Estrategias y diseños en la investigación empírica social. La administración preventiva de hierro y ácido fólico a mujeres embarazadas tiene un efecto positivo en la salud de la madre y del recién nacido. Fases del ensayo clínico

Diseño de ensayos clínicos médicos El concepto de diseño traducido del inglés (design) significa plan, proyecto, croquis, diseño. Métodos de investigación cualitativa y cuantitativa en medicina basada en la evidencia. Ensayos clínicos, definición, clasificación. Análisis estadístico en medicina basada en evidencia. Niveles de evidencia y gradación de recomendaciones para los resultados de ensayos clínicos

Un ensayo clínico es cualquier estudio prospectivo en el que los pacientes se inscriben en un grupo de intervención o de comparación para determinar la relación de causa y efecto entre una intervención médica y un resultado clínico. Esta es la etapa final de un ensayo clínico en el que se prueba la veracidad de nuevos conocimientos teóricos. Diseño de CI: método de entrega investigación científica en la clínica, es decir, su organización o arquitectura.

Un tipo de diseño de IC es un conjunto de características de clasificación que corresponden a: 1) ciertas tareas clínicas típicas; 2) métodos de investigación; 3) métodos de procesamiento estadístico de resultados.

Clasificación de los estudios por diseño Los estudios observacionales son aquellos en los que uno o más grupos de pacientes se describen y observan según ciertas características, y el investigador recopila datos simplemente observando eventos en su curso natural sin interferir activamente con ellos; Estudios experimentales: los resultados de una intervención (fármaco, procedimiento, tratamiento, etc.) se evalúan mediante uno o más grupos. Se observa el tema de estudio.

1. Observacional ↓ Descriptivo Analítico ↓ Informes de casos y controles Cohorte 2. Experimental ↓ Ensayos clínicos

Los requisitos más importantes para la investigación médica. Organización adecuada(diseño) del estudio y un método de aleatorización con base matemática. Los criterios de inclusión y exclusión del estudio están claramente definidos y seguidos. Buena elección Criterios para el resultado de la enfermedad bajo la influencia del tratamiento y sin él. Ubicación del estudio Duración del estudio Uso correcto de métodos de procesamiento estadístico

Principios generales de la investigación científica clásica. Ensayos clínicos Controlados: comparan un medicamento o procedimiento con otros medicamentos o procedimientos. Más comunes, es más probable que detecten diferencias en el tratamiento. No controlados: experiencia con un medicamento o procedimiento, pero no comparado con otra opción de tratamiento. Menos común, menos válido. Más probable de comparar. procedimientos más que para el fármaco de comparación

Tipos de preguntas clínicas que enfrenta un médico al atender a un paciente Las principales categorías de preguntas clínicas son: prevalencia de enfermedades, factores de riesgo, diagnóstico, pronóstico y efectividad del tratamiento. Desviación de la norma: ¿sana o enferma? Diagnóstico: ¿Qué tan preciso es el diagnóstico? Frecuencia: ¿Qué tan común es esta enfermedad? Riesgo: ¿Qué factores están asociados con un mayor riesgo de enfermedad?

Pronóstico: ¿Cuáles son las consecuencias de la enfermedad? Tratamiento: ¿Cómo cambiará el curso de la enfermedad con el tratamiento? Prevención: ¿Existen métodos para prevenir enfermedades en personas sanas? ¿Mejora el curso de la enfermedad con el reconocimiento y tratamiento tempranos? Causa: ¿Qué factores conducen a la enfermedad? Costo: ¿Cuánto cuesta tratar esta enfermedad?

Tipos de estudios médicos Revisiones sistemáticas, metanálisis Aleatorizados investigaciones clínicas(ECA) Estudios de cohortes Estudios de casos y controles Series de casos, estudio de caso único Estudios in vitro y en animales

Las revisiones sistemáticas (RS) son trabajo científico, donde el objeto de la investigación son los resultados de una serie de estudios originales sobre un problema, es decir, los resultados de estos estudios se analizan utilizando enfoques que reducen la posibilidad de errores sistemáticos y aleatorios; son una generalización de los resultados de varios estudios sobre un tema determinado y son una de las opciones más "legibles" publicaciones cientificas, porque le permiten familiarizarse de forma rápida y completa con el problema de interés. El objetivo de la RS es un estudio equilibrado e imparcial de los resultados de estudios realizados previamente.

Una revisión sistemática cualitativa examina los resultados de una investigación original sobre un solo problema o sistema, pero no realiza análisis estadístico.

El metanálisis es el pináculo de la evidencia y la investigación científica seria: una evaluación cuantitativa del efecto total establecida sobre la base de los resultados de todos los estudios científicos (H. Davies, Crombie I. 1999); Una revisión sistemática cuantitativa de la literatura o una síntesis cuantitativa de datos primarios para producir estadísticas resumidas.

Ensayos (estudios) controlados aleatorios (ECA) ECA: en la ciencia médica moderna son el estándar generalmente aceptado de investigación científica para evaluar eficacia clínica. La aleatorización es un método utilizado para crear una secuencia de asignación aleatoria de los participantes del ensayo a grupos (rand - caso francés). ECA: criterios de evaluación del tratamiento

Estructura del estudio para ECA 1. Disponibilidad de un grupo de control 2. Criterios de selección claros (inclusión y exclusión) de pacientes 3. Inclusión de pacientes en el estudio antes de la aleatorización en grupos 4. Método aleatorio de asignación de pacientes en grupos (aleatorización) 5. “ Tratamiento “ciego” 6. “Evaluación ciega de los resultados del tratamiento

Diseño del estudio - presentación de resultados 7. Información sobre complicaciones y efectos secundarios tratamiento 8. Información sobre el número de pacientes que abandonaron durante el experimento 9. Análisis estadístico adecuado, existen enlaces al uso del artículo, programa, etc. 10. Información sobre el tamaño del efecto detectado y el poder estadístico de el estudio

ECA: la comparación de los resultados finales debe realizarse en dos grupos de pacientes: Grupo de control: no se realiza ningún tratamiento o se realiza un tratamiento estándar, tradicional (habitual) o los pacientes reciben un placebo; Grupo de tratamiento activo: se administra el tratamiento y se estudia su eficacia.

