21 Ejemplos de limitaciones de la investigación

Las limitaciones de la investigación se refieren a las debilidades potenciales inherentes a un estudio. Todos los estudios tienen limitaciones de algún tipo, lo que significa que declarar limitaciones no necesariamente tiene que ser algo malo, siempre que su declaración de limitaciones esté bien pensada y explicada.

Rara vez un estudio es perfecto. Los investigadores tienen que hacer concesiones al desarrollar sus estudios, que a menudo se basan en consideraciones prácticas como limitaciones de tiempo y dinero, sopesar la amplitud de los participantes frente a la profundidad del conocimiento y elegir una metodología u otra.

En la investigación, los estudios pueden tener limitaciones, como un alcance limitado, la subjetividad del investigador y la falta de herramientas de investigación disponibles.

Reconocer las limitaciones de su estudio debe verse como una fortaleza. Demuestra su voluntad de transparencia, humildad y sumisión al método científico, y puede arruinar la integridad del estudio. También puede informar la dirección de la investigación futura.

Por lo general, los académicos explorarán las limitaciones de su estudio en la sección de metodología, en la sección de conclusiones o en ambas.

Ejemplos de limitaciones de la investigación

La investigación cualitativa y cuantitativa ofrece diferentes perspectivas y métodos para explorar fenómenos, cada uno con sus propias fortalezas y limitaciones. Por lo tanto, he dividido las secciones de ejemplos de limitaciones en cualitativas y cuantitativas a continuación.

Limitaciones de la investigación cualitativa

La investigación cualitativa busca comprender los fenómenos en profundidad y en contexto. Se centra en las preguntas "por qué" y "cómo".

A menudo se usa para explorar problemas nuevos o complejos, y proporciona información valiosa y detallada sobre las experiencias, los comportamientos y las actitudes de los participantes. Sin embargo, estas fortalezas también crean ciertas limitaciones, que se explican a continuación.

1. Subjetividad

La investigación cualitativa a menudo requiere que el investigador interprete datos subjetivos. Un investigador puede examinar un texto e identificar diferentes temas o conceptos como más dominantes que otros.

Las lecturas cualitativas cercanas de los textos son necesariamente subjetivas, y aunque esto puede ser una limitación, los investigadores cualitativos argumentan que esta es la mejor manera de comprender todo en profundidad en su contexto.

Solución sugerida y respuesta: Para minimizar el sesgo de subjetividad, podría considerar cotejar sus propias lecturas de temas y datos con las lecturas e interpretaciones de otros académicos. Esto puede implicar entregar los datos sin procesar a un supervisor o colega y pedirles que codifiquen los datos por separado, y luego reunirse para comparar y contrastar los resultados.

2. Sesgo del investigador

El concepto de sesgo del investigador está relacionado con la subjetividad, aunque ligeramente diferente.

El sesgo del investigador se refiere a las perspectivas y opiniones que traes contigo cuando haces tu investigación.

Por ejemplo, un investigador que es explícitamente de una cierta persuasión filosófica o política puede aplicar esa persuasión al interpretar los datos.

En muchas tradiciones académicas, intentaremos minimizar el sesgo del investigador mediante la utilización de procedimientos claros que se establecen de antemano o mediante el uso de herramientas de análisis estadístico.

Sin embargo, en otras tradiciones, como en la investigación feminista posmoderna, se espera la declaración de parcialidad, y el reconocimiento de la parcialidad se considera positivo porque, en esas tradiciones, se cree que la parcialidad no puedo eliminarse de la investigación, por lo que, en cambio, es una cuestión de integridad presentarlo por adelantado.

Solución sugerida y respuesta: Reconozca el potencial de sesgo del investigador y, dependiendo de su marco teórico, acéptelo o identifique los procedimientos que ha tomado para buscar una aproximación más cercana a la objetividad en su codificación y análisis.

3. Generalizabilidad

Si está luchando por encontrar una limitación para discutir en su propio estudio de investigación cualitativa, entonces esta es para usted: toda investigación cualitativa, de todas las tendencias y perspectivas, no se puede generalizar.

Esta es una característica central que diferencia los datos cualitativos de los cuantitativos.

El objetivo de los datos cualitativos es seleccionar estudios de casos y corpus pequeños similares y profundizar a través de un análisis profundo y una descripción detallada de los datos.

A menudo, esto también significará que tiene un tamaño de muestra no aleatorio.

