Objetivos de aprendizaje
Al final de esta sección, podrás:
- Comprender la diferencia entre las fuentes de datos primarias y secundarias
- Identificar formas en las que se pueden recopilar datos primarios
- Diferenciar entre datos transversales y longitudinales
Un componente crítico del diseño de la investigación es considerar cómo y cuándo se obtendrán las observaciones, o en otras palabras, la recolección de datos. Los investigadores deben tener en cuenta la forma en que se recopilarán los datos, así como el momento de la recolección de datos. Los métodos de recolección de datos pueden caer en fuentes primarias o secundarias. Los datos de fuentes secundarias se refieren a los datos existentes recopilados por otra persona. Los investigadores no necesitan volver a recopilar los datos y, en su lugar, compilarán las variables que necesitan para sus estudios.
Para los politólogos, una fuente de datos secundaria fácilmente disponible se llama American National Election Studies (ANES). El ANES es una colaboración entre la Universidad de Stanford y la Universidad de Michigan. Proporciona a los investigadores información sobre temas como el comportamiento electoral y la participación electoral.
Otra fuente de datos es la Encuesta Social General (GSS). El GSS es recolectado por el Centro Nacional de Investigación y la Universidad de Chicago. Los datos cubren temas que podrían ser de preocupación para los científicos sociales. Por ejemplo, el bienestar psicológico y la moralidad son temas sobre los que el GSS recopila datos.
Las fuentes secundarias de datos pueden ser útiles y ayudar a ahorrar tiempo y dinero a los investigadores; sin embargo, el investigador está limitado por los temas recopilados por las instituciones que recopilan los datos. Es posible que los datos disponibles no sean necesariamente útiles para responder a su pregunta de investigación, por lo que es posible que tenga que recopilar sus propios datos.
A diferencia de las fuentes secundarias, las fuentes primarias se refieren a datos originales recopilados por los investigadores. Generalmente, esto conlleva la creación de un instrumento de recolección de datos. Aunque obtener datos originales puede llevar más tiempo que utilizar recursos secundarios, una ventaja de los datos originales es que garantizará que los datos que obtenga sean los que está buscando.
Por ejemplo, podría interesarte elecciones a nivel local pero el ANES no hace preguntas sobre elecciones locales. Puedes recopilar tus propios datos creando un instrumento de encuesta específico para las elecciones a nivel local. Los datos se pueden obtener a través de múltiples enfoques. Una forma de obtener datos es crear y administrar una encuesta. Las encuestas a menudo contienen preguntas cerradas, lo que limita las respuestas que se pueden proporcionar. Un ejemplo de una pregunta que podría estar en una encuesta es “¿Eres un votante registrado?” o “¿Votó en la última elección?” Las opciones de respuesta a las preguntas están predeterminadas. En estos dos casos, las respuestas que se pueden proporcionar podrían ser “sí”, “no” o “no estoy segura”. Las entrevistas son otra forma de adquirir datos. En las entrevistas, las preguntas suelen ser abiertas, lo que permite a los casos la oportunidad de proporcionar respuestas detalladas que van más allá de las respuestas limitadas disponibles en una encuesta. Un ejemplo de una pregunta de entrevista podría ser algo así como, “¿Por qué te registraste para votar?” o “¿Por qué elegiste votar en la última elección?” Preguntas como estas permiten a los encuestados proporcionar respuestas más detalladas.
Relacionado con qué datos se recopilan es cuándo se recogerán los datos. ¿Cuántas observaciones vas a tomar? ¿Será solo una encuesta de una sola toma, o estará administrando la encuesta en los próximos años? Una encuesta de un solo disparo se considera un estudio transversal, mientras que este último se consideraría un levantamiento longitudinal. En un estudio transversal, las observaciones se toman en un solo punto en el tiempo. Un estudio longitudinal tendrá múltiples observaciones a lo largo de un período de tiempo especificado con los mismos individuos. Los estudios longitudinales pueden ser paneles o estudios de cohortes. Un estudio de panel suele ser una muestra de casos que probablemente sean representativos de la población. Es probable que los casos en un estudio de cohorte compartan características o experiencias. Se recogen múltiples observaciones de estos casos a lo largo del tiempo. Una sección transversal repetida es una combinación de datos transversales y múltiples observaciones; sin embargo, las observaciones pueden no ser recolectadas de los mismos casos. Este tipo de investigación puede ayudar a proporcionar información sobre los patrones establecidos.
En este capítulo, proporcionamos una visión general del diseño de investigación. Debe ser capaz de reconocer la notación de diseño de investigación y ser capaz de comprender los componentes del diseño, así como diferenciar diseños experimentales de diseños no experimentales. Al brindarle esta visión general, le hemos dado una base para comenzar a construir diseños propios. Similar al uso de fuentes secundarias para adquirir datos, los diseños preexistentes pueden no ajustarse a las necesidades de su estudio. Cuando esto ocurre, es posible que tengas que adaptarlos a lo que intentas lograr con tu estudio. Si lo que intentas lograr es hacer inferencias causales, tu fundamento debe ser el diseño que te permita establecer la causalidad, el experimento clásico. A partir de este diseño inicial, puede entonces determinar si puede asignar aleatoriamente individuos a grupos o cuántas veces sería posible tomar observaciones. Y a partir de este punto de partida, también puedes determinar si tienes suficiente información para implementar un experimento. Si no lo haces, entonces podrías reconsiderar y en su lugar comenzar con un estudio exploratorio que pueda ayudarte a identificar posibles causas de un desenlace.
