Sostengo que todos los QDA (independientemente de la orientación metodológica o disciplinaria) comprenden cuatro fases interrelacionadas: definir el análisis, clasificar los datos, hacer conexiones entre datos y transmitir los mensajes. Este artículo discute las tres primeras fases.
Muestra de pasos de diseño experimental. Esta es una parte clave del método científico y el proceso de diseño experimental…. hipótesis. Una hipótesis se conoce como una suposición educada…. Explicación de la hipótesis. ¿Qué te llevó a esta hipótesis?… predicción…. Identificación de variables. … Evaluación de riesgos…. materiales…. Plan general y diagrama. More artículos…
Sin duda, definir el problema es el paso más importante en el proceso de investigación. Definir el problema establece las bases para todo el proyecto, por lo que es de importancia crítica tomarse el tiempo para hacerlo bien.
La investigación cualitativa es un proceso de investigación naturalista que busca una comprensión profunda de los fenómenos sociales dentro de su entorno natural. Se centra en el «por qué» en lugar del «qué» de los fenómenos sociales y se basa en las experiencias directas de los seres humanos como agentes que hacen significado en sus vidas cotidianas.
Los seis componentes de un informe de investigación son los siguientes: un resumen, introducción, metodología, resultados, discusión y referencias.
Un ensayo de fase IV también se conoce como ensayo de vigilancia en postmarketing, o informalmente como ensayo confirmatorio. Los ensayos de fase IV implican la vigilancia de seguridad (farmacovigilancia) y el apoyo técnico continuo de un medicamento después de que recibe permiso para ser vendido (por ejemplo, después de la aprobación bajo el programa de aprobación acelerada de la FDA).
¿Qué es el proceso de investigación cualitativa?
La investigación cualitativa es adecuada para recopilar datos no estandarizados. Este procedimiento es particularmente adecuado para el trabajo científico donde no hay un número de interés, pero se examinan opiniones, motivos y actitudes. Estos datos se interpretan.
En la investigación cualitativa, se utilizan preguntas para registrar los datos que los hechos describen en lugar de evaluarlos utilizando datos. Para esto, se crea un cuestionario que contiene preguntas abiertas. La ventaja es que las encuestas están menos estructuradas y, por lo tanto, reconocen el pensamiento y la motivación de los encuestados para su tesis de licenciatura.
En la investigación cualitativa, se eligen métodos abiertos que le proporcionan información detallada. Esto ofrece la ventaja de que está menos estructurado que con evidencia cuantitativa. Este procedimiento es particularmente adecuado para preguntar sobre opiniones para su trabajo científico.
Durante la investigación cualitativa, se eligen métodos para recopilar información detallada. Las entrevistas de expertos son particularmente adecuadas para esto. Las discusiones grupales también se pueden gestionar o crear un estudio de caso.
Si la investigación cualitativa es adecuada para la tesis de su maestría depende de su pregunta de investigación y los resultados que desea lograr. Si le preocupa la recopilación de relaciones entre dos hechos, la investigación cuantitativa es más recomendable.
¿Cómo funciona la investigación cualitativa?
La investigación cualitativa nos permite responder preguntas que no podemos responder con la investigación cuantitativa. Los datos cualitativos se recopilan hablando con personas, observando personas y situaciones, y documentando sistemáticamente nuestras observaciones (tomando notas, fotografías, videos, etc.). Por lo tanto, la investigación cualitativa nos permite adquirir una comprensión en profundidad de un fenómeno.
Los datos cualitativos se recopilan de tres maneras principales:
- Entrevistas: Hablamos con personas individualmente o en un grupo, registramos las entrevistas y las transcribimos. Estas transcripciones son los datos que analizamos.
- Observaciones: observamos personas y situaciones, y documentamos sistemáticamente estas observaciones tomando notas, fotografías, bocetos o videos.
- Documentos: Recopilamos documentos, como correos electrónicos, informes, actas de reuniones o cualquier otro documento que nos proporcione información para ayudarnos a responder nuestras preguntas.
Los resultados de la investigación cualitativa no se generalizan a poblaciones más grandes. Esto no es posible, especialmente porque las muestras son generalmente pequeñas. La riqueza de la investigación cualitativa se encuentra en el nivel de detalle y la profundidad de los resultados.
Las transferencias en la investigación cualitativa son equivalentes a la generalización en la investigación cuantitativa. El objetivo es presentar los resultados con suficientes detalles para que el lector pueda ver si son transferibles en otros contextos.
No todos entienden o perciben un fenómeno de la misma manera. La investigación cualitativa nos permite examinar desde diferentes ángulos las diferentes percepciones de las personas que experimentan el fenómeno.
¿Cuántos procesos y fases tiene la investigación cuantitativa?
