Todas las técnicas y los métodos que puedes escoger en cada una de las fases del TFG con enfoque cuantitativo

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Si estás aquí es porque has escogido hacer un TFG siguiendo el enfoque cuantitativo.

Si no era el enfoque que estabas buscando, puedes volver a la página anterior.

Ventajas e inconvenientes de construir tu edificio con hormigón.

Si hacemos la analogía con un río, el enfoque cualitativo sería un río peligroso, potente, caudaloso y con desafíos. Sería un río impracticable o sólo practicable para unos pocos.

Las herramientas del pilar del Diseño asociadas al enfoque cuantitativo

El pilar del diseño en una investigación se refiere a la etapa en la que se planifica cómo se llevará a cabo el estudio. Es importante tener en cuenta que estas herramientas no son exclusivas del enfoque cuantitativo, sino que se utilizan frecuentemente en este tipo de investigaciones. Además, es posible combinar herramientas de diferentes enfoques en una investigación mixta. Este pilar del diseño es necesario abordarlo incluyendo aspectos relacionados con la selección de la muestra pero también hay que planificar cómo se va a hacer la fase de medición y su posterior análisis de resultados.

Por este motivo, en la planificación que supone el pilar del diseño se incluyen todas las fases que articulan la elaboración de la propuesta de TFG o el proyecto en sí. Algo así sucede con el resumen, en el momento en el que lo elaboramos, pero con una diferencia enorme: en el momento en que redactamos el resumen ya hemos elaborado todo el trabajo. Pero, cuando planificamos, lo hacemos mirando al futuro, planteando un posible paso a paso antes de enfrentarnos al proyecto en sí.

Dicho esto, en el caso del enfoque cuantitativo, algunas de las herramientas más comunes son las siguientes:

1. Muestreo: En el diseño cuantitativo, es importante seleccionar una muestra representativa de la población de estudio para poder generalizar los resultados obtenidos. Se deben establecer criterios claros para la selección de los participantes y determinar el tamaño de la muestra adecuado para alcanzar una significancia estadística.
2. Diseño experimental: En algunos estudios cuantitativos, se utiliza un diseño experimental en el que se manipulan una o más variables independientes para ver su efecto en una variable dependiente. Se deben establecer claramente las hipótesis y las variables que se van a medir, y diseñar un plan experimental para poder controlar las variables que pueden influir en los resultados.
3. Instrumentos de medición: En el enfoque cuantitativo, los datos se recopilan a través de la medición de variables mediante cuestionarios, escalas, pruebas estandarizadas u otras herramientas de medición. Es importante que estos instrumentos sean válidos y confiables para garantizar la precisión de los resultados.
4. Análisis estadístico: En el enfoque cuantitativo, se utilizan herramientas estadísticas para analizar los datos recopilados y establecer las relaciones entre las variables. Se deben seleccionar los métodos estadísticos adecuados para el tipo de datos y las hipótesis planteadas.
5. Validación de resultados: En el enfoque cuantitativo, es importante validar los resultados obtenidos a través de la triangulación de métodos o la comparación de los resultados con otros estudios similares. Esto permite aumentar la confianza en los resultados y disminuir la posibilidad de sesgos.

en el enfoque cuantitativo, el diseño es fundamental para la validez y la confiabilidad de los resultados obtenidos. La selección de la muestra, el diseño experimental, los instrumentos de medición, el análisis estadístico y la validación de los resultados son algunas de las herramientas que se utilizan en esta etapa del proceso de investigación.

Las herramientas del pilar de la Medida asociadas al enfoque cuantitativo

Las herramientas del pilar de la Medida asociadas al enfoque cuantitativo son:

• Cuestionarios: Son herramientas de recolección de datos que consisten en preguntas estandarizadas que se utilizan para medir actitudes, opiniones, creencias y comportamientos de los participantes.
• Entrevistas estructuradas: Son entrevistas que siguen un guión de preguntas predefinido y se utilizan para recopilar datos cuantitativos sobre las experiencias, actitudes y opiniones de los participantes.
• Escalas de medición: Son herramientas utilizadas para medir características abstractas como actitudes, personalidad, habilidades y conocimientos.
• Pruebas estandarizadas: Son herramientas que se utilizan para medir habilidades o conocimientos específicos y se administran de manera estandarizada.
• Observación estructurada: Es un método de recolección de datos en el que el investigador registra sistemáticamente el comportamiento de los participantes utilizando un conjunto predefinido de categorías y códigos.

