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Ciencia: Conjunto de conocimientos que se organizan de forma sistemática y que se han obtenido a partir de la observación, experimentaciones y razonamientos dentro de áreas específicas.

http://concepto.de/concepto-de-ciencia/#ixzz3RIsx0h4R

Método científico: Es una serie de pasos que son necesarios para alcanzar el conocimiento científico. Para esto, es necesario utilizar los instrumentos adecuados para que el conocimiento sea válido. Este método, o pasos a seguir por el investigador, siempre deben ser explicados y detallados a lo largo de la investigación, para que sus receptores lo conozcan y puedan juzgar los resultados obtenidos.

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Investigación cualitativa, cuantitativa y mixta:

• Investigación cualitativa: Hace referencia a un grupo de métodos de investigación de base lingüístico- semiótica usada principalmente en ciencias sociales. Se suele considerar técnicas cualitativas todas aquellas distintas a la encuesta y al experimento. Es decir, entrevistas abiertas, grupos de discusión o técnicas de observación y observación participante.

http://es.wikipedia.org/wiki/Investigaci%C3%B3n_cualitativa

• Investigación cuantitativa: Es el procedimiento de decisión que pretende decir, entre ciertas alternativas, usando magnitudes numéricas que pueden ser tratadas mediante herramientas del campo de la estadística.

http://es.wikipedia.org/wiki/Investigaci%C3%B3n_cuantitativa

• Investigación mixta: Es el complemento natural de la investigación tradicional cualitativa y cuantitativa. Los métodos de investigación mixta ofrecen una gran promesa para la práctica de la investigación. La investigación de métodos mixtos es formalmente definida aquí como la búsqueda donde el investigador mezcla o combina métodos cuantitativos y cualitativos, filosóficamente es la "tercera ola”. Una característica clave de la investigación de métodos mixtos es su pluralismo metodológico o eclecticismo, que a menudo resulta en la investigación superior.

http://practicadocentemexico.blogspot.mx/2013/03/metodos-de-investigacion-mixto-un.html

Diseños de investigación: El diseño constituye la estructura de cualquier trabajo científico. Brinda dirección y sistematiza la investigación. Los diferentes tipos de diseños de investigación tienen diferentes ventajas y desventajas. El método que elijas afectará tus resultados y la manera en que concluyes los descubrimientos. La mayoría de los científicos está interesada en obtener observaciones fiables que pueden ayudar a la comprensión de un fenómeno.

https://explorable.com/es/disenos-de-investigacion

Tipos de variables: Se le llama variable a aquel elemento de un algoritmo, fórmula o proposición que representa un elemento no especificado de un determinad conjunto. A este conjunto se lo conoce bajo el nombre de universo de la variable y cada uno de sus elementos es un valor de la variable.

Existen distintos tipos de variables, algunos de ellos son:

Independiente: los valores de este tipo de variables no dependen del de otras, son representadas en el eje de las abscisas y en las funciones con la letra X.

Dependiente: los valores de estas variables, en cambio, son determinados por los que adquieran las otras variables. Se las representa en el eje de las ordenadas y se las representa con la letra Y en las funciones.

Cuantitativas: estas variables se expresan por medio de un número, lo que permite utilizarlas para operaciones aritméticas. Dentro de estas encontramos dos clases:

1. Continua: este tipo de variables puede adquirir valores existentes entre dos números.

2. Discreta: esta variable no puede adquirir valores intermedios entre dos números, sino aislados.

Cualitativas: hace alusión a aquellas cualidades que no se las puede medir numéricamente. Dentro de estas variables encontramos dos clases:

1. Variable cualitativa ordinal o cuasicuantitativa: este tipo de variables presentan modalidades no numéricas en las que hay un orden.

2. Variable cualitativa ordinal: en este tipo de variables, en cambio, las modalidades numéricas no pueden ser ordenadas bajo ningún criterio.

Aleatorias: son aquellas funciones que asocian un número real a cada elemento del espacio muestral E. Dentro de esta variable encontramos los siguientes tipos:

1. Variable aleatoria discreta: esta variable solamente puede adquirir valores enteros.

2. Variable aleatoria continua: a diferencia de la discreta, puede adquirir cualquier valor dentro de un intervalo de la recta real.

3. Variable aleatoria binominal: con esta variable se muestra el número de éxitos que se adquirieron en cada prueba de un experimento. Es como la discreta, que sólo adquiere valores enteros, pero de acuerdo a las pruebas realizadas.

Variable estadística bidimensional: en esta variable, a cada individuo se lo define con dos caracteres que son a su vez variables estadísticas entre las que existe relación: una de ellas es la variable dependiente mientras que la otra, la independiente.

http://www.tiposde.org/general/35-tipos-de-variables/

Estadística (descriptiva e inferencial):

• Estadística descriptiva: Es una gran parte de la estadística que se dedica a recolectar, ordenar, analizar y representar un conjunto de datos, con el fin de describir apropiadamente las características de este. Este análisis es muy básico. Aunque hay tendencia a generalizar a toda la población, las primeras conclusiones obtenidas tras un análisis descriptivo, es un estudio calculando una serie de medidas de tendencia central, para ver en qué medida los datos se agrupan o dispersan en torno a un valor central.

http://es.wikipedia.org/wiki/Estad%C3%ADstica_descriptiva

• Estadística inferencial: Es una parte de la estadística que comprende los métodos y procedimientos que por medio de la inducción determina propiedades de una población estadística, a partir de una pequeña parte de la misma. La estadística inferencial comprende como aspectos importantes:

La toma de muestras o muestreo, que se refiere a la forma adecuada de considerar una muestra que permita obtener conclusiones estadísticamente válidas y significativas.

 La estimación de parámetros o variables estadísticas, que permite estimar valores poblacionales a partir de muestras de mucho menor

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