INVESTIGACIÓN EX POST-FACTO. Guido Galindo Lara Noelia Cea Mayo Rocío Cancela Gordillo Sara Valilla Gigante

Transcripción

1 INVESTIGACIÓN EX POST-FACTO Guido Galindo Lara Noelia Cea Mayo Rocío Cancela Gordillo Sara Valilla Gigante

2 INVESTIGACIÓN EX POST-FACTO E INVESTIGACIÓN EXPERIMENTAL Investigación ex post-facto Investigación experimental Ex post-facto = Después del hecho No hay control sobre las variables. Término estudio 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.

3 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.

4 CLASIFICACIÓN DE LOS ESTUDIOS EX POST-FACTO Estudios descriptivos. Estudios de desarrollo. Estudios longitudinales. Estudios transversales. Estudios cohortes. Estudios de tendencias. Estudios comparativo-causales. Estudios correlacionales. Estudios correlacionales y predictivos. Estudios basados en el análisis factorial. Estudios basados en los modelos casuales: El análisis de las sendas. Los modelos de ecuaciones estructurales. Otras aplicaciones multivariables: El análisis de conglomerados. El escalamiento multidimensional.

5 ESTUDIOS DESCRIPTIVOS Investigación: descripción de fenómenos para conocer de forma sistemática la realidad. Estudios descriptivos: investigación cualitativa, descripciones precisas y cuidadosas. Determinar qué es. Recogida de datos. EJEMPLO: Podemos estudiar las actividades educativas que realizan los alumnos en su tiempo libre

6 PASOS HABITUALES EN LA PLANIFICACIÓN DE UN ESTUDIO DESCRIPTIVO DE LA INVESTIGACIÓN CUALITATIVA 1. Identificar y formular el problema a investigar. 2. Establecer los objetivos del estudio. 3. Seleccionar la muestra apropiada. 4. Diseñar o seleccionar los sistemas de recogida de información. 5. Recoger y analizar los datos. 6. Extraer conclusiones.

7 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.

8 LOS ESTUDIOS DE DESARROLLO Tienen como objeto describir la evolución de las variables durante un periodo determinado de tiempo. Se distinguen cuatro orientaciones distintas: Los estudios longitudinales. Los estudios transversales. Los estudios de cohortes. Los estudios de tendencias.

9 Estudios longitudinales Se dedican a recoger datos de una misma muestra en diferentes momentos temporales. Un ejemplo de longitudinal sería estudiar la evolución de la memoria en niños entre 9 y 12 años Muestra Muestra Muestra Muestra

10 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 años 10 años 11 años 12 años

11 Cohorte Describen el cambio mediante la selección de muestras distintas para cada momento temporal de recogida de información manteniendo estable la población. P 1000 m m m

12 Tendencias Es una variante de los estudios de cohortes. Describen el cambio mediante la extracción de muestras diferentes de sujetos en cada punto temporal de interés pero, a diferencia de los de cohortes, la población no se mantiene ni única ni estable P m P m P m 3-100

13 Estudio propuesto por Bisquerra sobre la evolución del porcentaje de fumadores a lo largo de 40 años, teniendo en cuenta un rango de edad comprendido entre los 20 y 69 años. Longitudinal Tendencias Edad Año % 38% 46% 63% 51% % 36% 44% 59% 46% % 32% 41% 56% 48% % 26% 36% 51% 43% % 21% 28% 36% 32% Transversal Cohortes

14 Fases en los estudios de desarrollo Identificar y formular el problema a investigar. Establecer los objetivos del estudio. Seleccionar la estrategia metodológica. Seleccionar las poblaciones y muestras. Diseñar o seleccionar los sistemas de recogida de información. Definir el timing. Recoger y analizar los datos. Extraer conclusiones.

15 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. Un ejemplo claro sería el estudio de la autoestima de los alumnos con padres divorciados o no.

16 Los metodólogos aceptan que para que pueda existir alguna evidencia clara de causalidad se deben dar las siguientes condiciones: - 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.

17 Un ejemplo de este tipo de diseño, realizado por el autor (Labarca 1989)15, como hipótesis se sostenía que la asistencia a kinder produciría un efecto favorable en el aprendizaje de la lecto- escritura (a la fecha de la investigación, se postulaba que el aprendizaje de la lectura y escritura correspondía a un proceso integrado). Para confirmar o falsear la hipótesis se aplicó La Prueba Interamericana de Lectura, nivel1 a 900 estudiantes de 2º grado escolar al inicio del curso. La muestra consideraba a estudiantes de ambos sexos y distintos niveles socioeconómicos. Con posterioridad se indagó el antecedente académico de quienes habían estado matriculados anteriormente en el nivel preescolar llamado Kinder. Los resultados demostraron no existir diferencias significativas entre las variables asistencia a kinder y rendimiento en lectura, rechazándose la hipótesis. En cambio, se estableció que las mujeres tenían mejor rendimiento lector que los varones.

