# data[].attributes.body
Su enfoque permite que tambien se toque el lado emocional o personal, incluso experiencias.

Nos pueden ayudar q entender el comportamiento o actitudes de las personas

Gracias a ellas se pueden crear ideas, pensamientos o teorías.

# data[].attributes.body
Flexibilidad

Contextualización

Profundidad en los datos

# data[].attributes.body
-Puede ser subjetivo, ya que se basa en la interpretación de los fenómenos.

-No permite la cuantificación de variables ni la identificación de patrones numéricos.

-No establece relaciones causales de manera objetiva.

# data[].attributes.body
Subjetividad

Muestras pequeñas

Dificultad para comparar resultados

# data[].attributes.body
-Aborda significados y acciones de los individuos en su contexto.

- Explica los hechos sociales desde una perspectiva comprensiva.

-Analiza la realidad tal como es y se da, sin alterarla.

# data[].attributes.body
El análisis de los datos cualitativos puede ser complejo y desafiante, ya que implica la identificación de patrones y temas en datos no estructurados.

Los estudios cualitativos suelen involucrar muestras pequeñas y no representativas, lo que limita la capacidad de generalizar los resultados a poblaciones más amplias.

﻿﻿Los hallazgos son específicos del contexto estudiado y pueden no ser aplicables a otras situaciones.

# data[].attributes.body
- Permite la recolección y análisis de datos numéricos.

- Facilita la identificación de patrones y relaciones causales entre fenómenos.

- Se aplica a diversas áreas como lo social, económico, científico y empresarial.

# data[].attributes.body
1. Da información más detallada.

2. Contiene datos de momentos recientes.

3. Es muy flexible en cuento a la información.

# data[].attributes.body
• Centrada en la fenomenología y comprensión.

• Observación naturista si control.

• Inferencias de sus datos

• Exploratoria, inductiva y descriptiva.

# data[].attributes.body
profundidad en el análisis

flexibilidad

Permite descubrir nuevas variables

# data[].attributes.body
-Se enfoca en la cuantificación, lo que puede dejar de lado aspectos subjetivos o significados de los fenómenos.

-Puede no captar la profundidad de los hechos sociales en su contexto.

-Se basa en datos medibles, lo que puede limitar la interpretación fenomenológica de la realidad.

# data[].attributes.body
Los resultados pueden ser incluidos por la interpretación del investigador

Es difícil aplicar las conclusiones a una población más amplia

Requiere de tiempo para recolectar y analizar los datos

# data[].attributes.body
-Los datos no se reducen a números; se interpretan en función de la historia y el contexto de las personas.

-Permite ajustar las preguntas según lo que se descubre.

-Permite explorar las experiencias, emociones y perspectivas humanas en su complejidad.

# data[].attributes.body
Objetividad y precisión

Análisis estadístico

Eficiencia en grandes poblaciones

# data[].attributes.body
-permite un análisis profundo y detallado

- proporciona comprensión

-es flexible y se adapta a la investigación

# data[].attributes.body
Objetividad

Generalización

Repetibilidad

# data[].attributes.body
Los resultados son precisos.

Facilita el análisis estadístico y la interpretación de datos.

Ofrece eficiencia en la recopilación de datos, resultados objetivos, etc.

# data[].attributes.body
· El uso de este tipo de métodos permite la generalización.

· Se puede reunir información de un número relativamente grande de participantes.

· Proporciona información numérica o de calificación para la investigación.

# data[].attributes.body
1. Puede tardar en dar respuestas.

2. Contiene subjetividad.

3. No generaliza.

# data[].attributes.body
﻿﻿La investigación cualitativa permite explorar a fondo las experiencias, percepciones y motivaciones de los individuos.

﻿﻿A través de métodos como entrevistas y grupos de discusión, se pueden obtener datos ricos y detallados que revelan el "por qué" detrás de los comportamientos y actitudes.

﻿﻿Permite entender las emociones de las personas y lo que las lleva a tomar ciertas decisiones.

