Guía Cuantitativa Upn 2018

GUÍA DE INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA PARA ESTUDIOS CUANTITATIVOS 2018

Autor: Ronald W. Castillo Blanco

ÍNDICE DE CONTENIDOS I. INTRODUCCIÓN .......................................................................................................... 1 II. CONSIDERACIONES PREVIAS ................................................................................ 2 2.1. Propósito de la investigación e investigación cuantitativa¡Error! definido.

Marcador

no

2.2. Sobre la relevancia del tema de investigación .............. ¡Error! Marcador no definido. 2.3. Relación, correlación y efecto ...................................... ¡Error! Marcador no definido. 2.4. Variables extrañas y de control .................................... ¡Error! Marcador no definido. 2.5. Establecimiento de relaciones causales en estudios descriptivos¡Error! Marcador no definido. 2.6. Métodos estadísticos para el análisis de datos .............. ¡Error! Marcador no definido. 2.7. Sobre las fuentes que se usarán para la elaboración de tesis con enfoque cuantitativo .................................................................................. ¡Error! Marcador no definido. 2.8. Material de consulta de aspectos de la redacción y presentación de resultados ...¡Error! Marcador no definido. 2.9. Recomendaciones para la redacción ............................. ¡Error! Marcador no definido. III. PARTES DE LA TESIS ........................................................................................... 122 3.1. El título ....................................................................... ¡Error! Marcador no definido.2 3.2. El resumen .................................................................... ¡Error! Marcador no definido. 3.3. Planteamiento del problema ......................................... ¡Error! Marcador no definido. 3.4. La pregunta de investigación ...................................... ¡Error! Marcador no definido.6 3.5. Objetivos de investigación ......................................... ¡Error! Marcador no definido.6 3.6. Marco teórico ................................................................ ¡Error! Marcador no definido. Consideración para la elaboración de los antecedentes de la investigación .. ¡Error! Marcador no definido. La hipótesis de investigación .................................... ¡Error! Marcador no definido. 3.7. Metodología .................................................................. ¡Error! Marcador no definido. Descripción de la muestra....................................... ¡Error! Marcador no definido.2 Descripción de instrumentos ................................... ¡Error! Marcador no definido.4 Procedimiento de recolección de datos .................. ¡Error! Marcador no definido.6 Procedimiento para el análisis de datos ................. ¡Error! Marcador no definido.6 3.8. Resultados................................................................... ¡Error! Marcador no definido.7

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II

3.9. Discusión ...................................................................................................................... 30 3.10. Lista de referencias ..................................................................................................... 32 3.11. Anexos ...................................................................... 3¡Error! Marcador no definido. IV. Referencias………………………………………………………………...............¡E rror! Marcador no definido.

ÍNDICE DE TABLAS

Tabla 1: Correlaciones de Pearson de las variables de estudio (N=390) ..............................29 Tabla 2: Índices de bondad de ajuste de tres modelos alternativos ......................................29 Tabla 3: Descriptivos y análisis inferencial del efecto de la intervención del programa LUDIMATE en las dimensiones de pensamiento lógico .....................................................30

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III

ÍNDICE DE FIGURAS

Figura 1. Diagrama de interacción para los grupos definidos por áreas laborales .................5 Figura 2. Diagrama path de un modelo de regresiones estructurales......................................8 Figura 3. Diagrama path de un modelo de path analysis........................................................8 Figura 4. Diagrama path de un modelo de regresiones múltiples............................................9 Figura 5. Modelo estructural hipotetizado para las relaciones entre las dimensiones de ansiedad de apego, autocompasión y apreciación del propio cuerpo.....................................21

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IV

GUÍA DE INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA PARA ESTUDIOS CUANTITATIVOS 2018

I. INTRODUCCIÓN La presente guía se orienta a dar un conjunto de recomendaciones para la elaboración de tesis de pregrado. El principal precepto es que los resultados de los aportes y trabajo de los estudiantes en las tesis elaboradas estarán hábiles a concluir en el último paso del método científico, es decir, la comunicación y difusión de hallazgos. Esto último se hace mediante publicaciones en revistas con sistema de revisión por pares. Las indicaciones y sugerencias para las secciones de las tesis se orientarán a aproximarlas a la perspectiva de estas publicaciones.

Son distintos los marcos metodológicos con los que se puede proceder según el enfoque de investigación. En la presente guía se considera el enfoque de investigación cuantitativo, es decir, hipotético-deductivo. Así, se parte de una coherente y revisada teoría en el que están contenidos y definidos los constructos o variables. Luego se identifica o propone un modelo de relación de variables que son llevados a contrastación empírica. Sobre esta metodología se enfatiza en el presente documento.

Se espera que los siguientes lineamientos contribuyan a orientar los procedimientos en cuanto a la elaboración y presentación de tesis con marco metodológico cuantitativo en los estudiantes de la Universidad Privada del Norte (UPN).

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II. CONSIDERACIONES PREVIAS 2.1. Propósito de la investigación e investigación cuantitativa

Es importante ubicar el lugar de la investigación cuantitativa (hipotéticodeductiva) entre los distintos alcances que pueden tener los estudios. Para ello, consideraremos los siguientes tres principales propósitos de investigación: exploratorio, cuando se está en un campo nuevo o con un pequeño conocimiento en los que los conceptos no se encuentra bien definidos; descriptivo, cuando se tiene un conocimiento moderado acerca de nuevos conceptos o contenidos; y explicativo (del inglés: explanatory), cuando se tiene un sólido conocimiento de cómo los conceptos o variables se relacionan entre ellos, pero se desea explicar la naturaleza de estas relaciones de manera más consistente (Brown y EedenMoorefield, 2018).

