Introducción
La planeación efectiva de la recolección de datos es un aspecto crucial en la realización de cualquier proyecto de investigación, especialmente a nivel doctoral. Esta unidad didáctica está diseñada para guiar a los estudiantes a través de los aspectos fundamentales de la planificación de la recolección de datos, asegurando que comprendan cómo elegir y aplicar métodos adecuados que se alineen con los objetivos de su investigación. Al abordar temas como el universo de estudio, la selección de muestras, la formación de grupos homogéneos, la realización de pretests y la aplicación de tratamientos, esta unidad busca proporcionar a los estudiantes las herramientas y conocimientos necesarios para realizar investigaciones rigurosas, éticas y efectivas.
Objetivo de aprendizaje:
El objetivo de esta unidad didáctica es proporcionar a los estudiantes de doctorado en educación una comprensión profunda y práctica sobre la planeación efectiva de la recolección de datos. Se centrará en desarrollar habilidades para identificar y definir el universo de estudio, seleccionar adecuadamente muestras y métodos de muestreo, crear grupos homogéneos para comparaciones válidas, utilizar pretests para mejorar el diseño del estudio, y aplicar tratamientos adecuados en contextos de investigación. Al final de esta unidad, los estudiantes estarán equipados para planificar meticulosamente la recolección de datos, garantizando así la validez y fiabilidad de sus investigaciones.
Desarrollo del tema
Universo
Conceptualización del universo en la investigación
El “universo” en la investigación se refiere a la totalidad del grupo o fenómeno que se está estudiando. Es el conjunto completo de casos o elementos relevantes para la pregunta de investigación específica.
Criterios para definir y delimitar el universo de estudio
- Relevancia con la pregunta de Investigación. El universo debe estar directamente relacionado con la pregunta de investigación.
- Especificidad. Debe ser definido con precisión para evitar ambigüedades.
- Accesibilidad. Consideración de la factibilidad de acceder a la totalidad del universo para el estudio.
Muestra y muestreo
Las personas investigadoras utilizan muestras para hacer inferencias sobre poblaciones (Figura 1). En otras palabras, utilizan los datos que recopilan de una pequeña parte de la población para sacar conclusiones sobre la población en su conjunto.
Figura 1
Muestra de una población
TIpos de muestras y técnicas de muestreo
Muestras probabilísticas:
Muestreo probabilístico (Tabla 1) significa que cada miembro de la población tiene posibilidades de ser seleccionado. Se utiliza principalmente en investigación cuantitativa.
Tabla 1
Métodos de muestreo probabilístico
| Tipo de muestreo | Descripción |
| Aleatorio simple | En una muestra aleatoria simple, todos los miembros de la población tienen las mismas posibilidades de ser seleccionados. Su marco muestral debe incluir a toda la población. |
| Estratificado | Implica dividir la población en subpoblaciones que pueden diferir en aspectos importantes. Le permite sacar conclusiones más precisas al garantizar que cada subgrupo esté adecuadamente representado en la muestra. |
| Sistemático | El muestreo sistemático es similar al muestreo aleatorio simple, pero suele ser un poco más fácil de realizar. Cada miembro de la población aparece con un número, pero en lugar de generar números aleatoriamente, los individuos se eligen a intervalos regulares. |
| Conglomerados | Implica dividir la población en subgrupos, pero cada subgrupo debe tener características similares a las de la muestra completa. En lugar de muestrear individuos de cada subgrupo, se seleccionan aleatoriamente subgrupos enteros. |
Si se desea producir resultados que sean representativos de toda la población, las técnicas de muestreo probabilístico son la opción más válida (Figura 2).
Figura 2
Tipos principales de muestras probabilísticas
Muestras No probabilísticas
En una muestra no probabilística (Tabla 2), los individuos se seleccionan según criterios no aleatorios y no todos los individuos tienen posibilidades de ser incluidos. Este tipo de muestra es más fácil y económico de acceder, pero tiene un mayor riesgo de sesgo de muestreo. Eso significa que las inferencias que puede hacer sobre la población son más débiles que con muestras probabilísticas y sus conclusiones pueden ser más limitadas. Si se utiliza una muestra no probabilística (Figura 3), se debe intentar que sea lo más representativa posible de la población.
