Elementos y Procesos de Analisis de Datos Cualitativos Karen Andes (PhD), Emory University Curso USAID/HED Julio 5-9, 2010.

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1 Elementos y Procesos de Analisis de Datos Cualitativos Karen Andes (PhD), Emory University Curso USAID/HED Julio 5-9, 2010

2 Orientación 1.Elementos y procesos del análisis de datos cualitativos 2.Elementos: estructuración y amplificación de datos  Segmentos  Códigos  Memos  Atributos 3.Procesos: reducción y conceptualización de datos  Recuperación  Revisión  Reflección  Reducción

3 Elementos y procesos del análisis de datos cualitativos Datos primarios cualitativos Representaciones textuales de la experiencia (desgrabaciones) Representaciones visuales de la experiencia (calendarios, listas) Datos discretos sobre los participantes/textos (atributos/características) Elementos de análisis: estructuración y amplificación de datos Herramientas que usamos para estructurar nuestra interacción con los datos (segmentos, códigos) Herramientas que usamos para añadir “datos” sobre los datos (memos, atributos) Estas herramientas preservan la distinción entre datos primarios textuales, las herramientas que usamos para estructurar los datos, y las herramientas que usamos para vincular datos que añadimos a los datos primarios Procesos de análisis: Identificación de patrones claves y variaciones Gestión de datos: recuperación, revisión, reflección, reducción Síntesis descriptiva y comparativa de datos Conceptualización de datos: transcender la experiencia individual Verificación de hallazgos y exploración de explicaciones alternativas

4 Herramientas: Elementos del análisis cualitativo de datos Segmentos Crear “bloques” de texto para el propósito de análisis Balancear el tamaño de segmentos: capturar “la pepita” (respuesta) con su contexto Códigos Crear la base para las funciones de búsqueda y recuperación Categorizar segmentos de texto con etiquetas bien definidas (consistentes, exhaustivas) Estructurar los datos para el análisis (códigos estructurales, códigos temáticos, códigos de proceso) Memos Identificar temas durante lecturas iniciales y subsecuentes de los datos Problematizar y reflexionar en los datos Formular pensamientos/entendimientos/interpretaciones iniciales Atributos Construir el potencial para la comparación Captar datos (discretos) que no se prestan al análisis textual

5 Relacionamiento entre datos y elementos Datos Textuales Atributos (primarios) Segmentos Memos DatosElementos Códigos Atributos (secondarios)

6 Los “elementos” de análisis de datos cualitativos proveen las herramientas que necesitamos para enfocar nuestra lectura de los datos, documentar la progresión en nuestra pensamiento sobre los datos, y destilar los datos hacia conceptos, cuentas y explicaciones significativos

7 Proceso de análisis de datos cualitativos Recuperación y revisión Los segmentos sirven como “unidades” de análisis – la porción de los datos que se van a recuperar y revisar durante una búsqueda Los códigos proveen los términos de la búsqueda – nos permiten a enfocarnos en temas particulares o combinaciones de temas para la lectura Los memos proveen un espacio para anotar reflexiones sobre patrones, ámbitos de experiencia, e interpretaciones – y rastrear su progreso con el tiempo Los atributos nos permiten enfocar nuestra lectura por la clasificación de casos en categorías similares y distintos Reflección y reducción Reflexionar sobre los datos es probablemente la actividad analítica mas importante en el proceso Anotar reflexiones en memos ligados a los datos que las provocaron es clave para desarrollar un análisis sistemático La recuperación y revisión subsecuente se enfoca en los datos y los memos para verificar patrones, examinar explicaciones alternativas, y sintetizar los datos y las interpretaciones

8 Proceso de análisis de datos Datos Textuales Atributos (primarios) Segmentos Memos DatosElementos Códigos Atributos (secondarios) Procesos Recuperación Revisión Reflección Reducción Memos

9 Proceso de análisis de datos DatosElementosProcesos Recuperación Revisión Reflección Reducción

10 Evaluación de calidad de datos Desgrabación ¿La desgrabación es “verbatim” (palabra por palabra)? ¿Se identifica claramente los locutores? ¿La puntuación ayuda a aclarar el sentido? Desidentificación ¿Se ha reemplazado detalles (nombres) que podrían identificar al participante? ¿Se podría juntar varios elementos de información para identificar al participante? Calidad de facilitación/moderación ¿Las preguntas son breves y claras? ¿Las respuestas proveen información profunda y detallada? ¿Cuál es la relación entre la palabra del entrevistador y el participante? Calidad de contenido ¿Los datos proveen información detallada que responde a las preguntas del estudio? ¿Los datos contienen información profunda sobre detalles y amplia sobre contexto?