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Descripción: Aunque diferentes, ambas metodologías comparten el objetivo de generar conocimiento y pueden complementarse para ofrecer una comprensión más completa de un fenómeno.

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Similitudes:

Ambas siguen un proceso sistemático de investigación.

Ambas buscan responder preguntas de investigación.

Ambas se basan en la recopilación y análisis de datos (aunque de diferente naturaleza).

Ambas pueden generar nuevas teorías o confirmar las existentes.

Complementariedad (Métodos Mixtos): La combinación de enfoques cuantitativos y cualitativos puede proporcionar una visión más holística y robusta de un problema de investigación. Por ejemplo, se puede usar la investigación cualitativa para explorar un fenómeno y generar hipótesis, que luego se prueban con métodos cuantitativos.

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Descripción: Se centra en la recopilación y análisis de datos numéricos para identificar patrones, relaciones y probar hipótesis. Busca la objetividad y la generalización de los resultados a poblaciones más amplias.

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Importancia: Permite medir magnitudes, establecer relaciones causales, realizar predicciones y obtener resultados generalizables. Es fundamental en campos como la ciencia, la economía y la medicina para validar teorías y tomar decisiones basadas en evidencia numérica.

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Descripción: Se enfoca en comprender en profundidad las experiencias, perspectivas y significados de los individuos o grupos. Busca la riqueza de los datos narrativos y la interpretación contextual.

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Importancia: Proporciona una comprensión profunda de fenómenos complejos, explora nuevas ideas y genera hipótesis. Es valiosa en áreas como la sociología, la antropología, la psicología y el marketing para entender el "por qué" detrás de los comportamientos y actitudes.

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Diferencias Clave:

Naturaleza de los datos: No numéricos (entrevistas, observaciones, grupos focales, análisis de documentos).

Objetivo: Explorar y comprender significados y experiencias.

Recolección de datos: Entrevistas en profundidad, grupos focales, observación participante, análisis de contenido.

Análisis de datos: Interpretativo (análisis temático, análisis de discurso, teoría fundamentada).

Muestra: Generalmente pequeña y seleccionada por su relevancia para el fenómeno estudiado.

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Diferencias Clave:

Naturaleza de los datos: Numéricos (estadísticas, gráficos, tablas).

Objetivo: Medir y probar relaciones entre variables.

Recolección de datos: Encuestas con preguntas cerradas, experimentos, análisis de datos secundarios (estadísticas oficiales).

Análisis de datos: Estadístico (pruebas t, ANOVA, regresión, etc.).

Muestra: Generalmente grande y representativa para permitir la generalización.