Incorpora los conocimientos para dominar nuevos paradigmas que surgen gracias a la Investigación en Educación gracias a esta Maestría Oficial” 

La Maestría Oficial en Investigación en Educación pone a disposición de los estudiantes los conocimientos necesarios para especializarse en esta área. Así, se profundiza en la reflexión y prácticas metodológicas que hacen hincapié en las últimas novedades de la investigación educativa. De esta forma, se ha desarrollado un programa de alto nivel que aporta todas las herramientas necesarias para el análisis de la educación y su vínculo con la investigación.   

A medida que se avance en la Maestría Oficial, el alumno recorrerá diversos los planteamientos actuales en el área y los diferentes retos que debe afrontar como docente. Por otro lado, los recursos informáticos para la investigación y los instrumentos para la recogida de datos serán los temas de trabajo y estudio que el alumno podrá integrar en su jornada diaria. Un paso de alto nivel que se convertirá en un proceso de mejora, profesional y personal.  

Asimismo, no solo se llevará a estudiante a través de los conocimientos teóricos que ofrece el programa, sino que se planteará una nueva manera de aprender, siendo más orgánica y sencilla de entender. De esta forma, el alumno se mantendrá motivado hasta finalizar la titulación.  

Por todo esto, los diferentes módulos que componen este plan de estudios se han dividido en sesión con un enfoque completamente práctico y sustentado en un marco teórico. También, se tiene en cuenta la extensa experiencia del cuadro docente de la Maestría Oficial, quienes complementan la información que se presentará en cada clase. 

Por todo lo anterior, tras finalizar la Maestría Oficial, el docente tendrá una oportunidad extraordinaria para incorporarse al mercado profesional ostentando competencias efectivas para posicionarse a la vanguardia del sector.

TECH brinda la oportunidad de obtener la Maestría Oficial en Investigación en Educación en un formato 100% en línea con un programa diseñado para aprovechar cada tarea en la adquisición de competencias para desempeñar un papel relevante en la empresa. Pero, además, con este programa, el estudiante tendrá acceso al estudio de idiomas extranjeros y formación continuada de modo que pueda potenciar su etapa de estudio y logre una ventaja competitiva con los egresados de otras universidades menos orientadas al mercado laboral.

Un camino creado para conseguir un cambio positivo a nivel profesional, relacionándose con los mejores y formando parte de la nueva generación de futuros docentes capaces de desarrollar su labor en cualquier lugar del mundo.   

Una Maestría Oficial creada para profesionales que aspiran a la excelencia y que te permitirá adquirir nuevas competencias para aspirar a nuevas oportunidades laborales” 

El temario de la Maestría Oficial en Investigación en Educación se ha creado para permitir al alumno recorrer todos los temas imprescindibles en el aprendizaje de esta área. El contenido ha sido elaborado por profesionales en distintos campos de la investigación científica, ayudando al estudiante a conocer y aplicar una metodología experimental en sus trabajos de investigación. Por todo esto, logrará especializarse en un área con gran demanda profesional a nivel internacional. 

Identifica las variables y elige el diseño experimental que mejor se adapte a tu investigación siguiendo este completo programa académico” 

Plan de estudios

El programa de la Maestría Oficial se imparte en formato 100% en línea, para que el estudiante pueda elegir el momento y el lugar que mejor se adapte a la disponibilidad, horarios e intereses. Este programa, que se desarrolla a lo largo de 20 meses, pretende ser una experiencia única y estimulante que siembre las bases para el éxito profesional.   

Durante los 8 módulos del programa, el estudiante analizará multitud de casos prácticos mediante los escenarios simulados planteados en cada uno de ellos. Ese planteamiento práctico se completará con actividades y ejercicios, acceso a material complementario, vídeos in focus, videos de apoyo, clases magistrales y presentaciones multimedia, para hacer sencillo lo más complejo y establecer una dinámica de trabajo que permita al estudiante la correcta adquisición de competencias.  