18 Fases en un estudio comparativo causal 1. Identificar y formular el problema a investigar. 2. Definir la población objeto de estudio. 3. Seleccionar los grupos de comparación. 4. Seleccionar los instrumentos de recogida de información. 5. Recoger y analizar los datos. 6. Extraer las conclusiones.

19 ESTUDIOS CORRELACIONALES Definición y coeficientes Tipo de correlación Símbolo Variable 1 (naturaleza) Variable 2 (naturaleza) Anotaciones Producto-momento (Pearson) R Continua Continua Es la técnica más estable Kendall tau Ordinal Ordinal Preferible para n<10 Biserial r bis. Dicotomizada Continua Usada en el análisis de ítems. Biserial-puntual r pbis. Dicotómica Continua Tetracórica rt Dicotomizada Dicotomizada Coeficiente fi fi Dicotómica Dicotómica Coeficiente eta eta Continua Continua Produce correlaciones inferiores que r bis. Usada cuando es posible dicotomizar las variables. Usada en el cálculo de correlación entre ítems. Usada para reflejar relaciones no lineales.

20 Coeficientes de Correlación Múltiple Parcial Canónica Discriminante Curvilínea Interpretación del Coeficiente de Correlación Coeficiente De 0 a 0.20 De 0.21 a 0.40 De 0.41 a 0.70 De 0.71 a 0.90 De 0.91 a 1 Interpretación Correlación prácticamente nula Correlación baja Correlación moderada Correlación alta Correlación muy alta (Coeficiente de correlación)² x 100

21 Estudios correlacionales Diseño de investigación. Correlación y causalidad. Fases. Propósito. Ejemplo: Correlación positiva: la que puede haber entre inteligencia y rendimiento académico. Correlación negativa: la existente entre tiempo dedicado al ocio y rendimiento académico.

22 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. Nos daríamos cuenta de que se da la siguiente tendencia: "a mayor estatura, mayor inteligencia"; es decir, los niños con más estatura tenderían a obtener una calificación más alta en la prueba de inteligencia, con respecto a los niños de menor estatura. Estos resultados no tendrían sentido; no podríamos decir que la estatura esta correlacionada con la inteligencia aunque los resultados del estudio así lo indicaran.

23 Estudios Predictivos Son una variante de los correlacionales. Tipo de información que suministran. Cuándo planteárselos? Importante: REFLEXIÓN CRÍTICA a la hora de interpretar investigaciones.

24 Estudios Predictivos Por ejemplo, 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, tiempo de estudio semanal, inteligencia, comprensión lectora. La variable criterio o V.D. es el promedio de las notas de fin de curso de casa alumno en los tres últimos años. Se aplica la correspondiente ecuación de predicción, y se obtiene el rendimiento previsto. Otro ejemplo: Cuantos hijos se quiere tener en función del número de hermanos.

25 LOS ESTUDIOS BASADOS EN EL ANÁLISIS FACTORIAL Objetivo: resumir la información de las variables originales perdiendo la mínima información posible. 1.Cálculo de la matriz de correlaciones. Fases: 2. Extracción de factores 3. Rotación de factores -Análisis factorial común. -Análisis de componentes principales. -Rotación ortogonal. -Rotación oblicua. 4. Puntuaciones factoriales.

26 Ejemplo: Supongamos que hemos administrado 6 pruebas de rendimiento a un grupo de alumnos de 12 años, y queremos ver si con un número menos de pruebas se podría alcanzar un conocimiento global parecido de estos alumnos.

27 ESTUDIOS BASADOS EN EL ANÁLISIS CAUSAL O CORRELACIONAL Objetivo: Identificar los antedecedentes de una condición presente. Origen - 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 - Ecuaciones estructurales (años 40) /LISRELL (programa informático)

28 Análisis de sendas 1. Formular hipótesis respecto de las conexiones causales existentes. Fases: 2.Seleccionar o desarrollar medidas de las variables que previamente hemos especificado. 3.Calcular los correspondientes estadísticos. Representación gráfica por flechas: Modelo recursivo Modelo no recursivo

29 Conceptos relacionados: Variables exógenas: no reciben influencia de otra variable. Variables endógenas: si reciben influencia de otras.

30 Ejemplo:

31 Ecuaciones estructurales 1. Especificación del modelo (diagrama de flujo). 2. Identificación del modelo. Fases: 3. Estimación de parámetros. 4. Evaluación del modelo.

32 OTRAS APLICACIONES MULTIVARIABLES Análisis de conglomerados: sirven para agrupar individuos o variables en clases o conglomerados. 1. Selección de variables. 2. Determinación de la medida de proximidad pertinente. Fases: Métodos jerárquicos. 3. Agrupación de los individuos Métodos no jerárquicos. 4.Presentación de los resultados.

33 Ejemplo: Qué piensan los estudiantes de la inclusión? Para conocerlo seleccionamos un centro al azar y de ese centro una clase concreta (nuestro conglomerado).

34 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. * Una proximidad es un número que nos indica en qué medida dos objetos son similares o diferentes