CAPÍTULO III MARCO METODOLÓGICO - virtual.urbe.eduvirtual.urbe.edu/tesispub/0094670/cap03.pdf ·...
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CAPÍTULO III
MARCO METODOLÓGICO
Para llevar a cabo una investigación y dirigirla hacia el logro de los
objetivos propuestos, es necesario un diseño metodológico apropiado que
permita desarrollar el proyecto mediante el uso de técnicas e instrumentos
para garantizar los resultados obtenidos. En este capítulo se describe el tipo
de investigación, el diseño de la misma, se indican las técnicas e
instrumentos de recolección de información a través de instrumentos válidos
y confiables así como el procedimiento metodológico empleado para el
desarrollo de la investigación. Adicionalmente, es imprescindible el
tratamiento estadístico de los datos, para propiciar resultados confiables
generando alternativas de solución al problema estudiado.
1. Enfoque epistemológico
La presente investigación sustenta su accionar epistemológico en el
enfoque positivista y cuantitativo, ya que se intenta efectuar estudios de las
dos variables presentadas, innovación y productividad científica, desde la
realidad de los institutos universitarios de tecnología dentro de la
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representación del mundo objetivo, es decir, sin la participación del sujeto.
Esta tendencia sostiene que fuera del ser humano no existe realidad social
externa y objetiva ya concebida, para manifestar esta realidad sin
modificarla. Considera a su vez, que toda afirmación tiene sentido si es
comprobable, tanto para las ciencias físico naturales como para las sociales,
(Chávez, 2007).
Según Hessen (1977, p.21), “esta corriente se atiene a lo positivamente
dado, a los hechos inmediatos de la experiencia”, y no salir jamás de lo dado.
Dentro del enfoque positivista, la tarea de observar, describir y explicar el
mundo corresponde al sentido común, es una manera de concebir la ciencia,
en la cual la realización de procedimientos científicos es la garantía para el
logro de la objetividad, “sin que se pueda plantear nunca que se haya
arribado a la total objetividad", según Sabino (2007, p.24).
A nivel epistemológico, en el paradigma cuantitativo, el sujeto de la
investigación es un individuo capaz de desprenderse de sus sentimientos,
emociones y subjetividad, de tal forma que se estudia el objeto "desde
afuera", la relación entre el sujeto y el objeto de investigación es de
independencia. Según Reichardt y Cook (2005) el proceso de investigación
sigue un patrón lineal y la estrategia cuantitativa contempla, en su abordar
desde afuera, la observación sistemática y las entrevistas; asimismo, el
sujeto no forma parte de la muestra, sólo investiga un aspecto o elementos
de una variable sin tomar parte de los resultados, realizando un análisis
sobre los mismos tal como se encuentran.
96
Adicionalmente, en las investigaciones cuantitativas se realizan
mediciones del comportamiento regular de las variables estudiadas mediante
el uso de instrumentos como los cuestionarios, a los cuales se les
determinará su confiabilidad, validez y grado de significación utilizando
métodos estadísticos.
En esta investigación el paradigma del conocimiento es el proporcionado
por las ciencias empíricas que utilizan la observación, la experimentación y la
explicación como técnicas fundamentales; el trabajo de investigación se
pretende desarrollar mediante la observación directa con la realización de
entrevistas y encuestas aplicadas a la población objeto de estudio, para la
determinación de las variables, dimensiones así como sus indicadores.
Esta afirmación se basa en Padrón (2007), para quien el enfoque
epistemológico, se realiza sistematizando dos variables, una de tipo
gnoseológico relacionada con la fuente del conocimiento
(empirismo/racionalismo) y otra de tipo ontológico referida a la relación del
sujeto con la realidad (idealismo/realismo), desde este punto de vista la
investigación a desarrollar es empirista-realista basada en mediciones,
observaciones y explicaciones.
2. Tipo de investigación
El tipo de investigación se refiere a los métodos, técnicas y estrategias a
utilizar en el desarrollo de cualquier investigación. En este caso, de acuerdo
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a las características del trabajo, expuestas en el planteamiento del problema,
las interrogantes formuladas como los objetivos indicados, puede
considerarse la presente investigación de tipo descriptiva y correlacional por
cuanto su fin es la descripción precisa tanto de las características como la
evaluación de relaciones entre las variables a partir de información
recolectada sobre elementos contextualizados a la población objeto de
estudio.
