Investigación cuantitativa

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La investigación cuantitativa es una estrategia de investigación que se centra en cuantificar la recopilación y el análisis de datos. Se forma a partir de un enfoque deductivo donde se pone énfasis en la prueba de la teoría, moldeada por filosofías empiristas y positivistas.

Asociada con las ciencias naturales, aplicadas, formales y sociales, esta estrategia de investigación promueve la investigación empírica objetiva de los fenómenos observables para probar y comprender las relaciones. Esto se hace a través de una variedad de métodos y técnicas de cuantificación, lo que refleja su amplia utilización como estrategia de investigación en diferentes disciplinas académicas.

El objetivo de la investigación cuantitativa es desarrollar y emplear modelos matemáticos, teorías e hipótesis relacionadas con los fenómenos. El proceso de medición es fundamental para la investigación cuantitativa porque proporciona la conexión fundamental entre la observación empírica y la expresión matemática de las relaciones cuantitativas.

Los datos cuantitativos son cualquier dato que está en forma numérica, como estadísticas, porcentajes, etc. El investigador analiza los datos con la ayuda de estadísticas y espera que los números arrojen un resultado imparcial que pueda generalizarse a una población más grande. La investigación cualitativa, por otro lado, indaga profundamente en experiencias específicas, con la intención de describir y explorar el significado a través de datos textuales, narrativos o visuales, desarrollando temas exclusivos para ese conjunto de participantes.

La investigación cuantitativa se usa ampliamente en psicología, economía, demografía, sociología, marketing, salud comunitaria, salud y desarrollo humano, estudios de género y ciencias políticas; y con menor frecuencia en antropología e historia. La investigación en ciencias matemáticas, como la física, también es "cuantitativa" por definición, aunque este uso del término difiere en el contexto. En las ciencias sociales, el término se relaciona con los métodos empíricos que se originan tanto en el positivismo filosófico como en la historia de la estadística, en contraste con los métodos de investigación cualitativos.

La investigación cualitativa produce información solo sobre los casos particulares estudiados, y las conclusiones más generales son solo hipótesis. Se pueden usar métodos cuantitativos para verificar cuáles de tales hipótesis son verdaderas. Un análisis exhaustivo de 1274 artículos publicados en las dos principales revistas estadounidenses de sociología entre 1935 y 2005 encontró que aproximadamente dos tercios de estos artículos utilizaron el método cuantitativo.

Visión de conjunto

La investigación cuantitativa generalmente está estrechamente relacionada con ideas del 'método científico', que pueden incluir:

La investigación cuantitativa a menudo se contrasta con la investigación cualitativa, que pretende centrarse más en descubrir significados subyacentes y patrones de relaciones, incluidas clasificaciones de tipos de fenómenos y entidades, de una manera que no involucra modelos matemáticos.Los enfoques de la psicología cuantitativa fueron modelados por primera vez sobre enfoques cuantitativos en las ciencias físicas por Gustav Fechner en su trabajo sobre psicofísica, que se basó en el trabajo de Ernst Heinrich Weber. Aunque comúnmente se establece una distinción entre los aspectos cualitativos y cuantitativos de la investigación científica, se ha argumentado que los dos van de la mano. Por ejemplo, basándose en el análisis de la historia de la ciencia, Kuhn concluye que “una gran cantidad de trabajo cualitativo ha sido generalmente un requisito previo para una cuantificación fructífera en las ciencias físicas”. La investigación cualitativa a menudo se usa para obtener una idea general de los fenómenos y para formar teorías que se pueden probar utilizando más investigación cuantitativa. Por ejemplo, en las ciencias sociales, los métodos de investigación cualitativos a menudo se utilizan para obtener una mejor comprensión de cosas como la intencionalidad (a partir de la respuesta verbal del investigado) y el significado (¿por qué esta persona/grupo dijo algo y qué significó para ellos?) (Kieron Yeoman).

Aunque la investigación cuantitativa del mundo ha existido desde que las personas comenzaron a registrar eventos u objetos que habían sido contados, la idea moderna de los procesos cuantitativos tiene sus raíces en el marco positivista de Auguste Comte. El positivismo enfatizó el uso del método científico a través de la observación para probar empíricamente hipótesis que explican y predicen qué, dónde, por qué, cómo y cuándo ocurrieron los fenómenos. Los eruditos positivistas como Comte creían que solo podían avanzar los métodos científicos en lugar de las explicaciones espirituales previas del comportamiento humano.

Los métodos cuantitativos son un componente integral de los cinco ángulos de análisis fomentados por la metodología de filtración de datos, que también incluye métodos cualitativos, revisiones de la literatura (incluida la académica), entrevistas con expertos y simulación por computadora, y que forma una extensión de la triangulación de datos.

Los métodos cuantitativos tienen limitaciones. Estos estudios no brindan un razonamiento detrás de las respuestas de los participantes, a menudo no llegan a poblaciones subrepresentadas y pueden abarcar largos períodos para recopilar los datos.

