El diseño de investigación es un plan integral para la recolección de datos en un proyecto de investigación empírica. Se trata de un “modelo” para la investigación empírica dirigida a responder preguntas específicas de investigación o probar hipótesis específicas, y debe especificar al menos tres procesos: (1) el proceso de recolección de datos, (2) el proceso de desarrollo del instrumento y (3) el proceso de muestreo. El desarrollo del instrumento y los procesos de muestreo se describen en los dos capítulos siguientes, y el proceso de recolección de datos (que a menudo se denomina vagamente “diseño de investigación”) se introduce en este capítulo y se describe con mayor detalle en los Capítulos 9-12.
En términos generales, los métodos de recolección de datos pueden agruparse ampliamente en dos categorías: positivista e interpretativa. Los métodos positivistas, como los experimentos de laboratorio y la investigación de encuestas, están dirigidos a pruebas de teoría (o hipótesis), mientras que los métodos interpretativos, como la investigación accional y la etnografía, están dirigidos a la construcción de teoría. Los métodos positivistas emplean un enfoque deductivo de la investigación, comenzando con una teoría y probando postulados teóricos utilizando datos empíricos. En contraste, los métodos interpretativos emplean un enfoque inductivo que parte de los datos e intenta derivar una teoría sobre el fenómeno de interés a partir de los datos observados. Muchas veces, estos métodos se equiparan incorrectamente con la investigación cuantitativa y cualitativa. Los métodos cuantitativos y cualitativos se refieren al tipo de datos que se recopilan (los datos cuantitativos involucran puntuaciones numéricas, métricas, etc., mientras que los datos cualitativos incluyen entrevistas, observaciones, etc.) y analizados (es decir, utilizando técnicas cuantitativas como regresión o técnicas cualitativas como como codificación). La investigación positivista utiliza predominantemente datos cuantitativos, pero también puede utilizar datos cualitativos. La investigación interpretativa se basa en gran medida en datos cualitativos, pero a veces puede beneficiarse de incluir datos cuantitativos también. A veces, el uso conjunto de datos cualitativos y cuantitativos puede ayudar a generar una visión única de un fenómeno social complejo que no está disponible a partir de ninguno de los dos tipos de datos por sí solos, y por lo tanto, los diseños de modo mixto que combinan datos cualitativos y cuantitativos suelen ser muy deseables.
