La investigación cuantitativa es una estrategia de investigación que se centra en cuantificar la recopilación y el análisis de datos. [1] Se forma a partir de un enfoque deductivo donde se pone énfasis en la prueba de la teoría, moldeada por filosofías empiristas y positivistas . [1]
Asociada con las ciencias naturales , aplicadas , formales y sociales , esta estrategia de investigación promueve la investigación empírica objetiva de fenómenos observables para probar y comprender 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 . [2] [3] [4]
Existen varias situaciones en las que la investigación cuantitativa puede no ser el método más apropiado o eficaz a utilizar:
1. Al explorar temas profundos o complejos.
2. Al estudiar experiencias subjetivas y opiniones personales.
3. Al realizar una investigación exploratoria.
4. Al estudiar temas sensibles o controvertidos
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 todos aquellos que se presentan en forma numérica, como estadísticas, porcentajes, etc. [4] El investigador analiza los datos con la ayuda de las estadísticas y espera que los números produzcan 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 textos, narraciones o datos visuales, desarrollando temas exclusivos de ese conjunto de participantes. [5]
La investigación cuantitativa se utiliza 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 métodos empíricos que se originaron 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 sólo sobre los casos particulares estudiados, y cualquier conclusión más general es sólo una hipótesis. Se pueden utilizar métodos cuantitativos para verificar cuáles de esas hipótesis son verdaderas. Un análisis exhaustivo de 1274 artículos publicados en las dos principales revistas de sociología estadounidenses entre 1935 y 2005 concluyó que aproximadamente dos tercios de esos artículos utilizaban métodos cuantitativos . [6]
La investigación cuantitativa generalmente está estrechamente relacionada con las ideas del "método científico" , que pueden incluir:
La investigación cuantitativa se contrasta a menudo con la investigación cualitativa , que pretende centrarse más en descubrir significados subyacentes y patrones de relaciones, incluidas las clasificaciones de tipos de fenómenos y entidades, de una manera que no involucra modelos matemáticos. [7] Los enfoques de la psicología cuantitativa fueron modelados por primera vez en 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 hace 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 "grandes cantidades de trabajo cualitativo generalmente han sido un prerrequisito para una cuantificación fructífera en las ciencias físicas". [8] La investigación cualitativa se utiliza a menudo para obtener un sentido general de los fenómenos y para formar teorías que se puedan probar utilizando más investigación cuantitativa. Por ejemplo, en las ciencias sociales se utilizan a menudo métodos de investigación cualitativos para obtener una mejor comprensión de cuestiones como la intencionalidad (a partir de la respuesta verbal del investigado) y el significado (¿por qué esta persona o grupo dijo algo y qué significó para ellos?) (Kieron Yeoman).
Aunque la investigación cuantitativa del mundo existe desde que la gente empezó a registrar acontecimientos u objetos que se contaban, la idea moderna de los procesos cuantitativos tiene sus raíces en el marco positivista de Auguste Comte . [9] El positivismo hizo hincapié en el uso del método científico a través de la observación para probar empíricamente hipótesis que explicaran y predijeran qué, dónde, por qué, cómo y cuándo ocurrían los fenómenos. Los académicos positivistas como Comte creían que solo los métodos científicos, en lugar de las explicaciones espirituales previas para el comportamiento humano, podían avanzar.
Los métodos cuantitativos son un componente integral de los cinco ángulos de análisis promovidos por la metodología de percolación de datos, [10] que también incluye métodos cualitativos, revisiones de la literatura (incluida la académica), entrevistas con expertos y simulación por computadora, y que forman una extensión de la triangulación de datos.
