Recopilación y análisis de datos cualitativos

¿Qué es la investigación cualitativa?

La investigación cualitativa es exploratoria, proporcionando comprensión de opiniones y motivaciones. Los datos cualitativos son en gran medida descriptivos por naturaleza, significando que se usan para analizar la calidad de un sujeto en lugar de medir la cantidad de un parámetro.

Esto es decir, usarías una encuesta de educación cualitativa para entender por qué los estudiantes están descontentos con el contenido del curso en lugar de cuántos estudiantes estaban satisfechos o descontentos.

Los datos cualitativos también se conocen como datos categóricos, ya que pueden ser agrupados y segmentados basados en categorías. Estas categorías usualmente surgen de tus datos como la retroalimentación más frecuente, respuestas o lenguaje usado por los participantes.

Por ejemplo, podrías tener respuestas positivas, neutrales y negativas para una encuesta de satisfacción de empleados.

Eleging entre recopilación de datos cuantitativos y cualitativos

Elegir entre datos cuantitativos y cualitativos depende de tus objetivos. Es decir, ¿qué estás intentando lograr con tu investigación?

Si tu objetivo es construir una base de datos demográfica de residentes regionales o nacionales, entonces probablemente estarás ejecutando una encuesta completamente cuantitativa.

Pero si estás conduciendo una revisión de 360 grados de empleados, vas a necesitar usar más preguntas abiertas. Significando que habrá un aspecto cualitativo de tu investigación.

Si eliges recopilar datos cualitativos o cuantitativos impactará la forma en que enmarques tus preguntas de investigación.

Las preguntas cualitativas alentarán a los participantes a explorar un sujeto en detalle, mientras que las preguntas cuantitativas requieren una respuesta definitiva. Entonces, la opción que hagas impactará la construcción de tu proyecto de investigación.

Preguntas de encuesta

Aprende más sobre los diferentes tipos de preguntas de encuesta para mejorar tu investigación y los datos que recopilabas.

Cómo obtener datos cualitativos

La investigación cualitativa requiere una muestra mucho más pequeña para que se recopilen datos. Esto se debe a que estarás recopilando respuestas más profundas de cada participante y tendrás mucho con lo que trabajar cuando se trata de tu análisis.

Con métodos como el mantenimiento de registros, no hay ni siquiera necesidad de un grupo de respondentes, solo acceso a investigación anterior y textos sobre el asunto.

Métodos de investigación cualitativa

Hay algunos métodos comunes por los que puedes recopilar datos cualitativos:

• Entrevistas

• Estudios de casos

• Investigación secundaria (mantenimiento de registros)

• Opiniones de expertos

• Grupos de enfoque

• Encuestas en línea (móvil, quiosco, escritorio)

• Encuestas en papel

• Estudios observacionales

Como la investigación cualitativa es exploratoria, la mayoría de estos métodos de investigación están estructurados conversacionalmente para obtener tanta información abierta como sea posible.

A diferencia de los datos cuantitativos, es menos preocupado por quién, qué y cuándo y más preocupado por por qué y cómo. Estos tipos de preguntas nos permiten entender los comportamientos, motivaciones y sentimientos de los participantes.

Recopilación de datos cuantitativos

Aprende cómo medir las actitudes, comportamientos y opiniones de tus respondientes recopilando datos cuantitativos.

Análisis de datos cualitativos

El elemento más consumidor de tiempo de los métodos de investigación cualitativa es indudablemente el análisis de datos. Porque las respuestas son más ricas e profundas que las de sus contrapartes cuantitativas, mucho esfuerzo irá en categorizar respuestas y explorar cada palabra en busca de significado.

Hay dos enfoques principales para analizar datos cualitativos: inductivo y deductivo.

Razonamiento deductivo

Un enfoque deductivo habría que el investigador comenzara con una hipótesis inicial o expectativa para el conjunto de datos. Los resultados que recopilabas se usan entonces para probar o refutar esas expectativas.

Un ejemplo de esto sería si ya habías encuestado una muestra. Entonces, probablemente tendrías un conjunto de expectativas para cómo ese grupo es probable que conteste preguntas.

