Encontrar el sentido a los datos cualitativos
Encontrar el sentido a los datos cualitativos de Amanda Coffey y Paul Atkinson, es un libro sobre investigación cualitativa en español y es una herramienta fundamental para la producción del conocimiento en enfermería y otras disciplinas de las ciencias sociales y de la salud.
A continuación se responden algunas interrogantes surgidas acerca de la investigación cualitativa y que se intenta dar respuesta en base al contenido de este libro.
¿Qué relación existe en la identificación de conceptos pertinentes en la investigación cualitativa y la codificación de los datos?
Conceptos pertinentes: Se usan los datos para pensar con ellos; a fin de generar ideas que se relacionan de manera detallada y precisa con los datos.
La codificación de los datos: es la manera de relacionar los datos con las ideas acerca de eIIos.
En la investigación cualitativa, la identificación de conceptos pertinentes y la codificación de los datos están estrechamente relacionadas. La codificación de los datos es el proceso de asignar categorías y etiquetas a los datos recogidos durante la investigación. Esto permite a los investigadores organizar y analizar los datos de manera más eficiente y efectiva.
La identificación de conceptos pertinentes es una parte importante del proceso de codificación de los datos. Los conceptos pertinentes son aquellos que son relevantes para el objeto de estudio y que pueden ayudar a comprender mejor el fenómeno o el problema que se está investigando. Al identificar conceptos pertinentes, los investigadores pueden establecer las categorías y etiquetas adecuadas para codificar los datos.
En general, la identificación de conceptos pertinentes y la codificación de los datos están estrechamente relacionadas en la investigación cualitativa, ya que la identificación de conceptos pertinentes es esencial para establecer las categorías y etiquetas adecuadas para codificar los datos de manera eficiente y efectiva.
Analice la siguiente afirmación del texto “La codificación no debe verse simplemente como la reducción de los datos a una serie de denominadores comunes más generales, sino que se debe usar para expandir, transformar y re conceptualizar los datos abriendo más posibilidades analíticas”
La codificación puede ayudar a reducir y luego a expandir los datos en formas nuevas y con nuevos principios rectores. La segmentación y codificación de los datos le permiten al investigador pensar con ellos y acerca de ellos.
La afirmación menciona que la codificación no solo debe utilizarse para reducir los datos a categorías más generales, sino que también debe utilizarse para expandir, transformar y re conceptualizar los datos. Esto sugiere que la codificación es más que solo una herramienta para organizar y clasificar los datos, sino que también es una forma de analizar y comprender los datos de manera más profunda y significativa.
La afirmación también menciona que la codificación debe utilizarse para «abrir más posibilidades analíticas», lo que significa que debe utilizarse para explorar y analizar los datos de diferentes maneras y desde diferentes perspectivas. Esto permite a los investigadores obtener más información y comprensión de los datos y hacer inferencias más precisas y significativas.
En general, la afirmación destaca la importancia de la codificación en la investigación cualitativa y su capacidad para expandir, transformar y re conceptualizar los datos, lo que permite un análisis más profundo y significativo.
¿Qué implica la recontextualización de los datos cualitativos codificados según la lectura?
La recontextualización es la manera de encontrar nuevos contextos para visualizar y analizar los datos, esto nos permite pensar en los datos y acerca de ellos.
La recontextualización de los datos cualitativos codificados implica volver a situar los datos en su contexto original y analizarlos en el contexto de la investigación en su conjunto. La recontextualización permite a los investigadores ver cómo los datos encajan en el conjunto más amplio de la investigación y cómo pueden contribuir a la comprensión del fenómeno o problema que se está investigando.
La recontextualización también puede incluir la revisión de los datos codificados y la reconsideración de las categorías y etiquetas asignadas. Esto puede permitir a los investigadores descubrir nuevos patrones o conexiones en los datos y hacer inferencias más precisas y significativas.
En general, la recontextualización de los datos cualitativos codificados implica volver a situar los datos en su contexto original y analizarlos en el contexto de la investigación en su conjunto, lo que permite un análisis más profundo y significativo de los datos.
Cómo se logra el proceso de datos fácticos a datos significativos.
Se hace el énfasis sobre qué buscar en los códigos y categorías. Se pueden buscar patrones, temas y regularidades, pero también contrastes, paradojas e irregularidades. Entonces se puede pasar a la generalización y a la teorización a partir de los datos.
El proceso de convertir datos fácticos en datos significativos se logra a través del análisis y la interpretación de los datos. Los datos fácticos son simples hechos o observaciones que se recogen durante la investigación. Por ejemplo, los datos fácticos pueden ser cifras, resultados de pruebas o entrevistas, entre otros.
Para convertir datos fácticos en datos significativos, es necesario analizar y interpretar los datos de manera cuidadosa y rigurosa. Esto puede incluir la codificación de los datos, la identificación de patrones y tendencias, la comparación de los datos con otras fuentes y la reflexión crítica sobre los datos y su contexto.
El proceso de análisis y interpretación de los datos permite a los investigadores convertir datos fácticos en información significativa y útil que puede utilizarse para responder a las preguntas de investigación y comprender mejor el fenómeno o problema que se está investigando.
En general, el proceso de convertir datos fácticos en datos significativos se logra a través del análisis y la interpretación cuidadosos y rigurosos de los datos. Este proceso permite a los investigadores obtener información útil y significativa a partir de los datos fácticos y comprender mejor el fenómeno o problema que se está investigando.
¿Por qué es relevante “hacerle preguntas a los datos”?
Las preguntas ayudan a desarrollar líneas de especulación y a formular hipótesis, también a dirigir las estrategias de recopilación de datos adicionales.
Hacerle preguntas a los datos es relevante porque permite a los investigadores explorar y analizar los datos de manera más profunda y significativa. Al hacerle preguntas a los datos, los investigadores pueden obtener más información y comprensión de los datos y hacer inferencias más precisas y significativas.
Hacerle preguntas a los datos también permite a los investigadores poner a prueba hipótesis y teorías y evaluar la validez de sus resultados. Al hacer preguntas específicas y relevantes a los datos, los investigadores pueden evaluar si los datos respaldan o refutan sus hipótesis o teorías y determinar si son válidos o no.
En general, hacerle preguntas a los datos es relevante porque permite a los investigadores explorar y analizar los datos de manera más profunda y significativa y poner a prueba hipótesis y teorías. Esto permite a los investigadores obtener más información.
