2.    Cualitativo: Se enfoca en comprender la naturaleza subjetiva y compleja de los fenómenos sociales, culturales o individuales. Emplea métodos como entrevistas en profundidad, grupos focales, observación participante y análisis de contenido.

3.    Mixto: Combina elementos de enfoques cuantitativos y cualitativos para abordar preguntas de investigación desde múltiples perspectivas. Este enfoque busca complementar los datos cuantitativos con una comprensión más profunda y contextual proporcionada por los datos cualitativos.

4.    Experimental: Se utiliza principalmente en investigaciones científicas para establecer relaciones causales entre variables. Implica la manipulación de una variable independiente para observar su efecto en una variable dependiente, mientras se controlan otras variables de manera sistemática.

5.    Descriptivo: Se centra en la descripción detallada de fenómenos, poblaciones o situaciones tal como se presentan en la realidad, sin intentar establecer relaciones causales. Es común en estudios exploratorios o en la caracterización de características de interés.

6.    Acción participativa: Implica la colaboración estrecha entre investigadores y miembros de la comunidad para identificar problemas, desarrollar soluciones y promover el cambio social. Este enfoque valora la participación activa de los participantes en todas las etapas del proceso de investigación.

1. Variable Independiente (VI): Es aquella que se manipula o se considera la causa en un experimento. Se denota como X. Por ejemplo, si queremos estudiar el efecto de la cantidad de luz en el crecimiento de las plantas, la cantidad de luz sería la variable independiente.

2. Variable Dependiente (VD): Es aquella que se mide y se espera que cambie como resultado de la manipulación de la variable independiente. Se denota como Y. Siguiendo el ejemplo anterior, el crecimiento de las plantas sería la variable dependiente.

3. Variables Controladas: Son aquellas que se mantienen constantes durante el experimento para asegurarse de que no interfieran con los resultados. Por ejemplo, en el experimento de las plantas, podríamos controlar la temperatura y la humedad para asegurarnos de que solo la cantidad de luz esté afectando el crecimiento.

1. Población: Es el conjunto completo de elementos o individuos que cumplen con ciertas características y que son de interés para el estudio. Por ejemplo, si estamos investigando sobre la salud mental en estudiantes universitarios, la población serían todos los estudiantes universitarios.

2. Muestra: Es un subconjunto representativo de la población que se selecciona para ser estudiado. Es importante que la muestra sea lo más representativa posible de la población para que los resultados puedan generalizarse de manera adecuada. Siguiendo el ejemplo anterior, podríamos seleccionar una muestra de estudiantes universitarios de diferentes edades, géneros, áreas de estudio, etc.