6. Diseño de Investigación

Fecha de Entrega: 25/02/2026
Taxonomía de Bloom: Nivel 5 (Evaluar)

Introducción¶

El diseño de investigación es un componente esencial para garantizar la rigurosidad, pertinencia e idoneidad en cualquier estudio. Comprender los distintos enfoques y tradiciones investigadoras es fundamental para seleccionar el diseño más adecuado en función de los objetivos planteados.

Objetivo de Aprendizaje¶

El objetivo de esta tarea es:

Justificar un diseño de investigación en base a tu problema, considerando las características de las tradiciones cuantitativa, cualitativa y mixta mediante un tablero o mural digital.

Descripción de la Tarea¶

PROPÓN un diseño de investigación que pueda dar respuesta a las preguntas de investigación formuladas en la actividad anterior:
- Especifica la tradición investigadora y el tipo de diseño (No experimental, cuasi-experimental, experimental, etc.).
- Justifica nuestra elección en función de los objetivos del problema planteado.
CREA un tablero o mural digital que resuma las características principales del diseño seleccionado, considerando estos aspectos:

Diseño de Investigación¶

(a) Define el tipo de investigación

Diseño de Investigación: El diseño de investigación es el plan estructurado que guía todo el proceso de un estudio, desde la formulación de las preguntas de investigación hasta la interpretación de los resultados. Constituye la estrategia metodológica que permite responder al problema planteado de manera coherente, rigurosa y sistemática, asegurando que las decisiones tomadas durante el proceso estén alineadas con los objetivos del estudio.

Este diseño define aspectos fundamentales como el enfoque metodológico (cuantitativo, cualitativo o mixto), el tipo de estudio que se llevará a cabo, las variables o fenómenos que serán analizados, la selección de los participantes, las técnicas de recogida de datos y los procedimientos para su análisis. En otras palabras, el diseño de investigación funciona como la “hoja de ruta” que orienta todas las fases del trabajo investigativo.

En el ámbito educativo, y especialmente en Tecnología Educativa, la elección de un diseño adecuado es clave, ya que los fenómenos estudiados suelen estar influenciados por múltiples factores pedagógicos, tecnológicos y contextuales. Por ello, seleccionar el diseño más pertinente permite obtener resultados válidos, fiables y útiles para la mejora de la práctica educativa.

A continuación, se presentan los principales tipos de diseño dentro de la investigación cuantitativa.

investigación cuantitativa
- Descriptivo: Busca describir características y fenómenos educativos, como el rendimiento académico de los estudiantes, la prevalencia de ciertos comportamientos o las actitudes de los docentes.
- Correlacional: Explora la relación entre dos o más variables educativas, como la relación entre el nivel socioeconómico y el rendimiento académico, o entre la motivación y la participación en clase.
- Causal/Comparativo: Investiga relaciones de causa y efecto en el ámbito educativo, como el impacto de una nueva metodología de enseñanza en el aprendizaje de los estudiantes, o la efectividad de diferentes programas de intervención.
- No Experimental: Observa fenómenos educativos sin manipular variables, como estudios observacionales sobre el comportamiento de los estudiantes en el aula, o investigaciones sobre las prácticas de enseñanza de los docentes.
- Cuasi-experimental: Manipula variables en contextos educativos reales, pero sin asignación aleatoria de participantes, como la evaluación de un programa de tutoría en una escuela donde no es posible asignar estudiantes aleatoriamente a grupos de control y experimental.
- Experimental: Manipula variables y asigna participantes aleatoriamente a grupos de control y experimental, como ensayos controlados aleatorios para evaluar la eficacia de intervenciones educativas específicas.
investigación cualitativa
- Narrativo: Explora cómo los estudiantes, docentes u otros actores educativos construyen y dan sentido a sus experiencias a través de historias y relatos.
- Fenomenológico: Describe la esencia de un fenómeno educativo desde la perspectiva de quienes lo experimentan, como la experiencia de ser un estudiante con dislexia, o la vivencia de un docente al implementar una nueva metodología.
- Etnográfico: Estudia la cultura y prácticas de un grupo o comunidad educativa en su entorno natural, como la cultura de un aula, o las prácticas de enseñanza en una escuela rural.
- Investigación-acción: Busca resolver problemas prácticos en un contexto educativo específico, a través de ciclos de acción y reflexión. Los docentes, por ejemplo, pueden investigar cómo mejorar la participación de los estudiantes en clase.
- Estudio de caso: Analiza en profundidad un caso particular (estudiante, docente, programa, institución) para comprender su complejidad y singularidad.
- Teoría fundamentada: Desarrolla teorías que expliquen fenómenos educativos a partir de los datos recopilados, como la teoría sobre cómo se construye la identidad profesional de los docentes.
investigación mixta
- Secuencial/Iterativo: Utiliza métodos cuantitativos y cualitativos en fases sucesivas, por ejemplo, primero se realiza un estudio cuantitativo para identificar tendencias, y luego se realiza un estudio cualitativo para profundizar en la comprensión de esas tendencias.
- Concurrente/Simultáneo: Utiliza métodos cuantitativos y cualitativos al mismo tiempo, por ejemplo, se recopilan datos de encuestas y entrevistas simultáneamente para obtener una visión más completa del fenómeno estudiado.

