domingo, 4 de mayo de 2014

Practica 4 – Aplicación de diferentes modalidades de diseño de una investigación a un tema de interés seleccionado por el alumnado.


Practica 4 – Aplicación de diferentes modalidades de diseño de una investigación a un tema de interés seleccionado por el alumnado.

Antes de empezar vamos a ver algunos conceptos relacionados como:
o   Diseño de la investigación son pasos a seguir que marca la normativa para estudiar un fenómeno. Los diseños de investigación, son procedimientos específicos que se aplican en un método general a un objeto de estudio concreto. En un estudio una de las decisiones más importantes es la selección del tipo de estudio a realizar.
o   Tipos de diseño de investigación – es un esquema general que da unidad, coherencia y sentido práctico a la investigación.

·         Diseño Transversal. Se utiliza cuando la investigación es centrada:
a.       En analizar el nivel de una o varias variables en un momento dado.
b.      Analizar variables de un punto del tiempo concreto
c.       Puede abarcar diferentes tipos de grupos o subgrupos de individuos, objetos o indicadores.

·         Diseño Longitudinal. Es cunado el investigador se interesa en analizar cambios a través del tiempo en variables concretas o en relación entre ellas. Consiste en recoger datos a través del tiempo en periodos concretos, para analizar el cambio en las variables.

·         Diseño Descriptivos. Se utiliza cundo la investigación se centra en describir una población en función de un grupo de variables. Este tipo de diseño se utiliza a menudo antes de realizar un experimento, porque puede proporcionar la información por ejemplo el estado de salud general, comportamientos, actitudes y otra información acerca de un grupo en particular. También se puede utilizar este tipo para demonstrar las relaciones entre los elementos en el entorno. El investigador puede participar o no.

·         Diseño Explicativo. Se centran en responder las causas de un fenómeno, proceso o hecho concreto. ¿Porque se produce?, ¿En qué condiciones se produce? o ¿Porque dos o más variables están relacionadas? Este tipo de diseño está más estructurado que otros porque implica los propósitos de la investigación (descripción, correlación o exploración) del fenómeno investigado.

Para entender mejor la aplicación de estos diseños voy a utilizarlos en el: “Estudio cuantitativo sobre el uso docente de herramientas teleformativas en el ámbito de la programación y base de datos”.

Resumen: en este trabajo aparecen resultados más importantes obtenidos en un estudio cuantitativo. En el estudio participaron docentes de la Universidad de A Coruña que habitualmente usan sistemas teleformativos como sustitución a sus clases presenciales.
El objetivo de la  investigación era conocer cual nivel de aplicación y uso da profesorado universitario a sistemas teleeducativas.

I.            Utilizando el diseño Transversal, nuestro estudio se centraría en número de profesores universitarios que utilizan las herramientas teleformativas en el momento concreto (año 2006 – 2007) y sus características (profesores de 1º, 2º y 3º ciclos), que impartieron clases a través del sistemas teleeducativos en esta Universidad. Objetivo del estudio seria obtener el nivel de uso de estos sistemas por parte de profesorado en el periodo y lugar concreto. Por ejemplo que en el periodo 2006 – 2007 los profesores de 1, 2 o 3 ciclos han utilizado más este sistema.

II.            Utilizando el diseño Longitudinal, nuestro estudio se centraría en analizar si se producen cambios en el uso de las sistemas teleeducativas por parte de profesorado, en varios momentos en el tiempo (por ejemplo anualmente durante 10 años) y se observa la evolución a lo largo de este periodo. El objetivo del estudio seria investigar los grupos vinculantes, por ejemplo por edad, que utilizan más o menos estos sistemas durante estos años de investigación. Por ejemplo en el principio de la investigación, los profesores de 35 años utilizaban más el sistema, tras pasar 5 años vemos que índice baja a 32 años y tras pasar 10 años se ve que la edad de utilización disminuyo a 28 años, y así sucesivamente.

