca de un tema, zona o situación

de interés. Dicho de otra forma: evalúa resultados para una mejor toma de

decisiones.

Métodos de investigación

La recolección de datos se puede llevar a cabo por medio de 4 métodos de

investigación:

• Método analítico. Revisa a profundidad y en forma ordenada

cada dato; va de lo general a lo particular para obtener conclusiones.

• Método sintético. Analiza y resume la información; a través de

razonamientos lógicos llega a nuevos conocimientos.

• Método deductivo. Parte de conocimientos generales para

llegar a conocimientos singulares.

• Método inductivo. A partir del análisis de datos particulares

llega a conclusiones generales.

Para qué sirve la recolección de datos

• Permite analizar datos cuantitativos o cualitativos de forma

sencilla para comprender el contexto en que se desarrolla el objeto de

estudio.

111
 • La empresa puede almacenar y clasificar los datos según las

características de un público determinado, para que más adelante realice

esfuerzos de marketing dirigidos especialmente a él (que se traduzcan en

ventas).

• Ayuda a identificar oportunidades de negocio.

• Muestra en qué procesos hay oportunidad de optimización para

prevenir fricciones en el recorrido del comprador.

• Ofrece datos para que las empresas comprendan mejor los

comportamientos de sus clientes y leads, al recopilar información sobre los

sitios que visitan, las publicaciones con las que interactúan y las acciones

que completan.

Técnicas de recolección de datos

1. Observación

2. Cuestionarios o encuestas

3. Focus group

4. Entrevistas

5. Formularios de contacto

6. Fuentes abiertas

7. Monitoreo de redes sociales

112
 8. Análisis del sitio web

9. Historial de conversaciones

1. Observación

Si lo que deseas es conocer el comportamiento de tu objeto de estudio de

forma directa, hacer una observación es una de las mejores técnicas. Es una forma

discreta y sencilla de inspeccionar datos sin depender de un intermediario. Este

método se caracteriza por no ser intrusivo y requiere evaluar el comportamiento del

objeto de estudio por un tiempo continuo, sin intervenir.

Para ejecutarlo de modo adecuado, puedes registrar tus observaciones de

campo en notas, grabaciones o en alguna plataforma online u offline

(preferentemente desde un dispositivo móvil, desde donde puedas acceder

fácilmente a la información recopilada durante la observación).

Aunque esta técnica es una de las más utilizadas, su superficialidad suele

dejar de lado algunos datos importantes para obtener un panorama completo en tu

estudio. Te recomendamos registrar tu información de forma ordenada y tratando

de evitar sesgos o prejuicios personales. Esto te será de gran ayuda al realizar la

evaluación de tus resultados, pues tendrás datos claros que te permitirán tomar

mejores decisiones.

2. Cuestionarios o encuestas

113
 Consiste en obtener datos directamente de los sujetos de estudio a fin de

conseguir sus opiniones o sugerencias. Para lograr los resultados deseados con

esta técnica es importante tener claros los objetivos de tu investigación.

Los cuestionarios o encuestas brindan información más amplia; sin embargo,

debes aplicarlos cuidadosamente. Para ello tienes que definir qué tipo de

cuestionario es más eficiente para tus propósitos. Algunos de los más populares

son:

• Cuestionario abierto: se usa para conocer a profundidad la

perspectiva de las personas sobre un tema específico, analizar sus opiniones

y obtener información más detallada.

• Cuestionario cerrado: sirve para obtener gran cantidad de

información, pero las respuestas de las personas son limitadas. Pueden

contener preguntas de opción múltiple o que se respondan fácilmente con un

«sí / no» o «verdadero / falso».

Este es uno de los tipos de recolección de datos más económicos y flexibles,

ya que puedes aplicarlos a través de diferentes canales, como el correo electrónico,

las redes sociales, el teléfono o cara a cara, obteniendo así información honesta

que te brinda resultados más precisos.

Nota: ten en cuenta que uno de los principales obstáculos en la aplicación de

encuestas o cuestionarios es el bajo índice de respuestas, por lo que deberás optar

por un documento atractivo y simple. Utiliza lenguaje sencillo y da instrucciones

claras a la hora de su aplicación.

