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Diseño de Investigación: Conceptos, Tipos y Estrategias para la Investigación Educativa, Resúmenes de Investigación Cualitativa

Instituto de Educación Superior Thomas JeffersonInvestigación Cualitativa
Prof. Juan Ríos Tupayachi

Este documento proporciona una introducción completa al diseño de investigación, explorando conceptos clave, tipos de diseños (cuantitativos, cualitativos y mixtos), estrategias específicas como estudios longitudinales y transversales, y la importancia del análisis y registro de datos. Se incluyen ejemplos de tesis y autores relevantes para cada tipo de diseño, lo que lo convierte en un recurso valioso para estudiantes de educación y profesionales que buscan comprender los fundamentos de la investigación científica.

Tipo: Resúmenes

2023/2024

Subido el 27/03/2025

lesly-verde-gomez
lesly-verde-gomez 🇵🇪

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Concepto y Relevancia del Diseño de Investigación
1.1 Definición
El diseño de investigación es el marco metodológico que organiza las actividades
necesarias para responder a una pregunta o hipótesis planteada. Según Creswell
(2014), un diseño bien estructurado sirve como "plano arquitectónico" para garantizar
la coherencia y la validez del estudio.
1.2 Importancia
Un diseño de investigación efectivo permite:
Maximizar la validez interna y externa de los resultados.
Reducir sesgos y errores sistemáticos.
Facilitar la replicación del estudio en otros contextos.
1.3 Elementos Fundamentales
Un diseño de investigación comprende los siguientes componentes básicos:
1. Definición del problema: Delimitar el objetivo y las preguntas de
investigación.
2. Marco teórico: Sustentar el estudio en teorías relevantes.
3. Métodos de recolección y análisis de datos: Definir herramientas
cuantitativas, cualitativas o mixtas.
4. Selección de la muestra: Establecer criterios para elegir participantes o
casos.
Capítulo 2: Tipos de Diseños de Investigación
2.1 Investigación Cuantitativa
Enfocada en medir fenómenos mediante datos numéricos, busca relaciones causales
y patrones generalizables. Ejemplos:
Diseño experimental: Manipulación controlada de variables.
Diseño no experimental: Observación sin manipulación (e.g., estudios
correlacionales).
2.2 Investigación Cualitativa
Explora fenómenos en profundidad, enfatizando significados y experiencias subjetivas.
Ejemplos:
Estudios etnográficos: Observación prolongada de grupos o culturas.
Análisis fenomenológico: Comprensión de experiencias vividas.
2.3 Diseños Mixtos
Combinan métodos cuantitativos y cualitativos para abordar preguntas de
investigación desde múltiples perspectivas.
Capítulo 3: Estrategias de Diseño de Investigación
Estrategias Generales
Exploratoria
Concepto: Diseñada para investigar áreas poco conocidas, generando ideas,
conceptos o hipótesis iniciales que guíen estudios futuros.
Características:
Flexible y adaptable.
Uso de métodos cualitativos como entrevistas abiertas, grupos focales o
análisis documental.
No se buscan conclusiones definitivas, sino identificar tendencias o
problemáticas.
Pasos para realizarla:
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¡Descarga Diseño de Investigación: Conceptos, Tipos y Estrategias para la Investigación Educativa y más Resúmenes en PDF de Investigación Cualitativa solo en Docsity!

Concepto y Relevancia del Diseño de Investigación 1.1 Definición El diseño de investigación es el marco metodológico que organiza las actividades necesarias para responder a una pregunta o hipótesis planteada. Según Creswell (2014), un diseño bien estructurado sirve como "plano arquitectónico" para garantizar la coherencia y la validez del estudio. 1.2 Importancia Un diseño de investigación efectivo permite:  Maximizar la validez interna y externa de los resultados.  Reducir sesgos y errores sistemáticos.  Facilitar la replicación del estudio en otros contextos. 1.3 Elementos Fundamentales Un diseño de investigación comprende los siguientes componentes básicos:

