etapas principales del proceso de investigación

Juan A. Samaja Toro - ETAPAS PRINCIPALES DEL PROCESO DE INVESTIGACIÓN 1

ETAPAS PRINCIPALES DEL PROCESO DE INVESTIGACIÓN

Juan A. Samaja Toro

I) Exploratoria y formulativa del problema

A) Exploración del Problema B) Formulación del Problema C) Formulación del Marco Teórico de comprensión del Problema

II) Adopción de objetivos A) Decisión sobre el Nivel de Solución B) Explicitación de la concatenación lógica entre los objetivos

III) Adopción de Hipótesis A) Formulación de Hipótesis B) Análisis de la hipótesis

IV) Determinación del Universo V) Operacionalización VI) Elaboración del Plan de Análisis VII) Elaboración de instrumentos VIII) Muestreo IX) Recolección de datos X) Análisis de los datos XI) Formulación de conclusiones

ETAPAS PRINCIPALES DEL PROCESO DE INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA:

Las presentes notas están destinadas a funcionar como “ayuda - memoria” para los estudiantes de la Asignatura “Investigación en Salud” de la Facultad de CC.MM. de la UNAM.

Prof. Juan A. Samaja Toro I ETAPA: Etapa Exploratoria y Formulativa del problema

A. Exploración del Problema:

Tareas: Examen de la Bibliografía adecuada, entrevistas a expertos o especialistas en problemas semejantes o conexos. En general, familiarización con el problema. Se puede entender por problema cualquier obstáculo a un cierto proceso humano (o de cualquier naturaleza que sea) para el cual no se disponga de solución en el conjunto de las conductas preexistentes. Un problema de conocimiento, en cambio, es cualquier tipo de obstáculo que se presente en un cierto proceso humano (cualesquiera su naturaleza) por falta de información acerca de las determinaciones características o cualidades de tales entes, o de las relaciones entre ellos.

Objetivos: Conocer el carácter general del proceso en el que se presenta el problema y confirmar el interés o trascendencia de dicho proceso a fin de justificar el esfuerzo investigativo. B. Formulación del Problema


Tarea: Poner por escrito todas las formas imaginables de interrogación que expresen las maneras como se ha llegado a comprender el problema. Luego de acopiado el mayor número de interrogantes conviene agrupar las preguntas por afinidad y luego resumirlas en unas pocas que expresen de manera depurada el sentido de los grupos de preguntas. Un problema científico se diferencia de un problema de conocimiento cualquiera en que está formulado de una manera depurada el sentido de los grupos de preguntas. Objetivo: Traducir el conocimiento que se ha alcanzado del problema en la exploración mediante una formulación interrogativa que pregunte de manera clara y distinta por la existencia y naturaleza de las unidades de análisis: por cuáles son y qué valores manifiestan las variables y por los sistemas de relaciones de todos los componentes del proceso. C. Formulación del Marco Teórico de Comprensión del Problema: Tarea: Reflexionar sobre las distintas alternativas de conceptualización de las unidades de análisis. Definir de la manera más precisa posible la o las unidades de análisis. Reflexionar sobre las distintas predicaciones que se pueden efectuar de las unidades de análisis y seleccionar aquellas que se adoptarán como características o variables relevantes a la investigación. Reflexionar y expresar todos los presupuestos que hubiesen en cuanto a las relaciones que se presuma que se den entre las variables. En función de esas relaciones, indicar cuáles variables son concebidas como independientes, como dependientes, como intervinientes, o como contextuales. (El examen de los indicadores corresponde a un momento posterior del proceso investigativo, aunque es necesario, en este momento, tener una idea, aunque sea aproximada, de las dificultades que podrán presentar las variables a la hora que tener que operacionalizarlas). Objetivo: Traducir el conocimiento obtenido sobre el proceso al que pertenece el problema, mediante una explicación de sus elementos principales. De ese Marco de Referencia se tomarán los elementos decisivos para la ulterior elaboración del Diseño de Investigación. La Matriz de Datos es el producto manifiesto que debe arrojar la correcta formulación del Marco Teórico. La matriz de datos no es otra que la expresión de las tres partes que constituyen la estructura de los datos de cualquier investigación, a saber:

1 – Unidades de análisis 2 – Variables 3 – Valores de las variables.

