Triangulación de datos
Triangulación de datos
Combinar diferentes fuentes de datos, métodos o teorías para aumentar la credibilidad y validez de los datos se denomina triangulación de datos, una técnica utilizada en investigación. Mediante este método, los investigadores pueden comprobar mutuamente que sus conclusiones son más correctas, lo que disminuiría el número de sesgos y daría una visión más amplia del problema de investigación.
¿Cuáles son los distintos tipos de triangulación de datos?
La triangulación de datos puede clasificarse en varios tipos: triangulación de fuentes de datos, triangulación del investigador, triangulación teórica y triangulación metodológica. Un ejemplo sería la triangulación de fuentes de datos, que implica el uso de diferentes fuentes de datos, como entrevistas y encuestas, para corroborar los resultados. Por otro lado, la triangulación del investigador consiste en incluir a varios investigadores para garantizar que sus diferentes perspectivas reduzcan el sesgo.
¿Cómo mejora la triangulación de datos la validez de la investigación?
La validez de la investigación puede aumentar con la ayuda de la triangulación de datos, que proporciona una estructura más segura para el análisis de datos. El cultivo de datos diferentes arroja información sobre el mismo patrón y sobre las discrepancias; de ahí que los investigadores puedan obtener resultados más precisos. A modo de ejemplo, si los datos cualitativos generados a partir de entrevistas y los datos cuantitativos procedentes de cuestionarios arrojan resultados similares, puede decirse que las conclusiones resultan mucho más creíbles, porque están confirmadas por métodos distintos.
¿Puede dar un ejemplo de triangulación de datos en la práctica?
El uso de la triangulación de datos se ilustra en un caso de exploración en el que se estudió el impacto de un nuevo programa educativo. Las puntuaciones de los alumnos en los exámenes (datos cuantitativos), las entrevistas a los profesores (datos cualitativos) y las observaciones en el aula (métodos mixtos) fueron las herramientas que los investigadores pudieron utilizar para evaluar la eficacia del programa. A través de este método, los investigadores tuvieron la oportunidad de leer entre líneas y comprender mejor los efectos del programa, ya que se trataba de una convergencia de diferentes tipos de pruebas.
¿Cuáles son los retos asociados a la triangulación de datos?
La triangulación de datos se enfrenta a ciertos retos, como la complejidad que entraña el procesamiento y el análisis de múltiples fuentes de datos, la posibilidad de que los resultados varíen entre los distintos conjuntos de datos y el aumento de las necesidades de tiempo y recursos. El diseño de la investigación debe construirse de tal manera que la triangulación funcione de forma sistemática y las fuentes de datos sean congruentes para realizar una comparación y un análisis adecuados.