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Description
Mind Map by Detalles De Ensueño, updated 2 months ago
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Created by Detalles De Ensueño
2 months ago
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Técnicas Cuantitativas y Cualitativas
- Técnicas Cuantitativas
- as técnicas cuantitativas son métodos de investigación que se centran en la
recolección y análisis de datos numéricos. Estas técnicas son fundamentales
para probar hipótesis y establecer relaciones entre variables, permitiendo a los
investigadores obtener resultados generalizables y precisos. A continuación, se
detallan las características, tipos y métodos de recolección asociados con la
investigación cuantitativa.
- Objetividad:
- Utilizan herramientas estandarizadas
que minimizan el sesgo en la
recolección de datos.
- Utilizan herramientas estandarizadas
que minimizan el sesgo en la
recolección de datos.
- Medición:
- Se enfocan en cuantificar fenómenos, permitiendo la
comparación y el análisis estadístico.
- Se enfocan en cuantificar fenómenos, permitiendo la
comparación y el análisis estadístico.
- Generalización:
- Los resultados obtenidos pueden
extrapolarse a una población más amplia
si la muestra es representativa.
- Los resultados obtenidos pueden
extrapolarse a una población más amplia
si la muestra es representativa.
- Replicabilidad
- os métodos son estructurados
y pueden ser replicados en
diferentes estudios.
- os métodos son estructurados
y pueden ser replicados en
diferentes estudios.
- Objetividad:
- as técnicas cuantitativas son métodos de investigación que se centran en la
recolección y análisis de datos numéricos. Estas técnicas son fundamentales
para probar hipótesis y establecer relaciones entre variables, permitiendo a los
investigadores obtener resultados generalizables y precisos. A continuación, se
detallan las características, tipos y métodos de recolección asociados con la
investigación cuantitativa.
- Técnicas Cualitativas
- Las técnicas cualitativas son métodos de investigación que se centran en comprender
fenómenos sociales y humanos a través de la recolección de datos no numéricos.
Estas técnicas permiten explorar las experiencias, percepciones y significados que las
personas atribuyen a sus realidades. A continuación, se desarrollan las características,
tipos y métodos asociados con la investigación cualitativa
- Enfoque Interpretativo
- Se centra en el significado que los
individuos otorgan a sus experiencias y
en cómo construyen su realidad social.
- Se centra en el significado que los
individuos otorgan a sus experiencias y
en cómo construyen su realidad social.
- Flexibilidad:
- Permite adaptarse a nuevas preguntas y
temas emergentes durante el proceso de
investigación.
- Permite adaptarse a nuevas preguntas y
temas emergentes durante el proceso de
investigación.
- Profundidad:
- Busca una comprensión profunda de los contextos y
significados, más que una simple descripción superficial.
- Busca una comprensión profunda de los contextos y
significados, más que una simple descripción superficial.
- Contextualización
- Considera el contexto
social, cultural y temporal
en el que se produce la
información.
- Considera el contexto
social, cultural y temporal
en el que se produce la
información.
- Enfoque Interpretativo
- Las técnicas cualitativas son métodos de investigación que se centran en comprender
fenómenos sociales y humanos a través de la recolección de datos no numéricos.
Estas técnicas permiten explorar las experiencias, percepciones y significados que las
personas atribuyen a sus realidades. A continuación, se desarrollan las características,
tipos y métodos asociados con la investigación cualitativa
- Muestreo Probabilístico
- El muestreo probabilístico es un método de selección que asegura que todos los
miembros de una población tengan la misma oportunidad de ser elegidos para formar
parte de una muestra. Este enfoque es fundamental para garantizar la
representatividad y minimizar el sesgo en la investigación.
