Arias Galicia (1991) considera que “en investigación no es suficiente visualizar un problema, es necesario plantearlo adecuadamente”. Los especialistas en investigación enfatizan en la necesidad de un buen planteamiento del problema; para ellos, si esto se logra, la mitad del problema se ha solucionado.

• Contar lo que está pasando en relación con una situación.

• Narrar los hechos que caracterizan esa situación.

• Narrar los antecedentes de la situación de estudio.

• Precisar la naturaleza y las dimensiones del mismo, en detalle y con precisión.

• Ambientar todas las características que enmarcan el problema.

• Incluir y mostrar los hechos, las relaciones y las explicaciones que sean importantes en la caracterización del problema.

Una adecuada formulación de un problema de investigación implica elaborar dos niveles de preguntas: Generales y Específicas.

La elección del tipo de investigación depende de:

• El objetivo del estudio del problema de investigación.

• Las hipótesis.

• La concepción epistemológica y filosófica de la persona o del equipo investigador.

• El marco filosófico-antropológico (opcional).

• El marco teórico.

• Otros marcos (legal, histórico, etcétera).

En algunos casos debe considerarse, además, el marco legal.

Tipos de variables:

• Independiente: Se denomina variable independiente a todo aquel aspecto, hecho, situación, rasgo, etcétera, que se considera como la “causa de” en una relación entre variables.

• Dependiente: Se conoce como variable dependiente al “resultado” o “efecto” producido por la acción de la variable independiente.

• Interviniente: Las variables intervinientes son todos aquellos aspectos, hechos y situaciones del medio ambiente, las características del sujeto/objeto de la investigación, el método de investigación, etcétera, que están presentes o “intervienen”.

Una vez identificadas las variables objeto del estudio, es necesario conceptuarlas y operacionalizarlas:

• Conceptuar una variable quiere decir definirla, para clarificar qué se entiende por ella.

• Operacionalizar una variable significa traducir la variable a indicadores, es decir, traducir los conceptos hipotéticos a unidades de medición.

En la siguiente publicación se desarrollará brevemente el tema, definiendo o profundizando más, en términos que sean de interés para nuestra investigación.

https://www.esup.edu.pe/wp-content/uploads/2020/12/2.%20Hernandez,%20Fernandez%20y%20Baptista-Metodolog%C3%ADa%20Investigacion%20Cientifica%206ta%20ed.pdf

El autor expone que para el método cuantitativo, es posible encontrar diferentes clasificaciones de los diseños a utilizar, Sampieri adopta la siguiente clasificación:

• Investigación experimental.

• Investigación no experimental.

La primera puede dividirse de acuerdo con las clásicas categorías de Campbell y Stanley (1966) en: preexperimentos, experimentos “puros” y cuasiexperimentos (también mencionados en Bernal). La investigación no experimental la subdivide en diseños transversales y diseños longitudinales.

A continuación haremos mención de definiciones y aspectos relevantes para entender este tipo de diseño de investigación:

Una investigación no experimental, es aquella que se realiza sin la manipulación deliberada de variables y en los que solo se observan los fenómenos en su ambiente natural para analizarlos.

Características:

• Es sistemática.

• Es empírica.

• No manipula las variables independientes.

¿Cuáles son los tipos de diseños no experimentales?

• Transeccionales (Transversales).

• Longitudinales.

Los diseños de investigación transeccional o transversal recolectan datos en un solo momento, en un tiempo único. Su propósito es describir variables y analizar su incidencia e interrelación en un momento dado. Es como “tomar una fotografía” de algo que sucede.

A su vez, los diseños transeccionales se dividen en tres: exploratorios, descriptivos y correlacionales-causales.

Diseños transeccionales correlacionales-causales: Describen relaciones entre dos o más categorías, conceptos o variables en un momento determinado, ya sea en términos correlacionales, o en función de la relación causa-efecto.

Por lo tanto, los diseños correlacionales-causales pueden limitarse a establecer relaciones entre variables sin precisar sentido de causalidad o pretender analizar relaciones causales. Cuando se limitan a relaciones no causales, se fundamentan en planteamientos e hipótesis correlacionales.

(Nota del grupo: Para nuestra investigación, utilizaremos el término "Diseño transversal correlacional simple" para hacer referencia a ese tipo de correlación en el que no se pretende analizar relaciones causales, debido a que nuestro tipo de investigación e hipótesis no lo requieren.)

Los estudios de investigación de pregrado y de posgrado, en el campo de las ciencias económicas y administrativas, en general son de carácter práctico.

Para definir de manera adecuada a nuestra población, debe realizarse a partir de los siguientes términos: alcance, tiempo, elementos y unidades de muestreo.

Pasos para definir una muestra:

1. Definir la población.

2. Identificar el marco muestral.

3. Determinar el tamaño de la muestra.

4. Elegir un procedimiento de muestreo.

5. Seleccionar la muestra.

Este debe estimarse siguiendo los criterios que ofrece la estadística, y por ello hay que conocer algunas técnicas o métodos de muestreo.

• El método de muestreo utilizado para estimar el tamaño de una muestra depende del: tipo de investigación, de las hipótesis y del diseño de investigación que se ha elegido.

• Los métodos más usados son: diseños probabilísticos y no probabilísticos, diseños por atributos y por variables.

• Muestreo aleatorio simple (MAS): se utiliza cuando en el conjunto de una población, cualquiera de los sujetos tiene la variable o variables objeto de la medición.

• Muestreo estratificado: se usa cuando la población es muy diversa debido a una variable relacionada con lo que se quiere medir. Para obtener mejores resultados, se divide la población en grupos o estratos según esa variable antes de tomar la muestra.

Este método tiende a generalizar y normaliza y resultados.

Una investigación cuantitativa utiliza diversos instrumentos y técnicas para la recolección de información, nosotras utilizaremos los siguientes:

• Encuesta: fundamentada en un cuestionario que se prepara con el propósito de obtener información de las personas.

• Pruebas estadísticas: estas pruebas te permiten evaluar si las relaciones o patrones que encuentras en tus datos son reales y no aleatorios.

En el informe final hay que mostrar este procedimiento mediante la descripción de los resultados de la investigación.

• Chi cuadrado: es una prueba estadística que permite probar si más de dos proporciones de población pueden considerarse iguales; o, en otras palabras, permite probar si esas proporciones no presentan diferencias significativas.

• Análisis de regresión y correlación: es un método estadístico utilizado para calcular la relación entre dos o más variables y su grado de relación.

  • Análisis de regresión lineal

El análisis de resultados consiste en interpretar los hallazgos relacionados con el problema de investigación, los objetivos propuestos, la hipótesis y/o preguntas formuladas, y las teorías o presupuestos planteados en el marco teórico, con la finalidad de evaluar si confirman las teorías o no, y se generan debates con la teoría ya existente.

En el documento del anteproyecto se debe mencionar cómo se harán el análisis y la discusión de los resultados, en tanto que en el documento del informe final hay que mostrar el análisis que se hizo de los resultados de la investigación y la discusión a que dieron lugar los resultados, al contrastarlos o relacionarlos con la información presentada en el marco teórico que fundamenta la investigación.

• La inclusión de conclusiones generales respecto a los resultados del trabajo de campo como del marco teórico elaborado para fundamentar el estudio o investigación realizada.

• La inclusión de conclusiones específicas en función del problema de investigación, los objetivos específicos planteados en el anteproyecto y la hipótesis cuando la haya. Al respecto, las conclusiones deben mostrar los aspectos sobresalientes de los resultados del trabajo de campo y de su relación con los contenidos del marco teórico.