Revista Internacional de Ciencias Sociales y Humanidades, SOCIOTAMUniversidad Autnoma de Tamaulipashmcappello@yahoo.com

ISSN (Versin impresa): 1405-3543 MXICO

2005 Clemente Rodrguez Sabiote / Oswaldo Lorenzo Quiles / Luca Herrera Torres TEORA Y PRCTICA DEL ANLISIS DE DATOS CUALITATIVOS. PROCESO GENERAL Y CRITERIOS DE CALIDAD Revista Internacional de Ciencias Sociales y Humanidades, SOCIOTAM, juliodiciembre, ao/vol. XV, nmero 002 Universidad Autnoma de Tamaulipas Ciudad Victoria, Mxico pp. 133-154

Red de Revistas Cientficas de Amrica Latina y el Caribe, Espaa y Portugal Universidad Autnoma del Estado de Mxicohttp://redalyc.uaemex.mx

SOCIOTAM Vol. XV, N. 2 (2005) Teora y prctica del anlisis de datos cualitativos. Proceso general...

TEORA Y PRCTICA DEL ANLISIS DE DATOS CUALITATIVOS.PROCESO GENERAL Y CRITERIOS DE CALIDADClemente , OswaldoRODRGUEZ SABIOTE LORENZO QUILES

y LucaHERRERA TORRES

Universidad de Granada, Espaa

RESUMEN El presente trabajo es un compendio de aspectos diferenciales y, sin embargo, complementarios sobre los procedimientos de anlisis de datos cualitativos y sus implicaciones metodolgicas. Adems de tratar de acotar una posible conceptualizacin de dicha tipologa de anlisis necesaria en la bsqueda de un consenso suficiente sobre su aplicacin y difusin entre los investigadores interesados, se enumera una serie de aspectos relativos a sus rasgos distintivos, posicionamiento en el proceso de investigacin y etapas que configuran su desarrollo. As mismo se muestra, de manera exhaustiva, detallada y con ejemplos ilustrativos, la coleccin de nociones y destrezas bsicas relacionadas con las actividades y operaciones que constituyen el proceso de anlisis de datos cualitativos. Finaliza este trabajo con un somero repaso a los criterios de calidad relacionados con la investigacin de corte cualitativo, as como con unas conclusiones sobre la evolucin, estado actual y posibilidades del conjunto de herramientas y procedimientos que caracterizan este paradigma. Palabras clave: anlisis de datos cualitativos, proceso de investigacin, criterios de calidad.

133Original. Para solicitar reproducciones, dirigirse con los autores:O swal d o Lo re nzo Q ui l e s Un iv e rs id ad d e G ran ada. F acu l t ad de E du cac i n y H u mani d ade s d e M e l il l a Ct ra. A lf o ns o XIII, s/ n. 52005. M e l il l a ( E s pa a) Te l f ono : 0034607997996. Cor reo E. : os wa ldo @ ugr. es

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RODRGUEZ SABIOTE, C.; LORENZO QUILES, O. y HERRERA TORRES, L.

THEORY AND PRACTICE OF QUALITATIVE DATA ANALYSIS. GENERAL PROCESS AND QUALITY CRITERIA ABSTRACT A review of different, but complementary, aspects of qualitative data analysis procedures is presented. Besides intending to generate a possible conceptualization for such analysis typology necessary to obtain enough consensus for its application and diffusion among researchers distinctive features, positioning within the research process and research stages are discussed. Furthermore, basic notions and skills related to qualitative data analysis are presented in an exhaustive and detailed manner, supported by illustrative examples. Finally, a brief review on quality criteria related to qualitative research and some conclusions about the current state, evolution, and possibilities of procedures and tools characteristic of this paradigm are given. Keywords: Qualitative data analysis, research process, quality criteria.

1. INTRODUCCIN A diferencia de los paquetes de anlisis estadstico usados en las ciencias sociales por ejemplo, el SPSS, el software para anlisis de datos cualitativos no analiza los datos obtenidos de las investigaciones cualitativas. Esta es una primera premisa fundamental, pero ignorada por los investigadores sociales no habituados a trabajar con este software. Estos programas son una herramienta de ayuda en el proceso de anlisis de datos cualitativos, nunca el instrumento de anlisis. Dicho instrumento siempre es el investigador social que, con la ayuda de un diseo eficiente de la investigacin, puede lograr rendimientos ptimos con la utilizacin adecuada de este tipo de software. Como indican Huber, Fernndez, Lorenzo y Herrera (2001), los programas de anlisis de datos cualitativos nicamente sirven para lograr sistematizar y controlar el proceso de anlisis de datos, por lo que corresponde al investigador asignar los significados oportunos

