Métodos de investigación en Ciencias Sociales

Nota:

• https://www.youtube.com/watch?v=oAQfI3PigVI 

1. Estudios de correlación
   1. Medición estadística

      Nota:

      • La correlación se mide generalmente con coeficientes como el coeficiente de correlación de Pearson o Spearman, que indican la fuerza y dirección de la relación (con valores entre -1 y 1).
   2. Enfoque cuantitativo

      Nota:

      • Se recopilan datos numéricos sobre las variables de interés, que luego se analizan mediante técnicas estadísticas para calcular la correlación.
   3. Facilidad para trabajar con grandes conjuntos de datos

      Nota:

      • Los estudios de correlación se pueden aplicar a grandes conjuntos de datos, lo que permite analizar múltiples variables de manera eficiente.
   4. Uso en estudios exploratorios:

      Nota:

      • Estos estudios son útiles para explorar relaciones antes de realizar estudios experimentales o para formular hipótesis que luego pueden ser probadas con otros métodos.
2. Encuesta
   1. Fácil comparabilidad

      Nota:

      • Debido a que todas las personas responden a las mismas preguntas en el mismo formato, es fácil comparar las respuestas entre diferentes grupos o individuos.
   2. Análisis estadístico

      Nota:

      • Los datos obtenidos en una encuesta se cuantifican fácilmente y se analizan utilizando herramientas estadísticas, lo que permite hacer inferencias y sacar conclusiones generales.
   3. Rapidez en la recolección de datos

      Nota:

      • Las encuestas permiten recolectar una gran cantidad de información en un periodo relativamente corto, especialmente si se utilizan métodos en línea o telefónicos.
   4. Enfoque descriptivo

      Nota:

      • Las encuestas cuantitativas suelen describir comportamientos, actitudes o características de la población. Además, permiten explorar correlaciones entre variables.
3. Sondeo
   1. Recolección rápida de datos

      Nota:

      • El sondeo permite obtener información de un gran número de personas en poco tiempo, lo que lo hace eficaz para recopilar datos rápidamente.
   2. Aplicación a distancia

      Nota:

      • Los sondeos se pueden realizar a través de varios medios, como encuestas telefónicas, en línea, o en persona, lo que permite abarcar una mayor cantidad de participantes.
   3. Bajo costo

      Nota:

      • Comparado con otras técnicas más profundas o personalizadas, los sondeos pueden ser relativamente económicos, sobre todo si se realizan a través de medios como internet o teléfono.
   4. Enfoque descriptivo

      Nota:

      • Los sondeos suelen tener un enfoque descriptivo, buscando obtener una visión general de las actitudes, opiniones o comportamientos de la población objetivo.
4. Experimentos
   1. Objetividad

      Nota:

      • Los experimentos se llevan a cabo de manera que los sesgos del investigador se minimicen, y los resultados se basen en datos cuantitativos.
   2. Evaluación de causalidad

      Nota:

      • Los experimentos son uno de los métodos más robustos para establecer relaciones de causa y efecto, ya que permiten observar cómo los cambios en la variable independiente afectan a la variable dependiente.
   3. Análisis estadístico

      Nota:

      • Se emplean técnicas estadísticas para analizar los datos y determinar la significancia de los resultados, lo que permite hacer inferencias sobre la población más amplia.
   4. Medición precisa

      Nota:

      • Se utilizan instrumentos y técnicas de medición estandarizados y objetivos para recopilar datos, lo que facilita el análisis cuantitativo.