Un placebo es una sustancia (procedimiento) indiferente a comparar sus efectos con los efectos de un fármaco real u otra intervención. En los ensayos clínicos, el placebo se utiliza de forma ciega para que los participantes no sepan qué tratamiento se les asigna (V. Maltsev, et al., 2001). La tecnología de control con placebo es ética en los casos en que el sujeto no sufre un daño significativo sin medicación.

Control activo: se utiliza un fármaco que es eficaz en relación con el indicador que se está estudiando (más a menudo se utiliza un fármaco "estándar de oro", bien estudiado, hace mucho tiempo y ampliamente utilizado en la práctica).

Homogeneidad de los grupos comparados: los grupos de pacientes deben ser comparables y homogéneos en términos de: Características clínicas de la enfermedad y comorbilidades Edad, sexo, raza

Representatividad de los grupos El número de pacientes en cada grupo debe ser suficiente para obtener resultados estadísticamente fiables. La distribución de los pacientes en grupos debe ser aleatoria, es decir, utilizando un método de muestreo aleatorio, que elimina todas las posibles diferencias entre los grupos comparados que potencialmente podrían afectar el resultado del estudio.

Método de cegamiento: para minimizar la posibilidad consciente o inconsciente de influencia en los resultados del estudio por parte de sus participantes, es decir, para excluir el factor subjetivo, el método de cegamiento se utiliza en la medicina basada en la evidencia.

Tipos de "cegamiento" "ciego" simple (simple ciego): el paciente no sabe que pertenece a un grupo determinado, pero el médico sí lo sabe; Doble "ciego" (doble ciego): el paciente y el médico no saben si pertenecen a un determinado grupo; Triple ciego (triple ciego): el paciente, el médico y los organizadores no saben si pertenecen a un determinado grupo (procesamiento estadístico) Estudio abierto (abierto, etiqueta): todos los participantes del estudio lo saben

Los resultados de los ECA deben ser significativos e informativos en la práctica: esto sólo puede lograrse con un seguimiento suficientemente prolongado de los pacientes y un número bajo de negativas de los pacientes a continuar participando en el estudio (<10%).

Criterios verdaderos para la efectividad del tratamiento – Primario – principales indicadores relacionados con la vida del paciente (muerte por cualquier causa o enfermedad principal en estudio, recuperación de la enfermedad en estudio) – Secundario – mejora de la calidad de vida, reducción de la frecuencia de complicaciones, alivio de los síntomas de la enfermedad – Sustituto (indirecto), terciario: resultados de estudios instrumentales y de laboratorio que se supone que están asociados con criterios de valoración verdaderos, es decir, primarios y secundarios.

Ensayos clínicos aleatorios: se deben utilizar criterios objetivos de valoración: Mortalidad por una enfermedad determinada Mortalidad general Frecuencia de aparición de complicaciones “importantes” Frecuencia de reingresos Evaluación de la calidad de vida

Estudio de cohorte (grupo de cohorte) Se selecciona un grupo de pacientes por un rasgo similar que se seguirá en el futuro Comienza con la suposición de un factor de riesgo Grupos de pacientes: - expuestos a un factor de riesgo - no expuestos a un factor de riesgo Prospectivo sobre determinación temporal (en el futuro) de los factores buscados en el grupo expuesto Responde a la pregunta: “¿Se enfermarán (en el futuro) las personas si se exponen a un factor de riesgo? ". En su mayoría prospectivos, pero también los hay retrospectivos. Ambos grupos son monitoreados de la misma manera Evaluaciones de resultados Cohorte histórica: selección de cohorte basada en registros médicos y observación en el momento actual.

Estudio de casos y controles Estudio diseñado para identificar la relación entre un factor de riesgo y un resultado clínico. Dicho estudio compara la proporción de participantes que experimentaron daño en dos grupos, uno de los cuales desarrolló y el otro no experimentó el resultado clínico de interés. Los grupos principal y de control pertenecen a la misma población de riesgo Los grupos principal y de control deben estar igualmente expuestos Clasificación de la enfermedad en t = 0 La exposición se mide por igual en ambos grupos Puede ser la base de nuevas investigaciones científicas, teorías

Estudio de casos y controles (retrospectivo): - Al inicio del estudio se desconoce el resultado - Casos: presencia de enfermedad o resultado - Control: ausencia de enfermedad o resultado - Responde a la pregunta: “¿Qué pasó? » -Este es un estudio longitudinal o longitudinal

Serie de casos o estudio descriptivo Serie de casos: estudio de la misma intervención en pacientes individuales consecutivos sin un grupo de control. Por ejemplo, un cirujano vascular podría describir los resultados de la revascularización carotídea en 100 pacientes con isquemia cerebral. Describe una serie de características de interés en el grupos pequeños de pacientes observados Período de estudio relativamente corto No incluye ninguna hipótesis de investigación No hay grupos de control Es anterior a otros estudios Este tipo de estudio se limita a datos sobre pacientes individuales

Validación teórica en la investigación sociológica: Metodología y métodos.

