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Cuando se trata de investigación, hay normas muy estrictas. Pero hay varios tipos de investigación científica, que pueden diferenciarse como cualitativa o cuantitativa. Ambas tienen criterios de calidad diferentes. Sigue leyendo para saber cuáles son.
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Enviar comentariosAntes de entrar en los distintos tipos de criterios de calidad, identifiquemos la diferencia entre investigación cualitativa y cuantitativa.
La investigación cualitativa es un tipo de método de investigación que recoge datos no numéricos, por ejemplo, preguntas abiertas, entrevistas no estructuradas u observaciones.
La investigación cuantitativa es lo contrario.
La investigación cuantitativa es un tipo de método de investigación que recoge datos numéricos, por ejemplo, experimentos, preguntas cerradas o entrevistas estructuradas.
Los datos y los informes deben cumplir estos requisitos para considerarse investigación científica de calidad. Existen varios tipos de criterios de calidad para la investigación cualitativa y cuantitativa.
Los criterios de calidad de la investigación son requisitos para la investigación que los psicólogos han acordado y recomendado.
El propósito de utilizar criterios de calidad de la investigación para la investigación cualitativa es determinar si es creíble y digna de confianza basándose en los siguientes criterios:
Credibilidad : si los resultados de la investigación contienen información creíble basada en los datos recogidos de los participantes y si las interpretaciones reflejan esos datos. Los resultados deben reflejar fielmente las experiencias de los participantes. Es similar a la validez interna, un requisito de la investigación cuantitativa.
Transferibilidad - si los resultados son transferibles a otras situaciones, entornos y participantes.
Fiabilidad - si los resultados son coherentes y repetibles.
Confirmabilidad - si otros investigadores pueden confirmar los resultados.
La tabla siguiente resume los métodos que pueden utilizar los investigadores para cumplir los requisitos del criterio de calidad de la investigación cualitativa:
Criterio de calidad de la investigación cualitativa | Cómo puede un estudio cumplir este criterio |
Credibilidad |
|
Transferibilidad |
|
Fiabilidad |
|
Confirmabilidad |
|
El propósito de utilizar criterios de calidad para la investigación cuantitativa es determinar si es creíble y digna de confianza. Los siguientes criterios deben aplicarse al estudio:
Validez interna - qué parte de los efectos observados se deben a la variable independiente y no a otros factores
Validez externa : si los resultados de la muestra pueden generalizarse a la población en general.
Fiabilidad - si se obtendrían resultados similares si se repitiera el estudio
Objetividad - si se excluyen los posibles sesgos (investigadores y experimentales) que podrían influir en los resultados.
Los investigadores pueden evaluar la fiabilidad de su estudio mediante la fiabilidad test-retest e interobservador.
La fiabilidad test-retest comprueba si los resultados de un estudio son consistentes a lo largo del tiempo. El proceso consiste en emplear la misma medida/prueba en el mismo participante, pero en dos momentos distintos. Si la correlación entre los dos resultados es alta, se trata de un buen indicador de fiabilidad.
Los investigadores pueden mejorar la fiabilidad test-retest:
Rediseñando el test, o tal vez mejorando o eliminando algunas preguntas.
Controlando los factores externos en la medida de lo posible, por ejemplo, asegurándose de que los participantes realizan el test en las mismas condiciones (por ejemplo, en la misma sala).
Las medidas de fiabilidad entre observadores se utilizan para determinar la fiabilidad interna de un estudio. Se refiere al grado en que distintos investigadores (observadores) coinciden y dan las mismas valoraciones a un fenómeno.
En el estudio del muñeco Bobo de Bandura, los investigadores midieron la fiabilidad interobservador determinando si los observadores coincidían en cuántos actos de agresión mostraban los niños.
En un estudio, si un observador da muchas valoraciones, pero otro da pocas, entonces la fiabilidad interobservador es baja.
Los investigadores pueden mejorar la fiabilidad de los observadores
Dando a todos los observadores la misma formación en técnicas de observación.
Definiendo claramente las variables y cómo las van a medir.
La validez puede evaluarse de varias formas: validez aparente, validez concurrente, validez ecológica y validez temporal.
