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DataSonica
Antonio Lirio
8 episodes
2 weeks ago
DataSonica es un podcast de preguntas, curiosidades y temas cotidianos en debates significativos, análisis y aprendizajes. Temas en educación, ciencia, tecnología y música...desde cómo escribir un artículo científico hasta los secretos detrás de la música Lo-Fi.
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Episodes (8/8)
DataSonica
10 Estrategias para Potenciar tu Creatividad como Administrador

Esta guía personal que deseo compartir fundamentada por Jeffrey Baumgartner, presenta 10 estrategias prácticas y actualizadas para potenciar su creatividad, adaptadas específicamente para el contexto administrativo y empresarial del siglo XXI.

La música tiene un poder extraordinario sobre nuestro cerebro. La música tranquila, especialmente los géneros como chill-out y acoustic, genera un estado de calma que permite el flujo libre de ideas. La música cristiana nos ayuda a tener esperanza, a ver el mundo más allá de lo material, lo terrenal.

¿Por qué funciona? Está científicamente demostrado que la música tranquila reduce el estrés y aumenta la concentración, creando el ambiente mental perfecto para la innovación.

Práctica para administradores: Antes de planificar estrategias empresariales o resolver problemas organizacionales, dedica 15 minutos a escuchar música relajante. Evita quedarte atrapado en un solo estilo musical; la variedad estimula diferentes áreas del cerebro.

El brainstorming bien aplicado es una herramienta poderosa que va más allá de simplemente “tirar ideas”. Es un proceso estructurado para encontrar múltiples soluciones creativas.

Cómo aplicarlo en administración:

  • Define claramente el problema empresarial
  • Genera al menos 20 ideas diferentes
  • No juzgues ninguna idea durante la generación
  • Conecta ideas aparentemente no relacionadas
  • Evalúa y selecciona las mejores con criterios objetivos

Ejemplo práctico: Si necesitas mejorar la productividad del equipo, no te quedes con la primera solución. Genera múltiples alternativas: gamificación, flexibilidad horaria, espacios colaborativos, tecnología, incentivos, etc.

Volver a escribir a mano activa conexiones neuronales únicas que la escritura digital no logra. Un journal o cuaderno con el enfoque “bullet journal” te ayuda a organizar pensamientos y capturar ideas brillantes.

Estructura sugerida:

  • Mañana: Objetivos del día y una pregunta desafiante
  • Tarde: Reflexiones sobre reuniones y decisiones tomadas
  • Noche: Ideas espontáneas y aprendizajes del día

Beneficio académico — empresarial: Tendrás un registro histórico de tu evolución como líder y una fuente constante de consulta para futuras decisiones.

Esta técnica aprovecha el principio de que las restricciones potencian la creatividad. Al elegir una palabra aleatoria, forzas a tu mente a establecer conexiones inesperadas.

Proceso:

  1. Abre un diccionario en una página aleatoria
  2. Señala una palabra sin mirar
  3. Conecta esa palabra con tu desafío empresarial
  4. Explora todas las asociaciones posibles

Ejemplo: Si tu palabra es “puente” y tu desafío es mejorar la comunicación interna, podrías desarrollar ideas sobre “tender puentes” entre departamentos, crear “conexiones sólidas” o establecer “puntos de encuentro”.


lee aquí lo demás.


https://antonioliriololi.medium.com/10-estrategias-para-potenciar-tu-creatividad-como-administrador-d2d782f4d812

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5 months ago
10 minutes 7 seconds

DataSonica
Likert, la escala que revolucionó las encuestas

Bienvenidos, investigadores, curiosos y amantes de loinvisible.  Hoy viajamos en el tiempo, hasta 1932. 

Allí, en una pequeña oficina de la Universidad de Columbia,un joven psicólogo llamado Rensis Likert se enfrentaba a una pregunta monumental:  ¿Cómo se mide lo intangible?;  ¿Cómo convertir opiniones, actitudes y emociones... ennúmeros que puedan analizarse? 

 Su respuesta no solo resolvió ese dilema, sino quetransformó para siempre la manera en que hacemos encuestas, tesis e investigaciones. 

 Imaginen a Likert: joven, inquieto, observando confrustración los métodos de su tiempo. 

Las encuestas eran lentas, engorrosas, y dependían depaneles de jueces expertos que clasificaban ítems durante semanas o meses. 

 En algún momento, seguramente exclamó algo así como: 

 “¡Esto es inviable! Necesitamos algo simple. Algo quecualquier investigador, en cualquier parte del mundo, pueda usar sin depender de expertos ni cálculos imposibles. Algo que capte la intensidad de una opinión.” 

Y así nació su propuesta: una técnica en la que las personasno eligen simplemente “sí” o “no”…  Sino que responden a afirmaciones usando una escala de niveles de acuerdo, normalmente a 5 o 7 puntos. 

