Qualitative data analysis: desafíos y precauciones

The qualitative data analysis es tan necesario para el conocimiento procesable como para los datos cuantitativos. But nevertheless, Este tipo de procesos analíticos tienden a ser más complejos debido a que, para que se lleven a cabo, se deben superar algunos desafíos.. Conocerlos es haber recorrido parte del camino hacia su resolución.

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Desafíos relacionados con el análisis de datos cualitativos

Tampoco es necesario considerar qué fuentes de datos son mejores que otras, no es necesario seleccionar entre análisis de datos cualitativos y análisis de datos cuantitativos, dado que ambos se complementan y, combined, contribuyen a ofrecer una imagen más precisa de la realidad. Aún cuando lo cierto es que, in practice, ambos procesos deben abordarse de forma un poco distinto.

Una de las razones es limitaciones inherentes al muestreo que se deben realizar para aplicar posteriormente la qualitative data analysis, What:

1. Limitar el tamaño de la muestra, en comparación con cualquier muestreo de datos cuantitativos: mientras que para el último tipo de análisis es fácil entrar a grandes volúmenes de datos, para el análisis de datos cualitativos este es un gran desafío. Al mismo tiempo de que es difícil conocer el tamaño ideal de una muestra de este tipo, no es fácil hallar datos de este tipo disponibles y resulta bastante caro proporcionarlos, as an example, realizando una investigación sobre una cantidad suficiente. número de individuos.
2. La representatividad de la muestra: dado que cualquier iniciativa de qualitative data analysis debe llevarse a cabo sobre la base de recursos limitados, será necesario hacer una selección de la muestra. Y, exactamente en esa acción de seleccionar a las personas que participarán en el procedimiento se puede generar un error cuyos efectos afecten la confiabilidad de las conclusiones del estudio. El sesgo de selección es un distorsión que se origina en el momento de la elección de los integrantes en la muestra, causando la extracción de conclusiones erróneas debido a la falta de validez y precisión interna del estudio.

Para superar estos errores comunes que impactan la calidad de su qualitative data analysis, es esencial contar con el soporte tecnológico adecuado. Uno tiene que seleccionar una herramienta capaz de trabajar en formatos muy diferentes (video, audio, graphics, text, etc.), que sea intuitivo y alcanzable para el usuario y en el que la visualización sea el hilo conductor del procedimiento analítico, para garantizar su agilidad.

Al mismo tiempo de esta elección, se debe tomar lo siguiente precautions:

• Sea flexible en cuanto al número de integrantes y fuentes incluidas en el estudio. y estar abierto a nuevas contrataciones. Aplique esta máxima además al formato de los datos que se utilizarán.

• No olvide que, a medida que avanza la investigación, puede ser enriquecedor tener nuevos perfiles y fuentes, que brindan diferentes perspectivas, para una visión más completa.

• Tenga en cuenta que determinadas decisiones y circunstancias pueden empeorar las consecuencias del sesgo de selección. Esto es lo que ocurre cuando se incluyen deliberadamente en la muestra personas o fuentes vinculadas de alguna forma a alguno de los aspectos a analizar., cuando exista la participación de personas con tendencia a involucrarse en este tipo de procesos o en los casos en los que se produzca la pérdida o abandono de alguno de los integrantes del estudio.

• No olvide prestar atención la Sesgo de selección al interpretar los resultados de la prueba, dado que es un error sistemático; un riesgo que se minimiza cuando el procedimiento de análisis se aborda con el apoyo de la automatización.

Es necesario prestar atención que La retroalimentación cualitativa puede proporcionar un apoyo importante para la toma de decisiones comerciales, especialmente cuando se combina con técnicas analíticas centradas en datos cuantitativos.; Pero hay que saber aplicar este tipo de técnicas de análisis de forma aséptica y profesional, con la ayuda de las herramientas adecuadas. Se ha demostrado que las suposiciones y expectativas del investigador influyen inconscientemente tanto en el comportamiento de los integrantes del estudio como en las conclusiones extraídas del mismo.