La metodología reconoce tres enfoques: el cuantitativo, que recolecta datos para probar hipótesis mediante la medición numérica y el análisis estadístico con el fin de establecer patrones y probar teorías; el cualitativo, orientado a comprender fenómenos en profundidad; y el mixto, que combina ambos (Hernández-Sampieri y Mendoza, 2018). Según su alcance, un estudio puede ser exploratorio, descriptivo, correlacional o explicativo.
Los diseños se dividen en experimentales, cuasiexperimentales y no experimentales. Un experimento puro exige tres condiciones: manipulación de la variable independiente, medición de la dependiente y control mediante grupo de comparación con asignación aleatoria (Campbell y Stanley, 1963). En el cuasiexperimento se manipula la variable independiente pero se trabaja con grupos intactos, sin asignación al azar. La investigación no experimental se clasifica por su dimensión temporal en transversal (datos en un solo momento) y longitudinal (datos en distintos momentos para analizar cambios).
La población es el conjunto total; la muestra, el subconjunto estudiado. El muestreo puede ser:
Las técnicas e instrumentos incluyen encuesta, entrevista, observación y grupos focales. Todo instrumento debe reunir validez (mide lo que pretende) y confiabilidad; el alfa de Cronbach estima la consistencia interna con valores de 0 a 1, aceptable a partir de .70 (Cronbach, 1951).
En el análisis cuantitativo se usan las escalas nominal, ordinal, de intervalo y de razón; medidas de tendencia central (media, mediana y moda) y de dispersión (rango, varianza, desviación estándar y coeficiente de variación). La correlación de Pearson (r) va de -1 a +1. Al contrastar hipótesis, H0 postula ausencia de relación y H1 su existencia, con nivel de significancia convencional de .05. Un principio clave: correlación no implica causalidad. El análisis cualitativo procede por codificación y construcción de categorías.
La comunicación sigue el estilo APA (7.ª ed., 2020), con citación autor-fecha ("et al." desde la primera cita con tres o más autores) y referencias en orden alfabético, a doble espacio y con sangría francesa de 1.27 cm. La estructura del artículo es IMRyD (Introducción, Método, Resultados y Discusión), con resumen de hasta 250 palabras, conclusiones y limitaciones.
1. Un investigador recolecta datos numéricos mediante un cuestionario estandarizado con el propósito de probar hipótesis por medio del análisis estadístico y establecer patrones generalizables a la población. ¿Qué enfoque de investigación está aplicando?
El enfoque cuantitativo recolecta datos numéricos y emplea el análisis estadístico para probar hipótesis y establecer patrones generalizables; el cualitativo busca comprender significados a partir de datos no numéricos. (Hernández-Sampieri, R. y Mendoza, C. P. (2018). Metodología de la investigación: las rutas cuantitativa, cualitativa y mixta. McGraw-Hill.)
2. Según la metodología de la investigación científica, ¿cuáles son los tres enfoques reconocidos para abordar un problema de investigación?
La metodología de la investigación reconoce tres enfoques o rutas: cuantitativo, cualitativo y mixto; las demás opciones combinan alcances de estudio o tipos de razonamiento, no los enfoques. (Hernández-Sampieri, R. y Mendoza, C. P. (2018). Metodología de la investigación: las rutas cuantitativa, cualitativa y mixta. McGraw-Hill.)
3. Una investigadora desea comprender, desde la perspectiva de los propios participantes, cómo viven el proceso de duelo un grupo de pacientes con enfermedad terminal. Para ello realiza entrevistas a profundidad y analiza los significados que los participantes atribuyen a su experiencia, sin intentar cuantificar variables ni probar hipótesis previas. ¿Qué enfoque de investigación es el más adecuado para este propósito?
El enfoque cualitativo busca comprender los significados y las experiencias subjetivas de los participantes mediante datos no numéricos, sin probar hipótesis estadísticas previas. (Hernández-Sampieri, R. y Mendoza, C. P. (2018). Metodología de la investigación: las rutas cuantitativa, cualitativa y mixta. McGraw-Hill.)
4. Un equipo de investigación combina, dentro del mismo estudio, la aplicación de una encuesta con escalas numéricas y una serie de entrevistas abiertas, con el fin de obtener una comprensión más completa del fenómeno estudiado mediante la integración de ambos tipos de datos. ¿Qué enfoque de investigación describe mejor este procedimiento?