Si bien esto es positivo (obtendrá información realmente profunda, contextualizada e interesante), también significa que los hallazgos pueden no ser generalizables a una población más grande que puede no ser representativa del pequeño grupo de personas en su estudio.

Solución sugerida y respuesta: Sugerir futuros estudios que adopten un enfoque cuantitativo de la cuestión.

4. El efecto Hawthorne

El efecto Hawthorne se refiere al fenómeno en el que los participantes de la investigación cambian su "comportamiento observado" cuando son conscientes de que están siendo observados.

Este efecto fue identificado por primera vez por Elton Mayo, quien realizó estudios sobre los efectos de varios factores en la productividad de los trabajadores. Se dio cuenta de que sin importar lo que hiciera (encender las luces, apagar las luces, etc.), hubo un aumento en la producción de los trabajadores en comparación con antes de que se realizara el estudio.

Mayo se dio cuenta de que el mero hecho de observar a los trabajadores los hacía trabajar más; su observación era lo que estaba cambiando el comportamiento.

Por lo tanto, si está buscando una limitación potencial para nombrar su estudio de investigación observacional, resalte el posible impacto del efecto Hawthorne (y cómo podría reducir su huella o visibilidad para disminuir su probabilidad).

Solución sugerida y respuesta: Resalte las formas en que ha intentado reducir su huella mientras estaba en el campo y garantice el anonimato a los participantes de su investigación.

5. Replicabilidad

La investigación cuantitativa tiene el gran beneficio de que los estudios son replicables: un investigador puede obtener un tamaño de muestra similar, duplicar las variables y volver a probar un estudio. Pero no se puede hacer eso en la investigación cualitativa.

La investigación cualitativa se basa en gran medida en el contexto: un estudio de caso específico o variables específicas que hacen que una determinada instancia valga la pena analizar. Como resultado, a menudo es difícil volver a ingresar al mismo entorno con las mismas variables y repetir el estudio.

Además, la interpretación del investigador individual es más influyente en la investigación cualitativa, lo que significa que incluso si un nuevo investigador ingresa a un entorno y hace observaciones, sus observaciones pueden ser diferentes, porque la subjetividad entra mucho más en juego. Esto no hace que la investigación sea mala necesariamente (se pueden hacer grandes descubrimientos en la investigación cualitativa), pero ciertamente demuestra una debilidad de la investigación cualitativa.

Solución sugerida y respuesta: Sugerir futuros estudios que adopten un enfoque cuantitativo de la cuestión.

6. Alcance limitado

El "alcance limitado" es quizás una de las limitaciones más comunes enumeradas por los investigadores, y aunque a menudo es una forma general de decir "bueno, no estoy estudiando eso en este estudiar”, también es un punto válido.

Ningún estudio puede explorar todo relacionado con un tema. En algún momento, tenemos que tomar decisiones sobre lo que se incluye en el estudio y que excluido de el estudio.

Por lo tanto, podría decir que una limitación de su estudio es que no analiza una variable adicional o un concepto que sin duda vale la pena estudiar, pero que tendrá que explorar en su próximo proyecto, porque este proyecto tiene una definición clara y estrecha. meta.

Solución sugerida y respuesta: Sea claro acerca de lo que está dentro y fuera del estudio cuando escriba su pregunta de investigación.

7. Restricciones de tiempo

Esta es también una afirmación general que puede hacer sobre su proyecto de investigación: que habría incluido a más personas en el estudio, observado más variables, etc. ¡Pero tienes que enviar esto para el final del próximo semestre! Tienes limitaciones de tiempo.

Y las limitaciones de tiempo son una realidad reconocida en toda investigación.

Pero esto significa que deberá explicar cómo el tiempo ha limitado sus decisiones. Al igual que con el "alcance limitado", esto puede significar que tuvo que estudiar un grupo más pequeño de materias, limitar la cantidad de tiempo que pasó en el campo, etc.

Solución sugerida y respuesta: Sugiera estudios futuros que se basen en su trabajo actual, posiblemente como un proyecto de doctorado.

8. Intensidad de recursos

La investigación cualitativa puede ser costosa debido al costo de la transcripción, la participación de investigadores capacitados y los posibles viajes para entrevistas u observaciones.

Por lo tanto, la intensidad de los recursos es similar al concepto de restricciones de tiempo. Si no tiene los fondos, debe tomar decisiones sobre qué herramientas usar, qué software estadístico emplear y cuántos asistentes de investigación puede dedicar al estudio.

Solución sugerida y respuesta: Sugiera estudios futuros que obtendrán más fondos gracias a este "estudio exploratorio".