Nota:

• https://www.youtube.com/watch?v=Log8S98zIt0 

1. Grupos Focales
   1. Discusión en grupo

      Nota:

      • Los grupos focales se basan en la interacción entre los participantes. A través de la discusión grupal, se pueden generar ideas y explorar cómo se influencian mutuamente las percepciones y opiniones de los miembros del grupo.
   2. Moderación guiada

      Nota:

      • Un moderador capacitado guía la discusión, asegurándose de que todos los participantes tengan la oportunidad de hablar, que se aborden todos los temas relevantes, y que la conversación se mantenga en el objetivo de la investigación.
   3. Tamaño reducido

      Nota:

      • Los grupos focales generalmente consisten de entre 6 y 12 participantes. Un grupo pequeño es ideal para fomentar la interacción y permitir que todos los participantes contribuyan a la conversación.
   4. Exploración en profundidad

      Nota:

      • A diferencia de las técnicas cuantitativas, que buscan datos numéricos, los grupos focales proporcionan información detallada sobre los pensamientos, sentimientos y experiencias de los participantes.
2. Historia de Vida
   1. Enfoque longitudinal

      Nota:

      • El objetivo de la historia de vida es analizar cómo se han desarrollado las experiencias y acontecimientos a lo largo del tiempo, desde la infancia hasta el momento presente. Este enfoque longitudinal permite entender los cambios y la evolución personal en diferentes etapas de la vida.
   2. Profundidad y detalle

      Nota:

      • La historia de vida proporciona una gran cantidad de detalles sobre los aspectos biográficos, sociales, emocionales y culturales de la vida de una persona. Se busca profundizar en aspectos como las emociones, motivaciones y las decisiones personales.
   3. Método flexible

      Nota:

      • Las entrevistas para recopilar historias de vida suelen ser abiertas o semiestructuradas, lo que da libertad al entrevistado para narrar su vida sin estar limitado por un cuestionario rígido. Las preguntas pueden guiar la conversación, pero el entrevistador generalmente sigue el ritmo y los temas que el participante introduce.
   4. Técnica interpretativa

      Nota:

      • El análisis de la historia de vida es interpretativo y subjetivo. El investigador debe interpretar los relatos del entrevistado, buscando patrones, significados y temas recurrentes. Este proceso implica comprender cómo la persona da sentido a sus experiencias.
3. FODA
   1. Metodología flexible

      Nota:

      • Adaptable a diferentes contextos: El análisis FODA puede aplicarse en una variedad de entornos, como empresas, proyectos, gobiernos, organizaciones sin fines de lucro, o incluso a nivel personal para la toma de decisiones.
   2. Simplicidad y claridad

      Nota:

      • Fácil de entender y aplicar: Es una herramienta sencilla que no requiere conocimientos técnicos avanzados ni un gran volumen de datos para ser aplicada. Puede ser entendida y utilizada por personas sin experiencia previa en análisis estratégico.
   3. Enfoque estratégico

      Nota:

      • El FODA es una herramienta clave para la toma de decisiones estratégicas, ya que permite a una organización evaluar su situación actual y planificar acciones futuras. Ayuda a identificar dónde concentrar esfuerzos y qué áreas necesitan atención.
   4. Temporal y contextual

      Nota:

      • El análisis FODA no es estático. La situación de una organización y su entorno cambia con el tiempo, por lo que se recomienda actualizarlo periódicamente para mantenerse alineado con la realidad actual.
4. Observación
   1. Observación directa e indirecta

      Nota:

      • El investigador presencia personalmente los eventos y toma nota de lo que sucede en tiempo real. Esto le da una perspectiva de primera mano sobre los comportamientos e interacciones.
   2. Participante y no participante

      Nota:

      • El investigador se integra en el grupo o situación que está observando, participando de forma activa en las actividades de los sujetos. Esto le permite entender más profundamente las dinámicas sociales desde dentro, aunque también puede influir en los eventos.
   3. Flexibilidad en el enfoque

      Nota:

      • La observación puede ser estructurada, siguiendo un esquema predeterminado de lo que se va a observar (como una lista de comportamientos), o no estructurada, donde el investigador toma nota de cualquier cosa relevante que ocurra sin un plan previo fijo.
   4. Enfoque holístico

      Nota:

      • La observación cualitativa busca captar una imagen completa de lo que está sucediendo, sin centrarse solo en variables específicas. Se considera el contexto, las interacciones sociales, las emociones y el ambiente, proporcionando una visión más profunda y rica.

