¿Qué necesidad hay de recoger datos cuantitativos?
En contraste con los datos cualitativos, los datos cuantitativos son todo cifras y números. Los investigadores suelen recurrir a los datos cuantitativos cuando pretenden cuantificar atributos, actitudes, comportamientos y otras variables definidas con el fin de respaldar u oponerse a la hipótesis de un fenómeno específico mediante la contextualización de los datos obtenidos a través de encuestas o entrevistas a la muestra de estudio. Como investigador, tiene la opción de optar por la recopilación de datos en línea o utilizar los métodos tradicionales de recopilación de datos a través de una investigación adecuada. Sin embargo, necesitará herramientas computacionales, estadísticas y matemáticas para obtener resultados de los datos cuantitativos recogidos.
Métodos utilizados para la recogida de datos cuantitativos
Los datos que pueden contarse o expresarse en cifras constituyen los datos cuantitativos. Se utiliza comúnmente para estudiar los eventos o niveles de concurrencia. Y se recoge a través de un cuestionario estructurado en el que se hacen preguntas que empiezan por «cuánto» o «cuántos». Como los datos cuantitativos son numéricos, representan datos definitivos y objetivos. Además, la información cuantitativa está muy ordenada para el análisis estadístico y matemático, lo que permite ilustrarla en forma de tablas y gráficos.
Los datos discretos y los continuos son las dos categorías principales de datos cuantitativos, donde los datos discretos tienen números finitos y los valores de los datos constantes caen en un continuo que posee la posibilidad de tener fracciones o decimales. Si la investigación se realiza para averiguar el número de vehículos que poseen los hogares estadounidenses, entonces obtenemos un número entero, que es un excelente ejemplo de datos discretos. Cuando la investigación se limita al estudio de medidas físicas de la población como la altura, el peso, la edad o la distancia, entonces el resultado es un excelente ejemplo de datos continuos.
Cualquier método de recogida de datos tradicional o en línea que ayude en la recogida de datos numéricos es un método probado de recogida de datos cuantitativos.
Muestreo probabilístico
Un método definitivo de muestreo que se lleva a cabo utilizando alguna forma de selección aleatoria y que permite a los investigadores hacer una declaración de probabilidad basada en los datos recogidos al azar del grupo demográfico objetivo. Una de las mejores cosas del muestreo probabilístico es que permite a los investigadores recoger los datos de representantes de la población que les interesa estudiar. Además, el hecho de que los datos se recojan aleatoriamente de la muestra seleccionada descarta la posibilidad de un sesgo de muestreo.
Hay tres tipos significativos de muestreo probabilístico
- Muestreo aleatorio simple: Con mayor frecuencia, se elige el grupo demográfico objetivo para incluirlo en la muestra.
- Muestreo aleatorio sistemático: Cualquiera de los grupos demográficos objetivo se incluiría en la muestra, pero sólo se selecciona aleatoriamente la primera unidad para su inclusión en la muestra, el resto se selecciona de forma ordenada como si fuera una de cada diez personas de la lista.
- Muestreo aleatorio estratificado: Permite seleccionar cada unidad de un grupo particular del público objetivo mientras se crea una muestra. Es útil cuando los investigadores son selectivos a la hora de incluir un conjunto específico de personas en la muestra, es decir, sólo hombres o mujeres, gerentes o ejecutivos, personas que trabajan dentro de una industria en particular.
Entrevistas
Entrevistar a personas es un método estándar utilizado para la recogida de datos. Sin embargo, las entrevistas realizadas para recoger datos cuantitativos son más estructuradas, en las que los investigadores sólo preguntan un conjunto estándar de cuestionarios y nada más que eso.
Hay tres tipos principales de entrevistas realizadas para la recogida de datos
- Entrevistas telefónicas: Durante años, las entrevistas telefónicas gobernaron las tablas de los métodos de recogida de datos. Sin embargo, hoy en día, hay un aumento significativo en la realización de entrevistas por vídeo utilizando Internet, Skype o plataformas similares de videollamada en línea.
- Entrevistas cara a cara: Es una técnica probada para recoger datos directamente de los participantes. Ayuda a obtener datos de calidad, ya que ofrece la posibilidad de formular preguntas detalladas y de profundizar en la recopilación de datos ricos e informativos. Los requisitos de alfabetización del participante son irrelevantes, ya que las entrevistas F2F ofrecen amplias oportunidades para recoger datos no verbales mediante la observación o para explorar cuestiones complejas y desconocidas. Aunque puede ser un método caro y que requiere mucho tiempo, las tasas de respuesta de las entrevistas F2F suelen ser más altas.
- Entrevistas personales asistidas por ordenador (CAPI): No es más que una configuración similar a la de la entrevista cara a cara en la que el entrevistador lleva consigo un ordenador de sobremesa o portátil en el momento de la entrevista para cargar los datos obtenidos de la misma directamente en la base de datos. El CAPI ahorra mucho tiempo en la actualización y el procesamiento de los datos y también hace que todo el proceso sea sin papel, ya que el entrevistador no lleva un montón de papeles y cuestionarios.
Encuestas/cuestionarios
Las encuestas o cuestionarios creados con el software de encuestas en línea desempeñan un papel fundamental en la recopilación de datos en línea, ya sea una investigación cuantitativa o cualitativa. Las encuestas se diseñan de manera que legitimen el comportamiento y la confianza de los encuestados. A menudo, las listas de comprobación y las preguntas del tipo de escala de valoración constituyen la mayor parte de las encuestas cuantitativas, ya que ayudan a simplificar y cuantificar la actitud o el comportamiento de los encuestados.
