VARIABLE INTERVINIENTE

Variable interviniente

Es aquella que participa con la variable independiente condicionando a la dependiente. Dicho de otra forma, se interpone entre la independiente y dependiente; esta variable no es objeto de estudio y de exploración, pero que al presentarse puede efectuar, de ahí que se llama también variable interviniente o interferente.   

Asimismo, desde otra perspectiva, las variables intervinientes llamados también constructos teóricos, son factores postulados teóricamente como explicativos de un efecto sobre el fenómeno estudiado, pero que no pueden ser observadas directamente ni manipulados; su influencia solo puede ser inferida a partir de sus efectos sobre las variables dependientes. Esta variable puede mostrar la espuriedad, relatividad o validez de la relación entre las variables dependientes e independientes[1].

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[1] Universidad Andrés Bello. Facultad de la Educación. Consultada en: http://mey.cl/apuntes/variablesunab.pdf. 09 de marzo del 2018.

VARIABLES DEPENDIENTES EN UNA TESIS

Variables Dependientes

Son aquellas que se modifican por la acción de la variable independiente. En ese sentido, constituyen los efectos o consecuencias que dan origen  a los resultados de la investigación. Cabe precisar, que éstas designan las variables a explicar, los efectos o resultados respecto a los cuales hay que buscar un motivo o razón de ser. De manera que, podemos denominar variable efecto o condicionada, es aquella que es afectada por la presencia o acción de la variable independiente en los resultados. Son las que el estudioso observa o mide, el propósito de esta observación es determinar si la variable independiente ha generado o no los cambios anunciados en las hipótesis[1]. 

En consecuencia, es la variable representada por una Y, es el factor que el investigador observa o mide para determinar el efecto de la variable independiente o llamado también variable causa, variable respuesta, variable salida. De manera que, es el factor que aparece, desaparece como efecto de la manipulación que el investigador hace de la variable independiente. Por ello, se le considera así, porque sus valores van a depender de los valores de la variable independiente. Entonces, diríamos del ejemplo anterior, las variables dependientes será los cambios o mejora que los estudiantes experimentan en la comprensión lectora después de un periodo de entrenamiento.

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[1] Pino, Raúl. 2010. Metodología de la Investigación. Lima: Editorial San Marco, p. 135.

VARIABLE INDEPENDIENTE

 Variable Independiente

Son aquellas variables que se manipulan por el investigador para describir, explicar el objeto de estudio durante su investigación. Cabe precisar, que estas variables generan y explican en la variable dependiente. Desdela perspectiva de Pino (2010), la  variable independiente es aquella que el experimentador modifica a voluntad para averiguar si sus modificaciones provocan o no cambios en las otras variables, o sea, en variables dependientes. Recuerde que la variable dependiente es la que toma valores diferentes en función de las modificaciones que sufre la variable independiente[1]. En ese sentido, la variable independiente ejerce influencia o causan efecto en otras variables llamadas dependientes, y son las que permiten explicar a éstas. Además son aquellas que dentro de la relación causal que propone una hipótesis, se determinan como causas. Estas variables en un experimento, son manipuladas por el experimentador: la finalidad de este control directo es ver si genera cambios en la otra variable relacionada. 

En consecuencia, la variable independiente representada por una X, a la que el investigador mide, selecciona o manipula para establecer su relación con los fenómenos observados. Es una variable que puede tener su origen en el sujeto o en el entorno del sujeto. Un ejemplo: el método de enseñanza de lectura utilizada por un docente para mejorar la comprensión lectora de sus estudiantes.

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[1]  Pino, Raúl. (2010). Metodología de la Investigación. Lima: Editorial San Marco, p. 134.

EL OBJETO DEL MARCO CONCEPTUAL

El objeto del marco conceptual 

En este fragmento señalamos, que generalmente a un investigador surge una interrogante: ¿Cuál es el propósito del marco conceptual? Al respecto, los investigadores como Hernández (2003)[1], Barrantes (2000)[2], Mora (2005)[3] nos sugieren las siguientes pautas:

a.  Ubica el problema y el resultado de sus análisis dentro de un conjunto de conocimientos existentes y orienta, en general, el proceso de investigación.

b.   Ayuda a precisar y organizar los elementos incluidos en el problema, de manera que se evidencien acciones concretas.

c.    Orienta el estudio en cuanto a la relación de las variables de investigación.

