En este blog explicaremos los diferentes procedimientos de análisis de datos de la investigación cualitativa y cuantitativa para su implementación en un proceso de investigación asertivamente.
DATOS CUALITATIVOS Y CUANTITATIVOS:
La investigación cualitativa estudia los contextos estructurales y situacionales, tratando
de identificar la naturaleza profunda de las realidades, su sistema de relaciones, su
estructura dinámica.
La investigación cuantitativa utiliza herramientas de análisis matemático y estadístico para describir, explicar y predecir fenómenos mediante datos numéricos
CARACTERISTICAS DEL PROCESO DE ANALISIS DE DATOS CUALITATIVOS Y CUANTITATIVOS:
* Los datos cualitativos consisten principalmente de palabras, mientras que los cuantitativos de números.
* El análisis de datos cualitativos es un proceso mucho más largo y complicado con respecto al análisis de datos cuantitativos.
* El análisis de datos cualitativos responde a las preguntas ¿Por qué? ¿Cómo? Mientras que el cuantitativo busca el ¿Cuántos? ¿Dónde? Y ¿Cuándo?
* El análisis de datos cuantitativos suele perseguir resultados objetivos, mientras que el cualitativo obtiene conclusiones subjetivas y relativas.
* En el caso de datos cualitativos, no es siempre posible llevar a cabo un análisis estadístico.
HERRAMIENTAS, ESTRATEGIAS Y PROGRAMAS TECNÓLOGICOS QUE PUEDEN CONTRIBUIR EN EL PROCESO DE ANÁLISIS DE LA INVESTIGACIÓN CUALITATIVA:
Herramientas, estrategias y programas tecnológicos que pueden contribuir en el proceso de análisis de la investigación caulitativa
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.
Herramientas que facilita la realización de una serie de tareas y procedimientos propios de la metodología de investigación cualitativa.
• 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.
• QSR NVivo: En segundo lugar nos encontramos con NVivo, un programa de origen australiano que cada día se acerca más y más a su hermano mayor ATLAS.ti en cuanto a popularidad en todo el mundo.
Al igual que con el primero, con NVivo 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: 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.
Si bien destaca por contar con herramientas estadísticas y de visualización que pueden resultar útiles a la hora de representar gráficamente los análisis, existen otros programas para elaborar mapas y gráficos más atractivos.
• 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.
Su principal inconveniente es que puede resultar más complicado de utilizar que otros programas cuya interfaz es más sencilla y visual.
HERRAMIENTAS, ESTRATEGIAS Y PROGRAMAS TECNÓLOGICOS QUE PUEDEN CONTRIBUIR EN EL PROCESO DE ANÁLISIS DE LA INVESTIGACIÓN CUALITATIVA:
Herramientas, estrategias y programas tecnológicos que pueden contribuir en el proceso de análisis de la investigación cuantivativa.
• IBM SPSS Statistics uno del software estadístico más conocidos en las ciencias sociales y las empresas de investigación de mercados, utilizado para resolver una gran variedad de problemas de negocio e investigación.
Dada su gran popularidad, hoy en día empresas e institutos de investigación y de estadística, organismos públicos, instituciones académicas, hospitales y centros de salud confían en SPSS para resolver sus necesidades de análisis de datos.
Entre los tipos de análisis de datos que se pueden llevar a cabo con SPSS, destacan:
- ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA
o Estadísticas descriptivas y frecuencias
o Tablas de contingencia
o Prueba T para muestras independientes (T-Test)
o Análisis de varianza (ANOVA)
o Análisis de correlaciones
- ESTADÍSTICA INFERENCIAL
o Análisis de regresión lineal y regresión múltiple
o Análisis factorial: para la reducción de datos
o Análisis de conglomerados o CLUSTER: para la agrupación de sujetos o individuos
o Creación de escalas.
• 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.
Está basado en hojas de cálculo donde se pueden organizar los datos recolectados, realizar operaciones matemáticas y representar la información gráficamente.
