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La metodología de investigación es una disciplina de procedimientos científicos. Incluye teoría, análisis y directrices sobre cómo debe proceder la investigación: cómo debe llevarse a cabo la investigación y los principios, procedimientos y prácticas que dirigen la investigación. La metodología de investigación es el conjunto específico de procedimientos o técnicas utilizadas para identificar, seleccionar, procesar y analizar información sobre un tema. Dado que la metodología puede diferir entre diferentes disciplinas, por lo tanto existe una variedad de metodologías de investigación diferentes que pueden no ser apropiadas para todos los problemas de investigación (Nayak y Singh 2015). La metodología no debe confundirse con métodos científicos, que significan formas o técnicas para recopilar información/resultados. Los métodos científicos describen la forma en que se obtiene el conocimiento científico. En un artículo de investigación, la sección de materiales y métodos permite al lector evaluar críticamente la validez y fiabilidad generales de un estudio, ya que indica cómo se recolectaron o generaron los datos y cómo se analizaron. El siguiente es un ejemplo de una metodología de investigación:

  1. Observar y preguntar: selección y definición del problema de la investigación

  2. Revisión de la literatura relacionada

  3. Formulación de hipótesis

  4. Preparación del diseño de la investigación, incluido el plan de muestreo y la selección de las herramientas para la recopilación de datos

  5. Ejecución del plan de investigación: recogida de datos

  6. Procesamiento de los datos

  7. Informe, incluyendo apoyo o rechazo de la hipótesis

Diseños de investigación

Un diseño de investigación es un plan para la investigación empírica que incluye la planificación, organización y dirección de la investigación, incluyendo la definición del problema de la investigación, preguntas de investigación y objetivos. Describe cómo se llevará a cabo el estudio de investigación; por lo tanto, incluye un plan exhaustivo para la adquisición de datos, definición de instrumentos utilizados y procedimientos de muestreo y monitoreo, con el fin de resolver preguntas específicas de investigación o para probar una hipótesis específica. Los diseños de investigación se pueden agrupar en dos categorías:

  • Diseño de investigación de encuestas

  • Diseño de investigación experimental

Diseño de investigación de encuestas

Las encuestas se utilizan principalmente en las ciencias sociales. En las encuestas, los datos se recogen de un grupo de pruebas predefinido para obtener información y comprensión sobre diversos temas de interés. Existen tres tipos diferentes de encuestas según su propósito: estudios exploratorios, descriptivos y explicativos (Nayak & Singh 2015).

El estudio exploratorio o la investigación generalmente comienza con la revisión de los datos disponibles, o métodos cualitativos como discusiones informales, entrevistas en profundidad, grupos focales y estudios de casos; por lo tanto, los datos recopilados son cualitativos. A continuación, se cuantifican los datos y se extraen las hipótesis. La investigación exploratoria no puede generalizarse a toda la población. Los resultados de la investigación exploratoria no pueden conducir a conclusiones firmes, pero pueden permitir una comprensión importante de una situación determinada. El propósito del estudio exploratorio es enmarcar un problema para una investigación más exacta o para formar hipótesis. Por lo tanto, los estudios de investigación exploratoria no tienen hipótesis. El diseño de la investigación exploratoria se utiliza cuando se sabe poco sobre el fenómeno y cuando las teorías anteriores no han podido aclararlo.

Estudio descriptivo describe de la manera más exacta posible la conexión entre las características de una población y el fenómeno estudiado. No puede describir qué causó la situación, ni cuáles son sus características. El estudio descriptivo generalmente se realiza después de una encuesta y antes del estudio explicativo, por lo que se utiliza cuando ya hay algún conocimiento sobre un fenómeno, pero queremos saber más al respecto. Por lo tanto, los estudios de investigación descriptiva tienen hipótesis.

Estudio explicativo: Cuando hay un fenómeno conocido que está suficientemente descrito, la investigación procede descubriendo las causas y las razones de ello. El objetivo de los estudios explicativos de investigación es explicar «por qué». Va más allá de describir el problema y las características del fenómeno, y pretende explicar las causas y los efectos.

Diseño de investigación experimental

El diseño experimental de la investigación es más común en la ciencia ambiental. Es un verdadero experimento, en el que un investigador manipula una variable y controla las otras variables. El diseño experimental de la investigación aporta evidencia que contribuye a una mayor validez de la investigación. La investigación experimental siempre tiene un grupo de control y un grupo de prueba, en el que se manipula una variable seleccionada (solo una a la vez), mientras que las variables extrañas son controladas. Los estudios experimentales prueban una hipótesis causal, que se refiere a una relación causal entre dos variables donde la variable X (la causa) determina la variable Y (el efecto). Los estudios experimentales tienen por objeto examinar las relaciones causa-efecto (hipótesis) en condiciones estrictamente controladas separando la causa del efecto en el tiempo, exponiendo a un grupo a la causa (el grupo de prueba o tratamiento) sin exponer a otro grupo (el grupo control), y observando cómo varían los efectos entre estos dos grupos. El principal punto fuerte del diseño experimental es la validez sólida alcanzada por el aislamiento, el control y el examen intensivo de un pequeño número de variables, mientras que la principal debilidad es la limitada generalizabilidad externa porque las situaciones en la vida real son a menudo más complejas y pueden incluir más extrañas que en entornos de laboratorio artificial o de campo. Además de esto, el investigador debe identificar todas las variables extrañas relevantes y controlarlas, de lo contrario la validez interna puede reducirse y pueden aparecer falsas correlaciones. Los experimentos se pueden llevar a cabo en un laboratorio o en el campo. Ambas maneras tienen pros y contras. Los experimentos de laboratorio permiten el aislamiento de las variables objetivo y el control de las variables extrañas, lo que podría no ser el caso en experimentos en el campo. Debido a esto, las extrapolaciones hechas a partir de experimentos de laboratorio tienden a ser más fuertes en validez interna, mientras que las de experimentos de campo tienden a ser más fuertes en validez externa. Los datos experimentales se procesan mediante métodos estadísticos cuantitativos (Nayak & Singh 2015).

