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Jerga, falacias y encuestas electorales: Las hipótesis en la investigación científica

Muchas veces la jerga que utilizan determinados colectivos o profesiones confunden al común de los mortales. La creación de un lenguaje jergal propio es habitual en todo grupo humano muy cerrado, con contacto estrecho y prolongado entre sus integrantes, y con una separación muy nítidamente marcada entre “dentro” y “fuera”. Un ejemplo es la jerga médica, donde la precisión necesaria para describir una enfermedad requiere de una traducción simultánea al enfermo. Otras veces existen consultores que, escudándose se neologismos, tecnicismos o anglicismos, venden mejor sus ideas o productos. No menos confuso es el lenguaje estadístico, sobre todo cuando se trata de encuestas electorales. Este lenguaje confuso, y en numerosas ocasiones deliberadamente difícil de entender, oculta ideas o conceptos sencillos. Este es el caso de las hipótesis en la investigación científica y las pruebas de hipótesis empleadas en la estadística.

Todos esperamos de un jurado que declare culpable o inocente a un acusado. Sin embargo, esto no es tan sencillo. El acusado es inocente hasta que no se demuestre lo contrario, pero el dictamen final sólo puede decir que no existen pruebas suficientes para declarar que el acusado sea culpable, lo cual no es equivalente a la inocencia. Además, es fácil intuir que el jurado no es infalible. Puede equivocarse culpando a un inocente y también absolviendo a un culpable. Lo mismo ocurre con un test de embarazo o de alcoholemia, puede dar un falso positivo o un falso negativo. ¿Que significa que una encuesta afirma que el partido “A” va a ganar las elecciones? De esto trata una prueba de hipótesis, pero vayamos por partes.

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Una hipótesis puede definirse como una explicación tentativa de un fenómeno investigado que se enuncia como una proposición o afirmación. A veces las hipótesis no son verdaderas, e incluso pueden no llegar a comprobarse. Pueden ser más o menos generales o precisas, y abarcar dos o más variables, pero lo que es común a toda hipótesis, es que necesita una comprobación empírica, es decir, se debe verificar con la realidad. Pero ahora viene el problema: ¿en cuántos casos necesitamos para verificar una hipótesis? Siempre quedará la duda de que el caso siguiente negará lo planteado en la hipótesis. Por tanto, nos encontramos ante un método inductivo donde el reto será generalizar una proposición partiendo de un conjunto de datos, que denominaremos muestra.

Este tipo de hipótesis son, en realidad, hipótesis de investigación o de trabajo. Pueden ser varias, y suelen denominarse como H1, H2, …, Hi. Se trata de proposiciones tentativas que pueden clasificarse en varios tipos:

a) Descriptivas de un valor o dato pronosticado

b) Correlacionales

c) De diferencia de grupos

d) Causales.

En estadística, se llaman hipótesis nulas aquellas que niegan o refutan la relación entre variables, denominándose como H0. Estas hipótesis sirven para refutar o negar lo que afirma la hipótesis de investigación. Por ejemplo, si lo que quiero comprobar es la relación existente entre la relación agua/cemento con la resistencia a compresión a 28 días de una probeta de hormigón, entonces la hipótesis nula es que no existe una relación entre ambas variables. La idea es demostrar mediante una muestra que no existen pruebas suficientemente significativas para rechazar la hipótesis nula que indica que no existe relación entre dichas variables. Sin embargo, en un lenguaje menos formal, lo que realmente queremos es verificar que existe dicha relación. Sin embargo, también existen hipótesis alternativas, que son posibilidades diferentes de las hipótesis de investigación y nula. Así, si nuestra hipótesis de investigación establece que “esta silla es roja”, la hipótesis nula es “esta silla no es roja”, pero las hipótesis alternativas pueden ser: “esta silla es verde”, “esta silla es azul”, etc. Realmente, la hipótesis alternativas no son más que otras hipótesis de investigación. Curiosamente, en investigación no hay una regla fija para la formulación de hipótesis. Hay veces que sólo se incluye la hipótesis de investigación, en otras ocasiones se incluye la hipótesis nula y, en otras, también las alternativas.