Entonces, según la naturaleza y las demandas de un estudio cuantitativo, la investigación cuantitativa correspondería a la de una con propósito explicativo. Un ejemplo de esto podría ser una investigación que tiene como objetivo explicar cuál de las variables de la participación en clase (participación cooperativa, participación autónoma, etcétera) y logro académico (capacidad numérica, capacidad verbal, etcétera) predicen mejor el éxito el ajuste emocional de escolares de estudiantes de educación secundaria. Es importante resaltar que una investigación no es cuantitativa por utilizar herramientas cuantitativas (métodos o softwares estadísticos), sino por desarrollarse en una lógica hipotético-deductiva.

2.2. Sobre la relevancia del tema de investigación

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En un tema de investigación es importante tener originalidad, relevancia y factibilidad. Los dos primeros aspectos pueden ser obtenidos mediante el estudio de variables o de grupos de individuos no estudiados antes. Sin embargo, es sustancial considerar que, en la investigación cuantitativa, un lugar importante y necesario para nuestro contexto lo ocupan los estudios en los que se repliquen investigaciones previas. Estos últimos estudios contribuirán a sistematizaciones objetivas (metaanálisis). Entonces, también, se remarca la relevancia de los estudios de replicación, siempre que estos tengan un desarrollado y sólido énfasis en los aspectos teóricos, la metodología y el análisis de los resultados.

2.3. Relación, correlación y efecto

Es importante hacer distinción entre los conceptos de relación, correlación y efecto. La relación expresa una correspondencia biunívoca entre dos conjuntos de datos. Es decir, dos variables están relacionadas si, para un elemento del conjunto de datos de una primera variable, le corresponde un elemento del conjunto de la segunda.

Dos o más variables pueden estar relacionadas de varias formas. Un tipo especial de relación es cuando esta es lineal, es decir, una correlación. Debe tenerse en cuenta que una correlación es una covarianza estandarizada, por lo que en algunas referencias se pueden encontrar la mención a estos estudios como estudios de covarianza.

En ciencias sociales, el usual análisis estadístico se hace bajo el modelo lineal general, en el que se asume y aproxima que las relaciones entre las variables y

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constructos es lineal. Es así como, aunque en artículos o tesis se haga referencia a la relación entre variables, en verdad se está haciendo referencia a un tipo de relación lineal en el que las variables se están correlacionando o están en relaciones lineales causales entre ellas.

En el estudio de dos o más variables, aunque empíricamente se obtenga coeficientes de correlación entre estas, con base a argumentos y una sólida revisión del marco teórico, se puede establecer relaciones de explicativas o de causalidad entre estos constructos. Es decir, se establecerán que las variables pueden ser dependientes e independientes entre ellas. Así, se puede establecer que X es una variable independiente y que la dependiente es Y, o podemos expresar que X tiene un efecto sobre Y. Debe notarse aquí que efecto hace indicación a una relación de causalidad o explicativa.

A base de lo anterior se pueden encontrar estudios en revistas de corriente principal en el que los títulos de los artículos refieren un análisis de efecto entre variables, siendo estos estudios no experimentales. Debe tenerse en cuenta que las variables de estudio pueden considerarse como variables dependientes o independientes, no solo en estudios experimentales, sino, también, en estudios no experimentales en los que la teoría permita hacer consideración de estas relaciones como causales.

2.4. Variables extrañas y de control

Identificados las variables dependientes o independientes, el investigador podría identificar otras variables que podrían estar influenciando sobre las variables de

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interés. Por ejemplo, establecida la relación entre las variables de liderazgo directivo y desempeño laboral, se puede identificar una tercera variable, variable extraña, que podría ser el área laboral. Esto porque se puede hipotetizar que la relación entre liderazgo directivo y desempeño laboral no muestra la misma tendencia en trabajadores que son del área de producción o el área de innovación y desarrollo.

Identificada esta tercera variable (variable moderadora), se pueden realizar una de las siguientes tres opciones: a) hacer el control de esta mediante los criterios de inclusión y exclusión, así se consideraría solo uno de estos grupos en la investigación, b) hacer presentación y análisis por separado de ambos grupos y representarlos en gráficos de interacción como los de la figura 1, c) hacer un análisis de invarianza de la medición (modelamiento de ecuaciones estructurales) para evaluar si la estructura de la relación entre las variables de estudio se mantiene invariante entre los grupos identificados.

Desempeño laboral

40

30

20

Área de producción

10

Área de Innovación y desarrollo

0 0

10

20

30

40

50

Liderazgo directivo

Figura 1. Diagrama de interacción para los grupos definidos por áreas laborales

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Procedimentalmente, manteniendo una variable de control constante, se podría evaluar si la relación entre las variables dependiente e independiente en realidad existe. Usualmente a las variables demográficas como género, grupo etario, ocupación, etcétera, se las considera como variables de control.

2.5. Establecimiento de relaciones causales en estudios descriptivos

Para establecer relaciones de causa-efecto entre las variables de estudio, se deben de considerar algunos criterios: precedencia temporal y la no presencia de otras alternativas de explicación. De lo anterior, y por su diseño, es que la investigación experimental ha sido el paradigma en cuanto al establecimiento y la verificación de las relaciones de causa y efecto entre variables.

Sin embargo, el establecimiento de relaciones causales puede darse también en estudios descriptivos. Debe hacerse la precisión que se usa la expresión de ‘descriptivo’ como sinónimo de ‘no experimental’. Tómese en cuenta que, desde la perspectiva del diseño de investigación, un estudio descriptivo (no experimental) corresponde a un estudio transversal, en que la toma de datos se hace en un solo tiempo, a diferencia de los estudios longitudinales, y no se da intervención o modificación sobre las variables independientes.

¿Cómo adquieren estos estudios descriptivos el carácter de explicativo? Como mencionamos, las principales características que colocan al experimento como la norma de los estudios causales es la precedencia temporal y el control experimental. En los estudios descriptivos, la precedencia temporal se justifica mediante una sólida base teórica, mientras que el control experimental se logra a

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partir del control estadístico (Batista y Coenders, 2000). Lo que analíticamente se puede aproximar mediante el empleo de las correlaciones parciales y de restricciones en los modelos.

