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Este Padlet tiene como finalidad ofrecer una visión clara y estructurada de los conceptos clave que fundamentan el proceso de investigación científica en las ciencias sociales, apoyándose en las aportaciones de Arias (2018), Rivera-García (1998) y Briones (2002). A través de 15 entradas, se abordan definiciones y funciones de la teoría, el constructo, el marco teórico, las variables, los modelos teóricos, la definición operacional, entre otros. Cada publicación resume de manera concisa elementos esenciales para el diseño y desarrollo de un proyecto de investigación, promoviendo la reflexión crítica sobre su aplicación práctica.

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Un constructo es una construcción teórica o conceptual que representa fenómenos abstractos no observables directamente, como "inteligencia", "ansiedad" o "aprendizaje". Son fundamentales en la investigación porque permiten organizar y explicar fenómenos complejos desde una perspectiva científica (Arias, 2018).

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Los constructos cumplen una función organizativa, ya que ayudan a clasificar fenómenos y establecer relaciones entre variables. También cumplen un papel operativo: a partir de ellos se diseñan instrumentos de medición y estrategias de análisis. Según Arias (2018), su correcta definición permite al investigador dar validez y confiabilidad a su estudio, evitando ambigüedades conceptuales. Son, por tanto, un punto de partida clave para traducir lo abstracto en lo medible.

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El marco teórico es el cimiento conceptual de toda investigación. Rivera-García (1998) lo define como un conjunto de teorías, conceptos, antecedentes y enfoques que dan sustento a la problemática investigada. Actúa como guía metodológica y permite entender, justificar y contextualizar el fenómeno de estudio. Además, ayuda a evitar duplicaciones innecesarias al ofrecer un panorama de lo ya investigado.

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Un marco teórico sólido debe incluir:

Antecedentes de investigación (trabajos previos sobre el tema).

Teorías relevantes que sustenten las hipótesis.

Definiciones conceptuales y operacionales para precisar términos clave.

Relación entre variables que ayude a construir el modelo de análisis.
(Rivera-García, 1998).
Cada componente se integra de manera lógica para formar una base sólida desde la cual se desarrollará la investigación.

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Una teoría es un sistema de proposiciones que explica, interpreta y predice fenómenos dentro de un campo del conocimiento. Para Arias (2018), la teoría ofrece una visión estructurada y coherente de la realidad, permitiendo al investigador interpretar sus hallazgos dentro de un marco conceptual previamente establecido. Es una herramienta explicativa que le da sentido y dirección a todo el proceso investigativo.

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Cómo buscar y seleccionar teorías de tus variables para tu tesis

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Las teorías cumplen múltiples funciones:

Brindan una explicación fundamentada de los fenómenos.

Permiten generar hipótesis comprobables.

Ayudan a interpretar los resultados desde un marco analítico.
Según Briones (2002), la teoría no solo organiza el conocimiento existente, sino que también permite avanzar hacia nuevas comprensiones y aplicaciones prácticas.

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Tipos de teorías: explicativa, interpretativa y educativa

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Tipos de teorías: explicativa, interpretativa y educativa

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Briones (2002) distingue entre:

Teorías explicativas (paradigma positivista): buscan relaciones causales y generalizables.

Teorías interpretativas (paradigma cualitativo): buscan comprender significados y contextos.

Teorías educativas: articulan elementos de ambos paradigmas con un enfoque aplicado al campo pedagógico.
Cada tipo de teoría responde a distintas lógicas de conocimiento y métodos de análisis.

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Una aproximación teórica es un enfoque parcial, adoptado por el investigador, que permite observar y analizar un fenómeno desde una perspectiva específica. A diferencia de una teoría completa, la aproximación no pretende explicar todos los aspectos, sino centrarse en un ángulo determinado (Arias, 2018). Por ejemplo, al estudiar el aprendizaje, un autor puede adoptar una aproximación conductista, cognitiva o sociocultural.

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Este documento proporciona instrucciones sobre cómo elaborar un marco teórico para una investigación. Explica que el marco teórico implica analizar teorías y investigaciones previas para contextualizar el estudio. Detalla las etapas de elaboración, incluyendo la revisión de literatura, la adopción de una teoría y la descripción de sus elementos. Además, enfatiza la importancia de leer ampliamente sobre el tema y de redactar los conceptos de manera lógica y ordenada. - Download as a PDF or view online for free

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Un modelo teórico es una representación abstracta y simplificada de la realidad que integra constructos y variables para explicar cómo se relacionan entre sí. Arias (2018) señala que el modelo se construye a partir de la teoría y sirve como herramienta de análisis. Por ejemplo, un modelo de motivación académica puede integrar variables como autoeficacia, metas personales y apoyo docente, explicando su interacción en el rendimiento.

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DIFERENCIA ENTRE: TEORÍA, CONSTRUCTO, APROXIMACIÓN Y MODELO TEÓRICO

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Las variables son características observables que pueden cambiar o variar entre individuos o situaciones. Rivera-García (1998) explica que las variables son esenciales para establecer relaciones y realizar mediciones.
Ejemplos:

Variable independiente: horas de estudio.

