QUÉ DEBE LLEVAR EL CAPÍTULO III DE UNA TESIS

Realizar el capítulo III de una tesis o trabajo de grado, también conocido como «Metodología de la Investigación», es una sección fundamental que establece los procedimientos y técnicas utilizados para recolectar y analizar los datos necesarios para responder las preguntas de investigación o probar las hipótesis formuladas, análisis de datos, consideraciones éticas y conclusión.

Capítulo III de una tesis
Sin tesis no hay titulo

El capítulo III de una tesis

Este capítulo debe ser elaborado con precisión y claridad para asegurar la validez y fiabilidad de los resultados del estudio. Según autores reconocidos en el campo de la metodología de la investigación, como Hernández, Fernández y Baptista (2014); este capítulo debe incluir varios elementos esenciales que como: diseño de la investigación, población y muestra, técnicas e instrumentos de recolección de datos, procedimiento.

Es importante destacar que después de culminar el capítulo I de una tesis y II; ya estas preparado para describir el diseño de tu investigación; la cual puede ser experimental, correlacional, descriptivo, entre otros. El diseño seleccionado debe estar alineado con los objetivos del estudio y las hipótesis planteadas. El capítulo III de una tesis o trabajo especial de grado; debe estar compuesto por varios elementos clave que estructuran y guían el proceso investigativo. Autores como Hernández, Fernández y Baptista, Kerlinger y Lee, Sampieri, Collado y Lucio, Robson, y Bryman; han subrayado la importancia de una metodología bien definida y rigurosamente aplicada.

Lo antes mencionado es para asegurar la calidad y credibilidad de los resultados de investigación. Este capítulo no solo proporciona una hoja de ruta clara para la ejecución del estudio; sino que también garantiza que el proceso sea transparente, reproducible y éticamente responsable. La sección de consideraciones éticas es fundamental. Cook y Campbell (1979) sugieren que se debe abordar cómo se protegerán los derechos y la privacidad de los participantes, incluyendo el consentimiento informado y las medidas para garantizar la confidencialidad de la información. Además, se deben considerar las normativas y estándares éticos aplicables al campo de estudio.

Capítulo III de una tesis

Elección del Diseño de Investigación

La selección del diseño de investigación es el primer paso crucial. Según Creswell y Creswell (2018), los diseños pueden ser cuantitativos, cualitativos o mixtos. Cada uno de estos enfoques tiene características específicas y se elige en función de los objetivos de la investigación y la naturaleza del problema estudiado. Cuando se elige el enfoque o paradigma Cuantitativo; este es utilizado para probar hipótesis mediante la recolección y análisis de datos numéricos. Es apropiado para estudios que buscan relaciones causales o correlacionales entre variables.

Cuando se trabaja el paradigma cualitativo; Se considera comprender fenómenos a través de la recolección de datos no numéricos; como entrevistas y observaciones. Es ideal para exploraciones profundas de comportamientos, experiencias y contextos. A diferencia del mixto, que combina ambos enfoques para aprovechar las fortalezas de cada uno; para proporcionar una comprensión más completa del problema de investigación.

El diseño del marco metodológico de un trabajo especial de grado; es un proceso que requiere una planificación cuidadosa; así como conocimiento profundo de los principios metodológicos y estadísticos. Autores como Creswell y Creswell, Hernández, Fernández y Baptista, Martínez y Fariñas, Robson y McCartan, y Bryman proporcionan directrices esenciales para estructurar esta sección de manera rigurosa y coherente. Un marco metodológico bien diseñado no solo asegura la validez y confiabilidad del estudio; sino que también garantiza que los resultados obtenidos sean sólidos y aplicables en el campo de estudio.

