Propositos Cap+ %C3%A Dtulos Ii Del Texto De Joseph A[1]

Joseth A. Maxwell (1996). Diseño de Investigación Cualitativa M étodos Capítulo 5.

1

República Bolivariana de Venezuela La Universidad del Zulia

Doctorado en Ciencias Humanas Diseño de Investigación Cualitativa

Prof. Dr. George Vera

Propósitos: ¿Porqué se quiere realizar la investigación? Capítulos II del texto de Joseph A. Maxwell (1996)

(Qualitative research design. An Interactive Approach. Applied Social Research Methods series.Vol. 41.

Sage Publications. International Educational and Professional Publisher. Thousand Oaks London New Delhi)

Participantes:

Ivonne Acosta Campos Elina Marval Galvis

Yaskelly Yedra

Maracaibo, Julio de 2003


2

Métodos:

¿Qué hará usted realmente?

En este capítulo, planteo algunos problemas importantes involucrados

en la decisión de lo que usted hará en la dirección de su investigación. El

enfoque se basa en cómo diseñar un estudio cualitativo, no en las destrezas

que necesita realmente para realizar la investigación cualitativa. Asumo que

ya sabe (o está aprendiendo) cómo usar los métodos discutidos aquí,

presentes en su estudio. Estos métodos no están limitados a técnicas de

recolección de datos cualitativos (principalmente en la observación y

entrevista del participante) sino en establecer una relación en la investigación

con estos y así estudia y analiza los datos que recolecta.

Quiero enfatizar que no existe un "recetario" para hacer una

investigación cualitativa. La respuesta apropiada para cualquier pregunta

acerca de los métodos cualitativos sería "depende”. El valor y viabilidad de

los métodos de su investigación, no pueden ser garantizados y adheridos a

reglas metodológicas; éstos dependen del asunto específico y fenómeno que

esté estudiando y las consecuencias reales de su estrategia utilizada para

estos estudios. Lo que aquí planteo es que las decisiones metodológicas

dependen, del asunto, en el cual usted necesitará pensar, para así entonces

diseñar los métodos que utilizará en la investigación.

PRE-ESTRUCTURANDO UN ESTUDIO CUALITATIVO

Uno de los puntos más importantes en el diseño de un estudio

cualitativo es cuánto se debe intentar al prestructurar los métodos a utilizar.

Muchos investigadores cualitativos creen que, porque la investigación

cualitativa es inductiva y fundamentada necesariamente, alguna


3

prestructuración de los métodos lleva a una falta de flexibilidad para

responder a visiones emergentes y crear una persiana en sentido de datos.

Esta decisión está a menudo argumentada en bases filosóficas o políticas,

así como también; en enfoques estructurados identificados con investigación

cuantitativa positivismo, o poder de desigualdades entre el investigador y lo

investigado. La opción entre métodos estructurados y no-estructurados es

raramente discutida de modo que clarifique las ventajas y desventajas

relativas a cada uno (Excepciones significantes son Miles y Huberman, 1994;

Robson, 1993; Sayer, 1992).

Los enfoques estructurados pueden ayudar a asegurar la comparación

de datos de fuentes e investigadores y son particularmente útiles

contestando preguntas variadas, preguntas que tratan diferencias entre

ciertos detalles y su explicación. Los enfoques no-estructurados, en

contraste, permiten al investigador enfocar fenómenos particulares

estudiados. Ellos negocian generalización y comparación para la validación

interna y la comprensión contextual y son particularmente útiles entendiendo

los procesos que llevaron a resultados específicos, que Huberman y Miles

(1985/1988) llaman causalidad local. Sayer (1992, p. 241) se refiere a

estos dos enfoques como diseños de investigación extensivo e intensivo,

respectivamente.

Sin embargo, Miles y Huberman (1994) advierten que

Estudios inductivos, pobremente diseñados hacen en buen sentido cuando investigadores con experiencia tienen el tiempo suficiente y están explorando culturas exóticas, fenómenos inexplicables o fenómenos sociales muy complejos. Pero si usted es nuevo en estudios cualitativos y está buscando un fenómeno mejor explicado dentro de una cultura o una subcultura familiar, un pobre, estudio inductivo es una pérdida de tiempo. Estudios de casos voluminosos y de trabajo de campo quizás produzcan sólo trivialidades (p. 17).


4

Ellos también señalan que esa preestructuración reduce la cantidad de

datos que tiene que manejar, funcionando como una fórmula de preanálisis

que simplifica el trabajo analítico requerido.

