Cualitativo vs. Cuantitativo
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- Maricarmen Moya
Mientras investigación cuantitativa se basa en números y cálculos matemáticos (también conocido 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 otras disciplinas.
Cuadro comparativo
| Cualitativo | Cuantitativo | |
|---|---|---|
| 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 prueba, inductiva. | El propósito es explicar, predecir y/o controlar fenómenos a través de la recopilación enfocada de datos numéricos. Prueba de hipótesis, deductivo. |
| Enfoque para la investigación | subjetivo, holístico, orientado a procesos | Objetivo, enfocado, orientado a los resultados |
| Hipótesis | Tentativo, en evolución, basado en un estudio particular | Específico, probable, declarado antes del estudio en particular |
| Entorno de investigación | Configuración controlada no tan importante | Controlado hasta el grado posible |
| Muestreo | Propósito: intención de seleccionar una muestra "pequeña", no necesariamente representativa, para obtener una comprensión en profundidad | Aleatorio: intención de seleccionar una muestra representativa "grande" para generalizar los resultados a una población |
| Medición | No estandarizado, narrativa (palabra escrita), en curso | Estandarizado, numérico (mediciones, números), al final |
| Diseño y método | Flexible, especificada solo en términos generales antes del estudio no intervención, perturbación mínima, toda la historia descriptiva, biografía, etnografía, fenomenología, teoría fundamentada, estudio de caso, (híbridos de estos) consideran muchos grupos variables y pequeños | Estructurado, inflexible, especificado en detalle antes de la intervención del estudio, la manipulación y la correlación descriptiva de la correlación descriptiva experimental considerando pocas variables, grupo grande |
| Estrategias de recopilación de datos | Documento y artefacto (algo observado) que es colección (participante, no participante). Entrevistas/grupos focales (sin-/estructurado, in-/formal). Administración de cuestionarios (abierto final). Tomar notas de campo extensas y detalladas. | Observaciones (no participante). Entrevistas y grupos focales (semiestructurados, formales). Administración de pruebas y cuestionarios (cierre terminado). |
| Análisis de los datos | Los datos sin procesar están en palabras. Esencialmente en curso, implica el uso de las observaciones/comentarios para llegar a una conclusión. | Los datos sin procesar son números realizados al final del estudio, involucran estadísticas (el uso de números para llegar a conclusiones). |
| Interpretación de datos | Las conclusiones son tentativas (las conclusiones pueden cambiar), revisadas de manera continua, las conclusiones son generalizaciones. La validez de las inferencias/generalizaciones es responsabilidad del lector. | Conclusiones y generalizaciones formuladas al final del estudio, establecidas con un grado de certeza predeterminado. Las inferencias/generalizaciones son responsabilidad del investigador. Nunca 100% ciertos de nuestros hallazgos. |
Tipo de datos
La investigación cualitativa reúne datos que son de forma libre y no numérica, como diarios, cuestionarios abiertos, entrevistas y observaciones que no están codificadas utilizando un sistema numérico.
Por otro lado, la investigación cuantitativa reúne datos que se pueden codificar en forma numérica. 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
Los datos cualitativos y la investigación se utilizan para estudiar casos individuales y para averiguar cómo las personas piensan o se sienten en detalle. Es una característica importante de los estudios de casos.
Los datos y la investigación cuantitativos se utilizan para estudiar tendencias en grupos grandes de manera precisa. Los ejemplos incluyen ensayos clínicos o censos.
Cuándo usar Qualitative VS. investigación 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 que se recopilen y analicen 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 las encuestas de miles de personas si las preguntas están cerradas y las respuestas se pueden codificar matemáticamente en, por ejemplo, escalas de calificación o rangos de preferencia.
Por el contrario, la investigación cualitativa brilla en la que no es posible crear preguntas cerradas. Por ejemplo, los especialistas en marketing a menudo usan grupos focales de clientes potenciales para tratar de evaluar lo que influye en la percepción de la marca, las decisiones de compra de productos, los sentimientos y las emociones. En tales casos, los investigadores generalmente están en etapas muy tempranas de formar 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 o usarse en los cálculos. Las respuestas pueden clasificarse 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 la analización.
Explosión de datos
Los datos se están generando a una velocidad creciente debido a la expansión en el número de dispositivos informáticos y el crecimiento de Internet. La mayoría de estos datos son herramientas y técnicas cuantitativas y especiales están evolucionando para analizar estos "big data".
Efectos de la retroalimentación
El siguiente diagrama ilustra los efectos de la retroalimentación positiva y negativa sobre la investigación cualitativa frente a la investigación cuantitativa:
