Este documento describe los diferentes tipos de investigación, incluyendo investigación teórica, aplicada, exploratoria, descriptiva, explicativa, cualitativa, cuantitativa, experimental, no experimental, cuasi experimental, deductiva, inductiva, hipotético-deductiva, longitudinal, transversal y los elementos clave del diseño de investigación como la recolección de datos, medición y análisis. Explica que la investigación se clasifica según su propósito, nivel de profundidad, tipo de datos, tiempo requerido y tipo de inferencia.

1. UNIVERSIDAD FERMN TORO
VICERRECTORADO ACADEMICO
FACULTAD DE CIENCIAS JURIDICAS Y POLITICAS
ESCUELA DE DERECHO
ARAURE-EDO PORTUGUESA
INVESTIGACION DESCRIPTIVA
AUTOR:
María Victoria Valera
C.I:30.176.874
Araure, abril del 2021

2. Tipos de investigación
La investigación es el conjunto de métodos que se aplican para conocer un asunto
o problema en profundidad y generar nuevos conocimientos en el área en la que se
está aplicando.
Se trata de una herramienta vital para el avance científico, porque permite
comprobar o descartar hipótesis con parámetros fiables, de manera sostenida en el
tiempo, y con objetivos claros. De esta manera se garantiza que las contribuciones
al campo del conocimiento investigado puedan ser comprobadas y replicadas.
Existen varios tipos de investigación que se clasifican dependiendo de su objetivo,
la profundidad del estudio realizado, los datos que se analizan, el tiempo que
requiere el estudio del fenómeno, entre otros factores.
Clasificación de los tipos de investigación
Los tipos de investigación se clasifican en función de su propósito, del nivel de
profundidad con el que se estudia un fenómeno, el tipo de datos empleados, el
tiempo que tome estudiar el problema, etc.
Según su propósito
1. Investigación teórica
Tiene por objetivo la generación de conocimiento, sin importar su aplicación
práctica. En este caso, se recurre a la recolección de datos para generar nuevos
conceptos generales. Por ejemplo, una disertación filosófica, ya que el objetivo es
generar nuevos planteamientos a partir de datos existentes, sin tomar en cuenta
una posible aplicación en la realidad.
2. Investigación aplicada
En este caso, el objetivo es encontrar estrategias que puedan ser empleadas en el
abordaje de un problema específico. La investigación aplicada se nutre de la teoría
para generar conocimiento práctico, y su uso es muy común en ramas del
conocimiento como la ingeniería o la medicina.
Este tipo de investigación se subdivide en dos tipos:
 Investigación aplicada tecnológica: sirve para generar conocimientos que se puedan
poner en práctica en el sector productivo, con el fin de impulsar un impacto positivo
en la vida cotidiana.
 Investigación aplicada científica: tiene fines predictivos. A través de este tipo de
investigación se pueden medir ciertas variables para pronosticar comportamientos
que son útiles al sector de bienes y servicios, como patrones de consumo, viabilidad
de proyectos comerciales, etc.

3. Por ejemplo, las investigaciones de mercado, ya que a través del estudio de
patrones de consumo se pueden crear estrategias para el desarrollo de nuevos
productos, campañas de mercadeo, etc.
Según su nivel de profundización
Investigación exploratoria
Se utiliza cuando el objetivo de hacer una primera aproximación a un asunto
desconocido o sobre el que no se ha investigado lo suficiente. Esto permitirá decidir
si efectivamente se pueden realizar investigaciones posteriores y con mayor
profundidad.
Como este método parte del estudio de fenómenos poco estudiados, no se apoya
tanto en la teoría, sino en la recolección de datos que permitan detectar patrones
para dar explicación a dichos fenómenos. Por ejemplo, las encuestas para medir la
percepción sobre algún personaje público.
Investigación descriptiva
Como su título lo indica, se encarga de describir las características de la realidad a
estudiar con el fin de comprenderla de manera más exacta. En este tipo de
investigación, los resultados no tienen una valoración cualitativa, solo se utilizan
para entender la naturaleza del fenómeno Por ejemplo, los censos a la población
son una investigación descriptiva.
Investigación explicativa
Es el tipo de investigación más común y se encarga de establecer relaciones de
causa y efecto que permitan hacer generalizaciones que puedan extenderse a
realidades similares. Es un estudio muy útil para verificar teorías. Por ejemplo, los
estudios de mercado que se realizan después del lanzamiento de un producto para
entender las razones de su éxito o fracaso.
Según el tipo de datos empleados
Investigación cualitativa
Se utiliza frecuentemente en ciencias sociales. Tiene una base lingüístico-semiótica
y se aplica en técnicas como el análisis del discurso, entrevistas abiertas y
observación participante. Para poder aplicar métodos estadísticos que permitan
validar sus resultados, las observaciones recogidas se deben valorar de manera
numérica. Sin embargo, es una forma de investigación con tendencia a la
subjetividad, ya que no todos los datos pueden ser totalmente controlados. Por

4. ejemplo, los estudios antropológicos están enmarcados en la investigación
cualitativa.
Investigación cualitativa.
Ahonda en los fenómenos a través de la recopilación de datos y se vale del uso de
herramientas matemáticas, estadísticas e informáticas para medirlos. Esto permite
hacer conclusiones generalizadas que pueden ser proyectadas en el tiempo.Por
ejemplo, las encuestas telefónicas son un tipo de investigación cuantitativa.
Investigación cuantitativa.
Según el grado de manipulación de variables
Investigación experimental
Se trata de diseñar o replicar un fenómeno cuyas variables son manipuladas en
condiciones controladas. El fenómeno a estudiar es medido a través de grupos de
estudio y control, y según los lineamientos del método científico. Por ejemplo, los
estudios de la industria farmacéutica para crear nuevas medicinas.
Investigación no experimental
A diferencia del método experimental, las variables no son controladas, y el análisis
del fenómeno se basa en la observación dentro de su contexto natural. Por ejemplo,
un estudio sobre los efectos del uso de ciertas sustancias químicas en un grupo
poblacional determinado puede ser considerado como una investigación no
experimental.
Investigación cuasi experimental
Controla solo algunas variables del fenómeno a estudiar, por ello no llega a ser
totalmente experimental. En este caso, los grupos de estudio y control no pueden
ser elegidos al azar, sino que se eligen de grupos o poblaciones ya existentes. Por
ejemplo, un programa de prevención de accidentes automovilísticos en trabajadores
de trasporte de carga pesada.
Según el tipo de inferencia
Investigación deductiva
En este tipo de investigación, la realidad se explica a partir de leyes generales que
apuntan hacia conclusiones particulares. Se espera que las conclusiones formen
parte de las premisas del problema, por lo tanto, si las premisas son correctas y el
método inductivo es aplicado adecuadamente, la conclusión también será correcta.
Por ejemplo:

5. 1. Premisa general: todos los perros tienen cuatro patas.
2. Premisa menor: el chow chow es un perro.
3. Conclusión: el chow chow tiene 4 patas.
Método deductivo.
Investigación inductiva
En este tipo de investigación, el conocimiento se genera a partir de lo particular para
llegar a una generalización. Se basa en la recolección de datos específicos para
poder crear nuevas teorías. Por ejemplo:
 Premisa 1: el husky siberiano camina en cuatro patas y es perro.
 Premisa 2: el chow chow camina en cuatro patas y es perro.
 Premisa 3: el pastor ovejero camina en cuatro patas y es perro.
 Conclusión: todos los perros caminan en cuatro patas.
Investigación hipotética-deductiva
Se basa en la observación de la realidad para crear una hipótesis. Luego, se aplica
una deducción para obtener una conclusión y, finalmente se verifica o descarta a
través de la experiencia. Por ejemplo:
 Problema: ¿los productos para fumigar las plantas son tóxicos para el ser humano?
 Hipótesis: se infiere que, por sus componentes tóxicos, los productos para fumigar
plantas pueden ser dañinos para el ser humano.
 Contrastación: si los componentes de los productos para fumigar pueden ser tóxicos
para ciertos microorganismos, podrían ser igualmente tóxicos para el ser humano.
 Conclusión negativa: los componentes de los productos de fumigación son tóxicos
para los insectos y pequeños microorganismos, pero no para el ser humano.
 Conclusión positiva: en efecto, los productos para fumigar plantas son tóxicos para
el ser humano.
Según el tiempo en el que se realiza
Investigación longitudinal
Implica el seguimiento de un evento, individuo o grupo durante un período
claramente definido. El objetivo es poder observar cambios en las variables
analizadas. Por ejemplo, un estudio dedicado a analizar los cambios en una
población indígena específica durante 10 años.

6. Investigación transversal
Se aplica para observar los cambios ocurridos en los fenómenos, individuos o
grupos durante un momento concreto. Por ejemplo, una investigación sobre los
cambios emocionales que atraviesan un grupo de adolescentes de 16 años de una
escuela pública determinada, mientras se preparan para su ingreso a la universidad.
Diseño de investigación.
El diseño de investigación se define como los métodos y técnicas elegidos por un
investigador para combinarlos de una manera razonablemente lógica para que el
problema de la investigación sea manejado de manera eficiente. El diseño de
investigación es una guía sobre “cómo” llevar a cabo la investigación utilizando una
metodología particular. Cada investigador tiene una lista de preguntas que
necesitan ser evaluadas. El bosquejo de cómo debe llevarse a cabo la investigación
puede prepararse utilizando el diseño de investigación. Por lo tanto,
una investigación de mercados se llevará a cabo sobre la base del diseño de la
investigación.
¿Para qué realizar un diseño de investigación?
El diseño de un tema de investigación se utiliza para explicar el tipo de investigación
(investigación experimental, encuestas, investigación correlacional, semi-
experimental) y también su subtipo (diseño experimental, problema de
investigación, estudio de caso descriptivo).
Hay tres etapas principales del diseño de investigación:
 Recolección
 Medición y
 Análisis de datos.
El tipo de problema de investigación que enfrenta una organización determinará el
diseño de la investigación y no viceversa. Las variables, herramientas designadas
para recopilar información, cómo se utilizarán las herramientas para recopilar y
analizar los datos y otros factores, se deciden en el diseño de investigación sobre
la base de una técnica. Un diseño impactante usualmente crea un sesgo mínimo en
los datos y aumenta la confianza en la información recolectada y analizada. El
diseño de investigación que produce el menor margen de error en la investigación
experimental puede ser considerado como el mejor.

7. Elementos para el diseño de una investigación
Los elementos esenciales del diseño de un estudio de investigación son:
 Declaración del propósito preciso del diseño de la investigación
 Técnicas a implementar para la recolección de datos para la investigación
 Método aplicado para el análisis de los datos recolectados
 Tipo de metodología de investigación
 Objeciones probables para la investigación
 Entornos para el estudio de investigación
 Cronología
 Medición del análisis
Características del diseño de una investigación
 Neutralidad: Los resultados proyectados en el diseño deben estar libres de
sesgos y ser neutrales.
Comprender las opiniones sobre las puntuaciones finales evaluadas y las
conclusiones de múltiples individuos y considerar a aquellos que están de
acuerdo con los resultados obtenidos.
 Fiabilidad: Si se lleva a cabo una investigación de manera regular, el
investigador involucrado espera que se calculen resultados similares cada
vez. El diseño de un estudio de investigación debe indicar cómo se pueden
formar las preguntas de la investigación para asegurar el estándar de
resultados obtenidos y esto sólo puede ocurrir cuando el diseño de
investigación es confiable los tipos de preguntas para investigación de
mercado.
 Validez: Existen múltiples herramientas de medición disponibles para el
diseño, pero las herramientas de medición válidas son aquellas que ayudan
al investigador a medir los resultados de acuerdo con el objetivo de la
investigación y nada más. El cuestionario desarrollado a partir de este diseño
de investigación será entonces válido.
 Generalización: El resultado del diseño de investigación debe ser aplicable a
una población y no sólo a una muestra restringida. La generalización es una
de las características clave del diseño de la investigación.

8. Tipos de diseño para una investigación
Un investigador debe tener un claro entendimiento de los diversos tipos de diseño
para seleccionar cual implementar para su estudio. El diseño de investigación se
puede clasificar ampliamente en diseño de investigación cuantitativo y cualitativo.
 Diseño de Investigación cualitativo: La investigación cualitativa se lleva a
cabo en los casos en que se establece una relación entre los datos
recopilados y la observación sobre la base de cálculos matemáticos. Las
teorías relacionadas con un fenómeno natural pueden ser probadas o
refutadas usando cálculos matemáticos. Los investigadores se basan en el
diseño cualitativo donde se espera que se concluya “por qué” existe una
teoría en particular junto con “qué” tienen que decir los encuestados al
respecto.
 Diseño de Investigación cuantitativa: La investigación cuantitativa se lleva a
cabo en los casos en los que es importante que un investigador tenga
conclusiones estadísticas para recopilar información procesable. Los
números proporcionan una mejor perspectiva para tomar decisiones de
negocios importantes. El diseño cuantitativo de la investigación es vital para
el crecimiento de cualquier organización porque cualquier conclusión basada
en números y análisis resultará ser efectiva para el negocio.
Además, el diseño de la investigación puede dividirse en cinco tipos.
1. Diseño de Investigación descriptivo: En un diseño de investigación
descriptivo, un investigador sólo está interesado en describir la situación o
caso bajo su estudio de investigación. Es un diseño basado en la teoría que
se crea mediante la recopilación, análisis y presentación de los datos
recopilados. Al implementar un diseño de investigación en profundidad como
este, un investigador puede proporcionar información sobre el porqué y el
cómo de la investigación.
2. Diseño de Investigación experimental: El diseño de la investigación
experimental se utiliza para establecer una relación entre la causa y el efecto de
una situación. Es un diseño de investigación donde se observa el efecto causado
por la variable independiente sobre la variable dependiente. Por ejemplo, se
monitorea el efecto de una variable independiente como el precio sobre una variable
dependiente como la satisfacción del cliente o la lealtad a la marca. Se trata de un
diseño muy práctico, ya que contribuye a la resolución de un problema. Las
variables independientes son manipuladas para monitorear el cambio que tiene en
la variable dependiente. Se utiliza a menudo en las ciencias sociales para observar
el comportamiento humano mediante el análisis de dos grupos, el afecto de un
grupo en el otro.
3. Diseño de investigación correlacional: La investigación correlacional es una
técnica de diseño de investigación no experimental que ayuda a los investigadores

9. a establecer una relación entre dos variables estrechamente relacionadas. Se
requieren dos grupos diferentes para llevar a cabo este diseño. No hay ninguna
suposición al evaluar una relación entre dos variables diferentes y se utilizan
técnicas de análisis estadístico para calcular la relación entre ellas. La correlación
entre dos variables se concluye mediante un coeficiente de correlación, cuyo valor
oscila entre -1 y +1. Si el coeficiente de correlación es hacia +1, indica una relación
positiva entre las variables y -1 indica una relación negativa entre las dos
variables. Conoce más de las diferencias entre investigación descriptiva e
investigación correlacional.
4. Diseño de investigación diagnóstica: En este diseño de investigación, un
investigador se inclina hacia la evaluación de la causa raíz de un tema específico.
Aquí se evalúan los elementos que contribuyen a una situación problemática.
Hay tres partes en el diseño de la investigación diagnóstica:
 Inicio del problema
 Diagnóstico
 Solución
5. Diseño de investigación explicativa: Aquí las ideas y pensamientos del
investigador son clave, ya que dependen principalmente de su inclinación personal
sobre un tema en particular. Se proporciona una explicación sobre aspectos
inexplorados de un tema junto con detalles sobre qué, cómo y por qué se relacionan
con las preguntas de investigación. Conoce más de las características de
una investigación explicativa
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¿Qué son las técnicas de recolección de datos?
Las técnicas de recolección de datos son mecanismos e instrumentos que se
utilizan para reunir y medir información de forma organizada y con un objetivo
específico. Usualmente se usan en investigación científica y empresarial,
estadística y marketing. Cada una de estas técnicas permite recopilar información
de diferente tipo. Por este motivo, es importante conocer sus características y tener
claros los objetivos para elegir aquellas que permitan recoger la información
apropiada.
.

10. Técnicas eficaces de recolección de datos
Entrevistas:
La entrevista es, en esencia, una conversación bien planificada. En ella, el
investigador plantea una serie de preguntas o temas de debate a una o varias
personas, con el fin de obtener información específica. Puede realizarse
personalmente, por teléfono o de manera virtual. Sin embargo, en algunos casos es
importante la interacción personal con el entrevistado, para poder tomar nota de la
información que brinda la comunicación no verbal. Por ejemplo, en una investigación
que indaga sobre las causas de la deserción escolar en una institución, pueden
aplicarse entrevistas. En este caso puede ser útil entrevistar a actores de la
problemática como padres y estudiantes, al igual que funcionarios públicos para
comprender mejor la problemática. Según la organización de una entrevista, ésta
puede ser estructurada, semiestructurada o informal. Una entrevista
estructurada es aquella en la cual el entrevistador tiene una lista de preguntas
definidas previamente y se limita estrictamente a ellas. En la entrevista
semiestructurada existe una guía de preguntas o temas generales de conversación.
Sin embargo, el entrevistador puede desarrollar preguntas nuevas a medida que
vayan surgiendo los temas de su interés. Finalmente, la entrevista informal, es
aquella que no está guiada por una lista de preguntas determinadas. El
entrevistador tiene claros los temas sobre los que quiere indagar y los introduce de
manera espontánea en la conversación.
Cuestionarios y encuestas
Los cuestionarios y las encuestas, son técnicas en las cuales se plantea un listado
de preguntas cerradas para obtener datos precisos. Usualmente se usan en
investigaciones cuantitativas pero también pueden incluirse preguntas abiertas para
permitir un análisis cualitativo. Es una técnica muy extendida porque permite
obtener información precisa de una gran cantidad de personas. El hecho de tener
preguntas cerradas, permite calcular los resultados y obtener porcentajes que
permitan un análisis rápido de los mismos. Además es un método ágil, teniendo en
cuenta que no requiere la presencia del investigador para realizarse. Puede hacerse
masivamente por correo, a través de internet o vía telefónica. Para continuar con el
ejemplo de la deserción escolar, los cuestionarios pueden ser útiles para obtener
información precisa de los estudiantes. Por ejemplo: edad, grado en el que
abandona la escuela, motivos para abandonarla, etc.
Observaciones
La observación es una técnica que consiste precisamente en observar el desarrollo
del fenómeno que se desea analizar. Este método puede usarse para obtener
información cualitativa o cuantitativa de acuerdo con el modo en que se realiza en

11. investigación cualitativa permite analizar las relaciones entre los participantes
gracias al análisis de sus comportamientos y de su comunicación no verbal. En
investigación cuantitativa es útil para hacer seguimiento a la frecuencia de
fenómenos biológicoso al funcionamiento de una máquina. Por ejemplo, si se desea
comprender los motivos de la deserción escolar, puede ser útil observar la forma en
que se relacionan maestros y estudiantes. En este caso, puede aplicarse la técnica
de observación en una clase cualquiera. Al aplicar esta técnica con enfoque
cualitativo, es necesario organizar las observaciones en categorías temáticas para
poder darle un orden al análisis. Estas categorías deben relacionarse con la
información obtenida a través de otras técnicas para tener mayor validez.
Grupos focales
Los grupos focales podrían describirse como una entrevista grupal. Consiste en
reunir a un grupo de personas que comparten características relacionadas con la
investigación y orientar la conversación hacia la información que se desea obtener.
Es una técnica cualitativa útil para analizar opiniones combinadas, contradicciones
u otros datos que surgen de la interacción entre las personas. Continuando con el
ejemplo de la deserción, podría aplicarse un grupo focal entre docentes, padres y/o
estudiantes. En cualquiera de estos casos se podría preguntar a los participantes
cuáles son las causas del abandono escolar y a partir de allí propiciar la discusión
y observar el desarrollo de la misma.
Documentos y registros
Esta técnica consiste en examinar los datos presentes en documentos ya
existentes, como bases de datos, actas, informes, registros de asistencia, etc. Por
lo tanto, lo más importante para este método es la habilidad para encontrar,
seleccionar y analizar la información disponible. Es necesario tener en cuenta que
la información recopilada puede dar información inexacta o incompleta. Por este
motivo, debe ser analizada en relación con otros datos para que pueda ser útil a la
investigación. En el caso de la deserción escolar, podrían consultarse las
estadísticas existentes al igual que los registros académicos de los estudiantes que
han abandonado la escuela.
Etnografía
Indígenas de las islas de Muara Siberut, Indonesia.La etnografía es una técnica
cualitativa en la cual se ejerce una observación continuada del grupo social que se
desea analizar. En ella, el investigador lleva un diario de sus observaciones y
también emplea otras técnicas como entrevistas y grupos focales para
complementar. Su propósito es comprender a profundidad las dinámicas sociales
que se desarrollan dentro de un grupo determinado. Sin embargo, existe una
polémica en torno a su objetividad por la dificultad de separar completamente al

12. investigador de su objeto de estudio. Para el ejemplo de la deserción escolar, la
etnografía sería aplicaría con la presencia continuada del investigador en la
escuela. Esto le permitiría llevar un diario con sus observaciones sobre los
estudiantes dentro del contexto de la comunidad académica.
Técnica Delphi
La técnica Delphi consiste en indagar a una serie de expertos en un tema
determinado para orientar la toma de decisiones.Toma su nombre del Oráculo de
Delfos, que era una fuente a la que acudían los griegos para obtener información
sobre su futuro y así orientarse para la toma de decisiones. Con el fin de obtener
resultados precisos, los expertos son consultados a través de un cuestionario. Las
respuestas recibidas se cuantifican y se analizan como información cuantitativa.
Para el caso de la deserción escolar, se podría consultar entre los expertos cuál es
la causa principal de ésta problemática dentro de una serie de 10 opciones. Este
resultado debe ser comparado con los demás resultados de la investigación para
que su análisis tenga validez en el contexto.
Tecnicas de análisis
Dicho esto, paso a enumerar estas técnicas de análisis de datos que pueden servir
a tu proceso de toma de decisiones en tu organización:
 Análisis de correlaciones
Esta es una técnica de análisis datos estadístico. Sirve para determinar si existe
una relación entre dos variables cuantitativas diferentes y cuan fuerte es esa
relación entre las variables. Suele utilizarse cuando se sospecha que dos variables
siguen o tiene una evolución similar. Ej: el indice IBEX 35 y el DAXX. Puedes
profundizar aquí sobre el análisis de correlaciones y aquí.
 Análisis de regresión
Se trata de otra de las técnicas de análisis de datos estadísticos para investigar la
relación entre diferentes variables. Se utiliza cuando una se sospecha que una de
las variables puede estar afectando (variable independiente) al comportamiento de
la otra (variable dependiente) u otras. Puedes profundizar más sobre los análisis de
regresión aquí y aquí.
 Visualización de datos
La visualización de datos es de lejos una de las técnicas de análisis de datos más
demandada y apreciada a día de hoy por lo fácil que resulta a través de un gráfico
o imagen detectar patrones en los datos. Es especialmente útil cuando buscamos
entender grandes volúmenes de datos de forma rápida y simplificada. Las

13. infografías y gráficos son la forma más popular de este tipo de técnicas que utilizan
softwares tipo Tableu Boureu o Qlick View
 Análisis de escenarios
El análisis de escenarios consiste en analizar una variedad determinada de eventos
futuros con resultados alternativos. Es bueno utilizarlo cuando no estamos seguros
sobre que decisión tomar o que curso de acción perseguir. Este es un buen ejemplo
de análisis de escenarios
 Data mining
El data mining o minería de datos es un proceso de análisis de datos pensado para
trabajar con grandes volúmenes de datos. Ahora es más conocido como Big data y
se usa para detectar patrones, relaciones o información relevante que pueda
mejorar el desempeño de operaciones relacionadas con el cliente y el Internet de
las cosas.
 Análisis de sentimiento
Este es otra de las técnicas de análisis de datos que se ha vuelto muy popular
gracias a las redes sociales. Trata de determinar la actitud de un individuo o grupo
hacia un tema particular. Se usa cuando se busca comprender la opinión de los
distintos agentes que interactúan en una industria. La gran dificultad de este tipo de
análisis es que se basa en aspectos subjetivos muy difíciles de medir que tienen
que ver con emociones humanas.
 Análisis semánticos de textos
Este tipo de análisis, también conocido como minería de textos, es un proceso que
trata de extraer valor a través del análisis semántico de grandes volúmenes de
textos. Relacionado con la técnica anterior busca que los ordenadores sean
capaces de entender lo que indexan y obtener datos de textos no estructurados. La
herramienta que mejor conozco para este tipo de análisis es BItext.
 Análisis o de patentes y literatura científica
Esta técnica de análisis de datos utiliza los meta datos de publicaciones científicas
y patentes para extraer información sobre tendencias y relaciones entre estudios,
autores o propiedad intelectual. Es una de las técnicas más usadas en la vigilancia
de tendencias tecnológicas.
 Simulación de Monte Carlo
Esta técnica de probabilidad matemática es usada para medir el riesgo aproximado
de que un hecho determinado tenga lugar. Es muy útil para entender las
implicaciones que puede tener un determinado curso de acción derivado de una
decisión.

14.  Programación y optimización matemática
También conocida como optimización lineal, es un método para identificar cual es
mejor resultado posible dadas unas restricciones concretas a nuestra situación. Se
utiliza mucho para resolver problemas dados en procesos de producción
y determinar cómo minimizar los costes o maximizar los beneficios.
 Predicción matemática
Es un conjunto de técnicas estadísticas que emplea datos de series temporales para
predecir cuál es el resultado más probable que se puede dar en el futuro cercano.
La base de estas técnicas de análisis de datos es fijarse en que es lo que ha ocurrido
en el pasado para saber qué ocurrirá en el futuro. Es muy utilizado en proyecciones
macro-económicas.
 Redes neuronales
Esta tal vez sea una de las técnicas de análisis de datos más complejas que existen.
Las redes neuronales tratan de simular el proceso de decisión e información del
cerebro o grupos de neuronas. El objetivo de estas redes es simular el proceso de
aprendizaje de un cerebro humano en una computadora para facilitar la toma de
decisiones en inteligencias artificiales.
 Experimentos AB
También conocidos como pruebas AB o split testing son unas de las técnicas más
usadas en marketing digital para comprobar la reacción de los usuarios ante un
mensaje y ver cual funciona mejor. Se utiliza sobre todo para testar hipótesis en el
lanzamiento de un nuevo producto, una campaña publicitaria o un mensaje en un
anuncio.
Otras técnicas de análisis de datos en auge
Para terminar esta entrada y no alargarme demasiado en este tema. Creo que es
necesario mencionar al menos otras técnicas de análisis de datos que se
encuentran en auge:
1. Análisis de imágenes: es un proceso de extracción de información a través
de imágenes como fotografías, imágenes médicas y gráficos. Está siendo
usado en las industrias de salud para detección de enfermedades y en el
sector seguridad para la detección facial.
2. Análisis de Vídeo: similar al anterior trata también de reconocer y predecir el
comportamiento de una persona.
3. Análisis de voz: es un proceso de extracción de información a través del
audio para facilitar la comprensión de conversaciones. Este puede ser
utilizado para analizar las conversaciones telefónicas en un servicio de
atención telefónica.

15. 4. Validación y confiabilidad de la investigación
5. Todo instrumento de recolección de datos debe resumir dos requisitos
esenciales: validez y confiabilidad. Con la validez se determina
la revisión de la presentación del contenido, el contraste de los
indicadores con los ítems (preguntas) que miden las variables
correspondientes. Se estima la validez como el hecho de que una prueba sea
de tal manera concebida, elaborada y aplicada y que mida lo que se propone
medir.
Algunos autores como Black y Champion (1976), Johnston y Pennypacker
(1980:190-191), Kerlinger (1980:190-191), citados por Barba y Solís
(1997:232-234), señalan que la validez es un sinónimo de confiabilidad. El
primero, se refiere al significado de la medida como cierta y precisa. El
segundo, se refiere al hecho de lo que se mide actualmente es lo que se
quiere medir. Se estima la confiabilidad de un instrumento de medición
cuando permite determinar que el mismo, mide lo que se quiere medir, y
aplicado varias veces, indique el mismo resultado.