Variable dependiente: nivel de aprovechamiento académico.

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¿Cuáles son los 5 tipos de variables en la investigación?

Las variables son componentes cruciales en la investigación, ya que sirven de base para recopilación de datos, análisis e interpretación. Son atributos o características que pueden variar entre sujetos o a lo largo del tiempo, y comprender sus tipos es esencial para cualquier estudio. Las variables pueden clasificarse a grandes rasgos en cinco tipos principales, cada uno con sus características y funciones distintivas dentro de la investigación.

Esta clasificación ayuda a los investigadores a diseñar sus estudios, elegir las técnicas de medición adecuadas y analizar sus resultados con precisión. Los cinco tipos de variables son: variables independientes, variables dependientes, variables categóricas, variables continuas y variables de confusión. Estas categorías no sólo facilitan una comprensión más clara de los datos, sino que también orientan la formulación de hipótesis y metodologías de investigación.

Variables independientes

Las variables independientes son fundamentales para la estructura de la investigación, ya que sirven como factores o condiciones que los investigadores manipulan o varían para observar sus efectos sobre las variables dependientes. Estas variables se consideran "independientes" porque su variación no depende de otras variables del estudio. En cambio, son la causa o el estímulo que influye directamente en los resultados que se miden. Por ejemplo, en un experimento para evaluar la eficacia de un nuevo método de enseñanza sobre el rendimiento de los alumnos, el método de enseñanza aplicado (tradicional frente a innovador) sería la variable independiente.

La selección de una variable independiente es un paso crítico en el diseño de la investigación, ya que se correlaciona directamente con el objetivo del estudio de determinar la causalidad o la asociación. Los investigadores deben definir y controlar claramente estas variables para garantizar que los cambios observados en la variable dependiente puedan atribuirse a variaciones en la variable independiente, afirmando así la fiabilidad de los resultados. En la investigación experimental, la variable independiente es lo que diferencia al grupo de control del grupo experimental, sentando así las bases para una comparación y un análisis significativos.

Variables dependientes

Las variables dependientes son los resultados o efectos que los investigadores pretenden explorar y comprender en sus estudios. Estas variables se denominan "dependientes" porque sus valores dependen de los cambios o variaciones de las variables independientes.

Básicamente, son las respuestas o resultados que se miden para evaluar el impacto de la manipulación de la variable independiente. Por ejemplo, en un estudio que investigue el efecto del ejercicio sobre la pérdida de peso, la cantidad de peso perdido se consideraría la variable dependiente, ya que depende del régimen de ejercicio (la variable independiente).

La identificación y medición de la variable dependiente son cruciales para comprobar la hipótesis y extraer conclusiones de la investigación. Permite a los investigadores cuantificar el efecto de la variable independiente, aportando pruebas de relaciones o asociaciones causales. En entornos experimentales, la variable dependiente es lo que se pone a prueba y se mide en diferentes grupos o condiciones, lo que permite a los investigadores evaluar la eficacia o el impacto de la variación de la variable independiente.

Para garantizar la precisión y la fiabilidad, la variable dependiente debe definirse claramente y medirse de forma coherente en todos los participantes u observaciones. Esta coherencia ayuda a reducir los errores de medición y aumenta la validez de los resultados de la investigación. Si analizan detenidamente las variables dependientes, los investigadores pueden extraer conclusiones significativas de sus estudios y contribuir a ampliar los conocimientos en su campo.

Variables categóricas

Las variables categóricas, también conocidas como variables cualitativas, representan tipos o categorías que se utilizan para agrupar observaciones. Estas variables dividen los datos en grupos o categorías distintos que carecen de valor numérico pero que tienen un significado importante en la investigación. Ejemplos de variables categóricas son el sexo (hombre, mujer, otro), el tipo de vehículo (coche, camión, moto) o el estado civil (soltero, casado, divorciado). Estas categorías ayudan a los investigadores a organizar los datos en grupos para su comparación y análisis.

Las variables categóricas pueden clasificarse a su vez en dos subtipos: nominales y ordinales. Las variables nominales son categorías sin ningún orden o clasificación inherente entre ellas, como el grupo sanguíneo o la etnia. Las variables ordinales, en cambio, implican una especie de clasificación u orden entre las categorías, como los niveles de satisfacción (alto, medio, bajo) o el nivel educativo (bachillerato, licenciatura, máster, doctorado).

Comprender e identificar las variables categóricas es crucial en la investigación, ya que influye en la elección de los métodos de análisis estadístico. Dado que estas variables representan categorías sin significación numérica, los investigadores emplean pruebas estadísticas específicas diseñadas para una variable nominal u ordinal con el fin de extraer conclusiones significativas. Clasificar y analizar adecuadamente las variables categóricas permite explorar las relaciones entre los distintos grupos del estudio, arrojando luz sobre patrones y tendencias que podrían no ser evidentes sólo con datos numéricos.

