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INVESTIGACION RELACIONAL
Ronald Guevara Pérez
Created on October 19, 2023
Cómo desarrollar una investigación de nivel relacional, paso a paso.
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Transcript
Relación y Correlación en Investigación Científica
TALLER DE TESIS 1 Y 2
Mg. Ronald Guevara Pérez
Los estudios de NIVEL RELACIONAL tienen un enfoque científico, son de tipo BÁSICO o PURO ya que buscan incrementar el conocimiento existente en la realidad y en el campo teórico.
Los estudios de NIVEL RELACIONAL
Permite establecer dos cosas, la primera: si las variables se encuentran relacionadas y la segunda: que tan fuerte es esa relación.
Hay que tener en consideración, que los estudios RELACIONALES son de tipo CUANTITATIVO, utilizan una estadística INFERENCIAL para dos variables
mientras que los estudios descriptivos utilizan una estadística descriptiva y en el caso de tener hipótesis aplican, la prueba de bondad de ajuste o la t de student para una sola muestra ya que son investigaciones univariadas.
Al encontrarse los estudios relacionales en el tipo cuantitativo, se tiene que considerar el uso de la estadística, y que se tienen que considerar que dichos estudios tienen características que lo hacen singular.
Si se va a elaborar una nueva teoría, se va a trabajar con categorías y se les va a descomponer para luego realizar la interpretación correspondiente, utilizando la entrevista como técnica estaremos en el campo de los estudios cualitativos.
y si utilizamos variables para medirlas y descubrir nuevas propiedades, atributos, características o singularidades para luego mejorar el lugar donde vivimos estamos dentro de los estudios cuantitativos.
En los estudios relaciones se encuentran dos tipos de variables, la primera que se deriva de la variable de interés de los estudios descriptivos, se denomina variable SUPERVISORA, la cual es la que guía el estudio relacional debido a que es la variable principal y con la cual se van a realizar las pruebas estadísticas;
Y la segunda variable se denomina ASOCIADA, la cual es una variable de la misma categoría que la de supervisión y que permite la aplicación de los estadísticos correspondientes:
Índice Kappa de Cohen para variables categóricas dicotómicas; Coeficiente Rho de Spearman para variables categóricas ordinales; y Coeficiente R de Pearson para variables numéricas.
Los estudios RELACIONALES tienen tres subniveles de investigación
Nivel de investigación, subniveles y la estadística bivariada
Los estudios de tipo cuantitativo relacional son particularmente bivariados, ello implica que tienen dos variables, una denominada VARIABLE SUPERVISORA y que deriva de la variable de interés y otra denominada VARIABLE ASOCIADA. Los estudios relacionales buscan relación o vínculo entre dos variables y no buscan causalidad, la cual se busca y se puede encontrar en los estudios EXPLICATIVOS, los cuales sí tienen variables dependientes e independientes.
La variable supervisora es la que demarca el campo del conocimiento que se está estudiando, donde el investigador va a desarrollar su línea de investigación, su tema de estudio.
La variable asociada permite establecer el vínculo con la variable supervisora en un determinado contexto y que si el estudio tiene hipótesis se puede realizar inferencia a otras poblaciones.
POBLACIÓN
La POBLACIÓN que se estudia en los estudios relacionales debe estar definida desde el inicio de la investigación. Si un abogado quiere desarrollar un estudio sobre el aborto ¿a quién va a investigar? ¿al juez? ¿al fiscal? Es necesario que se defina correctamente a la población y que en este caso sería a las justiciables mujeres que han sufrido o se han practicado el aborto y que han denunciado dicha práctica.
Los estudios relacionales son TRANSVERSALES y sin intervención, esto implica que se miden una sola vez las variables de estudio y que no se manipulan ni controlan dichas variables, las cuales son analíticas las que tienen la misma graduación.
Las investigaciones relacionales son INFERENCIALES y no requieren de establecer ni la dimensión espacial ni la dimensión temporal en el título de la misma.
Como se va a recoger la data utilizando instrumentos que pudo haber elaborado el investigador o los pudo haber tomado de otro investigador y se encuentra estandarizado, entonces sus datos son primarios y, por lo tanto, el estudio es PROSPECTIVO a los cuales se les aplica la estadística correspondiente para establecer si existe correlación entre ambas variables para lo cual se aplica el valor de probabilidad (p-valor), y la medición de la fuerza de la variable para lo cual se utiliza la correlación, coeficiente Índice Kappa de Cohen, coeficiente Rho de Spearman; Coeficiente R de Pearson.