Nota:

• https://www.youtube.com/watch?v=MptL2R3o11Y 

1. Simple o al Azar
   1. Aleatorización

      Nota:

      • Las unidades de la muestra se seleccionan de manera completamente aleatoria, lo que elimina el sesgo del investigador y asegura que la muestra no esté influenciada por factores subjetivos.
   2. Simplicidad

      Nota:

      • Es uno de los métodos de muestreo más sencillos de aplicar. Solo se necesita una lista completa de la población (marco muestral) y un mecanismo para seleccionar aleatoriamente a los individuos.
   3. Fácil implementación

      Nota:

      • Se puede realizar mediante herramientas simples como sorteos, generadores de números aleatorios o tablas de números aleatorios, lo que lo hace accesible y fácil de aplicar en diversos contextos.
   4. Bajo sesgo

      Nota:

      • Al ser completamente aleatorio, el sesgo de selección es mínimo o inexistente, lo que fortalece la fiabilidad de los resultados.
2. Sistemático
   1. Rapidez y eficiencia

      Nota:

      • Debido a su simplicidad, el muestreo sistemático es más rápido y menos costoso en comparación con otros métodos, especialmente cuando se trabaja con poblaciones grandes o cuando se tiene una lista de la población bien organizada.
   2. Control del sesgo

      Nota:

      • Si no existe un patrón oculto en la lista que coincida con el intervalo de selección, el muestreo sistemático puede ser tan efectivo como el muestreo aleatorio simple para reducir el sesgo.
   3. Adecuado para poblaciones grandes

      Nota:

      • Funciona bien en grandes poblaciones donde sería más complicado seleccionar una muestra utilizando el muestreo aleatorio simple, ya que reduce el tiempo y el esfuerzo necesarios para elegir las unidades.
   4. Muestra representativa

      Nota:

      • Si se aplica correctamente y no hay patrones ocultos en la población, el muestreo sistemático puede proporcionar una muestra altamente representativa de la población total.
3. Estratificado
   1. Mejora la precisión de la muestra

      Nota:

      • Al dividir la población en estratos homogéneos y luego muestrear aleatoriamente dentro de ellos, se reduce la variabilidad dentro de los estratos, lo que mejora la precisión de las estimaciones para la población total.
   2. Proporcionalidad o desproporcionalidad

      Nota:

      • Se puede utilizar un muestreo proporcional, donde la muestra de cada estrato es proporcional a su tamaño en la población, o desproporcional, si se desea dar más peso a ciertos estratos para un análisis más profundo.
   3. Permite análisis más detallados

      Nota:

      • Como cada estrato está representado en la muestra, el investigador puede analizar los resultados no solo a nivel global, sino también dentro de cada estrato, lo que permite identificar patrones o tendencias específicas en los subgrupos.
   4. Más complejo de implementar

      Nota:

      • Comparado con el muestreo aleatorio simple, el muestreo estratificado requiere más planificación, ya que se debe realizar la estratificación antes de la selección de la muestra. También puede ser más costoso y llevar más tiempo.
4. Por conglomerado
   1. División en conglomerados naturales

      Nota:

      • En lugar de muestrear a individuos directamente, la población se divide en grupos o conglomerados naturales (como escuelas, barrios, empresas, etc.). Cada conglomerado debe ser una representación en miniatura de la población total.
   2. Menor costo y esfuerzo

      Nota:

      • El muestreo por conglomerado es útil cuando es costoso o difícil obtener una lista completa de la población. Al trabajar con conglomerados, se reduce el tiempo, el costo y el esfuerzo de recolectar datos, ya que se concentra el trabajo en grupos seleccionados.
   3. Práctico en la recolección de datos

      Nota:

      • El muestreo por conglomerados simplifica el proceso de recopilación de datos, ya que al trabajar con grupos localizados, el investigador puede centrarse en áreas más pequeñas, en lugar de acceder a individuos dispersos.
   4. Muestreo de múltiples etapas

      Nota:

      • Este método a menudo se aplica en varias etapas. Por ejemplo, en un muestreo en dos etapas, primero se seleccionan conglomerados aleatoriamente y luego, dentro de esos conglomerados, se eligen aleatoriamente individuos para la muestra.

