MÉTODOS PARA EL ANÁLISIS DE DATOS EN LA INVESTIGACIÓN

CARACTERÍSTICA DEL PROCESO DE ANÁLISIS DE DATOS CUANTITATIVOS

El análisis de datos cuantitativos es una actividad «planificada, sistemática y progresiva, ya que se debe explicitar cómo se analizarán los datos, proponiendo un plan o camino metódico u ordenado. Aun cuando ello se pueda ir modificando en el transcurso de la investigación. En las investigaciones cuantitativas la recolección es una etapa distinta y diferenciada del análisis, lo anterior significa que cada paso que se da en el análisis cuantitativo responde a una planificación general previa, por consiguiente se debe tener en cuenta lo siguientes características:

1.  Para elegir el tipo de análisis a realizar, resulta indispensable tomar en consideración el objetivo de la investigación. Los tipos de hipótesis planteadas y los niveles de medición de sus variables así como su naturaleza.

2.  En la actualidad los datos obtenidos no se trabajan de forma manual, sino a través de la elaboración de matrices de datos en programas computarizados estadísticos.

3.  El producto de una investigación de corte cuantitativo será un informe en el que se muestre una serie de datos clasificados, sin ningún tipo de información adicional que le dé una explicación, más allá de la que en sí mismos conllevan.

HERRAMIENTAS, ESTRATEGIAS Y PROGRAMAS TECNOLÓGICOS QUE CONTRIBUYEN EN EL PROCESO DE ANÁLISIS CUANTITATIVO 

ESTRATEGIAS:

ecReconocimiento de las variables

Este punto se refiere a tener en cuenta cuestiones como, el reconocimiento de los intereses del investigador. De la manera en que se formularon las hipótesis y por último de las variables o conceptos presentes en las hipótesis.

Análisis estadístico

Una vez que se recogieron los datos, nos encontramos con una gran cantidad de información que es necesario sistematizar y que existen en general tres operaciones fundamentales de clasificación que son: la codificación, la tabulación y el tratamiento estadístico de los datos.

Procesamiento y análisis de los datos cuantitativos

Luego de codificar, generar la matriz de datos y guardar toda la información en un archivo permanente, el investigador debe procesar la información en un archivo permanente, el investigador debe procesar los datos.  Una de las formas es utilizando un programa informático, obteniendo tablas y gráficos para su posterior lectura. En el proceso de tabulación, se ubican los datos en tablas para examinar sus características en forma agrupada o clasificada.  

PROGRAMAS TECNOLÓGICOS UTILIZADOS EN EL PROCESO DE DATOS CUANTITATIVOS

Los programas de análisis cuantitativo permiten realizar y analizar estadística mente los datos obtenidos de encuestas. SPSS, R y R Studio permiten realizar análisis univariados o multivariados, descriptivos, permiten visualizar los datos mediante gráficos.

EXCEL Y SU COMPLEMENTO XLSTAT

Excel es un programa más genérico utilizado por todo tipo de público, pues tiene gran potencial para realizar innumerables funciones, desde simples sumas y restas hasta tareas contables y financieras.

La aplicación XLSTAT para Excel cuenta con más de 100 herramientas estadísticas para la preparación y visualización de datos, pruebas paramétricas y no paramétricas; métodos de modelización (ANOVA, regresión, modelos lineales generalizados, modelos mixtos, modelos no lineales);

R (LENGUAJE DE PROGRAMACIÓN) Y LA INTERFAZ R COMMANDER

R es un software libre y un lenguaje de programación en sí mismo creado a partir del lenguaje de programación S empleado para el análisis estadístico. En la actualidad, R se utiliza en ámbitos tan dispares como el Big Data y el Business Intelligence, la sociología, la estadística, la investigación de mercados, la minería de datos, la investigación biomédica, la bioinformática o las matemáticas.

 

TÉCNICAS DE PROCESAMIENTO DE DATOS CUANTITATIVOS

A continuación, te presentamos algunas de las técnicas de investigación cuantitativa más populares:

1. Muestreo probabilístico

El muestreo probabilístico permite recolectar información de la muestra seleccionada de forma  aleatoria, lo cual evita el sesgo en la investigación.

