Contextualización

Profundidad en los datos

-No permite la cuantificación de variables ni la identificación de patrones numéricos.

-No establece relaciones causales de manera objetiva.

Muestras pequeñas

Dificultad para comparar resultados

- Explica los hechos sociales desde una perspectiva comprensiva.

-Analiza la realidad tal como es y se da, sin alterarla.

• Los estudios cualitativos suelen involucrar muestras pequeñas y no representativas, lo que limita la capacidad de generalizar los resultados a poblaciones más amplias.

• Los hallazgos son específicos del contexto estudiado y pueden no ser aplicables a otras situaciones.

- Facilita la identificación de patrones y relaciones causales entre fenómenos.

- Se aplica a diversas áreas como lo social, económico, científico y empresarial.

• Observación naturista si control.

• Inferencias de sus datos

• Exploratoria, inductiva y descriptiva.

flexibilidad

Permite descubrir nuevas variables

-Puede no captar la profundidad de los hechos sociales en su contexto.

-Se basa en datos medibles, lo que puede limitar la interpretación fenomenológica de la realidad.

-Permite ajustar las preguntas según lo que se descubre.

-Permite explorar las experiencias, emociones y perspectivas humanas en su complejidad.

Análisis estadístico

Eficiencia en grandes poblaciones

- proporciona comprensión

-es flexible y se adapta a la investigación

Generalización

Repetibilidad

· Se puede reunir información de un número relativamente grande de participantes.

· Proporciona información numérica o de calificación para la investigación.

-Permite hacer comparaciones y generalizar resultados.

-Facilita el uso de herramientas estadísticas para análisis.

Da posibilidad a generalizar los resultados.

Facilita la comparación entre estudios similares.

-no podemos aplicar métodos estadísticos o cifras para confirmar o negar algo

-A veces el pensamiento de la persona que investiga puede repercutir en el lector para bien o para mal.

Fiabilidad: Los métodos cuantitativos son precisos y reproducibles.

Comparabilidad: Los datos cuantitativos permiten comparar el rendimiento de diferentes grupos.

Limitación de exploración

Dependía de instrumentos

•ausencia de consecuencias como resultados exactos

•su trabajo requiere de mucho tiempo

2. Dificultad para generalizar

3.Dificil de comparar

Falta de profundidad

Dificultad para integrar las perspectivas de los participantes

Facilita la comparación de resultados.

Permite una mayor comprensión.

·   La información obtenida puede estar incompleta.

·   participantes.

-Los errores en el análisis pueden dar lugar a resultados erróneos que no lograrán el impacto deseado.

• Propensión a servirse de los sujetos de estudio.

• Se limita a responder.

Dificultad para generalizar

Requiere mucho tiempo

-mediante ellos podemos obtener resultados precisos.

-no son modificados por la subjetividad.

-Requiere más tiempo para recopilar y analizar información detallada.

-Las interpretaciones pueden estar influenciadas.

en detalle fenómenos complejos, comprender

las motivaciones, experiencias y perspectivas

de los participantes, y obtener una visión

holística del fenómeno en estudio.

Subjetividad: Los resultados pueden ser

influenciados por las interpretaciones y sesgos del investigador, lo que dificulta la generalización de los hallazgos.

2 Flexibilidad: Se adapta a situaciones

cambiantes y permite modificar el enfoque de

la investigación a medida que se recopilan

datos y se profundiza en el tema.

Profundidad y comprensión: Permite explorar

en detalle fenómenos complejos, comprender

las motivaciones, experiencias y perspectivas

de los participantes, y obtener una visión

holística del fenómeno en estudio.

Flexibilidad: Se adapta a situaciones

cambiantes y permite modificar el enfoque de

la investigación a medida que se recopilan

datos y se profundiza en el tema.

3 Enriquecimiento de datos: Facilita la

recolección de datos ricos en detalles,

descripciones, citas textuales y narrativas

que aportan profundidad y comprensión al

análisis.

