Curso Básico de Investigación Científica

Clase 1 • Ética en la investigación científica

Aborda los principios éticos fundamentales que rigen la investigación con humanos, animales y datos. Establece la conducta responsable como prerrequisito para una ciencia creíble.

Clase 2 • Tipos de investigación científica

Releva las categorías de investigación descriptiva, correlacional, experimental y aplicada. Ayuda a los estudiantes a emparejar el tipo de investigación con sus preguntas específicas.

Clase 3 • Panorama del método científico

Traza el ciclo clásico de observar-hipotetizar-probar-concluir y su naturaleza iterativa. Proporciona la columna vertebral procedimental que los estudiantes aplicarán a lo largo del curso.

Clase 4 • Naturaleza y objetivos de la ciencia

Define la ciencia como una empresa sistemática de construcción de conocimiento y la contrasta con la pseudociencia. Ancla el capítulo estableciendo por qué el rigor metodológico es innegociable.

Clase 1 • Revisión de la literatura existente

Enseña la búsqueda sistemática y la lectura crítica de estudios previos para contextualizar una nueva pregunta. Previene la duplicación y revela marcos teóricos.

Clase 2 • Desarrollo de hipótesis comprobables

Convierte las preguntas de investigación en hipótesis direccionales y nulas con predicciones claras. Prepara a los estudiantes para la operacionalización de variables y las pruebas estadísticas.

Clase 3 • Identificación de un problema de investigación

Guía a los estudiantes desde un tema general hacia un problema enfocado e investigable. Se conecta con el método científico al fundamentar la indagación en vacíos observables.

Clase 4 • Redacción de un esquema de propuesta de investigación

Integra el enunciado del problema, el contexto de la literatura y las hipótesis en un esqueleto coherente de propuesta. Sirve como documento de planificación para los capítulos de diseño posteriores.

Clase 1 • Diseños de investigación cualitativa

Introduce la fenomenología, la teoría fundamentada, el estudio de caso y la etnografía como enfoques estructurados de indagación. Amplía la caja de herramientas metodológicas más allá de los datos numéricos.

Clase 2 • Diseño de investigación con métodos mixtos

Explica cómo se integran los componentes cuantitativo y cualitativo para obtener hallazgos más ricos. Aborda la secuenciación, la ponderación y la justificación para combinar métodos.

Clase 3 • Estrategias de muestreo

Compara los métodos de muestreo probabilístico y no probabilístico y su impacto en la representatividad. Informa directamente la planificación de la recolección de datos en el próximo capítulo.

Clase 4 • Validez, confiabilidad y sesgo

Define la validez interna y externa, la confiabilidad y los tipos de sesgo comunes que amenazan la calidad del estudio. Equipa a los estudiantes para evaluar y fortalecer cualquier diseño.

Clase 1 • Observación y métodos de campo

Introduce la observación sistemática, las notas de campo y los roles de participante vs. no participante. Construye habilidades de medición directa para entornos naturalistas.

Clase 2 • Datos existentes y fuentes secundarias

Explica cómo localizar, evaluar y reutilizar registros de archivo, bases de datos y conjuntos de datos publicados. Amplía las opciones de datos sin los costos de la recolección primaria.

Clase 3 • Pruebas de validez y confiabilidad de los instrumentos

Aplica controles de validez de contenido, de constructo y de criterio, junto con coeficientes de confiabilidad, para finalizar los instrumentos. Asegura la calidad de los datos antes de la recolección a gran escala.

Clase 4 • Encuestas y cuestionarios

Abarca tipos de preguntas, escalas de respuesta y principios de diagramación para instrumentos de encuesta efectivos. Se conecta con el muestreo al abordar cómo el modo de administración afecta la calidad de las respuestas.

Clase 1 • Análisis de regresión y predictivo

Abarca la regresión lineal simple y múltiple para modelar relaciones y hacer predicciones. Extiende las habilidades de correlación hacia objetivos de investigación explicativos y predictivos.

Clase 2 • Fundamentos de estadística inferencial

Introduce la probabilidad, las distribuciones muestrales, los intervalos de confianza y la lógica de la prueba de hipótesis. Tiende un puente entre los resúmenes descriptivos y las inferencias a nivel poblacional.

Clase 3 • Estadística descriptiva

Enseña medidas de tendencia central, dispersión y distribuciones de frecuencia para resumir conjuntos de datos. Proporciona la primera capa de interpretación antes de las pruebas inferenciales.

Clase 4 • Pruebas estadísticas comunes

Aplica pruebas t, ANOVA, chi-cuadrado y correlación a escenarios de investigación. Los estudiantes seleccionan la prueba correcta según el tipo de dato y la pregunta de investigación.

Clase 1 • Organización y gestión de datos cualitativos

Abarca la transcripción, la organización de datos y la gestión asistida por software de texto y material multimedia. Establece el manejo ordenado de datos como base para un análisis riguroso.

Clase 2 • Otros enfoques de análisis cualitativo

Introduce el análisis de contenido, el análisis narrativo y el análisis del discurso como alternativas al trabajo temático. Amplía las opciones analíticas para diversos tipos de datos cualitativos.

Clase 3 • Análisis temático

Aplica un proceso de análisis temático de seis fases para identificar patrones a través de los datos codificados. Produce temas interpretativos que responden a las preguntas de investigación cualitativa.

Clase 4 • Confiabilidad en la investigación cualitativa

Aplica los criterios de credibilidad, transferibilidad, dependencia y confirmabilidad para validar los hallazgos. Aborda el equivalente cualitativo de la validez y la confiabilidad del Capítulo 3.

Clase 1 • Citación, referenciación e integridad académica

Aplica los principales estilos de citación y estrategias para evitar el plagio con el fin de producir trabajos con la atribución adecuada. Refuerza los estándares éticos establecidos en el Capítulo 1.

Clase 2 • Fundamentos de la escritura científica

Aborda la precisión, la objetividad, la concisión y las convenciones disciplinares específicas en la prosa académica. Las habilidades de escritura sólidas son esenciales para todas las secciones del informe que siguen.

Clase 3 • Visualización de datos y tablas

Enseña principios para seleccionar y diseñar figuras, gráficos y tablas que representen los datos con precisión. Las imágenes efectivas mejoran la comprensión y respaldan los hallazgos escritos.

Clase 4 • Interpretación de resultados en contexto

Guía a los estudiantes para conectar los hallazgos con las hipótesis, los marcos teóricos y la literatura previa. Previene la sobregeneralización y las afirmaciones sin respaldo.

Clase 1 • Revisiones narrativas y de alcance

Distingue las revisiones narrativas y de alcance de las revisiones sistemáticas y explica sus usos apropiados. Amplía las opciones de síntesis para áreas de investigación amplias o emergentes.

Clase 2 • Trasladar la evidencia a la práctica

Aplica la evidencia sintetizada a decisiones del mundo real, recomendaciones de políticas y agendas de investigación futuras. Completa el ciclo de investigación conectando los hallazgos con la acción.

Clase 3 • Evaluación crítica de artículos de investigación

Aplica listas de verificación estructuradas para evaluar el diseño del estudio, la metodología, el análisis y las conclusiones. Construye la lente evaluativa necesaria para la práctica basada en evidencia y la síntesis.

Clase 4 • Metodología de revisión sistemática

Abarca las pautas PRISMA, los criterios de inclusión/exclusión y la extracción de datos para revisiones sistemáticas. Proporciona un proceso replicable y transparente para sintetizar un cuerpo de evidencia.