2.6. Métodos estadísticos para el análisis de datos

Dada la naturaleza de la investigación cuantitativa, en que se contrastan empíricamente modelos de relación de variables, serán necesarios metodologías estadísticas orientadas a este análisis. Estas metodologías corresponden al análisis multivariado.

La principal herramienta de análisis multivariado corresponde al modelamiento de ecuaciones estructurales (SEM, por sus siglas en inglés). Esta es una familia de técnicas multivariadas que permiten obtener una medida o evaluación del ajuste del modelo propuesto y las estimaciones de las relaciones que tienen las variables entre sí, además de la proporción de variabilidad explicada en las variables dependientes a partir del modelo. Un aspecto importante de esta metodología es el uso de diagramas path o (diagramas de ruta), en los que se puede visualizar el modelo teórico a evaluar y las distintas relaciones que se hipotetizan sobre las variables de estudio.

Para el análisis de relación de variables, la metodología SEM ofrece dos tipos de análisis: a) el modelamiento de regresiones estructurales, en que en el modelo se establecen relaciones explicativas entre las variables hipotetizadas o constructos, simbolizadas por círculo u óvalos, como en la figura 2, y b) el path analysis, en

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que las relaciones hipotetizadas se realizan directamente con las variables observadas, simbolizados en rectángulos, como en la figura 3.

Una ventaja importante que tiene esta metodología es la posibilidad de establecer relaciones más complejas entre las variables, además de obtener resultados simultáneos sobre la relación o efecto que van teniendo entre ellas. También permite estimar una medida del error de medición, los que en los diagramas path se visualizan como pequeñas circunferencias.

Figura 2. Diagrama path de un modelo de regresiones estructurales

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Figura 3. Diagrama path de un modelo de path analysis

Es importante subrayar que las regresiones múltiples corresponden a un caso particular y simplificado de SEM. Esto por las limitaciones en cuanto al posible único arreglo estructural que ella tiene. Es decir, variables dependientes correlacionadas y con efecto directo sobre una única variable dependiente, tal como se observa en la figura 4.

Figura 4. Diagrama path de un modelo de regresiones múltiples

Una aplicación más simplificada y limitada corresponde a los estudios en que se expresan la correlación entre dos variables. Este tipo de estudios se debe implementar con precaución, dado que, a pesar de su constante y prolongada implementación en nuestro contexto, no se estila a realizar en el ámbito de la comunidad científica actual. Se sugiere, entonces, la investigación desde tres variables de estudio. Se podría tener el caso de que el estudiante solo considere

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dos constructos de estudio. Esto se podría considerar si su estudio implica un modelo formado por las dimensiones de estas variables.

2.7. Sobre las fuentes que se usarán para la elaboración de tesis con enfoque cuantitativo

Dado lo central que tiene la teoría en la investigación de relación de variables, se espera que las fuentes usadas para las tesis de investigación posean el rigor y la consistencia de desarrollos ya previos realizados en el ámbito de la comunidad científica. Esto con respecto a las teorías revisadas y los antecedentes de investigación citados. Entonces, las referencias deben corresponder a solo artículos en revistas que incluyan procesos de revisión por pares y libros de temáticas científicas de editoriales académicas.

El estudiante podrá encontrar amplio y consistente material base para su investigación si busca no solo en español, sino, muy importante, en inglés. La producción y diálogo de la comunidad académica se va dando principalmente en este idioma. Por ello, se espera que el trabajo de tesis incluya un número apreciable de referencias en este idioma.

Finalmente, deben evitarse el uso de tesis como material de referencia. Se debe tomar en cuenta que si un autor pretende someter su trabajo de tesis a la comunidad científica (último paso del método científico), esta se debió publicar como artículo en alguna revista con procesos de revisión por pares.

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2.8. Material de consulta de aspectos de la redacción y presentación de resultados

Un importante material de consulta es el Manual de Publicaciones de la American Psychological Association (American Psychological Association, 2010), en el que se recomienda hacer seguimiento y lectura cuidadosa de los apartados de «Cómo escribir con claridad y precisión», «Aspectos prácticos de estilo», «Visualización de resultados» y «Citación de fuentes». Es necesario hacer la advertencia que una lectura cuidadosa de este manual hará dar cuenta al lector de algunas imprecisiones e incluso contradicciones en aspectos menores de detalle o de traducción. Luego, se recomienda consultar la versión original del manual en el idioma inglés.

Para elaborar tablas, se recomienda el texto de Nicol y Pexman (2010). Ahí hay ejemplos de tablas necesarias para la presentación de resultados de investigación de relación de variables. El estudiante puede también guiarse de tablas elaboradas en artículos de revistas de corriente principal, entre las que se recomienda revisar las de la editorial de la American Psychological Association (APA). Además, para la presentación de figuras, se recomienda el texto de Nicol y Pexman (2010).

2.9. Recomendaciones para la redacción

Hay que redactar con claridad, concisión y precisión. Las sugerencias se encuentran en los manuales de redacción científica. A continuación, se listan algunos criterios a tomar en cuenta:

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• Evitar hacer transcripciones literales, a menos que sean estrictamente necesarias. En la expresión de investigación cuantitativa, las ideas, hallazgos o conclusiones de las fuentes que se toman de otros trabajos deben parafrasearse. • Evitar oraciones con más de 30 palabras, salvo que sean estrictamente necesarias. Es importante, además, ser concisos en las expresiones, darle oportunidad al lector de hacer las correspondientes pausas en su lectura. • Evitar adjetivos y adverbios de cantidad cuando estos implican imprecisión en el enunciado. Por ejemplo, la expresión: «Desde hace mucho tiempo se ha venido haciendo investigación sobre burnout», debería ser reemplazado por: «El burnout tuvo sus primeros estudios en la década de 1960 con los aportes iniciales de Freundenberger (1974)». • Evitar la redundancia y favorecer la concisión.

