CUANTI I

Evidencia, coherencia y ética en investigación cuantitativa. .

La evidencia cuantitativa se construye a partir de tres pilares fundamentales que se articulan de manera coherente: Variables. Medición. Contraste empírico.

La calidad de una variable como evidencia depende de cuatro factores clave: Justificación teórica. Precisión definitoria. Nivel de medición. Procedimiento de codificación.

Niveles de medición: la taxonomía de Stevens (1946). Nominal. Ordinal. Intervalo. Razón.

Tipos de confiabilidad. Consistencia interna (alfa de Cronbach). Fiabilidad test-retest. Concordancia entre evaluadores.

Tipos de validez. Validez de contenido. Validez de constructo. Validez de criterio.

Tipos de pregunta cuantitativa. Descriptiva. De asociación. De diferencia. De predicción.

Indicadores clave para la interpretación de resultados en investigación cuantitativa. p < 0.05. Tamaño del efecto (d, r, η²). Intervalo de confianza (IC 95%). Poder estadístico (1−β).

Tres elementos inseparables del consentimiento informado: Información. Comprensión. Voluntariedad.

La confidencialidad y anonimización deben protegerse en mútiples niveles: Recolección. Almacenamiento. Análisis. Difusión.

Una según corresponda. Hipótesis. Valor p.

Coherencia en el diseño: variables, niveles de medición, pregunta e hipótesis. .

Matriz de variables y coherencia metodológica. Variables y operacionalización. Pregunta e hipótesis. Estructura de la matriz. Coherencia diseño-pregunta. Plan analítico.

Niveles de medición. Nominal. Ordinal. Intervalo. Razón.

Tipos de variables. Dependiente (VD). Independiente (VI). Control/Covariable. Mediadora. Moderadora.

Diseños de investigación. Transversal. Longitudinal. Experimental.

Componentes del plan analítico. Variables involucradas. Técnica estadística. Supuestos y diagnósticos. Criterios de decisión. Datos faltantes y sensibilidad. Análisis de sensibilidad.

Selección de técnicas estadísticas. Naturaleza de la pregunta. Nivel de medición nominal. Nivel de medición ordinal. Nivel de medición continuo. Número de variables. Diseño con medidas repetidas. Diseño con anidamiento.

Muestreo, Instrumentos, Campo y Ética en la Generación de Datos. .

Tipos de población. Población objetivo. Población accesible.

Criterios de selección. Criterios de inclusión. Criterios de exclusión. Equilibrio necesario.

Tipos de sesgo. Sesgo de cobertura. Sesgo de no respuesta. Sesgo de autoselección. Sesgo de supervivencia.

Muestreo probabilístico. Aleatorio simple. Estratificado. Conglomerados. Sistemático.

Muestreo no probabilístico. Conveniencia. Intencional. Cuotas. Bola de nieve.

Poder estadístico. Poder a priori. Poder a posteriori.

Calidad de instrumentos. Evidencia de validez. Evidencia de confiabilidad. Adecuación poblacional. Carga y disponibilidad.

Construcción de escalas (ítems). Número de opciones. Etiquetado. Direccionalidad y claridad.

Consentimiento informado. Formato. Contenido esencial. Proceso. Documentación.

Anonimización de datos. Eliminación de identificadores. Codificación de participantes. Agregación de variables.

Seguridad de datos. Almacenamiento físico. Almacenamiento digital. Retención y destrucción. Compartir datos.

Principios de calidad del estudio. Validez externa. Rigor en la medición. Protección de participantes. Diseño integrado.

Preparación de la Base de Datos. .

Diccionario de variables (estructura). Nombre y etiqueta. Definición operacional. Tipo y valores válidos. Códigos de faltantes, fuente y notas.

Funciones del diccionario de variables. Documentación. Interpretación. Análisis apropiado. Reproducibilidad y detección de errores.

Patrones de datos faltantes. MCAR (Missing Completely At Random). MAR (Missing At Random). MNAR (Missing Not At Random).

Estrategias para datos faltantes. Eliminación por lista (listwise). Eliminación por pares (pairwise). Imputación simple. Imputación múltiple.

Recodificación de ítems invertidos. Fórmula de inversión. Verificación. Documentación. Categorización de continuas. Variables dummy. Transformaciones matemáticas.

Valores atípicos (outliers). Detección univariada. Detección multivariada. Decisión y manejo.

Formatos de la bitácora. Documento de texto. Comentarios en sintaxis. Control de versiones. Combinación óptima.

Principios rectored de la preparación de datos. Rigor. Pragmatismo. Transparencia. Iteración.

Flujo de preparación de datos. Diccionario. Limpieza. Recodificación. Bitácora.