Desde “Totalmente en desacuerdo” hasta “Totalmente deacuerdo”.  Pero ahí no terminaba la innovación. Likert propuso que estas respuestas pudieran sumarse,promediarse y convertirse en medidas cuantitativas de una actitud. 

Eso permitió que lo subjetivo —como la confianza, lasatisfacción o el prejuicio— se analizara con rigor científico. 

Desde entonces, su escala ha sido usada en psicología,sociología, educación, marketing, salud pública, y por supuesto, en miles de tesis alrededor del mundo. 

 Lo curioso es que, además de esto, Likert también dejóhuella en la teoría organizacional y fundó el Instituto de Investigación Social de la Universidad de Míchigan, donde impulsó el uso de encuestas como una herramienta poderosa para entender el comportamiento humano. 

 Así que ya lo sabes.  La próxima vez que marques un “de acuerdo” o un “ni en desacuerdo ni de acuerdo” en un formulario…  Estás participando en una revolución que nació en una pequeña oficina, hace casi un siglo.   

Ahora te dejo una dirección con diferentes diseños visualesy respuestas que solo necesitas recordar con la herramienta Recortes de Windows y otra herramienta para pegarlo a tu cuestionario antes de imprimir o solo quieres representar tu cuestionario virtual en algo más visual para tu anexo entu tesis…Hasta la próxima.


Descarga las imagenes Likert de aquí

O buscarme en:

https://antonioliriololi.medium.com/

 

 


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6 months ago
3 minutes 26 seconds

DataSonica
La significación estadística

Cuando el jurado te dice "Por qué tu variable tiene una influencia SIGNIFICATIVA sobre..."

A veces la gente pregunta cómo saber si los resultados son significativos.

El problema es que la palabra significativo tiene diferentes significados en el lenguaje cotidiano y difiere del lenguaje estadístico.

En el lenguaje cotidiano significativo puede significar grande o importante. Por ejemplo, podríamos decir que las ganancias son significativamente más este año de lo que fueron el año pasado, lo que implica que la diferencia es bastante grande; o podríamos decir que ha habido un aumento significativo en la temperatura para enfatizar el aumento como importante, pero podría ser bastante pequeño, por lo que esos son dos significados cotidianos de significativo, es decir, grande e importante, pero en el análisis estadístico la palabra significativo significa algo muy diferente, algo que puede ser estadísticamente significativo y ser pequeño y sin importancia.

Esto es un problema con los informes de investigación porque cuando la gente dice que los resultados son significativos, la gente piensa que eso significa grande e importante, pero en realidad podría no serlo necesariamente.

Cuando un resultado es estadísticamente significativo consta que tenemos evidencia en nuestra muestra que el efecto que está en la muestra existe también en la población.

Generalmente, usamos un valor p (p value) para decidir si algo es estadísticamente significativo; usamos el valor p para determinar si el efecto que aparece en la muestra indica que hay también un efecto en la población o, de lo contrario, podría haber ocurrido simplemente por casualidad o por error de muestreo.

En las ciencias sociales, cuando un valor p es menor a 0.05 decimos que el resultado es significativo.

Cuando rechazamos la hipótesis nula (no hay efecto), estamos diciendo que hay un efecto que demuestra que el resultado es estadísticamente significativo, por lo que el valor p rechaza el resultado estadísticamente significativo de la hipótesis nula.

Por otro lado, si tienes una muestra grande, casi cualquier cosa podría ser estadísticamente significativa pero puede tener un efecto muy pequeño, pero debido a que nuestra muestra es tan grande y es una buena representación de la población podríamos decir que es estadísticamente significativo, pero el resultado podría ser absolutamente inútil.

Si tienes una muestra muy pequeña, es poco probable que tu resultado sea estadísticamente significativo a menos que haya un efecto notable.

Así es que, cuando hagas un informe de investigación con el término estadísticamente significativo no uses la palabra significativa por sí sola y definitivamente no la uses para expresar algo grande o importante; sino, usa frases como “estadísticamente probable”.

https://www.youtube.com/watch?v=b6VJINPaHbA

Fuente principal: Statistics learning center and creative. 2021

Fuente textual aquí.

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9 months ago
4 minutes 46 seconds

DataSonica
¿Qué tan fiable y válido es el instrumento de tu tesis?