Tabla 2
Métodos de muestreo no probabilístico
| Tipo de muestreo | Descripción |
| Conveniencia | Esta es una forma fácil y económica de recopilar datos iniciales, pero no hay forma de saber si la muestra es representativa de la población, por lo cual no puede ser generalizable. Induce sesgos de selección y de muestreo. |
| Juicio | Implica que el investigador utilice su experiencia para seleccionar una muestra que sea más útil para los propósitos de la investigación. Se utiliza a menudo en investigación cualitativa, donde la persona investigadora desea obtener conocimientos detallados sobre un fenómeno específico en lugar de hacer inferencias estadísticas, o donde la población es muy pequeña y específica. |
| Cuotas | El muestreo por cuotas se basa en la selección no aleatoria de un número o proporción de unidades predeterminadas. Esto se llama cuota. Primero se divide la población en subgrupos mutuamente excluyentes (llamados estratos) y luego se reclutan unidades de muestra hasta alcanzar su cuota. Estas unidades comparten características específicas, determinadas por usted antes de formar sus estratos. El objetivo del muestreo por cuotas es controlar qué o quién constituye su muestra. |
| Bola de nieve | Si es difícil acceder a la población, se puede utilizar el muestreo de bola de nieve para reclutar participantes a través de otros participantes. La cantidad de personas a las que se tiene acceso aumenta a medida que se ponen en contacto con más personas. La desventaja es la representatividad, ya que no hay forma de saber qué tan representativa es su muestra debido a que los participantes reclutan a otros. Esto puede provocar un sesgo de muestreo. |
Figura 3
Tipos principales de muestras no probabilísticas
Criterios para la Selección de Muestras Representativas
- Representatividad. La muestra debe reflejar las características del universo.
- Tamaño de la muestra. Determinado por la naturaleza del estudio y consideraciones estadísticas.
- Viabilidad. Factibilidad de recolectar datos de la muestra seleccionada.
Grupo homogéneo
Importancia y métodos para formar grupos homogéneos en la investigación
- Consistencia interna. Los grupos homogéneos aseguran que las variables externas no afecten los resultados.
- Métodos. Asignación aleatoria, emparejamiento por características clave, control estadístico.
Estrategias para garantizar la comparabilidad entre grupos
- Control de variables. Asegurar que las variables externas se mantengan constantes entre los grupos.
- Uso de pruebas de homogeneidad. Pruebas estadísticas para verificar la similitud entre grupos.
Pretest
Diseño y aplicación de pretests en la investigación
El pretest es una prueba preliminar utilizada para evaluar la efectividad de los instrumentos de recolección de datos y los procedimientos de investigación.
- Diseño del pretest. Debe reflejar el diseño y el contexto del estudio principal.
- Aplicación. Realizar el pretest en una muestra pequeña que sea representativa del universo de estudio.
Análisis e interpretación de resultados de Pretests para refinar el estudio
- Identificación de problemas. Evaluar la claridad, relevancia y efectividad de los instrumentos y procedimientos.
- Modificaciones necesarias. Realizar ajustes basados en los resultados del pretest para mejorar la validez y fiabilidad del estudio principal.
Tratamiento
Desarrollo y aplicación de tratamientos en el contexto de la investigación
El “tratamiento” en la investigación se refiere a cualquier intervención o condición aplicada a un grupo de estudio.
- Desarrollo del tratamiento. Debe ser coherente con los objetivos de la investigación y basado en teoría o estudios previos.
- Aplicación del tratamiento. Implementar de manera controlada y sistemática, asegurando la coherencia en su aplicación.
Consideraciones éticas y metodológicas en la aplicación de tratamientos
- Consentimiento informado. Obtener el consentimiento de los participantes antes de aplicar el tratamiento.
- Consideraciones éticas. Respetar los derechos y el bienestar de los participantes durante la aplicación del tratamiento.
- Control de variables. Gestionar y controlar otras variables que puedan influir en los resultados del tratamiento.
Conclusión
La comprensión y aplicación efectiva del concepto de universo, las técnicas de muestreo y la formación de grupos homogéneos son fundamentales en la investigación educativa. Definir claramente el universo proporciona un marco preciso para el estudio. La selección cuidadosa de muestras representa fielmente este universo, asegurando la validez de los resultados. Además, la creación de grupos homogéneos permite comparaciones significativas y válidas, reduciendo la influencia de variables confusas. Estos elementos, cuando se manejan adecuadamente, establecen una base sólida para la investigación rigurosa y ética.
La planeación efectiva de la recolección de datos es un componente esencial en la investigación de doctorado en educación. Cada etapa, desde el pretest hasta la aplicación de tratamientos, debe ser cuidadosamente diseñada y ejecutada para garantizar la validez y fiabilidad de los resultados. La integración de consideraciones éticas y metodológicas en cada paso asegura la integridad del estudio y la protección de los participantes. Este enfoque integral permite a los investigadores abordar preguntas complejas de manera efectiva, contribuyendo significativamente al campo educativo.