1. Metodología cualitativa vs Metodología cuantitativa
1.1. Método Deductivo
1.1.1. Método Cuantitativo
1.1.1.1. Contraste de teorías hechas por hipótesis de la misma
1.1.1.1.1. Aleatoria
1.1.1.1.2. Indiscriminada
1.2. Método cualitativo
1.2.1. Teoría surge de proposiciones del cuerpo teórico
1.2.2. Muestra teórica surge por uno o más casos
1.2.3. Construir realidades por medio de la observación
1.2.4. Método inductivo
1.3. El marco teórico es importante en la investigación
1.3.1. Sirve para verificar teoría
1.3.1.1. Basado en número limitado de casos
1.3.2. Para generar teoría
1.4. Espiral inductivo - hipotético - Deductivo
1.4.1. Fase heurística
1.4.1.1. Observación, descripción, reflexión y generalización indutiva
1.4.1.1.1. Cualitativo
1.4.2. Fase de justificación - confirmación
1.4.2.1. Comprobación de hipótesis por medio de un procedimiento
1.4.2.1.1. Cuantitativo
1.5. Relevante
1.5.1. Observación - descripción del fénomeno
1.5.1.1. Explorar la realidad para generar hipótesis sobre comportamientos, causas y efectos del fenómeno
1.5.2. Contraste - justificación de hipótesis para garantizar la aplicación
1.6. Investigación cualitativo
1.6.1. Caracterizada por propósito y aportación teórica aprendida, con estudios:
1.6.1.1. Exploratorio
1.6.1.1.1. Acercamiento a teorías, métodos e ideas del investigador
1.6.1.2. Explicativo
1.6.1.2.1. Vínculo variable - fenómeno
1.6.1.3. Predictivo
1.6.1.3.1. Condiciones límites de la teoría
1.6.1.4. Descriptivo
1.6.1.4.1. Elementos claves
1.6.2. Mejor para generar teorías
1.7. Investigación cuantitativa
1.7.1. Descriptivo
1.7.1.1. Tabla de frecuencias, medidas de tendencia central
1.7.2. Explicativo
1.7.2.1. Análisis de regresión y análisis de varianza etc.
1.7.3. Apto para contrastar teorías
1.7.4. Limitaciones
1.7.4.1. Carencia de rigor
1.7.4.1.1. Punto de vista del investigador influyen en la dirección del investigador
1.7.4.2. Pocas bases para la generalización
1.7.4.3. Demasiada amplitud, documentos demasiado extensos
2. El estudio de caso es la estrategia más suave para investigar, también la más difícil de hacer
2.1. El investigador debe tomar el papel de "instrumento para la recolección de datos"
2.2. Permite percibir mejor la realidad social
2.2.1. Depende del diseño de investigación y cualidades metodológicas del caso
2.2.2. Cuantitativo
2.2.2.1. Con cuánta frecuencia ocurre determinado suceso
2.2.3. Comprender el proceso por el cual tienen lugar ciertos fenómenos
2.2.4. Heterogeneidad
3. Estudio de caso como método de investigación
3.1. Apropiado para temas nuevos
3.1.1. Múltiples fuentes de datos
3.1.2. Como caso único o como múltiples casos
3.1.3. Fronteras entre el fenómeno y contexto no son evidentes
3.1.4. Examina sobre un fenómeno contemporáneo en entorno real
3.2. Bajo prestigio, no es buena para la investigación científica
3.3. M. cuantitativo
3.3.1. Falta de fiabilidad científica
3.3.2. Se utiliza en empresas
3.3.2.1. Resolución de problemas
3.3.2.1.1. Sin problemas de validez y fiabilidad
3.4. M. Cualitativo
3.4.1. Base del desarrollo germinal
3.4.2. Gran interés por posibilidades en nuevos fenómenos y elabora nuevas teorías
4. Muestreo probabilístico
5. Facilita la selección de casos críticos
6. existentes o en desarrollo
6.1. generalización analítica
6.1.1. Desarrolla teoría para transferir a otros casos
6.1.1.1. Transferibilidad
