# data[].attributes.body
La ruta que los investigadores van a seguir para solucionar una situación problemática que se puede tener, que se haya observado y que se quiere investigar.

# data[].attributes.body
Comprender los fenómenos o situaciones a través de la recolección de datos narrativos.

# data[].attributes.body
Conocer fenómenos o situaciones a través de la recolección y generación de números y datos.

# data[].attributes.body
Analiza conjuntamente los datos cuantitativos y cualitativos. Sus inferencias basadas en la información mixta permite lograr un mejor entendimiento del fenómeno bajo estudio.

# data[].attributes.body
Conjunto de métodos y procedimientos  utilizados para recopilar y analizar medidas de las variables especificadas en la investigación del problema.

# data[].attributes.body
Para responder cuestionamientos que no pueden ser medibles y obtener información de experiencias y percepciones de los participantes que interesan a la investigación.

# data[].attributes.body
Diseños etnográficos, diseños fenomenológicos, diseños biográficos o narrativos, diseños investigación acción, diseños documentales

# data[].attributes.body
Teoría fundamentada, inducción analítica

# data[].attributes.body
Observación, entrevista, encuestas, grupos de discusión, análisis etnográfico, análisis documental.

# data[].attributes.body
Historia de vida, cuestionario, archivos de registro, proceso de observación, fichas, diario de campo, entrevista.

# data[].attributes.body
Método estructurado de recopilación y análisis de información que se obtiene a través de diversas fuentes. Maneja datos medibles, como la edad, el peso, la estatura, etc.

# data[].attributes.body
Manipulación de variables (independientes), medición de variables (dependientes), dos o más grupos de comparasión, participantes asignados al azar. Se pretende establecer el posible efecto de una causa que se manipula.

# data[].attributes.body
Administrar un estímulo o tratamiento a un grupo y después aplicar una medición de una o más variables para observar cual es el nivel del grupo en estas variables.

# data[].attributes.body
El sujeto de estudio se encuentra o establece previamente (útil para estudiar problemas en los cuales no se puede tener control absoluto de las situaciones).

# data[].attributes.body
Dos o más grupos de comparación, mayor control y validez´.

# data[].attributes.body
Recolecta datos de forma pasiva, sin introducir cambios o tratamientos

# data[].attributes.body
Recolección de datos en único momento. Son estudios ex post facto (después del hecho): - Exploratorios - Descriptivos - Correlacionales

# data[].attributes.body
Analizar cambios a través del tiempo: - De tendencia - De evolución de grupo - De evolución de panel.

# data[].attributes.body
Recopilar, analizar e integrar tanto investigación cuantitativa como cualitativa. Se da explicación de un fenómeno cuando un enfoque u otro no alcanzan a resolver la problemática planteada.

# data[].attributes.headline
Instrumentos y técnicas de recolección de información:

# data[].attributes.subject
Instrumentos y técnicas de recolección de información:

# data[].attributes.body
Cuestionarios cerrados, abiertos, entrevistas, observaciones, pruebas estandarizadas, listas de cotejos, diarios de campo, biografías e historias de vida, pruebas de rendimiento, materiales audiovisuales.

# data[].attributes.body
Según Sampieri en: estudios exploratorios, estudios descriptivos, estudios explicativos y estudios correlacionales

# data[].attributes.body
Examinar un tema o problema de investigación poco estudiado, se tienen muchas dudas o no se ha abordado antes con mayor amplitud.

# data[].attributes.body
Especificar las propiedades importantes de personas, grupos, -comunidades o cualquier otro fenómeno que sea sometido a análisis (Dankhe, 1986).

# data[].attributes.body
Miden el grado de relación que exista entre dos o más conceptos o variables (en un contexto en particular).

# data[].attributes.body
Responder a las causas de los eventos físicos o sociales. Por qué ocurre un fenómeno.

# data[].attributes.body
Según Hernández Sampieri, R “característica, cualidad o propiedad observada que puede adquirir diferentes valores y es susceptible de ser cuantificada o medida en una investigación.

# data[].attributes.headline
Variables o categorías de estudio /Población y muestra

# data[].attributes.subject
Variables o categorías de estudio /Población y muestra

# data[].attributes.body
Expresan número/ cantidad. Ej. Estatura, Edad, número de hijos, peso, etc.

# data[].attributes.body
Características, cualidades o atributos, y no pueden ser medidas con números. Ej. Una marca de productos de aseo, Redes sociales, etc.

# data[].attributes.body
Dependientes e independientes

# data[].attributes.body
“El conjunto de todos los casos que concuerdan con una serie de especificaciones” (Selltiz, 1974, citado en Hernández 2003:119),

# data[].attributes.body
Sampieri menciona que para seleccionar una muestra, primero se debe definir la unidad de análisis (esto se entiende como personas, organizaciones, periódicos, etc)  o sea, “quienes van a ser medidos”

# data[].attributes.body
Estudia los métodos para seleccionar y observar una parte que se considera representativa de la población, denominada muestra, con el fin de hacer inferencias sobre el total.

# data[].attributes.body
La elección de los elementos depende de causas relacionadas con las características del investigador o del que hace la muestra.

# data[].attributes.body
Técnicas e instrumentos:

Cuestionarios/ encuestas - Escalas de actitud - Registros de observación - Aparatos mecánicos y electrónicos - Simuladores

# data[].attributes.headline
Análisis de los resultados de investigación:

# data[].attributes.subject
Análisis de los resultados de investigación:

# data[].attributes.body
Con el análisis de datos es posible detectar patrones de comportamiento, evaluar distintas variables, generar indicadores clave, categorizar la información y más. Con el objetivo de ofrecer información valiosa sobre las necesidades/problemáticas/variables, objeto de estudio. Conclusiones – decisiones – Mejoras - Nuevo conocimiento/ comprobación/ comparación/ - Marco teórico – Resultados.

# data[].attributes.body
• Hernández Sampieri, R., y Mendoza Torres, C.P. (2018). Capítulo 1. Metodología de la investigación: las rutas cuantitativa, cualitativa y mixta. McGraw-Hill interamericana. https://www-ebooks7-24- com.bibliotecavirtual.unad.edu.co/?il=6443

• Lerma González, H. D. (2009). Capítulo 2. Metodología de la Investigación: propuesta, anteproyecto y proyecto: Vol. Cuarta edición. Ecoce ediciones. https://bibliotecavirtual.unad.edu.co/login?url=https://search.ebscohost.com/l ogin.aspx?direct=true&db=nlebk&AN=483354&lang=es&site=edslive&scope=site&ebv=EB&ppid=pp_13

• Montes, A. et. Al. (2014). Guía para proyectos de investigación. En UNIVERSITAS, Revista de Ciencias Sociales y Humanas. UNIVERSITAS, XII (20), enero-junio, pp. 91-126. https://www.redalyc.org/pdf/4761/476147260005.pdf