Data Analysis in Quantitative and Mixed Research - Chapter 19

Ivan Mauricio Ga
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Gerardo Mendoza
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Mapa mental capítulo 19 del libro Educational Research

Resource summary

Data Analysis in Quantitative and Mixed Research - Chapter 19
1 1. Análisis preliminar (interim analysis)
1.1 Es el proceso iterativo de recolectar y analizar datos durante la realización de una investigación
2 2. Reflexiones (memoing)
2.1 Consiste en registrar 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 3. Información visual (visual data)
3.1 Entrevista con fotografías (photo interviewing)
3.1.1 Se presentan imágenes a los entrevistados para su análisis. El investigador registra los análisis hechos por los participantes y luego interpreta dichos análisis.
3.2 Análisis semiótico
3.2.1 El investigador encuentra los significados de los símbolos contenidos en las imágenes.
3.3 Análisis de contenidos
3.3.1 El investigador se concentra en analizar el contenido de las imágenes
4 4. Transcripción y almacenamiento (data entry and storage)
4.1 La transcripción es el 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 5. Segmentación, codificación y categorización (segmenting, coding and developing category systems)
5.1 Segmentación
5.1.1 Consiste en dividir los datos recopilados (segmentos de texto) en unidades de análisis que el investigador considere pertinente destacar.
5.2 Codificación
5.2.1 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
5.2.1.1 Categorías
5.2.1.1.1 Los datos pueden ser agrupados en categorías establecidas para facilitar el análisis
5.2.1.1.2 Un mismo dato puede ser asociado a más de una categoría (co-occurring codes)
5.2.1.1.3 Pueden existir categorías aplicables a un documento completo (factsheet codes)
5.2.1.2 Consistencia
5.2.1.2.1 Se debe asegurar la aplicación de criterios comunes (consistencia) en el uso del código por parte de cada codificador
5.2.1.3 Maneras de generar códigos
5.2.1.3.1 Inductiva: al examinar los datos. Para definir los códigos de las categorías se pueden usar términos en lenguaje coloquial o científico.
5.2.1.3.2 A priori: antes de examinar los datos.
5.3 Enumeración
5.3.1 Es el 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.
5.4 Categorización (hierarchical category systems): 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.
6 6. Relaciones entre las categorías (relationships among categories)
6.1 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.
6.1.1 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.
6.2 Diagramación: se pueden construir diagramas que ilustren las relaciones entre variables o eventos.
7 7. Validación de resultados (cap 10)
7.1 Existen cinco formas de validar los datos: descriptiva, interpretativa, teórica, interna (causal) y externa (generalizable)
7.2 Trece estrategias para promover la validez en la investigacion cualitativa
8 8. Software para el análisis de datos cualitativos
8.1 Existen herramientas como NVivo, QDA Miner, NUD*IST y Ethnograph. Facilitan la organización, almacenamiento y análisis de los datos. Contribuyen a hacer un uso más eficiente del tiempo. De otro lado, aprender a usarlas puede ser difícil, pueden ser costosas y desactualizarse con el tiempo.
9 9. Análisis de datos (cualitativos y cuantitativos) en la investigación mixta
9.1 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.
9.2 Cuantitizar los datos (quantitizing data): representar numéricamente datos cualitativos
9.3 Cualitizar los datos (qualitizing data): por ejemplo, construir narrativas a partir de datos estadísticos.
9.4 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.
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