III.            Utilizando el diseño Descriptivo, centraríamos el estudio en medir una serie de características del profesorado universitario (edad, sexo, educación, estado civil etc…) en un momento determinado (2006 – 2007) en un lugar determinado (Universidad de A Coruña). Los datos obtenidos adquieren diversos valores. Se miden los datos, y los resultados ayudan a describir el fenómeno. Por ejemplo, los profesores varones, casados, mayores de 30 utilizan más los sistemas teleformativos que otros profesores. Los datos los obtendríamos con la observación de individuos en un ámbito determinado, o también se podría utilizar los ficheros personales del profesorado.

IV.            Utilizando el diseño Explicativo, el estudio se centraría en responder por que se produce este fenómeno. En nuestro caso un supuesto de explicar: ¿porque algunos profesores usan más los sistemas teleformativos y otros menos? Por ejemplo, los profesores más jóvenes en general, gracias a la evolución tecnológica han empezado a utilizar sistemas informáticos más temprano, en consecuencia estarán más familiarizados con los sistemas teleeducativos, que los profesores 20 años mayores. En este ejemplo se ve como están relacionadas las variables (profesores jóvenes, evolución tecnológica. Y a través de estos datos podríamos decir que profesores podrían utilizar más el sistema y otros menos.

En conclusión, todas las investigaciones científicas deben de tener una estructura o diseño de la investigación concedida, de manera que nos dan las respuestas a nuestras incógnitas. De esta manera el diseño se convierte en el “alma” de nuestra investigación, que unte todos los elementos de nuestro estudio. Como señalo Bisquerra (1989), forma el puente que une el problema y la solución.

Autores: Pablo César Muñoz, Mercedes González Sanmamed
Título: Estudio cuantitativo sobre el uso docente de herramientas teleformativas en el ámbito de la programación y base de datos
Revista: EDUTEC. Revista Electrónica de Tecnología Educativa. Numero: 32, año 2010

Practica 3 - Análisis del estudio sobre las causas sociales de la depresión

Practica 3 - Análisis del estudio sobre las causas sociales de la depresión
TEMA: CAUSAS SOCIALES DE LA DEPRESIÓN
Autores:
·         José Luis Álvaro Estramiana. Universidad Complutense de Madrid. España.
·         Alicia Garrido Luque. Universidad Complutense de Madrid. España
·         Inge Schweiger Gallo. Universidad Complutense de Madrid. España

Revista Internacional de Sociología (RIS)
Vol.68, nº 2, Mayo-Agosto, paginas 333-348, año 2010
 
Antes de definir el objeto de estudio no hay que olvidarse de que:
·         El objeto de investigación de las ciencias sociales es un objeto complejo, cambiante y subjetivo
·         En ciencias sociales, no existe un método científico único, riguroso, detallado, universal
·         Se busca una aproximación a la realidad social, se pretende conocer y medir algún aspecto

1. Definir el objeto de estudio
Aproximación al estudio de la depresión, desde una perspectiva psicosociológica, analizando el papel que desempeñan los factores causales en su aparición.

En el estudio se tratara a la depresión como un problema psicológico y social, con características de sentimiento de malestar afectivo y físico.

2. Antecedentes/marco teórico/estado de la cuestión
Hasta los años 70 la explicación de la depresión provenía de las teorías de psicoanálisis y de aprendizaje, basadas en que: «hay una relación causal entre creencias de la persona y sus emociones que en la consecuencia de esto dan inicio a la depresión»
En los 70 aparece la teoría de la indefensión de Seligman: «que explica la depresión que es resultado de la exposición a situaciones incontrolables»
A finales de los 80 y principios de los 90, aparecen las teorías, en las que definen a la desesperanza como causa suficiente de los síntomas de la depresión, (Abramson, Alloy y Metalsky 1988; 1995)

3. Objetivos propuestos
 Conocer las causa de los síntomas de la depresión
Investigar sobre factores explicativos de la diferente probabilidad de las personas en tener o no la depresión

4. Hipótesis teóricas de las que se parte
El estrés, las personas que sufren situaciones estresantes tienen más probabilidad de sufrir la depresión (Gotlib y Hammen 1992)
Las personas que reciben el apoyo social, disminuyen la probabilidad de sufrir la depresión (Turner 1999)
Las personas alineadas tienen más probabilidad de sufrir la depresión (Seeman (1959; 1983)
La autoestima, los individuos con baja auto estima tienen más probabilidad de sufrir la depresión

