# data[].attributes.body
Define una necesidad o situación que requiere análisis.

Debe ser clara, precisa y viable.

Ejemplo: “¿Cuál es el efecto del uso del celular en el rendimiento académico?”

# data[].attributes.body
Se crean ongetivos generales y específicos.

Se derivan del problema.

Sirven de guía para seleccionar el tipo de diseño.

# data[].attributes.body
Analizamos las posibles afirmaciones provisionales que se deben comprobar o rechazar.

Son esenciales en estudios explicativos y correlacionales.

Ejemplo: “Si aumenta el uso del celular, entonces disminuye el rendimiento académico.”

# data[].attributes.headline
Elección del Tipo de Investigación Cuantitativa

# data[].attributes.subject
Elección del Tipo de Investigación Cuantitativa

# data[].attributes.body
Debemos analizar y ver cual tipo de inbestigacion queremos realizar y cual es su propósito:

ExploratoriaPrimer acercamiento, para estudiar fenómenos poco investigados.

DescriptivaDetalla hechos, situaciones o características. No busca causas.

CorrelacionalAnaliza relaciones entre variables. No establece causalidad.

ExplicativaDetermina causas y efectos. Busca responder al “por qué” del fenómeno.

# data[].attributes.body
Define cómo se va a desarrollar el estudio y establece la relación entre las variables bajo análisis.

Experimental: Manipulación de variables con control estricto. Se asignan aleatoriamente los grupos (ej. grupo experimental vs. control).

Cuasi-experimental: Hay manipulación de variables pero sin aleatorización completa.

No experimental: No se manipulan variables, solo se observan y analizan tal como ocurren.

Transversal: Se recolectan los datos en un solo momento.

Longitudinal: Se recolectan los datos en varios momentos en el tiempo.

La elección del diseño debe responder a los objetivos, el tipo de variables y el nivel de control que se tiene en el estudio.

# data[].attributes.body
Variable independiente (causa)

Variable dependiente (efecto)

Deben ser medibles y operacionalizadas.

# data[].attributes.body
Población: conjunto total de sujetos con características comunes.

Muestra: subconjunto representativo de la población, sobre el cual se realizará el estudio.

La muestra debe seleccionarse de forma que garantice validez estadística (por ejemplo, mediante muestreo aleatorio, estratificado, etc.)

Se debe establecer el tamaño muestral, según criterios como: margen de error, nivel de confianza y variabilidad esperada.

# data[].attributes.headline
 Técnicas e Instrumentos de Recolección de Datos

# data[].attributes.subject
 Técnicas e Instrumentos de Recolección de Datos

# data[].attributes.body
Aquí se especifica cómo se recogerán los datos.

Instrumentos comunes:

Cuestionarios o encuestas.

Escalas tipo Likert.

Tests estandarizados.

Registros u observaciones.

Los instrumentos deben ser válidos (miden lo que deben medir) y confiables (consistentes en el tiempo).

# data[].attributes.body
Se muestra el paso a paso de cómo se desarrollará el estudio desde el inicio hasta el análisis final.
Incluye:

1. Aprobación ética (si aplica).

2. Contacto con participantes.

3. Aplicación de instrumentos.

4. Recolección y organización de los datos.

5. Análisis estadístico.

Es el plan operativo detallado, útil para garantizar la reproducibilidad del estudio.

# data[].attributes.body
Indica qué tipo de análisis estadístico se aplicará según el tipo de variables y diseño.

Estadística descriptiva: frecuencias, porcentajes, promedios.

Estadística inferencial: pruebas de hipótesis, correlaciones, regresiones, ANOVA, etc.

El software estadístico (como SPSS, R, Excel, etc.) debe ser adecuado a la complejidad del análisis.