En las ciencias sociales existe una variedad de tipos de investigación y, en consecuencia, oportunidades para el investigador. Conocerlos te ayudará a resolver los problemas más difíciles.

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Estrategias de investigación
En las ciencias sociales, se acostumbra distinguir dos estrategias de investigación más comunes: cuantitativa y cualitativa.
La estrategia cuantitativa implica el uso de un enfoque deductivo para probar hipótesis o teorías, se basa en el enfoque positivista de las ciencias naturales y es de naturaleza objetivista. Una estrategia cualitativa se centra en un enfoque inductivo para desarrollar teorías, rechaza el positivismo, se centra en la interpretación individual de la realidad social y es de naturaleza constructivista.
Cada estrategia implica el uso de métodos específicos de recopilación y análisis de datos. La estrategia cuantitativa se basa en la recopilación de datos numéricos (codificación de datos de encuestas masivas, datos de pruebas agregados, etc.) y el uso de métodos estadísticos matemáticos para su análisis. A su vez, la estrategia cualitativa se basa en la recopilación de datos textuales (textos de entrevistas individuales, datos de observación participante, etc.) y su posterior estructuración mediante técnicas analíticas especiales.
Desde principios de los años 90 se comenzó a desarrollar activamente una estrategia mixta, que consiste en integrar los principios, métodos de recolección y análisis de datos de estrategias cualitativas y cuantitativas con el fin de obtener resultados más válidos y confiables.

Diseños de investigación
Una vez determinado el propósito del estudio, se debe determinar el tipo de diseño apropiado. El diseño de investigación es la combinación de requisitos relacionados con la recopilación y análisis de datos necesarios para lograr los objetivos del estudio.
Principales tipos de diseño:
Un diseño transversal implica recopilar datos de un número relativamente grande de unidades de observación. Normalmente implica el uso de un método de muestreo para representar a la población general. Los datos se recopilan una vez y son de naturaleza cuantitativa. A continuación, se calculan las características descriptivas y de correlación y se extraen conclusiones estadísticas.
Un diseño longitudinal consiste en encuestas transversales repetidas para establecer cambios a lo largo del tiempo. Se divide en estudios de panel (encuestas repetidas involucran a las mismas personas) y estudios de cohorte (encuestas repetidas involucran diferentes grupos de personas que representan la misma población).
El diseño experimental implica identificar la influencia de una variable independiente sobre una variable dependiente nivelando las amenazas que pueden afectar la naturaleza del cambio en la variable dependiente.
Los diseños de estudios de casos están diseñados para estudiar uno o un pequeño número de casos en detalle. El énfasis no está en la distribución de los resultados a toda la población, sino en la calidad del análisis teórico y la explicación del mecanismo de funcionamiento de un fenómeno en particular.

Investigar objetivos
Entre los objetivos de la investigación social se encuentran la descripción, explicación, evaluación, comparación, análisis de relaciones y estudio de relaciones causa-efecto.
Las tareas descriptivas se resuelven simplemente recopilando datos utilizando uno de los métodos adecuados para una situación determinada: preguntas, observación, análisis de documentos, etc. Una de las principales tareas es registrar los datos de tal forma que en el futuro permita su agregación.
Para resolver problemas explicativos, se utilizan varios enfoques de investigación (por ejemplo, estudios históricos, estudios de casos, experimentos) para abordar el análisis de datos complejos. Su objetivo no es sólo simplemente recopilar hechos, sino también identificar los significados de un gran conjunto de elementos sociales, políticos y culturales asociados con el problema.
El objetivo general de los estudios de evaluación es examinar programas o proyectos en relación con su sensibilización, eficacia, consecución de objetivos, etc. Los resultados obtenidos suelen utilizarse para mejorarlos y, en ocasiones, simplemente para comprender mejor el funcionamiento de los programas y proyectos en cuestión.

La investigación comparada se utiliza para obtener una comprensión más profunda del fenómeno en estudio identificando sus características comunes y distintivas en diferentes grupos sociales. Los más importantes de ellos se llevan a cabo en contextos transculturales y transnacionales.
La investigación para establecer relaciones entre variables también se llama investigación de correlación. El resultado de tales estudios es la producción de información descriptiva específica (por ejemplo, ver análisis de vinculación por pares). Se trata de una investigación fundamentalmente cuantitativa.
Establecer relaciones de causa y efecto implica realizar estudios experimentales. En las ciencias sociales y del comportamiento existen varios tipos de este tipo de investigación: experimentos aleatorios, experimentos verdaderos (implican la creación de condiciones experimentales especiales que simulan las condiciones necesarias), sociometría (por supuesto, como lo entendió Ya. Moreno), garfinkeling.

LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA EN SOCIOLOGÍA, SU ORGANIZACIÓN

Todo estudio comienza con una pregunta básica: por qué las cosas son como las observamos. Buscamos una explicación a los fenómenos que observamos. ¿Dónde empezar?

En primer lugar, con buscando la literatura necesaria. Si tenemos suerte, esta búsqueda conducirá a una explicación ya preparada en forma de teoría, una teoría formulada por alguien que observó fenómenos similares antes que nosotros. Más a menudo tenemos que utilizar la literatura de una manera más creativa, intentando construir la mejor explicación posible. El resto del proceso de investigación se dedica luego a probar esta explicación para ver en qué medida contribuye a nuestra comprensión de la esencia del fenómeno en estudio.

