Como se señaló anteriormente, los diseños de investigación se pueden clasificar en dos categorías, positivistas e interpretativas, dependiendo de cómo su objetivo en la investigación científica. Los diseños positivistas están destinados a las pruebas de teoría, mientras que los diseños interpretativos están destinados a la construcción de teorías. Los diseños positivistas buscan patrones generalizados basados en una visión objetiva de la realidad, mientras que los diseños interpretativos buscan interpretaciones subjetivas de los fenómenos sociales desde las perspectivas de los sujetos involucrados. Algunos ejemplos populares de diseños positivistas incluyen experimentos de laboratorio, experimentos de campo, encuestas de campo, análisis de datos secundarios e investigación de casos, mientras que los ejemplos de diseños interpretativos incluyen investigación de casos, fenomenología y etnografía. Tenga en cuenta que la investigación de casos se puede utilizar para la construcción de teorías o pruebas de teoría, aunque no al mismo tiempo. No todas las técnicas son adecuadas para todo tipo de investigación científica. Algunas técnicas, como los grupos focales, son los más adecuados para la investigación exploratoria, otras, como la etnografía, son las mejores para la investigación descriptiva, y otros, como los experimentos de laboratorio, son ideales para la investigación explicativa. Las siguientes son breves descripciones de algunos de estos diseños. Se proporcionan detalles adicionales en los capítulos 9-12.
Los estudios experimentales son aquellos que están destinados a evaluar las relaciones de causa-efecto (hipótesis) en un entorno bien controlado al separar la causa del efecto en el tiempo, administrando la causa a un grupo de sujetos (el «grupo de tratamiento») pero no a otro Grupo («Grupo de control»), y observando cómo los efectos medios varían entre los sujetos en estos dos grupos. Por ejemplo, si diseñamos un experimento de laboratorio para probar la eficacia de un nuevo medicamento en el tratamiento de una determinada dolencia, podemos obtener una muestra aleatoria de personas afectadas por esa dolencia, asignarlas aleatoriamente a uno de los dos grupos (grupos de tratamiento y control) , administre el medicamento a los sujetos en el grupo de tratamiento, pero solo da un placebo (por ejemplo, una píldora de azúcar sin valor medicinal). Los diseños más complejos pueden incluir múltiples grupos de tratamiento, como la dosis baja versus alta del medicamento, tratamientos múltiples, como la combinación de la administración de medicamentos con intervenciones dietéticas. En un verdadero diseño experimental, los sujetos deben asignarse aleatoriamente entre cada grupo. Si no se sigue la asignación aleatoria, entonces el diseño se vuelve cuasi-experimental. Los experimentos se pueden realizar en un entorno artificial o de laboratorio, como en una universidad (experimentos de laboratorio) o en entornos de campo, como en una organización donde el fenómeno de interés realmente está ocurriendo (experimentos de campo). Los experimentos de laboratorio permiten al investigador aislar las variables de interés y control para variables extrañas, lo que puede no ser posible en los experimentos de campo. Por lo tanto, las inferencias extraídas de los experimentos de laboratorio tienden a ser más fuertes en la validez interna, pero las de los experimentos de campo tienden a ser más fuertes en la validez externa. Los datos experimentales se analizan utilizando técnicas estadísticas cuantitativas. La fuerza principal del diseño experimental es su fuerte validez interna debido a su capacidad para aislar, controlar y examinar intensamente un pequeño número de variables, mientras que su debilidad principal es una generalización externa limitada ya que la vida real a menudo es más compleja (es decir, implica más Variables extrañas) que la configuración de laboratorio artificial. Además, si la investigación no identifica variables extrañas y controles relevantes para tales variables, tal falta de controles puede dañar la validez interna y puede conducir a correlaciones espurias.
