Evaluación de Unidades de Información: Métodos Cuantitativos y Cualitativos

Evaluación de Unidades de Información

4.0. Introducción. Evaluación Cuantitativa y Cualitativa en Unidades de Información

4.0.1. Definición y Características

La investigación cuantitativa recoge y analiza datos numéricos sobre variables medibles. En Ciencias Sociales, la medición no es exacta, ya que se estudian conceptos teóricos no observables, requiriendo el diseño ad hoc de instrumentos con indicadores o variables observables. Estos instrumentos deben ser fiables (mediciones consistentes) y válidos (miden lo que pretenden en contenido, criterio y constructo).

La investigación cualitativa evita la cuantificación, utilizando registros narrativos de fenómenos a través de técnicas como la observación participante y entrevistas no estructuradas. La confiabilidad, evaluada mediante la credibilidad (participación prolongada, observación persistente, revisión por otros investigadores), es un criterio clave.

La diferencia principal radica en que la investigación cuantitativa estudia la relación entre variables cuantificadas, mientras que la cualitativa lo hace en contextos estructurales y situacionales, buscando la naturaleza profunda de las realidades. La investigación cuantitativa busca la fuerza de asociación entre variables, generalizando resultados a través de muestras. Por ello, se considera que los resultados cuantitativos son más objetivos.

Características de Ambas Metodologías (Adaptado por González-Teruel y Barrios Cerrejón, 2012):

• Cuantitativas:
  • Realidad a estudiar: Objetiva y externa al investigador.
  • Propósito de la investigación: Describir, explicar y predecir fenómenos. Generalización y predicción.
  • Teoría: La teoría precede a la observación. Independientemente del contexto. Leyes universales.
  • Lógica: Deductiva, de lo general a lo particular.
  • Diseño de la investigación: Estructurado, predeterminado, precede a la recolección de datos.
  • Papel del investigador: Independiente del objeto investigado, evitar influir en él.
  • Muestreo: Búsqueda de la representatividad estadística y la generalización de resultados.
  • Recolección de datos: Instrumentos estandarizados y uniformes.
  • Análisis de datos: Posterior a la recolección de datos. Análisis estadístico objetivo para comprobar hipótesis.
• Cualitativas:
  • Realidad a estudiar: Varias realidades según individuos, grupos y culturas.
  • Propósito de la investigación: Describir, comprender e interpretar los fenómenos.
  • Teoría: La teoría surge de la observación, es un marco de referencia. Relacionada con el contexto.
  • Lógica: Inductiva, de lo particular a lo general.
  • Diseño de la investigación: Abierto, flexible, construido en el transcurso de la investigación.
  • Papel del investigador: Independiente, sus observaciones no son ajenas a sus propios valores y experiencias.
  • Muestreo: Búsqueda de la representatividad sustantiva y riqueza de la información.
  • Recolección de datos: Instrumentos que mejor lleven al entendimiento investigador-investigado.
  • Análisis de datos: Simultáneo a la recolección de datos. Genera descripciones y categorías de análisis resultado de interpretaciones.

4.0.2. Informe de Investigación

El proceso de investigación, tanto cuantitativo como cualitativo, debe plasmarse en un informe final. El informe de variables cualitativas es más narrativo.

1. Sección Preliminar: Título del estudio; Autores y colaboradores; Instituciones colaboradoras; Agradecimientos; Índice; Resumen.

2. Introducción:

• Planteamiento del problema y justificación del estudio.
• Exposición del marco teórico, antecedentes y referentes bibliográficos.
• Pregunta de investigación y/o objetos.
• Hipótesis.

3. Metodología:

• Especificar la población de referencia y la muestra.
• Técnica de muestreo utilizada.
• Descripción del diseño del estudio.
• Proceso de elaboración del instrumento de recogida de información.
• Método utilizado para la prueba piloto.
• Procedimiento de la recogida de datos.
• Análisis de los datos.

4. Resultados: Exposición de los resultados; Tablas y gráficos.

5. Bibliografía.

6. Anexos:

• Instrumentos de recogida de información.
• Otro material adicional empleado en el estudio.

4.0.3. Muestreo

La población es un conjunto de elementos (sujetos, individuos, casos) con características compartidas. Cuando la población es extensa, se extrae una muestra representativa. El aumento del tamaño de la muestra reduce el riesgo de error.

El muestreo puede ser probabilístico (los sujetos tienen una probabilidad conocida de ser seleccionados) o no probabilístico (no se conoce esta probabilidad). En la investigación cuantitativa, los resultados de la muestra se generalizan a la población, requiriendo una muestra representativa obtenida mediante un procedimiento aleatorio. En la investigación cualitativa, se busca una muestra que permita un mayor conocimiento del fenómeno en un contexto específico, seleccionando individuos según criterios del investigador.

4.1. Herramientas Tradicionales de Evaluación de Unidades de Información

4.1.1. Análisis de Datos Cuantitativos

Los datos cuantitativos, expresados en valores numéricos, se analizan mediante estadística descriptiva (moda, mediana, media ponderada) y gráficos. La estadística inferencial permite generalizar resultados de la muestra a la población. Se utilizan hojas de cálculo (Excel) y programas de análisis estadístico (SPSS).

4.1.2. Análisis de Datos Cualitativos

Resulta de la reducción de pensamientos, conductas, emociones, artefactos, entornos sonoros, palabras o imágenes. Se presenta como objetos físicos, imágenes fijas, sonidos, imágenes en movimiento o palabras escritas.

Este análisis implica trabajar con los datos, organizarlos, dividirlos en unidades manejables, sintetizar, buscar patrones y decidir qué comunicar. Fases:

• Reducción: Proceso de análisis de contenido. La asignación de categorías puede ser predefinida (deductiva), emergente (inductiva) o mixta.
• Disposición: Los datos cualitativos pueden agruparse por categorías, matrices textuales o diagramas.
• Conclusiones: Interpretación de los resultados expresada como proposiciones que recogen el conocimiento adquirido.

El manejo de datos cualitativos puede ser manual (subrayado, clasificación en carpetas) o automático (procesadores de texto, programas de análisis cualitativo como NVivo 10), aunque esta última opción no siempre es aceptada por investigadores o documentalistas. NVivo 10 se utiliza para: a) unir códigos a segmentos de texto, recuperar y agrupar segmentos; b) búsquedas con códigos múltiples, recuentos de ocurrencias o coocurrencias; c) importar ficheros, numerar líneas de texto; y d) recuperar, salvar e imprimir ficheros.