9. Dificultades de codificación

El análisis de datos en la investigación cualitativa a menudo implica la codificación, que puede ser subjetiva y compleja, especialmente cuando se trata de datos ambiguos o contradictorios.

Después de nombrar esto como una limitación en su investigación, es importante explicar cómo ha intentado abordar esto. Algunas formas de 'limitar la limitación' incluyen:

• Triangulación: Haga que otros 2 investigadores codifiquen los datos también y cotejen sus resultados con los de ellos para identificar valores atípicos que pueden necesitar ser reexaminados, debatidos con los otros investigadores o eliminados por completo.
• Procedimiento: Use un procedimiento de codificación claro para demostrar confiabilidad en su proceso de codificación. Yo personalmente uso el método de análisis de redes temáticas descrito en este artículo académico de Attride-Stirling (2001).

Solución sugerida y respuesta: Triangule sus hallazgos de codificación con colegas y siga un procedimiento de análisis de red temático.

10. Riesgo de falta de respuesta

Siempre existe el riesgo en la investigación de que los participantes de la investigación no estén dispuestos o se sientan incómodos compartiendo sus pensamientos y sentimientos genuinos en el estudio.

Esto es particularmente cierto cuando realiza una investigación sobre temas delicados, temas politizados o temas en los que el participante expresa vulnerabilidad.

Esto es similar al efecto Hawthorne (también conocido como sesgo del participante), donde los participantes cambian sus comportamientos en su presencia; pero va un paso más allá, donde los participantes ocultan activamente sus verdaderos pensamientos y sentimientos.

Solución sugerida y respuesta: Una forma de manejar esto es tratar de incluir un grupo más amplio de personas con la expectativa de que algunos participantes no respondan.

11. Riesgo de desgaste

La deserción se refiere al proceso de pérdida de participantes en la investigación a lo largo del estudio.

Esto ocurre más comúnmente en estudios longitudinales, donde un investigador debe regresar para realizar su análisis durante períodos de tiempo espaciados, a menudo durante años.

A las personas les suceden cosas con el tiempo: se mudan al extranjero, sus experiencias de vida cambian, se enferman, cambian de opinión e incluso mueren. Cuanto más tiempo pase, mayor será el riesgo de desgaste.

Solución sugerida y respuesta: Una forma de manejar esto es tratar de incluir un grupo más amplio de personas con la expectativa de que habrá desgaste con el tiempo.

12. Dificultad para mantener la confidencialidad y el anonimato

Dada la naturaleza detallada de los datos cualitativos, garantizar el anonimato de los participantes puede ser un desafío.

Si tiene un tema delicado en un estudio de caso específico, incluso anonimizar a los participantes de la investigación a veces no es suficiente. La gente podría ser capaz de inducir de quién estás hablando.

A veces, esto significará que tendrá que excluir algunos datos interesantes que recopiló de su informe final. La confidencialidad y el anonimato se anteponen a sus hallazgos en ética de la investigación, y este es un factor limitante necesario.

Solución sugerida y respuesta: Resalte los esfuerzos que ha realizado para anonimizar los datos y acepte que la confidencialidad y la responsabilidad imponen restricciones extremadamente importantes en la investigación académica.

13. Dificultad para encontrar participantes en la investigación

Un estudio que analiza un fenómeno muy específico o incluso un conjunto específico de casos dentro de un fenómeno significa que el grupo de posibles participantes en la investigación puede ser muy bajo.

Compile además de esto el hecho de que muchas personas a las que se acerca pueden optar por no participar, y podría terminar con un corpus muy pequeño de temas para explorar. Esto puede limitar su capacidad para realizar hallazgos completos, incluso en un sentido cuantitativo.

Por lo tanto, es posible que deba limitar su pregunta y objetivos de investigación a algo más realista.

Solución sugerida y respuesta: Resalte que esto va a limitar significativamente la generalización del estudio.

14. Limitaciones éticas

Las limitaciones éticas se refieren a las cosas que no puede hacer en función de las preocupaciones éticas identificadas por usted mismo o por la junta de revisión de ética de su institución.

Esto podría incluir amenazas al bienestar físico o psicológico de los sujetos de su investigación, la posibilidad de divulgar datos que podrían dañar la reputación de una persona, etc.

Además, incluso si su estudio sigue todos los estándares de ética esperados, usted, como investigador ético, debe permitir que un participante de la investigación se retire en cualquier momento, después de lo cual no puede usar sus datos, lo que demuestra una superposición entre las restricciones éticas y abandono de participantes.

