Paradigmas de la investigación: características, métodos y técnicas

De hecho, la investigación cuantitativa se define por tener un enfoque positivista, ya que los positivistas son quienes creen en la prueba de las hipótesis empíricas. A continuación, te vamos a explicar los tres tipos principales de paradigmas científicos que son utilizados, para que puedas comprender en profundidad qué son y para qué sirven. “Logros científicos que generan modelos que, durante un período más o menos largo, y de modo más o menos explícito, orientan el desarrollo posterior de las investigaciones exclusivamente en la búsqueda de soluciones para los problemas planteados por estas”. Se trata del paradigma conductista, el cual plasma la aceptación de creencias e ideas asumidas, así como de los pensamientos que son interiorizados durante la primera fase de la vida de las personas, es decir, la niñez, la cual es la etapa que marca la diferencia en el plano que muchos conocen como la felicidad. A lo largo del tiempo, los paradigmas pueden cambiar y evolucionar debido a una serie de factores, como nuevos descubrimientos, avances tecnológicos, cambios sociales y políticos, y la influencia de otras disciplinas y culturas. También es necesario dejar patente que paradigma es un término que lo podemos emplear en otros campos.

Los elementos que componen al paradigma científico

qué es un paradigma

La Dimensión Subliminal incluye las actuaciones o conductas que, sin vinculación directa aparente con el vocablo, llevan a cabo quienes comparten un paradigma (científico, por ejemplo). Es en esta dimensión donde se genera la sensibilidad necesaria para detectar a quienes no estén actuando de conformidad con los postulados de un paradigma. Esta dimensión es, también, el territorio para la detección de las anomalías no resueltas y que, eventualmente, darán lugar a lo que Kuhn denomina “revoluciones científicas”.

  • Y estas irregularidades, es precisamente lo que intenta explicar la nueva ciencia.
  • Este paradigma concibe al estudiante como un ente activo y cambiante, cuyo aprendizaje diario puede ser incorporado a las experiencias previas y a las estructuras mentales ya forjadas.
  • Tampoco es posible rechazar ciencias exactas y comprobadas, por ejemplo, la física moderna.
  • Un ejemplo de paradigma en programación es el modelo imperativo, en el que el software está basado en órdenes directas.
  • Se podría decir que es un tipo de paradigma sociocultural porque también hace referencia al aprendizaje.
  • El positivismo afirma que todo el conocimiento surge de la experiencia, y que no hay conocimientos a priori.

RIDE. Revista Iberoamericana para la Investigación y el Desarrollo Educativo

Además, la investigación científica se ve afectada por las circunstancias personales del observador, desde su educación hasta su particular perspectiva del asunto a estudiar. El objetivo de las investigaciones bajo este enfoque es generar teorías y leyes que no son definitivas, basándose en la experimentación, la lógica empírica combinada con la observación y análisis de los fenómenos, al mismo tiempo que se apoya de las teorías positivas y racionales. En este enfoque se prioriza la objetividad sobre otros elementos, asumiendo de esta forma la replicabilidad en las investigaciones, lo que permite verificar el conocimiento generado. Se describen los procesos cambiantes en el individuo o la sociedad durante la investigación, entendiéndose el cambio y evolución como una parte fundamental del estudio. De acuerdo a este enfoque, las ciencias tienen el objetivo de descubrir dichas leyes, alcanzar las generalizaciones teóricas que contribuyen a enriquecer el conocimiento universal sobre un área determinada.

Características del paradigma.

qué es un paradigma

El concepto de paradigma se refiere a un conjunto de creencias, valores y supuestos compartidos por una comunidad científica o intelectual, que definen cómo se entiende y se estudia un tema en particular. Los paradigmas son esenciales para el progreso del conocimiento y la comprensión del mundo, ya que establecen las reglas y los límites de lo que se considera válido y relevante en una disciplina determinada. El concepto de paradigma se refiere a un conjunto de creencias, valores y supuestos que forman la base de una teoría o un enfoque particular en una disciplina. Estos paradigmas influyen en cómo se entienden y se abordan los problemas en una determinada área de estudio, y también https://visionmexico.mx/conseguir-un-salario-por-encima-del-promedio-en-el-mundo-de-los-datos-gracias-al-bootcamp-de-tripleten/ en la forma en que las personas interpretan y analizan la información. Así mismo, la raigambre sociológica y por tanto histórica, de la práctica a la cual se alude con él, hace que el significado del vocablo paradigma esté sometido permanentemente a “modificaciones dependientes de convenciones sociales cambiantes, de contextos, situaciones e interpretaciones individuales” (Lizt, 1997, p. 52). De hecho, Montes (1995) ha planteado un programa para el enriquecimiento del concepto de paradigma que incorpore, a la perspectiva kuhnniana, tanto la dimensión social del proceso de producción de conocimientos como los factores psicológicos implicados en el mismo (Montes, 1995, p. 40).

