¿cómo Llevar A Cabo Una Investigación En El Campo De La Gestión Y La Innovación?

Escuela Politécnica de Ingeniería de Gijón

¿CÓMO LLEVAR A CABO UNA INVESTIGACIÓN EN EL CAMPO DE LA GESTIÓN Y LA INNOVACIÓN?

PILAR L. GONZÁLEZ TORRE ([email protected]) Departamento de Administración de Empresas Área de Organización de Empresas UNIVERSIDAD DE OVIEDO

INDICE de CONTENIDOS

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• Ingredientes para una investigación exitosa • Revisión de la literatura • Diseño de la investigación • Creación/recogida y tratamiento de datos • Redacción/difusión de los resultados de la investigación

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Ingredientes para una investigación exitosa

• Comienzo ⇒ elegir tema, fijar objetivos y dar los primeros pasos • Revisión literatura ⇒ trabajos previos realizados • Recogida datos ⇒ trabajo de campo • Redacción ⇒ calidad trabajo, estilo redacción, y retroalimentación • Defensa oral ⇒ presentación de resultados en foros públicos (congresos, conferencias) • Publicación

Revisión de la literatura

DEFINICIÓN

• Cuál es el conocimiento existente en un determinado tema Escuela Politécnica de Ingeniería de Gijón

•

Estudios conceptuales y empíricos llevados a cabo en dicho campo

• Descripción de que han hecho previamente otros autores + evaluación crítica de los mismos (identificación lagunas + posibles contribuciones)

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TIPOS SOPORTE INFORMACIÓN

• Tradicional: disponibilidad física del manual o revista • Bases datos electrónicas: – acceso on-line – aumenta oferta textos (al menos, resúmenes) – búsqueda electrónica: Ayuda a seleccionar y decidir que se necesita Reflexionar sobre palabras clave a buscar (AND, OR, NOT) Estudios multidisciplinares: identificación de palabras clave en un único área • Otra información: datos contables o de mercado de las empresas

BÚSQUEDA Y PREPARACIÓN REVISIÓN

1. Libros y artículos con los que se esté familiarizado 2. Explorar potenciales fuentes

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3. Tiempo dedicado •

Más intenso en las etapas iniciales de la investigación

•

Llegado un punto, demasiada información paraliza investigación y no aporta nada nuevo

4. Aprendizaje de las experiencias de otros investigadores

RECURSOS BIBLIOGRÁFICOS

1. LIBROS 2. REVISTAS

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3. TESIS, DISERTACIONES E INVESTIGACIONES EN CURSO •

Qué tesis se han realizado en el campo (contacto autores)

•

Dificultad conocer investigación en curso

4. PUBLICACIONES GUBERNAMENTALES Y DATOS OFICIALES •

Disponibles en bibliotecas

•

INE: www.ine.es

5. CATÁLOGOS DE COMPENDIOS •

Son guías generales de la literatura

6. CONGRESOS Y ARTÍCULOS EN PROGRESO 7. SITIOS WEB •

Vía más usada hoy: Google académico

•

Cuidado fiabilidad datos

•

Gran cantidad información que hay que seleccionar

ORGANIZACIÓN DEL MATERIAL

1. Tarjetas de registro escritas a mano y ordenadas alfabéticamente (en deuso)

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2. B.D. electrónicas •

Comerciales, ya disponibles: MENDELEY

•

Personales, de cada investigador

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PROCESO REVISIÓN

Etapa 1. PLANIFICAR REVISIÓN • Explorar campo de estudio • Establecer protocolo de revisión Etapa 2. IDENTIFICAR Y EVALUAR ESTUDIOS • Llevar a cabo búsqueda sistemática • Evaluar los estudios encontrados Etapa 3. EXTRAER Y SINTETIZAR DATOS • Extracción información • Resumen información Etapa 4. INFORME • Documentar los hallazgos Etapa 5. UTILIZAR HALLAZGOS • Informe de la investigación • Informe de la práctica

EJERCICIO 1 (voluntario)

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Uno de los temas objeto de la asignatura en la innovación tecnológica. Realiza una revisión bibliográfica de los trabajos publicados en revistas científicas sobre el tema desde el año anterior hasta la actualidad. Muestra los trabajos citados como se indica a continuación y en orden alfabético.

¿Cómo citar los artículos? Díaz, A.; P. González y B. González (2010): "Análisis y tendencias en la investigación en el área de logística inversa“, Cuadernos Aragoneses de Economía, vol. 20, no. 1-2, pp. 35-60.

