¿Cómo se clasifican los métodos cuantitativos?

Clasificación de los Métodos Cuantitativos: Más allá de las tres categorías tradicionales

Si bien es común encontrar una clasificación simplificada de los métodos cuantitativos que los divide en encuestas, observaciones y experimentos, esta visión puede resultar limitante y no refleja la riqueza y complejidad de este enfoque de investigación. En este artículo, proponemos una perspectiva más amplia y matizada que va más allá de las tres categorías tradicionales, profundizando en los diferentes tipos de diseño de investigación y las técnicas específicas de recolección y análisis de datos que caracterizan a cada uno.

Partiendo de la premisa de que el objetivo principal de los métodos cuantitativos es la medición y análisis de variables para establecer relaciones causales o correlacionales, podemos clasificarlos considerando diferentes criterios:

1. Según el tipo de diseño de investigación:

• Descriptivos: Buscan caracterizar un fenómeno o población. Aquí se ubican estudios transversales como las encuestas de opinión, estudios de prevalencia o análisis de datos secundarios. No se manipula ninguna variable, simplemente se observa y se describe. Dentro de los descriptivos, podemos distinguir entre diseños transversales y longitudinales, según si la recolección de datos se realiza en un único momento o en varios puntos en el tiempo.
• Correlacionales: Exploran la relación entre dos o más variables sin intervenir en ellas. Utilizan técnicas estadísticas como la correlación de Pearson o la regresión lineal para determinar la fuerza y dirección de la asociación. Un ejemplo sería un estudio que analiza la relación entre el nivel de ingresos y el gasto en educación.
• Causales (Experimentales): Buscan establecer relaciones de causa-efecto entre variables. Implican la manipulación de una o más variables independientes para observar su efecto sobre una variable dependiente. Se caracterizan por el control riguroso de variables extrañas y la asignación aleatoria de los participantes a diferentes grupos (experimental y control). Un ejemplo clásico es el ensayo clínico aleatorizado.
• Causales (Cuasi-experimentales): Similares a los experimentales, pero con menor control sobre las variables extrañas, especialmente la asignación aleatoria de los participantes. Se utilizan cuando la asignación aleatoria no es factible o ética. Un ejemplo sería un estudio que compara el rendimiento académico de estudiantes en dos escuelas diferentes.

2. Según la técnica de recolección de datos:

• Encuestas: Utilizan cuestionarios estructurados con preguntas cerradas, abiertas o una combinación de ambas. Pueden ser administradas de forma presencial, telefónica, online o por correo postal.
• Observación estructurada: Se registra sistemáticamente la ocurrencia de determinados comportamientos o eventos previamente definidos. Se utiliza una plantilla de observación o un instrumento similar para asegurar la objetividad y la consistencia de los datos.
• Experimentos: Se manipulan variables independientes y se miden las variables dependientes en un entorno controlado.
• Análisis de datos secundarios: Se utilizan datos previamente recolectados para otros fines, como censos, registros administrativos o bases de datos públicas.
• Pruebas estandarizadas: Instrumentos diseñados para medir constructos psicológicos, habilidades o conocimientos. Ejemplos incluyen pruebas de inteligencia, personalidad o rendimiento académico.
• Simulaciones: Representaciones matemáticas o computacionales de sistemas o fenómenos reales. Permiten experimentar con diferentes escenarios y predecir resultados sin necesidad de intervenir en el mundo real.

3. Según el tipo de datos:

• Datos de intervalo/razón: Permiten realizar operaciones aritméticas y estadísticos paramétricos. Ejemplos: edad, ingresos, temperatura.
• Datos ordinales: Representan un orden o jerarquía, pero las diferencias entre las categorías no son necesariamente iguales. Ejemplos: nivel educativo, escala de satisfacción.
• Datos nominales: Representan categorías sin un orden inherente. Ejemplos: sexo, nacionalidad, color de ojos.

Esta clasificación multidimensional ofrece una comprensión más completa y precisa de la diversidad de los métodos cuantitativos, permitiendo a los investigadores seleccionar la estrategia más adecuada para responder a sus preguntas de investigación. Más allá de las tres categorías tradicionales, es importante considerar el diseño de investigación, las técnicas de recolección de datos y el tipo de datos para lograr una investigación rigurosa y significativa.