15 tipos de métodos de investigación
Los métodos de investigación se refieren a las estrategias, herramientas y técnicas utilizadas para recopilar y analizar datos de forma estructurada con el fin de responder a una pregunta de investigación o investigar una hipótesis (Hammond & Wellington, 2020).
En general, clasificamos los métodos de investigación en dos categorías: cuantitativos y cualitativos. Cada uno tiene sus propias fortalezas y debilidades, que podemos resumir en:
- Investigación cuantitativa puede lograr la generalización a través de un análisis estadístico escrupuloso aplicado a muestras de gran tamaño.
- Investigación cualitativa logra explicaciones profundas, detalladas y matizadas de estudios de casos específicos, que no son generalizables.
Algunos investigadores, con el objetivo de aprovechar al máximo tanto la investigación cuantitativa como la cualitativa, emplean métodos mixtos, por lo que aplicarán ambos tipos de métodos de investigación en un estudio, por ejemplo, mediante la realización de una encuesta estadística. junto a entrevistas en profundidad para agregar contexto a los hallazgos cuantitativos.
A continuación, describiré 15 métodos de investigación comunes e incluiré pros, contras y ejemplos de cada uno.
Tipos de métodos de investigación
Los métodos de investigación se pueden clasificar en términos generales en dos tipos: cuantitativos y cualitativos.
- Métodos cuantitativos involucran la investigación empírica sistemática de fenómenos observables a través de técnicas estadísticas, matemáticas o computacionales, que brindan una comprensión profunda de un concepto o fenómeno específico (Schweigert, 2021). Las fortalezas de este enfoque incluyen su capacidad para producir resultados confiables que se pueden generalizar a una población más grande, aunque puede carecer de profundidad y detalle.
- Métodos cualitativos abarcan técnicas que están diseñadas para proporcionar una comprensión profunda de un problema complejo, a menudo en un contexto específico, a través de la recopilación de datos no numéricos (Tracy, 2019). Este enfoque a menudo proporciona información rica y detallada, pero puede llevar mucho tiempo y sus hallazgos pueden no ser generalizables.
Estos se pueden dividir en una variedad de métodos de investigación específicos:
| Métodos cuantitativos | Métodos cualitativos |
|---|---|
| Investigación experimental | Caso de estudio |
| Encuestas y Cuestionarios | Etnografía |
| Estudios longitudinales | Fenomenología |
| Estudios Transversales | Investigación histórica |
| Investigación correlacional | Análisis de contenido |
| Investigación Causal-Comparativa | Teoría fundamentada |
| Metanálisis | Investigación para la Acción |
| Diseño Cuasi-Experimental | Investigación observacional |
Combinando los dos métodos anteriores, la investigación de métodos mixtos combina elementos de métodos de investigación tanto cualitativos como cuantitativos, proporcionando una comprensión integral del problema de investigación. Podemos desglosarlos aún más en:
- Diseño Explicativo Secuencial (QUAN→QUAL): Esta metodología implica realizar primero un análisis cuantitativo y luego complementarlo con un estudio cualitativo.
- Diseño Exploratorio Secuencial (QUAL→QUAN): Esta metodología va en la otra dirección, comenzando con el análisis cualitativo y terminando con el análisis cuantitativo.
Exploremos algunos métodos de las tradiciones cuantitativa y cualitativa, comenzando con los métodos de investigación cualitativos.
Métodos de investigación cualitativa
Los métodos de investigación cualitativa permiten la exploración de fenómenos en su entorno natural, proporcionando respuestas detalladas y descriptivas y conocimientos sobre las experiencias y percepciones de los individuos (Howitt, 2019).
Estos métodos son útiles cuando se busca una comprensión detallada de un fenómeno.
1. Investigación de estudio de caso
La investigación de estudio de caso es un método cualitativo que implica una investigación profunda y exhaustiva de un solo individuo, grupo o evento para explorar facetas de ese fenómeno que no pueden capturarse con otros métodos (Stokes & Wall, 2017).
La investigación de estudios de casos es especialmente valiosa para proporcionar información contextualizada sobre temas específicos, lo que facilita la aplicación de teorías abstractas a situaciones del mundo real (Patten, 2017).