114
 3. Focus group

Este método cualitativo consiste en una reunión en la que un grupo de

personas opinan sobre un tema en específico. Una de las cualidades de esta

herramienta es la posibilidad de obtener diversas perspectivas sobre un mismo tema

para llegar a la solución más adecuada.

Si logras crear un entorno adecuado, obtendrás opiniones honestas de tus

participantes y observarás reacciones y actitudes que no se pueden analizar con

otro plan de recolección de datos.

Para hacer un focus group de forma adecuada necesitas un moderador

experto en el tema. Al igual que la observación, el orden es primordial para la

evaluación de tus resultados. Recuerda que un debate siempre puede salirse de

control si no se ejecuta de forma organizada.

4. Entrevistas

Este método consiste en recopilar la información formulando preguntas. A

través de la comunicación interpersonal, el emisor obtiene respuestas verbales del

receptor sobre un tema o problema en específico.

La entrevista puede realizarse de forma presencial o por teléfono y requiere

un encuestador y un informante. Para llevar a cabo una entrevista de forma eficaz,

considera qué información deseas obtener del sujeto investigado a fin de orientar la

conversación a los temas que necesitas tratar.

115
 Reúne información suficiente del tema y prepara previamente tu entrevista,

escucha con atención y genera un ambiente de cordialidad. Recuerda abordar

gradualmente al entrevistado y hacer preguntas fáciles de comprender, pues

tendrás la oportunidad de captar reacciones, gestos y aclarar la información en el

momento.

5. Formularios de contacto

Un formulario en un sitio web es una gran fuente de datos que los usuarios

aportan de manera voluntaria. A tu marca le sirve para conocer su nombre, correo

electrónico, ubicación, entre otros datos relevantes; también te ayudan a segmentar

el mercado para que generes mejores resultados de conversión.

Puedes obtener estos datos al ofrecer un descuento especial, la suscripción

a tu newsletter, ebooks, infografías, videos, tutoriales y más contenido que pueda

ser de interés para los visitantes de tu sitio. Si aún no cuentas con uno, prueba

nuestro creador gratuito de formularios en línea.

6. Fuentes abiertas

Para entender aún más tu negocio acude a fuentes abiertas para obtener

datos valiosos. Encuentra información pública y gratuita en páginas

gubernamentales, universidades, instituciones independientes, organizaciones sin

fines de lucro, grandes compañías, plataformas de análisis de datos, agencias,

revistas especializadas, entre otras.

7. Monitoreo de redes sociales

116
 Por medio de las redes sociales es posible que recopilen datos sobre el

sector en el que se desenvuelve tu marca, de tus principales competidores y sobre

todo de tus clientes potenciales. De esta forma también puedes comunicarte con

ellos y conocer más de cerca a tu audiencia.

Lo mejor de todo es que la mayoría de este tipo de plataformas ya tienen

integradas las herramientas de análisis de rendimiento de tu perfil y de tus

campañas de marketing, de forma gratuita; entre ellas Facebook, Instagram, Twitter

y YouTube.

8. Análisis del sitio web

Otra técnica para recopilar datos realmente útiles de los visitantes a tu sitio

web es implementar un píxel de seguimiento o cookies. Así conocerás fácilmente la

ubicación del usuario, sus patrones de comportamiento dentro de la página, con qué

secciones interactúa más, las palabras clave que usó en el buscador para llegar

hasta allí, si vino de otro sitio web, entre otros.

Esto también te servirá para mejorar la experiencia de los usuarios en tu sitio

web. Una de las herramientas más populares para realizar esta tarea es Google

Analytics. Cabe mencionar que el manejo de este tipo de datos está

regulado legalmente en cada país de forma diferente, así que debes cumplir con los

lineamientos que te correspondan.

9. Historial de conversaciones

117
 Guardar las conversaciones que se generan en el chat de tu sitio web, en las

redes sociales, chatbots, correos electrónicos, incluso llamadas y videollamadas

con los clientes es también una técnica eficiente de recolección de datos. Esto te

brindará una excelente retroalimentación para optimizar tus productos o servicios,

mejorar la atención al cliente, acelerar el ciclo de ventas, entregar

puntualmente productos, solucionar quejas, etc.