El primer paso en este proceso verificación nuestro teorías consiste en la formulación de determinadas hipótesis que, desde un punto de vista lógico, deben corresponder a la realidad, si se cumplen nuestras suposiciones iniciales sobre la esencia del fenómeno observado. Estos – trabajo – hipótesis servir para lo siguiente:

- determinan las variables que aparecerán en nuestro estudio;

- dictan las formas y métodos para organizar la investigación de la manera más óptima, desde el punto de vista de obtener evidencia irrefutable de la exactitud de nuestra comprensión.

Si nuestra teoría es un prototipo edificio, entonces una hipótesis de trabajo separada es elemento Este edificio. Un bloque de construcción necesario para este edificio.– la teoría que utilizamos. La hipótesis de trabajo explica una de las posibles conexiones que forman –en su conjunto– el proceso que estamos estudiando.

Al formular una hipótesis es necesario tener en cuenta si es posible observar en la práctica la conexión entre los fenómenos que explica. ¿Podremos encontrar los datos que necesitamos? ¿Tenemos las capacidades para hacerlo? Parece absolutamente necesario que el investigador seleccione hipótesis que puedan comprobarse adecuadamente, teniendo en cuenta el tiempo, los recursos y las capacidades del propio investigador. De lo contrario fracasaremos.

Entonces las variables utilizadas en el estudio deben ser operacionalizado de tal manera que se pueda trabajar con ellos y como resultado sacar conclusiones que sean significativas para nuestro estudio. Aquí surge de nuevo la cuestión de los recursos: si no tenemos el tiempo, el dinero necesario para realizar las mediciones y la asistencia (por ejemplo, de las personas que participan en una encuesta de opinión pública), no tiene sentido empezar a trabajar. Además, es necesario preguntarse: ¿se produce una sustitución de conceptos durante el proceso de investigación debido al uso de un método inaceptable? El valor científico del método debe analizarse con mucho cuidado antes de comenzar a recopilar datos, ya que no importa cuán cuidadosamente se recopilen los datos, la insuficiencia del método de investigación puede invalidar los resultados del estudio.

Mientras desarrollamos nuestro método de investigación, también debemos pensar en el análisis de los datos recopilados que tenemos por delante. El investigador debe determinar, a partir de su hipótesis de trabajo, qué comparaciones matemáticas y estadísticas específicas serán necesarias para comprobarla. El principal problema aquí es encontrar proporción correcta entre el nivel de medición resultante de operacionalización aceptada de variables, y el nivel de medición adoptado en aquellos procedimientos estadísticos estándar que ser utilizado en investigaciones; es decir, los datos obtenidos durante la recopilación deben ser adecuados para su uso en el proceso de procesamiento estadístico. Es necesario garantizar que no sólo sean los datos los que normalmente se utilizan en estos procedimientos, sino que también sean lo suficientemente precisos para su procesamiento. La distribución de los datos resultantes también debe corresponder a una distribución estadística estándar; de lo contrario, será difícil procesarlos.

El siguiente paso es diseño, Diseñar nuestra investigación de tal forma que el procedimiento de medición y recogida de datos se aplique con la mayor eficacia. La principal tarea del diseño es asegurarse, estar completamente seguro, de que la conexión entre los fenómenos que observamos se explica por nuestra hipótesis de trabajo y no es un fenómeno aleatorio o el producto de un sistema de relaciones completamente diferente. Hay que rechazar otras hipótesis de trabajo, y no sin pruebas, sino sobre la base de un análisis serio. Por lo tanto, un buen diseño comienza primero con una revisión de la literatura relevante para nuestro campo de estudio. Esta reseña literaria, junto con un análisis lógico de la situación, debería tener como objetivo rechazar otras posibles hipótesis de trabajo antes de dar lugar a nuestra propia explicación de los fenómenos observados.

El diseño de la investigación debe desarrollarse a través de:

1) identificación de comparaciones utilizadas para probar la hipótesis de trabajo;

2) determinar exactamente qué observaciones deben realizarse (por quién o qué, en qué orden, por qué medios, en qué condiciones);

3) determinar la ubicación de los datos recopilados durante el estudio comparativo (sin conexión, conexión positiva, conexión negativa, etc.);

4) identificar las principales hipótesis en competencia que también pretenden explicar el posible resultado del estudio, y

5) organizar un conjunto de observaciones para que se realicen comparaciones adicionales (probar la aplicabilidad de las principales hipótesis en competencia) (independientemente de los resultados reales del estudio).

A la hora de elegir el diseño de nuestro estudio, es necesario saber qué métodos estadísticos de análisis es deseable aplicar, porque el diseño determina la naturaleza de los datos recopilados. En el proceso de diseño de nuestra investigación, como en la elección de una hipótesis y la selección de un método, es absolutamente necesario preguntarnos si la tarea que nos hemos propuesto no es factible teniendo en cuenta los recursos, el tiempo y las capacidades de que disponemos. El mejor diseño no servirá de nada si no tenemos la capacidad de implementarlo. Por lo tanto, se debe tener cuidado al considerar el costo y la lógica del proceso de recopilación de datos durante el proceso de diseño del estudio.

RECOGIDA Y ANÁLISIS DE DATOS

Como se mencionó anteriormente, la recopilación y el análisis de datos tienen como objetivo comprobar si la hipótesis de trabajo se corresponde con la realidad. Aquí cabe señalar lo siguiente.

