Azar simple

Causales o determinísticas:


plantean la existencia de una relación causa-efecto ineluctable.

Estocásticas o probabilísticas:


se trata de hipótesis causales pero en el marco de la idea si X probablemente Y.

Contingentes:


son del tipo de si X entonces Y, pero sólo si Z.

Predictivas:


permiten anticipar con algún grado de certeza el comportamiento de ciertas variables o el acaecimiento de fenómenos.

Univariadas:


poseen una variable.

Bivariadas:


poseen dos variables.

Multivariadas:


poseen tres o más variables.

Según su planteo temporal:


Ante facto:


planteadas antes de que ocurra el hecho.

Post facto:


Según la direccionalidad


Unidireccionales

Bidireccionales

Según su condición de hipótesis nula:


Son aquellas que en el contexto de la investigación y teniendo en cuenta el principio de refutabilidad.

Principio de exhaustividad:


sostiene que en la categorización se deben contemplar todos los valores posibles.

Principio de exlclusividad:


sostiene que en toda categorización las variables deben ser mutuamente excluyentes.

Referencia al marco teórico:


los valores deben guardar relación con el marco teórico en que se basa la investigación.

El tamaño del universo y la muestra:


por un principio de economía y a fin de evitar que la información se disperse.

Linealidad del contínuo:


las categorías deben seguir un mismo criterio.

Utilización del punto neutral:


debe evaluarse en cada caso si se usa o no.

Cantidad de categorías positivas y negativas:


la cantidad de categorías positivas y negativas debe ser similar.

Cualitativas:


Nominal:


es la menos precisa, mide atributos y mide por semejanzas y diferencias

Ordinal:


es más precisa, ya que además de semejanzas y diferencias establece jerarquía entre las categorías.

Cuantitativas:


Racional


Intervalar


Cualitativas:


como su nombre lo indica, miden cualidades.

Cuantitativas:


miden cantidades, magnitudes.

Cualicuantitativas:


son aquellas que se refieren a aspectos cualitativos y cuantitativos.

Independientes:


son aquellas que cumplen la función de causa o supuesta causa.

Dependientes:


son aquellas que actúan como efecto o supuesto efecto.

Terceras variables:


se utilizan para denominar a todos aquellos elementos que puedan incidir de alguna manera en la relación entre X e Y.

El grado de complejidad:


remite a las carácterísticas que asume su operacionalización o a los procedimientos para su medición.

Simples:


aquellas que requieren de un sólo indicador. 

Complejas:


son aquellas que a los efectos de su medición requieren de más de un indicador.

Un índice:


es un indicador complejo que reconstruye la variable.

Índice no ponderado:


cuando se adjudica a cada dimensión y/o a cada indicador el mismo peso o la misma participación en la variable.

Índice ponderado:


cuando se le asigna a una dimensión, indicador o, incluso, categoría, un mayor peso relativo.

Índice simple:


utiliza valores absolutos.

Índice porcentual:


utiliza valores relativos.

Índice:


Determinar la importancia de las dimensiones.

Determinar la participación de los indicadores.

Validez interna:


adecuada conceptualización y operacionalización de la variable.

Validez externa:


se refiere básicamente a la confianza o veracidad de la fuente de información.

«universo»:


como el conjunto total de elementos que constituyen un área de interés analítico.

Universos finitos:


aquellos que contienen hasta 100.000 unidades.

Universos infinitos:


aquellos que poseen más de 100.000 unidades.

Universos homogéneos:


aquellos que no presentan diferencias significativas entre sus unidades de análisis.

Universos heterogéneos:


aquellos que presentan diferencias significativas entre sus unidades de análisis.

Muestras probabilísticas :


     Azar simple,  Azar sistemático, Azar estratificado, Azar por   conglomerados.

Muestras no probabilísticas :


         Accidentales / casuales

 Intencionales     / razonadas, Por cuotas, Bola de nieve.

Azar simple:


en el azar simple las unidades de análisis se extraen del marco muestral sin ningún tipo de diferenciación.

Azar sistemático:


aquí se busca que aparezcan casos de toda la escala de posibilidades.

Azar por conglomerado:


esta pensado para estudios en grandes extensiones geográficas.

Azar estratificado:


se utiliza cuando estamos ante la presencia de un universo heterogéneo.

Accidental:


se toman simplemente los primeros casos que se tiene a mano.

Intencional:


se usa cuando las unidades de análisis y/o información. 

Por cuotas:


implica una mayor representatividad.

Bola de nieve:


un contacto deriva a otro contacto.

Las encuestas:


técnica de recolección de datos que utiliza como instrumento un listado de preguntas que están fuertemente estructuradas.

La estructura del cuestionario:


El pedido de cooperación:


consiste en un enunciado que solicita la colaboración de persona seleccionada para responder las preguntas de la encuesta.

Preguntas referidas a las variables objeto de la investigación:


aquí se ubican las preguntas referidas a los indicadores de los datos buscados.

Preguntas referidas a los datos de clasificación:


interrogan sobre variables de base y que permiten clasificar a la población en grandes grupos sociodemográficos.

Preguntas referidas a los datos de identificación:


nombre, número de teléfono o algún otro dato similar.

Preguntas abiertas:


el sujeto indagado tiene libertad para responder.

Preguntas cerradas dicotómicas:


presentan dos alternativas de respuesta.

Preguntas cerradas categorizadas en forma de escala:


las categorías forman una escala.