III. PARTES DE LA TESIS

3.1. El título

El título es parte importante de la comunicación con los lectores de la investigación. Este debe contener información relevante, pero a la vez debe ser conciso. Así, en el título se deben mencionar las variables de estudio, además de la relación que existe entre ellas (efecto, mediación, moderación, etcétera). La mención de la población de estudio es opcional.

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Como ejemplos de títulos de publicaciones en revistas incluidas en la base de datos de Scopus tenemos a «Autocompasión como un mediador entre la ansiedad de apego y la apreciación del cuerpo: un modelo exploratorio» (Raque-Bogdan, Piontkowski, Hui, Ziemer y Garriott, 2016), «Estrés y recursos personales en enfermería: un estudio transversal de burnout y engagement» (Garrosa, MorenoJiménez, Rodríguez-Muñoz y Rodríguez-Carvajal, 2011), «Recursos socialescognitivos de bienestar: diferenciando los roles de estilos de afrontamiento, soporte social e inteligencia emocional» (Zeidner, Matthews y Shemesh, 2016) y «Los efectos del compromiso laboral y la autoeficacia en la iniciativa personal y el desempeño» (Lisbona, Palaci, Salanova y Frese, 2018). Estas publicaciones corresponden a revistas Q1 y Q2 en Scopus. Además, notamos que en ellas se enuncian tres o más variables.

Estos ejemplos permiten visualizar que el título no es una estructura rígida. Sin embargo, esta permite dar cuenta, principalmente, de las variables de estudio y de la relación que tienen entre ellas.

3.2. El resumen

Parte muy importante de la investigación. Aquí se deben expresar los aspectos más importantes de la investigación, de tal forma que el lector tenga un panorama objetivo de los aspectos del estudio. Los asuntos que en esta se deben expresar se listan a continuación:

1) Una información breve de base.

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2) El objetivo principal de investigación.

3) Descripción breve de la muestra de estudio.

4) Mención de los instrumentos usados.

5) Los resultados más importantes del estudio.

6) Una expresión de conclusión o recomendación.

El aspecto 1) puede resultar en opcional si su inclusión no aporta mayor significación o identidad al objeto de investigación descrito en el resumen. Como aspectos de formato a considerar, el resumen debe ser redactado en un solo párrafo y una extensión no mayor a 350 palabras.

3.3. Planteamiento del problema

Si tuviéramos que hacer un símil entre el planteamiento del problema que se redacta en una tesis y el lugar que esta tendría en un artículo científico, este sería la introducción. De la misma forma, el desarrollo del planteamiento del problema se hace también de lo general a lo específico, concluyendo en unos objetivos de investigación que deriven en un problema de investigación. Este desarrollo y esta argumentación deben ser lógico y preciso.

El planteamiento del problema puede ser estructurado en las cinco principales partes siguientes:

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1. Contextualización y ubicación del campo y ámbito de estudio de la investigación, a la vez que se va resaltando la importancia de este.

2. Enunciación de aspectos más específicos de un problema, presentando o contraponiendo anteriores contribuciones o las teorías desde las que se lo ha tratado.

3. Expresión que indique la necesidad de mayor investigación a partir de la identificación de un vacío o un espacio por aumentar en conocimiento.

4. Presentación y expresión de los objetivos de la investigación.

Debe notarse que estos puntos expresan de manera concisa la ruta del planteamiento del problema. A estos pueden agregarse aspectos o vertientes complementarias, siempre que se mantenga la lógica de los enunciados en la presentación de las ideas.

A continuación, se listan un conjunto de recomendaciones para la elaboración de esta primera parte de la tesis: • Es importante el uso de referencias que permitan dar sustento a los enunciados y expresiones que se vayan presentando. • Cada uno de los bloques arriba mencionados pueden ir en uno o varios párrafos. • Debe recordarse que un párrafo busca presentar o desarrollar un tópico. Un párrafo necesariamente debe contener tres o más oraciones. • Un aspecto de redacción importante es que las oraciones dentro del párrafo busquen ser claras y concisas. Las oraciones no deben tener una extensión

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innecesaria, por lo que se enfatiza en utilizar de forma pertinente los signos de puntuación. Debe buscarse reducirse el uso del signo de punto y coma «;» y usar el punto «.», a menos que sea necesario.

3.4. La pregunta de investigación

De la pregunta de investigación devendrá el objetivo, por lo que la primera deberá alinearse a los objetivos redactados. Por ejemplo, de la pregunta de investigación: «¿Serán la ansiedad de apego por los compañeros y la ansiedad de apego romántico mediadoras de la relación entre la ansiedad de apego maternal y la autocompasión?», se tendría el objetivo: «Determinar si la ansiedad de apego por los compañeros y la ansiedad de apego romántico son mediadoras de la relación entre la ansiedad de apego maternal y la autocompasión». Las preguntas de investigación pueden también redactarse en tiempo presente.