Se pueden utilizar varios métodos de recopilación de datos individualmente o en combinación. Los diferentes métodos sirven para diferentes propósitos. Un investigador puede, por ejemplo, dedicarse a la observación directa de un determinado grupo político para recopilar información general con el fin de desarrollar una hipótesis de trabajo, llegar a algunas conclusiones preliminares y luego, para obtener datos precisos, probar esta hipótesis. recurrir a una encuesta. Además, el uso de varios métodos en un estudio aumenta el valor científico de su resultado. Por ejemplo, en un estudio de las variaciones en la calidad de los servicios públicos en una ciudad, podría resultar deseable corroborar los resultados obtenidos mediante una encuesta de opinión pública con estadísticas, documentos oficiales, entrevistas con funcionarios y los juicios de observadores capacitados profesionalmente. . Si todos estos métodos de recopilación de datos producen los mismos resultados con respecto a la posición relativa de cada una de estas áreas en la escala de calidad del servicio, el investigador puede confiar en su aplicabilidad a la tarea en cuestión.

La investigación empírica puede adquirir el carácter de descubrimiento. En lugar de probar hipótesis que surgen de las explicaciones aceptadas del investigador, éste puede recopilar datos que den lugar a interpretaciones fundamentalmente nuevas; por lo general, cada estudio conduce a nuevas preguntas, ofrece nuevas explicaciones y conduce a nuevas investigaciones.

DETERMINACIÓN DEL VALOR CIENTÍFICO DE LA INVESTIGACIÓN

Al diseñar su propia investigación o evaluar la investigación de otra persona, es importante poder evaluar si cumple con criterios generales pero claramente definidos de valor objetivo. La lista a continuación es amplia y los estudios individuales pueden contener algunos errores técnicos menores. Pero si el investigador puede responder positivamente a estas preguntas (al menos en su mayoría), puede estar seguro de que su proyecto está libre de errores fundamentales que anulan la importancia del trabajo realizado.

1. ¿Está correctamente formulada la pregunta a responder? ¿Conocemos los objetivos del estudio en su totalidad? ¿Está la investigación relacionada con una pregunta o problema más fundamental? ¿Es importante el tema de estudio?

2. ¿Los principales objetos de análisis están correctamente seleccionados, claramente identificados y aplicados de manera consistente?

3. ¿Están claramente expresados y utilizados adecuadamente los conceptos en los que se basa el estudio? ¿De dónde vienen ellos?

4. ¿Está claro qué explicaciones deben comprobarse? Si se utiliza una teoría, ¿es lógicamente correcta? ¿Dónde está la fuente de la teoría y las explicaciones que la componen?

5. ¿La teoría o explicación es consistente con la literatura existente sobre el tema? ¿Se ha investigado exhaustivamente la literatura? ¿El proyecto está relacionado con investigaciones previas o con preguntas de investigación más fundamentales?

6. ¿Están claramente identificadas y formuladas las hipótesis de trabajo? ¿Se derivan lógicamente de la explicación o teoría que se está probando? ¿Están sujetos a pruebas empíricas?

7. Si se prueba más de una hipótesis, ¿cuál es la relación entre ellas? ¿Son todas las hipótesis relevantes para la teoría y es obvia su función para probar la teoría?

8. ¿Están todas las variables claramente definidas y su estado (dependiente o independiente) formulado en una hipótesis de trabajo?

9. ¿El estudio incluyó variables que podrían modificar la relación hipotética?

10. ¿Están claramente operacionalizados los conceptos? ¿Se establecen en detalle los procedimientos de medición para que otros puedan utilizarlos? ¿Han sido utilizados por otros investigadores?

11. ¿Se puede confiar en que estos procedimientos son totalmente apropiados para el tema de análisis? ¿Han sido verificados sobre este asunto?

12. ¿Está claramente definido el diseño de la investigación y corresponde a la tarea establecida: probar la hipótesis de trabajo? ¿Se presta atención a las hipótesis alternativas en competencia y el proceso de diseño del proyecto está diseñado para permitir que se pongan a prueba a la luz de posibles explicaciones alternativas? ¿Existe una base lógicamente coherente para las conexiones que se están estableciendo?

13. ¿Está correctamente definida la “población” de interés para el investigador? ¿Es la muestra representativa? En caso negativo, ¿es consciente el investigador de las limitaciones que esto impone a sus resultados? ¿Se explica adecuadamente el procedimiento de muestreo?

14. ¿La técnica de recolección de datos (encuesta, análisis de contenido, etc.) es consistente con el propósito del estudio, sus objetos de estudio y el tipo de información recolectada? ¿Se siguen todas las reglas para este método de recopilación de información?

15. ¿Se presenta claramente el proceso de recopilación de datos? ¿Están sus fuentes plenamente identificadas y pueden otros identificarlas?

16. ¿Está completamente definido y justificado el sistema de codificación elegido (como agrupar ciertos grupos de ingresos en categorías más amplias o tratar las respuestas como “a favor” o “en contra”?).

17. ¿Se explica la construcción de las escalas o índices utilizados en el estudio? ¿Son unidimensionales? ¿Conservan el significado original de los conceptos?

18. ¿Se han probado los instrumentos?

19. ¿Hubo algún intento de verificar los resultados de otras fuentes?

20. ¿Es el diseño gráfico adecuado a la naturaleza de los datos recogidos? ¿Se anota esto en el texto? ¿Las tablas y gráficos distorsionan los resultados?

21. ¿Son fáciles de interpretar estos gráficos y tablas?

22. ¿Es correcta la interpretación que proponen?

23. ¿Se elige correctamente el método estadístico de procesamiento de datos? ¿Es adecuado resumirlos en tablas y gráficos?

24. Al examinar las relaciones entre variables, ¿proporciona el investigador datos sobre su fuerza, dirección, forma y significado?