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a esos datos. En este sentido, ningn programa de anlisis de datos cualitativos puede dar por s solo mayor seriedad a una investigacin deficiente desde su diseo, ni hacer milagros con datos mal recogidos, parciales y sesgados, dotndolos de significados. Con estos precedentes parece razonable entender que, antes que abordar la enseanza de carcter computarizada del anlisis de datos cualitativos, es necesaria la prctica manual, as como el conocimiento, por ende, de una coleccin de destrezas bsicas sobre dicho anlisis. 2. CONCEPTO Y CARACTERSTICAS DEL ANLISIS DE DATOS CUALITATIVOS Por anlisis de datos cualitativos se entiende el proceso mediante el cual se organiza y manipula la informacin recogida por los investigadores para establecer relaciones, interpretar, extraer significados y conclusiones (Spradley, 1980, p. 70). El anlisis de datos cualitativos se caracteriza, pues, por su forma cclica y circular, frente a la posicin lineal que adopta el anlisis de datos cuantitativos. Gracias a este proceso circular, el investigador, casi sin darse cuenta, comienza a descubrir que las categoras se solapan o bien no contemplan aspectos relevantes; estas pequeas crisis obligan al investigador a empezar nuevos ciclos de revisin, hasta conseguir un marco de categorizacin potente que resista y contemple la variedad incluida en los mltiples textos. Esto evidentemente no sera viable bajo modelos de trabajo lineal en los que no fuese posible acceder nuevamente al campo a recoger ms datos, o bien, volver a revisar los textos bajo nuevos criterios de codificacin. Al igual que la propia definicin, la literatura contempornea sobre la investigacin interpretativa (Bogdan y Biklen, 1982; Erickson, 1989; Goetz y LeCompte, 1988; Miles y Huberman, 1984; Taylor y Bogdan, 1986; Tesch, 1990) aporta diferentes rasgos y matices de lo que debe entenderse la secuencia general de anlisis de datos cualitativos. No obstante, desde aqu se prefiere seguir el proceso generalSOCIOTAM Vol. XV, N. 2 (2005), pp. 133 - 154.

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de anlisis de datos cualitativos propuesto por Rodrguez, Gil y Garca (1996), a partir de los supuestos dados por Miles y Huberman (1994). Este proceso quedara configurado en torno a tres aspectos clave: reduccin de datos, disposicin y transformacin de stos y, por ltimo, obtencin de resultados y verificacin de conclusiones. Finalmente, es importante destacar, siguiendo a Rodrguez, Gil y Garca (1996), algunas de las dificultades con las que cualquier investigador puede toparse al desarrollar un anlisis de datos cualitativos. En primer lugar, resalta el carcter polismico de los datos cualitativos. Los mltiples significados que pueden encontrarse en una grabacin de audio o video, o en una transcripcin materializada en un texto son casi ilimitados. El anlisis del investigador se convierte, pues, en una tarea compleja que exige preparacin y, sobre todo, planificacin sobre el significado que de la realidad analizada se desea extraer. En segundo lugar, se encuentra la naturaleza predominantemente verbal de los datos cualitativos. Este aspecto exige per se la utilizacin de descriptores de baja inferencia como las grabadoras de audio. Las notas de campo y la propia memoria del investigador se muestran como recursos insuficientes para recoger con precisin y exactitud la riqueza verbal y/o visual del material recopilado. En tercer lugar, destaca el gran volumen de datos que se recogen. Al contrario que los datos cuantitativos, los cualitativos suelen incardinarse bajo ingentes cantidades de informacin auditiva, textual o icnico-visual. Es precisamente la presencia de esta dificultad la que incide en que la ayuda de los softwares informticos se convierta en un aspecto capital e indispensable y, por supuesto, de gran utilidad como herramienta para la sistematizacin y control del proceso de anlisis. En cuarto lugar, se resea el carcter artstico-creativo del anlisis de datos cualitativos. Con ello nos referimos a que no existe consenso sobre dos aspectos claves del proceso de anlisis la variedad y la singularidad de tradiciones que lo tratan y, por ende, la falta de consenso acerca de las etapas en que debe materializarse. Esta difi-