3.5. Objetivos de investigación

Debe tenerse en cuenta que los objetivos de investigación al enmarcarlos en una investigación cuantitativa deben orientarse hacia el abordaje del contraste de las hipótesis de investigación. Entonces, dado que las hipótesis de investigación versan sobre la relación entre variables, los objetivos deben de hacerse en orientación hacia estas. Algunos aspectos por considerar con respecto a los objetivos de investigación enmarcados en una investigación cuantitativa de relación de variables son los siguientes:

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• El objetivo de investigación deberán orientarse a lo que será la hipótesis de investigación. Por ejemplo, para la hipótesis: «La ansiedad de apego maternal está positivamente asociado con la ansiedad de apego por los compañeros y la ansiedad de apego romántico», se podría expresar el siguiente objetivo: «Determinar si la ansiedad de apego maternal está...» o «Determinar el grado en que la ansiedad de apego maternal está». • El enunciado del objetivo de investigación inicia con un verbo en infinitivo, para el que se debe tener en cuenta la naturaleza y alcances de la investigación. Por ejemplo, no debería iniciarse un objetivo de investigación con los verbos de «demostrar», «descubrir», entre otros. No es factible que en un estudio de naturaleza cuantitativa se hagan «demostraciones», como con los teoremas en matemáticas, o se hagan «descubrimientos». En la perspectiva de la precisión y simpleza en la enunciación, se recomienda utilizar el verbo «determinar». De ser necesario un verbo se puede repetir en varios objetivos. • No se recomienda dividir el objetivo u objetivos en «objetivos general o específico». De hacerse, el objetivo general se podría considerar solo de un valor enunciativo en caso no sea factible la evaluación de su hipótesis correspondiente.

3.6. Marco teórico

Aquí se expresan las bases y antecedentes que son sustento para la derivación de la hipótesis de investigación.

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A continuación, se listan algunos aspectos por considerar al elaborar las bases teóricas de la investigación:

1. Debe recordarse que «un marco teórico no es un resumen» y menos «un estado del arte o estado de la cuestión» sobre un tema de interés. El marco teórico es preciso en proveer al lector de las fuentes y lo que se deriva de ellas en cuanto a los constructos de estudio y las relaciones que se pueden expresar o derivar de ellas con orientación hacia la hipótesis de investigación.

2. Debe hacerse expresión de las definiciones o contenidos que serán parte del desarrollo del documento de investigación.

3. La redacción principalmente debe hacerse en prosa. Por ello, deben evitarse viñetas o numeraciones.

4. Cuando los constructos de estudio no corresponden a una misma teoría, en las bases teóricas, se debe justificar por qué se consideran estas variables en un mismo modelo. Es decir, se debe argumentar que los constructos de estudio corresponden a teorías compatibles y, así, justificar el modelo o las hipótesis planteadas.

Consideración para la elaboración de los antecedentes de la investigación

1. Los antecedentes deben redactarse en el formato de un resumen. Es decir, indicando el autor, el objetivo de la investigación, la descripción de los participantes, la metodología y los resultados. Estos últimos deben ser solo aquellos que guarden relación con el objetivo de investigación propio.

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2. Cada antecedente debe redactarse en un solo párrafo.

3. Sobre el número mínimo de antecedentes, no existe un número o criterio mínimo. Sin embargo, es esperable que sean numerosos dado que la investigación al ser cuantitativa supone que se dispone de un cuerpo teórico desarrollado y estudiado mediante otras publicaciones previas.

4. Puede suceder que no se encuentren antecedentes con objetivos exactamente iguales a los planteados. En esa situación se pueden ir considerando estudios en los que se trabaje algunas de las variables de estudio y otros constructos similares. Así, con argumentos de convergencia, se puede ir considerando estos otros estudios. Téngase en cuenta que esta situación de no antecedentes se debió prever al hacer la elección del tema de investigación.

5. Cuando se citan fuentes, solo debe incluirse el apellido y el año de publicación (por ejemplo, Tello y Marsano, 2016). No incluir el título del artículo o la institución en que se haya realizado la investigación.

6. El tesista debe priorizar los antecedentes encontrados en publicaciones que hayan tenido revisión por pares. Es decir, artículos en revistas con factor de impacto.

La hipótesis de investigación

Es importante tomar en cuenta que una hipótesis, desde un enfoque de investigación cuantitativo, es una expresión articulada y precisa sobre la relación

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de varias variables. La hipótesis de investigación, en este tipo de estudios, es de objeto y atención central.

Las hipótesis de investigación devienen de las bases teóricas y de los antecedentes. Además, corresponden a un determinado foco de investigación por parte del investigador que ya fue argumentando en el planteamiento del problema. En la mayoría de los casos será importante ejemplificar las relaciones que tienen las variables, vía las hipótesis de investigación, en un diagrama como en el de la figura 5. En esta se visualiza el modelo planteado por el autor sobre relación de cinco variables, en que tres corresponden a la dimensión de un mismo constructo.

Como ejemplo del estudio anterior (Raque-Bogdan y otros, 2016), listaremos sus hipótesis de investigación:

Hipótesis 1: La ansiedad de apego maternal está positivamente asociado con la ansiedad de apego por los compañeros y la ansiedad de apego romántico.

Hipótesis 2: La ansiedad de apego por los compañeros y la ansiedad de apego romántico están asociados con la autocompasión.

Hipótesis 3: La autocompasión está positivamente relacionado con la apreciación del cuerpo.

Hipótesis 4: La ansiedad de apego por los compañeros y la ansiedad de apego romántico son mediadoras de la relación entre la ansiedad de apego maternal y la autocompasión.

Hipótesis 5: La autocompasión media la relación entre la ansiedad de apego por los compañeros y la ansiedad de apego romántico.

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Del anterior ejemplo se pueden hacer los siguientes apuntes: • Las hipótesis de investigación expresan la relación entre las variables de estudio. Estas pueden ser directas, de mediación (efectos indirectos) o, como no se tiene en el anterior ejemplo, de moderación (interacción) y de causa común. • Las hipótesis se expresan de forma concisa. No es necesario colocar los aspectos de proveniencia o temporal de la unidad de análisis. • No es necesario hacer divisiones entre hipótesis general o específicas. Solo se tienen hipótesis de investigación y su número depende del foco planteado en el planteamiento del problema y de los alcances que el marco teórico lo permiten.

Figura 5. Modelo estructural hipotetizado para las relaciones entre las dimensiones de ansiedad de apego, autocompasión y apreciación del propio cuerpo.

