Los métodos mixtos representan un conjunto de procesos sistemáticos, empíricos y críticos de investigación e implican la recolección y el análisis de datos cuantitativos y cualitativos, así como su integración y discusión conjunta, para realizar inferencias producto de toda la información recabada (metainferencias) y lograr un mayor entendimiento del fenómeno bajo estudio (Hernández Sampieri y Mendoza, 2018).
Sampieri argumentó que la investigación mixta no es perfecta, pero sí la mejor forma que la humanidad encontró para investigar fenómenos complejos. Agregó que el investigador debe tener libertad de enfoque a la hora de realizar su investigación.
Ilustración 1. Pretensiones de la investigación mixta
CARACTERISTICAS
Según DeCuir-Gunby y Schutz (2017), Creswell (2013a), Teddlie y Tashakkori (2012) citado por Hernández, R. , Mendoza, C. 2018, los métodos mixtos tienen las siguientes características:
1. Eclecticismo metodológico (multiplicidad de teorías, supuestos e ideas).
2. Pluralismo paradigmático.
3. Aproximación iterativa y cíclica a la investigación.
4. Orientación hacia el planteamiento del problema para definir los métodos a emplearse en un determinado estudio.
5. Enfoque que parte de un conjunto de diseños y procesos analíticos, pero que se realizan de acuerdo con las circunstancias.
6. Se da importancia a la diversidad y pluralidad en todos los niveles de la indagación.
7. Consideración de continuos más que dicotomías para la toma de decisiones metodológicas.
8. Tendencia al equilibrio entre perspectivas.
9. Flexibilidad en términos de pensar e investigar.
10. Fundamentación pragmática (lo que funciona, “la herramienta que necesitamos para la tarea: martillo, lija, serrucho, destornillador…, o una combinación de herramientas”)
VENTAJAS
De acuerdo con Hernández, R. , Mendoza, C. 2018, los métodos mixtos tienen las siguientes ventajas:
1. Lograr una perspectiva más amplia y profunda del fenómeno.
2. Producir datos más ricos y variados mediante la multiplicidad de observaciones, ya que se consideran diversas fuentes y tipos de datos, contextos o ambientes y análisis (Bazeley, 2018).
3. Potenciar la creatividad teórica por medio de suficientes procedimientos críticos de valoración (Clarke, 2004). Clarke señala que, sin alguno de estos elementos en la investigación, un estudio puede mostrar debilidades, tal como una fábrica que necesita de diseñadores, inventores y control de calidad.
4. Apoyar con mayor solidez las inferencias científicas, que si se emplean aisladamente (Feuer, Towne y Shavelson, 2002).
5. Permitir una mejor “exploración, explotación y generalización” de los datos (Johnson y Schoonenboom, 2015).
6. Posibilidad de tener mayor éxito al presentar resultados a una audiencia hostil. Por ejemplo, un dato estadístico puede ser más aceptado por investigadores cualitativos si se presenta con segmentos de entrevistas.
7. Desarrollar nuevas destrezas o competencias en materia de investigación, o bien reforzarlas (Brannen, 2008).
DESVENTAJAS
1. Acumulación gran cantidad de datos sin efectuar un análisis exhaustivo y completo.
2. Dificultad de organización de los materiales en un marco coherente y congruente.
3. Mayor complicación para controlar los sesgos que proviene de muy diversas fuentes y con distintas características.
4. Complejidad derivada de la multidimensionalidad de los casos estudiados.
5. Costos elevados para implementar el estudio.
Procesos de diseños mixtos
Estos son los cuatro principales procesos de investigación mixta:
Procesos concurrentes
Según Hernández, R. , Mendoza, C. 2018, aplican ambos métodos de manera simultánea (los datos cuantitativos y cualitativos los recolectas y analizas más o menos en el mismo tiempo), pág. 626.
Los diseños concurrentes implican cuatro condiciones (Onwuegbuzie y Johnson, 2008 citado por Según Hernández, R. , Mendoza, C. 2018):
Se recaban en paralelo y de forma separada datos cuantitativos y cualitativos.
Ni el análisis de los datos cuantitativos ni el análisis de los datos cualitativos se construye sobre la base del otro análisis.