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cultad ha contribuido a considerar al proceso de anlisis de datos como un proceso escasamente riguroso y creble, sometido a todo tipo de crticas y cuestionamientos. 3. EL DATO CUALITATIVO La definicin etimolgica de dato (del latn datum) lo considera como un elemento dado. Dicha definicin resultara adecuada para los datos cuantitativos, sin duda, elementos finales pero, sin embargo, sera inadecuada para los cualitativos. Frente a cualquier escala de opinin (tipo Likert, por ejemplo) que recopila informacin mediante nmeros, una historia de vida instrumento de recogida de informacin tpicamente cualitativo suministra una ingente cantidad de informacin de tipo auditivo y, posteriormente, textual, que sin la adecuada manipulacin resulta totalmente estril. Por tanto, el dato cualitativo al contrario que el cuantitativo se convierte en un elemento dinmico, resultado de una serie de manipulaciones que transforman la realidad. Cabe destacar, entonces, una serie de fases, como son el registro de la realidad, su plasmacin material en algn tipo de expresin y su transformacin mediante un proceso de elaboracin conceptual. Observando con detenimiento cada una de estas fases, resulta evidente, en primer lugar, que debemos registrar la informacin sobre la realidad a travs de algn tipo de estrategia manual o electrnica. As, adems de la propia observacin y las notas de campo, se pueden utilizar objetos electrnicos de baja inferencia como el video y la grabadora (audio). Por otra parte, una vez registrada la informacin, sta debe materializarse en algn tipo de expresin, verbal (audio), escrita (transcripcin) o icnico-visual (video). Finalmente, una vez plasmada, la informacin es sometida a procesos de transformacin mediante estrategias manipulativas de elaboracin conceptual, en las que el dato cualitativo es producto de una ecuacin en la que intervienen de manera activa la percepcin del/los investigador/es, su interpretacin, sus conocimientos previos sobre el tema objeto de anlisis, as como una coleccin de sesgos.

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4. LOCALIZACIN DEL ANLISIS DE DATOS EN EL PROCESO GENERAL DE LA INVESTIGACIN CUALITATIVA El anlisis de datos es la fase que sigue al trabajo de campo y que precede a la elaboracin del informe de investigacin, aunque en investigacin interpretativa esto no es as (Garca, Gil y Rodrguez, 1994). Algunos autores plantean que entre recogida y anlisis existe un continuum en el tiempo, que cuando es productivo va aumentando progresivamente (Loflan y Loflan, 1984, p. 132). Sea como fuere, se presenta grficamente el lugar del anlisis de datos entre las distintas etapas de la investigacin cualitativa, explicitando los principales aspectos que conforman la fase analtica:

ETAPA PREPARATORIA ETAPA DE TRABAJO DE CAMPO ETAPA ANALTICAReduccin de datos Disposicin y transformacin de datos Formulacin y verificacin de conclusiones

ETAPA INFORMATIVA Fig. 1. Posicionamiento del anlisis de datos en el proceso de investigacin cuantitativa. Adaptado de Rodrguez, et al. (1996, p. 64).

5. ETAPAS DEL ANLISIS DE DATOS CUALITATIVO Como se puede apreciar en la figura anterior, el anlisis de datos est configurado en torno a tres grandes tareas admitidas en la literatura contempornea:

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1) Reduccin de datos. 2) Disposicin y transformacin de los datos. 3) Obtencin de resultados y verificacin de conclusiones. A su vez, cada etapa est constituida por un conjunto de actividades y operaciones ms especficas. Esquemticamente, dicho entramado puede representarse de la siguiente forma:PROCESO GENERAL DE ANLISIS DE DATOS CUALITATIVOS

R ED U CC I N O BTE N CI N Y D E D A TO S D I SP O S ICI N Y VE RI FIC AC I N D E TRA N SF O RMA CI N CO N CL U SI O N ES D E D A TO S Se p arac i n u n id ad es Pr oc es o par a ob t en e r S n te s i s y con c lu s io ne s D is p osi c i n agr up ami e nt o Ve r if i c aci n c onc l us i one s Ide n t if i c ci n y P roc e so s par a cl asi f i c aci n al c anzar d e e l e me nt o s T ran s f ormac i n c onc l us i one s

Fig. 2. Proceso general del anlisis de datos cualitativos.