5. Perspectiva metodológica: análisis de datos primarios y/o análisis de datos secundarios
Para la obtención de los datos se elaboró un cuestionario autoadministrado. La intención fue obtener una amplia variabilidad maestral en la variable dependiente de la depresión, por lo que se optó por un muestreo no probabilístico con el objetivo de seleccionar una muestra heterogénea en la que estuviesen representadas todas las clases sociales, grupos de edad y sexo. También se incluyeron las medidas de alienación, acontecimientos estresantes, estrategias de afrontamiento y apoyo social, autoestima, estilos de atribución y depresión.

6. Herramientas de recogida de información empleadas. 
Para recoger los datos de factores externos que influyen en la depresión se optó por el cuestionario de depresión de Beck. Es un cuestionario autoadministrado que consta de 21 preguntas de respuesta múltiple. Está compuesto por preguntas relacionadas con síntomas depresivos. Se entrega al participante que por sí mismo y de forma escrita contesta a las preguntas.

7.  Unidades de análisis
400 Sujetos de diferentes edades, sexo ingresos, nivel profesional y nivel educativo. Un 56.6% eran varones y un 44.4% mujeres. Del total de la muestra, el 53.1% de los participantes estaba trabajando, un 12.7% se encontraba en paro, un 12.5% estaban jubilados, el 13.7% eran estudiantes y un 7.7% eran amas de casa. En cuanto al nivel educativo, el 22.7% no había finalizado el graduado escolar, el 38.2% había finalizado sus estudios de bachillerato o de formación profesional y el 38.2% tenía estudios universitarios. Los ingresos económicos oscilaban entre menos de 600 euros y más de 1.500 euros.

8. Tipo de muestreo
Se optó por un muestreo no probabilístico con el objetivo de seleccionar una muestra heterogénea en la que estuviesen representadas todas las clases sociales, grupos de edad y sexo.

9. Dimensión geográfica y temporal.
Tiempo y lugar, no figuran en el estudio
Los cuestionarios fueron autoadministrados, salvo a determinados grupos, en función de sus características sociodemográficas, como los mayores de 60 años o las personas con un bajo nivel educativo. La duración media para contestar a los mismos fue de unos 45 minutos. A los entrevistados se les informó del carácter anónimo de las respuestas, así como de los objetivos de las mismas.

10. Resultados
Los resultados demuestran:
Que las personas suelen atribuir los sucesos negativos a factores internos (factor de internalidad) también las perciben como duraderas en el tiempo (factor de estabilidad), r = 0.50, p < 0.001 generalizan dichas causas a otras áreas vitales (factor de   globalidad), r = 0.46, p < 0.001.
Los tamaños de los efectos de las correlaciones entre las variables estabilidad y depresión (d = 0.82) y globalidad y depresión (d =  0.88) son grandes, mientras que en el caso de la correlación entre internalidad y depresión el tamaño del efecto (d = 0.67) puede calificarse de medio

11. Conclusión
Las desigualdades sociales, situaciones de estrés, apoyo social y las diferencias en los sentimientos de alienación y autoestima, los que tienen un peso significativo en la probabilidad de sufrir una mayor sintomatología depresiva.
Son las personas que pertenecen a las clases sociales más desfavorecidas las que tienen una mayor probabilidad de sufrir en sus vidas acontecimientos que inciden sobre el control del medio y, en consecuencia, sobre su autoimagen.
Por tanto los recursos para enfrentarse a dichas situaciones y las redes sociales de apoyo varían en función de nuestra posición en la estructura social.

Práctica nº 2 – Búsqueda de información sobre personajes que han contribuido al desarrollo de la Estadística como ciencia.



Práctica nº 2 – Búsqueda de información sobre personajes que han contribuido al desarrollo de la Estadística como ciencia.