 Esta técnica cuenta con tres tipos de muestreo, los cuales son:

1. Muestreo aleatorio simple: Consiste en elegir a un grupo demográfico objetivo para incluirlos en la muestra de estudio.
2. Muestreo sistemático: Consiste en seleccionar un grupo demográfico y añadirlo a la muestra. Sin embargo, la primera unidad debe ser elegida al azar.
3. Muestreo estratificado: Permite elegir cada unidad de un grupo específico de la audiencia objetivo durante la creación de la muestra.

2. Entrevistas

Las entrevistas son las técnicas de investigación cuantitativa más populares, gracias a su implementación eficaz, ya que son herramientas estructuradas y estandarizadas.

3. Encuestas y cuestionarios

Las encuestas y los cuestionarios son técnicas de investigación cuantitativa efectivas para la recolección de datos.

Estas herramientas pueden implementarse a través de un software de encuestas. Además, están diseñadas para legitimar el comportamiento y la confianza de los participantes.

4. Observación

Con las técnicas de investigación cuantitativa observacionales, los investigadores pueden recolectar información cuantificable.

La recolección de datos a través de la observación cuantitativa permite que los investigadores se enfoquen en cuantificar un comportamiento específicos de interés.

5. Revisión de documentos

La revisión de documentos es una de las técnicas de investigación cuantitativa más utilizadas, ya que consiste en la revisión de documentos existentes.

 HERRAMIENTAS UTILIZADAS EN LA RECOLECCIÓN DE DATOS CUANTITATIVOS:

• ·        Experimento.
• ·        Observación.
• ·        Entrevista cara a cara.
• ·        Entrevista telefónica.
• ·        [Cuestionario enviado por] correo [físico]
• ·        Encuesta por Internet.
• ·        Encuestas autoadministradas a personas o grupos.

CARACTERÍSTICAS DEL PROCESO DE ANÁLISIS DE DATOS CUALITATIVOS

 

Por lo general, los análisis de datos cualitativos requieren más tiempo para procesar y ordenar los datos que para su recolección. Asimismo, el análisis cualitativo tradicionalmente es un proceso lento, en especial comparándolos con los análisis de datos cuantitativos.

Fases de análisis de datos cualitativos

El proceso de análisis de datos cualitativos se compone de distintas fases, aunque puede ser un procedimiento iterativo o de aproximación sucesiva. Las fases principales incluyen:

• El descubrimiento y la obtención de los datos
• La preparación, revisión y transcripción de los datos, en su caso, a texto.
• La organización de los datos según criterios, que pueden ser de tipo cronológico, temático, etc.
• La categorización, etiquetado y codificación de los datos, que los prepara para el análisis.
• El análisis de los datos y generación de hipótesis, teorías, conclusiones, etc.

 

HERRAMIENTAS, ESTRATEGIAS Y PROGRAMAS TECNOLÓGICOS QUE CONTRIBUYEN EN EL PROCESO DE ANÁLISIS DE DATOS CUALITATIVOS

No existe una forma predefinida para analizar los datos en una investigación cualitativa, sino procedimientos que los investigadores suelen implementar de forma diversa según la orientación del proyecto y las características del objeto de estudio. Sin embargo, algunas de las estrategias más comúnmente usadas en este tipo de análisis son:

Análisis de contenido cualitativo: 

El análisis de contenido consiste en clasificar y/o codificar los diversos elementos de un mensaje en categorías, con el fin de hacer aparecer de manera adecuada su sentido. Generalmente, describe y categoriza palabras comunes, frases e ideas de los datos cualitativos. Cuando se utiliza un enfoque cualitativo al realizar un análisis de contenido, este se basa en analizar el contenido explícito de un texto, también incluyen mensajes o comunicados a masas a través de periódicos, revistas, radio, televisión e Internet. También suele usarse en la investigación de mercado para encontrar los tipos de lenguaje que se utilizan en las descripciones de algún producto.

