viernes, 25 de enero de 2019

DISEÑOS MIXTOS ESPECÍFICOS



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
































No hay comentarios:

Publicar un comentario