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Enfoque Inductivo (Razonamiento Inductivo)

El enfoque inductivo, también conocido en el razonamiento inductivo, comienza con las observaciones y se proponen teorías hacia el final del proceso de investigación como resultado de las observaciones [1].

La investigación inductiva “implica la búsqueda de patrones a partir de la observación y el desarrollo de explicaciones -teorías- para esos patrones a través de una serie de hipótesis” [2].

Enfoque Inductivo

Ninguna teoría o hipótesis se aplicaría en los estudios inductivos al comienzo de la investigación y el investigador es libre de alterar la dirección del estudio después de que el proceso de investigación haya comenzado.

Es importante destacar que el enfoque inductivo no implica ignorar las teorías cuando se formulan las preguntas y los objetivos de la investigación.

Este enfoque tiene como objetivo generar significados a partir del conjunto de datos recopilados con el fin de identificar patrones y relaciones para construir una teoría; sin embargo, el enfoque inductivo no impide que el investigador utilice la teoría existente para formular la pregunta de investigación a explorar[3].

El razonamiento inductivo se basa en el aprendizaje a partir de la experiencia. Se observan patrones, semejanzas y regularidades en la experiencia (premisas) para llegar a conclusiones (o generar teoría).

Contenido

  • Aplicación del enfoque inductivo (razonamiento inductivo) en la investigación empresarial
  • Enfoque inductivo – Vídeo

Aplicación del enfoque inductivo (razonamiento inductivo) en la investigación empresarial

El razonamiento inductivo comienza con observaciones detalladas del mundo, que avanzan hacia generalizaciones e ideas más abstractas [4].

Cuando se sigue un enfoque inductivo, empezando por un tema, el investigador tiende a desarrollar generalizaciones empíricas e identificar relaciones preliminares a medida que avanza en su investigación.

No se pueden encontrar hipótesis en las etapas iniciales de la investigación y el investigador no está seguro sobre el tipo y la naturaleza de los hallazgos de la investigación hasta que se complete el estudio.

Como se ilustra en la figura siguiente, “el razonamiento inductivo se denomina a menudo un enfoque “ascendente” del conocimiento, en el que el investigador utiliza las observaciones para construir una abstracción o para describir una imagen del fenómeno que se está estudiando” [5].

Aplicación del enfoque inductivo (razonamiento inductivo) en la investigación empresarial

Aquí hay un ejemplo:

Mi sobrino pidió prestado $100 el pasado mes de junio, pero no lo devolvió hasta septiembre, como había prometido (PREMISE). Entonces me aseguró que lo devolverá hasta Navidad, pero no lo hizo (PREMISE). Tampoco cumplió su promesa de devolver el dinero en marzo (PREMISE). Creo que tengo que enfrentarme a los hechos. Mi sobrino nunca me lo va a devolver (CONCLUSIÓN).

Generalmente, la aplicación del enfoque inductivo se asocia con métodos cualitativos de recolección y análisis de datos, mientras que el enfoque deductivo se percibe como relacionado con los métodos cuantitativos.

El cuadro siguiente ilustra esta clasificación desde una perspectiva amplia:

 Conceptos asociados a métodos cuantitativos.Conceptos asociados a métodos cualitativos.
Tipo de razonamiento

Deducción

Objetividad

Inducción

Subjetividad

Tipo de pregunta

Pre-especificado

Orientado a los resultados

Abierto

Orientado a procesos

Tipo de análisis

Estimación numérica

Inferencia estadística

Descripción narrativa

Comparación constante

Sin embargo, la afirmación anterior no es absoluta, y en algunos casos se puede adoptar un enfoque inductivo para llevar a cabo una investigación cuantitativa también.

La siguiente tabla ilustra los patrones de análisis de datos según el tipo de investigación y el enfoque de la investigación.

 CualitativoCuantitativo
InductivoTeoría fundamentadaAnálisis exploratorio de datos
DeductivoAnálisis comparativo cualitativo.Modelos de ecuaciones estructurales

Al redactar una tesis de licenciatura en Ciencias Empresariales es obligatorio especificar el enfoque que se va a adoptar.

Es bueno incluir una tabla que compare los enfoques inductivos y deductivos similares a uno de los siguientes [6] y discutir los impactos de su elección del enfoque inductivo en la selección de los métodos de recolección de datos primarios y el proceso de investigación.

AtributoDeductivoInductivo
Dirección“De arriba hacia abajo”“De abajo hacia arriba”
AtenciónCambios en la predicción, validación de construcciones teóricas, enfoque en el comportamiento “medio”, suposiciones e hipótesis de prueba, construcción del futuro más probableEntender la dinámica, la robustez, la emergencia, la resistencia, el enfoque en el comportamiento individual, la construcción de futuros alternativos.
Escalas espaciales

Soltero

(un paisaje, una resolución)

Múltiple

(paisaje múltiple, una resolución)

Escalas temporales

Múltiple

(determinista)

 

Múltiple

(estocástico)

 

Escalas cognitivas

Soltero

 

(preferencias homogéneas)

 

Múltiple

(preferencias heterogéneas)

Escalas de agregación

Soltero

(escala de agregación del núcleo)

Individual o múltiple

(una o más escalas de agregación)

Precisión predictiva vs. estocástica

Alta baja

(un futuro probable)

 

Baja-alta

(muchos futuros probables)

 

Intensidad de datos

Bajo

(atributos de grupo o parciales)

Alto

(atributos individuales o grupales)

 

Enfoque inductivo – Vídeo

[1] Goddard, W. & Melville, S. (2004) “Research Methodology: An Introduction”, 2nd edition, Blackwell Publishing

[2] Bernard, HR (2011) “Research Methods in Anthropology”, 5th edition, AltaMira Press, p.7

[3] Saunders, M., Lewis, P. and Thornhill, A. (2012) “Research Methods for Business Students” 6th edition, Pearson Education Limited.

[4] Neuman, WL (2003) “Social Research Methods: Qualitative and Quantitative Approaches” Allyn and Bacon

[5] Lodico, MG, Spaulding, DT and Voegtle, KH (2010) “Educational Research Methods: From Theory to Practice” John Wiley & Sons, p.10

[6] Source: Alexandiris, KT (2006) “Exploring complex dynamics in intelligent systems based on multiple agents” Pro Quest

Investigación de Futuros

 

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