d.   Amplía los horizontes del estudio y guía al investigador en el análisis e interpretación de la información. Es decir, amplía la descripción y análisis del problema de estudio planteado. Los elementos teóricos extraídos de la revisión bibliográfica, estudios y teorías pertinentes al tema de investigación constituyen la base para la descripción y explicación de las hipótesis o supuestos teóricos.

e.       Establece hipótesis y deja planteadas otras para estudios posteriores.

f.        Sistematiza la información bibliográfica en aras de explicar un fenómeno o situación.

g.      Predice cómo se va a manifestar un fenómeno dadas ciertas condiciones.

h.      Orienta la organización de datos o hechos significativos para descubrir las relaciones de un problema con las teorías ya existentes. Es decir, que los elementos que integran las hipótesis o supuestos teóricos deben expresar la dinámica de sus relaciones en forma descriptiva o esquemática.

i. Integra la investigación teoría con la investigación empírica. Los supuestos o proposiciones teóricas deben tener una base científica que sustente la investigación. De manera que, el problema se vincula con una estructura teórica más amplia y, al mismo tiempo, abre caminos para investigaciones ulteriores.

j.    Concibe su estructura como un sistema conceptual integrado. Es decir, que todos los conceptos, hechos, hipótesis y supuestos deben relacionarse entre sí y con el problema de investigación.

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[1] Hernández R., Fernández C., Baptista M. (2010). Metodología de la investigación. México: Mac Graw-Hill. 5ta edición.

[2] Barrantes Echavarría, R. (2000). Investigación. Un camino al Conocimiento. Un enfoque Cuantitativo y cualitativo. San José, C.R. EUNED.

[3] Mora, A. I. (2005). Guía para elaborar una propuesta de investigación Educación. Costa Rica: Universidad de Costa Rica San Pedro, pp. 67- 97.

CLASIFICACIÓN DE DISEÑO EXPERIMENTAL

Clasificación de diseño experimental

Seguidamente se presenta cuatro criterios de clasificación de los diseños experimentales siguiendo la propuesta de Viader (1995)[1] según el detalle:

El primer criterio clasifica los diseños en función del número de variables independientes que se manipulan.

Se diferencia, así, entre diseños simples, en los que se manipula una sola variable independiente, y diseños factoriales, en los que se manipulan dos o más variables independientes. La ventaja del diseño factorial con relación al diseño simple es que nos admite estudiar no solamente el efecto de cada una de las variables independientes separadamente -los llamados efectos principales-, sino que también nos admite estudiar el efecto conjunto de las mismas -los llamados efectos interactivos o de interacción entre las variables-. Cabe precisar que el efecto interactivo recoge el efecto simultáneo de dos o más variables independientes sobre la variable dependiente. De manera que con esta información, el diseño factorial nos permitirá detectar si el efecto de una variable independiente sobre la variable dependiente es diferente en función de con qué valor de la otra variable independiente se combina. En términos técnicos, podremos estudiar los efectos simples de cada variable independiente y determinar en qué medida difiere.

En virtud de lo expuesto anteriormente, el autor resalta que los diseños factoriales pueden presentar una estructura de cruzamiento completa o pueden presentar una estructura incompleta. Un diseño factorial con estructura de cruzamiento completa es aquél en el que los distintos niveles de cada variable independiente se combinan con los distintos niveles de la otra variable independiente, obteniéndose todas las posibles combinaciones de valores. Un diseño factorial incompleto (aquí se incluyen los denominados diseños fraccionados y los diseños anidados o jerárquicos) es aquél en el que no se utilizan todas las posibles combinaciones entre valores de las variables independientes, sino que sólo se utiliza una parte o fracción de éstas. Este tipo de diseños se utiliza cuando se trabaja con muchas variables independientes, por lo que la estructura de cruzamiento completa requeriría muchos grupos experimentales. El problema básico que presenta este tipo de diseños es que no nos permiten estudiar todas las interacciones.

a)    El segundo criterio clasifica los diseños en función del número de variables dependientes que se registren.

Así nos encontramos con diseños univariables, en los que registra una sola variable dependiente, y con diseños multivariables, en los que se registra más de una variable dependiente.

b)   El tercer criterio clasifica los diseños en función del número de observaciones por sujeto y condición experimental.