Solución sugerida y respuesta: Resalte que estas limitaciones éticas son inevitables, pero importantes para mantener la integridad de la investigación.

Limitaciones de la investigación cuantitativa

La investigación cuantitativa se centra en datos cuantificables y técnicas estadísticas, matemáticas o computacionales. A menudo se usa para probar hipótesis, evaluar relaciones y causalidad, y generalizar hallazgos en poblaciones más grandes.

La investigación cuantitativa es ampliamente respetada por su capacidad para proporcionar datos fiables, medibles y generalizables (¡si se hace bien!). Su metodología estructurada tiene fortalezas sobre la investigación cualitativa, como el hecho de que permite la replicación del estudio, lo que sustenta la validez de la investigación.

Sin embargo, este enfoque no está exento de limitaciones, que se explican a continuación.

1. Simplificación excesiva

La investigación cuantitativa es poderosa porque le permite medir y analizar datos de manera sistemática y estandarizada. Sin embargo, una de sus limitaciones es que en ocasiones puede simplificar fenómenos o situaciones complejas.

En otras palabras, podría pasar por alto las sutilezas o matices del tema de investigación.

Por ejemplo, si está estudiando por qué las personas eligen una dieta en particular, un estudio cuantitativo podría identificar factores como la edad, los ingresos o el estado de salud. Pero puede pasar por alto otros aspectos, como las influencias culturales o las creencias personales, que también pueden afectar significativamente las elecciones dietéticas.

Al escribir sobre esta limitación, puede decir que su enfoque cuantitativo, si bien proporciona mediciones y comparaciones precisas, puede no capturar la complejidad total de sus temas de estudio.

Solución sugerida y respuesta: Sugiera un estudio de caso de seguimiento con los mismos participantes de la investigación para obtener más contexto y profundidad.

2. Falta de contexto

Otro problema potencial con la investigación cuantitativa es que a menudo se enfoca en números y estadísticas a expensas del contexto o la información cualitativa.

Supongamos que está estudiando el efecto del tamaño del aula en el rendimiento de los estudiantes. Puede encontrar que los estudiantes en clases más pequeñas generalmente se desempeñan mejor. Sin embargo, esto no tiene en cuenta otras variables, como el estilo de enseñanza, la motivación de los estudiantes o el apoyo familiar.

Al describir esta limitación, podría decir: “Aunque nuestra investigación proporciona información importante sobre la relación entre el tamaño de la clase y el rendimiento de los estudiantes, no incorpora el impacto de otras variables potencialmente influyentes. La investigación futura podría beneficiarse de un enfoque de métodos mixtos que combine el análisis cuantitativo con conocimientos cualitativos”.

Solución sugerida y respuesta: Sugiera un estudio de caso de seguimiento con los mismos participantes de la investigación para obtener más contexto y profundidad.

3. Aplicabilidad a la configuración del mundo real

A menudo, la investigación experimental se lleva a cabo en entornos controlados para limitar la influencia de factores externos.

Este control es excelente para aislar y comprender el fenómeno específico, pero puede limitar la aplicabilidad o la "validez externa" de la investigación en entornos del mundo real.

Por ejemplo, si lleva a cabo un experimento de laboratorio para ver cómo la privación del sueño afecta el rendimiento cognitivo, es posible que el entorno estéril y controlado del laboratorio no refleje las condiciones del mundo real en las que las personas se enfrentan a múltiples factores estresantes.

Por lo tanto, al explicar las limitaciones de su estudio cuantitativo en su sección de metodología, podría indicar:

“Si bien nuestros hallazgos brindan información valiosa sobre [topic], es posible que las condiciones controladas del experimento no representen con precisión los escenarios del mundo real en los que existirán variables extrañas. Como tal, la aplicabilidad directa de nuestros resultados a contextos más amplios puede ser limitada”.

Solución sugerida y respuesta: Sugiera estudios futuros que participen en la investigación observacional del mundo real, como la investigación etnográfica.

4. Flexibilidad limitada

Una vez que se está realizando un estudio cuantitativo, puede ser un desafío realizar cambios en él. Esto se debe a que, a diferencia de Grounded investigación, está poniendo en marcha su estudio por adelantado y no puede hacer cambios a la mitad.

El diseño de su estudio, los métodos de recopilación de datos y las técnicas de análisis deben decidirse antes de comenzar a recopilar datos.

