CAPTULO 6 MAYAN

Este captulo comienza con una introduccin a la induccin, deduccin, introduce los procesos analticos de codificacin, memoing y teorizacin y concluye con una descripcin y el ejemplo de un anlisis de contenido.

Un colega vez facilit un curso titulado Anlisis Inside ", una investigacin intensiva en las tcnicas de anlisis y representacin en la investigacin cualitativa" (LP Eldershaw, comunicacin personal, 31 de Mayo, 2007). Para lograr el objetivo del curso, ella pregunt colegas a travs del campus de venir a clase y presentar cmo lo hicieron anlisis desde su perspectiva o mtodo. Estos colegas presentaron en la investigacin accin participativa, la etnografa, anlisis del discurso, la fenomenologa, los mtodos visuales, y la narrativa. Sus componentes siguientes sus presentaciones eran tan enriquecedora como la propia clase. Ellos le dieron las gracias por conseguir que pensar a travs de palabras y envolver alrededor de lo que hicieron cuando analizan los datos, ya que nunca haban tenido que explicar antes. Esto es por qu los estudiantes, y casi todo el mundo, luchan con el anlisis de datos.

Un colega vez facilit un curso titulado Anlisis Inside ", una investigacin intensiva en las tcnicas de anlisis y representacin en la investigacin cualitativa" (LP Eldershaw, comunicacin personal, 31 de Mayo, 2007). Para lograr el objetivo del curso, ella pregunt colegas a travs del campus de venir a clase y presentar cmo lo hicieron anlisis desde su perspectiva o mtodo. Estos colegas presentaron en la investigacin accin participativa, la etnografa, anlisis del discurso, la fenomenologa, los mtodos visuales, y la narrativa. Sus componentes siguientes sus presentaciones eran tan enriquecedora como la propia clase. Ellos le dieron las gracias por conseguir que pensar a travs de palabras y envolver alrededor de lo que hicieron cuando analizan los datos, ya que nunca haban tenido que explicar antes. Esto es por qu los estudiantes, y casi todo el mundo, luchan con el anlisis de datos.

Los investigadores cualitativos a menudo hacen un mal trabajo describir o articular sus procesos de anlisis de datos. "La categora surgi de los datos" ya no es suficiente. Por qu es la articulacin de nuestro proceso de anlisis de datos es tan difcil? Diferentes tericos posiciones / perspectivas y mtodos crean diferentes datos que exigen ser tratados y analizados de manera diferente. Los datos provienen de diversas fuentes y en diferentes Forros. El tiempo se pas en el campo. Hay texto, expresiones faciales, y el arte. Crear temas es un proceso muy diferente de la construccin de categoras. Procesos de anlisis dentro de cada mtodo son nicos para el mtodo an son fluidos y flexibles. Necesita menos que decir, que describe el anlisis de datos cualitativos es cualquier cosa menos simple, pero hay esperanza en el horizonte. Como este tema gan ms atencin, textos cualitativos y especficos del mtodo cada vez ms sofisticados que se estn publicando anlisis de datos detalle.

Irnicamente, teniendo en cuenta lo que acabo de escribir acerca de la singularidad, la fluidez y la flexibilidad de anlisis de datos cualitativos, lo que quiero lograr en este captulo es ofrecer una visin general y una aclaracin con respecto al anlisis de datos cualitativos. Voy a hacer esto a travs de una descripcin de la induccin y la abduccin y la aclaracin de los trminos y procesos de anlisis de datos que se tejen dentro y fuera de todo el trabajo cualitativo.

Su mensaje como deductivo, inductivo y abductivo

Investigacin cuantitativa es principalmente una actividad deductiva. Una analoga de rompecabezas simple puede beneficiar a esta discusin. En la investigacin cuantitativa el investigador tiene la mayora de las 500 piezas del rompecabezas perro dlmata imagin y est probando el ajuste de una o dos piezas. En otras palabras, un proceso deductivo implica probar una hiptesis (una pieza del rompecabezas) dentro de una obra preexistente marco o teora (el rompecabezas) para ver si se hace o no se mantiene dentro de ese marco.