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Diseño de la investigación

¿Unidad de análisis? Entidad que forma parte de la muestra Ejemplos: empresas, individuos, departamentos, etc. ¿Teoría universal o conocimiento local? ¿Teorías y observaciones hechas en un contexto son aplicables a otro? Escuela Politécnica de Ingeniería de Gijón

Generalización (o validez externa) Crítico en diseños experimentales y en procedimientos estadísticos ⇒ buscan producir TEORÍAS UNIVERSALES CONOCIMIENTO LOCAL importante en la investigación en gestión •

Conocimiento particular de los gerentes

•

Comportamiento relativo culturalmente (nacional y organizacional) ¿1º teoría o datos?

Necesidad conocimiento básico del tema para poder trabajar en él Tendencias intermedias actualmente: •

Proceso interactivo de relación entre teoría y datos

•

Observaciones en empresas de algo nuevo, exigen volver a la literatura para ver si ha sido o no estudiado

TIPOS DE DISEÑOS 1. DISEÑO DE EXPERIMENTOS •

Asignación aleatoria de sujetos (grupo experimental sobre el que el investigador actúa)

•

CC. Naturales y médicas

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2. DISEÑO CUASI-EXPERIMENTAL •

Asignación al grupo experimental en base a un criterio

•

Pre-test y post-test (por ejemplo: resultados formación) Grupo experimental

[FORMACIÓN]

t

Grupo de control PRE-TEST •

POST-TEST

Claridad, transparencia y repetitividad

3. DISEÑO DE INVESTIGACIÓN MEDIANTE ENCUESTA 4. ANÁLISIS DE CASOS •

Estudia en profundidad uno, o un nº reducido, de organizaciones, sucesos o individuos, normalmente a lo largo del tiempo

•

Habitual en CC. Sociales

•

No permite generalización

DISEÑO mediante ENCUESTA (TIPOS)

1. FACTUAL SURVEY (investigación de veracidad) •

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• •

Asociada con encuestas de opinión e investigaciones de mercado Implica la recogida de información de distintos grupos de personas 2 vías: cuestionario postal / entrevistas estructuradas

2. INFERENTIAL SURVEY (investigación deductiva) • • •

Establece relaciones entre variables y conceptos (asunciones e hipótesis de partida) Variables: dependientes / independientes o predictores También denominados cross-sectional surveys (implica distintas organizaciones en distintos contextos y estudia cómo otros factores varían en el tiempo)

3. EXPLORATORY SURVEY (investigación exploratoria) Desarrollo de un conjunto universal de principios

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MEDIDAS DE LOS INSTRUMENTOS 1. FIABLIDAD Valora si los instrumentos de medida empleados son estables y exactos Valora cómo el instrumento reproducirá el mismo resultado al volver a ser usado 2. VALIDEZ Mide si los modelos observados para los datos de una muestra se ajustarían a otros contextos o entornos

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Creación/Recogida y Tratamiento de datos

FUENTES DE INFORMACIÓN CUALITATIVA

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1. DESDE LA ORGANIZACIÓN (trabajadores-directivos) •

Puntos de vista, percepciones u opiniones

•

Indidivuales o de grupo

•

Principal método: ENTREVISTAS EN PROFUNDIDAD

2. INFORMACIÒN DISPONIBLE en INFORMES u otros REGISTROS de la ORGANIZACIÓN •

Métodos principales: OBSERVACIÓN PARTICIPATIVA OBSERVACIÓN NO PARTICIPATIVA MÉTODOS VISUALES

3. Recogida mediante MÉTODOS INTERACTIVOS •

Requiere interacción próxima y cercana del entrevistador y una cooperación estrecha con el individuo o el grupo

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¿Cómo estructurar una entrevista? •

Cuestiones clave

•

Reduce complejidad del método

•

Control del tiempo invertido en la entrevista

•

Comprobar que no existe otro método más adecuado Ejemplo: obtención de un nº respuestas determinado de cuestiones muy simples ⇒ CUESTIONARIO

•

Papel entrevistador: INICIADOR y FACILITADOR

TIPOS DE ENTREVISTAS ALTAMENTE ESTRUCTURADAS SEMIESTRUCTURADAS NO ESTRUCTURADAS

Habilidades del Entrevistador •

Debe buscar obtener la verdad

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Entrevistados no sinceros con los motivos que comentan o medias verdades (respuestas esperadas o políticamente correctas) •

Ambigüedad en la interpretación de las respuestas y/o preguntas (habilidad de reconocer lo relevantes y considerar detalles – SABER ESCUCHAR)

