• Enfoque Cuantitativo

  • Se basa en la recolección y análisis de datos numéricos.

  • Busca medir y analizar fenómenos de forma objetiva.

  • Utiliza herramientas como encuestas, experimentos y análisis estadísticos.

  • Ejemplo: Determinar el nivel de satisfacción de clientes mediante una encuesta con preguntas cerradas.

• Enfoque Cualitativo

  • Se centra en comprender fenómenos desde una perspectiva subjetiva.

  • Analiza experiencias, percepciones y significados.

  • Utiliza herramientas como entrevistas, grupos focales y análisis de contenido.

  • Ejemplo: Explorar las opiniones de clientes sobre un producto a través de entrevistas.

• Enfoque Mixto

  • Combina los enfoques cuantitativo y cualitativo.

  • Integra datos numéricos y narrativos para obtener una visión más completa.

  • Ejemplo: Realizar una encuesta (cuantitativo) y complementar con entrevistas a profundidad (cualitativo).

Es el plan que guía una investigación para responder preguntas o alcanzar objetivos, definiendo cómo recolectar, analizar y organizar los datos

Tipos de diseños

Por propósito:

• Exploratorio: Investiga temas poco estudiados.

• Descriptivo: Detalla características o fenómenos.

• Correlacional: Analiza relaciones entre variables.

• Explicativo: Examina causas y efectos.

  
  

Por temporalidad:

• Transversal: Datos en un solo momento.

• Longitudinal: Datos en varios momentos para observar cambios.

  
  

  Por nivel de control:

• Experimental: Manipula variables con alto control.

• Cuasiexperimental: Sin asignación aleatoria.

• No experimental: Observa fenómenos tal como ocurren.

  
  

  Por enfoque:

• Cuantitativo: Datos numéricos y estructurados.

• Cualitativo: Datos subjetivos y narrativos.

• Mixto: Combina ambos enfoques.

  
  

  
  

Tipos de variables

Según su rol en el estudio:

• Variable independiente: Es la que se manipula o controla para observar su efecto.
  Ejemplo: La dosis de un medicamento.

• Variable dependiente: Es la que se mide o afecta por la variable independiente.
  Ejemplo: La mejora en la salud del paciente.

• Variable controlada: Se mantiene constante para que no influya en los resultados.
  Ejemplo: La dieta de los participantes en un estudio clínico.

Según su naturaleza:

• Cualitativa: Representa cualidades o atributos.

  Ejemplo: Color de ojos, género.

• Cuantitativa: Representa valores numéricos.

  Ejemplo: Edad, peso.

  
  

Según su relación con el análisis:

• Variable continua: Puede tomar cualquier valor dentro de un rango.
  Ejemplo: Altura.

• Variable discreta: Toma valores específicos o contables.
  Ejemplo: Número de hijos.

1. Definición de la población:

   Especificar quiénes forman parte del grupo de interés.
   Ejemplo: "Pacientes mayores de 18 años con hipertensión."

2. Tamaño:

   Puede ser finita (un número limitado de individuos) o infinita (teóricamente ilimitada).
   Ejemplo: Todos los clientes de una farmacia en un mes (finita).

3. Criterios de inclusión y exclusión:

   Inclusión: Características que deben tener los sujetos para formar parte.
   Ejemplo: Pacientes diagnosticados con diabetes.

   Exclusión: Características que impiden su participación.
   Ejemplo: Pacientes con enfermedades adicionales graves.

4. Unidad de análisis:

   Es el elemento o sujeto que se estudiará dentro de la población.
   Ejemplo: Cada paciente, hogar, o muestra de un producto.

5. Marco poblacional:

   Conjunto específico del que se puede acceder para la investigación.
   Ejemplo: Lista de clientes registrados en una base de datos.

Es el conjunto más amplio y general que incluye a todos los individuos o elementos relacionados con el fenómeno de estudio.

Población:

Es un subconjunto específico del universo, definido por ciertos criterios de interés para el estudio.

Muestra:

Es un subconjunto representativo de la población, seleccionado para realizar el estudio. Investigar una muestra en lugar de toda la población permite ahorrar tiempo y recursos.

Tipo de muestreo:

Es la estrategia utilizada para seleccionar la muestra de la población. Se clasifica en:

a. Muestreo probabilístico:

Todos los individuos tienen la misma probabilidad de ser seleccionados.

• Ejemplo:

  • Muestreo aleatorio simple: Selección al azar de individuos.

  • Muestreo estratificado: División en grupos homogéneos (estratos) y selección proporcional.

    
    

b. Muestreo no probabilístico:

La selección no depende de probabilidades, sino de criterios del investigador.

• Ejemplo:

  • Muestreo por conveniencia: Se eligen sujetos accesibles.

  • Muestreo por juicio: Se seleccionan sujetos que se consideran más representativos.

• Observación: Recoger datos mediante la percepción directa del fenómeno.
  Ejemplo: Observar el comportamiento de clientes en una tienda.

• Entrevista: Obtener información a través de preguntas directas a los participantes.
  Ejemplo: Preguntar a pacientes sobre su experiencia con un tratamiento.

• Encuestas o cuestionarios: Recolectar datos mediante preguntas estructuradas o semi-estructuradas.
  Ejemplo: Encuestas sobre satisfacción del cliente.

• Análisis documental: Examinar documentos, registros o bases de datos existentes.
  Ejemplo: Revisar historias clínicas de pacientes.