Sin embargo, los hallazgos de un estudio de caso pueden no ser generalizables debido al contexto específico y al número limitado de casos estudiados (Walliman, 2021).
| Ventajas de la investigación de estudios de casos | Contras de la investigación de estudios de casos |
|---|---|
| 1. Proporciona información detallada | 1. Generalización limitada |
| 2. Facilita el estudio de fenómenos complejos | 2. Puede llevar mucho tiempo |
| 3. Puede probar o generar teorías | 3. Sujeto al sesgo del observador |
Ejemplo de un estudio de caso
Los académicos realizan una exploración detallada de la implementación de un nuevo método de enseñanza dentro de un salón de clases. El estudio se enfoca en cómo el maestro y los estudiantes se adaptan al nuevo método, los desafíos encontrados y los resultados en el desempeño y compromiso de los estudiantes. Si bien el estudio brinda información específica y detallada del método de enseñanza en esa clase, no se puede generalizar a otras clases, ya que no se ha establecido la significación estadística a través de este enfoque cualitativo.
2. Investigación etnográfica
La investigación etnográfica surgió de la investigación antropológica, donde los antropólogos ingresaban a un entorno durante un período prolongado de tiempo, conocían un grupo cultural y tomaban observaciones detalladas.
Los etnógrafos a veces incluso actúan como participantes en el grupo o la cultura, lo que muchos académicos argumentan que es una debilidad porque está a un paso de lograr la objetividad (Stokes & Wall, 2017).
De hecho, en su versión más extrema, los etnógrafos incluso realizan investigaciones sobre sí mismos, en una metodología fascinante llamada autoetnografía.
El propósito es comprender la cultura, la estructura social y los comportamientos del grupo en estudio. A menudo es útil cuando los investigadores buscan comprender significados y prácticas culturales compartidos en sus entornos naturales.
Sin embargo, puede llevar mucho tiempo y puede reflejar sesgos del investigador debido al enfoque de inmersión.
| Ventajas de la investigación etnográfica | Contras de la investigación etnográfica |
|---|---|
| 1. Proporciona conocimientos culturales profundos | 1. Consume mucho tiempo |
| 2. Hallazgos contextualmente relevantes | 2. Sesgo potencial del investigador |
| 3. Explora procesos sociales dinámicos | 3. Puede plantear cuestiones éticas |
3. Investigación fenomenológica
La investigación fenomenológica es un método cualitativo centrado en el estudio de las experiencias individuales desde la perspectiva del participante (Tracy, 2019).
Se enfoca específicamente en las experiencias de las personas en relación con un fenómeno social específico (ver aquí para ejemplos de fenómenos sociales).
Este método es valioso cuando el objetivo es comprender cómo los individuos perciben, experimentan y dan significado a fenómenos particulares. Sin embargo, debido a que es subjetivo y depende de los autoinformes de los participantes, los hallazgos pueden no ser generalizables y dependen en gran medida de los "pensamientos y sentimientos" autoinformados.
| Ventajas de la investigación fenomenológica | Contras de la investigación fenomenológica |
|---|---|
| 1. Proporciona datos completos y detallados | 1. Generalización limitada |
| 2. Destaca la experiencia personal y las percepciones | 2. La recopilación de datos puede llevar mucho tiempo |
| 3. Permite la exploración de fenómenos complejos | 3. Requiere investigadores altamente calificados |
Ejemplo de Investigación Fenomenológica
Una aproximación fenomenológica a las experiencias con la tecnología de Sebnem Cilesiz representa un buen punto de partida para formular un estudio fenomenológico. Con su enfoque en la 'esencia de la experiencia', esta pieza presenta técnicas metodológicas, de confiabilidad, validez y análisis de datos que los fenomenólogos usan para explicar cómo las personas experimentan la tecnología en su vida cotidiana.
4. Investigación histórica
La investigación histórica es un método cualitativo que involucra el examen de eventos pasados para sacar conclusiones sobre el presente o hacer predicciones sobre el futuro (Stokes & Wall, 2017).
Como era de esperar, es común en las ramas de investigación de los departamentos de historia de las universidades.
Este enfoque es útil en estudios que buscan comprender el pasado para interpretar eventos o tendencias presentes. Sin embargo, depende en gran medida de la disponibilidad y confiabilidad de los materiales de origen, que pueden ser limitadas.
