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PIAS

Resumen Unificado · 2026

Resumen Unificado PIAS — Núcleos 1 al 9

Resumen compacto de los 9 núcleos de PIAS orientado al examen de multiple choice sobre un artículo científico.

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Núcleo 1

Catedra, Esther Díaz · 2026

Nucleo 1: Conocimiento, ciencia y epistemología

Introduce la distinción entre conocimiento científico y conocimiento de sentido común, y explica qué es la ciencia como institución social y la epistemología como reflexión sobre ella.

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Núcleo 2

Catedra, Hernández-Sampieri · 2026

Nucleo 2: Metodología de la investigación — Enfoques cuantitativo, cualitativo y mixto

Introduce los enfoques cuantitativo, cualitativo y mixto de la investigación, sus diferencias, sus procesos y cómo elegir entre ellos según la pregunta de investigación.

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Núcleo 3

Catedra, Sampieri · 2026

Nucleo 3 y 4: Perspectiva teórica, búsqueda bibliográfica y proyecto de investigación en salud

Cómo encontrar, evaluar y usar evidencia científica para construir la perspectiva teórica y la introducción de un proyecto de investigación en salud

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Núcleo 5

Sampieri, Cañón, Pineda · 2026

Núcleo 5: Pregunta-Problema de Investigación

Explica qué es un problema de investigación, cómo se formula la pregunta que lo expresa, en qué se diferencia de una pregunta clínica y cómo se evalúa si una pregunta es pertinente.

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Núcleo 6

Catedra, Pineda, Sampieri · 2026

Núcleo 6: Hipótesis y objetivos de investigación

Explica qué son las hipótesis de investigación, cómo se formulan a partir de la pregunta PICO, qué tipos existen y cómo se derivan de ellas los objetivos general y específicos.

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Núcleo 7

Catedra · 2026

Núcleos 7 y 8: Variables, operacionalización y recolección de datos

Explica qué es una variable, cómo se clasifica, cómo se operacionaliza y cómo se diseñan instrumentos de recolección de datos confiables y válidos para la investigación cuantitativa.

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Núcleo 9

Catedra · 2026

Núcleo 9: Población y muestra en investigación

Explica qué es la población blanco, la población accesible y la muestra, cómo se definen con criterios de inclusión y exclusión, qué tipos de muestreo existen y cuáles son los sesgos de selección que pueden afectar la validez de un estudio.

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