El enfoque mixto integra y compara datos cuantitativos y cualitativos dentro de un mismo estudio; el exploratorio secuencial es un diseño específico dentro del enfoque mixto, no el enfoque en sí. (Hernández-Sampieri, R. y Mendoza, C. P. (2018). Metodología de la investigación: las rutas cuantitativa, cualitativa y mixta. McGraw-Hill.)
5. El enfoque cuantitativo de investigación se distingue por recolectar datos con el propósito de probar hipótesis, con base en:
El enfoque cuantitativo se define por el uso de la medición numérica y el análisis estadístico para probar hipótesis, a diferencia del cualitativo, que construye significados a partir de datos textuales. (Hernández-Sampieri, R. y Mendoza, C. P. (2018). Metodología de la investigación: las rutas cuantitativa, cualitativa y mixta. McGraw-Hill.)
6. Un investigador plantea primero un estudio cualitativo mediante grupos focales para explorar las percepciones de un grupo de docentes sobre una reforma educativa; con base en los temas identificados, diseña posteriormente un cuestionario que aplica a una muestra amplia de docentes para probar estadísticamente si esas percepciones se generalizan a la población. ¿Qué tipo de proceso metodológico ilustra mejor esta secuencia?
La secuencia de una fase cualitativa exploratoria que orienta el diseño de instrumentos cuantitativos posteriores es característica del enfoque mixto, en su variante exploratoria secuencial. (Hernández-Sampieri, R. y Mendoza, C. P. (2018). Metodología de la investigación: las rutas cuantitativa, cualitativa y mixta. McGraw-Hill.)
7. De las siguientes opciones, ¿cuál NO es una característica propia del enfoque cualitativo de investigación?
La prueba de hipótesis mediante análisis estadístico numérico es propia del enfoque cuantitativo, no del cualitativo, que privilegia la comprensión de significados mediante entrevistas y observación. (Hernández-Sampieri, R. y Mendoza, C. P. (2018). Metodología de la investigación: las rutas cuantitativa, cualitativa y mixta. McGraw-Hill.)
8. En términos generales, el enfoque cuantitativo busca generalizar los resultados obtenidos en una muestra hacia la población mediante inferencia estadística, mientras que el enfoque cualitativo busca, principalmente:
El enfoque cualitativo prioriza la comprensión profunda de significados y experiencias, en contraste con la lógica de generalización estadística propia del enfoque cuantitativo. (Hernández-Sampieri, R. y Mendoza, C. P. (2018). Metodología de la investigación: las rutas cuantitativa, cualitativa y mixta. McGraw-Hill.)
9. Un estudio mixto en el que se recolectan y analizan de manera simultánea los datos cuantitativos y cualitativos, otorgando a ambos un peso similar y comparando los resultados en la fase de interpretación, corresponde a una estrategia mixta de tipo:
Cuando los datos cuantitativos y cualitativos se recolectan al mismo tiempo y se comparan con igual peso, se trata de un diseño mixto concurrente o de triangulación, distinto de las variantes secuenciales. (Hernández-Sampieri, R. y Mendoza, C. P. (2018). Metodología de la investigación: las rutas cuantitativa, cualitativa y mixta. McGraw-Hill.)
10. En un estudio de investigación, el conjunto total de individuos, objetos o casos que comparten determinadas características y sobre los cuales se pretende generalizar los resultados se denomina:
La población es el conjunto total de casos que comparten las características de interés y al que se busca generalizar los resultados; la muestra es solo un subconjunto de ella. (Hernández-Sampieri, R. y Mendoza, C. P. (2018). Metodología de la investigación: las rutas cuantitativa, cualitativa y mixta. McGraw-Hill.)
11. El tipo de muestreo en el cual todos los elementos de la población tienen una probabilidad conocida y distinta de cero de ser seleccionados se denomina:
El muestreo probabilístico se caracteriza porque todos los elementos de la población tienen una probabilidad conocida y distinta de cero de ser elegidos; en el no probabilístico la selección depende del criterio del investigador. (Hernández-Sampieri, R. y Mendoza, C. P. (2018). Metodología de la investigación: las rutas cuantitativa, cualitativa y mixta. McGraw-Hill.)
12. Un investigador dispone de un listado numerado con los 2,000 empleados de una empresa y, para formar una muestra de 200 personas, utiliza un generador de números aleatorios que selecciona directamente a los participantes del listado completo, sin dividir previamente a la población en grupos. ¿Qué tipo de muestreo probabilístico está empleando?
