Marco Metodológico según Hernández Sampieri 2026: Enfoque Cuantitativo, Alcances y Diseño de Investigación Paso a Paso

Muchos estudiantes de licenciatura y maestría en México, Argentina, Colombia y Chile llegan al capítulo de metodología con una certeza y una duda: saben que deben citar a Hernández Sampieri, pero no tienen claro qué parte del libro les corresponde ni cómo traducir sus categorías a su propia investigación. El resultado suele ser un capítulo genérico que enuncia conceptos sin justificar por qué ese enfoque, ese alcance y ese diseño responden al problema planteado.

Este artículo te muestra cómo aplicar el marco de Hernández Sampieri para construir un capítulo metodológico riguroso en la ruta cuantitativa: desde la elección del enfoque hasta la redacción párrafo a párrafo, con ejemplos de tesis de la UNAM, la UBA y la Universidad de Chile.

¿Qué es el marco metodológico según Hernández Sampieri?

En Metodología de la Investigación, Hernández Sampieri, Fernández Collado y Baptista Lucio definen el diseño de la investigación como el plan o estrategia concebida para obtener la información que se requiere a fin de responder al planteamiento del problema. No se trata de un capítulo de fórmulas: es la arquitectura que justifica cada decisión técnica de tu tesis.

El marco metodológico —también llamado capítulo de metodología o capítulo III en muchas universidades latinoamericanas— debe responder tres preguntas encadenadas:

1. ¿Desde qué enfoque se investiga? (cuantitativo, cualitativo o mixto)
2. ¿Cuál es el alcance de la investigación? (exploratorio, descriptivo, correlacional o explicativo)
3. ¿Qué diseño de investigación se utilizará? (experimental o no experimental, transversal o longitudinal)

Estas tres decisiones no son independientes: el alcance que elijas condiciona el diseño posible, y el diseño determina qué instrumentos, qué muestra y qué análisis estadístico son apropiados. Si comienzas por los instrumentos sin haber resuelto las preguntas anteriores, tu metodología quedará sin base epistemológica y tu comité evaluador lo notará de inmediato. Para que el marco metodológico se articule con coherencia con el capítulo anterior, asegúrate de tener el marco teórico bien construido antes de redactar la metodología; ambos capítulos deben responder a la misma pregunta de investigación desde ángulos complementarios.

Los tres enfoques de investigación según Sampieri

Hernández-Sampieri y Mendoza (2018) describen la investigación científica como un conjunto de rutas metodológicas que responden a diferentes visiones sobre cómo conocer la realidad. Cada enfoque tiene una lógica propia y es más adecuado para ciertos tipos de preguntas de investigación.

Este artículo se centra en la ruta cuantitativa, la más solicitada en tesis de administración, economía, psicología, ingeniería y ciencias de la salud en universidades como la UNAM, la UBA, la Universidad de Chile y la Universidad Nacional de Colombia. La obra de referencia —disponible en el catálogo de RUDICS UNAM— es el punto de partida que el comité evaluador esperará en tu lista de referencias.

La elección del enfoque cuantitativo implica que tu investigación:

• Parte de una pregunta de investigación con variables medibles.
• Formula hipótesis contrastables con datos numéricos.
• Usa instrumentos estandarizados: cuestionarios, escalas, pruebas.
• Analiza los datos con estadística y generaliza los resultados a una población.

Los 4 alcances del enfoque cuantitativo

Uno de los aportes más didácticos de Hernández Sampieri es la clasificación de los estudios cuantitativos en cuatro alcances, que no son mutuamente excluyentes: una investigación puede tener componentes descriptivos y correlacionales simultáneamente. La elección del alcance correcto es la decisión que más impacto tiene sobre el diseño y la viabilidad de tu tesis.

1. Alcance exploratorio

Se utiliza cuando el tema ha sido poco estudiado o cuando se busca familiarizarse con un fenómeno para formular preguntas más precisas. Es el punto de partida para temas emergentes donde la evidencia disponible es escasa. Ejemplo latinoamericano: un estudiante de la Universidad de los Andes que investiga el uso de inteligencia artificial generativa en micro-empresas colombianas del sector fintech, un área con poca literatura específica para el contexto regional.

2. Alcance descriptivo

Busca especificar propiedades, características y rasgos de un fenómeno. No establece relaciones causales: describe cómo es el objeto de estudio. Es el alcance más común en tesis de licenciatura. Ejemplo: caracterizar el perfil socioeconómico y los hábitos de estudio de los estudiantes de primer ingreso en la Facultad de Ciencias de la UNAM durante el ciclo 2024-2025.

3. Alcance correlacional

Asocia variables mediante patrones predecibles para un grupo o población. Responde a la pregunta: ¿existe relación estadística entre la variable A y la variable B? No implica causalidad. Ejemplo: evaluar la relación entre las horas de estudio independiente y el promedio académico en estudiantes de ingeniería de la Universidad de Chile durante un semestre.