- Muestreo Aleatorio Simple
- Cada miembro de la población tiene la misma probabilidad de ser seleccionado. Se
puede realizar mediante sorteo o utilizando software de generación de números
aleatorios
- Cada miembro de la población tiene la misma probabilidad de ser seleccionado. Se
puede realizar mediante sorteo o utilizando software de generación de números
aleatorios
- Muestreo Sistemático
- Se selecciona un punto de partida aleatorio y luego se eligen individuos a intervalos
regulares. Por ejemplo, si se necesita una muestra de 100 personas de una población
de 1,000, se podría seleccionar cada décima persona después de elegir un número al
azar entre 1 y 10
- Se selecciona un punto de partida aleatorio y luego se eligen individuos a intervalos
regulares. Por ejemplo, si se necesita una muestra de 100 personas de una población
de 1,000, se podría seleccionar cada décima persona después de elegir un número al
azar entre 1 y 10
- Muestreo Estratificado
- La población se divide en grupos (estratos) que comparten características similares
(como edad o género). Luego, se realiza un muestreo aleatorio dentro de cada estrato
para asegurar que todos estén representados adecuadamente
- La población se divide en grupos (estratos) que comparten características similares
(como edad o género). Luego, se realiza un muestreo aleatorio dentro de cada estrato
para asegurar que todos estén representados adecuadamente
- Muestreo por Conglomerados:
- En este método, se seleccionan grupos enteros (conglomerados) al azar en lugar de
individuos. Es útil cuando la población está dispersa geográficamente
- En este método, se seleccionan grupos enteros (conglomerados) al azar en lugar de
individuos. Es útil cuando la población está dispersa geográficamente
- Muestreo Aleatorio Simple
- El muestreo probabilístico es un método de selección que asegura que todos los
miembros de una población tengan la misma oportunidad de ser elegidos para formar
parte de una muestra. Este enfoque es fundamental para garantizar la
representatividad y minimizar el sesgo en la investigación.
- Muestreo No Probabilístico
- El muestreo no probabilístico es una técnica de selección de muestras donde los
elementos no son elegidos al azar, lo que significa que no todos los miembros de la
población tienen la misma probabilidad de ser seleccionados. Este método se utiliza
comúnmente en situaciones donde las limitaciones de tiempo, costo o accesibilidad
hacen que el muestreo probabilístico sea impracticable
- Muestreo por Cuotas
- La población se divide en grupos (estratos) y se seleccionan individuos de
cada grupo hasta alcanzar un número predeterminado. Este método busca
cumplir ciertas características demográficas
- La población se divide en grupos (estratos) y se seleccionan individuos de
cada grupo hasta alcanzar un número predeterminado. Este método busca
cumplir ciertas características demográficas
- Muestreo por Conveniencia:
- Se seleccionan individuos que son fáciles de acceder o
reclutar. Por ejemplo, encuestar a estudiantes en una
universidad donde trabaja el investigador
- Se seleccionan individuos que son fáciles de acceder o
reclutar. Por ejemplo, encuestar a estudiantes en una
universidad donde trabaja el investigador
- Muestreo de Bola de Nieve:
- Utilizado para poblaciones difíciles de acceder, donde los
participantes iniciales refieren a otros individuos. Es común en
estudios sobre grupos minoritarios o secretos
- Utilizado para poblaciones difíciles de acceder, donde los
participantes iniciales refieren a otros individuos. Es común en
estudios sobre grupos minoritarios o secretos
- Muestreo
Discrecional (o por
Juicio)
- El investigador selecciona a los participantes basándose en su conocimiento y criterio
personal sobre quiénes serían los más adecuados para el estudio
- El investigador selecciona a los participantes basándose en su conocimiento y criterio
personal sobre quiénes serían los más adecuados para el estudio
- Muestreo por Cuotas
- El muestreo no probabilístico es una técnica de selección de muestras donde los
elementos no son elegidos al azar, lo que significa que no todos los miembros de la
población tienen la misma probabilidad de ser seleccionados. Este método se utiliza
comúnmente en situaciones donde las limitaciones de tiempo, costo o accesibilidad
hacen que el muestreo probabilístico sea impracticable
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