Según Saunders et al. (2009), la metodología de la investigación es la columna vertebral de un estudio. El objetivo principal de la investigación cuantitativa es la cuantificación de los datos. Permite generalizar los resultados midiendo las opiniones y respuestas de la población de la muestra. Toda metodología de investigación consta de dos grandes fases: la planificación y la ejecución (Younus 2014). Por lo tanto, es evidente que dentro de estas dos fases, es probable que existan limitaciones que están fuera de nuestro control (Simon 2011).
Representación inadecuada de la población objetivo
Como se menciona en el artículo, la representación inadecuada de la población objetivo podría obstaculizar al investigador para lograr sus metas y objetivos deseados. A pesar de aplicar un plan de muestreo adecuado, la representación de los sujetos depende de la distribución de probabilidad de los datos observados. Por ejemplo, un estudio pretende comprobar la proporción de mujeres de entre 20 y 30 años que utilizan gamas de maquillaje de marcas internacionales. La población objetivo en este caso son las mujeres pertenecientes a dicho grupo de edad, con antecedentes profesionales y no profesionales, residentes en Delhi. La población muestreada, basada en la distribución de probabilidades, tiene que ser calculada con respecto al total de mujeres que residen en la ciudad (por ejemplo, 400 muestreadas de 7.800.615 de población femenina). Sin embargo, existe la posibilidad de obtener información parcial sobre la gama de productos de maquillaje de la muestra, debido a su escasa forma frente a la población total. Por lo tanto, los resultados del estudio no pueden generalizarse en el contexto de una población mayor, sino más bien sugerirse.
Falta de recursos para la recogida de datos
La metodología de investigación cuantitativa suele requerir un gran tamaño de muestra. Sin embargo, debido a la falta de recursos, esta investigación a gran escala resulta imposible. En muchos países en vías de desarrollo, las partes interesadas (por ejemplo, organizaciones gubernamentales o no gubernamentales, proveedores de servicios públicos, instituciones educativas, etc.) pueden carecer de conocimientos y, sobre todo, de los recursos necesarios para llevar a cabo una investigación cuantitativa exhaustiva (Science 2001).
Imposibilidad de controlar el entorno
A veces los investigadores se enfrentan a problemas para controlar el entorno en el que los encuestados proporcionan las respuestas a las preguntas de la encuesta (Baxter 2008). Las respuestas suelen depender de un momento concreto que, a su vez, depende de las condiciones que se dan durante ese marco temporal concreto.
Por ejemplo, si se recogen datos para un estudio sobre la percepción de los residentes de las obras de desarrollo realizadas por el municipio, los resultados presentados para un año concreto (digamos, 2009), se mantendrán redundantes o tendrán un valor limitado en 2015. Las razones son que, o bien los funcionarios han cambiado o el escenario de desarrollo ha cambiado (de demasiado eficaz a mínimamente eficaz o viceversa).
Resultados limitados en una investigación cuantitativa
El método de investigación cuantitativa implica un cuestionario estructurado con preguntas cerradas. Conduce a resultados limitados que se describen en la propuesta de investigación. Por lo tanto, los resultados no siempre pueden representar lo que realmente ocurre, de forma generalizada. Además, los encuestados tienen opciones limitadas de respuesta, basadas en la selección realizada por el investigador.
Por ejemplo, la respuesta a una pregunta: «¿Su jefe le motiva a aceptar retos?» puede ser sí/no/no puedo decir o de muy de acuerdo a muy en desacuerdo. Pero para saber cuáles son las estrategias aplicadas por el jefe para motivar al empleado o en qué parámetros el empleado no se siente motivado (si responde que no), el investigador tiene que hacer preguntas más amplias que tienen un alcance limitado en los cuestionarios cerrados
Caros y que consumen mucho tiempo
La investigación cuantitativa es difícil, cara y requiere mucho tiempo para realizar el análisis. Este tipo de investigación se planifica cuidadosamente para garantizar una aleatorización completa y una designación correcta de los grupos de control (Morgan 1980). Una gran proporción de encuestados es adecuada para la representación de la población objetivo. Por lo tanto, para conseguir respuestas en profundidad sobre un tema, la recogida de datos en la metodología de investigación cuantitativa suele ser demasiado cara en comparación con el enfoque cualitativo.