-como son objetivas pueden simplificar las cosas sin considerar otros aspectos

-a veces puede ser muy difícil el proceso para conseguir las cifras que necesitamos.

reproducibilidad

análisis rápido

Generalización limitada, es difícil extrapolar los hallazgos a una población mas amplia.

Falta de estandarización, puede ser dificil de replicar los resultados.

Rigidez

Dependencia de los números

• Fuertes en validez externa, lo encontrado es generalizable en la población.

• Sus hallazgos no son particularizados.

-Los métodos estadísticos permiten procesar grandes cantidades de información rápidamente.

-Permite aplicar los hallazgos a una población más amplia.

• Tamaño de muestra no todos tienen la misma probabilidad ya que influyen los criterios del investigador.

• A veces o no plantea hipótesis.

-Dirigido hacia datos medibles y observables.

-Brinda gran posibilidad de repetición y se centra en partes específicas.

individuales.

es ágil, más inmediata, y, a pesar de ser subjetiva, ha demostrado eficacia en la gestión de riesgos moderna.

Permite explorar en detalle fenómenos complejos, comprender las motivaciones, experiencias y perspectivas de los participantes, y obtener una visión holística del fenómeno en estudio.

1.- Limitada generalización de la información abarcada

2.- Objeto de Subjetividad e interpretación personal distinta en cada persona

3.- Dificultad para replicar un mismo resultado

Dificultad en la cuantificación: Los datos cualitativos suelen ser difíciles de cuantificar y analizar estadísticamente, lo que puede limitar la replicabilidad y la comparación con otros estudios.

Tiempo y recursos: La recolección y análisis de datos cualitativos pueden ser procesos lentos y laboriosos que requieren una inversión significativa de tiempo y recursos.

2 Tiempo y recursos: La recolección y análisis de datos cualitativos pueden ser procesos lentos y laboriosos que requieren una inversión significativa de tiempo y recursos.

3 Subjetividad: Los resultados pueden ser

influenciados por las interpretaciones y sesgos del investigador, lo que dificulta la generalización de los hallazgos

estructurado y estadístico.

Permite recolectar datos medibles y cuantificables, lo que facilita el análisis estadístico y la generalización de los resultados.

Los datos cuantitativos permiten comparar resultados entre diferentes grupos, estudios y poblaciones.

1. Profundidad y detalle: Permite comprender a fondo fenómenos sociales, culturales y humanos.

2. Flexibilidad: Se adapta a los cambios durante la investigación, permitiendo explorar nuevas ideas.

3. Contextualización: Analiza los fenómenos en su entorno natural, lo que facilita una mejor interpretación de los resultados.

Rigez en el diseño: El diseño de la investigación cuantitativa suele ser más rígido y menos flexible que el de la investigación cualitativa, lo que limita la posibilidad de adaptar el enfoque a medida que avanza la investigación.

Enfoque en variables medibles: Se centra en variables que pueden ser medidas y cuantificadas, dejando de lado aspectos no medibles que pueden ser relevantes para la comprensión del fenómeno.

•Está enfocado en lo que vivieron los investigadores de modo que es más comprensible

•analiza textos e imágenes, algo más allá de números

-Descontextualizacion: al aislar variables de su contexto real.

-Interpretacion limitada, no siempre deja comprender los significados.

datos medibles y cuantificables, lo que facilita

el análisis estadístico y la generalización de

los resultados.

2 Posibilidad de comparación: Los datos

cuantitativos permiten comparar resultados

entre diferentes grupos, estudios y

poblaciones.

3 Eficiencia y replicabilidad: La recolección y

análisis de datos cuantitativos suelen ser

procesos más eficientes y replicables que en

la investigación cualitativa.

fenómenos

complejos.

Permite flexibilidad en la investigación. - Explora perspectivas subjetivas y significados.

