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Guía Práctica para Investigadores en
Ciencia del Comportamiento y Ciencia del Diseño
(enfoque a Ingeniería de Sistemas e Informática)
Versión 1.0
Joel Martin Visurraga Agüero
Lima, 2014
2
Joel Martin Visurraga Agüero
Natural de Cerro de Pasco – Perú.
Referencias académicas:
Maestro en Ingeniería de Sistemas
Magister en Gestión Pública
Ingeniero de Sistemas e Informática
Licenciado en Educación
Perú - 2014
3
PRESENTACION
En la actualidad urge de tener herramientas que nos orienten en el
proceso de investigación de los estudiantes y docentes de ingeniería de
sistemas, teniendo en cuenta la diferencia de enfoque en las
investigaciones en la ciencia del comportamiento y en la ciencia del
diseño.
También se debe hacer uso de las herramientas informáticas como
apoyo asistido en el proceso de cálculos estadísticos, facilitando al
investigador, el cual dispondrá de mayor tiempo en el análisis y
discusión de resultados.
Así mismo hacer énfasis la importancia de la comunicación de los
resultados de las investigaciones a través de las publicaciones en Tesis,
Artículos Científicos y Poster, teniendo en cuenta el avance de las
tecnologías de información y comunicaciones.
Joel Martin Visurraga Agüero
4
INDICE Página Presentación
3
Índice
4
1. Paradigmas de investigación
7
1.1. Paradigma positivista
7
1.2. Paradigma interpretativo
7
2. Enfoques de investigación
8
2.1. Enfoque cuantitativo
8
2.2. Enfoque cualitativo
9
3. Tipos de estudio
11
3.1. Investigación básica
11
3.2. Investigación aplicada
11
4. Diseños de investigación
12
4.1. Experimental
12
4.2. No experimental
12
5. Nivel del diseño de investigación
13
5.1. Descriptivo
13
5.2 Correlacional
13
6. Métodos de investigación
15
6.1. Método deductivo
15
6.2. Método inductivo 15
6.3. Método Hipotético-deductivo
15
7. Métodos de estadísticos 17
5
7.1. Paramétrico
17
7.2. No paramétrico
17
8. Investigación en las ciencias del comportamiento
18
8.1. El problema
18
8.2. Justificación
19
8.3. Importancia
20
8.4. Variables
20
8.5. Objetivos
22
8.6. Hipótesis
23
8.7. Antecedentes
24
8.8. Marco teórico
25
8.9. Marco conceptual
26
8.10. Técnica e instrumento de recolección de datos
27
8.11. Población y muestra
34
8.12. Muestreo
35
8.13. Resultados
36
8.14. Discusión
39
9. Investigación en las ciencias del diseño
42
9.1. Identificación del problema y motivación
42
9.2. Objetivos de una solución
44
9.3. Diseño y desarrollo
45
9.4. Demostración
45
9.5. Evaluación
46
9.6. Comunicación
47
9.7. Otros aspectos 47
6
10. Estructuras para presentación y publicación del informe de
investigación
50
10.1. Tesis
50
10.2. Artículo científico
53
10.3. Poster científico
53
10.4. Ensayo científico
55
10.5. Ferias científicas
55
11. Uso del estilo APA para referencias bibliográficas
56
12. Fases en la construcción de artefactos de Tecnología de
información
59
Definición de términos
70
Referencias bibliográficas
73
ANEXOS 79
7
1. PARADIGMAS DE INVESTIGACIÓN
El paradigma es un modelo o ejemplo a seguir, por una comunidad
científica, de los problemas que tiene que resolver y del modo cómo se van
a dar las soluciones. Un paradigma comporta una especial manera de
entender el mundo, explicarlo y manipularlo (Kuhn, T., 2011, p.18).
1.1. Paradigma positivista
Martínez, V. (2013, p.3) indica que el paradigma positivista “busca los
hechos o causas de los fenómenos sociales independientemente de los
estados subjetivos de los individuos; aquí, el único conocimiento
aceptable es el científico que obedece a ciertos principios
metodológicos únicos. Entre sus rasgos más destacados se encuentra
su naturaleza cuantitativa para asegurar la precisión y el rigor que
requiere la ciencia. Al aplicarse a las ciencias sociales se busca que
éstas se conviertan en un conocimiento sistemático, comprobable y
comparable, medible y replicable”.
1.2. Paradigma interpretativo
Según Martínez, V. (2013, p.5) el paradigma interpretativo “emerge
como alternativa al paradigma racionalista, puesto que en las disciplinas
de ámbito social existen diferentes problemáticas, cuestiones y
restricciones que no se pueden explicar ni comprender en toda su
extensión desde la metodología cuantitativa. Estos nuevos
planteamientos proceden fundamentalmente de la antropología, la
etnografía, el interaccionismo simbólico, etc. Varias perspectivas y
corrientes han contribuido al desarrollo de esta nueva era, cuyos
presupuestos coinciden en lo que se ha llamado paradigma
hermenéutico, interpretativo-simbólico o fenomenológico”.
8
2. ENFOQUES DE INVESTIGACIÓN
2.1. Enfoque cuantitativo
Según Hernández, R. et al (2010, p.4) el enfoque cuantitativo “es un
conjunto de procesos secuencial y probatorio. Usa recolección de datos
para probar hipótesis con base en la medición numérica y el análisis
estadístico para establecer patrones de comportamiento y probar
teorías”.
Grafico 1 Fases del proceso cuantitativo (Hernández, R. et al, 2010, p.5).
Características:
Empleo de métodos cuantitativos
Positivismo lógico, busca los hechos o causas de los fenómenos
sociales, prestando escasa atención a los estados subjetivos de los
individuos.
Medición penetrante y controlada
Objetivo
Al margen de los datos
Perspectiva desde fuera
No fundamentado en la realidad, orientado a la comprobación,
inferencial e hipotético deductivo
9
Orientado al resultado
Fiable: datos sólidos y repetibles
Generalizable
Particularista
Asume una realidad estable. (Abalde E. y Muñoz J., 1992,p.96)
2.2. Enfoque cualitativo
Hernández, R. et al (2010, p.4) indica que el enfoque cualitativo “usa la
recolección de datos sin medición numérica para descubrir o afinar
preguntas de investigación en el proceso de interpretación”.
Grafico 2 Fases del proceso cuantitativo (Hernández, R. et al, 2010, p.8). Características
“Empleo de métodos cualitativos
10
Fenomenologista e interesado en comprender la conducta humana
desde el propio marco de referencia de quien actúa.
Observación naturalista y sin control
Subjetivo
Próximo a los datos, perspectiva desde dentro
Fundamentado en la realidad orientado a los descubrimientos
exploratorios, expansionista, descriptivo e inductivo.
Orientado al proceso
Valido: Datos reales, ricos y profundos.
No generalizable
Holista
Asume una realidad dinámica”. (Abalde E. y Muñoz J., 1992,p.96)
11
3. TIPOS DE ESTUDIO
3.1. Investigación Básica
Vargas, Z. (2009, p.159) indica que “la investigación básica, también
conocida como investigación fundamental, exacta o investigación pura,
que se ocupa del objeto de estudio sin considerar una aplicación
inmediata, pero teniendo en cuenta que, a partir de sus resultados y
descubrimientos, pueden surgir nuevos productos y avances científicos”.
Según el PROCEI (2013, p.1) la “investigación básica, también
denominada fundamental o pura, es la investigación conducida a
incrementar nuestro entendimiento de los principios esenciales. Este tipo
de investigación no tiene la intención de rendir beneficios aplicables de
manera inmediata; sin embargo en el largo plazo constituye la base para
todas las aplicaciones prácticas de la ciencia”.
3.2. Investigación aplicada
Vargas, Z. (2009, p.159) indica que “la investigación aplicada recibe el
nombre de investigación practica o empírica que se caracteriza porque
busca la aplicación o utilización de los conocimientos adquiridos, a la vez
que se adquieren otros, después de implementar y sistematizar la
practica basada en la investigación”.
12
4. DISEÑO DE INVESTIGACIÓN
El diseño se refiere a la estrategia que servirá para obtener la información
que se desea.
4.1. Experimental
Hernández, R. et al (2010, p.120) se refiere a un “estudio en el que se
manipulan intencionalmente una o más variables independientes
(supuestas causas-antecedentes), para analizar las consecuencias que
la manipulación tiene sobre una o más variables dependientes
(supuestos efectos-consecuentes), dentro de una situación de control
para el investigador”.
4.2. No experimental
Para Hernández, R. et al (2010, p.81) la “investigación no experimental
es un estudio que se realiza sin la manipulación deliberada de variables
y en los que solo se observan los fenómenos en su ambiente natural
para después analizarlos”.