Pasos preliminares

Formulación del problema

El primer y más importante paso en el diseño de la investigación es la formación de un problema. El problema debe identificarse e investigarse. El problema no puede explicarse con éxito si un investigador no tiene conocimiento y comprensión adecuados de problemas específicos que causan o crean el problema. Hay algunos pasos principales a seguir para formar un problema (resumidos por Nayak y Singh 2015):

  1. Definir un campo de investigación

  2. El campo de investigación tiene que ser conocido por el investigador que lleva a cabo la investigación (especialista en el campo)

  3. Revisar investigaciones previas realizadas en la zona para familiarizarse con los hallazgos recientes

  4. Establecer el campo de estudio, basado en esta revisión

  5. Identificar el problema en general

  6. Identificar la característica específica del problema que se va a examinar y formar una declaración del problema

Una declaración del problema es un resumen de una formulación del problema. Es importante para el diseño posterior de la investigación. Las buenas declaraciones de problemas se centran en la relación entre dos o más variables, se expresan clara y explícitamente en una forma de pregunta, pueden ser probadas empíricamente y no son moralmente o éticamente cuestionables.

Revisión de la literatura

Tras la formulación del problema, se debe realizar una búsqueda sistemática y detallada de todo tipo de literatura científica y experta referida al tema de investigación con el objetivo de identificar una serie de referencias de buena calidad. La mayoría de las referencias deben tener su origen en publicaciones académicas revisadas por homólogos; sin embargo, también pueden ser pertinentes otras fuentes (legislación, publicaciones de organizaciones internacionales como la OMS y la FAO, fuentes orales, etc.). La literatura académica principal consiste en libros, artículos, revistas, actas de conferencias, informes de investigación, bases de datos, tesis y disertaciones. Después de reunir toda la información, se debe realizar una revisión detallada de la literatura académica y una discusión crítica de los conocimientos actuales. Esta es una base importante para el éxito del proyecto de investigación. La revisión bibliográfica reúne las principales teorías y hallazgos en el área de investigación, identifica autores clave y destaca las lagunas de conocimiento en las que es necesario enfocar.

Hoy en día la revisión de la literatura se realiza principalmente con búsquedas en línea en diferentes bases de datos. Es importante seleccionar palabras clave apropiadas que también se pueden combinar usando 'y' y 'o' para refinar o especificar los resultados de búsqueda. Las revistas y artículos electrónicos son los recursos más actualizados disponibles. Los artículos pueden publicarse en línea tan pronto como hayan sido editados, sin necesidad de esperar a que haya suficientes artículos para formar el número completo de la revista. Esto es de especial importancia en campos en rápida evolución (Nayak & Singh 2015). Algunos recursos electrónicos son gratuitos («acceso abierto»). Sin embargo, la mayoría de ellos tienen que ser pagados. Es posible comprar documentos en línea como investigador individual; sin embargo, generalmente universidades, bibliotecas y otras instituciones educativas tienen suscripciones de pago para diferentes bases de datos y sus empleados o miembros pueden acceder a ellos de forma gratuita. Las bases de datos académicas y motores de búsqueda más comunes son:

  • ScienceDirect es una base de datos científica líder en texto completo que incluye artículos de revistas de más de 2.500 revistas y capítulos de libros de casi 20.000 libros

  • SpringerLink es la colección online más completa de revistas científicas, tecnológicas y médicas, libros y trabajos de referencia

  • Google Scholar es un motor de búsqueda gratuito que cataloga información académica de varios recursos web en línea. Reúne información a través de una serie de recursos académicos que generalmente son revisados por pares. Es uno de los recursos académicos más utilizados para los investigadores

  • Web of Science es un servicio de indexación de citas científicas para clientes suscritos que proporciona una búsqueda completa de citas. Da acceso a numerosas bases de datos

  • Mendeley catálogo de investigación es una base de datos de documentos de investigación. Los investigadores han subido casi 100 millones de documentos en el catálogo con contribuciones adicionales procedentes directamente de diferentes repositorios

  • PubMed es una base de datos principalmente de referencias y resúmenes sobre ciencias de la vida y temas biomédicos

  • Scopus es la base de datos abstractos y citas más grande del mundo de literatura de investigación revisada por pares. Contiene más de 20.500 títulos de más de 5.000 editoriales internacionales. Si bien es un producto de suscripción, los autores pueden revisar y actualizar sus perfiles a través de ORCID o buscando primero su perfil en la página de búsqueda gratuita de autores de Scopus

Al preparar una revisión bibliográfica es importante mantener una base de datos de las referencias, que puede ser utilizada para tomar notas sobre los puntos clave de cada fuente (Nayak & Singh 2015). Existen algunos paquetes de software que permiten la creación y organización de una base de datos personal de artículos científicos y la formación de citas al redactar un informe científico. Una base de datos puede ser organizada o explorada por autores, revistas, fecha y otras características de los artículos, o según el tema, relevancia, leer/no leída, favoritos, etc. Los paquetes de software particularmente útiles para la gestión de referencias son EndNote, Mendeley y RefWorks.

