Resumen del libro “Metodología de la investigación” Capítulo 1 “La idea: Nace un proyecto de investigación”. Habla de la forma en la que se originan las investigaciones a través de ideas y discute las fuentes que pueden inspirar ideas de investigación científica. Se enfatiza que las ideas son el primer acercamiento a la realidad que se investigará. Algunas fuentes de ideas incluyen: Experiencias individuales. Materiales escritos Teorías. Descubrimientos de investigaciones anteriores. Conversaciones personales. Observaciones de hechos y creencias. Se destaca que las fuentes que generan ideas no determinan su calidad. Por ejemplo, una idea obtenida al leer un artículo científico no es necesariamente mejor que una idea surgida al ver una película. Las ideas pueden surgir en diferentes situaciones y contextos. Menciona que la mayoría de las ideas iniciales son vagas y requieren un análisis cuidadoso para ser transformadas en planteamientos más precisos y estructurados. Para desarrollar una idea de investigación, es importante familiarizarse con el campo de conocimiento relacionado. Es necesario conocer los antecedentes de investigación sobre el tema para evitar duplicar estudios ya realizados y para estructurar más formalmente la idea de investigación. El capítulo concluye resaltando la importancia de generar ideas que sean intrigan al investigador personalmente y que puedan ser novedosas, contribuyendo a la elaboración de teorías o la solución de problemas. También se menciona la relevancia de investigar temas previamente estudiados para evitar duplicación y aprovechar el conocimiento existente Este capítulo proporciona una introducción al proceso de generar ideas de investigación científica y destaca la importancia de familiarizarse con el campo de conocimiento, conocer los antecedentes y seleccionar un enfoque apropiado para el estudio. Capítulo 2 “¨Planteamiento del problema: Objetivos, preguntas de investigación y justificación del estudio”. En este capítulo se trata el planteamiento del problema de investigación. Presenta los objetivos, las preguntas de investigación y la justificación del estudio. Se discuten los criterios para evaluar un problema de investigación científica. El planteamiento del problema implica afinar y estructurar formalmente la idea de investigación. Se destaca la importancia de expresar el problema como una relación entre dos o más variables y formularlo en forma de pregunta clara y sin ambigüedades. Además, el problema debe ser susceptible de prueba empírica, es decir, debe “poder observarse en la realidad”. Igualmente aborda los elementos clave del planteamiento del problema de investigación. Estos elementos incluyen los objetivos de investigación, las preguntas de investigación y la justificación del estudio. Los objetivos de investigación establecen: Que se pretende lograr con el estudio, ya sea resolver un problema específico o probar una teoría. Las preguntas de investigación ayudan a: Resumir el problema Presentarlo de manera directa. Se enfatiza la importancia de formular preguntas específicas y evitar términos ambiguos o abstractos. Además, se discuten los criterios para plantear adecuadamente el problema de investigación, como la necesidad de que el problema exprese una relación entre variables y la posibilidad de prueba empírica. Se menciona que un problema correctamente planteado está parcialmente resuelto, ya que una mayor exactitud en la formulación del problema aumenta las posibilidades de obtener una solución satisfactoria. Capítulo 3 “La elaboración del marco teórico: revisión de la literatura y construcción de una perspectiva teórica”. El capítulo comienza destacando que el marco teórico cumple diversas funciones en una investigación. Estas funciones incluyen: 1. Prevenir errores cometidos en otros estudios. 2. Orientar sobre cómo llevar a cabo el estudio, basándose en antecedentes y enfoques teóricos previos. 3. Ampliar el horizonte de estudio y evitar desviaciones del planteamiento original. 4. Establecer hipótesis o afirmaciones que deben someterse a prueba. 5. Inspirar nuevas líneas y áreas de investigación. 