La investigación científica, como tal, está basado en dos enfoques: cualitativo y cuantitativo. De los cuales se deriva el enfoque mixto. Estos enfoques tienen alcances, comúnmente llamados tipos o niveles, de investigación exploratorio, descriptivo, correlacional, explicativo, predictivo y aplicativo (Supo, 2014).

Cada alcance cumple un rol de estudio muy importante que ayudará en la construcción del siguiente alcance de investigación; por lo tanto, ningún alcance es más que el otro. Respecto a los enfoques, cada uno tiene su propio diseño de investigación; por ejemplo, el enfoque cuantitativo puede usar el diseño experimental y no experimental; mientras que el enfoque cualitativo puede usar el diseño no experimental, diseño de teoría fundamentada, diseño etnográfico, diseño narrativo, diseño fenomenológico, diseño investigación acción y estudios de casos cualitativos (Hernández et al. (2018).

Además, la investigación utiliza métodos científicos que son conjuntos de procedimientos y técnicas que se emplean de manera coordinada para desarrollar el proceso de investigación (Calduch, 2023). Tanto en el enfoque cuantitativo y cualitativo se pueden usar los siguientes métodos científicos: analítico, sintético, inductivo y deductivo.

El método analítico, descompone un problema en sus partes más simples para entender su estructura y funcionamiento; en el enfoque cuantitativo, se utiliza para analizar datos numéricos, identificar patrones y relaciones entre variables, por ejemplo, desglosar un gran conjunto de datos estadísticos para entender la relación entre variables específicas, como el análisis de regresión; también, es común en disciplinas como la química y biología donde descomponen sustancias o sistemas para estudiar sus elementos básicos. El método sintético, tiene el propósito de integrar y combinar las partes analizadas y construir una visión más completa del fenómeno estudiado; en la ruta cuantitativa, reúne resultados de análisis individuales para desarrollar conclusiones generales y teorías, por ejemplo, combinación de resultados de diversos experimentos para formular una teoría unificada o modelo que explique un fenómeno natural. En resumen, ambos métodos pueden ser utilizados en el enfoque cuantitativo para proporcionar una comprensión más completa de los datos y fenómenos estudiados. Sin embargo, también se aplican en enfoques cualitativos, adaptados a las necesidades de interpretación y contextualización de datos numéricos.

El método deductivo sirve para formular juicio partiendo de argumentos generales y explicar aspectos particulares de la realidad, es decir, derivar conclusiones específicas a partir de premisas generales o teorías establecidas; en la ruta cuantitativa, comienza con una hipótesis basada en teorías existentes y recoge datos cuantitativos para probarla, por ejemplo, un experimento para verificar una teoría científica; en la ruta cualitativa, usa teorías preexistentes para guiar la recolección y el análisis de datos descriptivos, por ejemplo, un estudio etnográfico que aplica una teoría sociológica específica para interpretar las observaciones. (Alan y Cortez, 2018).

El método inductivo se fundamenta en razonamientos que se inician de aspectos particulares para construir juicios o argumentos generales, es decir, se basa en la observación y el análisis de datos específicos para formular conclusiones generales; en la ruta cuantitativa recoge datos numéricos a partir de múltiples observaciones identificar patrones y formular hipótesis generales, por ejemplo, un estudio de encuestas parar identificar tendencias; en la ruta cualitativa, se basa en la recolección de datos descriptivos para generar teorías a partir de patrones de observación, por ejemplo, un estudio de casos para desarrollar teorías sobre el comportamiento humano. Mediante este método se formulan las teorías y leyes científicas (Alan y Cortez, 2018). En resumen, el método inductivo es útil en los enfoques cuantitativos para formular hipótesis, mientras que el método deductivo se utiliza para probar hipótesis. Ambos métodos se complementan y son fundamentales para una investigación cuantitativa exhaustiva y rigurosa.

