METODOLOGÍA DE INVESTIGACIÓN
AVANZADA, 2ª PARTE
IDEAS ANTERIORES:
-LA TESIS EMOCIONAL
-SKILLS DEL INVESTIGADOR
-TIPOLOGÍA DE MEDIOS DE
DIFUSION: REVISTAS
-REGLAS BÁSICAS PARA PUBLICAR
-TIPOLOGÍA DE TESIS
NUEVAS IDEAS EL CURSO


TIPOLOGÍA DE DATOS
ESTRUCTURA DEL ARTÍCULO-TESIS:




LA REVISIÓN
LAS CITAS
TODOS LOS PUNTOS DE LA ESTRUCTURA
TIPOLOGÍA DE METODOLOGÍAS



MÉTODO DEL CASO
META-ANALYSIS
OTROS: DELPHI, GROUNDED-THEORY…
¿Teorías en mi paper?

Existen diferentes Escuelas de
Pensamiento o Teorías para el
mismo tema: mejor sólo una por
paper!!!! Se puede profundizar más.
HJ Sapienza, Larrañaga, Hervás
Oliver UPO_UPV
3
Citando, y revisando (I)
Se cita por IDEAS, NO POR AUTORES
Ejemplo Malo:
Stoneman (2000) apunta la necesidad de
considerar la temperatura. Similarmente,
Taylor (2002) establece que el factor
temperatura puede modificar….; Richard
(2007) estudia la temperatura como
situación que puede conllevar…..

Citando, y revisando (II)
EJEMPLO BUENO:
Stoneman (2000), Taylor (2002) y
Richard (2007) resaltan la
importancia que puede tener la
variable temperatura en el estudio
de…..
Citando, y revisando (III)
EJEMPLO MALO:
Richard (2004) establece que, tal y como
apunta Mol (1996), la temperatura es
una variable clave….
EJEMPLO BUENO:
Mol (1996) ya mencionaba la temperatura,
factor también estudiado por otros (e.g.,
Richard, 2004)

Citando, y revisando (IV)

MORALEJA:







Se cita la idea original, no quien la menciona,
salvo que este último aporte algo, contradiciéndola
o reforzándola
Las revisiones se hacen PARTIENDO DE LAS
IDEAS ORIGINALES, Y a partir de ahí se van
extendiendo, añadiendo los papers que las utilizan,
reforzándolas,
contradiciéndolas
o
añadiendo
modificaciones
Cada artículo tiene 10-15 referencias básicas o
seminal contributions;
Son las ORIGINALES
Son las CLAVE PARA MI PROCESO DE REVISIÓN Y
FORMACIÓN DE LA TEORÍA
No sulen ser muy recienteS
SON LA ESTRUCTURA O PILARES DE MI EDIFICIO
Tipo de estudios dependiendo de los
“datos”




Longitudinal
Cross-section
Panel
Datos secundarios



Bases datos públicas
Bases datos privadas, acceso público
Datos primarios



Entrevista
Survey (cuestionario)
Laboratorio
HJ Sapienza, Larrañaga, Hervás
Oliver UPO_UPV
8
Tipo de estudios dependiendo de su
“naturaleza” o intenciones



Confirmatorio
Exploratorio
Research paper
Tipos de artículos en mi tesis,
dependiendo de la “metodología”


Research paper: Basado en la
metodología clásica de aplicación
estadística, con teoría, métodos,
resultados, conclusiones, etc. Normalmente
se trabaja con muestras grandes o
representativas, se aplica estadística…
Conceptual paper or literature review: Se
trata de un state-of-the-art, una “revisión
completa de la literatura existente”.
 No suele tener parte práctica (empírica)
 Sirve como primera parte o introducción
de las aplicaciones empíricas.
HJ Sapienza, Larrañaga, Hervás
 EXISTE EL META-STUDY
Oliver UPO_UPV
10
Tipo de artículos en mi tesis,
dependiendo de la “metodología”
Case study:
Suele aplicarse a algo que es difícilmente
desligable de un determinado “contexto”
Sirve como primera parte para abordar un
problem más general, de introducción
Actúa de forma “exploratoria” cuando algún
fenómeno esta incipiente……
 Grounded theory
Parte de la práctica, no de la teoría. De los
datos, se forman teorías. Es el proceso
inverso.