Ejemplos de recolección de datos

1. Ejemplo de recolección de datos mediante la observación

Una de las ventajas de la observación es obtener datos y referencias de

primera mano. Una gran forma de aplicarla es con la demostración de productos y

servicios, al poner atención en la manera en que los clientes interactúan con ellos,

cuáles son sus reacciones, qué les interesa más. A partir de ello haz un registro de

cuáles son las conductas que se repiten. Otra opción sería vigilar directamente los

puntos de venta.

2. Ejemplo de recolección de datos con formularios

Los formularios en línea que se pueden crear en Facebook, con preguntas

diseñadas especialmente para conocer un dato en particular, no solamente sobre la

experiencia del usuario, sino también en qué industria trabaja, en qué área, el

tamaño de la empresa en que labora, sus intereses, entre otros.

3. Ejemplo de recolección de datos con encuestas

118
 Al final de una interacción entre el cliente y la empresa (al realizar una

compra, recibir un pedido o dar seguimiento al servicio), las encuestas de calidad

son una buena idea para recabar opiniones sobre el desempeño de tu negocio,

mediante unas cuantas preguntas y una escala de calificación. Cuanto más breves

y directas, hay mayor probabilidad de que las personas las respondan. Y si agregas

un incentivo por hacerlo (un descuento, una muestra de producto o un regalo), aún

mejor.

4. Ejemplos de recolección de datos con fuentes abiertas

Google Trends

Es útil para tener una vista de las búsquedas más populares en cualquier

parte del mundo, enfocándote en una región o un país entero. Así conocerás qué

palabras clave se utilizan con mayor frecuencia alrededor de un tema y de qué

manera ayuda a tus estrategias.

Estadísticas de HubSpot

Hay muchos sitios web que comparten datos relevantes para la creación de

estrategias de negocios, como la lista de estadísticas de marketing de HubSpot que

contiene información relevante de la optimización de buscadores, marketing de

contenidos en diferentes formatos, marketing en redes sociales, videomarketing,

email marketing, generación de leads y más.

119
 Informes y reportes de expertos de la industria

Estos provienen de terceros, por lo que recomendamos que no se utilicen

como única fuente de recolección de datos, ya que quizá no todo lo que se comparta

sea útil para las necesidades de tu empresa. Sin embargo, sí es buena idea seguir

los hallazgos de los expertos que son parte de una organización que se dedica a

crear informes y reportes para todas las empresas de una industria: son más

objetivos y comparten fuentes confiables.

5. Ejemplo de recolección de datos con focus group

En el focus group puedes hacer tres cosas:

• Conducir una entrevista grupal.

• Darle a varias personas, dentro de un ambiente controlado, tu

producto más reciente para que lo prueben.

• Llevarlo a cabo durante una reunión en línea.

En todos los casos, bien implementados, tendrás información muy valiosa de

gente real, especialmente si existe un esfuerzo por convocar a quienes serán tu

público objetivo (cuanto más diverso sea, mejor).

El creador de Netflix dijo que, gracias a un comentario aislado de un

participante en un focus group, comenzó la idea de convertirse en un servicio de

streaming. Como no sabes con certeza de dónde vendrá la información más valiosa,

120
deberás poner mucha atención en la forma en que los participantes interactúan con

tu producto, sus respuestas y lo que ocurre entre ellos.

Si decides realizar un focus group a distancia, es recomendable que sea con

un cantidad menor de personas, para que sea más sencillo de gestionar. Apóyate

en herramientas digitales, como chatbots, pizarras en línea (como Coogle), una

cuenta pro de Zoom o Google Meet. La duración también debería ser menor, en

comparación con una sesión presencial, para evitar el agotamiento por el uso de la

pantalla. No olvides grabar la sesión para tener un respaldo.

6. Ejemplo de recolección de datos con entrevistas

Las entrevistas son una oportunidad para registrar mejor las reacciones de la

gente y esas sutilezas en los gestos o tonos de voz que se pierden en las encuestas

o formularios.

Además de que puedes realizarlas por teléfono, quizá una videollamada sea más

efectiva, especialmente si tu interlocutor te permite grabar su rostro: así entenderás

mejor sus respuestas.

Te sugerimos que la estructures con un guion que te ayude a conducirla para

que no pierdas el objetivo. Selecciona a tus entrevistados de acuerdo con sus

conocimientos o experiencia que sean relevantes para tus metas: clientes fieles,

integrantes de tu competencia más importante, innovadores de tu área, personas

que adquirieron tu producto o servicio recientemente o por primera vez.

