Conceptos Básicos

Investigación Cuantitativa

La investigación cuantitativa se basa en un enfoque de investigación positivista y se centra en la cuantificación de las observaciones para analizar los datos generados con el fin de probar hipótesis y teorías.
Jörg Hecker
Director General de ATLAS.ti
  1. Objetivos y aplicaciones
  2. Métodos de Investigación Cuantitativa
  3. Elección de un Diseño de Investigación Cuantitativa
  4. Software para la Investigación Cuantitativa

Investigación Cuantitativa

Objetivos y aplicaciones

La investigación cuantitativa y cualitativa suelen considerarse fundamentalmente diferentes. Sin embargo, sus objetivos, así como sus aplicaciones, se solapan en numerosos aspectos. Se considera que la investigación cuantitativa tiene como objetivo principal la cuantificación de los datos. Esto permite generalizar los resultados de una muestra a toda una población de interés y medir la incidencia de diversos puntos de vista y opiniones en una muestra determinada.

Sin embargo, a la investigación cuantitativa no pocas veces le sigue la investigación cualitativa, cuyo objetivo es profundizar en determinados resultados. La investigación cualitativa se considera especialmente adecuada para comprender en profundidad las razones y motivaciones subyacentes. Proporciona información sobre el entorno de un problema. Al mismo tiempo, suele generar ideas e hipótesis para una posterior investigación cuantitativa.

Métodos de Investigación Cuantitativa

La investigación cuantitativa mide la frecuencia o la intensidad de un fenómeno o su distribución, se pueden probar las hipótesis y se pueden inferir conocimientos. Al principio del proceso de investigación, ya se han propuesto teorías sobre los hechos investigados, de las que se derivan hipótesis. A continuación, se recogen los datos reales mediante métodos cuantitativos. En las ciencias sociales, suelen ser encuestas mediante cuestionarios o experimentos. Se utilizan métodos estadísticos para diseccionar y evaluar los datos, a menudo utilizando grupos de control. A continuación, los resultados del proceso de investigación se relacionan, a su vez, con las teorías previamente establecidas y se interpretan.

Las ventajas de la investigación cuantitativa son la alta fiabilidad, el rápido procesamiento de grandes cantidades de datos y la alta comparabilidad. Existen varios métodos de investigación cuantitativa:

  • encuestas estandarizadas
  • observaciones estandarizadas
  • experimentos y ensayos
  • análisis de contenido cuantitativo
Figura 1: Encuestas estandarizadas

Elección de un Diseño de Investigación Cuantitativa

El diseño de la investigación se compone de:

  • Tipo de investigación
  • Recogida de datos
  • Descripción de los datos
  • Método de análisis

El método de recogida y análisis de datos adecuado depende de las preguntas de la investigación.

En la investigación cuantitativa se puede distinguir entre variables dependientes e independientes. Se considera que las variables independientes tienen un efecto sobre otras variables en el contexto de la investigación. Influyen en la(s) variable(s) dependiente(s). Se puede realizar un análisis de regresión para determinar si una variable independiente tiene un efecto. Por ejemplo, se puede examinar el tiempo de baño (variable dependiente) de los clientes de la piscina en función de la temperatura del agua (variable independiente).

El análisis correlacional puede utilizarse para determinar si dos variables están relacionadas, pero no se puede establecer una relación de causa y efecto. Por ejemplo, se ha observado que nacen más niños en lugares donde viven muchas cigüeñas. Sin embargo, esto no significa que las cigüeñas den a luz. La explicación sencilla de esta observación es que las tasas de natalidad son más altas en el campo, y las cigüeñas también prefieren vivir en este entorno.

Figura 2: Elija su Diseño de Investigación

Software para la Investigación Cuantitativa

La investigación cuantitativa, sobre todo el análisis estadístico, es habitual en las ciencias sociales. Hoy en día existen muchos programas informáticos diseñados para su uso con datos cuantitativos. Los principales requisitos de estos paquetes son que sean completos y flexibles. Una herramienta de software estadístico útil puede generar informes tabulados, gráficos y diagramas de distribuciones y tendencias y generar estadísticas descriptivas y análisis estadísticos más complejos. Por último, es imprescindible una interfaz de usuario que sea muy fácil e intuitiva para todos los niveles de usuarios.

Algunos ejemplos de software de análisis estadístico son SPSS, Excel, SAS o R. La presentación de los resultados de los estudios suele realizarse en forma de tablas o gráficos.

Supongamos que ha utilizado ATLAS.ti para analizar datos cualitativos. Si su muestra es lo suficientemente grande, y quiere confirmar los resultados a través de procedimientos estadísticos, puede exportar sus datos de ATLAS.ti para utilizarlos en SPSS, Excel, SAS o R. ATLAS.it ofrece dos opciones de salida - un archivo de sintaxis de SPSS o un archivo genérico de Excel para introducirlo en cualquier software estadístico. Cada segmento de datos codificado se convierte en un caso, y cada código y grupo de códigos en una variable.