Capítulo III de una tesis

Definición de la Población y Muestra

En una investigación la población se refiere; al conjunto total de elementos o individuos que poseen las características que se desean estudiar. Según Hernández Sampieri, Fernández Collado y Baptista Lucio (2014). La población es el conjunto completo de casos o individuos que son objeto de estudio en una investigación. Este conjunto es relevante porque de él se extrae la muestra; la cual será analizada para inferir conclusiones aplicables a toda la población. La población puede ser finita cuando tiene un número limitado y conocido de elementos. Por ejemplo, el número de estudiantes en una universidad específica.

A diferencia de la población Infinita; es la que se refiere a poblaciones con un número ilimitado de elementos; cuando no es posible conocer el número exacto de elementos como el número de estrellas en una galaxia. En caso de la población homogénea, se trata de que todos los elementos de la población son similares en cuanto a las características bajo estudio. Ejemplo: empleados de una misma empresa con un mismo rango de antigüedad. Cuando se estudia una población heterogénea; los elementos de la población varían significativamente en cuanto a las características bajo estudio. Ejemplo: todos los habitantes de una ciudad.

Para seleccionar una muestra adecuada en el capítulo III de una tesis; es fundamentar buscar apoyo de un experto o buenas fuentes sobre el procedimiento; sin embargo, aquí se describe un paso a paso para principiantes; utilizando el método de muestreo más accesible y sin requerir un conocimiento profundo en estadística. Este proceso está basado en las recomendaciones de expertos reconocidos en la investigación científica; son claves para elaborar una tesis.

 Paso a Paso para Seleccionar la Muestra

El primer paso es identificar claramente la población de estudio. Según Hernández, Fernández y Baptista (2014), la población es el conjunto completo de elementos o individuos que cumplen con ciertas características para el estudio. Por ejemplo, si tu investigación se centra en la satisfacción de los estudiantes universitarios, la población sería todos los estudiantes de la universidad específica. Una vez definida la población, se debe calcular el tamaño de la muestra. Para principiantes, una fórmula sencilla y ampliamente utilizada es la de Yamane (1967), que se expresa como:

         N

_____________

n=1+N (e)2N​

Donde:

n = es el tamaño de la muestra,

N = es el tamaño de la población,

e = es el nivel de precisión deseado (margen de error).

Esta fórmula permite obtener un tamaño de muestra adecuado sin necesidad de conocimientos avanzados de estadística. Si aun la duda te persiste no dudes en contactarnos somos un equipo de profesores apasionados por la investigación.




Seleccionar el Método de Muestro

Si eres principiantes, el método de muestreo aleatorio simple es una opción accesible y efectiva. Como indica Kerlinger (1986), este método asegura que cada individuo en la población tiene la misma probabilidad de ser seleccionado. Para realizar un muestreo aleatorio simple: Elabora una lista de todos los elementos de la población; asigna un número único a cada elemento. Luego utiliza un generador de números aleatorios (puede ser una función en Excel o una herramienta en línea) para seleccionar los elementos hasta alcanzar el tamaño de muestra deseado.

Después de seleccionar los individuos que formarán parte de la muestra, es importante asegurar su participación. Esto puede involucrar enviar invitaciones, encuestas o realizar entrevistas, dependiendo del diseño de tu estudio. En el capítulo III de una tesis o marco metodológico; debes justificar claramente tu proceso de selección de muestra; lo que Incluye: la descripción de la población; la fórmula utilizada para calcular el tamaño de la muestra; el método de muestreo seleccionado y su justificación. También revisa y aplica las formula de fracción muestral y fracción de elevación.

Siguiendo estos pasos y utilizando el muestreo aleatorio simple; los principiantes pueden seleccionar una muestra adecuada para sus investigaciones; sin necesidad de ser expertos en estadística. Pero si quieres tener un aprendizaje más consolidado te recomiendo consultar estos autores:

– Hernández, R, Fernández, C, & Baptista, P. (2014). Metodología de la investigación (6.ª ed.). McGraw-Hill.

– Kerlinger, F. N. (1986). Fundamentos de la investigación del comportamiento (3.ª ed.). Holt, Rinehart and Winston.

