Resumen
Hay una diferencia fundamental entre los datos de investigación cualitativos y cuantitativos:
Los datos cuantitativos son información sobre cantidades y, por lo tanto, números, y los datos cualitativos son descriptivos y se refieren a fenómenos que pueden observarse pero no medirse, como el lenguaje.
Investigación cualitativa
La investigación cualitativa es una investigación empírica en la que los datos no están disponibles en forma de cifras.
La investigación cualitativa es multimetodológica e implica un enfoque interpretativo y naturalista de su tema. Esto significa que en su contexto natural, los investigadores cualitativos analizan los fenómenos y tratan de explicar o percibir los acontecimientos en relación con los significados que los individuos les aportan.
El interés por los datos cualitativos surgió de la insatisfacción de algunos psicólogos con el estudio científico de psicólogos como los científicos del comportamiento. Dado que los psicólogos estudian a las personas, el enfoque tradicional de la ciencia no se considera un método apropiado para realizar investigaciones, ya que no logra captar la experiencia humana completa y la esencia de lo que es ser humano. La investigación de la experiencia de los participantes se denomina enfoque fenomenológico, es decir, humanista.
El objetivo de la investigación cualitativa es comprender la realidad social de los individuos, grupos y culturas lo más cerca posible de la forma en que sus participantes los perciben o viven. De esta manera, se estudian los individuos y las comunidades en sus entornos naturales.
La investigación que adopta un enfoque cualitativo es exploratoria, tratando de explicar «cómo» y «por qué» un determinado fenómeno o comportamiento funciona en un contexto particular.
Métodos para obtener datos cualitativos
Existen diversos tipos de métodos de investigación cualitativa, como informes de diarios, entrevistas en profundidad, documentos, grupos de discusión, estudios de casos y etnografía.
Los resultados de los métodos cualitativos proporcionan una profunda comprensión de la forma en que las personas perciben sus realidades sociales y, por consiguiente, de cómo operan en el mundo social.
El investigador dispone de varios métodos para reunir material empírico, desde la entrevista hasta la observación directa, desde el análisis de artefactos, documentos y registros culturales hasta la utilización de material visual o de la experiencia personal.
Un buen ejemplo de un método de investigación cualitativa serían las entrevistas no estructuradas, en las que se generan datos cualitativos mediante el uso de preguntas abiertas. De esta manera, el encuestado puede hablar en detalle y elegir sus propias palabras. De esta manera, el investigador desarrolla un sentido real de la comprensión de una persona sobre una situación.
Nótese que los datos cualitativos pueden ser mucho más que simples palabras o texto. Las fotos, los videos, las grabaciones de sonido y demás pueden considerarse datos cualitativos.
Análisis de datos
La investigación cualitativa es infinitamente creativa e interpretativa: el investigador no sale simplemente del campo con montañas de datos empíricos y simplemente escribe sus resultados.
Se construyen interpretaciones cualitativas y se pueden utilizar varias técnicas para interpretar los datos de manera significativa, como el análisis de contenido, la teoría fundamentada, el análisis temático o el análisis del discurso.
Características principales
- Los acontecimientos sólo pueden entenderse adecuadamente si se ven en su contexto. Por lo tanto, un investigador cualitativo se sumerge en el campo, en el entorno natural. Los contextos de las preguntas no son inventados, son naturales. Nada está predefinido ni se da por sentado.
- Los investigadores cualitativos quieren que los participantes examinados hablen por sí mismos, que muestren sus experiencias en términos de palabras y otros comportamientos. El análisis cualitativo es también un método de inmersión en el que las personas investigadas informan al investigador sobre sus vidas.
- El investigador cualitativo es una parte importante de los datos; no se crea ningún dato sin su participación activa.
- El diseño del estudio evoluciona durante la investigación y puede adaptarse o cambiarse a medida que avanza.
- Para el investigador cualitativo no existe una verdad única, es subjetiva y sólo aparece en comparación con el observador.
- La teoría se basa en las pruebas y aparece como parte de la fase de análisis que depende de los datos reunidos.
Limitaciones
Pequeños conjuntos de datos: Debido al tiempo y al costo, los diseños cualitativos no suelen tomar muestras de grandes conjuntos de datos.
Difícil de obtener fiabilidad y validez: El problema de la adecuada validez o fiabilidad es un punto importante de crítica. Debido a la naturaleza subjetiva de los datos cualitativos y a su origen en contextos individuales, es difícil aplicar las normas convencionales de fiabilidad y validez.
Generalizaciones bajas: Debido al papel central que desempeña el investigador en la generación de datos, no es posible, por ejemplo, reproducir los estudios cualitativos, ni pueden reproducirse en ninguna medida los contextos, situaciones, acontecimientos, condiciones e interacciones, ni las generalizaciones pueden situarse en un contexto más amplio que el que se examina con confianza.
