Cómo elegir el mejor método de análisis para tu tesis

- Introducción

El desarrollo de una tesis implica tomar decisiones cruciales en cada etapa, y una de las más importantes es la elección del método de análisis. Esta elección determina cómo interpretarás tus datos, qué tan sólidos serán tus resultados y cómo los presentarán ante tu audiencia académica. Un método de análisis adecuado no solo proporciona validez y rigor a tu investigación, sino que también facilita la comprensión de los hallazgos, permitiéndote responder de manera precisa a tu pregunta de investigación.

Sin embargo, seleccionar el mejor método de análisis para una tesis no siempre es sencillo. Existen diferentes enfoques y cada uno tiene sus particularidades, ventajas y limitaciones. Además, el método ideal para una investigación depende de múltiples factores, como los objetivos de la tesis, el tipo de datos recolectados, el tiempo y los recursos disponibles, e incluso la experiencia y habilidades del investigador. Por ello, es fundamental contar con una guía que te ayude a identificar cuál es el método más adecuado para tus necesidades y contexto.

En este artículo, exploraremos los aspectos esenciales para elegir el mejor método de análisis para tu tesis. Revisaremos los tipos de métodos disponibles, criterios importantes para tomar la decisión, y ejemplos prácticos de cómo estos métodos se aplican en distintas áreas de estudio. Al final, tendrás una comprensión clara de los factores que debes considerar para fundamentar tu elección y asegurar que tu tesis sea rigurosa, coherente y relevante para tu campo académico.



1. Importancia del Método de Análisis en la Investigación

Elegir el método de análisis adecuado en una investigación académica es crucial, ya que determina la forma en que interpretarás los datos y, por lo tanto, el valor de tus conclusiones. En el contexto de una tesis, la metodología no solo representa el enfoque que tomarás para resolver tu pregunta de investigación, sino que también asegura que los resultados sean válidos y relevantes para tu audiencia. 

Cuando un método de análisis está correctamente alineado con los objetivos y la naturaleza de la investigación, permite obtener resultados que no solo sean precisos, sino que también puedan replicarse y aplicarse en investigaciones futuras. Esto es particularmente importante en el ámbito académico, donde la replicabilidad y la validez son fundamentales para que un estudio sea considerado riguroso. Además, elegir un método adecuado permite que los resultados sean interpretados de forma clara, fortaleciendo la credibilidad y coherencia de tu tesis.

Por el contrario, si el método de análisis es inadecuado, pueden surgir múltiples problemas. Uno de los más comunes es la falta de precisión en los resultados, que puede deberse a datos mal interpretados o incompletos. Esto no solo afecta la validez de la tesis, sino que también representa una gran pérdida de tiempo y recursos. En algunos casos, puede llevar a que el proyecto deba ser revisado o incluso replanteado, afectando el proceso de titulación del estudiante y, en algunos casos, la credibilidad del investigador.

Por lo tanto, la elección del método de análisis debe hacerse cuidadosamente, considerando no solo los objetivos de la investigación, sino también las limitaciones y los recursos disponibles. Tomarse el tiempo para fundamentar y justificar este aspecto puede marcar la diferencia entre una tesis sólida y una investigación que no logre sus objetivos.



2. Tipos de Métodos de Análisis en la Investigación Académica

En la investigación académica, el método de análisis que elijas debe estar alineado con los objetivos y el enfoque de tu estudio. Existen tres tipos principales de métodos de análisis: cuantitativo, cualitativo y mixto. Cada uno de estos métodos es adecuado para ciertos tipos de preguntas de investigación y tipos de datos específicos, y cada uno presenta ventajas y limitaciones que deben considerarse antes de tomar una decisión.

- Análisis Cuantitativo

El análisis cuantitativo se centra en datos numéricos y se emplea para medir, calcular y analizar fenómenos en términos de cantidad. Este método suele ser el preferido en estudios de ciencias naturales, sociales y exactas, donde la precisión numérica y el análisis estadístico son fundamentales para evaluar hipótesis y generar conclusiones generalizables. 

Ejemplos de estudios: Encuestas de opinión, experimentos controlados, análisis de datos demográficos, entre otros.

Ventajas:
- Ofrece una medición precisa y objetiva de variables.
- Permite la realización de análisis estadísticos avanzados que pueden identificar patrones, relaciones y tendencias.
- Facilita la generalización de resultados a poblaciones amplias, especialmente cuando la muestra es representativa.

