Content-Length: 173854 | pFad | https://www.academia.edu/25530514/Investigacion_1
Academia.edu no longer supports Internet Explorer.
To browse Academia.edu and the wider internet faster and more securely, please take a few seconds to upgrade your browser.
…
12 pages
1 file
TEMA Se basa en tres preguntas básicas: ¿Para qué investigar? PROPÓSITOS ¿Cómo investigar? DISEÑO METODOLOGÍA D ELA INVESTIGACIÓN I 6 GEB ETAPAS DEL PROCESO DE INVESTIGACIÓN (I)
Taller de Investigación I Todas las Carreras ACA-0909 0 -4 -4 2.-PRESENTACIÓN Caracterización de la asignatura.
Impreso en Colcmbia_Printed in Colombia cultura Libre Touo, los derecho. ",servado<, E,;," puhl;C3Ción no> puede >e' repmducida ni en >U todo ni en '"' parre,. ni re¡¡;"",d. en~".",mi!ida por un ,istema de recuperación de infOl1l\QCí6n. <ti ninguna formani por ningún medio,¡¡e. mecánico, ""oqulmico. <1<nrótlico, magroé,;co,electroóphco, por fooxopia o C1J.lq~jer otro. ,in el permisopre"'" por esclllO de 1" edllonal. Los investigadores sociales se ocupan de fenómenos que son socialmente relevantes.
El "E-Myth" es el mito del emprendedor. Corre muy profundo en este país y toca lo heroico. Cuando uno se imagina al emprendedor típico, imágenes herculeanas llegan a la mente: Un hombre o una mujer solitario(a), avanzando en contra de los elementos, desafiando valientemente inconmensurables desventuras, escalando grandes montañas. Todo para realizar el sueño de crear un negocio propio. La leyenda habla de nobleza, de lealtad, de esfuerzos sobre-humanos, de una resolución prodigiosa de alcanzar ideales más grandes que la vida misma. Bueno, aunque si hay gente así, mi experiencia me dice que es muy rara. De los cientos de personas de negocios que he tenido la oportunidad de conocer y de trabajar con ellos en las pasadas dos décadas, muy pocos han sido verdaderos emprendedores cuando los conocí. La visión los había abandonado a casi todos. Loas ansias por escalar se habían convertido en terror a las alturas. Cansancio era común, emoción era rara. ¿Pero, no habían sido todos ellos emprendedores? Después de todo comenzaron su propio negocio. Debió de haber un sueño que los condujera a tal riesgo. Si fue así, ¿Dónde esta el sueño ahora? ¿Por qué se desvaneció? ¿Dónde esta el emprendedor que comenzó el negocio? La respuesta es simple: El emprendedor existió sólo por un momento. Un fugaz segundo en el tiempo. Y luego se fue. En muchos casos para siempre. Ese es el mito del emprendedor. Y sus raíces se encuentran en una creencia romántica que dice que los pequeños negocios son comenzados por emprendedores, cuando de hecho. La mayoría no lo son. Entonces, ¿Quien comienza los pequeños negocios? ¿Por qué? El Cosquilleo Del Emprendedor Para entender el mito del emprendedor y los malentendidos en su núcleo, vamos a echar una mirada a la persona que abre un negocio. No cuando ya lo abrió, sino antes. Tomemos tu caso, ¿Dónde estabas antes de poner tu negocio? Y si apenas estás pensando en poner tu negocio, ¿Dónde estás ahora? Bueno, si eres como la mayoría de la gente que he conocido, estabas trabajando para alguien más. ¿Qué estabas haciendo? Probablemente trabajo técnico, como casi todos los que ponen un negocio. Eras un carpintero, un mecánico o un operador. Eras un bibliotecario, un estilista canino, un artesano o un programador. Un doctor o escritor, artista gráfico o contador, un decorador de interiores o plomero o vendedor. Lo que fuera, estabas haciendo trabajo técnico. Y probablemente eras endemoniadamente bueno en ello. Pero lo hacías para alguien más. Entonces, un día, por alguna razón no aparente, algo sucedió. Pudo haber sido el clima, un cumpleaños, la graduación de tu hijo. El trabajo que ama se convierte en una carga junto con otras cargas más pesadas y menos familiares. En lugar de mantener su especialidad, representando la única habilidad que el técnico posee, el trabajo se vuelve trivial, algo que se tiene que poner en orden rápido para hacer espacio para todo lo demás que hay que hacer. Todo técnico que sufre del cosquilleo del emprendedor pasa por lo mismo. Primero, excitación; segundo, terror; tercero, cansancio; y, finalmente, desesperación. Un terrible sentimiento de pérdida. No sólo la pérdida de lo que era más cercano a él, su relación especial con su habilidad, sino la pérdida de propósito. Y entonces, ¿Qué hacer? Dar un paso a la vez. El técnico no es el único problema que hay que enfrentar aquí. EL EMPRENDEDOR, EL ADMINISTRADOR Y EL TÉCNICO No, el técnico no es el único problema. El problema es más complicado que eso. El problema es que cualquiera que ponga un negocio es realmente tres personas en uno: El emprendedor, el Administrador y el Técnico. Y el problema se compone del hecho de que mientras cada uno de estas personalidades quiere ser el jefe, ninguna de ellas quiere tener un jefe. Estos tres pusieron un negocio propio para deshacerse del jefe. Y el conflicto comienza ahí. Este es un conflicto de la interacción entre nuestras múltiples personalidades. Porque todos