El tipo de investigación es descriptiva, permite analizar las variables
innovación y productividad científica, mostrando las características existentes
de las mismas en los institutos universitarios de tecnología de la región
andina. Esta afirmación se basa en la definición de Arias (2006, p.24) quien
declara que la investigación descriptiva es “la caracterización de un hecho,
fenómeno o grupo con el fin de establecer su estructura o comportamiento.”
Por otra parte, para Hurtado (2002, p.77), la investigación descriptiva tiene
como propósito “exponer el evento estudiado haciendo una enumeración
detallada de sus características…”
Adicionalmente el estudio es correlacional, en él luego de descritas y
determinadas las variables en estudio se procede a establecer la relación
existente entre ambas. Para Bernal (2000) una investigación correlacional
examina las relaciones entre las variables o sus resultados, pero sin explicar
la causalidad de una con respecto a la otra. Asimismo, Hernández,
Fernández y Baptista (2006), declaran que la investigación correlacional
mide el grado de relación existente entre dos o más conceptos o variables en
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un contexto particular, para conocer cómo se puede comportar una variable,
conociendo el comportamiento de otras relacionadas.
Por su parte, la definición de Ramírez (2007, p. 70) es similar al explicar
que estos estudios permiten estimar el índice de relación, con frecuencia
llamados coeficientes de correlación, “entre conjuntos de pares ordenados de
variables para obtener estimaciones más precisas de la dirección y el grado
de las relaciones de las mismas”.
En el caso particular de esta investigación, estas concepciones se asumen
para establecer que es correlacional porque, luego de describir la innovación
y la productividad científica en los institutos universitarios de tecnología, se
procedió a establecer la asociación entre las dos variables involucradas.
3. Diseño de investigación
El diseño de la investigación, según Arias (2006, p. 26), es “la estrategia
general que adopta el investigador para responder al problema planteado”;
en el presente trabajo, la estrategia utilizada es la recolección de información
directamente de la realidad donde ocurren los hechos, denominados datos
primarios, sin manipular o controlar variable alguna, según el autor citado
anteriormente, esta modalidad se define como investigación de campo.
Cabe destacar que en este tipo de investigación también se recurre a
datos secundarios provenientes de las fuentes bibliográficas consultadas
para la construcción del marco teórico, como libros, artículos arbitrados,
99
fuentes electrónicas, informes de investigación, revistas, normas,
documentos, folletos, ponencias y otros materiales informativos.
Adicionalmente, en cuanto al diseño de la investigación, Hurtado (2002,
p103) se refiere a “dónde y cuándo se recopila la información, si son fuentes
vivas y se recolecta en su contexto natural el diseño es de campo”, tales
criterios son aplicables a la presente investigación, en la cual la información
es recolectada directamente del contexto de los institutos universitarios de
tecnología de la región andina, en consecuencia, el estudio es de campo.
Por otra parte, para esta investigación se utiliza un diseño no
experimental. Al respecto, Hernández y otros (2006, p.205), definen la
investigación no experimental como aquella realizada “…sin manipular las
variables deliberadamente, se observa el fenómeno tal y como se presenta
en su entorno natural para después analizarlo…”. Es decir, se trata de un
estudio donde no se varían en forma intencional las variables
independientes. Asimismo, para Balestrini (2002, p.57), la investigación no
experimental “evalúa el fenómeno o hecho objeto de estudio pero no
pretende explicar las causas por las cuales el fenómeno se ha originado, es
decir hace permisible medir lo que se pretende sin condicionar el resultado”.
El estudio de las variables que comprende esta investigación, está
relacionado con el desenvolvimiento del personal docente y de investigación,
en los institutos universitarios de tecnología de la región andina y su
desempeño en su contexto natural, sin ningún tipo de manipulación,
comprobándose así la consideración inicial de investigación no experimental.
100
Al mismo tiempo, Hernández y otros (2006) realizan una clasificación de la
investigación no experimental en base a criterios de dimensión temporal, es
decir, el número de momentos en los cuales se recolectan los datos. Con
base a estos criterios, el estudio es de diseño no experimental transeccional
o transversal, pues se realiza la observación del fenómeno en un momento
único y en su contexto natural, sin evaluar su evolución. De igual manera,
Balestrini (2002, p.133), define los estudios cuyo diseño es transeccional
como “aquellos que se proponen la descripción de las variables tal como se
manifiestan, y el análisis de éstas tomando en cuenta su interrelación e
incidencia; la recolección de datos se efectúa una vez y en tiempo único…”.