Ejemplos prácticos de los métodos inductivos y deductivos

Hernández et al. (2018).  Ejemplo en investigación cuantitativa

• Inductivo: Un investigador observa que en varias encuestas los estudiantes que dedican más horas al estudio suelen obtener mejores calificaciones. A partir de esos datos, formula la hipótesis: “El tiempo de estudio influye positivamente en el rendimiento académico”.
• Deductivo: Con esa hipótesis, diseña un cuestionario y aplica pruebas estadísticas (como regresión lineal) para comprobar si efectivamente existe una relación significativa entre horas de estudio y notas.

      Ejemplo en investigación cualitativa

• Inductivo: Un investigador entrevista a docentes sobre sus experiencias en clases virtuales. Al analizar los relatos, identifica patrones: muchos mencionan dificultades con la participación de los estudiantes. De ahí surge la hipótesis: “La modalidad virtual reduce la interacción docente-estudiante”.
• Deductivo: Partiendo de esa hipótesis, organiza nuevos grupos focales para verificar si en diferentes contextos (universidades públicas y privadas) se repite el mismo fenómeno, contrastando los hallazgos con la teoría sobre interacción educativa.

Subjetivismo, objetivismo y razón

Rae (2014). Subjetivismo = Subjetivo, Perteneciente o relativo al modo de pensar o de sentir del sujeto, y no al objeto en sí mismo. Se basa en lo individual, intrínseco, propio del individuo.

Objetivismo = Cada uno de los planteamientos científicos o filosóficos que sostienen la realidad de valores y verdades con independencia del sujeto.

Razón = Facultad de discurrir. Entendimiento, raciocinio, intelecto, inteligencia, perspicacia, sagacidad, racionalidad, juicio.

López et. al. (2018) La razón ha sido históricamente asociada con el objetivo, aunque no exclusivamente. En la tradición clásica (Platón, Aristóteles) y en la moderna (Descartes, Kant), la razón se considera como una herramienta para descubrir verdades universales, independientemente del sujeto. Se basa en principios lógicos, coherencia interna y evidencia empírica, lo que la vincula con la objetividad. En la ciencia, por ejemplo, la razón se usa para formular hipótesis, deducir consecuencias y validar teorías mediante observaciones y experimentaciones.

Hume (2020) Debemos consideran, también, que hay razones subjetivas. Los filósofos Hume y Nietzsche cuestionaron la idea de una razón puramente objetiva. Nietzsche (2023). Para ellos, la razón está influida por emociones, intereses y contextos culturales. En la vida cotidiana, usamos la razón para justificar decisiones personales, muchas veces cargadas de subjetividad (por ejemplo, elegir a través de un sentimiento a tu pareja, elegir una carrera, etc.)

En la filosofía contemporánea, corrientes como el constructivismo o la hermenéutica reconocen que la razón, también, construye sentido desde el sujeto subjetivo.

Por lo tanto, la razón tiende a orientarse hacia lo objetivo, especialmente en contextos científicos, jurídicos. Pero no está exenta de subjetividad, sobre todo cuando se aplica a experiencias intrínsecas humanas, valores o interpretaciones culturales.

Babbie (1988) Los datos subjetivos o cualitativos obtenidos a través de la investigación cualitativa, pueden ser transformados en datos objetivos para su procesamiento estadístico.

Aquí hay algunos pasos comunes para lograrlo:

1. Codificación de datos cualitativos: Tras recoger datos cualitativos (como entrevistas o encuestas abiertas), se codifican identificando temas, patrones o categorías recurrentes.

Por ejemplo: Si queremos elaborar una pregunta de investigación cualitativa relacionado a la atención en un centro de salud hospitalario, la interrogante sería: ¿Qué factores influyen en la satisfacción de los pacientes con los servicios de salud?