Por ejemplo, si está realizando una encuesta sobre el impacto de las redes sociales en la salud mental de los adolescentes y, a mitad de camino, se da cuenta de que debería haber incluido una pregunta sobre su tiempo frente a la pantalla, generalmente es demasiado tarde para agregarla.

Al analizar esta limitación, podría escribir algo como: "La naturaleza estructurada de nuestro enfoque cuantitativo permite la recopilación y el análisis de datos consistentes, pero también limita nuestra flexibilidad para adaptar y modificar el proceso de investigación en respuesta a los conocimientos e ideas emergentes".

Solución sugerida y respuesta: Sugiera estudios futuros que utilizarán métodos mixtos o métodos de investigación cualitativos para obtener una mayor profundidad de conocimiento.

5. Riesgo de error en la encuesta

Las encuestas son una herramienta común en la investigación cuantitativa, pero conllevan riesgos de error.

Puede haber errores de medición (si se malinterpreta una pregunta), errores de cobertura (si algunos grupos no están adecuadamente representados), errores de falta de respuesta (si ciertas personas no responden) y errores de muestreo (si su muestra no está representante de la población).

Por ejemplo, si está encuestando a estudiantes universitarios sobre sus hábitos de estudio, pero solo los estudiantes diurnos responden porque realiza la encuesta durante el día, sus resultados serán sesgados.

Al analizar esta limitación, podría decir: “A pesar de nuestros mejores esfuerzos para desarrollar una encuesta integral, sigue existiendo el riesgo de error en la encuesta, incluidos los errores de medición, cobertura, falta de respuesta y muestreo. Esto podría afectar potencialmente la confiabilidad y la generalización de nuestros hallazgos".

Solución sugerida y respuesta: Sugiera estudios futuros que utilizarán otras herramientas de encuesta para comparar y contrastar los resultados.

6. Capacidad limitada para sondear las respuestas

Con la investigación cuantitativa, normalmente no puede hacer preguntas de seguimiento o profundizar en las respuestas de los participantes como podría hacerlo en una entrevista cualitativa.

Por ejemplo, imagine que está encuestando a 500 estudiantes sobre hábitos de estudio en un cuestionario. Un encuestado podría indicar que estudia durante dos horas cada noche. Es posible que desee hacer un seguimiento pidiéndoles que expliquen en qué consisten esas sesiones de estudio o qué tan efectivos creen que son sus hábitos.

Pero la investigación cuantitativa generalmente no permite esto de la misma manera que lo haría una entrevista cualitativa semiestructurada.

Al analizar esta limitación, podría escribir: “Dada la naturaleza estructurada de nuestra encuesta, nuestra capacidad para profundizar en las respuestas individuales es limitada. Esto significa que es posible que no entendamos completamente el contexto o el razonamiento detrás de las respuestas, lo que podría limitar la profundidad de nuestros hallazgos".

Solución sugerida y respuesta: Sugerir futuros estudios que se involucren en métodos mixtos o metodologías cualitativas para abordar el tema desde otro ángulo.

7. Dependencia de instrumentos para la recopilación de datos

En la investigación cuantitativa, la recopilación de datos depende en gran medida de instrumentos como cuestionarios, encuestas o máquinas.

La limitación aquí es que los datos que obtiene son tan buenos como el instrumento que está utilizando. Si el instrumento no está bien diseñado o calibrado, sus datos pueden ser defectuosos.

Por ejemplo, si utiliza un cuestionario para estudiar la satisfacción del cliente y las preguntas son vagas, confusas o sesgadas, es posible que las respuestas no reflejen con precisión los verdaderos sentimientos de los clientes.

Al discutir esta limitación, podría decir: “Nuestro estudio depende del uso de cuestionarios para la recopilación de datos. Aunque hemos realizado un esfuerzo significativo para diseñar y probar el instrumento, es posible que las inexactitudes o los malentendidos puedan afectar la validez de los datos recopilados".

Solución sugerida y respuesta: Sugiera estudios futuros que utilicen diferentes instrumentos pero examinen las mismas variables para triangular los resultados.

8. Restricciones de tiempo y recursos (específicas de la investigación cuantitativa)

La investigación cuantitativa puede consumir mucho tiempo y recursos, especialmente cuando se trata de muestras grandes.

A menudo implica un muestreo sistemático, un diseño riguroso y, a veces, un análisis estadístico complejo.

Si los recursos y el tiempo son limitados, puede restringir la escala de su investigación, las técnicas que puede emplear o el alcance de su análisis de datos.