La investigacin cualitativa es principalmente una actividad inductiva. El 500-pieza del rompecabezas perro dlmata ha sido objeto de dumping sobre la mesa, y el er investigacin debe tratar de hacer sentido de ella. Ella o l se guiar por las piezas de fronteras (es decir, la literatura y la experiencia), pero por lo dems la imagen est ah (es decir, la descripcin de los fenmenos), a la espera de ser prestados. Las piezas se prueban uno contra el otro, una y otra vez, hasta que la imagen (es decir, el modelo, descripcin, o la teora) es completa o tiene sentido. Las piezas no pueden ser hechos para encajar juntos, golpean abajo con un puo fuerte. Las piezas que usted no piensa que van de la mano tienen que ser juzgados y, sorprendentemente, a veces encaje a la perfeccin. Este proceso es inductivo, ya que comienza con piezas individuales o ideas, y como los investigadores se mueve alrededor de una sola pieza de tiempo ata, haciendo pasos analticos pequeos y graduales, un material compuesto en general o teora o historia, o se crea descripcin.

Aunque la analoga del rompecabezas puede ser criticado por enviar sensibilidades como la creacin de un nico derecho de la imagen / la verdad que viene de los datos, creo que la analoga del rompecabezas tiles para entender el concepto de induccin.

Morse (1994b) ha descrito el proceso cognitivo de inductiva piense ing, pasando de comprender, a sintetizar, a la teorizacin, y para recontextualizar. Comprendiendo comienza cuando empiezas a pensar en el tema y su entorno y aprender lo ms que pueda a travs de la literatura. Comprendiendo contina a travs de la recopilacin de datos y las etapas iniciales de anlisis y se alcanza cuando se alcanza la saturacin y que son capaces de escribir una descripcin detallada y densa del fenmeno. Sintetizar es el proceso de "escarda," la fusin de historias y experiencias para describir los patrones de comportamiento, y cmo actan las personas, reaccionar, o conecte. lt es ser capaz de describir las historias tpicas y atpicas y que proporcionan como ejemplos de esta generalizacin. Teorizacin no est creando hechos; que est haciendo su "mejor estimacin". Usted lo hace a travs de la seleccin, revisin y descartar una y otra vez para encontrar explicaciones alternativas o formas de entender el fenmeno. Resultados teorizacin de la mejor manera para explicar sus datos. Por ltimo, recontextualizacin es colocar sus resultados en el contexto de la literatura, observar cmo hallazgos apoyan el conocimiento existente y reclamar nuevas contribuciones.

En otras palabras, en lugar de comenzar con una hiptesis y luego pruebasque mediante la recopilacin de los datos (dednctive), el investigador recoge datos y luego los generales hiptesis como l o ella trata de explicar los datos (abductivas). Es un proceso de pensar en todas las posibilidades de los datos: haciendo conjeturas, especulaciones y conjeturas (es decir, hiptesis) acerca de por qu los datos son como son y despus de comprobar estas conjeturas con ms datos (incluyendo recogida con anterioridad) . Si las hiptesis no estn bien soportados, a continuacin, el investigador considera otras posibilidades. Si la hiptesis se apoyan y bastante plausible, l o ella se mueve hasta que l o ella est convencida de que una interpretacin general de los datos es completa.

Trminos y Procesos de Anlisis de Datos

Los procesos inductivos y analticas abductivo son evidentes a travs de un "patrn sistemtico de recogida-anlisis-coleccin-anlisis de datos, hasta el infinito" (Morse, 1999a, p. 573) que caracteriza la obra ms cualitativa. El investigador cualitativo recoge datos, los analiza, recopila ms datos para llenar los vacos, las analiza, recopila ms datos, y as sucesivamente. Morse describe el trabajo con datos como el proceso de observar patrones en los datos, haciendo preguntas de los patrones, la construccin de conjeturas, deliberadamente recogida de datos de individuos seleccionados especficamente en tapies dirigidos, confirmar o refutar esas conjeturas, a continuacin, anlisis continuo, haciendo preguntas adicionales, buscando ms datos, promover el anlisis de la clasificacin, cuestionar, pensar, construir y conjeturas de pruebas, y as sucesivamente. (Pg. 573)

Aunque 01 a.m. intentar proporcionar una descripcin general de anlisis de datos, 1 quiere ofrecer tambin la clarificacin de tres trminos a menudo en silencio cuestionados por los recin llegados a la investigacin cualitativa: la codificacin, memoing y teorizacin.