Las encuestas de campo son diseños no experimentales que no controlan ni manipulan variables o tratamientos independientes, pero miden estas variables y prueban sus efectos utilizando métodos estadísticos. Las encuestas de campo capturan instantáneas de prácticas, creencias o situaciones de una muestra aleatoria de sujetos en entornos de campo a través de un cuestionario de encuesta o con menos frecuencia, a través de una entrevista estructurada. En las encuestas de campo transversales, las variables independientes y dependientes se miden en el mismo punto en el tiempo (por ejemplo, utilizando un solo cuestionario), mientras que en las encuestas de campo longitudinales, las variables dependientes se miden en un punto posterior en el tiempo que las variables independientes. Las fortalezas de las encuestas de campo son su validez externa (ya que los datos se recopilan en la configuración de campo), su capacidad para capturar y controlar para una gran cantidad de variables y su capacidad para estudiar un problema desde múltiples perspectivas o usar múltiples teorías. Sin embargo, debido a su naturaleza no temporal, la validez interna (relaciones de causa-efecto) es difícil de inferir, y las encuestas pueden estar sujetas a sesgos de encuestados (por ejemplo, los sujetos pueden proporcionar una respuesta «socialmente deseable» en lugar de su verdadera respuesta) que Más duele la validez interna.
El análisis de datos secundarios es un análisis de datos que anteriormente han sido recopilados y tabulado por otras fuentes. Dichos datos pueden incluir datos de agencias gubernamentales, como estadísticas de empleo de la Oficina de Servicios Laborales de los Estados Unidos o estadísticas de desarrollo por parte del Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo, datos recopilados por otros investigadores (a menudo utilizados en estudios metaanalíticos) o el tercer tercer lugar disponible en público. -Al Data de fiesta, como datos financieros de los mercados de valores o los datos de subastas en tiempo real de eBay. Esto contrasta con la mayoría de los otros diseños de investigación donde la recopilación de datos primarios para la investigación es parte del trabajo del investigador.
El análisis de datos secundarios puede ser un medio efectivo de investigación donde la recopilación de datos primarios es demasiado costoso o inviable, y los datos secundarios están disponibles en un nivel de análisis adecuado para responder las preguntas del investigador. Las limitaciones de este diseño son que los datos podrían no haberse recopilado de manera sistemática o científica y, por lo tanto, inadecuadas para la investigación científica, ya que los datos se recopilaron para un propósito presumiblemente diferente, pueden no abordar adecuadamente las cuestiones de investigación de interés para el El investigador y la validez del intervalo son problemáticos si la precedencia temporal entre causa y efecto no está clara.
¿Qué es la técnica en un proyecto de investigación?
Existe una amplia gama de métodos de investigación disponibles en el campo de la experiencia del usuario y descifrar una entrevista de trabajo de investigación UX no solo requiere la comprensión de los métodos de investigación, sino también, descubrir las razones por las cuales se debe utilizar un método particular. Algunas de las preguntas comunes formuladas durante una entrevista de investigación son: «Si tuviera un objetivo en particular, ¿qué metodología usaría?», «¿Cómo seleccionaría el método correcto para su proyecto?»
En realidad, no hay una respuesta correcta o incorrecta a las preguntas mencionadas anteriormente. Cuando se trabaja en un proyecto en tiempo real, no es realista usar un conjunto completo de cualquier método dado. En cambio, diferentes proyectos se benefician del uso de múltiples métodos de investigación con una combinación de varias ideas. Si ese es el caso, ¿cómo toma una decisión sobre qué método de investigación usar?
La parte más importante de un proyecto de investigación es decidir qué metodología usar porque eso puede hacer/romper lo que sea necesario lograr a través del proyecto. Para poder elegir la técnica correcta, debe profundizar en el problema que debe resolverse.
Puede sonar irónico, pero darse cuenta de cuál sería el resultado final es el primer paso para mapear toda la solución. Le brinda una imagen general de lo que debe lograrse mientras le permite examinar cuidadosamente el problema en detalle. Esto también facilitará la selección de la técnica correcta para los métodos de investigación.
¿Qué es una técnica de investigación y ejemplos?
Cierta información en este artículo o sección debería estar mejor vinculada a las fuentes mencionadas en las secciones «Bibliografía», «Fuentes» o «enlaces externos» (marzo de 2014).