En el mundo de la investigación, es común utilizar Excel como complemento de otros programas estadísticos, como pueden ser SPSS o Gandía Barbwin, de manera que una vez se obtengan los resultados, en Excel se pueden editar, ordenar y graficar de una manera más cómoda y, sobre todo, visual.
• 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); características propias de la minería de datos (análisis de componentes principales, análisis de correspondencias…) y métodos de agrupamiento (Clusters Jerárquicos Aglomerados, K-medias…).
• 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 financieras.
• R Commander: Para solucionar el problema de la usabilidad, John Fox del departamento de sociología de la Universidad McMaster (Canadá) creó R Commander, una interfaz pensada principalmente para que los estudiantes y nuevos usuarios puedan aprender a utilizarlo de manera más cómoda, pues emula a cualquier otro programa estadístico como SPSS o SAS. Si bien, a pesar de contar con esta interfaz sigue siendo necesario tener conocimientos previos sobre el lenguaje de programación R.
• SAS: El paquete estadístico SAS (Statistical Analysis System) es una herramienta para el análisis de datos y la generación de informes de resultados. Está basado en un lenguaje de programación denominado bajo las mismas siglas desarrollado por SAS Institute a finales de los años sesenta.
Consiste en un conjunto de módulos capaces de realizar una multitud de análisis estadísticos, tales como estadística descriptiva univariante, regresión, análisis de varianza y covarianza, distribución de frecuencias, procedimientos multivariados y muchos más.
• Stata: Creado en 1985 por StataCorp, Stata es un paquete de software estadístico utilizado por todo tipo de organizaciones, empresas y universidades dedicadas a la investigación desde la economía, sociología, ciencias políticas, hasta la biomedicina o la epidemiología.
Stata permite, entre otras funcionalidades, la gestión de datos, el análisis estadístico, el trazado de gráficos y las simulaciones.
• Gandía Barbwin: Para finalizar, os vamos a hablar de un programa estadístico nacido, como su propio nombre indica, en Gandía, un municipio situado en la provincia de Valencia (España). Sus creadores, hartos de trabajar con software anglosajones con una salida de la información y una forma de trabajar más complicada, desarrollaron un procesador de datos más operativo y más práctico para la grabación, la tabulación y el análisis estadístico de encuestas y otras bases de datos cuantitativos.
TECNICAS DE LA INVESTIGACIÓN CUALITATIVA Y CUANTITATIVA:
La investigación cualitativa cuenta con varias técnicas para la obtención de datos, como
son:
• La observación.
• La entrevista.
• La revisión de documentos o análisis documental.
• El estudio de caso.
• Los grupos focales.
• Los cuestionarios.
La investigación cuantitativa cuenta con varias técnicas para la obtención de datos, como
son:
* Muestreo probabilístico
* Entrevistas
* Encuestas y cuestionarios
* Observación
* Revisión de documentos
CONCLUSIONES:
Uno de los momentos más especiales del proceso de investigación es el análisis de datos. Este proceso viene acompañado de una complejidad que se entremezcla con la emoción a fin de vislumbrar algunas respuestas y propuestas sobre el tema en estudio. El análisis de datos es un proceso dinámico, protagónico y transversal en la metodología de la investigación, que conlleva a extraer significados relevantes de los datos obtenidos sobre el problema en estudio. Por lo tanto, en esta fase se da un diálogo continuo entre la teoría y los datos obtenidos para lograr generar conocimientos fundamentados.
Hay que continuar avanzando en el uso de los softwares científicos para el tratamiento de los datos en la investigación a fin de enriquecer el conocimiento con una producción científica caracterizada por un enfoque metodológico que apoye el cuerpo teórico del trabajo y, encamine las futuras investigaciones.
BIBLIOGRAFIA:
Ed Knows.( 25 de Abril de 2015). Investigación cualitativa y cuantitativa. youtube.
Habiaspensado.(21 de Diciembre del 2020). Investigación cualitativa y cuantitativa, metodologia básica y no básica.
Emanuel Ramos,( 31 de Octubre de 2018). Herramientas de recolección de datos. youtube.
