El diseño no se elige por preferencia ni por afinidad ideológica. Se elige a partir de lo que el problema de investigación exige.
En el planteamiento del problema ya están contenidos los elementos que orientan la decisión metodológica: las variables, la población, el tiempo, el espacio y el enfoque desde el cual se aborda el fenómeno.
Variables medibles, datos numéricos, hipótesis a contrastar.
Significados, procesos, contextos. Datos no numéricos.
Combinación deliberada de componentes cuantitativos y cualitativos.
Hernández-Sampieri et al. (2014) sostienen que la discusión sobre qué enfoque es mejor está superada. La investigación no parte de un paradigma para luego buscar un problema: parte de un problema que exige una respuesta y elige las herramientas más adecuadas para producirla.
La pregunta pasa de ser “¿Qué paradigma sigo?” a… “¿Qué método responde mejor a este planteamiento?”
Recolección y análisis de datos numéricos. Se dividen en dos grandes ramas según el grado de control sobre las variables.
El investigador manipula al menos una variable independiente para observar su efecto.
No hay manipulación: el fenómeno se observa tal como ocurre.
Grado mínimo de control. Útiles para aproximaciones iniciales al fenómeno, como sondeos exploratorios o estudios piloto.
Se manipula la variable independiente, pero los grupos no se asignan al azar. Frecuentes cuando se trabaja con grupos ya constituidos (aulas, equipos, comunidades).
Control total: asignación aleatoria, manipulación de la variable independiente, control de variables extrañas. Típicos del trabajo en laboratorio.
La elección depende de cuánto control sea posible sobre las variables. Cuando no se pueden controlar todas, el diseño cuasi experimental suele ser la opción más realista.
Se observa el fenómeno sin intervención. La distinción clave es temporal.
Los datos se recogen en un único momento. Fotografía del fenómeno en un punto del tiempo.
Subtipos: exploratorios, descriptivos, correlacionales-causales.
Los datos se recogen a lo largo del tiempo: meses, años, incluso décadas.
Subtipos: de tendencia, de evolución de grupo (cohorte), de panel.
Un estudio de prevalencia de ansiedad en estudiantes universitarios en mayo de 2026 es transaccional. Seguir a esa misma cohorte durante cinco años para ver cómo evoluciona la ansiedad es longitudinal.
Su objetivo es identificar categorías de significados, descripción de prácticas, narrativas y contextos. Cada diseño responde a un tipo de pregunta distinto.
Genera teoría desde los datos. Útil cuando no hay marco teórico previo suficiente.
Describen e interpretan grupos, comunidades o culturas. Pueden trabajar con grupos pequeños o amplios.
Reconstruyen la historia de vida de un sujeto o grupo: un líder comunitario, un empresario, un protagonista de un proceso social.
El investigador interviene junto a la comunidad para transformar una situación a la vez que la estudia.
Un diseño cualitativo puede incorporar datos numéricos. Lo que cambia no es el dato, sino la lectura que se hace de él.
En el diseño realista, una cifra (porcentajes, frecuencias, edades) no se interpreta como una magnitud estadística, sino como un indicio cualitativo dentro de una trama más amplia de significados.
Que el 80% de los entrevistados mencione “el miedo” al describir su barrio no se lee como un parámetro poblacional, sino como un dato cultural: hay una narrativa compartida sobre la inseguridad que organiza la experiencia del grupo.
Se eligen cuando la investigación tiene al menos una variable cuantitativa y una cualitativa, o cuando el problema requiere combinar ambos tipos de evidencia. Se clasifican según cómo se articulan los componentes.
Un componente después del otro. Por ejemplo: primero exploración cualitativa, después medición cuantitativa basada en lo emergente. O al revés.
Ambos componentes se desarrollan al mismo tiempo y luego se integran en la interpretación.
Un componente queda contenido dentro del otro. Por ejemplo: dentro de un estudio cuantitativo sobre productividad laboral, se incrusta un componente cualitativo sobre la experiencia del salario.
No empezar por el método. Empezar por la pregunta. El método es una consecuencia del planteamiento, no su punto de partida.
El enfoque condiciona el diseño. Cuantitativo → diseños cuantitativos. Cualitativo → diseños cualitativos. Mixto → diseños mixtos.
Tres preguntas guía antes de cerrar la decisión:
Hernández-Sampieri, R., Fernández Collado, C. & Baptista Lucio, P. (2014).
Metodología de la Investigación (6ª ed.). México: McGraw-Hill Interamericana.
Capítulo 1: Definición de los enfoques cuantitativo y cualitativo, sus similitudes y diferencias.
El capítulo profundiza en las características de cada enfoque, sus puntos de contacto y los criterios para decidir cuál (o cuál combinación) responde mejor a un planteamiento de investigación dado.
Taller de Tesis · UAI