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3.7. Metodología

En la metodología se describe cómo se abordó la investigación. El objetivo primario de la metodología es dar una concisa y transparente descripción de los procedimientos que el investigador usa, de tal forma que otro investigador pueda seguir esos mismos pasos y replicar el estudio (Baldwin, 2018).

Descripción de la muestra

El principal foco por considerarse es el de una descripción clara, precisa y detallada de los participantes, sujetos o individuos del estudio. Esta descripción debe realizarse en similitud a las descripciones que se tienen en las revistas de corriente principal en su apartado de participantes. A continuación, se listan algunos aspectos por tomar en cuenta cuando se redacte la descripción de la muestra.

1. No se deben citar autores para justificar o definir el tipo de muestreo. Esto se da por sobreentendido.

2. Debe tomarse en cuenta que los términos de población y muestra no necesariamente implican el uso o la sujeción a un método de inferencia estadística. La población refiere a un grupo de estudio e interés con una determinada característica y la muestra indica los sujetos de esta población que participan en la investigación.

3. Debe tenerse en cuenta que una investigación va representando una mayor contribución en la medida en que la muestra sea numerosa, representativa o de

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difícil acceso. No existen reglas para la determinación de un mínimo de participantes. Sin embargo, el criterio es «entre más, mejor». A lo anterior deben considerarse tener muestras de similar o mayor tamaño, o complementarios a los estudios previos.

4. De los puntos 2 y 3 se desprende que, por ejemplo, si el investigador tuviera disposición para su estudio a un centro educativo, entonces debe estudiar al mayor grupo posible. Evitar la práctica de determinar tamaños de muestra con fórmulas. Más bien, para aumentar la relevancia de su estudio, el investigador quizá pueda gestionar el acceso a otros centros educativos.

5. Debe revisar y seguir el estilo de las revistas de corriente principal en cuanto a la elaboración del apartado de descripción de la muestra. Por lo tanto, evitar el uso de la fórmula de Cochrane (1977) o las de potencia estadística. Esto último por su no objetividad evidenciada tras un análisis detenido de lógica de los procedimientos de significancia estadística.

Sobre la técnica para realizar el muestreo, se debe tener en cuenta que, aunque la perspectiva deseable es la realización de un muestreo aleatorio. Este usualmente no es posible desarrollarlo en investigaciones en que la unidad de análisis son personas. Por ello, aunque su muestreo no sea aleatorio, el estudiante debe buscar que este sea representativo. Con este término se hace referencia a que la selección de los participantes debe evitar sesgos que distorsionen la interpretación de los resultados para con un determinado constructo. Por ejemplo, en un estudio en que estén implicadas las variables de rendimiento académico, participación estudiantil y emprendimiento, para que la muestra sea representativa, se deberían considerar

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entre los participantes no solo a aquellos que asisten a la biblioteca, dada la accesibilidad de estos, sino a la comunidad académica en general.

Lo anterior se hace bien en consideración en las publicaciones de corriente principal o de alto impacto. Por ello, las directivas en estas publicaciones indican hacer una descripción precisa de la muestra y del procedimiento para la recolección de esta. Así, la investigación cobrará relevancia para el lector en la medida de la amplitud y representatividad de los sujetos de estudio. También debe tenerse en cuenta, nuevamente, que no existe un valor de cantidad mínima de participantes. Es una realidad que existen poblaciones de difícil acceso. Entonces, el número mínimo por considerar para el estudio estará en función de los antecedentes y de en qué medida el número de participantes en el estudio representa una aproximación, replicación o nueva contribución en comparación con esos estudios previos.

Descripción de instrumentos

Es importante que la descripción de instrumentos se realice de manera precisa presentando información de sus propiedades psicométricas. Su importancia radica que su uso implica la operacionalización de los constructos de interés. • La redacción deben hacerse en un solo párrafo, conteniendo la información del autor, año, nombre del instrumento, dimensiones que lo forman. Esto también incluye el nivel de escalamiento, descripción de las opciones de respuesta, forma de aplicación, forma de cálculo de las puntuaciones final o totales. En la extensión que va permitiendo el formato de tesis, pueden irse colocando descripción puntual

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y breve de los antecedentes en cuanto a estudios de discusión de las propiedades psicométricas del instrumento. Finalmente, deben colocarse los resultados de la última referencia en cuanto a análisis de sus propiedades psicométricas. • Los instrumentos pueden tener ficha técnica o no. Recordemos que esta es una descripción del instrumento realizada en el ámbito de un manejo editorial. Es más, la mayoría de las investigaciones utilizan instrumentos desarrollados en el ámbito de investigación y que, por tanto, no tienen ficha técnica. • Con respecto a las mediciones de los instrumentos, lo que se requiere de estos es que las mediciones en el grupo de estudio tengan variabilidad. Es decir, que las puntuaciones reflejen a los sujetos con niveles bajo y alto en el rasgo o aspecto que se esté analizando. Debe procurarse que las puntuaciones no estén afectadas por sesgos en la aplicación o sesgo en el instrumento. • No son necesarios los baremos, pues los resultados serán los mismos de trabajarlos tanto con las puntuaciones directas como con las puntuaciones transformadas. Esto por la propiedad de que los coeficientes de regresión estandarizados o los coeficientes de correlación son invariantes a las transformaciones lineales en las puntuaciones de una variable.

Las

transformaciones lineales son el procedimiento usual para la construcción de las puntuaciones equivalente en los baremos. Téngase en cuenta que para evaluar las correlaciones es importante la variabilidad en las puntuaciones. • Es opcional la realización y presentación de resultados de evidencia de validez como aspecto previo al análisis de relación de variables. El objetivo de la investigación se encuentra alrededor de la evaluación de la hipótesis de

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investigación. Así, se espera que el investigador haya hecho especial énfasis en contar con instrumentos con revisiones previas y consistentes de las propiedades psicométricas de los mismos.

