# data[].attributes.body
La metodología de la investigación es el conjunto de técnicas, procedimientos y estrategias que se utilizan para llevar a cabo una investigación de manera sistemática y rigurosa. Incluye la planificación, el diseño, la recolección y el análisis de datos, así como la interpretación y la presentación de los resultados. La metodología de la investigación proporciona el marco teórico y práctico necesario para garantizar la validez y la confiabilidad de los resultados obtenidos en una investigación.

# 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.headline
Existen tres tipos de enfoques metodológicos.

# data[].attributes.subject
Existen tres tipos de enfoques metodológicos.

# data[].attributes.body
El enfoque cuantitativo

Es un método de investigación que se centra en la recolección y el análisis de datos numéricos y estadísticos para responder a preguntas de investigación y probar hipótesis.

En este enfoque, se utilizan técnicas de recolección de datos estructuradas, como encuestas, cuestionarios o experimentos, para recopilar información cuantificable y objetiva. Los datos recopilados se analizan mediante métodos estadísticos para identificar patrones, tendencias y relaciones entre variables.

El enfoque cuantitativo se caracteriza por su objetividad, su capacidad para generalizar los resultados y su énfasis en la replicabilidad de los estudios.

# data[].attributes.body
El enfoque cualitativo

Es un método de investigación que se centra en comprender el significado y las experiencias de las personas, así como en explorar las relaciones sociales y los contextos en los que se producen. En este enfoque, se utilizan técnicas de recolección de datos no estructuradas, como entrevistas en profundidad, grupos focales u observación participante, para recopilar información detallada y descriptiva.

Los datos recopilados se analizan de manera interpretativa, buscando identificar patrones, temas y significados emergentes. El enfoque cualitativo se caracteriza por su flexibilidad, su capacidad para explorar fenómenos complejos y su énfasis en la comprensión en profundidad de los contextos y las experiencias humanas.

# data[].attributes.body
El enfoque mixto

Es una metodología de investigación que combina tanto elementos cuantitativos como cualitativos en un mismo estudio. Esta combinación permite obtener una comprensión más completa y profunda del fenómeno estudiado, al integrar el análisis de datos numéricos y estadísticos con la exploración de significados, experiencias y contextos.

En un enfoque mixto, se utilizan tanto técnicas de recolección de datos cuantitativas (como encuestas, cuestionarios o análisis estadístico) como cualitativas (como entrevistas en profundidad, grupos focales u observación participante). Los datos recopilados se analizan de manera integrada, buscando complementar y enriquecer los resultados obtenidos.

El enfoque mixto permite aprovechar las fortalezas de ambos enfoques (cuantitativo y cualitativo), proporcionando una comprensión más completa y rigurosa del fenómeno estudiado. Además, permite validar los resultados obtenidos mediante la triangulación de datos, es decir, comparando y contrastando los hallazgos cuantitativos y cualitativos.

# data[].attributes.body
Capítulo 7: Diseño de investigación:

Se introduce el concepto de diseño de investigación y su importancia en el proceso investigativo.

Se describen los elementos fundamentales del diseño de investigación, como la formulación de objetivos, la elección de variables y la selección de la muestra.

Se presentan los diferentes tipos de diseños de investigación, como experimental, cuasiexperimental, correlacional, descriptivo, etc.

Se discuten las características, ventajas y limitaciones de cada tipo de diseño de investigación.

# data[].attributes.body
El diseño experimental es un tipo de diseño de investigación que se caracteriza por la manipulación deliberada de una o más variables independientes para observar sus efectos en una o más variables dependientes. En este tipo de diseño, los investigadores buscan establecer relaciones de causa y efecto entre las variables.

En el capítulo 7 del libro "Metodología de la investigación: las rutas cuantitativa, cualitativa y mixta" de Hernández Sampieri y Mendoza Torres (2018), se describen los elementos fundamentales del diseño experimental, que incluyen:

# data[].attributes.body
El diseño cuasi experimental

Es un tipo de diseño de investigación que comparte características con el diseño experimental, pero no cumple con todos los criterios de un experimento puro debido a limitaciones prácticas o éticas. En este tipo de diseño, los investigadores manipulan una o más variables independientes y miden su efecto en una o más variables dependientes, pero no utilizan asignación aleatoria de los participantes a diferentes condiciones experimentales.

En el capítulo 7 del libro "Metodología de la investigación: las rutas cuantitativa, cualitativa y mixta" de Hernández Sampieri y Mendoza Torres (2018), se describen los elementos fundamentales del diseño cuasi experimental, que incluyen:

# data[].attributes.body
1. Manipulación de variables: Los investigadores manipulan una o más variables independientes para observar su efecto en una o más variables dependientes.

