Selección de Casos para Análisis Intensivo

Este estudio revisita la tarea de selección de casos en la investigación de estudios de caso, proponiendo una nueva tipología de estrategias que es explícita, desagregada y relativamente exhaustiva. Un objetivo secundario es explorar las perspectivas para la selección de casos por algoritmo, también conocida como selección de casos ex ante, automática, cuantitativa, sistemática o basada en modelos. Presentamos un protocolo sugerido y luego discutimos su viabilidad. Nuestra conclusión es que es una herramienta valiosa en ciertas circunstancias, pero probablemente no debería determinar la elección final de los casos a menos que la muestra elegida sea de tamaño medio. Nuestro tercer objetivo es discutir la viabilidad de muestras de tamaño medio para la investigación de estudios de caso, un enfoque estrechamente relacionado con la selección de casos algorítmica y ocasionalmente practicado por investigadores de estudios de caso. Sostenemos que las muestras de tamaño medio ocupan una posición metodológica inestable, careciendo de las ventajas de eficiencia prometidas por los estudios de caso tradicionales de tamaño pequeño, pero también careciendo de las ventajas de representatividad prometidas por las muestras de tamaño grande.