Pero, ¿se puede afirmar que un partido va a ganar las elecciones según una encuesta?, o dicho de otro modo, ¿se puede probar que una hipótesis es, con toda rotundidad, verdadera o falsa? Desgraciadamente no se puede realizar dicha afirmación. Lo único que se puede hacer es argumentar, a la vista de unos datos empíricos obtenidos de una investigación particular, que tenemos evidencias para apoyar a favor o en contra una hipótesis. Cuantas más investigaciones, más credibilidad tendrá, y ello sólo será válido para el contexto en que se comprobó. De ahí la importancia de elegir una muestra que sea suficientemente representativa de la población total. Por tanto, sólo podemos argumentar la validez de las hipótesis desde el punto de vista estadístico. Las pruebas de hipótesis sirven para este cometido.

A continuación os dejo una figura donde se describe, de forma muy resumida, lo que es una prueba de hipótesis. Me gustaría que os fijaseis en que en toda prueba de hipótesis existen dos tipos de errores, el falso positivo (mandar a un inocente a la cárcel) y el falso negativo (exculpar a un culpable). Estos errores deberían ser lo más bajos posibles, pero a veces no es sencillo. Para que ambos errores bajen de forma simultánea, no hay más remedio que aumentar el tamaño de la muestra. Por este motivo, para hacer un examen lo más justo posible, éste debería aprobar a los que han estudiado y suspender a los que no. Lo mejor es que el número de preguntas sea lo más alto posible.

Por tanto, ojo cuando el titular de un periódico nos ofrezca una previsión electoral. Hay que mirar bien cómo se ha hecho la encuesta y, lo más importante, saber interpretar los resultados desde el punto de vista estadístico.

Test de hipótesis

Referencias:

Hernández, R.; Fernández, C.; Baptista, P. (2014). Metodología de la investigación. Sexta edición, McGraw-Hill Education, México.

22 enero, 2017
 
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Antecedentes y motivación del proyecto de investigación BRIDLIFE

BCH001La sostenibilidad constituye un enfoque que ha dado un giro radical a la forma de afrontar nuestra existencia. El calentamiento global debido a las emisiones de gases de efecto invernadero y las tensiones sociales derivadas de la presión demográfica y del reparto desequilibrado de la riqueza son, entre otros, los grandes retos que debe afrontar nuestra generación. La concentración de CO2, alcanzó un máximo sin precedentes en 2013, con el mayor incremento anual en 30 años (World Meteorological Organization, 2014), por lo que la economía baja en carbono se perfila como una línea estratégica de gran importancia. Las actividades humanas son las principales responsables de este problema, provocando un desarrollo alejado de satisfacer las necesidades de las generaciones presentes sin comprometer las necesidades de las generaciones futuras, que constituye el núcleo del paradigma de “desarrollo sostenible” (Brundtland, 1987).

La construcción juega un papel fundamental en el desarrollo de la sociedad. Influye fuertemente en la actividad económica, el crecimiento y en el empleo. Sin embargo, es una actividad que impacta significativamente en el medio ambiente (Marí, 2007), presenta efectos irreversibles y puede comprometer el presente y futuro de la sociedad. Este sector consume hasta un 60% de las materias primas extraídas (Vital Signs, 2005), generando su transformación sobre el 50% de todas las emisiones de CO2. En Europa, el 30% de los residuos proceden de la construcción y la demolición; consumiendo la industria y la construcción un 42% de la energía total de (Pacheco-Torgal y Jalali, 2011). Son datos que muestran la brecha de mejora posible en esta industria para acercarse a la sostenibilidad. No basta con construir de forma económica y eficiente, sino que debe ser socialmente aceptable, debe ahorrar recursos naturales no renovables y respetar el medio ambiente a largo plazo. Un paso en este sentido son herramientas como BREEAM, CASBEE, DGNB o LEED que certifican la sostenibilidad de las edificaciones usando parámetros objetivos. (más…)

12 julio, 2016
 
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¿Qué es el ORCID?