Las fuentes de datos comunes incluyen artefactos culturales de la cultura tanto material como no material, que luego se examinan, comparan, contrastan y contextualizan para probar hipótesis y generar teorías.
| Ventajas de la investigación histórica | Contras de la investigación histórica |
|---|---|
| 1. Proporciona un contexto histórico | 1. Depende de las fuentes disponibles |
| 2. Puede ayudar a comprender eventos o tendencias actuales | 2. Sesgo potencial en la fuente materiales |
| 3. Permite el estudio del cambio en el tiempo | 3. Difícil de replicar |
Ejemplo de Investigación Histórica
Un ejemplo de investigación histórica podría ser un estudio que examine la evolución de los roles de género durante el último siglo. Esta investigación puede implicar el análisis de periódicos históricos, anuncios, cartas y documentos de la empresa, así como contextos socioculturales.
5. Análisis de contenido
El análisis de contenido es un método cualitativo que implica la codificación e interpretación sistemática y objetiva de textos o medios para identificar patrones, temas, ideologías o sesgos (Schweigert, 2021).
Un análisis de contenido es útil para analizar patrones de comunicación, ayudando a revelar cómo textos como periódicos, películas, discursos políticos y otros tipos de "contenido" contienen narrativas y sesgos.
Sin embargo, las interpretaciones pueden ser muy subjetivas, lo que a menudo requiere que los académicos participen en prácticas como la comparación cruzada de su codificación con pares o investigadores externos.
El análisis de contenido se puede dividir en otras metodologías específicas, como el análisis semiótico, el análisis multimodal y el análisis del discurso.
| Ventajas del análisis de contenido | Contras del análisis de contenido |
|---|---|
| 1. Recopilación de datos discreta | 1. Carece de información contextual |
| 2. Permite el análisis de muestras grandes | 2. Sesgo potencial del codificador |
| 3. Reproducible y confiable si se hace correctamente | 3. Puede pasar por alto los matices |
Ejemplo de análisis de contenido
¿Cómo se representa el Islam en los medios occidentales? por Poorebrahim y Zarei (2013) emplea un tipo de análisis de contenido llamado análisis crítico del discurso (común en la investigación postestructuralista y de teoría crítica). Este estudio de Poorebrahum y Zarei analiza un corpus de textos de los medios occidentales para explorar las formas del lenguaje que se utilizan en relación con el Islam y los musulmanes, y encuentra que son demasiado estereotipadas, lo que puede representar un sesgo anti-Islam o una falta de comprensión del mundo islámico. .
6. Investigación de la teoría fundamentada
La teoría fundamentada implica desarrollar una teoría durante y después recopilación de datos en lugar de hacerlo de antemano.
Esto contrasta con la mayoría de los estudios de investigación académica, que comienzan con una hipótesis o teoría y luego la prueban a través de un estudio, donde podríamos tener una hipótesis nula (que refuta la teoría) y una hipótesis alternativa (que apoya la teoría).
La teoría fundamentada es útil porque mantiene una mente abierta a lo que los datos podrían revelar de la investigación. Puede llevar mucho tiempo y requiere un análisis de datos riguroso (Tracy, 2019).
| Pros de la investigación de la teoría fundamentada | Contras de la investigación de la teoría fundamentada |
|---|---|
| 1. Ayuda con el desarrollo de la teoría | 1. Consume mucho tiempo |
| 2. Análisis de datos riguroso | 2. Requiere recopilación y análisis de datos iterativos |
| 3. Puede llenar los vacíos en las teorías existentes | 3. Requiere investigadores calificados |
Ejemplo de teoría fundamentada
Desarrollar una identidad de liderazgo por Komives et al (2005) emplea un enfoque de teoría fundamentada para desarrollar una tesis basada en los datos en lugar de probar una hipótesis. Los investigadores estudiaron la identidad de liderazgo de 13 estudiantes universitarios que asumieron roles de liderazgo. Con base en sus entrevistas, los investigadores teorizaron que las identidades de liderazgo de los estudiantes cambiaron de una visión jerárquica del liderazgo a una que adoptaba el liderazgo como un concepto colaborativo.
7. Investigación Acción
La investigación de acción es un enfoque que tiene como objetivo resolver problemas del mundo real y generar cambios dentro de un entorno. El estudio está diseñado para resolver un problema específico, o en otras palabras, para tomar acción (Patten, 2017).