6.1.1.2. Contraste con investigación empírica en ciencias sociales
6.1.2. Con uno o más casos ilustra la teoría
6.1.2.1. Para generalizar con casos similares
6.1.2.1.1. Corrobora con replicación literal
7. Bajo prestigio, no es buena para la investigación científica
8. Es una metodología rigurosa
8.1. Investiga fenómenos de cómo y por qué ocurren
8.2. Estudia temas determinados
8.3. Ideal para investigación con teorías inadecuadas
8.4. Estudia temas desde múltiples vistas, no solo una
8.5. Explorar de forma profunda y obtener conocimiento de este, nuevos temas emegen
8.6. Importante para la investigación no solo exploración inicial
9. Satisface todo los objetivos de investigación, pueden analizarse casos con distintas intenciones
10. Objetividad y calidad de investigación científica: validez y fiabilidad
10.1. Se mide mediante validez y fiabilidad de resultados
10.1.1. Validez
10.1.1.1. Que mida lo que realmente quiere medir
10.1.1.1.1. Contenido
10.1.1.1.2. Criterio concurrente
10.1.1.1.3. Criterio predictivo
10.1.1.1.4. Constructo
10.1.2. Fiabilidad
10.1.2.1. Consistencia interna de la medida. Garantiza que esta libre de errores
10.1.2.1.1. Coherencia interna
10.1.2.1.2. Aplicaciones repetidas
10.1.2.1.3. Formas paralelas
10.1.2.1.4. División por mitades
10.1.3. Aplicados mejor en estudios cuantitativos
10.1.3.1. Estudio contemporanéo
10.1.3.1.1. Pruebas para evaluar calidad y objetividad de estudio
11. Validez de construcción
11.1. Variables a estudiar, y medidas correctas para conceptos elegidos
11.1.1. tácticas de estudio
11.1.1.1. Triangulación
11.1.1.2. Establecimiento de cadena de evidencia
11.1.1.3. Revisión de reporte preliminar del caso por informantes
11.1.1.3.1. Aplica en obtención de datos y composición
12. Validez interna
12.1. Relaciones causales y variaciones ante otras condiciones para salvar relaciones espurias
12.1.1. Establecer patrones de comportamiento
12.1.2. Construcción de la explicación del fenómeno
12.1.3. Realiza análisis de tiempo
13. Análisis de datos
14. Diseño de investigacion
14.1. Uso de replicación en estudios
14.1.1. Establecer dominio en resultados generalizados
14.1.1.1. Validez externa
15. Obtención de datos
15.1. Uso de protocolos de estudios
15.2. Desarrollo de bases de datos de los casos de estudio
15.2.1. Obtención de datos pueden ser repetidos por otros investigadores
15.2.1.1. Fiablididad
16. Diseño del estudio de caso
16.1. Preguntas de investigación
16.1.1. Punto de partida por recolección de datos
16.1.1.1. Con constructos teóricos
16.1.1.2. Para análisis posterior
16.1.1.3. Cómo se recolecto
16.1.1.3.1. Fuentes
16.2. Proposiciones teóricas
16.2.1. Diferentes proposiciones (construidos en estudio de caso)
16.2.1.1. Dimensiones e hipótesis (en estudios cuantitativos)
16.2.1.1.1. Variables por constructo o valor
16.3. Unidades de análisis
16.4. Vinculación lógica de datos a las proposiciones
16.5. Criterios para la interpretación de datos
17. Protocolo de estudio de caso
17.1. Semblanza del estudio de caso
17.1.1. Condición y soporte de investigación
17.1.1.1. Antecedentes del proyecto
17.1.1.2. Principales tópicos a investigar
17.1.1.3. Preposiciones teóricas por confirmar
17.1.1.4. Literatura relevante
17.2. Preguntas de estudio de caso
17.2.1. No están destinadas al informante sino al investigador
17.2.2. Garantiza evidencia para contrastar proposiciones teóricas a estudiar