13
5. NIVEL DEL DISEÑO DE INVESTIGACIÓN
5.1. Descriptivo
“Indica que la investigación descriptiva busca especificar las
propiedades, las características y los perfiles de personas, grupos,
comunidades, procesos, objetos o cualquier otro fenómeno que se
someta a un análisis. Es decir, únicamente pretenden medir o recoger
información de manera independiente o conjunta sobre los conceptos o
las variables a las que se refieren, esto es, su objetivo no es indicar
cómo se relacionan éstas. Describe tendencias de un grupo o
población”.
Esquema:
M V1 o
Dónde:
M: Representa la muestra de la población.
V1: Variable de estudio 1.
o: Observación de la Variable
5.2. Correlacional
Según Hernández, R. et al (2010, p.82-83) la “investigación correlacional
asocia variables mediante un patrón predecible para un grupo o
población. Los estudios correlaciónales pretenden responder a
preguntas de investigación. Este tipo de estudios tiene como finalidad
conocer la relación o grado de asociación que exista entre dos o más
conceptos, categorías o variables en un contexto en particular”.
Esquema:
14
Dónde:
M: Representa la muestra de la población.
V1: Variable de estudio 1.
V2: Variable de estudio 2
r: Relación entre la variable V1 y V2
15
6. MÉTODOS DE INVESTIGACIÓN
6.1. Método deductivo
“Se parte de una premisa general para sacar conclusiones de un caso
particular. En definitiva sigue el modelo aristotélico deductivo
esquematizado en el silogismo. El científico que utiliza este método pone
el énfasis en la teoría, en la explicación, en los modelos teóricos, en la
abstracción; no en recoger datos empíricos, o en la observación y
experimentación” (UNA, 2007, p.61-62).
6.2. Método inductivo
“Con este método se analizan casos particulares a partir de los cuales se
extraen conclusiones de carácter general. El objetivo es el
descubrimiento de generalizaciones y teorías a partir de observaciones
sistemáticas de la realidad. Se basa en la observación y la
experimentación. Comienza con una recolección de datos. Se
categorizan las variables observadas. A veces se pone el énfasis en el
descubrimiento de variables críticas que permitan efectuar exploraciones
sistemáticas. Se establecen regularidades y relaciones entre los datos
observados. Las observaciones realizadas en situaciones controladas
permiten emitir micro-hipótesis. Estas se someten a prueba a partir de
observaciones controladas. Finalmente se puede obtener una estructura
de generalizaciones relacionadas sistemáticamente que posibiliten
elaborar una teoría” (UNA, 2007, p.61-62).
6.3. Método hipotético-deductivo
“A partir de la observación de casos particulares se plantea un problema.
A través de un proceso de inducción, este problema remite a una teoría.
A partir del marco teórico se formula una hipótesis, mediante un
razonamiento deductivo, que posteriormente se intenta validar
16
empíricamente. El ciclo completo inducción/ deducción se conoce como
proceso hipotético-deductivo” (UNA, 2007, p.61-62).
17
7. MÉTODOS ESTADÍSTICOS
7.1. Paramétrico
Chiner, E. (2010, p.2) indica que “la estadística paramétrica, que es la
más exigente, las variables son cuantitativas y deben cumplirse tres
supuestos paramétricos”:
Los datos obtenidos se ajustan a la distribución normal.
Homogeneidad de la varianza (medida de dispersión) entre grupos.
Las medidas son, mínimo, de intervalo.
7.2. No paramétrico
Para Chiner, E. (2010, p.2) la estadística no paramétrica “se utiliza a
partir de escalas nominales u ordinales con variables cualitativas, o bien,
cuando no se cumple alguno de los tres supuestos anteriores”.
Por lo tanto, es muy importante realizar un análisis previo de los datos,
de qué clase son, cómo se distribuyen y qué tipo de estadísticos se
pueden aplicar.
18
8. INVESTIGACIÓN EN LAS CIENCIAS DEL COMPORTAMIENTO
8.1. Problema
8.1.1. Descripción de la realidad problemática
Se describe de manera resumida, la situación problemática, teniendo en
cuenta los contextos:
Internacional
Nacional
Regional
Local
8.1.2. Planteamiento del problema
Ramón, G. (2000, p.3) “El planteamiento del problema es la etapa de la
investigación que conduce a aislar una situación particular y concreta, de
manera que pueda ser sometida a observación y análisis, con el fin de
comprobarla”.
Responde a la pregunta:
¿Por qué realizar la investigación?
Pautas en su redacción:
El problema debe estar formulado como pregunta de manera clara y
sin ambigüedades.
Ejemplo de un problema general:
¿Qué relación existe entre el gobierno electrónico móvil y la inclusión digital
de los usuarios del Registro Nacional de Identificación y Estado Civil del
19
distrito de los Olivos, Lima 2014?
Ejemplo de problemas específicos:
Grafico 3
Problemas específicos (elaboración propia).
8.2. Justificación
UAP (2009, p.16) precisa “es detallar por qué el trabajo es necesario y
conveniente de realizar y quién o quiénes se van a beneficiar con los
resultados del proyecto de investigación”.
Responde a la pregunta:
¿Por qué y para qué realizar la investigación?
Pautas en su redacción:
20
Considerar: Justificación teórica, justificación práctica, justificación
epistemológica y justificación legal
8.3. Importancia
UAP (2009, p.) indica “que es el impacto que tendrá su investigación en el
ámbito de aplicación y validez del trabajo”.
Responde a la pregunta:
¿Por qué es importante la investigación a realizar?
8.4. Variables
Cahuas, D. (2006) las variables “constituyen un elemento básico de las
éstas puesto que éstas se construyen sobre la base de relaciones entre
variables referentes a determinadas unidades de observación. Por medio
de las variables, caracterizamos los fenómenos que estudiamos”.
Responde a la pregunta:
¿Qué es lo que queremos medir?
8.4.1. Definición conceptual
Es el concepto adoptado para cada una de las variables de la
investigación.
21
Pautas en la redacción:
Definición puntual y citar al autor
La Definición debe mencionar o indicar a las dimensiones
8.4.2. Definición operacional
Comprende las dimensiones, indicadores, ítems (número de pregunta
del instrumento) y niveles de cada una de las variables de la
investigación..
Pautas en la redacción:
Definición puntual y citar al autor
Una variable debe tener al menos dos dimensiones
Las dimensiones deben extraerse del concepto de la variable
Una dimensión debe tener al menos tres indicadores
Los indicadores deben permitir medir la dimensión
Un indicador debe tener al menos un ítem
Los ítems deben permitir recolectar información que permita medir un
indicador de una dimensión.
Los ítems deben permitir recolectar información de un solo indicador
La operacionalización de variables es una actividad muy importante
dentro del proceso de investigación científica, ya que repercutirá en las
demás actividades, para esto utilizamos la matriz de operacionalización.
22
Matriz de operacionalización de variables
Definición operacional de la variable……………….
Dimensiones Indicadores Ítems
Escala Likert Niveles
1 2 3 4 5
D1 I1 1, 2
N1 N2 N3
I2 3, 4
I3 5, 6
D2 I4 7, 8
I5 9, 10
I6 11, 12
Definición operacional de la variable……………….
Dimensiones Indicadores Ítems
Escala Likert Niveles
1 2 3 4 5
D3 I7 13, 14
N1 N2 N3
I8 15, 16
I9 17, 18
I10 19, 20
D4 I11 21, 22
I12 23, 24
Tabla 1
Matriz de operacionalización de variables (elaboración propia).
8.5. Objetivos
Es la exposición precisa de lo que se desea obtener con la investigación,
para lo cual se plantea un objetivo general y para orientar el problema
general y un objetivo específico por cada problema especifico planteado.
Responden a la pregunta:
¿Qué quiero lograr para responder a la pregunta de
investigación?
23
Pautas en la redacción:
Los objetivos comienzan con un verbo
Ejemplo de un objetivo general:
Determinar la relación que existe entre el gobierno electrónico móvil y
la inclusión digital de los usuarios del Registro Nacional de
Identificación y Estado Civil del distrito de los Olivos, Lima 2014.
Ejemplo de objetivos específicos:
Grafico 4
Objetivos específicos (elaboración propia).
8.6. Hipótesis
Responde a la pregunta:
¿Qué espero que suceda con mi intervención
sobre la realidad estudiada?
24
Ejemplo de una hipótesis general:
El gobierno electrónico móvil se relaciona significativamente con la
inclusión digital de los usuarios del Registro Nacional de Identificación y
Estado Civil del distrito de los Olivos, Lima 2014.
Ejemplo de hipótesis específicas:
Grafico 5
Hipótesis específicas (elaboración propia).
8.7. Antecedentes
Responde a la pregunta:
¿Cuáles son los estudios previos sobre el tema
a investigar?