Por ejemplo, para comprender la influencia de la publicidad en la propensión a la decisión de compra de alimentos para bebés de los padres de 5 años o menos de Bangalore, el investigador necesita recoger datos de 200 encuestados. Esto lleva mucho tiempo y es costoso, dado que es necesario acercarse a cada uno de estos padres para explicarles el propósito del estudio.
Dificultad en el análisis de datos
El estudio cuantitativo requiere un extenso análisis estadístico, que puede ser difícil de realizar para los investigadores que no tienen formación estadística. El análisis estadístico se basa en la disciplina científica y, por tanto, es difícil de realizar para los no matemáticos.
La investigación cuantitativa es mucho más compleja para las ciencias sociales, la educación, la antropología y la psicología. La respuesta efectiva debería depender del problema de investigación en lugar de una simple respuesta de sí o no.
Por ejemplo, para entender el nivel de motivación percibido por los estudiantes de 5º grado a partir del enfoque de enseñanza adoptado por sus profesores de clase, un simple sí y no podría conducir a la ambigüedad en la recogida de datos y, por tanto, a resultados inadecuados. En su lugar, una entrevista detallada o una técnica de grupo focal podría desarrollar puntos de vista y perspectivas en profundidad tanto de los profesores como de los niños.
Requerimiento de recursos adicionales para analizar los resultados
Los requisitos para la confirmación estadística exitosa del resultado son muy duros en una investigación cuantitativa. La hipótesis se comprueba con pocos experimentos, por lo que hay ambigüedad en los resultados. Los resultados se vuelven a probar y a refinar varias veces para obtener una conclusión inequívoca (Ong 2003). Por lo tanto, requiere tiempo, inversión y recursos adicionales para refinar los resultados.
- Barbour, R.S., 2000. The role of qualitative research in broadening the «evidence base» for clinical practice. Journal of Evaluation in Clinical Practice, 6(2), pp.155-163.
- Baxter, P., 2008. Qualitative Case Study Methodology: Study Design and Implementation for Novice Researchers. The Qualitative Report, 13(4), pp.544-559.
- Bowen, G.A., 2006. Document Analysis as a Qualitative Research Method. Qualitative Research Journal, 9(2), pp.27 – 40.
- Elo, S. & Kyngäs, H., 2008. El proceso de análisis de contenido cualitativo. Journal of Advanced Nursing, 62(1), pp.107-115.
- Maxwell, J.A., 2005. Qualitative Research Design: An Interactive Approach, SAGE Publications. Disponible en: https://books.google.co.in/books/about/Qualitative_Research_Design.html?id=XqaJP-iehskC&pgis=1 .
- Morgan, G., 1980. El caso de la investigación cualitativa. Academy of Management Journal, 5(4), pp.491-500.
- Ong, S.-E., 2003. Mass spectrometric-based approaches in quantitative proteomics. Methods, 29(2), pp.124-130.
- Saunders, M., Lewis, P. & Thornhill, A., 2009. Research Methods for Business Students 5th ed., Essex, England: Pearson Education Limited.
- Ciencia, J. de D., 2001. Invited Review: Integrating Quantitative Findings from Multiple Studies Using Mixed Model Methodology. Journal of Dairy Science, 84(4), pp.741-755.
- Simon, M.K., 2011. Disertación e investigación académica: Recipes for success, Seattle, W.A.: Dissertation Success LLC.
- Younus, M.A.F., 2014. Metodología de la investigación. En Vulnerabilidad y adaptación al cambio climático en Bangladesh: Procesos, evaluación y efectos (Tesis de Springer). Springer, pp. 35-76. Disponible en: http://link.springer.com/10.1007/978-94-007-5494-2_2 .
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