Limitaciones:
- No siempre permite capturar la complejidad de experiencias humanas o fenómenos sociales de manera detallada.
- Puede ser limitado cuando se necesita explorar aspectos subjetivos como emociones, pensamientos o motivaciones.

- Análisis Cualitativo

El análisis cualitativo se utiliza para comprender y explorar fenómenos desde una perspectiva subjetiva y en profundidad, centrándose en aspectos no numéricos. Este tipo de análisis es común en estudios que buscan interpretar experiencias, percepciones y emociones, y se adapta especialmente bien a las ciencias sociales y humanidades, donde el contexto y los matices son relevantes.

Ejemplos de estudios: Entrevistas, grupos focales, observación participante y estudios de caso.

Ventajas:
- Ofrece una visión rica y detallada del tema estudiado, lo que permite al investigador captar experiencias y percepciones individuales.
- Es flexible, lo cual facilita que el investigador explore temas emergentes o descubra nuevas perspectivas.
- Permite profundizar en el contexto y las circunstancias que rodean el fenómeno estudiado.

Limitaciones:
- La subjetividad en la interpretación de los datos puede dificultar la replicabilidad del estudio.
- La capacidad para generalizar los resultados es limitada debido al tamaño de muestra generalmente reducido.
- Requiere habilidades interpretativas avanzadas para identificar temas y patrones en los datos cualitativos.

- Análisis Mixto

El análisis mixto combina tanto el análisis cuantitativo como el cualitativo para proporcionar una visión integral y balanceada del tema de estudio. Este enfoque es ideal cuando se desea obtener tanto la precisión numérica de los datos cuantitativos como la profundidad interpretativa de los datos cualitativos. Suele ser empleado en investigaciones interdisciplinarias o en estudios donde la pregunta de investigación requiere la comprensión de múltiples aspectos de un fenómeno.

Ejemplos de estudios: Evaluaciones de programas, investigaciones en educación, estudios de salud pública, entre otros.

Ventajas:
- Ofrece una visión más completa del problema al combinar datos numéricos con información detallada de contexto.
- Permite que los resultados sean interpretados de manera tanto general (cuantitativa) como particular (cualitativa).
- Es ideal para investigaciones complejas que requieren distintas perspectivas para ser comprendidas en su totalidad.

Limitaciones:
- La combinación de ambos métodos requiere una mayor inversión de tiempo y recursos, así como habilidades en ambos tipos de análisis.
- La integración de datos cualitativos y cuantitativos puede ser complicada y exige una cuidadosa planificación.
- No siempre es fácil encontrar herramientas que permitan realizar ambos análisis de forma conjunta, lo cual aumenta la complejidad del estudio.



3. Criterios para Elegir el Método de Análisis

Seleccionar el método de análisis adecuado para una tesis requiere evaluar varios criterios específicos que pueden guiar la decisión hacia la opción más adecuada. Cada investigación es única, y factores como los objetivos de la investigación, el tipo de datos, el tamaño de la muestra, los recursos disponibles y las habilidades del investigador son determinantes en la elección de un método que optimice los resultados y permita una interpretación precisa de los datos.

- Objetivos de la Investigación

Los objetivos de la investigación definen la orientación de la tesis y, en muchos casos, el método de análisis más adecuado para alcanzarlos. Dependiendo de si el estudio es exploratorio, descriptivo, correlacional o explicativo, el método de análisis puede variar considerablemente.

- Investigación Descriptiva: En estudios descriptivos, el objetivo principal es observar y describir un fenómeno en su contexto. Un análisis cuantitativo puede ser ideal cuando se trata de medir características específicas (e.g., características demográficas), mientras que un análisis cualitativo es útil para describir experiencias o comportamientos.

- Investigación Exploratoria: En investigaciones exploratorias, donde el objetivo es obtener una comprensión inicial de un tema poco estudiado, el análisis cualitativo suele ser más adecuado, ya que permite al investigador explorar y descubrir patrones o temas sin la rigidez de los números.

- Investigación Correlacional: En estudios que buscan explorar la relación entre variables, un análisis cuantitativo basado en estadística inferencial es generalmente el mejor enfoque. Este tipo de análisis permite medir y cuantificar la relación entre variables (e.g., correlación entre el tiempo de estudio y el rendimiento académico).

