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Diseño de Estudios y Análisis de Datos - Coggle Diagram
Diseño de Estudios y
Análisis de Datos
Investigación Cualitativa
Visión cualitativa
Carácter subjetivo
Resultados no generalizables
Interacción entre sujetos y contextos
Enfoque en procesos
¿Cómo X juega un rol en Y?
¿Cuál es el proceso que conecta a X con Y?
Diseño
Elemetos
Objetivos
Intencionalidades, motivos
Marco de referencia conceptual
Principales elementos que se considerarán
en una investigación
Preguntas de investigacíón
Exhiben qué se intenta comprender
Métodos (4 componentes)
Relaciones de investigación
Selección de situaciones o individuos
Recolección de datos
Análisis de datos
Validez
Evidencias, credibilidad de la interpretación
de los fenómenos
Métodos más
representativos
Método etnográfico
Observación en campo
y contacto con comunidad
Estudios de caso
Investigar un caso en particular para comprender una
realidad de un fenómeno
Investigación en acción
Las técnicas y los instrumentos de investigación se aplican
a uno mismo en donde se es protagonista
Fenomenología
Percepciones de los sujetos a partir de sus experiencias vividas, dejando prejuicios a un lado
Historias de vida
Comprensión de la vida de una persona a través de sus experiencias y relatos
Sistematización de experiencias
Documentar la experiencia vivida en un contexto.
Investigación Cuantitativa
Visión cuantitativa
Carácter objetivo
Resultados generalizables
Enfoque en variables
(y su relación estadística)
Repetible y comprobable
¿Hasta qué punto la varianza en X ocasiona una varianza en Y?
Diseño
Método científico
Observación
Planteamiento de preguntas
Formulación de hipótesis
Experimentación
Análisis de resultados
Redacción de resultados
Tipos
Diseños experimentales
Experimental puro
Manipulación deliberada de las variables independientes. Grupos de trabajo experimental y de control, elegidos aleatoriamente.
Cuasi experimental
No se realiza la manipulación de las variables. Se traba con dos grupos comparativos, elegidos no aleatoriamente.
Pre experimental
Se trabaja con un solo grupo y no se hace manipulación de variables
Diseños no experimentales
(ex post facto)
Posee un control menos riguroso que la experimental y es más complicado inferir relaciones causales
Es más natural y cercana a la realidad cotidiana.
Clasificación
Estudios descriptivos
Trabajar distintas variables a la vez, pero sin relacionar analíticamente entre ellas
Estudios causales
Definición de variables dependientes, tratando de identificar las variables independientes
Estudios de desarrollo o longitudinales
Identificar a una población en distintos puntos del tiempo.