Introducción
La triangulación en la investigación significa usar múltiples conjuntos de datos, métodos, teorías y/o investigadores para abordar una pregunta de investigación. Es una estrategia de investigación que puede ayudar a mejorar la validez y credibilidad de sus hallazgos.
La triangulación se usa principalmente en la investigación cualitativa, pero también se aplica comúnmente en la investigación cuantitativa. Si te decides por la investigación de métodos mixtos, siempre utilizarás la triangulación metodológica.
Ejemplos: Triangulación en diferentes tipos de investigación
- Investigación cualitativa: realiza entrevistas en profundidad con diferentes grupos de partes interesadas, como padres, maestros y niños.
- Investigación cuantitativa: ejecuta un experimento de seguimiento ocular e involucra a tres investigadores en el análisis de los datos.
- Investigación de métodos mixtos: realiza una encuesta cuantitativa, seguida de algunas entrevistas estructuradas (cualitativas).
Desarrollo del tema
Tipos de triangulación en investigación
Hay cuatro tipos principales de triangulación:
- Triangulación de datos: uso de datos de diferentes tiempos, espacios y personas.
- Triangulación de investigadores: implicar a varios investigadores en la recopilación o el análisis de datos.
- Triangulación de teorías: uso de diversas perspectivas teóricas en su investigación.
- Triangulación metodológica: usar diferentes metodologías para abordar un mismo tema.
Lo guiaremos a través de los cuatro tipos de triangulación usando un ejemplo. Este ejemplo se basa en un estudio real.
Ejemplo: Investigación en cooperación
Investigar qué hace que las personas se comporten de forma cooperativa o egoísta. Desea comprender qué motiva a las personas a trabajar con otros en entornos de equipo.
Triangulación metodológica
Cuando utiliza la triangulación metodológica, utiliza diferentes métodos para abordar la misma pregunta de investigación.
Este es el tipo más común de triangulación y los investigadores a menudo combinan métodos de investigación cualitativos y cuantitativos en un solo estudio.
| Ejemplo: Triangulación metodológica En su estudio, utiliza datos conductuales, de encuestas y neuronales para obtener una imagen completa de lo que motiva a las personas a comportarse de manera cooperativa. Usted recluta participantes para realizar juegos de equipo en un experimento de laboratorio controlado por comportamiento y registrar observaciones. También administra una encuesta para recopilar datos sobre la cooperación en su vida diaria. Finalmente, realiza escaneos fMRI para evaluar los mecanismos neuronales de cooperación. |
La triangulación metodológica es útil porque evita las fallas y los sesgos que surgen al depender de una sola técnica de investigación.
Triangulación de datos
En la triangulación de datos, utiliza múltiples fuentes de datos para responder a su pregunta de investigación. Puede variar su recopilación de datos a través del tiempo, el espacio o diferentes personas.
| Ejemplo: Triangulación datos Para comprender las motivaciones detrás del comportamiento cooperativo, compila y analiza datos de una muestra de 130 estudiantes universitarios de EE. UU. durante un período de 8 meses. Luego, repite el experimento con muestras comparables en diferentes regiones del mundo. Recopila datos de participantes en Alemania y Japón para probar su hipótesis utilizando una muestra más amplia. |
Cuando recopila datos de diferentes muestras, lugares o momentos, es más probable que sus resultados sean generalizables a otras situaciones.
Triangulación de investigadores
Con la triangulación de investigadores, involucra a varios observadores o investigadores para recopilar, procesar o analizar datos por separado.
| Ejemplo: Triangulación de investigadores Para sus datos de comportamiento, involucra a múltiples observadores para codificar los comportamientos de sus participantes. Les proporciona sesiones de capacitación y un manual para seguir de cerca para que codifiquen comportamientos exactamente de la misma manera. Revisan grabaciones de video de sus participantes jugando juegos de equipo en parejas y analizan y anotan cualquier comportamiento cooperativo. Verifica que sus hojas de códigos se alineen entre sí para garantizar una alta confiabilidad entre evaluadores. También recalibrar la forma en que codifican los comportamientos de forma intermitente para mantener la coherencia. |
La triangulación del investigador ayuda a reducir el riesgo de sesgo del observador y otros sesgos del experimentador.
