MÉTODOS DE INVESTIGACIÓN CUANTITATIVOS Y CUALITATIVOS

Enfoque cuantitativo
1. Características
  1. Marco
    1. El método cuantitativo se asienta en los paradigmas positivistas y postpositivistas. Parte del hecho de que hay una realidad que hay que conocer y este conocimiento puede realizarse a través de la mente.
  2. Realidad a estudiar
    1. Existe una realidad objetiva y única. Se concibe el mundo como algo externo al investigador
  3. Metas de la investigación
    1. Busca ser objetivo: describir, explicar y predecir los fenómenos (causalidad). Generar y probar hipótesis. Va de lo particular a lo general (lógica deductiva); es decir, de las leyes a los datos. Tanto las ciencias naturales como las sociales son una unidad. A estas últimas se les puede aplicar los mismos principios que las ciencias físicas o naturales.
  4. Investigador
    1. Es neutral e imparcial: intenta asegurar procedimientos rigurosos y objetivos tanto de recolección de datos como análisis de los mismos evitando sesgos que influyan en los resultados.
  5. Relación entre el investigador y la investigación
    1. Suele ser distanciada, lejana, neutral y sin involucramiento. Son independientes, no se afectan. El papel de los objetos estudiados suele ser pasivo
  6. Problema
    1. El planteamiento del problema está delimitado y acotado. Es específico y poco flexible
  7. Teoría
    1. La teoría es generada al comparar la investigación previa con los resultados del estudio. La teoría se utiliza para ajustar sus postulados al mundo empírico
  8. Revisión de la literatura científica
    1. La literatura dirige la investigación: es crucial para definir la teoría, establecer las hipótesis y diseñar el resto de las etapas del proceso de investigación. Se hace una revisión de la literatura en parte para determinar las variables de estudiio
  9. Hipótesis
    1. Se prueban hipótesis con el fin de aceptarlas o rechazarlas en función del grado de probabilidad estadística
      1. Correspondencia entre las hipótesis y el tipo de estudio
        Estudio exploratorio
        Estudio descriptivo
        Estudio correlacional
        Estudio explicativo
  10. Muestra
    1. Tiene como fin generalizar los resultados por lo que se requiere un número considerable de sujetos. Todos estos casos de la muestra son estadísticamente significativos. Son datos numéricos y confiables: la naturaleza de la muestra es cuantitativa.
  11. Técnicas de recolección de datos
    1. Se realiza mediante instrumentos estandarizados. Destaca la uniformidad en todos los casos. Los datos son obtenidos por observación, medición y registro de las mediciones. Los instrumentos han de ser válidos y confiables en estudios anteriores o se generan nuevos basados en la revisión de la literatura probándose y ajustándose. Los ítems que se utilizan son concretos con posibilidad de respuesta predeterminada.
    2. Los participantes son fuentes externas de datos.
  12. Análisis de datos
    1. Su finalidad es describir las variables y explicar los cambios
    2. Se caracteriza por ser sistemática, por la utilización de forma intensiva de los métodos estadísticos tanto descriptiva como inferencial, se basa en variables es impersonal y posterior a la recolección de datos.
    3. Los datos son representados en forma de números para ser analizados estadísticamente.
    4. El proceso de análisis de datos se inicia con ideas basadas en las hipótesis previamente formuladas. Después de recolectar los datos numéricos, se vierten en una matriz que luego se analiza mediante procedimientos estadísticos.
    5. Las principales características de la recolección y análisis de los datos son su objetividad, rigor, confiabilidad y validez. El investigador no interfiere con sus experiencias en el análisis, manteniéndose en todo momento distante en todo el proceso
  13. Resultados
    1. Los resultados se presentan mediante tablas, diagramas y modelos estadísticos
    2. El informe final se redacta en estilo impersonal y objetivo ,evitanto cualquier rasgo de subjetividad y emoción personal.
2. Tipología
  1. 1. Experimental
    1. a) Diseños puros
      1. Características
        Son un tipo de experimentos que requieren cumplir dos requisitos para cumplir el control y la validez interna: 1) grupos de comparación; 2) equivalencia de los grupos.
        Pueden utilizar las prepuebas y pospruebas para analizar la evolución de los grupos antes y después del tratamientos experimental: no todos los experiementos usan la prepueba, pero sí la posprueba puesto que es necesaria para determinar los efectos de las condiciones experimentales.
        Ejemplos de experimentos puros:
        Diseño con únicamente posprueba y grupo de control
        Diseño con únicamente posprueba, varios grupos y uno de control
        Diseño con prepueba , posprueba y grupo de control
        Diseño de 4 grupos Solomon
        Annotations:
        El diseño Solomon considera solo 4 grupos y un tratamiento experimental. Su ventaja radica en que se pueden verificar los posibles efectos de la preprueba sobre la posprueba.
