Análisis de datos cualitativos desde la teoría fundamentada

.

Por: Ana María Angarita Hurtado

La teoría fundamentada (TF) es un abordaje de la investigación cualitativa que busca descubrir nuevos conceptos y relaciones de manera inductiva. Este enfoque resulta útil cuando no hay teoría establecida sobre un fenómeno, ya que pretende construir teorías basadas en datos analizados sistemáticamente (ATLAS.ti, s.f.). Dentro de la investigación cualitativa, el análisis de datos es un proceso fundamental. Hernández-Sampieri y Mendoza (2018) exponen que este es un proceso que implica generar categorías o temas a partir de unidades de análisis. Sobre esta base,  la investigación de TF establece una serie de pasos iterativos, desde la recolección de datos hasta la generación de explicaciones y la teoría resultante. A continuación se exponen en qué consiste cada uno de estos pasos:  

1. Recolección de datos 

Se recopilan datos de diferentes fuentes, elegidas dependiendo de la pregunta de investigación y el contexto. Este es un proceso que se desarrolla de manera contínua a lo largo de toda la investigación y que se va alternando con el análisis de datos (Hernández-Sampieri y Mendoza, 2018).

2. Revisión y organización de datos 

En la medida en que se recolectan los datos, es necesario revisar su calidad y pertinencia. Además, es útil organizarlos en una base de datos, siguiendo criterios relevantes para cada caso, de manera que se haga más manejable la información. Por ejemplo, puede seguirse un orden cronológico, por participantes, nivel de importancia, por temas o por tipología de datos (Hernández-Sampieri y Mendoza, 2018).

3. Determinación de la unidad de análisis

Con los datos ya ordenados, es momento de elegir un tipo de elemento sobre el cual identificar las categorías, que serán el resultado de la codificación de datos y permitirán resumir en pocas palabras las temáticas presentes en la información recolectada. Por ejemplo, ante un párrafo (unidad de análisis) que describa las dificultades de los niños de una comunidad para asistir a la escuela, se puede extraer la categoría “barreras para la asistencia escolar”.

Algunas opciones de unidades para analizar textos incluyen palabras, líneas de transcripción, párrafos, páginas, cambios de tema, cambios de participante, o incluso toda una transcripción. En el caso de las grabaciones de audio o video no transcritas, pueden elegirse palabras, intervenciones de participantes, cambios de tema, períodos temporales, como un número de minutos o la sesión completa. Ya definida esta unidad, se puede proceder  a la codificación y dar inicio al análisis de manera detallada (Hernández-Sampieri y Mendoza, 2018).

4. Codificación abierta

Esta etapa consiste en comparar las unidades de análisis e identificar las categorías relevantes para el planteamiento del problema, a las que se asigna un código, es decir, un nombre. Para codificar, se toma una unidad y se cuestiona: ¿qué significa el segmento?, ¿a qué se refiere?, y ¿se vincula al planteamiento? Si la respuesta es afirmativa, se crea una categoría y se prosigue con el siguiente segmento, realizando las mismas preguntas. Posteriormente, se contrastan ambas unidades en términos de similitudes y diferencias. En caso de que ambas tengan el mismo significado, se agrupan bajo una categoría en común, o en caso contrario, se crea una nueva categoría (Hernández-Sampieri y Mendoza, 2018).

Como se observa, este es un proceso de comparación constante, en donde van surgiendo categorías a partir de los datos. Esto requiere leer y releer los resultados para afinar las definiciones de las categorías y empezar a ver patrones y relaciones (ATLAS.ti, s.f.). Durante el proceso, también es necesario seleccionar algunos segmentos representativos, que sirvan de ejemplo para ilustrar las categorías más adelante en el análisis (Hernández-Sampieri y Mendoza, 2018).

Resulta importante conocer los tipos de categorías que existen, tales como las esperadas, las inesperadas, aquellas centrales para el planteamiento del problema y las secundarias y, además, del tipo “otras”, que sirven para incluir  unidades que no encajan en ninguna categoría, pero que no se consideran irrelevantes para el planteamiento (Hernández-Sampieri y Mendoza, 2018).

Por otro lado, asignar códigos a las categorías consiste en darles un nombre simple, lo cual es fundamental para que el análisis sea manejable y organizado, al permitir distinguir fácilmente entre categorías. Los códigos también pueden clasificarse de diversa manera, pueden ser números, letras, símbolos, palabras, abreviaturas e incluso imágenes (Hernández-Sampieri y Mendoza, 2018).

En caso de que resulte confuso descubrir categorías, Hernández-Sampieri y Mendoza (2018) proponen una serie de técnicas. Una de estas es el agrupamiento, que consiste en anotar inicialmente los temas relacionados con el planteamiento que fueron identificados durante la recolección de datos, para luego categorizarlos según si son temáticas comunes (que se repiten muchas veces) y/o distintivas (que están muy relacionadas con el planteamiento). De esta manera, se pueden hallar categorías relevantes y descartar  aquellas que no se señalen como comunes ni distintivas. 