La organización en forma de matriz no es obligatoria, pero permite visualizar rápidamente la estructura tripartita de los datos.

Aclaración: Tanto la exploración, como la formulación del problema, como el Marco Referencial, corresponden indudablemente a una única etapa, pero esencialmente los dos primeros no se pueden separar y solo son dos aspectos de una misma actividad).

II. ETAPA: Etapa de elaboración de los objetivos. A- Decisión sobre el nivel de solución:


En este momento se trata de decidir (con vista en los recursos de que se dispone), hasta qué punto puede aspirarse a resolver el problema planteado.

Tarea: Expresar de manera clara y responsable qué nivel de respuestas se está decidido a buscar mediante la investigación para cada una de las preguntas del problema.

Objetivo: Delimitar las aspiraciones a la resolución del problema, de acuerdo con las posibilidades concretas que tiene la investigación. Estos niveles pueden ilustrarse de la siguiente manera:

Niveles de respuesta:

a) Exploración preliminar b) Exploración completa c) Descripción parcial d) Descripción exhaustiva e) Búsqueda de factores causales f) Confirmación de teorías explicativas, etc.

Los objetivos pueden, en consecuencia, variar, según esos niveles de aspiración. Un objetivo puede ser, por ejemplo: “Determinar la incidencia de accidentes laborales en bananeras, según registros de la oficina de Higiene y Seguridad” y otro puede ser: “Identificar los principales factores responsables de la incidencia de accidentes laborales...”, y otro “Demostrar que el régimen de explotación del trabajo (formal, quincenal, a destajo, etc.) es el factor principal en la producción de accidentes laborales”.

B- Explicitación de la concatenación lógica entre los objetivos:

Es frecuente que para cada una de las preguntas que traduce el problema se debe determinar un objetivo, de modo que suele ser habitual que se obtengan varios objetivos: corresponde entonces agrupar los objetivos según que algunos sean condiciones de los otros. Esta clasificación suele ser identificada con términos diferentes: en algunos manuales se habla de Objetivos generales, Objetivos particulares y Objetivos Específicos. En otros se denominan Objetivos finales y Objetivos Intermedios. En otros se habla de Fin, Propósitos y Productos; y es posible encontrar otras denominaciones. Sin embargo, en general, lo que realmente importa es que los objetivos establecidos se agrupen y organicen de manera que respondan a una lógica operativa.

Tarea: Conviene establecer un objetivo o más por cada una de las preguntas del problema y luego determinar cuáles de los objetivos se pueden alcanzar después de logrados otros, y cuáles son, en general independientes. Luego, se las encadena mediante una secuencia condicional:

Para alcanzar X, entonces se necesita Z. Para alcanzar Z, entonces se necesita Y. Por lo tanto, Y es un objetivo intermediario de Z y Z lo es de X.

Objetivo: Identificar con claridad cuáles se consideran objetivos instrumentales o intermediarios (particulares), y cuáles objetivos finales (o generales), en la perspectiva de la investigación. III ETAPA: Etapa de adopción de Hipótesis: A- Formulación de Hipótesis:


Las hipótesis científicas en general son aquellas respuestas aún no confirmadas pero expresamente analizadas y formuladas para orientar la búsqueda de la solución (o soluciones) al problema.

Tarea: Una vez que se tienen las preguntas claramente formuladas y que se ha decidido hasta qué nivel de amplitud y profundidad se está en condiciones de aspirar a contestarla corresponde hacer explícitas la o las respuestas que a la luz de la teoría presupuesta se “presume” o se “conjetura” como verdadera.

El proceso de ideación de las hipótesis es muy complejo y no hay recetas para efectuarlo, pero siempre supone un profundo conocimiento científico y de los hechos previamente establecidos; y de una atenta observación de la congruencia lógica que las hipótesis propuestas guarden con aquellos. Esto significa que la historia no solo debe ser congruente con los juicios que describen los hechos que se desean conocer sino también debe ser congruente con los juicios de las teorías científicas vigentes y con los hechos ya establecidos. En caso contrario, la hipótesis deberá proporcionar una buena teoría y revisar los hechos ya “establecidos” (Para un mejor entendimiento de este tema se debe tener presente que el término hipótesis abarca desde la simple conjetura de quién cometió el crimen en una investigación policial, hasta la Evolución de las especies o la mecánica cuántica.).