OrcidEl post de hoy va dedicado a aquellos de vosotros que os dedicáis a la investigación científica. Vamos a hablar de ORCID,  que es un proyecto abierto, sin ánimo de lucro, comunitario, que ofrece un sistema para crear y mantener un registro único de investigadores y un método claro para vincular las actividades de investigación y los productos de estos identificadores.  ORCID es único por su capacidad de aplicarse a todas las disciplinas, sectores de investigación y fronteras nacionales. Es un centro que conecta a los investigadores y la investigación a través de la incorporación de identificadores ORCID en flujos de trabajo clave, tales como el mantenimiento de los perfiles de investigación, las presentaciones manuscritas, las solicitudes de subvención y las solicitudes de patentes.

En mi caso particular, mis registros de investigador son los siguientes:

orcid.org/0000-0001-5488-6001

Scopus Author ID 23487457600

ResearcherID K-9763-2014

 

Para que tengáis más información, os dejo los siguientes vídeos explicativos:

7 abril, 2016
 
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¿Qué universidades lideran la investigación en ingeniería civil?

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Existen multitud de listados donde se ordenan, en función de criterios y metodologías más o menos discutibles, las universidades. Algunos tratan de atemperar aspectos relacionados con la docencia, la investigación, las infraestructuras, etc. Es una labor complicada y sujeta a múltiples interpretaciones. Existen universidades que hacen listados de universidades, se pueden hacer listas de las universidades con menos de 50 años, por países, otras atendiendo al ámbito de conocimiento, etc. Sin embargo, cuando una universidad empieza a estar presente en muchas de esas listas, es una buena señal. Si no apareces en ninguna, algo está pasando.

¿Cuántas universidades hay en el mundo? Este dato es difícil de dar, pues es dinámico y a veces es complicado catalogar a determinadas instituciones como universidades. Una cifra que he encontrado en la web, referida a enero de 2014, es de 22,123 universidades. La cifra exacta no importa. Lo cierto es que se suele hablar siempre de las mejores 100 universidades, y estar en este grupo tan selecto es importante a la hora de elegir el lugar donde se va a estudiar.

En este post me voy a centrar sólo en el ámbito de la investigación, y en especial en el campo de la ingeniería civil. En este sentido, existen bases de datos que se utilizan en todos los países para valorar el impacto de las revistas científicas y publicar en una de estas revistas sirve, entre otras cosas, para valorar el curriculum de un investigador. En España, la publicación en revistas de alto impacto es un factor crítico en la carrera de un profesor universitario. Una de la fuente de datos más reconocida internacionalmente es la Web of Science. Esta web, de Thomson Reuters, contabiliza publicaciones y genera indicadores de más de 12,000 revistas, 12,000 conferencias anuales y 53,000 libros, representando la producción científica mundial más influyente dentro de las publicaciones en ciencias, ciencias sociales y humanidades.

Para realizar un ranking por áreas de conocimiento basándose en la base de datos antes mencionada, se procede de la siguiente forma: Se seleccionan preliminarmente las instituciones académicas (excluyendo sistemas universitarios e instituciones que no tengan programa de doctorado) que se posicionaron dentro de los 200 puestos en relación al número de citaciones recibidas en cada una de las 39 sub- áreas, dentro del quinquenio 2009-2013. Las instituciones académicas seleccionadas (en relación al número de citaciones recibidas en el período 2009-2013) fueron ordenadas de mayor a menor a partir del resultado obtenido de un indicador elaborado: (N° de documentos * Factor de impacto). Ante igualdad de resultados, el orden de prelación de las instituciones se ejecuta en función de los resultados en N° de documentos, Factor de Impacto, Citaciones recibidas, respectivamente. De acuerdo a esto, se seleccionaron las 100 primeras instituciones por sub-área.

