Recopilación y análisis de datos cuantitativos

¿Qué es la investigación cuantitativa?

La investigación cuantitativa mide actitudes, comportamientos, opiniones y otras variables para soportar o rechazar una premisa. Esto se hace recopilando datos numéricos, que son fácilmente cuantificables para identificar “significancia estadística”.

Los “datos numéricos” se recopilan usando preguntas cerradas, tales como escalas Likert o tipos de preguntas de opción múltiple. Una vez que hayas compartido tu encuesta con tu audiencia objetivo, las respuestas para cada opción de respuesta es fácilmente cuantificable.

Las preguntas que hagas deben ser objetivas para poder recopilar y analizar datos de respondientes.

Eleging entre recopilación de datos cualitativos y cuantitativos

Antes de diseñar una encuesta, debes determinar tu objetivo de investigación. Es decir, qué deseas que los datos que recopiles te ayuden a lograr.

En la investigación académica, esto puede ser probar o refutar una hipótesis. Mientras que, en la investigación de mercado puedes estar mediendo la popularidad de conceptos de producto.

Después de definir un objetivo de investigación, debes preguntarte a ti mismo; “¿Cuáles son los resultados esperados de mi encuesta?”

Si estás esperando retroalimentación profunda o datos experienciales, deberías considerar ejecutar una encuesta cualitativa en su lugar.

Si estás buscando sacar conclusiones de un conjunto de datos representativo, entonces una encuesta cuantitativa es para ti.

Es importante determinar tu objetivo de investigación y método antes de escribir preguntas de encuesta. De esta forma, aseguras que todo lo que preguntes contribuya a tus objetivos, en lugar de recopilar datos por el bien de ello.

Aprende cómo crear una encuesta que mejore la calidad de datos que recopilabas.

Cómo recopilar datos cuantitativos

Típicamente, la investigación cuantitativa requiere una gran población de respondientes. Esto se debe a que los resultados de tu investigación serán representativos de una población más amplia.

Métodos cuantitativos

Hay varios métodos por los que puedes recopilar datos cuantitativos, que incluyen:

• Experimentos

• Observaciones controladas

• Encuestas: papel, quiosco, móvil, cuestionarios

• Estudios longitudinales

• Encuestas

• Entrevistas telefónicas

• Entrevistas cara a cara

El método por el que recopilabas datos cuantitativos puede impactar las respuestas de tu participante. Por ejemplo, los participantes que toman parte en un experimento es improbable que hagan las mismas opciones que harían en un contexto social.

Cómo responden los participantes a estímulos está ligado al contexto, significando que pueden responder diferentemente a cada uno de estos métodos.

Si planeas conducir tu investigación usando más de uno de estos métodos, recomendamos hacer esto en etapas.

Primero, analiza los datos para cada método individual para identificar cualquier tendencia contextual. Luego, cuando eches un vistazo a tus datos compilados, tendrás más información para explicar cualquier inconsistencia.

Análisis de datos cuantitativos

Hay dos tipos de datos que requieren análisis estadístico; descriptivo e inferencial. Las estadísticas descriptivas te permiten sacar conclusiones de los datos como un todo.

Las estadísticas inferenciales destacan diferencias “estadísticamente significativas” entre dos o más grupos de datos. Hay dos tipos de datos inferenciales: datos comparativos y datos de relación.

Tipos de datos cuantitativos

Datos descriptivos

Simplemente dicho, las estadísticas descriptivas te permiten fácilmente cuantificar una variable (o variables) para un grupo objetivo.

Por ejemplo, las encuestas de transporte pueden buscar datos sobre cuánta gente de 18-25 años usa transporte público para ir al trabajo.

En este ejemplo, la variable es ‘transporte público’ y el grupo objetivo es aquellos de 18-25 años.

Datos comparativos

Este método de recopilación de datos permite una comparación entre dos o más grupos objetivo basada en una o más variables.

Un estudio comparativo puede apuntar a comparar el uso de transporte público entre gente de 18-25 años y aquellos de 26-35.

Datos de relación

Los datos de relación destacan tendencias, asociaciones y relaciones entre dos o más variables.

En la investigación de mercado, puedes apuntar a descubrir cuál es la relación entre el género del cliente y la lealtad a tu marca.

Fortalezas de la investigación cuantitativa

Análisis objetivo

El sesgo es menos probable que ocurra en análisis cuantitativos, ya que los datos son estadísticos por naturaleza. Significando que hay menos espacio para que el razonamiento subjetivo del investigador afecte los resultados.

Fácil de analizar

Los datos cuantitativos son más fáciles de analizar que su contrapartida cualitativa. Además, si estás usando software de encuestas en línea, puedes aplicar filtros para una vista más profunda de tus datos.

Las conclusiones son generalizables

Si tu población de muestra es representativa de la población de estudio, tus hallazgos pueden ser generalizados a ese grupo más amplio.

Debilidades de la investigación cuantitativa

Datos bidimensionales

Los datos cuantitativos son excelentes para proporcionar respuestas a preguntas de qué, quién y cuándo. Pero no es excelente para preguntas de cómo y por qué.

La investigación cualitativa es una opción mejor para explorar experiencias y opiniones de participantes. Combinando este método de investigación con datos cuantitativos proporciona más contexto a respuestas de participantes.

Se necesita un número grande de participantes

Para que los resultados de tu investigación cuantitativa sean representativos de una población más amplia, necesitarás distribuir a una muestra grande.

Si no tienes acceso a una lista de respondientes, tendrás que gastar tiempo construyendo una de tamaño apropiado. También tendrás que asegurar que la muestra sea representativa de una demografía o grupo más amplio. De lo contrario, tus resultados serán sin sentido.

Sesgo de confirmación

Esta forma de sesgo de respuesta puede ocurrir en estudios cuantitativos, donde los investigadores favorecen datos que confirman sus creencias o hipótesis.

El investigador puede ni siquiera estar consciente de este tipo de sesgo. Simplemente ignoran o malinterpretan datos porque creen que su objetivo de investigación ya ha sido cumplido.

Encontramos que los métodos de investigación cuantitativos y cualitativos a menudo producen mejores resultados cuando se usan en conjunto.

El enfoque cuantitativo te permite sacar conclusiones basadas en hechos para informar investigación o toma de decisiones.

Los datos cualitativos pueden proporcionar más contexto a las opciones de respuesta de los participantes.

Por ejemplo, si fueras a ejecutar una encuesta de satisfacción del cliente preguntarías: “¿Qué tan probable es que recomendaras nuestro producto a un amigo o colega?”

Esta pregunta cerrada determinará la lealtad de marca promedio de tus clientes pero no logra nada más que eso.

Al hacer seguimiento con una pregunta abierta, por ej. “¿Qué una cosa cambiarías sobre nuestro producto?”, das contexto a esas opciones. De esta forma, tus datos de encuesta no son solo descriptivos sino accionables.