9 Cuantitativo, cualitativo, mixto: elige tu aventura
9.1 Los tres enfoques (sin dogmatismo)
Si has llegado hasta aquí, ya sabes que las ciencias sociales están llenas de debates. Pero pocos debates son tan apasionados (y tan improductivos) como el de cuantitativo vs. cualitativo. Es como la discusión entre perros y gatos: cada bando está convencido de que el suyo es mejor, y ninguno va a cambiar de opinión.
Spoiler: ambos sirven. Depende de la pregunta. Y combinarlos también es válido. Pero para entender realmente esta discusión, conviene saber de dónde viene.
9.2 La guerra de paradigmas: una breve historia del drama
En los años 80 y 90, las ciencias sociales vivieron lo que Nathaniel Gage llamó “las guerras de paradigmas” (Gage, 1989). No es una metáfora: fue un enfrentamiento intelectual genuino, con departamentos divididos, revistas que solo aceptaban un enfoque, y académicos que no se hablaban.
De un lado, los cuantitativistas: herederos del positivismo, convencidos de que las ciencias sociales debían aspirar a la objetividad, la medición y la generalización. Del otro, los cualitativistas: herederos del interpretativismo, argumentando que las personas no son átomos y que la experiencia humana no se reduce a números.
Guba y Lincoln, en su influyente capítulo sobre “paradigmas en competencia”, argumentaron que las diferencias entre cuantitativo y cualitativo no eran solo técnicas (encuestas vs. entrevistas), sino filosóficas: reflejaban visiones fundamentalmente distintas sobre la realidad, el conocimiento y la verdad (Guba & Lincoln, 1994).
¿Quién ganó la guerra? Nadie. O, más precisamente, los pragmatistas. Hacia finales de los 90 y principios del 2000, la idea de que “depende de la pregunta” empezó a ganar terreno. Johnson y Onwuegbuzie publicaron un artículo influyente declarando que los métodos mixtos eran “un paradigma cuya hora había llegado” (Johnson & Onwuegbuzie, 2004). No todos estuvieron de acuerdo (algunos siguen sin estar de acuerdo), pero la tregua se impuso.
Hoy, la mayoría de los manuales de metodología —incluyendo el influyente de Creswell (Creswell & Creswell, 2018) y el de Hernández Sampieri (Hernández Sampieri et al., 2014) que probablemente ya leíste— presentan los tres enfoques como opciones legítimas. Pero la paz no es total. En muchos departamentos, la tensión persiste: el sociólogo cuantitativo que mira con suspicacia al etnógrafo, el antropólogo cualitativo que considera “reduccionista” todo lo que tenga un p-value. Como en toda buena guerra, los veteranos siguen peleando incluso después del armisticio.
9.3 El mapa completo: paradigma, enfoque, método, técnica
Antes de entrar en cada enfoque, aclaremos la jerarquía. Estos términos se usan a veces como sinónimos, pero no lo son:
| Nivel | ¿Qué es? | Ejemplo |
|---|---|---|
| Paradigma | Tus supuestos sobre la realidad y el conocimiento | Positivismo, constructivismo, pragmatismo |
| Enfoque | La orientación general de tu investigación | Cuantitativo, cualitativo, mixto |
| Método | La estrategia para recoger y analizar datos | Encuesta, etnografía, experimento, estudio de caso |
| Técnica | La herramienta específica que usas | Cuestionario Likert, entrevista semi-estructurada, observación participante |
Bryman lo pone de forma más cruda: el paradigma es tu visión del mundo, el enfoque es tu mapa de ruta, el método es tu vehículo, y la técnica es tu herramienta de mano (Bryman, 2016). Puedes cambiar de herramienta sin cambiar de vehículo, y puedes cambiar de vehículo sin cambiar de mapa. Pero si cambias de visión del mundo, todo lo demás cambia con ella.