Módulo 1. Fundamentos, procesos y métodos en la investigación educativa
Módulo 2. La investigación experimental: el diseño como modelo
Módulo 3. Técnicas e instrumentos de recogida y análisis de datos en investigación cualitativa 
Módulo 4. Recursos informáticos de investigación educativa 
Módulo 5. Técnicas e instrumentos de recogida de datos y medida 
Módulo 6. Teoría de la respuesta al ítem 
Módulo 7. Análisis multivariante 
Módulo 8. Tesis de investigación   

Dónde, cuándo y cómo se imparte 

Esta Maestría Oficial se ofrece 100% en línea, por lo que alumno podrá cursarla desde cualquier sitio, haciendo uso de una computadora, una tableta o simplemente mediante su smartphone.   

Además, podrá acceder a los contenidos tanto online como offline. Para hacerlo offline bastará con descargarse los contenidos de los temas elegidos, en el dispositivo y abordarlos sin necesidad de estar conectado a internet.   

El alumno podrá cursar la Maestría Oficial a través de sus 8 módulos, de forma autodirigida y asincrónica. Adaptamos el formato y la metodología para aprovechar al máximo el tiempo y lograr un aprendizaje a medida de las necesidades del alumno.  

Aprende los últimos planteamientos sobre los procesos básicos del desarrollo cognitivo en relación con el aprendizaje y la evolución escolar siguiendo un programa actualizado” 

Módulo 1. Fundamentos, procesos y métodos en la investigación educativa  

1.1. Diseño metodológico de la investigación educativa  

1.1.1. Introducción 
1.1.2. Enfoques o paradigmas en la investigación educativa 
1.1.3. Tipos de investigación 
1.1.4. Investigación básica o fundamental 
1.1.5. Investigación aplicada 
1.1.6. Investigación descriptiva o interpretativa 
1.1.7. Investigación prospectiva 
1.1.8. Investigación exploratoria 
1.1.9. El proceso de la investigación: el método científico 

1.2. Análisis estadísticos de los datos 

1.2.1. Introducción 
1.2.2. ¿Qué es el análisis de datos? 
1.2.3. Tipos de variables  
1.2.4. Escalas de medida 

1.3. Estadística descriptiva univariada (II): Distribución y polígono de frecuencias 

1.3.1. Introducción 
1.3.2. Distribución de frecuencias 
1.3.3. Polígonos de frecuencias o histogramas 
1.3.4. SPSS: Frecuencias  

1.4. Estadística descriptiva univariada (I): Índices de posición e índices de dispersión

1.4.1. Introducción 
1.4.2. Variables y tipos 
1.4.3. Índices de posición o de tendencia central o y sus propiedades
1.4.4. Media aritmética 
1.4.5. Mediana 
1.4.6. Moda 
1.4.7. Índices de dispersión o variabilidad
1.4.8. Varianza 
1.4.9. Desviación típica 
1.4.10. Coeficiente de variación 
1.4.11. Amplitud semicuartil 
1.4.12. Amplitud total 

1.5. Estadística descriptiva univarada (III): Puntuaciones e índice de la forma de la distribución 

1.5.1. Introducción 
1.5.2. Tipos de puntuaciones: 
1.5.3. Puntuación diferencial
1.5.4. Puntuación típica 
1.5.5. Puntuación centil 
1.5.6. Índice de forma de la distribución: 
1.5.7. Índice de Asimetría (AS) 
1.5.8. Índice de Apuntamiento o Curtosis (Cv) 

1.6. Análisis exploratorio de datos (A.E.D.) 

1.6.1. Introducción
1.6.2. Definición de análisis exploratorio de datos
1.6.3. Etapas del análisis exploratorio de datos
1.6.4. SPSS: Análisis exploratorio de datos

1.7. Correlación lineal entre dos variables (X e Y) 

1.7.1. Introducción 
1.7.2. Concepto de correlación 
1.7.3. Tipos y coeficientes de correlación 
1.7.4. Coeficiente de Correlación de Pearson (rxy) 
1.7.5. Propiedades de la Correlación de Pearson
1.7.6. SPSS: Análisis de correlación