Se diferencia así entre diseño transversal y diseño longitudinal. En el primero disponemos de una sola medida u observación por sujeto y condición, mientras que en el segundo disponemos de más de una medida u observación. La diferencia esencial entre uno y otro tipo de diseño radica en el objetivo que persiguen. Si bien el primero se interesa en el estudio de un fenómeno en un momento puntual del tiempo, el segundo por el contrario, persigue el estudio de la evolución temporal del fenómeno de modo que, da respuesta a cuestiones acerca de procesos como la persistencia, el cambio, el crecimiento o el desarrollo (Pedhazur y Pedhazur Schmelkin, 1991).

c)    El cuarto criterio de clasificación diferencia los diseños en función de su capacidad para controlar las variables extrañas y reducir la variancia de error.

Esta reducción de la variancia de error repercute en que el diseño sea más o menos sensible para detectar el efecto del tratamiento. Así, ordenados de menos a más reducción de la varianza de error, tenemos los diseños de grupos al azar, los diseños de bloques al azar y los diseños de medidas repetidas. Nos vamos a dedicar ahora a presentar con más detalle cada uno de ellos.
Los diseños de grupos al azar se caracterizan porque en ellos la aleatorización interviene a tres niveles (Viader, 1996).

v  Primero: la muestra se selecciona aleatoriamente de la población, con objeto de que todos los individuos de la población tengan la misma probabilidad de pertenecer a la muestra.
v  Segundo: los grupos se forman al azar, para que cualquier individuo de la muestra tenga la misma probabilidad de pertenecer a uno u otro grupo.
v  Tercero: los tratamientos o valores de la variable independiente se asignan aleatoriamente a los grupos experimentales, para que todos los grupos tengan la misma probabilidad de recibir uno u otro tratamiento. La principal ventaja de este tipo de diseños de investigación ya se ha comentado anteriormente: al formar los grupos al azar, cualquier variable extraña que pudiera afectar a la variable dependiente también quedará repartida al azar en los grupos, por lo que no incidirá de forma sistemática sobre la variable dependiente que interesa al investigador.

Como principales desventajas vamos a destacar dos

v  La primera es que necesitaremos un número amplio de sujetos o unidades que formen parte de cada uno de los grupos para que se alcance la deseada equivalencia inicial entre éstos.
v  La segunda es que presentan una elevada varianza del error, por lo que son diseños poco sensibles para detectar el efecto de los tratamientos

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[1] Viader, M. (1996) Diseños y análisis de experimentos en ciencias del comportamiento. Barcelona: PPU.

MARCO JURÍDICO EN UNA INVESTIGACIÓN

MARCO JURÍDICO EN UNA INVESTIGACIÓN

En Marco Jurídico, se deberán indicarse las normas nacionales e internacionales empleadas en la construcción del proyecto de investigación, así como una relación la jurisprudencia, si la hay, empleada. Se recomienda y que yo es necesario transcribir la normatividad completa ni la jurisprudencia, solamente deben relacionarse.

Desde el punto de vista de Susana Morales, el Marco Jurídico cumple un rol primordial al garantizar al investigador en una formación general y equilibrada en la internalización de normas que se presentan en la Estructura Jurídica sirviendo éstas de marco referencial para señalar los límites de competencia de las organizaciones jurídicas. De esta forma, se pretende proveer de herramientas y de procedimientos que permitan a los investigadores adquirir conocimientos jurídicos básicos. Teniendo en cuenta, que toda investigación científica se desenvuelve dentro de un Marco Jurídico, que regula toda relación entre los individuos, condiciones de trabajo y de seguridad dentro de la empresa y la industria como así también la relación de ésta con su entorno socio - ambiental[1].

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[1] Morales, Susana. Marco Jurídico. Argentina Recuperado en: http://www.suang.com.ar/educacion/MARCOJURIDICO.pdf Consultado en febrero 08 del 2018

DELIMITACION SOCIAL

DELIMITACIÓN SOCIAL EN LA INVESTIGACIÓN

En este ítem se debe indicar las personas que serán objeto de estudio. Por ejemplo, en estas circunstancias, el grupo social objeto de estudio son los inmigrantes ilegales chinos que residen en Lima, sin hacer ninguna diferenciación de clase social.

Puntualizando más sobre la unidad de análisis, conviene decir que se ha seleccionado para el presente estudio, bajo los siguientes criterios:
• Las características del curso muestran cierta compatibilidad con los objetivos de la investigación.
• Existe presencia representativa de estudiantes indígenas de diferentes grupos étnicos incluyendo a los monolingües castellanohablantes. (Indicar las personas que serán objeto de estudio).

En consecuencia, sostenemos que en la delimitación social se indican los roles sociales involucrados en el trabajo de investigación.