El muestreo aleatorio simple selecciona directamente a los elementos de la población mediante un procedimiento azaroso, sin necesidad de subdividirla previamente en estratos o conglomerados. (Hernández-Sampieri, R. y Mendoza, C. P. (2018). Metodología de la investigación: las rutas cuantitativa, cualitativa y mixta. McGraw-Hill.)
13. Para estudiar el desempeño académico de estudiantes de una universidad, un investigador divide primero a la población en subgrupos según la facultad a la que pertenecen (Ciencias, Humanidades, Ingeniería), procurando que cada subgrupo sea internamente homogéneo, y después selecciona aleatoriamente participantes dentro de cada facultad en proporción a su tamaño. ¿Qué tipo de muestreo probabilístico corresponde a este procedimiento?
El muestreo estratificado divide a la población en subgrupos (estratos) homogéneos internamente según una variable relevante y muestrea dentro de cada estrato, a diferencia del muestreo por conglomerados, que agrupa unidades naturales ya existentes. (Hernández-Sampieri, R. y Mendoza, C. P. (2018). Metodología de la investigación: las rutas cuantitativa, cualitativa y mixta. McGraw-Hill.)
14. Para evaluar un programa de salud pública aplicado en distintas comunidades rurales, un investigador no cuenta con un listado de todos los habitantes, por lo que selecciona aleatoriamente algunas comunidades completas del estado y encuesta a todos los habitantes de las comunidades elegidas. ¿Qué tipo de muestreo probabilístico describe mejor este procedimiento?
El muestreo por conglomerados o racimos selecciona aleatoriamente unidades naturales ya constituidas, como comunidades completas, útil cuando no se dispone de un listado individual de la población. (Hernández-Sampieri, R. y Mendoza, C. P. (2018). Metodología de la investigación: las rutas cuantitativa, cualitativa y mixta. McGraw-Hill.)
15. ¿Cuál de los siguientes tipos de muestreo no probabilístico selecciona a los participantes con base en su disponibilidad y accesibilidad para el investigador, sin mediar un procedimiento aleatorio?
El muestreo por conveniencia selecciona a los participantes según su disponibilidad y facilidad de acceso para el investigador, sin que medie un procedimiento aleatorio. (Hernández-Sampieri, R. y Mendoza, C. P. (2018). Metodología de la investigación: las rutas cuantitativa, cualitativa y mixta. McGraw-Hill.)
16. Un investigador estudia a personas en situación de calle que consumen una sustancia ilegal específica, población de difícil acceso y sin un listado disponible. Para reclutar participantes, pide a cada persona entrevistada que le refiera a otras personas que cumplan el mismo perfil. ¿Qué tipo de muestreo no probabilístico está utilizando?
El muestreo de bola de nieve es útil para localizar poblaciones ocultas o de difícil acceso, ya que los participantes iniciales refieren a otros posibles participantes con el perfil buscado. (Hernández-Sampieri, R. y Mendoza, C. P. (2018). Metodología de la investigación: las rutas cuantitativa, cualitativa y mixta. McGraw-Hill.)
17. Un investigador selecciona deliberadamente a cinco expertos reconocidos en política educativa para entrevistarlos en profundidad, con base en su experiencia y conocimiento especializado del tema, y no con la intención de representar proporcionalmente a la población. ¿Qué tipo de muestreo no probabilístico corresponde a este procedimiento?
El muestreo intencional o por juicio selecciona a los participantes con base en el criterio experto del investigador sobre quiénes pueden aportar información relevante, sin buscar representatividad proporcional como en el muestreo por cuotas. (Hernández-Sampieri, R. y Mendoza, C. P. (2018). Metodología de la investigación: las rutas cuantitativa, cualitativa y mixta. McGraw-Hill.)
18. De los siguientes tipos de muestreo, ¿cuál NO pertenece a la categoría de muestreo probabilístico?
El muestreo por cuotas es un procedimiento no probabilístico, pues la selección final dentro de cada categoría no es aleatoria; el aleatorio simple, el estratificado y el de conglomerados sí son probabilísticos. (Hernández-Sampieri, R. y Mendoza, C. P. (2018). Metodología de la investigación: las rutas cuantitativa, cualitativa y mixta. McGraw-Hill.)
19. Cuando una muestra reproduce de manera aproximada las características relevantes de la población de la cual fue extraída, se dice que la muestra es:
Una muestra representativa refleja adecuadamente las características de la población; una muestra probabilística no garantiza automáticamente representatividad si, por ejemplo, el tamaño resulta insuficiente. (Hernández-Sampieri, R. y Mendoza, C. P. (2018). Metodología de la investigación: las rutas cuantitativa, cualitativa y mixta. McGraw-Hill.)