17.2.3. Deben ser contestadas con información obtenida de diversas fuentes verificadas mediante triangulación
17.3. Procedimientos a ser realizados
17.3.1. Tareas
17.3.1.1. Definir mecanismos para obtener acceso a información
17.3.1.2. Tener instrumentos para responder a situaciones imprevisible
17.3.1.3. Preparas equipo para responder imprevistos
17.3.1.4. Cronograma para realizar y tener evidencia
17.3.2. Riesgos
17.3.2.1. Puede haber confusión con técnicas
17.3.2.2. Desaprovecha oportunidades sin flexibilidad
17.3.2.3. Pérdida por factores múltiples en el trabajo de investigación
17.3.3. Planteamiento del problema, preguntas de investigación y objetvos
17.3.3.1. Revisión de literatura y fórmula de proposiciones
17.3.3.1.1. Principio de triangulación
17.4. Guía del reporte del estudio de caso
18. Tabulación y revisión
18.1. Transcripción de datos
19. Análisis global
19.1. Compara teoría con datos
20. Análisis profundo
20.1. Comparar resultados
21. Conclusiones generales
22. No hay acuerdo entre todos, por eso se hace un esquema básico para un reporte
22.1. Caso piloto
22.1.1. Permite corregir el plan de obtención de evidencia respecto al contenido
22.1.2. Prueba de funcionamiento del protocolo
22.1.3. Permite hacer revisión continua de literatura relevante
23. Unidades de análisis
23.1. Dependiendo el número de casos, depende el nivel de análisis
23.1.1. Simples o múltiples
23.1.2. El caso único o unidad de análisis
23.1.3. Caso único con unidad principal y una o más subunidades
23.1.4. Casos múltiples con unidad principal de análisis
23.1.5. Casos múltiples con unidades principales y una o más subunidades dentro de la principal
24. Análisis de información
24.1. Generar comprensión del problema de investigación
24.1.1. Por inducción
24.1.1.1. Análisis de sitios (recolección)
24.1.1.1.1. Lugar, cuando se recolectan datos
24.1.1.2. Transcripción de datos (estructuración)
24.1.1.2.1. Transcripción y análisis inicial de entrevistas y notas de campos. Lectura y relectura.
24.1.1.3. Foco de análisis (codificación)
24.1.1.3.1. Comparación constante de temas que emergen y codifican la información
24.1.1.4. Análisis profundo de información (conceptualización)
24.1.1.4.1. Comparación sustantiva de encuentros de los conceptos establecidos en la literatura
24.1.1.5. Presentación del análisis al grupo de investigadores (socialización)
24.1.1.5.1. Obtención del consenso y seguridad en la comprensión del análisis
24.1.1.6. Elaboración de tésis
24.1.1.6.1. Comprensión válida del problema de investigación
24.1.2. Recomienda
24.1.2.1. Lectura de relectura de notas de campo
24.1.2.2. Organización de datos recolectados a través de códigos
24.1.2.3. Constante comparación de códigos y categorías en el tiempo
24.1.2.4. Relaciones entre categorías que emergen de datos
25. Selección de la muestra
25.1. Muestra teórica
25.1.1. Conjuntos iguales, resplicany extiende
25.1.1.1. Cuatro a diez casos para ser eficiente
26. Recolección de información
26.1. Principio de triangulación
26.1.1. Para validez interna
26.1.1.1. Genera comprensión desde perspectiva investigada
27. Elegir tema significativo
27.1. Punto de vista teórico como empírico
27.1.1. Considerar perspectivas alternativas para interpretar
27.1.1.1. Ofrecer nivel de evidencia para obtener conclusiones alcanzadas con el informe