El factor de impacto (también conocido como índice de impacto), más común en idioma inglés Impact Factor, es una medida de la importancia de una publicación científica. Cada año es calculado por el Instituto para la Información Científica (ISI o Institute for Scientific Information) para aquellas publicaciones a las que da seguimiento, las cuales son publicadas en un informe de citas llamado Journal Citation Reports. El factor de impacto tiene una influencia enorme, incluso controvertido, y su cálculo lo podéis ver en este enlace: https://es.wikipedia.org/wiki/Factor_de_impacto

Para establecer el ranking en la disciplina de Ingeniería Civil, se seleccionaron las siguientes especialidades de la Web of Science: TRANSPORTATION SCIENCE & TECHNOLOGY, CONSTRUCTION & BUILDING TECHNOLOGY, CIVIL ENGINEERING. Resulta interesante observar que, dentro de las 100 mejores universidades en el ámbito de la ingeniería civil, la Universitat Politècnica de València ocupa el lugar 36, la Universitat Politècnica de Catalunya el lugar 46 y la Universidad Politécnica de Madrid el lugar 80. Es curioso observar que de las 100, 20 corresponden a universidades chinas y 19 a universidades estadounidenses.

A continuación os dejo el listado de universidades, no sólo para el ámbito de la ingeniería civil, realizado por la Comisión Nacional de Investigación Científica y Tecnológica de Chile atendiendo a la metodología antes explicada. Este listado es muy importante a la hora de otorgar becas a los estudiantes.

Descargar (PDF, 1.07MB)

Errores al plantear un problema de investigación

Cuando se plantea un problema de investigación, se cometen errores frecuentes que dificultan o distorsionan el trabajo de investigación. Es fácil confundir el método de investigación con el propósito que queremos investigar, siendo un error común focalizar el esfuerzo en  la aplicación de procedimientos, algoritmos o metodologías de moda, olvidándose del problema de investigación.

Plantear un problema de investigación pasa por estructurar y afinar formalmente una idea de investigación, que representa el primer acercamiento a la realidad que se investigará o a los fenómenos, sucesos y ambientes a estudiar. De hecho, el planteamiento del problema de investigación pasa por desarrollar la idea en los siguientes elementos: objetivos de la investigación, preguntas de investigación, justificación de la investigación, viabilidad de la investigación y evaluación de las deficiencias en el conocimiento del problema. Pues bien, es habitual comprobar que algunos de estos conceptos se confunden o no se delimitan bien, lo cual entorpece o desvía el esfuerzo del investigador novel.

http://tutesisesfacil.blogspot.com.es/

Los objetivos y las preguntas de investigación deben ser coherentes entre sí e ir en la misma dirección. Los objetivos de investigación establecen qué se pretende con la investigación. Las preguntas de investigación dicen qué respuestas deben encontrarse mediante la investigación. La justificación establece por qué y para qué debe hacerse la investigación. La viabilidad señala si es posible realizarla y, por último, la evaluación de deficiencias valora la evolución del estudio del problema.

Pero veamos algunos ejemplos de errores frecuentes:

Pregunta de investigación poco específica: “¿Cuáles serán las necesidades de formación de alto nivel de las empresas constructoras medianas y grandes de la zona centro del país?” La falta de concreción es evidente: ¿Qué tipo de necesidades (financieras, tecnológicas, de calidad….)? ¿Qué significa “alto nivel”? ¿Qué son las empresas medianas y grandes? ¿ Cuál es la zona centro del país?

Objetivo de investigación vago o muy general: “Determinar los problemas de producción de las empresas constructoras“. ¿Qué tipo de problemas? ¿Empresas constructoras de cualquier tamaño? ¿Construcción civil o edificación?

Objetivo de investigación dirigida a una etapa de la investigación y no a todo el proceso: “Medir el valor del capital humano en empresas constructoras medianas de la Comunidad Valenciana“. Además de impreciso, “medir” no es un objetivo de investigación, sino una actividad del proceso completo.

Por tanto, algunos de los errores más frecuentes que presentan los objetivos o las preguntas de investigación, son los siguientes:

  • Términos generales, poco específicos.
  • Objetivos o preguntas dirigidas a una etapa de la investigación y no a todo el proceso.
  • Objetivos o preguntas dirigidas a una consecuencia, entregable, producto o impacto de la investigación.
  • Objetivos o preguntas que no implican una investigación completa (el proceso) sino la obtención de un dato o cierta información.
  • Objetivos o preguntas que son de poco valor como para desarrollar toda una investigación.
  • Objetivos o preguntas que plantean estudios dispersos (en varias direcciones).