Los OBJETIVOS estadísticos relacionales
Si la variable es categórica nominal se utiliza el coeficiente índice kappa de cohen, cuyos valores oscilan entre 0,0 y 1,0 siendo los valores o grado de acuerdo que se obtienen .
categórica NOMINAL
Cuando la variable es categórica ordinal, se suele utilizar el Coeficiente Rho de Spearman. Los productos conseguidos en el estudio se deben comparar con los valores encontrados.
categórica ORDINAL
Los valores POSITIVOS indican que, si una variable aumenta, la otra aumenta; y los valores NEGATIVOS indican que, si una variable se incrementa, la otra se reduce. Estos valores señalan que existe relación directa si los dos valores aumentan en las variables de estudio; y la relación es indirecta cuando uno de los valores aumenta mientras el otro disminuye y viceversa.
categórica ORDINAL
Cuando las variables son numéricas, se mide la fuerza de la correlación entre las dos variables de acuerdo a los rangos establecidos, donde van desde la correlación positiva, grande y perfecta, hasta la correlación negativa, grande y perfecta. Cuando el valor es cero significa que no existe correlación o la correlación es nula.
Variables NUMERICAS
VERBOS que se utilizan en los subniveles de investigación DESCRIPTIVA
LOS OBJETIVOS
El verbo que se utiliza en el objetivo general es el que indica el propósito del estudio, todos los demás verbos que se utilicen deben estar subordinados al verbo principal que corresponde al objetivo principal.
Alineación y sincronización
de las HIPOTESIS, los OBJETIVOS estadísticos y los PROBLEMAS en el nivel relacional
Las hipótesis en los estudios relacionales son empíricas, debido a que nacen de la observación y experiencia del investigador, no se sustentan en una teoría o cuerpo doctrinario.
En ese sentido, los estudios relacionales que tienen hipótesis empíricas van a cuantificar la relación entre las variables y no demuestran causalidad. Una vez que se demuestra la relación entre las variables y la fuerza de dicha relación, se da el siguiente paso y se realizan los estudios explicativos.
Tanto la hipótesis, como los objetivos estadísticos y los problemas de investigación en el nivel relacional deben estar alineado y sincronizados. Alineados porque no plantearé un problema general relacional, un objetivo descriptivo y una hipótesis explicativa, lo cual genera confusión entre los investigadores. Si el problema es relacional, el objetivo estadístico debe ser relacional y la hipótesis debe ser igual relacional: dos variables y buscar el vínculo entre ambas variables utilizando los estadísticos respectivos de acuerdo a los tipos de variables que se están estudiando.
Problema principal:
¿Existe relación entre el Marketing digital y el posicionamiento web?
Objetivo general:
Relacionar el Marketing digital y el posicionamiento web.
Aunque también, se prefiere utilizar el verbo determinar y expresarlo:
Determinar la relación entre el Marketing digital y el posicionamiento web.
Del enunciado nace la hipótesis en el nivel relacional:
Existe relación entre el Marketing digital y el posicionamiento web.
O también se puede expresar de la siguiente manera:
Es probable que, exista relación entre Marketing digital y el posicionamiento web.
Cualesquiera de estos enunciados son válidos y por ello se puede tomar como parámetro para entender que el ALINEAMIENTO tiene que ver con el nivel de investigación, el cual se debe reflejar en el problema de investigación, los objetivos estadísticos y las hipótesis de la investigación.
RELACIONAL
Nivel relacional
Determinar la correlación
Variable asociada
permite establecer el vínculo con la variable supervisora
Marketing digital
INTENCIÓN DE COMPRA
Variable supervisora
donde el investigador va a desarrollar su línea de investigación, su tema de estudio.
POSICIONAMIENTO WEB
LOS INFLUENCERS
Página web de resultados o SERPs de una
Tienda de ropa deportiva
CONSUMIDORES TRUJILLANOS H-M DE TODAS LAS EDADES
Existe relación entre el Marketing digital y el posicionamiento web de una tienda de ropa deportiva
EL DISEÑO RELACIONAL
Para el desarrollo de un diseño relacional se busca encontrar la relación entre las dos variables de estudio, supervisora y asociada, de acuerdo con el esquema siguiente:
donde M: Nuestra; O: Observación; r: relación
CONCLUSIONES
NIVELES DE INVESTIGACIÓN
DESDE EL PUNTO DE VISTA ESTADÍSTICO. PARTICIPAN 2 VARIABLES
ANÁLISIS ESTADÍSTICO
VARIABLES PUEDEN SER: CATEGÓRICA+CATEGÓRICA: BIVARIADO NUMÉRICA+ NUMÉRICA CATEGÓRICA+NUMÉRICA
EXISTE CORRELACIÓN CUANDO LAS VARIABLES SON: NUMÉRICA+ NUMÉRICA:
es decir cuantitativa
SE REQUIERE ANÁLISIS ESTADÍSTICO
EXISTE CORELACIÓN CUANDO LAS VARIABLES SON DE NATURALEZA: NUMÉRICA
PESO, TALLA, TEMPERATURA, ETC.
