Metodología de la investigación

En la fase de planteamiento del problema de investigación, ubica el tema de estudio dentro de un marco de referencia (contexto amplio de conocimientos): Planteamiento. Delimitación. Justificación. Formulación.

En la fase de planteamiento del problema de investigación, especifica en términos concretos los aspectos que abordará la investigación: varables, espacio, tiempo, circunstancias... Planteamiento. Delimitación. Justificación. Formulación.

En la fase de planteamiento del problema de investigación, describe qué motiva la investigación, por qué es relevante, sus aplicaciones sociales, su factibilidad... Planteamiento. Delimitación. Justificación. Formulación.

En la fase de planteamiento del problema de investigación, concluye con el enunciado del objetivo (pregunta de investigación o hipótesis) de la investigación, que debe ser claro, preciso y concreto. Ello define cuál es exactamente el problema a resolver: Planteamiento. Delimitación. Justificación. Formulación.

Establece la posible relación entre dos o más variables de forma general y abstracta. Ej.: “el rendimiento académico está relacionado con la procedencia geográfica de la familia del alumno”: Hipótesis conceptual. Hipótesis operativa. Hipótesis estadística.

Describe las operaciones que hemos de realizar para manipular o medir cada una de las variables implicadas. Ej.: “Los alumnos 1o de la ESO procedentes de familias inmigrantes tendrán una nota en matemáticas distinta de la que sacan los alumnos que proceden de familias autóctonas”: Hipótesis conceptual. Hipótesis operativa. Hipótesis estadística.

Dos hipótesis complementarias planteadas en términos matemáticos que puedan verificarse empíricamente con datos, Hipótesis Nula (H0) e Hipótesis Alternativa (H1). Ej.: H0: μa=μb H1: μa≠μb: Hipótesis conceptual. Hipótesis operativa. Hipótesis estadística.

Escala de medida en que los números asignados a cada característica se comportan como etiquetas. No se pueden obtener estadísticos descriptivos, sólo tablas de frecuencias. Las categorías deben ser excluyentes y exhaustivas: Escala nominal. Escala ordinal. Escala de intervalo. Escala de razón.

Escala de medida que define categorías y establece un orden entre ellas: Escala nominal. Escala ordinal. Escala de intervalo. Escala de razón.

Escala de medida que incluye todas las variables numéricas o cuantitativas, donde no existe el cero absoluto: Escala nominal. Escala ordinal. Escala de intervalo. Escala de razón.

Escala de medida que incluye todas las variables numéricas o cuantitativas, donde existe el cero absoluto: Escala nominal. Escala ordinal. Escala de intervalo. Escala de razón.

Permiten identificar categorías mutuamente excluyentes: Variables nominales. Variables ordinales. Variables métricas. Variables continuas. Variables discretas. Variables dicotómicas.

Permite representar categorías, pero en este caso los números asignados a cada una guardan una relación de orden: Variables nominales. Variables ordinales. Variables métricas. Variables continuas. Variables discretas. Variables dicotómicas.

Medidas numéricas: Variables nominales. Variables ordinales. Variables métricas. Variables continuas. Variables discretas. Variables dicotómicas.

Variable cuantitativa que por naturaleza pueden adoptar cualquier valor numérico a lo largo de la escala real: Variables nominales. Variables ordinales. Variables métricas. Variables continuas. Variables discretas. Variables dicotómicas.

Variable cualitativa o cuantitativa que sólo puede adoptar valores enteros: Variables nominales. Variables ordinales. Variables métricas. Variables continuas. Variables discretas. Variables dicotómicas.

Variable discreta que únicamente puede adoptar dos valores: Variables nominales. Variables ordinales. Variables métricas. Variables continuas. Variables discretas. Variables dicotómicas.

Establecen las diferentes condiciones experimentales a las que exponemos a los objetos, o las características en las que difieren. Son utilizadas para explicar o predecir otras variables: Variables independientes. Variables dependientes. Variables extrañas. Variables mediadoras. Variables moderadoras.

Variables cuyo comportamiento se pretende explicar o predecir en función de una o más variables independientes: Variables independientes. Variables dependientes. Variables extrañas. Variables mediadoras. Variables moderadoras.

Variables que deben ser controladas (mantenerlas constantes a través de las distintas condiciones experimentales): Variables independientes. Variables dependientes. Variables extrañas. Variables mediadoras. Variables moderadoras.

Variables explicativas sobre los mecanismos del cambio: Variables independientes. Variables dependientes. Variables extrañas. Variables mediadoras. Variables moderadoras.

Variables que moderan la eficacia de una intervención: Variables independientes. Variables dependientes. Variables extrañas. Variables mediadoras. Variables moderadoras.

Especifican la relación entre dos o más variables. “La inteligencia está relacionada con la memoria”: Correlación. Comparación. Causales.

Especifican la comparación entre grupos para una o más variables. “Los adolescentes le atribuyen más importancia que las adolescentes al ejercicio físico” “La ansiedad en los jóvenes alcohólicos será elevada que en los jóvenes no alcohólicos”: Correlación. Comparación. Causales.

Se establecen causas (variables independientes) y efectos (variables dependientes). Relación de causa- efecto. “La desintegración familiar de los padres provoca baja autoestima en los hijos”: Correlación. Comparación. Causales.