Tiempo investigación cuantitativa se basa en números y cálculos matemáticos (también conocidos como datos cuantitativos), investigación cualitativa se basa en narrativas escritas o habladas (o datos cualitativos). Las técnicas de investigación cualitativa y cuantitativa se utilizan en marketing, sociología, psicología, salud pública y varias otras disciplinas.
Gráfica comparativa
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Cualitativo | Cuantitativo |
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| Objetivo | El propósito es explicar y obtener información y comprensión de los fenómenos a través de la recopilación intensiva de datos narrativos. Generar hipótesis para ser probadas, inductivas. | El propósito es explicar, predecir y / o controlar fenómenos a través de la recopilación focalizada de datos numéricos. Prueba de hipótesis, deductiva. |
| Enfoque de la investigación | subjetivo, holístico, orientado al proceso | Objetivo, centrado, orientado a resultados |
| Hipótesis | Provisional, evolutivo, basado en un estudio particular | Específico, comprobable, declarado antes de un estudio particular |
| Entorno de investigación | El ajuste controlado no es tan importante | Controlado en la medida de lo posible |
| Muestreo | Propósito: intención de seleccionar una muestra «pequeña», no necesariamente representativa, para obtener una comprensión profunda | Aleatorio: intención de seleccionar una muestra representativa «grande» para generalizar los resultados a una población. |
| Medición | No estandarizado, narrativo (palabra escrita), continuo | Estandarizado, numérico (medidas, números), al final |
| Diseño y método | Flexible, especificado solo en términos generales antes del estudio No intervención, alteración mínima Todos Descriptivo: Historia, biografía, etnografía, fenomenología, teoría fundamentada, estudio de caso (híbridos de estos) Considere muchas variables, grupos pequeños | Estructurado, inflexible, especificado en detalle antes del estudio Intervención, manipulación y control Descriptiva Correlación Causal-Comparativa Experimental Considere pocas variables, grupo grande |
| Estrategias de recopilación de datos | Documento y artefacto (algo observado) que es colección (participante, no participante). Entrevistas / Grupos Focales (no estructurados, informales). Administración de cuestionarios (abiertos). Toma de notas de campo extensas y detalladas. | Observaciones (no participante). Entrevistas y grupos focales (semiestructurados, formales). Administración de pruebas y cuestionarios (final cerrado). |
| Análisis de los datos | Los datos brutos están en palabras. Esencialmente continuo, implica utilizar las observaciones / comentarios para llegar a una conclusión. | Los datos brutos son números Realizados al final del estudio, involucran estadísticas (usando números para llegar a conclusiones). |
| Interpretación de datos | Las conclusiones son provisionales (las conclusiones pueden cambiar), se revisan de forma continua, las conclusiones son generalizaciones. La validez de las inferencias / generalizaciones es responsabilidad del lector. | Conclusiones y generalizaciones formuladas al final del estudio, expresadas con un grado de certeza predeterminado. Las inferencias / generalizaciones son responsabilidad del investigador. Nunca 100% seguro de nuestros hallazgos. |
Tipo de datos
La investigación cualitativa recopila datos de forma libre y no numérica, como diarios, cuestionarios abiertos, entrevistas y observaciones que no se codifican mediante un sistema numérico.
Por otro lado, la investigación cuantitativa recopila datos que pueden codificarse en forma numérica. Los ejemplos de investigación cuantitativa incluyen experimentos o entrevistas / cuestionarios que utilizaron preguntas cerradas o escalas de calificación para recopilar información.
Aplicaciones de datos cuantitativos y cualitativos
La investigación y los datos cualitativos se utilizan para estudiar casos individuales y descubrir en detalle cómo piensan o sienten las personas. Es una característica importante de los estudios de casos.
Los datos cuantitativos y la investigación se utilizan para estudiar tendencias en grandes grupos de manera precisa. Los ejemplos incluyen ensayos clínicos o censos.
¿Cuándo utilizar la investigación cualitativa frente a la cuantitativa?
Las técnicas de investigación cuantitativa y cualitativa son adecuadas en escenarios específicos. Por ejemplo, la investigación cuantitativa tiene la ventaja de la escala. Permite recopilar y analizar grandes cantidades de datos de una gran cantidad de personas o fuentes. La investigación cualitativa, por otro lado, generalmente no escala tan bien. Es difícil, por ejemplo, realizar entrevistas en profundidad con miles de personas o analizar sus respuestas a preguntas abiertas. Pero es relativamente más fácil analizar las respuestas de la encuesta de miles de personas si las preguntas son cerradas y las respuestas se pueden codificar matemáticamente en, digamos, escalas de calificación o rangos de preferencia.
Por el contrario, la investigación cualitativa brilla cuando no es posible plantear preguntas cerradas. Por ejemplo, los especialistas en marketing a menudo utilizan grupos focales de clientes potenciales para tratar de evaluar qué influye en la percepción de la marca, las decisiones de compra de productos, sentimientos y emociones. En tales casos, los investigadores generalmente se encuentran en etapas muy tempranas de formular sus hipótesis y no quieren limitarse a su comprensión inicial. La investigación cualitativa a menudo abre nuevas opciones e ideas que la investigación cuantitativa no puede debido a su naturaleza cerrada.
Análisis de los datos
Datos cualitativos puede ser difícil de analizar, especialmente a escala, ya que no se puede reducir a números ni utilizar en cálculos. Las respuestas se pueden ordenar en temas, y requieren un experto para analizar. Diferentes investigadores pueden sacar diferentes conclusiones del mismo material cualitativo.
Los datos cuantitativos se pueden clasificar o colocar en gráficos y tablas para facilitar su análisis.
Explosión de datos
Los datos se generan a un ritmo creciente debido a la expansión del número de dispositivos informáticos y al crecimiento de la Internet. La mayoría de estos datos son cuantitativos y se están desarrollando herramientas y técnicas especiales para analizar estos «grandes datos».
Efectos de la retroalimentación
El siguiente diagrama ilustra los efectos de la retroalimentación positiva y negativa en la investigación cualitativa frente a la cuantitativa:
Referencias
Si ha leído hasta aquí, debe seguirnos:
«Cualitativo vs cuantitativo». Diffen.com. Diffen LLC, nd Web. 23 de septiembre de 2021. >