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En este apartado encontrará información de qué es un constructo y su importancia.

Por favor, sólo darle clic donde dice Más, a menos que guste leer toda la publicación.

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1. ¿QUÉ ES UN CONSTRUCTO? Un constructo es un concepto adoptado en el campo de investigación con intencionalidad científica. Forma parte de los esquemas teóricos y se relaciona de distintas maneras con otros constructos. Éstos permiten…

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Función de un constructo en el proyecto de investigación

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Función de un constructo en el proyecto de investigación

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Te invito a escuchar:

¿Qué función tiene un constructo en el proyecto de investigación?

Artículo de Sowjanya Pedada: ¿Qué es el constructo en la investigación? Desvelar el esquema oculto (2023)

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¿Cuál es la importancia del constructo de investigación?

Desde un análisis personal.

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Definición, componentes y etapas de un Marco teórico

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Definición, componentes y etapas de un Marco teórico

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Marco teórico:

¿A qué se le domina marco teórico?

¿Cuáles son los componentes de un marco teórico?

¿Cuáles son las etapas que comprende la elaboración de un marco teórico?

Te invito a descubrir las respuestas.

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Diferencia entre: teoría, constructo, aproximación y modelo teórico

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Diferencia entre: teoría, constructo, aproximación y modelo teórico

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Es momento de conocer la diferencia entre: teoría, constructo, aproximación y modelo teórico.

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DIFERENCIA ENTRE: TEORÍA, CONSTRUCTO, APROXIMACIÓN Y MODELO TEÓRICO

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Vamos a conocer qué es un marco teórico, su estructura, función y ejemplos.

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¿Estás haciendo una investigación y tienes dudas sobre cómo realizar tu marco teórico? Descubre más sobre este y aprende cómo elaborarlo en la siguiente nota.

Es muy probable que hayas escuchado sobre este concepto en el colegio o la universidad, pero no tengas una idea muy concreta sobre ello. Por tanto, en esta nota responderemos a la pregunta ¿ Qué es un marco teórico ?

Además, es una guía que permite orientar y dar sentido al trabajo de investigación , y sirve como soporte para la elaboración de hipótesis, la recolección de datos y la interpretación de los resultados.

Desde la filosofía, pasando por la economía, hasta la ciencia, el marco teórico es una herramienta invaluable para comprender mejor el mundo en el que vivimos.

Quédate y descubre más sobre esta parte fundamental de la investigación .

Es importante tener en cuenta que el marco teórico no es una verdad absoluta, sino una interpretación subjetiva de la realidad que puede ser revisada y modificada a medida que avanza la investigación.

El primer paso es la recopilación de información de diversas fuentes. Lo más importante es que se utilicen bases de datos de revistas científicas , fuentes confiables, así como bibliotecas o recursos electrónicos de universidades.

Es importante que se siga una estructura que pueda darle mayor orden a la pieza a redactar. Por tanto, se seguirá un correcto uso de los antecedentes y de adecuada información teórica.

No olvides utilizar citas y referencias en tu estudio, pues son parte vital para validar las teorías y conceptos que puedas desglosar en tu investigación. Recuerda que, si redactas una idea de otro autor y no le das el crédito, podrías incurrir en plagio.

Quizás es evidente, pero una buena redacción es clave para presentar tus estudios. Es importante no redundar en información ya presentada y utilizar un lenguaje claro y conciso.

La primera parte de un marco teórico se basa en la recopilación de información de investigaciones pasadas y que van es semejanza con el problema del estudio.

Toda la información incluida en los antecedentes debe ir acorde al campo de interés. Recuerde que debe ser precisa y concisa, sin tener información de relleno.

Es la agrupación de conceptos y términos que serán definidos en los siguientes párrafos para entender a mayor detalle la investigación. Se especificarán las teorías que te ayudarán a reforzar tu investigación

En caso de que no haya conceptos o ideas previas, podrás crearlas tú mismo y plasmarlo en tu estudio.

El marco teórico tiene la función principal de agregar nueva información a la que ya existe sobre el tema en específico que se va a investigar. De esta forma, evitamos cometer errores o los prevenimos en bien de mejorar nuestro estudio.

Establece límites de una investigación, pues permite delimitar el objeto de estudio y el alcance de la misma.

Ayuda a identificar las variables relevantes para el estudio e instaurar las relaciones entre ellas.

El marco teórico también es útil para interpretar los resultados de la investigación , ya que proporciona un esquema de referencia para comprender y explicar los datos recopilados.

1. El primer lugar, se debe abordar los antecedentes de este tema, seleccionar información de otros autores que previamente hayan investigado el tema. En este caso, podría presentarse estudios sobre los efectos de la violencia familiar en distintos niveles. Recuerda que, si no existe información previa, tú serás la persona encargada de crear un precedente.

