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Según Arellano, E. O. (2013), la ciencia se encuentra en continuo debate por los métodos que se deben utilizar y que deben deben ser positivos y verídicos en cuanto a avances de la ciencia y la investigación, concluyendo que los modelos cualitativos y cuantitativos son los que mejor se complementan para lograr resultados positivos en la investigación.
En relación a la idea anterior, es conveniente resaltar la labor que cumplen ambos modelos y que contribuyen a los avances científicos y de investigación, destacando su perfeccionamiento y complementariedad para lograr y cumplir sus objetivos y metas propuestas.

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Andrea, N. G. (2010). Perspectivas cualitativa y cuantitativa en investigación¿ inconmensurables?.

Arellano, E. O. (2013). Epistemología de la Investigación Cuantitativa y Cualitativa: Paradigmas y Objetivos. Revista de claseshistoria, (12), 3.

Hernández, Sampieri, R. & Mendoza, Torres, C. P. (2018). Metodología de la Investigación. Las rutas cuantitativa, cualitativa y mixta. Recuperado de la base de datos de Ebooks 7/24.

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Según Andrea, N. G. (2010) las perspectivas cualitativas y cuantitativas de la investigación manejan diversas epistemologías, sin dejar de lado la relación que hay entre ambas y teniendo en cuenta otras posturas que señalan que la epistemología de ambos modelos es igual.
Cabe resaltar que Andrea, N. G. (2010), busca en su investigación tener como base los autores que apoyan las diferencias epistemológicas entre ambos modelos.
En relación con este tema, pienso que las diferentes posturas deben tener muy claro y definido el concepto de ambos modelos para argumentar en cuanto a sus bases epistemológicas ya que claramente ambas manejan métodos de investigación que aunque son diferentes pueden arrojar los mismos resultados.

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Software estadístico: Se utilizan programas como SPSS, SAS, R o Excel para realizar análisis estadísticos, como pruebas de hipótesis, análisis de regresión, análisis de varianza, entre otros.

Métodos de muestra: Para obtener una muestra representativa de la población objetivo, se utilizan técnicas de muestra como la muestra ocasional simple, muestra estratificada o muestra por conglomerados.

Análisis descriptivo: Esta técnica implica resumir y presentar los datos de manera numérica o gráfica, como a través de tablas, gráficos de barras, histogramas o diagramas de dispersión

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*Grupos de discusión.

*Entrevista no estructurada; observación participante.

*notas de campo.

*Entrevista.

*Encuestas.

* Técnicas de observación. Diario de campo. Grabaciones.

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Características del proceso de análisis de datos cualitativos

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Características del proceso de análisis de datos cualitativos

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Búsqueda de la objetividad. El investigador está al margen de datos tiene una perspectiva desde afuera. Se utilizan diferentes experimentales. El sistema de notación se utiliza para describir la realidad fundamentalmente numérica. Se analiza la información empleando procedimientos estadísticos de diversa complejidad. Se da mayor importancia a los resultados de procesos, tomando sólo en cuenta los aspectos observables y las variables operativas de la situación. Es de forma deductivo.

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Características del proceso de análisis de datos cuantitativos

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Características del proceso de análisis de datos cuantitativos

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Necesita que haya una relación numérica entre las variables del problema de investigación. Los datos analizados siempre deben ser cuantificables. Es descriptivo. Analiza y predice el comportamiento de la población. Es de forma inductivo.

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Recogen la información mediante cuestiones cerradas que se plantean al sujeto de forma idéntica y homogénea lo que permite su cuantificación y tratamiento estadístico. Test estructurados.

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Las herramientas y estrategias de la tecnología cualitativa se centran en la recopilación, análisis e interpretación de datos no numéricos, como texto, imágenes, audios y videos. Algunas de las herramientas y estrategias más comunes en la investigación cualitativa son:

Entrevistas: Se utilizan entrevistas abiertas o semiestructuradas para recopilar datos en profundidad sobre las experiencias, perspectivas y opiniones de los participantes. Pueden ser entrevistas individuales o grupales.

Observación participante: Implica que el investigador se involucre activamente en la situación o contexto que está siendo estudiado, observando y participando en las actividades cotidianas para comprender la cultura, las interacciones sociales y los significados atribuidos.

Grupos focales: Se reúnen grupos de participantes con características similares para discutir temas específicos en un entorno moderado por un investigador. Se utiliza para obtener una variedad de perspectivas y comprender las dinámicas grupales.

Análisis de contenido: Consiste en analizar y codificar el contenido textual o visual de los datos recopilados. Pueden utilizarse enfoques cualitativos como el análisis temático, el análisis narrativo o el análisis de discurso.

Diarios y registros: Los participantes pueden llevar diarios o registros de sus experiencias y pensamientos, requerir información rica y detallada sobre su vida cotidiana, emociones y procesos de pensamiento.

Análisis comparativo: Se busca identificar similitudes y diferencias entre diferentes casos o participantes, a menudo utilizando un enfoque inductivo para desarrollar categorías y conceptos emergentes.

Software de análisis cualitativo: Existen programas como NVivo, Atlas. Ti o MAXQDA que ayudan a organizar y analizar grandes cantidades de datos cualitativos, facilitando la gestión de las entrevistas, codificación de los datos y la identificación de patrones y temas.

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Titulo de la Actividad 5 - Métodos para el análisis de datos en la investigación.
Curso: Modelos  cualitativos y cuantitativos de la investigación social
Nombre del estudiantes: Diana María Echeverry Jaramillo Luceny Flórez Betancur.
institución: corporación universitaria Iberoamericana.
Año:2023