– Yamane, T. (1967). Estadísticas: un análisis introductorio (2.ª ed.). Harper & Row.

Tipos de Muestras

Es crucial que la muestra sea representativa de la población; para asegurar que los resultados del estudio sean generalizables. Si la población no representa el total de los elementos; los resultados pueden estar sesgados; lo que afecta la validez externa del estudio. La representatividad se puede evaluar a través de métodos estadísticos; asegurando una selección aleatoria adecuada según el tipo de muestra. entre las que se encuentra: la muestra Probabilística en la cual cada elemento de la población tiene una probabilidad de ser seleccionado. No existe un elemento que pueda ser nulo de extraer.

Al referirse a la aleatoria simple; cada miembro de la población tiene la misma probabilidad de ser seleccionado. En cuanto a una muestra estratificada; la población se divide en subgrupos (estratos) y se seleccionan muestras de cada uno. En caso de muestra sistemática; se selecciona cada enésimo elemento de una lista ordenada; es decir que ocupa un lugar indeterminado pero muy elevado dentro de una serie.  En algunos estudios el investigador puede usar una muestra por Conglomerados; donde la población se divide en grupos (conglomerados) y se seleccionan algunos de estos grupos para estudiar.

Cuando se emplea una muestra no probabilística. No se basa en la probabilidad; sino en criterios subjetivos. Ejemplos: de conveniencia, se seleccionan elementos fáciles de acceder. También se puede una muestra intencional o de Juicio; se seleccionan elementos que, a juicio del investigador, son representativos. Otros casos de no probabilística son por cuotas cuando se seleccionan elementos hasta cumplir con ciertas cuotas predeterminadas; la Bola de Nieve, los participantes iniciales reclutan a otros participantes.

Ejemplos de cada tipo de muestra

En el Capítulo III de una tesis, generalmente dedicado a la metodología; se describen los tipos de muestras que se utilizarán para la investigación. A continuación, se presentan ejemplos de cada tipo de muestra, tanto probabilísticas como no probabilísticas. Comienzo con los ejemplos de muestreo Aleatorio Simple:

-1. Seleccionar 100 empleados al azar de una empresa con 1000 empleados para un estudio de satisfacción laboral utilizando un generador de números aleatorios. /2. Elegir 50 estudiantes al azar de una universidad con 5000 estudiantes para investigar el uso de tecnología en el aprendizaje. / 3. Seleccionar 20 pacientes al azar de un hospital con 200 pacientes internados para un estudio sobre la eficacia de un nuevo tratamiento médico.

Muestreo Estratificado: Ejemplo 1. Dividir a los estudiantes de una universidad en estratos según su año de estudio (primer año, segundo año, etc.) y seleccionar al azar 30 estudiantes de cada estrato para un estudio sobre el rendimiento académico.

  1. En una empresa con departamentos de ventas, marketing y producción, seleccionar al azar 20 empleados de cada departamento para un estudio de clima laboral.

– 3. Dividir a los pacientes de un hospital en estratos según su tipo de tratamiento (quirúrgico, médico, psicológico) y seleccionar al azar 10 pacientes de cada estrato para un estudio sobre la satisfacción con el tratamiento.

El Muestreo Sistemático: seleccionar cada décimo cliente que entra en una tienda durante un mes para un estudio sobre la satisfacción del cliente. Otro ejemplo: en una lista de estudiantes matriculados en una universidad, seleccionar cada vigésimo estudiante para un estudio sobre hábitos de estudio. Tercer ejemplo: seleccionar cada quinto vehículo que pasa por un peaje para una encuesta sobre el uso de autopistas.

Muestreo por Conglomerados ejemplos

Ejemplo 1. Seleccionar al azar 10 escuelas de una ciudad y luego encuestar a todos los maestros de esas escuelas para un estudio sobre métodos de enseñanza. También se puede elegir al azar 5 barrios de una ciudad; encuestar a todos los residentes de esos barrios sobre sus hábitos de reciclaje. Ejemplo 3: Seleccionar al azar 8 hospitales de una región y encuestar a todas las enfermeras de esos hospitales sobre la satisfacción laboral. Cada uno de estos ejemplos puede adaptarse a la temática y objetivos específicos de una tesis, asegurando que la selección de la muestra esté alineada con la pregunta de investigación y los recursos disponibles.