1.8. Introducción al análisis de regresión 

1.8.1. Introducción 
1.8.2. Conceptos generales: La ecuación de regresión de Y sobre X
1.8.3. Índice de la bondad de ajuste del modelo
1.8.4. SPSS: Análisis de Regresión Lineal

1.9. Introducción a la estadística inferencial (I)

1.9.1. Introducción 
1.9.2. Probabilidad: concepto general 
1.9.3. Tablas de contingencia en sucesos independientes 
1.9.4. Modelos teóricos de probabilidad con variables continuas: 
1.9.5. Distribución normal 
1.9.6. Distribución t de Student 
1.9.7. Introducción a la estadística inferencial (II)
1.9.8. Introducción
1.9.9. Modelos teóricos de probabilidad con variables continuos
1.9.10. Distribución muestral
1.9.11. La lógica del contraste de hipótesis 
1.9.12. Errores de tipo I y II 

Módulo 2. La investigación experimental: el diseño como modelo 

2.1. Método experimental 

2.1.1 Introducción
2.1.2 Enfoques o paradigmas de la investigación educativa
2.1.3 Concepto de investigación experimental
2.1.4 Tipos de investigación 
2.1.5 Planteamiento de la investigación 
2.1.6 Calidad de una investigación: Principio de Kirlenger (Max-Min-Con) 
2.1.7 Validez experimental de una investigación 

2.2. El diseño experimental en una investigación 

2.2.1. Introducción
2.2.2. Tipos de diseños experimentales: Pre-experimentales, experimentales y cuasiexperimentales
2.2.3. El control experimental: 

 2.2.3.1. Control de variables 
 2.2.3.2. Técnicas de control 

2.2.4. El diseño experimental: Diseño entre grupos y diseño intrasujeto
2.2.5. Análisis de los datos: Técnicas estadísticas 

2.3. Diseño experimental con grupos de sujetos distintos 

2.3.1. Introducción 
2.3.2. Enfoques o paradigmas de la investigación educativa
2.3.3. Concepto de investigación experimental 
2.3.4. Tipos de investigación 
2.3.5. Planteamiento de la investigación 
2.3.6. Calidad de una investigación, el principio de Kirlenger (Max- Min-Con) 
2.3.7. La validez de una investigación 

2.4. Diseño experimental con los mismos sujetos

2.4.1. Introducción 
2.4.2. La prueba “t de Student” con los mismos sujetos
2.4.3. Contrastes no paramétricos para dos muestras relacionadas: Prueba de Wilcoxon 
2.4.4. Contrastes no paramétricos para más de dos muestras relacionadas: Prueba de Friedman 

2.5. Diseño experimental de un factor completamente aleatorizados

2.5.1. Introducción 
2.5.2. El modelo lineal general 
2.5.3. Modelos de Anova 
2.5.4. Anova de un factor, efectos fijos, completamente aleatorizados (A-EF-CA): 

 2.5.4.1. El modelo 
 2.5.4.2. Los supuestos 
 2.5.4.3. El estadístico de contraste 

2.5.5. Medidas del tamaño del efecto 
2.5.6. Comparaciones múltiples entre medidas 

 2.5.6.1. ¿Qué son las comparaciones múltiples? 
 2.5.6.2. Comparaciones planeadas a priori
 2.5.6.3. Comparaciones planeadas a posteriori 

2.6. Diseño experimental de un factor con medidas repetidas

2.6.1. Introducción
2.6.2. Anova de un factor, de efectos fijos, con medidas repetidas (A-EF-CA) 
2.6.3. Medidas del tamaño del efecto
2.6.4. Comparaciones múltiples: 

 2.6.4.1. Comparaciones planeadas ortogonales: Pruebas F planeadas 

2.7. Diseño experimental de dos factores completamente aleatorizados

2.7.1. Introducción  
2.7.2. Anova de dos factores, de efectos fijos, completamente aleatorizados (AB-EF-CA) 
2.7.3. Medidas del tamaño del efecto
2.7.4. Comparaciones múltiples 

