estudio de caso explicativo

Un tipo de estudio de caso que se centra en identificar y analizar relaciones causales de un fenómeno.

Un estudio de caso explicativo es un tipo de investigación que se centra en identificar y analizar las causas y los efectos de un fenómeno particular dentro de su contexto real. Su objetivo principal es explicar por qué o cómo ocurrieron ciertos eventos, estableciendo las relaciones causales entre las variables.

A diferencia del estudio de caso exploratorio o el estudio de caso descriptivo, el explicativo busca responder al «por qué» de un resultado.

Características

El estudio explicativo es adecuado para probar o refinar una teoría preexistente o para generar nuevas teorías causales.

• Enfoque causal: El equipo investigador tiene una o más proposiciones teóricas que vinculan una causa (X) con un efecto (Y) y utiliza el caso (o los casos) para probar si esta relación se sostiene en la realidad.
• Mecanismos causalmente relevantes: El estudio se enfoca en desentrañar el mecanismo exacto a través del cual la causa llevó al efecto. No basta con observar una correlación; se debe demostrar la secuencia y la lógica de la influencia.
• Límites definidos: Requiere que los límites del fenómeno y el contexto estén bien definidos para poder aislar las variables y analizar su interacción.

Método

El método del estudio explicativo es el más riguroso de los estudios de caso y a menudo se basa en la lógica experimental para establecer la causalidad, aunque se aplica en un entorno no experimental.

1. Desarrollo de proposiciones teóricas (hipótesis)

El equipo investigador no comienza desde cero, sino con una teoría o hipótesis que se busca probar. Estas proposiciones guían la recolección y el análisis de datos.

• Ejemplo de proposición: La centralización de las decisiones de compra de TI (causa) conduce a una mayor estandarización de software (efecto).

2. Diseño del estudio (patrones)

Se utilizan técnicas analíticas que son análogas a las de los experimentos, buscando establecer patrones que respalden las proposiciones:

• Análisis de patrones (pattern matching): Es el método central. Consiste en comparar el patrón de datos observado en el caso con el patrón de datos predicho por la proposición teórica. Si el patrón observado coincide con el patrón predicho, se fortalece la validez de la explicación.
• Modelos de lógica temporal: Consiste en analizar la secuencia temporal de los eventos. La causa debe haber ocurrido antes que el efecto.
• Exclusión de explicaciones rivales: El equipo investigador debe identificar y refutar activamente otras posibles explicaciones para el resultado (Y).

3. Recolección de datos centrada

La recolección de evidencia es muy selectiva y dirigida a obtener datos que puedan probar o refutar las proposiciones causales.

• Fuentes de datos: Se prioriza la obtención de datos que demuestren la conexión lógica entre las variables clave (ej., documentos de toma de decisiones, entrevistas que revelen motivaciones, métricas de rendimiento antes y después).
• Triangulación: La triangulación metodológica es fundamental para asegurar la validez interna y la fiabilidad de la conexión causal.

4. Análisis causal y síntesis

El análisis se enfoca en la construcción de la cadena de evidencias que conecta la variable causal con el resultado. El resultado final es una conclusión que afirma o niega la proposición teórica, ofreciendo una explicación validada del fenómeno.

Aqui tienes tres ejemplos ficticios de casos en que la aproximación explicativa se presenta como la más adecuada.

Recursos humanos

Pregunta de investigación

¿Cómo y por qué la adopción de una política de teletrabajo híbrido en la empresa de análisis de datos DataCorp S.A. condujo a un aumento sostenido del 15% en la productividad medida por entregables completados?

Unidad de análisis

La empresa DataCorp S.A., una consultora tecnológica con 50 empleados, especializada en big data y soluciones de business intelligence.

Objetivo

Explicar los mecanismos causales específicos (sociales, operacionales y psicológicos) que transformaron la política de teletrabajo en un factor directo para el aumento de la productividad en DataCorp, validando el modelo de autonomía-eficiencia.

Proposición teórica (hipótesis)

La autonomía conferida por el teletrabajo (causa) permitió a los empleados gestionar sus ciclos de energía y picos de concentración de manera óptima (mecanismo), lo que resultó directamente en el aumento de la productividad (efecto).

Variables (posibles factores explicativos)

• Ahorro de tiempo de desplazamiento: Tiempo liberado de viajes que se redirigió al trabajo.
• Reducción de distracciones: Menos interrupciones en casa que en la oficina abierta.
• Mayor autonomía y flexibilidad: Capacidad de alinear el horario de trabajo con el ritmo biológico (cronotipo) individual.