Este enfoque puede involucrar métodos mixtos, pero generalmente es cualitativo porque generalmente implica el estudio de un caso específico en el que trabaja el investigador, por ejemplo, un maestro que estudia su propia práctica en el aula para buscar formas en que puede mejorar.
La investigación-acción es muy común en campos como la educación y la enfermería, donde los profesionales identifican áreas de mejora y luego implementan un estudio para encontrar caminos a seguir.
| Pros de la investigación de acción | Contras de la investigación de acción |
|---|---|
| 1. Aborda problemas del mundo real y busca encontrar soluciones. | 1. Lleva mucho tiempo y, a menudo, es difícil de implementar en la agenda ya ocupada de un profesional. |
| 2. Integra la investigación y la acción en un ciclo de investigación-acción. | 2. Requiere colaboración entre el investigador, el profesional y los participantes de la investigación. |
| 3. Puede generar un cambio positivo en instancias aisladas, como en una escuela o guardería. | 3. Complejidad de manejar roles duales (donde el investigador también es a menudo el practicante) |
8. Investigación observacional natural
La investigación observacional también puede ser cuantitativa (ver: investigación experimental), pero en entornos naturalistas para las ciencias sociales, los investigadores tienden a emplear métodos de recopilación de datos cualitativos como entrevistas y notas de campo para observar a las personas en sus entornos cotidianos.
Este enfoque implica la observación y el registro detallado de los comportamientos en su entorno natural (Howitt, 2019). Puede proporcionar información rica y detallada, pero la presencia del investigador puede influir en el comportamiento.
Si bien la investigación observacional tiene algunas superposiciones con la etnografía (especialmente en lo que respecta a las técnicas de recopilación de datos), tiende a no ser tan sostenida como la etnografía, por ejemplo, un investigador puede hacer 5 observaciones, cada dos lunes, en lugar de estar incrustado en un entorno.
| Ventajas de la investigación observacional cualitativa | Contras de la investigación observacional cualitativa |
|---|---|
| 1. Captura el comportamiento en entornos naturales, lo que permite obtener información interesante sobre los comportamientos auténticos. | 1. La presencia del investigador puede influir en el comportamiento |
| 2. Puede proporcionar datos ricos y detallados a través de las viñetas del investigador. | 2. Puede llevar mucho tiempo |
| 3. No invasivo porque los investigadores quieren observar las actividades naturales en lugar de interferir con los participantes de la investigación. | 3. Requiere observadores capacitados y entrenados |
Ejemplo de investigación observacional
Un investigador podría utilizar la investigación observacional cualitativa para estudiar los comportamientos y las interacciones de los niños en un parque infantil. El investigador documentaría los comportamientos observados, como los tipos de juegos jugados, los niveles de cooperación y los casos de conflicto.
Métodos de investigación cuantitativa
Los métodos de investigación cuantitativa implican la investigación empírica sistemática de fenómenos observables a través de técnicas estadísticas, matemáticas o computacionales (Pajo, 2022). La atención se centra en recopilar datos numéricos y generalizarlos entre grupos de personas o para explicar un fenómeno particular.
9. Investigación Experimental
La investigación experimental es un método cuantitativo en el que los investigadores manipulan una variable para determinar su efecto sobre otra (Walliman, 2021).
Esto es común, por ejemplo, en los laboratorios de ciencias de la escuela secundaria, donde se les pide a los estudiantes que introduzcan una variable en un entorno para examinar su efecto.
Este tipo de investigación es útil en situaciones donde los investigadores quieren determinar relaciones causales entre variables. Sin embargo, las condiciones experimentales pueden no reflejar las condiciones del mundo real.
| Ventajas de la investigación experimental | Contras de la investigación experimental |
|---|---|
| 1. Permite determinar la causalidad | 1. Puede que no refleje las condiciones del mundo real |
| 2. Permite el estudio de fenómenos en ambientes altamente controlados para minimizar la contaminación de la investigación. | 2. Puede ser costoso y llevar mucho tiempo crear un entorno controlado. |
| 3. Se puede replicar para que otros investigadores puedan probar y verificar los resultados. | 3. Es necesario abordar las preocupaciones éticas, ya que la investigación manipula directamente las variables. |
Ejemplo de Investigación Experimental
Un investigador puede realizar un experimento para determinar los efectos de un nuevo enfoque educativo en los resultados de aprendizaje de los estudiantes. Los estudiantes serían asignados aleatoriamente al grupo de control (método de enseñanza tradicional) o al grupo experimental (nuevo enfoque educativo).
