Diseno Del Esquema De Trabajo

Diseno Del Esquema De Trabajo

4.1.4 Diseño de marco.

Cuando se trata de diseñar el marco de sus proyectos de investigación, hay algunos elementos que desempeñan un papel importante para dar forma a la actividad en su conjunto. Vamos a echar un vistazo a un enfoque general a este respecto.

Problema: El problema es el punto de partida de su investigación. Sí, un estudio de investigación se inicia con un problema que se haya decidido en su área de interés. Esto podría ser a lo largo de las líneas de:

• Sugerencia de algo fuera de la vista, que puede ser revelada con el estudio • La aparición sin una explicación adecuada • La información inadecuada o las teorías actuales que explican una relación evidente entre los elementos

Es esencial para llevar a cabo la investigación una gran cantidad de paciencia y trabajo duro también. También puede ser necesario dar marcha atrás después de la ampliación, explorando caminos sin salida. En general, sus necesidades de investigar deben estar fuertemente motivados.

También es esencial que el problema parezca que si se pueda ser resuelto pero el investigador, con sus destrezas y con los recursos previstos y plazos. Si usted no tiene un montón de cerebro, dinero y tiempo, entonces es mejor evitar ir a buscando el secreto del universo o la vida.

Pregunta: Esta es la próxima etapa importante de la investigación. Formular una pregunta que mantenga la atencion del investigador para ir acanzando con su investigacion. Si el problema comienza por saber de todo lo que existe, la vida o el universo, entonces acaso la pregunta de investigación debe estar limitado a la visión particular de su vida.

Hipótesis: se trata de cambiar la pregunta en su forma de predicción, así como la formación de una hipótesis nula, que ayudará a lograr la clasificacion.

Diseño: Diseño del experimento puede ser una etapa vital. Un diseño puede crear datos inútiles e incorrectos y no válidos desde el cual se pueden sacar conclusiones falsas. Un objetivo del diseño es, pues, de encontrar un método que produzca datos imparciales y precisos que proporcionen conclusiones validas. Un aspecto importante del diseño experimental es de asegurarse que todas las variables excluyentes a todo tipo de interés estén estables y no deformen el resultado.

De datos: además de incluir el reconocimiento de lo que se necesitan datos, el diseño de datos comprende los métodos de recopilación de datos también. Típicamente, la medición de datos implica el control de variables independientes y la evaluación de variables dependientes. También es posible recoger datos mediante la observación de eventos que ocurren en la naturaleza. Selección de los datos que se recogen hacen mucho las cuestiones del análisis y las conclusiones. Si un investigador tiene la intención de lograr resultados creíbles y significativos, entonces seguramente los datos de diseño es una actividad muy importante.

Después de la recogida de datos, el análisis de los datos es la siguiente etapa importante en el proceso. Este éxito se convierte los datos en información funcional. Cuando un investigador tiene datos suficientes, es posible utilizar el análisis estadístico con diferentes herramientas. Consideraciones sobre el análisis no se debe dejar hasta después de que los datos han sido recogidos. Recuerde, la determinación de lo que el análisis tiene la intención no es una parte importante del proceso de diseño.

Conclusión: en última instancia, después de revisar el análisis, las conclusiones específicas están dibujadas en el que hablo acerca de la hipótesis o la pregunta original.

Un investigador tiene que saber qué tipo de preguntas deben ser incluidos, ya que juega un papel importante para decidir qué tipo de datos a recoger. Por lo tanto, uno debe ser capaz de analizar y especificar nuestros propósitos y preguntas de tal manera que se cumplido con la recoleccion de datos.

Recuerde, no importa qué tan sabiamente analizen nuestros datos si los datos en sí son de mala calidad. Obviamente, el tiempo y los esfuerzos invertidos para analizar los datos de mala calidad, simplemente se pierda, ya que no dará los resultados esperados de la investigación. A menudo, los tipos de análisis que queremos llevar a cabo nos necesitan para organizar nuestros datos en un formato específico.

saludos y suerte prof lauro soto


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