La palabra tecnología, que ingresó al idioma francés en 1657 [2], significa estudio de técnicas (del griego Tekhnè, «técnico» y logotipos, «discurso» o «estudio»). La confusión entre la técnica y la tecnología es común. Probablemente se deba a una mala comprensión del término inglés. En un sentido derivado, y por extensión, las técnicas cuyo todo crea un nuevo campo industrial se denominan tecnologías. Por lo tanto, al menos cuatro «tecnologías» han tenido éxito en la informática:
El enfoque de Descartes consistirá en metafísica para ir hacia la física (y, por lo tanto, las técnicas), a diferencia del enfoque de la antigüedad y la Edad Media que consistieron en la física para ir hacia la metafísica [3]. Este enfoque ha llevado a un paradigma en el que el sujeto de pensamiento y la técnica tienen un poder muy importante, al menos en el mundo occidental.
Muchos economistas consideran la evolución de la técnica (progreso técnico) como el motor de la evolución de la economía y la sociedad. Entre las reflexiones más famosas sobre el papel de la técnica están las de Karl Marx, que considera que la evolución técnica conduce a la de la economía, que forma la «infraestructura» de la sociedad. A partir de esta infraestructura, el resultado de los informes de producción y las relaciones sociales en general, así como los sistemas de valores asociados, que forman la «superestructura» de la sociedad.
¿Cuál es el método más adecuado para realizar una investigación?
Una vez que haya elegido realizar investigaciones primarias, es posible que se pregunte qué sigue, y en esta publicación de blog, cubriremos cómo seleccionar el mejor método para sus necesidades de investigación de mercado. Elegir correctamente su metodología de investigación es muy esencial para su empresa, ya que aclara el propósito y los objetivos del proyecto tanto para el investigador como para el cliente. A continuación se presentan algunas de las metodologías más populares utilizadas para la investigación de mercado.
Definir sus objetivos es el primer paso que debe dar para determinar el método específico para su proyecto de investigación. Hay dos cubos principales en los que caen los métodos de investigación: cualitativos y cuantitativos. Sus preguntas de investigación y sus preferencias son lo que determina cuál es la mejor opción. En muchos casos, la estrategia de investigación primaria ideal sería un enfoque de métodos mixtos que involucren métodos cualitativos y cuantitativos.
Supongamos que el objetivo de la investigación es profundizar su conocimiento, obtener información más específica sobre un producto, explorar ideas, significados y pensamientos, o comprender su audiencia honestamente. En ese caso, los siguientes métodos cualitativos pueden ser los más adecuados para sus necesidades:
- Los grupos focales son los mejores si los participantes de la investigación son una representación «típica» de su público objetivo. Los grupos focales pueden ser homogéneos o heterogéneos. Considere usar este método cuando necesita nuevas ideas, desea evaluar nuevos productos o empaques, desarrollar estrategias publicitarias u obtener información preliminar sobre un producto.
¿Cómo elegir el método adecuado para una investigación?
Si está buscando una agencia para confiar un análisis de mercado, deténgase por un momento e intente preguntarle si una búsqueda de mercado tradicional es la herramienta adecuada para lograr su objetivo.
Sí, ¿cuál es tu objetivo? Puede parecer una pregunta trivial, pero le aseguro que no lo es. Si su objetivo es solo obtener una visión general estática y superficial de su mercado de referencia, entonces puede optar por encargar una investigación de mercado convencional y esperar a que la agencia elegida la entregue.
Sabías que, hablando de la investigación tradicional, uno de los mejores expertos en marketing como Philip Kotler dijo literalmente:
«Administrar una empresa que utiliza búsquedas en el mercado es como conducir un ojo de ojos con los ojos vendados siguiendo las instrucciones de alguien que mira por la ventana trasera»
Afortunadamente, tiene la oportunidad de llevar a cabo su empresa de manera segura porque puede optar por obtener respuestas operativas claras e inmediatas. ¿Cómo? Gracias a Big Data e Investigación de mercado en línea.
En las siguientes líneas, descubrirá que la diferencia entre la investigación en línea y la investigación tradicional no solo es en las herramientas de investigación (datos en línea en lugar de respuestas a encuestas o entrevistas telefónicas), sino sobre todo en los resultados.
Porque en lugar de una visión general estática ofrecida por las muestras limitadas de encuestas, grupos focales o informes del sector pre -empaquetado y igual para todos, una investigación de mercado en línea intercepta los comportamientos reales en línea de los clientes y competidores objetivo, garantizando datos confiables, actualizados en tiempo real, personalizado e independiente.
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