Cuando se crea una lista de artículos relevantes, entonces es necesario examinar cada artículo, o al menos su resumen, para decidir si el artículo es adecuado para una revisión detallada. La revisión de la literatura debe ser exhaustiva y no limitarse a unos pocos trabajos, unos pocos años, o una metodología específica. Una revisión bibliográfica debe examinar si se han investigado previamente las preguntas de investigación primaria, y cuáles fueron los resultados (en este caso se debe explicar por qué es importante estudiarlas de nuevo), si aparecen preguntas de investigación novedosas o diferentes, y si las preguntas de investigación primaria deben adaptarse o modificarse de acuerdo con los hallazgos de la literatura. La revisión de la literatura también puede ofrecer posibles respuestas a las preguntas de investigación, o ayudar a identificar teorías que anteriormente se han utilizado para discutir preguntas comparables (Nayak & Singh 2015).

Una revisión bibliográfica es un informe evaluativo bien estructurado y razonado de estudios previos relacionados con el tema de investigación. La revisión proporciona descripción, evaluación y crítica de esta literatura. Proporciona una base teórica para la investigación y ayuda a determinar sus principales características. Una revisión bibliográfica es más que recolección de información; también comprende la identificación de la relación entre la literatura y el tema de investigación.

Objetivos del estudio

A diferencia de la formulación del problema, que describe el objetivo de la investigación, los objetivos ofrecen una definición de acciones específicas que se tomarán para alcanzar este objetivo. Describen lo que esperamos lograr mediante la realización de la investigación. Puede haber un objetivo general seguido de una lista de objetivos específicos. El objetivo general describe cómo tenemos previsto abordar el problema: por ejemplo, necesitamos encontrar la respuesta al problema A mediante la aplicación de la acción B. Los objetivos específicos describen la acción B con más detalle. Por lo general, hay de dos a cuatro objetivos específicos. Los objetivos explican así cómo vamos a responder a la pregunta de investigación. Por lo tanto, es un requisito previo que la cuestión de la investigación sea clara. Los objetivos suelen comenzar con palabras como: identificar, establecer, describir, determinar, estimar, desarrollar, comparar, analizar, recopilar, etc. (Nayak & Singh 2015). Los buenos objetivos de investigación deberían ser:

  • breve y preciso

  • enumerados en un orden lógico como un objetivo puede referirse a otro

  • realista, lo que significa que es posible alcanzarlos dentro del plazo y los recursos disponibles

  • expresada en términos operativos

  • sin cambios desde el comienzo del estudio (que no deben ser objetivos móviles)

Hipótesis de ###

Una hipótesis sugiere una solución al problema que va a ser probada empíricamente durante la investigación y al final será rechazada o apoyada según los resultados observados. La hipótesis es una conjetura o una propuesta de generalización (Nayak & Singh 2015). La hipótesis se puede desarrollar a través de analogía, inducción, deducción o intuición. La característica más importante de una hipótesis es que debe ser falsificable, lo que significa que puede ser refutada.

Las hipótesis deben ser fuertes, no débiles. Un ejemplo de hipótesis débil es «las altas concentraciones de fósforo están relacionadas con el crecimiento de algas», porque no indica ni la dirección (es decir, si la relación es positiva o negativa), ni la causalidad (es decir, si las altas concentraciones de fósforo causan crecimiento de algas, o si el crecimiento de algas causa un alto concentraciones de fósforo). Una hipótesis más fuerte sería «las altas concentraciones de fósforo están relacionadas positivamente con el crecimiento de algas», lo que indica la direccionalidad pero no la causalidad; y la hipótesis más fuerte sería «las altas concentraciones de fósforo estimulan el crecimiento de algas», lo que postula tanto la dirección como la causalidad.

Diseño de protocolos

El diseño del protocolo es un plan escrito de las actividades que hay que tomar para responder suficientemente a la pregunta de investigación planteada. Incluye la elección de un método de investigación para recopilar datos y la planificación de una estrategia de muestreo adecuada para seleccionar una muestra de la población objetivo. El protocolo debe especificar con precisión:

  1. las características del sistema de ensayo (especies o variedades de plantas y peces, fuente de suministro, número, peso corporal, tipo de iluminación y resistencia, etc.)

  2. información detallada sobre el diseño experimental, incluida una descripción del procedimiento cronológico del estudio, todos los métodos, materiales y condiciones, cuántas muestras, qué tipo de muestras, cuántos paralelos, los niveles de dosis y/o concentración, el tipo y la frecuencia del análisis, las mediciones, observaciones y exámenes que han de realizarse y los métodos estadísticos que han de utilizarse.