Dentro de esta categorización, se encuentras dos metodologías recomendadas en este Máster, que pueden adoptar formas cuantitativas, cualitativas o mixtas:

Revisión Sistemática de la Literatura (RSL): Es una metodología de investigación que busca sintetizar la evidencia existente sobre un tema específico de manera rigurosa y sistemática. A diferencia de las revisiones tradicionales, que pueden ser más subjetivas y no exhaustivas, las RSL siguen un proceso estructurado para identificar, seleccionar, evaluar críticamente y analizar los estudios relevantes.
- RSL de enfoque Cuantitativo: Pueden revisar estudios cuantitativos para sintetizar los hallazgos sobre la efectividad de intervenciones, la relación entre variables o la prevalencia de fenómenos educativos. Por ejemplo, una RSL podría analizar todos los estudios experimentales sobre el impacto de la gamificación en el aprendizaje de matemáticas.
- RSL de enfoque Cualitativo: Pueden revisar estudios cualitativos para sintetizar las experiencias, perspectivas y significados de los participantes sobre un fenómeno educativo. Por ejemplo, una RSL podría analizar todos los estudios fenomenológicos sobre la experiencia de ser un estudiante con TDAH en el aula.
- RSL de enfoque Mixto: Pueden revisar estudios que combinan métodos cuantitativos y cualitativos*para obtener una comprensión más completa de un problema educativo. Por ejemplo, una RSL podría analizar estudios que combinan encuestas y entrevistas para investigar la relación entre la motivación y el rendimiento académico
  Existen una serie de guías para la realización de RSL avaladas por expertos. Las más conocidas son: PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses) y SALSA (Search, Appraisal, Synthesis and Analysis)
- PRISMA: es una guía para la presentación de informes de revisiones sistemáticas y meta-análisis. Proporciona una lista de verificación de elementos que deben incluirse en un informe de RSL para garantizar la transparencia y la integridad del proceso.Ayuda a los investigadores a comunicar de manera clara y completa los resultados de sus revisiones, desde la identificación y selección de estudios hasta la síntesis de los resultados y las conclusiones.
```
[Web de PRISMA](https://www.prisma-statement.org/)
```
- SALSA; es un marco metodológico para realizar revisiones sistemáticas de estudios cualitativos. Proporciona una estructura para buscar, evaluar, sintetizar y analizar estudios cualitativos de manera sistemática y rigurosa. Guía a los investigadores en cada etapa del proceso de revisión, desde la formulación de la pregunta de investigación hasta la interpretación de los resultados.
```
[Investigador Experto en RSL](https://www.lluiscodina.com/)

[Scoping Reviews](https://drive.google.com/drive/folders/1mi3whmJxMmE2qmMGeVkVZduZ5ebIHOM3)
```
Investigación Basada en Diseño (DBR): Es una metodología de investigación iterativo y cíclico que busca diseñar y evaluar intervenciones complejas en contextos del mundo real, con el objetivo de generar conocimiento teórico y práctico. Se centra en resolver problemas prácticos y mejorar situaciones específicas, a la vez que contribuye a la teoría y al diseño.
- DBR de enfoque Cuantitativo: Puede utilizar métodos cuantitativos para evaluar la efectividad de las intervenciones diseñadas. Por ejemplo, se pueden utilizar experimentos o cuasi-experimentos para medir el impacto de una nueva metodología de enseñanza en el rendimiento de los estudiantes.
- DBR de enfoque Cualitativo: Puede utilizar métodos cualitativos para comprender las experiencias y perspectivas de los participantes en relación con las intervenciones diseñadas. Por ejemplo, se pueden utilizar entrevistas o grupos focales para explorar cómo los estudiantes perciben una nueva herramienta de aprendizaje en línea.
- DBR de enfoque Mixto: Puede combinar métodos cuantitativos y cualitativos para obtener una comprensión más completa de las intervenciones diseñadas. Por ejemplo, se pueden utilizar encuestas para medir el impacto general de una intervención, y entrevistas para explorar las experiencias individuales de los participantes.

