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- Codificación1. Codificación Definición: Proceso de transformar datos cualitativos o respuestas abiertas en categorías numéricas o textuales para su análisis. Ejemplo: Asignar el número 1 a respuestas positivas y 0 a negativas en una entrevista. Referencia: Saldaña, J. (2021). The coding manual for qualitative researchers (4th ed.). SAGE. https://us.sagepub.com/en-us/nam/the-coding-manual-for-qualitative-researchers/book257417 2. Tabulación Definición: Organización de datos recolectados en tablas para facilitar su análisis. Ejemplo: Crear una tabla con el número de estudiantes que aprueban o reprueban por curso. Referencia: Hernández, R., Fernández, C., & Baptista, P. (2014). Metodología de la investigación (6.ª ed.). McGraw-Hill. https://www.mheducation.es/bcv/guide/capitulo/8448195297.pdf 3. Análisis estadístico Definición: Aplicación de métodos estadísticos para resumir, interpretar y comparar datos cuantitativos. Ejemplo: Calcular promedios de calificaciones entre distintos grados. Referencia: Field, A. (2018). Discovering statistics using IBM SPSS statistics (5th ed.). SAGE. https://us.sagepub.com/en-us/nam/discovering-statistics-using-ibm-spss-statistics/book257672 4. Frecuencia Definición: Número de veces que se repite un valor o categoría dentro de un conjunto de datos. Ejemplo: 20 estudiantes respondieron "sí", 10 respondieron "no". Referencia: Triola, M. F. (2017). Elementary statistics (13th ed.). Pearson. https://www.pearson.com/en-us/subject-catalog/p/elementary-statistics/P200000000498 5. Media aritmética Definición: Promedio obtenido al sumar todos los valores y dividirlos por la cantidad de elementos. Ejemplo: La media de 5, 7 y 8 es 6.7. Referencia: Weiss, N. A. (2015). Introductory statistics (10th ed.). Pearson. https://www.pearson.com/en-us/subject-catalog/p/introductory-statistics/P200000001246 6. Mediana Definición: Valor central en un conjunto de datos ordenados. Ejemplo: En la lista 3, 5, 8, la mediana es 5. Referencia: Moore, D. S., Notz, W. I., & Fligner, M. A. (2018). The basic practice of statistics (8th ed.). Macmillan. https://store.macmillanlearning.com/us/product/The-Basic-Practice-of-Statistics/p/1319013384 7. Desviación estándar Definición: Medida de dispersión que indica cuánto se alejan los datos respecto a la media. Ejemplo: Un grupo con baja desviación estándar tiene calificaciones similares. Referencia: Gravetter, F. J., & Wallnau, L. B. (2016). Statistics for the behavioral sciences (10th ed.). Cengage. https://www.cengage.com/c/statistics-for-the-behavioral-sciences-10e-gravetter/ 8. Triangulación Definición: Uso de múltiples métodos, fuentes o investigadores para validar los resultados de una investigación. Ejemplo: Comparar datos de entrevistas, encuestas y observaciones. Referencia: Denzin, N. K. (2012). The research act: A theoretical introduction to sociological methods (3rd ed.). Transaction Publishers. 9. Análisis de contenido Definición: Técnica cualitativa que examina patrones y significados en textos, imágenes o grabaciones. Ejemplo: Contar cuántas veces aparece la palabra “motivación” en entrevistas a docentes. Referencia: Krippendorff, K. (2018). Content analysis: An introduction to its methodology (4th ed.). SAGE. https://us.sagepub.com/en-us/nam/content-analysis/book257005 10. Interpretación de resultados Definición: Proceso de dar sentido a los datos analizados en relación con los objetivos y preguntas de investigación. Ejemplo: Concluir que la mayoría de estudiantes prefieren clases presenciales tras analizar la encuesta. Referencia: Creswell, J. W. & Creswell, J. D. (2018). Research design: Qualitative, quantitative, and mixed methods approaches (5th ed.). SAGE. https://us.sagepub.com/en-us/nam/research-design/book255675 KATHERINE GUAMAN | |