ES LA EQUIVALENCIA DE LA ASOCIACIÓN
VARIABLE:
OBJETIVO
ASOCIAR
CATEGÓRICA+CATEGÓRICA
cualitativa
NUMÉRICA+NUMÉRICA
CORRELACIONAR
cuantitativa
ASOCIAR
CATEGÓRICA+CATEGÓRICA
INVESTIGACIÓN CUALITATIVA
Para ASOCIAR hay condiciones
Las VARIABLE participantes sean DICOTÓMICAS, es decir, que sean de DOS CATEGORÍAS. DICOTÓMICAS: 2 Cat. sexo, sano, enfermo. POLITOMICAS: Más de 2 Cat. estado civil.
DICOTÓMICA
PROFESIONES: MÉDICO ENFERMERA ODONTOLOGO
COLOR FAVORITO: AZUL ROJO AMARILLO
CATEGORÍAS
LA ASOCIACIÓN SE DA ENTRE LAS CATEGORÍAS NO ENTRE LAS VARIABLES
IDENTIFICAR cuál es la categoría de ESTUDIO y cuál es la categoría de REFERENCIA.
categoría de ESTUDIO:
El sexo femenino como factor de riesgo para la diabetes
categoría de REFERENCIA:
El sexo masculino
categoría de ESTUDIO:
El sexo MASCULINO como factor de riesgo para el cancer de estomago
categoría de REFERENCIA:
El sexo femenino
CUANDO TENEMOS DOS VARIABLE NUMERICAS
NUMÉRICA+NUMÉRICA =
CORRELACIONAR
INVESTIGACIÓN CUANTITATIVA
LA CORRELACIÓN
REQUIERE UNA PRUEBA DE HIPÓTESIS Y ESTIMACIÓN PUNTUAL
PERSONSPERMAN Tau-b de KENDALL
CUANDO REALIZAS LA PRUEBA ESTADÍSTICA CHI CUADRAD0 LO QUE SE OBTIENE ES UN P Valor LO QUE NOS PERMITE DECIDIR SI TE QUEDAS CON LA HIPÓTESIS NULA O CON LA HIPÓTESIS DEL INVESTIGADOR.
TE ENTREGAN UN COEFICIENTE DE CORRELACIÓN COMO ESTIMADOR PUNTUAL
LA CORRELACIÓN
PERSONSPERMAN Tau-b de KENDALL
PROCESO:
VARIABLE NUMERICAS
1. COMPARAR2. ASOCIAR 3. MEDIR LA FUERZA DE LA CORRELACIÓN (se mide con la R de Person)
Primero se REQUIERE la PRUEBA DE HIPÓTESIS (p valor) Y después la ESTIMACIÓN PUNTUAL (coeficiente de correlación, R de Person)
¿Si las variables son CATEGÓRICAS?
Aplicas una Chi Cuadrado (p valor)Decides quedarte con H1 o H0. Si te quedas con H1 entonces haces una MEDIDA de ASOCIACIÓN (d de Cohen, RIESGO RELATIVO O LA MEDIDA QUE TE HAYAS PLANTEADO)
Si quieres demostrar una dependencia probabilística entre variables categóricas aplicas
OTROS CASOS
Si tienes 2 variables CATEGÓRICAS, DICOTÓMICAS
VARIABLE
PRUEBA ESTADISTICA
ALEATORIA+ALEATORIA: Chi cuadrado de independenciaALEATORIA + FIJA: Chi cuadrado de homogeneidad FIJA + FIJA: Prueba exacta de Fisher
FIJA +ALEATORIA
Comparar el rendimiento académico de dos salones de clase.
variable FIJA:
variable ALEATORIA:
SALÓN A= 30 alumnos SALÓN B= 30 alumnos
Rendimiento académico
El investigador evalúa a través de un examen. Se va a enterar en el momento de aplicar el instrumento.
YA SE SABE CUANTOS ALUMNOS HAY, NO VARÍA.
La variable FIJA siempre es CATEGÓRICA SEGÚN EL CRITERIO DE CONFORMACIÓN DE GRUPO.
La variable ALEATORIA puede ser categórica o numérica.