1MANEJO DE DATOS Y MÉTODOS DE ANÁLISISA. MICHAEL HUBERMANMATTHEW B. MILESTraducción de Rosa I. Valero MollOriginal: Huberman, A.M. y Miles, M.B. 1994. Data management and analysismethods. En Denzin, N.K. y Lincon, Y.S., Handbook of Qualitative Research.Thousand Oaks, CA: Sage. Pp. 428-444.Definiciones y AsuncionesA lo largo de la pasada década, la discusión sobre el manejo de datoscualitativos y su análisis hizo que éstos hayan llegado a estar más diferenciados eintegrados. En 1976, la revisión que Sieber realizó sobre siete textos “respetados” en elcampo de la metodología desveló que menos del 5-10% de sus páginas se dedicaban alanálisis propiamente dicho. En 1979 Miles advirtió que el análisis cualitativo disponíaen general de pocas directrices para protegerse del autoengaño y, aún menos contra lasconclusiones no válidas o poco fiables. Nosotros también comentamos que los métodosde análisis eran raramente descritos con detalle suficiente para que los lectores pudieranseguir cómo el investigador llegaba a las conclusiones finales a partir de 3,600 páginasde notas de campo (Miles & Huberman, 1984).Hoy en día nos encontramos lejos de esta situación. La base de datos consultadaen la preparación de la edición de 1994 deQualitative Data Analysis: An Expanded Sourcebook (Análisis de datos cualitativos: una fuente de información expandida) hatriplicado su tamaño desde la publicación de su primera edición (Miles & Huberman,1984, 1994). Disponemos de nuevos journals (revistas), diversos manuales,innumerables conferencias sobre asuntos cualitativos, grupos especialmente interesadosen el tema y nuevos paquetes de software. Es un sector creciente. Como resultado deello, muchos textos nuevos, incluído el presente, han hecho que las conclusiones deSieber hayan quedado obsoletas. Gradualmente la habilidad en el manejo de datos y suanálisis están llegando a ser explícitamente compartidas. Todavía queda mucho porhacer. Existe una gran competencia entre los numerosos y polémicos argumentos. Aúnresulta improbable que un investigador pueda escribir el estudio de un caso a partir delas notas de campo de un colega y que resultara creíblemente similar al original.En este capítulo fijamos nuestra atención en el manejo de los datos y losmétodos de análisis, con la intención de señalar tanto el trabajo útil, bien hecho, comolas cuestiones no resueltas. De esta manera, subrayaremos algunas asunciones básicas ydefiniciones, discusiones sobre la recogida sistemática de datos y manejo de cuestiones,para posteriormente dirigirnos a lo concerniente al análisis de los datos y su manejo(que ocurre antes, durante y después de la recogida de datos, así como dentro y a travésdel proceso en sí). Concluimos con cuestiones generales del análisis: la importancia dela presentación de los datos, amenazas para la validez analítica y la importancia de la“transparencia” en el procedimiento del manejo y análisis en sí mismo. Definiciones operativas

   2En este capítulo definimosmanejo de datos

pragmáticamente como las operacionesnecesarias para un proceso sistemático y coherente de recogida, almacenamiento yrecuperación de datos. Estas operaciones tienen el propósito de asegurar:a) datos accesibles de alta calidadb) documentación de los tipos de análisis que se han llevado a caboc) conservación de los datos y análisis asociados después de completar el estudio.Nuestra definición deanálisis de datoscontiene tres subprocesos relacionados(Miles & Huberman, 1984, 1994): reducción (síntesis/procesamiento) de los datos,presentación datos y conclusiones/verificación (ver figura 27.1). Estos procesos seproducen tanto antes de la recogida de datos, como durante la fase del diseño yplanificación del estudio; a lo largo de todo el proceso de la fase de recogida de datos yal principio de la fase en que el análisis es llevado a cabo; y después de la recogida dedatos al proponer y completar las conclusiones.Con lareducción de los datos, el universo potencial de datos queda reducido demanera anticipadora cuando el investigador elige el marco teórico/conceptual, laspreguntas de investigación, los casos y los instrumentos. Una vez que las notas decampo, entrevistas, cintas u otros datos están disponibles, los sumarios de datos,codificación, estructuras de búsqueda, agrupaciones e historias escritas son, todos ellos,instancias de la selección y condensación de datos.La presentación de datos, definida como un ensamblaje comprimido y organizadode información que permite exponer conclusiones y/o tomar decisiones, constituye lainevitable segunda parte del análisis. Habitualmente el investigador necesita ver unconjunto de datos reducido como base para pensar sobre sus significados. Laspresentaciones más focalizadas pueden incluir sumarios estructurados, sinopsis (Fischer& Wertz, 1975), viñetas (Erickson, 1986), conexiones en red u otros diagramas(Carney, 1990; Gladwin, 1989; Strauss, 1987; Werner & Schoepfle, 1987a, 1987b), ymatrices con textos, en vez de números en celdas (Eisenhardt, 1989a, 1989b; Miles &Huberman, 1984, 1994).Laexposición de conclusiones y su verificacióninvolucran al investigador en lainterpretación sobre el significado de lo expuesto a partir de los datos presentados. Elrango de las tácticas usadas parece ser extenso, desde el uso típico y común de lacomparación/contraste, la ilustración de temas y patrones, los agrupamientos y el uso demetáforas, hasta el de las tácticas confirmatorias tales como la triangulación, búsquedade casos negativos, seguimiento de sorpresas y comprobación de resultados conrespondentes (Miles & Huberman, 1984, 1994). Muchos puntos de este aspecto delanálisis demuestran que hay un grupo de múltiples y reiterativas tácticas en juego(Chesler,1987; Fischer & Wertz, 1975; Schillemans et al., n.d.) y no sólo una o dostácticas centrales. En este sentido podemos hablar de “transformación de los datos”cuando la información está agrupada, ordenada y conectada a lo largo del tiempo(Gherardi & Turner, 1987).Figura 27.1. Componentes del Análisis de datos: Modelo Interactivo.