Informacion referente a El diseño de investigación

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INTRODUCCIÓN
 El diseño de investigación es un componente esencial en cualquier estudio, desempeñando un papel fundamental en la calidad y validez de los resultados obtenidos. En particular, en la investigación cualitativa, se busca una comprensión profunda y contextual de los fenómenos estudiados. Este proceso implica la cuidadosa selección de participantes, la recolección y análisis de datos, y la interpretación de resultados. La elección del diseño no solo impacta la efectividad del estudio, sino que también influye en la garantía de validez y confiabilidad de los hallazgos. En este contexto, la investigación se convierte en un proceso meticuloso que requiere reflexión y consideración cuidadosa de diversos elementos para lograr resultados significativos.
Objetivo II.4
 El diseño de investigación es una parte crucial del proceso investigativo que implica planificar y estructurar cómo se llevará a cabo un estudio. En el contexto de la investigación cualitativa, se centra en comprender y explorar fenómenos desde una perspectiva más subjetiva y contextual. 
 Los elementos clave del diseño cualitativo incluyen la selección cuidadosa de participantes, la recopilación y análisis de datos, así como la interpretación de resultados. La función primordial del diseño de investigación es asegurar la validez y confiabilidad de los hallazgos.
 En términos de diseño, se distingue entre investigaciones experimentales, que aplican intervenciones controladas, y no experimentales, que simplemente observan o describen fenómenos. El diseño cuasiexperimental, por otro lado, fusiona aspectos de ambas categorías y se emplea cuando no es factible asignar participantes de manera aleatoria a diferentes condiciones.
 En resumen, el diseño de investigación, especialmente en la investigación cualitativa, es una etapa crítica que influye en la calidad y la validez de los resultados. La elección del diseño debe alinearse con los objetivos de la investigación y la naturaleza de los fenómenos que se exploran.
Objetivo II.5
 Población y Muestra: En palabras de Johnson y Smith (2018), la población constituye la totalidad de casos que poseen la cualidad de interés para el investigador, sirviendo como el universo desde el cual se extraerá una muestra representativa. La muestra, por otro lado es descrita por Thompson y Johnson (2019) como un grupo seleccionado dentro de la población total con el fin de examinar y entender fenómenos específicos.
 Tipos de Población: Una población finita es un conjunto específico de elementos. En contraste, una población infinita es teóricamente ilimitada. La población objetivo es el grupo al que se quieren generalizar los resultados. La población accesible es la porción a la que los investigadores tienen acceso. La población real es el conjunto total a aplicar en la práctica. La población potencial incluye elementos excluidos por razones prácticas o teóricas. Históricamente, la población histórica comparte características en un período pasado. Por último, La población futura son elementos que compartirán características en el futuro, como la población de una ciudad en 2050.
Principio del formulario
 Tipos de muestra: Se divide en dos categorías: probabilísticas y no probabilísticas. La Probabilística, es en donde cada elemento de la población tiene una probabilidad conocida y no nula de ser seleccionado. Ejemplos de técnicas probabilísticas son el muestreo aleatorio simple y el muestreo estratificado. Mientras que en la No probabilística, la probabilidad de que un elemento sea seleccionado no es conocida. 
 Procedimiento de selección muestral según el enfoque cuantitativo: Se busca una representación precisa de la población. El muestreo aleatorio simple asigna una probabilidad igual a cada elemento de la población para ser seleccionado, mientras que el muestreo estratificado clasifica la población en subgrupos y luego selecciona muestras de cada estrato.
 Tamaño de la muestra: Determinar el tamaño de la muestra es crucial para la validez estadística. La muestra no probabilística se basa más en la elección del investigador y su juicio.
 Muestra no probabilística y su adecuación al enfoque cualitativo: En el enfoque cualitativo, la representatividad estadística cede paso a la profundidad y riqueza de la información. Muestras no probabilísticas, como el muestreo por cuotas o por conveniencia, son más adecuadas para explorar fenómenos complejos y contextuales.
 Recolección de la información: Técnicas como El experimento, controlan variables para establecer relaciones de causa y efecto. La encuesta, con cuestionarios estandarizados para recopilar datos cuantitativos. La entrevista, para Conversaciones estructuradas o semiestructuradas para datos cualitativos. La observación, para el registro sistemático de comportamientos. Y por último, El análisis de contenido, el cual hace el desglose de la información en categorías temáticas.
 Técnicas de recolección en investigación cualitativa: La entrevista es utilizada para explorar detalladamente experiencias. En paralelo, la observación implica la participación activa del investigador en la situación. Además, se recurre a los relatos de vida, que involucran la recopilación y análisis de historias personales. Por último, la investigación-acción combina la investigación con la acción práctica para abordar problemas concretos, integrando la reflexión y la resolución activa de situaciones.
 Reflexiones: En resumen, la investigación es un proceso complejo que requiere una cuidadosa consideración de la población, la muestra y las técnicas de recolección. La elección adecuada de estos elementos asegura la validez y la confiabilidad de los resultados
 Objetivo II.6
 Investigación Cualitativa y Cuantitativa: El análisis e interpretación de datos desempeñan roles cruciales en la investigación. En el enfoque cuantitativo, el proceso implica una serie de pasos. Inicialmente, se codifican los datos mediante la asignación de códigos numéricos, simplificando la información para su manejo. Posteriormente, se procede con la clasificación, organizando los datos en categorías por características comunes, esto facilita la creación de tablas y gráficos. En el enfoque cualitativo, se priorizan la reducción, disposición y transformación de datos. La reducción condensa la información para mostrar los elementos clave, mientras que la disposición organiza los datos, identificando patrones y conexiones relevantes. La transformación implica convertir datos crudos en narrativas significativas, utilizando la codificación de manera flexible para etiquetar segmentos de texto e identificar temas emergentes.