Triangulación de la teoría
Triangular la teoría significa aplicar varios marcos teóricos diferentes en su investigación en lugar de abordar una pregunta de investigación desde una sola perspectiva teórica.
| Ejemplo: Triangulación de teoría Usted cree que hay dos teorías motivacionales principales que compiten entre sí sobre por qué las personas se comportan de manera cooperativa. Las personas cooperan por una sensación de recompensa: cooperan para sentirse bien. Las personas cooperan para evitar la culpa: cooperan para evitar sentirse mal. Al recopilar datos de fMR, se puede investigar si hay más actividad cerebral en las áreas cerebrales relacionadas con la recompensa o con aversión a la culpa cuando las personas cooperan. |
Probar hipótesis contrapuestas es una forma de realizar la triangulación de teorías. El uso de la triangulación teórica puede ayudar a comprender un problema de investigación desde diferentes perspectivas o reconciliar contradicciones en sus datos.
¿Cuál es el propósito de la triangulación?
Los investigadores utilizan la triangulación para obtener una perspectiva más holística sobre una pregunta de investigación específica. La triangulación también es útil para mejorar la credibilidad y la validez.
Para cotejar pruebas
Es importante recopilar datos de alta calidad para una investigación rigurosa. Cuando se tiene datos de una sola fuente o investigador, puede ser difícil decir si los datos son confiables.
Pero si se alinean los datos de múltiples fuentes o investigadores, se puede estar más seguro de su credibilidad.
La credibilidad se trata de qué tan seguro puede estar de que sus hallazgos reflejan la realidad. Cuanto más converjan o coincidan sus datos entre sí, más creíbles serán sus resultados.
Para una imagen completa
La triangulación lo ayuda a obtener una comprensión más completa de su problema de investigación.
Cuando confía en una sola fuente de datos, metodología o investigador, puede correr el riesgo de sesgo en su investigación. El sesgo del observador puede ocurrir cuando solo hay un investigador que recopila datos. Del mismo modo, usar solo una metodología significa que puede estar en desventaja por las fallas y limitaciones inherentes de ese método.
| Ejemplo: Imagen incompleta En su estudio, utiliza tres métodos diferentes para estudiar su tema principal de comportamientos cooperativos: – Observaciones de comportamiento desde un entorno de laboratorio. – Datos de la encuesta de autoinforme de los participantes que reflexionan sobre su vida diaria. – Datos neuronales de un escáner fMRI durante una tarea cooperativa. Cada uno de estos métodos mide diferentes aspectos de los comportamientos cooperativos, ya sea directa o indirectamente. |
Es útil usar la triangulación cuando desea capturar la complejidad de los fenómenos del mundo real. Al variar sus fuentes de datos, teorías y metodologías, obtiene información sobre el problema de investigación desde múltiples perspectivas y niveles.
Para mejorar la validez
La validez se trata de la precisión con la que un método mide lo que se supone que debe medir.
Puede aumentar la validez de su investigación a través de la triangulación. Dado que cada método tiene sus propias fortalezas y debilidades, puede combinar métodos complementarios que tengan en cuenta las limitaciones de cada uno.
Ejemplo: uso de varios métodos
El uso de observaciones de comportamiento tiene inconvenientes, porque los participantes que saben que están siendo observados pueden actuar de formas que de otro modo no lo harían. Los observadores también pueden estar sesgados en sus interpretaciones de los comportamientos.
Por el contrario, los datos de las encuestas le ofrecen más información sobre los comportamientos cotidianos fuera de un entorno de laboratorio, pero dado que son autoinformados, pueden estar sesgados.
Finalmente, los datos de fMRI pueden brindarle más información sobre los mecanismos neuronales ocultos sin ninguna interferencia de los participantes. Pero este tipo de datos solo es valioso para su investigación cuando se combina con los demás.
Al combinar los tres métodos, compensa las fallas de un método con las fortalezas de otro.
Pros y contras de la triangulación en la investigación
Como todas las estrategias de investigación, la triangulación tiene ventajas y desventajas.
