Una técnica usada en métodos mixtos de investigación que combina el rigor cuantitativo y la profundidad cualitativa.

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Descripción

Desarrollada originalmente por Charles Ragin, esta técnica se utiliza para entender cómo diferentes combinaciones de factores (condiciones) llevan a un resultado específico, reconociendo que no hay un único camino hacia el éxito o el fracaso.

A diferencia de las estadísticas tradicionales (como las regresiones), que buscan el efecto neto promedio de una variable sobre otra, el fsQCA se basa en la teoría de conjuntos.

Causalidad conjuntural

El efecto de una variable depende de la presencia o ausencia de otras. No es «A causa B», sino «A en combinación con B, pero sin C, causa B».

Equifinalidad

Reconoce que existen múltiples caminos (combinaciones de condiciones) para llegar al mismo resultado.

Asimetría causal

Las causas que llevan a que algo suceda pueden ser totalmente distintas a las causas que explican por qué no sucede.

El concepto de conjunto difuso (fuzzy set)

En el QCA original (crisp set), las variables son dicotómicas: o estás dentro del conjunto (1) o estás fuera (0). Por ejemplo: «país democrático» o «país no democrático».

El fsQCA introduce matices. Permite que los casos tengan grados de pertenencia a un conjunto, moviéndose en un rango de 0 a 1:

  • 1.0: Totalmente dentro del conjunto.

  • 0.5: Punto de máxima ambigüedad (ni dentro ni fuera).

  • 0.0: Totalmente fuera del conjunto.

Pasos del análisis

Para realizar un fsQCA, la investigación suele seguir este proceso:

1. Calibración

Transformar los datos brutos (ej., ingresos, años de educación) en puntuaciones de conjuntos difusos (0 a 1), basados en conocimiento teórico.

2. Construcción de la tabla de verdad

Se crea una tabla que enumera todas las combinaciones posibles de condiciones. Si tenemos 3 condiciones, tendremos  combinaciones posibles.

3. Análisis de necesidad y suficiencia

  • Condición necesaria: Debe estar presente para que ocurra el resultado (pero por sí sola no lo garantiza).
  • Condición suficiente: Si está presente, el resultado ocurrirá (aunque otros caminos también puedan lograrlo).

4. Minimización booleana

Se utiliza un algoritmo para simplificar las combinaciones complejas en soluciones más breves y entendibles.

Casos de uso

El fsQCA es especialmente útil en las ciencias sociales, la gestión de empresas y las políticas públicas, sobre todo cuando:

  • Tenemos una muestra pequeña o mediana (diseño de n-pequeña: entre 10 y 50 casos), donde las estadísticas tradicionales no son fiables.

  • Sospechamos que los fenómenos que estamos estudiando son complejos y dependen de contextos específicos.

  • Queremos identificar diferentes perfiles o tipologías de casos que logren un mismo objetivo.

Ejemplos

Imaginemos que queremos investigar qué hace que una política de reducción de la pobreza sea exitosa en diferentes municipios de un país. En lugar de buscar una sola causa, el fsQCA permite estudiar cómo interactúan distintos factores.

Supongamos que analizamos tres condiciones fundamentales para el éxito:

  1. Presupuesto elevado (P)

  2. Burocracia eficiente (B)

  3. Participación ciudadana activa (C)

1. Calibración: de datos a conjuntos

En lugar de establecer simplemente si un municipio tiene dinero o no, asignamos grados de pertenencia:

  • Municipio A: Tiene un presupuesto altísimo (P = 0.95), una burocracia lenta (B = 0.30) y mucha participación (C = 0.80).

  • Municipio B: Tiene poco dinero (P = 0.10), pero su gestión es impecable (B = 0.90) y la gente participa mucho (C = 0.95).

2. Análisis de la tabla de verdad

El software de fsQCA analiza todos los municipios y busca patrones. Podría encontrar que el «éxito de la política» ocurre en dos escenarios distintos (equifinalidad):

Camino A: El modelo de recursos

  • Presupuesto elevado (P) * Burocracia eficiente (B)

Aquí, la participación ciudadana no es determinante. Si hay mucho dinero y la administración funciona bien, la política tiene éxito.

Camino B: El modelo comunitario

  • Burocracia eficiente (B) * Participación ciudadana (C) * [Ausencia de gran presupuesto] (~P)

Este es un hallazgo clave del fsQCA: en municipios pobres, la política también puede tener éxito si se combina una gestión eficiente con una comunidad muy involucrada.

