Introducción y bases de la investigación cuantitativa

• En la investigación cuantitativa se asume que hay una realidad "allá afuera" que quien investiga puede conocer a través de su cuantificación

• Permite lidiar con la incertidumbre

• Foco en la teoría (generalmente se enfatiza el método hipotético-deductivo, buscando probar hipótesis de teorías previamente estudiadas)

Introducción y bases de la investigación cuantitativa

• Explicar lo que es, no lo que debería ser

• Conocer y explicar grupos de personas de manera general, no individuos por sí solos

Proceso de investigación cuantitativo (D'Ancona 2001)

1. Formulación de un problema de investigación
2. Operacionalización del problema
   • Hipótesis
   • Operacionalización de conceptos teóricos
   • Delimitación de unidad de análisis
3. Diseño de la investigación: cómo se realizará la investigación (diseños transversales, longitudinales, experimentales)
4. Factibilidad de la investigación: Cronología de tareas; recursos disponibles (materiales y humanos); etc.

Proceso de investigación cuantitativo (D'Ancona 2001)

1. Formulación de un problema de investigación
2. Operacionalización del problema
   • Hipótesis
   • Operacionalización de conceptos teóricos
   • Delimitación de unidad de análisis
3. Diseño de la investigación: cómo se realizará la investigación (diseños transversales, longitudinales, experimentales)
4. Factibilidad de la investigación: Cronología de tareas; recursos disponibles (materiales y humanos); etc.

Medición y operacionalización

• Operacionalización = "codificación" de un fenómeno con el fin de hacerlo medible

• Hay muchas formas de "codificar" un mismo concepto

• ¿Por qué es importante definir operacionalmente los conceptos?

Medición y operacionalización

¿Qué concepto se pretende medir con esta pregunta?

Medición y operacionalización

¿Y con estas preguntas?

Medición y operacionalización

y si quisiéramos medir un concepto más complejo?

¿cómo se puede medir cohesión social?

Medición y operacionalización

• Cohesión social según CEPAL (2021)

Medición y operacionalización

• Cohesión social según Observatorio de cohesión social (ocs-coes) (2020)

Medición y operacionalización

¿Por qué es importante definir operacionalmente los conceptos?

1. Claridad conceptual (clave para el testeo de hipótesis)

2. Control de "error de medición"

   • Inexactitudes derivadas de problemas con el instrumento de medición (instrumentos)
   • ¿Ejemplos?

Medición y operacionalización

1. Error de muestreo
   • Inexactitud en la elección de los casos
   • Problema de representatividad

fuente: https://terceradosis.cl/2023/07/23/hoy-de-que-universo-me-esta-hablando-ojo-con-las-encuestas/

Al difundir la encuesta CADEM, CNN tituló de la siguiente forma

86% cree que Caso Convenios es "corrupción"

Sin embargo, hay un problema

Otro problema: la no respuesta

Datos y variables

• Los datos miden al menos una característica de a los menos una unidad en a lo menos un punto en el tiempo

  • Ejemplo: La esperanza de vida en Chile el 2017 fue de 79,9 años

  • Característica (variable) : esperanza de vida

  • Unidad: Años

  • Punto en el tiempo: 2017

Datos y variables

• Base de Datos

• Forma "rectangular" de almacenamiento de datos:

Datos y variables

• cada fila representa una unidad o caso (ej: un entrevistad_)

• cada columna una variable (ej: edad)

• cada variable posee valores numéricos

• los valores numéricos pueden estar asociados a una etiqueta (ej: 1=Mujer)

Datos y variables

Ejemplos de estudios / bases de datos

1. Encuesta Centro de Estudios Públicos

2. Encuesta CASEN

3. Encuesta Lapop

4. ELSOC

Datos y variables

• Una variable representa cualquier cosa o propiedad que varia y a la cuál se le asigna un valor. Es decir:

• \(Variable \neq Constante\)

• Pueden ser visibles o no visibles/latentes. (Ej: peso / inteligencia)

Datos y variables

• discretas (Rango finito de valores):

  • Dicotómicas
  • Politómicas

• continuas:

  • Rango (teóricamente) infinito de valores.

Escalas de medición de variables

• NOIR: Nominal, Ordinal, Intervalar, Razón

Introducción a R y RStudio

Introducción a R y RStudio

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