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Repaso Cualitativo & Cuantitativo, Dentro de este tipo se encuentran…

- - - - Experimental
        
        Es un enfoque en el que se manipulan intencionalmente una o más variables independientes para observar su impacto en una o más variables dependientes, con el objetivo de establecer relaciones de causa y efecto entre las variables.
      - No experimental
        
        En este enfoque, el investigador no controla ni modifica las condiciones, sino que observa y analiza las variables tal como se presentan en su entorno natural. Este tipo de diseño es utilizado cuando manipular las variables o asignar sujetos a grupos de manera aleatoria es imposible, poco ético o impráctico.
      - Cuasiexperimental
        
        Este enfoque busca establecer relaciones de causa y efecto entre variables, pero no incluye la asignación aleatoria de los participantes a los grupos de estudio (experimental y control). Aunque se manipulan una o más variables independientes, el control sobre las condiciones experimentales es menos riguroso.
- - - - La confiabilidad de un instrumento de medición se refiere al nivel de precisión o consistencia en los resultados obtenidos. Por otro lado, la validez indica hasta qué punto el instrumento mide efectivamente la variable que se propone medir.
        
        Escalas de actitud y opinión: Son instrumentos ideados para medir la intensidad de las actitudes y opiniones de la manera más objetiva posible.
        
        Ejemplos:
        
        Escala de Likert: Se pide al entrevistado que indique en qué grado está de acuerdo con la opinión que se expresa.
        
        Escalas acumulativas de Guttman: una escala que se caracteriza por presentar los resultados en un orden jerárquico, conformando la serie de ítems en una escala unidimensional.
        
        Diferencial semántico: se pide a los entrevistados que califiquen un concepto de interés con una serie de escalas bipolares de siete puntos. (bueno-malo)
        
        Neuropsí
        
        REFERENCIAS UnADM. (s. f.). Métodos de investigación cuantitativa. https://blogs.ugto.mx/mdued/wp-content/uploads/sites/66/2022/10/Tecnicas-e-instrumentos-para-la-recoleccion-de-datos-cuantitativos.pdf
        Querejeta, A. N., Sarquís, Y. F., Moreno, M. A., Crostelli, A. L., Stecco, J. I., Venier, A., Godoy, J. C., & Pilatti, A. (s. f.). Test Neuropsi: Normas según edad y nivel de instrucción para Argentina. pepsic.bvsalud.org. https://doi.org/10.7714/cnps/6.2.204
- - - - No es una excusa para ignorar la literatura.
        No es una presentación de datos en bruto.
        No es un examen de teorías
      - 2.DISEÑOS ETNOGRÁFICOS: Permiten este tipo de análisis es que los investigadores logren comprender e interpretar la forma en que viven y perciben la vida las personas que se desenvuelven en dichos grupo, además el investigador juega un rol muy activo. Este tipo de diseños pretenden describir y analizar ideas, creencias, significados, conocimientos y prácticas de grupos, culturales y comunidades
      - DISEÑOS NARRAVITOS: Comprender de la historia de una persona, tratar de contar su historia en palabras, reflexionando sobre su vida y explicarlo a los demás.
        *El fenómeno que se investiga (producto escrito o hablado).
        *El método como investigación (la forma en que se construye y analiza el fenómeno narrativo.
        *El uso que se le puede dar a esa narrativa (acciones que se pueden implementar).
      - DISEÑO INVESTIGACIÓN-ACCIÓN: Se investiga al mismo tiempo que se interviene *Transformación y mejora de una realidad
        *Parte de problemas prácticos y vinculados con un ambiente o entorno.
        *Implica la total colaboración de los participantes en la detección de las necesidades y en la implementación de l os resultados del estudio
        IMPORTANTE: Debe involucrar a los miembros del grupo o comunidad en todo el proceso de estudio y la implementación de acciones.
- - - - 1.-Diseño explicativo Secuencial:
        
        Fase Cuantitativa:
        
        Recoge datos cuantitativos (encuestas, pruebas).
        
        Analiza resultados estadísticos
        
        Fase Cualitativa:
        
        Basado en resultados cuantitativos, se recogen datos cualitativos (entrevistas, grupos focales).
        
