Principalmente un bueno investigador debe hacer una reflexión después de observar hechos.
Pero no es tan fácil hacer una investigación, ya que requiere una gran trabajo previo de búsquedas y revisiones bibliográficas para saber si alguien ha investigado antes que tu el mismo caso y que resultados les dio. Aunque ya existan estudios previos del mismo tema no debes desanimarte, ya que cada población esta dentro de unos valores, y dependiendo de la situación de la población influyen muchos agentes externos e internos, por lo que tus resultados pueden ser totalmente diferentes.
Para comenzar debes plantearte una hipótesis, definir el problema, los objetivos y tener en cuenta la importancia del estudio y sus limitaciones.
Tras todo ello, deberás pensar el cómo vas a realizarlo, cuales son tus estrategias, el enfoque, el plan de investigación y deberás asegurar el control y aprobación de la validez interna y externa.
Principalmente debes planificar la investigación teniendo en cuenta el diseño, la población de estudio, el muestreo y variables
Cuando tengas todos estos resultados llega una de las etapas mas complicadas : interpretar los resultados de la investigación
¿Por qué es la etapa mas complicada?
Aquí llega el mayor miedo de los investigadores , que son los ERRORES
Estos errores pueden ser aleatorios, que dependen de la probabilidad, y sistemáticos, que son los cometidos por el investigador.
Los errores aleatorios no se pueden prevenir por lo cual nos centraremos mas en los sistemáticos, también conocidos como SESGOS.
El investigador podrá cometer tres tipos de errores sistemáticos o sesgos.
Si el investigador no selecciona bien la muestra, o elige a sujetos que no entran dentro de las características de la investigación diremos que es un sesgo de SELECCIÓN. Por ejemplo, si estamos estudiando que cura es mas específica del pie diabético, como sujeto no seleccionaremos a un chico de 16 años, tendremos que seleccionar a personas mayores con esta enfermedad.
Si el investigador hace una incorrecta medición de una variable llamaremos al error sesgo de CLASIFICACIÓN, por ejemplo un error numeral.
Si el investigador comete un error en las estimaciones del estudio, es decir por ejemplo producida por la distribución desigual en los grupos de comparación de una tercera variable, entonces lo llamaremos sesgo de CONFUSIÓN.
Toda investigación puede prevenir estos errores o sesgos llevando a cabo una buena precisión, exactitud, validez interna y externa