Investigación cuantitativa

La investigación cuantitativa, a diferencia de la cualitativa, analiza un volumen elevado de datos. Además, estudia variables cuantitativas, es decir, numéricas. Estas adquieren todo su significado cuando se relacionan con otras a través de correlaciones, regresiones o contrastes de hipótesis.

La investigación cuantitativa es la única que puede plantear conclusiones extrapolables a un grupo mayor que el investigado. De ahí que su importancia sea, sobre todo, porque permite generalizar. De hecho, los contrastes de hipótesis o las regresiones tienen como objetivo obtener resultados de una muestra que sirva para la población.

Pero eso no quiere decir que lo cualitativo ocupe una situación jerárquica menor. De hecho, este suele ser el primer paso antes de la cuantitativa, a través de investigaciones de tipo exploratorio.

Sin embargo, cuando queremos realizar un estudio que sea concluyente, debemos utilizar datos numéricos. Además, hay que trabajar con muestras grandes, porque solo así se pueden inferir.

Los pasos para realizar una investigación cuantitativa son muy similares a los que se realizan en otras como la descriptiva. Sin embargo, se diferencian de esta última en que van un paso más allá y no se conforma solo con describir.

Dicho esto, veamos los pasos a seguir:

• Definir el problema: En primer lugar, hay que definir el problema. Qué queremos conocer, las razones por las que necesitamos esta información o cuáles son los estudios previos sobre el tema.
• Metodología: En segundo término, hay que elegir la metodología. Basándonos en lo anterior, debemos escoger las técnicas a utilizar. Así, podemos realizar una regresión, si queremos saber el movimiento de una variable respecto a otras, o un contraste de hipótesis, si vamos a extrapolar los resultados mediante la inferencia estadística.
• Análisis: En tercer lugar, hay que llevar a cabo el análisis. En este caso, los softwares estadísticos, como SPSS o similares, serán de gran ayuda. Hay que realizar los cálculos y obtener los indicadores de bondad de ajuste, de intervalos de confianza, significación o cualquier otro necesario.
• Interpretación de resultados: Por último, hay que interpretar esos resultados. La bondad de ajuste, siendo el más conocido el R cuadrado, nos informa del poder predictivo de la regresión. Los intervalos de confianza y la significación de la validez del contraste de hipótesis

Imaginemos una investigación sobre el crecimiento económico (PIB) de un país y el nivel de desempleo. Queremos conocer si existe una relación entre ambas variables. Además, los estudios previos muestran una posible correlación inversa entre ambas variables. Por tanto, realizamos una regresión para confirmarla.

En la imagen que se muestra a continuación, mostramos el proceso a seguir:

Atendiendo a esta imagen, debemos destacar que la investigación cuantitativa suele tener cuatro pasos:

1. En primer lugar, nos preguntamos si existe relación entre las variables PIB y desempleo.
2. Luego planteamos la metodología, teniendo en cuenta otros trabajos.
3. Después se realizan los cálculos de la regresión con sus indicadores.
4. Por último, se interpreta y, en este ejemplo, concluimos que existe, pero que no es intensa.