Métodos

Análisis del discurso

investigación accion - identigficas un problema

investigación participativa

horizontalidad -

Entrevistas semiestructuradas conducidas -

Respuestas tipo Likert

Escala muestra

Análisis estadístico

Validez y fiabilidad

Pruebas alfa de Cronbach y a

Análisis por medio de interjueces,

 análisis factorial con rotación Varimax softwate spsss v. 25

análisis factorial exploratorio y alfa de Cronbach

percentil

]Ajuste de Bonferroni 

factor intrasujeto

Lambda de Wilks

varianza de medidas repetidas anova

ANOVA factorial mixto

corrección Greenhouse-Geisser

Métodos cualitativos

Biográfico-Narrativo: enfoque cualitativo que se centra en la documentación de un vida o situación social, con el objetivo de comprender los significados detrás de las experiencias de las personas.  Se basa en la incorporación de la voz de los participantes. Análisis de variedad de testimonios (reflexiones orales o escritas e historias de vida). El investigador interpreta y colabora con los relatos para elaborar un informe. Se busca comprender los significados que se esconden detrás de las narraciones. Se puede utilizar para explorar la práctica docente y la educación en general. 

Etnografía. Describe las costumbres, tradiciones y cultura de un grupo de personas o etnia. Proceso de interpretación y descripción que se realiza a través de un trabajo sistemático en un contexto específico. Método de campo (entorno cotidiano de las personas), Personalizada (el investigador se convierte en participante y observador de la vida de los sujetos) y Multifactorial (varias técnicas de recolección de información para validad conclusiones) Humanístico-Interpretativa. Parte de la idea de asumir la necesidad de una inmersión en la realidad investigada 

-observaciones - fichas, record de anécdotas de estudiantes y docentes, grabaciones, fotos, y diario de campo- observación: directa, participante, de campo de grupo y estructurada; 

-entrevistas -para verificar datos obtenidos en las observaciones, notas antes y después, grabar, directivos y docentes un día antes para familiarizar con la temática; estructurada, entrevista a profundidad, enfocada, focalizada. Reorganización de las preguntas para adaptar a la situación y características del entrevistado.

-encuestas -recolección de una muestra, 

-talleres pedagógicos -actividades de motivación, 

-confrontación de las ideas, opiniones

-fotografías, mensaje que había en cada objeto, hecho e instante del proceso investigativo. memoria histórica de investigación

-conversaciones informales y 

-diario de campo: observaciones e impresiones o conclusiones, cada sesión un objetivo particular, protocolo listado con los aspectos que guían la observación, notas descriptivas y reflexivas

hipotético-deductivo - es un procedimiento científico que se basa en la formulación de una hipótesis y su posterior comprobación o refutación. se utiliza para construir teorías científicas que expliquen los resultados de la observación y la experimentación. los pasos: observar el fenómeno, crear una hipótesis, deducir consecuencias y comprobar o refutar comparando con la experiencia. Se combina la reflexión racional con el empirismo, aplica cualitativo y cuantitativo, razonamiento descendente, la conclusión siempre esta contenida en las premisas o hipótesis planteadas. Se concibió en el círculo de Viena aunque se le atribuye también a Popper. inducción-deducción-inducción.

hipotético deductivo positivista - hipotético deductivo inductivo porque el último momento de la verificación presupone la inducción.

historias de vida pretenden reconstruir el acontecer de la vida de una persona o grupos, ya sea completa o parcialmente

Método Ward - iniciar a los niños en el conocimiento de la mùsica en general y del canto en particular.

taller - proceso planificado y estructurado de aprendizaje, que implica a los participantes del grupo y que tiene una finalidad concreta.

Metodos cuantitativos

análisis CHAID (Chi-Squared Automatic Interaction Detector), cuyo algoritmo procede del ámbito dela inteligencia artificial y, asume que las variables explicativas son categóricas u ordinales.

Análisis de conglomerados jerárquico - herramienta exploratoria diseñada para revelar las agrupaciones naturales (o los conglomerados o clusters) dentro de un conjunto de datos que no sería de otra manera evidente. Útil cuando deseas agrupar un número pequeño de objetos.

investigación cuantitativa - se utilizan métodos y técnicas rigurosas para recopilar, analizar datos numéricos y estadísticos, esto permite obtener resultados preciso y verificables que puedan ayudar a comprender los fenómenos naturales y predecirlos.