En carreras como Administración, Educación, Psicología, Ciencias de la comunicación, el instrumento más utilizado es el cuestionario. Este se evalúa según 2 criterios principales:

  1. Validez (Validity): Es el grado en que un instrumento realmente mide la variable que se pretende evaluar. Ejemplo exagerado, si necesito medir la estatura de un estudiante, debo usar un estadiómetro y no una balanza. De manera similar, un estudio sobre la variable “rendimiento laboral” debe contar con un cuestionario cuyos ítems midan ese concepto, y no otro como el clima laboral.
  2. Fiabilidad o Confiabilidad (Reliability): Se refiere a la consistencia y precisión de las mediciones del instrumento, o la capacidad de producir resultados similares cuando se aplica repetidamente al mismo sujeto en condiciones equivalentes. Otro ejemplo exagerado, si en el mercado una balanza mide un kilo de pollo y luego muestra en la pantalla un peso de 800 gramos para el mismo producto, concluiríamos que la balanza no es confiable. En el caso de los cuestionarios, los ítems deben recoger resultados similares en la misma población, siempre y cuando las condiciones sean estables. Las variaciones observadas en las respuestas suelen deberse a factores externos como las fluctuaciones naturales de las personas, y no a defectos del instrumento.

Profundicemos:

Tipos de validez:

  • Validez de Contenido: Evalúa si los ítems representan adecuadamente el dominio teórico de la variable. Este proceso se realiza mediante juicio de expertos, quienes verifican la claridad y consistencia del instrumento. Este método es cualitativo.
  • Validez de Constructo (o Validez Discriminante): Examina estadísticamente si el instrumento refleja la estructura teórica de la variable, asegurando que cada ítem sea independiente de los demás. Para este análisis se utiliza el AVE (Average Variance Extracted o Varianza Extraída Promedio) y la prueba de Fornell & Larcker, aplicados en el SEM PLS a través de software como SmartPLS. Es un método cuantitativo.
  • Validez de Criterio: Combina la validez de contenido y constructo, e incluye la validez predictiva, que evalúa si los resultados del instrumento permiten anticipar fenómenos o comportamientos relacionados.

Es importante destacar que, si existe un instrumento ampliamente validado en la comunidad científica, como el cuestionario de Burnout, ya no requiere juicio de expertos. Muchas veces estos cuestionarios están disponibles en línea y cuentan con el respaldo de autores reconocidos, aunque pueden tener un costo asociado.

Fiabilidad:
Para medir la fiabilidad de un instrumento, se utilizan métodos como:

  • Alfa de Cronbach: Indicador que varía entre 0 y 1, siendo aceptable ≥ 0.6.
  • Rho de A y
  • Fiabilidad Compuesta.

Además, la fiabilidad puede evaluarse mediante una prueba piloto aplicada a un grupo representativo, asegurando la reproducibilidad del instrumento en aplicaciones repetidas bajo las mismas condiciones. También se verifica la fiabilidad durante su uso continuo en estudios posteriores.

Conclusión:
La validez y confiabilidad son pilares fundamentales para garantizar que un instrumento de investigación sea riguroso y creíble. La validez asegura que el instrumento mide lo que se busca evaluar, mientras que la fiabilidad garantiza resultados consistentes y estables, fortaleciendo la calidad de cualquier estudio científico.

Si deseas esto en texto, ingresa aqui

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9 months ago
4 minutes 36 seconds

DataSonica
Tips para la sustentación de tu proyecto de tesis

 ANTES DE LA SUSTENTACIÓN    

1.   Preparación técnica  : 

   - Plataforma: Usa   MS Teams   (verifica clave, día yhora). 

   - Cámara: Obligatoria. Usa PC/laptop (evita celulares). 

   - Fondo: Neutro y sin distractores. Evita fondos virtuales si la calidad es baja. 

 

2.   Tiempo  : Máximo   20 minutos . Prepárate para posibles recortes por fallas técnicas. 

 

3.      - Jurado: Profesores de la Escuela de especialidad tu maestría o tema de proyecto.   

- Asesor: Puede conectarse si lo autorizas. 

 

4.   Vestimenta  : Formal (aunque solo se vea de mediocuerpo). 

 

5.   Diseño de diapositivas  : 

- Herramientas:   PowerPoint  (pantalla completa) o   Canva   (diseños dinámicos si dominas la herramienta). 

- Evita transiciones complejas para optimizar tiempo. -   Recomendaciones visuales  : 

- Prioriza   imágenes, gráficos y tablas   sobre texto. 

- Fuente mínima:   12pt  . 

- Máximo   8-10 líneas por diapositiva  . 

 

6.   Preparación oral  : 

   - Practica con cronómetro. 

   - Elimina muletillas y modula tu voz. 

   - Memoriza   palabras clave  , no el texto completo. 

   - Incluye   pausas estratégicas   para enfatizar ideas. 

 

7.   Material de apoyo  : 

   - Ten listo tu proyecto en   Word/PDF   para compartir si el jurado lo solicita. 