tenemos varias personalidades. Como muestra están el "chico flaco" y el "chico gordo". Este es un ejemplo que a todos nos sucede, y es la eterna batalla entre el "chico flaco"-el deportista, saludable, disciplinado, organizado-y el "chico gordo" que es todo lo contrario. Hay momentos en nuestras vidas en los que comenzamos una dieta y plan de ejercicios porque ya no toleramos nuestra mala condición física y esos kilitos de más-el "chico flaco" tiene el control-. Es una nueva vida donde todo va bien hasta que se apodera de nosotros de nuevo el "chico gordo" y todo vuelve a ser como antes, sin ejercicio, ni buena alimentación y pasar toda la tarde viendo la televisión. Esto nos pasa a todos una y otra vez. Porque nos hemos engañado de que somos sólo una persona. Y cuando el "chico flaco" decide cambiar las cosas, pensamos en que soy yo quien hace esa decisión. Y cuando el "chico gordo" despierta y regresa todo como estaba antes, pensamos que soy yo también quien toma esa decisión. Pero no es el yo. Es el nosotros. El "chico flaco" y el "chico gordo" son dos personalidades totalmente opuestas, con diferentes necesidades, diferentes intereses, y diferentes estilos de vida. Y por eso no se caen bien entre ellos. Ambos quieren cosas diferentes. En otras palabras, cuando eres "el chico flaco" siempre haces promesas que el "chico gordo" tiene que mantener y cuando eres el "chico gordo", siempre haces promesas que el "chico flaco" tiene que mantener. No es ninguna sorpresa que pasemos tanto trabajo manteniendo nuestras promesas. No es que seamos indecisos o inconsistentes; es que cada uno de nosotros es una serie de diferentes personalidades, cada una con sus diferentes intereses y formas de hacer las cosas. Pedirle a una de ellas que ceda a alguna de las otras es invitar a una batalla o incluso una guerra a gran escala. Bueno, esa clase de guerra es la que sucede dentro de un dueño de un pequeño negocio. Pero es una batalla de tres, entre el emprendedor, el administrador y el técnico. Desdichadamente es una batalla que ninguno puede ganar. Entender las diferencias entre los tres explica por qué. 4 LA ADOLESCENCIA: OBTENIENDO UN POCO DE AYUDA La adolescencia en la vida de tu negocio comienza cuando decides que necesitas un poco de ayuda. No hay forma de saber que tan pronto sucederá. Pero siempre sucede, precipitado por una crisis en la fase de la infancia. Todo negocio que perdure debe de crecer a la fase de la adolescencia. Todo dueño de un pequeño negocio que sobrevive busca ayuda. ¿Qué clase de ayuda tú, el técnico con sobrecarga de trabajo, tiene que buscar? La respuesta es inevitable: Ayuda técnica. Alguien con experiencia. Alguien con experiencia en tu tipo de negocio. Alguien que sepa como hacer el trabajo técnico que no se está haciendo. Usualmente el trabajo que no quieres hacer. Y sobre lo que la mayoría trata de buscar ayuda es sobre la contabilidad. Porque no hay algo que los dueños de pequeños negocios odien más-y por lo tanto ignoren-que hacer la contabilidad. Y ahí es cuado traes a tu primer empleado, Juan, un contador de 68 años quien ha estado haciendo la contabilidad de empresas desde que tenía 20 años. Juan conoce su oficio. Sabe hacer la contabilidad en ocho idiomas diferentes. Pero lo más importante, Juan tiene 22 años de experiencia como contador en compañías como la tuya. No hay nada que Juan no sepa sobre tu tipo de negocio. El mundo se ve más brillante una vez más. Es lunes en la mañana. Juan llega. Lo saludas cordialmente. Te pasaste todo el fin de semana preparándote para este momento. Hiciste un generoso espacio en la oficina para él. Juan va a ser la segunda persona en este mundo en saber la realidad sobre ti y tu negocio. Juan va a echar una mirada a los libros y va a ver la verdad. Va a saber el secreto que has estado guardando todo este tiempo: ¡Que no tienes ni idea de lo que estás haciendo! Pero él se queda y comienza a hacer su trabajo. Y de golpe entiendes lo que significa el estar en un negocio como nunca lo entendiste antes. "¡Ya no tengo que hacer eso nunca más!" Al fin eres libre. El administrador en ti despierta y el técnico se duerme momentáneamente. Pero tu fase administradora toma una forma muy común. Es llamada administración por abdicación, en lugar de administración por delegación. Y ahora eres libre de ese trabajo. Y ahora que tienes a Juan, las cosas comienzan a cambiar. Porque cuando Juan no esta totalmente inmerso en las cuentas, lo pones a contestar el teléfono, o de compras o recepción. La vida se vuelve más fácil. Un sueño. Te vas mas temprano al cerrar. Juan ocasionalmente te pide lo que necesita y le contestas que se las arregle él. No importa como mientras no te moleste con detalles. Juan necesita más gente. El negocio esta comenzando a crecer. Ocupado como siempre, le dices que contrate a más gente. Es genial tener a alguien como Juan. No te tienes que molestar preguntándote que estará haciendo. Nunca se queja y se encarga de todos los detalles. Y entonces algo inesperado pasa.