Por ejemplo, es posible que desee realizar una encuesta nacional sobre la opinión pública sobre una determinada política. Sin embargo, debido a los recursos limitados, es posible que solo pueda encuestar a personas en una ciudad.

Al escribir sobre esta limitación, podría decir: “Dado el alcance de nuestra investigación y los recursos disponibles, estamos limitados a realizar nuestra encuesta dentro de una ciudad, que puede no representar completamente la opinión pública nacional. Por lo tanto, la generalización de los resultados puede ser limitada”.

Solución sugerida y respuesta: Sugiera estudios futuros que tendrán más financiamiento o plazos más largos.

Cómo discutir sus limitaciones de investigación

1. En su Propuesta de Investigación y Sección de Metodología

En la propuesta de investigación, que se convertirá en la sección de metodología de su disertación, recomendaría seguir los siguientes cuatro pasos, en orden:

• Sea explícito sobre su alcance – Si limita el alcance de su estudio en su pregunta de investigación, fines y objetivos, entonces puede establecerse bien más adelante en la metodología para decir que ciertas preguntas están "fuera del alcance del estudio". Por ejemplo, puede identificar el hecho de que el estudio no aborda una determinada variable, pero puede hacer un seguimiento afirmando que la pregunta de investigación se centra específicamente en la variable que usted son examinando, por lo que esta limitación debería analizarse en estudios futuros.
• Reconocer la limitación - Reconocer las limitaciones de su estudio demuestra reflexividad y humildad, y puede hacer que su investigación sea más confiable y válida. También evita las preguntas que puedan tener las personas que califican su trabajo, de modo que, en lugar de rebajarlo por sus limitaciones, ¡lo felicitarán por explicar las limitaciones y cómo las ha abordado!
• Explique sus decisiones - Es posible que haya elegido su enfoque (a pesar de sus limitaciones) por una razón muy específica. Esto podría deberse a que su enfoque sigue siendo, en general, el mejor para responder a su pregunta de investigación. O puede deberse a limitaciones de tiempo y dinero que están fuera de su control.
• Resalte las fortalezas de su enfoque: Concluya su sección de limitaciones demostrando firmemente que, a pesar de las limitaciones, ha trabajado duro para minimizar los efectos de las limitaciones y que ha elegido su enfoque y metodología específicos porque también tiene algunas fortalezas increíbles. Nombra las fortalezas.

En general, querrá reconocer sus propias limitaciones pero también explicar que las limitaciones no restan valor al estudio tal como está.

2. En la Sección o Capítulo de Conclusión

En la conclusión de su estudio, generalmente se espera que vuelva a discutir las limitaciones del estudio. Aquí, recomiendo los siguientes pasos:

• Reconocer los problemas enfrentados: Después de completar su estudio, será cada vez más consciente de los problemas que puede haber enfrentado que, si volvió a realizar el estudio, puede haber abordado antes para evitar esos problemas. Reconocer estos problemas como limitaciones y enmarcarlos como recomendaciones para estudios posteriores.
• Sugerir más investigación – La investigación académica tiene como objetivo llenar los vacíos en la literatura y el conocimiento actuales. Habiendo establecido su experiencia a través de su estudio, sugiera líneas de investigación para futuros investigadores. Podría indicar que su estudio tenía ciertas limitaciones, y los "estudios futuros" pueden abordar esas limitaciones.
• Sugerir un enfoque de métodos mixtos: Tanto la investigación cualitativa como la cuantitativa tienen pros y contras. Entonces, tenga en cuenta esos 'contras' de su enfoque, luego diga que el próximo estudio debe abordar el tema usando la metodología opuesta, o podría abordarlo usando un enfoque de métodos mixtos que podría lograr los beneficios de los estudios cuantitativos con los conocimientos matizados de los asociados. percepciones cualitativas como parte de un estudio de caso en estudio.

En general, sea claro acerca de sus limitaciones y cómo esas limitaciones pueden informar estudios futuros.

Conclusión

En resumen, cada tipo de método de investigación tiene sus propias fortalezas y limitaciones. La investigación cualitativa sobresale en la exploración de la profundidad, el contexto y la complejidad, mientras que la investigación cuantitativa sobresale en el examen de la amplitud, la generalización y las medidas cuantificables. A pesar de sus limitaciones individuales, cada método aporta conocimientos únicos y valiosos, y los investigadores suelen utilizarlos juntos para proporcionar una visión más Comprensión integral del fenómeno que se estudia.

Referencias

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