Estructura del contenido:
Antecedente + Conclusiones del antecedente
25
Ejemplo:
Villanueva (2010, p.15) en su Tesis para optar el Grado de Magíster en
Regulación de los Servicios Públicos tiene como objetivo conocer el
impacto de la adopción de la política del acceso universal a las
Tecnologías de la Información y la Comunicación – TIC y determinar las
políticas que faciliten la consolidación de las Tecnologías de la
Información y la Comunicación - TIC- en las zonas rurales del Perú en
general y en las zonas rurales aisladas en particular, explica que:
“El modelo peruano de acceso universal presenta serias
debilidades. El modelo peruano de universalización de los
servicios de telecomunicaciones es tratado y ponderado
favorablemente a nivel mundial y ha permitido que el
servicio telefónico llegue a lugares donde la empresa
privada por si no podía ofrecerlos, sin embargo existen
algunos aspectos en su gestión que limitan su desarrollo.
Situación actual de las TIC en el Perú. La situación actual
de las comunicaciones no corresponde a las inversiones
realizadas en la última década, los niveles de cobertura
rural son bajos, con una amplia brecha urbano-rural, que
refleja una persistente situación no equitativa.
Acceso universal. El principio del acceso universal tiene
aceptación general, en los objetivos esenciales que
persigue y en la necesidad de incluirlos en las políticas del
país, pero en el Perú no se ha establecido su contenido”.
8.8. Marco Teórico
Tafur R. (1995, p.153) Es el fundamento de la investigación integrado
por un conjunto de conocimientos que elabora el investigador a fin de
apoyar el estudio que se propone hacer.
26
8.9. Marco conceptual
Tafur R. (1995, p.157) “entiende como marco conceptual al conjunto de
conceptos que expone un investigador cuando hace el sustento teórico
de su problema y tema de investigación”.
Trata sobre la conceptualización de las variables y las dimensiones que
son tratadas en la investigación. Se sugiere ubicar un mínimo de tres
definiciones de autores diversos.
Responde a la pregunta:
¿En qué me apoyo para estudiar esta
realidad?
Tabla 2
Esquema propuesto para su presentación (elaboración propia).
27
8.10. Técnica e instrumento de recolección de datos
Responde a la pregunta:
¿Cómo recojo la información?
8.10.1. Técnica
1. Encuesta
Huete, R. (2011) “indica que la técnica de la encuesta supone la
obtención de información de los individuos a través de un listado de
preguntas llamado cuestionario y el posterior análisis estadístico de
la información obtenida”.
Según Hernández, M. et al (2010) “la encuesta es un instrumento de
la investigación de mercados que consiste en obtener información
de las personas encuestadas mediante el uso de cuestionarios
diseñados en forma previa para la obtención de información
específica”.
2. Observación
Huete, R. (2011) “indica que la observación es un proceso
sistemático por el que un investigador recoge por sí mismo
información relacionada con cierto problema a lo largo de un periodo,
sin control o manipulación del entorno”.
28
Ficha técnica
Nombre del Instrumento: Cuestionario para usuarios del RENIEC
Autor: Joel Martin Visurraga Agüero
Año: 2014
Descripción:
Tipo de instrumento: Cuestionario.
Objetivo: Determinar la relación que existe entre el gobierno
electrónico móvil y la inclusión digital y sus
dimensiones (educativa, social, cultural y de capital
tecnológico) de los usuarios del Registro Nacional de
Identificación y Estado Civil del distrito de los Olivos,
Lima 2014.
Población: Usuarios del RENIEC del distrito de los Olivos
Número de ítem: 55
Aplicación: directa
Tiempo de administración: 10 minutos
Normas de aplicación: .
El sujeto marcará en cada ítem de acuerdo lo que
considere respecto a su opinión.
Escala:
Escalas Valor
Totalmente en desacuerdo 1
En desacuerdo 2
Ni de acuerdo ni en desacuerdo 3
De acuerdo 4
Totalmente de acuerdo 5
Niveles y Rangos:
Variable:
Gobierno electrónico móvil
Variable:
Inclusión digital
Nivel Valor Rango Valor Rango
No optimo 1 31-62 Baja prevalencia 1 24-48
Básico 2 63-94 Media prevalencia 2 49-73
Optimo 3 95-155 Alta prevalencia 3 74-120
.
Tabla 3
Modelo de Ficha técnica de un instrumento (elaboración propia).
29
8.10.2. Instrumento 1. Cuestionario
Huete, R. (2011) menciona que el “cuestionario es un listado de
preguntas a las que se espera que el entrevistado conteste”.
Grafico 6 Esquema del contenido de un cuestionario (elaboración propia).
30
Cuestionario
Título del cuestionario
Fecha: [ / / ] Edad: [ ]
Sexo: Femenino[ ] Masculino[ ]
Ocupación: Estudiante[ ] Obrero[ ] Empleado[ ] Funcionario[ ]
Grado de estudio: Primaria [ ] Secundaria [ ] Superior Técnica[ ] Superior Universitaria[ ]
Instrucciones: Marque con un aspa la respuesta que crea conveniente teniendo en consideración el puntaje que corresponda de acuerdo al siguiente ejemplo: Totalmente en desacuerdo (1), En
desacuerdo (2), Ni de acuerdo ni en desacuerdo (3), De acuerdo (4) y Totalmente de acuerdo (5). No Pregunta Valoración
1 2 3 4 5
Sobre el gobierno electrónico móvil
1
2
3
4
5
6
7
8
Sobre la inclusión digital
9
10
11
12
13
14
15
16
¡Gracias por su tiempo!
.
Tabla 4
Estructura de un cuestionario (elaboración propia)
8.10.3. Escalas
Para la valoración de las preguntas del cuestionario se requiere utilizar
una escala de actitud, utilizamos la escala de Likert.
Agüero, R. et al. (2012) indica que “la escala de Likert plantea una serie
de afirmaciones, juicios o preguntas ante las cuales el individuo debe
mostrar su “acuerdo” usando palabras que implican grados crecientes (o
31
decrecientes) del mismo; es pues, una escala de tipo ordinal. Se
recomienda utilizar una escala de Likert de cinco valores”.
Escala
Categorías
ACUERDO FRECUENCIA IMPORTANCIA CALIDAD VEROSIMILITUD
1 Extremadamente En Desacuerdo
Nunca Nada
Importante Pobre
Casi Nunca Cierto
2 En Desacuerdo Muy Raramente Poco
Importante Inferior Al Promedio
Infrecuentemente Cierto
3 Indeciso Raramente Moderadamente
Importante Promedio
Ocasionalmente Cierto
4 De Acuerdo Ocasionalmente Importante Superior Al Promedio
Frecuentemente Cierto
5 Extremadamente
De Acuerdo Frecuentemente Muy Importante Excelente
Casi Siempre Cierto
6
Muy Frecuentemente
7
Siempre
Tabla 5
Escalas y Categorías de Likert (Agüero, R. et al, 2012, p.10)
8.10.4. Niveles
Para poder presentar la información obtenida, se requiere utilizar una
escala de tres valores, se recomienda formular niveles de tres valores
Valor Nivel
1 No optimo Baja prevalencia
2 Básico Mediana prevalencia
3 Optimo Alta prevalencia
Tabla 6
Niveles (elaboración propia)
Para el cálculo de nivel por cada variable y dimensión de la
investigación, utilizaremos la secuencia del (Anexo No.6).
8.10.5. Validación del instrumento
32
Responde a la pregunta
¿El instrumento es el pertinente?
Para validar los instrumentos aplicados en la investigación se realiza a
través del experto, para lo cual preparamos el expediente de validación el
cual consta de los siguientes formatos (ver ANEXO °.2):
(Formato No.1) Carta de presentación
(Formato No.2) Definición conceptual de las variables
(Formato No.3) Matriz de operacionalización de variables (con
valorización)
(Formato No.4) Certificado de validez de contenido del
instrumento que mide
8.10.6. Confiabilidad del Instrumento
Responde a la pregunta:
¿El instrumento es confiable?
Para el cálculo del Coeficiente de alfa de Crombach se utilizara el
software IBM SPSS versión 21 (ver Anexo N°.4)
33
Resultados
Para el Análisis de confiabilidad del instrumento aplicado en la investigación, se utilizó el software IBM SPSS versión 21, dando como resultado lo siguiente:
Cuadro No.1
Estadísticos de
fiabilidad
Alfa de
Cronbach
N de
elementos
,913 26
Fuente: Propia
Sustento Teórico
Coeficiente alfa de Crombach: Según Visurraga J. (2013) el coeficiente Alfa de Crombach nos permite……
Explicación del
Investigador
Observamos …….en el Cuadro No.1 …………… y en el Cuadro No.2 (ver anexo 1) observamos que…….
Tabla 7
Protocolo de presentación del análisis de confiabilidad del Instrumento
(elaboración propia)
Escala de evaluación:
Grafico 7 Rangos del coeficiente de alfa de Cronbach (elaboración personal)
Ejemplo:
34
Grafico 8 Ejemplo del resultado del coeficiente de alfa de Cronbach (elaboración personal)
8.11. Población y muestra
8.11.1. Población
Según Sánchez y Reyes (2002, p.111) población, “comprende a todos
los miembros de cualquier clase bien definida de personas, eventos u
objetos”.