26. ¿El nivel de estadística utilizado es apropiado al nivel de las variables seleccionadas y al propósito del estudio?

27. ¿Los datos obtenidos corresponden a las capacidades del método y a lo mostrado por el investigador?

28. ¿El investigador confunde los conceptos de significancia estadística y sustantiva de los resultados obtenidos? ¿No los usa uno en lugar del otro?

29. ¿Se han explorado estadísticamente hipótesis alternativas y se han enseñado e interpretado correctamente los resultados de este estudio?

30. ¿Cada etapa del análisis de datos está relacionada con la conclusión principal del estudio? ¿Las interpretaciones propuestas son consistentes con la teoría o explicación original?

31. ¿El informe de investigación contiene:

a) una declaración clara de los objetivos del estudio;

b) la revisión bibliográfica necesaria para demostrar el lugar del estudio en el contexto general de esta área de la ciencia;

c) explicación adecuada del diseño, los datos y los métodos del estudio;

d) formulación clara de conclusiones?

32. ¿Las conclusiones alcanzadas están respaldadas por los datos presentados y la elección del diseño del estudio? ¿Representa una contribución seria a la literatura sobre el tema o parece demasiado general?

Es necesario enfatizar que los criterios para el valor científico de la investigación propuestos anteriormente tienen una gama muy amplia de aplicaciones; de ninguna manera están ligados a la sociología; son universales.

Temas para ensayos

1. El programa de investigación política y sociológica es la adición de nuevos conocimientos a los ya existentes.

2. La hipótesis es la locomotora de la investigación política y sociológica.

3. Tipos de investigación sociológica: ¿cuántos puede haber?

4. Interpretación de conceptos básicos: ¿qué método de conocimiento filosófico es similar a esta interpretación?

5. Situación problemática, su importancia en el programa de investigación política y sociológica.

Preguntas y tareas para revisión.

1. ¿Dónde comienza cualquier investigación seria? ¿Por qué?

2. ¿Qué papel juega la teoría en la investigación? ¿Cuál es la relación entre teoría Y hipótesis de trabajo?

3. Qué dicta la elección metodología¿investigación? ¿No es accidental? Justificar.

4. ¿Por qué el uso de múltiples métodos en un estudio aumenta su valor? Dar ejemplos.

5. ¿Qué es? ¿diseño del estudio?¿Qué debes considerar al elegir un diseño?

6. ¿Qué significa el término? corrección de la investigación? ¿Cómo se determina?

7. ¿Qué métodos numéricos se utilizan en sociología aplicada? ¿Cuál es el criterio para su selección?

8. ¿Cuál es la diferencia entre estadístico Y sustantivo¿La importancia del resultado obtenido?

9. ¿Qué tipo? ético¿Pueden surgir problemas durante la investigación sociológica y cómo deberían resolverse?

Validación teórica en la investigación sociológica: Metodología y métodos.

La esencia misma de la investigación con métodos mixtos son los diseños exploratorios. Después de haber leído casi por completo los “Materiales de capacitación”, está listo para recibir esta lección.

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El diseño de la investigación es una combinación de requisitos relacionados con la recopilación y el análisis de los datos necesarios para lograr los objetivos del estudio. Si hablamos de tecnología de la información, entonces los diseños de investigación correspondientes se relacionan, en primer lugar, con las peculiaridades de la combinatoria de elementos de los enfoques cualitativos y cuantitativos en el marco de un estudio.
Los principios fundamentales de la organización de diseños en tecnología de la información son: 1) conciencia del impulso teórico del proyecto de investigación; 2) conciencia del papel de los componentes prestados en un proyecto de investigación; 3) cumplimiento de los supuestos metodológicos del método básico; 4) trabajar con el número máximo de conjuntos de datos disponibles. El primer principio tiene que ver con el propósito de la investigación (búsqueda vs confirmación), los tipos de razonamiento científico apropiados (inducción vs deducción) y los métodos apropiados en este caso. Según el segundo principio, el investigador debe prestar atención no sólo a las estrategias básicas para recopilar y analizar datos, sino también a otras adicionales que podrían enriquecer la parte principal del proyecto de investigación con datos que son importantes y que no se pueden obtener utilizando métodos básicos. El tercer principio está relacionado con la necesidad de cumplir con los requisitos fundamentales de trabajar con datos de un tipo u otro. La esencia del último principio es bastante obvia y tiene que ver con obtener datos de todas las fuentes relevantes disponibles.
A menudo, las IST están “situadas” en un continuo entre la investigación cualitativa y cuantitativa (ver Figura 4.1). Entonces, en la figura presentada, la zona "A" indica el uso de métodos exclusivamente cualitativos, la zona "B" - principalmente cualitativa, con algunos componentes cuantitativos, la zona "C" - uso igual de métodos cualitativos y cuantitativos (investigación totalmente integrada), zona "D" - principalmente cuantitativa con algunos componentes cualitativos, zona "E" - métodos exclusivamente cuantitativos.