- Investigación Explicativa: Para investigaciones orientadas a explicar las causas o efectos de un fenómeno, los métodos cuantitativos que permiten realizar análisis causales o experimentales son los más apropiados. Por otro lado, en estudios que intentan entender las razones detrás de un fenómeno social o psicológico, un enfoque cualitativo puede proporcionar la profundidad necesaria.

- Tipo de Datos Disponibles

El tipo de datos con los que cuentas o que tienes acceso influye directamente en el método de análisis que puedes aplicar. Es fundamental definir si los datos son numéricos o textuales antes de elegir el método, ya que algunos análisis solo pueden realizarse con ciertos tipos de datos.

- Datos Numéricos: Si los datos recolectados son cuantificables y estructurados (por ejemplo, resultados de encuestas, puntajes o cifras estadísticas), el análisis cuantitativo es generalmente el método más apropiado. Los métodos estadísticos permiten resumir y extrapolar resultados de forma precisa.

- Datos Textuales o Visuales: Cuando los datos son narrativos o visuales (como respuestas a preguntas abiertas, entrevistas, imágenes o grabaciones), los métodos de análisis cualitativo son más efectivos, ya que permiten al investigador extraer temas y significados profundos.

- Datos Mixtos: En algunos estudios, los datos pueden incluir tanto componentes numéricos como cualitativos. En estos casos, un enfoque de análisis mixto puede proporcionar una perspectiva más completa, combinando el rigor estadístico con la profundidad cualitativa.

- Tamaño de la Muestra

El tamaño de la muestra es otro factor importante en la elección del método de análisis. La cantidad de datos disponibles puede influir en la capacidad para realizar ciertos análisis y en la precisión de los resultados.

- Muestras Grandes: Cuando se trabaja con una muestra grande, los métodos cuantitativos son generalmente más efectivos, ya que la mayor cantidad de datos permite realizar análisis estadísticos sólidos y extraer conclusiones generalizables. 

- Muestras Pequeñas: Con muestras reducidas, los métodos cualitativos pueden proporcionar una visión profunda sin necesidad de una gran cantidad de datos. En estos casos, el análisis puede centrarse en la interpretación de experiencias detalladas, lo cual es adecuado para investigaciones más exploratorias o descriptivas.

- Recursos y Tiempo Disponible

El tiempo y los recursos disponibles para realizar la investigación son también factores clave. Algunos métodos de análisis requieren más tiempo, dinero o herramientas especializadas, por lo que es importante evaluar las limitaciones de cada investigador antes de decidirse por uno de ellos.

- Investigaciones con Tiempo y Recursos Limitados: En proyectos donde el tiempo o el presupuesto es limitado, puede ser preferible optar por un análisis cuantitativo, especialmente si ya se cuenta con datos estructurados que pueden procesarse rápidamente mediante software estadístico. Alternativamente, un análisis cualitativo utilizando técnicas sencillas como entrevistas estructuradas o grupos focales también puede adaptarse bien a estas circunstancias.

- Investigaciones con Recursos Adecuados: Cuando se dispone de tiempo y recursos suficientes, es posible realizar un análisis mixto o un análisis cualitativo profundo. Este enfoque permite combinar múltiples métodos o explorar los datos de manera detallada, ofreciendo una visión más completa y matizada del tema de investigación.

- Nivel de Conocimiento y Habilidades del Investigador

Finalmente, la experiencia y las habilidades del investigador son factores importantes al elegir el método de análisis. Algunos métodos requieren conocimientos técnicos específicos, como el manejo de software estadístico o la habilidad para interpretar datos cualitativos.

- Habilidades en Análisis Cuantitativo: Si el investigador tiene conocimientos sólidos en estadística y está familiarizado con programas como SPSS o R, el análisis cuantitativo será más fácil de implementar y permitirá aprovechar al máximo las herramientas disponibles.

- Habilidades en Análisis Cualitativo: Para aquellos investigadores que tienen experiencia en interpretación de datos cualitativos o están capacitados en técnicas como entrevistas o análisis temático, el análisis cualitativo puede ser la mejor opción, ya que permite una interpretación más profunda y detallada.

- Habilidades en Métodos Mixtos: Los métodos mixtos suelen ser más complejos y requieren que el investigador maneje ambos tipos de análisis, además de poder integrarlos adecuadamente. Este enfoque es ideal para aquellos con conocimientos sólidos en ambas áreas y que buscan realizar una investigación interdisciplinaria o multifacética.