Nota:

• https://www.youtube.com/watch?v=njNWL4xy1H0 

1. Por conveniencia o intencional
   1. No requiere un marco muestral

      Nota:

      • No es necesario contar con una lista completa de la población o un marco muestral, lo que facilita su implementación, especialmente en estudios exploratorios o preliminares.
   2. Alta posibilidad de sesgo

      Nota:

      • Este método puede introducir un alto grado de sesgo, ya que los sujetos elegidos pueden no ser representativos de la población más amplia. Por ejemplo, si se eligen personas cercanas al investigador, es probable que compartan características similares, lo que distorsiona los resultados.
   3. Ideal para estudios en entornos específicos

      Nota:

      • Este método es útil en estudios que buscan observar comportamientos o actitudes en un entorno particular, como los que se llevan a cabo en clínicas, tiendas o universidades, donde las personas pueden ser seleccionadas por su proximidad.
2. Por Cuotas
   1. División de la población en grupos o categorías

      Nota:

      • Se segmenta la población en subgrupos o cuotas con base en características específicas, como género, edad, nivel socioeconómico, etc., que el investigador considera importantes para el estudio.
   2. Control sobre la representatividad de los subgrupos

      Nota:

      • Aunque no es un muestreo probabilístico, el método busca asegurar que todos los subgrupos clave de la población estén representados en la muestra. Esto permite reflejar la estructura demográfica o las características de la población de interés.
   3. Fácil de implementar

      Nota:

      • Este tipo de muestreo es fácil de aplicar, ya que no requiere de procedimientos complejos ni herramientas especiales para la selección de los sujetos, lo que lo hace ideal en investigaciones con recursos limitados o en situaciones donde el tiempo es un factor crítico.
3. Discrecional o de Juicio
   1. Útil en investigaciones exploratorias

      Nota:

      • Es adecuado para estudios preliminares o exploratorios, donde el objetivo es obtener información profunda y detallada sobre un tema en lugar de realizar generalizaciones sobre toda la población.
   2. Flexibilidad en la selección de la muestra

      Nota:

      • El investigador tiene la flexibilidad de ajustar los criterios de selección en función de las necesidades del estudio o de la información que se va recolectando, lo que puede ser útil en contextos dinámicos.
   3. Aplicado en estudios cualitativos

      Nota:

      • Es comúnmente utilizado en estudios cualitativos, como estudios de caso o investigaciones de campo, donde el objetivo es obtener una comprensión profunda de ciertos aspectos del fenómeno estudiado.
4. Bola de Nieve
   1. Selección en cadena:

      Nota:

      • El proceso comienza seleccionando a un grupo pequeño de participantes iniciales. Luego, estos participantes identifican o recomiendan a otros posibles participantes que pertenezcan a la misma población de interés, y así sucesivamente, creando una cadena de referencias.
   2. Crecimiento progresivo de la muestra

      Nota:

      • A medida que más personas participan y recomiendan a otros, el tamaño de la muestra crece "como una bola de nieve", facilitando la inclusión de más sujetos a lo largo del estudio.
   3. No probabilístico

      Nota:

      • No todos los individuos de la población tienen la misma probabilidad de ser seleccionados, ya que la inclusión en la muestra depende de las conexiones entre los participantes. Esto puede introducir un sesgo, ya que aquellos sin conexiones con los primeros participantes no serán considerados.
   4. No garantiza representatividad

      Nota:

      • Este tipo de muestreo no busca ser representativo de la población total, ya que las recomendaciones entre participantes pueden no cubrir toda la diversidad de la población. Esto puede limitar la capacidad para generalizar los resultados.