121
 Las preguntas pueden ser cerradas (cuyas respuestas serán contestadas

con una sola palabra. Ejemplo: «¿Ha comprado anteriormente en nuestras

sucursales físicas?» «Sí».

O abiertas (en las que el encuestado puede formular enunciados más amplios

y presentar argumentos): «¿Cómo fue su experiencia cuando instaló las últimas

actualizaciones a la aplicación?» «Sentí el sistema un poco más lento que de

costumbre durante las primeras horas. Pero al final del día volvió a la normalidad.

Es más sencillo compartir datos con mi equipo, aunque algunos permisos de edición

cambiaron sin mi autorización. Me percaté de ello hasta la mañana siguiente.»

Si ya tienes establecido lo que quieres saber mediante la entrevista, será más

sencillo definir el tipo de preguntas a realizar.

Una vez que conoces los métodos de recolección de datos óptimos,

conoceremos las herramientas para complementar tu proceso.

Instrumentos para la recolección de datos

1. Instrumentos para el departamento de marketing.

2. Instrumentos para el departamento de ventas.

3. Instrumentos para el departamento de servicio al cliente.

Son todos los recursos, tanto físicos como digitales, que te ayudarán a

recopilar los datos más importantes de tus clientes potenciales. Veamos un poco

más en detalle cada una de estos instrumentos:

122
 1. Instrumentos para el departamento de marketing

El marketing es donde comienza el camino de recolección de los datos de

tus clientes. Esto se consigue a través de la creación de contenido atractivo de tu

marca para llamar la atención de los usuarios. Utiliza formularios y otras

herramientas como el chat en vivo para convertir y nutrir a esos visitantes y

contactos que, con suerte, serán clientes.

Adicionalmente, puedes hacer uso del kit de investigación de mercado de

HubSpot para llevar a cabo una investigación de mercado eficaz en cualquier

momento (desde el análisis de la competencia hasta la evaluación de tus posibles

compradores).

Los datos que puedes recopilar dentro de tu CRM son los siguientes:

Datos básicos

Por ejemplo: nombre del usuario, su empresa y el correo electrónico.

El marketing suele ser el departamento que aporta la mayor proporción de

leads nuevos. Esto significa que hay más presión para hacer que esa información

sea valiosa para el resto del ciclo de vida del cliente.

Esto comienza con los datos de contacto básicos que deben organizarse sin

problemas en tu CRM, así como sincronizarse con otras aplicaciones clave; por

ejemplo, tu plataforma de email marketing. Esto mantiene la información de los

clientes actualizada en todas partes, lista para brindar conocimiento a cualquiera de

tus colaboradores que la necesite.

123
 Interacción con el sitio web

Durante las primeras etapas del ciclo de un nuevo cliente con tu empresa,

asegúrate de que el análisis de tu sitio web te permita comprender cómo interactúa

con la organización y cómo puedes ofrecer las experiencias que está buscando.

Por ejemplo, si eres propietario de un e-commerce, puedes usar la actividad

del sitio web para recomendar otros productos que puedan gustarle a cada persona.

Esto puedes lograrlo a través de técnicas de email marketing o retargeting en redes

sociales.

Datos de segmentación

La información con la que puedas segmentar un contacto en los grupos y

listas correctas es uno de los datos más valiosos a obtener desde un principio, por

ejemplo: tamaño del equipo de trabajo, industria y rol. Esto no solo permite crear

mensajes y estrategias de automatización más personalizados, sino que también

sirve de apoyo en el cálculo del lead scoring.

Preferencias de suscripción

Asegúrate de que los formularios de contacto dentro de tu sitio web haya una

casilla de verificación para que los usuarios puedan optar por recibir

comunicaciones de marketing. Esta es una parte crucial para las regulaciones de

protección de datos y facilita enviar contenido más relevante.

124
 Lead scoring

Otro instrumento que puede ayudarte en la recolección de datos es el lead

scoring. Además, es una de las tácticas con las que el equipo de marketing puede

ayudar más al área de ventas. Con el lead scoring automatizado se otorgan puntos

por métricas y comportamiento positivos, y se deducen por indicadores negativos.