En general estoy de acuerdo con la valoración de Huberman y Miles,

aunque pienso que su relación con investigación en sitios múltiples los ha

llevado a recomendar más a preestructurar que es apropiado para más

estudios en un solo sitio. Sin embargo, como casi todos los demás, ellos

tratan de preestructurar como una sola dimensión y verlo en términos de

metáforas como duro versus suave y tenso versus flojo. Como metáforas,

además de sus implicaciones unidimensionales, también tienen

connotaciones valederas poderosas (aunque sean distintas para personas

diferentes) que puedan interferir en la valoración de los intercambios

involucrados en las decisiones de diseños y las mejores maneras para

combinar diferentes formas de preestructuración dentro de un diseño

particular (Lakoff y Johnson, 1980). Estas metáforas pueden llevarlo a dejar

pasar o ignorar las numerosas maneras en que los estudios pueden variar,

no sólo en la cantidad de preestructuración, sino como la preestructuración

es usada.

Por ejemplo, Festinger, Riecker, y Schachter (1956), en un conocido

estudio de psicología social de culto del final de mundo, empleado en un

enfoque extremadamente abierto, de recolección de datos, confiando en el

campo de notas, descriptivo principalmente, basado en la observación de

participantes secretos en el culto. Ellos usaron estos datos para dirigir una

prueba y confirmar hipótesis explícitas basadas en una teoría anterior, pero

realmente fue más para desarrollar nuevas preguntas o teoría,

inductivamente. Esto en contraste con el enfoque a menudo conocido como

etno-ciencia o antropología cognoscitiva (Spradley, 1979; Werner y

Schoepfie, 1987), el cual emplea técnicas de recolección de datos muy bien

estructuradas pero interpreta estos datos de una manera inductiva,

principalmente con muy pocas categorías preestablecidas. Así que, la


5

decisión a enfrentar, principalmente, no es la extensión de la

preestructuración, sino de qué manera usted la hace y por qué.

Finalmente, merece la pena tener en cuenta un plan tentativo para

algunos aspectos de su estudio preferiblemente detallado, pero dejando

abierta la posibilidad de revisar esto, si fuese necesario (ver La evolución de

la investigación de María Broderick, presentado en el capítulo 1). El grado en

el cual usted estructura sus métodos de la investigación, anticipados, es una

decisión separada de cuánta flexibilidad usted dejará para revisar el plan

durante el estudio. Visiones emergentes pueden requerir nuevos planes de

muestra, diferentes tipos de datos y otras estrategias analíticas.

Como se mencionó anteriormente, toda investigación tiene un implícito

y un no explícito, diseño de investigación. Evitar decisiones acerca de su

diseño quizá signifique que usted no está examinando el diseño que está

implícito en su pensamiento y está fallando en reconocer las implicaciones

significantes que estas decisiones implícitas tendrán. La atención deliberada

a estas implicaciones puede ayudarlo a construir un diseño que le permitirá

contestar sus preguntas y avanzar en sus propósitos, y posiblemente evitar

muchos problemas.

Observo que los métodos cualitativos ---en los cuales usted hará la

dirección de un estudio cualitativo--- debe tener cuatro componentes

principales. Estos son:

1. La relación de la investigación que usted establece con lo que

estudia.

2. Muestra: tiempo, espacio e individuos, que usted debe

seleccionar para observar o entrevistar y otras fuentes de información que

decida usar.

3. La recolección de datos: cómo obtendrá la información que usará.

4. El análisis de los datos: lo que hará con esta información para

que tenga sentido.


6

Esta es una definición considerablemente más amplia que es usual en

discusiones de diseño de investigación. Mi justificación para esta definición

es que todos estos componentes son aspectos importantes de cómo usted

dirige su estudio, y afecta el valor y validez de sus conclusiones. Es por

consiguiente, útil pensar en éstos como decisiones de diseños. Puntos claves

que usted debe considerar al planificar su estudio, y que debe volver a

pensar cómo está comprometido con éste. En el resto del capítulo,

mencionaré lo que yo veo como las consideraciones más importantes que

deberían afectar sus decisiones en cada uno de estos componentes.

NEGOCIANDO UNA RELACIÓN CON LA INVESTIGACIÓN

La relación de la investigación que usted crea con eso que estudia es

conceptualizada a menudo como obtener datos con respecto al asunto o

establecer entendimiento con participantes de la investigación. Pienso que

estas son maneras engañosas de pensar en este aspecto de la investigación,

y discutiré por qué creo que antes se debe ir a las consideraciones

involucradas en la negociación de una relación con la investigación.