Os recomiendo el libro “Metodología de la investigación”, de Roberto Hernández Sampieri y colaboradores, de la editorial McGraw-Hill Education, que en el 2014 ya van por su sexta edición. Os dejo un vídeo del autor sobre el tema.

22 octubre, 2014
 
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Mis líneas de investigación en el Programa de Doctorado en Ingeniería de la Construcción

.facebook_2096399093El Programa de Doctorado en Ingeniería de la Construcción de la Universidad Politécnica de Valencia está seleccionado con “Mención hacia la Excelencia”. Hoy día el título de doctor constituye un valor añadido no sólo en los ámbitos universitarios, sino en las empresas e instituciones. Este Programa de Doctorado está muy relacionado con el Máster Universitario en Ingeniería del Hormigón, aunque no es necesario hacer el máster para acceder a este nivel de posgrado. Dentro de este programa existen tres líneas de investigación en las que estoy trabajando y liderando proyectos de investigación, que son las siguientes:

PROPT-ED: 5. Modelos predictivos aplicados al hormigón estructural basados en la minería de datos e inteligencia artificial

El descubrimiento de conocimiento en bases de datos constituye un área donde se están realizando muchos esfuerzos, tanto en metodología como en investigación. En este contexto, la minería de datos constituye un conjunto de herramientas empleadas para la extracción de información no trivial que reside de manera implícita en los datos. Esta parcela reúne ventajas de varias áreas como la Estadística, la Inteligencia Artificial, la Computación Gráfica, las Bases de Datos y el Procesamiento Masivo. Mediante los modelos extraídos utilizando este tipo de técnicas se puede abordar la solución a problemas de predicción, clasificación y segmentación aplicados al hormigón estructural. Algunas de sus herramientas más representativas son las redes neuronales, la programación genética, las máquinas de soporte vectorial, los árboles de decisión, modelos estadísticos avanzados multivariantes y de diseños de experimentos y el agrupamiento o clustering. Estas herramientas construyen modelos abstractos a partir de datos basándose en métodos de aprendizaje automático ¿machine learning. Dentro de esta línea se encuentra el proyecto de investigación HORSOST, que trata del diseño eficiente de estructuras con hormigones no convencionales basados en criterios sostenibles multiobjetivo mediante el empleo de técnicas de minería de datos.

PROPT-ED: 6: Optimización heuristica en ingeniería

Los problemas en ingeniería habitualmente son difíciles de optimizar mediante métodos exactos, al igual que ocurre con muchos problemas de decisión en el campo de la investigación de operaciones. La línea de investigación profundiza en métodos de optimización empleados en Inteligencia Artificial tales como los algoritmos genéticos, las redes neuronales, la cristalización simulada, la búsqueda tabú, los sistemas de hormigas, GRASP, etc., capaces de proporcionar buenos resultados en numerosos problemas de ingeniería como son las estructuras, las redes de transporte, la planificación de obras, etc.

PROPT-ED: 7: Estandarización de la gestión de la innovación en empresas del sector de la construcción

La gestión de la innovación en empresas del sector de la construcción se encuentra en un estado inmaduro, con ideas innovadoras que proceden básicamente de los problemas que aparecen en la obra. Sin embargo, la gestión estratégica empresarial no suele considerar la innovación, sino que se apoya en subcontratistas especializados. Esta línea de investigación pretende analizar la forma en que se desarrolla la innovación en las organizaciones del sector de la construcción, los factores de los que depende y las barreras más importantes; se parte de un modelo propuesto en una investigación exploratoria previa, que se contrasta en diferentes tipos de empresas y circunstancias.

Los resultados de estas líneas de investigación se materializan en un número significativo de tesis doctorales, tesinas de máster y proyectos de investigación cuyos resultados son algunas publicaciones que podéis consultar en el siguiente enlace:  http://victoryepes.blogs.upv.es/publicaciones/articulos-jcr/

11 septiembre, 2014
 
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¿Qué son las metaheurísticas?