6. Proporcionar un marco de referencia para interpretar los resultados del estudio. La elaboración del marco teórico consta de dos etapas principales: la revisión de la literatura y la adopción de una teoría o desarrollo de una perspectiva teórica. La revisión de la literatura implica detectar, obtener y consultar la bibliografía y otros materiales relevantes para el estudio. Es un proceso selectivo, ya que se publican numerosos artículos, libros y otros materiales cada año en diferentes áreas del conocimiento. Es necesario seleccionar las fuentes más importantes y recientes. Para llevar a cabo la revisión de la literatura, se pueden distinguir tres tipos básicos de fuentes de información: A. Fuentes primarias (directas): Son el objetivo principal de la investigación bibliográfica y proporcionan datos de primera mano. Ejemplos de fuentes primarias son libros, artículos de revistas, tesis, documentos oficiales, etc. B. Fuentes secundarias: Son compilaciones, resúmenes y listados de referencias publicadas en un área de conocimiento en particular. Estas fuentes procesan información de primera mano. Por ejemplo, se pueden utilizar compilaciones anuales que comentan brevemente los artículos, libros, tesis y otros documentos relevantes dentro de un campo específico. C. Fuentes terciarias: Además de las fuentes primarias y secundarias, también se pueden utilizar fuentes terciarias, que son recopilaciones de resúmenes y referencias de fuentes secundarias. Estas fuentes proporcionan un panorama general de la literatura existente en un campo específico. La información obtenida de las fuentes primarias y secundarias se organiza alfabéticamente por autor o autores, según la clasificación utilizada. I. II. Extracción y recopilación de información relevante: Durante la revisión de la literatura, se extrae y recopila la información pertinente que se relaciona con el problema de investigación. Esto implica analizar y seleccionar los datos más relevantes y necesarios para el estudio. Detección de literatura y otros documentos: Se identifican y localizan las fuentes de información pertinentes para la revisión de la literatura. Estas fuentes pueden incluir libros, revistas científicas, documentos oficiales, informes de asociaciones, entre otros. Es importante destacar que la revisión de la literatura no solo implica recopilar información, sino también analizar críticamente los estudios previos, identificar las lagunas en el conocimiento existente y determinar cómo el estudio actual se relaciona con ellos. El marco teórico se construye a partir de la revisión de la literatura existente en el campo de estudio. Su propósito es analizar y discernir si la teoría y la investigación previa proporcionan una respuesta parcial o una dirección para abordar las preguntas de investigación. Al revisar la literatura, es posible identificar diferentes situaciones: 1. Existe una teoría completamente desarrollada, respaldada por abundante evidencia empírica y aplicable al problema de investigación. 2. Hay varias teorías que se aplican al problema de investigación. 3. Existen fragmentos de teoría con un respaldo empírico moderado o limitado, que sugieren variables potencialmente relevantes para el problema de investigación (generalizaciones empíricas o micro teorías). 4. Solo existen guías no estudiadas e ideas vagamente relacionadas con el problema de investigación. Dependiendo de la situación identificada, se utilizará una estrategia diferente para construir el marco teórico. Antes de construirlo, es importante aclarar algunos términos relacionados con la teoría. El término "teoría" se ha utilizado de diversas formas y ha generado interpretaciones contradictorias o ambiguas. Algunas personas consideran la teoría como un conjunto de ideas personales sobre algo, mientras que otros la ven como ideas no comprobables e incomprensibles que están desconectadas de la realidad. También hay quienes la conceptualizan como conjuntos de conceptos no medibles, confiriéndole una cualidad mística. Otros la identifican con el pensamiento de ciertos autores o como sinónimo de "escuela de pensamiento". Algunos investigadores ven la teoría como un esquema conceptual que representa la naturaleza de una realidad, mientras que otros la definen como un conjunto de proposiciones interrelacionadas capaces de explicar por qué y cómo ocurre un fenómeno. En este libro, se adopta la definición científica de teoría, que la concibe como un conjunto de proposiciones interrelacionadas capaces de explicar y predecir fenómenos. Se considera que una teoría contiene constructos (conceptos), definiciones y proposiciones relacionadas entre sí, presentando una perspectiva sistemática de los fenómenos y especificando relaciones entre variables. Las funciones de la teoría incluyen explicar y predecir fenómenos, proporcionar un marco conceptual para organizar el conocimiento, guiar la investigación y la recolección de datos, facilitar la comunicación científica, orientar la práctica profesional y proporcionar una base para el desarrollo de intervenciones y políticas. En resumen, el marco teórico se construye a partir de la revisión de la literatura existente y se basa en teorías previas o fragmentos de teoría que están respaldados por evidencia empírica. La teoría se entiende como un conjunto de proposiciones interrelacionadas capaces de explicar y predecir fenómenos, y su función principal es proporcionar una base sólida para la investigación y la comprensión de un problema de investigación. Capítulo 4 “Definición del tipo de investigación a realizar: Básicamente exploratoria, descriptiva, correlacional o explicativa”. Definición del tipo de investigación: se presentan los cuatro tipos básicos de investigación: exploratoria, descriptiva, correlacional y explicativa. Clasificación de los tipos de estudio: se adopta la clasificación de Dankhe que divide los tipos de investigación en exploratorios, descriptivos, correlacionales y explicativos. Relación entre los tipos de estudio: se muestra la secuencia típica en la cual los estudios exploratorios preceden a los descriptivos, los cuales a su vez fundamentan los estudios correlacionales, que proporcionan información para los estudios explicativos. Factores para elegir el tipo de estudio: se mencionan dos factores principales que determinan el tipo de estudio a realizar: el estado del conocimiento en el tema de investigación y el enfoque que el investigador pretende dar a su estudio. 1) Estudios exploratorios: se explican los estudios exploratorios y su propósito de familiarizarse con fenómenos poco investigados, obtener información sobre la posibilidad de realizar investigaciones más completas y sugerir afirmaciones verificables. 2) Estudios descriptivos: se describen los estudios descriptivos y su objetivo de especificar las propiedades importantes de personas, grupos o fenómenos mediante la medición y evaluación de diversos aspectos. 3) Estudios correlacionales: se explican los estudios correlacionales y su objetivo de medir el grado de relación entre dos o más variables en un contexto específico, analizando las correlaciones entre las variables medidas en los mismos sujetos. 4) Los estudios explicativos tienen como objetivo principal ir más allá de la descripción de conceptos o fenómenos, así como de establecer relaciones entre variables. Están dirigidos a responder las causas de los eventos físicos o sociales y a comprender en qué condiciones se producen. Estos estudios buscan explicar por qué ocurre un fenómeno y las razones detrás de la relación entre dos o más variables. Capítulo 5 “Formulación de hipótesis” Formular hipótesis. Detectar las variables. Definir conceptualmente las variables. Definir operacionalmente las variables. ¿Qué son las hipótesis? 1. Las hipótesis son guías precisas hacia el problema de investigación o fenómeno que se está estudiando. 2. Las hipótesis son explicaciones tentativas del fenómeno investigado formuladas como proposiciones. 3. Las hipótesis indican lo que se busca probar en la investigación. 4. En la vida cotidiana, también elaboramos hipótesis acerca de diversas cosas y luego las investigamos para determinar si son ciertas. 5. Las hipótesis no necesariamente son verdaderas y pueden o no ser comprobadas con hechos. 6. Las hipótesis son diferentes de las afirmaciones de hecho, ya que las afirmaciones de hecho se basan en información establecida, mientras que las hipótesis son explicaciones tentativas que aún no se han verificado. 7. Las hipótesis en la investigación científica se apoyan en conocimientos organizados y sistematizados. 8. En una investigación, puede haber una, dos o varias hipótesis, y en algunos casos, puede no haber hipótesis. Las variables: Una variable es una propiedad que puede variar y cuya variación es susceptible de medirse. Ejemplos de variables son el sexo, la motivación intrínseca hacia el trabajo, el atractivo físico, el aprendizaje de conceptos, el conocimiento de historia de la Revolución Mexicana, la religión, la agresividad verbal, la personalidad autoritaria y la exposición a una campaña de propaganda política. Las variables se aplican a un grupo de personas u objetos que pueden adquirir diversos valores en relación con la variable. La inteligencia, por ejemplo, varía entre las personas y se pueden clasificar en diferentes niveles. La ideología de la prensa también es una variable, ya que los periódicos pueden manifestar diferentes ideologías a través de su contenido. Las variables adquieren valor para la investigación científica cuando pueden ser relacionadas con otras variables, formando parte de una hipótesis o una teoría. En algunos casos, las variables se denominan "constructos" o "construcciones hipotéticas" cuando son conceptos abstractos que no pueden medirse directamente. Características principales que debe tener una hipótesis: 1. Referirse a una situación social real: La hipótesis debe estar relacionada con una situación o contexto social específico que pueda ser investigado y sometido a prueba. Debe existir una realidad en la cual la hipótesis pueda ser evaluada. 2. Términos comprensibles, precisos y concretos: Los términos o variables utilizados en la hipótesis deben ser claros, precisos y concretos. No se deben utilizar conceptos vagos o confusos, sino definiciones claras y comprensibles. 