La codificacin se ha convertido en un tema polmico en la investigacin cualitativa, y los nuevos investigadores estn confundidos sobre lo que decir al respecto. Lo haces o no? Algunos investigadores dicen que no lo hacen "cdigo" y viaje todo sobre s mismos tratando de evitar el trmino. No Lilee la palabra; 1 suponen que ellos piensan que suena demasiado prescriptivo, positivista. Pero todo el cdigo. Tan pronto como una interfaz con sus datos, Worle con su-cualquier dato de datos en todo lo que est codificando. Cuando se asigna una palabra a una parte de sus datos, cuando usted escribe algo en el margen de una transcripcin, cuando subrayado una palabra en un documento, cuando usted se centra en una determinada parto fa visual, que est codificando. Usted puede incluso cdigo, Asido, sus respuestas como datos. Acode podra ser asignado a una lnea, portian, o en la pgina de una transcripcin o documento, o para un detalle minuto o mayor porcin de una imagen, o incluso a la propia imagen. La codificacin es el primer paso para poder decir algo acerca de los datos, el fenmeno. lt es el primer paso en lo que le permite Malee comparaciones entre piezas de datos. Es posible que no lo llaman, por ejemplo, axial y selectiva, o codificacin terica, sino que est worleing con sus datos y determin ing lo que es importan! a usted y lo que tiene que ir Jet. En otras palabras, si usted quiere hacer nada con sus datos que no sean los deje en su forma cruda, usted tiene que cdigo.

Memoing es otro trmino que hace que nuevos investigadores SORNE angustia respecto anlisis. Debido a que se introdujo por primera vez en tierra ry teo (Glaser y Strauss, 1967), los investigadores creen que SORNE este trmino es propiedad de los tericos de la tierra. lt no lo es. A todos nos involucramos en memoing, o escribir notas analticas preliminares acerca de los datos, sin importar cul es la posicin terica / perspectiva o mtodo que estamos alineados con. de hecho, no podemos dejar de nosotros mismos de memoing. Tan pronto como se dice, "Gan der si ..." o "Podra ser eso de ...?" o "Significa esto ...?" estamos memoing. Estamos haciendo connec.tions o hacer preguntas acerca de por qu algo ls la manera que es. Estamos entreteniendo nociones tericas sobre el fenmeno.Una vez ms, memoing ve ligeramente diferente dependiendo de su teora /mtodo. Memoing en una teora fundamentada podra estar centrado en la comparacin de dos categoras, mientras que en una autoetnografa puede incluir preguntas acerca de cmo la propia experiencia contrarresta una narrativa dominante del fenmeno. El proceso de memoing, por lo tanto, no pertenece a la teora fundamentada, pero es, ms bien, una estrategia que resulta til en todas las teoras y mtodos cualitativos.Los investigadores cualitativos tambin se dedican a la teorizacin. Esencialmente, es decir nuestro trabajo como investigadores, pero los nuevos investigadores a menudo interpretan esto como thatyou tiene que construir teora. Usted puede, pero youdo nothave a. Medios de pensamiento ms abstracto acerca de sus datos de teorizar. Incluso en un estudio descriptivo, que teorizar sobre el concepto o evento que usted est describiendo. Theor izing est pasando de los casos particulares que conforman sus datos a la especulacin y posihle explicaciones. lt se evidencia a travs de las declaraciones sumarias o ahout el fenmeno sintetiz. Es necesario teorizar para hacer la investigacin, pero tambin se puede teorizar sin la construccin de una teora.

Silln Tutorial Ejemplo

Al regresar a nuestro tutorial silln del captulo 1 y nota de la importancia de pensar a travs de un estudio horizontal, es evidente visualmente que cada teora y / o mtodo tiene su propio celular, o la tcnica analtica. Vamos a trabajar a travs de otro ejemplo. Como podemos ver en la Tabla 1.1 en el Captulo 1, la tcnica analtica tpica de la teora fundamentada es la comparacin constante, y para la fenomenologa, es la tematizacin.

