El marco metodológico representa la columna vertebral de cualquier proyecto de investigación científica. Es la sección donde se describe de manera detallada y justificada el conjunto de métodos, técnicas, procedimientos y estrategias que se emplearán para llevar a cabo el estudio. Su función principal es asegurar que la investigación se realice de forma sistemática, rigurosa y coherente, permitiendo alcanzar los objetivos propuestos y responder a las preguntas de investigación de manera válida y confiable. Autores clásicos como Balestrini (citado en fuentes previas) lo definen como el conjunto de procedimientos necesarios para lograr los objetivos de forma válida y precisa, mientras Finol y Camacho (citado en fuentes previas) lo ven como la hoja de ruta que abarca todos los aspectos prácticos de la investigación.
Este marco no es una simple lista de pasos, sino una argumentación lógica de por qué se eligieron ciertos métodos sobre otros, fundamentada en la naturaleza del problema, los objetivos, las preguntas de investigación y el marco teórico. Debe responder al "cómo" se realizará la investigación, detallando el abordaje específico para generar conocimiento.
El tipo de investigación establece el nivel de profundidad con el que se abordará el fenómeno (exploratorio, descriptivo, correlacional, explicativo), mientras que el diseño de investigación es el plan o estrategia concebida para obtener la información que se desea y responder al planteamiento del problema. La elección depende directamente de los objetivos y preguntas de la investigación.
Según Hernández-Sampieri (cuya obra de 2018 es citada frecuentemente en literatura reciente, como en documentos de 2022), en el enfoque cuantitativo, la investigación busca medir variables y probar hipótesis. Los tipos suelen ser descriptivos (buscan especificar propiedades y características importantes), correlacionales (pretenden conocer la relación o grado de asociación entre dos o más conceptos, categorías o variables) o explicativos (dirigidos a responder por las causas de los eventos y fenómenos físicos o sociales).
Los diseños cuantitativos son estructurados y buscan objetividad:
Autores como Tamayo (citado en fuentes de 2022) enfatizan que el diseño debe ser sistemático y replicable para asegurar la posibilidad de generalizar los resultados a la población de interés.
El enfoque cualitativo, como describe Creswell (2019), busca comprender la complejidad, el detalle y el contexto de los fenómenos sociales desde la perspectiva de los participantes, en su ambiente natural. Los tipos de investigación se orientan a la exploración, descripción e interpretación profunda.
Los diseños cualitativos son más flexibles, abiertos y emergentes:
Maxwell (2020) resalta que el diseño cualitativo es un plan interactivo y flexible, que puede ajustarse durante el proceso de investigación a medida que se profundiza en la comprensión del fenómeno.
Para comprender mejor la estructura del marco metodológico y sus elementos interconectados, el siguiente diagrama mental presenta sus componentes clave tal como se discuten en esta guía. Representa la arquitectura lógica que sustenta el proceso de investigación.
Este mapa ilustra cómo cada componente contribuye a la estructura general de la metodología, asegurando un enfoque coherente y sistemático para la investigación. Cada decisión en una etapa influye en las siguientes.
Las unidades de estudio (también llamadas unidades de análisis o casos) son los entes centrales sobre los cuales se recolectará la información y se basará el análisis. Pueden ser individuos, grupos (familias, equipos), organizaciones (escuelas, empresas), comunidades, eventos (elecciones, festivales), documentos (leyes, artículos), artefactos u otros fenómenos observables. Es fundamental describirlas con precisión y justificar claramente los criterios utilizados para su selección.
Se busca definir unidades que permitan la medición numérica objetiva y la comparación estadística. La selección suele basarse en criterios claros, específicos y medibles para asegurar que las unidades sean homogéneas respecto a las características relevantes para el estudio. Hernández-Sampieri (2018) enfatiza la necesidad de delimitar conceptual y operacionalmente las unidades para saber exactamente quiénes o qué serán medidos y evitar ambigüedades.
Se seleccionan unidades (casos, participantes, escenarios) que ofrezcan información rica, detallada y profunda sobre el fenómeno estudiado en su contexto particular. La selección es a menudo intencional o propositiva, basada en el conocimiento previo del investigador sobre quiénes o qué situaciones pueden aportar más a la comprensión del tema (Creswell, 2019). No se busca necesariamente la representatividad numérica, sino la relevancia, la diversidad de perspectivas o la tipicidad del caso. Maxwell (2020) subraya la importancia de justificar explícitamente por qué las unidades seleccionadas son las más apropiadas para responder a las preguntas de investigación cualitativas.