10. Encuestas y Cuestionarios
Las encuestas y cuestionarios son métodos cuantitativos que implican hacer preguntas estructuradas y predefinidas a los participantes de la investigación para recopilar datos sobre sus actitudes, creencias, comportamientos o características (Patten, 2017).
Las encuestas son beneficiosas para recopilar datos de muestras grandes, pero dependen en gran medida de la honestidad y precisión de los encuestados.
Suelen ser vistas como más autorizadas que sus contrapartes cualitativas, las entrevistas semiestructuradas, porque los datos son cuantificables (p. ej., un cuestionario donde la información se presenta en una escala del 1 al 10 puede permitir a los investigadores determinar y comparar medias estadísticas, promedios, y variaciones entre las subpoblaciones en el estudiar).
| Ventajas de las encuestas y cuestionarios | Contras de encuestas y cuestionarios |
|---|---|
| 1. Los datos se pueden recopilar a partir de muestras más grandes de lo que es posible en la investigación cualitativa. | 1. Existe una gran dependencia de la honestidad del encuestado |
| 2. Los datos son cuantificables, lo que permite la comparación entre subpoblaciones | 2. Existe una profundidad de respuesta limitada en comparación con los enfoques cualitativos. |
| 3. Puede ser rentable y eficiente en el tiempo | 3. Estático sin flexibilidad para explorar las respuestas (a diferencia de las entrevistas semiestructuradas o no estructuradas) |
Ejemplo de un estudio de encuesta
Una empresa puede utilizar una encuesta para recopilar datos sobre la satisfacción laboral de los empleados en sus oficinas de todo el mundo. Se pediría a los empleados que calificaran varios aspectos de su satisfacción laboral en una escala de Likert. Si bien este método proporciona una visión general amplia, puede carecer de la profundidad de comprensión posible con otros métodos (Stokes & Wall, 2017).
11. Estudios longitudinales
Los estudios longitudinales implican observaciones repetidas de las mismas variables durante períodos prolongados (Howitt, 2019). Estos estudios son valiosos para seguir el desarrollo y el cambio, pero pueden ser costosos y consumir mucho tiempo.
Con múltiples puntos de datos recopilados durante períodos prolongados, es posible examinar cambios continuos dentro de cosas como la dinámica de la población o el comportamiento del consumidor. Esto hace posible un análisis detallado del cambio.
Quizás el ejemplo más identificable de un estudio longitudinal es un censo nacional, que se realiza el mismo día cada pocos años, para recopilar datos demográficos comparativos que pueden mostrar cómo una nación está cambiando con el tiempo.
Si bien los estudios longitudinales suelen ser cuantitativos, también hay casos de cualitativos, como el famoso estudio 7 Up del Reino Unido, que estudia a 14 personas cada 7 años para explorar su desarrollo a lo largo de sus vidas.
| Ventajas de los estudios longitudinales | Contras de los estudios longitudinales |
|---|---|
| 1. Realiza un seguimiento de los cambios a lo largo del tiempo, lo que permite comparar eventos pasados y presentes. | 1. Casi por definición consume mucho tiempo porque el tiempo debe pasar entre cada sesión de recopilación de datos. |
| 2. Puede identificar secuencias de eventos, pero la causalidad suele ser más difícil de determinar. | 2. Existe un alto riesgo de abandono de los participantes con el tiempo a medida que los participantes continúan con sus vidas. |
Ejemplo de un estudio longitudinal
Un censo nacional, realizado cada pocos años, utiliza encuestas para desarrollar datos longitudinales, que luego se comparan y analizan para presentar tendencias precisas a lo largo del tiempo. Las tendencias que un censo puede revelar incluyen cambios en la religiosidad, valores y actitudes sobre temas sociales y mucho más.
12. Estudios transversales
Los estudios transversales son un método de investigación cuantitativa que consiste en analizar datos de una población en un momento específico (Patten, 2017). Proporcionan una instantánea de una situación, pero no pueden determinar la causalidad.
