Los diseños cualitativos y cuantitativos de la investigación con
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Los diseños cualitativos y cuantitativos de la investigación con
Los diseños cualitativos y cuantitativos de la investigación Los diseños cualitativos y cuantitativos de la investigación 1. Mostrar las diferencias entre diseños cualitativos y cuantitativos, tomando en cuenta diversas dimensiones: teoría, diseños, finalidades, estilos de presentación, muestreo... Presentar, además, una reflexión sobre las lecturas, su posición personal respecto de la distinción. ¿Convergen, se complementan, se enfrentan…? Fundamente la respuesta. En función del tipo de dato a recoger para llevar a cabo una investigación, el investigador escogerá el tipo de diseño. Los diseños cualitativos, cuya finalidad es comprender o interpretar, se basan en variables sobre las que no puede construirse una serie numérica definida, para distinguirlas de aquéllas que sí admiten una escala numérica de medición y que se llaman por lo tanto cuantitativas. Estas últimas se enmarcan en la concepción positivista, y su finalidad es más bien descriptiva-explicativa. Frente a variables complejas, que no pueden ser comprendidas en términos de relaciones causales “debemos recurrir a subdividir o descomponer a la variable en cualidades más simples y por lo tanto más fáciles de medir” (Sabino, Carlos, 1986: 65). Esto remite al paradigma interpretativo. Las metodologías cualitativas coinciden en parte, con los postulados del interaccionismo simbólico. Para Sabino, la operacionalización del universo acude a la estadística mediante las técnicas de muestreo, es el aspecto cuantitativo; y la operacionalización de las variables es básicamente cualitativa. Los muestreos probabilísticos son aquellos cuyo objetivo es generalizar los resultados del universo, todo elemento tiene una determinada probabilidad de integrar la muestra y esa probabilidad puede ser calculada matemáticamente. En las muestras no probabilísticas el investigador procede en cierta forma a ciegas. Mi reflexión es que la elección de un método supone una decisión a favor del paradigma que incluye tal estrategia como forma posible de acceso a la realidad. Cuando la elección es por más de un paradigma puede haber convergencia metodológica siempre y cuando se mantenga la coherencia respecto de los criterios de validez presentes en cada paradigma. La estrategia de la Triangulación a través de la cual se combina la aplicación de metodologías cuantitativas y cualitativas demuestra la posibilidad de coexistencia de los paradigmas en investigación. Los métodos cualitativos y cuantitativos deben considerarse no tanto como rivales sino más bien como complementarios, pues las debilidades de uno se compensarán con las fortalezas del otro. 1 Diseños Cualitativos Diseños Cuantitativos Articulación sutil, móvil, no lineal entre los elementos constitutivos del diseño, le permite sufrir modificaciones en forma paulatina a los largo del proceso de investigación. Plan o protocolo lineal riguroso, con una secuencia unidireccional, cuyas fases preestablecidas se suceden en el tiempo. Diseño Flexible Diseño Estructurado Interesado en la exploración Interesado en la verificación Se inicia con diálogo, indagación, interacción. Los conceptos utilizados solo sirven de guía, de luz, de sensibilización. Se inician con hipótesis definidas de antemano o con conceptos operacionales Viabilidad de adoptar técnicas novedosas de recolección de datos y la factibilidad de elaborar conceptualmente los datos en forma original Muestras probabilísticas. Análisis matemático: porcentajes, modo, mediana, regresiones y/o asociaciones. Crea conceptos, hipótesis, modelos y/o teorías desde los datos empíricos. Es posible también utilizar datos secundarios (obtenidos en forma rigurosa) para crear teorías y nuevos conceptos, analizándolos en forma libre e inductiva Garantiza la comparabilidad de los datos y obtiene por inferencia estadística, el conocimiento de las características medibles en todo el universo de unidad de análisis de referencia Orientada al proceso Orientada al resultado Subjetiva Objetiva Muestra: natural, familiar Muestra: Desconocida, artificial. Fuerte en términos de validez interna, pero débiles en validez externa, lo que encuentran no es generalizable a la población Débiles en términos de validez interna, pero son fuertes en validez externa, o que encuentran es generalizable a la población1 Campbell D, Stanley J. Diseños experimentales y cuasi experimentales en la investigación social, Buenos Aires. Cad Aten Primaria 1998; Pág. 96 - 98