4. Principales Métodos de Análisis Cuantitativo

El análisis cuantitativo se centra en la interpretación de datos numéricos para responder a preguntas de investigación que requieren una medición precisa y objetiva. Existen varios métodos de análisis cuantitativo, cada uno adecuado para diferentes tipos de estudios y objetivos. A continuación, se presentan algunos de los métodos cuantitativos más comunes utilizados en las tesis académicas.

- Estadística Descriptiva

La estadística descriptiva se utiliza para resumir y organizar grandes cantidades de datos de manera comprensible. Es ideal para investigaciones que buscan describir las características de una muestra o población sin necesidad de inferir patrones generales. Este método cuantitativo incluye cálculos como la media, la mediana, la moda y la desviación estándar, que ayudan a ofrecer un panorama general de los datos.

Cuándo usarla: La estadística descriptiva es útil en investigaciones que necesitan un resumen de los datos recolectados, por ejemplo, para identificar las características demográficas de una muestra (edad promedio, nivel educativo, etc.).

Ejemplos de su aplicación:
- Calcular el promedio de respuestas en una encuesta de satisfacción.
- Determinar el porcentaje de estudiantes que prefieren cierto método de enseñanza en un estudio educativo.

- Estadística Inferencial

La estadística inferencial permite extraer conclusiones sobre una población a partir de una muestra representativa. Este método es ideal para estudios en los que se busca identificar relaciones, diferencias o patrones generales, extrapolando los resultados de la muestra a una población más amplia. Entre las pruebas más comunes de la estadística inferencial se encuentran el **t-test**, el **ANOVA** (Análisis de Varianza) y los cálculos de **correlación**.

Cuándo usarla: La estadística inferencial es adecuada para investigaciones que desean probar hipótesis o encontrar patrones significativos entre variables. Por ejemplo, puede usarse para determinar si existe una diferencia significativa entre el rendimiento académico de estudiantes que usan distintas estrategias de estudio.

Ejemplos de su aplicación:
- Realizar un t-test para comparar dos grupos distintos, como el desempeño de hombres y mujeres en una prueba específica.
- Usar correlación para analizar la relación entre el tiempo dedicado al estudio y el rendimiento académico.

- Análisis de Regresión

El análisis de regresión se emplea para estudiar la relación entre una variable dependiente y una o más variables independientes. Este método permite predecir el valor de la variable dependiente basándose en el comportamiento de las independientes. Existen varios tipos de análisis de regresión, como la **regresión lineal** (cuando hay una relación directa entre las variables) y la **regresión múltiple** (cuando varias variables influyen en el resultado).

Cuándo usarlo: Este análisis es útil cuando el objetivo es predecir o comprender cómo ciertos factores (variables independientes) afectan a una variable específica (dependiente). Por ejemplo, en un estudio que analiza cómo los ingresos y el nivel educativo afectan la satisfacción laboral.

Ejemplos de su aplicación:
- Analizar cómo el nivel de ingresos y la educación influyen en el bienestar general de los individuos.
- Predecir el puntaje de los estudiantes en un examen basándose en su tiempo de estudio y asistencia a clase.



5. Principales Métodos de Análisis Cualitativo** (400 palabras)

El análisis cualitativo permite explorar y entender fenómenos complejos desde una perspectiva interpretativa y subjetiva. Estos métodos son ideales para investigaciones que buscan analizar experiencias, percepciones y motivaciones, proporcionando una profundidad y contexto que los datos cuantitativos no suelen capturar. A continuación, se describen algunos de los métodos cualitativos más comunes en las investigaciones académicas.

- Análisis Temático

El análisis temático es uno de los métodos cualitativos más usados y consiste en identificar, analizar e interpretar patrones o “temas” recurrentes en los datos. Estos temas reflejan aspectos significativos en las respuestas de los participantes y permiten estructurar los hallazgos de una manera coherente.

Cómo se realiza: Para llevar a cabo un análisis temático, el investigador debe revisar los datos y codificarlos, es decir, asignar etiquetas a frases o párrafos que expresen ideas similares. A partir de estas etiquetas se identifican los temas principales que surgen en el conjunto de datos.