Cuando ya cuentas con algunos datos recolectados, esta es la forma más

rápida de evaluar la probabilidad de que un lead compre un producto y sea un cliente

satisfecho.

Algunos ejemplos de aspectos que aumentan el lead scoring:

• Alta participación, como registros de seminarios web y

descargas de contenido.

• Gran cantidad de tiempo dedicado a tu sitio web.

• Visitar páginas de alto valor, como páginas de precios,

demostración o funciones.

• Determinar que es una persona tomadora de decisiones.

• Pertenecer a un mercado o industria de alto valor.

• Contar con el presupuesto adecuado.

• El tamaño y los ingresos anuales del equipo coinciden con el

buyer persona.

125
 En cambio, estos puntos disminuyen el lead scoring:

• Compromiso muy bajo con las páginas del sitio web.

• No es una persona tomadora de decisiones.

• No pertenece a un mercado o industria de alto valor.

• No dispone de un presupuesto adecuado.

• El tamaño y los ingresos anuales del equipo no coinciden con

el buyer persona.

2. Instrumentos para el departamento de ventas

En el caso del departamento de ventas, estos crean y fortalecen el puente

para que los leads interesados se conviertan en clientes felices. Esto se consigue

guiando a cada lead hacia el producto o servicio adecuado para él.

Ya sea que tu equipo de ventas trabaje con un enfoque basado en cuentas

para acuerdos de alto valor o con una estrategia más automatizada y efectiva a

escala, los datos de los clientes son cruciales y los más importantes a recopilar son

los siguientes:

Información de la oferta

Para cada trato logrado asegúrate de crear un registro de toda la información

asociada con él. Esto incluye datos como monto y frecuencia de facturación. Aquí

126
también puedes hacer uso de un CRM que cuente con una aplicación de

contabilidad.

Valor de por vida del cliente (LTV)

Para el área de ventas, calcular el valor de por vida de un cliente es una

métrica realmente útil para pronosticar ingresos a largo plazo. Puedes medir esto

multiplicando el valor de compra por la frecuencia de compra durante la vida útil

promedio de tu cliente.

Con un CRM como el de HubSpot puedes encontrar propiedades de cálculo

para mantener esa métrica actualizada para tus clientes activos.

Información sobre tomadores de decisiones

Tus vendedores tienen una visión inigualable de cómo funciona la empresa

a la que pertenece cada cliente. Esto incluye quién está involucrado en el proceso

de toma de decisiones. Es probable que este mismo grupo de personas participe en

futuras sesiones de incorporación y discusiones de actualización. Por lo tanto,

asegúrate de que toda esta información sea recolectada en tu CRM.

Datos de segmentación granulares y verificados

Conforme un equipo de ventas va conociendo a un cliente potencial es

necesario verificar su registro de contacto. Esto ayuda a comprobar que los datos

como la industria, el tamaño de la empresa y otras métricas clave sean correctos. A

la par, esta información debe sincronizarse con otras aplicaciones (como de email

marketing) y herramientas de automatización.

127
 Datos ganados y perdidos

Una de las métricas más importantes que deben recopilar los vendedores es

por qué logran cerrar con éxito un negocio y por qué no. Solicita al equipo de ventas

respuestas estandarizadas para almacenarlas en el CRM y utilízalas para optimizar

tu producto, mensajes, segmentación y todo tu proceso de ventas.

3. Instrumentos para el departamento de servicio al cliente

La recolección de datos del cliente no finaliza cuando se cierra un acuerdo.

Durante el tiempo que una persona sea cliente con tu empresa, puedes optimizar y

actualizar su registro de contacto para crear una vista más precisa de cómo tu

organización puede brindarle un mejor servicio. Algunos de los datos a recopilar

son:

Métricas NPS y CSAT

Las métricas como el Net Promoter Score (NPS) y el Customer Satisfaction

Score (CSAT) son realmente útiles para que cualquier empresa pueda reducir su

rotación y optimice la experiencia del cliente con un producto o servicio. Esto se

logra a través de una estrategia y un equipo más sólidos.

Estas métricas brindan una idea clara de cómo se siente un cliente con tu

empresa y tus productos en cualquier momento. Además, mediante encuestas

establecidas puedes monitorear su experiencia con el paso del tiempo.