4. Alcance explicativo

Va más allá de la correlación: busca explicar por qué ocurre un fenómeno y bajo qué condiciones se produce. Es el más exigente porque requiere control de variables y, generalmente, un diseño experimental o cuasi-experimental. Ejemplo: determinar el efecto de un programa de tutorías pares sobre la reducción de la deserción universitaria en el primer año de la UBA, comparando un grupo con tutoría y uno sin ella.

Diseño de investigación: experimental vs no experimental

Una vez definido el alcance, se elige el diseño. Hernández Sampieri distingue dos grandes familias que determinan cómo se obtienen los datos y qué inferencias son válidas a partir de ellos.

Diseños experimentales

El investigador manipula deliberadamente la variable independiente y observa su efecto sobre la variable dependiente, controlando variables extrañas. Incluyen tres niveles:

• Preexperimentales: sin asignación aleatoria ni grupo control. Su control interno es bajo; sirven solo como orientación.
• Cuasi-experimentales: trabajan con grupos intactos ya formados, sin asignación aleatoria. Son viables en entornos educativos o comunitarios.
• Experimentales puros: requieren asignación aleatoria de participantes y grupo experimental vs grupo control. Son el estándar de oro para demostrar causalidad.

Los diseños experimentales puros son poco frecuentes en tesis de grado por sus exigencias éticas, logísticas y de tiempo. Son más comunes en ciencias de la salud y psicología clínica, con aprobación de comités de ética.

Diseños no experimentales

No hay manipulación de variables. El investigador observa fenómenos en su contexto natural. Son los diseños más utilizados en tesis de grado en administración, educación, ciencias sociales y economía en toda Latinoamérica.

Se subdividen según la dimensión temporal de la recolección de datos:

Los diseños transversales son ampliamente usados en tesis de grado porque son viables dentro del tiempo disponible (uno o dos semestres). Los longitudinales son más propios de tesis doctorales o proyectos de investigación institucionales con financiamiento, como los del CONICET en Argentina o el CONACYT en México.

Para profundizar en los recursos metodológicos disponibles, la clase digital sobre alcances de la Universidad de Guanajuato ofrece ejemplos adicionales con la taxonomía de Sampieri aplicada al contexto mexicano.

Hipótesis y variables en la ruta cuantitativa

Las hipótesis son proposiciones tentativas sobre las relaciones entre dos o más variables. Según Hernández Sampieri, no toda investigación cuantitativa las requiere: los estudios exploratorios y algunos descriptivos pueden prescindir de ellas. Los estudios correlacionales y explicativos sí deben formularlas.

Existen tres tipos principales en la ruta cuantitativa:

• Hipótesis de investigación (Hi): propone una relación específica entre variables. Ejemplo: “El nivel de motivación intrínseca tiene una relación positiva con el rendimiento académico en estudiantes universitarios de Lima.”
• Hipótesis nula (Ho): niega la relación propuesta. Ejemplo: “No existe relación estadísticamente significativa entre el nivel de motivación intrínseca y el rendimiento académico.”
• Hipótesis alternativas (Ha): proponen otras posibles relaciones distintas a la hipótesis de investigación; se formulan cuando hay razones teóricas para considerar más de una dirección posible.

Para formular hipótesis sólidas, primero debes tener definidas tus variables. Puedes profundizar en su clasificación completa —independiente, dependiente, interviniente, moderadora— en la guía de variables de investigación: tipos y ejemplos 2026. Una vez definidas las variables, la guía sobre cómo redactar las hipótesis de investigación te muestra los verbos y estructuras más utilizados en tesis LATAM, con plantillas por disciplina.

Población, muestra e instrumento de recolección de datos

La población es el conjunto de todos los casos que concuerdan con determinadas especificaciones. La muestra es el subconjunto de la población que participará en el estudio. En la ruta cuantitativa, el objetivo es que la muestra sea representativa para poder generalizar los resultados.

Hernández Sampieri distingue dos grandes tipos de muestreo:

• Muestras probabilísticas: todos los elementos de la población tienen la misma posibilidad de ser seleccionados (aleatorio simple, estratificado, por conglomerados). Son necesarias en estudios correlacionales y explicativos que buscan generalizar con rigor estadístico.
• Muestras no probabilísticas: la selección depende del criterio del investigador (conveniencia, cuotas, bola de nieve). Son aceptadas en estudios exploratorios y en contextos donde el acceso a la población completa es limitado, siempre que se justifique adecuadamente.

El tamaño de la muestra depende del margen de error tolerable, del nivel de confianza, de la variabilidad esperada del fenómeno y del diseño estadístico. Para estudios correlacionales, se recomienda calcular la potencia estadística con herramientas como G*Power, que permite determinar el tamaño muestral mínimo para detectar un efecto de la magnitud esperada.

El instrumento de recolección de datos debe ser confiable y válido. Los más usados en tesis cuantitativas LATAM son:

• Cuestionario con escala Likert de 5 o 7 puntos
• Escalas psicométricas validadas en el contexto latinoamericano
• Registros de observación estructurada con categorías predefinidas
• Análisis documental con rúbricas de codificación

Antes de construir el instrumento, es indispensable operacionalizar las variables: definir sus dimensiones, indicadores y escala de medición. La guía de operacionalización de variables en 7 pasos incluye plantillas para tesis de administración, educación y ciencias sociales que puedes adaptar directamente a tu investigación.

