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Description
ANÁLISIS DE RESULTADOS
CUALITATIVA Y MIXTA
- 1. Análisis preliminar
- Proceso iterativo de
recolectar y analizar datos
en una sola investigación
- Proceso iterativo de
recolectar y analizar datos
en una sola investigación
- 2. Reflexiones
- Registro de notas con
reflexiones del investigador,
producto del análisis de los datos.
Las notas pueden contener
conceptos, inquietudes, patrones
encontrados en los datos,
necesidades por obtener datos
adicionales, conclusiones y, en
general, cualquier tema.
- Registro de notas con
reflexiones del investigador,
producto del análisis de los datos.
Las notas pueden contener
conceptos, inquietudes, patrones
encontrados en los datos,
necesidades por obtener datos
adicionales, conclusiones y, en
general, cualquier tema.
- 3. Información visual
- Entrevista con
fotografías (photo
interviewing)
- Se presentan imágenes a
los entrevistados para su
análisis. El investigador
registra los análisis hechos
por los participantes y luego
interpreta dichos análisis.
- Se presentan imágenes a
los entrevistados para su
análisis. El investigador
registra los análisis hechos
por los participantes y luego
interpreta dichos análisis.
- Análisis semiótico
- El investigador encuentra
los significados de los
símbolos contenidos en
las imágenes.
- El investigador encuentra
los significados de los
símbolos contenidos en
las imágenes.
- Análisis de
contenidos
- El investigador se
concentra en analizar el
contenido de las imágenes
- El investigador se
concentra en analizar el
contenido de las imágenes
- Entrevista con
fotografías (photo
interviewing)
- 4. Transcripción y
almacenamiento
- Proceso por medio del cual los
datos recopilados son convertidos en texto, en
formatos de fácil uso. Tanto los datos originales como
los textos deben ser preservados adecuadamente.
- Proceso por medio del cual los
datos recopilados son convertidos en texto, en
formatos de fácil uso. Tanto los datos originales como
los textos deben ser preservados adecuadamente.
- 5. Segmentación, codificación y
categorización
- Segmentación
- División de los datos
recopilados (segmentos de
texto) en unidades de
análisis que el investigador
considere pertinente
destacar.
- División de los datos
recopilados (segmentos de
texto) en unidades de
análisis que el investigador
considere pertinente
destacar.
- Codificación
- Consiste en marcar segmentos de
datos (usualmente en forma de texto)
con símbolos, nombres de categorías.
Se debería construir y mantener
actualizada una lista maestra de
códigos que facilite su uso
- Categorías
- Los datos pueden ser
agrupados en categorías
establecidas para facilitar el
análisis
- Un mismo dato puede ser
asociado a más de una
categoría (co-occurring codes)
- Pueden existir categorías
aplicables a un documento
completo (factsheet codes)
- Los datos pueden ser
agrupados en categorías
establecidas para facilitar el
análisis
- 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
- Formas de
generar
códigos
- Inductiva: al examinar los datos. Para definir los códigos de las categorías se pueden
usar términos en lenguaje coloquial o científico.
- A priori: antes de examinar los datos.
- Inductiva: al examinar los datos. Para definir los códigos de las categorías se pueden
usar términos en lenguaje coloquial o científico.
- Categorías
- Consiste en marcar segmentos de
datos (usualmente en forma de texto)
con símbolos, nombres de categorías.
Se debería construir y mantener
actualizada una lista maestra de
códigos que facilite su uso
- Enumeración
- Proceso por medio del cual se cuantifican los datos. Introduce a
la investigación cualitativa conceptos como la "cantidad" y la
"frecuencia" de características existentes en un conjunto de datos.
- Proceso por medio del cual se cuantifican los datos. Introduce a
la investigación cualitativa conceptos como la "cantidad" y la
"frecuencia" de características existentes en un conjunto de datos.
- 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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