Responde a la pregunta:
¿Quiénes son los sujetos de estudio?
Ejemplo:
Grafico 9 Población (elaboración personal)
35
8.11.2. Muestra
Responde a la pregunta:
¿Cuántos son los sujetos de estudio
que requiero?
Según Sánchez y Reyes (2002, p.111), denominamos muestra, al
“grupo con el que se trabaja, la muestra debe ser representativa de la
población”.
Ejemplo:
Grafico 10 Muestra (elaboración personal)
8.11.3. Calculo del tamaño de muestra
Para el cálculo del tamaño de muestra se utilizara el software Decision
Analyst STATS 2.0 (ver Anexo N°.3)
8.12. Muestreo
8.12.1. Muestreo Probabilístico
Larios, I. y Figueroa, G. (2014) precisa que “los métodos de muestreo
probabilísticos son aquellos que se basan en el principio de
36
equiprobabilidad. Es decir, aquellos en los que todos los individuos
tienen la misma probabilidad de ser elegidos para formar parte de una
muestra y, consiguientemente, todas las posibles muestras de tamaño n
tienen la misma probabilidad de ser seleccionadas. Sólo estos métodos
de muestreo probabilísticos nos aseguran la representatividad de la
muestra extraída y son, por tanto, los más recomendables”.
Dentro de los métodos de muestreo probabilísticos encontramos los
siguientes tipos:
Muestreo aleatorio simple.
Muestreo aleatorio sistemático.
Muestreo aleatorio estratificado.
Muestreo aleatorio por conglomerados.
8.12.2. Muestreo No probabilístico
Según Larios, I. y Figueroa, G. (2014) el método de muestro no probabilistico
“no sirven para realizar generalizaciones, pues no se tiene certeza de que la
muestra extraída sea representativa, ya que no todos los sujetos de la
población tienen la misma probabilidad de ser elegidos. En general se
seleccionan a los sujetos siguiendo determinados criterios procurando, en la
medida de lo posible, que la muestra sea representativa”.
Entre los métodos de muestreo no probabilísticos más utilizados en
investigación encontramos:
Muestreo por cuotas.
Muestreo intencional o de conveniencia.
Bola de nieve.
Muestreo discrecional.
8.13. Resultados
Responde a la pregunta:
37
¿Qué podemos explicar del problema?
8.13.1. Descriptivo
En esta sección debemos exponer la información obtenida en el
proceso de recojo de información, permitiendo describir la
frecuencia de un valor en las respuestas y para su presentación
nos valemos de la información general del instrumento.
8.13.2. Inferencia
Escala de evaluación:
Grafico 11 Rangos del cálculo del análisis de correlación (elaboración personal)
Ejemplo del resultado del análisis correlacional:
Grafico 12 Ejemplo del resultado del análisis de correlación (elaboración personal)
Hipótesis General:
38
Formulación de hipótesis estadística:
H1: Existe una relación significativa entre la variable gobierno
electrónico móvil y la variable inclusión digital de los usuarios
del Registro Nacional de Identificación y Estado Civil del
distrito de Los Olivos, Lima 2014.
H0: No existe una relación significativa entre la variable gobierno
electrónico móvil y la variable inclusión digital de los usuarios
del Registro Nacional de Identificación y Estado Civil del
distrito de Los Olivos, Lima 2014.
Tabla 8
Ejemplo de Hipótesis estadística (elaboración propia)
Contrastación de hipótesis estadística:
En la Tabla 22 se observa que el valor del coeficiente de correlación
Rho de Spearman es igual a 0,190 se rechaza la hipótesis nula (Ho) y
se acepta la hipótesis alterna (H1) determinando que existe una
relación significativa entre la variable gobierno electrónico móvil y la
variable inclusión digital. Así mismo el valor P (0,000)<0,01 nos indica
que la relación entre las variables es estadísticamente significativa
Tabla 9
Ejemplo de contratación de hipótesis estadística (elaboración
propia)
.
Tabla 22
Matriz de correlación de la variable gobierno electrónico móvil y la variable
inclusión digital.
V1-Gobierno
Electrónico Móvil
V2-Inclusión
Digital
Rho de
Spearman
V1-Gobierno
Electrónico Móvil
Coeficiente de correlación 1,000 0,190**
Sig. (bilateral) . 0,000
N 384 384
V2-Inclusión Digital Coeficiente de correlación 0,190
** 1,000
Sig. (bilateral) 0,000 .
39
N 384 384
**. La correlación es significativa al nivel 0,01 (bilateral).
Fuente: elaboración propia.
Tabla 10
Ejemplo de correlación de dos variables con el software IBM SPSS
v21 (elaboración personal)
8.14. Discusión
Responde a la pregunta:
¿?
Se incluye la discusión por cada objetivo tanto general y específicos.
Formula:
Observación
descriptiva
+ Observación
inferencia
+ Antecedentes + Marco
conceptual
Ejemplo:
La evidencia empírica encontrada señala con respecto a la parte descriptiva de
los datos que el nivel básico de gobierno electrónico móvil está asociado con el
nivel media prevalencia de la inclusión digital, siendo este porcentaje 45,3%;
mientras el nivel básico de gobierno electrónico se relaciona con el nivel alta
prevalencia de la inclusión digital con un 19,8%. En el plano inferencial se ha
podido determinar la existencia de una correlación directa, donde el coeficiente
Rho de Spearman es igual a 0.190 encontrándose en el rango de 0.01 a 0.25.
Este análisis permite determinar que el gobierno electrónico móvil se relaciona
40
con la inclusión digital en un nivel escaso; dichos resultados concuerdan con
los encontrados por Villanueva (2010) quien en su investigación concluye que
el modelo peruano de acceso universal presenta serias debilidades así mismo
concuerda con lo investigado por Prince, Finquelievich y Jolias (2011) quien
concluye que ser en red es mucho mas estar conectado a través de las nuevas
tecnologías; respuestas brindadas dentro del concepto de gobierno electrónico
móvil el cual según Carrión (2009) es el uso de las tecnologías de información
y comunicaciones para mejorar el desempeño de las actividades de las
organizaciones del sector público. De acuerdo a los resultados encontrados en
la presente investigación el uso de las tecnologias de informacion y
comunicciones por los usuarios del RENIEC requiere un incremento del nivel
de uso para elevar el desempeño de la institucion publica.
41
9. INVESTIGACIÓN EN LAS CIENCIAS DEL DISEÑO
Para Hevner, A. y Chatterjee, S. (2010, p.5) la investigación en la ciencia
del diseño es un paradigma de la investigación en el cual un diseñador
responde preguntas relevantes a los problemas humanos a través de la
creación de artefactos innovadores, contribuyendo así nuevos
conocimientos al cuerpo de la evidencia científica.
Grafico 13
Proceso de investigación en la ciencia del diseño (Peffers, K., et al,
2006, p.93).
Pauta Descripción
Pauta 1 La investigación de las ciencias del diseño debe producir artefacto viable en la forma de una construcción, un modelo, un método o una creación de instancias
Pauta 2 El objetivo de la investigación en ciencias de diseño es el desarrollo de soluciones basadas en la tecnología a problemas del negocio importantes y relevantes.
Pauta 3 La evaluación del diseño La utilidad, la calidad y la eficacia del diseño de un artefacto debe ser rigurosamente demostrada a través de los métodos de evaluación bien ejecutadas
42
Pauta Descripción
Pauta 4 Los Aportes de la investigación en ciencias de diseño eficaz debe proporcionar aportes claros y verificables en las áreas de artefacto diseño, fundamentos de diseño y / o metodologías de diseño
Pauta 5 La investigación en ciencia Diseño rigor se basa en la aplicación de métodos rigurosos tanto en la construcción y la evaluación del artefacto de diseño
Pauta 6 El diseño como un proceso de búsqueda La búsqueda de un artefacto eficaz requiere la utilización de los medios disponibles para alcanzar los fines deseados al tiempo que satisface las leyes en el entorno del problema
Pauta 7 La comunicación de la investigación en ciencias del diseño de investigación debe ser presentada de manera efectiva, tanto orientada a la tecnología y las audiencias de gestión orientada a
Tabla 8
Pautas en investigación en la ciencia del diseño (Hevner, A. y
Chatterjee, S., 2010, p.12)
Tipos de contribución Ejemplos de Artefacto
Un conocimiento más
abstracto, completo y
maduro
Nivel 3. Teoría del diseño
bien desarrollado acerca de
los fenómenos implícitos
Teorías de diseño (de rango
medio y grandes teorías)
Nivel 2. Diseño de la teoría
del conocimiento
emergente como principios
operativos / Arquitectura
Construye, métodos,
modelos, principios de
diseño, normas técnicas.
Un conocimiento más
específico y limitado, y
menos maduro
Nivel 1. Situación del
artefacto implementado
Instantiations (productos de
software o procesos
implementados)
Tabla 9
Tipos de contribución de la Investigación en la Ciencia del Diseño
(Gregor, S. y Hevner A., 2013, p.342).