Una muestra es un grupo más pequeño de una población. La muestra debe representar a toda la población a fin de permitir la generalización de los resultados de la muestra de investigación a la población en su conjunto. Un plan de muestreo adecuado también proporciona un uso rentable de los fondos de investigación y un ritmo adecuado de investigación, flexibilidad y precisión. Hay dos tipos de muestreo (resumido por Nayak & Singh 2015): probabilidad y muestreo no probabilístico (cuadro 1). En el muestreo probabilístico existe la misma posibilidad de que cada sujeto o unidad sea seleccionado de la población, mientras que en el muestreo no probabilístico todos los individuos de la población no tienen la misma posibilidad de ser seleccionados. Este tipo de muestreo se realiza cuando el muestreo aleatorio es imposible de realizar, cuando la investigación tiene un tiempo limitado, presupuesto o mano de obra, o cuando la investigación no tiene como objetivo generalizar a toda la población. En general, el muestreo no probabilístico es más apropiado para las ciencias sociales que para las ciencias naturales. Sin embargo, se puede utilizar en un estudio preliminar para obtener información básica sobre la población y para informar el tipo de muestreo probabilístico a elegir en un experimento. Por ejemplo, queremos estudiar el crecimiento de lechuga en acuapónica, pero no sabemos si hay diferencias entre las plantas que crecen en los bordes de una balsa y las que crecen en el medio, por lo que en un estudio preliminar podríamos tomar algunas plantas desde el borde y algunas desde el medio (no probabilidad) muestreo), y medirlos. Si no hay diferencias entre ellos, entonces se puede usar un muestreo aleatorio simple para el experimento, pero si hay diferencias, entonces sería mejor usar muestreo aleatorio sistemático o tal vez incluso muestreo por conglomerados.

Cuadro 1: Tipos de muestreo

Tipo Cómo se recoge la muestra Explicación adicional MUESTRO DE Simple aleatorio Escogiendo unidades básicas de una manera que cada unidad de la población tenga las mismas posibilidades de ser elegida Una muestra aleatoria simple no tiene un sesgo de muestreo Al azar sistemático Escogiendo una unidad al azar y seleccionando unidades adicionales a intervalos uniformes hasta obtener el número requerido de unidades Por ejemplo, verduras que crecen en una línea y recogemos cada quinto vegetal Estratificado aleatorio Al elegir de forma independiente una muestra aleatoria simple individual de cada estrato de población Una población se divide en diferentes estratos (por ejemplo, balsas o estanques de peces) con respecto a características o variables específicas. El número de unidades que elegimos aleatoriamente de cada estrato tiene que estar alineado con el tamaño del estrato, ya que Los estratos pueden ser de diferentes tamaños; por ejemplo, podemos decidir elegir el 10% de las unidades de cada estrato Clúster Una población se divide en clústeres, y una muestra se recolecta seleccionando algunos clústeres mediante muestreo aleatorio simple. La muestra comprende una unidad de clústeres seleccionados aleatoriamente Los grupos se hacen a menudo de acuerdo con unidades geográficas/espaciales (por ejemplo, todas las regiones de un país; todas las balsas en acuapónica) mientras que el análisis se realiza en grupos seleccionados aleatoriamente (seleccionamos aleatoriamente el número requerido de balsas enteras, que representa una muestra) Muestreo sin probabilidad Comodidad Se obtiene una muestra de los casos disponibles para el estudio, es decir, listos para participar A propósito Se obtiene una muestra de casos que tienen características similares. Las características se seleccionan para encontrar respuestas a una pregunta específica y pueden ser más similares/diferentes, más típicas o críticas. El requisito previo es que el investigadores ya saben algunas características de la población A diferencia del muestreo probabilístico estratificado en el que existe la misma posibilidad de ser seleccionado para cada unidad de los mismos estratos, en el caso del muestreo intencional, la muestra se selecciona de forma no aleatoria Bola de nieve Es donde los sujetos de estudio existentes reclutan a futuros sujetos de entre sus conocidos Se dice que el grupo de muestra crece como una bola de nieve rodante. También se denomina muestreo en cadena, muestreo por referencia en cadena, muestreo por referencia Cuota Divide la población en diferentes grupos similares a los estratos en el muestreo estratificado (por ejemplo, edad, sexo) No se elige aleatoriamente un número proporcional o desproporcionado de unidades de cada grupo

Además de seleccionar el tipo adecuado de muestreo, también debe definirse el tamaño de la muestra. El tamaño de la muestra depende de las características de una población, principalmente de cuán heterogénea es. Además, el tamaño de la muestra también está relacionado con el número de variables que queremos analizar, los procedimientos estadísticos que queremos utilizar, la precisión deseada y el número de comparaciones que queremos realizar. Por otro lado, el tamaño de la muestra también puede verse limitado por el tiempo disponible y la financiación.

Existen varios métodos disponibles para definir el tamaño de la muestra a utilizar, incluyendo la metodología de decisión Neyman- Pearson o el análisis de potencia (Neyman & Pearson 1933). Para estimar el tamaño de muestra requerido necesitamos una idea de la varianza de la variable de la literatura. La varianza (y la desviación estándar) dependerá de la variable considerada y de la especie a evaluar.