•

Ser capaz de interactuar sin interferir

•

Uso adecuado del lenguaje

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•

Conversaciones semi-estructuradas

•

Usadas en investigaciones de mercado y en política

•

Papel entrevistador: MODERADOR (discusiones), iniciador + facilitador

•

Crear situación donde todos los entrevistados se sientan cómodos para expresar sus opiniones e ideas entorno a un tema

•

Lugar neutral

•

Sirve para validar cuestionarios para investigaciones cuantitativas más extensas

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•

Ampliamente usados en investigación social en UK

•

Cualitativo o cuantitativo según la información recogida

•

Útil para la investigación en gestión Aporta a los miembros de la organización un registro de sucesos Información personal de un proceso de investigación que incluye ideas emergentes, resultados, reflexiones del aprendizaje personal, y examen de aptitudes personal Uso para obtener más detalles

•

Ventajas: Método sencillo para obtener información de los trabajadores Obtención de información de distintas personas/fuentes, que puede ser comparada y contrastada simultáneamente Evita la intervención del entrevistador

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•

Subjetivo

•

Difícil de interpretar

•

Facilidad para comunicar situaciones complejas

•

Pocos ejemplos de investigaciones que han usado este método

EJERCICIO 2 (voluntario)

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Uno de los temas objeto de la asignatura en la innovación tecnológica. En el ejercicio 1 se realizó una revisión bibliográfica de los trabajos publicados en revistas científicas sobre el tema desde el año anterior hasta la actualidad. Amplia dicha revisión en el tiempo lo que te parezca conveniente y realiza un borrador de artículo de dicha revisión.

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Redacción/Difusión de los resultados de la investigación

OBJETIVOS

• Comunicar resultados alcanzados • Persuadir investigación seria, importante y creíble • Interesar lectores abordando temas que les preocupan

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ESTRUCTURA DOCUMENTO ÁRTÍCULO 1: 1. Introducción 2. Investigación en el ámbito de la logística inversa 3. Tendencias y oportunidades en la investigación en logística inversa 4. Conclusiones Agradecimientos Referencias bibilográficas

ÁRTÍCULO 2: 1. Introduction 2. Background & theory … 3. Methodology … 4. Results … 5. Discussions & Conclusions … Acknwledgment References

EJERCICIO 3 (obligatorio)

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OPCIÓN A) En grupos de 4 personas, se pondrán en común las revisiones hechas en el ejercicio 2 y se hará una presentación en el aula de las mismas. OPCIÓN B) En grupos de 4 personas, presentación de uno de los trabajos recogidos en la bibliografía de innovación, simulando que ser los autores del mismo y que se presenta en un congreso. En este caso B), se deberá comunicar a la profesora el artículo elegido para su desarrollo para que no coincida con el de otros compañeros. Este trabajo deberá exponerse en las últimas sesiones de PA. Se asignará día a cada grupo una vez hayan comunicado a la profesor en trabajo a realizar.

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Diseño y procedimientos de muestreo

Conjunto completo de entidades que son objeto de la investigación

Subconjunto de dichas entidades que realmente son estudiadas en la investigación Ejemplos: •

Selección de trabajadores de la plantilla de una empresa

•

Selección de empresas que actúan en un mercado específico

Tarea que usa la evidencia de la MUESTRA para extraer conclusiones de la POBLACIÓN

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Diseño y procedimientos de muestreo

Unidad muestral = elemento individual objeto de estudio (la familia, la vivienda, el individuo, la empresa, el trabajador, el cliente, el estudiante, el hogar, etc.)

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Diseño y procedimientos de muestreo

Representatividad de la muestra = garantizar que la muestra presenta las mismas características que la población que se quiere estudiar Se consigue: •

Estableciendo claramente el marco de muestreo: lista de todos los elementos que pueden ser elegidos para formar parte de la población

•

Alcanzar una respuesta válida suficiente por parte de los elegibles: •

Problema de las NO RESPUESTAS: ¿Los que contestan lo hacen igual que lo harían los que no contestan? ⇒ Comparar los que responden rápidamente y los más rezagados

Diseño y procedimientos de muestreo

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Tasa de respuesta = ratio de respuestas obtenidos respecto del total esperado Si la tasa de respuesta es alta, garantiza la representatividad de la muestra Cómo lograrlo: •

Facilitando y acortando la tarea: Cuestionarios cortos Respuestas sencillas

•

Explicar claramente el propósito (apreciarán su valor) ⇒ importancia de su contribución

•

Dar incentivos por formar parte ⇒ encarece investigación y no siempre posible

•

Garantizar confidencialidad y anonimato

•

Enviar recordatorios (personas ocupados, no siempre llegan mejor momento)