Objetivo: Tomar conciencia exacta de los presupuestos que guían la búsqueda de la solución mediante una formulación precisa de la respuesta que se “presume como verdadera” a fin de orientar la identificación de las situaciones que van a comprobar o rectificar dichos “presupuestos”.

Como ejemplo, es evidente que una investigación cuyo objetivo es demostrar que el modo de explotación del trabajo es el responsable principal de la incidencia de accidentes laborales, está implícita la hipótesis siguiente: “ En todo proceso de trabajo, a diferentes factores de impulsión al acto de trabajo, corresponden diferentes grados de exposición al riesgo de padecer accidentes de trabajo”. Solo en la medida en que esta hipótesis se expresa con entera claridad, será posible diseñar experimentos o búsqueda de información pertinente como para comprobar o refutar esta “presunción”.

B- Análisis de la hipótesis:

La formulación clara y distinta de la hipótesis implica que se la ha descompuesto en cada uno de sus elementos, que se entiende claramente cada uno de los términos involucrados y que se sabe con precisión cuál o cuáles son las relaciones que se predican

Tarea: Hacer manifiesto:

Cuál es la unidad de análisis: en el ejemplo, es el proceso de trabajo?, es el trabajador individual?, es el colectivo de trabajo en una empresa dada?.

Cuál es /son la o las variables: en el ejemplo, qué vamos a entender por factor de impulsión: el látigo del capataz esclavista? la necesidad de jornal? la necesidad de aumentar el jornal por trabajo o destajo?, la reactivación de una empresa expropiada a un somocista?

Qué vamos a entender por “exposición al riesgo”: en el ejemplo, el conjunto de los accidentes realmente acaecidos?, la identificación de situaciones de alta probabilidad de ocurrencia de accidentes según experiencias previas?

Objetivo: Poner en claro los términos de la hipótesis a fin de elaborar un plan de análisis de los datos que conduzcan efectivamente a dar una respuesta atingente al problema (esto es que permita confirmar o desconfirmar la hipótesis).


Aclaración: Las etapas comentadas hasta acá suelen ser un “primer gran tramo” del camino de una investigación, y por lo regular conviene elaborar con estos resultados una Primera Redacción del Protocolo de Investigación, para someterlo a la apreciación de las autoridades superiores que dirigen el Proyecto o a personas calificadas que pueden hacer apreciaciones valiosas antes de pasar a mayores precisiones del programa de investigación.

Las etapas siguientes suelen ponerse bajo el título general de Material y Método, y deben dar lugar a un programa de actividades perfectamente definido, en cuanto a tiempo, lugar, recursos, instrumentos, etc.

IV ETAPA: Etapa de la Determinación del Universo: El contexto o proceso en el que aparece el problema es (salvo circunstancias absolutamente excepcionales ) un conjunto que contiene numerosos sino infinitos especímenes o elementos.. En todo caso, la investigación siempre se efectuará sobre uno o algunos de tales elementos de manera que siempre será necesario responder de modo preciso a la siguiente pregunta: ¿Cuál será el conjunto máximo de unidades de análisis para las cuales se estimará como legítima la generación de los resultados obtenidos?

Tarea: Se deberá dar respuesta a la pregunta anterior proponiendo definiciones claras sobre la “comprensión” y “extensión” del conjunto-universo, entendiéndose por “comprensión” al conjunto de características esenciales que debe poseer una unidad de análisis para ser incluída en el Universo; y por “extensión” a la cantidad total de unidades de análisis que quedan incluídas según aquella comprensión. A modo de ejemplo: en una investigación sobre TB en mineros del complejo Cmdte. Francisco Meza Rojas, el universo podría definirse así: “Conjunto de los trabajadores empleados en condemina a la fecha de efectuarse la investigación y que tienen más de un año de antigüedad”. Extensión = Nro. de trabajadores que reúnen esas condiciones.

