Las características fundamentales de Quantitative Diseño

Antes de la recogida de datos y la realización de los análisis , los investigadores de las propiedades cuantitativas deben diseñar una estrategia adecuada para responder a la pregunta de interés. Un investigador emplea un diseño cuantitativo para asegurar que sus métodos de investigación son válidos y producirán resultados científicamente adecuados. Así, un investigador interesado en los datos cuantitativos o la planificación para llevar a cabo el análisis cuantitativo tiene que entender las características de diseño cuantitativo. Variable Independiente

Cada diseño cuantitativo debe especificar una variable independiente. La variable independiente es el que el investigador cree que tiene un efecto sobre el fenómeno bajo investigación . Por ejemplo , si un investigador tiene la intención de investigar la forma en la cantidad de dinero que un hombre invierte en el mercado de valores puede predecir su número de parejas románticas del pasado, que establecerá "cantidad de dinero invertido en el mercado de valores ", como variable independiente del diseño . Variable

investigadores
dependientes deben declarar variable dependiente del estudio en el diseño cuantitativo. Diseños cuantitativos hacen una hipótesis acerca de cómo una variable ( la variable independiente ) afecta a otra variable. Esta otra variable es la variable dependiente; es la variable en la que los investigadores desean observar el cambio. La idea de un diseño cuantitativo es la construcción de un proyecto en el que la variable independiente y la variable dependiente están relacionados. Por lo tanto , un investigador debe especificar la variable dependiente en su diseño . Para el ejemplo anterior , en el que el investigador está interesado en ver el efecto del tamaño de la inversión en el número de parejas románticas , el "número de parejas románticas " es la variable dependiente.
Muestra

el diseño cuantitativo también especifica cómo el investigador va a recoger los datos para el estudio . Estos datos se denominan una muestra . El diseño cuantitativo debe indicar qué se utilizarán los métodos de muestreo ( muestreo aleatorio suele ser ideal, pero no siempre es posible) , lo que la población de esta muestra es la de representar y cómo una muestra tan influirá en el análisis resultante . Por ejemplo , cuando la investigación de cómo las inversiones afectan a la vida romántica de un hombre, un investigador cuantitativo puede muestrear al azar 100 hombres que invierten en el mercado de valores .
Control

diseños cuantitativos debe identificar los posibles factores de confusión , o influencias , sobre la variable dependiente que no están relacionadas con la variable independiente. El proceso de contabilización de estas influencias en el diseño cuantitativo se llama "control". Los investigadores deben controlar los factores de confusión en un estudio a fin de que las inferencias analíticas poseen. En el ejemplo del mercado de valores - y - romántico - pareja, un posible factor de confusión que los investigadores deben tratar en sus diseños es la edad - los hombres mayores han tenido más tiempo para las relaciones románticas , por lo que los investigadores deben tener cuidado de cómo la edad influye en la variable dependiente .