# data[].attributes.body
-los datos son medibles, objetivos y verificables

-Permite hacer comparaciones y generalizar resultados.

-﻿﻿Facilita el uso de herramientas estadísticas para análisis.

# data[].attributes.body
Esta enfocado hacía la exploración, descripción y el entendimiento.

Da posibilidad a generalizar los resultados.

Facilita la comparación entre estudios similares.

# data[].attributes.body
Permite un análisis detallado y profundo

Se adapta a cambios durante la investigación

Captura emociones, percepciones y experiencias subjetivas

# data[].attributes.body
-que no son objetivas entonces a veces pueden llegar a ser erróneas.

-no podemos aplicar métodos estadísticos o cifras para confirmar o negar algo

-A veces el pensamiento de la persona que investiga puede repercutir en el lector para bien o para mal.

# data[].attributes.body
Puede ser subjetivo y depender de la interpretación del investigador.

﻿﻿No siempre es generalizable a una población más amplia.

﻿﻿Es difícil de medir y comparar de manera precisa.

# data[].attributes.body
Objetividad: Los datos cuantitativos son objetivos y no están influenciados por el juicio subjetivo.

Fiabilidad: Los métodos cuantitativos son precisos y reproducibles.

Comparabilidad: Los datos cuantitativos permiten comparar el rendimiento de diferentes grupos.

# data[].attributes.body
Falta de profundidad

Limitación de exploración

Dependía de instrumentos

# data[].attributes.body
Puede perder detalles importantes sobre las experiencias individuales.

﻿﻿No siempre capta la complejidad de los fenómenos humanos.

﻿﻿Puede ser rígido y no adaptarse a cambios durante el estudio.

# data[].attributes.body
•Se puede llevar a cabo por medio de la influencia de quien está investigando

•ausencia de consecuencias como resultados exactos

•su trabajo requiere de mucho tiempo

# data[].attributes.body
1. Subjetividad

2. Dificultad para generalizar

3.Dificil de comparar

# data[].attributes.body
Dependencia tecnológica

Falta de profundidad

Dificultad para integrar las perspectivas de los participantes

# data[].attributes.body
Resultados más precisos y confiables.

Facilita la comparación de resultados.

Permite una mayor comprensión.

# data[].attributes.body
·   Muchos tipos de información son difíciles de obtener, por ejemplo, información muy personal.

·   La información obtenida puede estar incompleta.

·   participantes.

-Los errores en el análisis pueden dar lugar a resultados erróneos que no lograrán el impacto deseado.

# data[].attributes.body
Los datos cuantitativos son medibles y verificables, lo que reduce la subjetividad y el sesgo del investigador.

﻿﻿El análisis estadístico permite obtener resultados precisos y confiables, que pueden ser comparados y replicados.

Al trabajar con muestras grandes y representativas, los resultados cuantitativos pueden ser generalizados a poblaciones más amplias.

# data[].attributes.body
• Realidad estática.

• Propensión a servirse de los sujetos de estudio.

• Se limita a responder.

# data[].attributes.body
Subjetividad

Dificultad para generalizar

Requiere mucho tiempo

# data[].attributes.body
Los datos pueden no reflejar el contexto cultural, social o histórico en el que se producen.

Tiende a simplificar fenómenos complejos al expresarlos solo en números y estadísticas.

Dependen en gran medida de herramientas e instrumentos de medición.

# data[].attributes.body
-Pueden ser objetivos, es decir, que las cifras o números que se manejen son totalmente ciertos y específicos.

-mediante ellos podemos obtener resultados precisos.

-no son modificados por la subjetividad.