9.1. Identificación del problema y motivación
Definir el problema específico de investigación y justificar el valor de una
solución. Dado que la definición del problema se puede utilizar para
desarrollar una solución eficaz artefactual, puede ser útil para atomizar el
problema conceptualmente de manera que la solución puede capturar la
43
complejidad del problema. Justificar el valor de una solución se logran
dos cosas: que motiva el investigador y el público de la investigación
para perseguir la solución y para aceptar los resultados y ayuda a
entender el razonamiento asociado con la comprensión del investigador
del problema. Los recursos necesarios para esta actividad incluyen el
conocimiento del estado del problema y la importancia de su solución
(Peffers, K., et al, 2006, p.89).
Grafico 14
Ciclo de investigación en la ciencia del diseño Identificación del
problema y motivación (Hevner, A. y Chatterjee, S.,2010, p.16)
Lista de verificación en la investigación en ciencias del diseño (Hevner, A. y
Chatterjee, S.,2010, p.20):
1. ¿Cuál es la pregunta de investigación (requisitos de diseño)?
2. ¿Cuál es el artefacto? ¿Cómo se representa el artefacto?
3. ¿Qué diseño de procesos (búsqueda heurística) podria ser utilizado para
construir el artefacto?
4. ¿Cómo son los artefactos y los procesos de diseño a tierra por la base
de conocimientos? Lo que, en su caso, teorías apoyan el diseño
artefacto y el proceso de diseño?
44
5. ¿Qué evaluaciones se realizan durante los ciclos de diseño de
interiores? ¿Qué mejoras de diseño se identifican durante cada ciclo de
diseño?
6. ¿Cómo está el artefacto introducido en el entorno de la aplicación y
cómo se prueba de campo? ¿Qué indicadores se utilizan para demostrar
la utilidad del artefacto y mejora con respecto a los artefactos anteriores?
7. ¿Qué nuevos conocimientos se añade a la base de conocimientos y en
qué forma (por ejemplo, la literatura revisada por pares, los meta-
artefactos, nueva teoría, el nuevo método)?
8. Se ha abordado de manera satisfactoria el problema de investigación?
Grafico 15
Preguntas asignados a los tres ciclos de investigación de diseño
(Hevner, A. y Chatterjee, S.,2010, p.20)
9.2. Objetivos de una solución
Inferir los objetivos de una solución de la definición del problema. Los
objetivos pueden ser cuantitativos, por ejemplo, los términos en los que
una solución deseable sería mejor que los actuales, o cualitativos, por
ejemplo, donde se espera un nuevo artefacto para apoyar soluciones a
problemas no abordados hasta ahora. Los objetivos deben ser inferidas
45
racionalmente de la especificación problema. Los recursos necesarios
para esto incluyen el conocimiento del estado de los problemas y
soluciones actuales y su eficacia, si los hay (Peffers, K., et al, 2006,
p.90).
9.3. Diseño y desarrollo
Crear la solución artefactos. Estos artefactos son potencialmente, con
cada definición amplia, los constructos, modelos, métodos o instancias
(Hevner et al. 2004). Esta actividad incluye la determinación de la
funcionalidad deseada del artefacto y su arquitectura y luego crear el
artefacto real. Los recursos necesarios pasar de objetivos para el diseño
y desarrollo incluyen el conocimiento de la teoría de que puede ser
ejercida como una solución (Peffers, K., et al, 2006, p.90).
9.4. Demostración
Demostrar la eficacia del artefacto para resolver el problema. Esto podría
implicar su uso en la experimentación, simulación, un estudio de caso, la
prueba, u otra actividad apropiada. Los recursos necesarios para la
demostración incluyen el conocimiento efectivo de cómo usar el artefacto
para resolver el problema (Peffers, K., et al, 2006, p.90).
9.5. Evaluación
Observar y medir qué tan bien el artefacto es compatible con una
solución al problema. Esta actividad consiste en la comparación de los
objetivos de una solución a los resultados reales observados por el uso
del artefacto en la manifestación. Se requiere el conocimiento de las
métricas relevantes y técnicas de análisis. Dependiendo de la naturaleza
del lugar de problemas y el artefacto, la evaluación puede incluir
artículos tales como una comparación de la funcionalidad del artefacto
con los objetivos de la solución de la actividad 2, medidas de
46
desempeño cuantitativos objetivos, tales como presupuestos o artículos
producidos encuestas de satisfacción, la retroalimentación del cliente, o
simulaciones. Al final de esta actividad los investigadores pueden decidir
si iterar de nuevo al paso 3 para tratar de mejorar la eficacia del artefacto
o para continuar con la comunicación y dejar a una mejora adicional a
los proyectos posteriores. La naturaleza de la sede de investigación
puede dictar si esa iteración es viable o no (Peffers, K., et al, 2006,
p.92).
9.6. Comunicación
Comunicar el problema y su importancia, el artefacto, su utilidad y la
novedad, el rigor de su diseño, y su eficacia para los investigadores y
otros audiencias relevantes, tales como la práctica de los profesionales,
cuando sea apropiado. En académica publicaciones de investigación los
investigadores podrían utilizar la estructura de este proceso para
estructurar el papel, así como la estructura nominal de un proceso de
investigación empírica (problema definición, revisión bibliográfica,
desarrollo de hipótesis, la recogida de datos, análisis, resultados,
discusión y conclusión) es una estructura común para los trabajos de
investigación empírica. La comunicación requiere el conocimiento de la
cultura disciplinaria (Peffers, K., et al, 2006, p.92).
Sección Contenido
1. Introducción La definición del problema, problema significación / motivación,
introducción a los conceptos clave, la investigación preguntas /
objetivos, ámbito de estudio, descripción de los métodos y las
conclusiones, teórica y práctica, importancia, la estructura del resto
del documento.
Para DSR, los contenidos son similares, pero la definición del
problema y de los objetivos de investigación deben especificar los
objetivos que se requieren del artefacto que ser desarrollado.
2. Revisión de la
Literatura
Antes de trabajo que sea relevante para el estudio, incluyendo
teorías, estudios de investigación empírica y resultados / informes
de la práctica.
Para el trabajo de DSR, la literatura previa encuestados debe
incluir cualquier teoría del diseño / conocimientos previos en
relación con la clase de problemas que deben abordarse,
incluyendo artefactos que ya han sido desarrollado para resolver
47
Sección Contenido
problemas similares.
3. Método El enfoque de investigación que se empleó.
Para el trabajo de DSR, el enfoque de DSR específica adoptada
debe ser explicado con referencia a autoridades existentes.
4. Artefacto Descripción Una descripción concisa de los artefactos en el nivel
adecuado de abstracción para hacer una nueva contribución a la
base de conocimientos.
En esta sección (o secciones) deberían ocupar la mayor parte del
papel. El formato es probable que sea variable, pero debe incluir al
menos la descripción del artefacto diseñado y, tal vez, el proceso
de búsqueda de diseño.
5. Evaluación Evidencia de que el artefacto es útil.
El artefacto se evalúa para demostrar su valía con criterios de
evidencia abordar como validez, la utilidad, la calidad y la eficacia.
6. Discusión
Interpretación de los resultados: qué significan los resultados y
cómo se relacionan con los objetivos indicados en la sección de
introducción.
Puede incluir: un resumen de lo aprendido, la comparación con los
antecedentes, limitaciones, la importancia teórica, la importancia
práctica, y las áreas que requieren mayor trabajo.
Las contribuciones de investigación se destacan y las amplias
implicaciones de los resultados del papel para discutir la
investigación y la práctica.
7. Conclusiones Párrafos de cierre que reafirman los hallazgos importantes del
trabajo.
Reitera las ideas principales de la contribución y por qué son
importantes.
Tabla 10
Esquema de Publicación de un Estudio de Investigación en la Ciencia del
Diseño (Gregor, S. y Hevner, A., 2013, p.350).
9.7. Otros aspectos
9.7.1. Estudio de Factibilidad
Destinada a demostrar que el artefacto a construir, responde a los
criterios de siguientes:
1. Factibilidad técnica: Indicar los requerimientos técnicos para el
desarrollo y puesta en producción del artefacto.
2. Factibilidad operativa: Indicar que el artefacto cumple con
condiciones de usabilidad y accesibilidad requerida por los usuarios.
48
3. Factibilidad económica: Indicar la inversión requerida para el
desarrollo de artefacto, los beneficios que genera y los costos
operativos que se incurre. Demostrar que los beneficios que genera
la implementación del artefacto es superior a los costos operativos
recuperando la inversión realizada, para esto incluir el flujo de caja y
los cálculos del VAN y TIR.
49
10. PUBLICACIÓN DEL INFORME DE INVESTIGACIÓN
10.1. Tesis
Hernández, E. (2006, p.4). “La tesis es el documento en el que se exponen
los resultados científicos alcanzados por el aspirante en su trabajo de
investigación. Se presentan de forma sistematizada, lógica y objetiva esos
resultados en correspondencia con el proyecto presentado, discutido y
aprobado para la búsqueda de soluciones al problema planteado con
respuestas científicas contextualizadas a partir de la utilización del método
científico”.