Los términos negociar datos (Marsitabl y Rossman, 1994) u

obtener acceso ( Bogdan & Biklen, 1992; Giesne & Pesitkin, 1992) sugieren

que este es un simple evento, que una vez logrado, no requiere que sea

pensado más; estos términos subestiman continuas negociaciones y

renegociaciones en relación con lo que se estudia. Claramente el proceso es

mucho más complejo y raramente involucra cualquier aproximación a un

acceso total. Tampoco es que el acceso debe ser usualmente necesario para

un estudio exitoso; lo que usted debe tener es una relación que le permita

éticamente aprender las cosas que necesita aprender para contestar sus

preguntas de la investigación, válidamente.


7

Conceptuar la relación en términos de entendimiento (por ejemplo,

Seidman, 1991, pp. 73-75) es también problemático, porque se trata la

relación como una simple variable continua, más que enfatizar la naturaleza

de la relación. Seidman dice --- que tener buen entendimiento o poco ---, es

importante, pero yo agregaría que es el tipo de relación, así como la

frecuencia. Un informante puede estar intelectualmente muy comprometido

en una entrevista pero no debe revelar nada profundamente personal, y para

algunos estudios, este tipo de relación puede ser ideal. A la inversa, las

personas pueden a veces ser muy abiertas con sus asuntos personales con

extraños, a quienes ellos nunca esperan ver otra vez, pero no están

deseosos en comprometer cualquier reflexión crítica en este material.

La relación con lo que estudia es una entidad compleja y cambiante.

En estudios cualitativos, el investigador es el instrumento de la investigación,

y lo que se utiliza para hacer la investigación es la relación. Esta relación

tiene un efecto no sólo en los participantes del estudio, sino en el

investigador y en otras partes del diseño de la investigación. Hammersley y

Atkinson (1983), usan el término reflexivo para etiquetar el reconocimiento

en cuanto a que el investigador es indisolublemente parte de los fenómenos

estudiados, y sostienen que

una vez que abandonamos la idea que el carácter social de la investigación puede estandarizarse o puede evitarse volviéndose “una mosca en la pared" o "un lleno de participantes," el papel del investigador como el participante activo en el proceso de la investigación se clarifica (p. 18).

En particular, la relación que usted establece con la investigación

puede facilitar o puede impedir otros componentes de la investigación como

muestra y métodos de recolección de datos. Por ejemplo, en mi trabajo

investigación de una comunidad de Inuit, hice arreglos para vivir con familias

diferentes por un mes. Esto me permitió el acceso a información detallada

acerca de un amplio rango de familias, lo cual es a menudo disponible para


8

antropólogos, quienes típicamente establecen lazos íntimos con un pequeño

número de individuos o familias. Sin embargo, las maneras en que este

arreglo fue negociado hizo difícil para mí desarrollar las relaciones de trabajo

con estas familias con quienes no vivía (Maxwell, 1986). Rabinow (1977),

proporciona unos relatos claros en los cuales sus relaciones cambiantes con

sus informantes marroquíes afectaron sus planes de investigación, y Bosk

(1979), explica cómo sus relaciones con los cirujanos le facilitaron y

ayudaron en su investigación. Briggs (1986), describe las relaciones de sus

anfitriones mexicanos, en un pueblo de Nuevo México, los dos evitaron los

tipos de entrevistas que él había planeado hacer y le enseñaron una gran

cantidad de formas culturales para obtener información del pueblo. Muchos

otros relatos por investigadores cualitativos de su investigación proporcionan

visiones similares; más que para intentar ir sumando, sólo pautas

parcialmente generales. Insto para que lean ampliamente la literatura acerca

de estos temas, para que sus decisiones puedan documentarse con

experiencias de otros investigadores.

Es importante, pensar acerca del tipo de relación que quiere tener con

las personas a quienes estudia, así como lo que necesita hacer para

establecer esta relación. Quiero reiterar que éstas son decisiones de diseños,

no simplemente algo que pasa en el estudio. El "que necesita hacer“,

pregunta que es más profunda en asuntos de métodos cualitativos, que este

libro puede cubrir, pero usted necesitará reflejar en las decisiones

particulares que hace, las relaciones con lo que estudia y los efectos que

estas pueden tener en su investigación.

