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A la perspectiva general que guiará el proceso de investigación

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Se centra en la recolección y análisis de datos numéricos.

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Busca minimizar la influencia del investigador en los resultados.

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Tiende a buscar resultados que puedan generalizarse a una población más amplia.

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Experimentos

Encuestas

Estudios longitudinales y transversales

Análisis estadístico

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Se centra en comprender fenómenos sociales desde una perspectiva holística y contextual, buscando capturar la complejidad y riqueza de las situaciones estudiadas.

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Reconoce la influencia del investigador y valora su interpretación en el proceso de investigación, entendiendo que las percepciones y experiencias individuales pueden afectar la recolección y análisis de datos.

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Se enfoca en lograr una comprensión profunda de las experiencias y significados de los participantes, explorando aspectos subyacentes y significativos de los fenómenos estudiados.

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Se caracteriza por la manipulación de variables independientes para observar el efecto en una variable dependiente y se lleva a cabo en entornos controlados y permite establecer relaciones de causa y efecto.

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Permite establecer relaciones causales y ofrece un alto grado de control sobre las variables y facilita la replicación de estudios para validar resultados.

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Puede ser artificial y no representar situaciones del mundo real.

El control puede limitar la generalización de los resultados.

Puede presentar desafíos éticos en ciertos casos.

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Examina la relación entre variables sin manipularlas.

Se basa en la recopilación de datos observacionales y el cálculo de coeficientes de correlación.

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Permite identificar asociaciones entre variables en situaciones naturales.

Útil para generar hipótesis y diseñar investigaciones posteriores.

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Variables o categorías de estudio/Población y muestra

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Variables o categorías de estudio/Población y muestra

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técnicas e instrumentos

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Elementos analizados en una investigación, mientras que la población es el conjunto total de elementos y la muestra es un subconjunto representativo de esta población.

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Destacar que la selección adecuada de variables o categorías de estudio y la definición clara de la población y muestra son fundamentales para el éxito de cualquier investigación.

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Se considera que la identificación precisa de variables o categorías nos permite analizar de manera más detallada las relaciones entre los distintos elementos estudiados.

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En cuanto a la población y muestra, es esencial recordar que la representatividad y la adecuación de la muestra son cruciales para extrapolar los resultados de la investigación a la población objetivo.

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Hernández Sampieri et al. (2018) ofrecen un marco sólido para comprender la importancia de estas etapas en el proceso de investigación y cómo influyen en la validez y fiabilidad de los resultados.

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Análisis de los resultados de investigación 

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Análisis de los resultados de investigación 

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Crítico en cualquier investigación, y la elección de las técnicas e instrumentos adecuados puede marcar la diferencia en la calidad de los datos recopilados.

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Es esencial considerar que existen diversas técnicas, como encuestas, entrevistas, observación, entre otras, cada una con sus propias ventajas y limitaciones

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los instrumentos de recolección deben ser validados y confiables para garantizar la precisión de los datos obtenidos.

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Hernández Sampieri et al. (2018) ofrecen una amplia gama de opciones y criterios para seleccionar las técnicas e instrumentos más apropiados según el tipo de investigación y los objetivos planteados.

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Recopilados los datos, el análisis de los resultados es crucial para responder a las preguntas de investigación y validar las hipótesis planteadas.

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Es importante utilizar métodos y técnicas apropiadas que permitan interpretar los datos de manera rigurosa y coherente.

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El análisis de los resultados debe estar en línea con el enfoque metodológico elegido, ya sea cuantitativo, cualitativo o mixto

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Hernández Sampieri et al. (2018) ofrecen pautas claras para llevar a cabo un análisis adecuado de los resultados, destacando la importancia de la triangulación de datos en investigaciones mixtas.