Diseño y procedimientos de muestreo

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Precisión de la muestra = cómo de creíble es la muestra Cómo lograrlo: TAMAÑO MUESTRAL (fórmula matemáticas para estimarlo según el tamaño de la población) ⇒ ERROR MUESTRAL: el que se comete al extrapolar los datos de la muestra a toda la población

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Diseño y procedimientos de muestreo

1) Para poblaciones infinitas muy numerosas (más de 100.000 elementos) n = [Z^2·p·(1-p)]/e^2 donde: n = tamaño muestral o de la muestra Z = número de unidades que en la distribución típica normal que nos permite obtener el nivel de confianza deseado (para el 95%, Z=1,96). e = error muestral p = porcentaje de la población que posee la característica de interés: * una muestra piloto * utilizar el caso más desfavorable de p=50%

2) Para poblaciones finitas (menor o igual que 100.000 elementos) n = [Z^2·N·p·(1-p)]/[(N-1)·e^2+Z^2·p·(1-p)] donde: N = tamaño de la población S^2 = varianza poblacional: * estimada mediante una encuesta previa, con una muestra piloto o cualquier otro tipo de estimación subjetiva.

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Diseño y procedimientos de muestreo

Procedimientos de muestreo probabilísticos

Cada elemento de la población tiene una probabilidad conocida de ser elegido para forma parte de la muestra

Procedimientos de muestreo no probabilísticos No existe la misma probabilidad conocida de que cualquier elemento de la población sea elegido para forma parte de la muestra

Muestreo aleatorio simple

Muestreo por conveniencia

Muestreo aleatorio sistemático

Muestreo por juicios o discrecional

Muestreo aleatorio estratificado Muestreo por conglomerados

Muestreo por cuotas En la práctica: COMBINACIÓN

Diseño y procedimientos de muestreo

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Combinación de procedimientos de muestreo •

Muestreo aleatorio estratificado proporcional: para garantizar la presencia de todo tipo de empresas (todo tipo de actividad) de toda la geografía española (todas sus provincias)

•

Muestreo por conveniencia (para facilitar las entrevistas personales)

Diseño y procedimientos de muestreo

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Fuentes de datos cuantitativos

•

Adecuadas para recoger opiniones y comportamientos de un gran nº elementos

POSTALES

PERSONALES

Aprovechando TI

Fuentes de datos cuantitativos

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Procedimientos de medida 5 PRINCIPIOS para el DISEÑO del CUESTIONARIO 1) Cada ítem sólo debe expresar una idea 2) Evitar jergas y coloquialismos (lenguaje formal) 3) Usar expresiones sencillas 4) Evitar el uso de negativas y cuidar la bipolaridad de las escalas de medida Ejemplo: Escala Likert: (1) Desacuerdo – (2) Neutro – (3) Acuerdo 5) Evitar preguntas capciosas (el modo en que se formula la pregunta no puede inducir una determinada respuesta)

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Procedimientos de medida ESCALAS DE MEDIDA

CATEGÓRICAS Asignar un nº a cada categoría de respuesta Escalas nominales Sin orden / El nº sólo identifica una categoría de respuesta Escalas ordinales El nº indica el orden natural de las respuestas

CONTINUAS Tipo particular de escala ordinal Escalas intervalo No contienen el 0

Escalas ratio Contiene el 0

Procedimientos de medida Escuela Politécnica de Ingeniería de Gijón

Tratamiento datos cuantitativos RESUMEN DATOS REPRESENTACIÓN GRÁFICA CONTRASTE HIPÓTESIS SPSS EXCEL …

Tratamiento datos cuantitativos RESUMEN DATOS

Medidas de posición FRECUENCIA ABSOLUTA PORCENTAJE Escuela Politécnica de Ingeniería de Gijón

PORCENTAJE ACUMULADO MEDIA MEDIA RECORTADA MEDIANA MODA

Medidas de dispersión RANGO O RECORRIDO DESVIACIÓN TÍPICA VARIANZA COEFICIENTE DE VARIACIÓN PERCENTILES

Medidas de simetría

Tratamiento datos cuantitativos RESUMEN DATOS

Otras características formales de los descriptivos o medidas resumen

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ROBUSTED Sensibilidad de una medida ante desviaciones de la calidad datos Una medida es robusta si: ante pequeños cambios en muchos datos o grandes errores en muy pocos datos no altera el resultado Medida de posición más robusta: MEDIANA EFICIENCIA Se refiere a cómo una medida resumen captura toda la información relevante contenida en los datos Medida de posición más eficiente: MEDIA (mejor posiciona los datos tratados)

