INVESTIGACIÓN EX POST-FACTOGuido Galindo Lara Noelia Cea Mayo Rocío Cancela Gordillo Sara Valilla Gigante INVESTIGACIÓN EX POST-FACTO E INVESTIGACIÓN EXPERIMENTAL Investigación ex post-facto Ex post-facto = “Después del hecho” No hay control sobre las variables. Término “estudio” Investigación experimental El investigador tiene que controlar las variables Término “diseño” Investigación ex post - facto Según Kerlinger, la investigación ex post-facto es entendida como una búsqueda sistemática y empírica en la cual el científico no tiene control directo sobre las variables independientes porque ya acontecieron sus manifestaciones o por ser intrínsecamente manipulables. EJEMPLO: Supongamos que está interesado en conocer qué factores producen ciertos fenómenos por ejemplo, la anorexia, los suicidios, los accidentes de tráfico, el absentismo laboral, etc. Experimentalmente no sería ético manipular los factores que lleven a las personas a la anorexia, los suicidios, o provocar cualquier tipo de patología o acontecimiento para determinar los factores que la producen. Sería un absoluto desatino realizar este tipo de investigaciones. Los modelos de ecuaciones estructurales. Estudios de tendencias. Estudios basados en el análisis factorial. Estudios correlacionales. Estudios transversales. Estudios longitudinales. El análisis de conglomerados.CLASIFICACIÓN DE LOS ESTUDIOS EX POST-FACTO Estudios descriptivos. Estudios de desarrollo. Estudios correlacionales y predictivos. El escalamiento multidimensional. Otras aplicaciones multivariables: . Estudios basados en los modelos casuales: El análisis de las sendas. Estudios comparativo-causales. Estudios cohortes. Estudios descriptivos: investigación cualitativa. descripciones precisas y cuidadosas. Determinar “qué es”.ESTUDIOS DESCRIPTIVOS Investigación: descripción de fenómenos para conocer de forma sistemática la realidad. EJEMPLO: Podemos estudiar las actividades educativas que realizan los alumnos en su tiempo libre . Recogida de datos. Recoger y analizar los datos. . 2.PASOS HABITUALES EN LA PLANIFICACIÓN DE UN ESTUDIO DESCRIPTIVO DE LA INVESTIGACIÓN CUALITATIVA 1. Diseñar o seleccionar los sistemas de recogida de información. 6. 3. 4. 5. Seleccionar la muestra apropiada. Identificar y formular el problema a investigar. Extraer conclusiones. Establecer los objetivos del estudio. LOS ANÁLISIS ESTADÍSTICOS EN LOS ESTUDIOS DESCRIPTIVOS Para definir una muestra de datos: Definir las variables. . medirlas y extraer el conjunto de estadísticos. Describir datos utilizando representaciones gráficas. Los estudios de cohortes.LOS ESTUDIOS DE DESARROLLO Tienen como objeto describir la evolución de las variables durante un periodo determinado de tiempo. . Los estudios de tendencias. Los estudios transversales. Se distinguen cuatro orientaciones distintas: Los estudios longitudinales. 2011 2012 2013 2014 Muestra Muestra Muestra Muestra . Un ejemplo de longitudinal sería estudiar la evolución de la memoria en niños entre 9 y 12 años.Estudios longitudinales Se dedican a recoger datos de una misma muestra en diferentes momentos temporales. 2010 9 años 10 años 11 años 12 años .Estudios transversales El propósito es el mismo que en longitudinales. pero analizan simultáneamente sujetos de diferentes edades de forma que cubran el arco de tiempo propuesto en el estudio. 5 1986 .Cohorte Describen el cambio mediante la selección de muestras distintas para cada momento temporal de recogida de información manteniendo estable la población. P 1000 m1 100 m2 17 m3 12 1982 .3 .83 1984 . Tendencias Es una variante de los estudios de cohortes.1000 m3 .1000 m2 .1000 m1 .100 1986 P3 .100 1984 P2 . la población no se mantiene ni única ni estable. a diferencia de los de cohortes.100 . Describen el cambio mediante la extracción de muestras diferentes de sujetos en cada punto temporal de interés pero. 1982 P1 . 