Diseño de
triangulación concurrente (DITRIAC).
Este modelo es el más utilizado cuando el investigador
pretende confirmar o corroborar resultados y efectuar validación cruzada entre
datos cuantitativos y cualitativos.
Una de sus desventajas es que puede ocurrir que no se
presente la confirmación o corroboración.
Una de sus ventajas es que puede otorgar validez
cruzada o de criterio y pruebas a estos últimos, además de que normalmente
requiere menor tiempo para ponerse en marcha.
Y su mayor reto reside en que a veces puede ser
complejo comparar resultados de dos análisis que utilizan datos cuyas formas
son diferentes.
De manera simultánea (concurrente) se recolectan y
analizan datos cuantitativos y cualitativos sobre el problema de investigación
aproximadamente en el mismo tiempo. Durante la interpretación y la discusión se
terminan de explicar las dos clases de resultados, y generalmente se efectúan
comparaciones de las bases de datos,(Roberto Fernandez).
Mg.
Ange Danielle Baumgartner
Diseño
anidado o incrustado concurrente de modelo dominante (DIAC).
El diseño anidado concurrente colecta simultáneamente datos
cuantitativos y cualitativos.
Pero su diferencia con el diseño de triangulación concurrente reside en
que un método predominante guía el proyecto (pudiendo ser éste cuantitativo o
cualitativo).
El método que posee menor prioridad es anidado o insertado dentro del
que se considera central. Tal incrustación puede significar que el método
secundario responda a diferentes preguntas de investigación respecto al método
primario.
En términos de Creswell et al. (2008), ambas bases de datos nos pueden
proporcionar distintas visiones del problema considerado, (Roberto Fernandez).
Por ejemplo, en un experimento “mixto” los datos
cuantitativos pueden dar cuenta del efecto de los tratamientos, mientras que la
evidencia cualitativa puede explorar las vivencias de los participantes durante
los tratamientos.
Diseño anidado concurrente de varios niveles (DIACNIV).
En esta modalidad se recolectan
datos cuantitativos y cualitativos en diferentes niveles, pero los análisis
pueden variar en cada uno de éstos.
Otro objetivo de este
diseño podría ser buscar información en diferentes grupos y/o niveles de
análisis.
Tal sería el caso de
estudiar la calidad en el soporte y servicio que se ofrece a los pacientes de
un hospital, a quienes se les podría administrar un instrumento estandarizado
para medir su nivel de satisfacción sobre el servicio que se les brinda y el
grado en que perciben apoyo físico y emocional (CUAN); mientras que a los
familiares de los pacientes se les entrevistaría en profundidad (CUAL); y
todavía podríamos ampliar el número de métodos incrustados: medir en los
médicos, las enfermeras y otros empleados la autopercepción de la calidad del
servicio y el soporte ofrecido a los pacientes (CUAN) y entrevistar a los
directivos sobre el problema de estudio en cuestión (CUAL), además de
observaciones en campo más abiertas (CUAL) ,(Roberto Fernandez).
VIDEO:https: //youtu.be/WtLQXOx4834
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