La población (o universo) es el conjunto total y finito o infinito de elementos, casos o unidades que comparten características comunes y observables en un lugar y tiempo determinados, sobre los cuales se pretende generalizar los resultados o conclusiones del estudio (Arias, 2006; 2020). La muestra es un subconjunto representativo (en el enfoque cuantitativo) o significativo (en el enfoque cualitativo) de esa población que se selecciona para participar directamente en la investigación.
El objetivo principal es que la muestra sea representativa de la población para poder generalizar los hallazgos obtenidos en la muestra al universo del cual fue extraída, con un margen de error conocido. Se utilizan técnicas de muestreo probabilístico (o aleatorio), donde cada elemento de la población tiene una probabilidad conocida y distinta de cero de ser seleccionado. Los tipos principales son: aleatorio simple, sistemático, estratificado y por conglomerados. El tamaño de la muestra se calcula mediante fórmulas estadísticas, considerando el tamaño de la población, el nivel de confianza deseado y el margen de error aceptable (Hernández-Sampieri, 2018).
No se busca la representatividad estadística ni la generalización numérica, sino la profundidad, riqueza y calidad de la información para comprender el fenómeno en estudio. Se emplean técnicas de muestreo no probabilístico, dirigido o intencional. La selección se basa en los criterios del investigador y los propósitos del estudio. Tipos comunes incluyen: muestreo por conveniencia, intencional o por criterio, de casos tipo, de máxima variación, homogéneo, en cadena o bola de nieve. El tamaño de la muestra no se determina estadísticamente a priori, sino que suele ser más pequeño y se define por el principio de saturación teórica o de información: se deja de incluir nuevos participantes cuando los datos recolectados comienzan a ser redundantes y ya no aportan información nueva o relevante para las categorías de análisis (Creswell, 2019; Tamayo, 2022).
Los enfoques cuantitativo y cualitativo difieren fundamentalmente en su manera de abordar la realidad, recolectar datos y analizarlos. Las siguientes imágenes ayudan a visualizar algunos de estos contrastes, desde los tipos de datos que manejan hasta los instrumentos que suelen emplear en la evaluación o recolección de información.
Comparación general entre los enfoques cualitativo y cuantitativo, destacando sus diferencias en objetivos y tipos de datos.
Ejemplos de técnicas e instrumentos comunes adaptados a cada perspectiva metodológica.
Diversos instrumentos pueden ser utilizados dependiendo del enfoque y el contexto, como en la evaluación educativa.
Estas imágenes refuerzan la idea de que la elección del enfoque metodológico y sus correspondientes técnicas e instrumentos depende intrínsecamente de la pregunta de investigación, los objetivos del estudio y la naturaleza del fenómeno que se desea explorar o medir. El enfoque cuantitativo busca precisión numérica y generalización, mientras que el cualitativo prioriza la comprensión profunda de significados y contextos.
Las técnicas son los procedimientos o métodos generales que el investigador utiliza para recoger la información necesaria (ej. la encuesta, la entrevista, la observación, el análisis documental, la sesión de grupo). Los instrumentos son las herramientas específicas, recursos o medios materiales diseñados y estructurados para aplicar esas técnicas y registrar los datos de forma sistemática (ej. el cuestionario, la guía de entrevista, la ficha u hoja de observación, la escala de actitudes, la matriz de análisis de contenido).
Se priorizan técnicas e instrumentos que permitan recolectar datos numéricos, objetivos y estandarizados, facilitando la medición precisa y el análisis estadístico.
La estandarización de los instrumentos es clave para asegurar que todos los participantes respondan bajo condiciones similares.
Se emplean técnicas e instrumentos que permitan capturar la perspectiva subjetiva de los participantes, sus experiencias, opiniones, emociones y los significados que atribuyen a los fenómenos. Se busca flexibilidad, apertura y profundidad en la recolección de datos.
Los instrumentos suelen ser menos estructurados para permitir la exploración de temas inesperados o relevantes que surjan durante la interacción.
