Análisis de Datos

Concepto de análisis

Un conjunto de manipulaciones, transformaciones, operaciones, reflexiones, argumentaciones, comprobaciones que se realizan sobre los datos con el fin de extraer significado relevante en relación a un problema de investigación

Análisis de datos

1. Registro textual con preguntas y respuestas.

2. Reducción de Información a través de la identificación de los fragmentos mas relevantes.

3. Comparación de aspectos comunes y diferentes que permiten construir categorías de respuestas ( conceptos de segundo orden )

Tareas implicadas en el análisis de datos

Análisis de DatosReducción de datos

Síntesis y agrupamiento

Identificación y Clasificación de

elementos

Separación de Unidades

Análisis de datos

Disposición y transformación de datos

Análisis de datosObtención y verificación de conclusiones

Verificación de conclusiones

Procesos paraAlcanzar conclusiones

Proceso paraobtener resultados

Análisis - Dificultades Carácter polisémico de los datos Naturaleza predominantemente verbal Su irrepetibilidad El gran volumen da datos

Análisis difícil y complejoIndefinición de los métodos

Análisis de datosSeparación de unidades

Segmentación en elementos como la diferenciación de unidades que resultan relevantes y significativas.

El criterio más extendido para la segmentación es el temático

AnálisisIdentificación y clasificación

Consiste en examinar las unidades de

datos para identificar en ellas determinados componentes temáticos que nos permitan clasificarlas en categorías.

AnálisisIdentificación y clasificaciónCategorización y codificación

Categorización:Hace posible clasificar conceptualmente las

unidades que son cubiertas por el mismo tópico

Soporta un significado un significado Pueden referirse a a situaciones, contextos,

relaciones entre personas, opiniones, comportamientos, métodos, procesos.

Codificación:Es el indicativo propio de cada categoría.

AnálisisIdentificación y clasificaciónCategorización y codificación Ejemplo

“Bueno, yo que sé. Yo lo que siento es que no estamos preparados los maestros para estos cambios. Me gustaría que hubiese una capacitación de preparación o algo, porque no sabemos así ue vamos a hacer cuando lleguen las directivas de los cambios. Es…me sa miedo porque no tengo ni idea, or lo menos yo.”

Categorización y codificación. Ejemplo Unidad 1:

Bueno, yo que sé. Yo lo que siento es que no estamos preparados los maestros para estos cambios. Me gustaría que hubiese una capacitación de preparación o algo, porque no sabemos así ue vamos a hacer cuando lleguen las directivas de los cambios.

Unidad 2:

Me gustaría que hubiese una capacitación de preparación o algo, porque no sabemos así ue vamos a hacer cuando lleguen las directivas de los cambios.

Es…me sa miedo porque no tengo ni idea, or lo menos yo.

Unidad 3:

Es…me sa miedo porque no tengo ni idea, or lo menos yo.

Categorización y codificación. Ejemplo

Unidad 1: alude a un tópico que podemos denominar Formación del profesorado ( FOR)

Unidad 2: hace referencia al desconocimiento de los cambios ( DES)

Unidad 3: recoge una expresión de temor de los profesores a la aplicación de los cambios ( TEM)

Análisis. Síntesis y agrupamiento

La actividad de síntesis y agrupamiento están presentes en el análisis cuando se realiza la categorización pues permite reducir un número determinado de unidades a un solo concepto que las representa.

Disposición y Transformación da datos

Cuando la disposición de datos conlleva un cambio en el lenguaje utilizado hablamos de transformación de los datos.

Gráficos ( Wainer, 1992) Diagramas ( Strauss y Corbin, 1990) Matrices ( Miles y Huberman, 1994) Sistema de redes ( Bliss, Monk y

Ogborn, 1983)

AnálisisObtención de resultados y conclusiones

Llegar a conclusiones implicaría ensamblar de nuevo los elementos del análisis para reconstruir un todo estructurado y significativo.

