# data[].attributes.body
Identificación de una situación específica.

Redacción clara del problema.

Pregunta(s) de investigación.

# data[].attributes.body
Analizar estudios previos para contextualizar, identificar vacíos y respaldar la investigación.

Consultar investigaciones previas.

Identificar brechas de conocimiento.

# data[].attributes.body
Plantear suposiciones comprobables basadas en el problema y la literatura.

Hipótesis nula (H0) y alternativa (H1).

Variables a estudiar (independiente y dependiente).

# data[].attributes.body
Obtener datos mediante métodos estructurados.

Técnicas:

Encuestas (cuestionarios estructurados).

Entrevistas estructuradas (preguntas cerradas).

Observación sistemática (registro de comportamientos).

Análisis de datos secundarios (uso de bases de datos existentes).

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Elegir el tipo de diseño de investigación cuantitativa

Experimental: Manipular variables con grupos de control y asignación aleatoria.

Cuasi-experimental: Usar grupos preexistentes sin aleatorización.

No experimental: Observar fenómenos sin manipulación (descriptivo, correlacional o comparativo).

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Evaluar los hallazgos para validar o rechazar hipótesis. Comparar resultados con la literatura.

Preguntas Clave: ¿Los resultados apoyan la hipótesis? ¿Qué implican?

Idea Visual: Usa un ícono de marca de verificación o balanza para simbolizar la evaluación.

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Usar herramientas estadísticas para analizar datos y probar hipótesis.

Métodos:

Estadística Descriptiva: Media, mediana, moda, desviación estándar.

Estadística Inferencial: Pruebas de hipótesis, regresión, correlación.

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Comunicar los resultados mediante informes, presentaciones o publicaciones. Incluir conclusiones y recomendaciones.

Elementos Clave: Escritura clara y concisa con apoyos visuales (gráficas, tablas).

Idea Visual: Añade un ícono de informe o diapositiva.