El siguiente gráfico radar ilustra las diferencias y énfasis característicos entre los enfoques cuantitativo y cualitativo a través de varias dimensiones metodológicas clave. Las puntuaciones (en una escala hipotética de 1 a 10, donde 1 representa una baja presencia o énfasis y 10 una alta presencia o énfasis) reflejan las tendencias generales de cada enfoque, ayudando a visualizar sus fortalezas y orientaciones distintivas.
Como se puede apreciar visualmente, el enfoque cuantitativo tiende a destacar en la pretensión de objetividad, la búsqueda de generalización numérica y el uso intensivo de análisis estadístico, a menudo con muestras grandes. Por el contrario, el enfoque cualitativo sobresale en la profundidad de la comprensión, la flexibilidad del diseño, el análisis interpretativo y la fuerte consideración del contexto, usualmente con muestras más pequeñas pero ricas en información. La elección entre uno u otro, o una combinación (enfoque mixto), dependerá críticamente de los objetivos específicos de la investigación.
Es fundamental demostrar que los instrumentos y procedimientos utilizados para recolectar datos son adecuados y producen información de calidad, ya sea numérica o interpretativa.
En lugar de validación y confiabilidad, en la investigación cualitativa se habla de criterios de rigor o calidad, que buscan asegurar la credibilidad y autenticidad de los hallazgos interpretativos. Los términos más usados (propuestos por Lincoln y Guba) son:
Autores como Arias (2020) y Tamayo (2022) también resaltan la importancia de realizar pruebas piloto o estudios exploratorios iniciales para refinar los instrumentos y procedimientos antes de su aplicación a gran escala o en profundidad, tanto en enfoques cuantitativos como cualitativos.
Esta sección es fundamental pues detalla cronológicamente las fases y los pasos concretos que se seguirán para llevar a cabo la investigación de manera organizada y sistemática. Debe describir con suficiente claridad cómo se ejecutará el plan metodológico. Incluye aspectos como:
El nivel de detalle debe ser tal que otro investigador, leyendo esta sección, pueda comprender cómo se realizó el estudio y, potencialmente, replicarlo (Maxwell, 2020).
El procedimiento suele describirse de forma lineal y estandarizada, enfatizando la uniformidad en la aplicación de instrumentos y la recolección de datos numéricos para minimizar errores y sesgos.
El procedimiento puede describirse de forma más flexible e iterativa. A menudo, la recolección y el análisis preliminar de datos ocurren de forma concurrente, y los pasos pueden ajustarse o refinarse en función de la información emergente y la comprensión que se va desarrollando del fenómeno. Se debe detallar cómo se gestionará esta flexibilidad.
Aquí se especifican las técnicas y estrategias que se emplearán para procesar, organizar, analizar e interpretar los datos recolectados, con el fin último de responder a las preguntas de investigación, alcanzar los objetivos propuestos y generar conclusiones significativas.
El análisis se centra en los datos numéricos y utiliza técnicas de análisis estadístico. Generalmente se realiza después de completar la recolección de datos.
Es común el uso de programas informáticos especializados como SPSS, R, Stata o incluso Excel para realizar estos análisis (Hernández-Sampieri, 2018).
El análisis se centra en datos no numéricos (textos, transcripciones de entrevistas, notas de campo, imágenes, videos) y busca interpretar significados, identificar patrones, temas y relaciones. Es un proceso iterativo que a menudo comienza durante la recolección de datos.
Existen diversas técnicas específicas de análisis cualitativo, como el análisis de contenido (identifica sistemáticamente características específicas de los mensajes), el análisis temático (identifica, analiza y reporta patrones o temas, muy flexible y común), el análisis narrativo (se enfoca en las historias y la estructura de las narraciones), el análisis del discurso (examina cómo se usa el lenguaje para construir significados y relaciones de poder). Se pueden usar programas de software de análisis cualitativo de datos (CAQDAS) como NVivo, ATLAS.ti o MAXQDA para facilitar la gestión, codificación y análisis de grandes volúmenes de datos cualitativos (Creswell, 2019).
La siguiente tabla resume y contrasta las principales diferencias entre los enfoques cuantitativo y cualitativo en cada uno de los componentes del marco metodológico discutidos a lo largo de esta guía. Sirve como una referencia rápida para distinguir las características fundamentales de cada enfoque al diseñar y describir la metodología de una investigación.