- Muestra Representativa1. Muestra Representativa Definición: Muestra que refleja fielmente las características clave de la población de la que se extrae. Ejemplo: Seleccionar estudiantes de diferentes edades, géneros y niveles académicos para representar a toda una institución. Referencia: Sampieri, R. H., Collado, C. F., & Lucio, P. B. (2022). Metodología de la investigación: Las rutas cuantitativa, cualitativa y mixta (7.ª ed.). McGraw-Hill. 2. Marco Muestral Definición: Lista o conjunto de elementos que forman la población accesible y desde la cual se selecciona la muestra. Ejemplo: Lista de todos los estudiantes matriculados en un colegio en 2024. Referencia: Lohr, S. L. (2009). Sampling: Design and analysis (2nd ed.). Cengage. https://www.cengage.com/c/sampling-design-and-analysis-2e-lohr/ 3. Sesgo de Selección Definición: Error sistemático que ocurre cuando ciertos elementos de la población tienen más probabilidad de ser seleccionados que otros. Ejemplo: Realizar encuestas solo a estudiantes sobresalientes y excluir al resto. Referencia: Babbie, E. R. (2020). The practice of social research (15th ed.). Cengage Learning. https://www.cengage.com/c/the-practice-of-social-research-15e-babbie/ 4. Población Objetivo Definición: Conjunto real de elementos al que el investigador desea generalizar los resultados. Ejemplo: Todos los docentes de secundaria del país. Referencia: Creswell, J. W. (2014). Research design: Qualitative, quantitative, and mixed methods approaches (4th ed.). SAGE. https://us.sagepub.com/en-us/nam/research-design/book246046 5. Población Accesible Definición: Subgrupo de la población objetivo al cual el investigador tiene acceso real. Ejemplo: Docentes de secundaria de una ciudad específica. Referencia: Polit, D. F., & Beck, C. T. (2017). Nursing research: Generating and assessing evidence for nursing practice (10th ed.). Wolters Kluwer. https://shop.lww.com/Nursing-Research/p/9781496354693 6. Muestreo sistemático Definición: Método de selección de una muestra tomando cada "n"-ésimo elemento de una lista ordenada. Ejemplo: Seleccionar cada décimo estudiante en una lista de inscripción. Referencia: Thompson, S. K. (2012). Sampling (3rd ed.). Wiley. https://www.wiley.com/en-us/Sampling%2C+3rd+Edition-p-9781118166468 7. Muestreo por cuotas Definición: Técnica no probabilística que selecciona participantes según proporciones previamente establecidas en la población. Ejemplo: Elegir 50% mujeres y 50% hombres para representar equitativamente el género. Referencia: Flick, U. (2014). An introduction to qualitative research (5th ed.). SAGE. https://us.sagepub.com/en-us/nam/an-introduction-to-qualitative-research/book236067 8. Error de cobertura Definición: Error que ocurre cuando algunos elementos de la población no están incluidos en el marco muestral. Ejemplo: Usar una base de datos desactualizada y omitir a nuevos estudiantes. Referencia: Groves, R. M. et al. (2009). Survey methodology (2nd ed.). Wiley. https://www.wiley.com/en-us/Survey+Methodology%2C+2nd+Edition-p-9780470465462 9. Poder estadístico Definición: Probabilidad de detectar un efecto real en la población a través de los datos de la muestra. Ejemplo: Aumentar el tamaño de muestra para mejorar el poder estadístico de un estudio. Referencia: Cohen, J. (1988). Statistical power analysis for the behavioral sciences (2nd ed.). Routledge. 10. Inferencia estadística Definición: Proceso de generalizar los resultados de una muestra a la población total con un nivel de confianza conocido. Ejemplo: Afirmar que el 60% de los estudiantes prefieren clases virtuales, basado en una muestra aleatoria. Referencia: Agresti, A., & Finlay, B. (2009). Statistical methods for the social sciences (4th ed.). Pearson. Emily López | |
