La investigación de mercado cualitativa se centra en confiabilidad de los datos en lugar de centrarse en los datos, lo que se definiría como investigación cuantitativa. La investigación cualitativa es importante porque mide cosas que los números tal vez no puedan definir; los métodos cualitativos a veces identifican tendencias antes de que aparezcan en los datos cuantitativos.
La confiabilidad de los datos tiene cuatro componentes clave: credibilidad, transferibilidad, confiabilidad y confirmabilidad.
Credibilidad
La triangulación y los controles de los miembros ayudan a establecer credibilidad y contribuyen a la confiabilidad. Otros factores incluyen el compromiso prolongado con y observaciones persistentes de los sujetos de investigación.
La triangulación plantea las mismas preguntas de investigación a diferentes participantes del estudio y recopila datos de diferentes fuentes a través de diferentes métodos para responder las mismas preguntas. Las verificaciones de los miembros ocurren cuando los investigadores piden a los participantes que revisen los datos recopilados por los entrevistadores y las interpretaciones que los investigadores hacen de esos datos. Los participantes generalmente aprecian el proceso de verificación de miembros porque les brinda la oportunidad de verificar sus declaraciones y completar cualquier
Transferibilidad
La transferibilidad generaliza los hallazgos del estudio e intenta aplicarlos a otras situaciones y contextos. Los investigadores no pueden probar definitivamente que los resultados basados en la interpretación de los datos son transferibles, pero pueden establecer que es probable.
Muestra deliberada, una forma de muestreo no probabilístico, se utiliza para maximizar datos específicos en relación con el contexto en el que se recopilaron. Esto difiere de la información agregada que sería el resultado de una investigación cuantitativa. El muestreo intencional considera las características de los sujetos de la muestra, que están directamente relacionadas con las preguntas de investigación.
Confianza
Muchos investigadores cualitativos creen que si se ha demostrado credibilidad, no es necesario demostrar también y por separado la confiabilidad. Sin embargo, si un investigador permite el análisis de los términos, entonces la credibilidad parece más relacionada con la validez, y la confiabilidad parece más relacionada con la confiabilidad.
A veces, la validez de los datos se evalúa mediante el uso de una auditoría de datos. Se puede realizar una auditoría de datos si el el conjunto de datos es rico y denso para que un auditor pueda determinar si la situación de la investigación se aplica a sus circunstancias. Sin suficientes detalles e información contextual, esto no es posible. De todos modos, es importante recordar que el objetivo no es generalizar más allá de la muestra.
Confirmabilidad
Se puede realizar investigación cualitativa para replicar trabajos anteriores y, cuando ese es el objetivo, es importante que las categorías de datos sean internamente consistentes. Autores Yvonna S. Lincoln y Egon G. Guba afirmó en su libro de 1985 "Investigación naturalista" que los investigadores deben idear reglas que describan las propiedades de las categorías y que, en última instancia, puedan usarse para justificar la inclusión de cada bit de datos que permanece asignado a la categoría, así como para proporcionar una base para pruebas posteriores de replicabilidad.
Es importante que otros investigadores puedan replicar los resultados para demostrar que son producto de métodos de investigación independientes y no de sesgos conscientes o inconscientes.
Fuentes:
Dye, J.G., Schatz, I. M., Rosenberg, B. A. y Coleman, S. T. (2000, enero). Método de comparación constante: un caleidoscopio de datos. El Informe Cualitativo, 4(1/2).
Glaser, B. y Strauss, A. (1967). El descubrimiento de la teoría fundamentada: estrategias para la investigación cualitativa. Chicago, Illinois: Aldine.
Lincoln, Y. S. y Guba, E. GRAMO. (1985). Investigación naturalista. Newbury Park, California: Sage.