        Explora y profundiza en los hallazgos cuantitativos.
        
        Integración de Resultados:
        
        Combina ambos conjuntos de datos para ofrecer una comprensión más completa del fenómeno estudiado.
      - Diseño triangulación concurrente
        
        Concurrente: los dos componentes se trabajan al mismo tiempo
        
        Variable cuantitativa:
        Planteamiento del problema
        Teoría
        Hipótesis
        Diseño
        Recolección
        Análisis
        
        Variable cualitativa:
        Planteamiento del problema
        Abordaje
        Diseño
        Recolección
        Análisis
        
        Resultados (Comparación & Interpretación)
      - Diseño anidado
        
        Método principal: Un enfoque principal (cuantitativo o cualitativo).
        
        Método secundario: Se usa un segundo método para complementar o dar contexto
        
        Integración: Los resultados secundarios enriquecen el análisis del principal.
      - REFERENCIAS:
        Universidad Continental - Modalidad a Distancia. (2019, 27 agosto). Diseños de investigación mixta [Vídeo]. YouTube. https://www.youtube.com/watch?v=Rdl7p4v6CEc
- - - - MUESTREO: El muestreo es el proceso de seleccionar al conjunto de individuos con el fin de estudiarlos. (Hernández-Sampieri et al, 2014)
      - Selección de una muestra:
        1-.Definir la población que quieres muestrear/Análizar
        2-.Definir nuestra población acorde a ciertas especificaciones. 3-.Definir el tamaño de nuestra muestra. Probabilístico/NO probabilístico
        4-.Definir la muestra (Grupo con el que se puede trabajar)
      - Muestreos Probabilístico:
        Cada elemento de la población tiene una probabilidad conocida y no nula de ser seleccionado.
        1)Aleatorio simple: Todos los elementos tienen la misma probabilidad de ser seleccionados.
        2)Estratificado: La población se divide en estratos y se selecciona una muestra de cada estrato.
        3)Por conglomerados: La población se divide en conglomerados y se selecciona una muestra de conglomerados.
        4)Sistemático: Se selecciona un punto de partida aleatorio y se seleccionan elementos a intervalos regulares.
        (Hernández-Sampieri et al, 2014)
        
        Muestreos No Probabilisticos: La selección de los elementos no se basa en la probabilidad.
        1)Por conveniencia: Se seleccionan los elementos más accesibles o fáciles de encontrar.
        2)Intencional o juicioso: El investigador selecciona los elementos basándose en su criterio.
        3)Bola de nieve: Los participantes reclutados identifican a otros posibles participantes.
        4)Cuota: Se fija una cuota para cada categoría y se seleccionan elementos hasta completarla.
        (Hernández-Sampieri et al, 2014)
        
        Tamaño de Muestra: Factores que influyen en el tamaño de la muestra:
        1)Nivel de confianza
        2)Margen de error
        3)Heterogeneidad de la población
        
        Fórmulas para calcular el tamaño de la muestra (opcional, si el nivel de la audiencia lo permite).
        n = (Z^2 p q) / e^2
        1)n: Tamaño de la muestra.
        2)Z: Valor z correspondiente al nivel de confianza deseado (por ejemplo, para un nivel de confianza del 95%, Z = 1.96)
        .
        3)p: Proporción estimada de éxito (si no se conoce, se suele utilizar 0.5 para maximizar el tamaño de la muestra).
        4)q: Proporción estimada de fracaso (q = 1 - p).
        5)e: Margen de error deseado.
        
        REFERENCIAS:
        Hernández-Sampieri, R., Fernández-Collado, C. y Baptista-Lucio, P. (2014). Selección de la muestra. En Metodología de la Investigación (6ª ed., pp. 170-191). México: McGraw-Hill. Murilla, A. (2023). Tipos de muestreo: Cuáles son y en qué consisten. QuestionPro. https://www.questionpro.com/blog/es/tipos-de-muestreo-para-investigacionessociales/ Levene, H., & Lovis, M. (2014). Estadística para las ciencias sociales. Pearson Educación