2. Luego, deberás enlistar conceptos teóricos que te ayuden a entender con mayor precisión la investigación. Para el ejemplo dado, describiremos conceptos como los siguientes: "violencia física", violencia psicológica, "violencia sexual", "violencia doméstica", "patrones de violencia", "violencia intrafamiliar", entre otros.

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¿Estás haciendo una investigación y tienes dudas sobre cómo realizar tu marco teórico? Aprende cómo elaborarlo en la siguiente nota.

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Es necesario conocer cuáles son los componentes esenciales de un Marco teórico

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Marco teórico: definición y componentes esenciales

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Domina el marco teórico de tu tesis con nuestros consejos expertos.

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Es el momento de conocer qué es teoría en la investigación.

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La importancia de la teoría en el proceso de investigación

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La importancia de la teoría en el proceso de investigación

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Vamos a conocer, a través de este audio, ¿Por qué es importante la teoría en el proceso de investigación?

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Características de la teoría explicativa, interpretativa y educativa

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Características de la teoría explicativa, interpretativa y educativa

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Te invito a leer las características que presenta una teoría explicativa, interpretativa y educativa

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¿Qué es y qué características presenta una teoría explicativa, interpretativa y educativa?

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También es importante conocer qué es una variable, clasificación y algunos ejemplos.

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¿Cuáles son los 5 tipos de variables en la investigación?

Las variables son componentes cruciales en la investigación, ya que sirven de base para recopilación de datos, análisis e interpretación. Son atributos o características que pueden variar entre sujetos o a lo largo del tiempo, y comprender sus tipos es esencial para cualquier estudio. Las variables pueden clasificarse a grandes rasgos en cinco tipos principales, cada uno con sus características y funciones distintivas dentro de la investigación.

Esta clasificación ayuda a los investigadores a diseñar sus estudios, elegir las técnicas de medición adecuadas y analizar sus resultados con precisión. Los cinco tipos de variables son: variables independientes, variables dependientes, variables categóricas, variables continuas y variables de confusión. Estas categorías no sólo facilitan una comprensión más clara de los datos, sino que también orientan la formulación de hipótesis y metodologías de investigación.

Variables independientes

Las variables independientes son fundamentales para la estructura de la investigación, ya que sirven como factores o condiciones que los investigadores manipulan o varían para observar sus efectos sobre las variables dependientes. Estas variables se consideran "independientes" porque su variación no depende de otras variables del estudio. En cambio, son la causa o el estímulo que influye directamente en los resultados que se miden. Por ejemplo, en un experimento para evaluar la eficacia de un nuevo método de enseñanza sobre el rendimiento de los alumnos, el método de enseñanza aplicado (tradicional frente a innovador) sería la variable independiente.

La selección de una variable independiente es un paso crítico en el diseño de la investigación, ya que se correlaciona directamente con el objetivo del estudio de determinar la causalidad o la asociación. Los investigadores deben definir y controlar claramente estas variables para garantizar que los cambios observados en la variable dependiente puedan atribuirse a variaciones en la variable independiente, afirmando así la fiabilidad de los resultados. En la investigación experimental, la variable independiente es lo que diferencia al grupo de control del grupo experimental, sentando así las bases para una comparación y un análisis significativos.

Variables dependientes

Las variables dependientes son los resultados o efectos que los investigadores pretenden explorar y comprender en sus estudios. Estas variables se denominan "dependientes" porque sus valores dependen de los cambios o variaciones de las variables independientes.

Básicamente, son las respuestas o resultados que se miden para evaluar el impacto de la manipulación de la variable independiente. Por ejemplo, en un estudio que investigue el efecto del ejercicio sobre la pérdida de peso, la cantidad de peso perdido se consideraría la variable dependiente, ya que depende del régimen de ejercicio (la variable independiente).

La identificación y medición de la variable dependiente son cruciales para comprobar la hipótesis y extraer conclusiones de la investigación. Permite a los investigadores cuantificar el efecto de la variable independiente, aportando pruebas de relaciones o asociaciones causales. En entornos experimentales, la variable dependiente es lo que se pone a prueba y se mide en diferentes grupos o condiciones, lo que permite a los investigadores evaluar la eficacia o el impacto de la variación de la variable independiente.

Para garantizar la precisión y la fiabilidad, la variable dependiente debe definirse claramente y medirse de forma coherente en todos los participantes u observaciones. Esta coherencia ayuda a reducir los errores de medición y aumenta la validez de los resultados de la investigación. Si analizan detenidamente las variables dependientes, los investigadores pueden extraer conclusiones significativas de sus estudios y contribuir a ampliar los conocimientos en su campo.

