Características del proceso de análisis de datos cualitativos y cuantitativos.

Recolectar los datos significa aplicar uno o varios instrumentos de medición para recabar la información pertinente de las variables del estudio en la muestra o casos seleccionados (personas, grupos, organizaciones, procesos, eventos, etc.). Los datos obtenidos son la base del análisis. Sin datos no hay investigación. Pero, para haber llegado a esta etapa en la ruta cuantitativa, antes debiste haber establecido y definido con precisión y claridad las hipótesis del estudio y las variables, tanto conceptual como operacionalmente. Asimismo, en la revisión de la bibliografía, tuviste que haber detectado instrumentos o formas para medir o evaluar las variables planteadas. La recolección de los datos implica elaborar un plan detallado de procedimientos que te conduzcan a reunir datos con un propósito específico. Este plan incluye determinar: ¿Cuáles son las fuentes de las que obtendrás los datos? Es decir, ¿los datos van a ser proporcionados por personas, se producirán a partir de observaciones y registros o se encontrarán en documentos, archivos, bases de datos, etcétera? ¿En dónde se localizan tales fuentes? Regularmente en la muestra seleccionada, pero es indis-pensable que la definas con exactitud.  ¿A través de qué medio o método vas a recolectar los datos? Esta fase implica elegir uno o va-rios medios y definir los procedimientos que utilizarás en la recolección de los datos. El método o métodos deben ser confiables, válidos y objetivos. Una vez recolectados, ¿cómo vas a prepararlos para que puedan analizarse y lograr responder al planteamiento del problema? El plan se nutre de diversos elementos del método:1.  Las variables, conceptos o atributos a medir (contenidos en el planteamiento e hipótesis o directrices del estudio). 2.  Las definiciones operacionales. La manera en que operacionalizaste las variables es crucial para determinar el método para medirlas, lo cual, a su vez, resulta fundamental para realizar las inferencias de los datos. 3.  La muestra (características de los casos o unidades de análisis).4.  Los recursos que tienes disponibles (de tiempo, apoyo institucional, económicos, etcétera). Hernandez, R. (2018)

En el proceso cuantitativo primero se recolectan todos los datos y luego se analizan, mientras que en la investigación cualitativa no es así, sino que la recolección y el análisis ocurren prácticamente en paralelo; además, el análisis no es completamente uniforme, ya que cada estudio requiere un esquema peculiar. Por otro lado, diversos autores en conjunto han identificado más de 20 tipos de análisis cualitativo, entre estos: análisis de términos en contexto, análisis de dominio, análisis conversacional, análisis del discurso, análisis de contenido cualitativo, análisis semiótico, análisis narrativo, análisis lingüístico, análisis argumentativo, etc. que sería impráctico tratar en una sola obra.

En el análisis cualitativo, la acción esencial consiste en que recibimos datos no estructurados, a los cuales nosotros les proporcionamos una estructura. Los datos son muy variados, pero en esencia recuerda que consisten en observaciones del investigador y narrativas de los participantes:15 a) visuales (fotografías, videos, pinturas, entre otras), b) auditivas (grabaciones), c) textos escritos (documentos, cartas, etc.) y d) expresiones verbales y no verbales (como respuestas orales y gestos en una entrevista o grupo de enfoque), además de las narraciones del investigador (anotaciones o grabaciones en la bitácora de campo, ya sea una libreta o un dispositivo electrónico).Los propósitos centrales del análisis cualitativo son: 1) explorar los datos; 2) imponerles una estructura (organizándolos en unidades y categorías); 3) describir las experiencias de los partici-pantes según su óptica, lenguaje y expresiones; 4) descubrir los conceptos, categorías, temas y patrones presentes en los datos, así como sus vínculos, a fin de otorgarles sentido,  interpretarlos y explicarlos en función del planteamiento del problema; 5) comprender en profundidad el contexto que rodea a los datos; 6) reconstruir hechos e historias; 7) vincular los resultados con el conoci-miento disponible; y 8) generar una teoría fundamentada en los datos. Hernandez, R. (2018)