  1. Definición del problema : Delimitar el objetivo y las preguntas de investigación.
  2. Marco teórico : Sustentar el estudio en teorías relevantes.
  3. Métodos de recolección y análisis de datos : Definir herramientas cuantitativas, cualitativas o mixtas.
  4. Selección de la muestra : Establecer criterios para elegir participantes o casos. Capítulo 2: Tipos de Diseños de Investigación 2.1 Investigación Cuantitativa Enfocada en medir fenómenos mediante datos numéricos, busca relaciones causales y patrones generalizables. Ejemplos:  Diseño experimental : Manipulación controlada de variables.  Diseño no experimental : Observación sin manipulación (e.g., estudios correlacionales). 2.2 Investigación Cualitativa Explora fenómenos en profundidad, enfatizando significados y experiencias subjetivas. Ejemplos:  Estudios etnográficos : Observación prolongada de grupos o culturas.  Análisis fenomenológico : Comprensión de experiencias vividas. 2.3 Diseños Mixtos Combinan métodos cuantitativos y cualitativos para abordar preguntas de investigación desde múltiples perspectivas. Capítulo 3: Estrategias de Diseño de Investigación Estrategias Generales Exploratoria Concepto : Diseñada para investigar áreas poco conocidas, generando ideas, conceptos o hipótesis iniciales que guíen estudios futuros. Características :  Flexible y adaptable.  Uso de métodos cualitativos como entrevistas abiertas, grupos focales o análisis documental.  No se buscan conclusiones definitivas, sino identificar tendencias o problemáticas. Pasos para realizarla :
  1. Identificar el problema de investigación.
  2. Recolectar información inicial de fuentes secundarias (literatura existente).
  3. Diseñar instrumentos cualitativos (entrevistas, observación).
  4. Analizar los datos y proponer hipótesis preliminares. Campo de aplicación : Innovación pedagógica, educación intercultural, tecnología emergente en el aula. Ejemplo de tesis : "Exploración de las percepciones de docentes sobre el uso de inteligencia artificial en el aula para personalizar la enseñanza" Autor relevante : Stebbins (2001) en Exploratory Research in the Social Sciences. Descriptiva Concepto : Busca detallar las características de fenómenos educativos, describiendo "cómo son" o "cómo se presentan" en un contexto específico. Características :  Metodología estructurada.  Uso de herramientas cuantitativas (encuestas, estadísticas) o cualitativas (observación).  No analiza causas, sino características. Pasos para realizarla :
  5. Definir las variables de estudio.
  6. Diseñar instrumentos para recolección de datos (encuestas, fichas de observación).
  7. Aplicar los instrumentos a la muestra.
  8. Analizar y presentar los datos mediante gráficos o tablas. Campo de aplicación : Caracterización de estudiantes, análisis de necesidades educativas, evaluación de recursos tecnológicos. Ejemplo de tesis : "Descripción de los estilos de aprendizaje predominantes en estudiantes de secundaria en Quito" Autor relevante : Burns & Grove (2010) en Understanding Nursing Research. Explicativa Concepto : Busca analizar relaciones de causa y efecto entre variables, explicando cómo y por qué se producen ciertos fenómenos educativos. Características :  Uso de métodos experimentales o cuasi-experimentales.  Implica control riguroso de variables externas.  Permite validar hipótesis específicas. Pasos para realizarla :
  9. Plantear una hipótesis causal.
  10. Diseñar un experimento o cuasi-experimento.
  11. Recolectar datos antes y después de la intervención.
  12. Analizar los resultados y validar las hipótesis. Campo de aplicación : Eficacia de metodologías pedagógicas, impacto de intervenciones tecnológicas, evaluación de políticas educativas.

Concepto : Investigación profunda y contextualizada de un caso específico, como una escuela o programa educativo. Características :  Uso de múltiples fuentes de datos (entrevistas, documentos, observación).  Busca comprensión integral más que generalización.  Ideal para fenómenos únicos o complejos. Pasos para realizarla :

  1. Seleccionar el caso a estudiar.
  2. Diseñar las herramientas de recolección de datos.
  3. Recopilar información desde diferentes perspectivas.
  4. Analizar e interpretar los datos para obtener conclusiones detalladas. Campo de aplicación : Innovaciones educativas, análisis de programas escolares, prácticas pedagógicas. Ejemplo de tesis : "Impacto de un programa de aprendizaje basado en proyectos en una escuela rural de Ecuador" Autor relevante : Yin (2018) en Case Study Research and Applications. Investigación-Acción Concepto : Combina investigación con acción práctica para resolver problemas educativos específicos mediante un proceso colaborativo. Características :  Ciclo iterativo (planificación, acción, observación, reflexión).  Participación activa de la comunidad involucrada.  Genera cambios prácticos mientras produce conocimiento. Pasos para realizarla :
  5. Identificar el problema en colaboración con los participantes.
  6. Diseñar e implementar una intervención.
  7. Observar y registrar los resultados.
  8. Reflexionar sobre los resultados y ajustar la intervención. Campo de aplicación : Innovación pedagógica, desarrollo comunitario, mejora de prácticas docentes. Ejemplo de tesis : "Diseño e implementación de estrategias colaborativas para mejorar la inclusión educativa en estudiantes con discapacidad en un colegio urbano" Autor relevante : Kurt Lewin (1946), pionero de la investigación-acción. Capítulo 4: Elaboración de un Diseño de Investigación 4.1 Proceso de Diseño
  9. Identificación del problema : ¿Qué se desea investigar?
  10. Revisión bibliográfica : ¿Qué se conoce sobre el tema?
  11. Selección del enfoque : ¿Cuantitativo, cualitativo o mixto?
  12. Formulación de hipótesis o preguntas.
  13. Definición de métodos : ¿Qué instrumentos y técnicas se utilizarán? Análisis y Registro de Datos en la Investigación Científica Introducción:

La investigación científica se basa en la recolección, análisis e interpretación de datos para generar nuevo conocimiento. El proceso de análisis y registro de datos es fundamental para garantizar la validez, confiabilidad y replicabilidad de los hallazgos. Esta monografía explorará los diferentes métodos de análisis y registro de datos utilizados en la investigación científica, destacando su importancia en la construcción de conocimiento sólido y confiable.

