Cuestionario de Metodología de la Investigación Científica

¿Cuál es la diferencia entre un diseño experimental y un diseño no experimental?

• La diferencia es que un diseño experimental no requiere la manipulación de variables independientes, mientras que un diseño no experimental sí la requiere.

• La diferencia es que un diseño experimental involucra la manipulación de variables independientes, mientras que un diseño no experimental no incluye esta manipulación.

• La diferencia es que un diseño experimental no implica la observación de fenómenos naturales, mientras que un diseño no experimental sí lo hace.

• La diferencia es que un diseño experimental no busca establecer relaciones causales, mientras que un diseño no experimental sí lo hace.

¿Por qué es importante la selección de la muestra en un estudio de investigación?

• Para aumentar el costo del estudio

• Para simplificar el proceso de investigación

• Para garantizar la representatividad de la población y la validez de los resultados.

• Para hacer que los resultados sean menos confiables

¿Cuáles son los pasos principales en la planificación de un estudio de investigación?

• No realizar una revisión de la literatura

• Definir la pregunta de investigación, realizar una revisión de la literatura, elegir el diseño de investigación, seleccionar la muestra, recopilar y analizar datos, y reportar los hallazgos.

• Elegir el diseño de investigación antes de definir la pregunta de investigación

• Realizar una encuesta a la población general

¿Qué es la validez interna en un estudio de investigación y por qué es importante?

• La validez interna se refiere a la exactitud de las mediciones realizadas en el estudio

• La validez interna se refiere a la precisión con la que se puede establecer una relación causal entre las variables en un estudio. Es importante porque garantiza que los resultados obtenidos sean confiables y que las conclusiones sean válidas.

• La validez interna se refiere a la precisión con la que se puede generalizar los resultados a otras poblaciones

• La validez interna se refiere a la cantidad de participantes en el estudio

¿Cuál es la diferencia entre muestreo aleatorio simple y muestreo estratificado?

• El muestreo aleatorio simple selecciona muestras basadas en características específicas, mientras que el muestreo estratificado selecciona muestras al azar de toda la población.

• El muestreo aleatorio simple divide la población en subgrupos y luego selecciona muestras al azar de cada subgrupo, mientras que el muestreo estratificado selecciona muestras al azar de toda la población.

• El muestreo aleatorio simple selecciona muestras al azar de toda la población, mientras que el muestreo estratificado divide la población en subgrupos y luego selecciona muestras al azar de cada subgrupo.

• El muestreo aleatorio simple no tiene en cuenta la representatividad de la muestra, mientras que el muestreo estratificado garantiza que la muestra sea representativa de toda la población.

¿Por qué es importante la representatividad de la muestra en un estudio de investigación?

• Para no tener en cuenta la diversidad de la población en el estudio.

• Para asegurarse de que los resultados sean inaplicables a la población en general.

• Para garantizar que los resultados del estudio sean aplicables a la población en general.

• Para aumentar la probabilidad de obtener resultados sesgados.

¿Cuáles son las ventajas y desventajas del muestreo por conveniencia?

• Ventajas: amplia muestra; Desventajas: difícil de obtener

• Ventajas: rápido y económico; Desventajas: sesgos y falta de representatividad

• Ventajas: flexible y variado; Desventajas: sesgos y representatividad

• Ventajas: precisa y representativo; Desventajas: lento y costoso

¿Cuál es la diferencia entre el análisis cualitativo y cuantitativo de datos?

• El análisis cualitativo se basa en números y el análisis cuantitativo se basa en descripciones

• El análisis cualitativo no utiliza métodos estadísticos y el análisis cuantitativo sí utiliza métodos estadísticos

• El análisis cualitativo se utiliza para datos numéricos y el análisis cuantitativo se utiliza para datos cualitativos

• Ambos enfoques son diferentes en términos de la naturaleza de los datos que se analizan y los métodos utilizados para su análisis.

¿Por qué es importante la interpretación adecuada de los resultados en un estudio de investigación?

• La interpretación adecuada solo es importante para impresionar a otros científicos

• La interpretación adecuada no es importante, los resultados hablan por sí mismos

• La interpretación adecuada solo es importante para obtener financiamiento para futuras investigaciones

• La interpretación adecuada de los resultados es crucial para validar la validez y fiabilidad de los hallazgos, así como su relevancia para la comunidad científica y la sociedad en general.

¿Cuáles son las principales técnicas de análisis estadístico utilizadas en la investigación científica?

• Análisis cualitativo, análisis cuantitativo, análisis comparativo

• Análisis algebraico, análisis geométrico, análisis de cálculo.s

• Minería de datos, aprendizaje automático, inteligencia artificiale

• Estadística descriptiva, estadística inferencial, análisis de regresión y análisis multivariante