10.1.1. Tesis de investigaciones basadas en ciencia del
comportamiento (cuantitativa)
Pagina
Dedicatoria ii
Agradecimiento iii
Presentación iv
Índice v V
Índice de Tablas Vi
Índice de Figuras ix vii
Resumen viii
Abstract ix
Introducción x
CAPÍTULO I: PROBLEMA DE INVESTIGACIÓN
1.1. Planteamiento del problema 1
1.2. Formulación del problema 2
1.2.1. Problema general 3
12.2. Problemas secundarios 4
1.3. Justificación 5
1.3.1. Justificación teórica 5
1.3.2. Justificación practica 7
50
1.3.3. Justificación epistemológica 8
1.3.4. Justificación legal 9
1.4. Limitaciones 10
1.5. Antecedentes 14
1.6. Objetivos 15
1.6.1. General 16
1.6.2. Específicos 17
CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO
2.1. Bases teóricas de la variable 1 18
2.1.1. Definición de la variable 1 19
2.1.2. Temas referente a la variable 1 20
2.1.3. Dimensiones de la variable 1 21
2.2. Bases teóricas de la variable 2 22
2.2.1. Definición de la variable 2 23
2.2.2. Temas referente a la variable 2 24
2.2.3. Dimensiones de la variable 2 25
2.3. Definición de términos básicos 26
CAPÍTULO III: MARCO METODOLÓGICO
3.1. Hipótesis 27
3.1.1 Hipótesis general 28
3.1.2. Hipótesis especificas 29
3.2. Variables 30
3.2.1 Definición conceptual 31
3.2.2 Definición operacional 32
3.3. Metodología 33
3.3.1. Tipo de Estudio 34
3.3.2. Diseño 35
3.4. Población y muestra 36
3.4.1. Población 37
3.4.2. Muestra 38
3.5. Método de investigación 39
3.6. Técnicas e instrumentos de recolección de datos 40
3.6.1. Técnica 41
51
3.6.2. Instrumento 42
3.6.3. Validez del Instrumento 43
3.6.4. Confiabilidad del Instrumento 44
3.7. Métodos de análisis de datos 45
CAPÍTULO IV: RESULTADO
4.1. Descripción 46
4.1.1 Prueba de normalidad 47
4.1.2. Análisis descriptivo de la variable 1 48
4.1.3. Análisis descriptivo de la variable 2 49
4.1.4. Análisis descriptivo de la variable 1 y la variable 2 50
4.1.9. Prueba de hipótesis 51
4.2. Discusión 52
4.2.1. Con respecto a la hipótesis general 53
4.2.2. Con respecto a las hipótesis especificas 54
CONCLUSIONES 55
SUGERENCIAS 56
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS 57
ANEXOS
Anexo 1: Matriz de consistencia
Anexo 2: Matriz de operacionalización de variables
Anexo 3: Certificado de validez de contenido del instrumento -1
Anexo 4: Certificado de validez de contenido del instrumento -2
Anexo 5: Instrumentos de recolección de datos (cuestionario)
Anexo 6: Ejemplo de cuestionarios aplicados 1 - 5
Anexo 7: Base de datos SPSS
Tabla 11
Esquema de publicación de una tesis en ciencia del
comportamiento (elaboración propia).
10.1.2. Tesis de investigaciones basadas en ciencia del diseño
Esquema de publicación:
52
Pagina
Dedicatoria ii
Agradecimiento iii
Presentación iv
Índice v V
Índice de Tablas Vi
Índice de Figuras ix vii
Resumen viii
Abstract ix
Introducción x
CAPÍTULO I: PROBLEMA DE INVESTIGACIÓN
1.1. Descripción de la situación problemática 1
1.2. Formulación del problema 2
1.3. Objetivos 3
1.4. Justificación e importancia 4
CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO 5
2.1. Antecedentes 6
2.2. Revisión de la literatura 7
CAPÍTULO III: CONSTRUCCION DEL ARTEFACTO
3.1. Análisis de Requerimientos 8
3.2. Estudio de Factibilidad 9
3.2.1. Factibilidad técnica 10
3.2.2. Factibilidad operativa 11
3.2.3 Factibilidad económica 12
3.2. Diseño 13
Implementación 14
3.3. Verificación 15
CAPÍTULO III: RESULTADOS
3.1. Análisis de Resultados 15
3.1.1. Eficiencia 16
3.1.2. Eficacia 17
3.1.3. Productividad 18
3.1.4. Impacto 19
53
CONCLUSIONES 20
RECOMENDACIONES 21
RERFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS 22
ANEXOS
Tabla 12
Esquema de publicación de una tesis en ciencia del diseño
(elaboración propia).
10.2. Artículo científico
Según Mari, J. (2004, p.5) “el artículo científico es un informe escrito que
comunica por primera vez los resultados de una investigación. Los
artículos científicos publicados en miles de revistas científicas componen
la literatura primaria de la ciencia”.
Pagina
1. Introducción
2. Material y Método
3. Resultados
4. Discusión
5. Conclusiones
6. Referencias Bibliográficas
Tabla 13
Esquema de publicación de un artículo científico (elaboración
propia).
10.3. Poster científico
Según Guardiola, E. (2010, p.85) “el poster constituye un tipo de
comunicación con un potencial enorme. Posibilita la transmisión concisa
clara y permanente de su contenido, sin la fugacidad que impone una
comunicación oral. De esta manera puede ser analizado con
detenimiento por los asistentes a una velocidad que se ajusta a sus
54
capacidades e intereses, y posibilita el objetivo último de toda
comunicación en un congreso: la transmisión de un mensaje por parte
del autor y su captación por parte de los demás”.
El Observatorio de la Comunicación Científica (2010) indica “que junto
con el artículo científico y la presentación oral, el póster o cartel científico
es uno de los formatos más comunes de comunicación entre
Investigadores. Mientras que el artículo se escribe fundamentalmente
para ser leído y la comunicación oral se pronuncia para ser escuchada,
el póster se elabora para ser visto, leído y comentado”.
Pagina
1. Introducción
2. Materiales y método
3. Resultados
4. Tablas o figuras
5. Conclusiones
6. Referencias Bibliográficas
Tabla 14
Esquema de publicación de un poster científico (elaboración
propia).
Formas de presentación:
Nombre del autor
Institución de procedencia
.
Grafico 16
55
Poster horizontal (Guardiola, E., 2010, p.88).
Nombre del autor
Institución de procedencia
.
Grafico 17
Poster vertical (Guardiola, E., 2010, p.89).
10.4. Ensayo científico
Vargas, M. y Sabogal, M. (2008) indican que “el ensayo científico
constituye uno de los principales recursos metodológicos para adiestrar
en la metodología y en la lógica sistémica de la investigación científica.
Por su medio es que se debaten las ideas más influyentes o disimiles, se
conocen los últimos aportes de la ciencia, se forma opinión, se ´produce
discrepancia productiva”.
10.5. Ferias científicas
Las ferias científicas son espacios de presentación y socialización de los
proyectos realizados, donde de demuestra el funcionamiento del
producto resultante de la investigación.
56
11. USO DEL ESTILO APA PARA REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
Zavala, S. (2009, p.6) “Reglas de estilo que rigen la redacción científica en las ciencias sociales y de la conducta. Establece los estándares para la diseminación del conocimiento científico de forma clara, precisa y uniforme”.
11.1. Como referenciar textos de libros
Esquema:
Apellido Paterno, Inicial del Nombre. Título del texto. Editorial. .
Ejemplo:
Hernández, E. (2006). Cómo escribir una tesis. Escuela Nacional de Salud Pública. Mc Graw Hill.
11.2. Como referenciar textos extraídos de internet
Esquema:
Apellido Paterno, Inicial del Nombre. Título del texto. Institución.
Recuperado de: dirección electrónica donde ubico el texto.
Ejemplo:
Hernández, E. (2006). Cómo escribir una tesis. Escuela Nacional de Salud Pública. Recuperado de: http://biblioteca.ucv.cl/site/ servicios/documentos/como_escribir_tesis.pdf.
11.3. Como referenciar una tabla
EN la parte superior de la tabla se ubica el número de tabla En la línea siguiente se ubica el título de la tabla en letra cursiva La referencia debe estar ubicada en la parte inferior de la tabla. Si usted es el autor de la tabla indicar “elaboración propia”
Esquema:
57
Fuente: Apellido Paterno, Inicial del Nombre del autor. (Año de
elaboración, número de página).
Fuente: elaboración propia.
Ejemplo:
Tabla 24
Matriz de correlación de la variable gobierno electrónico móvil y la
dimensión cultural de la variable inclusión digital.