# data[].attributes.body
Los datos numéricos son fáciles de medir

Los resultados pueden aplicarse a una población mayor

Facilita la comparación de diferentes estudios o grupos

# data[].attributes.body
al trabajar con datos numéricos, el método cuantitativo reduce la influencia de la subjetividad y las interpretaciones del investigador por lo que es muy objetivo

Facilidad para generalizar: los resultados obtenidos de muestras grandes pueden generalizarse a la población en su conjunto, lo que da una visión más amplia

Replicabilidad: El enfoque cuantitativo permite replicar estudios con facilidad, ya que los procedimientos y las herramientas están estandarizados

# data[].attributes.body
1. Es muy rígido.

2. No profundiza tanto en el fenómeno.

3. El tipo de preguntas puede limitar la investigación.

# data[].attributes.body
-Limita su aplicación a poblaciones más amplias.

-Requiere más tiempo para recopilar y analizar información detallada.

-Las interpretaciones pueden estar influenciadas.

# data[].attributes.body
﻿﻿Los datos cuantitativos, al centrarse en números y estadísticas, pueden no capturar la complejidad y la riqueza de las experiencias humanas.

﻿﻿Se pierden matices y contextos importantes al reducir los fenómenos a variables medibles.

﻿﻿No ofrece una comprensión profunda del "por qué"
detrás de las observaciones.

# data[].attributes.body
1 Profundidad y comprensión: Permite explorar

en detalle fenómenos complejos, comprender

las motivaciones, experiencias y perspectivas

de los participantes, y obtener una visión

holística del fenómeno en estudio.

Subjetividad: Los resultados pueden ser

influenciados por las interpretaciones y sesgos del investigador, lo que dificulta la generalización de los hallazgos.

2 Flexibilidad: Se adapta a situaciones

cambiantes y permite modificar el enfoque de

la investigación a medida que se recopilan

datos y se profundiza en el tema.

Profundidad y comprensión: Permite explorar

en detalle fenómenos complejos, comprender

las motivaciones, experiencias y perspectivas

de los participantes, y obtener una visión

holística del fenómeno en estudio.

Flexibilidad: Se adapta a situaciones

cambiantes y permite modificar el enfoque de

la investigación a medida que se recopilan

datos y se profundiza en el tema.

3 Enriquecimiento de datos: Facilita la

recolección de datos ricos en detalles,

descripciones, citas textuales y narrativas

que aportan profundidad y comprensión al

análisis.

# data[].attributes.body
﻿Deja de lado aspectos subjetivos, como emociones, motivaciones o significados, que son clave en estudios sociales o humanísticos.

# data[].attributes.body
-su investigación puede necesitar de muchos recursos, tiempo para recopilar o experiencia para analizar.

-como son objetivas pueden simplificar las cosas sin considerar otros aspectos

-a veces puede ser muy difícil el proceso para conseguir las cifras que necesitamos.

# data[].attributes.body
Son fuertes en validez externa, lo que encuentran es generalizable a la población

reproducibilidad

análisis rápido

# data[].attributes.body
Pierde información sobre experiencias o emociones

Simplificación de fenómenos complejos

El diseño previo no permite cambios significativos

# data[].attributes.body
Permite conocer en detalle el tema de estudio.

Ofrece flexibilidad y adaptabilidad en los métodos para obtener datos.

Facilita la comunicación con los sujetos estudiados

# data[].attributes.body
Son, subjetivos pueden depender en gran medida de la interpretación del investigador.

Generalización limitada, es difícil extrapolar los hallazgos a una población mas amplia.

Falta de estandarización, puede ser dificil de replicar los resultados.

# data[].attributes.body
Falta de profundidad

Rigidez

Dependencia de los números

# data[].attributes.body
• Débiles en validez interna (nunca se sabe si miden lo que quieren medir.

• Fuertes en validez externa, lo encontrado es generalizable en la población.

• Sus hallazgos no son particularizados.

# data[].attributes.body
No permite estudiar el contexto en el que se desarrolla el fenómeno.

Se requiere de una muestra grande y representativa para obtener resultados confiables.

No permite explorar temas complejos y poco estudiados.

# data[].attributes.body
-Resultados se obtienen a partir de datos medibles, lo que reduce la influencia de opiniones personales.