Selección de Técnicas e Instrumentos de Recolección de Datos

La correcta selección de técnicas e instrumentos de recolección de datos; es crucial para la validez y confiabilidad de una investigación. Este proceso debe estar basado en los objetivos del estudio, las características de la población y el tipo de información que se busca recolectar. A continuación, se presenta un paso a paso detallado para la selección de estas técnicas e instrumentos, sustentado por autores reconocidos y con ejemplos concretos.

El primer paso en la selección de técnicas e instrumentos de recolección de datos; es tener claro cuáles son los objetivos de la investigación. Según Hernández Sampieri et al. (2014), «los objetivos del estudio determinan el tipo de información necesaria; en consecuencia, las técnicas e instrumentos más apropiados» para obtener dicha información. Ejemplo: Si el objetivo de la investigación es evaluar la satisfacción de los clientes de un banco; se necesitarán instrumentos que permitan medir percepciones y opiniones; como encuestas o entrevistas.

Una de las claves para la selección de las Técnicas e Instrumentos; es la naturaleza del diseño metodológico; ya sea cualitativo, cuantitativo o mixto; influye directamente en la selección de técnicas e instrumentos. Hernández, Fernández y Baptista (2014) señalan que en un enfoque cualitativo se utilizan herramientas como entrevistas abiertas, grupos focales y observación participante. En contraste, un enfoque cuantitativo suele emplear encuestas, cuestionarios estructurados y experimentos. Para enfoques mixtos, se combinan métodos de ambos paradigmas; permitiendo una recolección de datos más rica y diversa.

Adecuación al Contexto y a la Población

Taylor y Bogdan (1998). Enfatizan la importancia de adaptar las técnicas e instrumentos al contexto específico de la investigación; a las características de la población estudiada. Por ejemplo, un cuestionario debe estar redactado en un lenguaje comprensible para los participantes y ser culturalmente relevante. Asimismo, la observación debe realizarse en entornos donde los fenómenos de interés ocurran de manera natural. Ya que la selección de técnicas e instrumentos de recolección de datos es un proceso detallado y crítico en cualquier investigación.

Siguiendo las pautas proporcionadas por autores reconocidos, como la alineación con el problema de investigación; la consideración del diseño metodológico; la atención a la validez y confiabilidad; la adecuación al contexto; la factibilidad y la implementación de la triangulación; se puede asegurar una recolección de datos efectiva y confiable. Estos criterios no solo mejoran la calidad de la investigación; sino que también fortalecen la credibilidad y la utilidad de sus resultados.

Sobre los recursos y factibilidad, la selección de técnicas e instrumentos también debe considerar los recursos disponibles; la factibilidad del proceso de recolección de datos. Punch (2014) destaca que es crucial evaluar aspectos como el tiempo, el presupuesto y la accesibilidad a los participantes. Aquellos instrumentos costosos o que requieran mucho tiempo; no pueden ser prácticos para todas las investigaciones; especialmente en estudios de pequeña escala.

Triangulación como Estrategia para Aumentar la Validez en la Investigación

Sabía que, la triangulación es una estrategia ampliamente recomendada en la investigación científica; para aumentar la validez de los hallazgos. Esta técnica implica el uso de múltiples métodos, fuentes de datos, investigadores y teorías; para abordar una misma pregunta de investigación. La combinación de diferentes perspectivas permite una comprensión más completa y robusta del fenómeno estudiado; disminuyendo el sesgo y aumentando la credibilidad de los resultados. Denzin (1978)

Algunas razones de por qué la Triangulación Aumenta la Validez: la triangulación ayuda a reducir los sesgos; que pueden surgir cuando se utiliza un solo método o fuente de datos. Cada método o fuente tiene sus propias limitaciones y fortalezas. Al combinar varios, se pueden compensar las debilidades de uno con las fortalezas de otro; proporcionando una imagen más equilibrada y precisa del fenómeno estudiado. Confirmación de resultados, ya que permite la verificación cruzada de los resultados. Si diferentes métodos o fuentes de datos llegan a las mismas conclusiones; se incrementa la confianza en la validez de los hallazgos.

