1. Análisis estadístico descriptivo: este es el método de análisis de datos más básico, que se utiliza para resumir y explicar las principales características del conjunto de datos. Esto incluye calcular la media, mediana, moda, desviación estándar, etc.
2. Análisis exploratorio de datos: este método se utiliza para descubrir patrones y tendencias en los datos, así como posibles valores atípicos. Por lo general, esto implica la visualización de datos como diagramas de dispersión, histogramas y diagramas de caja.
3. Análisis estadístico inferencial: Este método se utiliza para inferir parámetros poblacionales a partir de datos de muestra. Esto incluye pruebas de hipótesis, estimación de intervalos de confianza y análisis de regresión.
4. Diseño experimental: Este método se utiliza para probar hipótesis específicas o estudiar relaciones causales. Por lo general, esto implica asignar aleatoriamente a los participantes a diferentes grupos de tratamiento y comparar los resultados.
5. Estudio de caso: Este método se utiliza para estudiar en profundidad a una persona o evento específico. Esto suele implicar una observación detallada y un análisis de documentos.
6. Investigación con métodos mixtos: Este método combina métodos de investigación cuantitativos y cualitativos. Esto puede proporcionar una comprensión más completa, ya que los métodos cuantitativos pueden proporcionar resultados cuantificables, mientras que los métodos cualitativos pueden proporcionar una explicación y comprensión profundas.
7. Metaanálisis: Este método se utiliza para combinar los resultados de múltiples estudios para proporcionar estimaciones más precisas y tamaños de muestra más grandes.
8. Revisión sistemática y metaanálisis: este método se utiliza para evaluar y sintetizar una gran cantidad de resultados de investigación para proporcionar la mejor evidencia para preguntas específicas.
9. Minería de datos: este método se utiliza para descubrir patrones y asociaciones útiles a partir de grandes cantidades de datos. Esto a menudo implica algoritmos y técnicas complejos, como el análisis de conglomerados, el análisis de clasificación y el aprendizaje de reglas de asociación.
10. Modelado Predictivo: Este método se utiliza para predecir tendencias o eventos futuros utilizando datos históricos. Esto suele implicar análisis de series temporales, aprendizaje automático y técnicas de inteligencia artificial.