Razonamiento inductivo

Un enfoque inductivo no requiere una teoría ni ninguna expectativa para comenzar la investigación y es el método más comúnmente usado para análisis de datos cualitativos. En su lugar, recopilarías datos de tu muestra, luego trabajarías para identificar patrones y tendencias dentro de ese conjunto de datos.

Tu siguiente paso estará basado enteramente en las conclusiones que extraes de esos patrones. Ya sea escribir una teoría para más pruebas, evaluar el desempeño de un empleado o informar una estrategia de marketing.

Análisis de datos abiertos

Si estás tomando un enfoque deductivo, tu proceso de análisis es bastante simple. Mide tus datos contra los parámetros que estableciste en tu hipótesis o contra las preguntas que hiciste.

Sin embargo, si estás usando razonamiento inductivo, elegir un método de análisis puede ser abrumador. Entonces, nuestra sugerencia es usar ‘Bucketing’. Este método es especialmente útil cuando escribes un informe de encuesta, ya que esencialmente crea un esquema para ti.

Método de Bucketing

1. Revisa tus datos

Lee a través de tus respuestas para una comprensión general.

2. Identifica patrones y tendencias

Comienza categorizando respuestas en ‘buckets’ basadas en tendencias y patrones recurrentes.

Cada respuesta debe estar en al menos un bucket, ya que pueden representar múltiples puntos de vista.

Estos buckets podrían ser tan simples como ‘Comentarios positivos’, ‘Comentarios neutrales’ y ‘Comentarios negativos’.

3. Sub-categoriza buckets

Siéntete libre de sub-categorizar tus buckets basados en temas o patrones más pequeños. Este paso es opcional pero puede ayudar a desarrollar tu comprensión de los datos.

4. Revisa los buckets

Echa otro vistazo a tus buckets para ver si alguno puede ser combinado o dividido en categorías separadas.

5. Resume tus tendencias mayores

Explora las correlaciones y contrastes en cada bucket. Una buena forma de comenzar es identificar las palabras y frases más usadas por tus participantes, de las que puedes sacar conclusiones.

Fortalezas de la investigación cualitativa

Los datos son inferenciales

El tipo de lenguaje que tu respondiente usa puede a menudo decirte tanto sobre cómo se sienten o qué piensan como lo que dijeron. Si aprendes a recoger estos matices lingüísticos, pueden informar más que tu investigación.

Por ejemplo, retroalimentación abierta en una encuesta de satisfacción del cliente puede ayudarte a construir perfiles de clientes.

Retroalimentación más significativa

Donde los datos cuantitativos son numéricos por naturaleza, los datos cualitativos proporcionan retroalimentación más profunda y significativa. Puedes ganar más comprensión del razonamiento y creencias de un participante.

La recopilación de datos requiere menos recursos

Porque tu grupo de respondientes es más pequeño, requerirás menos tiempo e inversión (si estás incentivizando a los participantes) para conducir tu investigación.

Debilidades de la investigación cualitativa

El análisis es consumidor de tiempo

Como el tipo de datos que recopilabas para una encuesta cualitativa es típicamente larga, los resultados tomarán más tiempo y esfuerzo para analizar.

Grupo de respondientes más pequeño

Las encuestas cualitativas solo necesitan un tamaño de muestra pequeño, así que puede ser más difícil generalizar tus resultados para una población más amplia.

De hecho, no es muy probable que tus resultados sean representativos de algo diferente al grupo que entrevistaste.

La investigación es dependiente de habilidades

Las entrevistas cara a cara y los grupos de enfoque requieren que los investigadores sepan cuándo continuar una línea de cuestionamiento y cuándo pasar.

Hay una línea fina entre obtener más contexto para respuestas y recopilar retroalimentación superflua.

En una encuesta en línea, la forma en que enmarques preguntas es particularmente importante, ya que no hay investigador presente para proporcionar más contexto.

La interpretación de datos también necesita un alto nivel de habilidad y experiencia para permanecer objetivo.

Las encuestas cualitativas son fantásticas para recopilar datos experienciales y retroalimentación.

En un mundo ideal, incorporarías tanto métodos de investigación cuantitativos como cualitativos en tu proyecto. Permitiéndote recopilar datos para análisis estadístico, de los que puedas sacar conclusiones generalizadas, y respuestas abiertas para proporcionar contexto a tu conjunto de datos.