Los datos en ciencias naturales se recogen principalmente a partir de observaciones y mediciones utilizando diferentes instrumentos de laboratorio y de campo. Los registros originales de los instrumentos y la documentación, o sus copias verificadas, que son el resultado de las observaciones y actividades originales, representan datos brutos. Los datos brutos pueden ser, por ejemplo, datos registrados de instrumentos automatizados (por ejemplo, O2, pH, sondas CE), imágenes microscópicas, mediciones únicas de instrumentos de laboratorio (por ejemplo, lecturas de espectrofotómetros), fotografías, observaciones escritas a mano (por ejemplo, sanidad de peces y plantas) y datos de analógicos mediciones (por ejemplo, termómetro analógico, sólidos sedimentables medidos en el tanque Imhoff). Los datos sin procesar deben convertirse en un formato numérico legible por ordenador, como en una hoja de cálculo o un archivo de texto, para que puedan analizarse mediante programas informáticos como R o SPSS Statistics.

Un sistema de prueba o unidad de análisis es cualquier sistema biológico, químico o físico, o su combinación, que se utilizará en un estudio. Es un elemento fundamental de la investigación. La unidad de análisis puede ser un organismo o su parte (por ejemplo, pescado), una colonia o colectivo (por ejemplo, verduras), o un objeto (por ejemplo, sistema de filtrado) que sea el objetivo de la investigación. La unidad de análisis debe definirse al comienzo del diseño de un protocolo, ya que afecta a los instrumentos utilizados y a los procedimientos tomados durante la investigación. Además de esto, siempre se debe elegir el nivel más bajo de unidad (por ejemplo, recoger datos de tejidos vegetales separados, no de toda la planta juntos).

Un elemento de prueba es un elemento que es objeto de un estudio y un elemento de referencia ('elemento de control') es un elemento utilizado para proporcionar un control para la comparación con el elemento de prueba.

Un lote es una cantidad específica, o una porción de elementos de ensayo o elementos de referencia formados por un ciclo de experimentación definido de tal manera que se espera que todos los artículos tengan una característica uniforme (por ejemplo, un lote es lechuga en las mismas condiciones de iluminación y los diferentes lotes representan una iluminación diferente. condiciones).

La mayoría de las propuestas de proyectos incluyen una sección sobre los aspectos éticos de los protocolos científicos que se utilizarán. Esto suele implicar la aprobación previa de los métodos por parte de un comité de ética de la institución de origen, que en su mayoría considera aspectos relacionados con el bienestar animal, en este caso el bienestar de los peces. Dichos comités formulan una serie de preguntas que incluyen la justificación de la investigación, su impacto en los animales y cómo se puede prevenir la angustia. Para un conjunto de directrices sobre ética, bienestar animal y procedimientos adecuados de muestreo, véase el NC3R Experimental Design Assistant, cuyo objetivo principal es reemplazar, refinar y reducir el número de animales utilizados en la experimentación. Se cree que en un futuro próximo, los científicos podrán conseguir que sus procedimientos y protocolos sean aprobados por las revistas objetivo antes de publicar los resultados, y así tener una cierta garantía de que sus estudios serán publicados. Este movimiento se denomina pre-registro (Nosek et al. 2018), y tiene como objetivo fortalecer las metodologías y los resultados científicos en general. Por último, muchas revistas piden ahora que los datos brutos y los resultados de los estudios publicados estén disponibles en bases de datos en línea, por ejemplo utilizando el Data Research Item en [Research Gate]. (http://www.researchgate.net/)

Buenas Prácticas de Laboratorio (BPL) significa un sistema de calidad que hace referencia al proceso organizativo y a las condiciones en las que se planifican, realizan, supervisan, registran, archivan y notifican los estudios (OCDE 1998).

Procedimientos Operativos estándar (SOP) son procedimientos documentados que describen cómo realizar pruebas o actividades que normalmente no se especifican en detalle en los planes de estudio o en las directrices de ensayo. Los SOP incluyen:

  1. mantenimiento de los registros, incluida la caracterización de los elementos de ensayo y de referencia, la fecha de recepción, la fecha de caducidad, las cantidades recibidas y utilizadas en los estudios

  2. Identificación de los procedimientos de manipulación, muestreo y almacenamiento para garantizar la homogeneidad y estabilidad en la medida de lo posible y evitar la contaminación

  3. Los contenedores de almacenamiento deben estar marcados con información de identificación, fecha de caducidad e instrucciones específicas de almacenamiento.

Después de decidir qué objeto de estudio, qué medir y cómo recopilar y analizar los datos, es hora de ejecutar la investigación. La ejecución de la investigación también incluye pruebas preliminares de los equipos, instrumentos de laboratorio, muestreo y análisis. La prueba preliminar es una parte importante del proceso de investigación, ya que permite detectar posibles problemas en el diseño de la investigación y verificar los instrumentos de laboratorio utilizados en el estudio para que sean fiables y proporcionen medidas válidas. Después de las pruebas preliminares, el diseño de la investigación puede ser optimizado y luego la investigación real puede ser ejecutada.

Todos los datos generados durante la investigación deben registrarse de forma directa, rápida, precisa y legible en el diario de laboratorio. Estas entradas deben estar firmadas y fechadas. Para garantizar la trazabilidad, un proyecto de investigación debe tener una identificación única, y todas las muestras, muestras, archivos de datos, etc. relativos al estudio deben llevar esa misma identificación. Cualquier cambio en los datos brutos debe hacerse de una manera que no elimine la entrada anterior, debe indicarse el motivo de los cambios, y el cambio debe ser fechado y firmado por el individuo que lo hizo.