V1-Gobierno
Electrónico
Móvil
D2-Cultural
Rho de
Spearman
V1-Gobierno
Electrónico Móvil
Coeficiente de
correlación
1,000 0,489**
Sig. (bilateral) . 0,000
N 384 384
D2-Cultural
Coeficiente de
correlación
0,489** 1,000
Sig. (bilateral) 0,000 .
N 384 384
**. La correlación es significativa al nivel 0,01 (bilateral).
Fuente: elaboración propia.
Tabla 15
Ejemplo de una tabla con formato APA (elaboración propia).
11.4. Como referenciar una imagen La referencia debe estar ubicada en la parte inferior del gráfico. Debe numerar las figuras Si usted es el autor del grafico indicar “elaboración propia” Incluir la referencia según el esquema APA.
Esquema:
Figura 15: Título del grafico (Apellido Paterno, Inicial del Nombre del
autor., Año de elaboración, número de Pagina).
Figura 15: Título del grafico (elaboración propia).
58
Ejemplo:
Figura 15: Histograma, gobierno electrónico móvil * dimensión
cultural de inclusión digital (elaboración propia).
Tabla 16
Ejemplo de una gráfico con formato APA (elaboración propia).
59
12. Fases en la construcción de un artefacto de Tecnología de
información
12.1. Fases del diseño de centrado en el usuario (DCU)
Artefacto: Aplicación web
Grafico 18
Diseño centrado en el Usuario (Casado, E.,2012, p.1)
60
12.2. Modelo de proceso de Ingeniería web
Artefacto: Aplicación web
Grafico 19
Modelo de proceso de IWeb (Visurraga, J., 2005, p.5)
61
12.3. Arquitectura dirigida por modelos
Artefacto: Software
MDA es el acrónico de Model Driven Architecture promovido por la OMG
que propone basar el desarrollo del software en modelos especificados
utilizando UML para que a partir de esos modelos se realicen
transformaciones que generen código u otro modelo con menor nivel de
abstracción (Meaurio, V. y Chmieder E., 2013, p.1).
Grafico 20
Proceso de desarrollo iterativo con MDA (Meaurio, V. y Chmieder
E., 2013, p.2)
62
12.4. Modelo de proceso de Microsoft Solutions Framework
Artefacto: Software
Enfoque personalizable para entregar correcta y más rápidamente
soluciones tecnológicas, con menos personas y menos riesgo.
Grafico 21
Modelo de proceso de MSF (Technet, 2006, p.1)
63
12.5. Flujo del proceso de identificación y análisis de procesos
Artefacto: Mapa de Procesos
Grafico 22
Flujo de identificación y análisis de procesos (Macías, M., et al.,
2007, p.16)
64
12.6. Metodología HEFESTO para el desarrollo de un Datawarehouse
Artefacto: Repositorio del Datawarehouse y mecanismo de
transformación y carga de la información.
La metodología HEFESTO, permite la construcción de Datawarehouse (Bernabeu, R., 2009, p.80):
Grafico 23
Metodología HEFESTO (Bernabeu, R., 2009, p.80)
65
12.7. Metodología para construcción de Modelos de Dinámica de Sistemas
Artefacto: Modelo Mental (Diagrama Causal)
Grafico 24
Fases de la construcción de un Modelo Mental (Elaboración propia)
Artefacto: Modelo Formal (Diagrama de Flujo y Nivel)
Grafico 25
Fases de la construcción de un Modelo Formal (Elaboración propia)
66
12.8. Metodología de Sistemas Blandos
Artefacto: Proyecto de intervención
Según Rodríguez, R. (1992, p.87) La metodología de los sistemas
blandos tiene las siguientes etapas:
1) La situación no estructurada
2) La situación estructurada
3) La elaboración de definiciones básicas
4) La elaboración de modelos conceptuales
5) Comparación de (4) versus (2)
6) Cambios factibles y deseables
7) Implantación de los cambios en el mundo real
Grafico 26
Metodología de los sistemas blandos (Rodríguez, R., 1992, p.91)
67
12.9. Ciclo de vida de los servicios de Tecnología de información con
ITIL
Artefacto: Servicio de atención al cliente
Tiene como objetivo ofrecer una visión global de la vida de un servicio
desde su diseño hasta su eventual abandono sin por ello ignorar los
detalles de todos los procesos y funciones involucrados en la eficiente
prestación del mismo.
El Ciclo de Vida del Servicio consta de cinco fases:
Estrategia del Servicio: propone tratar la gestión de servicios no
sólo como una capacidad sino como un activo estratégico.
Diseño del Servicio: cubre los principios y métodos necesarios
para transformar los objetivos estratégicos en portafolios de
servicios y activos.
Transición del Servicio: cubre el proceso de transición para la
implementación de nuevos servicios o su mejora.
Operación del Servicio: cubre las mejores prácticas para la
gestión del día a día en la operación del servicio.
Mejora Continua del Servicio: proporciona una guía para la
creación y mantenimiento del valor ofrecido a los clientes a traces
de un diseño, transición y operación del servicio optimizado.
Grafico 27
Ciclo de vida de los servicios ITIL (ITILV3, 2014, p.1)
68
12.10. Proceso de administración de proyectos con enfoque PMI.
Artefacto: Proyecto
El proceso está compuesto por cinco subprocesos que en su conjunto
determinan el ciclo de vida de un proyecto desde el punto de vista
administrativo (Pryconal, 2011, p.1):
Arranque: Autorización del proyecto.
Planeación: Establece el plan o lineamientos que se van a seguir
para cumplir con los objetivos del proyecto, de igual manera
compromete a todo el equipo de trabajo en la ejecución de dicho
plan.
Monitoreo y Ejecución: Permite identificar en cualquier momento
del proyecto su estado, de acuerdo al plan que se haya definido.
Cierre: Formaliza la finalización del proyecto, sea por la entrega del
producto final o por causas administrativas o del negocio,
adicionalmente busca recolectar las estadísticas de los productos
entregados y de la administración del proyecto.
Grafico 28
Proceso de administración de proyectos (Proyconal, 2011, p.1)
69
12.11. Marco de trabajo en la investigación en las ciencia del diseño
Artefacto: Sistema de información
Grafico 29
Investigación en ciencias del diseño en sistemas de información
(Hevner, A. y Chatterjee, S., 2010, p.59).
70
DEFINICIÓN DE TÉRMINOS
1. Actitudes
Las actitudes pueden considerarse como una relativamente duradera
organización de creencias, sentimientos y tendencias de conducta hacia
objetos, grupos, eventos o símbolos socialmente significativos; una
predisposición adquirida, un sentimiento general de evaluación (positiva o
negativa), sobre personas, objetos o asuntos. (Agüero, R. et al, 2012, p.2)
2. Artefacto
Máquina, aparato. Máquina, mueble, y en general, cualquier objeto de cierto
tamaño. (RAE, 2014, p.1)
3. Ciencia
Conjunto de conocimientos obtenidos mediante la observación y el
razonamiento, sistemáticamente estructurados y de los que se deducen
principios y leyes generales. (RAE, 2014, p.1)
4. Dimensión
Cada una de las magnitudes de un conjunto que sirven para definir un
fenómeno. (RAE, 2014, p.1)
5. Diseño
Proyecto, plan. Concepción original de un objeto u obra destinados a la
producción en serie. (RAE, 2014, p.1)
6. Ensayo
Escrito en el cual un autor desarrolla sus ideas sin necesidad de mostrar el
aparato erudito. (RAE, 2014, p.1)
7. Fenómeno
Es típicamente un conjunto de comportamientos de algún ente que es
encontrado interesante por el investigador o por la comunidad de
investigación. (Hevner A. y Chatterjee, S., 2010, p1-3)
71
8. Hipótesis
Suposición de algo posible o imposible para sacar de ello una
consecuencia. (RAE, 2014, p.1)
9. Instrumento
Aquello que sirve de medio para hacer algo o conseguir un fin. (RAE, 2014,
p.1)
10. Investigación
Es un conjunto de procesos sistemáticos, críticos y empíricos que se
aplican al estudio de un fenómeno. (Hernández R. et al, 2010, p.4)
La investigación puede ser generalmente definida como una actividad que
contribuye a la comprensión de un fenómeno. (Hevner A. y Chatterjee, S.,
2010, p1-3)
11. Método
Modo de decir o hacer con orden. Procedimiento que se sigue en las
ciencias para hallar la verdad y enseñarla. (RAE, 2014, p.1)
12. Modelo
Esquema teórico, generalmente en forma matemática, de un sistema o de
una realidad compleja, como la evolución económica de un país, que se
elabora para facilitar su comprensión y el estudio de su comportamiento.