Eprint Arxiv 1212 5926, 2012
We present the foundations of the theory of functions of bounded variation and sets of finite perimeter in abstract Wiener spaces.
Las distribuciones t de Student fueron descubiertas por William S. Gosset en 1908 cuando trabajaba para la compañía de cervezas Guinness en Dublín (Irlanda). No pudo publicar sus descubrimientos usando su propio nombre porque Guinness había prohibido a sus empleados que publicaran información confidencial. Gosset firmó sus publicaciones usando el nombre de "Student". Gosset tenía buena relación con Karl Pearson que había sido su maestro. Necesitaba una distribución que pudiera usar cuando el tamaño de la muestra fuera pequeño y la varianza desconocida y tenía que ser estimada a partir de los datos. Las distribuciones t se usan para tener en cuenta la incertidumbre añadida que resulta por esta estimación. Fisher comprendió la importancia de los trabajos de Gosset para muestras pequeñas. Si el tamaño de la muestra es n entonces decimos que la distribución t tiene n-1 grados de libertad. Hay una distribución t diferente para cada tamaño de la muestra. Estas distribuciones son una familia de distribuciones de probabilidad continuas. Las curvas de densidad son simétricas y con forma de campana como la distribución normal estándar. Sus medias son 0 y sus varianzas son mayores que 1 (tienen colas más pesadas). Las colas de las distribuciones t disminuyen más lentamente que las colas de la distribución normal. Si los grados de libertad son mayores más próxima a 1 es la varianza y la función de densidad es más parecida a la densidad normal.
Cuando n es mayor que 30, la diferencia entre la normal y la distribución t de Student no suele ser muy importante. En la imagen podemos ver varios ejemplos de funciones de distribución acumulada.
. En Probabilidades en Distribuciones t-Student puedes ver una comparación más precisa entre las distribuciones t-Student y la normal estándar.
Pruebas de significancia.
Una prueba de significancia usa datos para resumir evidencia sobre una hipótesis comparando estimaciones muéstrales de parámetros con valores predichos por las hipótesis. Respondemos a preguntas como, "¿Si la hipótesis fuera verdad, sería improbable obtener estimaciones como las que obtuvimos?" Cinco partes de una prueba de significancia. 1. Supuestos Sobre los tipos de datos (cuantitativos, categóricos), Métodos de muestreo (aleatorio), Distribución de la población (binaria, normal), Tamaño de muestra (grande) 2. Hipótesis Hipótesis nula (H0): Afirmación que parámetro(s) toma(n) valor(es) determinado(s) (Generalmente: "no efecto") Hipótesis alternativa (Ha): establece que valores del parámetro caen en algún rango alternativo de valores (un "efecto") 3. Prueba estadística: Compara datos con lo que la hip. Nula H0 predice, a menudo encontrando el número de errores estándar entre la estimación muestral y el valor del parámetro en H0 4. Valor-p (P): Una medida de probabilidad de evidencia sobre H0, dando la probabilidad (bajo el supuesto de que H0 es verdadera) que la estadística de prueba sea igual al valor observado o uno incluso un valor más extremo en la dirección predicha por Ha. Entre más pequeño el valor-p, más fuerte la evidencia contra H0 5. Conclusión: Si no se necesita una decisión, reportar e interpretar el valor p Si se necesita una decisión, seleccionar el punto de corte (como 0.05 o 0.01) y rechazar H0 si el valor-p ≤ ese valor.