A raz del inters en la reduccin del consumo, est interesado en la cultura de la no consnrnption que se crea dentro de la ms grande, la cultura dominante de consumo (vase el cuadro 6.1). Yon quiere pedir a la pregunta de investigacin: Cul es la experiencia de la no-consmnption de los bienes materiales de los padres? Esta ser una etnografa (mtodo), por lo que el trabajo con yon en la tercera lnea del grfico. Yon alinearse con el punto de vista interpretativo (ontologa y epistemologa) y anclar el estudio de las teoras de la cultura y los conceptos de rituales, norrns, y as sucesivamente (posicin terica /A raz del inters en la reduccin del consumo, est interesado en la cultura de la no-consumo que se crea dentro de la ms grande, la cultura dominante de consumo (vase el cuadro 6.1). Quieres hacer la pregunta de investigacin: Cul es la experiencia de la no-consumo de bienes materiales de los padres? Esta ser una etnografa (mtodo), por lo que el trabajo yon dentro de la tercera lnea de la tabla. Usted mismo se alinean con una perspectiva interpretativa (ontologa y epistemologa) y anclar el estudio de las teoras de la cultura y los conceptos de rituales, normas, etc. (terica posicin / perspectiva). Sus participantes sern los padres que se identifican como los no consumidores de bienes materiales con al menos un hijo menor de seis aos. Adems, se incluir y aprender de organizacin ambiental no gubernamental, tienda de alimentos alternativos, y el personal del Da de la Tierra. Otros pueden entrar en su muestra si se le puede ensear sobre la cultura de no consumo de las familias jvenes. Usted sabe que el tamao de muestra de una etnografa, ya que se compone de muchas interacciones conversacionales (entrevistas formales e informales), es de aproximadamente veinticinco-treinta y cinco participantes. Quieres pasar tiempo en el campo (observacin participante), pero tropezar cuando se piensa en la manera de "observar" no consumir. Yon tiene algunas opciones para hacer. Usted podra pasar el tiempo "pasando el rato" en las organizaciones no gubernamentales ambientales, tiendas de alimentos alternativos, y las fiestas Da de la Tierra (ajuste) y ver qu tipo de datos est ah. O bien, es posible que desee "pasar el rato" en un sbado a las familias en su estudio y ver cmo se estructuran sus actividades para ser no consuntivo (ajuste). El componente de la observacin participante probablemente evolucionar a medida que aprende ms sobre su tema. Definitivamente va a querer revisar documentos, incluyendo la literatura laica y panfletos en las organizaciones relacionadas y en los sitios web. Usted va a utilizar el anlisis de contenido para el anlisis de datos, y sus resultados sern una gruesa descripcin de las normas y pautas culturales de comportamiento que se crean dentro de una cultura de no consumir yuxtapuestas dentro de la cultura ms grande, dominante de consumo.

Dos errores de anlisis serio

Hay dos graves pero muy comunes errores de anlisis realizados por los nuevos investigadores cualitativos. La primera es la recogida y (posteriormente) el anlisis de datos. Muchos de los nuevos investigadores anuncian triunfalmente: "He recogido todos mis datos. Ahora slo les haveto analizo." La nica vez que es aceptable para haber recogido todos sus datos sin analizarlos CON Actualmente es para las entrevistas semiestructuradas, en el que muchos de los participantes son reclutados, las preguntas no cambian, al! los participantes se les pide a las mismas preguntas, en el mismo arder, y las respuestas a cada pregunta se estudian juntos. Debido a entrevistas semiestructuradas se llevan a cabo y se analizaron de esta manera, ms de una persona puede llevar a cabo las vistas inter y analizar los datos. Cada pregunta puede convertirse en una categora.Si utiliza cualquier otro mtodo, debe trabajar simultneamente, a travs de un proceso iterativo de recopilacin de datos, anlisis de recopilacin anal-analysis, y as sucesivamente. Si usted no trabaja concurrentiy, es probable que usted va a terminar con todo un estudio ordinario, aadiendo poco a la literatura, la poltica, o en la prctica, ya que se ha perdido una "joya", por ejemplo, en el tercer guin tran. Esa joya, si hubieras cogido y seguidos en l, habra cambiado la naturaleza de la investigacin en conjunto. En un estudio de padres que cuidan a un nio con una discapacidad del desarrollo motor grueso, un padre podra haber declarado en esa tercera entrevista que la discapacidad afecta su deseo de ser y de jugar con su hijo. Esta idea es muy nuevo en esta literatura, pero podra haber pasado por alto si el investigador no analiz esa entrevista poco despus de que se llev a cabo y luego siga hacia arriba en posteriores entrevistas. La importancia del concurren! recoleccin de datos y anlisis de datos a travs de la codificacin, memoing y teorizacin no puede ser subestimado.

