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El diseño de la investigación social la influencia científica en los estudios cualitativos Gary King, Robert O. Keohane, Sidney Verba ; traducción Jesús Cuellar Menezo

Por: Colaborador(es): Tipo de material: TextoTextoIdioma: Español Lenguaje original: Inglés Series El libro universitario | Manuales Ciencias socialesDetalles de publicación: Madrid Alianza Editorial 2000 (1a reimpresión 2005)Edición: 1a ediciónDescripción: 272 páginas ilustraciones ; blanco y negro 24 cmISBN:
  • 9788420686974
  • 8420686972
Título traducido: Designing Social Inquiry: Scientific Inference in Qualitative ResearchTema(s): Clasificación CDD:
  • 301.018 K454d 23
Contenidos:
Prefacio. -- I. La ciencia en las ciencias sociales. -- 1. Introducción. -- 1.1 Dos formas de investigar, una sola lógica inferencial. -- 1.2 Definición de investigación científica en las ciencias sociales. -- 1.3 Ciencia y complejidad: principales componentes del diseño de investigación. -- 2.1 Mejorar las preguntas de la investigación. -- 2.2 Mejorar la teoría. -- 2.3 Mejorar la calidad de los datos. -- 2.4 Utilizar mejor los datos existentes. -- 3. Temas de estudio de este volumen. -- 3.1 La utilización de consecuencias observables para vincular la teoría y los datos. -- 3.2 La maximización del control. -- 3.3 Admitir la incertidumbre. -- 3.4 Pensar como un científico social: escepticismo e hipótesis contrapuestas. -- II. La inferencia descriptiva. -- 1. El conocimiento general y los hechos particulares. -- 1.1 «Interpretación» e inferencia. -- 1.2 «Singularidad», complejidad y simplificación. -- 1.3 Estudios de caso comparados. -- 2. La inferencia: el fin científico de la recogida de datos. -- 3. Modelos formales de investigación cualitativa. -- 4 Un modelo formal sobre la recogida de datos. -- 5. El resumen de los pormenores históricos. -- 6. La inferencia descriptiva. -- 7. Criterios para juzgar las inferencias descriptivas. -- 7.1. Inferencias no sesgadas. -- 7.2 Eficiencia. -- III. Causalidad e inferencia causal. -- 1. Definición de causalidad. -- 1.1 Definición y un ejemplo cuantitativo. -- 1.2 Un ejemplo cualitativo. -- 2. Clarificación de las definiciones alternativas de causalidad. -- 2.1 «Mecanismos causales». -- 2.2 Causalidad múltiples. -- 23 Causalidad asimétrica» y «asimétricas. -- 3. Supuestos necesarios para la estimación de efectos causales. -- 3.1 Homogeneidad de las unidades. -- 3.2 Independencia condicional. -- IV. Criterios para evaluar las inferencias causales. -- V. Reglas para elaborar teorías causales. -- 5.1 Regla 1: elaborar teorías falsables. -- 5.2 Regla 2: construir teorías que tengan coherencia interna. -- 5.3 Regla 3: seleccionar cuidadosamente las variables dependientes. -- 5.4 Regla 4: maximizar lo concreto. -- 5.5 Regla 5: formular teorías de forma tan incluyente como sea posible
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Libro Colección General Central Bogotá Sala General Colección General 301.018 K454d (Navegar estantería(Abre debajo)) 1 En proceso de rotulación 0000000053380

Prefacio. -- I. La ciencia en las ciencias sociales. -- 1. Introducción. -- 1.1 Dos formas de investigar, una sola lógica inferencial. -- 1.2 Definición de investigación científica en las ciencias sociales. -- 1.3 Ciencia y complejidad: principales componentes del diseño de investigación. -- 2.1 Mejorar las preguntas de la investigación. -- 2.2 Mejorar la teoría. -- 2.3 Mejorar la calidad de los datos. -- 2.4 Utilizar mejor los datos existentes. -- 3. Temas de estudio de este volumen. -- 3.1 La utilización de consecuencias observables para vincular la teoría y los datos. -- 3.2 La maximización del control. -- 3.3 Admitir la incertidumbre. -- 3.4 Pensar como un científico social: escepticismo e hipótesis contrapuestas. -- II. La inferencia descriptiva. -- 1. El conocimiento general y los hechos particulares. -- 1.1 «Interpretación» e inferencia. -- 1.2 «Singularidad», complejidad y simplificación. -- 1.3 Estudios de caso comparados. -- 2. La inferencia: el fin científico de la recogida de datos. -- 3. Modelos formales de investigación cualitativa. -- 4 Un modelo formal sobre la recogida de datos. -- 5. El resumen de los pormenores históricos. -- 6. La inferencia descriptiva. -- 7. Criterios para juzgar las inferencias descriptivas. -- 7.1. Inferencias no sesgadas. -- 7.2 Eficiencia. -- III. Causalidad e inferencia causal. -- 1. Definición de causalidad. -- 1.1 Definición y un ejemplo cuantitativo. -- 1.2 Un ejemplo cualitativo. -- 2. Clarificación de las definiciones alternativas de causalidad. -- 2.1 «Mecanismos causales». -- 2.2 Causalidad múltiples. -- 23 Causalidad asimétrica» y «asimétricas. -- 3. Supuestos necesarios para la estimación de efectos causales. -- 3.1 Homogeneidad de las unidades. -- 3.2 Independencia condicional. -- IV. Criterios para evaluar las inferencias causales. -- V. Reglas para elaborar teorías causales. -- 5.1 Regla 1: elaborar teorías falsables. -- 5.2 Regla 2: construir teorías que tengan coherencia interna. -- 5.3 Regla 3: seleccionar cuidadosamente las variables dependientes. -- 5.4 Regla 4: maximizar lo concreto. -- 5.5 Regla 5: formular teorías de forma tan incluyente como sea posible

Título original en inglés: Designing Social Inquiry: Scientific Inference in Qualitative Research

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