-Los métodos estadísticos permiten procesar grandes cantidades de información rápidamente.

-Permite aplicar los hallazgos a una población más amplia.

# data[].attributes.body
• Sus hallazgos no son generalizables.

• Tamaño de muestra no todos tienen la misma probabilidad ya que influyen los criterios del investigador.

• A veces o no plantea hipótesis.

# data[].attributes.body
-Fundamentado en revisión analitica.

-Dirigido hacia datos medibles y observables.

-Brinda gran posibilidad de repetición y se centra en partes específicas.

# data[].attributes.body
proporcionan detalles y contexto para comprender mejor las respuestas

individuales.

es ágil, más inmediata, y, a pesar de ser subjetiva, ha demostrado eficacia en la gestión de riesgos moderna.

Permite explorar en detalle fenómenos complejos, comprender las motivaciones, experiencias y perspectivas de los participantes, y obtener una visión holística del fenómeno en estudio.

# data[].attributes.body
Desventajas:

1.- Limitada generalización de la información abarcada

2.- Objeto de Subjetividad e interpretación personal distinta en cada persona

3.- Dificultad para replicar un mismo resultado

# data[].attributes.body
﻿Posibilidad de realizar el análisis de cantidades grandes de datos

﻿Sirve para analizar los datos numéricos y estudiar en base a

eso

﻿específica de mejor forma los datos o información

# data[].attributes.body
Subjetividad: Los resultados pueden ser influenciados por las interpretaciones y sesgos del investigador, lo que dificulta la generalización de los hallazgos.

Dificultad en la cuantificación: Los datos cualitativos suelen ser difíciles de cuantificar y analizar estadísticamente, lo que puede limitar la replicabilidad y la comparación con otros estudios.

Tiempo y recursos: La recolección y análisis de datos cualitativos pueden ser procesos lentos y laboriosos que requieren una inversión significativa de tiempo y recursos.

# data[].attributes.body
1 Dificultad en la cuantificación: Los datos cualitativos suelen ser difíciles de cuantificar y analizar estadísticamente, lo que puede limitar la comparación con otros estudios.

2 Tiempo y recursos: La recolección y análisis de datos cualitativos pueden ser procesos lentos y laboriosos que requieren una inversión significativa de tiempo y recursos.

3 Subjetividad: Los resultados pueden ser

influenciados por las interpretaciones y sesgos del investigador, lo que dificulta la generalización de los hallazgos

# data[].attributes.body
- Permite generalizar resultados. - Uso de Cuantitativo datos objetivos y replicables. - Análisis

estructurado y estadístico.

# data[].attributes.body
pueden proporcionar los resultados acumulativos que necesitas para probar las ideas o hipótesis generales de tu investigación.

Permite recolectar datos medibles y cuantificables, lo que facilita el análisis estadístico y la generalización de los resultados.

Los datos cuantitativos permiten comparar resultados entre diferentes grupos, estudios y poblaciones.

# data[].attributes.headline
recopilación de datos estandarizados que pueden usar otros investigadores para repetir la investigación. Es comparable: es posible hacer comparaciones directas de los resultados para reproducir el estudio en otros contextos. Es analizable: se puede tanto analizar muestras grandes mediante procedimientos fiables como  probar hipótesis formalizadas. 

# data[].attributes.subject
recopilación de datos estandarizados que pueden usar otros investigadores para repetir la investigación. Es comparable: es posible hacer comparaciones directas de los resultados para reproducir el estudio en otros contextos. Es analizable: se puede tanto analizar muestras grandes mediante procedimientos fiables como  probar hipótesis formalizadas. 

# data[].attributes.body
Método Cualitativo

1. Profundidad y detalle: Permite comprender a fondo fenómenos sociales, culturales y humanos.

2. Flexibilidad: Se adapta a los cambios durante la investigación, permitiendo explorar nuevas ideas.

3. Contextualización: Analiza los fenómenos en su entorno natural, lo que facilita una mejor interpretación de los resultados.

