Relación entre paradigma, enfoque, tipo y diseño de investigación

Paradigma de la Investigación La noción de paradigma es abordada por Khun como aquellaque da una imagen básica del objeto de una ciencia, define loque debe estudiarse, las preguntas que es necesario responder,o sea, los problemas que deben estudiarse y qué reglas han deseguirse para interpretar las respuestas que se obtienen;El paradigma positivistaEl paradigma positivista, también llamado hipotético-deductivo,cuantitativo, empírico-analista o racionalista,Fuecreado para estudiar los fenómenos en el campo de las cienciasnaturales, pero después también fue utilizado para investigaren el área de las ciencias sociales, sin tener en consideración lasdiferencias que existen entre ambas.El paradigma interpretativoEl investigador trata de descubrir el significado de las accioneshumanas y de la vida social, dirige su labor a entrar en elmundo personal de los individuos, en las motivaciones que loorientan, en sus creencias.El paradigma sociocríticoEste paradigma, a diferencia de los anteriores, introduce laideología de forma explícita, ante lo falso de estimar la neutralidadde las ciencias. Trata de desenmascarar la ideología y laexperiencia del presente, y en consecuencia tiende a lograr unaconciencia emancipadora, para lo cual sustentan que el conocimientoes una vía de liberación del hombre.

Se centra en la recolección y análisis de datos numéricos; enfatiza la objetividad y la replicabilidad de los resultados; utiliza la hipótesis y la comprobación como base del estudio.

Los dishttps://wayground.com/join?gc=14831593&source=liveDashboard eños de investigación son planes o estrategias sistemáticas utilizadas para recolectar, analizar e interpretar datos con el fin de responder preguntas de investigación y alcanzar objetivos específicos. Estos diseños pueden variar en función de la naturaleza de la investigación, los objetivos del estudio y las hipótesis planteadas.

Este diseño implica la manipulación de una variable independiente para observar su efecto en una variable dependiente bajo condiciones controladas. Los participantes se asignan aleatoriamente a grupos experimentales y de control para minimizar los sesgos y permitir inferencias causales.

Pre-experimentales: Son diseños simples que carecen de un grupo de control adecuado. Incluyen diseños como el estudio de caso, la serie temporal y el diseño de un solo grupo pretest-postest.

Cuasi-experimentales: Implican manipulación de variables independientes, pero no utilizan asignación aleatoria de participantes. Incluyen diseños como el diseño de grupos equivalentes, el diseño de series temporales interrumpidas y el diseño de regresión discontinua.

Experimentos verdaderos: Utilizan asignación aleatoria de participantes a grupos de control y experimentales para permitir inferencias causales. Ejemplos incluyen el diseño de grupos control aleatorizados y el diseño factorial.

No experimental (observacional): En este diseño, los investigadores observan y recopilan datos sin intervenir ni manipular variables. Los estudios de cohortes, de casos y control son ejemplos de diseños no experimentales. Estos diseños son útiles para estudiar fenómenos naturales o cuando la manipulación experimental no es ética o posible.

Descriptivos: Se enfocan en describir características o fenómenos sin manipular variables independientes. Ejemplos incluyen encuestas transversales, estudios de casos y estudios de correlación.

Comparativos: Compran grupos o situaciones sin manipular variables independientes. Ejemplos incluyen estudios de cohorte y estudios de casos y controles.

Exploratorios: Se utilizan para investigar fenómenos poco conocidos o para generar hipótesis. Ejemplos incluyen entrevistas abiertas y estudios de observación participante.

Diseños mixtos: Combina elementos de enfoques cuantitativos y cualitativos para proporcionar una comprensión más completa del fenómeno de estudio. Pueden ser secuenciales, concurrentes o incorporar múltiples fases.

Diseños Longitudinales: Recopilan datos de los mismos participantes en múltiples puntos en el tiempo para observar cambios y tendencias a lo largo del tiempo.

Diseños transversales: Recopilan datos de diferentes grupos de participantes en un solo punto en el tiempo para comparar características o variables de interés entre los grupos.

Diseños Etnográficos: Se basan en la observación participante y la inmersión en el entorno social de estudio para comprender los comportamientos y las interacciones dentro de un contexto cultural.