2.8. Diseño experimental de dos factores con medidas repetidas

2.8.1. Introducción 
2.8.2. Anova de dos factores, de efectos fijos, con medidas repetidas en los dos factores
2.8.3. Comparaciones múltiples 
2.8.4. Anova de dos factores, de efectos fijos, con medidas repetidas en un solo factor
2.8.5. Comparaciones múltiples 

2.9. Diseño experimental por bloques

2.9.1. Introducción 
2.9.2. Características de los diseños por bloques 
2.9.3. Variables adicionales al factor: El factor de bloqueo  
2.9.4. Diseño de un factor de bloqueo: Bloqueo completamente al azar
2.9.5. Diseño de dos factores de bloqueo:  Bloqueo en cuadrado latino 

2.10. Diseño experimental con variables covariadas 

2.10.1. Introducción 
2.10.2. Diseño de ANCOVA 

 2.10.2.1. Variables covariadas para reducir el término error
 2.10.2.2. Variables covariadas para controlar las variables extrañas

2.10.3. ¿Por qué incluir una variable covariada en el diseño? 
2.10.4. Bloqueo y ANCOVA 

2.11. Diseño experimental caso único (N=1) 

2.11.1. Introducción 
2.11.2. Estructura básica de los diseños de caso único: 

 2.11.2.1. Elaboración de ítems de opción múltiple 
 2.11.2.2. Índice de dificultad; índice de discriminación: índice de validez
 2.11.2.3. El análisis de ítems distractores 

2.11.3. Estudio del tratamiento en el diseño de caso único

 2.11.3.1. Análisis visual de datos 

2.11.4. Modelo básico: A-B 
2.11.5. Diseño A-B-A 
2.11.6. Diseño de cambio de criterio 
2.11.7. Diseño de línea base múltiple 

Módulo 3. Técnicas e instrumentos de recogida y análisis de datos en investigación cualitativa 

3.1. Introducción  

3.1.1. Introducción 
3.1.2. Metodología de la investigación cualitativa 
3.1.3. Técnicas de la investigación cualitativa 
3.1.4. Fases de la investigación cualitativa 

3.2. La Observación  

3.2.1. Introducción 
3.2.2. Categorías de la observación 
3.2.3. Tipos de observación: Etnográfica, participante y no participante 
3.2.4. Qué, cómo y cuándo observar 
3.2.5. Consideraciones éticas de la observación 
3.2.6. Análisis del contenido 

3.3. Técnicas de la entrevista  

3.3.1. Introducción 
3.3.2. Concepto de entrevista 
3.3.3. Características de la entrevista 
3.3.4. El objetivo de la entrevista 
3.3.5. Tipos de entrevistas 
3.3.6. Ventajas e inconvenientes de la entrevista

3.4. Técnica de grupos de discusión y grupos focales  

3.4.1. Introducción 
3.4.2. Grupos de discusión 
3.4.3. Objetivos que pueden plantearse: Ventajas e inconvenientes 
3.4.4. Cuestiones a debatir  

3.5. Técnica DAFO y DELPHI 

3.5.1. Introducción 
3.5.2. Características de ambas técnicas 
3.5.3. Técnica DAFO 
3.5.4. Técnica DELPHI 

 3.5.4.1. Tareas previas antes de iniciar un DELPHI 

3.6. Método de Historia de la Vida 

3.6.1. Introducción 
3.6.2. Historia de la vida 
3.6.3. Características del método 
3.6.4. Tipos 
3.6.5. Fases  

3.7. El método Diario de Campo  

3.6.1. Introducción 
3.6.2. Concepto de diario de campo 
3.6.3. Característica del diario de campo 
3.6.4. Estructura del diario de campo  

3.8. Técnica de análisis del discurso e imágenes  

3.8.1. Introducción 
3.8.2. Características 
3.8.3. Concepto de análisis del discurso 
3.8.4. Tipos de análisis del discurso 
3.8.5. Niveles del discurso 
3.8.6. Análisis de imágenes 

