Investigación cualitativa - Soloindustriales

La investigación cualitativa implica recopilar y analizar datos no numéricos. Esto con el objetivo de comprender conceptos, opiniones o experiencias. Se utiliza para recopilar información detallada sobre un problema o generar nuevas ideas para la investigación.

La investigación cualitativa se utiliza principalmente en:

sociología
antropología
ciencias políticas
psicología
trabajo social
investigación educativa

Pero puede aplicarse en cualquier área en la que un enfoque cuantitativo no sea el más adecuado.

Los estudios cualitativos son exploratorios y nos ayudan a comprender cómo las personas experimentan el mundo. Así, se estudian individuos y grupos en su entorno natural. Esto sin realizar ningún tipo de intervención o método para manipular el ambiente estudiado.

Características de la investigación cualitativa

La investigación cualitativa es:

Inductiva

Comienza con la recopilación de datos y luego busca patrones o extrae algunos tipos de teorías a partir de ellos. Esto contrasta con la investigación cuantitativa, que a veces utiliza un enfoque deductivo donde las teorías ya están establecidas y están siendo probadas.

Iterativa

Un proceso iterativo es una secuencia de pasos que pueden repetirse normalmente para mejorar algo. Este proceso es generalmente convergente, lo que significa que un tema se aborda desde un punto de vista amplio y luego se limita y refina para verlo más de cerca. La iteración también puede significar incorporar un factor o un elemento en la investigación, no necesariamente desde el principio, que podría continuar hasta el final del estudio si se encuentra que es útil. Esto convierte a la investigación cualitativa en un método de investigación flexible y adaptable.

Enfoques de la investigación cualitativa

Si bien existen muchos enfoques para la investigación cualitativa, estos tienden a ser flexibles y se enfocan en mantener un significado rico al interpretar los datos.

Los enfoques comunes para la investigación cualitativa incluyen: la teoría fundamentada, etnografía, investigación-acción, investigación fenomenológica e investigación narrativa. Estas comparten algunas similitudes, pero enfatizan diferentes objetivos y perspectivas.

Teoría fundamentada

Se recopilan datos valiosos sobre un tema de interés y se desarrollan teorías de manera inductiva. Es probable que un estudio basado en la teoría fundamentada comience con una pregunta, o simplemente con la recopilación de datos cualitativos.

A medida que los investigadores revisan los datos recopilados, las ideas o conceptos se vuelven evidentes para los investigadores.

Los investigadores etiquetan esas ideas / conceptos con códigos que resumen sucintamente las ideas / conceptos.

A medida que se recopilan y revisan más datos, los códigos se pueden agrupar en conceptos de nivel superior y luego en categorías. Estas categorías pueden convertirse en la base de una hipótesis o una nueva teoría.

Etnografía

La etnografía se basa en gran medida en la observación participante. Es decir, en la participación del investigador en el entorno o con las personas que se estudian. Así, se busca documentar, en detalle, los patrones de interacción social y las perspectivas de participantes y comprenderlos en sus contextos locales.

Investigación-acción

La investigación-acción es una forma de investigación que emplea técnicas de investigación para informar la acción tomada para mejorar la práctica.

Los investigadores y los participantes vinculan de forma colaborativa la teoría con la práctica para impulsar el cambio social.

Investigación narrativa

En la investigación narrativa los investigadores examinan cómo se cuentan las historias para comprender cómo los participantes perciben y dan sentido a sus experiencias.

Los estudios narrativos tienen como objetivo explorar y conceptualizar la experiencia humana tal como se representa en forma textual.

Con este objetivo en mente, la investigación narrativa trabaja con pequeñas muestras de participantes para obtener un discurso rico y libre.

Generalmente, esto toma la forma de entrevistar a personas sobre el tema de interés, pero también puede implicar el análisis de documentos escritos.