El segundo error en el anlisis cualitativo es el uso de una teora o un marco conceptual para analizar los datos. En este sentido, no me refiero, como se dijo en el captulo 2, para-teoras posteriores crticas o como raro, marxista, crtica de la raza, o teoras tnicas oa interaccionismo simblico. El problema radica cuando un nuevo investigador toma una teora como la teora del apego o el estrs familiar y la teora de afrontamiento y busca especficamente los conceptos en los datos cualitativos que conforman la teora. El investigador lee lnea por lnea, y si un comentario asemeja, por ejemplo, un evento estresante o los recursos de McCubbin y Patterson (1982) modelo ABCX de ajuste y adaptacin, se codifica como tal, y el anlisis contina. Qu hay de malo con este enfoque? lt es deductivo. El investigador est trabajando oa los anlisis de una teora o modelo de los datos cualitativos. Esto aplasta cualquier oportunidad para nuevas ideas o nociones del fenmeno para ser visto, y, de nuevo, el investigador reproduce lo comn.

Anlisis de Contenido

Debido a que muchos de los nuevos investigadores cualitativos eligen mtodos o enfoques que requieren un anlisis de contenido o variacin, voy a describir esta tcnica analtica aqu. Si estos procesos parecen tener sentido de cmo se puede proceder con el anlisis de datos, por favor, utilice esto como una plantilla para trabajar desde pero modificarlo de acuerdo a su teora / mtodo y datos.En general, en un estudio cualitativo descriptivo o exploratorio cualitativo estudio de lo que algunas personas se refieren como un genrico cualitativo estudio o en una etnografa o la etnografa centraron la tcnica analtica ms adecuada es el anlisis de contenido. Anlisis de contenido se pueden dividir en dos tipos diferentes: manifiestas y latentes. En el anlisis de contenido manifiesto, o "frijol contando" anlisis de contenido, el investigador busca palabras especficas utilizadas o las ideas expresadas. Estos son contados, ya que ofrece a travs de numerosos paquetes de software y luego se usa para generar estadsticas sobre el contenido de los datos. Por ejemplo, un investigador interesado en el estudio de la vida laboral de los burcratas en el gobierno local podra contar el nmero de veces que un burcrata se refiere a estar estresado o usa la palabra estrs. Ese nmero podra ser utilizado para argumentar la importancia del estrs en la vida de los burcratas. Este recuento es muy fiable: 1t es fcil de pasar por un texto y contar el nmero de veces que aparece una palabra. Sin embargo, no tiene sentido que un investigador cualitativo como el contexto de las palabras no se toma en consideracin.

Anlisis de contenido latente es el proceso de identificacin, codificacin y clasificacin de los patrones primarios en los datos. El investigador examina el significado de pasajes o prrafos especficos dentro de los datos y determina las categoras apropiadas. Por ejemplo, en lugar de simplemente observando la aparicin de estrs en el trabajo, l o ella podra codificar para el tipo de estrs o el contexto de la tensin. El estrs relacionado con el nmero de horas trabajadas, las relaciones con los compaeros de trabajo, el equilibrio entre trabajo y familia, o algo ms? O es la referencia a subrayar indicativo de algo ms en juego en la organizacin? Cuando se utiliza el anlisis de contenido plazo, anlisis de contenido latente es por lo general lo que se refiere, y que es mi uso a lo largo de este libro. Anlisis de contenido latente es importante lo que el investigador cualitativo, ya que permite la codificacin de la intencin de los participantes dentro de su contexto.

Codificacin y categorizacin

El primer paso es para codificar los datos. Codificacin, dentro de un anlisis de contenido, se puede definir como el proceso de identificar las imgenes persistentes, palabras, frases, conceptos, o sonidos dentro de los datos ", por lo que los patrones subyacentes pueden ser identificados y analizados" (Morse y Field, 1995, p. 241). La codificacin no es el proceso de asignacin de las etiquetas o categorizacin de los datos. 1bis se produce ms tarde en el proceso. La codificacin es simplemente el primer paso por el cual el investigador se familiariza con y comienza a organizar los datos.Para comenzar la codificacin de texto, el investigador lee todos los datos, vuelve a leer y se destacan las secciones del texto, y hace comentarios en los mrgenes con respecto a cualquier cosa que llama la atencin. Comentarios 1bese podran incluir ms de todas las impresiones, puntos de inters, planes para trabajar con los datos, y as sucesivamente. Por ejemplo, para extender el ejemplo de la tensin en el gobierno local, el investigador puede observar las diferentes formas en que los burcratas describen su cansancio. Despus de la codificacin es completa, los datos estn listos para ser clasificados.