La validez aparente es el criterio más débil, basado en las suposiciones de las personas sobre su comportamiento. Evalúa si un test mide lo que afirma a primera vista.
Si comparas los resultados de una prueba con los de otra para ver si dan resultados similares, estás comprobando la validez concurrente. Los participantes deben realizar las pruebas aproximadamente al mismo tiempo para reflejar su estado actual.
Una medida bien conocida de la agresividad es el cuestionario de agresividad de Buss-Perry (1992). Supongamos que has desarrollado un nuevo cuestionario sobre la agresión y has comprobado su validez concurrente.
Podrías pedir a los participantes que cumplimentaran ambos cuestionarios en una sola sesión y luego comparar los resultados de tus participantes con tu cuestionario con los resultados que obtuvieron con el cuestionario de agresividad de Buss-Perry.
Si los resultados son similares, existe validez concordante.
Un estudio puede funcionar bien en un laboratorio, pero los resultados no son tan buenos cuando se trasladan al mundo exterior. Podemos mejorar la validez ecológica realizando estudios en entornos naturales.
La validez ecológica es el grado en que los resultados de un estudio pueden aplicarse a situaciones de la vida real.
Si un estudio resiste la prueba del tiempo, tiene una alta validez temporal.
La valideztemporal mide si los resultados del estudio son generalizables o aplicables a lo largo del tiempo.
El estudio de Asch (1951) sobre la conformidad no tiene una buena validez temporal porque ha sido criticado por reflejar la cultura conformista estadounidense de los años 50.
La siguiente tabla resume los métodos que pueden utilizar los investigadores para cumplir los requisitos de los criterios de calidad de la investigación cuantitativa:
Criterio cuantitativo de calidad de la investigación | Cómo puede la investigación cumplir este criterio |
Validez interna |
|
Validez externa |
|
Fiabilidad |
|
Objetividad |
|
Los datos empíricos deben permitir extraer conclusiones válidas, fiables y objetivas.
La investigación empírica es la que se basa en observaciones directas y no en opiniones, datos y técnicas de análisis subjetivos.
Este método de investigación puede proporcionar datos cualitativos o cuantitativos. Existe un debate permanente entre los psicólogos sobre si la investigación empírica es el enfoque adecuado para llevar a cabo una investigación.
Las principales características de la investigación empírica son:
Este marco sigue las etapas del método científico y orienta paso a paso sobre cómo debe realizarse la investigación científica.
Los datos deben ser observables.
Los datos deben ser verificables.
La siguiente tabla describe las principales características de la investigación empírica y su relación con los criterios cuantitativos de calidad:
| Criterios cuantitativos de calidad | Características de la investigación empírica | ¿Cómo se consigue? |
| Validez | Observable | Los datos observables reducen la probabilidad de que las perspectivas y experiencias subjetivas influyan en los datos y el análisis. |
| Fiabilidad | Verificable | Supongamos que repetimos la investigación de la misma manera/ en un contexto diferente/ en un entorno distinto, y se obtienen resultados similares. En ese caso, el investigador puede verificar que los resultados y las conclusiones son fiables. |
| Objetivo | Seguir el método científico para investigar. | El método científico proporciona a los investigadores una técnica empírica que pueden utilizar, limitando los efectos del sesgo y aumentando así la validez. Por tanto, las inferencias estadísticas se deducen de pruebas empíricas basadas en datos. |
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Lily Hulatt is a Digital Content Specialist with over three years of experience in content strategy and curriculum design. She gained her PhD in English Literature from Durham University in 2022, taught in Durham University’s English Studies Department, and has contributed to a number of publications. Lily specialises in English Literature, English Language, History, and Philosophy.
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Gabriel Freitas is an AI Engineer with a solid experience in software development, machine learning algorithms, and generative AI, including large language models’ (LLMs) applications. Graduated in Electrical Engineering at the University of São Paulo, he is currently pursuing an MSc in Computer Engineering at the University of Campinas, specializing in machine learning topics. Gabriel has a strong background in software engineering and has worked on projects involving computer vision, embedded AI, and LLM applications.
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