69 32% 31% 28% 22% 16% 1955 38% 36% 32% 26% 21% 1965 46% 44% 41% 36% 28% 1975 63% 59% 56% 51% 36% 1985 51% 46% 48% 43% 32% Transversal Cohortes .49 50 .39 40 . teniendo en cuenta un rango de edad comprendido entre los 20 y 69 años.59 60 . Año Longitudinal Tendencias Edad 1945 20 .29 30 .Estudio propuesto por Bisquerra sobre la evolución del porcentaje de fumadores a lo largo de 40 años. Recoger y analizar los datos. Establecer los objetivos del estudio. Seleccionar la estrategia metodológica. . Extraer conclusiones. Definir el “timing”. Diseñar o seleccionar los sistemas de recogida de información.Fases en los estudios de desarrollo Identificar y formular el problema a investigar. Seleccionar las poblaciones y muestras. Un ejemplo claro sería el estudio de la autoestima de los alumnos con padres divorciados o no.ESTUDIOS COMPARATIVO-CAUSALES Se interesan en identificar relaciones del tipo causa – efecto. . pero dada la naturaleza del fenómeno resulta imposible por algún motivo manipular experimentalmente las variables. Que la secuencia de los hechos se produzca de tal forma que haga posible que A sea la causa de B. e imposibilita que B lo sea de A. . .Cuando se han llevado a términos diversas replicaciones de la investigación ex post – facto. llevadas a cabo por diversos investigadores y surgen resultados consistentes entre todos ellos.Los metodólogos aceptan que para que pueda existir alguna evidencia clara de causalidad se deben dar las siguientes condiciones: . realizado por el autor (Labarca 1989)15. se postulaba que el aprendizaje de la lectura y escritura correspondía a un proceso integrado). rechazándose la hipótesis.escritura” (a la fecha de la investigación.Un ejemplo de este tipo de diseño. se estableció que las mujeres tenían mejor rendimiento lector que los varones. Los resultados demostraron no existir diferencias significativas entre las variables “asistencia a kinder” y “rendimiento en lectura”. nivel1 a 900 estudiantes de 2º grado escolar al inicio del curso. como hipótesis se sostenía que “la asistencia a kinder produciría un efecto favorable en el aprendizaje de la lecto. Con posterioridad se indagó el antecedente académico de quienes habían estado matriculados anteriormente en el nivel preescolar llamado “Kinder”. Para confirmar o falsear la hipótesis se aplicó La Prueba Interamericana de Lectura. La muestra consideraba a estudiantes de ambos sexos y distintos niveles socioeconómicos. En cambio. . 6. Recoger y analizar los datos. Identificar y formular el problema a investigar. 5. Extraer las conclusiones. Definir la población objeto de estudio. . 4. Seleccionar los instrumentos de recogida de información. 3. Seleccionar los grupos de comparación.Fases en un estudio comparativo – causal 1. 2. ESTUDIOS CORRELACIONALES Definición y coeficientes Tipo de correlación Producto-momento (Pearson) Kendall Biserial Símbolo R tau r bis. Biserial-puntual r pbis. Usada cuando es posible dicotomizar las variables. Dicotómica Continua Tetracórica rt Dicotomizada Dicotomizada Coeficiente fi fi Dicotómica Dicotómica Usada en el cálculo de correlación entre ítems. Coeficiente eta eta Continua Continua . Variable 1 (naturaleza) Continua Ordinal Dicotomizada Variable 2 (naturaleza) Continua Ordinal Continua Anotaciones Es la técnica más estable Preferible para n<10 Usada en el análisis de ítems. Produce correlaciones inferiores que r bis. Usada para reflejar relaciones no lineales. 70 De 0.90 De 0.20 De 0.71 a 0.91 a 1 Interpretación Correlación prácticamente nula Correlación baja Correlación moderada Correlación alta Correlación muy alta Interpretación del Coeficiente de Correlación (Coeficiente de correlación)² x 100 .Coeficientes de Correlación Múltiple Parcial Canónica Discriminante Curvilínea Coeficiente De 0 a 0.40 De 0.21 a 0.41 a 0. . Ejemplo: Correlación positiva: la que puede haber entre inteligencia y rendimiento académico. Correlación negativa: la existente entre tiempo dedicado al ocio y rendimiento académico. Propósito. Fases.Estudios correlacionales Diseño de investigación. Correlación y causalidad. con respecto a los niños