1. LAS TAREAS DE REDUCCIN DE DATOS Los procesos de categorizacin y codificacin, aspectos bien distintos pero utilizados como sinnimos en no pocas ocasiones, son las decisiones ms inmediatas en el proceso general de reduccin de datos. La divisin de la informacin en unidades puede realizarse siguiendo diferentes criterios. Este problema ha sido resuelto desde la perspectiva del anlisis de contenido por distintos autores (Anguera, 1995; Bardin, 1986; Krippendorf, 1990; Prez, 1994; Snchez, 1985), con la diferenciacin entre unidades de contexto, que corres-

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ponden a las unidades de anlisis y unidades de registro las secciones ms pequeas de texto con significacin propia dentro de cada unidad de contexto. Sin embargo, este aspecto no debe inducirnos a la creencia de que el anlisis de datos cualitativos es nica y exclusivamente el anlisis de contenido. Frente al primero, el segundo posee una orientacin claramente cuantitativa de recuento, de la cual el segundo adolece, por centrarse ms en los aspectos semnticos y de interpretacin. As, la desmembracin en unidades singulares del texto es una actividad imprescindible, junto con la identificacin y clasificacin de elementos, su sntesis y agrupamiento, en un intento por llevar a cabo la reduccin de datos. As, se puede establecer una secuencia de tres pasos: 1. Separacin de unidades de contenido, que determina criterios de separacin espacial, temporal, temtica, gramatical, conversacional y social. 2. Identificacin y clasificacin de elementos, que conlleva una categorizacin y una codificacin. 3. Sntesis y agrupamiento: agrupamiento fsico, creacin de metacategoras, obtencin de estadsticos de agrupamiento y sntesis. 1.1. Separacin de unidades de contenido Rodrguez, et al. (1996) contemplan diferentes criterios para separar las distintas unidades de registro, organizndolas en torno a los siguientes criterios: a) Criterios espaciales. De acuerdo con tales criterios, constituiran unidades de registro las lneas del texto, los bloques de un determinado nmero de lneas, las pginas... Se trata en definitiva de una segmentacin artificial, ajena al contenido de la informacin. b) Criterios temporales. Como su propia denominacin indica, es posible segmentar las transcripciones por minutos, horas, o incluso das.

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c) Criterios temticos. El texto queda reducido en funcin del tema sobre el que trate. d) Criterios gramaticales. Segn este criterio, el texto quedara segmentado en unidades bsicas, como las oraciones o los prrafos. e) Criterios conversacionales. Consiste en dividir el texto en funcin de las declaraciones o turno de palabra de los participantes. f) Criterios sociales. Cada fragmento ser diferenciado del resto por el estatus o rol social que cumpla la persona que lo explicita. 1.2. Identificacin y clasificacin de unidades Una vez separadas las unidades de anlisis resulta sensato tratar de identificarlas y etiquetarlas; en definitiva, categorizarlas y codificarlas. Aunque codificacin y categorizacin son respectivamente los aspectos fsico-manipulativo y conceptual de una misma actividad a la que indistintamente suelen referirse los investigadores, se trata de dos trminos ciertamente distintos. As, mientras categorizacin es el proceso mediante el cual se clasifica conceptualmente una unidad, la codificacin no es ms que la operacin concreta por la que se asigna a cada unidad un indicativo (cdigo) propio de la categora en la que se considera incluida. El proceso de construccin de las categoras (categorizacin) puede ser de diferentes tipos. El primero es el llamado inductivo y consiste en elaborar las categoras a partir de la lectura y examen del material recopilado sin tomar en consideracin categoras de partida. Algunos autores denominan a esta tarea "codificacin abierta" (Strauss, 1987), proceso en el que se parte de la bsqueda de conceptos que traten de cubrir los datos. El segundo es el denominado deductivo, en el que, al contrario del anterior, las categoras estn establecidas a priori, siendo funcin del investigador adaptar cada unidad a una categora ya existente. Por ltimo, se encuentra el proceso mixto, a travs del cual el investigador tomara como categoras de partida las existentes, formulando alguna ms cuando este repertorio de partida se muestre ine-