20. El coeficiente de correlación de Pearson (r) es una medida estadística que expresa el grado y la dirección de la relación lineal entre dos variables. ¿En qué rango de valores se ubica este coeficiente?
El coeficiente de correlación de Pearson va de -1 (correlación negativa perfecta) a +1 (correlación positiva perfecta), donde 0 indica ausencia de correlación lineal. (Pearson, K. (1896); Hernández-Sampieri, R. y Mendoza, C. P. (2018). Metodología de la investigación: las rutas cuantitativa, cualitativa y mixta. McGraw-Hill.)
21. En un estudio se encuentra que el número de bomberos enviados a combatir un incendio y el monto de los daños materiales causados por el incendio presentan una correlación positiva y estadísticamente significativa: a mayor número de bomberos, mayor es el monto de los daños. Un periodista concluye entonces que enviar más bomberos provoca mayores daños. ¿Cuál es el error metodológico principal en esta conclusión?
La correlación no implica causalidad: el tamaño del incendio es una tercera variable que explica tanto el número de bomberos enviados como el monto de los daños, sin que exista una relación causal directa entre ambas. (Hernández-Sampieri, R. y Mendoza, C. P. (2018). Metodología de la investigación: las rutas cuantitativa, cualitativa y mixta. McGraw-Hill.)
22. Para poder afirmar que una variable es causa de otra, más allá de que ambas covaríen estadísticamente, la metodología de investigación exige, entre otras condiciones, que:
Establecer causalidad requiere, además de la covariación entre variables, que la causa preceda temporalmente al efecto y que se descarten explicaciones alternativas por variables extrañas; un r de 1 no es una condición necesaria para ello. (Hernández-Sampieri, R. y Mendoza, C. P. (2018). Metodología de la investigación: las rutas cuantitativa, cualitativa y mixta. McGraw-Hill.)
23. En una investigación se establece un nivel de significancia de .05 y, al aplicar la prueba estadística correspondiente, se obtiene un valor p de .02 para la diferencia entre dos grupos. ¿Qué decisión estadística es la correcta con base en este resultado?
Cuando el valor p obtenido es menor que el nivel de significancia (alfa = .05), se rechaza la hipótesis nula en favor de la hipótesis alterna, pues la probabilidad de que la diferencia se deba al azar es menor al umbral aceptado. (Hernández-Sampieri, R. y Mendoza, C. P. (2018). Metodología de la investigación: las rutas cuantitativa, cualitativa y mixta. McGraw-Hill.)
24. En el contraste de hipótesis dentro de una investigación cuantitativa, la hipótesis que postula que no existe diferencia ni relación entre las variables estudiadas se denomina:
La hipótesis nula (H0) postula la ausencia de diferencia o relación entre variables, mientras que la hipótesis alterna (H1) afirma la existencia de dicha diferencia o relación. (Hernández-Sampieri, R. y Mendoza, C. P. (2018). Metodología de la investigación: las rutas cuantitativa, cualitativa y mixta. McGraw-Hill.)
25. Un investigador establece un nivel de significancia (alfa) de .05 para su estudio. Este valor representa la probabilidad máxima que el investigador está dispuesto a aceptar de:
El nivel de significancia (.05) representa la probabilidad de cometer error tipo I, es decir, de rechazar una hipótesis nula que en realidad es verdadera. (Hernández-Sampieri, R. y Mendoza, C. P. (2018). Metodología de la investigación: las rutas cuantitativa, cualitativa y mixta. McGraw-Hill.)
26. En dos estudios independientes sobre la relación entre horas de sueño y desempeño académico, el Estudio A reporta un coeficiente de correlación de Pearson de r = -0.72 y el Estudio B reporta r = -0.15, ambos estadísticamente significativos. ¿Qué interpretación es correcta respecto a la fuerza de la asociación lineal encontrada en cada estudio?
La fuerza de una correlación se determina por el valor absoluto de r; -0.72 refleja una relación lineal más fuerte que -0.15, independientemente de que ambas sean negativas y significativas. (Pearson, K. (1896); Hernández-Sampieri, R. y Mendoza, C. P. (2018). Metodología de la investigación: las rutas cuantitativa, cualitativa y mixta. McGraw-Hill.)
27. Un estudio con una muestra muy grande encuentra una correlación estadísticamente significativa (p < .05) entre dos variables, pero el coeficiente de correlación obtenido es de apenas r = 0.08. ¿Qué se puede concluir de manera correcta acerca de este resultado?