Procedimiento de recolección de datos

En este apartado se describe el contexto o los contextos en que realizó la toma de datos, los procedimientos de cómo se hizo la recolección de la información y los acuerdos o pagos que se pudieron hacer con los participantes. Esto permite ubicar al lector sobre las circunstancias de la aplicación tanto para su valoración como para posteriores estudios de replicación.

Procedimiento para el análisis de datos

Este apartado consiste en la descripción de los procedimientos estadísticos usados para el análisis de resultados. Inicialmente se hace descripción de los procedimientos realizados para el análisis exploratorio de datos para la detección de valores extremos o outliers, enunciando el número de casos descartados. Alternativamente, se hace breve mención de los estadísticos descriptivos usados. De ser necesarios, se comenta también los supuestos implicados en su elección.

Posteriormente, se listan los procedimientos para la obtención de resultados, los supuestos implicados, las convenciones consideradas, así como el software usado

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para estos análisis. En el siguiente párrafo mostraremos un ejemplo de esta parte del procedimiento en un análisis con la metodología de modelamiento de ecuaciones estructurales.

El análisis del ajuste del modelo propuesto se realizó mediante el modelamiento de ecuaciones estructurales con la librería Lavaan de R (versión 0.5-22), usándose el estimador WLSMV (mínimos cuadrados ponderados con media y varianza ajustadas). La elección de este estimador se basa en la robustez de los procedimientos para la estimación de parámetros del modelo en situaciones de no normalidad y de escala ordinal de las variables analizadas (Kline, 2015; Lei y Wu, 2012). La evaluación del ajuste del modelo se realizó con el índice de ajuste comparativo (CFI), la raíz residual estandarizada cuadrática media (SRMR), y el error cuadrático medio de aproximación (RMSEA). Se interpretan los valores ≥ 90 en CFI como evidencia favorable de ajuste al modelo (Bentler, 1990), así como de ≤.08 en SRMR y RMSEA (MacCallum, Browne y Sugawara, 1996). Para el análisis de confiabilidad, se calculó el coeficiente de consistencia omega de McDonald. Este coeficiente es una alternativa ante las limitaciones ampliamente discutidas del coeficiente alfa (Cho, 2016; Sijtsma, 2009).

3.8. Resultados

Para la presentación de resultados, debe tenerse en cuenta:

1. En esta sección se presentan los resultados directamente relacionados con los objetivos de investigación. Es importante considerarlo, para evitar el presentar cálculos innecesarios.

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2. La descripción de estos resultados en esta sección es objetiva y directa. Los comentarios, contraste o discusión de estos hallazgos se realizan en la sección posterior de discusión de resultados.

3. Deben seguirse las indicaciones del capítulo 5 del Manual de Publicaciones de la American Psychological Association (American Psychological Association, 2010). En ese apartado, se muestra de manera formal y detallada las pautas generales para elaboración tablas y figuras, la presentación de resultados estadísticos, así como la notación de estos. También deben revisarse los textos de Nicol y Pexman para la elaboración de tablas (2010b) y figuras (2010a).

4. De solo realizarse análisis de correlación o de comparaciones de grupo, estos deben ser presentados valorando los tamaños del efecto. Los resultados de significancia estadística (valor p, t de Student, Anova, etcétera) son más parte de una tradición que de una técnica objetiva para analizar los fenómenos. Así, estos resultados de significancia estadística (nótese que la expresión correcta es significancia estadística y no significancia) pueden ser colocados. Sin embargo, la interpretación de los resultados se debe basar únicamente en tamaños del efecto.

5. Para los estudios de relación de varias variables, es importante mostrar la tabla de correlaciones correspondiente (siempre que por el número de variables se justifique el uso de tablas). Las tablas de correlaciones pueden contener información descriptiva como la media, la desviación estándar e, incluso, la consistencia interna (colocado en la diagonal de la matriz de correlaciones). Esta matriz debería colocarse al inicio de la descripción de resultados en caso el estudio corresponda a uno de modelamiento de ecuaciones estructurales. Como ejemplo tenemos la tabla 1.

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Tabla 1. Correlaciones de Pearson de las variables de estudio (N = 390) Mediciones

1

1. Autoeficacia

-

2

3

4

2. Compromiso laboral

.13

-

3. Iniciativa personal

.37

.35

-

4. Desempeño laboral

.23

.24

.19

-

M

4.10

4.11

3.85

3.39

DE

0.58

1.12

0.63

0.57

Nota: Todas las correlaciones son estadísticamente significativas p < .05.

6. Los resultados estadísticos, en primera instancia, deben y podrían ser expresados en un párrafo de texto, si se evalúa uno o dos modelos. En segunda instancia, y para expresar un conjunto de más de dos resultados interconectados, se utilizan tablas. A continuación, como ejemplo, en la tabla 2 se compara el resultado de modelamiento de ecuaciones estructurales de tres modelos llevados a comparación.

Tabla 2. Índices de bondad de ajuste de tres modelos alternativos 2(N=512)

gl

2/gl

CFI

RMSEA

AIC

1

250.41*

146

1.72

.93

.035

34.15

2

204.75*

129

1.59

.94

.030

25.16

3

226.30*

131

1.73

.94

.033

30.94

Modelo

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7. En el resultado de un estudio experimental, es importante reportar e interpretar los tamaños del efecto. En la tabla 3, por ejemplo, se muestran los resultados de las diferencias en tres variables de grupos pre- y postest en un estudio experimental. Nótese la última columna, en que se hace expresión de los tamaños del efecto correspondientes.