Hay dos tipos significativos de cuestionarios de encuesta utilizados para recopilar datos en línea para la investigación de mercado cuantitativa.
- Cuestionario basado en la web: Se trata de uno de los métodos más seguros para la investigación basada en Internet o la investigación en línea. En un cuestionario basado en la web, los encuestados reciben un correo electrónico con el enlace de la encuesta, y al hacer clic en él se dirigen a una herramienta de encuesta en línea segura desde la que pueden realizar la encuesta o rellenar el cuestionario. Los investigadores prefieren las encuestas basadas en la web porque son más económicas, rápidas y tienen un mayor alcance. La principal ventaja de un cuestionario basado en la web es la flexibilidad; los encuestados son libres de realizar la encuesta en su tiempo libre utilizando un ordenador de sobremesa, un portátil, una tableta o un móvil.
- Cuestionario por correo: En un cuestionario por correo, la encuesta se envía por correo a una parte de la población de la muestra, lo que permite al investigador conectar con una amplia gama de audiencias. El cuestionario por correo suele consistir en un paquete que contiene una portada en la que se presenta al público el tipo de investigación y la razón por la que se está realizando, junto con una devolución prepagada para recoger los datos en línea. Aunque el cuestionario por correo tiene una mayor tasa de abandono en comparación con otros métodos de recogida de datos cuantitativos, la adición de ciertas ventajas, como recordatorios e incentivos para completar la encuesta, ayuda a mejorar drásticamente la tasa de abandono. Una de las principales ventajas del cuestionario por correo es que todas las respuestas son anónimas, y los encuestados pueden tomarse todo el tiempo que quieran para completar la encuesta y ser completamente honestos con la respuesta sin miedo a los prejuicios.
Observación
Como su nombre indica, se trata de un método bastante simple y directo de recogida de datos cuantitativos. En este método, los investigadores recopilan datos cuantitativos a través de observaciones sistemáticas mediante el uso de técnicas como el recuento del número de personas presentes en el evento específico en un momento determinado y en un lugar determinado o el número de personas que asisten al evento en un lugar designado. Más a menudo, para la recopilación de datos cuantitativos, los investigadores tienen un enfoque de observación naturalista que necesita agudas habilidades de observación y sentidos para obtener los datos numéricos sobre el «qué» y no sobre el «por qué» y el «cómo.»
La observación naturalista se utiliza para recoger ambos tipos de datos; cualitativos y cuantitativos. Sin embargo, la observación estructurada se utiliza más para recoger datos cuantitativos que cualitativos.
- Observación estructurada: En este tipo de método de observación, el investigador tiene que realizar observaciones minuciosas de uno o más comportamientos específicos en un entorno más amplio o estructurado en comparación con la observación naturalista o participante. En una observación estructurada, los investigadores, en lugar de observarlo todo, se centran sólo en comportamientos muy específicos de interés. Esto les permite cuantificar los comportamientos que observan. Cuando las observaciones requieren un juicio por parte de los observadores – a menudo se describe como codificación, que requiere una definición clara de un conjunto de comportamientos objetivo.
Revisión de documentos
La revisión de documentos es un proceso utilizado para recopilar datos después de revisar los documentos existentes. Es una forma eficiente y eficaz de recopilar datos, ya que los documentos son manejables y son el recurso práctico para obtener datos cualificados del pasado. Además de reforzar y apoyar la investigación proporcionando datos de investigación complementarios la revisión de documentos ha surgido como uno de los métodos beneficiosos para recopilar datos de investigación cuantitativos.
Se analizan tres tipos de documentos primarios para recopilar datos de apoyo a la investigación cuantitativa
- Registros públicos: Bajo esta revisión de documentos, se analizan los registros oficiales y continuos de una organización para su posterior investigación. Por ejemplo, los manuales de política de los informes anuales, las actividades de los estudiantes, las actividades del juego en la universidad, etc.
- Documentos personales: En contraste con los documentos públicos, este tipo de revisión de documentos trata de relatos personales individuales de las acciones, el comportamiento, la salud, el físico, etc. de los individuos. Por ejemplo, la altura y el peso de los alumnos, la distancia que recorren los alumnos para asistir a la escuela, etc.
- Pruebas físicas: Las pruebas físicas o los documentos físicos tratan de los logros anteriores de un individuo o de una organización en términos de crecimiento monetario y escalable.
Conclusión
Los datos cuantitativos no tienen que ver con el razonamiento convergente, pero sí con el pensamiento divergente. Se ocupa de lo numérico, de la lógica y de una postura objetiva, centrándose en datos numéricos e inmutables. Con mayor frecuencia, se utilizan métodos de recogida de datos para recopilar datos de investigación cuantitativa, y los resultados dependen de los tamaños de muestra más grandes que suelen representar a la población que el investigador pretende estudiar.
Aunque hay muchos otros métodos para recopilar datos cuantitativos, los mencionados anteriormente, el muestreo probabilístico, las entrevistas, la observación de cuestionarios y la revisión de documentos son los métodos más comunes y ampliamente utilizados, ya sea fuera de línea o para la recopilación de datos en línea.
La investigación de datos cuantitativos es exhaustiva, y quizás el único tipo de datos que podría mostrar resultados analíticos en tablas y gráficos. Los datos de calidad le darán resultados precisos, y el análisis de los datos es probablemente el componente esencial, que no sólo obstaculizará la integridad y la autenticidad de su investigación, sino que también hará que las conclusiones sean inestables si tiene datos débiles. Por lo tanto, no importa el método que haya elegido para recopilar datos cuantitativos, asegúrese de que los datos recopilados sean de buena calidad para proporcionar una visión perspicaz y procesable.