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ficaz, es decir, que no contenga dentro de su sistema de categoras ninguna capaz de cubrir alguna unidad de registro. Veamos algunos ejemplos que ayuden a comprender el procedimiento de segmentacin utilizado en el anlisis cualitativo de los datos, tomando como ejemplo fragmentos de textos procedentes de autobiografas y entrevistas en profundidad de una investigacin educativa llevada a cabo por Rodrguez (2001): Prrafo N 1 Al siguiente da consegu entrar en secretara para matricularme de unas asignaturas sobre las que no saba nada y que haba escogido slo porque sonaban bien sus nombres, pero de nuevo no quedaban plazas y me tuve que conformar con las primeras que salieron libres en el ordenador (texto extrado de una Autobiografa, concretamente la nmero 20). En dicho prrafo se puede apreciar la presencia de una cadena textual, que viene delimitada por una frase principal de que consta el texto. Seguidamente se analizar por separado dicha cadena textual para comprobar si consta de un solo tema o, por el contrario, de varios. Cadena textual Al siguiente da consegu entrar en secretara para matricularme de unas asignaturas sobre las que no saba nada / y que haba escogido slo porque sonaban bien sus nombres, / pero de nuevo no quedaban plazas / y me tuve que conformar con las primeras que salieron libres en el ordenador"ASI ALU ASI ASI (NPO) (AEI) (OEA) (ONE) 12 3 4

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Teora y prctica del anlisis de datos cualitativos. Proceso general...1: ALU: Categora Alumno, AEI: Subcategora que significa que los alumnos poseen escasa informacin acadmica. 2: ASI: Categora Asignatura, OEA Subcategora que versa sobre la seleccin azarosa de asignaturas optativas y de libre configuracin. 3: ASI: Categora Asignatura, NPO: Subcategora acerca del escaso nmero de plazas por asignatura optativa. 4: ASI: Categora Asignatura, ONE: Subcategora relativa a la escasa libertad con que se escogen algunas asignaturas optativas. Fig. 3. Ficha de anlisis de un texto autobiogrfico.

Como puede observarse, esta cadena textual consta de varias temticas, que coinciden con varias unidades de registro y que a su vez encuentran sentido dentro de una categora superior de la cual forman parte. El primer segmento hace referencia al tema de la escasa informacin acadmica con la que cuenta el alumnado, y pertenece a la categora Alumno (ALU). El segundo segmento se refiere a la inexistencia de criterios de que dispone el alumnado para escoger asignaturas y, por tanto, su inclinacin por el azar o la intuicin a la hora de hacerlo; pertenece ste a la categora Asignatura (ASI). El tercer fragmento hace referencia a la escasez de plazas para algunas optativas e igualmente pertenece a la categora Asignatura (ASI). El cuarto fragmento est relacionado con la imposibilidad de elegir algunas optativas libremente y tambin pertenece a la categora Asignatura (ASI). Prrafo N 2 Al cabo de unos cuantos das salieron las listas de admitidos, y me decepcion un poco ver que slo me haban admitido en la tercera carrera que haba escogido, pero al fin y al cabo eso no es culpa de nadie.ECA (EFO)

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ECA: Categora Eleccin de Carrera, EFO: Subcategora que significa que los alumnos se ven abocados a elegir carreras que no estaban dentro de sus preferencias. Fig. 4. Ficha de anlisis de un texto autobiogrfico.

En esta segunda cadena textual no ha sido necesario dividir el texto en diferentes fragmentos, puesto que solo se habla de una temtica. Por tanto, podemos afirmar que se trata de una cadena textual formada por una sola unidad de registro, que hace referencia al tema Eleccin de Carrera (ECA) y, ms exactamente, a la eleccin forzosa de determinados estudios. Finalmente, cada unidad de registro hace referencia a una determinada categora en la cual encuentra sentido y que pertenecer a un sistema de categoras, en el que se debern cumplir los requisitos bsicos de exclusividad, exhaustividad y nico principio clasificatorio. Este tipo de prescripciones se enmarcan en la lnea de autores que ven en la categorizacin un modo de transformar los datos textuales en datos susceptibles de medicin y tratamiento cuantitativo (Ander-Egg, 1980; Cartwright, 1978; Kerlinger, 1985; Snchez, 1985). Sin embargo, algunos autores hablan de la posibilidad de que una misma cadena textual pertenezca simultneamente a dos o ms unidades de registro, anidndose, superponindose... (Huber, et al., 2001). Desde este punto de vista, es posible afirmar que muchas veces la pertenencia de una unidad a una determinada categora no est nada clara (Gil, 1994). En este sentido, cabe hablar de una mayor probabilidad de pertenencia a una que otra. Una entidad puede ser etiquetada con dos cdigos distintos (solapamiento) aunque su grado de pertenencia a las categoras que cada uno de ellos representa pueda ser diverso (Gil, 1994, p. 536). Aun reconociendo un cierto solapamiento de las "clases" y unos lmites difusos, debemos tambin recordar que la gradacin de pertenencia es siempre ms alta para unos cdigos que para otros (Tesch, 1990). As, podemos hablar del concepto de membresa para expresar en qu grado determinada unidad puede formar parte o ser miembro de

