HERNANDEZ_Metodologia de la investigación 5ta Edición

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Capítulo 17 Los métodos mixtos
te empírico o los descubrimientos de otros estudios (no que se obtengan los mismos resultados, sino
que sean congruentes). De no ser así, resulta pertinente revisar de nuevo los resultados.
Respecto a este tema de las inferencias en los métodos mixtos, por cuestiones de espacio remiti-
mos al lector a que profundice la información en el capítulo 12 del CD: “Ampliación y fundamenta-
ción de los diseños mixtos”.
Retos de los diseños mixtos
Los diseños mixtos enfrentan diversos retos, algunos de los cuales se presentan a continuación y otros
se incluyen en el capítulo 12 del CD.
Creswell, Plano Clark y Garrett (2008, pp. 70-71) resumieron tales retos que se pueden presentar
durante la investigación mixta, así como los posibles razonamientos de éstos y las estrategias potenciales
(soluciones) a utilizar para enfrentarlos. Éstos se muestran en las tablas 17.9 y 17.10, dependiendo
de si el diseño es concurrente o secuencial. 26
Tabla 17.9 Retos y estrategias en los diseños concurrentes
Retos Razonamientos Estrategias potenciales
Resultados contradictorios
entre ambos
métodos (¿qué ocurre si
los resultados cuantitativos
y cualitativos no
concuerdan o incluso son
contradictorios?)
Integración de datos
(¿de qué manera pueden
integrarse los datos cuantitativos
y cualitativos?)
Muestreo (¿qué problemas
pueden afrontarse cuando
tenemos muestras de
distinta naturaleza?)
Este problema indica posibles
defectos o incongruencias
en el diseño y puede deberse
a errores en la recolección
y/o análisis de los datos, así
como a una pobre aplicación
de las propuestas teóricas.
Ya sea que se presenten
congruencias o incongruencias,
los resultados deben
evaluarse con sumo cuidado y
discutirse ampliamente.
Es un reto inherente a los
modelos mixtos y el investigador
debe pensar sobre la
mejor manera en que pueden
combinarse ambas clases de
datos.
Los investigadores necesitan
tomar en cuenta los efectos
de tener diferentes muestras
con tamaños desiguales
cuando se mezclan conjuntos
de datos cuantitativos y
cualitativos.
• Recurrir a otras teorías para ver si alguna ayuda a explicar los resultados contradictorios.
• Evaluar de nuevo los datos, lo que nos puede conducir a recolectar datos adicionales (cuantitativos,
cualitativos o de ambos tipos). Por ejemplo, si la muestra cualitativa fue demasiado
pequeña, tal vez tenga que incluirse una muestra adicional mucho mayor. También es
posible que nuestro instrumento cuantitativo haya logrado una confiabilidad baja.
• Volver a analizar los datos originales (ampliando o profundizando el análisis). Por
ejemplo, revisar las categorías cualitativas o efectuar análisis paramétricos en lugar de
métricos.
• Utilizar los resultados como una plataforma para una nueva búsqueda o un segundo
estudio.
• Dar prioridad a los datos que consideremos más sólidos.
• Recurrir a colegas para que revisen todo el estudio.
• Comenzando con el planteamiento, diseñar la investigación de modo que se aborden los
mismos tópicos desde ambas perspectivas. Por ejemplo, en una investigación sobre las
necesidades de pacientes infectados con SIDA, incluir temas comunes para los dos enfoques:
soporte de la familia —fi nanciero y emocional—, variables psicológicas, como la
autoestima, el sentido de vida, el estrés, etcétera.
• Transformar un tipo de datos para que pueda ser comparado con la otra clase de evidencia
empírica.
• Construir una matriz en donde puedan insertarse datos cuantitativos y cualitativos.
• Incluir los mismos casos en ambas muestras (o al menos una parte signifi cativa de una
muestra en la otra). Es deseable que la muestra más pequeña sea considerada en su
totalidad en la muestra mayor.
• Utilizar muestreo probabilístico en los dos enfoques.
• Usar el mismo contexto y lugar en la parte cuantitativa y la cualitativa (por ejemplo, la
misma organización, comunidad, grupo, etcétera).
• Utilizar participantes distintos en ambas muestras (lo cual pareciera una contradicción
con estrategias comentadas en este recuadro, pero a veces podemos querer contrastar
“polos opuestos con métodos disimilares”).
• Agrandar el tamaño de la muestra cualitativa.
(continúa)
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Estas tablas se han complementado con algunas observaciones provenientes de Hernández Sampieri y Mendoza (2008).
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