Objetivo: Determinar con precisión cuál es el conjunto máximo al cual se podrán aplicar los resultados obtenidos en la investigación.

Esta determinación, entre otras cosas, permite confrontar los recursos de los que se dispone con la magnitud del conjunto que se ha dispuesto abarcar y de esa manera decidir si se utilizará una muestra (que se procurará que sea representativa), o se intentará abarcar todo el conjunto preestablecido. Se debe tener presente, sin embargo, que aún si se decide abarcar todo el universo establecido para la investigación, este, a su vez, podrá ser considerado como una muestra de un Universo mayor y generalizar los resultados obtenidos hacia ese nuevo universo. Sin embargo, siempre sigue en pie la pregunta clave: ¿es válido generalizar los resultados obtenidos en el estudio directo de algunas unidades de análisis al resto, aún cuando ellas no han sido investigadas directamente?.

Esta pregunta clave (que permite identificar al conjunto máximo que se asume como universo), exige comprender el concepto de muestra representativa. Decimos de una muestra que es representativa, cuando en ella los valores de las variables se comportan de la misma manera que en el conjunto del universo del cual ha sido tomada. Por ejemplo, en un estudio de pesos y estatura, el promedio, la dispersión, el rango, etc. De los pesos y estaturas conservados en la muestra, se comportan de la misma manera que en el universo. Ahora bien, si se conocen exactamente los valores de las variables en el universo, se puede seleccionar perfectamente bien una muestra que en lo esencial sea representativa. Sin embargo, en las investigaciones científicas, más bien se presenta el problema inverso: no conocemos cómo se comportan las variables del universo y queremos averiguarlo mediante una muestra. ¿Hay alguna manera de averiguar si una muestra es representativa? No. No hay ninguna manera de averiguar el carácter representativo de una muestra, si no se conoce (o puede conocer) directamente el universo.


Sin embargo, mediante la aplicación del cálculo de probabilidades y utilizando modelos matemáticos se puede establecer de manera altamente satisfactoria la probabilidad que una muestra tiene de ser representativa con la condición de que los elementos de la muestra hayan sido seleccionados al azar (que todos hayan tenido la misma posibilidad de resultar escogidos en la muestra). Esto es así porque el comportamiento de los valores de las variables de sucesivas muestras tomadas al azar se distribuyen según tendencias definidas alrededor de los valores muestrales y aplicando modelos matemáticos adecuados se puede obtener la distribución de las probabilidades que muestras de distintos valores tienen de haber sido obtenidas de universos con un valor dado “x”.

En consecuencia, cuando se investiga un universo determinado mediante el estudio de una sola muestra (que ha sido seleccionada rigurosamente al azar), es matemáticamente lícito y a los efectos prácticos muy útil y económico estimar (a partir de conocer el tamaño de la muestra y la amplitud de la variación que se está dispuesto a admitir como “irrelevante”). Que los valores comprendidos en dicho margen de la muestra, tiene una probabilidad definida (según el modelo matemático) de pertenecer a un universo cuyo valor verdadero es el de la muestra. Debe quedar claro, sin embargo, que ni el cálculo de probabilidades ni ningún otro recurso nos autoriza a sostener de manera absoluta que una muestra es representativa. Solo podemos decir que, dados ciertos presupuestos, la muestra tiene una probabilidad “x” de ser representativa. Conocer la probabilidad no es ninguna garantía de estar en lo cierto, ya que la muestra bien podría haber resultado, por puro azar, una muestra cuyos valores estén bastante alejados de los valores del universo y eso no hay manera de saberlo. El único camino será proseguir estudiando más muestras y cada vez más grandes. Entre tanto, a falta de mejor información, la obtenida es legítimamente utilizable. V ETAPA: Etapa de la observación de las variables:

Se llaman variables a todo aquellos que de alguna forma se puede predicar de las unidades de análisis y que presentan variaciones de calidad, de orden, de cantidad, de relación o de modalidad en cada una de las distintas unidades de análisis o en la misma, en distintos momentos.

En algunos textos, las variables son llamadas características, factores o cualidades y se las define como las características o factores básicos a través de los cuales se pretende explorar, describir o explicar el problema.

