Si eres nuevo en el mundo de la investigación, el análisis de datos cualitativos puede parecer bastante intimidante. Tanta terminología, tantos conceptos abstractos y esponjosos. ¡Puede ser un campo de minas!
No temas, en esta publicación, desempaquemos los métodos de análisis más populares, uno a la vez, para que pueda abordar su análisis con confianza y competencia, ¡ya sea para una disertación, tesis o realmente cualquier tipo de proyecto de investigación!
Para comprender el análisis de datos cualitativos, primero debemos comprender los datos cualitativos, así que retrocedamos y hagamos la pregunta: «¿Qué son exactamente los datos cualitativos?».
Bueno, los datos cualitativos se refieren a casi cualquier dato que sea «no números». En otras palabras, no es lo que mide usando una escala fija o estadísticas o matemáticas complejas.
¿Palabras, adivinaste? Bueno… a veces, sí. Los datos cualitativos pueden, y a menudo, tomar la forma de transcripciones de entrevistas, documentos y respuestas de encuestas abiertas, pero también puede implicar la interpretación de imágenes y videos. En otras palabras, la cualitativa no solo se limita a los datos basados en texto.
Entonces, ¿en qué se diferencia de los datos cuantitativos?
En pocas palabras, la investigación cualitativa se centra en palabras, descripciones, conceptos o ideas, mientras que la investigación cuantitativa se centra en los números y las estadísticas. La investigación cualitativa investiga el «lado más suave» de las cosas para explorar y describir, mientras que la investigación cuantitativa se centra en los «números duros», para medir las diferencias entre las variables y las relaciones entre ellas. Si desea obtener más información sobre las diferencias entre Qual y Quant, tenemos una publicación detallada aquí.
¿Cómo se hace el análisis cualitativo?
El análisis cuantitativo a menudo se asocia con el análisis numérico en el que los datos se recopilan, clasifican y, por lo tanto, se calculan para ciertos resultados utilizando una serie de métodos estadísticos. Los datos se eligen al azar en grandes muestras y, por lo tanto, se analizan. La ventaja del análisis cuantitativo Los resultados se pueden aplicar en una población general utilizando modelos de investigación desarrollados en la muestra. Esta es una falta de análisis cualitativo de los datos debido a la generalización limitada de los resultados.
El análisis cuantitativo es más objetivo en la naturaleza. Trate de comprender la aparición de eventos y luego descríbelos utilizando métodos estadísticos. Sin embargo, es posible obtener una mayor claridad utilizando simultáneamente con métodos cualitativos y cuantitativos. El análisis cuantitativo normalmente deja los eventos aleatorios y pobres en los resultados de la investigación, mientras que el análisis cualitativo los considera.
El análisis cuantitativo generalmente se refiere a cantidades medibles como peso, longitud, temperatura, velocidad, ancho y muchos otros. Los datos se pueden expresar en forma tabular o cualquier representación esquemática utilizando gráficos o gráficos. Los datos cuantitativos se pueden clasificar como continuos o discretos, y a menudo se obtienen utilizando investigaciones, observaciones, experimentos o entrevistas.
Sin embargo, existen limitaciones en el análisis cuantitativo. Por ejemplo, puede ser difícil descubrir conceptos relativamente nuevos utilizando un análisis cuantitativo y es aquí donde el análisis cualitativo ingresa a la ecuación para descubrir «porque» se produce un cierto fenómeno. Esta es la razón por la cual los métodos se usan a menudo simultáneamente.
El análisis cualitativo se refiere al análisis de datos que no se pueden cuantificar. Este tipo de datos se refiere a la comprensión e intuiciones de las propiedades y atributos de los objetos (participantes). El análisis cualitativo puede obtener una comprensión más profunda del «porque» ocurre un cierto fenómeno. El análisis se puede usar en combinación con análisis cuantitativo o precedirlo.
¿Cómo se inicia un análisis cualitativo?
El análisis de datos cualitativos generalmente comienza con un conjunto de transcripciones de las entrevistas o grupos focales realizados. Obtener estas transcripciones requiere haber tomado notas excepcionalmente buenas o, preferiblemente, haber registrado la entrevista o el grupo focal y luego haberlo transcrito. La transcripción de grabaciones de audio suele ser el primer paso para analizar datos cualitativos. Los investigadores crean una copia completa y escrita, o transcripción, de la grabación reproduciéndola y escribiendo en cada palabra que se habla, señalando quién habló qué palabras. En general, es mejor apuntar a una transcripción literal, una que informa por palabra exactamente lo que se dijo en la grabación. Si es posible, también es mejor incluir no verbales en una transcripción. Deben tenerse en cuenta los gestos realizados por los participantes, al igual que el tono de voz y notas sobre cuándo, dónde y cómo las palabras habladas pueden haber sido enfatizadas por los participantes. Estos son difíciles de capturar a través del audio, por lo que es importante tener un tomador de notas en grupos focales y escribir notas de campo útiles durante las entrevistas.
