# data[].attributes.body
Los paradigmas de investigación son marcos teóricos o modelos que guían la forma en que los investigadores abordan y comprenden un problema de investigación, proporcionan un conjunto de suposiciones, creencias y métodos que influyen en la forma en que se plantean las preguntas de investigación, se recopilan y analizan los datos, y se interpretan los resultados

# data[].attributes.headline
¿Qué son los paradigmas de investigación y cuáles son los paradigmas de investigación científica?

# data[].attributes.subject
¿Qué son los paradigmas de investigación y cuáles son los paradigmas de investigación científica?

# data[].attributes.body
Paradigma positivista: Se enfoca en la investigación empírica y cuantitativa, buscando leyes generales y causales.

# data[].attributes.headline
¿Qué son los enfoques metodológicos y cuáles son?

# data[].attributes.subject
¿Qué son los enfoques metodológicos y cuáles son?

# data[].attributes.body
Los enfoques metodológicos son los métodos y técnicas que los investigadores utilizan para llevar a cabo su investigación y responder a sus preguntas de investigación.

# data[].attributes.body
Enfoque cuantitativo: Este enfoque se centra en la recopilación y el análisis de datos numéricos para responder a preguntas de investigación específicas.

# data[].attributes.headline
¿Qué  tipos de investigación  científica se han identificado  por los autores?

# data[].attributes.subject
¿Qué  tipos de investigación  científica se han identificado  por los autores?

# data[].attributes.body
Investigación básica o fundamental: Se centra en comprender los principios fundamentales y las leyes que rigen los fenómenos naturales o sociales.

# data[].attributes.headline
A qué se refiere el diseño de la investigación y  qué   tipos de diseños se han identificado?

# data[].attributes.subject
A qué se refiere el diseño de la investigación y  qué   tipos de diseños se han identificado?

# data[].attributes.body
El diseño de la investigación se refiere al plan general y estructura que se utiliza para llevar a cabo un estudio científico con el fin de responder a las preguntas de investigación y alcanzar los objetivos planteados.

# data[].attributes.body
Diseño experimental: Se utiliza para establecer relaciones de causa y efecto y suele involucrar grupos de control y grupos experimentales que reciben diferentes tratamientos o condiciones.

# data[].attributes.headline
Qué es una variable o categorías de estudio?

# data[].attributes.subject
Qué es una variable o categorías de estudio?

# data[].attributes.headline
¿Que  es un universo, población y muestra?

# data[].attributes.subject
¿Que  es un universo, población y muestra?

# data[].attributes.headline
Qué es un instrumento de recolección de la información?

# data[].attributes.subject
Qué es un instrumento de recolección de la información?

# data[].attributes.headline
Qué  técnicas  existen para recoger los datos?

# data[].attributes.subject
Qué  técnicas  existen para recoger los datos?

# data[].attributes.headline
A qué se refiere el análisis de los resultados de investigación?

# data[].attributes.subject
A qué se refiere el análisis de los resultados de investigación?

# data[].attributes.body
se utilizan para referirse a diferentes conjuntos de elementos que son objeto de estudio.

# data[].attributes.body
Un instrumento de recolección de información es cualquier herramienta, medio o método utilizado por los investigadores para recopilar datos con el fin de responder a preguntas de investigación o alcanzar los objetivos de un estudio. Estos instrumentos están diseñados específicamente para recopilar información de manera sistemática y objetiva, permitiendo a los investigadores obtener datos relevantes y válidos para su análisis.

# data[].attributes.body
El análisis de los resultados de investigación es el proceso mediante el cual se examinan, interpretan y sacan conclusiones a partir de los datos recopilados durante el estudio.

# data[].attributes.body
Encuestas: Las encuestas pueden ser útiles para recopilar información sobre actitudes, opiniones, características demográficas y otros datos cuantitativos.

# data[].attributes.body
Es cualquier característica, atributo, o fenómeno que puede tomar diferentes valores y que se puede medir, observar o manipular. Las variables son elementos fundamentales en el diseño y análisis de estudios científicos, ya que permiten a los investigadores examinar relaciones, realizar comparaciones y extraer conclusiones sobre los fenómenos estudiados.

# data[].attributes.body
Universo o población: Se refiere al conjunto completo de elementos o individuos que comparten una característica común y que son objeto de estudio.

# data[].attributes.body
Diseño longitudinal: Permite examinar cómo cambian las variables a lo largo del tiempo y estudiar el desarrollo, las tendencias y los patrones a lo largo de la vida.

# data[].attributes.body
Paradigma interpretativo o hermenéutico: Se centra en comprender el significado que las personas atribuyen a sus experiencias y acciones.

# data[].attributes.body
Paradigma crítico: Busca desafiar las injusticias y las desigualdades mediante el análisis crítico de las estructuras de poder.

# data[].attributes.body
Enfoque cualitativo: se centra en comprender y explorar la complejidad y el significado de los fenómenos sociales desde la perspectiva de los participantes.

# data[].attributes.body
Enfoque mixto: Este enfoque permite una comprensión más completa y profunda de los fenómenos estudiados al integrar diferentes tipos de datos y métodos de análisis.

# data[].attributes.body
Enfoque participativo o de acción: Se enfoca en abordar problemas sociales o comunitarios específicos y en generar cambios prácticos y acciones transformadoras.

# data[].attributes.body
Investigación aplicada: Tiene como objetivo desarrollar soluciones prácticas para problemas concretos y generar conocimiento que pueda ser utilizado para mejorar productos, procesos o políticas.

# data[].attributes.body
Investigación experimental: Se realiza en condiciones controladas, generalmente en un laboratorio, y busca establecer conclusiones precisas sobre los efectos de ciertas variables sobre otras.

# data[].attributes.body
Investigación descriptiva: Se basa en la observación y la recopilación sistemática de datos para proporcionar una imagen precisa de la situación estudiada.

# data[].attributes.body
Investigación correlacional: Se centra en determinar si existe una relación estadística entre variables y en medir la fuerza y la dirección de esta relación.

# data[].attributes.body
Investigación longitudinal: Permite analizar tendencias, patrones y cambios en el tiempo, lo que puede proporcionar información valiosa sobre el desarrollo humano, los procesos sociales, entre otros.

# data[].attributes.body
Diseño correlacional: Se utiliza para examinar la asociación entre variables y determinar si existe una relación estadística entre ellas.

# data[].attributes.body
Diseño transversal: Se utiliza para comparar diferentes grupos o poblaciones en un momento específico

# data[].attributes.body
Diseño cuasiexperimental: Se utiliza cuando la manipulación de variables independientes no es posible por razones éticas o prácticas.

# data[].attributes.body
Diseño de caso único: Se utiliza para investigar fenómenos únicos o raros y puede proporcionar una comprensión detallada de la dinámica y los procesos individuales.

# data[].attributes.body
Muestra: La muestra es un subconjunto representativo del universo o población que se selecciona para participar en el estudio.

# data[].attributes.body
Entrevistas: Son conversaciones estructuradas o semiestructuradas entre el investigador y el participante, con el objetivo de recopilar información detallada sobre experiencias, percepciones, motivaciones y comportamientos.

# data[].attributes.body
Observación: Implica la recolección de datos a través de la observación directa y sistemática de comportamientos, interacciones y eventos en un entorno específico.

# data[].attributes.body
Análisis de contenido: Implica el análisis sistemático y objetivo de materiales de texto, audio o video para identificar patrones, temas y categorías de interés.

# data[].attributes.body
Experimentos: Son especialmente útiles para establecer relaciones de causa y efecto, pero pueden ser difíciles de realizar en algunos contextos y pueden plantear desafíos éticos.