Tabla 3. Descriptivos y análisis inferencial del efecto de la intervención del programa Ludimate en las dimensiones de pensamiento lógico

Mediciones Resolución de problemas

Pretest M (DE) 23.1 (3.2)

Postest M (DE) 32.3 (4.9)

t(29) 11.69

p <.001

d 2.22

Cálculo y numeración

20.2 (2.3)

20.5 (3.5)

0.58

.284

0.10

Habilidades matemáticas

19.2 (3.1)

20.3 (2.8)

2.12

.022

0.37

8. En cuando al número de decimales, deben colocarse los necesarios para facilitar una lectura fluida de los resultados, pero en coherencia de la naturaleza de la variable medida. Así, por ejemplo, podemos tener tres participantes con CI de 100, 101 y 103. Sería incorrecto expresar el promedio como 101.333, pues estaríamos teniendo una falsa impresión de precisión en el orden de las milésimas. Este resultado bien podría expresarse como M = 101.3.

3.9. Discusión

A continuación, se muestran los aspectos a ser incluidos en la discusión. Aunque no todos ellos tendrían que mostrarse en detalle en el documento final, es

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importante considerarlos desde la elaboración de las primeras versiones de borrador (Cargill y O’Connor, 2009)

1. Una referencia al propósito, objetivo o hipótesis de investigación, o un resumen de la principal actividad del estudio.

2. Una revisión de los hallazgos en orden de importancia. Se debe considerar si estos le dan soporte a las hipótesis de investigación y si estos están en acuerdo con los hallazgos realizados por otros investigadores.

3. Explicación de los hallazgos o especulaciones que se pueden hacer sobre las mismas. Ambas con el soporte de relevantes referencias.

4. Expresión de las limitaciones de la investigación que limitan la extensión en el que los hallazgos pueden ser generalizados más allá de las condiciones planteadas en el estudio.

5. Expresión de las implicaciones de la investigación. Es decir, el significado de los resultados en el contexto del campo de estudio.

6. Recomendaciones para futuras investigaciones o aplicaciones prácticas.

Es importante mencionar que la discusión debe estar conectada con el planteamiento del problema y el marco teórico. Así, no es necesario que toda la literatura referida en la discusión esté incluida en estos dos últimos apartados. Además, en la discusión es importante ir haciendo llamado a las referencias de estas secciones previas para ir contrastando los resultados, pero teniendo cuidado de no repetir la información innecesariamente.

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3.10. Lista de referencias

El principal criterio para la elaboración de la lista de referencias es que cada referencia necesariamente haya sido citada en alguna parte del documento. Para ello, recomendamos el uso de algún aplicativo que permita un manejo versátil de la documentación utilizada en la redacción de la investigación. Se recomienda el empleo del software Mendeley. Este tiene un plugin que se puede agregar al procesador de texto de Microsoft Word, el cual es útil para hacer las citas de fuentes a lo largo del documento y, posteriormente, generar la lista de referencias de manera automática y en formato APA. En segunda instancia, se podría recomendar también el uso de la opción de referencias de Microsoft Word para la administración de fuentes. Sin embargo, a diferencia del anterior software, la incorporación de la información de cada registro es manual.

3.11. Anexos

Aquí se deben colocar los materiales complementarios que no se pueden colocar a lo largo del documento, pero que han sido parte de la investigación y que resulta necesaria su inclusión. Por ejemplo, los instrumentos aplicados, las sintaxis de algún procedimiento estadístico, el detalle de la deducción de fórmula usada y que sea necesaria su explicación, etcétera. Debe evitarse colocarse en esta sección resultados o tablas estadísticas.

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CAPÍTULO IV. REFERENCIAS

American Psychological Association. (2010). Manual de Publicaciones de la American Psychological Association. Washington D. C.: American Psychological Association.

Baldwin, S. A. (2018). Writing your psychology research paper. Washington D. C.: American Psychological Association. https://doi.org/10.1037/0000045-000

Batista, J. y Coenders, G. (2000). Modelos de ecuaciones estructurales. Madrid: La Muralla.

Brown, J. y Eeden-Moorefield, B. (2018). Designing and proposing your research project. Washington D. C.: American Psychological Association. Cargill, M. y O’Connor, P. (2009). Writing scientific research articles. Nueva York: John Wiley & Sons.

Cochran, W. G. (1977). Sampling techniques. Nueva York: John Wiley & Sons.

Garrosa, E., Moreno-Jiménez, B., Rodríguez-Muñoz, A. y Rodríguez-Carvajal, R. (2011). Role stress and personal resources in nursing: A cross-sectional study of burnout and engagement. International Journal of Nursing Studies, 48(4), 479489. https://doi.org/10.1016/j.ijnurstu.2010.08.004

Lisbona, A., Palaci, F., Salanova, M. y Frese, M. (2018). The effects of work engagement and self-efficacy on personal initiative and performance. Psicothema, 30(1), 89-96. https://doi.org/10.7334/psicothema2016.245

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Nicol, A. A. M. y Pexman, P. M. (2010a). Displaying your findings: A practical guide for creating figures, posters, and presentations. Washington D. C.: American Psychological Association.

Nicol, A. A. M. y Pexman, P. M. (2010b). Presenting your findings: A practical guide for creating tables. (APA, Ed.) (6th ed.). Washington D. C.: American Psychological Association. https://doi.org/10.3946/kjme.2012.24.2.169

Raque-Bogdan, T. L., Piontkowski, S., Hui, K., Ziemer, K. S. y Garriott, P. O. (2016). Self-compassion as a mediator between attachment anxiety and body appreciation:

An

exploratory

model.

Body

Image,

19,

28-36.

https://doi.org/10.1016/j.bodyim.2016.08.001

Zeidner, M., Matthews, G. y Shemesh, D. O. (2016). Cognitive-Social Sources of Wellbeing: Differentiating the Roles of Coping Style, Social Support and Emotional Intelligence. Journal of Happiness Studies, 17(6), 2481-2501. https://doi.org/10.1007/s10902-015-9703-z

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