La investigación cuantitativa es una metodología que utiliza datos numéricos y estadísticas para analizar fenómenos sociales, económicos o científicos. En este artículo, exploraremos ejemplos concretos de investigación cuantitativa que nos ayudarán a entender mejor su aplicación en diferentes campos. Desde encuestas a grandes muestras de población hasta análisis de datos económicos, descubriremos cómo esta disciplina es fundamental para obtener conclusiones sólidas y basadas en evidencia. ¡Acompáñanos en este recorrido por ejemplos de investigación cuantitativa!
Ejemplos de investigación cuantitativa: introducción
La investigación cuantitativa es un enfoque sistemático para recopilar y analizar datos de diversas fuentes. Utiliza métodos estadísticos, computacionales y matemáticos para obtener información valiosa y sacar conclusiones. En este artículo, verá varios ejemplos de investigación cuantitativa y explicará cómo recopilar y analizar datos en la investigación cuantitativa.
7 ejemplos simples de investigación cuantitativa
Primero, veamos algunos ejemplos hipotéticos simples de investigación cuantitativa (del Ejemplo 1 al Ejemplo 4).
Ejemplo 1
Considere un investigador que realizó una encuesta cuantitativa a padres de niños de 1 a 8 años para examinar cuántos padres se sentían cómodos con el uso de teléfonos por parte de sus hijos. En la encuesta participaron un total de 150 personas y calificaron su acuerdo en una escala de 7 puntos.
| Evaluación | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
| Nivel de acuerdo | Muy en desacuerdo | tener opiniones diferentes | tiendo a no estar de acuerdo | Neutral | tiendo a estar de acuerdo | Aceptar | Totalmente de acuerdo sobre |
Método: Para determinar la actitud promedio de los padres hacia la entrega de teléfonos móviles a sus hijos, el investigador toma el promedio de los 150 valores recopilados (suma de todos los valores ÷ 150).
Resultado: Los resultados de la encuesta arrojan los siguientes hallazgos:
- La calificación promedio fue de 4,6, lo que indica una tendencia hacia la aprobación de regalar teléfonos celulares a los niños.
- El 20% de los encuestados “muy de acuerdo” (calificación 7), el 45% “de acuerdo” (calificación 6) y el 17% “algo de acuerdo” (calificación 5).
- El 13% de los encuestados fueron “neutrales” (calificación 4).
- Sólo el 5% “muy en desacuerdo” (puntuación 3) y el 0% “no estuvo de acuerdo” o “muy en desacuerdo”.
A partir de los datos analizados, podemos ver que es más probable que la mayoría de los padres proporcionen teléfonos móviles a sus hijos en el mundo tecnológico actual.
Ejemplo #2
Supongamos que una empresa nueva, BVN Corporation, quiere comprobar la satisfacción de sus empleados. La empresa divide a los empleados en seis grupos de 5 empleados cada uno. Luego completan una encuesta con las siguientes preguntas, cuyas respuestas deben estar entre 1 (la más baja) y 10 (la más alta).
- ¿Estás satisfecho con el trabajo?
- ¿Qué tan satisfecho está con su equilibrio entre vida personal y laboral?
- ¿Recomendaría BVN Corporation a otros empleados?
Método:
- Una vez que el empleador recopila datos de cada empleado del Grupo 1, calcula la calificación promedio para ese grupo. Repite este proceso para todos los demás grupos.
- Luego determinan el promedio general para cada aspecto (por ejemplo, satisfacción laboral o equilibrio entre la vida personal y laboral) analizando todos los grupos juntos.
Resultado:
La siguiente imagen muestra la calificación otorgada por grupo y la calificación promedio general.
La interpretación de los resultados es la siguiente.
- La calificación promedio de satisfacción laboral en todos los grupos es 7,0, lo que significa que los empleados están moderadamente satisfechos con su trabajo.
- La calificación media para la conciliación entre la vida personal y laboral es de 6,3. Esto significa que los empleados no están contentos y la empresa necesita mejoras.