# data[].attributes.body
Limitaciones en la profundidad: Puede no capturar la complejidad y las nuances de los fenómenos sociales, culturales o de comportamiento humano.

Rigez en el diseño: El diseño de la investigación cuantitativa suele ser más rígido y menos flexible que el de la investigación cualitativa, lo que limita la posibilidad de adaptar el enfoque a medida que avanza la investigación.

Enfoque en variables medibles: Se centra en variables que pueden ser medidas y cuantificadas, dejando de lado aspectos no medibles que pueden ser relevantes para la comprensión del fenómeno.

# data[].attributes.body
•Se obtienen resultados más específicos

•Está enfocado en lo que vivieron los investigadores de modo que es más comprensible

•analiza textos e imágenes, algo más allá de números

# data[].attributes.body
-Rigidez: al enfocarse en mediciones numéricas.

-Descontextualizacion: al aislar variables de su contexto real.

-Interpretacion limitada, no siempre deja comprender los significados.

# data[].attributes.body
1 Objetividad y precisión: Permite recolectar

datos medibles y cuantificables, lo que facilita

el análisis estadístico y la generalización de

los resultados.

2 Posibilidad de comparación: Los datos

cuantitativos permiten comparar resultados

entre diferentes grupos, estudios y

poblaciones.

3 Eficiencia y replicabilidad: La recolección y

análisis de datos cuantitativos suelen ser

procesos más eficientes y replicables que en

la investigación cualitativa.

# data[].attributes.body
Profundiza en la comprensión de

fenómenos

complejos.

Permite flexibilidad en la investigación. - Explora perspectivas subjetivas y significados.

# data[].attributes.body
Puede resultar superficial para analizar conceptos complejos.

El enfoque que ofrece podría ser insuficiente, ya que las variables predeterminadas y los procedimientos de medición pueden provocar que no se tengan en cuenta otras observaciones relevantes a la hora de sacar conclusiones.

Puede haber un sesgo estructural, ya que los datos que faltan, las mediciones imprecisas o los métodos de muestreo inadecuados pueden llevar a conclusiones erróneas.

# data[].attributes.body
· No se puede generalizar a la población.

· Constituye un reto en la aplicación de métodos estadísticos.

· La calidad de la investigación depende en gran medida de las habilidades individuales del investigador.

# data[].attributes.body
- Resultados difíciles de generalizar. - Mayor riesgo de sesgo del investigador. - Análisis más subjetivo y menos estructurado.

# data[].attributes.body
1 Enfoque en variables medibles: Se centra en

variables que pueden ser medidas y cuantificadas, dejando de lado aspectos no medibles que pueden ser relevantes para la comprensión del fenómeno.

2 Potencial sesgo en la selección de variables: La elección de las variables a medir puede estar influenciada por los sesgos del investigador, lo que puede afectar la validez de los resultados.

3 Limitaciones en la profundidad: Puede no capturar la complejidad y las nuances de los fenómenos sociales, culturales o de comportamiento humano.

# data[].attributes.body
· El uso de preguntas abiertas y entrevistas permite a los investigadores entender detalles de las actitudes o comportamientos de las personas, saber cuáles son sus experiencias y reconocer datos importantes que podrían no aparecer cuando se encuestan con preguntas predefinidas.

· Permite la identificación de fenómenos nuevos que pueden surgir al momento de estar llevando a cabo la investigación.

· Puede proporcionar una comprensión más profunda del objeto de estudio.

# data[].attributes.body
Desventajas:

1. Subjetividad: La interpretación de los datos puede estar influenciada por la perspectiva del investigador.

2. Dificultad para generalizar: Los resultados suelen aplicarse a contextos específicos y no siempre se pueden extrapolar.

3. Análisis complejo: El procesamiento de la información requiere categorización y síntesis, lo que puede ser subjetivo y demandante.

# data[].attributes.body
La principal ventaja de la investigación cualitativa es que es un método de investigación flexible, ya que se puede ajustar para desarrollar nuevos conocimientos. Además, puede realizarse con pequeñas muestras de población.

