Antes de continuar con la parte introductoria de realización de un proyecto de investigación, es necesario saber que juntos iremos navegando por diferentes bibliografías para fundamentar aún mejor la estructura esencial o cuerpo de la investigación, señalado en la primera parte (Planteamiento del Problema, Marco Teórico, Marco Metodológico y Resultados). Bien, una vez concebido la idea de lo que queremos realizar o investigar, el siguiente paso será determinar si nuestro estudio se adecúa a una investigación cuantitativa o una investigación cualitativa. De acuerdo a las anotaciones realizadas en el curso de Seminario de Investigación Científica del programa de Doctorado, cada una de ellas tiene su propia metodología y estructura, por ejemplo, en la investigación cualitativa, generalmente se trata de temas de índole social, sus resultados no pueden generalizar un evento, además, el tratamiento de los datos debe ser riguroso, ya que provienen de la apreciación subjetiva. En este contexto, para extraer datos, el investigador se provee de instrumentos especiales como: cuaderno de campo, grabadoras, cámaras, formato de matriz de observación, entre otras.
Es significativo referir la postura del docente investigador del curso Métodos Cuantitativos de Gestión (programa doctorado), decía que los datos de origen cuantitativo son los más idóneos y objetivos, ya que provienen de fuentes que se registran en grandes bases de datos como la nube de gran volumen, lo que genera una dispersión de millones de datos conocido como Big Data, que necesariamente deben pasar por un proceso de análisis y limpieza, mediante técnicas como el Analítica y/o Data Science, además requieren tecnologías con gran infraestructura como servidores, que ayudan a almacenar, procesar y gestionar datos (Cloud Computing), así pues permiten encontrar información cuantitativa relevante, por ejemplo, encontrar patrones, relaciones o anomalías dentro de estos grandes volúmenes de datos, complementariamente podemos usar técnicas como el Data Mining o Minería de Datos.
En lo que respecta al párrafo anterior, quizás podamos entrar a debate, pero las posturas o puntos de vista de profesionales de trayectoria, son siempre bien recibidas, y desde ya, hay que tomarlas en cuenta, pero no necesariamente deben ser absolutas. Volviendo al escenario de la investigación cualitativa, el tratamiento de los datos que recogemos en el campo con los instrumentos antes mencionado, puede no ser lo que realmente deseamos medir. Según anotaciones del curso, por lo menos debemos considerar de 200 o 300 datos; por ejemplo con 200 datos de origen numérico no hay problema, pero con datos de origen cualitativo hay que ser muy riguroso, antes debemos hacer un análisis factorial exploratorio, si los instrumentos de medición, se crean por primera vez o análisis factorial confirmatorio, si los instrumentos de medición ya estaban hechos.
Para finalizar esta segunda parte, quedamos claros que en una investigación cualitativa los resultados que se obtiene, no pueden generalizar un evento, es decir no se puede establecer un solo patrón, para eventos de características similares, quizás ello sea un punto de inflexión de críticos, sobre todo de las ciencias formales (lógica y matemática), el investigador matemático busca teoremas y los demuestra, en cambio el investigador en ciencias fácticas, busca datos e hipótesis acerca de hechos, que son verdades por contrastación con los hechos (L. Lavado, 2020, p.51). A continuación citaré un extracto de párrafo del libro «Epistemología e Investigación», «Las críticas son objetivas, aunque duras, como las del físico Richard Feynman (2017) respecto de las ciencias sociales, quien afirma que no son ciencias, que se limitan a recoger datos siguiendo las formas, pero no llegan a ninguna ley, no han descubierto nada (p.29)» (L. Lavado, 2020, p.41) .