Los resultados de ambos tipos de análisis no son consolidados en la fase de interpretación de cada método, sino hasta que ambos conjuntos de datos han sido recolectados y analizados de manera separada.
Después de la recolección de los datos e interpretación de resultados de los componentes CUAN y CUAL, se establecen una o varias metas inferencias que integran los hallazgos, inferencias y conclusiones de ambos métodos y su conexión o mezcla.
Procesos secuenciales
En una primera etapa se recolectan y analizan datos cuantitativos o cualitativos, y en una segunda fase se recaban y analizan datos del otro método. Típicamente, cuando se recolectan primero los datos cualitativos, la intención es explorar el planteamiento con un grupo de participantes en su contexto, para posteriormente expandir el entendimiento del problema en una muestra mayor y poder efectuar generalizaciones a la población (Creswell y Creswell, 2018).
En los diseños secuenciales, los datos recolectados y analizados en una fase del estudio (CUAN o CUAL) se utilizan para informar a la otra fase del estudio (CUAL o CUAN). (Hernández, R. , Mendoza, C. 2018), pág. 627.
Proceso de conversión
Realizas análisis cuantitativos y cualitativos sobre los datos de ambos tipos durante todo el proceso.
Comparas variables y categorías cuantitativas con temas y categorías cualitativas y estableces múltiples contrastes.
Puedes involucrar otros diseños específicos en el mismo estudio, por ejemplo, un experimento.
Reportas los resultados definitivos hasta el final, aunque puedes elaborar informes parciales.
El proceso es completamente iterativo.
Son diseños para lidiar con problemas sumamente complejos
Proceso de integración
Combinan entre los enfoques cualitativo y cuantitativo estos ambos enfoques se entremezclan desde el inicio hasta el final o, al menos, en la mayoría de sus etapas, y requiere de un manejo completo de los dos métodos. (Hernández, R. , Mendoza, C. 2018), pág. 628.
Diseños de investigación mixto
Diseño Exploratorio Secuencial (DEXPLOS): este implica inicialmente una recolección y análisis de datos cualitativos seguido de recolección de análisis de datos cuantitativos. Esta cuenta con dos modalidades.
Diseño Explicativo Secuencial (DESPLIX)
Recolección y análisis de datos cuantitativo y cualitativos.
Se integran en la interpretación y elaboración del reporte de estudio, para que se cumpla mezcla mixta es necesario que los datos cuantitativos iniciales informen la recolección de los datos cualitativos.
Diseño Transformativo Secuencial (DITRAS)
Cuenta con dos etapas de recolección de datos, en estas se le puede dar importancia a la cualitativa primero o en su defecto a ala cuantitativa, esto dependerá del proceso que quiera llevar el investigador. Después de determinar la recolección de datos de genera el informe final.
Diseño Anidado Concurrente de varios Niveles (DIACNIV)
En este diseño se recolectan datos cuantitativos y cualitativos en diferentes niveles, pero los análisis pueden variar en cada uno de estos. O bien, en un nivel se recolectan y analizan datos cuantitativos, en otro, datos cualitativos y así sucesivamente. Otro objetivo de este diseño podría ser buscar información en diferentes grupos y/o niveles de análisis.
Diseño Transformativo Concurrente (DISTRAC)
Aquí se recolectan datos cuantitativos y cualitativo al mismo tiempo y puede darse o no mayor importancia a alguno de los dos métodos dependiendo del investigador, pero la recolección y análisis de datos son guiados por una teoría, visión, ideología o perspectiva, incluso un diseño cuantitativo o cualitativo.
Diseño de Integración Múltiple (DIM)
Este diseño requiere la mezcla mas completa entre lo cuantitativo y lo cualitativo.
REFERENCIAS
Hernández, R. , Mendoza, C. (2018). Metodología de la investigación. McGraw-Hill Interamericana. Tomado de:
Recuperado de: http://www.ebooks7-24.com.ibero.basesdedatosezproxy.com/?il=6443 la base de datos E-libro. Para consultarlo, revise la carpeta "Herramientas de apoyo" (Manual bibliotecas virtuales)
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