Al realizar una investigación, se debe elegir un diseño de investigación determinado con el objetivo final en mente para resolver un problema o problema que sea pertinente para la gerencia. Existen varias fortalezas y debilidades asociadas con diferentes diseños de investigación y este documento se centrará en tres diseños de investigación, proporcionando un breve análisis y explicación de los beneficios y limitaciones impuestas por cada uno. Los diseños analizados incluirán: encuestas, experimentos de laboratorio y estudios de campo. Además, se discutirán las cuatro escalas de medición comunes utilizadas en la investigación de hoy, con ejemplos del mundo real para cada una de estas escalas de medición proporcionadas.
Las encuestas usan cuestionarios y pueden usarse para describir o predecir fenómenos basados en sus resultados (Davis, 2005, 2005 , p.146). Una encuesta es un tipo de diseño ex post facto, que es un estudio diseñado para determinar cuáles son las condiciones causales preexistentes entre los grupos (Universidad de Port Elizabeth, n.d.). Las encuestas requieren interacción con los encuestados y probablemente sean el diseño de investigación más utilizado hoy (Davis, 2005, p.146). Las encuestas son beneficiosas debido a su capacidad para enfocarse en grandes poblaciones de manera más rentable que un estudio de campo y también son adaptables a cualquier tipo de necesidad de investigación (Davis, 2005, p.146). Además, React (2000) explica que las encuestas se pueden repetir en el futuro para evaluar cualquier cambio que haya tenido lugar. Sin embargo, las encuestas también tienen sus inconvenientes. Davis (2005) explica que las encuestas no permiten la intervención del investigador en un esfuerzo por controlar la variable independiente, sino que mide el nivel relativo de los conceptos centrados en el estudio, por lo que una encuesta no sería útil si el investigador necesita Controle la variable independiente (p.146). Además, React (2000) se expande en las debilidades de las encuestas al explicar que a menudo requieren habilidades especiales del investigador en el muestreo, el diseño de preguntas y el análisis adecuados. Además, React (2000) explica que las encuestas no siempre descubren respuestas directas a problemas donde hay un factor o causa subyacente.
Sin embargo, las encuestas aún pueden ser beneficiosas, tanto debido a su bajo costo y ancho. aplicabilidad en varias situaciones diferentes; Por lo tanto, la encuesta no debe pasarse por alto al diseñar investigaciones.
Los experimentos de laboratorio se realizan “en un entorno artificial, donde el investigador interviene y manipula algunas variables independientes de una manera altamente controlada” (Davis, 2005, p.148). Debido a que los experimentos de laboratorio están altamente estructurados, garantizan la mayor posibilidad contra el error de diseño y son los modelos más rigurosos disponibles en el ámbito de la investigación (Davis, 2005, p.148). La variable que manipula el investigador es la variable independiente, mientras que la variable que se mide para los cambios es la variable dependiente (Maricopa Community Colleges, n.d.). Los experimentos de laboratorio permiten al investigador ver las relaciones de causa y efecto más claramente que otros métodos de investigación, ya que pueden manipular las variables independientes, mientras mantienen todas las demás condiciones que afectan la constante variable dependiente (Maricopa Community Colleges, n.d.). Sin embargo, los experimentos de laboratorio también están sujetos a sus propias limitaciones. Davis (2005) explica que estos incluyen el entorno artificial de la investigación puede causar cambios en la variable dependiente que pueden no ocurrir en un entorno del mundo real (p.149). Maricopa Community Colleges (n.d.) elabora sobre las limitaciones del experimento de laboratorio, explicando que los investigadores solo pueden realizar una investigación en el mundo real considerado ético y práctico. Davis (2005) elabora explicando que el entorno artificial para el experimento puede cambiar el comportamiento de los del estudio (p.149). Aunque existen limitaciones con el entorno artificial y los posibles cambios de comportamiento de los participantes de la investigación, los experimentos de laboratorio siguen siendo la técnica más avanzada para permitir al investigador el mayor control sobre su investigación.
