Metodología de la investigación

Qué hace falta para fundamentar un n, cuáles son los tres caminos legítimos y qué hacer cuando el tamaño lo impone la realidad y no el cálculo.

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Qué acompaña a cada tipo de resultado para que sea evaluable: la lista de lo que va siempre, con ejemplos de redacción para cada análisis.

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Decidir qué se va a calcular antes de tener los datos: qué contiene el plan, por qué se escribe primero y qué protege exactamente.

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Los problemas que aparecen una y otra vez en trabajos de grado y posgrado, ordenados por etapa, con lo que hay que hacer en su lugar.

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Dos cosas distintas que se llaman igual: la conjetura sustantiva del trabajo y el par de enunciados formales que se contrastan con una prueba.

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La tabla que conecta objetivos, variables, indicadores y análisis en una sola página: el documento que evita descubrir al final que falta una pregunta.

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De dónde sale todo lo demás: cómo se formula una pregunta que se pueda responder con datos, y cómo se reconoce una que no.

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El paso de un concepto abstracto a algo que se puede medir: cómo se define, qué decisiones hay que tomar y por qué todas se declaran.

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La división que ordena toda la escritura de una tesis: los hechos en una sección, su interpretación en la otra, y qué pasa cuando se mezclan.

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Cómo se numeran, titulan y citan las tablas y los gráficos de un trabajo académico, y cuándo conviene cada uno.

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El mapa de los diseños de investigación y, sobre todo, qué puede afirmar cada uno: por qué solo algunos permiten hablar de causa.

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Las preguntas que siempre aparecen en una defensa, qué contesta bien cada una y por qué reconocer un límite es más fuerte que justificarlo.

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Si el instrumento mide de manera consistente: qué es el alfa, cómo se interpreta y las tres cosas que no dice aunque se las atribuyan.

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Cómo se redacta una pregunta que no induzca la respuesta, cómo se ordena el cuestionario y por qué la prueba piloto no es opcional.

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Quién entra al estudio y quién no: cómo se definen los criterios, por qué van antes del relevamiento y qué diferencia hay con excluir casos después.

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Cómo se construye una escala de acuerdo, qué se puede calcular con ella y la discusión de fondo: ¿se puede promediar una ordinal?

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Partir del resultado y mirar hacia atrás: el diseño eficiente para estudiar eventos poco frecuentes, y por qué solo permite calcular odds ratio.

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Seguir a un grupo expuesto y a uno no expuesto para ver quién desarrolla el resultado: el diseño observacional que mejor se acerca a la causalidad.

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La foto y la película: qué puede responder cada uno, qué cuesta cada uno, y por qué el orden temporal es el problema central del transversal.

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Los principios que rigen la investigación con personas, qué tiene que decir un consentimiento y cómo se protegen los datos que se relevan.

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Las tres familias de errores sistemáticos que distorsionan un estudio, cómo se reconocen y en qué etapa se puede hacer algo con cada una.

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Si el instrumento mide lo que dice medir: los tipos de validez, cómo se argumenta cada uno y por qué es distinta de la confiabilidad.

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El diseño que sí permite afirmar causa: qué hace la asignación al azar, para qué sirve el enmascaramiento y por qué el análisis va por intención de tratar.

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Declarar públicamente el plan antes de mirar los datos: qué problema resuelve, qué se registra y por qué está cambiando la práctica científica.

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Investigar sobre lo ya investigado con método explícito: cómo se hace una revisión sistemática y qué agrega combinar los resultados estadísticamente.

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