La investigación explicativa se define como una propuesta de conectar percepciones para descifrar las causas y efectos de una problemática en particular. La investigación explicativa indaga cómo las componentes de un entorno se fusionan e interactúan. Este tipo de investigación se implementa para distinguir o reconocer el alcance y naturaleza del vínculo causa-efecto. Además, se puede desarrollar para determinar las impresiones de las variaciones en las normas existentes, procesos, entre otros.
Los estudios explicativos se focalizan en una situación o problema específico para revelar los patrones de nexo entre variables. El autor Marlow (2005) la define como “una forma de investigación que genera conocimientos iniciales sobre la naturaleza de un tema y desarrolla preguntas para ser expandidas por estudios más extensos” (p. 334). Además, Alston & Bowles (2003) sostienen que “es a menudo el preludio de una investigación más detallada. estudio, pero también puede ser una forma importante de investigación por derecho propio” (p. 34). Por consiguiente, el diseño, procedimiento y demás componentes del proceso son diferentes.
Los estudios exploratorios se aprovechan para planificar el terreno y, por lo general, brindan información a las investigaciones para generar una capacidad de comprensión y estructura solida en la investigación. Por lo tanto, que la investigación puede implicar diversos alcances en diferentes fases de su progreso. Es por ello, que es probable que una investigación inicie como exploratoria, descriptiva y/o correlacional, y finalice como explicativa.
Los estudios exploratorios se realizan cuando el objetivo es indagar sobre un tópico, problema poco estudiado o nunca estudiado. Y, se determina al momento de la revisión, al observar que solo existen guías e ideas no investigadas, en otras palabras, ideas vagas relacionadas con el problema de estudio. El muestreo probabilístico es normalmente un requisito en la investigación explicativa porque el objetivo suele ser generalizar los resultados a la población de la que se selecciona la muestra. Los datos son cuantitativos y casi siempre requieren el uso de una prueba estadística para establecer la validez de las relaciones.
La relación causa-efecto puede corroborarse solo si existe certeza causal. Tal como lo sustenta el autor Zikmund (2012), la evidencia causal posee tres componentes importantes: (a) Secuencia temporal: La causa debe ocurrir antes que el efecto; (b) Variación concomitante: La variación debe ser sistemática entre las dos variables; y (c) Asociación no adulterada: Cualquier covariación entre una causa y un efecto debe ser verdadera y no simplemente debida a otra variable. Este tipo de investigación no ocurre hasta que haya suficiente comprensión para comenzar a predecir lo que vendrá después con cierta precisión. Ahora, el proceso de cómo llegó aquí y adónde va ahora, requiere a menudo de estudios imaginativos.
En síntesis, el propósito principal de la investigación explicativa es explicar por qué ocurren los fenómenos y predecir ocurrencias futuras. Los estudios explicativos se caracterizan por hipótesis de investigación que especifican la naturaleza y dirección de las relaciones entre las variables que se estudian. El muestreo probabilístico es normalmente un requisito en la investigación explicativa porque el objetivo suele ser generalizar los resultados a la población de la que se selecciona la muestra. Los datos son cuantitativos y casi siempre requieren el uso de una prueba estadística para establecer la validez de las relaciones.
Referencias
Alston, M. & Bowles, W. (2003). Research for social workers. Routledge Taylor & Francis Group.
Marlow, C.R. (2005). Research methods for generalist social work. Thomson Brooks/Cole.
Zikmund, W.G., Babin, J., Carr, J., & Griffin, M. (2012). Business Research Methods: with Qualtrics Printed Access Card. Cengage Learning.