(b) Reflexiona sobre la calidad de una investigación

Se mide a través de diferentes criterios que aseguran la validez, fiabilidad y aplicabilidad de los resultados. Los criterios de calidad en investigación cuantitativa son:

Validez Interna: Definición: Se refiere a la capacidad del estudio para establecer relaciones causales claras entre variables, minimizando factores externos que puedan influir en los resultados.
Estrategia general: Controlar variables extrañas mediante aleatorización, uso de grupos de control y cegamiento.
Estrategia específica para RSL: Para mejorar la validez interna en una Revisión Sistemática de Literatura (RSL) en Prisma, puedes emplear la estrategia de doble codificación independiente en la fase de selección y extracción de datos mediante varios revisores para la selección de datos y varios evaluadores para la extracción de datos.
Validez Externa: Definición: Evalúa si los hallazgos pueden generalizarse a otros contextos, poblaciones o situaciones. Tipos: Validez poblacional: Generalización a otros grupos de individuos; Validez muestral: Representatividad de la muestra utilizada; Va*lidez ecológica: Aplicabilidad de los resultados en situaciones reales.
Estrategia general: Utilizar muestras representativas y replicar estudios en diferentes entornos.
Estrategia específica para RSL: Incluir estudios de diversas regiones geográficas y contextos educativos digitales, por ejemplo, plataformas de aprendizaje en línea, gamificación, etc., para garantizar la diversidad de datos.
Fiabilidad: Definición: Mide la consistencia y precisión de las mediciones utilizadas en el estudio. Un estudio fiable produce resultados similares bajo las mismas condiciones. Tipos: Test-retest (estabilidad): Medición repetida en el tiempo; Formas paralelas: Uso de pruebas equivalentes; Consistencia interna: Correlación entre diferentes ítems de una misma prueba.
Estrategia general: Realizar pruebas piloto, calcular coeficientes de consistencia interna (mo alfa de Cronbach) y utilizar técnicas estandarizadas.
Estrategia específica para RSL: Verificar la consistencia de los instrumentos de medición utilizados en los estudios primarios y evaluar la replicabilidad de sus resultados.
Objetividad: Definición: Garantiza que los resultados no estén influenciados por sesgos del investigador o expectativas previas.
Estrategia general: Implementar procedimientos estandarizados y análisis estadísticos objetivos.
Estrategia específica para RSL: Realizar revisiones independientes por dos revisores para reducir el sesgo de selección y extracción de datos.

Los criterios de calidad en investigación cualitativa son:

Credibilidad: Definición: Refleja la autenticidad de los resultados, asegurando que representen con precisión las experiencias de los participantes.
Estrategia general: Triangulación de datos, comprobación de informantes (member checking) y participación prolongada en el campo.
Estrategia específica para RSL: Evaluar la profundidad de las descripciones cualitativas en los estudios incluidos y verificar si los autores han utilizado métodos como la triangulación para fortalecer sus hallazgos.
Transferibilidad: Definición: Evalúa si los hallazgos pueden aplicarse a otros contextos similares, aunque no busque una generalización estadística.
Estrategia general: Proporcionar descripciones detalladas y contextualizadas de los participantes, entornos y procesos.
Estrategia específica para RSL: Incluir estudios que aborden diversos contextos educativos digitales (por ejemplo, aprendizaje móvil, educación virtual, etc.) para facilitar la comparación y extrapolación de resultados.
Consistencia: Definición: Se refiere a la estabilidad de los resultados, asegurando que otros investigadores puedan obtener hallazgos similares bajo condiciones similares.
Estrategia general: Mantener un registro detallado del proceso de investigación y realizar auditorías externas.
Estrategia específica para RSL: Documentar el proceso de selección y análisis de estudios primarios para garantizar transparencia y replicabilidad.
Confirmabilidad: Definición: Garantiza que los resultados reflejen las experiencias de los participantes y no los sesgos del investigador.
Estrategia general: Uso de auditoría externa, triangulación de datos y mantenimiento de diarios reflexivos.
Estrategia específica para RSL: Evaluar si los autores de los estudios incluidos han documentado sus decisiones metodológicas y realizado auditorías para minimizar la subjetividad.

Los Criterios de calidad en investigación mixta son:

Triangulación: Definición: Consiste en combinar múltiples métodos, fuentes de datos o perspectivas analíticas para aumentar la validez de los hallazgos.
Estrategia general: Integrar datos cuantitativos y cualitativos mediante métodos como la convergencia de resultados.
Estrategia específica para RSL: Utilizar PRISMA para sintetizar evidencia cuantitativa y cualitativa, asegurando que ambos tipos de datos se complementen y validen mutuamente.
Integración de Hallazgos: Definición: Combina sistemáticamente los hallazgos de estudios primarios para generar conclusiones robustas y transparentes.
Estrategia general: Desarrollar marcos integradores que conecten los resultados cuantitativos y cualitativos.
Estrategia específica para RSL: Seguir las directrices de PRISMA para la síntesis de evidencia, utilizando diagramas de flujo y tablas comparativas para visualizar la integración de hallazgos.
Validez Cruzada: Definición: Verifica la consistencia y robustez de las conclusiones a través de diferentes enfoques analíticos.
Estrategia general: Comparar los resultados obtenidos con diferentes métodos para identificar patrones consistentes.
Estrategia específica para RSL: Realizar análisis de sensibilidad para evaluar cómo diferentes decisiones metodológicas afectan las conclusiones finales.

Hipótesis y Variables¶

Las hipótesis y variables son elementos centrales en las investigaciones cuantitativas, ya que estas permiten establecer relaciones medibles y verificables entre los fenómenos estudiados. Las variables se desprenden de las hipótesis. Además, en investigaciones mixtas, las hipótesis y variables también están presentes, pero únicamente en la parte cuantitativa del estudio.

Sin embargo, en algunas investigaciones cualitativas, aunque no se plantean hipótesis formales al estilo cuantitativo, pueden existir supuestos o preguntas de investigación que actúan como hipótesis exploratorias, las cuales buscan entender patrones, significados o comportamientos desde una perspectiva inductiva. Estas hipótesis suelen ser flexibles y evolucionan a medida que se recolectan y analizan los datos cualitativos, lo que refleja un enfoque más abierto y emergente en contraste con la rigidez estructural de las hipótesis cuantitativas

(a) Hipótesis

Hipótesis: Una suposición o afirmación tentativa que establece una relación entre dos o más variables en un estudio. Sirve como punto de partida para la investigación y se somete a prueba mediante la recolección y análisis de datos.
Ejemplo: “El uso de herramientas digitales en el aula mejora el rendimiento académico en matemáticas de los estudiantes de secundaria.”

(b) Variables

Variables: Desempeñan un papel fundamental, ya que permiten definir, medir y analizar los fenómenos estudiados. Se definen como cualquier elemento, característica o propiedad que puede variar y afectar el objeto de estudio.

