Concepto de dimensiones e indicadores

Dimensiones

Las dimensiones según Valderrama (2019) son los desagregados de una variable. Asimismo, se conceptúa como elementos integrantes de una variable, en un sencillo lenguaje, la dimensión es un componente de la variable. Es así que, las variables son sub temas de las variables y que pueden influir ser parte de una u otra forma al objeto de estudio. En efecto, las dimensiones en una investigación son las características de la variable, consecuentemente es un componente indispensable de la variable.

Indicadores

Los indicadores en una investigación cumplen la función de medir y cuantificar. De manera que, los indicadores son unidades de medida y componente trascendental de la dimensión. Por ello se caracteriza por el elemento o unidad de medición de la realidad, según Guillen y otros (2020) citando a Valderrama señalan que los indicadores son desagregados que viene desde la hipótesis y que, al ser medido, se convierte en dato cuantitativo cualitativo, con la finalidad de conocer el nivel de comportamiento de las variables[1].

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[1] Guillén, O. R.; Sánchez, M. R.; Begazo, L. H. (2020). Pasos para elaborar una tesis de tipo correlacional. Bajo el enfoque cuantitativo, variable categórica, escala ordinal y la estadística no parametrada. Lima: editor Oscar Rafael Guillen Valle. 

TECNICAS DE MEDICION

Técnicas de medición en una investigación

En una investigación, la técnica de medición es muy importante, asimismo, los conocedores en la materia consideran la observación, encuesta y fichas.

Observación

Desde la perspectiva de Bernal (2016), la observación como técnica de medición es un proceso riguroso, cuya finalidad es conocer directamente el propósito de la investigación para luego describir y analizar circunstancias o contextos sobre la realidad del estudio.  

Encuesta

La encuesta como técnica de medición fue analizada por Quezada (2015) parte de la premisa de que “si queremos conocer algo respecto del comportamiento de los individuos, lo recomendable, lo más directo y simple es preguntárselo de forma directa a ellos. De modo que, trata de requerir información a un grupo socialmente significativo de individuos acerca del problema de investigación para luego, a través de análisis de tipo cuantitativo, sacar las conclusiones que se correspondan con los datos”[1].

Fichas

El fichaje según Guillen; Sánchez & Begazo (2020) citando a Pino señala que es una técnica auxiliar de todas las demás técnicas empleadas en investigación científica, esto radica en realizar registro de datos que se van obteniendo en los instrumentos denominado fichas, las cuales previa elaboración de forma adecuada contiene la mayor parte de la información que se recopila en una investigación en virtud a ello constituye un valioso auxiliar en esa tarea, pero, además, esto permite a ahorrar tiempo, espacio y dinero[2].

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[1] Quezada, L. (2015). Metodología de investigación. Lima: Editorial Macro.

[2] Guillén, O. R.; Sánchez, M. R.; Begazo, L. H. (2020). Pasos para elaborar una tesis de tipo correlacional. Bajo el enfoque cuantitativo, variable categórica, escala ordinal y la estadística no parametrada. Lima: editor Oscar Rafael Guillen Valle. 

MUESTRA NO PROBABILISTICA

Métodos de muestras no probabilísticos

Una precisión importante es que a veces, para estudios exploratorios, el muestreo probabilístico resulta excesivamente costoso y se acude a métodos no probabilísticos, aun siendo conscientes de que no sirven para realizar generalizaciones (estimaciones inferenciales sobre la población), pues no se tiene certeza de que la muestra extraída sea representativa, puesto que no todos los sujetos de la población tienen la misma probabilidad de ser elegidos. En general se seleccionan a los sujetos siguiendo determinados criterios procurando, en la medida de lo posible, que la muestra sea representativa.

En cuanto a dicho extremo señalamos que en algunas circunstancias los métodos estadísticos y epidemiológicos permiten resolver los problemas de representatividad aun en situaciones de muestras no probabilístico, por ejemplo, los estudios de caso-control, donde los casos no son seleccionados aleatoriamente de la población[1].

Entre los métodos de muestras no probabilísticos más utilizados en investigación encontramos los siguientes:

a)    Muestreo por cuotas

También, denominado en ocasiones "accidental". Se asienta generalmente sobre la base de un buen conocimiento de los estratos de la población y/o de los individuos más "representativos" o "adecuados" para los fines de la investigación. Mantiene, por tanto, semejanzas con la muestra aleatoria estratificada, pero no tiene el carácter de aleatoriedad de aquél.