3. Interpretación de los resultados

Al final, el fsQCA nos entregará una fórmula lógica (utilizando álgebra booleana) similar a ésta:

Donde:

  • El símbolo significa «Y» (conjunción).

  • El símbolo significa «O» (disyunción/caminos alternativos).

  • El símbolo significa «ausencia de».

¿Qué representa esto para la política pública?

  • No hay una «receta única»: Un gobernante puede compensar la falta de dinero fomentando la participación social, siempre y cuando mantenga una burocracia eficiente.

  • La eficiencia es necesaria: Observemos que la «burocracia eficiente» (B) aparece en ambos caminos. Esto sugiere que es una condición necesaria: sin una gestión mínimamente funcional, ni el dinero ni la participación logran el éxito.

4. Visualización: El gráfico de dispersión en fsQCA

Para validar estas teorías, se suele usar un gráfico de consistencia. Si una combinación es suficiente para el éxito, todos los casos deberían situarse por encima de la diagonal.

Esto demuestra que el grado de pertenencia al camino causal es menor o igual al grado de pertenencia al resultado.

Para analizar el éxito de una empresa mediante fsQCA, cambiaremos el enfoque de «variables individuales» por el de configuraciones de negocio. El éxito empresarial rara vez se debe a un solo factor, sino a cómo encajan las piezas del modelo de negocio.

Imaginemos que estudiamos el éxito en ventas online de 20 empresas de retail. Definimos tres condiciones:

  1. Inversión en marketing digital (M)

  2. Logística rápida/entrega en 24h (L)

  3. Precios bajos (B)

1. Calibración: pertenencia al conjunto

Asignamos valores de 0 a 1 según el desempeño real frente a estándares del sector:

  • Empresa X: Invierte mucho en anuncios (M=0.9), entrega en 48h (L=0.6) y tiene precios premium (B=0.1).

  • Empresa Y: No hace marketing (M=0.2), entrega en 24h (L=1.0) y es la más barata (B=0.9).

2. Configuraciones: los caminos hacia el éxito

El análisis fsQCA podría revelar que existen dos fórmulas exitosas muy distintas (equifinalidad):

Camino A: El modelo de lujo/deseo

  • Marketing agresivo (M) * Logística rápida (L) * [Ausencia de precios bajos] (~B)

Aquí el éxito se logra mediante la marca. Los clientes pagan mucho (precios altos), pero exigen ver la marca en todas partes y recibir el producto de inmediato.

Camino B: El modelo de eficiencia de costos

  • Logística rápida (L) * Precios bajos (B) * [Ausencia de marketing] (~M)

Este camino muestra que la empresa puede ahorrarse el gasto en publicidad si es la más barata y la más rápida. En este caso, el éxito es puramente operativo.

3. Hallazgos estratégicos (asimetría y necesidad)

A diferencia de una regresión, el fsQCA nos daría estas conclusiones básicas:

  • Condición necesaria: Observamos que la logística rápida (L) está presente en ambos caminos. Concluimos que, en el ecommerce actual, la rapidez no es una ventaja competitiva, sino un requisito mínimo (condición necesaria): sin ella, no hay éxito, sin importar el precio o el marketing.

  • Asimetría causal: El análisis del fracaso podría mostrar que las empresas quiebran no por falta de marketing, sino específicamente por la combinación de logística lenta (~L) y precios altos (~B). Las causas del éxito no son simplemente «lo contrario» de las causas del fracaso.

Comparativa de la solución final

La solución booleana para el éxito empresarial se vería así:

Donde:
  • Intersección (⋅) Las condiciones deben «cooperar» (el marketing no sirve sin logística).
  • Suma (+) Representa diferentes modelos de negocio competitivos.
  • Negación (∼) Indica que a veces «menos es más» (ej., no gastar en marketing para bajar precios).

Bibliografía recomendada

Método fsQCA

Ragin, Charles C. (2008). Redesigning Social Inquiry: Fuzzy Sets and Beyond. University of Chicago Press.

Ragin, Charles C. (2000). Fuzzy-Set Social Science. University Chicago Press.

Métodos mixtos

Molina Azorín, José Francisco; Fàbregues Feijóo, Sergi y Escalante Barrios, Elsa Lucía (2024). Métodos mixtos de investigación. Pirámide.

Enlaces

Sinónimos:
análisis cualitativo comparativo de conjuntos difusos,
Categorías: Métodos y frameworks
Etiquetas: metodología de investigación, métodos mixtos