Cuadro comparativo Rutas de la investigación

Aspecto

Ruta Cuantitativa

Ruta Cualitativa

Ruta Mixta

Diferencias principales.

Busca explicar y predecir fenómenos con base en datos numéricos.

Busca interpretar significados y experiencias en profundidad

Une ambos enfoques para dar una visión más compleja.

Finalidad

Explicar, predecir y (cuando procede) establecer relaciones causales mediante medición numérica.

Comprender significados, experiencias y prácticas en su contexto desde la voz de los participantes.

Obtener una visión holística integrando explicación (cuantitativa) y comprensión (cualitativa).

Lógica de investigación

Predominantemente deductiva (teoría → hipótesis → prueba).

Predominantemente inductiva/abductiva (hallazgos → categorías → comprensión/teoría).

Integrativa (secuencias o convergencia de lógicas deductiva e inductiva).

Planteamiento del problema

Problema delimitado en variables; hipótesis explícitas; objetivos verificables.

Problema en términos de preguntas abiertas; objetivos exploratorios/interpretativos.

Problema complejo que requiere preguntas e hipótesis complementarias.

Diseños típicos

Experimental, cuasi-experimental, no experimental (transversal, longitudinal).

Etnografía, estudio de caso, fenomenología, teoría fundamentada, narrativo.

Explicativo secuencial (QUAN→QUAL), exploratorio secuencial (QUAL→QUAN), convergente, anidado/embebido.

Muestreo

Probabilístico (aleatorio, estratificado, etc.) para generalizar.

Intencional/teórico (criterial, bola de nieve, máximo contraste).

Combinado (probabilístico + intencional) según cada fase/enfoque.

Tamaño de muestra

Generalmente grande para potencia estadística.

Pequeña/mediana, definida por saturación teórica.

Híbrido, ajustado a cada componente (n≥ para QUAN y saturación para QUAL).

Instrumentos

Cuestionarios, escalas, pruebas, registros estructurados.

Entrevistas abiertas, grupos focales, observación participante, artefactos culturales.

Doble set: instrumentos estandarizados + técnicas abiertas.

Datos producidos

Numéricos (puntuaciones, conteos, índices).

Textuales/visuales/audio (relatos, categorías, escenas).

Mixtos (bases numéricas + corpus cualitativo).

Análisis

Estadístico: descriptivo, inferencial, modelos (p.ej., regresión).

Interpretativo: codificación (abierta/axial/selectiva), matrices, temas.

Integrado: triangulación, comparación de resultados, meta-inferencias.

Rigor y calidad

Validez interna/externa, confiabilidad de instrumentos, objetividad.

Credibilidad, transferibilidad, dependabilidad, confirmabilidad.

Rigor dual: criterios de QUAN + QUAL; coherencia de integración.

Alcance de resultados

Generalización a población (con supuestos cumplidos).

Transferibilidad a contextos similares (vía descripción densa).

Amplitud + profundidad; fortalece explicaciones y utilidad práctica.

Rol del investigador

No participante/controlado, busca minimizar sesgos.

Participante-reflexivo, reconoce su influencia y reflexividad.

Bifocal: control en QUAN y reflexividad en QUAL.

Consideraciones éticas

Consentimiento informado, manejo de datos, minimización de riesgos.

Respeto a intimidad, consentimiento procesual, resguardo de identidad.

Armoniza ambas lógicas éticas; consistencia entre fases.

Ventajas

Precisión, replicabilidad, comparabilidad, predicción.

Profundidad, contextualización, flexibilidad, voz de los actores.

Triangulación, robustez explicativa, aplicabilidad en problemas complejos.

Limitaciones

Riesgo de descontextualización, dependencia de medición válida.

No generaliza estadísticamente; alta demanda interpretativa.

Mayor costo (tiempo/recursos), complejidad analítica y de diseño.

Ejemplos educativos

Efecto de una estrategia didáctica en puntajes estandarizados.

Experiencias de docentes ante una reforma curricular.

Impacto de un programa en logros (test) y percepciones (entrevistas).