El enfoque que ofrece podría ser insuficiente, ya que las variables predeterminadas y los procedimientos de medición pueden provocar que no se tengan en cuenta otras observaciones relevantes a la hora de sacar conclusiones.

Puede haber un sesgo estructural, ya que los datos que faltan, las mediciones imprecisas o los métodos de muestreo inadecuados pueden llevar a conclusiones erróneas.

· Constituye un reto en la aplicación de métodos estadísticos.

· La calidad de la investigación depende en gran medida de las habilidades individuales del investigador.

variables que pueden ser medidas y cuantificadas, dejando de lado aspectos no medibles que pueden ser relevantes para la comprensión del fenómeno.

2 Potencial sesgo en la selección de variables: La elección de las variables a medir puede estar influenciada por los sesgos del investigador, lo que puede afectar la validez de los resultados.

3 Limitaciones en la profundidad: Puede no capturar la complejidad y las nuances de los fenómenos sociales, culturales o de comportamiento humano.

· Permite la identificación de fenómenos nuevos que pueden surgir al momento de estar llevando a cabo la investigación.

· Puede proporcionar una comprensión más profunda del objeto de estudio.

1. Subjetividad: La interpretación de los datos puede estar influenciada por la perspectiva del investigador.

2. Dificultad para generalizar: Los resultados suelen aplicarse a contextos específicos y no siempre se pueden extrapolar.

3. Análisis complejo: El procesamiento de la información requiere categorización y síntesis, lo que puede ser subjetivo y demandante.

-No siempre capturan las complejidades de la vida real.

-Pueden no reflejarse en los promedios estadísticos.

1. Objetividad: Se basa en datos medibles y verificables, reduciendo la influencia de la subjetividad.

2. Generalización: Los resultados pueden aplicarse a poblaciones más amplias si la muestra es representativa.

3. Análisis eficiente: El uso de estadísticas permite procesar grandes volúmenes de datos de manera rápida y precisa.

2. Rigidez: Los instrumentos de medición deben definirse con anticipación, limitando la exploración de nuevas variables.

3. Posible deshumanización: Puede reducir fenómenos complejos a números, perdiendo matices importantes.

•realiza el estudio de mayor cantidad de información y datos

•se basa en el estudio de datos numéricos

•puede mantener errores de medición

•establece relaciones difícil entre sus variables

Flexibilidad

Exploración de ideas

Subjetividad

Tiempo y Recursos

Objetividad

Análisis estadístico

Falta de flexibilidad: El diseño de la investigación es rígido y difícil de cambiar. 

Limitado a variables medibles: No se puede explorar temas que no se pueden cuantificar. 

Entiende

fenómenos

complejos.

• Adaptable: Cambia

según se recopilan

datos.

• Datos detallados:

Ofrece

descripciones

enriquecedoras.

• Útil en lo social:

Ideal para temas

humanos y

culturales.

• Profundiza:

Entiende

fenómenos

complejos.

• Adaptable: Cambia

según se recopilan

datos.

• Datos detallados:

Ofrece

descripciones

enriquecedoras.

• Útil en lo social:

Ideal para temas

humanos y

culturales.

Subjetiva: Puede

influir la

interpretación del

investigador.

• Difícil de cuantificar:

Los datos no son

fácilmente

medibles.

• Requiere tiempo y

recursos: Recolectar

y analizar los datos

es laborioso.

• Limitada en

generalización:

Resultados pueden

no aplicar a otras

situaciones.

Subjetiva: Puede

influir la

interpretación del

investigador.

• Difícil de cuantificar:

Los datos no son

fácilmente

medibles.

• Requiere tiempo y

recursos: Recolectar

y analizar los datos

es laborioso.

• Limitada en

generalización:

Resultados pueden

no aplicar a otras

situaciones.

Objetividad y

precisión: Recolecta

datos medibles para

análisis estadístico.

• Comparabilidad:

Permite comparar

resultados entre

grupos y estudios.