Andréi Kolmogórov

Andréi Nikoláyevich Kolmogórov nació en Rusia, ciudad Tambov, 25 de abril de 1903 - murió en Moscú, 20 de octubre de 1987.
Es uno de los grandes matemáticos soviéticos del siglo XX. También es autor de las teorías de la probabilidad moderna, y la complejidad algorítmica.
En 1931 publica su trabajo pionero “Teoría de la Probabilidad” y “La complejidad algometrica”.
·         Teoría de la probabilidad, es la teoría matemática que modela los fenómenos aleatorios. Estos deben contraponerse a los fenómenos determinados  en los cuales el resultado de un experimento, realizado bajo condiciones determinadas, produce un resultado único o previsible.
·         La complejidad algometrica, es La complejidad algorítmica representa la cantidad de recursos (temporales) que necesita un algoritmo para resolver un problema y por tanto permite determinar la eficiencia de dicho algoritmo.

 En 1933 publicó su famoso libro “Los Fundamentos de la Teoría de la Probabilidad”, en la cual establece las bases modernas de la teoría axiomática de la probabilidad. Los axiomas de probabilidad son las condiciones mínimas que deben verificarse para que una función definida sobre un conjunto de sucesos determine consistentemente sus probabilidades.
“Axiomas de la probabilidad” http://es.wikipedia.org/wiki/Axiomas_de_probabilidad

Breve biografía:
·         Nació el 25 de Abril de 1903.
·         En 1920 fue a estudiar matemáticas a Moscú bajo la supervisión de Stepanov.
·         En 1922 consiguió su primer resultado importante que no existe una tasa de convergencia a cero, lo más lenta posible, de los coeficientes de Fourier de una
función integrable.
·         En ese mismo año, con 19 años, construyó el primer ejemplo de una función
Integrable cuya serie de Fourier diverge casi por doquier y refinó el resultado
Desde el casi por doquier a todo punto, lo que le hizo universalmente famoso.
·         En 1925 escribe un artículo con Jinchin en el que demuestran por vez primera el  teorema de las tres series.
·         Poco más tarde, como alumno de doctorado de Luzin, publicó 18 artículos sobre cálculo de probabilidades y lógica intuicionista.
·         En 1931 sentó las bases de la teoría moderna de los procesos de difusión y los relacionó con la teoría de las ecuaciones en derivadas parciales.
·         En 1931 fue nombrado catedrático de la Universidad de Moscú.
·         Publica su famosa monografía “Grundbegriffe der Wahrscheinlichkeitsrechnnung” (1933) escrita en un bosque junto a la ribera de un riachuelo Importancia de su aportación consiste en intentar transportar el concepto de “la probabilidad”, concepto completamente abstracto, a otras disciplinas que no tienen una base matemática para entenderlo.

·         En la década de los años 30 del siglo XX, además de proseguir con su trabajo en la teoría de la probabilidad, desarrolló la teoría de la cohomología, la teoría de la reversibildad estadística y, en colaboración con Gelfand, la teoría de los anillos de funciones continuas sobre espacios topológicos, entre otras numerosas aportaciones.
·         De 1938 procede uno de los trabajos más influyentes de Kolmogorov sobre el suavizado y la predicción de procesos estocásticos.
·         De 1940 es su famoso artículo sobre la turbulencia, tema en el que siguió trabajando durante un largo período.
·         En 1942 se casa con Anna Dimitrievna Egovora.
·         En 1946 es nombrado director del Laboratorio de Turbulencia del Instituto Académico de Geofísica Teórica y, en 1970–72, a la manera del capitán Cook, zarpó en una vuelta al mundo en el barco oceanográfico Dimitri Mendeleyev, como supervisor científico de un estudio sobre la turbulencia oceánica.
·         En los años de la posguerra publicó artículos sobre geología matemática, inferencia estadística y procesos de ramificación y publicó un libro con Gnedenko que pronto se convirtió en un clásico “The Limit Distributons for Sums of Independent Random Variables”. En 1951 publicó un artículo sobre cadenas de Markov en tiempo continuo que generó una cantidad inmensa de literatura sobre el tema.
·         Desde 1950 en adelante los trabajos científicos más importantes de Kolmogorov se centraron alrededor de cuatro ideas fundamentales: probabilidad, dinámica, información y complejidad .Su otra actividad importante fue la educación matemática.
·         Kolmogorov fue una persona que mostró un gran respeto y admiración por otros grandes matemáticos de su época como Fréchet, a quién llamaba su maestro, Doob y Fisher.
·         Falleció el 20 de Octubre de 1987.
Breve introducción a la obra de A. N. Kolmogorov (1903–1987).  Autor: Fco. Javier Girón González-Torre

