+ El análisis cualitativo Rosita Puig Díaz, Ed.D. Educ. 903.

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1 + El análisis cualitativo Rosita Puig Díaz, Ed.D. Educ. 903

2 + El análisis de los datos (McMillan y Schumacher (2005). Comienza con una construcción de los hechos acerca de cómo se encontraron los datos registrados por el investigador. Se reconstruye para sintetizar un sentido global de la totalidad. Se plantea una serie de preguntas sobre los datos registrados, Desarrolla temas, interpretaciones y/o propuestas. El análisis de la información es esencial antes de hacer algún tipo de interpretación.

3 + El análisis de los datos (McMillan y Schumacher (2005). El análisis de información cualitativa es un proceso inductivo de identificación de categorías y relaciones (modelos) entre las categorías. Consiste de un proceso relativamente sistemático de selección, categorización, comparación, síntesis e interpretación, que nos proporciona explicaciones sobre el fenómeno de interés. Además, el proceso es cíclico, nunca se detiene y forma parte de todas las fases de la investigación

4 + El análisis de los datos Hernández-Sampieri, Fernández-Collado y Baptista-Lucio (2006) Las características del análisis cualitativo varían dependiendo del modo en que se hayan recogido los datos. Este proceso es fundamentado en la inducción analítica; se basa en casos, personas y/o sus manifestaciones. Su análisis consiste en describir la información y desarrollar temas. El medio para analizar la información es a través de textos, imágenes, piezas visuales, documentos y objetos personales.

5 + El análisis de los datos Hernández-Sampieri, Fernández-Collado y Baptista-Lucio (2006) No se inicia con ideas preconcebidas sobre cómo se relacionan los conceptos o variables. Una vez reunida la información verbal, escrita y/o audiovisual, se integran en una base de datos compuesta por texto y/o elementos visuales. Se analiza para determinar significados y describir el fenómeno estudiado desde el punto de vista de sus actores.

6 + El análisis de los datos (Gay y Airasian,1999) Debe formularse las siguientes preguntas: ¿Fueron las estrategias para la recopilación de datos utilizadas adecuadas con relación al propósito del estudio? ¿Se utilizaron estrategias para fortalecer la credibilidad del estudio? (e.g. triangulación) ¿Se provee una descripción de cómo se manejó cualquier asunto ético inesperado? ¿Se describieron las estrategias utilizadas para reducir los sesgos del observador o para minimizar el efecto del observador?

7 + El análisis de los datos (Gay y Airasian,1999) ¿Se diferencia entre las anotaciones referentes a las reacciones del observador y a las anotaciones de campo? ¿Se encuentran descritas las estrategias para la codificación de datos y se brindan ejemplos de éstos? ¿Describe el investigador la lógica inductiva que aplicó a los datos para producir los resultados? ¿Se encuentran las conclusiones apoyadas por los datos? (e.g., citas directas).

8 + El análisis de los datos Los análisis cualitativos varían dependiendo del tipo de diseño, objetivos, y estrategias de recopilación de información. El análisis inductivo de datos incluye: las estrategias para facilitar el descubrimiento en el campo mediante el análisis provisional; la codificación de temas; el desarrollo de categorías y técnicas de búsqueda de patrones; y el establecimiento de la potencialidad de los patrones.

9 + El análisis de los datos : Tacticas para generar significado Identificacion de patrones y temas. Supone: Adelantar un rastreo sistematico de temas que se repiten, Un analisis de causas y explicaciones, Un examen de las relaciones interpersonales consideradas y la elaboracion o uso de constructos teoricos. El examen de los casos negativos, es decir de aquellos que no se ajustan al patron identificado inicialmente, es muy util.

10 + El análisis de los datos : Tacticas para generar significado Identificacion y examen del nivel de posibilidad de los hallazgos. Impresion inicial para orientar las primeras etapas el analisis, pero que requerira de una verificacion o chequeo frente a otras alternativas de generacion de conclusiones. La plausibilidad, es un indicador, hacia una conclusion que parece razonable, pero que necesita una revision mas completa y rigurosa de sus bases de sustentacion, antes de adoptarla de modo definitivo.

11 + El análisis de los datos : Tacticas para generar significado Agrupacion. "ayuda al analista a ver que va con que," "o que se relaciona con que". Es aplicable en el plano de los eventos, los actos, los actores individuales, los procesos, los escenarios y las situaciones en su conjunto. Es un proceso de categorizacion y de ordenamiento repetitivo, de cosas, eventos, actores, procesos, escenarios y situaciones dentro de unas categorias determinadas. Este proceso se lleva a cabo por agregacion y comparacion.

12 + El análisis de los datos : Tacticas para generar significado Agrupacion. Un medio para aplicar este procedimiento de categorizacion por atributos consiste en la elaboracion de una matriz de ubicacion de aspectos de analisis segun sus atributos. Para elaboracion de dicha matriz, se definiran tantas filas como situaciones se identifiquen y tantas columnas como atributos de esas situaciones se ubiquen, de modo que, al inspeccionar las columnas, se puedan hallar cuales atributos de todos los enunciados son criticos en diferentes situaciones y cuales no. A partir de este procedimiento, sera posible identificar "familias" de situaciones que pueden formarse al penetrar las filas de la matriz y el reordenamiento de ellas.

13 + El análisis de los datos : Tacticas para generar significado Agrupacion. Cada familia se define, entonces, por compartir el mismo conjunto de atributos criticos. El agrupamiento es, tambien, un movimiento analitico conducente a niveles de abstraccion mas altos. Para ello acude al mecanismo de subsumir o subordinar, dentro de casos o caracteristicas mas generales, los casos o detalles particulares. Es la tipica situacion de la categorizacion axial o relacional.

14 + El análisis de los datos : Tacticas para generar significado Establecimiento de metaforas. Permite reducir los datos, tomando algunas particularidades y haciendo una generalizacion simple de ellos. Las metaforas, dicen Miles y Huberman, son un excelente mecanismo de descentralizacion y una forma practica de conectar los hallazgos con la teoria. Es la mitad de camino entre los hechos empiricos y la significacion conceptual de los mismos.

15 + El análisis de los datos : Tacticas para generar significado Establecimiento de metaforas. El empleo de metaforas encierra ciertos riesgos, tales como: la posibilidad de que distraigan el foco de trabajo, llevar a una recoleccion de informacion y a un seguimiento de orientaciones que, observadas cuidadosamente, podrian conducir a realizar juicios basados en pocas evidencias.