Ejemplos Matrices

1. Ejemplos Diversos tipos de Matrices de Datos(Primero algunos ejemplo de matrices aisladas, luego algunos ejemplos de matrices integradas en un sistema)Profesora Nilda J. Corral

2. Ejemplos Matrices • UA Docente de Polimodal 1- VariablePerfil profesional • Dimensiones: • Situación de revista (Valores: titular, suplente, interino) • Cursos a cargo (cuantos /cuáles) • Título que posee (Valores: habilitante, terciario, universitario) • Nº de instituciones en las que ejerce 2- Variable Familiaridad con los diseños curriculares (Valores: conoce el ultimo diseño curricular / no conoce) Está variable podría ser compleja, pero ha sido ya operacionalizada (se mide a través del ítem)

3. Ejemplo de una variable que requiere dimensiones y subdimensiones UA Profesor (sólo tomo una variable y una de sus dimensiones) - Variable Prácticas de enseñanza declaradas Dimensiones 1- Dimensión didáctica • Subdimensiones 1) Planificación de la materia. Incluye: a) cómo planifican, b) cómo seleccionan los contenidos. 2) Ejecución Incluye: a) cómo suelen preparar sus clases teóricas y prácticas, b) el método docente (descripción de una sesión de clases). 3) Evaluación. Incluye: a) cómo evalúan a sus alumnos, b) qué aspectos tienen en cuenta

4. ABUNDANCIA RELATIVA Y PATRONES DE ACTIVIDADDE LOS MAMÍFEROS DE LOS CHIMALAPAS, OAXACA,MÉXICO • Para obtener el índice de abundancia relativa (IAR) de cada especie, se utilizó una fórmula probada por otras autoridades (Maffei et al. 2002, Sanderson 2004; Azuara 2005; Jenks et al. 2011): • IAR = C/EM * 1000 días-trampa • Donde: C = Capturas o eventos fotografiados. • Donde: EM = Esfuerzo de Muestreo (No. de cámaras * días de monitoreo) Estacional o Total. • Donde: 1000 días-trampa (Unidad Estándar). • Se registraron tres tipos de patrones de actividad: Nocturno-Crepuscular; con 13 especies, • Diurnos-Nocturno-Crepuscular (24 hr); tres especies, y Diurnos con cinco especies.

5. Dimensionamiento • Es bastante más simple asignar categorías para “número de árboles” que para “adaptación”. • Si se desea poner a prueba una generalización empírica simple y de bajo nivel de profundidad como “la tala de árboles afecta la abundancia del monito del monte (Dromiciops gliroides)”, hay que generar indicadores que permitan estimar “grados de tala” y “densidades de monitos”. • Ese ejercicio conlleva, en primer lugar, esfuerzos básicos de conceptualización (e.g., ¿qué es talar? ¿cuáles árboles? ¿qué es un monito del monte? ¿cómo se estima su densidad?), además de la mediatización dada por el propio intento de estimar las variables, contando árboles y monitos (i.e., enumerando tocones o árboles de distintas edades y monitos o sus heces u otras señales a través de un muestreo al azar).

6. Hipótesis “la competencia interespecífica es la causa evolutiva de la diferenciación de nicho trófico entre Poospiza torquata y P. ornata” Deberá obtener indicadores de los niveles de competencia, que son más difíciles de desarrollar que los de niveles de tala o de densidad de monitos, al menos por dos motivos. Por una parte, implica inferir competencia que ocurrió en el pasado y, por lo tanto, sus indicadores más directos no estarán disponibles en la actualidad . Por otra, hay, al menos en principio, numerosas dimensiones del proceso de competencia (e.g., diferencias actuales en la manera de nidificar, de alimentarse o de migrar) que podrían usarse como indicadores de que hubo competencia en el pasado. En consecuencia, cualquier intento de investigación experimental que no agote todas esas dimensiones puede llegar al punto en que “la ausencia de evidencia (de competencia) no sea, necesariamente, evidencia de ausencia (de competencia)” y, por ello, prolongar notable o incluso indefinidamente el proyecto de investigación