Componente Metodológico | Enfoque Cuantitativo | Enfoque Cualitativo |
---|---|---|
Propósito Principal | Medir variables, describir numéricamente, probar hipótesis, establecer relaciones (correlación/causa), generalizar resultados. | Explorar, describir en profundidad, comprender significados y perspectivas, interpretar contextos, generar teoría. |
Tipo de Investigación / Diseño | Exploratorio (inicial), Descriptivo, Correlacional, Explicativo. Diseños experimentales, cuasi-experimentales, no experimentales (transeccional, longitudinal). Estructurado y predefinido. | Exploratorio, Descriptivo (en profundidad). Diseños etnográficos, fenomenológicos, narrativos, teoría fundamentada, estudio de caso(s), investigación-acción. Flexible, emergente, puede modificarse. |
Unidades de Estudio/Análisis | Selección basada en variables medibles, criterios objetivos y estandarizados. Buscan representatividad. | Selección basada en relevancia, riqueza informativa, tipicidad o diversidad del caso/participante. Criterios subjetivos (intencionales). |
Población y Muestra | Población claramente definida. Muestreo probabilístico (aleatorio) preferido. Muestra grande y estadísticamente representativa. Tamaño calculado con fórmulas. | Población definida contextualmente. Muestreo no probabilístico (intencional, conveniencia, bola de nieve, etc.). Muestra pequeña, seleccionada por su relevancia. Tamaño determinado por saturación de información. |
Técnicas e Instrumentos de Recolección | Encuestas, experimentos controlados, observación estructurada, análisis de contenido cuantitativo. Cuestionarios cerrados, escalas (Likert), pruebas estandarizadas, equipos de medición. Instrumentos estandarizados. | Entrevistas (abiertas, semi-estructuradas), observación (participante, no participante), grupos focales, análisis documental cualitativo, historias de vida. Guías de entrevista/observación (flexibles), notas de campo, grabadoras. Instrumentos flexibles. |
Validación y Confiabilidad / Rigor | Énfasis en Validez (contenido, constructo, criterio) y Confiabilidad (consistencia interna, test-retest, inter-jueces). Medidas estadísticas. Búsqueda de objetividad y replicabilidad. | Énfasis en Criterios de Rigor: Credibilidad, transferibilidad, dependencia, confirmabilidad, autenticidad. Estrategias: Triangulación, member checking, descripción densa, auditoría. Búsqueda de autenticidad y comprensión profunda. |
Procedimiento | Generalmente lineal, secuencial, planificado en detalle antes de iniciar la recolección de datos. Estandarizado. | A menudo iterativo, circular, flexible. La recolección y el análisis pueden ser simultáneos. Se adapta a la información emergente. |
Análisis de Datos | Análisis estadístico (descriptivo e inferencial) de datos numéricos. Se realiza después de la recolección. Uso de software estadístico (SPSS, R). Presentación con números, tablas, gráficos. | Análisis interpretativo de datos textuales, visuales o auditivos (temático, contenido, narrativo, discurso). Proceso de codificación, categorización. Puede ser concurrente con la recolección. Uso de software CAQDAS (NVivo). Presentación con descripciones, citas, modelos. |
Esta tabla evidencia que no hay un enfoque "mejor" que otro; la elección depende de la adecuación a la pregunta de investigación y los objetivos del estudio.
Para complementar la información presentada y ofrecer una perspectiva práctica, el siguiente video proporciona una guía paso a paso sobre cómo redactar el marco metodológico, incluyendo ejemplos que pueden ser particularmente útiles al estructurar esta sección crucial de tu proyecto de investigación o tesis. Aborda los elementos esenciales y cómo articularlos de manera coherente y lógica.
Este recurso visual puede ayudarte a consolidar tu comprensión sobre cómo estructurar y describir cada componente del marco metodológico, ofreciendo consejos prácticos para asegurar que tu plan de investigación sea claro, completo, riguroso y bien fundamentado.
Nota: Se ha intentado basar la información en conceptos de autores reconocidos y fuentes lo más actuales posible, incluyendo obras seminales que siguen siendo referentes (como las de Hernández-Sampieri, Creswell, Arias) y documentos o artículos que las citan o discuten en contextos recientes (< 2020). La disponibilidad de citas directas de autores específicos sobre cada subtema con una antigüedad no mayor a cinco años puede ser limitada, pero los principios metodológicos presentados mantienen plena vigencia.