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una categora y de prototipo, que representa el tipo ideal con un 100% de pertenencia a una sola categora. Prrafo N 3 Lo peor fue que tres asignaturas eran el mismo da y a la misma hora (HOR / SHC) / y tuve que volver a hacer cola, coger nmero y hacer ms cola (ALU/ EGA) / para cambiar de nuevo la matrcula (GEA/ ACM) / una vez que salieron los horarios, que por cierto fue bastante tarde (HOR / LCH).HOR/SHC: Categora Horario y su subcategora coincidencia de dos asignaturas en la misma franja horaria. ALU/EGA: Categora Alumno y su subcategora exceso de alumnos en gestiones administrativas. GEA/ACM: Categora Gestiones Administrativas y su subcategora alteraciones de matrcula. HOR/LHC: Categora Horario y su subcategora lentitud en la confeccin del horario de clase. Fig. 5. Ficha de anlisis de un texto autobiogrfico.

El proceso seguido y hasta aqu expuesto se puede esquematizar en la figura siguiente:UN I D AD E S D E C O N TEXTO UN I D AD E S D E C O N TEXTO A UT O BIO G RAF AS / E N TRE VIS TA S A U TO B IOG RA FA N 20

S H C L CH AC M E G AU .R. 1. 1. U. R. 1.2 . U . R.2 .1 . U .R .3 .1.

CA TEG O R A CA TEG O R A CA TE G O RA H O R AR IO G ES TIO N E S AL U MN O A B C A D MV AS .

Fig. 6. Proceso general de reduccin de datos con un ejemplo ilustrativo.

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1.3. Sntesis y agrupamiento La identificacin y clasificacin de elementos estn estrechamente unidas a la sntesis. De hecho, cuando se categoriza lo que se hace, se ubican diferentes unidades de datos bajo un mismo tpico o concepto, por lo que se puede afirmar que dicha labor es, en s misma, una operacin conceptual de sntesis, por cuanto permite reducir un nmero determinado de unidades a un solo concepto que las representa. 2. DISPOSICIN Y AGRUPAMIENTO Como ya se apunt en un apartado anterior, el anlisis de los datos cualitativos es una tarea ardua y compleja por la forma en que generalmente aparecen: en forma textual, dispersos, vagamente ordenados... (Miles y Huberman, 1994). Ante esta dificultad, el investigador que est llevando a cabo un anlisis de datos cualitativos debe optar por tratar de establecer algn procedimiento de disposicin y transformacin de dichos datos, que ayude a facilitar su examen y comprensin, a la vez que condicione las posteriores decisiones que se establecern tras los anlisis pertinentes. As, se pueden citar distintos tipos de procedimientos, entre otros, los grficos que permiten no solamente presentar los datos, sino advertir relaciones y descubrir su estructura profunda (Wainer, 1992), los diagramas representaciones grficas o imgenes visuales de las relaciones entre conceptos (Strauss y Corbin, 1990) y las matrices o tablas de doble entrada en cuyas celdas se aloja una breve informacin verbal de acuerdo con los aspectos especificados por filas y columnas (Miles y Huberman, 1994). 3. OBTENCIN DE RESULTADOS Y VERIFICACIN DE CONCLUSIONES Las tareas de obtencin de resultados y verificacin de conclusiones implican el uso de metforas y analogas, as como la inclusin de vietas donde aparezcan fragmentos narrativos e interpretaciones del investigador y de otros agentes, constituyndose en pro-

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cedimientos tiles para esta fase que culmina con las oportunas estrategias de triangulacin, auditora y validacin "cara a cara" con otros investigadores y agentes del contexto. 3.1. Proceso para obtener resultados. -Para datos textuales: descripcin e interpretacin, recuento y concurrencia de cdigos, comparacin y contextualizacin. -Para datos transformados en valores numricos: tcnicas estadsticas, comparacin y contextualizacin. 3.2. Proceso para alcanzar conclusiones. - Para datos textuales: consolidacin terica, aplicacin de otras teoras, uso de metforas y analogas, sntesis con resultados de otros investigadores. - Para datos transformados en valores numricos: uso de reglas de decisin (comparacin de resultados con modelos tericos, recurso a la perspicacia experiencia del analista). 3.3. Verificacin de conclusiones y estimacin de criterios de calidad. Comprobacin o incremento de validez mediante presencia prolongada en el campo, intercambio de opiniones con otros investigadores, triangulacin, comprobacin con los participantes, establecimiento de adecuacin referencial, ponderacin de la evidencia, comprobacin de la coherencia estructural Si la investigacin interpretativa opera sobre la realidad educativa con un tipo de lgica diferente a como lo hacen otros enfoques de la investigacin educativa, tambin sern diferentes los presupuestos que emplea para demostrar que los hallazgos obtenidos pueden ser aceptados. A diferencia de la metodologa positivista, que presume de validez interna y externa objetivas, la cualitativa prefiere hablar de una validez epistemolgica, validez de consenso o validez "cara a cara". Es decir, su credibilidad est suficientemente garantizada, porque el texto est correctamente triangulado, basado en indicadores naturales, adecuadamente adaptado a una teora, es comprehensivo en su enfoque, creble en sus mecanismos de control utilizados, consistente en los trminos de su reflexin y representa de