Los métodos cuantitativos tienen limitaciones. Estos estudios no ofrecen un razonamiento que sustente las respuestas de los participantes, a menudo no llegan a poblaciones subrepresentadas y pueden abarcar largos períodos para recopilar los datos. [11]
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, basada 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 realizarse el análisis. Los paquetes de software como SPSS y R se utilizan típicamente para este propósito. Las relaciones causales se estudian manipulando 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 pueden medir y estudiar la relación entre la ingesta dietética y los efectos fisiológicos mensurables, como la pérdida de peso, controlando otras variables clave como el ejercicio. Las encuestas de opinión de base cuantitativa se utilizan ampliamente en los medios de comunicación, con estadísticas como la proporción de encuestados a favor de una posición que se informa comúnmente. En las encuestas de opinión, a los encuestados se les hace un conjunto de preguntas estructuradas y sus respuestas se tabulan. En el campo de la ciencia del clima, los investigadores compilan 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 uso del 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 puede implicar un grado de causalidad . Este principio se desprende del hecho de que siempre es posible que exista una relación espuria para las variables entre las que se encuentra covarianza en algún grado. Las asociaciones pueden examinarse entre cualquier combinación de variables continuas y categóricas utilizando métodos estadísticos. Otros enfoques analíticos de datos para estudiar las relaciones causales se pueden realizar con el Análisis de Condiciones Necesarias (NCA), que describe las condiciones imprescindibles para la variable de resultado estudiada.
Las opiniones sobre el papel de la medición en la investigación cuantitativa son algo divergentes. A menudo se considera que la medición es sólo un medio por el cual las observaciones se expresan numéricamente para investigar relaciones o asociaciones causales. Sin embargo, se ha sostenido que la medición a menudo desempeña un papel más importante en la investigación cuantitativa. [12] Por ejemplo, Kuhn sostuvo que en la investigación cuantitativa, los resultados que se muestran pueden resultar extraños. Esto se debe a que aceptar una teoría basada en los resultados de datos cuantitativos podría resultar un fenómeno natural. Sostuvo que tales anormalidades son interesantes cuando se producen durante el proceso de obtención de datos, como se ve a continuación:
En la física clásica, la teoría y las definiciones que sustentan la medición son generalmente de naturaleza determinista . En cambio, en las ciencias sociales se emplean generalmente modelos de medición probabilísticos, conocidos como el modelo de Rasch y los modelos de teoría de respuesta a ítems . La psicometría es el campo de estudio que se ocupa de la teoría y la técnica para medir atributos y fenómenos sociales y psicológicos. Este campo es central para gran parte de la investigación cuantitativa que se lleva a cabo en las ciencias sociales.
La investigación cuantitativa puede implicar el uso de indicadores indirectos que sustituyan a otras cantidades que no se pueden medir directamente. El ancho de los anillos de los árboles, por ejemplo, se considera un indicador indirecto fiable de las condiciones ambientales, como la calidez de las estaciones de crecimiento o la cantidad de lluvia. Aunque los científicos no pueden medir directamente la temperatura de años anteriores, el ancho de los anillos de los árboles y otros indicadores indirectos del clima se han utilizado para proporcionar un registro semicuantitativo de la temperatura media en el hemisferio norte desde el año 1000 d. C. Cuando se utiliza de esta manera, el registro indirecto (por ejemplo, el ancho de los anillos de los árboles) sólo reconstruye una cierta cantidad de la varianza del registro original. El indicador indirecto puede calibrarse (por ejemplo, durante el período del registro instrumental) para determinar cuánta variación se captura, incluyendo si se revela tanto la variación a corto como a largo plazo. En el caso del ancho de los anillos de los árboles, diferentes especies en diferentes lugares pueden mostrar más o menos sensibilidad a, por ejemplo, la lluvia o la temperatura: al reconstruir un registro de temperatura hay una considerable habilidad para seleccionar indicadores indirectos que estén bien correlacionados con la variable deseada. [13]
En la mayoría de las ciencias físicas y biológicas , el uso de métodos cuantitativos o cualitativos no genera controversia y cada uno de ellos se utiliza cuando es apropiado. En las ciencias sociales, en particular en sociología , antropología social y psicología , el uso de uno u otro tipo de método puede ser motivo de controversia e incluso de ideología, ya que hay escuelas de pensamiento particulares dentro de cada disciplina que favorecen un tipo de método y desprecian al otro. Sin embargo, la tendencia mayoritaria a lo largo de la historia de las ciencias sociales es utilizar enfoques eclécticos, combinando ambos métodos. Los métodos cualitativos pueden utilizarse para comprender el significado de las conclusiones producidas por los métodos cuantitativos. Utilizando métodos cuantitativos, es posible dar una expresión precisa y comprobable a las ideas cualitativas. Esta combinación de recopilación de datos cuantitativos y cualitativos a menudo se conoce como investigación de métodos mixtos . [14]
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