En este tipo de muestreo se fijan unas "cuotas" que consisten en un número de individuos que reúnen unas determinadas condiciones, por ejemplo: 20 individuos de 25 a 40 años, de sexo femenino y residentes en Lima. Una vez determinada la cuota se eligen los primeros que se encuentren que cumplan esas características. Para tal efecto, este método se utiliza mucho en las encuestas de opinión.

b)    Muestreo intencional o de conveniencia

Este tipo de muestra se caracteriza por un esfuerzo deliberado de obtener muestras "representativas" mediante la inclusión en la muestra de grupos supuestamente típicos. Es muy frecuente su utilización en sondeos preelectorales de zonas que en anteriores votaciones han marcado tendencias de voto.

También puede ser que el investigador seleccione directa e intencionadamente los individuos de la población. El caso más frecuente de este procedimiento el utilizar como muestra los individuos a los que se tiene fácil acceso (los profesores de universidad emplean con mucha frecuencia a sus propios alumnos).

c)    Bola de nieve

Se trata de un estudio que primer lugar se localiza a algunos individuos, los cuales conducen a otros, y estos a otros, y así hasta conseguir una muestra suficiente. Este tipo se emplea muy frecuentemente cuando se hacen estudios con poblaciones "marginales", delincuentes, sectas, determinados tipos de enfermos, etcétera.

d)    Muestreo Discrecional

En esta etapa se desarrolla a criterio del investigador los elementos son elegidos sobre lo que él cree que pueden aportar al estudio.

 

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[1] Ñaupas, H.; Valdivia, M.; Palacios, J.; Romero, H. 2018. Metodología de la investigación, Cuantitativa, Cualitativa y redacción de Tesis. Bogotá: ediciones de la U. 5ta. Edición, p. 339.

COEFICIENTE DE ALFA DE CRONBACH

En 1951 se ha publicado por vez primera un trabajo de investigación utilizando Alfa de Cronbach, de ese entonces, el coeficiente en mención se ha establecido como “un índice de facto para evaluar el grado en que los ítems de un instrumento están correlacionados”. Tal es así que, Jorge González y Mauro Pazmiño (2015) han realizado un estudio minucioso sobre el alfa de Cronbach, donde señalan que desde hace años existen muchas descripciones diferentes, incluso contradictorias y que el coeficiente, como cualquier medida estadística debe ser utilizado con cautela. Asimismo, afirman que el coeficiente de alfa de Cronbach ha estado sujeto a diferentes debates en cuanto a su validez para interpretar escalas tipo Likert[1]. En tal sentido, Gonzalez y Pazmiño citando a (Cronbach & Shavelson, 2004) señalan que el propio L. J. Cronbach habían señalado que “el coeficiente cubre sólo una perspectiva estrecha dentro de la problemática más amplia del análisis de confiabilidad. Estos debates y concepciones sobre el alfa de Cronbach hacen que tampoco resulte fácil para alguien sin una formación estadística completa, ir más allá de la aplicación mecánica de este coeficiente”.

En ese orden de ideas, es que el criterio establecido y señalado por diferentes autores como (Oviedo & Campo-Arias, 2005) es que un valor del alfa de Cronbach, entre 0.70 y 0.90, indica una buena consistencia interna para una escala unidimensional. “El alfa de Cronbach aparece así, frecuentemente en la literatura, como una forma sencilla y confiable para la validación del constructo de una escala y como una medida que cuantifica la correlación existente entre los ítems que componen esta”.

En consecuencia, la importancia de uso, para el cálculo e interpretación de alfa de Cronbach sigue empleándose en diversas investigaciones a efectos de validar “la consistencia interna de un cuestionario, con dos posibles escalas tipo Likert, una de cinco puntos y otra de siete” y que debía diseñarse para un análisis de los criterios de los investigadores. En este sentido se entiende como alternativas tanto los posibles programas de cómputo a emplear para ello, como los procedimientos que ellos utilizan de estimación del coeficiente y las posibilidades de cálculo para poder considerar las variantes del alfa de Cronbach[2].

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[1] González Alonso, J., & Pazmiño Santacruz, M. (2015). Cálculo e interpretación del Alfa de Cronbach para el caso de validación de la consistencia interna de un cuestionario, con dos posibles escalas tipo Likert. Revista Publicando, 2(1), 62-67. https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:0168-ssoar-423821.

[2] Ídem.