El paso por los datos de nuevo, el investigador se corta lo ms destacadoed secciones del texto y los agrupa en categoras. En tiempos precomputer, esto fue literalmente hace con tijeras y carpetas de archivos. Ahora bien, esto se puede hacer usando Word o con un programa de software designado (por ejemplo, N7 o Atlas.ti). Para tener en cuenta los datos de una manera significativa pero manejable, el investigador debe restringir el nmero de categoras a tenor doce. Considere esta parte de una transcripcin para el estudio de la experiencia de ser un burcrata en el gobierno local:He renunciado a nuestro ayuntamiento actual. Ellos slo juegan a lo seguro y siguen las reglas. Ellos no permiten que cualquiera de nosotros lo intentan nada nuevo. Queremos ed para implementar un piloto de este nuevo programa de recreacin e hicimos todos los deberes y lo present a ellos y que acabamos de decir, bsicamente, "Gracias, pero no gracias, simplemente seguir haciendo lo que est haciendo." No me siento como si tuviera algn poder para hacer algo interesante en mi trabajo. Es totalmente debilitante.

Codifiqu este extracto de la transcripcin de las palabras "Consejo sigue las reglas" y "no poder". Estos cdigos, cuando cotejada con cdigos similares, podran haber desarrollado con el tiempo en dos categoras: La falta de innovacin dentro del Consejo y de la falta de autonoma de los burcratas, respectivamente. Un extracto puede ser de doble codificado y as terminar en ms de una categora. Este extracto es probable que se encuentra dentro de las dos categoras desarrolladas.Una vez que los datos se clasifican, el investigador toma cada archivo ylee a travs de los extractos, asegurando que todos ellos "encajan" dentro de la categora. El investigador tiene que estar dispuesto a moverse alrededor de extractos, re etiquetar o disolver las categoras, o desarrollar subcategoras. Subcategoras se crean si hay dos ideas distintas o perspectivas dentro de una categora. Por ejemplo, la categora de la falta de innovacin dentro del Consejo podra consistir en dos subcategoras: Toe la lnea y los polticos conservadores. A menudo asociado con un anlisis de contenido es un diagrama que ilustra la relacin entre las categoras y subcategoras. Figura 6.1 resume la etapa de trabajo de un diagrama para el ejemplo dado anteriormente. A veces los datos son contrarios a lo que la mayora de los participantes estn describiendo. En un anlisis de contenido, y en la investigacin cualitativa en general, esto se conoce como un "caso negativo". Por ejemplo, un burcrata no podra hablar de una falta de poder o autonoma en absoluto, en lugar de hablar acerca de su capacidad para tomar decisiones y hacer que se pasaron por un consejo fordwar-pensamiento. Cuando existen tales datos, el investigador debe buscar casos similares. Si se identifican casos similares), entonces se crea una nueva categora o subcategora. Si no se encuentran casos similares, entonces ese caso inicial se considera una anomala, pero an debe tenerse en cuenta en la explicacin de los datos. Por ejemplo, usted podra haber imaginado que este burcrata est a pocos meses de la jubilacin.

ResumenDada la naturaleza de la investigacin cualitativa, los procesos de anlisis de datos estn mal articuladas. Es importante, sin embargo, que pensar mucho sobre el anlisis de datos y abordarlo como un proceso abductivo iterativo. Principales herramientas del investigador para analizar los datos, aunque utiliza y el pensamiento acerca de forma diferente en funcin de la perspectiva y mtodo terico del investigador, estn codificando, memoing y teorizacin. Un anlisis de contenido es slo una aproximacin a trabajar con datos cualitativos. Sin embargo, los investigadores noveles suelen declarar mediante una tcnica de anlisis en particular, cuando en realidad la realizacin de un anlisis de contenido. Se puede decir que al leer el artculo, si lo han hecho: Las tcnicas analticas mentira dentro de otros mtodos (por ejemplo, el anlisis conversacional o el discurso de anlisis y la fenomenologa) verse y sentirse muy diferente de un anlisis contenido. Aunque el anlisis de contenido es una tcnica analtica valiosa y apropiada en muchas circunstancias, no se puede aplicar a travs de cada perspectiva o mtodo en la investigacin cualitativa.