La variable, en tanto predicaciones de las unidades de análisis que deben someterse a los requisitos de la técnica de investigación, exigen que se señalen para cada una de ellas cuáles serán las condiciones en las que le será adjudicado un valor dado o no.

Tarea: Es necesario para cada variable identificar el o los procedimientos estándares para determinar en cada caso cuál es el valor de la variable. A esta tarea se la denomina Operacionalización de Variables. A cada procedimiento orientado para detectar el valor de la variable en cada unidad de análisis se le llama indicador. Por ejemplo, si la variable es Tuberculosis y se quiere saber si el individuo "X" tiene o no TB, se puede adoptar como procedimiento estándar la bacteriología directa o los Rayos x. Cada uno de estos procedimientos es un indicador que nos permite averiguar cuál es el valor de la variable en cada unidad de análisis; pero como cada uno de estos procedimientos tiene ventajas y desventajas diversas, deberá asumirse la decisión de usar uno u otro o los dos juntos de manera estándar, en todas las unidades de análisis, a fin de que los resultados sean comparables.

La escogencia de los indicadores debe ejecutarse de acuerdo a tres grandes criterios:


1- La sensibilidad del indicador (es decir, la capacidad de detectar la presencia de la variable en mínimas cantidades).

2- La especificidad (es decir la capacidad de reaccionar o detectar solo esa variable y no otro estímulo análogo asociado)

3- El costo (es decir, que resulta relativamente accesible a los recursos de la investigación).

En algunos casos, algunas variables solo son detectables mediante más de un indicador; en ese caso se hace necesario organizar los resultados de todos los indicadores en una síntesis que se llama Indice.

La misma situación se produce cuando una variable resulta compleja, y, en consecuencia, es necesario subdividirla en dos o más subvariables, que se denominan Dimensiones de la Variable. Si a cada dimensión se le detecta mediante un indicador, la variable deberá ser detectada mediante una combinación de indicadores que se denomina Indice.

Aclaración: A partir de la lista de variables escogidas y de sus respectivos indicadores se puede proceder a una primera identificación de las fuentes de información que se deberán emplear; sin embargo, aún no están dados todos los requisitos para poder proceder a solucionar definitivamente ese problema para elaborar los materiales para la recolección de datos. VI ETAPA: Etapa de la Elaboración del Plan de Análisis De acuerdo con las hipótesis (explícitas o no) que se derivan del Marco Teórico corresponde ahora elaborar los procedimientos que se van a usar para reunir la información que se obtenga y qué tipo de confrontaciones entre datos se hará.

Tarea: Se trata de anticipar cuáles serán los esquemas con los que se va a "refundir " y "concentrar" la matriz de datos, a fin de poder manipular los datos y hacerlos susceptibles de un análisis exhaustivo. Así, por ejemplo, será necesario anticipar que se tratará de resumir los datos sobre edad mediante la distribución de frecuencias de la edad, agrupando los valores en intervalos de diez años. Igualmente, deberá anticiparse que se buscará "cruzar" el dato de la edad con la variable (por ejemplo, TB, a fin de observar si las diferencias en la edad determinan diferencias en la TB). En consecuencia, la tarea consiste en anticipar todos los resúmenes que se van a hacer, así como todos los "cruzamientos" de variables. A su vez, deberán adelantarse todas las medidas estadísticas que se van a utilizar para manipular la masa de datos y someterlas a análisis tales como: obtención del Promedio, de la Desviación standard de los Percentiles, de Pruebas de Correlación, de Test de asociación estadística, etc. Se recomienda elaborar las tablas vacías con las que se tratará de refundir la Matriz de Datos, a fin de visualizar claramente qué se va a hacer con cada variable.

