Técnicas de Investigación y Muestreo

Técnicas de Investigación y Muestreo

1. Técnicas Cuantitativas

   • Encuestas
     • Definición: Método estructurado de recopilación de datos con preguntas estandarizadas.
     • Tipos: Cerradas, abiertas, mixtas, por correo, en línea.
     • Aplicaciones: Opinión pública, estudios de mercado.
     • Ventajas: Rápido, bajo costo, datos comparables.
   • Experimentos
     • Definición: Técnica basada en la manipulación de variables en entornos controlados.
     • Variables: Independiente, dependiente, controladas.
     • Diseño: Pretest-postest, grupo control.
     • Aplicaciones: Psicología, ciencias naturales.
   • Observación Estructurada
     • Definición: Técnica sistemática con categorías definidas de observación.
     • Instrumentos: Listas de cotejo, escalas de valoración.
     • Ventajas: Objetiva, repetible.
     • Usos: Educación, conducta humana.
   • Análisis Estadístico
     • Definición: Tratamiento de datos numéricos con herramientas estadísticas.
     • Tipos: Descriptivo, inferencial, multivariado.
     • Software: SPSS, R, Excel.
     • Objetivo: Identificar patrones y relaciones.

2. Muestreo Probabilístico

   • Aleatorio Simple
     • Definición: Todos los elementos tienen la misma probabilidad de ser seleccionados.
     • Ventajas: Representatividad
     • Herramientas: Sorteo, generadores aleatorios.
   • Sistemático
     • Definición: Se elige cada "k" elemento tras un punto de partida aleatorio.
     • Ejemplo: Cada 5º estudiante en una lista.
     • Riesgo: Sesgo si hay patrones.
   • Estratificado
     • Definición: La población se divide en estratos homogéneos.
     • Proporcionalidad: Se extrae muestra de cada estrato.
     • Beneficio: Precisión en subgrupos.
   • Por Conglomerados
     • Definición: Se divide en grupos (conglomerados) y se eligen al azar.
     • Uso: Grandes poblaciones.
     • Más económico, pero menos preciso.

3. Muestreo No Probabilístico

   • Por Conveniencia
     • Definición: Se seleccionan los elementos más accesibles.
     • Ventajas: Rápido, económico.
     • Desventajas: Bajo nivel de representatividad.
   • Bola de Nieve
     • Definición: Los participantes recomiendan a otros.
     • Aplicación: Poblaciones difíciles de acceder.
     • Riesgos: Muestra homogénea.
   • Cuotas
     • Definición: Se fija un número de participantes por categoría.
     • Similar al estratificado, pero sin aleatoriedad.
     • Control en proporción de subgrupos.
   • Intencional o de Juicio
     • Definición: El investigador selecciona según criterios específicos.
     • Ejemplo: Expertos en un tema.
     • Uso común en estudios cualitativos.

4. Técnicas Cualitativas

   • Entrevistas en Profundidad
     • Definición: Conversación individual para explorar percepciones.
     • Tipos: Semiestructuradas, abiertas.
     • Ventajas: Flexibilidad, profundidad.
     • Requiere: Buen manejo interpersonal.
   • Grupos Focales
     • Definición: Discusión grupal guiada por un moderador.
     • Participantes: 6-10 personas.
     • Objetivo: Opiniones y reacciones colectivas.
     • Usos: Marketing, salud, educación.
   • Observación Participante
     • Definición: El investigador se integra al entorno observado.
     • Rol: Activo o pasivo.
     • Riesgos: Subjetividad, sesgos.
     • Ventajas: Contexto real, riqueza de datos.
   • Análisis de Contenido
     • Definición: Técnica para interpretar materiales textuales.
     • Fuentes: Documentos, redes sociales, discursos.
     • Enfoques: Categorización, codificación.
     • Software: NVivo, Atlas.ti.

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