Tipos de Variables
- Variable Independiente (VI)
  Es aquella que el investigador manipula o considera como la causa del fenómeno estudiado.
  Ejemplo: Uso de herramientas digitales en el aula.
- Variable Dependiente (VD)
  Es el resultado o efecto medido en la investigación y depende de la variable independiente.
  Ejemplo: Rendimiento académico en matemáticas.
- Variable Mediadora (VM)
  Explica cómo o por qué la variable independiente influye en la variable dependiente. Es un paso intermedio en la relación causal.
  Ejemplo: Motivación del estudiante. Las herramientas digitales pueden aumentar la motivación, y esta, a su vez, mejora el rendimiento académico.
  Estructura causal: Uso de herramientas digitales (VI) → Motivación del estudiante (VM) → Rendimiento académico (VD).
- Variable Moderadora (VMod)
  Modifica la intensidad o dirección de la relación entre la variable independiente y la dependiente. No es un paso intermedio, sino un factor que condiciona el efecto.
  Ejemplo: Nivel de alfabetización digital del docente. Si los docentes tienen alta alfabetización digital, el impacto de las herramientas digitales en el rendimiento académico será mayor.
  Estructura causal: Uso de herramientas digitales (VI) → (según el nivel de alfabetización digital del docente) → Rendimiento académico (VD).
- Variable Controlada o Interviniente
  Son factores que podrían influir en la relación entre la VI y la VD y que el investigador intenta mantener constantes o controlar.
  Ejemplo: Nivel socioeconómico, formación previa del docente, motivación del estudiante.

Informantes, participantes o descripción del caso¶

(a) Población de estudio

Se refiere al conjunto completo de elementos o individuos que poseen las características de interés para una investigación. Es el grupo total sobre el cual se desea obtener información y conclusiones

(b) Muestra de estudio

Es un subconjunto representativo seleccionado de esa población, que se utiliza para realizar inferencias estadísticas o analíticas sobre la población completa, especialmente cuando estudiar a toda la población no es viable por razones prácticas o económicas. Se obtiene a través de un muestreo.

Muestreo Probabilístico: Es aquel en el que todos los elementos de la población tienen la misma probabilidad de ser seleccionados. Se utiliza en estudios cuantitativos para garantizar la representatividad de la muestra.
Muestreo aleatorio simple: Cada individuo tiene la misma probabilidad de ser elegido. Se usa en poblaciones pequeñas y homogéneas.
Muestreo sistemático: Se selecciona cada “n” elemento de una lista ordenada. Es útil cuando se tiene un listado organizado de la población.
Muestreo estratificado: Se divide la población en subgrupos (estratos) con características similares y luego se selecciona una muestra proporcional de cada estrato.
Muestreo por conglomerados: Se seleccionan grupos completos (conglomerados) en lugar de individuos de forma aleatoria. Es útil en estudios educativos donde las unidades de análisis son escuelas o aulas.

Muestreo No Probabilístico: Se usa cuando no todos los individuos de la población tienen la misma probabilidad de ser seleccionados. Es común en investigaciones cualitativas y exploratorias.
Muestreo intencional o por conveniencia: Se eligen participantes accesibles o que cumplen con ciertos criterios. Se usa en estudios exploratorios o cualitativos.
Muestreo por cuotas: Se establece un número determinado de participantes con características específicas, similar al muestreo estratificado pero sin aleatorización.
Muestreo bola de nieve: Se seleccionan participantes que luego refieren a otros con características similares. Útil en estudios con poblaciones difíciles de acceder. Muestreo teórico: Se usa en investigaciones cualitativas (como la teoría fundamentada), donde la selección de participantes se hace en función de su relevancia para el estudio.

En investigación, la muestra está compuesta por informantes, participantes o la descripción del caso. Cada uno de estos términos se utilizan para referirse a diferentes roles o enfoques dependiendo del tipo de investigación (investigación cuantitativa, investigación cualitativa o investigación mixta). A continuación, se explican las diferencias entre estos conceptos y su aplicación en cada tipo de investigación:

Informantes: Son individuos que proporcionan información clave basada en sus experiencias, conocimientos o vivencias sobre el fenómeno estudiado. En investigaciones cualitativas, los informantes son fundamentales porque su perspectiva ayuda a profundizar en el contexto y significado del problema investigado. Por ejemplo, en un estudio sobre la implementación de tecnología en el aula, los informantes podrían ser docentes con experiencia en el uso de herramientas digitales.
Uso en investigación cualitativa: Los informantes son centrales, ya que su papel es compartir información rica y detallada que permita una comprensión profunda del fenómeno.
Uso en investigación cuantitativa : En este enfoque, el término “informante” no es común, ya que los datos se recopilan a través de encuestas o cuestionarios estandarizados, donde los sujetos son tratados como encuestados más que como informantes.
Uso en investigación mixta: En la parte cualitativa de una investigación mixta, los informantes pueden ser utilizados para proporcionar contexto o profundizar en los resultados cuantitativos.
Participantes: son las personas que toman parte activa en la investigación, generalmente siendo conscientes de su participación. Este término es más común en estudios cuantitativos y mixtos, donde los sujetos responden encuestas, pruebas o experimentos. Por ejemplo, en una investigación sobre el impacto de un programa de aprendizaje digital, los participantes podrían ser estudiantes que completan cuestionarios sobre su experiencia.
Uso en investigación cualitativa: Aunque menos frecuente, el término “participantes” también puede usarse cuando las personas están involucradas en entrevistas o grupos focales, pero su papel suele ser más descriptivo que interpretativo.
Uso en investigación cuantitativa : Aquí, los participantes son esenciales, ya que son quienes proporcionan los datos necesarios para el análisis estadístico.
Uso en investigación mixta : Se utiliza tanto en la fase cuantitativa (como encuestados) como en la cualitativa (como informantes o colaboradores).
Descripción del caso: La descripción del caso se refiere al análisis detallado de una unidad específica, como una persona, grupo, institución o evento. Este enfoque es característico de estudios cualitativos, especialmente en metodologías como el estudio de caso. Por ejemplo, en una investigación sobre el uso de plataformas virtuales en educación, un caso podría ser una escuela que implementó un modelo innovador de enseñanza digital.
Uso en investigación cualitativa de Estudio de Caso : Es central, ya que permite explorar en profundidad un fenómeno desde múltiples perspectivas.
Uso en investigación mixta: El Estudio de Caso puede complementar la parte cualitativa, proporcionando ejemplos ilustrativos que enriquecen los hallazgos cuantitativos.

Herramientas para la Recogida de Datos¶

(a) Herramientas Cuantitativas: Estas herramientas permiten obtener datos medibles y replicables, generalmente mediante instrumentos estructurados.

Cuestionarios y encuestas: Conjunto de preguntas estructuradas con opciones de respuesta cerradas o mixtas. Se aplican a grandes poblaciones y permiten análisis estadísticos.
Pruebas estandarizadas: Instrumentos diseñados para evaluar conocimientos, habilidades o actitudes de los estudiantes de manera objetiva y comparativa.
Registros y bases de datos: Información recopilada de registros administrativos (calificaciones, asistencia, rendimiento académico, bases de datos científicas, etc.).
Escalas de medición: Herramientas como la escala Likert o diferencial semántico para evaluar actitudes, opiniones o percepciones.

(b) Herramientas Cualitativas

Entrevistas: Pueden ser estructuradas (con preguntas fijas), semiestructuradas (flexibles) o abiertas (sin guion previo). Permiten explorar experiencias y perspectivas en profundidad.
Observación: Puede ser participante (el investigador se involucra en el contexto) o no participante (el investigador solo registra lo que ocurre sin intervenir).
Grupos de discusión: Conversaciones dirigidas con varios participantes sobre un tema específico para obtener información colectiva y generar debate.
Diarios reflexivos: Instrumento donde los participantes documentan sus experiencias y reflexiones a lo largo del tiempo.
Análisis de documentos y artefactos: Revisión de materiales educativos, diarios de aprendizaje, portafolios estudiantiles o planes de estudio.