Ejemplos de su aplicación:
- Identificar temas recurrentes en entrevistas con pacientes sobre su experiencia en el sistema de salud.
- Analizar patrones de conducta en grupos de enfoque sobre el uso de redes sociales.

- Análisis de Contenido

El análisis de contenido es un método utilizado para describir y cuantificar el significado de palabras, frases o imágenes en los datos cualitativos. Este método puede ser descriptivo (enfocado en contar la frecuencia de ciertos términos) o interpretativo (enfocado en entender el contexto y el significado detrás del contenido).

Cómo se realiza: Para un análisis de contenido, el investigador identifica palabras clave o frases recurrentes en los datos y las clasifica en categorías. Es especialmente útil para estudiar grandes volúmenes de texto, como artículos de prensa, publicaciones en redes sociales o transcripciones de entrevistas.

Ejemplos de su aplicación:
- Analizar los temas más mencionados en noticias sobre cambio climático.
- Estudiar el tono y la frecuencia de ciertos términos en discusiones en línea sobre políticas públicas.

- Teoría Fundamentada (Grounded Theory)

La teoría fundamentada es un enfoque de investigación cualitativa que busca desarrollar teorías basadas en los datos recolectados. En lugar de comenzar con una hipótesis, el investigador recolecta datos y construye una teoría emergente que se ajusta a los patrones observados. Es ideal para investigaciones que buscan explicar procesos complejos o desarrollar conceptos nuevos.

Cómo se realiza: A través de un proceso iterativo de recopilación, codificación y análisis de datos, el investigador va identificando categorías y conceptos emergentes que, en conjunto, forman una teoría fundamentada en los datos.

Ejemplos de su aplicación:
- Desarrollar una teoría sobre cómo los estudiantes universitarios enfrentan el estrés académico.
- Explicar el proceso de adaptación de trabajadores remotos a un entorno virtual.



6. Herramientas y Software para Facilitar el Análisis** (300 palabras)

El uso de herramientas y software especializados puede simplificar considerablemente el proceso de análisis en una tesis, optimizando el tiempo y mejorando la precisión de los resultados. A continuación, te presento algunas de las herramientas más populares para el análisis cuantitativo y cualitativo, así como para métodos mixtos.

- Software de Análisis Cuantitativo

1. **SPSS (Statistical Package for the Social Sciences)**: Este software es ampliamente utilizado en estudios cuantitativos. Facilita la realización de análisis estadísticos complejos, como regresiones, correlaciones y análisis de varianza. SPSS es una herramienta intuitiva y accesible para quienes tienen conocimientos básicos de estadística.

2. **Stata**: Ideal para el análisis de datos estadísticos, Stata es especialmente útil en estudios económicos, sociales y de salud pública. Este programa permite realizar análisis descriptivos y inferenciales, además de contar con capacidades avanzadas de modelado.

3. **R**: R es una plataforma de código abierto muy poderosa que ofrece una gran variedad de paquetes y funciones para realizar prácticamente cualquier análisis estadístico. Aunque tiene una curva de aprendizaje más pronunciada, es extremadamente flexible y personalizable, lo que lo convierte en una opción ideal para investigadores avanzados.

- Software de Análisis Cualitativo

1. **NVivo**: Este programa es una de las herramientas más populares para analizar datos cualitativos, como entrevistas, encuestas abiertas y documentos. NVivo permite la codificación de datos, la identificación de temas y la creación de mapas conceptuales para visualizar patrones en la información.

2. **Atlas.ti**: Similar a NVivo, Atlas.ti es otra herramienta poderosa para el análisis cualitativo. Permite gestionar y analizar grandes volúmenes de datos textuales o visuales, facilitando la codificación y el agrupamiento de temas, lo que hace que el proceso de análisis cualitativo sea más estructurado.

- Software para Métodos Mixtos

1. **Dedoose**: Dedoose es una herramienta diseñada para investigaciones mixtas que permite integrar y analizar datos cualitativos y cuantitativos en un solo entorno. Es ideal para proyectos complejos donde es necesario realizar análisis de ambos tipos de datos de manera conjunta.

7. Ejemplos de Selección de Método de Análisis Según Tipo de Tesis

A continuación, presentamos algunos ejemplos prácticos de cómo elegir el método de análisis en función del tipo de tesis y la naturaleza de la investigación. Estos ejemplos ofrecen una referencia útil para comprender qué métodos pueden ser los más adecuados en distintos contextos académicos.