• Eficiencia y

replicabilidad:

Procesos eficientes

y replicables.

• Generalización:

Hallazgos aplicables

a poblaciones más

amplias.

Objetividad y

precisión: Recolecta

datos medibles para

análisis estadístico.

• Comparabilidad:

Permite comparar

resultados entre

grupos y estudios.

• Eficiencia y

replicabilidad:

Procesos eficientes

y replicables.

• Generalización:

Hallazgos aplicables

a poblaciones más

amplias.

Limitada en

profundidad: No

captura la

complejidad de

fenómenos sociales.

• Rigidez en diseño:

Menos flexible que

la investigación

cualitativa.

Enfoque en

variables medibles:

Ignora aspectos no

medibles

importantes.

• Potencial sesgo en

selección de

variables: La

elección puede

estar influenciada

por sesgos del

investigador.

Limitada en

profundidad: No

captura la

complejidad de

fenómenos sociales.

• Rigidez en diseño:

Menos flexible que

la investigación

cualitativa.

Enfoque en

variables medibles:

Ignora aspectos no

medibles

importantes.

• Potencial sesgo en

selección de

variables: La

elección puede

estar influenciada

por sesgos del

investigador.

-Permite explorar a fondo los significados, experiencias y percepciones de los participantes, obteniendo información rica y detallada.

-Permite comprender emociones, creencias, motivaciones y dinámicas interpersonales que no pueden ser reducidas a números.

investigador, lo que puede afectar la objetividad del estudio.

-El análisis de los datos cualitativos puede ser manual y llevar mucho tiempo.

-El proceso de recolección de datos cualitativos, como entrevistas o grupos focales, puede ser muy laborioso y consumir mucho tiempo.

2. Flexibilidad: El método cualitativo es flexible y puede adaptarse a diferentes contextos y situaciones.

3. Contextualización: El método cualitativo permite contextualizar los fenómenos estudiados en su entorno natural.

4. Riqueza de datos: El método cualitativo puede proporcionar una gran riqueza de datos y información.

5. Innovación: El método cualitativo puede generar nuevas ideas y perspectivas.

2. Limitaciones de generalización: Los resultados del método cualitativo pueden no ser generalizables a otras poblaciones o contextos.

3. Tiempo y recursos: El método cualitativo puede requerir mucho tiempo y recursos.

4. Análisis complejo: El análisis de datos cualitativos puede ser complejo y requerir habilidades específicas.

2. Generalización: Los resultados del método cuantitativo pueden ser generalizables a otras poblaciones o contextos.

3. Precisión: El método cuantitativo busca medir variables de manera precisa y exacta.

4. Comparabilidad: Los resultados del método cuantitativo pueden ser comparados con otros estudios.

2. Falta de contexto: El método cuantitativo puede no considerar el contexto en el que se producen los fenómenos.

3. Simplificación excesiva: El método cuantitativo puede simplificar excesivamente la complejidad de los fenómenos estudiados.

-Enfoque en variables medibles: Ignora aspectos no medibles importantes.

•Es flexible y se puede ajustar para desarrollar nuevos conocimientos.

•Conocemos los gustos, preferencias y opiniones de las personas.

•La respuesta de un integrante puede sesgar la de otro.

•Es difícil de estandarizar.

•Pueden probar hipótesis y establecer relaciones casuales.

•Son objetivos y confiables.

•Los datos obtenidos pueden ser incompletos.

•Los errores en el análisis pueden llevar a resultados incorrectos.

Se puede ajustar a diferentes situaciones o problemas, no es rígido.
Ve más allá de los números:

Ayuda a conocer cómo se sienten las personas, qué piensan y qué han vivido.

.

Flexibilidad.

Recopilación de datos detallados.

• Escalabilidad limitada.

• Dificultad para generalizar.

• Facilidad en la presentación de resultados.

• precisión.

• Limitación en el tipo de preguntas.

• Simplificación excesiva.