4. Población
Para Ramírez (1999), el término población comprende un conjunto
limitado por el ámbito del estudio a realizar; es un subconjunto del universo,
conformado en atención a un determinado número de variables en estudio.
Por otro lado, la población según Balestrini (2002, p. 137) comprende "un
conjunto finito o infinito de personas, cosas o elementos que presentan
características comunes".
En similar orden de ideas, Arias (2006, p.81) identifica la población como
“el conjunto finito o infinito de elementos con características comunes para
los cuales serán extensivas las conclusiones de la investigación”,
mientras que para Hernández y otros (2006, p. 239) consiste en el
101
“conjunto de todos los casos que concuerdan con determinadas
especificaciones”.
En atención a lo expuesto, la población debe ser el todo, el conjunto
representado por los elementos a quien el investigador puede dirigirse para
solicitar información, de acuerdo con las características y particularidades,
susceptibles de observación. En el contexto de la presente investigación, la
población está constituida por los Institutos Universitarios de Tecnología
(IUT) de la Región Andina en Venezuela, conformada por los estados
Táchira, Mérida y Trujillo, pertenecientes al sector público adscritos al
Ministerio del Poder Popular para la Educación Universitaria (MPPEU). Estas
características las cumplen dos IUT en la región, en el cuadro 3 se muestra
su composición.
Cuadro 3 Composición de la población.
Instituto Descripción Ubicación
IUTAI Instituto Universitario de Tecnología Agro Industrial
Av. Teotimo D'Pablos Antiguo Parque Exposición "Teotimo D'Pablos". La Concordia, San Cristóbal. Estado Táchira
IUTET Instituto Universitario de Tecnología del Estado Trujillo
Av. La Feria, Sector San Luis. Edificio IUTET, Valera. Estado Trujillo
Fuente: Elaboración propia (2012)
4.1. Muestra
De acuerdo a Méndez (2009, p.281), una muestra comprende “el estudio
de una parte de los elementos de una población”, su propósito básico es
extraer información que resulta imposible estudiar en la población debido a
102
su tamaño. Según Hernández y otros (2006), para el enfoque cuantitativo, la
muestra es un subgrupo de la población de interés, sobre el cual se
recolectarán datos, se precisa o demarca de antemano con claridad y tiene
que ser característico de ésta. Para Méndez (2009), una vez determinada de
manera clara y precisa la población objeto de conocimiento, habiéndose
determinado las características involucradas y el patrón de muestreo, se
define el modelo de muestreo y la magnitud de la muestra.
Según Méndez (2009), el uso del muestreo es aconsejable cuando la
población es infinita o cuando se tienen poblaciones finitas de gran tamaño.
En la presente investigación la población está constituida sólo por dos
instituciones universitarias ubicadas en la región andina de Venezuela, es
una población pequeña que puede ser estudiada en su totalidad, por lo tanto
se realiza un censo poblacional.
Adicionalmente, atendiendo a la naturaleza de las variables investigadas,
el estudio considera como informantes clave a los individuos con
responsabilidad gerencial, supervisores docentes y de investigación de las
instituciones universitarias mencionadas, por ser los conocedores de la
innovación y la productividad científica en el contexto seleccionado.
Cabe destacar que los Institutos Universitarios de Tecnología adscritos al
Ministerio del Poder Popular para la Educación Universitaria comparten
estructuras organizativas muy similares conformadas por una Dirección, una
Subdirección Académica integrada por Divisiones, Departamentos y
Unidades, adicionalmente una Subdirección Administrativa integrada por
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Departamentos y Unidades. En este sentido, los informantes clave de la
presente investigación son directores, subdirectores, jefes de división del
área académica, jefe de división de investigación así como los jefes de
departamento académico y de investigación tanto del IUTAI como del IUTET.
Lo anteriormente expuesto se resume en el cuadro 4.
