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¿Cuáles son los tipos de diseño de investigación longitudinales?
Un estudio longitudinal es un tipo de diseño de investigación que consiste en estudiar y evaluar a las mismas personas por un período prolongado de tiempo (Myers, 2006). Visser (1985, citado en Arnau & Bono, 2008) lo define como la examinación de cambios producidos en el tiempo en una misma muestra.
¿Qué es investigación longitudinal ejemplos?
Ejemplos de investigación longitudinal Un estudio de un grupo de individuos para analizar los cambios en la actitud hacia el aborto, los que forman una misma comunidad. Este análisis se basa en la medida en varios puntos del tiempo, durante 10 años, con el fin de analizar su evolución durante este período.
¿Cuánto tiempo dura un estudio longitudinal?
El estudio longitudinal puede durar desde algunos años, hasta incluso décadas, dependiendo de qué tipo de información se desea obtener de la investigación.
¿Cuáles son los diferentes tipos de diseños de investigación longitudinal?
En general, se pueden distinguir cuatro tipos de diseños de investigación longitudinal. El primero de ellos mide las variables en la totalidad de la población en cada periodo del estudio. Para los otros diseños se toman muestras. Esta muestra puede ser la misma o distinta cada vez.
¿Qué es el diseño específico de un estudio longitudinal?
Aunque el diseño específico depende del tipo de estudio longitudinal que se realizará, así como del campo específico de aplicación, a grandes rasgos este tipo de investigación requiere incluir los siguientes elementos: Datos longitudinales, que son la cantidad de repeticiones en las que el fenómeno será observado.
¿Qué es una investigación longitudinal?
Una investigación longitudinal es aquella donde se llevan a cabo mediciones continuas o repetidas de un fenómeno determinado durante periodos de tiempo prolongados. A menudo, este tipo de investigación pueden durar años o décadas.
¿Cuáles son las ventajas de la investigación longitudinal?
Ventajas. La investigación longitudinal brinda los beneficios de tener marcos de tiempo extendidos. Entre su múltiples ventajas está su utilidad para establecer relaciones causales. Además es útil para hacer inferencias confiables. Esto es posible pues permite separar las tendencias reales de la ocurrencias casuales.