Proceso¶

Fase de Planificación: En esta fase se define el problema de investigación, los objetivos, la metodología y el diseño del estudio. Se establecen las hipótesis (en caso de investigaciones cuantitativas) y se seleccionan las herramientas de recogida de datos. También se determina la muestra y los criterios éticos que guiarán el estudio.
Fase de Recogida de Información: Aquí se aplican los instrumentos diseñados en la fase anterior, como encuestas, entrevistas, observaciones o pruebas. Se recopilan los datos necesarios según el enfoque metodológico (cuantitativo, cualitativo o mixto). Es fundamental garantizar la validez y fiabilidad en la obtención de la información.
Fase de Análisis: En esta etapa, los datos recopilados se organizan, procesan e interpretan. En estudios cuantitativos, se aplican técnicas estadísticas para identificar patrones y relaciones. En estudios cualitativos, se realiza una codificación y análisis temático para interpretar significados. Se comparan los resultados con los objetivos y marcos teóricos establecidos.
Fase de Difusión: los hallazgos se presentan en informes, artículos científicos, conferencias o presentaciones académicas. Se comparten los resultados con la comunidad educativa y otros investigadores, permitiendo la aplicación del conocimiento generado y su impacto en la práctica educativa.

Herramientas para Análisis de Datos¶

(a) Técnicas para el Análisis de Datos

Las técnicas de análisis son los métodos utilizados para procesar y examinar los datos. Se dividen según el enfoque de la investigación:

Técnicas en Investigación Cuantitativa

Análisis estadístico descriptivo: Incluye medidas de tendencia central (media, mediana, moda) y medidas de dispersión (desviación estándar, rango).
Análisis estadístico inferencial: Permite hacer generalizaciones mediante pruebas como t de Student, ANOVA, correlaciones y regresiones.
Análisis de datos categóricos: Se usa en estudios que trabajan con variables cualitativas, como tablas de contingencia y pruebas chi-cuadrado.

Técnicas en Investigación Cualitativa

Análisis de contenido: Se identifican patrones, categorías y temas en entrevistas, documentos u observaciones.
Análisis del discurso: Examina la estructura del lenguaje utilizado por los participantes para identificar significados profundos.
Codificación y categorización: Se utiliza en métodos como la teoría fundamentada, donde los datos se organizan en códigos y categorías emergentes.

Técnicas en Investigación Mixta

Triangulación de datos: Combina diferentes fuentes o métodos para aumentar la validez.
Análisis de correspondencia: Relaciona datos cualitativos y cuantitativos para interpretar tendencias.

(b) Estratégias para el Análisis de Datos

Las estrategias son enfoques o planes de acción que facilitan el procesamiento e interpretación de los datos.

Estrategias en Investigación Cuantitativa

Uso de software estadístico: Automatiza cálculos y genera gráficos interpretativos.
Validación de datos: Se revisan los datos para identificar errores y garantizar precisión.
Comparación de resultados: Se contrastan con estudios previos o hipótesis planteadas.

Estrategias en Investigación Cualitativa

Codificación abierta, axial y selectiva: Organiza la información en categorías para un análisis estructurado.
Uso de narrativas y: Permite comprender experiencias desde la perspectiva de los participantes.
Análisis inductivo: Se generan teorías emergentes basadas en la interpretación de los datos.

Estrategias en Investigación Mixta

Integración de hallazgos `

Uso de diagramas y mapas conceptuales: Facilitan la síntesis de información proveniente de diferentes fuentes.

(c) Herramientas para el Análisis de Datos

Son los programas o instrumentos utilizados para procesar y visualizar los datos de manera efectiva.

Herramientas en Investigación Cuantitativa

Software ofimático para análisis básicos de datos numéricos: Excel, Calc Google Sheet...
Software estadístico para análisis complejos de datos numéricos: SPSS, R, Stata, SAS...

Herramientas en Investigación Cualitativa

Software ofimático para ánalisis básico de datos cualitativos: Google Docs \
Software de codificación y análisis de contenido de datos cualitativos: NVivo, ATLAS.ti y MAXQDA.

Herramientas en Investigación Mixta

Software que permite el análisis combinado de texto y números: QDA Mine, Dedoose
Visualización de datos cualitativos y cuantitativos de manera integrada: Power BI y Tableau.

Implicaciones Éticas¶

Consentimiento Informado: Se trata de un principio ético clave que garantiza que los participantes de una investigación educativa conozcan los objetivos, procedimientos, riesgos y beneficios del estudio antes de decidir su participación.