Cuadro 4 Informantes clave
Instituto Directores y Subdirectores Jefes de División Jefes de Departamento Total
IUT Agroindustrial (IUTAI) 3 4 9 16 IUT Estado Trujillo (IUTET) 3 5 11 19 TOTAL 6 9 20 35
Fuente: Elaboración propia (2012)
5. Técnicas e instrumentos de recolección de datos
Son los diversos medios de recolección de información que pueden ser
empleados para realizar el estudio, cada uno se debe utilizar de acuerdo al
propósito de la investigación. De esta manera, de las técnicas existentes
para recaudar la información necesaria en toda investigación, se seleccionan
aquellas que propiciarán mayor veracidad y autenticidad en los datos
recabados.
En relación a lo expuesto, Hernández y otros (2006) afirman que,
recolectar datos implica actividades de selección de un instrumento, el cual
debe ser válido y confiable, asimismo debe ser aplicado para obtener las
observaciones, y posteriormente codificar los datos de las mediciones
104
conseguidas para que puedan analizarse correctamente. En este orden de
ideas, Arias (2006, p. 67) describe la técnica como “el procedimiento o forma
particular de obtener datos o información”, manifestando congruencia con lo
definido por Yuni y Urbano (2006) cuando plantean “la técnica alude a los
procedimientos mediante los cuales se genera información válida y confiable,
para ser utilizada como datos científicos”.
En el caso de la presente investigación, se procederá a recolectar los
datos a través de la aplicación de encuestas específicas para cada una de
las variables estudiadas. En este sentido, Yuni y Urbano (2006) definen la
encuesta como “la técnica de obtención de datos mediante la interrogación a
sujetos que aportan información relativa al área de la realidad a estudiar”, de
manera semejante Arias (2006), considera la encuesta como la técnica para
obtener información suministrada por un grupo o muestra de sujetos acerca
de un tema en particular. En consecuencia, la encuesta se refiere a un
procedimiento mediante el cual los sujetos brindan directamente información
al investigador. En atención a lo expuesto se elige la encuesta como técnica
para la recolección de la información en la presente investigación.
En cuanto al instrumento utilizado para obtención de la información, Finol
y Camacho (2008, p.76) se refieren a la “herramienta utilizada por el sujeto
investigador para recabar información acerca del hecho, evento o fenómeno
que investiga”, mientras Sabino (2007) lo considera como cualquier recurso
utilizado por el investigador para acercarse a los hechos y extraer de ellos la
información necesaria.
105
En este aspecto, el instrumento utilizado en la presente investigación es el
cuestionario, definido por Hernández y otros (2006, p.310) como un “conjunto
de preguntas respecto a una o más variables a medir”; por su parte, Arias
(2006) expresa, el cuestionario es un instrumento de recolección de datos
representado en cualquier recurso, dispositivo o formato, utilizado para
obtener, registrar o almacenar información.
5.1. Elaboración del instrumento
El instrumento seleccionado es un cuestionario autoadministrado, con
escala tipo Likert y alternativas de respuestas cerradas definido por
Hernández y otros (2006), como aquel dirigido a la medición de la variable a
través de juicios o afirmaciones donde el sujeto responde en una escala
determinada en grados o niveles.
Los cuestionarios fueron elaborados en base a los objetivos
establecidos para la investigación, así como a las dimensiones e indicadores
descritos en el marco teórico, con cinco (5) alternativas de respuestas
enunciadas de manera afirmativa para favorecer su comprensión: totalmente
de acuerdo (TA), medianamente de acuerdo (MA), ni de acuerdo ni en
desacuerdo (NN), medianamente en desacuerdo (MD) y totalmente en
desacuerdo (TD), a cada respuesta corresponde un puntaje, desde cinco
(05) puntos hasta un (01) punto, según el orden de presentación de
alternativas indicado.
106
Asimismo, el instrumento original para validación de contenidos por juicio
de expertos constaba de sesenta y cuatro (64) ítems. El instrumento se
organizó en dos cuestionarios, el primero con treinta y dos (32) ítems
correspondientes a la variable Innovación y el segundo con treinta y dos (32)
ítems para la variable Productividad Científica. En los cuadros 5 y 6 se
relacionan los ítems constituyentes del instrumento con los
indicadores, dimensiones y variables, este sirvió de base para la validación
de contenidos. Una vez concluida la fase de validación de contenidos por
juicio de expertos pudo determinarse los valores límites previstos para el
instrumento.