        Diseño de series cronológicas múltiples
        Annotations:
        El diseño de la serie cronológica se efectúa a través del tiempo por medio de varias observaciones o mediciones sobre una o más variables.
        Diseños factoriales
        Annotations:
        Los diseños factoriales manipulan dos o más variables independientes. Incluyen dos o más niveles de cada una de las variables independientes.
    2. b) Diseño cuasiexperimental
      1. Características
        Manipulan deliberadamente una o más variables independientes para observar su efecto y relación con una o varias dependientes
        Los sujetos no se asignan al azar a las grupos ni se emparejan, sino que los grupos ya estaban integrados previamente al experimento.
        La falta de aleatorización introduce posibles problemas de validez interna y externa.
        Difieren de los experimentos puros en la equivalencia de los grupos: los primeros trabajan con grupos intactos y los segundos utilizan un método para hacer equivalentes a los grupos.
        Ejemplos de diseños cuasiexperimentales:
        Diseño con posprueba únicamente y grupos intactos
        Diseño con preprueba y posprueba y grupos intactos (uno de ellos de control)
        Diseños cuasiaexperimentales de series cronológicas
        Series cronológicas cuasiexperimentales con múltiples grupos
    3. c) Estudio del caso
      1. características
        Estudios que al utilizar los procesos de investigación cuantitativa, cualitativa y mixta analizan en profundidad una unidad para responder al planteamiento inicial del problema, probar hipótesis y desarrollar alguna teoría.
        En ocasiones utilizan la experimentación; se convierten en estudios preexperimentales, otras veces se fundamentan en un estudio no experimental (transversal o longitudinal) y en ocasiones en estudios etnográficos cuando empelan métodos cualitativos.
        La unidad o caso que se investiga puede ser una familia, un individuo, un objeto, una organización, un hecho histórico o incluso una nación.
        En los estudios de caso cuantitativos se usan herramientas estandarizadas: pruebas, cuestionarios, escalas, observación estructurada y análisis de contenido con categorías preestablecidas.
        Ejemplo de diseño de caso único:
        Experimentales de caso único
        Annotations:
        Son estudios cronológicos que se llevan a cabo a lo largo del tiempo: se aplica un tratamiento y se efectúan diversas mediciones para analizar la evolución a consecuencia del tratamiento.
  2. 2. No experimental
    1. Diseños transversales
      1. Características
        Una única recolección de datos
        Analiza variables implicadas en fenómeno de estudio
      2. Tipos
        Descriptivos
        Miden variables que describen a sujetos o fenómenos
        En un momento concreto
        Permite comparaciones entre grupos
        Correlacionales
        Describe relaicones entre dos o más variables en un momento
        Correlacionalmente
        Causalmente
        Sin manipular variables
    2. Investigaciones mediante encuestas
      1. Características
        Recogida de información desde cuestionarios
        Muestreo sobre población seleccionada
        Distintos propósitos
        Descriptivo
        Correlacional
        Explicativo
        Ventajas
        Muchos sujetos
        Poco tiempo
        Bajo coste
        Versatilidad
        Inconvenientes
        Indirecta: riesgo no respuestas
        Riesgos de veracidad
        Riesgo mediatización de respuestas
        Importante buen diseño
    3. Diseños longitudinales
      1. Características
        Información a lo largo del tiempo
        Analizan
        COmportamiento de variables
        Relaciones entre variables
        Mediciones puntuales que buscan
        causas de cambios
        Consecuencias de cambios
        Análisis de hipóteisis correlacionales o causales
      2. Tipos
        Estudios de tendencia
        Cambios en población general
        Estudios de evolución de grupos
        Grupos o cohortes de características comunes
        Estudios de panel
        Estudios desarrollados en el mismo grupo
    4. Investigación ex post facto
      1. Características
        Analiza eventos ya sucedidos y efectos en actualidad
        Buscan causalidad
        Cómo variable independiente influye en dependiente
        Analizan las condiciones previas del grupo
        NO caracter experimental
        Recogida de datos semejante a investigación experimental
        Hipótesis causales
        Garantizan Validez y Fiabilidad
      2. Tipos
        Estudios correlacionales
        Buscan antecendentes de situación actual
        Caracter exploratorio
        Estudios de grupo criterial
        Buscan causas mediante comparación
        Comparación a partir de una variable
    5. Características
      1. Contexto natural
      2. NO manipulación de variables
      3. Grupos preexistentes
      4. Análisis de datos
        Estadística descriptiva
        Tablas de frecuencia
        Medidas de tendencia central
        Medidas de dispersión
        Puntuaciones tipificadas
        Estadística correlacional
        Coeficiente de correlación de Pearson
        Regresión lineal
        Coeficientes de correlación bivariable y multivariable
        Estadística inferencial
        Probabilidad
        Estimacion estadística
        t de student
        U de Mann-withney
        ANOVA
        Análisis factorial
Enfoque cualitativo
Enfoque mixto

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