Para conocer los factores que influyen en la satisfacción de los pacientes, se necesita una hoja de entrevista donde se registrarán las respuestas de las personas involucradas. Las respuestas, por lo general, serán consideradas subjetivas. Por ejemplo, en la hoja de entrevista puede haber un fragmento que dice: “fueron muy atentos conmigo”, al término de la entrevista anotarás positivo si el trato fue amable, de lo contrario será negativo. También, debemos recordar que, en algunos casos los médicos serán amables y explicarán con mucha paciencia, sin embargo, el tiempo de espera para la entrevista puede ser muy largo. Además, los ambientes del hospital pueden estar un poco deteriorados. Entonces, podemos observar tres factores como percepción positiva y negativa, estos son: el trato del personal médico, tiempo de espera y condiciones de la infraestructura. Estos factores pueden ser codificados de esta manera, TratoDelPersonalMédico, TiempoDeEspera y CondiciónDeLaInfraestructura. Cada código, en una entrevista, recibirá una respuesta; en el caso del factor trato del personal médico, las respuestas pueden ser positivas o negativas y, estos datos se pueden convertir en datos cuantitativos para ser contabilizados. Respecto al tiempo de espera, las respuestas pueden ser alto, cuando la demora es de 2 horas; medio, cuando la respuesta es de 1 hora; bajo, cuando la respuesta es de media hora; casi nada, cuando la respuesta es de 5 minutos. En el caso de la condición de infraestructura, si la infraestructura era moderna y limpia, entonces la percepción es positiva, pero si la infraestructura está un poco deteriorada, entonces la respuesta es negativa.

Hinojosa et. al (2006) Los datos cualitativos de los códigos, lo podemos agrupar por respuestas obtenidas de cada entrevista y convertirlos en datos cuantitativos para procesarlos estadísticamente. Por ejemplo, el factor TratoDelPersonalMédico podemos convertirlo en una variable de tipo Escala Liker (1 a 4 = Bajo; 5 a 8 = Medio; 9 a 10 = Alto). De esta manera, por la cuantificación podemos saber, el total de TratoDelPersonalMédico fue bajo, medio o alto. Podemos enterarnos del total de TiempoDeEspera alto, medio, bajo y casi nada. Los totales obtenidos de la CondiciónDeLaInfraestructura nos ayudarán a recomendar mejoras.

2. Conversión a datos cuantitativos: Estas categorías cualitativas pueden ser cuantificadas asignando valores numéricos. Por ejemplo, el número de veces que un tema específico es mencionado puede ser cuantificado.
3. Análisis estadístico: Una vez que los datos cualitativos han sido codificados y cuantificados, se pueden analizar utilizando métodos estadísticos.

Ejemplo

Si recopilamos información, a través de entrevistas, de muchas personas que dicen creer en Dios y, además, que han tenido experiencias espirituales de manera personal, entonces, la información obtenida serán datos cualitativos. Ahora bien, podemos codificar las respuestas identificando temas comunes (como "grado de experiencia personal", "satisfacción personal", etc.) y asignarles un valor cuantitativo (por ejemplo, frecuencia de menciones). Esto permite realizar análisis estadísticos y obtener conclusiones más objetivas.

Por lo expuesto, la investigación cualitativa es una herramienta muy útil que usa la ciencia para determinar casos intrínsecos. Si queremos plantear una pregunta de investigación, a cerca de Dios, la interrogante sería: ¿Cómo influye el factor Dios en la motivación intrínseca? Para saber y conocer la existencia de Dios, se tiene que investigar lo intrínseco de la persona de FE; es decir, la manifestación de Dios en sus vidas. Las personas que creen y dicen tener a Dios en sus vidas, son los que deben ser considerados como objetos visibles para su investigación. Es a través de la investigación cualitativa se determinará la existencia del Dios que influye.

Sería un grave error investigar a Dios en lo exterior, no tendría sentido investigar a un ser espiritual e invisible. Es por esta razón que, muchos científicos tienen problemas de objetividad porque no usan el enfoque correcto de investigación.

Hernández, et. al. (2018) Así como la investigación científica es rigurosa y sistemática, porque no se dejan los hechos a la casualidad; es empírica, porque se recolectan datos para analizarlas; es crítica, porque se evalúa y mejora constantemente.

La Fe es muy rigurosa

Si la investigación científica es rigurosa y sistemática, así también, la FE razonable es rigurosa, sin la cual no se puede comprender nada de lo espiritual. La FE razonable es la puerta que te introduce a un mundo diferente y va más allá de los límites científicos. Por tal razón, primeramente, para conocer y amar a Dios se tiene que ingresar por esa puerta rigurosa llamado FE, Porque sin Fe es imposible agradar a Dios.