Cuadro 5 Construcción del instrumento Innovación en los Institutos
Universitarios de Tecnología
Objetivo Específico Variable Dimensión Indicador Ítems
Caracterizar las estrategias de innovación presentes en los Institutos Universitarios de Tecnología de la Región Andina
Innovación
Estrategias
Capital Humano 1 – 4
Tecnología de la información y comunicación 5 – 8
Grupos de interés 9 – 12
Cultura organizacional 13 - 16
Identificar los indicadores de innovación en los Institutos Universitarios de Tecnología de la Región Andina
Indicadores de innovación
Innovación organizacional 17 – 20
Proyectos I+D 21 – 24
Aprendizaje organizativo 25 – 28
Capacidad de innovación 29 - 32
Fuente: Elaboración propia (2012).
107
Cuadro 6
Construcción del instrumento Productividad Científica en los Institutos Universitarios de Tecnología
Objetivo Específico Variable Dimensión Indicador Ítems
Determinar los elementos de la producción científica en los institutos universitarios de tecnología de la región Andina
Productividad científica
Producción científica
Difusión de resultados 1 – 4
Líneas de investigación 5 – 8
Redes de conocimiento 9 – 12
Describir los factores condicionantes de la productividad científica en los institutos universitarios de tecnología de la región Andina
Factores condicionantes
Apoyo logístico 13 - 16
Presupuesto institucional 17 – 20
Relación IUT-Empresa 21 – 24
Desarrollo profesional 25 – 28
Motivación 29 - 32
Fuente: Elaboración propia (2012).
5.2. Validez y confiabilidad del instrumento
En una investigación científica, toda medición o instrumento de
recolección de datos debe reunir dos condiciones esenciales, validez y
confiabilidad. En este aspecto, existen varios métodos que deben adaptarse
a la naturaleza de la investigación realizada y fundamentalmente, al tiempo
disponible para la recolección y análisis de los datos.
Para Bernal (2000) un instrumento es válido cuando mide aquello para lo
cual está destinado, por su parte Yuni y Urbano (2006, p.35) la consideran
como la “propiedad del instrumento para medir u observar lo que se pretende
medir u observar”. Asimismo, Hernández y otros (2006, p.277) se refieren a
la validez como “el grado en que un instrumento mide la variable que
108
pretende medir”, e identifican tres tipos de evidencias de la validez de un
instrumento: de contenido, de criterio y de constructo.
En este sentido, la validez de contenido hace referencia al grado en que
un instrumento refleja un dominio particular del contenido de lo que se
evalúa, representando así al concepto medido, según Finol y Camacho
(2008), este tipo de validez no se expresa en términos numéricos, ni a través
de un índice o coeficiente. La validez de contenido se basa en el juicio de
expertos con dominio comprobado en el tema de investigación, así como en
las variables involucradas, sus dimensiones e indicadores. Los expertos
expresan sus opiniones objetivas sobre la pertinencia de los ítems del
cuestionario y la adecuación de su redacción.
De esta manera, el instrumento de medición diseñado para la recopilación
de datos, se sometió al juicio de 13 expertos a fin de comprobar criterios
relacionados con correspondencia de los ítems con los objetivos, las
variables, sus dimensiones e indicadores así como la redacción adecuada de
los mismos. Se suministró, a cada experto, un cuestionario de validación de
las variables con información sobre la investigación planteada, título,
objetivos, operacionalización de variables, definiciones referenciales y
formato de validación, lo cual se presenta en el Anexo A.
Las opiniones emitidas por los expertos fueron analizadas y tomadas en
cuenta para la corrección del instrumento de medición, en el Anexo B se
presenta el cuadro resumen obtenido de este proceso de validación.
Posteriormente se procedió a realizar los ajustes y correcciones generando
109
un nuevo cuestionario con el cual fue aplicada la prueba piloto (ver Anexo C:
Instrumento de recolección de datos. Prueba piloto).
Adicionalmente, se aplicaron técnicas estadísticas para determinar la
validez de constructo o construcción, definida por Chávez (2007, p. 194)
como aquella que “determina que la prueba mide lo que se pretende medir”.
Asimismo, Hernández y otros, (2006, p.282), indican que es probablemente
la más importante desde una perspectiva científica y se refiere a “que tan
exitosamente un instrumento representa y mide un concepto teórico”.