3. Relación clara y verosímil entre variables: La hipótesis debe establecer una relación clara y lógica entre las variables involucradas. Esta relación debe ser verosímil, coherente con la lógica y el conocimiento existente. 4. Observables y medibles: Los términos y la relación propuesta en la hipótesis deben tener referentes en la realidad que puedan ser observados y medidos. No se deben incluir aspectos morales o cuestiones que no puedan ser evaluadas empíricamente. 5. Relacionadas con técnicas disponibles para probarlas: La hipótesis debe estar relacionada con técnicas y herramientas de investigación disponibles para probarla. Se debe analizar si existen métodos y recursos para recolectar datos, diseñar estudios y realizar análisis estadísticos o cualitativos que permitan verificar la hipótesis. Estas características aseguran que una hipótesis sea adecuada para la investigación científica y pueda ser sometida a prueba de manera realista y efectiva. Capítulo 6 Diseño experimentales de investigación: preexperimentos, experimentos “verdaderos” y cuasiexperimentos. Un diseño de investigación se refiere al plan o estrategia concebida para responder a las preguntas de investigación y alcanzar los objetivos del estudio. Es la manera práctica y concreta de abordar y resolver las interrogantes planteadas en un contexto particular. El diseño de investigación guía al investigador en las acciones y actividades que debe llevar a cabo para recopilar datos, analizarlos y obtener conclusiones válidas. El diseño de investigación es crucial para garantizar la validez y la confiabilidad de los resultados obtenidos. Determina la forma en que se recopilarán los datos, qué técnicas y métodos se utilizarán, y cómo se analizarán los datos para responder a las preguntas de investigación y evaluar las hipótesis planteadas. Es importante destacar que existen diferentes tipos de diseños de investigación, cada uno con sus propias características y enfoques. La elección del diseño adecuado dependerá de la naturaleza de la pregunta de investigación, los objetivos del estudio y los recursos disponibles. Un diseño bien concebido aumenta las posibilidades de obtener resultados válidos y confiables. Tipos de diseño para investigación. 1. Investigación Experimental: Preexperimentos: Son diseños preliminares que exploran una relación causal entre variables, pero con limitaciones en términos de control experimental. Algunos ejemplos son el estudio de caso único y el diseño de grupos no equivalentes. Experimentos puros: Son diseños en los que se asignan aleatoriamente participantes a grupos de control y grupos de tratamiento, permitiendo establecer inferencias causales más sólidas. Algunos ejemplos son el diseño de grupos aleatorios y el diseño factorial. Cuasiexperimentos: Son diseños en los que se manipulan variables independientes, pero sin la asignación aleatoria de participantes a grupos. Esto se debe a restricciones éticas o prácticas. Algunos ejemplos son el diseño de grupos no equivalentes con medición previa y el diseño de series temporales interrumpidas. 2. Investigación No Experimental: Diseños transaccionales o transversales: Son diseños que recolectan datos en un solo punto en el tiempo, analizando las relaciones entre variables en ese momento. Algunos ejemplos son el diseño correlacional y el diseño descriptivo. Diseños longitudinales: Son diseños que recolectan datos en diferentes momentos a lo largo del tiempo, permitiendo analizar cambios y trayectorias en las variables de estudio. Algunos ejemplos son el diseño longitudinal retrospectivo y el diseño longitudinal prospectivo. Tres requisitos de un experimento para un experimento puro. El primer requisito de un experimento puro es la manipulación intencional de una o más variables independientes. El segundo requisito es medir el efecto de la variable independiente sobre la variable dependiente. El tercer requisito que todo experimento “verdadero” debe cumplir es el control o validez interna de la situación experimental. Capítulo 7 “Diseños no experimentales de investigación” La investigación no experimental se refiere a estudios en los que no se manipulan deliberadamente variables independientes. En este tipo de investigación, se observan los fenómenos tal como se presentan en su contexto natural para luego analizarlos. En contraste con la investigación experimental, no se realizan cambios intencionales en las variables independientes ni se exponen los sujetos a condiciones específicas. En la investigación no experimental, los sujetos son observados en su entorno natural, sin que se les someta a ningún estímulo o condición diseñada por el investigador. Los investigadores no construyen una situación o escenario particular, sino que se limitan a observar situaciones que ya existen y que no han sido provocadas intencionalmente. En este tipo de estudio, las variables independientes ya han ocurrido y el investigador no tiene control directo sobre ellas ni sobre sus efectos. Los diseños de investigación no experimentales pueden clasificarse en dos categorías principales según su dimensión temporal o el número de momentos en los que se recolectan los datos: transversales o transeccionales y longitudinales. 