3.9. El método de estudio de casos  

3.9.1. Introducción 
3.9.2. Concepto de estudios de casos 
3.9.3. Tipos de estudio de casos 
3.9.4. Diseño del estudio de caso 

3.10. Clasificación y análisis de los datos cualitativos  

3.10.1. Introducción 
3.10.2. Categorización de los datos 
3.10.3. Codificación de los datos 
3.10.4. Teorización de los datos 
3.10.5. Triangulación de los datos 
3.10.6. Exposición de los datos 
3.10.7. Redacción de reflexiones analíticas

Módulo 4. Recursos informáticos de investigación educativa 

4.1. Los recursos documentales en investigación educativa 

4.1.1. Introducción 
4.1.2. Introducción de los recursos documentales en investigación educativa 
4.1.3. Difusión y comunicación de la información científico- académica 
4.1.4. El lenguaje científico académico
4.1.5. Acceso a la información: Bases de datos bibliográficos 

4.2. La búsqueda y la recuperación de la información 

4.2.1. Introducción
4.2.2. Búsqueda de la información 
4.2.3. Estrategias de búsqueda de información: Interfaces
4.2.4. Búsqueda de revistas electrónicas
4.2.5. Bases de datos bibliográficas  

4.3. Acceso a las fuentes de información 

4.3.1. Introducción 
4.3.2. Bases de datos 
4.3.3. Revistas electrónicas
4.3.4. Repositorios  institucionales 
4.3.5. Redes sociales científicas
4.3.6. Gestores de la información 

4.4. Tesauros 

4.4.1. Introducción 
4.4.2. Concepto de tesauros 
4.4.3. Características de los tesauros 
4.4.4. Terminología de los tesauros 

4.5. Tesauros: Uso de la base de datos 

4.5.1. Introducción  
4.5.2. Nomenclatura del tesauro 
4.5.3. Jerarquía del tesauro 
4.5.4. Base de datos 

4.6. Criterios de evaluación de la información 

4.6.1. Introducción 
4.6.2. Criterios para evaluar las fuentes bibliográficas
4.6.3. Indicadores bibliométricos
4.6.4. Evaluación de libros y ranking de editoriales 

4.7. Comunicación de la información 

4.7.1. Introducción 
4.7.2. El lenguaje científico académico 
4.7.3. Uso legal de la información 
4.7.4. Comunicación de la información 
4.7.5. El proceso de publicación científica 

4.8. SPSS (I)- Herramienta Informática Estadística datos cuantitativos

4.8.1. Introducción 
4.8.2. Introducción al SPSS 
4.8.3. Estructura del SPSS 
4.8.4. Cómo manejar archivos de datos 

4.9. SPSS (II)- Análisis descriptivo de las variables 

4.9.1. Introducción 
4.9.2. Barra de menús y herramientas SPSS 
4.9.3. Elaborar archivos nuevos 
4.9.4. Cómo definir una variable 

4.10. Recursos informáticos datos cualitativos 

4.10.1. Introducción 
4.10.2. Programas y recursos para recogida de datos cualitativos 
4.10.3. Recursos informáticos para analizar datos cualitativos 
4.10.4. Otros programas para el análisis de la información   

Módulo 5. Técnicas e instrumentos de recogida de datos y medida 

5.1. La medición en la investigación 

5.1.1. Introducción 
5.1.2. ¿Qué queremos medir? 
5.1.3. Proceso de medición de los sujetos
5.1.4. Psicometría 

5.2. Recogida de información con técnicas cuantitativas: La observación y la encuesta 

5.2.1. Introducción 
5.2.2. La observación: 

 5.2.2.1. Marco teórico y categorías de la observación 

5.2.3. La encuesta: 

 5.2.3.1. Material para realizar una encuesta 
 5.2.3.2. Diseño de investigación con encuestas  

5.3. Recogida de información con técnicas cuantitativas: Los test  

5.3.1. Introducción 
5.3.2. Concepto de test 
5.3.3. Proceso de generación de ítems 
5.3.4. Test según el área: Rendimiento; Inteligencia y aptitudes; Personalidad, actitudes e intereses 