- Reduce el sesgo. La triangulación de datos, métodos, investigadores o teorías ayuda a evitar el sesgo que conlleva el uso de una sola perspectiva en su investigación. Obtendrá una visión completa del tema de investigación cuando utilice la triangulación.
- Establece credibilidad y validez. La combinación de diferentes métodos, fuentes de datos y teorías mejora la credibilidad y la validez de su investigación. Podrá confiar en que sus datos reflejan la vida real más de cerca cuando los recopile utilizando múltiples perspectivas y técnicas.
- Pérdida de tiempo. La triangulación puede llevar mucho tiempo y mucho trabajo. Deberá hacer malabarismos con diferentes conjuntos de datos, fuentes y metodologías para responder una pregunta de investigación. Este tipo de investigación a menudo implica un equipo interdisciplinario y un mayor costo y carga de trabajo. Deberá sopesar sus opciones y lograr un equilibrio en función de su marco de tiempo y sus necesidades de investigación.
- Inconsecuencia. A veces, los datos de diferentes fuentes, investigadores y métodos pueden no coincidir para brindarle una imagen clara. Sus datos pueden ser inconsistentes o contradecirse entre sí. Esto no significa necesariamente que su investigación sea incoherente. Más bien, deberá profundizar más para entender por qué sus datos son contradictorios. Estas inconsistencias pueden ser un desafío, pero también pueden conducir a nuevas vías para futuras investigaciones.
Preguntas frecuentes sobre triangulación
¿Qué es la triangulación en la investigación?
La triangulación en la investigación significa usar múltiples conjuntos de datos, métodos, teorías y/o investigadores para abordar una pregunta de investigación. Es una estrategia de investigación que puede ayudar a mejorar la validez y credibilidad de sus hallazgos.
La triangulación se usa principalmente en la investigación cualitativa, pero también se aplica comúnmente en la investigación cuantitativa. La investigación de métodos mixtos siempre utiliza la triangulación.
¿Cuáles son los tipos de triangulación?
Hay cuatro tipos principales de triangulación:
- Triangulación de datos: uso de datos de diferentes tiempos, espacios y personas
- Triangulación de investigadores: Involucrar a varios investigadores en la recopilación o el análisis de datos.
- Triangulación de teorías: uso de diversas perspectivas teóricas en su investigación.
- Triangulación metodológica: Usar diferentes metodologías para abordar un mismo tema.
¿Cuáles son los pros y los contras de la triangulación?
La triangulación puede ayudar:
- Reducir el sesgo que proviene del uso de un solo método, teoría o investigador
- Mejore la validez al abordar el mismo tema con diferentes herramientas
- Establezca credibilidad brindándole una imagen completa del problema de investigación
Pero la triangulación también puede plantear problemas:
Requiere mucho tiempo y mano de obra, ya menudo involucra a un equipo interdisciplinario.
Sus resultados pueden ser inconsistentes o incluso contradictorios.
Conclusión
La triangulación es un método utilizado para aumentar la credibilidad y la validez de los resultados de la investigación. La triangulación, al combinar teorías, métodos u observadores en un estudio de investigación, puede ayudar a garantizar que se superen los sesgos fundamentales que surgen del uso de un solo método o un solo observador. La triangulación también es un esfuerzo para ayudar a explorar y explicar el comportamiento humano complejo utilizando una variedad de métodos para ofrecer una explicación más equilibrada a los lectores.
Este método puede enriquecer la investigación, ya que ofrece una variedad de conjuntos de datos para explicar diferentes aspectos de un fenómeno de interés. Además, ayuda a refutar cuando un conjunto de datos invalida una suposición generada por otro. Puede ayudar a confirmar una hipótesis en la que un conjunto de hallazgos confirma otro conjunto. Finalmente, la triangulación puede ayudar a explicar los resultados de un estudio.
Fuentes consultadas
- Bhandari, P. (2022, enero 3). Triangulation in research. Scribbr. https://www.scribbr.com/methodology/triangulation/
- Noble, H., & Heale, R. (2019). Triangulation in research, with examples. Evidence-Based Nursing, 22(3), 67–68. https://doi.org/10.1136/ebnurs-2019-103145