Requiere mucho tiempo: La reunión, el análisis y la interpretación de los datos lleva mucho tiempo; es difícil analizar los datos cualitativos, y la interpretación de los datos cualitativos requiere conocimientos especializados, por lo que hay que tener mucho cuidado, por ejemplo, en la búsqueda de síntomas de enfermedades mentales.
Fortalezas
Obtener una mayor comprensión: La estrecha participación del investigador le da una visión interna del campo. Esto permite al investigador encontrar temas que a menudo se pasan por alto en las consultas más científicas y positivistas, como las sutilezas y complejidades.
Más capaz de hacer conexiones: Las descripciones cualitativas pueden desempeñar un papel importante en la identificación de posibles relaciones, causas, efectos y procesos dinámicos.
Más representativa de la parcialidad: Los análisis cualitativos permiten la ambigüedad / contradicción en los datos que representan la realidad social.
Descriptivo y narrativo: La investigación cualitativa emplea un estilo descriptivo y narrativo; esta investigación podría ser especialmente beneficiosa para el profesional, ya que podría recurrir a los informes cualitativos para examinar formas de conocimiento que de otro modo no estarían disponibles, y así obtener nuevos conocimientos.
Investigación cuantitativa
La investigación cuantitativa reúne datos numéricos que pueden dividirse en categorías o clasificaciones o medirse en unidades de medida. Este tipo de datos puede utilizarse para construir gráficos y tablas de datos en bruto.
Los investigadores cuantitativos tienen como objetivo establecer leyes generales de comportamiento y fenómenos en diferentes contextos. La investigación se utiliza para probar una teoría y, en última instancia, para apoyarla o rechazarla.
Métodos para obtener datos cuantitativos
Los experimentos suelen proporcionar datos cuantitativos porque se ocupan de la medición de las cosas. Sin embargo, otros métodos de investigación, como las observaciones controladas y los cuestionarios, pueden proporcionar tanto información cuantitativa.
Por ejemplo, una escala de evaluación o las preguntas cerradas de un cuestionario generarían datos cuantitativos, ya que proporcionan datos numéricos o datos que pueden dividirse en categorías, como respuestas «sí» o «no».
Los métodos experimentales limitan las posibilidades de que un participante en una investigación pueda reaccionar y expresar un comportamiento social adecuado.
Por consiguiente, es probable que los resultados estén vinculados al contexto y reflejen meramente las hipótesis que el investigador aporta al estudio.
Análisis de los datos
Las estadísticas nos ayudan a convertir los datos cuantitativos en información útil para la toma de decisiones. Podemos usar las estadísticas para resumir nuestros datos y describir patrones, relaciones y conexiones. Las estadísticas pueden ser descriptivas o inferenciales.
Las estadísticas descriptivas nos ayudan a resumir nuestros datos, mientras que las estadísticas inferenciales se usan para identificar diferencias estadísticamente significativas entre grupos de datos como los grupos de intervención y de control en un estudio de control aleatorio.
Características principales
- Los investigadores cuantitativos tratan de controlar las variables externas realizando sus estudios en el laboratorio.
- La investigación tiene como objetivo la objetividad, es decir, la imparcialidad, y está separada de los datos.
- El diseño del estudio se determinará antes de que comience.
- Para el investigador cuantitativo, la realidad es objetiva y existe por separado del investigador y puede ser vista por todos.
- La investigación se utiliza para probar una teoría y, en última instancia, para apoyarla o rechazarla.
Limitaciones
Contexto: Los experimentos cuantitativos no tienen lugar en entornos naturales y no permiten a los participantes explicar sus decisiones o el significado de las preguntas a estos participantes.
La experiencia de los investigadores: Un conocimiento deficiente de la aplicación del análisis estadístico puede tener un impacto negativo en el análisis y la interpretación posterior.
Variabilidad del conjunto de datos: Se necesitan muestras de gran tamaño para un análisis más preciso. Los estudios cuantitativos en pequeña escala pueden ser menos fiables debido a la escasa cantidad de datos, lo que también afecta a la capacidad de generalizar los resultados de los estudios a poblaciones más amplias.
Sesgo de confirmación: El investigador puede pasar por alto la observación de los fenómenos porque se concentra más en la teoría o en la comprobación de hipótesis que en la teoría de la generación de hipótesis.
Fortalezas
Objetividad científica: Los datos cuantitativos pueden ser interpretados con el análisis estadístico, y como la estadística se basa en los principios de las matemáticas, el enfoque cuantitativo se considera científicamente objetivo y racional.
Prueba: Es útil para probar y validar teorías ya construidas.
Análisis rápido: Un software sofisticado elimina la necesidad de un largo análisis de datos, especialmente para grandes cantidades de datos.
Replicación: Los datos cuantitativos se basan en mediciones y pueden ser verificados por otros, ya que los datos numéricos están menos abiertos a la ambigüedad de la interpretación.
Confirmación: Las hipótesis también se pueden comprobar mediante análisis estadísticos.