Análisis de resultados

Tablas y figuras

Las tablas y las figuras son la forma más rápida de comunicar grandes cantidades de información compleja. Tienen que ser diseñados cuidadosamente. Una buena tabla o figura debe presentar los datos de manera sencilla, clara y ordenada, y permitir al lector comprender los resultados sin tener que mirar otras secciones del documento; es decir, las tablas y las figuras deben ser autoexplicativas y comprensibles incluso cuando se sacan del texto; por lo tanto, claras y títulos informativos son cruciales. Una buena figura (gráfica o imagen) debe tener:

  • sólo la información necesaria

  • letras lo suficientemente grandes

  • un marco

  • una leyenda que explica todo lo necesario

  • un formato gráfico en alta resolución (>300 dpi)

Una buena mesa debería tener:

  • una celda separada para cada valor
  • sólo bordes horizontales

  • valores con un número razonable de dígitos después de un punto decimal Las tablas más grandes se publican en suplementos de artículos científicos.

Para informar de los resultados, se deben utilizar unidades de medida válidas e internacionalmente reconocidas. En la ciencia, la industria y la medicina se utiliza el Sistema Internacional de Unidades (abreviado SI) . En algunos lugares geográficos (por ejemplo, Estados Unidos) se utiliza el sistema imperial, que incluye unidades como galones, pies, millas, libras y ppm. Este sistema no es apropiado para las publicaciones científicas internacionales. El sistema SI incluye siete unidades base (Tabla 1).

Cuadro 1: Siete unidades básicas del Sistema Internacional de Unidades

CantidadUnidadSímboloKilogramodemasakg TiemposegundosTemperaturaKelvinKCorriente eléctrica amperioALa cantidad de una sustanciamolmolIntensidad luminosaCandela cdMedidor dedistanciam

La elección metodológica más importante que hacen los investigadores se basa en la distinción entre datos cualitativos y cuantitativos. Los datos cualitativos adoptan la forma de descripciones basadas en el lenguaje o las imágenes, mientras que los datos cuantitativos adoptan la forma de números. La elección de la metodología a utilizar dependerá de sus preguntas de investigación, cuya formulación se basa en consecuencia en su perspectiva de investigación. La investigación en ciencias sociales puede generar datos cualitativos y cuantitativos, típicamente a través de encuestas. Los datos se recogen de un grupo de prueba predefinido con el fin de obtener información y comprensión sobre diversos temas de interés. Hay varios tipos diferentes de métodos de encuesta, incluyendo cuestionarios, discusiones informales, entrevistas en profundidad, grupos focales y estudios de casos.

Los datos cualitativos son más ricos y generalmente se basan en una perspectiva subjetiva. Sin embargo, aunque esto es generalmente el caso, no siempre lo es. La investigación cualitativa apoya una comprensión profunda de la situación investigada y, debido a limitaciones de tiempo, generalmente involucra a una pequeña muestra de participantes. Por esta razón, los hallazgos se limitan a la muestra estudiada y no pueden generalizarse a otros contextos ni a la población en general. Los métodos populares para generar datos cualitativos incluyen entrevistas semiestructuradas o no estructuradas, observaciones de participantes y análisis de documentos. El buen análisis cualitativo suele llevar más tiempo que el análisis cuantitativo.

Los datos cuantitativos, por otro lado, podrían ser más fáciles de recopilar y analizar, y se basan en una muestra grande. Las mediciones cuantitativas implican la recopilación de datos que pueden medirse «objetivamente» con números. Los datos se analizan mediante comparaciones numéricas y análisis estadístico. Por esta razón, parece más «científico» y puede atraer a las personas que buscan respuestas claras a preguntas causales específicas. El análisis cuantitativo suele ser más rápido de llevar a cabo, ya que implica el uso de equipos de medición y programas informáticos. Debido al gran número de muestras, permite la generalización a un grupo más amplio que la muestra de investigación.

La investigación experimental, por otro lado, es más común en la ciencia ambiental. En *experimentos, * un investigador manipula una variable y controla las otras variables con el fin de explorar las relaciones causa-efecto. Los datos recogidos son cuantitativos y pueden analizarse utilizando métodos estadísticos adecuados.

Publicación del informe de investigación

Un experimento no se completa hasta que los resultados hayan sido publicados y comprendidos. La publicación de los resultados es importante para permitir la reproducibilidad de los experimentos; por lo tanto, los métodos se muestran por separado de los resultados. Como declaró el Consejo de Editores de Biología (1968) «una publicación científica primaria aceptable debe ser la primera revelación de una investigación que contenga información suficiente para permitir a sus pares (1) evaluar observaciones, (2) repetir experimentos, y (3) evaluar los procesos intelectuales; además, debe ser formateado de forma atractiva y transparente, esencialmente permanente, disponible para la comunidad científica sin restricciones y disponible para su examen periódico por uno o más de los principales servicios secundarios reconocidos» (por ejemplo, Biological Abstracts, Chemical Abstracts) (CBE 1968).