Si tiene tiempo (o si le falta los recursos para contratar a otros), creo que es mejor transcribir sus datos cualitativos usted mismo. Nunca dejo de sorprenderme por las cosas que recuerdo de una entrevista o grupo focal cuando lo transcribo yo mismo. Si el investigador que realizó la entrevista o el grupo focal la transcribe ellos mismos, entonces también podrá tomar nota de comportamientos e interacciones no verbales que pueden ser relevantes para el análisis, pero que no podrían ser recogidos mediante la grabación de audio. Los participantes pueden poner los ojos en blanco, limpiar las lágrimas de la cara e incluso hacer gestos obscenos. Estos no verbales dicen mucho sobre los sentimientos de los participantes. A menos que las escriba en sus notas de campo o las incluya en su transcripción, esos detalles no pueden informar su análisis.
El objetivo del análisis de datos cualitativos es llegar a algunas inferencias, lecciones o conclusiones mediante la condensación de grandes cantidades de datos en bits relativamente más pequeños y más manejables de información comprensible. El análisis de datos cualitativos a menudo funciona de manera inductiva (Glaser y Strauss, 1967; Charmaz, 2006). [1] Para pasar de las observaciones específicas que un investigador recopila a identificar patrones en esas observaciones, los investigadores cualitativos a menudo comenzarán leyendo transcripciones e intentando identificar códigos. Un código es una representación abreviada de algunos conjuntos o ideas más complejos. En este uso, el código de la palabra es un sustantivo, pero también puede ser un verbo. El proceso de identificación de códigos en los datos cualitativos de uno a menudo se conoce como codificación. La codificación implica la identificación de temas entre datos cualitativos leyendo y releer (y releer de nuevo) las transcripciones hasta que el investigador tenga una idea clara sobre qué temas surgen.
¿Qué es un análisis cuantitativo y cualitativo ejemplos?
La escucha en las redes sociales, que literalmente podemos traducir con «escuchar las redes sociales», es el proceso destinado a analizar y evaluar lo que se dice de una empresa, un producto o marca en Internet, en particular en los canales sociales.
Durante nuestras investigaciones del mercado, escuchar las redes sociales nos proporciona una gran cantidad de información sobre su empresa, sus clientes objetivo y empresas competidoras (si la investigación proporciona el análisis de los competidores).
¿Te preguntas por qué es tan importante analizar y monitorear las redes sociales?
Las razones son numerosas pero, principalmente, la escucha en las redes sociales nos permite ayudarlo a optimizar sus estrategias sociales, organizar nuevas y siempre mejor y deshacerse de los competidores.
- Comprenda qué canales sociales son sus clientes favoritos de referencia y, por lo tanto, dónde sería mejor que su empresa se exprese
- Descubra cuáles son los influyentes más enumerados por sus clientes
- Comprenda cómo debe expresarse con sus clientes actuales y potenciales
- Analice cómo sus competidores se mueven en las redes sociales (y comprende por qué sus movimientos)
- Realice un seguimiento del crecimiento de su marca en las redes sociales
- Comprender qué piensan los clientes de su empresa y las empresas clientes
- Descubra qué productos aman más a los clientes de referencia, cuáles no aman y por qué
El resultado de una escucha en las redes sociales llevadas a cabo con conciencia por parte de una agencia de investigación de mercado es el crecimiento de la empresa, la mejora de su reputación y la confianza que los consumidores ponen en su marca… y, por supuesto, la adquisición de otras nuevas clientes.
¿Qué es analisis cualitativo y ejemplos?
Como su nombre indica, el análisis temático consiste en analizar los modelos de temas en los datos. Es un método de análisis de datos cualitativos. Esto significa que este método se puede utilizar para analizar datos no digitales, como audio, video, texto, etc.
Transcripción de una entrevista. Un investigador tendrá que explorar toda la transcripción y buscar modelos significativos de temas a través de los datos.
Los modelos se pueden analizar mediante lectura de datos repetitiva, codificación de datos y creación de temas. La imagen a continuación ilustra el curso de este proceso.
Los modelos se pueden analizar mediante lectura de datos repetitiva, codificación de datos y la creación de temas. La imagen a continuación ilustra el proceso del proceso. Tome un ejemplo para comprender cómo el análisis temático ayuda a responder preguntas de investigación.
Ejemplo: ¿Cómo han cambiado las redes sociales a lo largo de los años?
Para esta investigación, tendrá que recopilar datos de fuentes, blogs, información, entrevistas publicadas en línea. Entrevista a algunos usuarios de las plataformas de nueva generación y los viejos usuarios para recopilar información sobre cómo usan estas plataformas y cuál es su experiencia.
El análisis temático es un enfoque inusual que le permite crear categorías y realizar pruebas estadísticas sin tener que definir reglas o procedimientos por adelantado.
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