Esta confirmación proporciona una base sólida para las conclusiones de la investigación. Ejemplos: en un estudio sobre el clima organizacional. Imaginemos una investigación que busca entender el clima organizacional en una empresa. El investigador puede utilizar la triangulación de métodos para aumentar la validez de sus hallazgos

Ejemplo

Encuestas Cuantitativas: Se administran encuestas estructuradas a los empleados para recopilar datos numéricos sobre su percepción del clima organizacional, utilizando escalas de Likert para medir aspectos como la satisfacción laboral, la comunicación interna y el apoyo del liderazgo.

Entrevistas Cualitativas: Además de las encuestas, se realizan entrevistas en profundidad con un grupo seleccionado de empleados para explorar más a fondo sus experiencias y percepciones. Estas entrevistas pueden revelar matices y detalles que las encuestas cuantitativas podrían pasar por alto.

Análisis Documental: Se revisan documentos internos de la empresa, como informes de recursos humanos, políticas de comunicación y registros de reuniones, para obtener información adicional sobre prácticas y cultura organizacional. Al combinar estos tres métodos, el investigador puede corroborar los datos obtenidos y obtener una comprensión más completa del clima organizacional.

Cómo elegir el tipo de investigación

Saber elegir el Tipo de Investigación y Qué Se Pone en la Investigación elegida; es una de las primeras causas de estrés en los tesistas; después de terminar en capitulo II de una tesis; viene el paso de elegir el tipo de investigación. Este proceso influye directamente en el diseño del estudio; la recolección de datos; el análisis y la interpretación de los resultados. En este articulo se describen los criterios y pasos para seleccionar el tipo de investigación; así como lo que debe incluirse en la sección correspondiente de una tesis, sustentado por autores reconocidos en el área. También se proporcionan ejemplos sencillos para ilustrar el proceso.

Entre los Criterios para Elegir el Tipo de Investigación están: Objetivos de la Investigación, Según Hernández Sampieri, Fernández-Collado y Baptista (2014), los objetivos de la investigación son fundamentales para determinar el tipo de estudio. Un estudio puede ser exploratorio, descriptivo, correlacional o explicativo, dependiendo de lo que se desea lograr. Ejemplo: Si el objetivo es explorar un fenómeno poco estudiado; se optaría por una investigación exploratoria. Si se busca describir las características de un fenómeno; se elige una investigación descriptiva.

Acerca de la naturaleza del problema de investigación; esta también orienta la elección del tipo de investigación. Un problema bien definido y con variables claras puede llevar a una investigación cuantitativa, mientras que un problema más abierto y subjetivo puede ser mejor abordado con una investigación cualitativa. Autores como: Creswell (2014) sostiene que «la naturaleza del problema de investigación debe guiar la elección entre métodos cuantitativos, cualitativos o mixtos. Ejemplo: un estudio sobre la prevalencia de una enfermedad en una población utilizaría un enfoque cuantitativo, mientras que uno sobre las experiencias de los pacientes con esa enfermedad podría ser cualitativo.




 Tipos de Investigación

Referente a la investigación Exploratoria. Este tipo de estudio se utiliza cuando el tema es poco conocido; no ha sido estudiado anteriormente. Busca identificar patrones, hipótesis o ideas para investigaciones futuras. Autores: Según Stebbins (2001), «la investigación exploratoria se centra en descubrir ideas y percepciones en lugar de probar hipótesis. Ejemplo: un estudio sobre el uso emergente de tecnologías innovadoras en la educación podría ser exploratorio.