(RAE, 2014, p.1)
13. Nivel
Medida de una cantidad con referencia a una escala determinada. (RAE,
2014, p.1)
14. Problema
Planteamiento de una situación cuya respuesta desconocida debe
obtenerse a través de métodos científicos. (RAE, 2014, p.1)
72
15. Producto
Cosa producida. (RAE, 2014, p.1)
16. Protocolo
Serie ordenada de escrituras matrices y otros documentos que un notario o
escribano autoriza con ciertas formalidades. Plan escrito y detallado de un
experimento científico. (RAE, 2014, p.1)
17. Variable
Magnitud que puede tener un valor cualquiera de los comprendidos en un
conjunto. (RAE, 2014, http://www.rae.es)
Una variable es una propiedad que puede fluctuar y cuya variación es
susceptible de medirse u observarse. (Hernández, R. et al, 2010, p.93)
73
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digital de los usuarios del Registro Nacional de Identificación y Estado
78
Civil del distrito de Los Olivos, Lima 2014. Maestría en Gestión Pública.
Universidad Cesar Vallejo. Perú.
79
ANEXOS
80
Anexo No.1
Matriz de Consistencia PROBLEMA OBJETIVOS HIPÓTESIS
Problema principal:
Objetivo general: Hipótesis general:
Problemas secundarios:
PE1:
PE2:
PE3:
Objetivos específicos:
OE1:
OE2:
OE3:
Hipótesis específicas:
HE1:
HE2:
HE3:
81
Anexo No.2
Formato 1
CARTA DE PRESENTACIÓN
Señor(a): ….……………………………………………………………………………..…… Presente Asunto: VALIDACIÓN DE INSTRUMENTOS A TRAVÉS DE JUICIO DE
EXPERTO.
Es muy grato comunicarme con usted para expresarle mis saludos y así mismo, hacer de su conocimiento que siendo estudiante del programa de…………………………….. de la Universidad Norbert wiener, requiero validar los instrumentos con los cuales recogeré la información necesaria para poder desarrollar la investigación y con la cual optare el …………………………………….
El título nombre de nuestro proyecto de investigación es “………………
……………………………………………………..………………………………….” y siendo imprescindible contar con la aprobación de docentes especializados para poder aplicar los instrumentos en mención, he considerado conveniente recurrir a usted, ante su connotada experiencia en temas educativos y/o investigación educativa.
El expediente de validación, que le hacemos llegar contiene:
1. Carta de presentación 2. Matriz de operacionalización de variables 3. Certificado de validez de contenido de los instrumentos
Expresándole mis sentimientos de respeto y consideración paso a despedirme de usted, no sin antes agradecerle por la atención que dispense a la presente.
Atentamente.
________________________________________ Apellidos y nombre: D.N.I:
82
Formato 2
DEFINICIÓN CONCEPTUAL DE LAS VARIABLES
Variable 1: ……………………………………
Dimensiones de la variable 1: Dimensión 1: ……………………………………
Dimensión 2: ……………………………………
Variable 2: ……………………………………
Dimensiones de la variable 2: Dimensión 3: ……………………………………
Dimensión 4: ……………………………………
83
Formato 3
MATRIZ DE OPERACIONALIZACIÓN DE VARIABLES (con valorización)
OPERACIONALIZACIÓN DE LA VARIABLE 1: …………………………………………………..
Dimensiones Indicadores Ítems
(Preguntas)
Valoración Niveles
5 4 3 2 1
D1
I1
P1
P2
I2
P3
P4
D2
I3
P5
P6
I4
P7
P8
OPERACIONALIZACIÓN DE LA VARIABLE 2: …………………………………………………..
Dimensiones Indicadores Ítems
(Preguntas)
Valoración Niveles
5 4 3 2 1
D3
I5
P9
P10
I6
P11
P12
D4
I7
P13
P14
I8
P15
P16
84
Formato 4
CERTIFICADO DE VALIDEZ DE CONTENDO DEL INSTRUMENTO QUE
MIDE
LA VARIABLE 1: ……………………………………………..
Nº DIMENSIONES / items Claridad (*)
Pertinencia
(**)
Relevancia
(***)
Sugerencias
D1 Si No Si No Si No
1
2
3
4
Si No Si No Si No
5
6
7
8
CERTIFICADO DE VALIDEZ DE CONTENDO DEL INSTRUMENTO QUE MIDE LA VARIABLE 2: ……………………………………………..
Nº DIMENSIONES / items Claridad (*)
Pertinencia
(**)
Relevancia
(***)
Sugerencias
D1 Si No Si No Si No
1
2
3
4
Si No Si No Si No
5
6
7
8
Observaciones (precisar si hay suficiencia):
Opinión de aplicabilidad: Aplicable[ ] Aplicable después de corregir [ ] No aplicable [ ]
Apellidos y nombres del juez evaluador:
DNI:
Especialidad del evaluador:
……….de………..del 20…..
(*)* Claridad: Se entiende sin dificultad alguna el enunciado del ítem, es conciso, exacto y directo (**) Pertinencia: Si el ítem pertenece a la dimensión. (***) Relevancia: El ítem es apropiado para representar al componente o dimensión específica del constructo Nota: Suficiencia, se dice suficiencia cuando los ítems planteados son suficientes para medir la dimensión
85
Anexo No.3
Calculo del tamaño de la muestra
con el software Decision Analyst STATS 2.0
Paso 1: Ejecutar el software Decision Analyst Stats 2.0 y le presentara el menú
principal de opciones disponibles, dar click a la opción [Sample Size
Determination](1) para que pueda calcular el tamaño de muestra que
usted necesita para su investigación.
Paso 2: Al ingresar a la opción de determinación del tamaño de la muestra,
primero le solicitara ingresar la cantidad de “población que tiene
identificada”(1) en su investigación(1), puede considerar el valores por
defecto de los datos (2),(3) y (4), luego dar clik al botón [Calculate](5).
86
Paso 3: A continuación el software Stats nos muestra el tamaño de muestra
que requerimos(R), luego damos click al botón [Exit](1) para salir y
cerrar el software.
Se sugiere grabar la imagen del resultado que puede incluir como
evidencia en su investigación.
87
Anexo No.4
Calculo del coeficiente de Alfa de Crombach
con el software IBM SPSS v.21
Paso 1: Ejecute el software IBM SPSS v.21 y abra su Base de datos SPSS.
Paso 2: Seleccione en la barra de menú la opción [Analizar](1) luego la opción
[Escala](2) y la opción [Análisis de fiabilidad](3).
Paso 3: Seleccione las preguntas a analizar(p) y presione el botón de flecha
hacia la derecha(1).
88
Paso 4: Una vez que las preguntas seleccionadas(PS) se encuentren en la
casilla de la derecha, presionar el botón [Estadísticos](1).
Paso 5: Marcamos las opciones [Elemento], [Escala] y [Escala si se elimina el
elemento](1) y damos click al botón [Aceptar](2).
Paso 6: Luego verificamos que este seleccionado la opción [Alfa](1) y
presionamos el botón [Aceptar](2).
89
Paso 7: Verificamos el resultado del cálculo del coeficiente de Alfa de
Cronbach.
90
Anexo No.5
Calculo del Coeficiente de Correlación de Pearson
con el software IBM SPSS v.21
(Análisis de correlación de variables)
Paso 1: Identificamos las columnas de datos recogidos a la unidad de análisis,
a través de la aplicación de los cuestionarios(BD).
Paso 2: Seleccionamos la opción [Analizar](1), luego la opción [Correlaciones](2)
y damos click a la opción [Bivariadas](3).
91
Paso 3: luego identificamos las columnas de datos de las variables(v) a
correlacionar y damos click al botón de flecha a la derecha(1).
Paso 4: Una vez que las variables seleccionadas se encuentren en la casilla
de la derecha(VS), damos click al botón [Aceptar](1) para continuar.
Paso 5: A continuación el software IBM SPPS nos muestra el resultado del
análisis.
92
Anexo No.6
Calculo de los valores de los niveles a partir de la escala de Likert
con el software Microsoft Excel 2010
Paso 1: Copiamos los datos de la base de datos(BD) de SPSS a Excel.
Paso 2: Para hallar los valores de nivel de la variable1, sumamos los valores(D)
correspondientes a las preguntas de la variable 1.
Paso 3: Utilizamos la fórmula de suma para hallar el valor
93
Paso 4: Luego calculamos el valor de nivel de cada encuesta.
Paso 5: Para esto utilizamos la siguiente formula.
94
Anexo No.7
Elaboración de un gráfico tridimensional
con el software Microsoft Excel 2010
Paso 1: Extraer la información resultante en el software IBM SPSS,
correspondiente al análisis de tablas de contingencia.
Ejemplo:
El análisis de la variable gobierno electrónico móvil y la variable inclusión
digital.
Paso 2: Copia los datos a una hoja excel.
95
Paso 3: Marcar las cabeceras de niveles y los valores resultantes de la tabla
de contingencia.
Paso 4: Seleccionar en excel la opción [Gráficos] y dentro de esta ubicar el
ultimo gráfico de la sección “Columna en 3D” y dar click al icono del
grafico requerido.
Paso 5: y listo ya tienes el grafico tridimensional requerido, ya puede usted
copiar a su informe e investigación.