Buena escritura científico es una escritura simple. La ciencia es compleja, pero la escritura utilizada para describirla no necesita serlo. La mejor escritura es la que da sentido en el menor número de palabras simples. Escritura sencilla y de alta calidad:

  • aumenta las posibilidades de aceptación para la publicación

  • aumenta el impacto de una publicación en la comunidad investigadora

  • acelera la comprensión y aceptación de la investigación

  • aumenta la fe de los lectores en la calidad de la investigación

Los manuscritos mal escritos y complicados molestan a los lectores, revisores de pares y editores de revistas, y dificultan su comprensión de conceptos científicos complicados. Es más probable que una presentación sea aceptada si:

  • describe la investigación que avanza en el campo

  • está cuidadosamente preparado y formateado

  • utiliza un lenguaje claro y conciso

  • sigue los estándares éticos

El proceso de publicación:

  1. Necesidad/deseo de publicar

  2. Elija una revista según: temas de la revista, audiencia de la revista, tipos de artículos, reputación de la revista, factor de impacto o requisitos personales. Podemos encontrar revistas apropiadas comprobando dónde se han publicado artículos similares y mediante búsquedas en línea

  3. Lectura de problemas

  4. Escribe el primer borrador

  5. Usar un amigo crítico para la primera comprobación

  6. Refinar más borradores

  7. Comprueba que el artículo cumple con las directrices del autor

  8. Revisar y enviar

Puede haber más de un autor de una publicación científica. Los coautores son las personas que hicieron contribuciones intelectuales sustanciales a un estudio que se va a publicar. Es importante mantener el número de coautores en una cantidad razonable: el primer autor suele ser el que dirigió la investigación y realizó la mayoría de los escritos, y el último autor suele ser el jefe del grupo de investigación. En el medio es costumbre poner a los coautores en orden alfabético por su apellido, por ejemplo, Wilson, T., Abercombie, J., Brown, E., Curwen, H., Davenport, K. & Albert, W.

Los manuscritos científicos son manuscritos revisados por pares en revistas y libros que suelen tener un factor de impacto (IF). El IF se utiliza para comparar diferentes diarios dentro de un campo determinado. Informes, ponencias de conferencia, carteles y charlas no son manuscritos científicos y no tienen un IF. IF es una medida que refleja el promedio anual de citaciones de artículos de esa revista. Para las revistas listadas en Reportes de Citas de Journal, los fondos de inversión se calculan anualmente para el año anterior, siguiendo la siguiente fórmula:

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¿Dónde?

= Factor de impacto en el año y

= número de citas

= número de artículos publicados

  • 1 = año en curso menos uno

  • 2 = año en curso menos dos

Todos los artículos científicos siguen la misma estructura prescrita. Esta estructura proporciona una línea lógica a través de los contenidos, permite que los manuscritos sean predecibles y fáciles de leer, presenta un 'mapa' para que los lectores puedan encontrar rápidamente los contenidos de interés en cualquier manuscrito y, por último, pero no menos importante, recuerda a los autores qué contenidos deben incluirse. La estructura es la siguiente:

  • Título

  • Resumen

  • Introducción
  • Materiales y métodos

  • Resultados
  • Discusión

  • Conclusión

  • Agradecimientos

  • Referencias

Además de los capítulos indicados, cada manuscrito generalmente también incluye tablas y figuras, y datos complementarios en un archivo (s) separado (s). Los principales contenidos del artículo científico se describen en los capítulos principales: Introducción (qué problema vamos a estudiar), Materiales y Métodos (cómo vamos a estudiar el problema), Resultados (lo que descubrimos) y Discusión (lo que significa). De acuerdo con las letras mayúsculas de los capítulos, esta estructura se denomina formato IMRAD.

Título y resumen

Título y resumen son las partes más visibles del artículo. Pueden verse en el sitio web de la revista y en bases de datos (por ejemplo, Science Direct, PubMed, etc.); por lo tanto, es importante prestar la debida atención a su formulación. Un resumen bien preparado permite a los lectores identificar el contenido básico de un documento de forma rápida y precisa, determinar su pertinencia para sus intereses, y así decidir si necesitan leer el documento en su totalidad (Día 1998).

El título debe ser lo más preciso, informativo y completo posible. Da la primera información al lector que luego decide si seguir leyendo o no. Por lo tanto, es fundamental que el título sea lo más descriptivo posible. Para lograrlo, deberían utilizarse términos específicos y no generales; sin embargo, el título debe ser comprensible y razonablemente simple. Por lo general, el título no incluye abreviaturas, acrónimos ni iniciales. Cualquier nombre científico debe escribirse en su totalidad (por ejemplo, Lactuca sativa, en lugar de L. sativa).

El resumen generalmente contiene 200-300 palabras. Debe esbozar los aspectos más importantes del estudio: debe incluir los antecedentes, la metodología y los resultados, pero en detalles limitados. Sólo debe reproducir los hechos cubiertos en el manuscrito. Es aconsejable incluir sinónimos de palabras y conceptos que están en el título y, en cuanto a la escritura científica per se, se debe utilizar un estilo de escritura comprensible y razonablemente simple. Por otro lado, el resumen no debe incluir abreviaturas ni citar referencias.

Introducción

La introducción debe proporcionar la información necesaria para comprender el estudio y las razones por las que se llevaron a cabo los experimentos. Debe explicar qué pregunta/problema estudiado, y dar información de estudios previos; por lo tanto, incluye numerosas citas. Este último debe estar bien equilibrado, actual y relevante. La introducción no es una revisión de la literatura, pero se pueden citar revisiones de la literatura (Nayak & Singh 2015).