1. Diseños transversales o transeccionales: Estos diseños se centran en analizar el nivel o estado de una o varias variables en un momento específico en el tiempo. En este enfoque, se recolectan los datos una sola vez y se examina la relación entre las variables en ese punto temporal. Por ejemplo, un estudio que investiga la relación entre la edad y el nivel de satisfacción laboral en una muestra de empleados en un momento determinado sería un diseño transversal. 2. Diseños longitudinales: Estos diseños se utilizan para estudiar cómo evolucionan o cambian una o más variables a lo largo del tiempo. En este caso, se recolectan datos en múltiples momentos o puntos en el tiempo para observar las tendencias o patrones de cambio en las variables. Los diseños longitudinales pueden ser prospectivos, cuando se recolectan datos en el futuro a partir de un punto inicial, o retrospectivos, cuando se recopilan datos retrospectivamente sobre eventos pasados. Por ejemplo, un estudio que sigue a una muestra de individuos a lo largo de varios años para examinar el desarrollo de sus habilidades cognitivas sería un diseño longitudinal. Capítulo 8 ¿Cómo seleccionar una muestra? La selección de una muestra adecuada es un paso crucial en la investigación, ya que afecta la representatividad y generalización de los resultados obtenidos. Pasos a seguir para seleccionar una muestra: 1. Definir la población objetivo: Identifica claramente la población de la cual deseas obtener una muestra. La población es el grupo más amplio que deseas estudiar y del cual deseas hacer inferencias. 2. Determinar el tamaño de la muestra: Establece el tamaño de muestra necesario para obtener resultados estadísticamente confiables. Esto depende de factores como el nivel de confianza deseado, el margen de error aceptable y la variabilidad de las características que se están estudiando. 3. Elegir un método de muestreo: Hay diferentes métodos de muestreo que puedes utilizar, como el muestreo aleatorio simple, el muestreo estratificado, el muestreo por conglomerados, entre otros. Cada método tiene sus ventajas y desventajas, y la elección dependerá de la naturaleza del estudio y los recursos disponibles. 4. Aplicar el método de muestreo seleccionado: Lleva a cabo el proceso de selección de la muestra utilizando el método elegido. Esto implica seguir los procedimientos específicos para garantizar la aleatoriedad y representatividad de la muestra. 5. Considerar el sesgo y la no respuesta: Ten en cuenta posibles sesgos que podrían influir en la selección de la muestra, como el sesgo de autoselección o el sesgo de no respuesta. Trata de minimizar estos sesgos y considera su posible impacto en la validez de los resultados. 6. Evaluar la representatividad de la muestra: Una vez que hayas seleccionado la muestra, evalúa si realmente representa adecuadamente a la población objetivo. Examina las características demográficas y otras variables relevantes para asegurarte de que la muestra sea representativa. Capítulo 9 “Recolección de datos “ En la etapa de recolección de datos, se llevan a cabo varias actividades interrelacionadas. En primer lugar, se selecciona un instrumento de medición adecuado o se desarrolla uno propio para recopilar los datos necesarios. Es importante que este instrumento sea válido y confiable, ya que los resultados se basarán en él. Una vez seleccionado el instrumento, se procede a aplicarlo para obtener las observaciones y mediciones de las variables de interés en el estudio. Esto implica recopilar datos empíricos mediante cuestionarios, entrevistas, observaciones u otros métodos de recolección de datos. Posteriormente, es necesario preparar las mediciones obtenidas para que puedan ser analizadas de manera adecuada. Esta etapa, conocida como codificación de los datos, implica organizar y clasificar los datos recolectados, asignando valores numéricos a las respuestas o indicadores observados. En el contexto de las ciencias sociales, el concepto de "medir" implica el proceso de vincular conceptos abstractos con indicadores empíricos. Se busca establecer una conexión entre variables o conceptos teóricos y los datos observables obtenidos a través del instrumento de medición. El instrumento de recolección de datos desempeña un papel central en este proceso, ya que es el medio a través del cual se registran los datos observables que representan a los conceptos o variables en estudio. Es importante destacar que la medición en las ciencias sociales difiere de las ciencias físicas, ya que se trata de fenómenos abstractos y no siempre se