1. Fuentes
1.1. Son documentos que contienen datos útiles para satisfacer una demanda de conocimiento o información.
1.1.1. - Publicaciones periódicas - Libros - Obras de referencia - Actas de Congresos - Informes - Tesis doctorales - Publicaciones oficiales - Bases de datos
1.1.1.1. Tipos de fuentes
1.1.1.1.1. Primarias
1.1.1.1.2. Secundarias
2. Herramientas
2.1. Busqueda
2.1.1. : https: //scholar.google.com.mx/
2.1.1.1. búsqueda de bibliografía académica: artículos, libros, tesis, resúmenes y opiniones.
2.1.2. http://www.sciencedirect.com/
2.1.2.1. acceso a publicaciones de Elsevier, una de las editoriales científicas más grandes.
2.1.3. https: //worldwidescience.org/
2.1.3.1. búsqueda de bases de datos y portales científicos.
2.1.4. http:/ /www.scielo.org/php/index.php?lang=es
2.1.4.1. compendio de revistas científicas electrónicas.
2.1.5. https:/ /dialnet.unirioja.es/
2.1.5.1. base de datos de contenidos científicos en español y portugués.
2.2. Manejo de datos
2.2.1. Excel
2.2.1.1. Es una herramienta útil para realizar estadística descriptiva.
2.2.1.1.1. Los formatos con los que cuentan son: -.xls, correspondiente a Excel 95, y 97 a 2003 -.xlsx, correspondiente a versiones más recientes. - .xlsb, correspondiente a un binario de Excel. - .xlsm, correspondiente a un libro de Excel habilitado para macros.
2.2.2. SPSS
2.2.2.1. Usado para ciencias exactas, sociales y aplicada, así como en aplicaciones de mercado. Entre sus principales ventajas está su capacidad de trabajar con bases de datos hasta de 2 millones de registros y 250000 variables.
2.2.2.1.1. Los formatos con los que cuentan son: -. sav, correspondiente a archivos creados con SPSS para Windows, Macintosho UNIX. - .sys, archivos creados con SPSS para MS DOS. - .por, correspondient a archivos salvados desde SPSS en formato transportable.
2.2.3. R
2.2.3.1. Software libre desarrollado de manera colectiva enfocado al análisis estadístico. Es muy utilizado en el campo de la investigación.
2.2.3.1.1. Puede leer los formatos que se han mencionado para Excel y para SPSS.
2.3. Otras herramientas de análisis
2.3.1. Big data
2.3.1.1. Herramientas y sus tecnologías asociadas de gestión de datos masivos y variados.
2.3.1.1.1. Volumen: la cantidad de datos
2.3.1.1.2. Velocidad: ritmo en el que se reciben los datos y se ponen en práctica.
2.3.1.1.3. Variedad: nuevos tipos de datos no estructurados.
2.3.1.1.4. Valor: los datos tienen un valor intrínseco, pero que se debe descubrir.
2.3.2. Minería de datos
2.3.2.1. Proceso de detectar información procesable de los conjuntos grandes de datos. Para este proceso es útil el análisis matemático que permita deducir patrones y tendencias a partir de los datos.
2.3.2.1.1. Predecir: utilizar los datos para predecir valores futuros de algunas variables.
2.3.2.1.2. Describir: Encontrar patrones que describan la información.