Un estudio de caso es un examen profundo y detallado de un caso particular (o casos) dentro de un contexto del mundo real. [1] [2] Por ejemplo, los estudios de caso en medicina pueden centrarse en un paciente o una enfermedad individual; los estudios de caso en los negocios pueden cubrir la estrategia de una empresa en particular o un mercado más amplio ; de manera similar, los estudios de caso en política pueden abarcar desde un suceso limitado a lo largo del tiempo, como las operaciones de una campaña política específica , hasta una enorme empresa como una guerra mundial , o más a menudo el análisis de políticas de problemas del mundo real que afectan a múltiples partes interesadas.
En general, un estudio de caso puede destacar casi cualquier individuo, grupo, organización, evento, sistema de creencias o acción. Un estudio de caso no necesariamente tiene que ser una observación ( N = 1), sino que puede incluir muchas observaciones (una o varias personas y entidades a lo largo de múltiples períodos de tiempo, todas dentro del mismo estudio de caso). [3] [4] [5] [6] Los proyectos de investigación que involucran numerosos casos con frecuencia se denominan investigación de casos cruzados, mientras que un estudio de un solo caso se denomina investigación dentro del caso. [5] [7]
La investigación de estudios de casos se ha practicado ampliamente tanto en las ciencias sociales como en las naturales . [8] [9] : 5–6 [10] [11]
Existen múltiples definiciones de estudios de caso, que pueden enfatizar el número de observaciones (una N pequeña), el método ( cualitativo ), el espesor de la investigación (un examen exhaustivo de un fenómeno y su contexto) y el naturalismo (se examina un "contexto de la vida real") involucrado en la investigación. [12] Existe un acuerdo general entre los académicos de que un estudio de caso no necesariamente tiene que implicar una observación (N=1), sino que puede incluir muchas observaciones dentro de un solo caso o en numerosos casos. [3] [4] [5] [6] Por ejemplo, un estudio de caso de la Revolución Francesa sería como mínimo una observación de dos observaciones: Francia antes y después de una revolución. [13] John Gerring escribe que el diseño de investigación N=1 es tan raro en la práctica que equivale a un "mito". [13]
El término investigación de casos cruzados se utiliza con frecuencia para estudios de múltiples casos, mientras que la investigación dentro de un caso se utiliza con frecuencia para un solo estudio de caso. [5] [7]
John Gerring define el enfoque del estudio de casos como un "estudio intensivo de una sola unidad o un pequeño número de unidades (los casos), con el propósito de comprender una clase más grande de unidades similares (una población de casos)". [14] Según Gerring, los estudios de casos se prestan a un estilo de análisis idiográfico , mientras que el trabajo cuantitativo se presta a un estilo de análisis nomotético . [15] Agrega que "la característica definitoria del trabajo cualitativo es su uso de observaciones no comparables, observaciones que pertenecen a diferentes aspectos de una cuestión causal o descriptiva", mientras que las observaciones cuantitativas son comparables. [15]
Según John Gerring, la característica clave que distingue a los estudios de casos de todos los demás métodos es la "confianza en la evidencia extraída de un solo caso y sus intentos, al mismo tiempo, de iluminar las características de un conjunto más amplio de casos". [13] Los académicos utilizan los estudios de casos para arrojar luz sobre una "clase" de fenómenos.
Al igual que con otros métodos de las ciencias sociales, ningún diseño de investigación domina la investigación de estudios de caso. Los estudios de caso pueden utilizar al menos cuatro tipos de diseños. En primer lugar, puede haber un tipo de diseño de estudio de caso de "sin teoría primero" , que está estrechamente relacionado con el trabajo metodológico de Kathleen M. Eisenhardt . [16] [17] Un segundo tipo de diseño de investigación resalta la distinción entre estudios de caso único y múltiple, siguiendo las pautas y ejemplos extensos de Robert K. Yin . [16] [9] Un tercer diseño se ocupa de una "construcción social de la realidad", representada por el trabajo de Robert E. Stake . [16] [18] Finalmente, la lógica del diseño para un estudio de caso puede ser identificar "anomalías". Un académico representativo de este diseño es Michael Burawoy . [16] [19] Cada uno de estos cuatro diseños puede conducir a diferentes aplicaciones, y comprender sus supuestos ontológicos y epistemológicos a veces únicos se vuelve importante. Sin embargo, aunque los diseños pueden tener diferencias metodológicas sustanciales, los diseños también pueden usarse en combinaciones explícitamente reconocidas entre sí.