1. Recopilación de Datos: La primera etapa del proceso de investigación científica consiste en la recolección de datos relevantes para la pregunta de investigación. Existen diversos métodos de recolección de datos, cada uno con sus ventajas y limitaciones:  Observación: Consiste en observar y registrar sistemáticamente el comportamiento o fenómenos de interés. Puede ser estructurada (con un protocolo predefinido) o no estructurada (más flexible).  Encuestas: Permiten obtener información de una muestra de individuos a través de cuestionarios. Pueden ser encuestas por correo, telefónicas, online o presenciales.  Entrevistas: Entrevistas individuales o grupales que permiten obtener información cualitativa y detallada sobre las perspectivas y experiencias de los participantes.  Experimentos: Se utilizan para probar hipótesis y establecer relaciones causales entre variables. Implican la manipulación de variables independientes y la medición de sus efectos en las variables dependientes.  Análisis de documentos: Recopilación y análisis de datos existentes, como documentos históricos, informes, registros o textos. 2. Análisis de Datos: Una vez recolectados los datos, es necesario analizarlos para obtener información significativa. Los métodos de análisis de datos se pueden clasificar en dos categorías principales:  Análisis cuantitativo: Se basa en la utilización de métodos estadísticos para analizar datos numéricos. Permite identificar patrones, tendencias y relaciones entre variables.  Análisis cualitativo: Se enfoca en la interpretación de datos textuales, como entrevistas, observaciones o documentos. Busca comprender las perspectivas, significados y experiencias de los participantes. 3. Registro de Datos: El registro de datos es crucial para garantizar la precisión, integridad y trazabilidad de la información. Se deben seguir prácticas estrictas para asegurar la calidad de los datos:  Estandarización: Utilizar formatos y protocolos uniformes para registrar los datos.

2. Importancia de los Datos en la Indagación Científica:Fundamentan las hipótesis: Los datos sirven para probar o refutar hipótesis, que son afirmaciones que se buscan comprobar o descartar.  Generan conocimiento nuevo: El análisis de datos puede revelar patrones, tendencias y relaciones que no se habían detectado antes, generando nuevo conocimiento científico.  Permiten la replicabilidad: Un registro completo de los datos permite a otros investigadores replicar el estudio y verificar los resultados, lo que aumenta la confiabilidad del conocimiento científico.  Facilitan la toma de decisiones informadas: Los datos analizados proporcionan información valiosa para la toma de decisiones en diferentes ámbitos, como la salud, la educación, la política o la industria. 3. Tipos de Datos en la Indagación Científica: 3.1. Datos Cuantitativos:  Se expresan en números y se pueden medir objetivamente.  Se recolectan a través de instrumentos de medición, encuestas, experimentos, etc.  Permiten realizar análisis estadísticos para identificar patrones y relaciones. 3.2. Datos Cualitativos:  Se expresan en palabras, imágenes, sonidos o videos y describen cualidades o características.  Se recolectan a través de entrevistas, observaciones, análisis de documentos, etc.  Permiten comprender las perspectivas, significados y experiencias de los participantes. 3.3. Datos Mixtos:  Combinan datos cuantitativos y cualitativos para obtener una visión más completa del fenómeno estudiado.  Permiten integrar diferentes perspectivas y generar conclusiones más robustas. 4. Características de los Datos de Calidad:Precisión: Los datos deben ser exactos y reflejar la realidad con fidelidad.  Completitud: Se debe recolectar toda la información relevante para la pregunta de investigación.  Consistencia: Los datos deben ser coherentes entre sí y no presentar contradicciones.

Validez: Los datos deben medir lo que se pretende medir y ser relevantes para la pregunta de investigación.  Fiabilidad: Los datos deben ser consistentes en el tiempo y replicables en diferentes momentos y contextos.

5. Métodos de Análisis de Datos:Análisis Cuantitativo: Se basa en la utilización de métodos estadísticos para analizar datos numéricos.  Análisis Cualitativo: Se enfoca en la interpretación de datos textuales, como entrevistas, observaciones o documentos.  Análisis Mixto: Combina métodos cuantitativos y cualitativos para obtener una visión más completa de los datos. 6. Ética en el Manejo de Datos:Consentimiento informado: Obtener el consentimiento de los participantes para el uso de sus datos.  Confidencialidad: Proteger la privacidad de los participantes y mantener la confidencialidad de sus datos.  Integridad: Registrar y analizar los datos de manera honesta y transparente.  Replicabilidad: Documentar el proceso de análisis para que otros investigadores puedan replicar los resultados. 7. Implicaciones para la Indagación Científica:  La calidad de los datos es fundamental para la validez y confiabilidad de las conclusiones de la investigación.  El análisis de datos permite generar nuevo conocimiento y avanzar en la comprensión de los fenómenos estudiados.  La ética en el manejo de datos es esencial para garantizar la integridad y la confianza en la investigación científica.