Su objetivo al realizar un estudio de investigación cuantitativa es determinar la relación entre una cosa y otra dentro de una población. Los diseños cuantitativos de investigación son descriptivos o experimentales . Un estudio descriptivo establece solo asociaciones entre variables; un estudio experimental establece causalidad.

La investigación cuantitativa se ocupa de los números, la lógica y una postura objetiva. La investigación cuantitativa se centra en datos numéricos e inmutables y razonamiento convergente detallado en lugar de razonamiento divergente .

Sus principales características son:

• Los datos se recopilan generalmente utilizando instrumentos de investigación estructurados.
• Los resultados se basan en tamaños de muestra más grandes que son representativos de la población.
• El estudio de investigación generalmente se puede replicar o repetir, dada su alta confiabilidad.
• El investigador tiene una pregunta de investigación claramente definida a la que se buscan respuestas objetivas.
• Todos los aspectos del estudio se diseñan cuidadosamente antes de recopilar los datos.
• Los datos están en forma de números y estadísticas, a menudo organizados en tablas, gráficos, figuras u otras formas no textuales.
• El proyecto se puede utilizar para generalizar conceptos más ampliamente, predecir resultados futuros o investigar relaciones causales.
• El investigador utiliza herramientas, como cuestionarios o software informático, para recopilar datos numéricos.

El objetivo general de un estudio de investigación cuantitativo es clasificar las características, contarlas y construir modelos estadísticos en un intento de explicar lo que se observa.

Cosas a tener en cuenta al informar los resultados de un estudio utilizando métodos cuantificativos:

1. Explique los datos recopilados y su tratamiento estadístico, así como todos los resultados relevantes en relación con el problema de investigación que está investigando. La interpretación de los resultados no es apropiada en esta sección.
2. Informe de eventos imprevistos que hayan ocurrido durante la recopilación de datos. Explique en qué se diferencia el análisis real del análisis planificado. Explique su manejo de los datos faltantes y por qué los datos faltantes no socavan la validez de su análisis.
3. Explique las técnicas que utilizó para» limpiar » su conjunto de datos.
4. Elija un procedimiento estadístico mínimamente suficiente; proporcione una justificación para su uso y una referencia para él. Especifique los programas de ordenador utilizados.
5. Describa las suposiciones para cada procedimiento y los pasos que tomó para asegurarse de que no se violaron.
6. Al utilizar estadísticas inferenciales, proporcione las estadísticas descriptivas, los intervalos de confianza y los tamaños de muestra para cada variable, así como el valor de la estadística de la prueba, su dirección, los grados de libertad y el nivel de significación .
7. Evite inferir causalidad, particularmente en diseños no aleatorizados o sin más experimentación.
8. Utilice tablas para proporcionar valores exactos; utilice figuras para transmitir efectos globales. Mantenga las figuras de tamaño pequeño; incluya representaciones gráficas de intervalos de confianza siempre que sea posible.
9. Siempre indique al lector qué buscar en tablas y figuras.

NOTA: Al utilizar datos estadísticos preexistentes recopilados y puestos a disposición por cualquier persona que no sea usted , debe informar sobre los métodos que se utilizaron para recopilar los datos y describir cualquier dato faltante que exista y, si lo hay, proporcionar una explicación clara de por qué los datos faltantes no socavan la validez de su análisis final.

Babbie, Earl R. La Práctica de la Investigación Social. 12th ed. Belmont, CA: Wadsworth Cengage, 2010; Brians, Craig Leonard et al. Análisis Político Empírico: Métodos de Investigación Cuantitativos y Cualitativos. 8th ed. Boston, MA: Longman, 2011; McNabb, David E. Métodos de investigación en Administración Pública y Gestión sin fines de lucro: Enfoques Cuantitativos y cualitativos. 2nd ed. Armonk, NY: M. E. Sharpe, 2008; Métodos de investigación Cuantitativos. Escribiendo @ CSU. Universidad Estatal de Colorado; Singh, Kultar. Métodos de Investigación Social Cuantitativa. Los Angeles, CA: Sage, 2007.