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Acto de habla-Significado: Unidad mínima de comunicación que realiza una acción (afirmar, prometer, ordenar, etc.). - Ejemplo: Decir “te prometo que iré” es un acto de habla con fuerza ilocutiva. - Referencia: Austin, J. L. (1962). How to Do Things with Words. Oxford University Press. Nombre: Kevin Inca | |
Adaptación de materialesFacilita la modificación de materiales y recursos según las necesidades del grupo y el contexto. Ejemplo: Se adaptaron los materiales de estudio con ejemplos más cercanos a la realidad de los estudiantes. Referencia Rodríguez Gómez, G., Gil Flores, J., & García Jiménez, E. (1999). Metodología de la investigación cualitativa. Aljibe. Nombre: Bella Farinango | |
Agenda SettingDefinición: Teoría que sostiene que los medios no dicen a la gente qué pensar, pero sí sobre qué pensar, determinando los temas prioritarios en la opinión pública.Ejemplo: En un análisis de portadas de diarios durante la pandemia, se comprobó el efecto de agenda setting, ya que los temas de salud desplazaron otros problemas sociales como la pobreza.Referencia: McCombs, M. E., & Shaw, D. L. (1972). The Agenda-Setting Function of Mass Media. Public Opinion Quarterly.Nombre: Kener Estrella | |
AgrupamientoDefinición: Técnica de aprendizaje automático no supervisado que agrupa elementos de datos en clases o grupos (clusters) basándose en la similitud de sus características, sin conocimiento previo de las categorías. (Real Academia Española) Ejemplo: Se agrupan a los clientes de un supermercado según sus patrones de compra para ofrecer promociones personalizadas. Referencia: Real Academia Española. (s/f). Agrupamiento. En Diccionario de la lengua española. https://dle.rae.es/agrupamiento Ana Fernández | |
Alfabetización MediáticaDefinición: Capacidad de una persona para analizar, evaluar y producir mensajes en diferentes medios de forma crítica y responsable.Ejemplo: Un programa piloto de alfabetización mediática en colegios enseñó a jóvenes a detectar noticias falsas, verificar fuentes y crear contenidos audiovisuales con mensajes sociales.Referencia: Potter, W. J. (2013). Media Literacy. SAGE.Nombre: Kener Estrella | |
AlgoritmoDefinición: Es un conjunto finito y ordenado de instrucciones o pasos que se siguen para llevar a cabo una tarea específica o resolver un problema. En informática, los algoritmos son esenciales para el diseño de programas y aplicaciones, ya que permiten automatizar procesos. Deben ser precisos, eficientes y aplicables en diversas situaciones.
Ejemplo: Una receta de cocina, donde cada paso se sigue en orden hasta obtener el platillo final. DOMENICA GRANIZO | |
ALGORITMOSALGORITMOS Un algoritmo es un conjunto de instrucciones paso a paso que se utilizan para resolver un problema o realizar una tarea específica. En el contexto de la comunicación, los algoritmos pueden ser utilizados para analizar y procesar grandes cantidades de datos, personalizar la comunicación y mejorar la eficiencia de la comunicación. EJEMPLO: Los algoritmos de aprendizaje automático pueden ser utilizados para personalizar la comunicación y mejorar la experiencia del usuario. REFERENCIAS: De Enciclopedia Significados, E. (2024d, noviembre 29). Algoritmo: qué es, características y ejemplos. Enciclopedia Significados. https://www.significados.com/algoritmo/ NOMBRE: Licet Carmilema | |
Almacenamiento de la informaciónDefinición: Acción de guardar datos o información en sistemas físicos o digitales para su conservación y uso posterior. Ejemplo: Guardar una base de datos de encuestas en una carpeta compartida en la nube. Referencia: Laudon, K. C., & Laudon, J. P. (2019). Management Information Systems (16th ed.). Pearson. Nombre: Solange Moina | |