Materiales y métodos

Los materiales y métodos proporcionan todos los detalles de cómo se llevó a cabo el estudio. Las diferentes metodologías utilizadas en el estudio pueden dividirse por subpartidas. Cualquier método nuevo utilizado debe describirse con suficiente detalle para que otro investigador pueda reproducir el experimento. Deben citarse los métodos utilizados y publicados anteriormente, y toda modificación que se haga a los métodos establecidos debe describirse con precisión. Deberán enumerarse todas las pruebas y parámetros estadísticos. El capítulo de materiales y métodos debe escribirse en tiempo pasado.

Resultados

El capítulo de resultados da una visión general de los experimentos, sin repetir los detalles, que fueron descritos en los métodos. Además, el investigador debe revisar críticamente los datos y seleccionar los resultados que se van a publicar. Una simple transferencia de los datos del diario del laboratorio al manuscrito no será suficiente para una presentación eficiente de los resultados. La presentación debe ser transparente y representativa y puede hacerse a través de texto o cuadros y figuras. Los datos ya descritos en los cuadros o figuras no deben volver a describirse detalladamente en el texto. Los cuadros y las cifras deben citarse en el texto sólo brevemente. Si solo hay una o unas pocas mediciones de una característica, generalmente se describe en el texto, mientras que si se repiten mediciones, entonces una tabla o gráfico es más representativo. Dependiendo de la revista, los resultados pueden formar un capítulo individual o unirse a la discusión en un solo capítulo. Los resultados deben escribirse en un orden lógico y dividirse en subsecciones con encabezamientos cortos e informativos. Los resultados de los análisis estadísticos también deben incluirse y presentarse en el texto. El capítulo de resultados debe escribirse en tiempo pasado, mientras que el presente se utiliza para referirse a cuadros y figuras.

Discusión

La mayoría del capítulo de debate y conclusiones debería ser una interpretación de los resultados. Los subcapítulos se pueden formar siguiendo el marco lógico de los subcapítulos en el capítulo de resultados. En el capítulo de discusión, los resultados de la investigación se comparan con estudios anteriores. También hay que describir las limitaciones de la investigación, mencionar cualquier resultado no concluyente y, si los hallazgos son preliminares, deben señalarse sugerencias para futuros estudios. Las conclusiones principales deben repetirse al final del debate, o en un capítulo de conclusiones separado.

Referencias

Al escribir un manuscrito científico, siempre debe quedar claro cuáles son los pensamientos, las evaluaciones y el texto de los autores de este estudio, y qué se ha derivado de los autores de otras publicaciones. La fuente debe ser proporcionada para cualquier declaración que no proviene de los escritores del manuscrito, escribiendo el autor y el año de publicación — por ejemplo, el microelemento níquel juega un papel importante en la descomposición de la urea en sistemas acuapónicos (Komives & Junge 2018), mientras que la cita completa se da en las referencias — por ejemplo, Komives, T. & Junge, R. 2018. Importancia del níquel como nutriente en sistemas acuapónicos — algunas consideraciones teóricas. Ecocicles 4 (2), 1-3. Las referencias deben ser escritas en un estilo exigido por la revista donde se va a publicar el manuscrito, y por lo tanto el estilo de cita de la revista en las Instrucciones para Autores debe ser cuidadosamente revisado. Existen varios programas informáticos que permiten una gestión adecuada de las referencias (EndNote, Zotero, RefWorks, Mendeley, etc.) (véase 6.2.2.2).

Plagio

El plagio es engañar y es moralmente incorrecto. Es el uso del trabajo de otra persona sin reconocimiento, como si fuera suyo. Para evitarlo, uno tiene que saber documentar el uso del trabajo de otras personas. Un investigador es responsable de hacer referencia al uso de fuentes en cada artículo que escribe. Hay dos formas de hacer referencia a las obras de otros autores:

  1. Parafrasing significa resumir las ideas de otro autor en sus propias palabras, sin dejar de referirse a la fuente original. Las comillas no son obligatorias. Una declaración bien parafraseada es concisa y demuestra la comprensión del investigador de lo que ha leído. Al parafrasear o hacer referencia a una idea de otra publicación, es beneficioso proporcionar un número de página o párrafo para la referencia, especialmente cuando se cita un texto largo y complejo (por ejemplo, un libro).

  2. Las citas directas significan una repetición directa de una declaración y rara vez se utilizan en la escritura científica. Las citas deben utilizarse económicamente, principalmente para citas históricas o políticas de personas eminentes. Hay que evitar las citas de los hallazgos de investigaciones anteriores, ya que el lector también quiere ver las opiniones de los escritores y el análisis de lo que se ha leído, que no se da en la cita directa. Cuando se utiliza una cotización directa, es necesario poner comillas al principio y al final de la cita.

*Copyright © Socios del Proyecto Aqu @teach. Aqu @teach es una asociación estratégica Erasmus+ en educación superior (2017-2020) dirigida por la Universidad de Greenwich, en colaboración con la Universidad de Ciencias Aplicadas de Zúrich (Suiza), la Universidad Técnica de Madrid (España), la Universidad de Liubliana y el Centro Biotécnico Naklo (Eslovenia) . *

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