5.4. Recogida de información con técnicas cuantitativas: Métodos de escala 

5.4.1. Introducción  
5.4.2. Concepto de escalas de actitud 
5.4.3. Método de Thurstone 

 5.4.3.1. Método de las comparaciones apareadas 

5.4.4. Escala de Likert 
5.4.5. Escala de Guttman 

5.5. Proceso de construcción de un test  

5.5.1. Introducción 
5.5.2. Proceso de escalamiento de los ítems

 5.5.2.1. Proceso de generación de los ítems 
 5.5.2.2. Proceso de captación de información 
 5.5.2.3. Proceso de escalamiento en sentido estricto 

5.5.3. Proceso de evaluación de la escala 

 5.5.3.1. Análisis de los ítems 
 5.5.3.2. Dimensión de la escala 
 5.5.3.3. Fiabilidad de la escala 
 5.5.3.4. Validez de la escala 

5.5.4. Puntuación de los sujetos en la escala 

5.6. Análisis de los ítems de un test 

5.6.1. Introducción 
5.6.2. Teoría Clásica de los test (Spearman, 1904) 
5.6.3. Fiabilidad de los test 
5.6.4. El concepto de validez 
5.6.5. Evidencias de validez 

5.7. Fiabilidad del instrumento 

5.7.1. Introducción 
5.7.2. Definición de fiabilidad 
5.7.3. Fiabilidad por el método por repetición 
5.7.4. Fiabilidad por el método de formas alternativas o paralelas 
5.7.5. Fiabilidad mediante coeficientes de consistencia interna: 

 5.7.5.1. Coeficiente de Kunder-Richardson 
 5.7.5.2. Coeficiente de Alfa de Cronbach

5.8. Validez del instrumento  

5.8.1. Introducción 
5.8.2. Definición de validez 
5.8.3. Validez de los instrumentos 

 5.8.3.1. Validez inmediata 
 5.8.3.2. Validez de contenido 
 5.8.3.3. Validez de constructo 
 5.8.3.4. Validez de contraste 

5.8.4. Estrategias de validez 

5.9. Análisis de ítems 

5.9.1. Introducción  
5.9.2. Análisis de los ítems 
5.9.3. Índices de dificultad y validez 
5.9.4. Corrección de los efectos al azar 

5.10. Interpretación de las puntuaciones de un test 

5.10.1. Introducción 
5.10.2. Interpretación de las puntuaciones 
5.10.3. Baremos en los test normativos 
5.10.4. Baremos típicos derivados 
5.10.5. Interpretaciones referidas al criterio 

Módulo 6. Teoría de la respuesta al ítem 

6.1. Teoría de la Respuesta al Ítem (TRI) 

6.1.1. Introducción 
6.1.2. Modelos de medición 
6.1.3. Conceptos fundamentales de la TRI 
6.1.4. Postulados básicos de la TRI 

6.2. Teoría de la Generalizabilidad (TG) 

6.2.1. Introducción 
6.2.2. Teoría de la generabilizabilidad (TG) 
6.2.3. Facetas de la Teoría de la Generalizabilidad 
6.2.4. Interpretación de resultados en un estudio 

6.3. Características de la TRI (I) 

6.3.1. Introducción 
6.3.2. Introducción histórica de la TRI 
6.3.3. Supuestos de la TRI 
6.3.4. Modelos de la TRI 

6.4. Características de la TRI (II) 

6.4.1. Introducción 
6.4.2. Resultados de la TRI: 

 6.4.2.1. Parámetros 
 6.4.2.2. Curva Característica del ítem 
 6.4.2.3. Puntuación verdadera 
 6.4.2.4. Curva Característica del test 
 6.4.2.5. Nivel de información 

6.4.3. Modelos de respuesta: La Curva Característica del Ítem 
6.4.4. Métodos de selección de preguntas 

6.5. Modelos de respuesta para ítems dicotómicos: La Contribución de Rasch 

6.5.1. Introducción 
6.5.2. El Modelo de Rasch
6.5.3. Características del modelo de Rasch 
6.5.4. Ejemplo (Modelo de Rasch) 