- La puntuación media de las recomendaciones es de 6,7. Este valor muestra que los empleados tienen buenos sentimientos hacia la empresa. Sin embargo, una empresa puede mejorar su entorno o cultura para mejorar las calificaciones de recomendación.
Ejemplo #3
Digamos que un hospital realiza una investigación cuantitativa para analizar qué tan eficientes son sus operaciones. El hospital está realizando una encuesta para recopilar datos tanto de médicos como de pacientes.
La encuesta incluyó preguntas como:
- ¿Cuánto tiempo pasa el médico con un paciente? (Opciones: <10 minutos, 10 a 30 minutos, 30-50 minutos y más de 50 minutos).
- ¿Con qué frecuencia viene un paciente al hospital? (1 vez, 2-4 veces, 4-8 veces y 8+ veces)
- Califique su satisfacción (del paciente) (escala del 1 al 10).
Método:
Después de recibir toda la información, el investigador determina la opción que elige la mayoría de las personas. Por ejemplo, si 6 de cada 10 personas seleccionaron “<10 minutos" para "¿Cuánto tiempo pasa el médico con cada paciente?", lo considerarán promedio.
Resultado: A continuación encontrará los resultados clave de la encuesta.
- El tiempo medio que pasa un médico con un paciente varía entre 10 y 30 minutos.
- El número medio de visitas de pacientes al mes es de 3.
- La satisfacción media de los pacientes tras las consultas médicas es de 7.
Ejemplo #4
Consideremos una ONG que quiere ejecutar un programa educativo en la aldea. Su objetivo es mejorar la tasa de alfabetización en el pueblo. Sin embargo, antes de lanzar el programa, la organización primero encuestó a toda la población de la aldea (N=450) para averiguar cuántas personas tenían probabilidades de participar.
Resultado:
En la encuesta, la ONG encontró que las personas de 30 a 45 años mostraban un 60% de interés, mientras que los menores de 30 años mostraban un 45% de interés y los mayores de 45 años mostraban un 40% de interés. Al final, el 50% (225) de la población de la aldea participó en el programa.
Los cuatro ejemplos que acabamos de ver fueron simples ejemplos hipotéticos de investigación cuantitativa. Veamos ahora algunos ejemplos de la práctica de la investigación cuantitativa.
Ejemplo #5
En 2015Los investigadores realizaron un estudio experimental sobre los efectos de la falta de sueño en los resfriados. El estudio fue un experimento de dos partes realizado en 164 personas sanas. En la primera parte, los participantes debían registrar su hora de acostarse durante una semana. En la segunda parte, los investigadores ponen a los participantes en cuarentena en un hotel y les administran gotas nasales que contienen virus del resfriado, es decir, rinovirus.
Método de recopilación de datos:
Los participantes registraron su hora de acostarse y despertarse. Los investigadores también utilizaron datos de actigrafía de muñeca para monitorear los movimientos del sueño. Se tomaron muestras de sangre para comprobar el nivel (número) de anticuerpos contra el rinovirus. Los tejidos que contenían moco se utilizaron como signo de enfermedad, es decir, si un participante usaba 10 go más de tejido, estaba enfermo.
Método:
Los investigadores utilizaron SPSS, un programa informático, y regresión logística para predecir qué participantes se resfriarían y cuáles no. Luego dividieron a los participantes en categorías según cuánto durmieron y cuántas personas se resfriaron como resultado.
Resultado:
Algunos aspectos destacados del estudio fueron los siguientes:
- De los 164 participantes, 124 se infectaron con el virus y de los 124 sólo 48 enfermaron.
- Las personas que dormían menos de cinco horas por la noche tenían 4,5 veces más probabilidades de enfermarse.
- Quienes dormían entre 5 y 6 horas tenían 4,2 veces más probabilidades de enfermarse.
- Los participantes que dormían más de 7 horas tenían un riesgo muy bajo de resfriarse.
La siguiente imagen muestra la correlación entre el porcentaje general de participantes que tuvieron un resfriado y sus respectivas horas de sueño.