Un estudio de campo es un tipo del diseño ex post facto que combina la búsqueda de literatura, la experiencia en topografía y estudios de casos individuales o múltiples, que permiten a los investigadores intentar identificar variables de importancia y sus relaciones (Davis, 2005, p.144). Los estudios de campo se consideran diseños ex post facto porque no se ejercen manipulación o control y los datos a menudo se recopilan de la manera más intrutativa posible (Davis, 2005, p.144). Maricopa Community Colleges (n.d.) Explican que los estudios de campo son útiles “cuando los investigadores desean obtener una visión contextual detallada de la vida de un individuo o de un fenómeno particular”. Además, los estudios de campo son una opción para el investigador cuando se realiza un experimento de laboratorio se consideraría poco práctico o poco ético (Maricopa Community Colleges, N.D.). Sin embargo, las debilidades de los estudios de campo incluyen la falta de control del investigador, ya que es un experimento ex post facto y la dificultad de obtener toda la información útil debido al ruido y otras interrupciones en el entorno del estudio (Davis, 2005, p.146) . Como explica Maricopa Community Colleges (n.d.), el comportamiento solo se puede describir, no explicarse con un estudio de campo. Además, los estudios de campo a menudo implican un pequeño número de participantes, por lo que es difícil hacer generalizaciones sobre poblaciones enteras o grandes grupos basados en hallazgos (Maricopa Community Colleges, N.D.). A pesar de los inconvenientes del diseño del estudio de campo, permiten a los investigadores reunir información en un entorno natural y estos hallazgos pueden compilarse con hallazgos de otros estudios de investigación para obtener una comprensión más completa de los fenómenos que se están estudiando.
Las cuatro escalas de medición descritas incluyen escalas nominales, ordinales, de intervalo y de relación. La medición nominal se usa en la clasificación de objetos, individuos o grupos (Davis, 2005, p.180). Las escalas de medición nominales permiten que la división se realice clasificando las igualdades y las desigualdades (Davis, 2005, p.181). Un ejemplo de una medición nominal sería usar 1 para indicar que la potencia está encendida y 0 para indicar que la potencia está apagada. La medición ordinal permite que los elementos se ordenen por rango; Sin embargo, las distancias entre los elementos no tienen significado (Trochim, 2002). Un ejemplo de medición ordinal sería crear una encuesta para aprender sobre los niveles de ingresos en una encuesta. Se vería como tal: 0 = menos de $ 20,000; 1 = $ 20,001- $ 40,000; 2 = $ 40,001- $ 60,000; 3 = $ 60,001- $ 80,000; 4 = $ 80,001- $ 99,999; 5 = $ 100,000 o más. Las escalas de intervalo tienen las propiedades de las escalas nominales y ordinales, al tiempo que tienen puntos iguales en la escala de medición (Davis, 2005, p.183). Como explica Trochim (2002), que los atributos con la distancia entre ellos tienen significado y promedios de las variables de intervalo se pueden calcular. Llevando a la situación de los ingresos un paso más para ilustrar la medición del intervalo, tiene el siguiente ejemplo: suponga que la persona A y B tienen ingresos de $ 55,000 y $ 100,000 respectivamente. La persona A podría determinar el uso de intervalos que la persona B gana $ 45,000 más que él. Esto se calcula restando $ 100,000 de $ 55,000. Además, el ingreso promedio de A y B se puede calcular agregando ambas cifras juntas ($ 155,000) y dividiendo por dos, para obtener un ingreso promedio de $ 77,500. Las mediciones de relación mantienen todos los atributos de las tres escalas de medición anteriores, con la adición de un punto cero absoluto empírico (Davis, 2005, p.184). Simplificando el concepto, Trochim (2002) explica que se puede crear una fracción (es decir: relación) utilizando la técnica de medición. Por ejemplo, una tienda podría tomar un cargo de clientes que realizan compras en enero y julio de un año determinado. Supongamos que el recuento de clientes de enero es de 25,000 porque la tienda se inauguró recientemente y el recuento de clientes de julio es de 50,000. La tienda podría explicar que de enero a febrero hubo un aumento de 2/1 en los clientes de enero a julio. Esto es posible porque la tienda podría tener cero clientes y utiliza cero absoluto como base para generar su cálculo de la relación.
referencias
Davis, D. (2005). Investigación de negocios para la toma de decisiones. (6 th . ed). Masón: Thomson South-Western
Maricopa Community Colleges. (Dakota del Norte.). Métodos de búsqueda. Maricopa Center para aprender e instrucción. Recuperado el 20 de junio de 2006, de http://www.mcli.dist.maricopa.edu/proj /Res_Meth/rmvl/index.html
React. (2000). Herramientas de datos para el perfil de la comunidad. Regentes de la Universidad de Minnesota. Recuperado el 20 de junio de 2006 de http://www.epi.umn.edu/react/main/community_org/meetings_surveys.html
Trochim , W. (2002). Niveles de medición. Métodos de investigación Base de conocimiento. Recuperado el 20 de junio de 2006, de http://www.socialresearchmethods.net/kb/measlevl.htm
Universidad de Port Elizabeth. (n.d.) Método de investigación. Recuperado el 20 de junio de 2006 de http://www.petech.ac.za/robert/resmeth.htm