Si bien los estudios de casos pueden tener como objetivo brindar explicaciones limitadas de casos o fenómenos individuales, a menudo tienen como objetivo generar conocimientos teóricos sobre las características de una población más amplia. [20]
La selección de casos en la investigación de estudios de casos generalmente tiene como objetivo encontrar casos que sean muestras representativas y que tengan variaciones en las dimensiones de interés teórico. [20] El uso de lo que es exclusivamente representativo, como un caso promedio o típico, a menudo no es el más rico en información. Para aclarar las líneas de la historia y la causalidad, es más útil seleccionar sujetos que ofrezcan un conjunto de circunstancias interesantes, inusuales o particularmente reveladoras. Una selección de casos que se base en la representatividad rara vez podrá producir este tipo de perspectivas.
Si bien una selección aleatoria de casos es una estrategia válida en la investigación de N grande, existe un consenso entre los académicos de que corre el riesgo de generar sesgos graves en la investigación de N pequeño. [21] [22] [20] [23] La selección aleatoria de casos puede producir casos no representativos, así como casos no informativos. [23] Por lo general, se deben elegir casos que tengan una alta ganancia de información esperada. [24] [20] [25] Por ejemplo, los casos atípicos (aquellos que son extremos, desviados o atípicos) pueden revelar más información que el caso potencialmente representativo. [25] [26] [27] Un caso también puede elegirse debido al interés inherente del caso o las circunstancias que lo rodean. Alternativamente, puede elegirse debido al profundo conocimiento local de los investigadores; cuando los investigadores tienen este conocimiento local, están en posición de "absorber y hurgar", como dijo Richard Fenno , [28] y, por lo tanto, ofrecer líneas de explicación razonadas basadas en este rico conocimiento del entorno y las circunstancias.
Además de las decisiones sobre la selección de casos y el tema y objeto del estudio, es necesario tomar decisiones sobre el propósito, el enfoque y el proceso del estudio de caso. Gary Thomas propone una tipología para el estudio de caso en la que primero se identifican los propósitos (evaluativos o exploratorios), luego se delinean los enfoques (de comprobación de teorías, de construcción de teorías o ilustrativos), y luego se deciden los procesos, siendo la elección principal si el estudio será único o múltiple, y también se toman decisiones sobre si el estudio será retrospectivo, instantáneo o diacrónico, y si será anidado, paralelo o secuencial. [29]
En un artículo de 2015, John Gerring y Jason Seawright enumeran siete estrategias de selección de casos: [20]
Para el descubrimiento teórico, Jason Seawright recomienda utilizar casos desviados o casos extremos que tengan un valor extremo en la variable X. [25]
Arend Lijphart y Harry Eckstein identificaron cinco tipos de diseños de investigación de estudios de caso (dependiendo de los objetivos de la investigación), Alexander George y Andrew Bennett agregaron una sexta categoría: [30]
Aaron Rapport reformuló las estrategias de selección de casos "menos probables" y "más probables" en la estrategia de selección de casos de "condiciones compensatorias". La estrategia de selección de casos de condiciones compensatorias tiene tres componentes: [31]
En términos de selección de casos, Gary King , Robert Keohane y Sidney Verba advierten contra la "selección en la variable dependiente ". Por ejemplo, argumentan que los investigadores no pueden hacer inferencias causales válidas sobre los estallidos de guerra al observar solo los casos en los que la guerra ocurrió (el investigador también debería observar los casos en los que la guerra no ocurrió). [22] Sin embargo, los académicos de métodos cualitativos han cuestionado esta afirmación. Argumentan que la selección de la variable dependiente puede ser útil dependiendo de los propósitos de la investigación. [24] [32] [33] Barbara Geddes comparte sus preocupaciones con la selección de la variable dependiente (argumenta que no se puede utilizar para fines de prueba de teorías), pero argumenta que la selección en la variable dependiente puede ser útil para la creación y modificación de teorías. [34]
Sin embargo , King, Keohane y Verba sostienen que no existe ningún problema metodológico en la selección de la variable explicativa , pero advierten sobre la multicolinealidad (la elección de dos o más variables explicativas que se correlacionan perfectamente entre sí). [22]
