Se trata del objetivo más versátil de todos los utilizados en investigación porque se encuentra en todos los niveles investigativos, cuando pensamos en comparar habitualmente imaginamos dos grupos y esperamos encontrar una característica que los diferencie, pero también podemos comparar dos poblaciones del mismo modo podemos comparar dos individuos:
1. En el nivel exploratorio
Encontramos a las comparaciones sin métodos estadísticos y tenemos dos casos cuando comparamos dos grupos o comunidades como por ejemplo la comparación de las costumbres a la hora del parto entre la Región Quechua y Aymara, por otro lado en los estudios de casos la población es un solo individuo y podemos comparar la opinión de dos especialistas en el diagnóstico de un paciente dentro del marco de la presentación de un caso clínico.
2. En el nivel descriptivo
Cuando evaluamos a dos poblaciones en su totalidad y no utilizamos la muestra, no se requiere de aplicar pruebas estadísticas por cuanto no es necesario realizar inferencia estadística, así tenemos que la comparación del rendimiento académico de dos estudiantes en el momento de su graduación no requiere de pruebas de hipótesis y solo se verifica quien tiene el mayor promedio porque estamos comparando dos poblaciones estos alumnos ya no van a rendir mas exámenes y contamos con los datos de todo su record académico . En el nivel descriptivo las diferencias numéricas encontradas pueden sugerir la comparación más adelante a nivel de prueba de hipótesis.
3. En el nivel relacional
El contraste de independencia entre dos variables presenta tres modelos matemáticos: uno de ellos conocido como el modelo II cuenta con una variable fija y la otra aleatoria este es el modelo que corresponde a la comparación, la variable fija es la variable criterio de conformación de grupo y la variable aleatoria es la que estamos evaluando. El objetivo comparativo a nivel bivariado entonces cuenta con un factor fijo y un factor aleatorio. La comparación puede ser de grupos independientes o de muestras relacionadas y necesariamente requiere el planteamiento de hipótesis.
4. En el nivel explicativo
El análisis comparativo estratificado permite realizar el control estadístico esto en los estudios observacionales así por ejemplo el test de Mantel-Haenszel es el mejor representante de este objetivo estadístico. La finalidad esta comparación estratificada es descartar asociaciones aleatorias, casuales o espurias que se encontró en el nivel anterior. A nivel experimental comparamos los grupos aleatorizados grupo experimental versus grupo blanco. Dentro de los diseños experimentales la factorización de las variables independientes también corresponde al objetivo comparativo.
5. En el nivel predictivo
Podemos comparar el pronóstico de la enfermedad o del tiempo de supervivencia de dos tratamientos con pacientes que sean tratados con dos medicamentos, podemos citar una técnica estadística específica para esta comparación como lo es el análisis de supervivencia de Kaplan-Meier. Podemos comparar el valor predictivo de dos procedimientos diagnósticos; por ejemplo podemos comparar el valor predictivo de dos métodos para estimar el peso fetal previo al nacimiento haber cuál de estos dos es el mejor.
6. En el nivel aplicativo
Podemos comparar dos indicadores del proceso o dos indicadores de resultado de una intervención a fin de detectar cuál de estos predice mejor el impacto que tiene nuestra intervención sobre la población, con el fin de redireccionar nuestros esfuerzos, pero también podemos comparar dos intervenciones mediante un mismo indicador, en ese caso se están poniendo a prueba la efectividad de una intervención esto es muy utilizado en el marketing, si lanzamos dos campañas publicitarias una través de los medios escritos y otra a través del medio televisivo cuál de estos dos procedimientos tendrá mejor retorno a la inversión estamos comparando dos procesos destinados a modificar la situación actual por eso nos encontramos en el nivel aplicativo.