Método del CASO
Investigación del estudio de caso en
la práctica






El investigador tiene un rol como
observador
Muestra pequeña
Tema incipiente, exploratorio
Fenómeno ligado a un contexto
Énfasis en la profundidad del caso,
su conocimiento
Métodos: ambos cuantitativo y
cualitativo
Ventajas y desventajas:

VENTAJAS:




Evita modelizar y “recortar” la realidad
Es rico, variado, profundo, y puede ser
un gran generador de conocimientos,
realidades…
Es más fácil de aplicar, puesto que no
requiere, aparentemente, técnicas
estadísticas
No requiere de grandes muestras
Inconvenientes:



Es altamente relevante en el tema el ser capaz
de JUSTIFICAR por qué un “Case-approach” y
no haber elegido otro tipo de metodología.
Acceso en “profundidad” al fenómeno o datos
El investigador cree que es contar una
“batallita”, por lo que suele:
 Aplicar mal la metodología (ausencia)
 Seguir un proceso erróneo
 Por todo esto, hay gente que lo critica, no
por el método en sí, sino por lo mal que se
aplica y, por ende la poca implicación que
tiene.
Estudios de caso: ¿cuándo
aplicarlos?






Contestar preguntas "cómo" o "por qué"
Fenómeno amplio y complejo
Un fenómeno no se puede estudiar fuera
del contexto en el que ocurre
Encontrar cuestiones relevantes para la
teoría
Fenómeno incipiente, in its infancy…
Para capturar proceso, datos
relacionados con el tiempo
Tipos de Casos (Yin, 2003)
Caso extremo, único, representativo,
típico, revelador (fenómeno previamente
inaccesible) o caso longitudinal.
 Muchos casos formando parte del mismo
fenómeno: de esta manera,
DINÁMICAMENTE, se puede aplicar lo
aprendido en un caso al siguiente y así
sucesivamente.

Criterios mínimos al aplicar un método
del caso:




El/los casos tiene/n información:
archivos, cuestionarios, entrevistas,
observación, tanto cualitativo como
cuantitativos
Definición inicial de la cuestión objeto de
estudio: ¿Qué se busca?
Delimitación de la TEORÍA, existente
hasta la fecha ¿Es válida la actual?
Variables: más variables que
observaciones
ASPECTOS ESENCIALES

VALIDEZ INTERNA: validez lógica teórica
que establece la relación CAUSA Y
EFECTO entre las variables y los
resultados. Es decir, partimos de una
teoría, que predice ciertos
comportamientos, articulados en variables
y que producen efectos.


No es solo una “historieta”
Es un caso a pequeña escala de un proceso de
investigación formal, con teoría, variables,
resultados, en orden lógico siguiendo la teoría.
ASPECTOS ESENCIALES (II)

VALIDEZ DEL CONSTRUCTO:

EL CONSTRUCTO O CONSTRUCTOS
DEBEN PROCEDER DE LA TEORÍA,
ARTICULARSE EN VARIABLES Y SER
VÁLIDOS (VALIDEZ DE CONTENIDO Y
DE FIABILIDAD)
ASPECTOS ESENCIALES (III)
VALIDEZ EXTERNA:
EXTRAPOLACIÓN, NUNCA A
POBLACIONES ENTERAS, PERO SI
SU GENERALIZACIÓN A LA TEORÍA.
A POBLACIONES CON LIMITACIONES
MUCHAS VECES, EL MÉTODO DEL
CASO CONSTRUYE TEORÍA EN SUS
FASES INICIALES.

ASPECTOS ESENCIALES (IV)
FIABILIDAD:
QUE NO EXISTA ERROR ALEATORIA,
QUE OTROS INVESTIGADORES,
CON LOS MISMOS DATOS
RECOGIDOS LLEGUEN A SIMILARES
CONCLUSIONES
GUARDAR COPIAS DE TODO EN UN
CHECK-LIST (ENTREVISTAS,
EVIDENCIAS…)

Habilidades del investigador (Yin,
2003)





Hace buenas preguntas
Es un buen oyente
Se adapta y es flexible
Tiene un conocimiento profundo de
las cuestiones estudiadas
No esta sesgado por nociones
preconcebidas (sensible y responsivo
a evidencias contradictorias )
Bibliografía de Estudios de Caso
Yin, R.K. (2002) Case study research: Design
and Methods (3rd ed.) Sage Publications.
 Eisenhardt, K. M. (1989) Building theories from
case study research. Academy of Management
Review, 14, 4, 532-550.
 Dubé and Paré, G. (2003). Rigor in information
systems positivist case research: Current
practices, trends, and recommendations. MIS
Quarterly, 27, 4, 597-636.