Los estudios de casos se han considerado comúnmente como una forma fructífera de elaborar hipótesis y generar teorías. [21] [22] [24] [35] [15] Los estudios de casos son útiles para comprender casos atípicos o desviados. [36] Los ejemplos clásicos de estudios de casos que generaron teorías incluyen la teoría de la evolución de Darwin (derivada de sus viajes a la Isla de Pascua) y las teorías del desarrollo económico de Douglass North (derivadas de estudios de casos de estados en desarrollo temprano, como Inglaterra). [35]
Los estudios de casos también son útiles para formular conceptos , que son un aspecto importante de la construcción de teorías. [37] Los conceptos utilizados en la investigación cualitativa tenderán a tener una validez conceptual mayor que los conceptos utilizados en la investigación cuantitativa (debido al estiramiento conceptual : la comparación no intencional de casos diferentes). [24] Los estudios de casos agregan riqueza descriptiva, [38] [33] y pueden tener una mayor validez interna que los estudios cuantitativos. [39] Los estudios de casos son adecuados para explicar los resultados en casos individuales, que es algo que los métodos cuantitativos están menos equipados para hacer. [32]
Los estudios de casos se han caracterizado como útiles para evaluar la plausibilidad de los argumentos que explican las regularidades empíricas. [40] Los estudios de casos también son útiles para comprender los casos atípicos o desviados. [36]
A través de un conocimiento y una descripción precisos, los estudios de casos pueden especificar completamente los mecanismos causales de una manera que puede ser más difícil en un estudio de N grande. [41] [38] [42] [21] [43] [36] En términos de identificar "mecanismos causales", algunos académicos distinguen entre cadenas "débiles" y "fuertes". Las cadenas fuertes conectan activamente elementos de la cadena causal para producir un resultado, mientras que las cadenas débiles son solo variables intervinientes. [44]
Los estudios de casos que desafían las expectativas teóricas existentes pueden contribuir al conocimiento al delinear por qué los casos violan las predicciones teóricas y especificar las condiciones de alcance de la teoría. [21] Los estudios de casos son útiles en situaciones de complejidad causal donde puede haber equifinalidad , efectos de interacción complejos y dependencia de la trayectoria . [24] [45] También pueden ser más apropiados para las verificaciones empíricas de interacciones estratégicas en la investigación racionalista que los métodos cuantitativos. [46] Los estudios de casos pueden identificar condiciones necesarias e insuficientes, así como combinaciones complejas de condiciones necesarias y suficientes. [24] [32] [47] Argumentan que los estudios de casos también pueden ser útiles para identificar las condiciones de alcance de una teoría: si las variables son suficientes o necesarias para producir un resultado. [24] [32]
Puede ser necesaria una investigación cualitativa para determinar si un tratamiento es aleatorio o no. Por consiguiente, una buena investigación observacional cuantitativa suele incluir un componente cualitativo. [15]
Designing Social Inquiry (también llamado "KKV"), un influyente libro de 1994 escrito por Gary King , Robert Keohane y Sidney Verba , aplica principalmente lecciones del análisis orientado a la regresión a la investigación cualitativa, argumentando que las mismas lógicas de inferencia causal se pueden utilizar en ambos tipos de investigación. [22] [48] [37] La recomendación de los autores es aumentar el número de observaciones (una recomendación que Barbara Geddes también hace en Paradigms and Sand Castles ), [34] porque pocas observaciones dificultan la estimación de múltiples efectos causales, así como también aumentan el riesgo de que haya un error de medición y de que un evento en un solo caso fuera causado por un error aleatorio o factores no observables. [22] KKV considera que el rastreo de procesos y la investigación cualitativa son "incapaces de producir una inferencia causal sólida" debido al hecho de que los académicos cualitativos tendrían dificultades para determinar cuál de las muchas variables intervinientes realmente vincula la variable independiente con una variable dependiente. El problema principal es que la investigación cualitativa carece de un número suficiente de observaciones para estimar adecuadamente los efectos de una variable independiente. Los autores escriben que el número de observaciones podría aumentarse por diversos medios, pero que eso conduciría simultáneamente a otro problema: que el número de variables aumentaría y, por lo tanto, reduciría los grados de libertad . [37] Christopher H. Achen y Duncan Snidal sostienen de manera similar que los estudios de casos no son útiles para la construcción y prueba de teorías. [49]
