Este curso de Métodos Cuantitativos de Investigación y otros cursos abiertos son brindados en su totalidad por la universidad Atlantic International University (AIU) como parte de la “Iniciativa de Acceso Abierto”. Esta iniciativa es consistente con la Misión y Visión de la universidad.

A través de esta iniciativa, la universidad Atlantic International University (AIU) busca eliminar las barreras que existen actualmente en el acceso a la educación, información y trabajos de investigación. La universidad AIU le da mucho valor e importancia al conocimiento y aprendizaje de los individuos y espera que este curso pueda tener una gran repercusión en las vidas de nuestros estudiantes y la humanidad en general alrededor del mundo, quienes tienen la inclinación natural hacia la búsqueda de nuevo conocimiento. Esperamos que este curso en Administracion de Recurso Humano y otros cursos gratis, disponibles por parte de esta iniciativa de acceso abierto, permitan el avance y actualización a quienes lo deseen.

El curso de Métodos Cuantitativos de Investigación contiene lo siguiente:

• Lecciones en formato de audio con las que se explica el contenido teórico.
• Actividades complementarias que le harán investigar más acerca del tema, así como, poner en práctica lo estudiado en la lección. Estas actividades no forman parte de su evaluación final.
• Textos que respaldan lo explicado en la videoconferencia.

El curso de Métodos Cuantitativos de Investigación puede formar parte de un programa de titulación abonando hasta tres créditos universitarios. Las lecciones del curso se pueden llevar en línea através de estudio a distancia. Los contenidos y el acceso están abiertos al publico en función de la iniciativa "Open Access" o "Acceso Abierto" de Atlantic International University. Participantes que desean recibir crédito y/o certificado de termino, deben registrarse como alumnos (Conocer mas de AIU Acceso Abrierto).

Lección 1: Pruebas Parametricas

Una hipótesis (del latín hypothĕsis y este del griego ὑπόθεσις) es una suposición. Es una idea que puede no ser verdadera, basada en información previa. Su valor reside en la capacidad para establecer más relaciones entre los hechos y explicar por qué se producen. Normalmente se plantean primero las razones claras por las que uno cree que algo es posible. Y finalmente ponemos: en conclusión. Este método se usa en el método científico, para luego comprobar las hipótesis a través de los experimentos.

Leccion 2: Método científico

El método científico (del griego: -μετά = hacia, a lo largo- -οδός = camino-; y del latín scientia = conocimiento; camino hacia el conocimiento) es un método de investigación usado principalmente en la producción de conocimiento en las ciencias. Para ser llamado científico, un método de investigación debe basarse en la empírica y en la medición, sujeto a los principios específicos de las pruebas de razonamiento. Según el Oxford English Dictionary, el método científico es: «un método o procedimiento que ha caracterizado a la ciencia natural desde el siglo XVII, que consiste en la observación sistemática, medición, experimentación, la formulación, análisis y modificación de las hipótesis».

Leccion 3: Método hipotético-deductivo y Experimentum crucis

El método hipotético-deductivo es el procedimiento o camino que sigue el investigador para hacer de su actividad una práctica científica. El método hipotético-deductivo tiene varios pasos esenciales: observación del fenómeno a estudiar, creación de una hipótesis para explicar dicho fenómeno, deducción de consecuencias o proposiciones más elementales que la propia hipótesis, y verificación o comprobación de la verdad de los enunciados deducidos comparándolos con la experiencia. Este método obliga al científico a combinar la reflexión racional o momento racional (la formación de hipótesis y la deducción) con la observación de la realidad o momento empírico (la observación y la verificación). Tradicionalmente, a partir de las ideas de Francis Bacon se consideró que la ciencia partía de la observación de hechos y que de esa observación repetida de fenómenos comparables, se extraían por inducción las leyes generales que gobiernan esos fenómenos.

Leccion 4: Teoria Cientifica, Suposición y Tesis

Una teoría científica es un conjunto de conceptos, incluyendo abstracciones de fenómenos observables y propiedades cuantificables, junto con reglas (leyes científicas) que expresan las relaciones entre las observaciones de dichos conceptos. Una teoría científica se construye para ajustarse a los datos empíricos disponibles sobre dichas observaciones, y se propone como un principio o conjunto de principios para explicar una clase de fenómenos.

Leccion 5: Pruebas de hipótesis concepto

Al realizar pruebas de hipótesis, se parte de un valor supuesto (hipotético) en parámetro poblacional. Después de recolectar una muestra aleatoria, se compara la estadística muestral, así como la media (x), con el parámetro hipotético, se compara con una supuesta media poblacional (). Después se acepta o se rechaza el valor hipotético, según proceda. Se rechaza el valor hipotético sólo si el resultado muestral resulta muy poco probable cuando la hipótesis es cierta.

Leccion 6: La prueba de ji-cuadrado

Del mismo modo que los estadísticos “z”, con su distribución normal y “t”, con su distribución t de Student, nos han servido para someter a prueba hipótesis que involucran a promedios y porcentajes, el estadístico ji-cuadrado (o chi cuadrado), que tiene distribución de probabilidad del mismo nombre, nos servirá para someter a prueba hipótesis referidas a distribuciones de frecuencias.

Leccion 7: Estadística no paramétrica

La estadística no paramétrica es una rama de la estadística que estudia las pruebas y modelos estadísticos cuya distribución subyacente no se ajusta a los llamados criterios paramétricos. Su distribución no puede ser definida a priori, pues son los datos observados los que la determinan. La utilización de estos métodos se hace recomendable cuando no se puede asumir que los datos se ajusten a una distribución conocida, cuando el nivel de medida empleado no sea, como mínimo, de intervalo.

Leccion 8: Muestra estadística, Muestreo en poblaciones finitas, Error muestral, Estrategias de muestreo y Muestreo estratificado.

Las muestras se obtienen con la intención de inferir propiedades de la totalidad de la población, para lo cual deben ser representativas de la misma. Para cumplir esta característica la inclusión de sujetos en la muestra debe seguir una técnica de muestreo. En tales casos, puede obtenerse una información similar a la de un estudio exhaustivo con mayor rapidez y menor coste (véanse las ventajas de la elección de una muestra, más abajo).

Leccion 9: Tamaño de la muestra

En estadística el tamaño de la muestra es el número de sujetos que componen la muestra extraída de una población, necesarios para que los datos obtenidos sean representativos de la población.

Leccion 10: Sesgo muestral, Sesgo de selección y Doble ciego

El sesgo muestral, a veces también llamado efecto de selección es una distorsión que se introduce debido a la forma en que se selecciona la muestra. Se refiere a la distorsión de un análisis estadístico, debido al método de recolección de muestras. Si el sesgo muestral no es tomado en cuenta, entonces algunas conclusiones propuestas pueden ser erróneas. Un ejemplo de sesgo muestral es el sesgo de Berkson.

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