# data[].attributes.headline
Variables o categorías de estudio/Población y muestra

# data[].attributes.subject
Variables o categorías de estudio/Población y muestra

# data[].attributes.headline
Recolección de la información: técnicas e instrumentos

# data[].attributes.subject
Recolección de la información: técnicas e instrumentos

# data[].attributes.headline
Análisis de los resultados de investigación

# data[].attributes.subject
Análisis de los resultados de investigación

# data[].attributes.body
Los enfoques metodológicos se pueden definir como los diferentes marcos desde los cuales se desarrolla un estudio de investigación.

# data[].attributes.body
Según Hernández Sampieri y Mendoza Torres (2018), estos enfoques son las "rutas" que guían el proceso de investigación y determinan el tipo de datos que se recopilan, cómo se analizan y cómo se interpretan los resultados (Hernández Sampieri & Mendoza Torres, 2018).

# data[].attributes.body
Enfoque Cuantitativo: Este enfoque se basa en la recolección y el análisis de datos estadísticos y numéricos con el fin de describir fenómenos y establecer relaciones entre variables.

# data[].attributes.body
Enfoque Cualitativo: Se centra en una comprensión profunda de fenómenos ya sean culturales, sociales o psicológicos a través de la recolección de datos no numéricos, como análisis de contenidos, entrevistas u observaciones.

# data[].attributes.body
Enfoque Mixto: Este enfoque integra elementos tanto cuantitativos como cualitativos en una misma investigación, de esta manera permite un análisis más completo e integral de los fenómenos estudiados.

# data[].attributes.body
Según Hernández Sampieri y Mendoza Torres (2018), las variables o categorías de estudio se definen como "características, atributos o condiciones que pueden ser medidas, observadas o manipuladas en una investigación"

# data[].attributes.body
Población: Es una característica que se desea estudiar en la población completa de interés. Esta variable representa la condición que se quiere generalizar a partir de los datos recopilados en la investigación.

# data[].attributes.body
Muestra: La muestra se denomina como un subconjunto de la población que se utiliza para realizar inferencias sobre la población en su conjunto. La variable de muestra es similar a la variable de población, pero se aplica específicamente a los datos recopilados de la muestra.

# data[].attributes.body
La técnicas para la recolección de información pueden variar según el enfoque metodológico usado y las características de la investigación. Algunas técnicas incluyen entrevistas, observación participante, encuestas, análisis documental, entre otras.

# data[].attributes.body
Los instrumentos son herramientas específicas utilizadas para recopilar datos, como guías de entrevistas, cuestionarios, escalas de medición, listas de verificación, entre otros.

# data[].attributes.body
Según Hernández Sampieri y Mendoza Torres (2018) y el análisis de los resultados en el contexto de la investigación que hacen, se podrían sacar las siguientes actividades y procesos de esta fase:

# data[].attributes.body
Análisis de datos Cuantitativos: Se describen diversos métodos para el análisis de datos cuantitativos, que incluyen estadísticas descriptivas e inferenciales. Se detallan técnicas como la media, la mediana, la moda, la desviación estándar, así como pruebas de hipótesis, análisis de regresión y análisis factorial, entre otros.

# data[].attributes.body
Análisis de datos Cualitativos: Se exploran enfoques específicos para el análisis de datos cualitativos, como el análisis de contenido, el análisis temático, el análisis narrativo y el análisis de discurso. Se discute cómo organizar, categorizar y codificar los datos cualitativos para identificar patrones, temas y tendencias emergentes.

# data[].attributes.body
Interpretación de resultados: Se alienta a los investigadores a analizar la coherencia de los hallazgos con la literatura existente y a reflexionar sobre las implicaciones prácticas y teóricas de los resultados obtenidos.

# data[].attributes.body
Según Hernández Sampieri y Mendoza Torres (2018), el diseño de la investigación se refiere al plan general que guía la recolección y análisis de datos en un estudio. Los autores describen tres tipos de diseño de investigación:

# data[].attributes.body
Cuantitativo: Recopila datos numéricos para establecer relaciones causales y generalizaciones sobre una población. Entre los tipos de diseños cuantitativos están los experimentales, cuasiexperimentales, correlacionales, descriptivos y de encuestas.

# data[].attributes.body
Cualitativo: Explora experiencias y significados subyacentes mediante métodos como entrevistas, observación participante, grupos focales y análisis de contenido.

# data[].attributes.body
Mixto: Permite la recopilación y análisis tanto de datos cuantitativos como cualitativos en una secuencia secuencial o concurrente. Este permite validación cruzada y triangulación.