Los Aspectos Claves del Consentimiento Informado:

Voluntariedad: La participación debe ser libre y sin coerción.
Información clara y accesible: Se debe explicar en términos comprensibles el propósito del estudio y cómo se usarán los datos.
Confidencialidad y anonimato: Se deben proteger los datos personales de los participantes.
Posibilidad de retiro: Los participantes pueden abandonar el estudio en cualquier momento sin consecuencias.

Aplicación en Investigación Educativa:

En estudios con estudiantes menores de edad, se requiere el consentimiento de los padres o tutores legales.
En investigaciones con docentes o directivos, se debe obtener su autorización voluntaria.
En estudios observacionales en aulas, es importante informar tanto a los profesores como a los estudiantes sobre el uso de la información recopilada.

Plagio: Se trata de una violación ética y académica que consiste en presentar como propio el trabajo, ideas o palabras de otra persona sin el debido reconocimiento.

Tipos de Plagio en Investigación Educativa:

Plagio directo: Copiar textos sin citarlos.
Plagio parcial: Modificar ligeramente un texto ajeno sin referencia.
Autoplagio: Reutilizar trabajos propios sin citar la fuente original.
Plagio por falta de referencias: No citar adecuadamente las fuentes utilizadas.

Estrategias para Evitar el Plagio:

Usar normas de citación APA.
Parafrasear correctamente sin alterar el significado original.
Utilizar herramientas antiplagio como Turnitin, Plagscan o Grammarly.
Mantener un registro de las fuentes consultadas durante la investigación.

COMPARTE tu diseño en el Espacio Virtual de Aprendizaje, participando en un debate colaborativo con los compañeros del grupo.

Recursos¶

Lecturas¶

Estadística para no estadísticos. Galindo, 2020
Capítulo 7. ¿Necesito recoger información de los avances? Técnicas e instrumentos Navarro et al., 2017
Capítulo 8. ¿Cómo sé si he conseguido los objetivos? El análisis de información cuantitativa Navarro et al., 2017
Capítulo 7. Definiendo los procedimientos de análisis de datos y sus apoyos tecnológicos Jorrín et al., 2021
Capítulo 8.- Definiendo estrategias de validez y veracidad Jorrín et al., 2021
Capítulo 9. Procedimientos y principios éticos de la investigación Jorrín et al., 2021

Recursos TIC¶

Elije la herramienta TIC adecuada

Entregas al Espacio Virtual de Aprendizaje¶

Envío del enlace de la video presentación en el foro correspondiente.

References¶

APA. (2025). Style and Grammar Guidelines. https://apastyle.apa.org/style-grammar-guidelines
Galindo, H. (2020). Estadística para no estadísticos: Una guía básica sobre la metodología cuantitativa de trabajos académicos. 3ciencias. https://dialnet.unirioja.es/descarga/libro/779767.pdf
Navarro, E., Jiménez, E., Rappoport, S., & Thoilliez, B. (2017). ¿Necesito recoger información de los avances? Técnicas e instrumentos (E. Navarro (Coord.), E. Jiménez, S. Rappoport, & B. Thoilliez, Eds.; pp. 171–206). UNIR Editorial.
Navarro, E., Jiménez, E., Rappoport, S., & Thoilliez, B. (2017). ¿Cómo sé si he conseguido los objetivos? El análisis de información cuantitativa (E. Navarro (Coord.), E. Jiménez, S. Rappoport, & B. Thoilliez, Eds.; pp. 207–232). UNIR Editorial.
Jorrín, I. M., Fontana, M., & Rubia-Avi, B. (2021). Definiendo los procedimientos de análisis de datos y sus apoyos tecnológicos (I. M. Jorrín, M. Fontana, & B. Rubia-Avi, Eds.; pp. 205–247). Síntesis.
Jorrín, I. M., Fontana, M., & Rubia-Avi, B. (2021). Definiendo estrategias de validez y veracidad (I. M. Jorrín, M. Fontana, & B. Rubia-Avi, Eds.; pp. 249–266). Síntesis.
Jorrín, I. M., Fontana, M., & Rubia-Avi, B. (2021). Procedimientos y principios éticos de la investigación (I. M. Jorrín, M. Fontana, & B. Rubia-Avi, Eds.; pp. 267–277). Síntesis.