Métodos

Los métodos de recopilación de datos cualitativos incluyen grupos focales (discusiones de grupo), entrevistas individuales y participación / observaciones. El tamaño de la muestra suele ser pequeño y los encuestados se seleccionan para cumplir con una cuota determinada.

Cada uno de los enfoques de investigación cualitativa implica el uso de uno o más métodos de recopilación de datos. Estos son algunos de los métodos cualitativos más comunes:

Observaciones: registrar lo que se ha visto, oído o encontrado en notas de campo detalladas.
Entrevistas: hacer preguntas a las personas personalmente en conversaciones cara a cara.
Grupos focales: hacer preguntas y generar discusión entre un grupo de personas.
Encuestas: distribución de cuestionarios con preguntas abiertas.
Investigación secundaria: recopilación de datos existentes en forma de textos, imágenes, grabaciones de audio o video, etc.

Análisis de datos para la investigación cualitativa

Pasos para el análisis

La mayoría de los tipos de análisis de datos cualitativos comparten los mismos cinco pasos:

Preparar y organizar los datos. Esto puede significar transcribir entrevistas o escribir notas de campo.
Revisar y explorar los datos. Examinar los datos en busca de patrones o ideas repetidas que surjan.
Desarrollar un sistema de codificación de datos. Según las ideas iniciales, establecer un conjunto de códigos que pueda aplicar para categorizar los datos.
Asignar códigos a los datos. Por ejemplo, en el análisis de encuestas cualitativas, esto puede significar revisar las respuestas de cada participante y etiquetarlas con códigos en una hoja de cálculo. A medida que revisas los datos, puedes crear nuevos códigos para agregar al sistema si es necesario.
Identificar temas recurrentes. Vincular los códigos en temas cohesivos y globales.

Enfoques para el análisis

Hay varios enfoques específicos para analizar datos cualitativos. Aunque estos métodos comparten procesos similares, enfatizan conceptos diferentes. Dentro de la investigación cualitativa tenemos diferentes tipos de análisis de datos que incluyen:

De contenido: Describir y categorizar palabras, frases e ideas comunes en datos cualitativos.
Temático: Identificar e interpretar patrones y temas en datos cualitativos.
Textual: Examinar el contenido, estructura y diseño de textos.
Del discurso: Estudiar la comunicación y el uso del lenguaje para lograr efectos en contextos específicos.

Ventajas

La investigación cualitativa es buena para:

El proceso de recopilación y análisis de datos se puede adaptar a medida que surgen nuevas ideas o patrones. De ser necesario, los investigadores pueden adaptar rápidamente las preguntas, la configuración o cualquier otra variable para mejorar los resultados.
La recopilación de datos se produce en contextos del mundo real o de forma naturalista.
Se pueden utilizar descripciones detalladas de las experiencias, sentimientos y percepciones de las personas para diseñar, probar o mejorar sistemas o productos.
Las respuestas abiertas significan que los investigadores pueden descubrir nuevos problemas u oportunidades en los que no habrían pensado de otra manera.

Desventajas

Los investigadores deben considerar las limitaciones prácticas y teóricas al analizar e interpretar sus datos. La investigación cualitativa adolece de:

Falta de fiabilidad: El entorno del mundo real a menudo hace que la investigación cualitativa no sea confiable debido a factores incontrolados que afectan los datos.
Subjetividad: Debido al papel principal del investigador en el análisis e interpretación de datos, la investigación cualitativa no se puede replicar. El investigador decide qué es importante y qué es irrelevante en el análisis de datos, por lo que las interpretaciones de los mismos datos pueden variar mucho.
Generalizabilidad limitada: A menudo se utilizan muestras pequeñas para recopilar datos detallados sobre contextos específicos. Por esto, y a pesar de los rigurosos procedimientos de análisis, es difícil sacar conclusiones generalizables porque los datos pueden estar sesgados y no ser representativos de la población en general.
Laborioso: Aunque se puede utilizar programas para gestionar y registrar grandes cantidades de texto, el análisis de datos a menudo debe comprobarse o realizarse manualmente.