ANÁLISIS DE RESULTADOS CUALITATIVA Y MIXTA

ANÁLISIS DE RESULTADOS CUALITATIVA Y MIXTA

1. 1. Análisis preliminar

   • Proceso iterativo de recolectar y analizar datos en una sola investigación

2. 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.

3. 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.
   • Análisis semiótico
     • 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

4. 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.

5. 5. Segmentación, codificación y categorización

   • Segmentación
     • 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)
       • Consistencia
         • 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.
   • 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.
   • 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.

6. 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.
   • Construcción de diagramas que ilustren las relaciones entre variables o eventos.

7. 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

8. 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.

9. 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.