¿Cómo es el paradigma científico según Kuhn?

Un cambio de paradigma conlleva toda una transformación en la visión de mundo, en la cosmología de una cultura, en los acuerdos tácitos a los que las diversas comunidades científicas han llegado, y responde en gran medida a las nuevas necesidades de una sociedad. Cuando realizas una investigación científica, la epistemología te permitirá describir cómo es que llegas a saber o a descubrir ese conocimiento. Esta ciencia tiene relación con el mismo conocimiento, https://elincadigital.com/entrar-en-el-mundo-de-los-datos-con-el-bootcamp-de-tripleten-para-ganar-un-salario-por-encima-del-promedio/ sus formas y naturaleza, cómo lo adquieres y cómo lo vas a expresar hacia otros. Para otorgarle una definición, podemos decir que el paradigma es un modelo, ejemplo o patrón que tienes que seguir ante una situación determinada. En ciencia, puede tratarse de una teoría, o un conjunto de ellas, para poder resolver uno o múltiples problemas. El origen de la palabra proviene del griego “παράδειγμα” (parádeigma) que significa modelo o ejemplo.

  • En este caso, ambos lados tienen agendas y sistemas de creencias muy diferentes, lo que los pone en competencia directa entre sí por el poder y la autoridad.
  • De acuerdo con este, las personas construyen la realidad a través de sus experiencias y perspectivas.
  • Los paradigmas son la base sobre la cual se construye todo el conocimiento científico.
  • En consecuencia el enfoque o paradigma en que se inscribe un estudio, sustenta el método, propósito y objetivos de la investigación.
  • El término viene del griego parádeigma, que significa “molde” o “patrón” y muchas veces se lo usa como “ejemplo” o “modelo”.
  • Si pensamos en un congreso sobre platonismo, quienes acudan compartirán los preceptos básicos y los sistemas filosóficos establecidos por Platón.
  • También puede suceder que, al cambiar la realidad observada, obligue a producir una nueva cosmovisión, dado que el paradigma no es solo una teoría vigente, sino un sistema entero de creencias y presuposiciones.
  • Sin duda, han dado muestras de que no son posturas estrictas sino flexibles y adaptables a nuevos escenarios.

En consecuencia, los paradigmas sirven para crear ciencia y garantizar su progreso. Al investigar, se debe adoptar alguno de los paradigmas de investigación existentes. Por eso, veamos su definición y los tipos con sus respectivas características. Relacionado directamente con la perspectiva distributiva curso de análisis de datos de la investigación social, la cual tiene como finalidad describir con precisión la realidad que se estudia. Para lograr su objetivo, este enfoque se apoya en técnicas estadísticas y matemáticas, como el uso de encuestas y el respectivo análisis estadístico de los datos obtenidos.

Romper paradigmas

Los modelos sociales tienden a conformarse por un grupo de creencias, pero también de conocimientos que forman parte de la sociedad. Desde este punto de vista, un paradigma remite a un conjunto de criterios para disponer, arreglar y ordenar el quehacer investigativo y/o el accionar laboral de los miembros de la comunidad científica que lo adopta; es decir, organiza y define la práctica profesional de los miembros de la comunidad que lo ha aceptado (García Guadilla, 1987). “Un paradigma constituye un sistema de ideas que orientan y organizan la investigación científica de una disciplina, haciéndola comunicable y modificable al interior de una comunidad científica que utiliza el mismo lenguaje” (p. 56).

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¿Qué es el análisis de datos? Con ejemplos

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El paso más importante para trabajar en un problema de aprendizaje automático es comprender los datos de entrada.

Ahora, vamos a repasar algunos casos reales donde esta disciplina se ha implementado de forma efectiva y juega un papel cada vez más determinante en nuestras vidas. Además, en ESIBE contamos con una de las metodologías más innovadoras en el ámbito de la educación online. Se trata de la metodología Active, curso de análisis de datos la cual aprovecha todos los beneficios del e-learning para que nuestros estudiantes puedan acceder a una educación con calidad europea y con los mejores contenidos elaborados por especialistas del sector. Nuestra experiencia y la satisfacción y empleabilidad de nuestros egresados nos respaldan.

Paso 2: Análisis de Datos

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La inteligencia artificial puede realizar tareas de análisis de datos a gran escala de manera automática, liberando tiempo y recursos para que los profesionales se centren en tareas más estratégicas y de mayor valor agregado. La ventaja de estas técnicas es la ya conocida de los sistemas de BI que tienen un fuerte componente de conocimiento y gobierno centralizado, utilizable por todos los niveles de la organización. Por otro lado, la falta de puntualidad en los nuevos desarrollos, la limitación de los conocimientos y los elevados costes de gestión han hecho que a lo largo de los años se hayan evaluado alternativas para el análisis de datos. Una vez organizados y procesados, los datos pueden estar incompletos, contener duplicados o errores. Para garantizar que los resultados generados por los análisis que se preparan son coherentes y fiables, es importante contar con iniciativas de limpieza de datos que puedan proporcionar un nivel adecuado de calidad de los mismos. A menudo, esta fase, junto con la anterior, es la que más tiempo consume, dada la variedad y el volumen de datos que implican los procesos de análisis.

  • Por ejemplo, por qué pocos usuarios hacen check-out en tu sitio de compras a pesar de llenar carritos.
  • Es importante tener en cuenta que la función REDONDEAR sigue la regla de redondeo estándar.
  • Con audiencias cada vez más segmentadas, mejor catalogadas, las campañas de marketing pueden ser mucho más eficaces para así lograr un impacto más óptimo en los potenciales clientes y permitir a las compañías obtener los resultados que se habían propuesto.
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Funciones populares

La función BUSCARV es una de las funciones más útiles para el análisis de datos en Excel. Con esta función, puedes buscar un valor específico en una tabla y devolver un resultado correspondiente. El análisis de datos implica estudiar una determinada cantidad de información que se recopiló con anterioridad. Como ya indicamos, el objetivo es sacar conclusiones que ayuden a tomar decisiones acertadas. El análisis de datos es la actividad que se lleva a cabo al examinar y procesar ciertos contenidos para obtener información de utilidad.

Este tipo de análisis de datos utiliza los datos históricos para examinar y comparar el comportamiento de un segmento determinado de usuarios, que luego puede agruparse con otros de características similares. Este tipo de análisis de datos consiste en la acción de agrupar un conjunto de elementos de manera que sean más similares (en un sentido determinado) entre sí que con los de otros grupos, de ahí el término «cluster». Este tipo de análisis de datos nos ayuda a descubrir relaciones entre distintas mediciones en los datos, que no necesariamente son pruebas de la existencia de la correlación. El objetivo de un análisis exploratorio es examinar los datos y encontrar relaciones entre las variables que antes se desconocían. El objetivo del análisis descriptivo es describir un conjunto de datos a partir de examinar lo que ha sucedido en el pasado.

  • Utilizando coeficientes de correlación, como el coeficiente de correlación de Pearson, podemos identificar si existe una relación lineal, positiva o negativa, entre dos variables.
  • El análisis de datos ayuda a los investigadores a categorizar, manipular y resumir los datos para responder a preguntas críticas.
  • Una vez que hayas escrito la fórmula, presiona Enter y Excel mostrará el valor máximo o mínimo en la celda seleccionada.
  • Puede reemplazar ventajosamente otras formas de recopilar datos como entrevistas o grupos de discusión para impulsar la participación de los empleados, comprender mejor el comportamiento del consumidor o incluso mejorar la experiencia del cliente.
  • Estas pruebas son útiles cuando las variables independientes y dependientes se miden categóricamente.

Qué es la minería de datos: conceptos, técnicas y ejemplos

El hecho es que los datos se han convertido en los activos más importantes de las empresas, y esta es una declaración que sigues en muchos de nuestros contenidos. Fanny por su lado  podría optar por realizar un procedimiento de correlación de Pearson o un procedimiento de regresión lineal ya que sus dos variables se definirían continuamente. Luis necesitaría realizar un ANOVA unidireccional ya que su variable independiente se definiría en términos de categorías y su variable dependiente se mediría continuamente. https://realidadmexico.mx/ganar-un-salario-por-encima-del-promedio-entrar-en-el-mundo-de-los-datos-con-el-bootcamp-de-tripleten/ María  necesitaría realizar un procedimiento de prueba t para muestras independientes, ya que su variable independiente se definiría en términos de categorías y su variable dependiente se mediría continuamente. También definió la pérdida de peso en términos de la diferencia entre el peso antes del estudio y el peso inmediatamente después del estudio. Pero María definió la pérdida de peso en términos de la diferencia entre el peso antes del estudio y el peso inmediatamente después del estudio.

Función AÑO