Las técnicas cuantitativas en la investigación se centran en la recolección y análisis de datos
numéricos. Estas técnicas son utilizadas para medir variables y analizar patrones estadísticos,
buscando identificar relaciones y tendencias generales en los datos. Algunas de las principales técnicas
cuantitativas incluyen:
Encuestas: Se utilizan cuestionarios estructurados con preguntas cerradas para recopilar datos de un
gran número de personas.
Experimentos: Permiten controlar variables para observar los efectos causales en un entorno
controlado.
Análisis Estadístico: Incluye técnicas como la regresión, el análisis de varianza (ANOVA) y la correlación
para interpretar los datos recolectados.
Medidas de Tendencia central
Media
Valor promedio de un conjunto de datos
Mediana
Es el valor que se encuentra justo en el medio cuando los datos se ordenan de menor a mayor
Moda
Aparece con mayor frecuencia en un conjunto de datos
Media Ponderada
Es apropiada cuando en un conjunto de datos cada uno de ellos tiene una importancia relativa
respecto de los demás datos
Medidas de disperción
Medidas de posición
Distribuciones de frencuencia
Técnicas Cualitativas
Técnicas de investigación que buscan la profundidad, investigar las causas, las emociones, por qué se
produce un determinado comportamiento
Entrevistas en Profundidad
Conversaciones detalladas con un individuo sobre sus experiencias y opiniones.
Tipos
Estructuradas
Siguen un guion fijo de preguntas.
Semi-Estructuradas
Combina preguntas predefinidas con espacio para respuestas abiertas
No estructuradas
Abiertas, permiten explorar temas emergentes.
Telefónicas
Realizadas por teléfono, útiles en contextos donde el acceso es limitado.
Aplicaciones
Investigación de mercado
Para entender la percepción del consumidor.
Psicología
Evaluar experiencias personales y emocionales.
Antropología
Explorar culturas y tradiciones locales.
Educación
Recoger experiencias de estudiantes sobre el proceso de aprendizaje.
Desafíos
Sesgo del entrevistador
Influencia en las respuestas.
Falta de representatividad
Dificultad para generalizar resultados.
Duración y costo
Pueden ser prolongadas y costosas de realizar.
Análisis complejo
Requiere habilidades avanzadas para la interpretación.
Grupos Focales
Discusiones grupales guiadas para obtener diferentes perspectivas sobre un tema
Tipos
Homogéneos
Participantes con características similares.
Heterogéneos
Diversidad en el grupo para enriquecer el debate
Facilitados
Moderador guía la conversación.
Virtuales
Realizados en plataformas en línea
Aplicaciones:
Desarrollo de productos
Recoger opiniones sobre nuevos productos.
Salud pública
Evaluar percepciones sobre políticas de salud.
Educación
Recoger opiniones sobre programas educativos.
Política
Explorar percepciones sobre políticas públicas.
Desafíos
Dominancia de voces
Algunos participantes pueden dominar la discusión.
Dificultad para gestionar
Mantener el enfoque del grupo puede ser complicado
Análisis subjetivo
Interpretación puede variar entre investigadores.
Dependencia del moderador
La habilidad del moderador influye en los resultados.
Análisis de Contenido
Estudio sistemático de textos, imágenes u otros materiales para identificar patrones y significados.
Tipos
Cualitativo
Enfocado en el significado y contexto.
Cuantitativo
Contar y medir la frecuencia de palabras o temas
Mixto
Combina ambos enfoques para una visión más completa.
Automatizado
Uso de software para análisis de grandes volúmenes de datos
Aplicaciones
Estudios de medios
Análisis de contenido en noticias o redes sociales
Investigación académica
Estudio de literatura y textos académicos
Mercadotecnia
Evaluar mensajes publicitarios y su recepción.
Política
Analizar discursos y declaraciones públicas
Desafíos
Subjetividad en la interpretación
Los significados pueden variar entre analistas.
Complejidad en la codificación
Establecer categorías puede ser difícil.
Dependencia del contexto
La interpretación puede depender de factores externos.
Variabilidad de fuentes
Diferentes fuentes pueden ofrecer datos contradictorios.
Observación Participante
El investigador se involucra en el entorno de estudio para entender el contexto.
Tipos
Totalmente participativa
El investigador es parte integral del grupo
Observación mixta
Combina participación con observación externa
Observación encubierta
Los sujetos no saben que están siendo observados.
Observación abierta
Los participantes son conscientes del estudio.
Aplicaciones
Antropología
Estudio de culturas y comunidades.
Sociología
Análisis de dinámicas sociales.
Educación
Observación de interacciones en aulas.
Salud
Estudio de prácticas en hospitales o comunidades.
Desafíos
Ética
Dilemas sobre la privacidad y consentimiento.
Influencia en el comportamiento
La presencia del investigador puede alterar el comportamiento.
Subjetividad
Interpretaciones pueden ser influenciadas por la perspectiva del observador.
Dificultad para registrar
Captar datos en tiempo real puede ser complicado.
Muestreo Probalístico
Método de selección de una muestra en el cual todos los elementos de la población tienen una
probabilidad conocida y no nula de ser seleccionados.
Muestreo Aleatorio Simple
El muestreo aleatorio simple es una técnica donde cada elemento de la población tiene la misma
probabilidad de ser seleccionado.
Sin Reemplazo
Cada elemento seleccionado no puede ser seleccionado nuevamente. Ejemplo: Sorteo de lotería
donde una vez sacado un número, este no vuelve a la urna.
Con Reemplazo
Cada elemento seleccionado puede ser seleccionado nuevamente.