128
 Datos del ticket de soporte

Una forma precisa de medir la satisfacción del cliente —tanto de forma

individual como general hacia tu producto y servicio— es con los datos de tu ticket

de soporte. Esto incluye métricas generales como el volumen de tickets, el tema y

el tiempo de resolución. También vale la pena automatizar las propiedades de los

datos para cada registro de cliente, por ejemplo:

• Último ticket enviado

• Número de tickets enviados

Con la automatización en tu equipo de servicio puedes crear activadores

instantáneos que les permitan saber a tus colaboradores si los puntajes de

satisfacción caen por debajo de un cierto nivel o si se envía una cierta cantidad de

tickets dentro de un periodo determinado.

Luego, tu equipo puede comunicarse rápidamente para dar seguimiento al

cliente y reducir la probabilidad de abandono.

Riesgo de abandono

Al combinar métricas como Customer Satisfaction Score y los datos de los

tickets de soporte puedes crear una fórmula personalizada para calcular el riesgo

de abandono. Con una propiedad de cálculo en tu CRM, puedes automatizar este

proceso y mantener una vista actualizada e inteligente de los clientes que tienen

mayor probabilidad de abandono.

129
 Motivo de abandono del cliente

Si bien todas las empresas desearían que esta tasa simplemente no existiera,

no se puede conservar a los clientes por siempre. Si alguno tiene que despedirse,

lo mejor es que intentes comprender y registrar lo que hay detrás de su decisión.

En tu CRM mantén los motivos estándar, por ejemplo: el producto es

demasiado caro o presenta muchos problemas. Esto te permitirá crear informes

procesables en lugar de examinar datos no estructurados.

Motivo de satisfacción del cliente

Así como hay clientes que deciden irse, existen otros que aman tu empresa.

Saber qué estás haciendo bien también es un dato importante. Crea un conjunto

estandarizado de motivos de satisfacción que puedas pedirles a tus clientes y haz

uso de puntuaciones NPS fáciles de elegir por ellos.

HubSpot como instrumento de recolección de datos

Con el software de marketing analítico de HubSpot puedes medir el

rendimiento de todas tus campañas de marketing y elaborar reportes, análisis e

informes. Su panel es completamente personalizable, por lo que podrás agregar y

descartar informes fácilmente y cuantas veces desees.

Una de sus grandes ventajas es que puedes medir el desempeño de tu

trabajo y extraer informes detallados sobre cada uno de tus canales de marketing.

Además, se trata de una herramienta de acceso gratuito. Con este software podrás:

130
 • Vincular cada interacción de marketing a ingresos cerrados.

• Analizar el rendimiento de tu sitio con métricas clave.

• Extraer informes detallados sobre cada uno de tus canales de

marketing.

• Usar los datos para potenciar el crecimiento de tu negocio.

Toma decisiones correctas con base en los datos recolectados

Al margen de las estrategias que decidas utilizar para recolectar datos, es

fundamental que exista una línea de comunicación directa y abierta entre los

tomadores de decisiones, para que así puedan llegar a conclusiones en función de

los resultados o las evidencias.

Hacer especial énfasis en el análisis y la presentación de los datos es

sumamente importante. Recuerda que los datos deben ser útiles y apoyar un

propósito en específico; pero sobre todo deben ser fiables y limpios. Por ello, contar

con una herramienta que te permita tener una fuente única de referencia es de gran

ayuda.

Adicionalmente, cerciórate de que las personas que toman las decisiones

cuenten con reportes claros que les permitan comprender a fondo la información

recopilada, para que así puedan dar con las soluciones que tú y tu negocio, o tu

equipo, esperan.

131
 Por ejemplo, la compañía argentina Teclab, cuyo eje es ofrecer servicios

educativos on-line, vive bajo la premisa «la información es poder».

Además de mejorar sus procesos de recolección de datos a través de la

implementación de nuevas técnicas y herramientas, la información obtenida de la

interacción de los leads con el contenido dio lugar a la optimización de la experiencia

del usuario. Así la empresa logró identificar cuál era el contenido más estratégico,

de acuerdo con el momento, y cuál era el tiempo apropiado para entregarlo,

mejorando con ello sus procesos. De hecho: tienen una tasa de apertura de emails

automatizados de 46 % y una tasa de apertura de emails clave para los alumnos

del 86 %.