# data[].attributes.body
-Al centrarse solo en cifras, puede perderse la riqueza de las experiencias humanas.

-No siempre capturan las complejidades de la vida real.

-Pueden no reflejarse en los promedios estadísticos.

# data[].attributes.body
Sin embargo, al mismo tiempo, la investigación cualitativa es difícil de estandarizar y no permite el análisis estadístico ni la generalización a poblaciones más amplias que la que se ha estudiado.

# data[].attributes.body
1. Objetividad: Se basa en datos medibles y verificables, reduciendo la influencia de la subjetividad.

2. Generalización: Los resultados pueden aplicarse a poblaciones más amplias si la muestra es representativa.

3. Análisis eficiente: El uso de estadísticas permite procesar grandes volúmenes de datos de manera rápida y precisa.

# data[].attributes.body
1. Falta de profundidad: No siempre permite entender el contexto o las razones detrás de los datos numéricos.

2. Rigidez: Los instrumentos de medición deben definirse con anticipación, limitando la exploración de nuevas variables.

3. Posible deshumanización: Puede reducir fenómenos complejos a números, perdiendo matices importantes.

# data[].attributes.body
•Es posible obtener resultados más concretos

•realiza el estudio de mayor cantidad de información y datos

•se basa en el estudio de datos numéricos

# data[].attributes.body
•Es más difícil de capturar datos de los investigadores como vivencias o experiencias

•puede mantener errores de medición

•establece relaciones difícil entre sus variables

# data[].attributes.body
Profundidad y contexto

Flexibilidad

Exploración de ideas

# data[].attributes.body
Tamaño de muestra pequeño

Subjetividad

Tiempo y Recursos

# data[].attributes.body
Generalización

Objetividad

Análisis estadístico

# data[].attributes.body
Superficialidad: Puede no captar la complejidad y el contexto de los fenómenos estudiados.

Falta de flexibilidad: El diseño de la investigación es rígido y difícil de cambiar.

Limitado a variables medibles: No se puede explorar temas que no se pueden cuantificar.

# data[].attributes.headline
Una de las principales ventajas del enfoque cualitativo es que nos permite identificar informacion mas detallada y profunda.

# data[].attributes.subject
Una de las principales ventajas del enfoque cualitativo es que nos permite identificar informacion mas detallada y profunda.

# data[].attributes.body
Además,requiere de más tiempo en la recolección de datos.

# data[].attributes.headline
Una de las ventajas es que los resultados son mas precisos,ademas de que pueden comprar los resultados facilmente.

# data[].attributes.subject
Una de las ventajas es que los resultados son mas precisos,ademas de que pueden comprar los resultados facilmente.

# data[].attributes.body
Los resultados no tendrán contexto y puede generar dificultad para identificar la causa de algún fenómeno que se quiera estudiar.

# data[].attributes.body
Permite comprender las actitudes, comportamientos y experiencias de las personas.

# data[].attributes.body
Puede surgir un problema de interpretación al registrar las respuestas de los participantes.

# data[].attributes.body
Comparabilidad: Los datos cuantitativos se pueden comparar entre grupos.

# data[].attributes.body
Sesgo: Los datos faltantes, las mediciones imprecisas o los métodos de muestreo inadecuados pueden llevar a conclusiones erróneas.

# data[].attributes.body
• Profundiza:

Entiende

fenómenos

complejos.

• Adaptable: Cambia

según se recopilan

datos.

• Datos detallados:

Ofrece

descripciones

enriquecedoras.

• Útil en lo social:

Ideal para temas

humanos y

culturales.

# data[].attributes.body
• Profundiza:

Entiende

fenómenos

complejos.

• Adaptable: Cambia

según se recopilan

datos.

• Datos detallados:

Ofrece

descripciones

enriquecedoras.

• Útil en lo social:

Ideal para temas

humanos y

culturales.