Ejemplo #6
En abril 2020, investigadores en Bangladesh realizaron una encuesta transversal para examinar la duración total del sueño, el sueño nocturno y la hora de la siesta diaria. 9.730 participantes completaron una encuesta que incluía un cuestionario sobre variables sociodemográficas (edad, sexo, ocupación), factores conductuales y de salud (tabaquismo, consumo de alcohol), depresión, ideación suicida, duración del sueño nocturno, duración de la siesta vespertina, etc.
Método de recopilación de datos: En este estudio, los investigadores recopilaron datos a través de formularios de encuestas en línea de participantes de entre 18 y 64 años en Bangladesh.
Herramientas de análisis: SPSS 25.0, Stata 16, ArcGIS 10.7, etc.
Método:
Los investigadores crearon mapas digitales de Bangladesh utilizando mapas SIG. Dividieron las tarjetas en diferentes secciones para mostrar los tiempos de sueño de las personas, la duración del sueño nocturno y la duración total del sueño. También crearon otro mapa que mostraba cómo las áreas con casos de COVID-19 se relacionaban con la cantidad de sueño que las personas dormían allí por la noche.
Resultado:
Utilizando los mapas SIG, los investigadores determinaron que:
- El estudio encontró que el 64,7% de los participantes dormía entre 7 y 9 horas por la noche y la duración de la siesta diaria era de 30 a 60 minutos para el 43,7% de los participantes.
- La duración del sueño estuvo influenciada por el desempleo, el estado civil, el autoaislamiento, el tabaquismo, el uso de las redes sociales, las dificultades financieras y la depresión.
- En la región de Barisal, el 24% de los participantes dormía una siesta de más de una hora y en Rangpur la cifra fue del 67,60% con una duración del sueño de 7 a 9 horas por noche.
Ejemplo #7
Un estudio realizado en Kerman, Irán 2010-2011, quería descubrir la relación entre los juegos de ordenador y los problemas de conducta en los adolescentes. En el estudio participaron 384 estudiantes varones utilizando un cuestionario y el Autoinforme Juvenil (YSR) de Achenbach para evaluar sus problemas de conducta. El YSR evalúa varios temas como ansiedad, depresión, problemas sociales y más e incluye 10 categorías.
Método de recopilación de datos: Los estudiantes completaron el cuestionario sobre el uso de juegos de computadora, incluida la probabilidad de que los jugaran y si contenían contenido violento.
Herramientas de análisis: Regresión bivariada, ANOVA y SPSS 20.0.
Método:
En el cuestionario, los participantes enumeraron sus cinco videojuegos más populares y calificaron su frecuencia de juego, nivel de contenido violento y presencia de imágenes violentas en una escala de 7 puntos. Para calcular el valor de exposición, los investigadores sumaron los valores del contenido y la imagen y multiplicaron el resultado por la frecuencia de reproducción dividida por 5.
En el cuestionario YSR, los participantes calificaron cada juego en una escala de 5 puntos. Para obtener puntuaciones de las dimensiones, los investigadores sumaron las puntuaciones de cada elemento. Finalmente, sumaron las puntuaciones de las dimensiones para calcular la puntuación total (todos los ítems combinados).
Resultado:
El estudio encontró lo siguiente:
- Existe una correlación del 95% entre el tiempo dedicado a jugar juegos de computadora y la depresión/ansiedad, los problemas sociales, el comportamiento agresivo y más de los estudiantes.
- Los investigadores observaron que el 17% exhibía un comportamiento agresivo, el 12% sufría de depresión/ansiedad, el 9% tenía problemas para romper las reglas y el 6,4% tenía problemas sociales.
Pensamientos finales
Los ejemplos de investigación cuantitativa se basan en información fáctica, datos numéricos y estadísticas. Su principal ventaja es la facilidad para predecir resultados. Los investigadores recopilan información utilizando diversas herramientas, dispositivos, encuestas, cuestionarios, comportamientos cuantificados y métodos de investigación, entre otros métodos.
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