META-ANLYSIS
Meta Analysis: ¿Cómo realizar una
revisión bibliográfica aplicable?

Consiste en sistematizar la
información, codificándola, para que
los papers utilizados en el proceso
de revisión sean, a través de su
codificación, utilizados como una
muestra, lo más cercana a la
población, y tratarla
estadísticamente
Ventajas




Es más publicable
Sus resultados, sistematizados, son más
exactos
Se evidencia relaciones y contingencias
antes no visualizadas
Existen meta-analysis con y sin teoría:


Sin, son la propia revisión téórica,
sistematizada
Con, se plantean unas hipótesis teóricas y,
como si fueran la parte empírica, se aplica el
meta-analysis para contestar a la teoría
¿Cómo?






Delimitar el research gap y constructos
Búsqueda de referencias primarias,
selección, variables, codificación, análisis,
resultados
BÚSQUEDA:
Delimitar artículos por palabras clave o
similares
Delimitar revistas
Delimitar, finalmente, la muestra


Definir VARIABLES, en línea con el
constructo y research gap que se busca
Codificar (las variables ) que son






Resultados
Muestras
Contexto
Metodología utilizada en el paper
Cómo han medido los constructos sobre el que
nosotros buscamos resultados
Resultados de los artículos (elementos de la
muestra)
References para Meta-Analysis








Hunter, John E., and Frank L. Schmidt
1990 Methods of meta-analysis. Newbury
Park, CA: Sage.
Hunter, John E., Frank L. Schmidt, and
Gregg B. Jackson
1982 Meta-analysis: Cumulating
research findings across studies.
Beverly Hills, CA: Sage
Estructura avanzada del artículo/tesis







Abstract
Introducción
Teoría
Métodos/metodología/empírica
Resultados
Discusión
Conclusión
Cuestiones Fundamentales a
Responder





¿En qué conversación debería participar?
¿Quiénes son los conversadores más
importantes?
¿De qué están hablando ahora mismo
esos académicos?
¿Cuáles son las cosas más importantes
que yo puedo añadir a esa conversación?
¿En qué publicaciones es más
RELEVANTE dicha conversación?
A. Título y Abstract



El título y el abstract posicionan el trabajo en una
conversación académica específica, pero a la vez,
intentan atraer una posible mayor audiencia.
Algunos comienzan de forma muy amplia, atrayendo
brevemente lectores no esperados y ciertamente,
perdiendo a muchos que genuinamente estarían
interesados en el objetivo particular (aunque
escondido) del trabajo.
Otros escriben con tantos detalles específicos que es
poco probable que puedan captar a aquellos que
puedan estar interesados en implicaciones más
amplias.
¿Cómo se escribe un abstract?





(a) Propósito, objetivo ¿qué?
(b) Metodología ¿Cómo?
(c) Resultados ¿qué obtengo?
(d) Contribution ¿qué sabemos
ahora que antes no sabiamos?
(f) Implicaciones: ¿qué implica el
saber lo que sabemos ahora?
HJ Sapienza, Larrañaga, Hervás
Oliver UPO_UPV
37
Abstract:


¿Indica originalidad?
Manifiesta claramente:





Lo que hay
Lo que no hay
Lo qué quiero conseguir (dentro de lo
que no hay)
Lo que he conseguido
La importancia (implicación) de haberlo
conseguido
HJ Sapienza, Larrañaga, Hervás
Oliver UPO_UPV
38
Formato del abstract