6.6. Modelos de respuesta para ítems dicotómicos: Los modelos logísticos 

6.6.1. Introducción 
6.6.2. El modelo logístico de Birmbaum (1968) 
6.6.3. Parámetros del modelo: 

 6.6.3.1. Modelo logístico de 2 parámetros 
 6.6.3.2. Modelo logístico de 3 parámetros 
 6.6.3.3. Modelo logístico de 4 parámetros 

6.7. Modelos de respuesta para ítems politómicos: Modelos ítems nominal (Block, 1972) 

6.7.1. Introducción 
6.7.2. Items politómicos 
6.7.3. Modelos de Respuesta Nominal  (Block, 1972) 
6.7.4. Parámetros de ítem politómico 

6.8. Modelos de respuesta para ítems politómicos: Modelos de ítems Ordinales 

6.8.1. Introducción 
6.8.2. Modelos de ítems ordiales 
6.8.3. Modelo Ordinal Acumulativo 

 6.8.3.1. Modelo de Respuesta Graduada (GRM) de Samejina (1969) 
 6.8.3.2. Modelo de Respuesta Graduada Modificado (M-GRM) de Muraki (1990) 

6.8.4. Modelos Ordinales Continuos 

 6.8.4.1. Modelo Secuencial (Tutz, 1990) 

6.8.5. Modelos Ordinales Adjacentes 

 6.8.5.1. Modelo de Crédito Parcial (Masters, 1982) 

6.9. Modelo de respuesta para ítems politómicos: Modelo de Respuesta Graduada de Samejina (1969) 

6.9.1. Introducción 
6.9.2. Modelo Normal de Respuesta Graduada 
6.9.3. Modelo Logístico de Respuesta Graduada 
6.9.4. Ejemplo (Modelo de Respuesta Graduada) 

6.10. Funcionamiento Diferencial del Ítem (DIF) 

6.10.1. Introducción 
6.10.2. Concepto de Diferencial del Ítem (DIF) 
6.10.3. Tipos de DIF 
6.10.4. Métodos de detección del DIF 
6.10.5. Métodos de purificación 

Módulo 7. Análisis multivariante 

7.1. Análisis Multivariante

7.1.1. Introducción 
7.1.2. ¿Qué es el Análisis Multivariante? 
7.1.3. Los objetivos del Análisis Multivariante
7.1.4. Clasificación de las técnicas Multivariantes

7.2. La Regresión Lineal Múltiple

7.2.1. Introducción 
7.2.2. Concepto de Regresión Lineal Múltiple 
7.2.3. Condiciones para la Regresión Lineal Múltiple 
7.2.4. Predictores para generar el mejor modelo

7.3. Regresión Logística Binaria

7.3.1. Introducción 
7.3.2. Concepto regresión Logística Binaria 
7.3.3. Ajuste del modelo: 

 7.3.3.1. Ajuste del modelo en R

7.3.4. Etapas de la R  
7.3.5. Ejemplo (Regresión Logística Binaria)

7.4. La Regresión Logística Nominal y Ordinal

7.4.1. Introducción 
7.4.2. Revisión general de Regresión Logística Nominal 
7.4.3. Ejemplo (Regresión Logística Nominal) 
7.4.4. Revisión general de Regresión Logística Ordinal 
7.4.5. Ejemplo (Regresión Logística Ordinal)

7.5. Regresión de Poisson

7.5.1. Introducción 
7.5.2. Concepto de Poisson 
7.5.3. Funciones de distribución  
7.5.4. Regresión de Poisson con recuentos

7.6. Modelos Log-Lineales

7.6.1. Introducción 
7.6.2. Modelos Log-Lineales para tablas de contingencia 
7.6.3. Modelos Log-Lineales para tablas tridimensionales 
7.6.4. Ejemplo (Modelos Log-Lineales para tablas de contingencia)