Variables continuas

Las variables continuas son variables cuantitativas que pueden tomar un número infinito de valores dentro de un rango determinado. Estas variables se miden a lo largo de un continuo y pueden representar mediciones muy precisas. Algunos ejemplos de variables continuas son la altura, el peso, la temperatura y el tiempo. Dado que pueden asumir cualquier valor dentro de un intervalo, las variables continuas permiten un análisis detallado y un alto grado de precisión en los resultados de la investigación.

La capacidad de medir variables continuas a escalas muy finas las hace inestimables para muchos tipos de investigación, sobre todo en las ciencias naturales y sociales. Por ejemplo, en un estudio sobre el efecto de la temperatura en el crecimiento de las plantas, la temperatura se consideraría una variable continua, ya que puede variar en un amplio espectro y medirse con varios decimales.

Cuando se trata de variables continuas, los investigadores suelen utilizar métodos que incorporan una prueba estadística concreta para dar cabida a una amplia gama de puntos de datos y a la posibilidad de una divisibilidad infinita. Esto incluye diversas formas de análisis de regresión, correlación y otras técnicas adecuadas para modelizar y analizar relaciones matizadas entre variables. La precisión de las variables continuas mejora la capacidad del investigador para detectar patrones, tendencias y relaciones causales en los datos, lo que contribuye a obtener conclusiones más sólidas y detalladas.

Variables de confusión

Las variables de confusión son aquellas que pueden causar una asociación falsa entre las variables independientes y dependientes, lo que puede llevar a conclusiones incorrectas sobre la relación estudiada. Se trata de variables extrañas que no se tuvieron en cuenta en el diseño del estudio pero que pueden influir tanto en la supuesta causa como en el efecto, creando una correlación engañosa.

Identificar y controlar una variable de confusión es crucial en la investigación para garantizar la validez de los resultados. Esto puede lograrse mediante diversos métodos, como la aleatorización, la estratificación y el control estadístico. La aleatorización ayuda a distribuir uniformemente las variables de confusión entre los grupos de estudio, reduciendo su posible impacto. La estratificación implica analizar los datos dentro de estratos o capas que comparten características comunes del factor de confusión. El control estadístico permite a los investigadores ajustar los efectos de los factores de confusión en la fase de análisis.

Abordar adecuadamente las variables de confusión refuerza la credibilidad de los resultados de la investigación al aclarar la relación directa entre las variables dependientes e independientes, proporcionando así resultados más precisos y fiables.

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Variables en la Investigación | Tipos, definición y ejemplos

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Variables en la investigación ✓ Aprende sobre variables independientes, dependientes y más. ✓ Todos los tipos explicados. ✓ Con ejemplos. ► ¡Lee más!

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Podemos clasificar las variables en:

Cualitativas: describen atributos no numéricos (género, color).

Cuantitativas: expresan cantidades (edad, puntuación).

Dependientes: se ven afectadas por otras variables.

Independientes: producen un cambio en otras.
(Rivera-García, 1998).
Esta clasificación permite diseñar el tipo de análisis más adecuado para cada investigación.

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Introducción a las variables de la investigación - Aprender a investigar

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La definición operacional especifica cómo se medirá un constructo en el contexto de una investigación. Por ejemplo, si el constructo es "motivación académica", su definición operacional podría ser el puntaje obtenido en una escala validada que evalúa la motivación. Arias (2018) señala que es fundamental para garantizar la claridad, coherencia y replicabilidad del estudio.

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Aunque relacionados, el constructo es el concepto abstracto y teórico, mientras que la definición operacional indica cómo se medirá o evaluará en la práctica. Por ejemplo: el constructo "ansiedad escolar" puede definirse operacionalmente como la puntuación en un test psicométrico específico. Ambos son necesarios para traducir la teoría en datos empíricos y viceversa (Arias, 2018).

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Variables definicion conceptual y operacional

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Arias, F. (2018). Diferencia entre teoría, aproximación teórica, constructo y modelo teórico. Revista Actividad Física y Ciencias, 10(2), 7–12.

Briones, G. (2002). Teorías derivadas del paradigma interpretativo y teorías derivadas del paradigma explicativo. En Epistemología de las ciencias sociales (pp. 97–105). ICFES.

Rivera-García, P. (1998). Marco teórico, elemento fundamental en el proceso de investigación científica. Tópicos de Investigación y Posgrado, 5(4), 233–240.

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Como docente de inglés a nivel universitario y estudiante del Doctorado en Educación, construir este Padlet ha sido una oportunidad valiosa para profundizar en los fundamentos teóricos que sustentan la investigación educativa. Comprender con mayor claridad conceptos como teoría, constructo, modelo teórico y variables me ha permitido conectar la teoría con mi práctica docente, reconociendo que una investigación bien fundamentada no solo enriquece el conocimiento académico, sino también transforma nuestra forma de enseñar y comprender a nuestros estudiantes. Esta actividad ha reafirmado la importancia de investigar con rigor, claridad conceptual y sentido crítico.