9.4 Enfoque cuantitativo: los números cuentan historias
El enfoque cuantitativo recolecta datos numéricos y los analiza estadísticamente para identificar patrones, relaciones y tendencias. Es ideal cuando quieres:
- Medir la magnitud de un fenómeno (“¿Cuántos jóvenes desertan?”).
- Comparar grupos (“¿Hay diferencias entre hombres y mujeres?”).
- Correlacionar variables (“¿A mayor ingreso, menor deserción?”).
- Generalizar hallazgos a una población más amplia.
9.4.1 Fortalezas
- Rigor estadístico y posibilidad de replicación.
- Permite trabajar con muestras grandes.
- Los resultados son “defendibles” con números (lo que importa en muchos contextos de política pública).
- Permite controlar variables y aislar efectos.
9.4.2 Debilidades
- Puede simplificar realidades complejas. Reducir la pobreza a un número de ingreso es útil, pero pierde todo lo que significa vivir en pobreza.
- Los números no te dicen el “por qué” detrás de los patrones. Sabes que la deserción se correlaciona con el ingreso, pero no por qué un estudiante específico decidió dejar la universidad un martes de mayo.
- Depende de la calidad de los instrumentos (basura entra, basura sale). Una encuesta mal diseñada produce datos precisos sobre cosas irrelevantes.
- Puede generar una falsa sensación de objetividad. Un número no es “objetivo” solo por ser un número. Alguien decidió qué medir, cómo medirlo, y qué categorías usar. Esas decisiones son subjetivas.
9.4.3 Un ejemplo concreto
Quieres saber si un programa de becas mejora el rendimiento académico. Diseño cuantitativo: obtienes datos de calificaciones de 2.000 becarios y 2.000 no becarios, controlas por nivel socioeconómico, sexo, colegio de origen, y corres una regresión. Resultado: los becarios tienen, en promedio, 0.3 puntos más en su GPA (p < 0.01).
Lo que sabes: hay una asociación estadística positiva. Lo que no sabes: si la beca causó la mejora, cómo la beca cambió la experiencia del estudiante, si el efecto es igual para todos, o si el número 0.3 importa en la vida real de alguien.
9.5 Enfoque cualitativo: las palabras también son datos
El enfoque cualitativo recolecta datos no numéricos (entrevistas, observaciones, textos, imágenes) y los analiza buscando significados, patrones y comprensiones profundas. Es ideal cuando quieres:
- Comprender experiencias y significados (“¿Cómo viven los jóvenes la experiencia de desertar?”).
- Explorar fenómenos poco estudiados (“¿Qué pasa en las comunidades que nadie ha investigado?”).
- Profundizar en procesos y dinámicas (“¿Cómo se toma la decisión de abandonar la universidad?”).
- Dar voz a los participantes. Dejar que las personas cuenten su historia en sus propios términos.
9.5.1 Fortalezas
- Profundidad y riqueza de detalle.
- Sensibilidad al contexto y a la experiencia vivida.
- Flexibilidad: el diseño puede adaptarse sobre la marcha. Si en la tercera entrevista descubres algo inesperado, puedes ajustar tu guía para las siguientes.
- Captura lo que los números no pueden: emociones, significados, contradicciones, silencios.
9.5.2 Debilidades
- Difícil de generalizar (muestras pequeñas, contextos específicos). Que 15 estudiantes en Lima vivan la deserción de cierta manera no significa que todos los desertores la vivan así.
- La subjetividad del investigador es inevitable (aunque no necesariamente mala). Dos investigadores pueden analizar las mismas entrevistas y llegar a conclusiones diferentes. Eso no es un error; es la naturaleza del enfoque.
- El análisis es más artesanal y menos estandarizado. No hay un “botón” que presionar.
- Puede ser difícil de publicar en revistas que privilegian lo cuantitativo (aunque esto está cambiando).