En este aspecto, para llevar a cabo la validez de constructo y determinar
que el instrumento mida lo que pretende medir, se aplicó una prueba piloto a
individuos con características similares a los sujetos de investigación. Con
respecto a la cantidad de individuos para la mencionada prueba, Pelekais,
Finol, Neuman y Belloso (2007, p.88) expresan “algunos estudiosos del tema
aconsejan que esta prueba se le aplique a un número equivalente al 10 o
20% de la muestra”; para efectos del presente estudio ese porcentaje se
aplica al censo poblacional, en consecuencia, la prueba piloto se realizó a 12
personas con características semejantes a la población estudiada.
Posteriormente, se utiliza el método de interpruebas de validez
discriminante a través de la prueba t de Student como herramienta para
realizar un análisis discriminatorio de cada ítem, debido a la presencia de
ítems con alternativas de respuesta y escala tipo Likert. Según Chávez
(2007), esta prueba es un método muy potente y de fácil aplicación en este
tipo de escalas.
110
En consecuencia, para determinar el nivel de discriminación entre
tendencias opuestas, grupos altos y bajos o cuartiles superior e inferior, se
sigue el procedimiento definido para establecer el poder discriminatorio de
cada ítem mediante la aplicación de la siguiente ecuación, según Hernández
y otros, (2006):
푡 = [ec. 1]
Donde:
푡 = valor calculado, tc de Student
푋 = media del grupo alto o cuartil superior
푋 = media del grupo bajo o cuartil inferior
푆 = varianza del grupo alto o cuartil superior
푆 = varianza del grupo bajo o cuartil inferior
푛 = tamaño del grupo alto o cuartil superior
푛 = tamaño del grupo bajo o cuartil inferior
Los resultados de esta prueba, valores calculados (tc), se comparan con el
valor crítico de t obtenido en tabla (tt = 1,533), para un nivel de probabilidad o
de significación seleccionado (0,90) y el número de grados de libertad
apropiado (4), según la cantidad de cuestionarios procesados en los cuartiles
superior e inferior de la prueba piloto. Cuando el valor de tc es mayor que el
valor de tt, refleja la correcta elaboración del ítem; en su defecto, permite
identificar los ítems a eliminarse o replantearse para alcanzar la versión final
111
de los instrumentos a aplicar en el estudio. Es así como al aplicar el análisis
discriminante, se eliminaron tres (3) ítems del cuestionario de innovación y
dos (2) ítems del cuestionario de productividad científica (ver Anexo D).
Posteriormente, se determinó la confiabilidad del instrumento, al respecto
Yuni y Urbano (2006, p.33) la definen como “la capacidad del instrumento
para arrojar datos o mediciones que correspondan a la realidad que se
pretende conocer”, asimismo un instrumento es confiable cuando aplicado
dos veces a los mismos sujetos produce resultados similares. Esta definición
es congruente con la expuesta por Hernández y otros (2006, p.277) cuando
manifiestan “la confiabilidad de un instrumento de medición se refiere al
grado en que su aplicación repetida al mismo sujeto u objeto produce iguales
resultados”.
Para obtener la confiabilidad del instrumento se empleó el coeficiente Alfa
de Cronbach, apropiado para instrumentos de varias alternativas de
respuesta, como los de escala tipo Likert, según afirma Finol y Camacho
(2008). El procedimiento utilizado en el presente estudio considera el uso de
los datos de la prueba piloto, considerando sólo los ítems aprobatorios de la
prueba t de Student. Para tal fin se aplica la siguiente ecuación:
풓 = 1 − ∑ [ec. 2]
Donde:
풓 = coeficiente Alfa de Cronbach
112
퐾 = número total de ítems del cuestionario
∑푆 = sumatoria de las varianzas de cada ítem
푆 = varianza de puntuaciones totales
En este estudio, el resultado obtenido para el Coeficiente Alfa de
Cronbach para los cuestionarios aplicados en la prueba piloto es comparado
con la escala de interpretación elaborada por Palella y Martins (2006),
mostrada en el cuadro 7; se utilizó el software Microsoft Excel para calcular y
presentar los estadísticos descriptivos del análisis del discriminante. El
coeficiente dio como resultado 0,91 para el cuestionario de innovación y 0,90
para el cuestionario de productividad científica, indicando confiabilidad de los
instrumentos muy alta, según la escala de interpretación (ver Anexo E:
Confiabilidad de los instrumentos).