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forma profunda, clara y completa las caractersticas del contexto y el sentir de los otros (Ruiz, 1996), minimizando al mximo la prdida de informacin relevante. Sus criterios de verdad residen en aquella construccin que resulte mejor informada, ms documentada, y sobre la que se obtiene mayor consenso en funcin de su adecuacin a los datos y a la informacin que de ellos se obtiene. Por tanto, la calidad de la investigacin interpretativa no puede establecerse en orden a los clsicos criterios de validez y fiabilidad, ms bien debe sustentarse sobre sus propios criterios (Guba y Lincoln, 1985, p. 150). En cuanto a los criterios de calidad en que se fundamenta la credibilidad de una investigacin cualitativa, Guba y Lincoln (1985, p. 85) destacan el valor de verdad, la aplicabilidad, la consistencia y la neutralidad. El valor de verdad /credibilidad se refiere a la credibilidad y confianza que ofrecen los resultados de la investigacin, basndose en su capacidad explicativa ante casos negativos y en la consistencia entre los diferentes puntos de vista y perspectivas. Es decir, al isomorfismo que se establece entre los datos recogidos y la realidad. La aplicabilidad / transferencia se refiere a la posibilidad de transferir los resultados obtenidos en ese contexto a otros contextos de similares condiciones, bajo una situacin de investigacin en idnticas condiciones. La consistencia / dependencia se refiere a la posibilidad de replicar el estudio y obtener los mismos hallazgos. La neutralidad / confirmabilidad se refiere a la independencia de los resultados frente a motivaciones, intereses personales o concepciones tericas del investigador. Es decir, garanta y seguridad de que los resultados no estn sesgados. Se requiere de estrategias complementarias de triangulacin (Rodrguez y Gutirrez, 2005) triangulacin de tcnicas, agentes, tiempos, e incluso triangulacin metodolgica como los procesos

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de auditora interna y externa, basados en la comprobacin de las inferencias y en la evaluacin del diseo por parte de agentes internosparticipantes o por colegas o expertos externos al lugar donde se desarrolla la investigacin (Angulo, 1990). Esto permite documentar la informacin y contrastarla segn diferentes puntos de vista. A continuacin se presentan las estrategias ms usuales que suelen emplearse para dar calidad a la investigacin interpretativa, con el objeto de garantizar el rigor y la confianza de los hallazgos que de ella se derivan: a) CREDIBILIDAD Observacin persistente. La permanencia del investigador en el campo ofrece una mayor garanta y verosimilitud a los datos que recoge, a la vez que le permite profundizar en aquellos aspectos ms caractersticos de la situacin. Triangulacin. Permite contrastar las observaciones desde diferentes perspectivas de tiempos, espacios, teoras, datos, fuentes y disciplinas, as como de investigadores de mtodos. Comentario de pares. Consiste en someter las observaciones e interpretaciones realizadas al juicio crtico de otros investigadores y colegas. Comprobaciones de los participantes. Es una actividad de obligado cumplimiento en la investigacin cualitativa, y consiste en el contraste sistemtico de la informacin con los agentes y audiencias colaboradoras. Recogida de material de adecuacin referencial. Se trata de videos, fotografas, grabaciones en audio y otros documentos que permitan un contraste posterior de la informacin. b) TRANSFERENCIA Muestreo terico. Estrategia para maximizar la cantidad de informacin recogida a la hora de documentar hechos y situaciones que permitan una posterior comparacin de escenarios respecto a lo comn y lo especfico, consistente en un muestreo no probabilstico.