pueden caracterizar como objetos o eventos. La definición propuesta de medición en este contexto se centra en el proceso de clasificar y, en ocasiones, cuantificar los datos disponibles en términos del concepto que el investigador tiene en mente. El objetivo es lograr una representación adecuada de los conceptos abstractos a través de los datos observables registrados en el instrumento de medición. Si la medición es efectiva y el instrumento de recolección de datos representa adecuadamente a las variables o conceptos en estudio, se considera que la investigación tiene una medición válida y confiable. Sin embargo, es importante reconocer que la medición perfecta es difícil de lograr, pero se busca acercarse lo más posible a una representación fiel de las variables a través del instrumento de medición utilizado. La confiabilidad de un instrumento de medición se refiere a la consistencia y estabilidad de los resultados obtenidos al utilizar dicho instrumento. En otras palabras, se busca determinar si el instrumento produce resultados consistentes y reproducibles en diferentes momentos y bajo diferentes condiciones. Existen varias técnicas para evaluar la confiabilidad de un instrumento. Una de las más comunes es el coeficiente de confiabilidad, que mide la consistencia interna de las respuestas o mediciones obtenidas. Otro enfoque es la prueba-reprueba, donde se administra el instrumento en dos ocasiones distintas a un mismo grupo de individuos y se compara la consistencia de las respuestas. Por otro lado, la validez se refiere al grado en que un instrumento realmente mide lo que pretende medir. Para determinar la validez de un instrumento, es necesario evaluar si las mediciones obtenidas se corresponden con el concepto teórico que se pretende medir. En otras palabras, se busca establecer si el instrumento captura de manera precisa y completa el constructo o variable en estudio. Existen diferentes tipos de validez que se pueden evaluar, como la validez de contenido, que se refiere a la adecuación de los ítems o preguntas para representar el constructo; la validez de criterio, que implica comparar las mediciones obtenidas con un criterio externo establecido; y la validez de constructo, que se centra en la relación entre el instrumento y otras variables teóricamente relacionadas. Determinar la validez y confiabilidad de un instrumento de medición es esencial para garantizar la calidad de los datos recopilados en una investigación. Esto implica llevar a cabo análisis estadísticos, revisar la literatura existente, realizar comparaciones con otros instrumentos o criterios externos y, en algunos casos, realizar ajustes o mejoras en el instrumento para aumentar su validez y confiabilidad. Capítulo 10 “Análisis de datos “ La elección de los análisis depende de varios factores, como el nivel de medición de las variables, la formulación de las hipótesis y el interés del investigador. Algunos análisis comunes incluyen: 1. Estadística descriptiva: Se utilizan técnicas como medidas de tendencia central (media, mediana, moda) y medidas de dispersión (desviación estándar, rango) para describir y resumir los datos. 2. Análisis de frecuencias: Se utiliza para analizar variables categóricas o nominales y determinar la frecuencia con la que ocurren diferentes categorías. 3. Análisis de correlación: Se examina la relación entre dos variables continuas para determinar si existe una asociación o relación entre ellas. Se utilizan coeficientes de correlación como el coeficiente de correlación de Pearson. 4. Análisis de regresión: Se utiliza para investigar la relación entre una variable dependiente y una o más variables independientes. Puede ser regresión lineal o regresión multivariable, dependiendo del número de variables independientes. 5. Análisis de varianza (ANOVA): Se utiliza para comparar las medias de tres o más grupos y determinar si existen diferencias significativas entre ellos. 6. Análisis de chi-cuadrado: Se utiliza para evaluar la asociación entre variables categóricas y determinar si las diferencias observadas son estadísticamente significativas. 7. Análisis de contenido: Se utiliza para analizar datos cualitativos, como entrevistas o documentos, identificando temas, patrones o categorías emergentes. Los principales análisis que pueden efectuarse son: 1) Puntuaciones "Z": Las puntuaciones "Z" son una medida de la posición relativa de un valor en relación con la media y la desviación estándar de un conjunto de datos. Se utilizan en la distribución normal estándar y permiten estandarizar los valores para facilitar la comparación. Una puntuación "Z" positiva indica que el valor está por encima de la media, mientras que una puntuación "Z" negativa indica que está por debajo de la media. 