Cuadro 7 Criterios de decisión para la confiabilidad de un instrumento mediante
el coeficiente Alfa de Cronbach
Rango 0,81-1,00 0,61-0.80 0,41-0,60 0,21-0,40 0,01-0,20
Confiabilidad (Dimensión) Muy Alta Alta Media Baja Muy Baja
Fuente: Palella y Martins (2006)
Es así como una vez validado el instrumento de medición de las variables
Innovación y Productividad Científica, aplicada la prueba piloto a los sujetos
113
seleccionados, realizado el análisis discriminante y determinada la
confiabilidad, se construyó el instrumento definitivo, según el cuadro 8. En el
anexo F se presenta el Instrumento definitivo.
Cuadro 8 Construcción del instrumento definitivo
Objetivo General Determinar la relación entre Innovación y Productividad Científica en los institutos universitarios de tecnología de la región Andina
Objetivo Específico Variable Dimensión Indicador Ítems
Caracterizar las estrategias de innovación presentes en los Institutos Universitarios de Tecnología de la Región Andina
Innovación
Estrategias
Capital Humano 1 – 4
Tecnología de la información y comunicación 5 – 7
Grupos de interés 8 – 10 Cultura organizacional 11 - 14
Identificar los indicadores de innovación en los Institutos Universitarios de Tecnología de la Región Andina
Indicadores de innovación
Innovación organizacional 15 – 17
Proyectos I+D 18 – 21 Aprendizaje organizativo 22 – 25
Capacidad de innovación 26 - 29
Determinar los elementos de la producción científica en los institutos universitarios de tecnología de la región Andina
Productividad científica
Producción científica
Difusión de resultados 1 – 4 Líneas de investigación 5 – 7
Redes de conocimiento 8 – 11
Describir los factores condicionantes de la productividad científica en los institutos universitarios de tecnología de la región Andina
Factores condicionantes
Apoyo logístico 12 – 15 Presupuesto institucional 16 – 18
Relación IUT-Empresa 19 – 22 Desarrollo profesional 23 – 26
Motivación 27 – 30
Establecer la relación entre la innovación y la productividad científica en los Institutos Universitarios de Tecnología de la Región Andina
Este objetivo se desarrolla mediante la aplicación de la técnica de correlación de Pearson y sus categorías de análisis según Hernández y
otros (2006)
Generar lineamientos estratégicos para la innovación y la productividad científica en los Institutos Universitarios de Tecnología de la Región Andina
Este objetivo se alcanza en función de los resultados anteriores
Fuente: Elaboración propia (2012)
114
6. Técnicas de análisis de datos
Para realizar el análisis de los datos obtenidos, en una investigación
orientada en el paradigma positivista con una metodología cuantitativa como
la presente, es imprescindible la aplicación de herramientas estadísticas.
Hernández y otros (2006) afirman que a través de métodos estadísticos se
procesan los datos obtenidos para describir, organizar, analizar e interpretar
en forma apropiada los resultados.
En consecuencia, para el análisis de cada una de las variables,
dimensiones e indicadores, se decide utilizar los parámetros propios de la
estadística descriptiva (ver Anexo G: Resultados. Cuadros Estadísticos).
Dentro de ella se emplean medidas de tendencia central, como la media y
medidas del grado de dispersión de las respuestas como la desviación
estándar Adicionalmente, para la interpretación de los estadísticos
descriptivos y elaboración de las tablas de resultados serán utilizados los
niveles o baremos de interpretación de la media y desviación estándar, los
cuales se observan en los cuadros 9 y 10, en los cuales se aprecia el rango,
intervalo, categoría e interpretación.
Para establecer la relación entre las variables Innovación y Productividad
Científica en los institutos universitarios de tecnología de la región andina se
aplica la técnica de correlación de Pearson, utilizando criterios de
interpretación con rango y categoría, establecidos por Hernández y otros
(2006), para realizar posteriormente el análisis del coeficiente resultante. En
115
este sentido para la interpretación de los resultados se utilizará el baremo
que se muestra en el cuadro 11, en relación a la escala de interpretación
para la correlación de Pearson.