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Descripcin en profundidad. Descripciones exhaustivas y minuciosas del contexto, con idea de hacerlas extensivas y generalizables a otros lugares. Amplia recogida de informacin. La diversificacin de la informacin recogida permitir una ms fcil comparacin entre distintos escenarios. c) DEPENDENCIA Establecer pistas de revisin. Supone dejar constancia de cmo se recogieron los datos, cmo se seleccionaron los informantes, qu papel desempe el investigador, cmo se analizaron los datos, cmo se caracteriz el contexto. Esto permitir comprobar la estabilidad de los resultados en momentos diferentes y dados por otros investigadores. Auditora de dependencia. Control de calidad externo para evaluar en qu medida las precauciones tomadas por el investigador son adecuadas o no. Rplica paso a paso. Es anloga a la fiabilidad como consistencia interna en su procedimiento de las dos mitades, en la que dos equipos de investigacin separados tratan independientemente con fuentes de datos que tambin han sido divididas en mitades. Mtodos solapados. Proceso de triangulacin empleando varias tcnicas de recogida de informacin para compensar posibles deficiencias. d) CONFIRMABILIDAD Auditora de confirmabilidad. Consiste en la comprobacin por parte de un agente externo de la correspondencia entre los datos y las interpretaciones llevadas a cabo por el investigador. Descriptores de bajo nivel de inferencia. Son registros lo ms fieles posibles a la realidad de donde fueron obtenidos los datos (transcripciones textuales, citas, referencias directas...).

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Ejercicio de reflexin. Consiste en explicitar a la audiencia los supuestos epistemolgicos que permiten al investigador formular sus interpretaciones. 6. CONCLUSIONES El progresivo cuestionamiento durante la segunda mitad del siglo XX de los procedimientos de investigacin y anlisis de datos de corte cuantitativo, como referentes exclusivos de veracidad en los estudios realizados en el marco de las denominadas ciencias sociales, ha venido, paralelamente, dando paso a la apertura de la comunidad de interesados en estas disciplinas hacia la aceptacin de otros patrones metodolgicos y herramientas de tipo cualitativo como soporte vlido y suficiente a veces incluso excluyente, por la particular naturaleza de los datos analizados, resultados y conclusiones que avalen las investigaciones llevadas a cabo. En contra del pensamiento escasamente razonado de algunas voces que han tratado de desautorizar la oportunidad del empleo de metodologas cualitativas de trabajo en investigaciones consideradas rigurosas y "serias", es posible comprobar que el proceso de anlisis de datos cualitativos tiene, cuando menos, el mismo rigor cientfico y nivel de sistematicidad que el de carcter cuantitativo, por cuanto desde estas coordenadas resulta de obligado cumplimiento el desarrollo ms o menos completo de cada una de las etapas y fases que lo constituyen. Siendo este hecho hoy una realidad contrastable a partir de la gran cantidad de excelentes trabajos de que disponemos, basados en procesos de anlisis de datos cualitativos, por ejemplo, los de Garca, et al. (1994) y Prez (2005), quiz todava no ha sido establecido y difundido el suficiente consenso acerca de la delimitacin de cules deben ser los principios bsicos y las lneas maestras que caractericen de forma suficientemente homognea entre los investigadores que emplean este tipo de tcnicas no cuantitativas el conjunto de herramientas y procedimientos metodolgicos y analticos cualitativos potencialmente aplicables al desarrollo de una investigacin.

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En esta direccin se ha realizado el presente artculo, tratando de concretar, de manera sinttica y secuenciada, una coleccin de aspectos clave relacionados con la teora y la prctica del proceso de anlisis de datos cualitativos y sus implicaciones metodolgicas. De este modo, ha sido posible identificar el alto grado acomodaticio del proceso descrito a lo largo de este trabajo a los rasgos distintos y naturaleza singular de las diferentes estrategias metodolgicas de carcter cualitativo en que se posicione uno u otro investigador y en las que, por tanto, se incardinar la investigacin. Finalmente, es destacable que ms all del ya clsico anlisis de contenido propuesto principalmente por Bardin (1986) y Kripperdorf (1990) y tomado en demasiadas ocasiones como modelo nico de las posibilidades analticas de la metodologa cualitativa se encuentran otras propuestas, como las de Miles y Huberman (1994), que presentan un mayor grado de complejidad y rigurosidad y, lo que es ms importe, una mayor versatilidad y amplitud respecto a las diferentes corrientes metodolgicas que conformar el paradigma cualitativo (etnografas, estudio de casos, entre otras).

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