Estadística descriptica - resumir de manera los datos de una investigación d manera clara y sencilla. Su objetivo es comprender y transmitir las característicasfundamentales de los datos recolectados; se utiliza para identificar patrones y tendencias de los datos, detectar anomalías y datos inusuales, presentar los datos de manera organizada y estructurada, describir la relación entre pares y variables.

minería de datos permite explorar grandes bases de datos de forma automática o semiautomática. Su objetivo principal es encontrar patrones repetitivos, tendencias o reglas que expliquen el comportamiento de los datos en un determinado contexto. 

paradigma positivista - enfoque teórico- metodológico que se caracteriza por considerar que la realidad es objetiva y se puede conocer a través de métodos cuantitativos; plantear hipótesis y verificar fenómenos; buscar, explicar, predecir y controlar fenómenos; verificar teorías y leyes para regular los fenómenos; identificar causas reales de los fenómenos; evitar sesgos subjetivos para obtener resultados confiables y replicables.

prueba ji al cuadrado - cualquier prueba en la que el dato estadístico utilizado sigue una distribución x2 si la hipótesis nula es cierta. 

Pruebas no paramétricas - métodos estadísticos que se utilizan para analizar datos que no se distribuyen normalmente o para los que no se tienen supuestos sobre la distribución de los parámetros de la población; pruebas de distribución libre.

Las pruebas no paramétricas son útiles para: 

Estudiar poblaciones que se clasifican en un orden, como las críticas de películas 

Comparar grupos independientes, como para determinar qué herramienta de cirugía es más efectiva 

Analizar muestras de pequeño tamaño 

Algunos ejemplos de pruebas no paramétricas son: 

• Prueba de Kruskal-Wallis - basada en el rango que puede utilizarse para corroborar si existen diferencias relevantes a nivel estadístico entre dos o más grupos de una variable independiente en una variable dependiente ordinal o continua.       
• Prueba de U de Mann-Whitney 
• Prueba de los rangos de Wilcoxon comprueba si los valores medios de dos grupos dependientes difieren significativamente entre sí. Está sujeta a muchos menos supuestos que su homóloga paramétrica, la prueba t para muestras dependientes. Por tanto, en cuanto dejan de cumplirse las condiciones límite de la prueba t para muestras dependientes, se utiliza la prueba de Wilcoxon
• Prueba de signo de una muestra 
• Prueba de pares emparejados de Wilcoxon 
• Prueba de signos 
• Kolmogórov-Smirnov - prueba no paramétrica que determina la bondad de ajuste de dos distribuciones de probabilidad entre sì.

prueba t de Student o Test-T - En estadística, una  es cualquier prueba en la que el estadístico utilizado tiene una distribución t de Student si la hipótesis nula es cierta. Se aplica cuando la población estudiada sigue una distribución normal, pero el tamaño muestral es demasiado pequeño como para que el estadístico en el que está basada la inferencia esté normalmente distribuido, utilizándose una estimación de la desviación típica en lugar del valor real. Es utilizado en análisis discriminante.

Shapiro Wilk -En estadística, la prueba de Shapiro-Wilk se usa para contrastar la normalidad de un conjunto de datos. Se plantea como hipótesis nula que una muestra  proviene de una población normalmente distribuida. Fue publicado en 1965 por Samuel Shapiro y Martin Wilk.​ Se considera uno de las pruebas más potentes para el contraste de normalidad.

Software SPSS es un software popular entre los usuarios de Windows, es utilizado para realizar la captura y análisis de datos para crear tablas y gráficas con data compleja. El SPSS es conocido por su capacidad de gestionar grandes volúmenes de datos y es capaz de llevar a cabo análisis de texto entre otros formatos más.

Variables dicotómicas son variables cualitativas que solo pueden tomar dos valores posibles. Por ejemplo, "sí/no", "hombre/mujer", "cara/cola" o "edad > 35 / edad <= 35". Las variables dicotómicas son un tipo de variable nominal. Para facilitar su introducción en bases de datos, a cada categoría se le suele asignar un número de código sin significado cuantitativo. En el caso de tener que codificar una respuesta afirmativa o negativa, se suele usar el 1 para las respuestas afirmativas y el 0 para las negativas. La dicotomización de variables continuas puede implicar una pérdida de información que reduce la potencia estadística de los estudios. Esto se debe a que disminuye la capacidad para detectar diferencias reales. 

Recopilación desde el 7/09/24