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Metodología de la Investigación: serie integral por competencias

 

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Guerrero Davila, Guadalupe. Metodología de la Investigación. Ciudad de México: Patria, 2014

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Metodología de la investigación estructura las bases necesarias para que el estudiante inicie actividades de investigación científica y abra un camino para abordar el proceso investigativo con mayor profundidad en el nivel medio superior, superior y ámbitos plurales.

 

Metodología de la investigación, ¿para qué?: la producción de los datos y los diseños

 

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Cohen, Néstor ; Gómez Rojas, Gabriela. Metodología de la investigación, ¿para qué?: la producción de los datos y los diseños. – 1a ed. – Ciudad
Autónoma de Buenos Aires: Teseo, 2019. 276 p.; 20 x 13 cm.
ISBN 978-987-723-190-8

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En este libro, resultado de años de trabajo en las aulas y en el campo de la investigación social, se reflexiona y debate, especialmente, sobre dos cuestiones que se consideran trascendentes respecto del conocimiento metodológico: la producción de los datos y los diseños de investigación. La primera de ellas invita a atender el complejo pasaje del hecho al dato, pero, también, pone luz sobre un proceso que, si no es recorrido adecuadamente, transforma los datos en una deformada y falsa representación de la realidad en estudio. Descuidar este trayecto de la investigación condena al siguiente análisis que se haga sobre los datos a una patética expresión del “sinsentido”, aunque se utilicen los más potentes y actualizados métodos y técnicas. En relación con los diseños de investigación, se discute qué se entiende por estrategia teórica y metodológica, y cómo se involucra y complejiza la noción de diseño.A lo largo del texto, se tratan todos los temas considerando la metodología de la investigación como unidad cuali-cuantitativa.Néstor Cohen es doctor en Ciencias Sociales (UBA), magíster en Metodología de la Investigación Científica (UNER) y licenciado en Sociología (UBA). Se desempeña como profesor titular consulto de Metodología de la Investigación I, II y III de la carrera de Sociología de la UBA, y como profesor de posgrado en universidades de Argentina y del exterior. Además, es investigador del IIGG (UBA).Gabriela Gómez Rojas es doctora en Ciencias Sociales (UBA), magíster en Metodología de la Investigación Científica (UNER) y licenciada en Sociología (UBA). Se desempeña como profesora adjunta de Metodología de la Investigación I, II y III de la carrera de Sociología de la UBA y de Metodología Cuantitativa de la carrera de Sociología de la UNMdP, y como profesora de posgrado en universidades de Argentina y del exterior. Además, es investigadora del IIGG (UBA).

 

Metodología de la investigación, ¿para qué? La producción de los datos y los diseños

 

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Néstor Cohen . Gabiela Gómez Rojas. Manuel Riveiro. Marcela Grinszpun. Gonzalo Seid. Metodología de la investigación, ¿para qué? La producción de los datos y los diseños. Buenos Aires: Clacsco. Teseo. Red Latinoamericana de Metodología de las Ciencias Sociales, 2019

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En este libro, resultado de años de trabajo en las aulas y en el campo de la investigación social, se reflexiona y debate, especialmente, sobre dos cuestiones que se consideran trascendentes respecto del conocimiento metodológico: la producción de los datos y los diseños de investigación. La primera de ellas invita a atender el complejo pasaje del hecho al dato, pero, también, pone luz sobre un proceso que, si no es recorrido adecuadamente, transforma los datos en una deformada y falsa representación de la realidad en estudio. Descuidar este trayecto de la investigación condena al siguiente análisis que se haga sobre los datos a una patética expresión del “sinsentido”, aunque se utilicen los más potentes y actualizados métodos y técnicas. En relación con los diseños de investigación, se discute qué se entiende por estrategia teórica y metodológica, y cómo se involucra y complejiza la noción de diseño. A lo largo del texto, se tratan todos los temas considerando la metodología de la investigación como unidad cualicuantitativa

Desafíos estadísticos en la evaluación y el fomento de la reproducibilidad de los resultados científicos

 

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(2016). [e-Book] Statistical Challenges in Assessing and Fostering the Reproducibility of Scientific Results: Summary of a Workshop. Washington, DC, The National Academies Press. National Academies of Sciences, 2016

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Las preguntas sobre la reproducibilidad de la investigación científica se han planteado en numerosos contextos y han ganado visibilidad a través de varias revistas de alto perfil y artículos de prensa populares. Se han considerado cuestiones cuantitativas que contribuyen a los desafíos de la reproducibilidad (como la medición y el análisis inadecuados de los datos, los conocimientos estadísticos inadecuados y los datos incompletos, entre otros), pero no existe un consenso claro sobre la mejor manera de abordar o reducir al mínimo estos problemas.

