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Description
ANÁLISIS DE RESULTADOS CUALITATIVA Y MIXTA
- Análisis intermedio
- Proceso iterativo de
recolectar y analizar datos
en una sola investigación
- Proceso iterativo de
recolectar y analizar datos
en una sola investigación
- Memos de escritura
- Notas donde el investigador escribe
a sí mismo lo que aprende de sus
datos. Estas pueden ser: especulan,
centran, concluyen, interpretan y
permiten reflexionar.
- Notas donde el investigador escribe
a sí mismo lo que aprende de sus
datos. Estas pueden ser: especulan,
centran, concluyen, interpretan y
permiten reflexionar.
- 3. Información visual
- Análisis semiótico visual
- Se estudian los signos
que representan algo
diferente para cada
persona. Se presentan
imagenes individuales
con contenido conceptual
o el significado producido
por las imágenes.
- Se estudian los signos
que representan algo
diferente para cada
persona. Se presentan
imagenes individuales
con contenido conceptual
o el significado producido
por las imágenes.
- Foto análisis de
entrevistas
- El investigador
muestra imágenes
durante las
entrevistas formales o
informales. Se
registran resultados
descriptivos.
- El investigador
muestra imágenes
durante las
entrevistas formales o
informales. Se
registran resultados
descriptivos.
- Contenidos de
análisis viaual
- Se presenta lo que es visible para el
investigador en una imagen o
conjunto de imágenes. Sirve
principalmente para el análisis
cuantitativo.
- Se presenta lo que es visible para el
investigador en una imagen o
conjunto de imágenes. Sirve
principalmente para el análisis
cuantitativo.
- Análisis semiótico visual
- Transcripción de datos
- Texto escrito que es más utilizable. Son grabaciones de
audio de entrevistas o vídeos que se transcriben en
programas de voz como IBM y Dragoris Naturally
Speaking.
- Texto escrito que es más utilizable. Son grabaciones de
audio de entrevistas o vídeos que se transcriben en
programas de voz como IBM y Dragoris Naturally
Speaking.
- Segmentación, codificación
- Segmentación
- División de los datos en unidades de análisis
significativas. Se localizan segmentos significativos
de datos, utilizando paréntesis, números de línea,
subrayados, etc.
- División de los datos en unidades de análisis
significativas. Se localizan segmentos significativos
de datos, utilizando paréntesis, números de línea,
subrayados, etc.
- Codificación
- Proceso en el que se marcan los segmentos de datos con símbolos,
palabras descriptivas o nombres de categorías utilizando etiquetas
o tags que pueden ser palabras, frases o parágrafos. el investigador
debe hacer una lista de códigos fiables, consistentes, significativos
y ovjetivos.
- Categorías
- Los datos se clasifican
por categorías.
- Un dato puede
clasificarse a más de
una categoría.
- Los datos se clasifican
por categorías.
- Consistencia
- Se debe asegurar la aplicación
de criterios comunes
(consistencia) en el uso del
código por parte de cada
codificador
- Se debe asegurar la aplicación
de criterios comunes
(consistencia) en el uso del
código por parte de cada
codificador
- Clases de códigos
- A priori: Códigos g
enerados directamente
por el investigador,
desarrollados antes o al
comienzo de la
investigación. Sí
aparecen códigos
nuevos deben crearse y
no adaptarse a esta
categorí
- Inductivos: Generados por
el investigador para
examinar directamente los
datos.
- A priori: Códigos g
enerados directamente
por el investigador,
desarrollados antes o al
comienzo de la
investigación. Sí
aparecen códigos
nuevos deben crearse y
no adaptarse a esta
categorí
- Categorías
- Proceso en el que se marcan los segmentos de datos con símbolos,
palabras descriptivas o nombres de categorías utilizando etiquetas
o tags que pueden ser palabras, frases o parágrafos. el investigador
debe hacer una lista de códigos fiables, consistentes, significativos
y ovjetivos.
- Categorización cuando sea
apropiado, se pueden establecer categorías generales, de alto
nivel, compuestas por sub-categorías. Esto es útil para hacer
sentido de la estructura jerárquica de los datos.
- Segmentación
- 6. Relaciones entre las
categorías
- En la investigación cualitativa pueden establecerse
diversos tipos de relaciones entre los datos, como por
ejemplo: jerárquica, de inclusión (ser parte de -
TIPOLOGÍAS), espacial, de causa-efecto, explicativa
(rationale), utilitaria (function, means-end), secuencial, de
atributos, entre muchas posibles.
- Al construir tipologías, es
recomendable que las categorías
sean mutuamente excluyentes y
se debe procurar incluir la
mayor cantidad de datos posible
dentro de las categorías de la
tipología.
- Al construir tipologías, es
recomendable que las categorías
sean mutuamente excluyentes y
se debe procurar incluir la
mayor cantidad de datos posible
dentro de las categorías de la
tipología.
- Construcción de diagramas que ilustren las relaciones
entre variables o eventos.
- En la investigación cualitativa pueden establecerse
diversos tipos de relaciones entre los datos, como por
ejemplo: jerárquica, de inclusión (ser parte de -
TIPOLOGÍAS), espacial, de causa-efecto, explicativa
(rationale), utilitaria (function, means-end), secuencial, de
atributos, entre muchas posibles.
- 7. Validación de resultados
- Existen cinco formas de validar los
datos: descriptiva, interpretativa,
teórica, interna (causal) y externa
(generalizable)
- Trece estrategias para promover la
validez en la investigacion cualitativa
- Existen cinco formas de validar los
datos: descriptiva, interpretativa,
teórica, interna (causal) y externa
(generalizable)
- 8. Software
para el análisis
de datos
cualitativos
- Estas son: NVivo, QDA
Miner, NUD*IST y
Ethnograph. Su fin es
facilitar la organización,
almacenamiento y análisis
de los datos, de esta
forma se realiza un uso
eficiente del tiempo. Su
desventajas son la
complejidad al usarlas, el
costo y la
desactualización.
- Estas son: NVivo, QDA
Miner, NUD*IST y
Ethnograph. Su fin es
facilitar la organización,
almacenamiento y análisis
de los datos, de esta
forma se realiza un uso
eficiente del tiempo. Su
desventajas son la
complejidad al usarlas, el
costo y la
desactualización.
- 9. Análisis de datos (cualitativos y cuantitativos)
en la investigación mixta
- Pasos por seguir: identificar los tipos
de datos a analizar, determinar la
cantidad de tipos de análisis a utilizar
(cuantitativo y/o cualitativo), construir
la matriz de análisis de datos.
- Cuantificar los datos, es decir, representar datos
cualitativos cualitativos
- Cualitizar los datos (qualitizing data): por ejemplo, construir narrativas a partir de
datos estadísticos.
- Estrategias o procedimientos para el análisis: reducción (de la cantidad de
dimensiones), presentación visual (display), transformación (qualityzing,
qualifying), correlación de datos, consolidación (en categorías o variables
agregadas), comparación e integración.
- Pasos por seguir: identificar los tipos
de datos a analizar, determinar la
cantidad de tipos de análisis a utilizar
(cuantitativo y/o cualitativo), construir
la matriz de análisis de datos.
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