7.7. El Análisis Discriminante

7.7.1. Introducción 
7.7.2. Concepto de Análisis Discriminante 
7.7.3. Clasificación con dos grupos 

 7.7.3.1. Función Discriminante de Fisher 

7.7.4. Ejemplo (Análisis Discriminante)

7.8. Análisis de Conglomerados

7.8.1. Introducción 
7.8.2. Concepto de Conglomerados de K medias 
7.8.3. Concepto de Análisis de Conglomerados Jerárquico 
7.8.4. Ejemplo (Análisis de Conglomerado Jerárquico)

7.9. Escalamiento multidimensional

7.9.1. Introducción 
7.9.2. Escalamiento multidimensional: Conceptos básicos
7.9.3. La matriz de similaridades 
7.9.4. Clasificación de técnicas de escalamiento

7.10. Análisis factorial

7.10.1. Introducción 
7.10.2. ¿Cuándo se utiliza el Análisis Factorial? 
7.10.3. Metodología del Análisis Factorial 
7.10.4. Aplicaciones del Análisis Factorial 

Módulo 8. Tesis de investigación 

8.1. La tesis 

8.1.1. Su función y características 
8.1.2. Su estructura 
8.1.3. Las partes de la tesis 
8.1.4. Elementos no textuales 
8.1.5. Su publicación, como tesis y como artículo de investigación 

8.2. La Problemática  

8.2.1. Encuadre y repaso 
8.2.2. Concretar los aspectos del problema a investigar 
8.2.3. Revisión del enfoque teórico pertinente y la estructura conceptual que fundamenta la búsqueda de respuestas a la pregunta inicial

8.3. Fundamentación del proyecto 

8.3.1. Bases legales 
8.3.2. El Estado del Arte 
8.3.3. Viabilidad práctica 
8.3.4. Cronograma de elaboración 
8.3.5. Recursos Materiales y Tecnológicos  

8.4. La Estructuración del Modelo de Análisis 

8.4.1. Conceptos
8.4.2. Proposiciones e hipótesis
8.4.3. Dimensiones y criterios de clasificación de las hipótesis
8.4.4. Las variables y los indicadores
8.4.5. Selección de la muestra de observación
8.4.6. Selección de métodos y técnicas
8.4.7. Diseño del modelo de análisis
8.4.8. Estructura del proyecto de investigación

8.5. Marco teórico 

8.5.1. Investigación reflexiva y apropiación teórica 
8.5.2. De la literacidad a la interpretación del texto 
8.5.3. Procesos hermenéuticos y heurística para la escritura de textos académicos 
8.5.4. Procesos de reflexión autocrítica para la revisión de modelos teóricos 
8.5.5. Estructuración y reestructuración de los esquemas básicos y representativos del marco teórico 
8.5.6. Socialización de saberes
8.5.7. Revisión crítica del marco teórico

8.6. Marco Metodológico 

8.6.1. Determinación (cualitativa /Cuantitativa) 
8.6.2. Establecimiento de técnica 
8.6.3. Diseño de preguntas de investigación e indicadores 
8.6.4. Elaboración del instrumento 
8.6.5. Aplicación 
8.6.6. Análisis de resultados 

8.7. El cuerpo del informe de investigación 

8.7.1. Su función y características 
8.7.2. Otras variantes de informes de investigación 
8.7.3. Condiciones: Unidad, Orden, Progresión y Transición 
8.7.4. Estructura y partes del artículo 
8.7.5. Elementos no textuales del artículo 

8.8. Redacción del texto científico 

8.8.1. Las palabras correctas y precisas 
8.8.2. Los neologismos 
8.8.3. La claridad y la concisión 

8.9. Resultados y discusión 

8.9.1. Argumentos 
8.9.2. Conclusiones 
8.9.3. Recomendaciones 
8.9.4. Referencias bibliográficas 

 8.9.4.1. Bibliografía consultada 

8.9.5. Sugerencias sobre citas y otros detalles bibliográficos 

8.10. Configuración de la tesis 

8.10.1. Estructura 
8.10.2. Redacción 
8.10.3. Defensa 
8.10.4. Publicación

Experimenta una formación única, clave y decisiva para impulsar tus investigaciones científicas en el campo de la educación”