Este diseño se usa para medir y comparar la prevalencia de ciertas características o resultados en diferentes grupos dentro de la población muestreada.
La principal ventaja de este diseño es su capacidad para medir una amplia gama de variables simultáneamente sin necesidad de hacer un seguimiento de los participantes a lo largo del tiempo.
Sin embargo, los estudios transversales tienen limitaciones. Este diseño solo puede mostrar si existen asociaciones o correlaciones entre diferentes variables, pero no puede probar relaciones de causa y efecto, secuencia temporal, cambios y tendencias en el tiempo.
| Ventajas de los estudios transversales | Contras de los estudios transversales |
|---|---|
| 1. Rápido y económico, sin necesidad de un compromiso a largo plazo. | 1. No se puede determinar la causalidad porque es una instantánea simple, sin demora de tiempo entre los puntos de recopilación de datos. |
| 2. Bueno para análisis descriptivos. | 2. No permite que los investigadores hagan un seguimiento de los participantes de la investigación. |
Ejemplo de un estudio transversal
Nuestro ejemplo de estudio longitudinal de un censo nacional también contiene un diseño transversal. Un censo es transversal y muestra solo datos de un punto en el tiempo. Pero cuando se realiza un censo una vez cada pocos años, se vuelve longitudinal, y mientras la técnica de recopilación de datos permanezca sin cambios, se podrá identificar los cambios, agregando otra dimensión de tiempo además de un estudio transversal básico.
13. Investigación correlacional
La investigación correlacional es un método cuantitativo que busca determinar si y en qué medida existe una relación entre dos o más variables cuantificables (Schweigert, 2021).
Este enfoque proporciona una manera rápida y fácil de hacer hipótesis iniciales basadas en tendencias de correlación positivas o negativas que se pueden observar dentro del conjunto de datos.
Si bien la investigación correlacional puede revelar relaciones entre variables, no puede establecer causalidad.
Los métodos utilizados para el análisis de datos pueden incluir correlaciones estadísticas como las de Pearson o Spearman.
| Ventajas de la investigación correlacional | Contras de la investigación correlacional |
|---|---|
| 1. Revela relaciones entre variables | 1. No se puede determinar la causalidad |
| 2. Puede usar datos existentes | 2. Puede estar influenciado por terceras variables |
| 3. Puede guiar futuras investigaciones experimentales | 3. La correlación puede ser una coincidencia |
Ejemplo de investigación correlacional
Un equipo de investigadores está interesado en estudiar la relación entre la cantidad de tiempo que los estudiantes dedican a estudiar y su rendimiento académico. Recopilan datos de una escuela secundaria, midiendo la cantidad de horas que cada estudiante estudia por semana y sus promedios de calificaciones (GPA) al final del semestre. Al analizar los datos, encuentran una correlación positiva, lo que sugiere que los estudiantes que pasan más tiempo estudiando tienden a tener GPA más altos.
14. Investigación de Diseño Cuasi-Experimental
La investigación de diseño cuasi-experimental es un método de investigación cuantitativa que es similar al diseño experimental pero carece del elemento de asignación aleatoria al tratamiento o control.
En cambio, los diseños cuasiexperimentales generalmente se basan en otros métodos para controlar las variables extrañas.
El término 'cuasi-experimental' implica que el experimento se parece a un experimento real, pero no es exactamente igual porque no cumple con todos los criterios para un experimento 'verdadero', específicamente en términos de control y asignación aleatoria.
El diseño cuasi-experimental es útil cuando los investigadores quieren estudiar una hipótesis o relación causal, pero las consideraciones prácticas o éticas les impiden manipular variables y asignar aleatoriamente a los participantes a las condiciones.
| ventajas de Investigación Cuasi-Experimental | Contras de Investigación Cuasi-Experimental |
|---|---|
| 1. Es más factible de implementar que los experimentos reales. | 1. Sin asignación aleatoria, es más difícil descartar variables de confusión. |
| 2. Puede llevarse a cabo en entornos del mundo real, lo que hace que los hallazgos sean más aplicables al mundo real. | 2. La falta de asignación aleatoria puede reducir la validez interna del estudio. |
| 3. Útil cuando no es ético o es imposible manipular la variable independiente o asignar participantes al azar. | 3. Es más difícil establecer una relación causa-efecto debido al potencial de variables de confusión. |
Ejemplo de Diseño Cuasi-Experimental
Un investigador quiere estudiar el impacto de un nuevo programa de tutoría de matemáticas en el desempeño de los estudiantes. Sin embargo, las limitaciones éticas y prácticas impiden la asignación aleatoria a los grupos de "tutoría" y "sin tutoría". En cambio, el investigador compara a los estudiantes que eligieron recibir tutoría (grupo experimental) con estudiantes similares que no eligieron recibir tutoría (grupo de control), controlando otras variables como el nivel de grado y el rendimiento matemático anterior.
