OPERACIONALIZACIÓN – CONTRASTE Y REFUTACIÓN DE TEORÍAS CIENTÍFICAS

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OPERACIONALIZACIÓN – CONTRASTE Y REFUTACIÓN

DE TEORÍAS CIENTÍFICAS

   

     Dirigido a investigadores experimentales, científicos y todo aquel profesional que desee desarrollar habilidades investigativas a través de la unión lógica – Práxis – Modelo. Una teoría es una cadena de deducciones, postulados o enunciados lógicos, orientados a determinada área científica. Se construye a través de un conjunto de hipótesis o supuestos, que sirven para revelar el problema planteado, todo apoyado en observaciones previas. 

     Las buenas teorías son aquellas que permiten colectar un grupo de datos u observaciones, procesarlos para encontrar significados, y posteriormente desarrollar un conjunto de explicaciones por asociaciones entre sus constructos con el fin de solidificar o refutar otra teoría. Un ejemplo de las teorías en física, más sobresalientes del pasado siglo XX se muestran a continuación:

  Para entender el cómo se originan las más impactantes teorías científicas, el curso maneja un alto contenido de Lógica, y algunos de sus más importantes principios:

El Principio de Identidad

El Principio de No Contradicción

El Principio del Tercero Excluido

El Principio de la Razón Suficiente
Introducción a las Pruebas de Reducción al Absurdo en Lógica

    El curso pretende ahondar en el abordaje y desarrollo en profundidad de teorías científicas explicativas, para ello se plantea la siguiente secuencia de contenido:

·   Estructura Lógica e Interpretación de teorías

·   Operacionalización de teorías científicas (No Confundir con Operacionalización de Variables)

·   Construcción de supuestos y asociación entre constructos

·    Axiomatización de un Modelo Teorético

·   Axiomas de Nivel alto y el abstraccionismo axiomático en la Investigación Científica

·   Correlaciones estadísticas sobre teorías de nivel medio

·   La descripción sobre teorías de nivel bajo

    Al mismo tiempo, se presentan algunos lineamientos que permiten falsar o corroborar tanto teorías, como modelos enteros:

·  El Falibilismo Lakatiano Vs. El Falsacionismo Popperiano

·  Refutación y contraste de teorías científicas
  El Criterio de Falibilidad y la posibilidad de Falsación bajo el modelo Popperiano

· Los Programas de Investigación de Lakatos y su Heurística positiva y Negativa en la Falsación de teorías

· La teoría Justificacionista

 ·El contraste directo a través del Modus Tollens – Modus Pollen y Modus Vollens de la lógica    

En cuanto al análisis y estructuración de ideas, que posteriormente puedan llegar a convertirse en teorías científicas, el contenido es el siguiente:

·  El Razonamiento Lógico y la Observación Empírica

·  Enunciados Sintéticos y Analíticos en la investigación científica

·  Enunciados Universales y Existenciales

· Cómo derivar conclusiones en la investigación científica: Estudio de los juicios Analíticos y Sintéticos

Al finalizar el curso el participante habrá adquirido las destrezas y habilidades para:

·         Explicar el cómo se analizan las teorías científicas

·         Comprender la importancia de la lógica en los modelos teoréticos

·         Comparar diferentes teorías y discriminarlas según su poder explicativo

·         Diferenciar entre modelos para el contraste de teorías científicas

·         Deducir argumentos sólidos tendentes a la construcción de modelos teoréticos

   Duración 16 Horas....

CURSO DE PROBABILIDAD Y MUESTREO ESTADÍSTICO

CENCAL se complace en informar la pronta apertura (Por Solicitud) del Curso: 

PROBABILIDAD y MUESTREO ESTADÍSTICO CON

APLICACIONES A LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA

  Dirigido a Metodólogos y participantes en Maestrías, Especializaciones, Doctorados e investigadores en cualquiera de sus ramas, interesados en profundizar conocimientos en las Teorías de la Probabilidad y el Muestreo Estadístico. Mario Bunge (1976) en su libro “La Ciencia, su Método y su Filosofía” argumentó; que las matemáticas son una ciencia ideal, y por ende, contiene un alto componente de racionalidad.

  La estadística usa la Teoría de la Probabilidad, y por ser una rama de las matemáticas que estudia los fenómenos aleatorios, sus resultados se consideran estrictamente racionales, sistemáticos y verificables. La teoría de la probabilidad estudia la frecuencia con la cual se obtiene un efecto, se utiliza para anticiparse a todos los posibles resultados en un experimento controlado. Para ello hace uso del “AZAR”, éste es sinónimo de “sin orden”, indispensable en el desarrollo de diseños experimentales. 

  En cuanto al Muestreo, la teoría de Muestras permite realizar inferencias a la población utilizando para ello, diversos estadísticos muestrales, donde se utilizan fórmulas distintas pero la lógica del procedimiento es la misma. En toda investigación científica siempre será más importante el Muestreo que la Muestra, si el primer proceso es erróneo la muestra es inservible. El muestreo permite arrojar intervalos y niveles de confianza aceptables. Un buen Muestreo es total y absolutamente necesario en el Diseño de Cuestionarios y Planificación de Encuestas.

  La Teoría General de Muestreo hace uso de la Estimación de Parámetros, o “Estimación Estadística”. Éste es el procedimiento utilizado para conocer las características de un parámetro poblacional, a partir del conocimiento de la muestra. Para ello se hace uso de estimadores, es decir, un parámetro poblacional que permite, posterior a la aplicación de una fórmula, obtener un valor aproximado de un parámetro para ser usado en determinada investigación científica.

  Durante el desarrollo del curso las operaciones aritméticas se realizarán de forma manual, se omitirá el uso de software estadístico como el SPSS puesto que tiende a confundir a los participantes. Representa una excelente oportunidad de aprendizaje para todo aquel que en estos momentos esté en el transcurso de presentación de un trabajo de grado, trabajo de ascenso o desarrollo de un artículo científico. 

El curso, además de manejar un lenguaje claro y preciso sin uso del complicado léxico matemático, consta del siguiente contenido programático:

-     Introducción a la Teoría de Probabilidad

-     Cálculo de Probabilidades

-     Probabilidades de Sucesos y Eventos

-     Distribuciones de Probabilidad

-     Ejemplo de Exposición de Resultados de un Estudio de Probabilidades

-     Introducción al Muestreo Estadístico

-     Muestreo Probabilístico y no Probabilístico

-     Muestreo Aleatorio Estratificado – por conglomerados y sistemático

-     Estimación del tamaño de la población

-     Estimadores Insesgados – Consistentes – Suficientes y Resistentes

-     Estimador Eficiente con Eficiencia absoluta y relativa

  Al finalizar el curso el participante habrá adquirido las destrezas y habilidades para:

-     Comprender la importancia de la teoría de la probabilidad y el muestreo estadístico en las investigaciones científicas

-     Diferenciar los diversos métodos para el cálculo de probabilidades en variables aleatorias para experimentos científicos

-     Comparar los diferentes tipos de muestreo con el fin de diferenciarlos para ser aplicados a investigaciones científicas

-     Analizar el mejor tipo de muestreo según la problemática presentada

-     Explicar el significado de los parámetros de estimación estadística al momento de realizar inferencias

-     Deducir resultados con explicaciones lógicas basado en los elementos estadísticos estudiados

Duración 16 Horas.