Fases del proceso de investigación. Errores aleatorios y sistémicos. Validez interna y externa del estudio.
Fases del proceso de investigación
Son tres las fases del proceso de investigación, comenzando por la etapa conceptual, donde nos preguntamos qué investigar y para que investigarlo, continuando por la etapa empírica, cuando nos planteamos cómo investigarlo, y finalizando por la etapa interpretativa, dónde valoramos y damos significado a los hallazgos de investigación.
Son tres las fases del proceso de investigación, comenzando por la etapa conceptual, donde nos preguntamos qué investigar y para que investigarlo, continuando por la etapa empírica, cuando nos planteamos cómo investigarlo, y finalizando por la etapa interpretativa, dónde valoramos y damos significado a los hallazgos de investigación.
Etapa conceptual
Es la primera etapa del proceso de investigación. Se basa en la elección del tema, la búsqueda de información sobre el mismo, y el establecimiento de objetivos.
Comenzamos haciendo un análisis general del tema a investigar y de investigación. Observamos los hechos, identificamos y formulamos el problema, hacemos una revisión bibliográfica y creamos un marco teórico o marco de referencia conceptual.
A continuación hacemos una definición y formulación de los objetivos, el fin de esto es saber a dónde vamos a llegar con la investigación, cuál es nuestro objetivo a lograr.
De forma común se puede desglosar un objetivo general en varios objetivos específicos.
Por último vamos a formular una hipótesis, esta es un enunciado de las expectativas de la investigación, dicho de otro modo es, por tanto, una predicción del estado esperado.
Etapa empírica
En ella decido si el enfoque es cuantitativo o cualitativo. Elijo técnicas, métodos de obtención, recogida y guardada de datos.
Llevaremos a cabo la investigación.
Y obtendremos los resultados.
La segunda etapa es la más práctica del proceso, cuando se lleva a cabo el verdadero trabajo de campo.
Corresponde al material métodos y obtención de resultados.
En ella se va a definir la estrategia con la que abordaremos el problema.
Debemos definir cuál será el plan de investigación que tomaremos, la fuente de información, los métodos de recolección, y la gestión y análisis de datos.
Está dividida en tres sub-etapas, en primer lugar la planificación de la investigación (formación del proyecto), en segundo lugar el trabajo de campo y recogida de datos, y en tercer lugar el análisis de datos.
Podemos seguir dos métodos.
El método cuantitativo es objetivo, se basa en la recolección de datos, análisis de las variables, utilización de la estadística, o la formulación de métodos matemáticos que representen la realidad del tema investigado.
El método cualitativo es subjetivo, interpreta la realidad de manera descriptiva o crítica.
Llevaremos a cabo la investigación.
Y obtendremos los resultados.
La segunda etapa es la más práctica del proceso, cuando se lleva a cabo el verdadero trabajo de campo.
Corresponde al material métodos y obtención de resultados.
En ella se va a definir la estrategia con la que abordaremos el problema.
Debemos definir cuál será el plan de investigación que tomaremos, la fuente de información, los métodos de recolección, y la gestión y análisis de datos.
Está dividida en tres sub-etapas, en primer lugar la planificación de la investigación (formación del proyecto), en segundo lugar el trabajo de campo y recogida de datos, y en tercer lugar el análisis de datos.
Podemos seguir dos métodos.
El método cuantitativo es objetivo, se basa en la recolección de datos, análisis de las variables, utilización de la estadística, o la formulación de métodos matemáticos que representen la realidad del tema investigado.
El método cualitativo es subjetivo, interpreta la realidad de manera descriptiva o crítica.
Etapa interpretativa
Hago una valoración de los resultados y los interpreto.
A continuación compararé resultados con otros estudios o guías de referencia.
Por último, la interpretación finalizará con una conclusión.
A continuación compararé resultados con otros estudios o guías de referencia.
Por último, la interpretación finalizará con una conclusión.
Durante esta fase llevaremos a cabo diversos actos;
-Haré autocrítica y valoraré los métodos empleados y si los utilicé correctamente.
-Corroboraré si los resultados son útiles y aprovechables.
-Estableceré una relación entre los hallazgos y los objetivos e hipótesis, así como con los hallazgos de otros autores.
-Describiré fortalezas y debilidades del estudio.
-Y por último extraeré conclusiones.
-Haré autocrítica y valoraré los métodos empleados y si los utilicé correctamente.
-Corroboraré si los resultados son útiles y aprovechables.
-Estableceré una relación entre los hallazgos y los objetivos e hipótesis, así como con los hallazgos de otros autores.
-Describiré fortalezas y debilidades del estudio.
-Y por último extraeré conclusiones.
Errores aleatorios y sistémicos
Centrándonos ya en los estudios cuantitativos, es normal encontrarnos con errores. Errores que han sido clasificados.
Por un lado los errores aleatorios, qué son aquellos provocados por el azar.