Arroz. Continuo cualitativo-mixto-cuantitativo

Si hablamos de diseños IST específicos, existen dos tipologías principales. Uno es adecuado para casos en los que se utilizan métodos cualitativos y cuantitativos en diferentes etapas del mismo estudio, el otro para casos en los que se utilizan estudios cualitativos y cuantitativos alternos o paralelos dentro de un proyecto de investigación.
La primera tipología incluye seis diseños de tipo mixto (ver Tabla 4.2). Un ejemplo de un estudio que utiliza métodos cualitativos y cuantitativos en diferentes etapas es la alineación de conceptos. En esta estrategia de investigación, la recopilación de datos se realiza mediante métodos cualitativos (por ejemplo, lluvia de ideas o grupos focales) y el análisis es cuantitativo (análisis de conglomerados y escalamiento multidimensional). Dependiendo de las tareas a resolver (de búsqueda o descriptivas), se puede clasificar como segundo o sexto diseño.
Según la segunda tipología, se pueden distinguir nueve diseños de tipo mixto (ver Tabla 3). Esta tipología se basa en dos principios fundamentales. En primer lugar, en un estudio de tipo mixto, es importante determinar el estado de cada uno de los paradigmas: si la investigación cualitativa y cuantitativa tienen el mismo estado, o si uno de ellos se considera el principal y el segundo, el subordinado. En segundo lugar, es importante determinar cómo se llevará a cabo la investigación: en paralelo o secuencialmente. En el caso de una solución secuencial, también es necesario determinar cuál de ellas es la primera y cuál la segunda en la dimensión temporal. Un ejemplo de un proyecto de investigación que se ajusta a esta tipología sería un caso en el que la primera fase es un estudio cualitativo para construir teoría (por ejemplo, utilizando la teoría fundamentada de Anselm Strauss) y la segunda es una encuesta cuantitativa de un grupo específico de personas. , al que es aplicable la teoría desarrollada y en relación al cual es necesario formular una previsión para el desarrollo del correspondiente fenómeno o problema social.

Tabla 1. Diseños de investigación mixtos que utilizan métodos cualitativos y cuantitativos dentro del mismo estudio*

Objetivos del estudio	Recopilación de datos	Análisis de los datos
Metas cualitativas	Recopilación de datos cualitativos.
	Recopilación de datos cuantitativos
	Recopilación de datos cualitativos.	Realización de análisis cuantitativos.
	Recopilación de datos cuantitativos	Realización de análisis cualitativos
Metas cuantitativas	Recopilación de datos cualitativos.	Realización de análisis cualitativos
	Recopilación de datos cuantitativos	Realización de análisis cuantitativos.
	Recopilación de datos cualitativos.	Realización de análisis cuantitativos.
	Recopilación de datos cuantitativos	Realización de análisis cualitativos

* en esta tabla, los diseños 2-7 están mixtos, el diseño 1 es completamente cualitativo, el diseño 8 es completamente cuantitativo.

Tabla 2. Diseños de investigación de métodos mixtos que utilizan investigación cualitativa y cuantitativa como diferentes fases de un mismo proyecto de investigación*

* “calidad” significa investigación cualitativa, “cantidad” significa investigación cuantitativa; "+" - búsqueda simultánea, "=>" - secuencial; Las letras grandes indican el estado principal del paradigma, las letras pequeñas indican el estado subordinado.

Por supuesto, estas tipologías no limitan la variedad de diseños de investigación y deben considerarse como posibles pautas en la planificación de las IST.
Diseños IST en la investigación de evaluación..
Según la tipología de diseños IST utilizados en la evaluación, se pueden distinguir dos tipos principales: componentes e integradores. En el diseño de componentes, aunque se utilizan métodos cualitativos y cuantitativos dentro del mismo estudio, se utilizan por separado unos de otros. En el diseño integrativo, por otro lado, se utilizan juntos métodos que pertenecen a diferentes paradigmas.
El tipo de componente incluye tres tipos de diseños: triangulación, complementarios y expansivos. En un diseño de triangulación, los resultados obtenidos de un método se utilizan para confirmar los resultados obtenidos de otros métodos. En el caso del diseño complementario, los resultados obtenidos utilizando el método principal se especifican y perfeccionan sobre la base de los resultados obtenidos utilizando métodos de importancia secundaria. Cuando se utiliza un diseño expansivo, se utilizan diferentes métodos para obtener información sobre diferentes aspectos de la evaluación, es decir, cada método es responsable de un dato específico.
El tipo integrador incluye cuatro tipos de diseños: iterativo, anidado, holístico y transformacional. En el diseño iterativo, los resultados obtenidos de un método sugieren o guían el uso de otros métodos que sean relevantes para la situación. El diseño no probado se ocupa de situaciones en las que un método se integra en otro. El diseño holístico implica el uso combinado e integrado de métodos cualitativos y cuantitativos para evaluar integralmente un programa. Además, ambos grupos de métodos tienen un estatus equivalente. El diseño transformacional ocurre cuando se utilizan diferentes métodos juntos para capturar valores que posteriormente se utilizan para reconfigurar el diálogo en el que los participantes mantienen diferentes posiciones ideológicas.

En el diseño UX, la investigación es una parte fundamental para resolver problemas relevantes y/o reducir a los problemas “correctos” que enfrentan los usuarios. El trabajo de un diseñador es comprender a sus usuarios. Esto significa ir más allá de las suposiciones iniciales y ponerse en el lugar de otras personas para crear productos que satisfagan las necesidades humanas.

Una buena investigación no sólo termina en buenos datos, también termina en un buen diseño y funcionalidad que los usuarios aman, desean y necesitan.

La investigación sobre diseño a menudo se pasa por alto porque los diseñadores se centran en cómo se ve el diseño. Esto conduce a una comprensión superficial de las personas a las que está destinado. Tener este tipo de pensamiento es contrario a lo que es.experiencia de usuario. Esto es centrarse en el usuario.

El diseño UX se centra en la investigación para comprender las necesidades de las personas y cómo los productos o servicios que creamos las ayudarán.

A continuación se presentan algunas técnicas de investigación que todo diseñador debe conocer al iniciar un proyecto, e incluso si no investiga, puede comunicarse mejor con los investigadores de UX.