de menor estatura.Correlaciones Espurias Ejemplo: Investigación con niños -cuyas edades oscilaran entre los 8 y los 12 años.con el propósito de analizar qué variables se encuentran relacionadas con la inteligencia y midiéramos su inteligencia a través de alguna prueba. no podríamos decir que la estatura esta correlacionada con la inteligencia aunque los resultados del estudio así lo indicaran. Estos resultados no tendrían sentido. es decir. los niños con más estatura tenderían a obtener una calificación más alta en la prueba de inteligencia. Nos daríamos cuenta de que se da la siguiente tendencia: "a mayor estatura. mayor inteligencia". . Estudios Predictivos Son una variante de los correlacionales. . ¿Cuándo planteárselos? Importante: REFLEXIÓN CRÍTICA a la hora de interpretar investigaciones. Tipo de información que suministran. La variable criterio o V. es el promedio de las notas de fin de curso de casa alumno en los tres últimos años. Otro ejemplo: Cuantos hijos se quiere tener en función del número de hermanos. se quiere hacer un estudio predictivo del rendimiento de los alumnos materializado en la siguiente pregunta: ¿Qué rendimiento se puede prever que obtendrá cada uno de los alumnos de una clase en junio? Las variables independientes predictivas que tomamos en consideración son: hábitos de estudio. comprensión lectora. inteligencia. . y se obtiene el rendimiento previsto.Estudios Predictivos Por ejemplo. tiempo de estudio semanal.D. Se aplica la correspondiente ecuación de predicción. Extracción de factores Fases: 3.LOS ESTUDIOS BASADOS EN EL ANÁLISIS FACTORIAL Objetivo: resumir la información de las variables originales perdiendo la mínima información posible. -Rotación ortogonal.Cálculo de la matriz de correlaciones. Puntuaciones factoriales. . -Rotación oblicua. -Análisis de componentes principales. Rotación de factores -Análisis factorial común. 1. 4. 2. y queremos ver si con un número menos de pruebas se podría alcanzar un conocimiento global parecido de estos alumnos.Ejemplo: “Supongamos que hemos administrado 6 pruebas de rendimiento a un grupo de alumnos de 12 años.” . .Ecuaciones estructurales (años 40) /LISRELL (programa informático) .Análisis de sendas de Wright (1934): para probar la validez de una teoría respecto a las relaciones causales entre tres o más variables previamente analizadas en un estudio correccional Origen .ESTUDIOS BASADOS EN EL ANÁLISIS CAUSAL O CORRELACIONAL Objetivo: Identificar los antedecedentes de una condición presente. Modelo recursivo • Representación gráfica por flechas: Modelo no recursivo .Calcular los correspondientes estadísticos. 3. Formular hipótesis respecto de las conexiones causales existentes.Análisis de sendas 1.Seleccionar o desarrollar medidas de las variables previamente hemos especificado. • Fases: que 2. • Conceptos relacionados: Variables endógenas: si reciben influencia de otras. .Variables exógenas: no reciben influencia de otra variable. •Ejemplo: . Ecuaciones estructurales 1. 4. 2. Evaluación del modelo. Estimación de parámetros. • Fases: 3. Especificación del modelo (diagrama de flujo). . Identificación del modelo. . Agrupación de los individuos Métodos jerárquicos.Presentación de los resultados. Determinación de la medida de proximidad pertinente. • Fases: 3. 2. Métodos no jerárquicos.OTRAS APLICACIONES MULTIVARIABLES Análisis de conglomerados: sirven para agrupar individuos o variables en clases o conglomerados. 1. Selección de variables. 4. Ejemplo: “¿Qué piensan los estudiantes de la inclusión? Para conocerlo seleccionamos un centro al azar y de ese centro una clase concreta (nuestro conglomerado).” . * Una proximidad es un número que nos indica en qué medida dos objetos son similares o diferentes .Escalamiento multidimensional Técnicas que utilizan como datos un conjunto de medidas que reflejan las proximidades* existentes entre cualquier clase de objetos. Su objetivo es identificar si existen dimensiones clave subyacentes a las proximidades calculadas.