Cada una de estas herramientas tiene sus propias ventajas y desventajas, y es importante seleccionar la herramienta adecuada para el tipo de información que se desea medir.

Las herramientas del pilar del Análisis asociadas al enfoque cuantitativo

Las herramientas del pilar del Análisis en el enfoque cuantitativo se relacionan con el procesamiento y la interpretación de datos cuantitativos. Estas herramientas se utilizan para analizar y describir los datos recolectados a través de métodos cuantitativos y para llegar a conclusiones basadas en evidencia.

Algunas de las herramientas comunes del pilar del Análisis en el enfoque cuantitativo incluyen técnicas estadísticas, análisis de regresión, análisis factorial, análisis de varianza, y análisis de correlación, entre otros. Como se cuenta a continuación, con mayor detalle:

• Estadística descriptiva: se utiliza para resumir y describir las características de los datos, como la media, la desviación estándar, el rango, etc.
• Análisis de correlación: se utiliza para explorar la relación entre dos o más variables cuantitativas.
• Análisis de regresión: se utiliza para examinar la relación entre una variable dependiente y una o más variables independientes.
• Pruebas de hipótesis: se utilizan para evaluar si existe una diferencia significativa entre dos o más grupos o si una variable está relacionada con otra.
• Análisis de varianza (ANOVA): se utiliza para comparar las medias de tres o más grupos y determinar si existen diferencias significativas entre ellos.
• Análisis multivariado: se utiliza para examinar las relaciones entre múltiples variables y para identificar patrones y estructuras complejas en los datos.
• Análisis de series de tiempo: se utiliza para analizar datos que se recopilan en diferentes momentos en el tiempo y para identificar patrones o tendencias en los datos a lo largo del tiempo.

Estas herramientas permiten a los investigadores examinar la relación entre variables y medir el impacto de diferentes factores en un resultado determinado. Además, las herramientas de análisis también pueden ayudar a los investigadores a identificar patrones y tendencias en los datos, y a resumir los hallazgos en informes y presentaciones.

Ejemplo de caso práctico (enfoque cuantitativo puro)

Supongamos que un grupo de investigadores desea evaluar el efecto de un nuevo tratamiento para reducir la ansiedad en pacientes con trastornos de ansiedad. El objetivo de la investigación es determinar si el nuevo tratamiento es más efectivo que el tratamiento convencional.

Elementos del pilar del diseño que se utilizarían en este estudio

Elementos del pilar del diseño que se utilizarían en este estudio:

• Selección de una muestra representativa de pacientes con trastornos de ansiedad.
• Asignación aleatoria de los pacientes a uno de los dos grupos de tratamiento (nuevo tratamiento o tratamiento convencional).
• Controlar y estandarizar las condiciones en las que se administran ambos tratamientos para reducir la posibilidad de sesgos.
• Diseñar un protocolo de seguimiento y evaluación para medir la ansiedad antes y después del tratamiento en cada grupo.

Elementos del pilar de la medida que se utilizarían en este estudio

Elementos del pilar de la medida que se utilizarían en este estudio:

• Seleccionar una escala validada para medir la ansiedad en pacientes con trastornos de ansiedad.
• Evaluar la ansiedad de los pacientes en ambos grupos antes y después del tratamiento.
• Registrar la información sobre los pacientes, como su edad, sexo, y tipo de trastorno de ansiedad.

Elementos del pilar del análisis que se utilizarían en este estudio

Elementos del pilar del análisis que se utilizarían en este estudio:

• Comparar los cambios en la ansiedad entre ambos grupos de tratamiento utilizando análisis estadísticos como ANOVA o pruebas de comparación de medias.
• Evaluar si el nuevo tratamiento es significativamente más efectivo que el tratamiento convencional.
• Controlar posibles variables de confusión, como la edad o el tipo de trastorno de ansiedad, mediante análisis de covarianza.

En este caso, la estrategia que se utilizaría es la manipulativo-experimental, ya que se busca evaluar el efecto de un tratamiento en un grupo de pacientes mediante una asignación aleatoria. Además, se plantearía una hipótesis causal que afirma que el nuevo tratamiento es más efectivo que el tratamiento convencional.

Conclusiones

En conclusión, este ejemplo ilustra cómo los elementos de cada pilar se utilizan en un estudio cuantitativo puro para evaluar la efectividad de un tratamiento para reducir la ansiedad en pacientes con trastornos de ansiedad.