20  Diseños mixtos en serio

20.1 “Hice encuestas y también entrevistas”

Eso no es un diseño mixto. Eso son dos estudios pegados con cinta adhesiva en el mismo documento.

Un diseño mixto de verdad exige responder tres preguntas antes de recolectar el primer dato: ¿en qué secuencia van los componentes? ¿cuál tiene prioridad? ¿en qué punto se integran? Si no puedes contestarlas, no tienes un diseño mixto.

20.2 Triangulación: no pongas todos los huevos en una canasta

La triangulación es usar múltiples fuentes, métodos o investigadores para estudiar el mismo fenómeno. No es un concepto decorativo: es una estrategia concreta para fortalecer la credibilidad de tus hallazgos.

Tipo Qué combinas Ejemplo
De datos Diferentes fuentes Encuesta + registros administrativos + censo
Metodológica Diferentes técnicas Encuesta + entrevistas + observación
De investigadores Diferentes personas analizan los mismos datos Dos codificadores independientes
Teórica Diferentes marcos interpretativos Analizar los datos desde Bourdieu y desde Sen

La triangulación no busca que todas las fuentes digan lo mismo: eso sería sospechoso. Busca que las convergencias fortalezcan los hallazgos y que las divergencias generen preguntas nuevas.

AdvertenciaLa divergencia es un hallazgo, no un fracaso

Cuando tu encuesta dice una cosa y tus entrevistas dicen otra, la reacción habitual es esconder la discrepancia o quedarse con el resultado que confirma la hipótesis. Ambas cosas son deshonestas. La divergencia suele señalar que estás midiendo cosas distintas, o que el mecanismo opera solo en un subgrupo. Eso es información valiosa.

20.3 Análisis anidado: el diseño de Lieberman

Lieberman (2005) propone una estrategia elegante para combinar N grande y N pequeño:

  1. Análisis cuantitativo preliminar con muchos casos, para identificar patrones generales.
  2. Evalúa el resultado:
    • Si el modelo funciona bien → selecciona un caso sobre la línea de regresión y verifica el mecanismo con process tracing (Capítulo 40).
    • Si el modelo funciona mal → selecciona un caso fuera de la línea, un residuo grande, para entender qué le falta al modelo.
  3. Retroalimentación: lo que aprendas del caso mejora la especificación del modelo estadístico.

20.4 Otras combinaciones potentes

Combinación Cuándo usarla Ejemplo
Regresión + process tracing Tienes un patrón y quieres el mecanismo Efecto de la educación sobre ingresos + caso de movilidad social
QCA + estudio de caso QCA identifica configuraciones y quieres profundizar en un camino QCA de revoluciones + una revolución en detalle
Encuesta + entrevistas Quieres generalizar y profundizar Encuesta de satisfacción + entrevistas a usuarios insatisfechos
Experimento + etnografía Quieres medir efecto y entender contexto RCT de un programa + observación durante la implementación
ImportanteReflexión

Combinar métodos no es “hacer de todo un poco”. Es tener una estrategia deliberada donde cada método cumple un rol específico y ambos dialogan. Si tus dos análisis nunca se hablan entre sí, escribiste dos papers y los engrapaste.

TipEjercicio
  1. Dibuja tu diseño como un diagrama con flechas temporales. Marca dónde exactamente se integran los componentes.
  2. Escribe una frase que empiece con “El componente cualitativo existe para…”. Si la respuesta es “enriquecer”, no tienes un rol definido.
  3. Anticipa la divergencia: si tus dos componentes se contradicen, ¿qué harías? Decídelo ahora, no después de ver los resultados.
Lieberman, E. S. (2005). Nested Analysis as a Mixed-Method Strategy for Comparative Research. American Political Science Review, 99(3), 435-452.