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Métodos por Mind Map: Métodos

1. Cuantitativo

1.1. Análisis de números.

1.2. El uso de estadísticas, porcentajes, frecuencias, encuestas y mucho más, uno puede usar datos cuantitativos para analizar los números en una investigación

1.3. Es importante buscar ayuda si uno no es completamente competente sobre cómo usar las matemáticas para obtener datos en una investigación de investigación.

2. Muestro

2.1. El muestreo es importante en la investigación porque nos da características importantes de la investigación. Por ejemplo, el muestreo nos proporciona información sobre quiénes son los participantes. Donde se obtuvieron los participantes. La edad de los participantes. Cuantos participantes. Por qué el inventor eligió un cierto tamaño de muestra.

3. Representativo y Significativo

3.1. Representante habla sobre el margen de error. Relaciona los datos con la población general. Por ejemplo, en una investigación de investigación podría encuestar a 15 personas sin hogar en Los Ángeles y podría relacionar esto con la población general de un Los Ángeles, pero tendría que decir que hay margen de error al comparar los datos con la población general.

3.2. Significativo no se centra tanto en datos matemáticos. Su enfoque principal es hablar sobre la importancia de lo que está analizando. Por ejemplo, puede estar analizando un evento.

4. Cualitativo

4.1. Los datos cualitativos no implican el análisis de números o matemáticas.

4.2. El investigador usa la observación para analizar información que no es matemática.

5. Estadísticas descriptivas

5.1. Las estadísticas descriptivas son importantes porque podemos usar herramientas como la media, la mediana y la moda. Por ejemplo, si analizo las percepciones de artículos de periódicos de personas sin hogar, puedo usar el modo para analizar cuántas veces dicen palabras despectivas hacia las personas sin hogar. Pude encontrar cuántas veces dicen que las personas sin hogar son violentas. También podría usar la media, para encontrar la edad media de una población de personas sin hogar que podría entrevistar. Esta información puede ser útil para tratar de ver la edad general de las personas sin hogar. Es importante tener en cuenta que, aunque las estadísticas descriptivas son excelentes en la investigación, también pueden ser contraproducentes. Si realizamos una media para una población, podríamos tener valores atípicos en los datos y eso podría alterar nuestra información.

6. otros datos cuantitativos

6.1. Línea de regresión: nos ayuda a comprender las relaciones entre los puntos de datos. Por ejemplo, podemos usar la línea de regresión para predecir el resultado (Y) después de cambiar el valor (x).

6.2. El análisis factorial de correspondencias múltiples y el análisis de grupos pueden ayudarnos a comprender mejor el comportamiento. Podemos usar este tipo de datos para comparar y contrastar.

7. Mi investigación

7.1. Para mi investigación, planeo analizar periódicos, archivos y otras formas de noticias para obtener información sobre cómo las personas sin hogar han sido oprimidas por la revitalización y cómo eso afecta su uso del espacio público.