 

 

Manual para la elaboración de un plan de tesis universitaria

 

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Manual para la elaboración de un plan de tesis universitaria. Lima: Escuela Nacional del Folklore Jose Maria Arguedas, 2017

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El presente manual tiene como finalidad guiar al estudiante y egresado en el proceso de investigación para la elaboración del plan e informe de tesis.

¿Cómo hacer un plan de tesis y una tesis cualitativa?

 

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Guillen Valle, Oscar Rafael ; Cerna Ventura, Blanca Flor ; Gondo Minami, Rita ;  Suarez Reyes, Félix ; Martínez López, Edwin Alberto. ¿Cómo hacer un plan de tesis y una tesis cualitativa?, Lima, 2019

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Planteamiento del problema de investigación. Marco Teórico. Metodología y estrategias de investigación. Resultados de la investigación cualitativa.

 

Mejorando la ciencia: reproducibilidad, falsabilidad y el método científico 

 

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McIntosh Borrelli, Leslie; Vitale, Cynthia Hudson; Juehne, Anthony; Mothershead, Sasha; Sumner, Josh; Haynes, Leah; et al. Making Science Better: Reproducibility, Falsifiability and the Scientific Method. figshare. Report, 2019.

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El informe analiza el estado actual de la reproducibilidad en 2019, así como la importancia de la  falsabilidad*,  en el proceso de investigación. El análisis proviene de Ripeta Digital Science, cuyo objetivo es facilitar la mejora de la ciencia identificando y destacando las partes importantes de la investigación que deben ser presentadas de manera transparente en un manuscrito y otros materiales.

Los hallazgos clave del informe incluyen:

  • Todas las partes interesadas en la investigación tienen la responsabilidad de hacer que su trabajo sea reproducible y falsable. Reproducible: para que cualquiera pueda seguir el método indicado y llegar a las mismas conclusiones; y falsable: para que el método utilizado pueda probar adecuadamente la hipótesis.
  • Si bien no todos los materiales de investigación deben ser accesibles debido a la confidencialidad y/o el anonimato, lograr una transparencia adecuada es esencial para la reproducibilidad.
  • El trabajo de investigación debe ser una ruta para probar y recrear la investigación que se ha llevado a cabo. Esta es la base del método científico.
  • La falsedad es una parte integral del proceso de investigación. Añade credibilidad a la investigación y permite seguir trabajando sobre bases sólidas.
  • El establecimiento de un marco bien estructurado que permita evaluar la reproducibilidad, junto con la presentación de informes adecuados, permite reducir los obstáculos a la reutilización del trabajo científico, el apoyo a los resultados científicos y la evaluación de la calidad científica.
  • Una buena documentación de datos, que incluye el diseño de la investigación, la recolección de datos, la limpieza de datos y los análisis, conduce a una “buena” ciencia. La ciencia y la investigación bien documentadas permiten seguir avanzando gracias a la transparencia y a una documentación de datos adecuada.
  • Los informes de análisis de datos claros no sólo están relacionados, sino que son fundamentales para la práctica de la buena ciencia.
  • Mediante el suministro de código, la documentación de la versión de software utilizada y el almacenamiento de código para futuras referencias, la ciencia puede ser más precisa, más reproducible y más útil para los científicos dentro y entre dominios y geografías.
  • La comunidad científica necesita medios más rápidos y escalables para evaluar y mejorar la reproducibilidad. Una parte importante de esto es cambiar fundamentalmente la forma en que pensamos sobre la reproducibilidad. La dificultad es que, si bien todos tenemos una idea de lo que es la reproducibilidad en nuestros propios campos, la reproducibilidad como concepto no se traduce fácilmente entre campos.
  • Necesitamos estructurar nuestros procesos de investigación para automatizar la verificación del proceso en sí y alertarnos de los problemas cuando surjan. Esta nueva maquinaria de controles y contrapesos debe tener en cuenta tanto la falsificación como la reproducibilidad.

 

Falsable es decir, que se pueda refutar o desmentir: ha de tener falsabilidad