Investigación Científica: Revisión y Comunicación

Investigación Científica

Revisión de Literatura

• Definición: Proceso de recopilación, análisis y síntesis de información existente sobre un tema específico.
• Objetivos:
  • Identificar lagunas en el conocimiento actual.
  • Justificar la necesidad de la investigación.
  • Establecer un marco teórico.
• Tipos:
  • Revisiones sistemáticas.
  • Revisiones narrativas.
• Fuentes:
  • Artículos científicos, libros, tesis y conferencias.

Comunicación Científica

• Importancia: Facilita la difusión del conocimiento y la colaboración entre investigadores.
• Formatos:
  • Publicaciones en revistas científicas.
  • Presentaciones en conferencias.
  • Posters y resúmenes.
• Elementos clave:
  • Claridad y precisión en el lenguaje.
  • Estructura lógica (introducción, metodología, resultados, discusión).
  • Uso de gráficos y tablas para ilustrar datos.

Ética en Investigación

• Principios básicos:
  • Respeto por las personas (consentimiento informado).
  • Beneficencia (maximizar beneficios, minimizar daños).
  • Justicia (equidad en la distribución de los beneficios y cargas de la investigación).
• Revisión ética: Aprobación por comités de ética antes de comenzar estudios que involucren seres humanos o animales.
• Plagio y honestidad: Importancia de la originalidad y la atribución adecuada de fuentes.

Análisis de Datos

• Definición: Proceso de inspección, limpieza y modelado de datos para descubrir información útil.
• Tipos de análisis:
  • Cuantitativo: Uso de estadísticas para interpretar datos numéricos.
  • Cualitativo: Análisis de patrones y temas en datos no numéricos (entrevistas, observaciones).
• Herramientas comunes:
  • Software estadístico (SPSS, R, Python).
  • Técnicas de visualización de datos (gráficos, diagramas).

Métodos de Investigación

• Tipos principales:
  • Métodos experimentales: Manipulación de variables para observar efectos.
  • Métodos de observación: Estudio de fenómenos en su entorno natural.
  • Métodos correlacionales: Examen de relaciones entre variables sin intervención.
• Diseños de estudio:
  • Transversales: Datos recolectados en un solo punto en el tiempo.
  • Longitudinales: Datos recolectados a lo largo del tiempo para observar cambios.
• Selección de muestra: Importante para la validez y generalización de los resultados. Métodos incluyen muestreo aleatorio y muestreo por conveniencia.

Revisión de Literatura

• Proceso: Recopilación, análisis y síntesis de información existente sobre un tema específico.
• Objetivos: Identificar lagunas en el conocimiento actual, justificar la necesidad de investigación, y establecer un marco teórico.
• Tipos de revisiones:
  • Revisiones sistemáticas: Analizan de manera exhaustiva y objetiva.
  • Revisiones narrativas: Ofrecen un resumen general sin metodología estricta.
• Fuentes de información: Incluyen artículos científicos, libros, tesis y conferencias.

Comunicación Científica

• Importancia: Facilita la difusión del conocimiento y promueve la colaboración entre investigadores.
• Formatos de comunicación: Incluyen publicaciones en revistas científicas, presentaciones en conferencias, y posters o resúmenes de investigaciones.
• Elementos clave: Necesidad de claridad y precisión en el lenguaje, estructura lógica (introducción, metodología, resultados, discusión), y utilización de gráficos y tablas para ilustrar datos efectivamente.

Ética en Investigación

• Principios básicos:
  • Respeto por las personas: Importancia del consentimiento informado.
  • Beneficencia: Maximizar beneficios y minimizar daños.
  • Justicia: Asegurar equidad en la distribución de beneficios y cargas de la investigación.
• Revisión ética: Obtención de aprobación de comités de ética antes de iniciar estudios con humanos o animales.
• Plagio y honestidad: Subrayar la originalidad y la correcta atribución de fuentes utilizadas en la investigación.

Análisis de Datos

• Definición: Proceso de inspección, limpieza y modelado de datos para descubrir información útil.
• Tipos de análisis:
  • Cuantitativo: Interpretación de datos numéricos mediante estadísticas.
  • Cualitativo: Análisis de patrones y temas en datos no numéricos (como entrevistas y observaciones).
• Herramientas comunes: Uso de software estadístico como SPSS, R, Python y técnicas de visualización de datos como gráficos y diagramas.

Métodos de Investigación

• Tipos principales:
  • Métodos experimentales: Manipulación de variables para observar efectos.
  • Métodos de observación: Estudio de fenómenos en su entorno natural.
  • Métodos correlacionales: Examinan relaciones entre variables sin intervención.
• Diseños de estudio:
  • Transversales: Recolección de datos en un solo punto en el tiempo.
  • Longitudinales: Recolección de datos a lo largo del tiempo para observar cambios.
• Selección de muestra: Fundamental para asegurar la validez y generalización de los resultados, utilizando métodos de muestreo aleatorio y muestreo por conveniencia.