Método de Tabla de Números Aleatorios
Se utiliza una tabla de números aleatorios para seleccionar los elementos. Ejemplo: Selección de una
muestra usando una tabla de números generados aleatoriamente.
Muestreo Sistemático
El muestreo sistemático selecciona elementos de la población a intervalos regulares después de un
punto de inicio aleatorio
Intervalo Fijo
Selección de cada n-ésimo elemento después de un punto de partida aleatorio. Ejemplo: Selección de
cada 10º estudiante de una lista de inscritos.
Intervalo Variable
El intervalo de selección varía de acuerdo con ciertos criterios. Ejemplo: Selección de empleados con
base en intervalos de tiempo de servicio variable.
Estratificación y Selección Sistemática
Combina la estratificación de la población y la selección sistemática dentro de cada estrato. Ejemplo:
Selección de hogares en un censo urbano y rural.
Muestreo Estratificado
Divide la población en subgrupos homogéneos (estratos) y luego se realiza un muestreo aleatorio
dentro de cada estrato.
Proporcional
La muestra de cada estrato es proporcional al tamaño del estrato en la población. Ejemplo: Muestreo
de empleados en una empresa donde la proporción de empleados en diferentes departamentos se
mantiene en la muestra.
No Proporcional
La muestra de cada estrato no es proporcional al tamaño del estrato en la población. Ejemplo:
Muestreo de alumnos en diferentes cursos de una universidad independientemente del número total
de alumnos en cada curso.
Muestreo Óptimo
La asignación de la muestra maximiza la precisión para un costo dado. Ejemplo: Muestreo en
estudios de mercado donde se busca maximizar la precisión de la estimación del mercado objetivo.
Muestreo por Conglomerados
Divide la población en grupos (conglomerados) y luego selecciona algunos de estos conglomerados
aleatoriamente para su análisis.
Muestreo de Una Etapa
Selección aleatoria de conglomerados y estudio de todos los elementos dentro de los conglomerados
seleccionados. Ejemplo: Selección de varias escuelas y evaluación de todos los estudiantes en esas
escuelas.
Muestreo de Dos Etapas
Selección aleatoria de conglomerados y luego selección aleatoria de elementos dentro de los
conglomerados seleccionados. Ejemplo: Selección de distritos y luego selección de hogares dentro de
esos distritos.
Muestreo de Múltiples Etapas
Selección aleatoria de conglomerados en varias etapas, cada vez dividiendo los conglomerados
seleccionados en subgrupos. Ejemplo: Selección de regiones, luego ciudades dentro de las regiones, y
finalmente hogares dentro de las ciudades.
Muestreo no Probaslístico
Técnica de muestreo en la que los elementos de la muestra se seleccionan de manera no aleatoria.
Muestreo por Conveniencia
El muestreo por conveniencia implica seleccionar los elementos que son más fáciles de acceder para
el investigador.
Accesibilidad Geográfica
Seleccionar a los individuos que tienen una relación cercana con el investigador. Ejemplo: Encuestar
a amigos y familiares.
Accesibilidad Temporal
Seleccionar a los individuos que están disponibles en un momento específico. Ejemplo: Encuestar a
personas que asisten a una clase en particular.
Accesibilidad Relacional
Seleccionar a los individuos que se encuentran físicamente cerca del investigador. Ejemplo: Encuestar
a personas en un centro comercial cercano.
Muestreo por Juicio o Criterio
El investigador selecciona la muestra basada en su juicio sobre qué elementos serán los más útiles o
representativos.
Experiencia del Investigador
Seleccionar individuos basados en la experiencia previa del investigador. Ejemplo: Seleccionar a
expertos en un campo específico para una encuesta sobre tendencias tecnológicas.
Conocimiento Especializado
Seleccionar a individuos con conocimientos específicos que son cruciales para el estudio. Ejemplo:
Entrevistar a médicos especialistas para un estudio sobre una enfermedad rara.
Representatividad Intencional
Seleccionar individuos que el investigador considera que representan mejor la población objetivo.
Ejemplo: Seleccionar a estudiantes de diferentes niveles académicos para un estudio sobre métodos de
enseñanza.
Muestreo Bola de Nieve
Se selecciona a unos pocos individuos inicialmente y estos, a su vez, recomiendan a otros individuos
para ser incluidos en la muestra
Redes Sociales
Utilizar redes sociales para identificar y reclutar a participantes. Ejemplo: Pedir a los participantes
iniciales que recomienden amigos que también cumplen con los criterios del estudio.
Comunidades Cerradas
Reclutar en comunidades que son difíciles de acceder directamente. Ejemplo: Utilizar a miembros de
una comunidad cerrada para identificar a otros miembros que puedan participar en el estudio.
Grupos de Interés
Utilizar grupos con intereses comunes para expandir la muestra. Ejemplo: Comenzar con miembros
de un club de lectura y pedirles que recomienden a otros lectores.
Muestreo Cuotas
Se selecciona a los individuos hasta que se alcanzan cuotas predefinidas que representan a varias
características de la población.
Demográficas
Establecer cuotas basadas en características demográficas como edad, género, y raza. Ejemplo:
Seleccionar 50 hombres y 50 mujeres para un estudio de consumo de medios.
Socioeconómicas
Establecer cuotas basadas en niveles de ingreso, educación, o clase social. Ejemplo: Seleccionar
participantes de diferentes niveles de ingresos para un estudio sobre hábitos de ahorro.
Conductuales
Establecer cuotas basadas en comportamientos o hábitos específicos. Ejemplo: Seleccionar fumadores
y no fumadores para un estudio sobre hábitos de salud.