Variables categóricas

Las variables categóricas, también conocidas como variables cualitativas, representan tipos o categorías que se utilizan para agrupar observaciones. Estas variables dividen los datos en grupos o categorías distintos que carecen de valor numérico pero que tienen un significado importante en la investigación. Ejemplos de variables categóricas son el sexo (hombre, mujer, otro), el tipo de vehículo (coche, camión, moto) o el estado civil (soltero, casado, divorciado). Estas categorías ayudan a los investigadores a organizar los datos en grupos para su comparación y análisis.

Las variables categóricas pueden clasificarse a su vez en dos subtipos: nominales y ordinales. Las variables nominales son categorías sin ningún orden o clasificación inherente entre ellas, como el grupo sanguíneo o la etnia. Las variables ordinales, en cambio, implican una especie de clasificación u orden entre las categorías, como los niveles de satisfacción (alto, medio, bajo) o el nivel educativo (bachillerato, licenciatura, máster, doctorado).

Comprender e identificar las variables categóricas es crucial en la investigación, ya que influye en la elección de los métodos de análisis estadístico. Dado que estas variables representan categorías sin significación numérica, los investigadores emplean pruebas estadísticas específicas diseñadas para una variable nominal u ordinal con el fin de extraer conclusiones significativas. Clasificar y analizar adecuadamente las variables categóricas permite explorar las relaciones entre los distintos grupos del estudio, arrojando luz sobre patrones y tendencias que podrían no ser evidentes sólo con datos numéricos.

Variables continuas

Las variables continuas son variables cuantitativas que pueden tomar un número infinito de valores dentro de un rango determinado. Estas variables se miden a lo largo de un continuo y pueden representar mediciones muy precisas. Algunos ejemplos de variables continuas son la altura, el peso, la temperatura y el tiempo. Dado que pueden asumir cualquier valor dentro de un intervalo, las variables continuas permiten un análisis detallado y un alto grado de precisión en los resultados de la investigación.

La capacidad de medir variables continuas a escalas muy finas las hace inestimables para muchos tipos de investigación, sobre todo en las ciencias naturales y sociales. Por ejemplo, en un estudio sobre el efecto de la temperatura en el crecimiento de las plantas, la temperatura se consideraría una variable continua, ya que puede variar en un amplio espectro y medirse con varios decimales.

Cuando se trata de variables continuas, los investigadores suelen utilizar métodos que incorporan una prueba estadística concreta para dar cabida a una amplia gama de puntos de datos y a la posibilidad de una divisibilidad infinita. Esto incluye diversas formas de análisis de regresión, correlación y otras técnicas adecuadas para modelizar y analizar relaciones matizadas entre variables. La precisión de las variables continuas mejora la capacidad del investigador para detectar patrones, tendencias y relaciones causales en los datos, lo que contribuye a obtener conclusiones más sólidas y detalladas.

Variables de confusión

Las variables de confusión son aquellas que pueden causar una asociación falsa entre las variables independientes y dependientes, lo que puede llevar a conclusiones incorrectas sobre la relación estudiada. Se trata de variables extrañas que no se tuvieron en cuenta en el diseño del estudio pero que pueden influir tanto en la supuesta causa como en el efecto, creando una correlación engañosa.

Identificar y controlar una variable de confusión es crucial en la investigación para garantizar la validez de los resultados. Esto puede lograrse mediante diversos métodos, como la aleatorización, la estratificación y el control estadístico. La aleatorización ayuda a distribuir uniformemente las variables de confusión entre los grupos de estudio, reduciendo su posible impacto. La estratificación implica analizar los datos dentro de estratos o capas que comparten características comunes del factor de confusión. El control estadístico permite a los investigadores ajustar los efectos de los factores de confusión en la fase de análisis.

Abordar adecuadamente las variables de confusión refuerza la credibilidad de los resultados de la investigación al aclarar la relación directa entre las variables dependientes e independientes, proporcionando así resultados más precisos y fiables.

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Variables en la Investigación | Tipos, definición y ejemplos

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Variables en la investigación ✓ Aprende sobre variables independientes, dependientes y más. ✓ Todos los tipos explicados. ✓ Con ejemplos. ► ¡Lee más!

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Te invito a leer la función y/o utilidad que tiene la teoría según los autores.

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De acuerdo con vídeo, señalo dos ejemplos:

Variable cuantitativa: Porcentaje de alumnos con calificación de 9.

Variable cualitativa: Nivel académico del profesorado.

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No olvides ver este video donde se explica qué es una Definición operacional.

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Definición conceptual y operacional I Variables I Metodología de la Investigación

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Definiciones operacionales que existen, diferencia entre un constructo y una definición, la importancia que subyace entre las definiciones y los constructos en la investigación.

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Definiciones operacionales que existen, diferencia entre un constructo y una definición, la importancia que subyace entre las definiciones y los constructos en la investigación.

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Espero puedas leerlo.