Por otro lado los errores sistemáticos, en los que fallan investigador, la metodología…
Por otro lado los errores sistemáticos, en los que fallan investigador, la metodología…
Son aquellos provocados por el azar, si elijo una población al azar que resulta no ser representativa (si elijo una población al azar de pacientes con cáncer, y el 90 % no ha tenido complicaciones en su tratamiento, esa población no será representativa, por qué en la realidad es imposible que un 90% de los casos no tengan complicaciones), o cuando tiro una moneda y sale 10/10 caras.
Lo positivo es que son medibles, y puedo valorar si vale la pena arriesgarse o no.
Se produce cuando el estudio se realiza sobre una muestra probabilística de la población.
Si se trabaja con muestras, es difícil esperar que los resultados coincidan exactamente con lo que ocurre en la población.
Sabemos que existen errores aleatorios, pero no sabemos si el resultado sobre la muestra supera o se queda corto con respecto al resultado real.
Existen medidas de control para evitar los errores aleatorios.
-Primera fase (antes de empezar): a mayor número de muestras, menor posibilidad de fallo. Si tiro una moneda un millón de veces, la probabilidad se acercará más al 50%-50% normal, que si la tiró 5 veces. Si de una ciudad de 1000000 de habitantes cogemos solo a 100 habitantes, la probabilidad de error y esa actitud con la realidad será mayor.
Existen fórmulas matemáticas que permiten calcular el número mínimo de muestras para que el porcentaje de error sea X.
-Segunda fase (después del estudio): usando test y cuestionarios decidimos si las diferencias son aleatorias o no
-Tercera fase (después del estudio): como los datos obtenidos no van a coincidir al 100% con la realidad de toda la población. Hago un intervalo, es decir, entre el 30 - 40% de la población …
Lo positivo es que son medibles, y puedo valorar si vale la pena arriesgarse o no.
Se produce cuando el estudio se realiza sobre una muestra probabilística de la población.
Si se trabaja con muestras, es difícil esperar que los resultados coincidan exactamente con lo que ocurre en la población.
Sabemos que existen errores aleatorios, pero no sabemos si el resultado sobre la muestra supera o se queda corto con respecto al resultado real.
Existen medidas de control para evitar los errores aleatorios.
-Primera fase (antes de empezar): a mayor número de muestras, menor posibilidad de fallo. Si tiro una moneda un millón de veces, la probabilidad se acercará más al 50%-50% normal, que si la tiró 5 veces. Si de una ciudad de 1000000 de habitantes cogemos solo a 100 habitantes, la probabilidad de error y esa actitud con la realidad será mayor.
Existen fórmulas matemáticas que permiten calcular el número mínimo de muestras para que el porcentaje de error sea X.
-Segunda fase (después del estudio): usando test y cuestionarios decidimos si las diferencias son aleatorias o no
-Tercera fase (después del estudio): como los datos obtenidos no van a coincidir al 100% con la realidad de toda la población. Hago un intervalo, es decir, entre el 30 - 40% de la población …
También llamados sesgos, son errores que desplazan artificialmente los datos del estudio.
A veces estos errores exageran los datos sobre la verdad, otras veces las minimiza.
Afectan a la validez interna del estudio.
Estos sesgos se clasifican en:
-Sesgos de selección: el que se comete al elegir incorrectamente la selección.
-Sesgos de clasificación o información: se cometen a la hora de medir. Si yo quiero medir la obesidad, pero me equivoco al pesar.
-Sesgos de confusión: cuando me empeño en medir únicamente la variable A sobre B, en salud hay muchos factores causales, y si solo me centro en uno mal.
A veces estos errores exageran los datos sobre la verdad, otras veces las minimiza.
Afectan a la validez interna del estudio.
Estos sesgos se clasifican en:
-Sesgos de selección: el que se comete al elegir incorrectamente la selección.
-Sesgos de clasificación o información: se cometen a la hora de medir. Si yo quiero medir la obesidad, pero me equivoco al pesar.
-Sesgos de confusión: cuando me empeño en medir únicamente la variable A sobre B, en salud hay muchos factores causales, y si solo me centro en uno mal.
Validez interna y externa del estudio
Para cerrar un estudio, hay que ver la validez interna y externa de este, así como su precisión y exactitud.
La validez interna es la ausencia o disminución de sesgos (es imposible que haya 0 sesgos siempre habrá alguno), es decir si mido lo mismo dos veces me va a dar prácticamente lo mismo.
La validez externa es la precisión y exactitud del estudio, dicho de otro modo es la capacidad de extrapolar correctamente el estudio a otras poblaciones.
La precisión se define como la fiabilidad y reproducibilidad.
La exactitud es la validez para que una medición mira realmente aquello que deba medir.
La validez interna es la ausencia o disminución de sesgos (es imposible que haya 0 sesgos siempre habrá alguno), es decir si mido lo mismo dos veces me va a dar prácticamente lo mismo.
La validez externa es la precisión y exactitud del estudio, dicho de otro modo es la capacidad de extrapolar correctamente el estudio a otras poblaciones.
La precisión se define como la fiabilidad y reproducibilidad.
La exactitud es la validez para que una medición mira realmente aquello que deba medir.
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