Cómo redactar el capítulo de marco metodológico paso a paso

Traducir los conceptos de Sampieri a párrafos coherentes en tu tesis es el reto real. Esta es la secuencia recomendada para la mayoría de tesis de grado y maestría en universidades latinoamericanas:

Paso 1: Define y justifica el enfoque

No basta con escribir “la investigación es de enfoque cuantitativo”. Debes argumentar por qué ese enfoque responde a tu problema. Conecta el enfoque con la naturaleza de tu pregunta y con los objetivos que planteaste en capítulos anteriores. Si ya trabajaste el planteamiento del problema, retoma la pregunta de investigación para sostener la elección.

Modelo de párrafo: “La presente investigación adopta un enfoque cuantitativo, dado que busca medir el nivel de satisfacción laboral de los colaboradores y establecer su relación con la productividad organizacional mediante datos numéricos y análisis estadístico (Hernández Sampieri et al., 2014).”

Paso 2: Establece el alcance

Justifica por qué tu investigación tiene ese alcance específico. Si es correlacional, explica qué relación buscas establecer y entre qué variables. Evita copiar la definición del manual sin aplicarla a tu caso: demuestra que el alcance se alinea con tu problema.

Modelo de párrafo: “El alcance es correlacional, pues se busca determinar si existe una relación estadísticamente significativa entre la motivación intrínseca y el rendimiento académico, sin establecer relaciones de causalidad (Hernández-Sampieri y Mendoza, 2018).”

Paso 3: Presenta el diseño

Indica si el diseño es experimental o no experimental y justifica la dimensión temporal con base en el tiempo y los recursos disponibles. En la gran mayoría de tesis de grado LATAM, el diseño es no experimental de corte transversal.

Modelo de párrafo: “El diseño es no experimental de corte transversal, ya que los datos se recolectarán en un único momento temporal sin manipular las variables independientes (Hernández Sampieri et al., 2014).”

Paso 4: Formula las hipótesis (si aplica)

Presenta la hipótesis de investigación (Hi) y la hipótesis nula (Ho). Si el alcance es meramente descriptivo, puedes omitir este paso o incluir preguntas de investigación en su lugar.

Paso 5: Define operacionalmente las variables

Cada variable necesita una definición conceptual (qué es en teoría) y una definición operacional (cómo se va a medir). Presenta la tabla de operacionalización con dimensiones, indicadores y escala de medición. Esta tabla es la que conecta el marco teórico con el instrumento.

Paso 6: Describe la población y la muestra

Indica el tamaño de la población, el método de muestreo, el cálculo del tamaño muestral y los criterios de inclusión y exclusión. Si usas muestreo no probabilístico, justifica técnicamente por qué es adecuado para tu estudio.

Paso 7: Especifica el instrumento y su validez

Describe el instrumento (número de ítems, escala, dimensiones), su origen (propio o adaptado de uno validado previamente) y cómo se garantizó la validez de contenido (juicio de expertos) y la confiabilidad (coeficiente alfa de Cronbach u otro índice apropiado).

Para que los objetivos que anteceden a la metodología estén bien formulados, consulta la guía sobre cómo redactar los objetivos de investigación paso a paso, con ejemplos LATAM por disciplina y verbos de Bloom adaptados al contexto universitario regional.

Errores más comunes al construir el marco metodológico

Estos son los errores que más se repiten en capítulos metodológicos de tesis de grado latinoamericanas, y que los comités evaluadores señalan con frecuencia:

• Copiar definiciones de Sampieri sin aplicarlas. El comité espera que cada concepto se justifique en relación con tu problema específico, no que se transcriba el manual. Cada párrafo debe conectar la categoría teórica con tu investigación.
• Confundir alcance con diseño. El alcance responde a “¿qué nivel de conocimiento produce este estudio?”; el diseño responde a “¿cómo se obtienen los datos?”. Son categorías distintas que se complementan.
• Elegir alcance explicativo con diseño no experimental. Sin manipulación de variables, el alcance máximo que puedes sostener metodológicamente es correlacional. Afirmar causalidad sin diseño experimental es un error técnico.
• No justificar el tamaño de la muestra. Indicar que “se encuestaron 120 personas” sin mostrar el cálculo o la fundamentación teórica es una debilidad metodológica que el evaluador señalará.
• Omitir la operacionalización de variables. Sin ella, el instrumento no tiene base conceptual, el análisis estadístico pierde coherencia y la tesis no puede replicarse.
• Usar el enfoque cuantitativo para preguntas que requieren comprensión profunda. Si tu pregunta es “¿cómo viven los estudiantes la experiencia de la deserción?”, el enfoque cualitativo es más apropiado; forzar un diseño cuantitativo produce resultados superficiales.

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