15. Investigación de metanálisis
El metanálisis combina estadísticamente los resultados de múltiples estudios sobre un tema específico para producir una estimación más precisa del tamaño del efecto. Es el estándar de oro de la investigación secundaria.
El metanálisis es particularmente útil cuando hay numerosos estudios sobre un tema y existe la necesidad de integrar los hallazgos para sacar conclusiones más confiables.
Algunos metanálisis pueden identificar fallas o lagunas en un corpus de investigación, cuando pueden ser muy influyentes en la investigación académica, a pesar de la falta de recopilación de datos primarios.
Sin embargo, tienden a ser factibles solo cuando existe un corpus considerable de estudios confiables y de alta calidad sobre un fenómeno.
| ventajas de la investigación de metanálisis | Contras de la investigación de metanálisis |
|---|---|
| Mayor poder estadístico: al combinar datos de múltiples estudios, el metanálisis aumenta el poder estadístico para detectar efectos. | Sesgo de publicación: es menos probable que se publiquen estudios con hallazgos nulos o negativos, lo que lleva a una sobreestimación de los tamaños del efecto. |
| Mayor Precisión: Proporciona más estimaciones precisas de los tamaños del efecto al reducir la influencia del error aleatorio. | Calidad de los estudios: la precisión de un metanálisis depende de la calidad de los estudios incluidos. |
| Resolución de discrepancias: el metanálisis puede ayudar a resolver los desacuerdos entre diferentes estudios sobre un tema. | Heterogeneidad: las diferencias en el diseño del estudio, la muestra o los procedimientos pueden introducir heterogeneidad, lo que complica la interpretación de los resultados. |
Ejemplo de un metanálisis
El poder de la retroalimentación revisado (Wisniewski, Zierer & Hattie, 2020) es un metanálisis que examina 435 estudios empíricos de investigación sobre los efectos de la retroalimentación en el aprendizaje de los estudiantes. Utilizan un modelo de efectos aleatorios para determinar si existe un tamaño de efecto claro en la literatura. Los autores encuentran que la retroalimentación tiende a afectar los resultados de las habilidades cognitivas y motoras, pero tiene un efecto menor en los resultados motivacionales y conductuales.
Conclusión
Elegir un método de investigación requiere mucha consideración con respecto a lo que quiere lograr, su paradigma de investigación y la metodología que es más valiosa para lo que está estudiando. Existen múltiples tipos de métodos de investigación, muchos de los cuales no he podido presentar aquí. En general, se recomienda que trabaje con un investigador experimentado o un supervisor de investigación para identificar un método de investigación adecuado para su estudio en cuestión.
Referencias
Hammond, M. y Wellington, J. (2020). Métodos de investigación: Los conceptos clave. Nueva York: Routledge.
Howitt, D. (2019). Introducción a los métodos cualitativos de investigación en psicología.. Londres: Pearson Reino Unido.
Pajo, B. (2022). Introducción a los métodos de investigación: un enfoque práctico. Nueva York: Publicaciones Sage.
Patten, ML (2017). Comprender los métodos de investigación: una descripción general de los elementos esenciales. Nueva York: Sabio
Schweigert, WA (2021). métodos de investigación en psicología: un manual. Los Ángeles: Waveland Press.
Stokes, P. y Wall, T. (2017). Métodos de búsqueda. Nueva York: Bloomsbury Publishing.
Tracy, SJ (2019). Métodos de investigación cualitativa: recopilación de pruebas, elaboración de análisis, comunicación del impacto. Londres: John Wiley & Sons.
Walliman, N. (2021). Métodos de investigación: Los fundamentos. Londres: Routledge.
Deja una respuesta