Investigación cuantitativa

Los métodos cuantitativos y cualitativos son el motor del conocimiento basado en la evidencia. Tallie Casucci, Gigi Austria y Barbara Wilson ofrecen una visión general de cómo diferenciar ambos métodos.

Lo cuantitativo es medible. A menudo se asocia con un método científico más tradicional de recopilación de datos de forma organizada y objetiva para que los resultados puedan generalizarse a otras personas o poblaciones. Los diseños cuantitativos se basan en las probabilidades o la probabilidad, y utilizan valores «p», análisis de potencia y otros métodos científicos para garantizar el rigor y la reproducibilidad de los resultados en otras poblaciones. Los diseños cuantitativos pueden ser experimentales, cuasi-experimentales, descriptivos o correlacionales.

La investigación cualitativa suele ser más subjetiva, aunque, al igual que la cuantitativa, también utiliza un enfoque sistemático. La investigación cualitativa suele ser preferible cuando la pregunta clínica se centra en las experiencias vitales o el significado. La investigación cualitativa explora la complejidad, la profundidad y la riqueza de una situación concreta desde la perspectiva de los informantes, es decir, de la persona o personas que proporcionan la información. Pueden ser el paciente, sus cuidadores, los familiares del paciente, etc. La información también puede proceder de las observaciones del investigador. La base de la investigación cualitativa es la creencia de que la realidad se basa en las percepciones y puede ser diferente para cada persona, a menudo cambiando con el tiempo.

Ejemplos de investigación cualitativa y cuantitativa

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La metodología cuantitativa es el marco de investigación dominante en las ciencias sociales. Hace referencia a un conjunto de estrategias, técnicas y supuestos utilizados para estudiar procesos psicológicos, sociales y económicos mediante la exploración de patrones numéricos. La investigación cuantitativa recoge una serie de datos numéricos. Algunos de los datos numéricos son intrínsecamente cuantitativos (por ejemplo, los ingresos personales), mientras que en otros casos se impone la estructura numérica (por ejemplo, «En una escala del 1 al 10, ¿cómo se sintió deprimido la semana pasada?»). La recopilación de información cuantitativa permite a los investigadores realizar análisis estadísticos, desde los más sencillos hasta los más sofisticados, que agregan los datos (p. ej., promedios, porcentajes), muestran las relaciones entre los datos (p. ej., «Los estudiantes con promedios de notas más bajos tienden a obtener una puntuación más baja en una escala de depresión») o comparan los datos agregados (p. ej., Estados Unidos tiene un producto interior bruto más alto que España). La investigación cuantitativa incluye metodologías como los cuestionarios, las observaciones estructuradas o los experimentos y se contrapone a la investigación cualitativa. La investigación cualitativa implica la recopilación y el análisis de narraciones y/u observaciones abiertas a través de metodologías como las entrevistas, los grupos de discusión o las etnografías.

Comentarios

Resumen: Estos dos tipos complementarios de investigación del usuario desempeñan un papel importante en un ciclo de diseño iterativo. La investigación cualitativa informa el proceso de diseño; la cuantitativa proporciona una base para los programas de evaluación comparativa y los cálculos del retorno de la inversión.

Los datos cualitativos ofrecen una evaluación directa de la usabilidad de un sistema: los investigadores observarán a los participantes luchar con elementos específicos de la interfaz de usuario e inferirán qué aspectos del diseño son problemáticos y cuáles funcionan bien. Siempre pueden hacer preguntas de seguimiento a los participantes y cambiar el curso del estudio para obtener información sobre el problema concreto que experimenta el participante. A continuación, basándose en sus propios conocimientos sobre UX y, posiblemente, en la observación de otros participantes que se encuentran (o no) con la misma dificultad, los investigadores determinarán si el elemento respectivo de la UI está realmente mal diseñado.

Los datos cuantitativos ofrecen una evaluación indirecta de la usabilidad de un diseño. Pueden basarse en el rendimiento de los usuarios en una tarea determinada (por ejemplo, tiempos de finalización de la tarea, tasas de éxito, número de errores) o pueden reflejar la percepción de usabilidad de los participantes (por ejemplo, índices de satisfacción). Las métricas cuantitativas son simplemente números y, como tales, pueden ser difíciles de interpretar en ausencia de un punto de referencia. Por ejemplo, si el 60% de los participantes en un estudio fueron capaces de completar una tarea, ¿es eso bueno o malo? Es difícil decirlo en términos absolutos. Por eso, muchos estudios cuantitativos suelen tener como objetivo no tanto describir la usabilidad de un sitio, sino compararla con un estándar conocido o con la usabilidad de un competidor o un diseño anterior.

Investigación descriptiva

Algunos fenómenos se prestan obviamente al análisis cuantitativo porque ya están disponibles en forma de cifras. Por ejemplo, la evolución del rendimiento en las distintas etapas educativas o el aumento del número de altos directivos con títulos de gestión. Sin embargo, incluso los fenómenos que no son obviamente de naturaleza numérica pueden examinarse utilizando métodos cuantitativos.

Si desea realizar un análisis estadístico de las opiniones de un grupo de personas sobre un tema o elemento concreto de sus vidas, puede pedirles que expresen su acuerdo relativo con las afirmaciones y que respondan en una escala de cinco o siete puntos, en la que 1 es totalmente en desacuerdo, 2 es en desacuerdo, 3 es neutro, 4 es de acuerdo y 5 es totalmente de acuerdo (la escala de siete puntos también tiene ligeramente de acuerdo/desacuerdo).

Sin embargo, es importante señalar que los métodos cuantitativos no son necesariamente los más adecuados para la investigación. Es poco probable que sean muy útiles cuando se quiere comprender en profundidad las razones detalladas de un comportamiento concreto. También es posible que al asignar números a constructos bastante abstractos, como las opiniones personales, se corra el riesgo de darles una precisión espuria.