Con muestras muy grandes, incluso correlaciones muy débiles pueden resultar estadísticamente significativas; por ello la significancia estadística debe distinguirse de la magnitud o relevancia práctica de la relación. (Hernández-Sampieri, R. y Mendoza, C. P. (2018). Metodología de la investigación: las rutas cuantitativa, cualitativa y mixta. McGraw-Hill.)
28. Cuando dos variables se relacionan de tal manera que, conforme aumentan los valores de una, tienden a disminuir los valores de la otra, se dice que existe una correlación:
Una correlación negativa indica que, al aumentar una variable, la otra tiende a disminuir; la positiva implica que ambas varían en el mismo sentido, la curvilínea describe una relación no lineal y la espuria es una asociación aparente explicada por una tercera variable. (Pearson, K. (1896); Hernández-Sampieri, R. y Mendoza, C. P. (2018). Metodología de la investigación: las rutas cuantitativa, cualitativa y mixta. McGraw-Hill.)
29. ¿Cuál es el propósito principal de un estudio con alcance exploratorio?
El alcance exploratorio se emplea cuando el tema es poco estudiado o no se ha abordado antes; especificar propiedades corresponde al descriptivo, medir asociación al correlacional y establecer causas al explicativo. (Hernández-Sampieri, R. y Mendoza, C. P. (2018). Metodología de la investigación: las rutas cuantitativa, cualitativa y mixta. McGraw-Hill.)
30. Un estudio cuyo objetivo es "especificar las propiedades, las características y los perfiles de personas, grupos, comunidades o cualquier otro fenómeno que se someta a un análisis" corresponde al alcance:
Esta es la definición estándar del alcance descriptivo; se diferencia del exploratorio (temas poco estudiados), del correlacional (asociación entre variables) y del explicativo (causas de los fenómenos). (Hernández-Sampieri, R. y Mendoza, C. P. (2018). Metodología de la investigación. McGraw-Hill.)
31. Caso: un investigador desea saber si existe relación entre el número de horas de sueño y el rendimiento académico de estudiantes de posgrado, sin pretender establecer cuál de las dos variables causa a la otra. ¿Qué alcance tiene este estudio?
Se busca el grado de asociación entre dos variables sin establecer causalidad, lo que corresponde al alcance correlacional; el explicativo sí buscaría una relación causa-efecto. (Hernández-Sampieri, R. y Mendoza, C. P. (2018). Metodología de la investigación. McGraw-Hill.)
32. Caso: un equipo de investigación pretende determinar por qué se produce el ausentismo laboral en una empresa, identificando qué factores lo causan y en qué condiciones se presenta. ¿A qué alcance corresponde este estudio?
Identificar las causas y condiciones de un fenómeno es el objetivo propio del alcance explicativo, que va más allá de describir el fenómeno o de solo asociar variables. (Hernández-Sampieri, R. y Mendoza, C. P. (2018). Metodología de la investigación. McGraw-Hill.)
33. ¿Cuál de los siguientes alcances de investigación "va más allá de la descripción de conceptos o fenómenos y del establecimiento de relaciones entre conceptos", y está dirigido a responder por las causas de los eventos y fenómenos que se estudian?
Esta es la definición textual del alcance explicativo; el correlacional únicamente asocia variables, sin explicar por qué ocurre el fenómeno. (Hernández-Sampieri, R. y Mendoza, C. P. (2018). Metodología de la investigación. McGraw-Hill.)
34. En un estudio con alcance correlacional, el resultado principal que se obtiene es:
El alcance correlacional tiene como finalidad conocer el grado de asociación entre variables, sin llegar a explicar sus causas, lo cual corresponde al alcance explicativo. (Hernández-Sampieri, R. y Mendoza, C. P. (2018). Metodología de la investigación. McGraw-Hill.)
35. Caso: una tesista revisa la literatura sobre su tema y encuentra que ha sido estudiado extensamente y que existen teorías bien desarrolladas al respecto; su objetivo es identificar y medir las variables involucradas para determinar cuál actúa como causa y cuál como efecto de un fenómeno social. Dadas estas condiciones, el alcance más adecuado para su estudio es:
Cuando ya existe conocimiento consolidado sobre el tema y el interés es establecer relaciones causa-efecto, el alcance adecuado es explicativo; el exploratorio se reserva para temas poco estudiados. (Hernández-Sampieri, R. y Mendoza, C. P. (2018). Metodología de la investigación. McGraw-Hill.)