Hasta este descubrimiento existían otros conceptos que definían “la Probabilidad”:
Concepto intuitivo de probabilidad – se basa en nociones intuitivas de probabilidad. Indica una apreciación de que acurra cierto acontecimiento aleatorio, partiendo de una tendencia, a pensar que algunos hechos son más probables que otros. Desarrollada en
 s.XVII por P. Fermat y J. Bernoulli.
Concepto frecuentista de probabilidad – consiste en experimentos, que se pueden repetir en mismas condiciones, la frecuencia de un suceso concreto se aproxima a un valor y este valor se llama “la Probabilidad” de que ocurra este suceso. Su autor Bernoulli, obra: “La Ley imbrica del azar” de 1713.
Concepto clásico de la probabilidad – es una teoría que parte de introducir el concepto de probabilidad de una suceso A como “el cociente entre el número de casos favorables a que ocurra dicho suceso y el número de casos posibles, bajo el supuesto de que todos los casos posibles sean igualmente probables”. Esta teoría fue desarrollada a finales del s. XCIII por Laplace.
Concepto axiomático de la probabilidad. Kolmogorov. Su teoría surge a partir de diferentes hechos y del desarrollo de otras disciplinas científicas y matemáticas. Con este descubrimiento el autor coloca en su lugar natural los conceptos básicos de la teoría de la probabilidad, que hasta este momento se consideraban bastante peculiares. Hay que señalar también que en esta construcción axiomática arranca de las propiedades de la probabilidad, que surgen del análisis de las definiciones frecuentistas y clásicas.

El problema surge cuando se intenta a probar matemáticamente que, por ejemplo:
“la probabilidad de sacar oro de una baraja española de 40 cartas bien barajadas es de ¼. Y esto no se puede hacer. Solo se puede afirmar es si cogemos una carta de manera aleatoria y luego la reemplazamos y repetimos el proceso una y otra vez, la relación entre número de oros que se obtiene y el número total de extracciones estará próxima a ¼, de acuerdo a nuestra intuición y nuestra experiencia física. Asignamos una probabilidad de ¼ al suceso de obtener un oro. De esta manera, las consecuencias estarían de acuerdo con nuestra experiencia. Y si pensamos que existe alguna razón por la que el Rey de Copas sale más veces que cualquier otra carta, entonces podríamos incorporar este factor asignando una mayor probabilidad al Rey de copas. Y así, el desarrollo matemático de la teoría no se vería afectado, aunque las conclusiones que obtengamos puedan discordar con la experiencia”.

Kolmogorov pertenece a grupo de matemáticos para los que cualquier publicación en cualquier área conduce a una revisión completa de la misma. Es difícil en esta época (1953) encontrar un matemático que se interese en tantos campos de especialización, y que haya tenido tanta influencia en el desarrollo de las matemáticas, baste decir que Hardy lo tomó por un especialista en series trigonométricas y von Harman por un especialista en mecánica.
Breve introducción a la obra de A. N. Kolmogorov (1903–1987).  Autor: Fco. Javier Girón González-Torre

En conclusión, el descubrimiento de Kolmogorov no descarta las definiciones frecuentista y clásica, sino intenta validarlas y les da una forma más precisa.

Referencias Bibliográficas:

Gnedenko. B.  ”Teoría de las probabilidades”. 1995

Artículo 37. “la Teoría de Kolmogorov: fundamento de la teoría de la Probabilidad”, páginas 185 – 190.  Autor: Natividad Jiménez Saavedra.

Wikipedia. Andrei Kolmogorov

Estadística para todos. biografías. Kolmogorov, Andrei (1903- 1987)