 Aunque ambos enfoques comparten el objetivo de extraer significado, difieren en sus métodos. Mientras que el cuantitativo busca patrones numéricos, el cualitativo busca comprender contextos subyacentes. La combinación de estos enfoques en una investigación integral enriquece la comprensión de fenómenos complejos, permitiendo una interpretación completa y matizada de los datos recopilados. Este equilibrio entre lo cuantitativo y lo cualitativo no solo amplía la comprensión, sino que también fortalece la validez de los hallazgos, proporcionando una visión más holística del objeto de estudio.
 El uso de la estadística en el proceso de análisis, La probabilidad y La correlación: La estadística ofrece herramientas cruciales para comprender patrones y relaciones en conjuntos de información complejos. La probabilidad, medida cuantitativa de la certeza de eventos, es esencial en la inferencia estadística, permitiendo generalizar hallazgos a poblaciones más amplias basándose en muestras representativas. Por otro lado, la correlación, mediante coeficientes que cuantifican la fuerza y dirección de asociaciones entre variables, proporciona información sobre cómo cambian entre sí. Estas herramientas no solo informan sobre datos recopilados, sino que también respaldan la toma de decisiones informada en diversos ámbitos.Codificación, Reducción y Análisis en la Investigación Cualitativa: La codificación y reducción de datos son etapas cruciales en el proceso de análisis. La codificación implica asignar etiquetas o códigos a segmentos de datos, identificando patrones emergentes. La reducción se centra en condensar la información para resaltar elementos clave, simplificando así la comprensión. En cuanto a las técnicas y procedimientos de análisis, estos varían según el enfoque. En la investigación cualitativa, se puede utilizar el análisis de contenido o el enfoque de grounded theory. La interpretación e integración de resultados son pasos finales, donde se busca comprender el significado de los hallazgos y cómo se relacionan con la investigación. Estos procesos son esenciales para las conclusiones y proporcionar una visión del fenómeno estudiado.
 Categorías de análisis, las cuales se refieren a las variables o dimensiones específicas que se examinan para comprender un fenómeno. Las Variables Dependientes e Independiente, en donde la variable dependiente es aquella que se estudia y mide en función de los cambios en otras variables, llamadas independientes. Demográficas, en la que características como la edad, género, nivel educativo y ubicación geográfica son categorías demográficas comunes en la investigación cuantitativa. Seguidamente, Económicas, que incluyen variables relacionadas con ingresos, gastos, empleo y otras dimensiones económicas. Psicológicas, en donde Aspectos emocionales, actitudes y percepciones son categorías psicológicas que a menudo se exploran en investigaciones cuantitativas. Temporales, estas examinan cómo cambian las variables a lo largo del tiempo. Geográficas, consideran la ubicación geográfica y su impacto en el fenómeno estudiado. Asimismo, las Sociodemográficas, Combinan aspectos sociales y demográficos, como el nivel socioeconómico, el estado civil y la composición familiar. Por último, Culturales, que Exploran variables relacionadas con la cultura, incluyendo creencias, valores y prácticas culturales que pueden influir en el fenómeno investigado.
CONCLUSIÓN
 En la investigación, la planificación y ejecución de un diseño adecuado son esenciales para obtener resultados fiables y válidos. El diseño de investigación cualitativa, centrado en la comprensión profunda, requiere una selección precisa de participantes y métodos de recolección de datos. La distinción entre investigaciones experimentales y no experimentales, junto con la aplicación de técnicas cuantitativas y cualitativas, contribuye a la riqueza y diversidad del conocimiento generado. Además, la consideración cuidadosa de la población y muestra, así como la aplicación de técnicas estadísticas, fortalece la validez de los resultados. La integración equilibrada de enfoques cuantitativos y cualitativos en la investigación permite una comprensión completa y matizada de los fenómenos estudiados.
REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS
American Psychological Association (APA). (2020). "Publication Manual of the American Psychological Association (7th ed.)." Publisher.
Creswell, J. W. (2013). "Diseño de investigación: enfoques cualitativos, cuantitativos y de métodos mixtos." Sage Publications.
García, E. (2016). "Entendiendo la Investigación Cualitativa: Guía Práctica para Investigadores Novatos." Ediciones del Sur.
La Universidad Politécnica de Cartagena (UPCT). (2012). Curso de Metodología de investigación. El problema de investigación y la construcción de hipótesis. Murcia, España. Parte 1 y 2. https://www.youtube.com/watch?v=BI1Ie-edBzY
La Universidad Politécnica de Cartagena (UPCT). (2012). Curso de Metodología de investigación. Fuentes de información para la investigación. Murcia, España. Parte 1 y 2. https://www.youtube.com/watch?v=ioKw2hruHNg
Martínez, C. (2018). "Muestreo en Investigación Social: Estrategias y Técnicas." Editores Contemporáneos.
Philips, M., & Smith, A. (2018). "Research Methods in Social Sciences."
Thompson, R., & Johnson, S. (2019). "Sampling: Design and Analysis."