# data[].attributes.body
Un enfoque metodológico es el conjunto de estrategias, técnicas y herramientas que se utilizan para llevar a cabo una investigación y analizar los datos obtenidos.

# data[].attributes.body
Enfoques cuantitativos: se centra en el análisis de datos numéricos y estadísticos para responder a preguntas de investigación.

Enfoques cualitativos: se basa en la recolección y análisis de datos no numéricos, como entrevistas, observaciones y análisis de contenido.

Enfoques mixtos: combinan elementos de los enfoques cuantitativos y cualitativos en un solo estudio.

# data[].attributes.body
Diseños de investigación: Plan o estrategia que se desarrolla para obtener la información (datos) requerida en una investigación con el fin último de responder satisfactoriamente el planteamiento del problema

# data[].attributes.body
Diseños experimentales: se utiliza para establecer una relación entre la causa y el efecto de una situación.

# data[].attributes.body
Diseños no experimentales: se trata de estudios en los que no haces variar en forma intencional las variables independientes para ver su efecto sobre otras variables.

# data[].attributes.body
Diseños de teoría fundamentada

# data[].attributes.body
Diseño sistemático

# data[].attributes.body
El diseño emergente

# data[].attributes.body
Diseños etnográﬁcos

# data[].attributes.body
Diseños narrativos

# data[].attributes.body
Diseños fenomenológicos

# 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
¿Qué es una muestra?

Subgrupo del universo o población del cual se recolectan los datos y que debe ser re-presentativo de esta, si se desean generalizar los resultados.

Unidad de muestreo: Es el caso a seleccionar de una población y cuyo conjunto integra la muestra.

# data[].attributes.body
Unidad de análisis: Es la unidad de la cual se extraerán los datos o la información final.

Población: Una población es el conjunto de todos los casos que concuerdan con una serie de especificaciones.

# data[].attributes.body
Tipos de muestras:

Muestra probabilística

Muestra no probabilística o dirigida

Las muestras probabilísticas

# data[].attributes.body
Muestra probabilística estratiﬁcada

Muestra probabilística por racimos

# data[].attributes.body
Marco muestral

Las muestras no probabilísticas

# data[].attributes.headline
Recolección de la información: técnicas e instrumentos 

# data[].attributes.subject
Recolección de la información: técnicas e instrumentos 

# data[].attributes.body
Instrumento de medición: recurso que utiliza el investigador para registrar información o datos sobre las variables que tiene en mente.

¿Qué requisitos debe cubrir un instrumento de medición?

tres requisitos esenciales: confiabilidad, validez y objetividad.

# data[].attributes.body
Confiabilidad.

Validez.

Objetividad del instrumento.

# data[].attributes.body
¿Qué procedimiento se sigue para construir un instrumento de medición?

Los instrumentos que revisaremos en este capítulo son: cuestionarios y escalas de actitudes, mencionando a otros.

Cuestionario: El contenido de las preguntas de un cuestionario es tan variado como los aspectos que mide. Básicamente se consideran dos tipos de preguntas: cerradas y abiertas.

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

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

# data[].attributes.body
El análisis cuantitativo de los datos lo efectúas sobre la matriz que los contiene y utilizando un programa computacional.

# data[].attributes.body
Fase 1: Seleccionar el software apropiado y disponible para analizarlos datos.

Fase 2: Ejecutar el programa: SPSS®, Minitab®, STATS®, Excel®, SAS® u otro equivalente.

Fase 3: Revisar la matriz donde se encuentran los datos codiﬁcados para asegurarte una vez más que no hay errores.

Fase 4: Evaluar la conﬁabilidad y validez de la aplicación del instrumento de medición (uno o varios).

# data[].attributes.body
Fase 5: Explorar los datos: a) Analizar descriptivamente los datos por variable. B) Visualizar los datos por variable.

Fase 6: Analizar mediante pruebas estadísticas las hipótesis planteadas y visualizar la posibilidad de generalizar resultados (análisis estadístico inferencial).

Fase 7: Realizar análisis adicionales.

Fase 8: Preparar los resultados para presentarlos (tablas, gráﬁcas, ﬁguras, cuadros, etcétera)