¿Qué es la investigación cuantitativa?
La investigación cuantitativa recoge datos numéricos y los analiza estadísticamente para describir, comparar, hallar relaciones o contrastar causas. Plantea preguntas de «cuánto», «cuántos» y «cuál es el efecto de», midiendo variables de maneras que otros pueden repetir.
Ejemplos de investigación cuantitativa
- Una encuesta a 1.200 estudiantes universitarios sobre horas de trabajo remunerado y resultados de exámenes.
- Un ensayo aleatorizado que compara dos programas de lectura en 40 escuelas.
- Un análisis de datos del censo nacional sobre tiempos de desplazamiento.
- Títulos de nivel escolar: «La relación entre el tiempo de pantalla y el sueño en alumnos de 10.º curso»; «El efecto de la música de fondo en las puntuaciones de pruebas de memoria».
Tipos de investigación cuantitativa
- Descriptiva: mide lo frecuente que es algo (una encuesta de hábitos de lectura).
- Correlacional: comprueba si las variables se mueven juntas, sin mostrar causa.
- Causal-comparativa: compara grupos existentes (por ejemplo, estudiantes que hicieron o no un año sabático).
- Cuasiexperimental: contrasta una intervención sin asignación aleatoria.
- Experimental: asignación aleatoria a las condiciones, la prueba más sólida de causa (véase el diseño experimental).
Los estudios también pueden ser transversales (un momento en el tiempo) o longitudinales (las mismas personas a lo largo del tiempo).
Investigación cuantitativa y cualitativa
La investigación cuantitativa mide en muchos casos; la investigación cualitativa explora el significado en profundidad con menos. El trabajo cuantitativo es bueno en amplitud y contraste; el cualitativo, en explicar el porqué y descubrir qué contrastar.
Cómo analizar datos cuantitativos
- Estadística descriptiva: medias, porcentajes, desviaciones típicas.
- Estadística inferencial: pruebas t, ANOVA, ji cuadrado, correlación y regresión, presentadas con tamaños del efecto y significación.
- Software: SPSS, R, Stata, Python o Excel.
Calidad: fiabilidad, validez y tamaño de la muestra
La buena investigación cuantitativa usa medidas que son consistentes (fiabilidad) y que miden lo que dicen medir (validez), y un tamaño de muestra lo bastante grande para detectar el efecto de interés, idealmente extraída por muestreo aleatorio.
Fortalezas y limitaciones
- Fortalezas: precisa, comparable, capaz de generalizar a partir de buenas muestras y replicable.
- Limitaciones: puede pasar por alto contexto y significado, y es tan buena como sus medidas.
Caso de uso: IA para trabajos de investigación