Conclusiones: Resultados Productos Interpretación

Análisis de datosVerificación de conclusiones

Verificar las conclusiones de un estudio cualitativo significa comprobar el valor de verdad de los descubrimientos realizados.

Puede incrementarse de acuerdo con las estrategias utilizadas en el diseño, recolección de datos, análisis de datos y redacción de informe final

Investigación cualitativa

Indicadores de calidad Presencia prolongada en el campo Intercambio de opiniones con otros

investigadores Triangulación Comprobación con los participantes Adecuación referencial o

comprobación de coherencia estructural

Muestra

Es una parte del todo que llamamos universo y que sirve para representarlo

Una muestra es representativa cuando en sus unidades nos refleja lo que ocurre en el universo.

Tipos de MuestraProbabilísticas: todo elemento del universo

tiene una determinada probabilidad de integrar la muestra. Esa probabilidad se calcula matemáticamente.

No probabilísticas: no hay cálculo del error que puede estar introduciendo en sus generalizaciones.

AccidentalesPor cuotasIntencionales

Análisis de DatosEntrevista en profundidad

Es un proceso de interpretación de los relatos obtenidos en el diálogo. Cada una de las interpretaciones debe estar desarrollada argumentativamente y apoyada sobre los fragmentos del relato/s del que se extraen las conclusiones.

Consiste en comparar los relatos de las entrevistas, en especial en aquellas expresiones referidas al problema de investigación. Estas expresiones deberían permitir comprender y re-subjetivar por parte del investigador el o los conceptos que interesa comprender en su marco de relaciones con otros conceptos o concepciones.

Análisis de DatosEntrevista en profundidad

Implica (2): De la comparación puede surgir una

serie de aspectos comunes compartidos por diferentes entrevistados en sus relatos sobre el tema. Éstos pueden ser agrupados bajo una categoría que reúne expresiones que ponen de manifiesto una forma común de entender por una o un grupo de personas.

Análisis de DatosEntrevista en profundidad

Implica (3): De la misma manera las diferencias permiten

construir otras categorías o tipos. El conjunto de las categorías o tipologías

construidas son conceptos de segundo orden que ordenan los conceptos de primer orden surgidos de las entrevistas y permiten comprender las representaciones de los sujetos.

Siempre tienen carácter hipótetico puesto que emergen inductivamente de los datos. Es el primer paso de la construcción de teorías fundadas (Glaser y Strauss)

Análisis de DatosEntrevista en profundidad

Implica (4): Las categorías no son exhaustivas, pero

son reales, existen. Esto es así porque emergen de nuestros datos. Significa al mismo tiempo que puede existir o surgir nueva/s categorías o tipología/s a partir de nuevas unidades de análisis, nuevos métodos utilizados en sucesivas etapas del trabajo, a partir de nuevos instrumentos de recolección de datos, o de la lectura de nuevos intérpretes.

Producción del Informe final

Introducción: Presentación teórica (marco teórico)

Perspectiva teórica del autorFundamentación del problemaGénesis teórica o empírica del

problema

Producción del Informe final Estructura metodológica de la

Investigación Fundamentación de la metodología

utilizadaDescripción de las fases empíricasDescripción de cada faseTipo de muestra y selecciónProblemas de abordaje de la realidadInstrumentos a utilizar en cada fase Anticipación

Producción del Informe final Análisis de datos:

Reducción de informaciónClasificación y/o categorización de los

datos, en cada fase y general de todo el procesoNarración de la interpretación con base

empíricaGeneración de conceptos de segundo

ordenDefinición de los conceptos construidosControl del alcance de las afirmaciones

Producción del Informe final

ConclusionesSíntesis de las hipótesis

generadas en la interpretación.

Producción del Informe final

BibliografíaImportante seguir un parámetro internacional para citar.

ANALISIS CUALITATIVO

Análisis Interpretación Construcción de hipótesis basadas en

datosConclusiones

Análisis Estadístico

Interpretación Discusión con el marco teórico y otras

investigaciones

Conclusión