Investigación primaria

La investigación primaria consiste esencialmente en encontrar nuevos datos para comprender para quién está diseñando y qué planea diseñar. Esto nos permite probar nuestras ideas con nuestros usuarios y desarrollar soluciones más significativas para ellos. Los diseñadores suelen recopilar dichos datos a través de entrevistas con individuos o grupos pequeños, encuestas o cuestionarios.

Es importante comprender qué desea investigar antes de dejar de buscar personas, así como el tipo o la calidad de los datos que desea recopilar. En un artículo de la Universidad de Surrey, el autor llama la atención sobre dos puntos importantes a considerar al realizar una investigación primaria: validez y practicidad.

La validez de los datos se refiere a la verdad, que es lo que dicen sobre el tema o fenómeno que se estudia. Es posible que los datos sean fiables sin ser válidos.
Se deben considerar cuidadosamente los aspectos prácticos del estudio al diseñarlo, por ejemplo:
– costo y presupuesto
– tiempo y escala
- tamaño de la muestra

Bryman en su libro Métodos de investigación social(2001) identifica cuatro tipos de validez que pueden influir en los resultados obtenidos:

Validez de medición o validez de constructo: si la medida que se está midiendo hace lo que dice hacer.

Es decir, ¿las estadísticas de asistencia a la iglesia realmente miden la fuerza de las creencias religiosas?

Validez interna: Se refiere a la causalidad y determina si la conclusión de un estudio o teoría es un reflejo verdadero desarrollado de las causas.

Es decir, ¿es realmente el desempleo el que causa la delincuencia o existen otras explicaciones?

Validez externa: Considera si los resultados de un estudio particular pueden generalizarse a otros grupos.

Es decir, si se utiliza un tipo de enfoque de desarrollo comunitario en esta región, ¿tendrá el mismo impacto en otras partes?

Validez ambiental: considera si “...los hallazgos científicos sociales son relevantes para los entornos naturales cotidianos de las personas” (Bryman, 2001)

Es decir, si una situación se observa en un escenario falso, ¿cómo podría esto afectar el comportamiento de las personas?

Investigación secundaria

La investigación secundaria utiliza datos existentes, como Internet, libros o artículos, para respaldar sus elecciones de diseño y el contexto detrás de su diseño. La investigación secundaria también se utiliza como medio para validar aún más la información de la investigación primaria y construir argumentos más sólidos para el diseño general. Normalmente, la investigación secundaria ya ha resumido el panorama analítico de la investigación existente.

Está bien utilizar sólo investigación secundaria para evaluar su diseño, pero si tiene tiempo, le recomendaría definitivamente Se recomienda realizar una investigación primaria junto con una investigación secundaria para comprender realmente para quién está desarrollando y recopilar ideas que sean más relevantes y convincentes que los datos existentes. Cuando recopile datos de usuario específicos para su diseño, generará mejores ideas y un mejor producto.

Estudios de evaluación

Los estudios de evaluación describen un problema específico para garantizar la usabilidad y basarlo en las necesidades y deseos de personas reales. Una forma de realizar una investigación de evaluación es que los usuarios utilicen su producto y les den preguntas o tareas para que piensen en voz alta mientras intentan completar la tarea. Hay dos tipos de estudios de evaluación: sumativo y formativo.

Estudio de evaluación sumativa. La evaluación sumativa tiene como objetivo comprender los resultados o efectos de algo. Ella enfatiza más el resultado que el proceso.

Un estudio resumido puede evaluar aspectos como:

Finanzas: Impacto en términos de costes, ahorro, beneficios, etc.
Impacto: Efecto amplio, tanto positivo como negativo, incluyendo profundidad, extensión y factor tiempo.
resultados: Si se logran efectos deseados o no deseados.
Análisis secundario: Analiza los datos existentes para obtener información adicional.
Metaanálisis: integración de resultados de varios estudios.

Investigación de evaluación formativa. La evaluación formativa se utiliza para ayudar a fortalecer o mejorar a la persona o cosa que se evalúa.

La investigación formativa puede evaluar cosas como:

Implementación: Seguimiento del éxito de un proceso o proyecto.
Necesidades: Una mirada al tipo y nivel de necesidad.
Potencial: la capacidad de utilizar información para formar una meta.

Investigación exploratoria

Integrar datos y darles sentido es parte del proceso de investigación exploratoria.

La investigación exploratoria se lleva a cabo en torno a un tema que poco o nadie conoce. El objetivo de la investigación exploratoria es obtener una comprensión profunda y una familiaridad con el tema sumergiéndose en él tanto como sea posible para crear una dirección para el posible uso futuro de los datos.

Con la investigación exploratoria, tiene la oportunidad de obtener nuevas ideas y crear soluciones significativas a los problemas más importantes.

La investigación exploratoria nos permite confirmar nuestras suposiciones sobre un tema que a menudo se pasa por alto (es decir, las personas encarceladas, las personas sin hogar), brindando la oportunidad de generar nuevas ideas y desarrollos para problemas u oportunidades existentes.

Según un artículo de la Universidad de Lynn, una investigación exploratoria nos dice que:

El diseño es una forma conveniente de obtener información general sobre un tema específico.
La investigación exploratoria es flexible y puede abordar todo tipo de preguntas de investigación (qué, por qué, cómo).
Proporciona la capacidad de definir nuevos términos y aclarar conceptos existentes.
La investigación exploratoria se utiliza a menudo para crear hipótesis formales y desarrollar problemas de investigación más precisos.
La investigación exploratoria ayuda a determinar las prioridades de investigación.