2) Razones y tasas: Las razones y tasas son medidas utilizadas para comparar diferentes grupos o categorías. Una razón compara dos cantidades y se expresa como una fracción o cociente entre ellas. Por ejemplo, la proporción de hombres y mujeres en una muestra. Una tasa es una razón en la que una de las cantidades está estandarizada por una unidad de tiempo o tamaño de la población. Por ejemplo, la tasa de mortalidad por cada 1000 habitantes. 3) Cálculos y razonamientos de estadística inferencial: La estadística inferencial se utiliza para hacer inferencias y generalizaciones sobre una población basándose en una muestra. Involucra cálculos y razonamientos que permiten estimar parámetros desconocidos, realizar pruebas de hipótesis y obtener intervalos de confianza. Estos cálculos y razonamientos se basan en principios y técnicas estadísticas, como la distribución de probabilidad, la teoría del muestreo y los estimadores. 4) Pruebas paramétricas: Las pruebas paramétricas son técnicas utilizadas cuando se cumplen ciertas suposiciones sobre la distribución de los datos, como la normalidad y la homogeneidad de las varianzas. Estas pruebas incluyen la prueba t de Student, el análisis de varianza (ANOVA), la regresión lineal, entre otros. Estas pruebas permiten hacer inferencias sobre los parámetros poblacionales basándose en las características de la muestra. 5) Pruebas no paramétricas: Las pruebas no paramétricas son técnicas utilizadas cuando no se cumplen las suposiciones de normalidad y homogeneidad de varianzas en los datos. Estas pruebas no requieren una distribución específica de los datos y se basan en rangos, medianas o diferencias de rangos. Algunos ejemplos de pruebas no paramétricas incluyen la prueba de Wilcoxon, la prueba de Kruskal-Wallis y la prueba de MannWhitney. 6) Análisis multivariados: El análisis multivariado es una rama de la estadística que se ocupa del análisis simultáneo de múltiples variables. Se utiliza para comprender las relaciones complejas entre variables y para identificar patrones, tendencias o asociaciones en conjuntos de datos multidimensionales. Algunas técnicas de análisis multivariado incluyen el análisis de componentes principales, el análisis factorial, el análisis de conglomerados y el análisis de regresión múltiple. Estas técnicas permiten explorar y explicar la variabilidad conjunta de las variables estudiadas. Capítulo 11 “Elaboración de un reporte de investigación” Elaborar un reporte de investigación implica seguir una estructura y organizar la información de manera clara y concisa. Aquí hay una guía general sobre cómo elaborar un reporte de investigación: I. Portada: Incluye el título del reporte, el nombre del autor o autores, la institución a la que pertenecen y la fecha. II. Resumen o abstract: Es una breve descripción del estudio que resume los objetivos, métodos, resultados y conclusiones principales. Suele tener una extensión de 100 a 250 palabras. III. Introducción: Presenta el contexto y la relevancia del tema de investigación, plantea los objetivos del estudio, y proporciona una breve revisión de la literatura existente sobre el tema. IV. Marco teórico o revisión de la literatura: Aquí se desarrolla con más detalle la revisión de la literatura relevante, incluyendo estudios previos y teorías relacionadas con el tema de investigación. V. Metodología: Describe el diseño de investigación utilizado, la muestra y los participantes, los instrumentos de recolección de datos, los procedimientos seguidos y los análisis estadísticos utilizados. Debe ser lo suficientemente detallada para que otros puedan replicar el estudio. VI. Resultados: Presenta los hallazgos obtenidos durante el análisis de los datos. Esto puede incluir tablas, gráficos u otros medios visuales para representar los resultados de manera clara y comprensible. VII. Discusión: Se interpretan los resultados y se relacionan con la literatura existente. Se discuten las implicaciones y limitaciones del estudio, así como las recomendaciones para futuras investigaciones. VIII. Conclusiones: Se resumen los hallazgos principales del estudio y se responden a los objetivos planteados inicialmente. Se destacan las contribuciones y las implicaciones prácticas del estudio. IX. Referencias: Se incluye una lista completa de todas las fuentes citadas en el reporte, siguiendo un formato de referencia bibliográfica adecuado (como APA, MLA, etc.). X. Anexos: En esta sección se pueden adjuntar los instrumentos de recolección de datos, tablas de datos adicionales u otros materiales relevantes que apoyen el reporte. Es importante tener en cuenta las pautas y requisitos específicos establecidos por la institución o revista científica donde se pretende publicar el reporte de investigación. Además, es recomendable revisar y editar el reporte cuidadosamente antes de finalizarlo, para asegurarse de que esté bien estructurado, coherente y libre de errores gramaticales o de estilo.