Objetivo: Tener muy en claro, desde el comienzo, qué se hará y cómo se utilizará cada uno de los datos que se busca. VII ETAPA: Etapa de la Elaboración del Instrumento: Solamente cuando se ha logrado un conocimiento suficientemente amplio y detallado de cuáles son los datos que se buscan y qué se hará con ellos, recién se está en condiciones de diseñar los instrumentos de recolección, es decir de resolver acerca de los ítems, artículos, preguntas, alternativas, etc. que contendrán las plantillas para consignar datos de registros, las cédulas de encuestas, las guías de entrevistas, los expedientes médicos, las planillas de observaciones, las fichas bibliográficas, etc. Es necesario evitar a toda costa un error muy frecuente que consiste en que el investigador comienza por elaborar, por ejemplo, la cédula de encuesta, sin haber elaborado cabalmente su Plan de análisis. De esa


manera cae en la tentación de hacer las preguntas que se le van ocurriendo por interesantes, pero que luego no sabrá cómo resumir ni cómo utilizar. Es así que se observan innumerables instrumentos de recolección de datos que contienen ítems que nadie sabe para qué fueron incluídos, ni cómo aprovechar.

Tarea: Una vez que se tiene el Plan de análisis completo, es decir:

a- la lista de variables; b- los esquemas de resumen y de cruzamientos que se emplearán;

Entonces corresponde agrupar a las variables e indicadores según la fuente de datos de donde se obtendrá la información. Luego de esta identificación corresponde definir cuáles son los instrumentos más adecuados para llevar a cabo la "mejor exploración" de dicha fuente: la observación, la entrevista, la revisión documental, etc.

Luego se construye cada instrumento elaborando un ítem o un conjunto de ellos para cada una de las variables que se nutrirán de dicha fuente.

Objetivo: Dispone de instrumentos de recolección de datos que estén adecuadamente orientados a obtener y registrar toda la información necesaria y solo ella.

Aclaración: El logro de este objetivo exige la puesta a punto de los instrumentos mediante los ensayos preliminares. VIII ETAPA: Etapa del Muestreo: Se llama muestreo al conjunto de las actividades que es necesario efectuar para identificar con precisión cuáles serán las unidades de análisis sobre las que se buscarán datos.

Tareas: Si se va a seleccionar la muestra siguiendo procedimientos aleatorios, es necesario obtener una identificación suficiente de cada uno de los miembros del Universo, a fin de poder hacer un sorteo al azar.

Esta identificación previa de las Unidades de Análisis del Universo, se denomina esquema del Universo. Debe repararse que si no se conoce el esquema del Universo (o alguna aproximación a él, mediante conglomerados homogéneos), no será posible hacer una selección al azar, y, en consecuencia, no se podrán utilizar modelos matemáticos de la representatividad de la muestra.

En caso de no conocerse el esquema del Universo se pueden utilizar varios procedimientos sustitutos para la obtención de muestras arbitrarias las cuales habrá que analizar en cada caso para apreciar cualitativamente cuan representativas pueden ser, pero no se podrán utilizar legítimamente las inferencias probabilísticas expuestas más arriba.

Tarea: Buscar la mayor información posible sobre le Universo, lograr una identificación preliminar de las unidades de análisis, numerarlas y sortearlas (o emplear algún otro procedimiento aleatorio). De esa manera, obtener la lista completa de las unidades de análisis a las cuales se procederá a aplicarle los instrumentos de recolección de la información.

Si no es posible lograr un esquema del Universo, decidir algún otro procedimiento sustituto para investigar a quiénes se va a investigar. Por ejemplo: a los primeros 500 niños que llegan al puesto de vacunación, o a las primeras 50 viviendas que estén a no más de 50 metros del camino escogido para recorrer, o a todas las embarazadas del mes de mayo registradas en el Centro X, etc.


Objetivo: Proceder a llenar la columna de Unidades de Análisis de la Matriz de datos de la investigación, identificando cada una de ellas

IX ETAPA Etapa de Recolección de los Datos: Debe tenerse presente que un dato es una marca en un cierto registro, y que si no se han empleado las mismas estrategias para buscar la información y registrarla donde corresponde, "nada se ha hecho", y el esfuerzo se pierde irremediablemente.

De manera que la recolección pone en juego todo el esfuerzo realizado hasta ese momento y es, por así decirlo, la clave de todo el esfuerzo de conclusiones que se saquen ulteriormente.