              ¿Cómo se podrían optimizar en tiempos de cálculo razonable problemas complejos de redes de transporte, estructuras de hormigón (puentes, pórticos de edificación, túneles, etc.) y otro tipo de problemas de decisión empresarial cuando la dimensión del problema es de tal calibre que es imposible hacerlo con métodos matemáticos exactos? La respuesta son los métodos aproximados, también denominados heurísticas. Este post divulgativo trata de ampliar otros anteriores  donde ya hablamos de los algoritmos, de la optimización combinatoria, de los modelos matemáticos y otros temas similares. Para más adelante explicaremos otros temas relacionados específicamente con aplicaciones a problemas reales. Aunque para los más curiosos, os paso en abierto, una publicación donde se han optimizado con éxito algunas estructuras de hormigón como muros, pórticos o marcos de carretera: (González et al, 2008).

            Desde los primeros años de la década de los 80, la investigación de los problemas de optimización combinatoria se centra en el diseño de estrategias generales que sirvan para guiar a las heurísticas. Se les ha llamado metaheurísticas. Se trata de combinar inteligentemente diversas técnicas para explorar el espacio de soluciones. Osman y Kelly (1996) nos aportan la siguiente definición: “Los procedimientos metaheurísticos son una clase de métodos aproximados que están diseñados para resolver problemas difíciles de optimización combinatoria, en los que los heurísticos clásicos no son ni efectivos ni eficientes. Los metaheurísticos proporcionan un marco general para crear nuevos algoritmos híbridos combinando diferentes conceptos derivados de la inteligencia artificial, la evolución biológica y la mecánica estadística”. (más…)

Automatic design of concrete vaults using iterated local search and extreme value estimation

La optimización de estructuras reales de hormigón armado constituye un campo de gran interés no sólo en la investigación, sino en la aplicación real en obra. Os paso un artículo reciente donde se explica una forma de optimizar bóvedas de hormigón empleadas habitualmente en pasos inferiores como falsos túneles. Los ahorros que se pueden conseguir, en este caso, han sido de un 7% respecto a un diseño tradicional. En el caso de obras lineales de gran longitud, los ahorros pueden ser nada despreciables. La revista Latin American Journal of Solids and Structures es una revista en abierto, de donde podéis descargaros éste y otros artículos de interés.

 

Licencia de Creative Commons
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5 noviembre, 2012
 
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¿Qué es un artículo científico?

¿Alguna vez os habéis preguntado cómo se almacena el conocimiento científico hoy en día? Pues sí, se trata de los ARTÍCULOS CIENTÍFICOS. No siempre se ha hecho así, baste recordar las grandes bibliotecas como la de Alejandría, los manuscritos copiados una y otra vez por escribas y monjes, las cartas entre científicos, etc. Sin embargo, son las revistas  y los artículos científicos los que hoy en día se consideran como custodios del acervo científico actual.

Pero, ¿qué es un artículo científico? Se trata de un informe escrito que comunica, por primera vez, los resultados de una investigación. No es nada fácil escribir un artículo de este tipo, puesto que requiere de una rigurosidad, claridad, precisión y concisión muy elevadas. Además, antes de publicarse un artículo científico en una revista de alto impacto científico, este artículo se ve sometido a una rigurosa revisión por otros especialistas en el tema tratado (revisión por pares). Se podría decir que una investigación termina realmente cuando el público especializado tiene acceso a un artículo publicado en una revista científica.

¿Cómo podemos leer o escribir un artículo científico? ¿Por qué es importante escribirlo? ¿Qué estructura tiene?

Para poder contestar brevemente alguna de estas preguntas, vamos a difundir un par de videos explicativos sobre el tema, a sabiendas que nos quedaremos cortos y que en internet existen múltiples enlaces de gran calidad que nos pueden ayudar. También resulta de gran utilidad leer con detenimiento las instrucciones que las propias revistas exigen a sus autores para garantizar un mínimo de calidad en el estilo. No olvidemos que una buena investigación puede quedarse sin publicar si no somos capaces de transmitir bien lo que queremos decir.

(más…)

18 abril, 2012
 
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Universidad Politécnica de Valencia