Proceso de 5 pasos para analizar efectivamente datos cualitativos

Como cualquier estudiante o académico sabe, la mayoría de los proyectos de investigación involucran la recolección de grandes cantidades de datos cualitativos, todo ese material no numérico, a través de entrevistas, discusiones en grupo, grabaciones de video y observaciones.

Pero eso es solo la primera parte del proceso de investigación.

Una vez que los datos han sido recolectados, es necesario organizarlos y analizarlos para sacar conclusiones y revelar temas.

Para muchos, tamizar a través de tales grandes cantidades de datos es un proceso frustrante. Sin embargo, siguiendo los pasos correctos y utilizando algunas de las últimas herramientas de productividad, no solo puedes analizar efectivamente los datos cualitativos, sino que también puedes ahorrar tiempo. Vaya, incluso podrías encontrarlo divertido. Bueno, quizás eso sea exagerar.

De cualquier manera, estos cinco simples pasos te ayudarán a analizar efectivamente tus datos cualitativos.

Paso 1: Utilizar la transcripción automática para convertir todos los datos de voz y video a texto

Los investigadores necesitan familiarizarse mucho con todos los datos que recopilan. Simplemente escuchar o mirar horas de contenido no es una forma sencilla de determinar si un dato tiene valor o significado. Escanear contenido en forma de texto, especialmente a través de múltiples fuentes, es mucho más rápido y sencillo.

Por lo tanto, el primer paso para cualquier análisis efectivo de datos cualitativos es transcribir todos los datos de voz a texto.

Claro que puedes hacer esto por ti mismo. Sin embargo, la tecnología de hoy ha hecho este proceso rápido, preciso y asequible. Tener un proveedor de servicios de transcripción automática que haga esto por ti, libera tu tiempo para continuar recopilando datos y para comenzar a organizar lo que ya has recopilado.

Paso 2: Categorizar los Datos y Crear un Marco de Trabajo

Este paso a menudo se denomina codificación de los datos. La codificación en el análisis cualitativo implica identificar y resumir los temas centrales y patrones en sus datos. Le ayuda a dar sentido a todos los datos que ha recopilado en el campo.

Un gran lugar para comenzar es volver a tus objetivos originales de investigación. Identifica las preguntas clave que quieres responder o los temas que quieres explorar. Luego elige algunas palabras/frases clave relevantes para estos temas. Las palabras clave podrían relacionarse con ideas, comportamientos o temas. A continuación, asigna a cada palabra clave un color. Luego, a medida que leas tus transcripciones y otras notas, utiliza marcadores para 'codificar' el texto relevante con el color asignado.

Este paso puede parecer que consume tiempo, pero trabajar con datos desorganizados hará que su análisis de datos sea increíblemente más difícil.

Paso 3: Revisar los códigos y hacer conexiones

Después de haber codificado tus datos, puedes comenzar a identificar temas recurrentes.

Durante esta etapa es cuando debes empezar a establecer conexiones con los datos que se han recopilado. Debes buscar las respuestas que parecen importantes y extraer explicaciones de los datos. El objetivo principal aquí es comenzar a obtener una comprensión más profunda del significado de los datos.

Paso 4: Validar y Comparar tus Datos

Sus datos son la base de su investigación, por lo que es extremadamente importante que no estén defectuosos. Idealmente, debería validar a lo largo de todo su proceso de análisis de datos para asegurarse de que los datos fueron recolectados sin sesgo y de acuerdo con los estándares preestablecidos.

Hazte preguntas como, '¿Utilicé procedimientos consistentes para recopilar mis datos?' '¿Fueron elegidos mis encuestados de acuerdo con los criterios de investigación?' '¿Respondieron todos mis encuestados todas las preguntas?' '¿Es confiable mi análisis?'

Una validación exhaustiva incluiría seleccionar una muestra aleatoria de las encuestas completadas y contactar a los encuestados para verificar sus respuestas a cierto conjunto de preguntas.

Como parte de la validación, también deberías comparar tus hallazgos con otros estudios relacionados para ver si hay alguna conexión o punto de vista diferente. Estas ideas podrían ser útiles para hacer referencia en tu informe final.

Paso 5: Trazar una conclusión y explicar los hallazgos

Finalmente debes interpretar los datos y exponer tus hallazgos. Básicamente estás tratando de encontrar un vínculo válido entre tus objetivos de investigación y los datos analizados, notando cualquier significado o importancia de los datos.

Este paso vital generalmente implica presentar su análisis de datos como un informe final. Este informe debe indicar los procesos y métodos de su investigación. También debe detallar cualquier limitación junto con una discusión sobre lo que funcionó bien y lo que no. También puede desear indicar áreas de investigación futura.

No importa de qué se trate tu análisis de datos, el uso de estos cinco pasos puede ayudarte a analizar eficazmente toda esa información. Es importante hacer los análisis correctamente, ya que la validez de tu investigación depende de ello.

Si necesitas ayuda con el Paso 1: Transcribir tus datos, por favor contáctanos aquí en Happy Scribe.