9.5.3 Un ejemplo concreto
Mismo tema: el programa de becas. Diseño cualitativo: haces 20 entrevistas en profundidad con becarios. Descubres que la beca no solo afecta las finanzas, sino que cambia la identidad del estudiante: de “el pobre que estudia con suerte” a “alguien que merece estar aquí.” Descubres que algunos becarios sienten vergüenza de su condición y ocultan que tienen beca. Descubres que el efecto de la beca depende enormemente del entorno familiar: los que tienen apoyo en casa la aprovechan; los que no, se abruman.
Nada de esto sale de una regresión. Todo esto importa para entender cómo funciona la beca.
9.6 Enfoque mixto: lo mejor de dos mundos (con cautela)
El enfoque mixto combina elementos cuantitativos y cualitativos en un mismo estudio. Suena ideal, pero ojo: no es simplemente “hago encuestas Y entrevistas.” Es integrar ambos enfoques de manera coherente, con un propósito claro para cada componente (Creswell & Plano Clark, 2018).
9.6.1 Diseños mixtos comunes
Secuencial explicativo: Primero cuantitativo, luego cualitativo para profundizar. “La encuesta muestra que la deserción es mayor en primer año. Las entrevistas exploran por qué.” Este es probablemente el más usado y el más intuitivo.
Secuencial exploratorio: Primero cualitativo para explorar, luego cuantitativo para confirmar. “Las entrevistas revelan que el sentido de pertenencia importa. La encuesta lo mide en una muestra grande.” Ideal cuando sabes poco del tema.
Concurrente (o convergente): Ambos al mismo tiempo, y se integran en la interpretación. Recoges encuestas y entrevistas simultáneamente y luego comparas: ¿los números y las palabras cuentan la misma historia?
Anidado (o embedded): Un componente es dominante y el otro es subsidiario. “Mi estudio es principalmente cuantitativo, pero agrego 5 entrevistas para iluminar los resultados.”
9.6.2 Un ejemplo real de diseño mixto bien hecho
Un estudio sobre la implementación de la Jornada Escolar Completa en Perú usó un diseño mixto secuencial:
- Fase cuantitativa: Analizaron datos administrativos de 2.000 escuelas para medir el efecto del programa en las calificaciones de los estudiantes. Resultado: un efecto positivo pero modesto.
- Fase cualitativa: Visitaron 12 escuelas (6 donde el programa funcionó bien, 6 donde no) para entender por qué la implementación variaba. Descubrieron que la infraestructura y el liderazgo del director eran factores clave que los datos administrativos no capturaban.
- Integración: Las entrevistas explicaron la variación en los datos cuantitativos. El efecto promedio escondía una realidad: el programa funciona cuando se dan ciertas condiciones.
Eso es un diseño mixto que funciona. No es cuanti + cuali pegados con cinta adhesiva. Es una integración donde cada componente aporta algo que el otro no puede.
9.6.3 El peligro del mixto mal hecho
El enfoque mixto mal ejecutado es peor que usar un solo enfoque bien hecho. Los errores más comunes:
- Dos estudios separados bajo un mismo título. Haces cuantitativo y cualitativo en paralelo pero nunca integras los hallazgos. Son dos tesis metidas en una carpeta.
- Lo cualitativo como “adorno” de lo cuantitativo. “Y además hice 3 entrevistas.” Tres entrevistas sin criterio de selección, sin análisis sistemático, y citadas como anécdotas. Eso no es método mixto; es decoración.
- No tener claridad sobre qué pregunta responde cada componente. Si tu componente cuantitativo y tu componente cualitativo responden la misma pregunta de la misma manera, uno de los dos sobra.
- Subestimar los recursos. Un estudio mixto bien hecho requiere el doble de trabajo, expertise y tiempo. Si apenas tienes recursos para un enfoque, hazlo bien en lugar de hacer dos a medias.
Tashakkori y Teddlie (Tashakkori & Teddlie, 2010) advierten que el mayor error en métodos mixtos es tratar la integración como un paso final y no como un principio de diseño. Si no piensas desde el inicio cómo se van a integrar los componentes, vas a terminar con dos estudios separados, no con un estudio mixto.