El supuesto problema de los "grados de libertad" que identifica KKV se considera ampliamente defectuoso; mientras que los académicos cuantitativos intentan agregar variables para reducir el número de variables y así aumentar los grados de libertad, los académicos cualitativos quieren intencionalmente que sus variables tengan muchos atributos y complejidad diferentes. [50] [24] Por ejemplo, James Mahoney escribe: "la naturaleza bayesiana del proceso de rastreo explica por qué es inapropiado ver la investigación cualitativa como si sufriera un problema de N pequeño y ciertos problemas de identificación causal estándar". [51] Al utilizar la probabilidad bayesiana , puede ser posible hacer fuertes inferencias causales a partir de una pequeña porción de datos. [52] [53]
KKV también identifica el razonamiento inductivo en la investigación cualitativa como un problema, argumentando que los académicos no deberían revisar las hipótesis durante o después de que se hayan recopilado los datos porque permite ajustes teóricos ad hoc para adaptarse a los datos recopilados. [54] Sin embargo, los académicos han rechazado esta afirmación, señalando que el razonamiento inductivo es una práctica legítima (tanto en la investigación cualitativa como en la cuantitativa). [55]
Una limitación comúnmente descrita de los estudios de casos es que no se prestan a la generalización. [22] Debido al pequeño número de casos, puede ser más difícil garantizar que los casos elegidos sean representativos de la población más grande. [39]
Como la investigación de N pequeño no debe basarse en un muestreo aleatorio, los investigadores deben tener cuidado de evitar el sesgo de selección al elegir casos adecuados. [21] Una crítica común a la investigación cualitativa es que los casos se eligen porque son consistentes con las nociones preconcebidas del investigador, lo que resulta en una investigación sesgada. [21] Alexander George y Andrew Bennett también señalan que un problema común en la investigación de estudios de casos es el de conciliar interpretaciones conflictivas de los mismos datos. [24] Otro límite de la investigación de estudios de casos es que puede ser difícil estimar la magnitud de los efectos causales. [56]
Los profesores pueden preparar un estudio de caso que luego se utilizará en las aulas en forma de un estudio de caso "de enseñanza" (véase también método de casos y método de libro de casos ). Por ejemplo, ya en 1870, en la Facultad de Derecho de Harvard , Christopher Langdell se apartó del enfoque tradicional de conferencias y notas para enseñar derecho contractual y comenzó a utilizar casos presentados ante los tribunales como base para los debates en clase. [57] En 1920, esta práctica se había convertido en el enfoque pedagógico dominante utilizado por las facultades de derecho de los Estados Unidos . [58]
Fuera del ámbito jurídico, los estudios de casos didácticos se han hecho populares en muchos campos y profesiones diferentes, desde la educación empresarial hasta la educación científica. La Escuela de Negocios de Harvard ha sido uno de los desarrolladores y usuarios más destacados de estudios de casos didácticos. [59] [60] Los profesores desarrollan estudios de casos con objetivos de aprendizaje específicos en mente. A menudo, los estudios de casos van acompañados de documentación adicional relevante, como estados financieros, cronogramas, biografías breves y suplementos multimedia (como grabaciones en vídeo de entrevistas). De manera similar, los estudios de casos didácticos se han vuelto cada vez más populares en la educación científica, abarcando diferentes ciencias biológicas y físicas. El Centro Nacional de Estudios de Casos en la Enseñanza de las Ciencias ha puesto a disposición un creciente conjunto de estudios de casos didácticos para su uso en el aula, tanto para cursos universitarios como de secundaria. [61] [62]
no es confiable en la investigación de N pequeño