Con relación a la investigación descriptiva; esta se enfoca en describir características o funciones de un fenómeno. No establece relaciones causales; sino que detalla cómo es o cómo se comporta algo. Burns y Grove (2011) afirman que «la investigación descriptiva se utiliza para describir las características de una población o fenómeno de interés». Ejemplo: un estudio que describe las características demográficas de los usuarios de una aplicación móvil es un ejemplo de investigación descriptiva.

Sobre la investigación correlacional. Este tipo de investigación examina la relación entre dos o más variables; sin inferir causalidad. Se utiliza para identificar y medir la fuerza y dirección de las asociaciones. Creswell (2014) menciona que «la investigación correlacional es útil para predecir y entender relaciones entre variables». Ejemplo: un estudio que analiza la relación entre el tiempo de estudio y el rendimiento académico de los estudiantes.

Respecto a la investigación explicativa; en ella se busca entender las causas de un fenómeno. Se centra en explicar por qué y cómo ocurren ciertos eventos o comportamientos. Kerlinger y Lee (2000) indican que «la investigación explicativa va más allá de la descripción y la predicción, al tratar de entender las causas de los fenómenos». Ejemplo: estudio sobre los factores que influyen en la deserción escolar en secundaria.

Validez y Confiabilidad

Garantizar la validez y confiabilidad en una tesis; requiere un enfoque sistemático y riguroso. Estos criterios son esenciales en la selección de los instrumentos de recolección de datos. De acuerdo con Kerlinger y Lee (2002), la validez se refiere a la capacidad del instrumento para medir lo que pretende medir; mientras que la confiabilidad indica la consistencia de los resultados a lo largo del tiempo. Es fundamental elegir instrumentos que hayan sido validados previamente; que posean un alto grado de confiabilidad para asegurar la integridad de los datos.

Siguiendo los pasos descritos en la guía de autores reconocidos como: Creswell, Kerlinger y Lee, y Hernández, Fernández y Baptista; se puede asegurar al aplicar los instrumentos de recolección de datos; que estos proporcionen resultados precisos y consistentes; lo que, no solo fortalecen la calidad de la investigación; sino que también aumentan la credibilidad y la utilidad de los hallazgos.

Existen algunos pasos para Garantizar la Validez y Confiabilidad; en cualquier investigación académica. El primer paso crucial es el diseño del instrumento de recolección de datos. Según Creswell (2014), es vital que el instrumento sea desarrollado teniendo en cuenta el objetivo de la investigación y las preguntas de investigación. Para asegurar la validez de contenido; es útil realizar una revisión exhaustiva de la literatura y consultar con expertos en el área.




Pilotaje del Instrumento

Antes de utilizar el instrumento en el estudio principal; es esencial realizar un pilotaje o prueba piloto. Hernández, Fernández y Baptista (2014) sugieren que el pilotaje permite identificar y corregir posibles problemas en el diseño del instrumento; como preguntas ambiguas o problemas de comprensión. El pilotaje también ayuda a ajustar el formato y la secuencia de las preguntas. Aplicar pruebas piloto Identificar y corregir problemas de inconsistencia antes de la aplicación definitiva.

Una revisión por expertos es una técnica efectiva para mejorar tanto la validez como la confiabilidad. Según Kerlinger y Lee (2002), expertos en el campo pueden ofrecer retroalimentación; sobre la relevancia y claridad de los ítems del instrumento; ayudando a asegurar que el instrumento mide lo que se propone medir (validez de constructo).

La consistencia en la aplicación del instrumento es fundamental para garantizar la confiabilidad. Esto implica estandarizar las condiciones de administración del instrumento; como el entorno, el tiempo disponible y las instrucciones proporcionadas a los participantes. Taylor y Bogdan (1998) destacan la importancia de mantener estas condiciones constantes para minimizar las variaciones que puedan afectar los resultados.

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