Tratamiento datos cuantitativos REPRESENTACIÓN GRÁFICA

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DIAGRAMAS DE BARRAS 1 barra = 1 categoría respuesta Escalas ordinales

HISTOGRAMAS Gráfico de barras para variables continuas

NUBES DE PUNTOS Un eje para cada una de las 2 variables estudiadas Útil para ver la asociación entre ellas

Tratamiento datos cuantitativos CONTRASTE DE HIPÓTESIS

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Extrapolar a la población resultados basándose en los datos disponibles en la muestra

CASO UNIVARIABLE

CASO MULTIVARIABLE

De cada vez se toma un única variable dependiente

Se consideran muchas variables al mismo tiempo

1. Definir las hipótesis que se desea contrastar en la investigación

Tratamiento datos cuantitativos CONTRASTE DE HIPÓTESIS

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Hypothesis 0: No xiste el efecto mediador de la formación en cada uno de los tres casos analizados

CASO UNIVARIABLE

CASO MULTIVARIABLE

De cada vez se toma un única variable dependiente

Se consideran muchas variables al mismo tiempo

1. Definir las hipótesis que se desea contrastar en la investigación 2. Definir la hipótesis nula (Ho) No suele ser la que el investigador quiere demostrar. Representa la posición contraria, en caso de que no se diera la hipótesis a contrastar Implícitamente con el método de análisis elegido

Tratamiento datos cuantitativos

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CONTRASTE DE HIPÓTESIS

CASO UNIVARIABLE

CASO MULTIVARIABLE

De cada vez se toma un única variable dependiente

Se consideran muchas variables al mismo tiempo

1. Definir las hipótesis que se desea contrastar en la investigación 2. Definir la hipótesis nula (Ho) 3. Definir los descriptivos de las características de interés o de la variables objeto de estudio y su distribución Comparar si los datos siguen una determinada distribución estadística (NORMAL, BINOMAL, …)

Medidas de simetría Pruebas no paramétricas

Tratamiento datos cuantitativos

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CONTRASTE DE HIPÓTESIS

CASO UNIVARIABLE

CASO MULTIVARIABLE

De cada vez se toma un única variable dependiente

Se consideran muchas variables al mismo tiempo

1. Definir las hipótesis que se desea contrastar en la investigación 2. Definir la hipótesis nula (Ho) 3. Definir los descriptivos de las características de interés o de la variables objeto de estudio y su distribución 4. Realizar pruebas estadísticas correspondientes 5. Extraer conclusiones

Tratamiento datos cuantitativos CONTRASTE DE HIPÓTESIS PRUEBAS ESTADÍSTICAS Probar diferencias de una variable entre grupos

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PROPÓSITO

ESCALA DE MEDIDA

CARACTERÍSTICAS DATOS

PRUEBA

Continua

Media

Prueba t

Ordinal

Mediana

Prueba U de MannWhitney

Continua

Media

ANOVA

Ordinal

Mediana

Prueba de Kruskal-Wallce

Comparar 2 grupos

Comparar 3 o más grupos

Probar la asociación entre variables PROPÓSITO Asociación en una tabla de contingencia

Correlación entre variables

ESCALA DE MEDIDA

CARACTERÍSTICAS DATOS

Nominal Categórica / dicotómica

Prueba chi-cuadrado Posicionamiento relativo de 2 variabless

Coeficiente Phi Coeficiente de orrelación de Pearson

Continua Ordinal

PRUEBA

Consistencia del ranking de 2 variables

Coeficiente de correlación de Kendall

Tratamiento datos cuantitativos CONTRASTE DE HIPÓTESIS PRUEBAS ESTADÍSTICAS

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Permiten la investigador introducir muchas variables en un único análisis y valorar la contribución individual de cada variable al conjunto del modelo

MODELOS DE ECUACIONES ESTRUCTURALES MODELOS DE REGRESIÓN …

Tratamiento datos cuantitativos CONTRASTE DE HIPÓTESIS PRUEBAS ESTADÍSTICAS MODELOS DE ECUACIONES ESTRUCTURALES

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Estudian las relaciones CAUSA-EFECTO

Se construyen a partir de las variables observables FIABILIDAD de la ESCALA: depende de la correlación media entre las variables observables ALFA DE CRONBACH (>0,8 aceptable)

Las que podemos medir directamente Las del cuestionario

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PILAR L. GONZÁLEZ TORRE ([email protected]) Departamento de Administración de Empresas Área de Organización de Empresas UNIVERSIDAD DE OVIEDO