También resultan útiles las técnicas de escrutinio, que, a diferencia del agrupamiento, no parten de temas identificados durante la recolección, sino directamente de los datos. En este caso, se pueden buscar repeticiones de ideas, metáforas, conceptos locales y propios del contexto, transiciones y conectores en las conversaciones que pueden marcar nuevos temas relevantes, datos no revelados que señalan temas evadidos y, finalmente, material vinculado a la teoría (Hernández-Sampieri y Mendoza, 2018). A pesar de esta última forma de escrutinio, cabe destacar que el análisis de datos en la TF surge directamente de los datos y no de la revisión de literatura, como ocurre en otras corrientes de investigación cualitativa.

Todas las técnicas mencionadas anteriormente son manuales y permiten identificar elementos potencialmente útiles como categorías. Sin embargo, también pueden utilizarse técnicas de procesamiento que requieren el uso de software de análisis cualitativo, como lo son los programas ATLAS.ti y NVivo. La primera técnica de procesamiento es la comparación constante, en donde se va generando una gama de temas vinculados al planteamiento, para después elegir las categorías más centrales. La segunda técnica es la lista de palabras clave, que se basa en identificar las frecuencias de las palabras y así, destilar los datos para concentrarse en un núcleo de categorías comunes (Hernández-Sampieri y Mendoza, 2018).

La codificación abierta termina cuando se alcanza  la saturación de categorías, es decir, que al revisar una cantidad significativa de datos, no se encuentran nuevos significados ni información relevante para crear o ampliar las categorías existentes.

5. Codificación axial

En esta etapa se toman las categorías iniciales obtenidas a través de la codificación abierta y se relacionan entre sí, continuando con el método de comparación constante. De esta manera,  se comparan las categorías, buscando identificar temas centrales. El procedimiento de la codificación axial es similar al de la abierta, puesto que se comparan categorías de la misma manera que antes se compararon unidades de análisis. Es conveniente contrastar pares de categorías e ir integrándolas en temas más generales y centrales para el planteamiento, los cuales también reciben un código. Hernández-Sampieri y Mendoza (2018) sugieren que la codificación abierta da como resultado entre 20 y 50 categorías, mientras que, tras la codificación axial, se esperan entre 5 y 10 temas resultantes.

6. Codificación selectiva

Esta es la fase final del análisis comparativo constante, que busca integrar todas las categorías principales en torno a una única categoría central, la cual representa el tema principal que responde al planteamiento de la investigación (ATLAS.ti, s.f.). Dicha categoría central debe ser la que explique de manera más completa el fenómeno, que tenga mayores implicaciones, que surja siempre a pesar de variaciones en las condiciones, que aparezca frecuentemente en los datos y, además, que se vincule con todas las demás categorías de manera lógica y consistente. Cabe aclarar que, en algunas ocasiones, pueden surgir más de una categoría central (Hernández-Sampieri y Mendoza, 2018).

7. Generación de explicaciones y teoría resultante

Esta fase se deriva de todo el proceso de codificación previo e implica definir claramente la categoría central, explicar cómo otras categorías se relacionan con esta y demostrar que el esquema final responde adecuadamente la pregunta de investigación. El resultado es un conjunto bien integrado de conceptos teóricos, los cuales se visualizan a partir de diferentes herramientas como diagramas (secuenciales, relacionales, temporales, causales o de conjuntos a subconjuntos), jerarquías y matrices para relacionar cada una de las categorías con todas las demás (Hernández-Sampieri y Mendoza, 2018).

El momento de finalizar  la recolección y el análisis de datos es la saturación, es decir, cuando ya no se obtiene información novedosa para las categorías, o cuando se ha resuelto el planteamiento del problema, alcanzando una comprensión del fenómeno. Es en este momento donde termina el análisis de datos, dando paso al análisis de resultados y su contraste con la literatura. Los productos del análisis incluyen: las categorías generadas a través de la codificación abierta, descritas y ejemplificadas con citas representativas; la agrupación de categorías en temas por codificación axial; las relaciones entre categorías y las frecuencias de aparición de estas. 

Como se mencionó en el texto, el análisis de datos en TF es un proceso largo y variado de análisis, que se desarrolla paralelamente a la recolección de datos. Este proceso inicia con la revisión y organización de los datos, la cual permite la determinación de una unidad de análisis, que será el punto de partida para las tres fases de codificación: abierta, axial y selectiva. 

Referencias

ATLAS.ti (s.f.). Guía fundamental de la investigación cualitativa – Parte 2: Manejo de datos cualitativos. https://atlasti.com/es/guias/guia-investigacion-cualitativa-parte-2 Hernández-Sampieri, R. y Mendoza, T. C. P. (2018). Metodología de la investigación: las rutas cuantitativa, cualitativa y mixta. McGraw Hill.