Análisis comparativo constante

Esta estrategia consiste en tomar una pieza de los datos (una entrevista, por ejemplo) y compararlo con todos los demás que puedan ser similares o diferentes, con el fin de desarrollar conceptualizaciones de las posibles relaciones entre las diferentes piezas de los datos. Generalmente este análisis es utilizado para estudiar fenómenos humanos para los cuales el investigador asume que sus procesos sociales fundamentales explican algo sobre el comportamiento humano y la experiencia.

Análisis del discurso

El análisis del discurso estudia la comunicación y la forma en que el lenguaje es usado para generar efectos en contextos específicos. Por ello, reconoce el lenguaje no como una representación directa de la experiencia humana, sino como una herramienta lingüística explícita, construida y moldeada por influencias sociales e ideológicas.

Otros tipos de análisis de datos en una investigación cualitativa, además de los mencionados, otras estrategias utilizadas en la investigación cualitativa son:

• Análisis temático. Identifica e interpreta patrones y temas en los datos cualitativos.
• Análisis textual. Examina el contenido, estructura y el diseño de los textos. Suele usarse en el estudio de los medios para entender cómo la cobertura de las noticias cambia con el paso de los años. 
• Análisis narrativo. Reconoce el grado en el que las historias que las personas cuentan proveen insights sobre las experiencias vividas. 
• Análisis hermenéutico. Constituye un proceso de interpretación de signos, símbolos y textos, está siempre mediado por la experiencia humana, la que siempre adquiere sentido en el medio del lenguaje.
• Aproximación fenomenológica. Busca descubrir algún tipo de estructura subyacente o la esencia de una experiencia vivida a través del estudio intensivo de casos individuales. 

Pasos para realizar el análisis de datos en una investigación cualitativa

Para realizar un análisis de datos cualitativos es recomendable realizar los siguientes pasos:

• Preparación y organización de los datos. Esto puede significar transcribir entrevistas o teclear notas de campo.
• Reseñar y explorar los datos. Examinar patrones o ideas repetidas que emergen.
• Desarrollar un sistema de codificación de los datos. Basado en tus ideas iniciales, establece un grupo de códigos que se pueden aplicar para categorizar tus datos.
• Asignar códigos a los datos. Por ejemplo, en el análisis cualitativo de una encuesta, esto puede significar etiquetar las respuestas de cada uno de los participantes con códigos en una hoja de cálculo.

PROGRAMA TECNOLÓGICO UTILIZADO EN EL PROCESAMIENTO DE DATOS CUALITATIVOS

Ahora que ya conoces qué es el análisis de datos de una investigación cualitativa, qué tipos de análisis existen y cuáles son los pasos principales para llevarlo a cabo, es momento de conocer las distintas herramientas tecnológicas que puedes utilizar para realizar un análisis cualitativo eficaz.

Los CAQDAS (Computer-Aided Qualitative Data Analysis o Software de Análisis Cualitativo de Datos Asistido por Computadora) nos ayudan a sintetizar, ordenar y organizar la información recogida facilitando asimismo la presentación de los resultados de la investigación. La ingente cantidad de datos que pueden obtenerse de protocolos de observación, técnicas de registro, observaciones etnográficas, etc., deben ser tratados con herramientas potentes que permitan el aprovechamiento de esta información. Pero es necesario saber que estos programas no hacen los análisis de forma automática, sino que la persona investigadora es clave para interactuar con el programa (González y Cano, 2010; Rademaker y Curda, 2012).

Estos programas son, por tanto, una herramienta que facilita la realización de una serie de tareas y procedimientos propios de la metodología de investigación cualitativa. Además de reunir una serie de funcionalidades que se pueden encontrar en otras aplicaciones, como los procesadores de texto, las bases de datos o los programas de diagramación, también ofrecen otras herramientas avanzadas pensadas específicamente para la elaboración de teoría y de redes o mapas conceptuales.

Funcionalidades de los programas de investigación cualitativa

A continuación se recogen las principales funcionalidades que ofrecen la mayoría de ellos:

• Herramientas avanzadas para la búsqueda de texto y exploración.
• Herramientas para la codificación y recuperación de texto.
• Herramientas para realizar anotaciones (memos) y escritos.
• Herramientas de vinculación de elementos y establecimiento de relaciones.
• Herramientas de representación gráfica y mapas conceptuales.
• Herramientas avanzadas de consulta (Query tools).