Tareas: Es necesario adiestrar al personal que va a recoger los datos hasta estar razonablemente convencidos de que se comparten los criterios esenciales para la producción del estímulo y el registro de la respuesta. En necesario programar y supervisar el proceso de recolección, así como corregir los datos obtenidos lo más tempranamente posible al momento en que han sido obtenidos, ya que el paso del tiempo torna imposible muchas correcciones de errores que inevitablemente se está expuesto a cometer. Las relaciones lógicas entre los datos y / o entre los procedimientos de obtención empleados, permiten ciertas correcciones sin necesidad de retornar a la fuente. Sin embargo, siempre es necesario hacer explícito los procedimientos efectuados en las correcciones que se efectúen.

Objetivo: Llenar cada una de las casillas de la matriz de datos en las que se cruza una unidad de análisis con una variable, asignándole el valor encontrado en la fuente.

Con el conjunto de los datos recogidos se tiene llena la matriz de datos, aunque aparecerán en algunos puntos de ella algunas lagunas. Por ejemplo, en el Individuo Fulano de Tal puede estar vacía la casilla de la edad, porque en la cédula de la encuesta el dato está ilegible. Una matriz de datos que tiene más del 10% del total de sus casillas vacías (o con la inscripción S/D - sin dato -), es considerada una matriz deficiente para el trabajo investigativo, de modo que para depurar una matriz de datos se necesita echar mano a algunos procedimientos. Por ejemplo, podría reducirse el porcentaje de casillas S/D buscando eliminar aquellas unidades de análisis que tienen el mayor número de S/D, o en su defecto, eliminando de la investigación aquellas variables que hayan manifestado más problemas en su llenado. Es frecuente que con la eliminación de unas pocas unidades de análisis o de una que otra variable logre reducirse la proporción de casillas S/D a niveles tolerables (5% o menos) X ETAPA Etapa del Análisis de los Datos: El análisis de los datos presupone la adecuada traslación de los datos de la matriz a los esquemas y tablas de salida del plan de análisis a fin de hacer posible la observación de las tendencias que ponen de manifiesto los datos y confrontar esas tendencias observadas con las tendencias esperadas según las hipótesis. Antes de realizar los esfuerzos especiales para "interpretar" el por qué se hayan observado resultados distintos a los esperados será preciso hacer uso de pruebas estadísticas a fin de establecer si las diferencias observadas es poco probable que se deban al azar. Solo si con el auxilio de las matemáticas se logra establecer que es poco probable que por azar se hayan dado esos resultados, entonces se justifica el esfuerzo de buscar interpretaciones más complejas o diseñar nuevas pruebas. Cuando las variables que se manejan no permiten utilizar procedimientos matemáticos para estimar la probabilidad de un resultado dado, la forma de suplirlo es mediante la "impresión personal". El "olfato del


investigador" suele ser en muchas oportunidades un instrumento idóneo (aunque no estandarizable) para resolver si un resultado encontrado está poniendo de manifiesto una tendencia desconocida o si solo se ha dado por azar de la muestra escogida.

Tarea: La tarea se trata de comparar los valores esperados con los observados y elaborar hipótesis auxiliares que expliquen aquellas diferencias que sea poco probable que se deban al azar (P.P.A.) XI ETAPA: Etapa de la Formulación de las Conclusiones: Para finalizar corresponde ordenar las conclusiones con el conjunto de argumentos que las legitiman o apoyan para luego "construir" o revisar la teoría que contiene la solución del problema y que ha sido reseñada en el Marco Teórico.

Tarea: Es conveniente enumerar las conclusiones en el orden en que han sido formuladas las preguntas del problema y formular los argumentos que apoyan cada conclusión. Una tarea fundamental de esta etapa es la formulación de nuevas preguntas que la investigación ha ayudado a poner de manifiesto.

En cuanto a la redacción del informe final, esta actividad está sujeta a ciertas formalidades que no es difícil de encontrar y reconocer en las publicaciones científicas y cuya exposición escapa a los propósitos de este esquema.

Objetivo: Organizar y presentar las respuestas encontradas a las preguntas del problema, haciendo explícito si estas respuestas coinciden con las hipótesis o no. Al mismo tiempo se deben formular las nuevas preguntas que la investigación ha dejado planteadas.

etapas principales del proceso de investigación

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