Las ciencias con sus conocimientos probados, verificables, que son proporcionados por las tres rutas de la investigación cuantitativa, cualitativa y mixta respectivamente, usan diferentes métodos de investigación que corroboran las hipótesis de estudios planteadas; de la misma manera, existen normas rigurosas para alcanzar y conocer y tener una relación personal con Dios; para eso se necesita "FE" razonable. La fe, es la puerta principal de acceso para el conocimiento de las cosas invisibles de Dios; porque sin fe es imposible entender ni tener una relación personal con Dios. Hebreos 11:6

Giussani (2008) La investigación científica se puede utilizar para probar la experiencia personal de las personas de FE, esa experiencia intrínseca que les impulsa desde el fondo de sus conciencias a observar el yo propio y de su existencia.

¿Qué diferencia hay entre FE y FE con evidencias razonables? Hechos 17:11 Los de Berea recibieron enseñanza de la palabra de Dios, luego, ellos investigaban para corroborar si las cosas dichas eran ciertas; esa es la FE con evidencias razonables, no se deja engañar. Por otro lado, la FE tal como suena, es una fe sin convicción, es la que acepta las cosas sin razón alguna, acepta las cosas sin antes usar el pensamiento crítico, se guía por lo que otros dicen sin considerar su propia razón crítica y vive sin explicaciones razonables de su existencia.

RVA (2015) En Santiago 2:17, 26 La fe sin obras es muerta, es como el cuerpo sin espíritu de vida. FE razonable, es la que usa el pensamiento crítico, es la que vive y experimenta de manera personal los acontecimientos intrínsecos y puede dar credibilidad de su propia experiencia personal. Es la que permite usar el principio de lo razonable, de las cosas visibles e invisibles que se experimenta en el YO, es decir, en el estado consciente del ser humano. En lo intrínseco de las personas existen cosas invisibles que pueden exteriorizarse a través de la conducta humana. Por ejemplo, Los valores de responsabilidad, honestidad y voluntad son invisibles, pero existen en lo intrínseco del ser humano. Por ejemplo: ¿Cuáles son los colores, formas, tamaños y pesos de los valores humanos? ¿Acaso se sabe el color de la voluntad o el tamaño, peso y forma de la honestidad?. Muy a pesar que los valores humanos no son visibles, sin embargo, estos existen en lo intrínseco del ser humano y se manifiestan exteriorizadas en la conducta humana. De la misma manera, La FE razonable verifica lo invisible de Dios el creador (espíritu) y se manifiesta en la conducta del ser humano. Por lo tanto, la FE razonable es objeto visible para la investigación científica.

Estudiar la FE de las personas que creen en la existencia de Dios, implica la observación real de la conducta humana exteriorizados por los valores intrínsecos. Esas conductas de valores se convierten en objetos reales, existentes y observables. Por lo tanto, hay razones suficientes para que la FE de las personas sean materias de investigación científica.

La investigación cualitativa, cuantitativa y/o mixta proporcionan información relevante tanto para la ciencia como para la FE que va acompañado de evidencias razonables.

Bibliografía

Hernández, R., Mendoza, C. (2018).  Metodología De La Investigación: Las Rutas Cuantitativa, Cualitativa y Mixta. Editorial MC GRAW HILL

Giussani, L. (2008). El sentido religioso: curso básico de cristianismo. Volumen I. Encuentro.

Supo, J. (2014). Seminarios de investigación científica. Bioestadístico, EIRL.

López, L., & Felipe, A. (2018). Platón y Aristóteles, en los orígenes de la investigación universal.

Hume, D. (2020). Tratado de la naturaleza humana. Editorial Verbum.

Nietzsche, F. (2023). GENEALOGIA DE LA MORAL: Nietzsche. Lebooks Editora.

Hinojosa, L. M. M., & Moreno, J. A. P. (2006). Manual práctico para el diseño de la escala Likert.

R Babbie, E. (1988). Métodos de investigación por encuesta. In Métodos de investigación por encuesta (pp. 439-439).