 

DURANTE LA SUSTENTACIÓN    

  Estructura recomendada (20-25 diapositivas)  : 

1.   Portada  : Título del proyecto, tu nombre, mención ymaestría. 

2.   Planteamiento del problema  : 2 diapositivas (contextobreve, sin copiar/pegar). 

3.   Pregunta, objetivos e hipótesis  : Sintetiza en 1-2diapositivas. 

4.   Antecedentes  : Solo títulos, sin descripciones largas. 

5.   Marco teórico  : Máximo 4 diapositivas con gráficos otablas. 

6.   Operacionalización de variables  : Muestra tabla resumida(variables, dimensiones, indicadores). 

7.   Metodología  : 

   - Enfoque, diseño y técnicas clave (sé conciso; será la base de preguntas). 

   ¡Evita!  : 

- Leer diapositivas:   Interpreta   la información. 

- Incluir justificación: Resérvala para preguntas. 

 

DESPUÉS DE LA SUSTENTACIÓN    

1.   Sesión de preguntas  : 

 - Cada jurado hará   2-4 preguntas  - Escucha atentamente y toma notas. 

   - Responde con   referencias bibliográficas   (autores, años, teorías). 

 

2.   Manejo del tiempo  : 

   - Si hay fallas técnicas, adapta tus respuestas para ser breve. 

 

3.   Reflexión final  : 

   - Destaca el   aporte de tu investigación   en 1-2frases. 

 

¿CUÁNDO GENERALMENTE DESAPRUEBAN?    

- Falta de dominio del tema:  - No explicar variables, marco teórico o metodología. 

- Dependencia excesiva de diapositivas o lectura. 

- Inseguridad al responder (voz temblorosa,contradicciones). 

CONSEJOS FINALES    

-   Practica en grupo  : Simula preguntas aleatorias concompañeros. 

-   Mantén la calma  : Respira profundo antes de empezar. ¡Tú eres el experto! 

 

ATENCIÓN: Esta es una guía NO OFICIAL. eres responsable de tomarlo o no tomar estos consejos. Gracias.

Más detalle aquí

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9 months ago
9 minutes 52 seconds

DataSonica
¿Qué son los programas de análisis cualitativos (QDA)?

Este podcast está diseñado para estudiantes que quieren dominar la investigación cualitativa con herramientas digitales. Explora cómo software como ATLAS.ti, NVivo y MaxQDA pueden revolucionar el análisis de datos, organizando entrevistas, textos, audios o incluso redes sociales de manera eficiente y visual. Discute ventajas clave (ahorro de tiempo, rigor analítico, trabajo en equipo) y desafíos (costo, curva de aprendizaje), además de tips para elegir la herramienta ideal según el proyecto. Con un tono dinámico y ejemplos prácticos, invita a los oyentes a dejar atrás el caos de los papeles y abrazar la tecnología como aliada, sin perder de vista que la verdadera magia está en su curiosidad y mirada crítica. ¡Perfecto para investigadores que quieren ser productivos sin morir en el intento! 🚀📊


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9 months ago
5 minutes 28 seconds

DataSonica
¿Qué es un DOI?

El podcast trata sobre el DOI, o Identificador de Objeto Digital, una herramienta clave para localizar y vincular artículos científicos mediante un enlace permanente, incluso si su ubicación en la web cambia. Este sistema, gestionado por la International DOI Foundation y agencias como Crossref y DataCite, asegura la identificación única de publicaciones digitales en todas las disciplinas. Con el DOI, es posible acceder rápidamente al artículo y a sus metadatos, lo que facilita la gestión bibliográfica y el ahorro de tiempo en investigaciones. Aunque es confiable, se han detectado errores en la asignación de DOI, pero sigue siendo un recurso ampliamente utilizado para garantizar el acceso y la organización de contenidos académicos.

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9 months ago
2 minutes 39 seconds

DataSonica
Canciones por estudiantes de Santa Rosa de Viterbo de Huaraz en 1969

Testimonio íntimo y evocador de Antonio Lirio sobre cómo las tardes de sábado en su infancia estaban llenas de canciones interpretadas por su hermana y amigas. Usando una grabadora alemana, registraron melodías, poesías y himnos que pintaban la cultura estudiantil de la “Gran Unidad Escolar Santa Rosa de Viterbo”. Estas grabaciones, llenas de alegría y nostalgia, sobrevivieron al terremoto de 1970, aunque las cintas enfrentaron desgaste con el tiempo....(Versión Youtube: https://youtu.be/XnZnSDpN0bU)



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9 months ago
35 minutes 26 seconds

DataSonica
DataSonica es un podcast de preguntas, curiosidades y temas cotidianos en debates significativos, análisis y aprendizajes. Temas en educación, ciencia, tecnología y música...desde cómo escribir un artículo científico hasta los secretos detrás de la música Lo-Fi.