Uso de estadísticas

La estadística es la rama de las matemáticas más utilizada en la investigación cuantitativa fuera de las ciencias físicas, y también encuentra aplicaciones dentro de las ciencias físicas, como en la mecánica estadística. Los métodos estadísticos se utilizan ampliamente en campos como la economía, las ciencias sociales y la biología. La investigación cuantitativa que utiliza métodos estadísticos comienza con la recopilación de datos, con base en la hipótesis o teoría. Por lo general, se recopila una gran muestra de datos; esto requeriría verificación, validación y registro antes de que pueda llevarse a cabo el análisis. Los paquetes de software como SPSS y R se utilizan normalmente para este fin. Las relaciones causales se estudian mediante la manipulación de factores que se cree que influyen en los fenómenos de interés mientras se controlan otras variables relevantes para los resultados experimentales. En el campo de la salud, por ejemplo, los investigadores podrían medir y estudiar la relación entre la ingesta dietética y los efectos fisiológicos medibles como la pérdida de peso, controlando otras variables clave como el ejercicio. Las encuestas de opinión basadas en datos cuantitativos se utilizan ampliamente en los medios de comunicación, con estadísticas como la proporción de encuestados a favor de una posición comúnmente informada. En las encuestas de opinión, a los encuestados se les hace un conjunto de preguntas estructuradas y se tabulan sus respuestas. En el campo de la ciencia del clima, los investigadores recopilan y comparan estadísticas como la temperatura o las concentraciones atmosféricas de dióxido de carbono. con estadísticas tales como la proporción de encuestados a favor de una posición comúnmente reportada. En las encuestas de opinión, a los encuestados se les hace un conjunto de preguntas estructuradas y se tabulan sus respuestas. En el campo de la ciencia del clima, los investigadores recopilan y comparan estadísticas como la temperatura o las concentraciones atmosféricas de dióxido de carbono. con estadísticas tales como la proporción de encuestados a favor de una posición comúnmente reportada. En las encuestas de opinión, a los encuestados se les hace un conjunto de preguntas estructuradas y se tabulan sus respuestas. En el campo de la ciencia del clima, los investigadores recopilan y comparan estadísticas como la temperatura o las concentraciones atmosféricas de dióxido de carbono.

Las relaciones y asociaciones empíricas también se estudian con frecuencia mediante el uso de alguna forma de modelo lineal general, modelo no lineal o mediante el análisis factorial. Un principio fundamental en la investigación cuantitativa es que la correlación no implica causalidad, aunque algunos, como Clive Granger, sugieren que una serie de correlaciones pueden implicar un grado de causalidad. Este principio se deriva del hecho de que siempre es posible que exista una relación espuria para variables entre las cuales se encuentra algún grado de covarianza. Las asociaciones pueden examinarse entre cualquier combinación de variables continuas y categóricas utilizando métodos estadísticos.

Medición

Las opiniones sobre el papel de la medición en la investigación cuantitativa son algo divergentes. A menudo se considera que la medición es solo un medio por el cual las observaciones se expresan numéricamente para investigar las relaciones o asociaciones causales. Sin embargo, se ha argumentado que la medición a menudo juega un papel más importante en la investigación cuantitativa. Por ejemplo, Kuhn argumentó que dentro de la investigación cuantitativa, los resultados que se muestran pueden resultar extraños. Esto se debe a que aceptar una teoría basada en resultados de datos cuantitativos podría resultar ser un fenómeno natural. Argumentó que tales anomalías son interesantes cuando se realizan durante el proceso de obtención de datos, como se ve a continuación:Cuando la medición se aparta de la teoría, es probable que produzca meros números, y su misma neutralidad los hace particularmente estériles como fuente de sugerencias correctivas. Pero los números registran la desviación de la teoría con una autoridad y delicadeza que ninguna técnica cualitativa puede duplicar, y esa desviación suele ser suficiente para iniciar una búsqueda (Kuhn, 1961, p. 180).

En la física clásica, la teoría y las definiciones que sustentan la medición son generalmente de naturaleza determinista. Por el contrario, los modelos de medición probabilísticos conocidos como el modelo de Rasch y los modelos de teoría de respuesta al ítem se emplean generalmente en las ciencias sociales. La psicometría es el campo de estudio relacionado con la teoría y la técnica para medir atributos y fenómenos sociales y psicológicos. Este campo es fundamental para gran parte de la investigación cuantitativa que se lleva a cabo dentro de las ciencias sociales.

La investigación cuantitativa puede implicar el uso de proxiescomo sustitutos de otras cantidades que no se pueden medir directamente. El ancho de los anillos de los árboles, por ejemplo, se considera un indicador confiable de las condiciones ambientales ambientales, como el calor de las estaciones de crecimiento o la cantidad de lluvia. Aunque los científicos no pueden medir directamente la temperatura de los últimos años, el ancho de los anillos de los árboles y otros proxies climáticos se han utilizado para proporcionar un registro semicuantitativo de la temperatura promedio en el hemisferio norte desde el año 1000 d. C. Cuando se usa de esta manera, el registro proxy (ancho del anillo del árbol, digamos) solo reconstruye una cierta cantidad de la varianza del registro original. El proxy puede calibrarse (por ejemplo, durante el período del registro instrumental) para determinar cuánta variación se captura, incluso si se revela la variación a corto y largo plazo. En el caso del ancho de los anillos de los árboles,

Relación con los métodos cualitativos

En la mayoría de las ciencias físicas y biológicas, el uso de métodos cuantitativos o cualitativos no genera controversia, y cada uno se usa cuando corresponde. En las ciencias sociales, particularmente en la sociología, la antropología social y la psicología, el uso de uno u otro tipo de método puede ser motivo de controversia e incluso de ideología, con escuelas de pensamiento particulares dentro de cada disciplina que favorecen un tipo de método y desprecian a los demás. al otro. La tendencia mayoritaria a lo largo de la historia de las ciencias sociales, sin embargo, es utilizar enfoques eclécticos, combinando ambos métodos. Los métodos cualitativos pueden usarse para comprender el significado de las conclusiones producidas por los métodos cuantitativos. Usando métodos cuantitativos, es posible dar expresión precisa y comprobable a ideas cualitativas.

Ejemplos