- Ejemplo 1: Tesis en Ciencias Sociales (Método Cualitativo)

Una tesis en psicología social que explora las experiencias de estrés en estudiantes universitarios podría beneficiarse de un enfoque cualitativo. En este caso, el investigador podría usar entrevistas semiestructuradas para recopilar datos profundos y detallados sobre las percepciones de los estudiantes. Para el análisis, un método como el **análisis temático** permitiría identificar y organizar los temas recurrentes en las respuestas, generando una comprensión rica y contextualizada de los factores que contribuyen al estrés en este grupo.

- Ejemplo 2: Tesis en Ciencias Naturales o Ingeniería (Método Cuantitativo)

Una tesis en ingeniería que busca evaluar la eficiencia de distintos materiales en la construcción sostenible requeriría un enfoque cuantitativo. En este caso, el investigador podría recolectar datos numéricos sobre la resistencia, durabilidad y costo de diferentes materiales. La **estadística descriptiva** sería útil para resumir las características de los materiales, mientras que la **estadística inferencial** (como un ANOVA) podría emplearse para identificar diferencias significativas entre ellos.

- Ejemplo 3: Tesis Interdisciplinaria (Método Mixto)

Para una tesis en salud pública que investiga la relación entre el nivel socioeconómico y el acceso a servicios de salud, un enfoque mixto podría proporcionar una perspectiva completa. El investigador podría combinar un análisis cuantitativo de datos demográficos y económicos (usando regresión) con entrevistas cualitativas a pacientes. De esta forma, los datos numéricos ofrecen una visión amplia de la relación, mientras que las entrevistas proporcionan detalles sobre las barreras personales y culturales en el acceso a la salud.



Conclusión y Recomendaciones Finales

Elegir el método de análisis adecuado es una de las decisiones más importantes en el proceso de elaboración de una tesis, ya que influye directamente en la calidad y validez de los resultados. Un análisis bien fundamentado ayuda a responder con precisión la pregunta de investigación y aporta rigor y coherencia al estudio, mejorando así su contribución al conocimiento académico.

En este artículo, revisamos los principales tipos de métodos de análisis —cuantitativo, cualitativo y mixto— y los criterios para elegir el más adecuado según los objetivos de la investigación, el tipo de datos, el tamaño de la muestra, los recursos disponibles y las habilidades del investigador. También analizamos herramientas y software que pueden facilitar el análisis de los datos y brindamos ejemplos prácticos para guiar la elección de métodos en distintos tipos de tesis.

A continuación, se presentan algunas recomendaciones finales para ayudarte a seleccionar el mejor método de análisis para tu tesis:

- Consulta a tu asesor o tutor: Los asesores académicos tienen experiencia en la elección de metodologías y pueden ofrecerte una orientación valiosa para fundamentar tu elección. No dudes en discutir tus opciones de análisis y plantear tus dudas, ya que ellos pueden brindarte ejemplos específicos y ayudarte a evitar errores comunes.

- Revisa literatura previa en tu área: Al estudiar investigaciones similares a la tuya, puedes identificar qué métodos de análisis se emplearon y qué resultados se obtuvieron. Esto te ayudará a entender qué enfoques funcionan mejor en tu campo y te dará una idea más clara de las expectativas académicas en cuanto al análisis de datos.

- Considera la posibilidad de combinar métodos: Si tienes el tiempo y los recursos necesarios, un enfoque mixto puede ofrecerte una visión más completa y robusta de tu tema de investigación. Integrar datos cualitativos y cuantitativos puede enriquecer tus hallazgos y aportar un mayor valor interpretativo a tu tesis.

- Justifica adecuadamente tu elección: Independientemente del método que elijas, asegúrate de incluir en tu tesis una sección en la que expliques por qué seleccionaste ese método de análisis en particular. Una buena justificación mostrará que has evaluado críticamente tus opciones y te permitirá defender la validez y relevancia de tus resultados.

En conclusión, la elección del método de análisis es un paso esencial que requiere tiempo, reflexión y una planificación cuidadosa. Al considerar los factores presentados en este artículo y asesorarte adecuadamente, estarás en una mejor posición para seleccionar el método de análisis más adecuado y garantizar que tu tesis sea rigurosa, coherente y significativa en el contexto de tu campo de estudio.