7. Ejemplo de Sistema de Matrices con relación jerárquica • UA Contexto: Hospitales - Variables; Nivel de Complejidad, Ubicación, etc. • UA Focal: Administradores de Hospitales - Variables • Utilización real del tiempo (reconstruida a partir de los fragmentos temporales) • Utilización ideal del tiempo (según declaran los mismos administradores) UA de componentes: Fragmentos Temporales (cada media hora de la jornada laboral) Variables • ¿Cuando? (momento de la jornada laboral) • ¿Cómo? (¿haciendo que?) (papeles, conversación, entrevista, proveedores, supervisando, gestiones varias, etc.) • ¿Dónde? • ¿Con quién/es) • ¿Para qué? Procedimiento: Planilla de registro con casilleros para cada una de estas variables con los valores prefijados para marcar. Ej. ¿Donde?: despacho/ recorriendo salas/ realizando gestiones fuera del hospital/ etc. etc.

8. Ejemplo de matrices con relaciones jerárquicas y coordinadas • El contexto mayor está conformado por tres UA del mismo nivel (selvas de montañas, islas, tierras bajas), con variables y valores que no consigno para abreviar). • El contexto próximo es el claro de selva, porque allí se observará la interacción, igualmente no incluyo las variables. Luego el vecindario floral como una matriz de componente del claro de selva • Las matrices focales nuevamente son dos coordinadas: plantas y colibríes (aquí nos detenemos en las variables) Observen que las variables mencionadas son estrictamente descriptores de cada una de estas entidades, y bien ajustada al objetivo de estudiar la interacción entre ellas.

9. MatrizInteracciones entre plantas y colibríes en selva tropicales UA Selva de Islas UA Selva de montaña UA Selva de tierras bajas UA Claro de Selva UA Vecindario Floral Variables Nº especies en floración Especies cónyuges Especies competidoras Etc. UA Plantas UA Colibríes

10. Matriz Coordinada Interacciones entre plantas y colibríes en selva tropicales • UA Plantas • Variables Especies Fenología Hábitat Tipo de flor Polinización Vecindario floral Producción frutos y semillas Morfología reproductiva Especies polinizadoras

11. En las dos imágenes siguientes un ejemplo de sistema de matrices en una investigación cualitativa. Las unidades de análisis de componentes son etapas del devenir en la vida de los jóvenes

12. Sistema de Matrices 1º UA Contexto: Barrios Variables (Ubicación/ Perfil Arquitectónico/ Nivel Socioeconómico/Otras) 2º UA Focal: Jóvenes Variables (Edad / Sexo/ Experiencia familiar/ Escolar/ y Familiar) (Transición al mundo del trabajo) (La descripción correspondiente a esta matriz se realiza con la información construida en la matriz de componentes) UA de componentes (diacrónica: conjuntos temporales, en este caso etapas de la vida). En diapositiva siguiente, tal como la presenta el autor.Arriba las unidades de análisis, a continuación las grandes variables, en rectángulos sus dimensiones.

14. ¿Aceptación o rechazo de la estandarización clínica? Médicos chilenos hablan de las guías clínicas y canastas de prestaciones Matrices de Datos

15. Matriz de Contexto • UA - Proceso de salud-enfermedad-atención- cuidado • Variable - Reorganización nacional de la atención en salud (Acceso Universal con Garantías Explícitas (AUGE) y de Garantías Explícitas en Salud (GES) • Dimensiones Instrumentos de estandarización ( guía clínica y canasta de prestaciones) Normativa Legal Prioridades para los recursos de salud Garantías (acceso, oportunidad, financiamiento y Calidad)

16. Matriz Focal • UA- Médico Chileno Hospital Público • Variables • Grado y variabilidad de aceptación de la estandarización clínica expresada por los médicos • Años de práctica clínica (edad y cohorte) • Tipo de instrumento (Valores: guía clínica / canasta de prestaciones) • Especialidad (Valores: médica o quirúrgica)

17. Matriz desagregada • UA - Práctica Profesional Médica • Variables – Concepciones sobre la salud/ los enfermos/ la medicina

18. Distribución del total de opiniones de los entrevistados según el grado de apoyo para cada hipótesis