Puedes conocer más detalles en este caso de estudio.

Recolectar, mantener y utilizar los datos de tus clientes es un trabajo que

nunca termina. Pero cuando tienes información relevante, precisa y actualizada,

todo lo demás es más fácil y genera impactos positivos en tus áreas de ventas,

marketing y servicio.

Procura mantener datos de la más alta calidad en todas tus aplicaciones y

permite el acceso a todos tus departamentos para que puedan colaborar fácilmente.

132
 3.5 Triangulación De La información.

La triangulación se define como el uso de dos o más métodos de recolección

de datos para estudiar un fenómeno particular. Bailey-Beckett y Turner (2001: 2) se

refieren al trabajo de Jakob (2001) quien indica que "...combinando múltiples

observadores, teorías, métodos y materiales empíricos, los investigadores pueden

esperar superar la debilidad o los prejuicios intrínsecos y el problemas que

provienen de estudios de método único, observador único y teoría única. A menudo,

los propósitos de la triangulación en contextos específicos son obtener la

confirmación de los resultados a través de la convergencia de diferentes

perspectivas. Se considera que el punto en el que convergen las perspectivas

representa la realidad".

La triangulación se ve como un procedimiento de verificación mediante el

cual los investigadores buscan la convergencia entre múltiples y diferentes fuentes

de información para formar temas o categorías en un estudio. Es un sistema de

clasificación a través de los datos para encontrar temas o categorías comunes al

eliminar áreas superpuestas.

La triangulación es una técnica y herramienta potente que facilita el uso de

múltiples métodos para la articulación y validación de datos a través del cruce de

dos o más fuentes. Es conveniente concebir la triangulación considerando la

variedad de datos, investigadores, trabajo de campo, teorías, así como

metodologías que servirán para contrastar la información obtenida en el trabajo de

campo, la posición teórica y posición del investigador, en función de las dimensiones

de las variables del estudio.

133
 Es a partir de esta herramienta, en donde se establece una interrelación de

los diversos –datos, investigadores, trabajo de campos, teorías, entre otros- que se

concretiza un proceso dialectico entre ellos, generan nuevos de conocimientos del

objeto en estudio, que surgen a través de los instrumentos cualitativos y

cuantitativos de las investigaciones referidas a las ciencias administrativas y

contables.

De igual manera, la triangulación se puede utilizar tanto en investigación

cuantitativa como cualitativa y puede ser implementada en cualquier etapa del

proceso.

¿Cuáles son los tipos de triangulación?

1. Triangulación de datos

2. De investigadores

3. Triangulación teórica

4. Metodológica

Un ejemplo de triangulación de datos en la investigación es cuando utilizas

tres fuentes diferentes, como entrevistas, encuestas y registros públicos, para

recopilar y analizar información referente a los niveles de motivación de 100

estudiantes en la Escuela X desde múltiples ángulos.

Este enfoque puede ayudar a validar y fortalecer los resultados del estudio.

Se usa a menudo en campos como la psicología y la sociología, donde los

investigadores pueden basarse en entrevistas, encuestas y observaciones para

recopilar información sobre un tema en particular.

134
 Mediante la recopilación de datos por múltiples investigadores, se puede

aumentar la validez de los hallazgos y mejorar la calidad de la investigación.

CONCLUSIÓN

En conclusión está unidad lo consideramos importante ya que a través de

ella podemos conocer lo esencial de realizar pruebas antes de la investigación y

que es fundamental en todo investigación partiendo que nos da las pautas a

considerar para mejorar nuestro proyecto de investigación.

De igual manera nos permite conocer los instrumentos que se adapten a

nuestra investigación para la recogida de datos y que como investigadores es

fundamental.

135
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Articulo: https://www.questionpro.com/blog/es/recoleccion-de-datos-para-

investigacion/ Andrea Parra QuestionPro

Articulo: https://blog.hubspot.es/marketing/recoleccion-de-datos Nota del

editor: este artículo fue escrito originalmente por Ana Isabel Sordo, pero fue editado

por Diego Santos para mayor comprensión y relevancia. Publicado originalmente el

14 de septiembre de 2022, actualizado el 22 de marzo de 2023.

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