2. Control de variables: Se busca controlar todas las variables que puedan influir en los resultados de la investigación, excepto la variable independiente que está siendo manipulada.

3. No asignación aleatoria: Los participantes no son asignados aleatoriamente a diferentes condiciones experimentales. En su lugar, se utilizan métodos de asignación no aleatoria, como la asignación por conveniencia o la asignación basada en características preexistentes de los participantes.

4. Medición de variables: Se realizan mediciones sistemáticas de las variables dependientes para evaluar el efecto de la variable independiente.

El diseño cuasi experimental es especialmente útil en situaciones en las que no es posible o ético utilizar asignación aleatoria, como en estudios sobre efectos de tratamientos médicos o intervenciones educativas. Aunque este tipo de diseño no permite establecer relaciones causales tan robustas como el diseño experimental puro, sigue siendo una herramienta valiosa para la investigación científica.

# data[].attributes.body
El diseño correlacional

Es un tipo de diseño de investigación que tiene como objetivo examinar la relación entre dos o más variables sin manipular ninguna de ellas. En este tipo de diseño, se recopilan datos sobre las variables de interés y se analiza la naturaleza y el grado de la relación entre ellas.

En el capítulo 7 del libro "Metodología de la investigación: las rutas cuantitativa, cualitativa y mixta" de Hernández Sampieri y Mendoza Torres (2018), se describen los elementos fundamentales del diseño correlacional, que incluyen.

# data[].attributes.body
1. Medición de variables: Se recopilan datos sobre dos o más variables de interés sin intervenir en ellas.

2. Análisis de la relación: Se utiliza análisis estadístico para determinar la naturaleza y el grado de la relación entre las variables.

3. No se establece causalidad: A diferencia de los diseños experimentales, el diseño correlacional no permite establecer relaciones causales entre las variables, sino únicamente determinar la existencia y la dirección de la relación.

El diseño correlacional es especialmente útil cuando no es posible o ético manipular las variables de interés, pero se desea explorar la relación entre ellas. Este tipo de diseño se utiliza con frecuencia en investigaciones en psicología, sociología, educación y otras disciplinas sociales.

# data[].attributes.body
El diseño descriptivo es un tipo de diseño de investigación que se utiliza para describir características o fenómenos de una población o muestra de interés. En este tipo de diseño, no se busca establecer relaciones causales entre variables, sino simplemente caracterizar y describir de manera detallada las características de un fenómeno.

En el capítulo 7 del libro "Metodología de la investigación: las rutas cuantitativa, cualitativa y mixta" de Hernández Sampieri y Mendoza Torres (2018), se describen los elementos fundamentales del diseño descriptivo, que incluyen:

# data[].attributes.body
1. Recopilación de datos: Se recopilan datos sobre las características o fenómenos de interés utilizando técnicas de recolección de datos como encuestas, cuestionarios, observación, etc.

2. Análisis de datos: Se utilizan técnicas estadísticas descriptivas, como medidas de tendencia central (media, mediana, moda) y medidas de dispersión (desviación estándar, rango), para describir y resumir los datos recopilados.

3. No se establecen relaciones causales: A diferencia de los diseños experimentales y correlacionales, el diseño descriptivo no busca establecer relaciones causales entre variables, sino simplemente describir las características de un fenómeno.

El diseño descriptivo es especialmente útil cuando se desea obtener una descripción detallada y completa de un fenómeno, sin preocuparse por establecer relaciones causales. Este tipo de diseño se utiliza con frecuencia en estudios de mercado, encuestas de opinión, estudios de prevalencia de enfermedades, entre otros.

# data[].attributes.body
 - Variables Independientes
 - Variables Dependientes
 - Variables de Control
 - Población y Muestra

# data[].attributes.body
1. Manipulación de variables: Los investigadores manipulan una o más variables independientes para observar su efecto en una o más variables dependientes.

2. Control de variables: Se busca controlar todas las variables que puedan influir en los resultados de la investigación, excepto la variable independiente que está siendo manipulada.

3. Asignación aleatoria: Los participantes son asignados aleatoriamente a diferentes condiciones experimentales para garantizar la equidad y la validez de los resultados.

4. Medición de variables: Se realizan mediciones sistemáticas de las variables dependientes para evaluar el efecto de la variable independiente.

El diseño experimental es ampliamente utilizado en investigaciones científicas, especialmente en el campo de las ciencias naturales y sociales, donde se busca establecer relaciones causales entre variables.

# data[].attributes.body
- Técnicas de recolección
- Instrumentos de recolección
- Encuestas
- Entrevistas
- Observación

# data[].attributes.body
- Análisis Cuantitativo
- Análisis Cualitativo
- Análisis Descriptivo
- Análisis Inferencial
- Análisis de Contenido