Con que otro denominativo se conoce a la estadística descriptiva
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La investigación sigue un enfoque positivista, ya que trata de explicar una teoría de manera generalizada. Otra muestra de ello es que el tipo de muestras empleadas son cuantitativas**. De esta manera, este paradigma busca la fiabilidad, el investigador se considera externo, neutral y objetivo. Para finalizar, los resultados pueden generalizarse. Una parte negativa de este paradigma, es que no se tiene en cuenta el contexto donde se producen los daros. El problema de la investigación es.** El tipo de diseño de investigación que emplearía sería. Diseño experimental ya que existe un control de todas las variables, la aplicación del tratamiento y los grupos son creados aleatoriamente. Más concretamente de intergrupo, ya que se manipula una variable, y hay comparación entre dos o más grupos. De intragrupo porque todo el grupo recibe los mismos tratamientos y hay varias mediciones. Simple porque hay manipulación de una variable. ** factorial porque existe la manipulación de más de una variable y trata de conocer las interacciones entre las variables. Diseño no experimental porque no hay manipulación de la variable independiente y no hay asignación de sujetos al azar. Más concretamente descriptivo porque no busca relación causa-efecto, y pretende describir carácterísticas y estructura. Correlacional porque evalúa la relación existente entre dos o más variables, se emplea coeficiente de Pearson, no se extraen conclusiones que expliquen causalidad. Medir: test y rúbricas Análisis de datos a través de la estadística descriptiva permite describir los datos o valores de las variables objeto de estudio o la muestra, y esta será univariada, hace referencia al análisis de cada variable por separado, (frecuencias y porcentajes, tendencia central, de dispersión, de forma) bivariada evalúa la relación existente entre pares de variables. Estadística inferencial, nos permite deducir qué ocurre en una población a partir del análisis de una muestra de esa población, empleando para ello la estimación de parámetros y el contraste de hipótesis. Pruebas paramétricas (variables dependientes cuantitativas, muestra amplia, grupos homógeneos o no comp) pruebas no paramétricas (variables cualitativas, no tamaño mínimo, no necesario homogéneos