32207010
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Mind Map by VANESSA ELIZABETH COLLAGUAZO COLLAGUAZO, updated more than 1 year ago
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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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