Cuadro 9 Categoría de análisis para la interpretación de la media
Rango Intervalo Categoría Interpretación
5 4,20 < 푥̅ ≤ 5,00 Muy alto nivel Indica que la actividad que se está analizando se ubica dentro de una
frecuencia muy alta.
4 3,40 < 푥̅ ≤ 4,20 Alto nivel Indica que la actividad que se está analizando se ubica dentro de una
frecuencia alta.
3 2,60 < 푥̅ ≤ 3,40 Moderado nivel
Indica que la actividad que se está analizando se ubica dentro de una
frecuencia media.
2 1,80 < 푥̅ ≤ 2,60 Bajo nivel Indica que la actividad que se está
analizando se ubica dentro de una baja frecuencia
1 1,00 ≤ 푥̅ ≤ 1,80 Muy bajo nivel Indica que la actividad que se está analizando no se está ejecutando
Fuente: Elaboración propia (2012)
Cuadro 10
Categoría de análisis para la interpretación de la desviación estándar
Rango Intervalo Categoría
5 1,60 < 퐷퐸 ≤ 2,00 Muy alta dispersión
4 1,20 < 퐷퐸 ≤ 1,60 Alta dispersión
3 0,80 < 퐷퐸 ≤ 1,20 Moderada dispersión
2 0,40 < 퐷퐸 ≤ 0,80 Baja dispersión
1 0,00 ≤ 퐷퐸 ≤ 0,40 Muy baja dispersión
Fuente: Elaboración propia (2012)
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Cuadro 11 Escala de Interpretación para la Correlación de Pearson
Rangos de Correlación Descripción
r = – 1.00 Correlación negativa perfecta
r = – 0.90 Correlación negativa muy fuerte
r = – 0.75 Correlación negativa considerable
r = – 0.50 Correlación negativa media
r = – 0.10 Correlación negativa débil
r = 0.00 No existe correlación alguna entre las variables
r = +0.10 Correlación positiva débil
r = +0.50 Correlación positiva media
r = +0.75 Correlación positiva considerable
r = +0.90 Correlación positiva muy fuerte
r = +1.00 Correlación positiva perfecta
Fuente: Hernández, Fernández y Baptista (2006, p. 453).
7. Procedimientos de investigación
Para el desarrollo de esta investigación se siguieron los siguientes pasos:
(a) Planteamiento del Problema: una vez observada una realidad de
interés para el investigador, se procedió a realizar una revisión bibliográfica
para formular el planteamiento del problema, los objetivos: general y
específicos, justificación y delimitación.
(b) Marco Teórico: se realizó una revisión bibliográfica sobre
antecedentes y teorías relacionadas con las variables bajo estudio para
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construir la matriz de operacionalización de las variables con sus
dimensiones e indicadores, que sirvieron de base a la construcción del
instrumento de recolección de datos.
(c) Marco Metodológico: se describió el tipo y diseño de la investigación,
considerando las variables objeto de estudio, el contexto en el cual se
adelanta el trabajo identificando población y muestra, así como la técnica e
instrumento de recolección de datos. Luego se procedió a validar el
contenido del instrumento mediante el juicio de expertos, posteriormente se
aplicó la prueba piloto para realizar el análisis discriminante mediante el Test
t de Student. Finalmente, se determinó la confiabilidad de los instrumentos,
seleccionando el coeficiente Alfa de Cronbach, apropiado para instrumentos
con escala tipo Likert.
(d) Recolección de información: se aplicó el instrumento definitivo a los
informantes clave de la presente investigación constituidos por directores,
subdirectores, jefes de división del área académica, jefe de división de
investigación así como los jefes de departamento académico y de
investigación de los IUT públicos de la región andina.
(e) Análisis de resultados: se procedió a diseñar una serie de tablas
donde se utiliza la estadística descriptiva aplicando medidas de tendencia
central y de dispersión obteniendo resultados que fueron contrastados con
las teorías en la discusión de los resultados.
(f) Generación de lineamientos: se elaboraron lineamientos para la
innovación y la productividad científica para mejorar el desempeño de las
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variables estudiadas en los Institutos Universitarios de Tecnología de la
región andina.
(g) Finalmente, a partir de los resultados obtenidos y en concordancia con
los objetivos propuestos, se realizaron las conclusiones y recomendaciones
derivadas de esta investigación.