La investigación exploratoria tiene objetivos hermenéuticos de manera que no se requiere estadística para alcanzarlos y los s objetivos de la investigación aplicativa no son estadísticos, corresponden a la intervención y la estadística está orientada a medir el efecto de la intervención.
En esta presentación se ha omitido intencionalmente el objetivo estadístico comparar por ser el más usado y encontrarse en todos los niveles merece una mención aparte.
1. A nivel descriptivo
Determinar. Cuando buscamos obtener el resultado de una variable subyacente o constructo y utilizamos un instrumento documental.
Describir: Para las variables que no son de estudio y que no involucra la utilización de instrumentos pues se tratan de variables unidimensionales o directas.
Estimar: Usado frecuentemente para la estimación puntual de un parámetro y los intervalos de confianza del mismo.
2. A nivel relacional
Asociar: Plantea que dos sucesos ocurren de manera simultánea en repetidas ocasiones, tal concurrencia puede ser causar o puede atribuirse al azar.
Correlacionar: Plantea que en un mismo individuo las unidades de una de sus variables se correlaciona con otra diferente.
Concordar: Sucesos concurrentes que corresponden a diferentes observadores o al mismo observador pero con diferentes instrumentos.
3. A nivel explicativo
Evidenciar: Propio de los estudios observacionales donde el análisis estratificado busca descartar asociaciones aleatorias, casuales o espurias.
Demostrar: Cuando el origen de los datos corresponde a un experimento, pretendemos demostrar algo que previamente se ha evidenciado.
Probar: Luego de haber demostrado mediante un estudio experimental se tiene que repetir para probar consistencia o coherencia (Bradford Hill 1965).
4. A nivel predictivo
Predecir: Calcular la probabilidad de ocurrencia de un suceso en una serie de eventos, por consecuencia la variable a predecir es dicotómica.
Pronosticar: Calcular la probabilidad de ocurrencia de un suceso en función al tiempo por consecuencia la variable pronosticada es numérica.
Prever: Calcular la probabilidad de necesitar, disponer o preparar medios contra futuras contingencias.
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Cómo citar este artículo: Seminarios de Investigación Científica [Homepage]. Arequipa: Bioestadistico Publishers; 2010. [Actualizada el 10 de octubre de 2012; Acceso ]. De José Supo. Objetivos estadísticos [1 pantalla]. Disponible en: http://seminariosdeinvestigacion.com/objetivos-estadisticos/
Tags: Asociar, Concordar, Correlacionar, Describir, Determinar, Estimar
Escribe tu comentario (10 Comentarios)
carmen yudex
Con respecto al tema, se puede decir que, los tipos de investigación van ha conllevar al uso de uno de los tipos de objetivos estadísticos que al final van ha validar la investigación. Por ello es importante deterniar claramente la investigación.
cuandfo hay causa y efecto, se habla por lo general de una investigación correlacional y por ello el valor que tiene la formulación de los objetivos es fundamental en el proceso.
Estimado Dr. Supo, agradesco la información vertida.
José Supo
Hola Carmen, el objetivo estadístico se desprende del propósito del estudio, que es la razón de ser de la investigación.
Los estudios de causa-efecto no son correlacionales, la correlación es un objetivo estadístico, no un tipo de estudio.
Ana María de Castro
Excelente me gusta mucha la las investigaciones del semirario de investigación cientifica
José Supo
Ana María, no olvides suscribirte para que participes en nuestros seminarios en vivo.
Lic. Florentino
Dr. Supo
Lei una respuesta de usted sobre objetivos e hipotesis “No existen objetivos, ni hipótesis secundarios, cuando nos planteamos un estudio, nos enfocamos en una sola finalidad, resolver el problema planteado.
Aca creo que hay un error de parte. SI existen objetivos e hipotesis secundfarias o especificas. lo que sucede en la práctica es que planteamos objetivos e hipotesis secundarias o especificas para fundamentar la tesis “objetivo general” planteado. Uno de los problemas que sucede que cuando se plantean un solo objetivo, es que solo mira en una sola direcciòn y no mira los demas aspectos intervinientes.del problema. no hay que se susetnta tu teoría.
Recordar que los objetivos de la ciencia son generar teorias “objetivo general” y explicar los fenomenos naturales “objetivos especificos” ó secundarios.
Sinceramente
Lic. Florentino Aquiño Robles
José Supo
Cada decisión que tomamos cada día tiene un margen de error, así tenemos que la cirugía tiene un margen de error, los vuelos aéreos tienen un margen de error, al rendir un examen hay una probabilidad de desaprobar, etc. Por esta razón es indispensable plantear en cada caso la magnitud del error que estamos dispuestos a aceptar para tomar cualquiera de nuestra decisiones. Conocer la probabilidad de cometer el error es el objetivo principal y único del estudio. El análisis estadístico nos permite estimar la probabilidad de cometer este error y esperamos que sea menor al planteado preliminarmente como nivel significancia.
José Supo
Saludos: @José Humberto: no existen objetivos, ni hipótesis secundarios, cuando nos planteamos un estudio, nos enfocamos en una sola finalidad, resolver el problema planteado.
José Humberto
Estimado Dr. José Supo:
Cordiales Saludos
¿Cómo se determinan los objetivos secundarios?. ¿Estos son sujetos a contrastación de hipotesis, por estar relacionadas con las hipotesis secundarias?.
Agradeciendo atención, me despido de Ud.
Atentamente,
José Humberto
José Supo
Saludos: @Ernesto, si bien en análisis estratificado y la aplicación de los criterios de Bradford Hill intentan acercarse, pero no siendo tan exactos como un estudio aleatorizado, si se llega a evidenciar una relación causa-efecto.
[audio:http://www.bioestadistico.com/seminarios/10/VN620431.mp3
Ernesto
Dr. Supo: No me queda claro cómo se puede alcanzar a evidenciar una relación causa-efecto a través de un estudio observacional, tomando en cuenta por ejemplo, que no tenemos control sobre las intervenciones y que el análisis estratificado en un estudio observacional, si bien nos puede aproximar a esa relación, adolece de características importantes como ser controlado, aleatorizado, etc.