La pregunta, si el proceso de investigación es deductivo o inductivo a menudo se mezcla con la pregunta, si el proceso de investigación es lineal o circular. Sin embargo, estas no son las mismas cosas: «deducción» e «inducción» describen formas de vincular la teoría y los datos. La «linealidad» y la «circularidad» abordan el problema, cómo se ordenan las diferentes fases de investigación, a saber, si (a) plantear y enfocar la pregunta de investigación; (b) muestreo; (c) Diseño de instrumentos; (d) recopilar datos; (e) preparación de datos; (f) analizar datos; (g) Generalizar los resultados; y (h) archivar datos siguen a uno tras otro («linealidad»), o si se iteran («circularidad»). Nuevamente, generalmente se supone que la investigación cuantitativa se organiza de manera lineal, mientras que la investigación cualitativa se organiza de manera circular.
De hecho, la investigación cuantitativa se debe organizar y siempre debe organizarse de manera lineal. Este es un resultado directo del concepto cuantitativo de objetividad, deducción en combinación con la idea de hacer uso de los números: como se indicó anteriormente, para garantizar que los investigadores influyan en el proceso de investigación lo más poco posible, pero también para permitir un fuerte División del trabajo, los instrumentos de investigación se desarrollan utilizando una orden prescrita. Muchas técnicas cuantitativas no funcionan, si uno se desvía de este modelo. Por ejemplo, para generalizar los resultados utilizando estadísticas inductivas, la muestra debe ser una muestra aleatoria. Una muestra es solo aleatoria, si una población se define primero, entonces la muestra se extrae aleatoriamente de esta población, y solo entonces se recopilan los datos y todas las unidades se dibujan realmente. Si hay una unidad o elemento sin respuesta, puede haber un error sistemático (lo que significa que la muestra se convierte en una muestra de no probabilidad y, por lo tanto, hace que sea imposible usar estadísticas inductivas para la generalización). Reclutar casos adicionales más tarde no resuelve este problema porque contradice la lógica del muestreo aleatorio (Baur y Florian, 2008; Baur et al., 2018). En general, esto significa que tanto el muestreo como el desarrollo del instrumento deben realizarse antes de la recopilación de datos. Luego, todos los datos deben recopilarse y luego analizarse en un grupo. Por lo tanto, la lógica de tratar de formular las hipótesis lo más estandarizadas es el resultado de que la investigación cuantitativa debe ser lineal en el sentido de las fases de investigación que se organizan paso a paso.
Aunque la necesidad de linealidad a veces se representa como una ventaja, lo contrario es cierto: a menudo, la linealidad es un problema porque muy a menudo, los investigadores solo se dan cuenta durante la investigación real de que han cometido errores o supuestos falsos o olvidados de aspectos importantes del fenómeno debajo del fenómeno. investigación. En los procesos de investigación circulares, estos pueden corregirse fácilmente. Sin embargo, en los procesos de investigación lineal, esto no es posible sin establecer un estudio completamente nuevo. Que esto no sea solo una declaración general, sino un problema real que los investigadores cuantitativos se perciben a sí mismos se refleja en el hecho de que la psicometría ha estado utilizando procesos iterativos de generación de artículos, pruebas y selección como práctica establecida durante varias décadas. En las últimas dos décadas, los metodólogos del estudio sociológico también han tratado de derivar lo más posible de la linealidad desarrollando el concepto del «ciclo de vida de la encuesta» (Groves et al., 2009). Mientras que en la metodología de encuesta tradicional, el muestreo y el desarrollo de instrumentos fueron fases posteriores, ahora al menos durante el desarrollo de instrumentos, se incorporan bucles de retroalimentación. . De todos modos, una verdadera circularidad no es posible en la lógica de los procesos de investigación cuantitativa; en principio, el proceso de investigación sobre el orden de construcción de instrumentos, muestreo, recopilación de datos y análisis de datos es lineal.
La linealidad también es una característica del análisis de contenido cualitativo, que comienza con el muestreo y la recopilación de datos (por ejemplo, realizando entrevistas o textos de muestreo), luego preparándolos en un software de análisis de datos cualitativos, codificándolos y luego estructurando los datos. También en la hermenéutica de la ciencia social, el proceso de investigación general es lineal en el sentido de que generalmente se recopilan los primeros datos, luego se transcriben y luego se analizan. Similar a la investigación de encuestas, tanto el análisis de contenido cualitativo como la hermenéutica de ciencia social podrían construir elementos circulares en el proceso de investigación más adelante, por ejemplo, recopilando más datos o muestras de nuevos casos, todavía, en general, todos estos procesos de investigación siguen siendo de naturaleza lineal, que contrasta el conocimiento de sentido común sobre el análisis de datos cualitativos.
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