1. Tipos de variables
1.1. Variable dependiente
1.1.1. Representa una cantidad cuyo valor depende de cómo se modifica la variable independiente.
1.1.1.1. Variable independiente: Es una variable que representa una cantidad que se modifica en un experimento.
1.2. Variables moderadoras
1.2.1. Son aquellas que el investigador selecciona de manera intencional para medir su posible efecto en la relación entre una variable independiente y otra variable dependiente.
1.2.1.1. Variables de control: Son las que el investigador ha decidido, por así decirlo, tener bajo su control o neutralizar.
1.3. Variables interventoras
1.3.1. Son difíciles de detectar por su naturaleza abstracta como un constructo que pudiera explicar la relación entre una variable independiente y una dependiente.
1.3.2. Escala de medición de las variables
1.3.2.1. Datos nominales
1.3.2.1.1. Los datos son etiquetas o categorías que se usan para definir un atributo de un elemento. Los datos nominales pueden ser numéricos o no numéricos.
1.3.2.2. Datos de intervalo
1.3.2.2.1. Los datos tienen las propiedades de los datos ordinales y los intervalos entre observaciones se expresan en términos de una unidad de medición fija. Los datos de intervalo tienen que ser numéricos.
1.3.2.3. Datos oridinales
1.3.2.3.1. Los datos pueden usarse para jerarquizar u ordenar las observaciones. Los datos ordinales pueden ser numéricos o no numéricos.
1.3.2.4. Datos de razón
1.3.2.4.1. Los datos tienen las propiedades de los datos de intervalo y el cociente (o razón) entre dos medidas tiene sentido. Los datos de razón tienen que ser numéricos.
2. Hipótesis
2.1. Son explicaciones de alguna problemática planteada a manera de proposiciones. Cumple su función sólo si está relacionada con el conocimiento existente. Algunas hipótesis involucran una variable y señalan la presencia de cierto hecho o fenómeno, otras relacionan dos o más variables en forma de asociación o covarianza, hay un tercer grupo que las relaciona en términos de dependencia o casualidad y permiten predecir con cierto margen de error.
2.2. Preguntas de investigación
2.2.1. Deben ser claras, no ambiguas ni mucho menos de doble sentido, es decir que deben estar formuladas sin errores gramaticales u ortográficos. Los objetivos deben ser congruentes con la pregunta de investigación y deben ser suficientes para poder responderla.
3. Muestra y población
3.1. Población: Universo de elementos que se van a estudiar. Características: Se puede clasificar según la cantidad de individuos que la conforman. Posee variables estadísticas. Objetivo: Analizar los datos recabado referentes a las características comunes que comparten los elementos con diversos propósitos.
3.2. Muestra: Selección de una parte de la población que va a ser sujeto de estudio. Características: Forma parte de la población: debería comprender entre 5% y 10% para ser más efectiva. - Los elementos deben ser aleatorios. - Debe ser representativa de la población.
4. Estadística inferencial
4.1. Es una técnica mediante la cual se obtienen generalizaciones o se toman decisiones en base a una información parcial o completa obtenida mediante técnicas descriptivas.
4.2. Estadística descriptiva
4.2.1. Recoleta, analiza y caracteriza un conjunto de datos. Tiene como objetivo describir las características y los datos tomados de dichos conjuntos y se representan en tablas o gráficos.