100 a 200 palabras
Sin conectores
Separa el grano de la paja
Muestra un hilo conductor coherente
Contiene:
 Compelling facts
 Research gap
 resultados
HJ Sapienza, Larrañaga, Hervás
Oliver UPO_UPV
39
Estructura de la introducción
1.
Párrafo para introducir el tema de forma atractiva,
señalando:
1.
2.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
Fuentes originales agrupadas por IDEAS (no autores)
Research gap.
Motivación del estudio------¿por qué es importante el
trabajo?
Definición de los conceptos claves. Definición de los
constructos
Preguntas de investigación.
Marco teórico, ideas, o escuela de pensamiento con el que
pretendes responder esas preguntas.
Contribuciones esperadas------¿qué es nuevo en el
trabajo?
Resumen de la estructura de las siguientes secciones del
trabajo.
Primer párrafo del artículo
¿A quiénes les estoy hablando?
¿Cuáles son sus intereses?
¿Qué saben por ahora?
¿Qué puedo ofrecerles?
¿Cómo puedo atraer su atención?
Teoría






Ordenada por ideas
Citando los seminales
Constructos claros y delimitados,
definidos
A ser posible, una o como mucho 2
escuelas de pensamiento
LA teoría me dice lo que sabemos y lo que
no de un tema en concreto. Es por lo
tanto mi punto de partida.
Puede ser descriptiva o predictiva.
Construyendo hipótesis:ERRORES





Sospeche del sentido común: lo que
parece obvio no siempre lo es después de
estudiar el problema
Poca teoría: faltan constructos o parte
de la teoría para estudiar un fenómeno
Tautología: Circularidad de pensamiento
o razonamiento
Endogeneidad: confundir causa/efecto
Reduccionismo: agregar demasiado la
medición de ciertos factores, sin tener en
cuenta a niveles inferiores otros efectos
HJ Sapienza, Larrañaga, Hervás
Oliver UPO_UPV
44
Metodología/Métodos



Muestra. Población
Métodos y técnicas
Variables



Conectadas con la teoría
Sacadas de la literatura (validez contenido)
Variables:
 Nomenclatura
 Definición
 Codificación
 Autores que las utilizan
Resultados


Resultados de los tests o métodos
aplicados.
Sólo se pone lo que aparece en las
tablas


“En la tabla X observamos que la
variable “V1” es significativa (p<0.01)
y su coeficiente es 2.3
No poner tablas sin decir nada de
ellas.
Resultados

Como mínimo.

Tabla de descriptivos
Media, dev.stat., min, max,
 Correlaciones de las variables
 Resultados del test principal

Discusión



Aquí se confrontan los resultados con lo que
decían las hipótesis o lo que esperabamos
Se discute por qué se cumple o por qué no se
cumple. A veces los estudios de referencia
(seminales) no son directamente comparables
porque la muestra, el contexto, etc. puede ser
diferente.
Hay que indicar si el resultado:



-cumple la hipótesis
-que literatura confirma
-qué literatura contradice
Conclusiones




Primero: el research gap
Párrafo que describé cómo lo hemos
hecho
Hipótesis aceptadas o no
Conclusiones:





Nuestra contribución
Nuestra contribución en relación a la teoría:
hasta qué punto se aporta evidencia que
contradice o ratifica lo que sabíamos
Implicaciones: para 3 niveles
Limitaciones
Investigación futura.
MUESTRAS Y MUESTREO
CONCEPTOS BÁSICOS
-MUESTRA: conjunto reducido de individuos o
elementos de una población, escogidos para
obtener información sobre los mismos y
generalizarla al resto de la población
-POBLACIÓN: todos y cada uno de los individuos o
elementos de los cuales se quiere tener una
información
-ERROR SISTEMÁTICO: o de muestreo, es el
asociado a la difernecia entre un estimador
concreto de una muestra y el parámetro calculado
en la población
PLANIFICACIÓN DE LA OBTENCIÓN DE LA MUESTRA
Fuente:
Investigación de
Mercados
Miquel et al.
(1997:140) capítulo
7
Tipos de muestreo


Aleatorio
Estratificado (afijaciones)
-Afijación simple: consiste en el reparto
a partes iguales de la muestra entre los
diversos estratos conocidos
-Afijación proporcional: consiste en el
reparto proporcional de la muestra entre los
distintos estratos, en base al número de
efectivos de cada uno de los mismos (así se
mantiene
constante
el
coeficiente
de
elevación)


Por conglomerados
otros
CÁLCULO DEL TAMAÑO MUESTRAL
TABLA DE MUESTRAS EN FUNCIÓN DEL ERROR Y LA
POBLACIÓN
Fuente: Miquel
et al.
(1997:151)
CÁLCULO DE LA MUESTRA
Fuente: Miquel et al.
(1997:150)
Descargar

muestra