Fuentes de evidencia

• Análisis de datos de software de gestión de proyectos (JIRA o similar) para cuantificar los entregables.
• Encuestas de pulso sobre niveles de burnout y satisfacción laboral.
• Entrevistas en profundidad con empleados de alto y bajo rendimiento.
• Revisión de las directrices específicas de la política de teletrabajo de DataCorp.

Análisis (mecanismo explicativo propuesto)

Se buscaría establecer que el ahorro de tiempo de desplazamiento (V1) liberó tiempo que se usó para el descanso o tareas personales, disminuyendo el estrés. Paralelamente, la flexibilidad (V3) permitió a los empleados trabajar durante sus momentos de máxima concentración (el pico de rendimiento), mientras que la cultura de la confianza y el uso de métricas claras de rendimiento (no de presencia) reforzaron el sentido de autonomía, creando un ciclo virtuoso de autonomía → bienestar → enfoque → productividad.

Justificación explicativa

Este caso es explicativo porque su propósito central es validar la cadena causal. El equipo investigador está tratando de demostrar que no fue simplemente el hecho de trabajar desde casa, sino que la combinación de autonomía, reducción de estrés y gestión individual del tiempo (los mecanismos) fue lo que produjo la ganancia de productividad en DataCorp S.A., descartando explicaciones rivales (como un aumento general en el volumen de trabajo).

Gestión de proyectos

Pregunta de investigación

¿Cómo y por qué la adopción del framework Agile en el departamento de desarrollo de software de la empresa TechSolutions condujo a una reducción del 30% en el tiempo de lanzamiento al mercado de nuevos productos, en contraste con los departamentos que mantuvieron el enfoque waterfall?

Justificación explicativa

Esta pregunta es ideal para un estudio de caso explicativo porque:

• Busca causalidad: No pregunta si el tiempo de lanzamiento se redujo (en este caso, dicha reducción estará demostrada previamente), sino «cómo» y «por qué» (la relación causal entre adoptar Agile y reducir el tiempo).
• Mecanismos: El estudio se enfocaría en identificar los mecanismos causales específicos, tales como:
  • La frecuencia de feedback del cliente.
  • La eficiencia en la detección temprana de errores (bugs).
  • La mejora en la comunicación interna del equipo.
• Contraste explícito: Al comparar el resultado con los departamentos que usaron waterfall (una «explicación rival»), el estudio busca establecer la superioridad explicativa de la metodología Agile como la causa principal del resultado.

El objetivo sería demostrar que la implementación de Agile (la causa) activó una serie de cambios internos (los mecanismos) que resultaron directamente en la reducción del tiempo de lanzamiento (el efecto).

Desarrollo social

Pregunta de investigación

¿Cómo y por qué la participación de mujeres en el programa de microcrédito «Progresa» (la intervención) condujo a un aumento significativo en el empoderamiento social y económico de las destinatarias (el resultado), en contraste con las participantes que sólo recibieron capacitación financiera?

Unidad de análisis

El programa de microcrédito comunitario «Progresa» en la región rural de Chiapas, México, centrado en grupos de mujeres artesanas y agricultoras.

Objetivo

Explicar los mecanismos causales específicos (sociales, relacionales y financieros) a través de los cuales el acceso al crédito, la formación de grupos solidarios y la toma de decisiones económicas fortalecieron el empoderamiento femenino.

Proposición teórica (hipótesis)

La responsabilidad financiera compartida dentro de los grupos solidarios (causa) creó una red de apoyo y confianza mutua (mecanismo social) que se tradujo en una mayor voz y capacidad de decisión de las mujeres tanto en el hogar como en la comunidad (efecto).

Variables

• Acceso a capital: Monto del microcrédito otorgado.
• Formación de grupos solidarios: Frecuencia de las reuniones y normas del grupo.
• Alfabetización financiera: Nivel de conocimiento adquirido.
• Toma de decisiones económicas: Participación en decisiones sobre el uso de ingresos generados.

Fuentes de evidencia

• Entrevistas en profundidad con las participantes (antes y después del crédito).
• Observaciones de las reuniones de los grupos solidarios.
• Encuestas de empoderamiento femenino (WEAI o similar).²
• Análisis de registros de préstamos y tasas de reembolso.
• Grupos focales con los cónyuges.

Análisis

Se buscaría establecer que el acceso al capital (V1) por sí solo no fue suficiente. Más bien, la estructura del grupo solidario (V2) llevo a las mujeres participantes a negociar, rendir cuentas y tomar decisiones colectivas, creando capital social. Este nuevo capital social y los ingresos propios, les dieron la autoridad y la confianza para influir en las decisiones familiares (V4), explicando así el aumento del empoderamiento (el efecto).