9.7 El falso debate: cuali vs. cuanti
Aquí va mi posición (y sí, es una posición personal, coherente con lo que dije en la introducción sobre ser transparente):
El debate cuali vs. cuanti es, en su mayoría, una pérdida de tiempo. Son herramientas. Un martillo no es mejor que un destornillador. Depende de qué necesites hacer.
El problema real no es el método; es la pregunta. Una buena pregunta te indica el método. Si preguntas “¿cuántos?”, necesitas números. Si preguntas “¿cómo lo viven?”, necesitas palabras. Si preguntas ambas cosas, necesitas ambos.
Pero dejame ser más específico. Aquí está mi diagnóstico de lo que sí vale la pena criticar:
Del lado cuantitativo:
- El imperialismo cuantitativo que reduce todo a números y p-values, como si todo lo que no se puede medir no existiera.
- La ilusión de objectividad: “mis datos son objetivos” (no, tus datos reflejan las decisiones subjetivas de quién diseñó el instrumento).
- La obsesión con la significancia estadística a costa de la significancia sustantiva.
- Investigar solo lo que es fácil de medir, no lo que es importante de entender.
Del lado cualitativo:
- El relativismo extremo que rechaza toda cuantificación como “positivista” o “reduccionista,” como si contar fuera un pecado.
- La confusión entre profundidad y anécdota. Una entrevista no analizada no es investigación; es periodismo.
- La falta de transparencia sobre las decisiones analíticas. ¿Cómo llegaste a esas categorías? ¿Por qué elegiste esas citas y no otras?
- La resistencia a la crítica bajo el argumento de que “cada interpretación es válida.” No. Algunas interpretaciones están mejor fundamentadas que otras.
De ambos lados:
- La pereza intelectual de elegir método por comodidad o por formación, no por pertinencia para la pregunta.
- El tribalismo académico de descalificar el trabajo de quienes usan un enfoque diferente al tuyo.
9.8 Guía práctica: ¿qué enfoque necesitas?
| Tu pregunta es del tipo… | Enfoque sugerido | Ejemplo |
|---|---|---|
| ¿Cuánto? ¿Con qué frecuencia? | Cuantitativo | ¿Qué porcentaje de jóvenes abandona la universidad? |
| ¿Hay relación entre X e Y? | Cuantitativo | ¿Se correlaciona el nivel educativo con la participación electoral? |
| ¿X causa Y? | Cuantitativo (experimental o cuasi) | ¿El programa de becas mejora las calificaciones? |
| ¿Cómo lo experimentan? | Cualitativo | ¿Cómo viven los becarios la experiencia de la beca? |
| ¿Qué significa para ellos? | Cualitativo | ¿Qué significa “éxito” para estudiantes de primera generación? |
| ¿Qué pasa en este caso? | Cualitativo | ¿Cómo implementó esta escuela la reforma curricular? |
| ¿Cuánto Y por qué? | Mixto | ¿Cuál es el efecto del programa y cómo se explica la variación? |
| ¿Qué encontramos y se confirma a escala? | Mixto (exploratorio) | ¿Qué factores emergen de las entrevistas y se validan en encuesta? |
Toma tu pregunta de investigación y responde:
- ¿Qué tipo de datos necesitas para responderla? ¿Números, palabras, ambos?
- ¿Tu objetivo es medir, comprender, o ambos?
- ¿Tienes acceso a suficientes datos/participantes para cada enfoque?
- ¿Tienes las habilidades para cada enfoque? (Sé honesto. Si nunca has hecho análisis cualitativo, necesitas aprenderlo o buscar a alguien que te ayude.)
- Basado en estas respuestas, ¿qué enfoque es más pertinente para tu investigación?
Y una última pregunta trampa: ¿estás eligiendo el enfoque por pertinencia o por comodidad? Si es por comodidad, no necesariamente es malo (es pragmático), pero sé honesto al respecto.