Entre los principales programas de análisis cualitativo podemos encontrar:

ATLAS.ti 

Es el software profesional QDA (software para el Análisis Cualitativo de Datos) más conocido, y probablemente se puede considerar líder del mercado. Es utilizado por todo tipo de instituciones e investigadores/as pues permite analizar información cualitativa procedente de entrevistas, grupos de discusión, diarios, historias de vida…, pero, además de trabajar con textos, permite trabajar con material audiovisual como ficheros de audio, vídeo e imágenes.

NVIVO

Un programa de origen australiano, al igual que con el primero, se pueden analizar todo tipo de textos así como material. Además, su particularidad es que permite analizar información de entornos virtuales y redes sociales de Internet.

QDA MINER

QDA Miner es un paquete de software de análisis de datos cualitativos para la codificar, anotar, recuperar y analizar pequeñas y grandes colecciones de documentos e imágenes.

AQUAD

El último en llegar a la familia de los CAQDAS es AQUAD, un programa que permite analizar tanto textos, como imágenes, audio o video. Se particulariza por ser un software sin gastos, libre según las disposiciones del GNU GPL. Además, la versión 7.2 de AQUAD está preparada para conectar resultados del análisis cualitativo con el paquete R (código abierto) para análisis estadísticos. De este modo los usuarios pueden combinar métodos cualitativos y cuantitativos (‘métodos mixtos’) en sus proyectos.

TÉCNICA DE PROCESAMIENTO DE DATOS CUALITATIVOS

En el caso de los datos cualitativos, la información suele ser obtenida a través de distintas técnicas, siendo las principales:

• Observaciones a través de video o notas transcritas.
• Entrevistas.
• Encuestas de preguntas abiertas, que nos permiten obtener detalles profundos de los encuestados.
• Técnica Delphi, que consiste en recabar opiniones contrastantes de un panel de expertos, buscando un punto de consenso.
• Focus group, en los cuales se busca recabar las opiniones de un grupo en un ambiente relajado e informal.
• Comunidades online, en las cuales la investigación se prolonga en el tiempo y se realiza de forma asíncrona.

CONCLUSIÓN

Para concluir se puede afirmar que la era digital ha multiplicado de un modo hasta ahora las fuentes de datos, así como su número y heterogeneidad. Anteriormente ya existían, lógicamente, pero ahora su crecimiento exponencial y accesibilidad para la obtención de valor han convertido su procesamiento y análisis en algo necesario, especialmente para los investigadores, los cuales deben identificar y seleccionar la mejor forma de procesar los datos adquiridos en sus investigaciones, teniendo en cuenta si estas son cuantitativas o cualitativas.

 Por lo tanto, hoy más que nunca disponemos de multiplicidad de fuentes y formas de datos. Frente a los datos cuantitativos, los cualitativos se utilizan para realizar investigaciones del mismo nombre. Básicamente, la recolección de datos de este tipo, -principalmente textos o discursos y, en concreto, palabras, y no números-, nos lleva a realizar un análisis también cualitativo.

REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS

• GONZÁLEZ, Teresa y CANO, Alejandra (2010). Los software como recurso de apoyo al procesamiento y organización de los datos cualitativos. En: Nure investigación, 47.
• Casanova Correa, J., & Pavón Rabasco, F. (2002). Nuevas herramientas para el procesamiento de datos cualitativos.
• Van de Velde, C. H., & Olivas, M. S. M. E. P. (2006). Procesamiento de datos.
• RADEMAKER, Linnea L., GRACE, Elizabeth J. y CURDA, Stephen, K. (2012). Using computer-assisted Qualitative Data Analysis Software (CAQDAS) to re-exam traditionally analyzed data: expanding our understanding of the data and of ourselves as scholars. En: The qualitative report, nº 17, pp. 1-11.
• Valles Martínez, Miguel S. (2007). Técnicas Cualitativas de Investigación. Madrid: Síntesis