Los diseños cualitativos y cuantitativos de la investigación con

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