El nivel mínimo más comúnmente aceptado es 0.05, y se dice que la prueba es significativa a un nivel de 0.05 si el valor-p ≤ 0.05.
Si el valor-p no es lo suficientemente pequeño, no rechazamos H0 (entonces, H0 es no necesariamente verdadera, pero sí plausible) Proceso es análogo al sistema judicial Americano H0: Acusado es inocente Ha: Acusado es culpable Prueba de significancia para la media.
Supuestos: Aleatorización, variable cuantitativa, distribución de la población normal Hipótesis nula: H0: µ = µ0 donde µ0 es un valor determinado para la media poblacional (típicamente "no efecto" o "sin cambios" del estándar) Hipótesis alternativa: Ha: µ µ0 (alternativa de dos-lados incluye ambos > y < valores de la nula) Estadística de prueba: El número de errores estándar que la media muestral cae del valor de H0.
Cuando H0 es verdadera, la dist. Muestral de la estadística de prueba-t tiene una distribución t con df = n -1.
Valor-p: Bajo el supuesto que H0 es verdadera, la probabilidad que la prueba estadística sea igual al valor observado o incluso un valor más extremo (es decir, más grande en valor absoluto), provee más fuerza en la evidencia contra H0 r. a. Fisher, quien fue el primero en obtener la distribución y desarrollar la prueba, de ahí el nombre dela distribución. La prueba f se utiliza principalmente para probar la igualdad entre dos varianzas poblacionales que provienen de poblaciones que tiene una distribución normal, también se ha desarrollado un procedimiento basado en esta prueba para investigar la igualdad entre tres o más medias poblacionales, procedimiento que comúnmente se denomina análisis de varianza (ANOVA).el estadístico de prueba para la prueba f es la razón de los estimadores infestados de dos varianzas poblacionales.
La distribución f aparece frecuentemente como la distribución nula de una prueba estadística, especialmente en el análisis de varianza.
La función de densidad de una f (d1, d2) viene dada para todo número real x ≥ 0, donde d1 y d2 son enteros positivos, y b es la función beta. La función de distribución es donde i es la función beta incompleta regularizada. En estadística se denomina prueba f (de Fisher) a cualquier prueba en la que el estadístico utilizado sigue una distribución f si la hipótesis nula no puede ser rechazada. En estadística aplicada se prueban muchas hipótesis mediante el test f, entre ellas:
La hipótesis de que las medias de múltiples poblaciones normalmente distribuidas y con la misma desviación estándar son iguales. Esta es, quizás, la más conocida de la hipótesis verificada mediante el test F y el problema más simple del análisis de varianza.
La hipótesis de que las desviaciones estándar de dos poblaciones normalmente distribuidas son iguales.
Contrastaremos la hipótesis nula de que las varianzas de dos variables X e Y son iguales frente a la alternativa de que la varianza de X es mayor a la de Y, Tomando como variable X aquella cuya varianza muestral sea mayor.
Lo que vimos y aprendimos en la investigación fue acerca de varios temas de la estadística inferencial por ejemplo: que la distribución normal fue estudiada por Gauss, ya mencionado en otros temas de esta materia y que lo anterior trata de una variable aleatoria continua (la variable puede tomar cualquier valor real).
También vimos las distribuciones t de Student, continuación del tema anterior donde nos ayuda a tener una distribución que pudiera usar cuando el tamaño de la muestra fuera pequeño y la varianza desconocida y tenía que ser estimada a partir de los datos.
La pruebas de significancia nos explica que se usan datos para resumir evidencia sobre una hipótesis comparando estimaciones muéstrales de parámetros con valores predichos por las hipótesis.
La prueba de Fisher para varianzas y de igualdad de las varianzas de dos poblaciones normales, nos dice que esta se llama así en honor a sir Ronald Fisher, uno de los fundadores de la estadística moderna. Esta prueba se utiliza para probar si dos muestras provienen de poblaciones que poseen varianzas iguales.
Anais do 11º Congresso Brasileiro de Pesquisa e Desenvolvimento em Design, 2014
Perspectives of New Music, Volume 52, Number 3, 2015
Економіка та суспільство, 2021
ASAP/Journal, 2022
Agriculture, 2020
Data in brief, 2018
Sibirskiy filologicheskiy zhurnal, 2007
American Journal of Clinical Pathology, 2015
Journal of Biological Chemistry, 2005
Studies in Systems, Decision and Control, 2016
IEEE Signal Processing Letters, 2000
Fetched URL: https://www.academia.edu/25530514/Investigacion_1
Alternative Proxies: