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Titulación
Modalidad
Modalidad
Online
Duración - Créditos
Duración - Créditos
12 meses - 60 ECTS
Baremable Oposiciones
Baremable Oposiciones
Administración pública
Becas y Financiación
Becas y Financiación
sin intereses
Equipo Docente
Equipo Docente
Especializado
Acompañamiento
Acompañamiento
Personalizado

Opiniones de nuestros alumnos

Media de opiniones en los Cursos y Master online de Euroinnova

Nuestros alumnos opinan sobre: Máster en Técnicas Estadísticas + 60 Créditos ECTS

4,6
Valoración del curso
100%
Lo recomiendan
4,9
Valoración del claustro

Maria Victoria Gimenez

VALENCIA

Opinión sobre Máster en Técnicas Estadísticas + 60 Créditos ECTS

La buena accesibilidad a la plataforma de Euroinnova me ha facilitado mucho la realización del Máster en Técnicas Estadísticas. Además poder contar con los materiales para consultarlos siempre que surja alguna duda es algo que valoro muy positivamente. Mi enhorabuena a la escuela

Iker Herrero

CÓRDOBA

Opinión sobre Máster en Técnicas Estadísticas + 60 Créditos ECTS

Este Máster en Técnicas Estadísticas me ha gustado mucho y que tenga una titulación oficial universitaria está muy bien, mejora mi currículo y a mi como profesional. Me gustaría felicitar a los profesores por su buen trabajo.

Jose Carlos Caballero

MADRID

Opinión sobre Máster en Técnicas Estadísticas + 60 Créditos ECTS

Me ha parecido genial este Master Técnicas Estadísticas. La verdad que he podido ir aprendiendo mucho sobre técnicas y análisis estadísticos afianzando mis conocimientos mediante las autoevaluaciones. Por último, el TFM me ha parecido super interesante y además me valdrá para ponerlo en mi perfil de LinkedIn para que lo puedan ver empresas del sector. Ha sido un placer

Ana Rubio

ALICANTE

Opinión sobre Máster en Técnicas Estadísticas + 60 Créditos ECTS

He terminado el Master Tecnicas Estadisticas y todo lo que he aprendido lo pongo en practica en mi trabajo. Ahora se realizar el control estadístico de la calidad por ejemplo. El Master Tecnicas Estadisticas me ha resultado muy facil de seguir y me ha aportado mucho por eso lo recomiendo.

Juan Pedro Ruiz

CADIZ

Opinión sobre Máster en Técnicas Estadísticas + 60 Créditos ECTS

Estoy cursando el Master Tecnicas Estadisticas y he aprendido los modelos de probabilidad y regresión. Este master tiene un temario actualizado y muy bien estructurado donde puedes estudiar la programación lineal y estadística espacial. Recomiendo el Master Tecnicas Estadisticas.
* Todas las opiniones sobre Máster en Técnicas Estadísticas + 60 Créditos ECTS, aquí recopiladas, han sido rellenadas de forma voluntaria por nuestros alumnos, a través de un formulario que se adjunta a todos ellos, junto a los materiales, o al finalizar su curso en nuestro campus Online, en el que se les invita a dejarnos sus impresiones acerca de la formación cursada.
Alumnos

Plan de estudios de Master técnicas estadísticas

MASTER TÉCNICAS ESTADÍSTICAS: Realiza el Master en Técnicas Estadísticas y aprovecha esta oportunidad única para adquirir conocimientos en el campo de la estadística que te ayudaran a diferenciarte. Si tienes alguna duda, consulta con nosotros, ¡estamos deseando saber de ti!

Resumen salidas profesionales
de Master técnicas estadísticas
La estadística es una rama de las ciencias matemáticas que se centra en el estudio y análisis de la variabilidad, así como del proceso aleatorio que la genera en base a las leyes de la probabilidad. En la actualidad, la estadística en general y la la figura del investigador en particular, resulta de gran utilidad e importancia en prácticamente cualquier ámbito, por lo que la formación que estos profesionales reciban debe ser de calidad para afrontar su trabajo con éxito. Gracias a la realización de este Máster en Técnicas Estadísticas conocerá los aspectos teóricos y prácticos de la investigación a través del conocimiento de sus componentes. El principal objetivo de este máster universitario es dotar al alumnado de los conocimientos adecuados para llegar a dominar el uso y aplicaciónn de los principales métodos, tecnicas y análisis más relevantes de la estadística. Para ello, cuenta con un programa de estudios ampliamente detallado y ajustado a las demandas y necesidades reales del mercado laboral. Si quieres recibir más información sobre los requisitos de acceso, la titulación recibida, las becas y descuentos disponibles, la metodología de estudio, etc. pónte en contacto con nosotros y una asesora podrá resolver todas tus dudas y consultas de forma detallada y sin compromiso.
Objetivos
de Master técnicas estadísticas
A través de este máster universitario se ofrece al alumnado la posibilidad de completar sus estudios y dominar en los métodos y análisis más importantes en el ámbito de la estadística, que le permitirán desarrollar su carrera profesional en uno de los sectores con mayor demanda de personal cualificado. Para ello, a lo largo de este máster se pretenden desarrollar las siguientes competencias: - Conocer los métodos o tácticas de la investigación social. - Aprender los tipos de encuesta que se encuentran en la investigación social. - Conocer las clases de muestreos aleatorios que hay. - Aprender los pasos para la elaboración del cuestionario. - Conocer los errores asociados al muestreo. - Conocer los distintos modelos de probabilidad. - Conocer las probabilidades de distribución. - Conocer la regresión-correlación. - Conocer la programación lineal. - Conocer las aplicaciones de la programación lineal. - Abordar la optimización de procesos. - Conocer la estadística espacial. - Conocer las distintas aplicaciones de la estadística espacial. - Realizar análisis sobre los procesos productivos. - Aplicar controles estadísticos a los procesos productivos. - Aprender qué son los datos funcionales. - Aprender transformar los datos discretos en funciones.
Salidas profesionales
de Master técnicas estadísticas
Una vez completado de forma satisfactoria el programa de estudios de este máster universitario, el alumnado habrá adquitido los conocimientos y competencias profesionales adecuadas para poner en práctica los principales métodos de análisis empleados en el ámbito de la estadística, aplicables en diferentes campos como la Psicología, la Investigador social, la investigación de mercado, realización de encuestas, gestión y organización del Trabajo de campo, etc.
Para qué te prepara
el Master técnicas estadísticas
El presente Máster en Técnicas Estadísticas le proporcionará los conocimientos necesarios para poder especializarse en las técnicas estadísticas, algo muy demandado hoy día gracias a los análisis realizados por diferentes entidades tanto públicas como privadas. Con este máster universitario online podrás conocer y dominar los métodos de análisis más empleados en el ámbito profesional de la estadística, capacitándote para el desarrollo de una carrera profesional en el sector. Además, al finalizar el programa de estudios recibirás un título de máster universitario acreditado con 60 créditos ects, lo que le confiere una gran validez tanto a nivel laboral como académico.
A quién va dirigido
el Master técnicas estadísticas
El presente curso de Máster en Técnicas Estadísticas está dirigido a todos aquellos recién titulados en estadística que quieran ampliar sus conocimientos y un sector muy demandado gracias al auge de los análisis estadísticos con fines de investigación y comerciales. Se dirige a profesionales, estudiantes y titulados en el ámbito de la estadística y otras áreas afines, que quieran ampliar o actualizar sus conocimientos y recibir un título universitario reconocido con 60 créditos ects con el que poder acreditar los estudios superados.
Metodología
de Master técnicas estadísticas
Metodología Curso Euroinnova
Carácter oficial
de la formación
La presente formación no está incluida dentro del ámbito de la formación oficial reglada (Educación Infantil, Educación Primaria, Educación Secundaria, Formación Profesional Oficial FP, Bachillerato, Grado Universitario, Master Oficial Universitario y Doctorado). Se trata por tanto de una formación complementaria y/o de especialización, dirigida a la adquisición de determinadas competencias, habilidades o aptitudes de índole profesional, pudiendo ser baremable como mérito en bolsas de trabajo y/o concursos oposición, siempre dentro del apartado de Formación Complementaria y/o Formación Continua siendo siempre imprescindible la revisión de los requisitos específicos de baremación de las bolsa de trabajo público en concreto a la que deseemos presentarnos.

Temario de Master técnicas estadísticas

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el temario en PDF
  1. Experimento aleatorio
  2. Espacio muestral
  3. Suceso
  4. Intersección de sucesos
  5. Probabilidad clásica
  6. Probabilidad condicional
  7. Ley de probabilidad total
  8. Teorema de Bayes
  9. Variables aleatorias
  10. Desigualdad de Chebyschev
  11. Distribución normal
  1. Modelos discretos
  2. Distribución dicotómica (Bernoulli)
  3. Distribución binomial
  4. Distribución hipergeométrica
  5. Modelo de poisson
  1. Distribución continua
  2. Distribución uniforme
  3. Distribución exponencial
  4. Distribución normal
  1. Aproximación de una Binomial por una Poisson
  2. Aproximación de una Binomial por una Normal
  3. Aproximación de una distribución de Poisson por una Normal
  4. Corrección por continuidad
  1. Regresión lineal
  2. Coeficiente de Pearson
  3. Coeficiente de Spearman
  4. Coeficiente Tau de Kendall
  5. Correlación Jackknife
  1. La regresión logística
  2. Dónde y cuándo aplicarla
  3. Cómo interpretarla
  4. Precauciones
  1. Análisis de supervivencia
  2. Conceptos básicos
  3. Supervivencia y riesgo
  4. Metodología estadística
  5. Regresión de Cox
  6. Método de Kaplan-Meier
  1. Introducción
  2. - Historia de la programación lineal

    - Métodos de solución

  3. Teorema fundamental
  4. - Enunciado

    - Demostración

  5. Implicaciones del teorema fundamental
  6. Ejemplos de aplicación
  7. - Pasos para resolver un problema de programación lineal

  1. Modelización
  2. - Modelo de transporte

    - Modelo de asignación

    - Modelo de ordenación de tareas

    - Modelo de la mochila

  3. Algoritmo de Ford-Fulkerson
  4. Caminos hamiltonianos de coste mínimo
  5. Algoritmo de Kruskal
  6. PERT-CPM
  1. Introducción
  2. Método de representación gráfica
  3. Método simplex
  4. Método de las dos fases
  5. Método de la M grande
  6. Método Lemke
  7. Cambios de variable
  1. Introducción
  2. - Teoría

  3. Costes relativos o sombra
  4. Las variables de holgura
  5. Inclusión de variables
  6. Añadir nuevas restricciones
  1. Introducción
  2. Teoría sobre dualidad
  3. - El problema dual

    - El problema primal

    - La función objetivo

    - Teorema fundamental de la dualidad

  4. Interpretación económica de las variables duales
  5. Algoritmo del simplex dual
  1. Introducción
  2. - Conceptos básicos

  3. Regla de entrada
  4. Regla de salida
  5. Criterio de optimalidad
  6. Soluciones a problemas
  1. Introducción
  2. Dividir un problema
  3. Métodos de resolución de problemas de programación entera
  4. - Métodos de planos de corte

    - Métodos enumerativos

    - Métodos heurísticos

  5. Branch and Bound
  6. - Ejemplo

  7. Optimalidad y relajación
  1. ¿Qué es la estadística?
  2. - Tipos de estadística

  3. Estadística espacial
  4. - Datos espaciales

    - Infraestructura de Datos Espaciales (IDE)

    - Parámetros estadísticos

  5. Estadísticas sobre líneas
  6. Autocorrelación espacial
  7. Variograma
  1. ¿Qué son los modelos lineales?
  2. - Componentes de un modelo generalizado lineal

  3. Modelo de regresión lineal
  4. Modelo de análisis de varianza
  5. Algoritmo de Gibbs Sampling
  1. Introducción
  2. Correlación lineal y regresión lineal
  3. - Correlación lineal

  4. Correlación espacial
  5. - Índices de correlación espacial

  6. Variograma
  7. - Semivariograma

    - Variables regionalizadas

  8. Método Kriging
  1. Introducción
  2. Análisis exploratorio de datos espaciales
  3. Métodos gráficos
  4. Conclusiones
  1. ¿Qué es un patrón?
  2. Modelo de distribución espacial
  3. Patrones espaciales
  4. - Análisis de patrones espaciales

  5. Medidas centrográficas
  6. Patrones de puntos
  7. - Cuadrantes

    - Vecino más cercano

    - Función K de Ripley

  1. Introducción
  2. Concepto de función de distribución
  3. Concepto de función de probabilidad
  4. Distribuciones más utilizadas en estadística
  5. Teorema central del límite
  6. - Ejemplo del teorema central del límite

  1. Introducción
  2. Metodología de investigación
  3. - Metodología

    - Método científico

  4. Métodos o tácticas
  5. - Experimental

    - Correlacional

    - Observacional

  6. Técnicas
  7. Elección del método y las técnicas
  8. - Criterios de selección del método y las técnicas

  9. Las técnicas en sí mismas
  1. Introducción
  2. Historia de las encuestas en la investigación social
  3. - La aritmética política

    - La estadística moral

    - El movimiento de Encuestas y Monografías Sociales

    - Marx y Weber

    - El estudio de las actitudes

    - Las votaciones particulares

    - Gallup, Roper y Crossley

  4. ¿Qué son las encuestas?
  5. - La encuesta y las técnicas de investigación

    - La encuesta: una técnica para explorar, describir y explicar la realidad social

    - Propuesta de una definición de encuesta

  6. Tipos de encuesta
  7. - La encuesta personal

    - La encuesta de correo

    - La encuesta telefónica

    - Otros tipos de encuesta

    - La elección del tipo de encuesta más adecuada en función de sus ventajas e inconvenientes

  8. El proceso general de investigación mediante encuestas
  1. Abordaje directo de la población
  2. Solución: encuestar sólo a una muestra
  3. - A la búsqueda de una solución

    - Representatividad de las muestras

    - Fases en la obtención de una muestra

  4. Acerca del tamaño de la muestra
  5. - Importancia del concepto

    - Algunos consejos

    - Expresiones de cálculo

  6. Muestras no aleatorias
  7. Muestreo aleatorio
  8. - Muestreo aleatorio simple

    - Muestreo sistemático con arranque aleatorio

    - Muestreo estratificado

    - Muestreo de conglomerados

    - Variantes

    - ¿Cómo escoger un procedimiento de muestreo?

  9. Errores de muestreo
  10. - El error muestral y sus expresiones asociadas

    - El error muestral y la estimación

    - Riesgo en la estimación

    - Un ejemplo concreto

  11. Consecuencias del muestreo en el análisis de los datos
  12. - Ponderación

    - Varianzas

    - Modelos de muestreo en el software al uso

  13. Problemas prácticos
  14. - Problemas con la base de datos

    - Problemas con la ausencia de respuesta

    - Los encuestadores

  15. Software para el muestreo: SOTAM
  1. Introducción
  2. Encuestas por correo
  3. Encuestas por teléfono
  4. Encuestas cara a cara: muestreo por cuotas
  5. Encuestas cara a cara: muestreo por rutas aleatorias
  6. - Construcción de la ruta aleatoria

    - Selección del encuestado en la vivienda

  1. Introducción
  2. ¿Qué es un cuestionario?
  3. ¿Por qué utilizar un cuestionario?
  4. Esquema conceptual para orientar la elaboración del cuestionario
  5. - Las variables son constructos

  6. Pasos para la elaboración del cuestionario
  7. El objetivo del cuestionario
  8. - El contexto de la encuesta

    - Los recursos disponibles

  9. El diseño del cuestionario
  10. Recomendaciones para hacer las preguntas del cuestionario
  11. - Recomendaciones para elaborar preguntas factuales

    - Preguntas abiertas comparadas con preguntas cerradas

    - Preguntas llave o filtro

  12. Medición de estados subjetivos
  13. - Tests de ordenación

    - Tests tipo Likert

  14. Revisión de las preguntas
  15. - Procedimientos subjetivos

    - Procedimientos empíricos

  16. Preguntas demográficas
  17. Orden y disposición de las preguntas en el cuestionario
  1. Introducción
  2. La selección de entrevistadores
  3. El entrenamiento de los entrevistadores
  4. - Entrenamiento genera]

    - Entrenamiento específico

    - Materiales y procedimientos de entrenamiento

  5. Acceso al campo
  6. La entrevista en sí
  7. - Concepto y tipos de entrevista

    - La realización de la entrevista

    - La revisión de !a entrevista

    - Supervisión y control

    - Feed-back

  8. Guía de la entrevista
  1. El trabajo de campo
  2. - Selección y formación de encuestadores

    - Coordinación, seguimiento y control del trabajo de campo

  3. Material para realizar el trabajo de campo
  4. - Manual o normas para encuestadores

    - Cuestionario

    - Carne o acreditación como encuestador

    - Tarjeta de agradecimiento y/o de la empresa

    - Hoja de resultados o incidencias

    - Ficha de campo

    - Punto de inicio de ruta

    - Teléfono de contacto

    - Cuaderno de notas

  1. Introducción
  2. Tratamiento de dalos
  3. - Términos comunes

    - Codificación de datos

    - Formato de los dalos

    - Escritura de los datos

    - Errores en los datos

  4. Análisis estadístico de datos
  1. Introducción
  2. Aprendiendo de los informes publicados
  3. Cuestiones y consideraciones generales
  4. - Cuestiones previas

    - Tipos de informes

    - Consideraciones generales

  5. El informe técnico y su presentación
  6. - Estructura del informe

    - Elementos de un informe

    - Presentación de datos

  1. Introducción
  2. Errores asociados al muestreo
  3. - La no respuesta

  4. Errores asociados con el cuestionario
  5. - Necesidad de hacer estudios piloto

  6. Errores asociados con la entrevista
  7. - Errores asociados a los encuestadores

    - La importancia en la supervisión

    - Repaso a la entrevista y cumplimentación correcta de cuestionarios

  8. Errores asociados con el tratamiento de datos
  9. - Errores en la codificación de datos

    - Errores asociados al registro o grabación de los datos

    - Errores en la preparación de los datos para el análisis

    - Imputación de dalos a las respuestas perdidas y a las no respuestas

  1. Introducción al control de la calidad.
  2. Conceptos básicos de calidad
  3. Estadística descriptiva
  4. Interpretación de los gráficos
  1. Conceptos de estadística
  2. Elementos básicos de probabilidad
  3. Experimentos
  1. Variables y atributos
  2. Variables aleatorias discretas
  3. - Distribución uniforme discreta

    - Distribución de Bernouilli

    - Distribución Binomial

    - Distribución de Poisson

  4. Variables aleatorias continuas
  5. - Distribución Uniforme Continua

    - Distribución Normal

    - Distribución Normal Tipificada o Estandarizada

    - Distribución Chi-Cuadrado de Pearson

    - Distribución t- Student

    - Distribución F-Snedecor

  1. Muestreo
  2. Técnicas de selección del muestreo
  3. Ventajas e inconvenientes de los distintos tipos de muestreo probabilístico
  1. Introducción a las hipótesis estadísticas
  2. Contraste de hipótesis
  3. Contraste de hipótesis paramétrico
  4. - Hipótesis en contrastes paramétricos

    - Estadístico de contraste

    - Potencia de un contraste

    - Propiedades del contraste

  5. Tipologías de error
  6. Contrastes no paramétricos
  7. - Chi-cuadrado

  1. Viabilidad
  2. Técnicas de viabilidad
  3. Pasos para un análisis de viabilidad
  4. Tipos de viabilidad
  1. ¿Qué es el Análisis Funcional?
  2. - Historia

    - Cálculo vectorial

  3. Espacios vectoriales
  4. Espacios normados
  5. Aplicaciones lineales y continuas
  1. Datos funcionales
  2. Lenguaje R
  3. Descargar una base de datos
  4. Abrir bases de datos desde formato SPSS
  5. Splines
  1. Conceptos básicos
  2. Espacios Lp
  3. Espacios de Banach
  4. Teoremas de Hann-Banach
  5. Teorema de la función abierta
  6. Teorema de la gráfica cerrada
  1. Conceptos básicos
  2. Espacios con producto interno
  3. Teorema de representación de Riesz
  4. Involución
  5. Operadores lineales acotados
  6. - Funcionales

    - Operadores de rango finito

    - Operadores adjuntos

    - Operadores autoadjuntos

    - Operadores compactos

  7. Teorema espectral
  1. ¿Qué es la regresión?
  2. Representación de Datos Funcionales en Bases
  3. - Operaciones:

    - Diferenciación

  4. Regresión
  5. Tratamiento de las covariables
  1. Terminología utilizada
  2. Ejercicios resueltos de espacios normados
  3. Ejercicios resueltos de operadores lineales

Titulación de Master técnicas estadísticas

Doble Titulación:

Titulación Universitaria en Master de Formación Permanente en Técnicas Estadísticas expedida por la UNIVERSIDAD ANTONIO DE NEBRIJA con 60 Créditos Universitarios ECTS

Titulación de Master de Formación Permanente en Técnicas Estadísticas con 1500 horas expedida por EUROINNOVA INTERNATIONAL ONLINE EDUCATION, miembro de la AEEN (Asociación Española de Escuelas de Negocios) y reconocido con la excelencia académica en educación online por QS World University Rankings
Master Tecnicas Estadisticas
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7 razones para realizar el Master técnicas estadísticas

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Nuestra Metodología

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Equipo docente especializado. Docentes en activo, digitalmente nativos

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Para los que atraviesan un periodo de inactividad laboral y decidan que es el momento idóneo para invertir en la mejora de sus posibilidades futuras.

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La beca amigo surge como agradecimiento a todos aquellos alumnos que nos recomiendan a amigos y familiares. Por tanto si vienes con un amigo o familiar podrás contar con una beca de 15%.

* Becas aplicables sólamente tras la recepción de la documentación necesaria en el Departamento de Asesoramiento Académico. Más información en el 900 831 200 o vía email en formacion@euroinnova.es

* Becas no acumulables entre sí

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Nuestra vida actual no sería la misma sin la estadística. Para algunos pasa desapercibida, pero lo cierto es, que la estadística es una de las ciencias que más peso tiene en la toma de decisiones a nivel global.

Sus técnicas se aplican a ámbitos de lo más diversos, desde la medicina a la economía, pasando por la sociología y la biología. En pleno siglo XXI conocer herramientas y técnicas estadísticas, independientemente de cuál sea tu área profesional, es una cualidad diferenciadora.

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¿Qué es la investigación social?

La investigación en Ciencias Sociales es un proceso de generación de conocimiento relacionado con la realidad social y el comportamiento humano presente, pasado y futuro. Su foco es diverso y se puede centrar en la descripción de lo que sucede, en las causas de lo que sucede, o en su origen.

En cualquier caso, el hecho de indagar sobre el comportamiento de las personas ha supuesto que se considerase a las Ciencias Sociales como ciencias «subjetivas», frente a aquellas cuyo objeto de estudio lo constituían los hechos y fenómenos externos al ser humano y cuya observación se consideraba más objetivable.

El resultado es que se suele desconfiar más de los resultados de las investigaciones sociales que de los de otras ciencias, como son las de la naturaleza, las relacionadas con la salud o con los avances tecnológicos. Esta forma de concebir la ciencia suele ser producto de dos confusiones:

  • Entre el objeto de estudio (el comportamiento humano y las relaciones sociales) y el sistema empleado para aproximarse a su conocimiento.
  • Generales: recogen las metas en bloques temáticos. Entre los diferentes niveles de conocimiento.

 

¿Cuál es objetos del estudio de las ciencias sociales?

Se centra en el conocimiento y explicación de los comportamientos humanos y de las relaciones existentes en el seno de una sociedad. Dichos comportamientos han de ser necesariamente subjetivos, pues se trata de sujetos, y sus formas de proceder y de relacionarse se encuentran impregnadas por su manera de percibir el mundo y por los significados que le confieren a esa percepción.

Ahora bien, el hecho de que el comportamiento humano sea subjetivo no implica que su observación también lo sea. A pesar de que esta se encuentre contaminada de esa subjetividad, ello no invalida la necesaria tendencia hacia la neutralidad.

El objeto de estudio delimita el fenómeno sobre el que se quiere investigar. Es por ello que debe concretarse y definirse con claridad, ya que constituye el elemento central del proceso de investigación y la concreción de la curiosidad que ha motivado la investigación.

No obstante, hay que diferenciar el objeto de la investigación de los objetivos que se pretenden alcanzar con la misma, pues el primero se refiere al fenómeno sobre el que se quiere indagar, mientras que los segundos constituyen las metas que se desean alcanzar con la investigación. El objeto de una investigación es singular, mientras que los objetivos son plurales, pudiendo ser de dos tipos:

  • Generales: recogen las metas en bloques temáticos.

  • Específico: son desagregaciones de los objetivos generales.

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