Además de estas consideraciones, hay asuntos políticos, éticos y

filosóficos, que deben aclarar el tipo de relación que se desea establecer. En

los recientes años, el dominio de relación con la investigación tradicional ha

desafiado por modos alternativos de investigación clases muy diferentes de

relaciones entre el investigador y lo investigado. En algunos casos,

estropeándose esta distinción completamente. Estos modos alternativos


9

incluyen la evaluación cualitativa (Greene, 1994; Patton, 1990; Pitman y

Maxwell, 1992), investigación activa participativa (Whyte, 1991),

investigación de colaboración (Oja y Smulyan, 1989; Reason, 1988, 1994;

Schensul & Schensul, 1992), investigación constructivista (Guba & Lincoln,

1989), etnografía crítica (Anderson, 1989; Carspacken y Apple, 1992;

Kincheloe y McLaren, 1994; Quantz, 1992), investigación feminista (Nielsen,

1990; Oleson, 1994; Reinharz, 1992; Roman, 1992), investigación profesional

(Anderson et al. 1994). Cada uno de estos modos de investigación tiene sus

propios propósitos y compromisos teóricos, éticos y tienen implicaciones

diferentes para los tipos de relación que el investigador crea con los

participantes en la investigación (vea Ejemplo 5.1).

El impacto de estos aspectos es particular, individual, la estrategia

mejor para tratar con ellos es pensar en el contexto propio de cada

investigación. El ejercicio 5.1 debe ayudar a hacerlo.

EJEMPLO 5.1 Negociación de Relaciones

en un Estudio de Investigación Profesional Bobby Starnes, una estudiante de un doctorado, con experiencia extensa como maestra y administradora y con una larga dedicación política, venía de la Escuela para Graduados de Harvard para ver cómo su conocimiento de enseñanza-aprendizaje con niños pudiera ayudar en su trabajo con adultos. Mientras ella estaba realizando un estudio para su tesis, que le permitiera aplicar y probar sus ideas, fue contratada como directora de un centro de cuidado diario sirviendo a una población con bajos ingresos, un centro que tenía una historia de un desempeño ineficaz y una gerencia no muy buena. Su tesis de investigación consistió en un estudio de lo que pasó cuando ella intentó implementar un sistema de decisiones compartidas y como este sistema evolucionó y afectó la moral del personal, competencia, y desempeño.

El estudio de Bobby, le exigió que tuviera relaciones muy diferentes con sus participantes; ella era su jefe y un investigador que intentaba entender su perspectiva en los cambios organizacionales que ella instituyó. Además, su punto de vista político la llevó a diseñar un estudio en el cual ella estaba comprometida en la acción del mundo real para mejorar la vida de la personas. Esta combinación propuso riesgos sustanciales y distorsión en los datos, así como las únicas oportunidades para entender el proceso de cambio organizacional. Fue absolutamente esencial para su estudio que sus participantes estuvieran abiertos a percepciones y sentimientos y que ellos confiaran en ella en cuanto a que los datos que ella recolectara no fueran perjudiciales para ellos.

Bobby pudo establecer un clima organizacional donde los miembros del personal no tuvieron miedo de expresar sus opiniones al discrepar de ella y estaban convencidos que ella no defraudaría la confianza o tomaría acciones en contra, como resultado de lo aprendido. (Obviamente, ésta no fue una tarea fácil y requirió toda su habilidad y experiencia para llevarla a cabo; para una descripción detallada de cómo ella hizo esto, Starnes, 1990.) Sin esta relación, las conclusiones de su estudio no habrían sido fidedignas. Sin embargo, ella no asumió que la relación que tuvo con el personal, automáticamente, eliminaría problemas de distorsión y ocultamiento. Ella recogió algunos datos a través de encuestas anónimas y hubo otro investigador quien dirigió la mitad de las entrevistas finales.


10

DECISIONES ACERCA DE LA MUESTRA:

DÓNDE, CUÁNDO, QUIÉN Y QUÉ

Siempre que usted tenga una opción acerca de cuándo y dónde

observar, con quién hablar, o qué fuente de información enfocar, ya tiene

decisión en cuanto a la muestra. Aunque la selección de este caso en lugar

de otros, esto implica tomar decisiones de la muestra a estudiar. Miles y

Huberman (1984) plantean: “Que se puede estudiar todas las personas, por

todas partes, haciendo cualquier cosa, así sea un caso muy simple. ¿Cómo

establecer los límites del estudio?” (p. 36). Además sostienen que:

Pensar en el marco metodológico de la muestra es saludable. Si usted está hablando con un tipo de informante, necesita considerar por qué este tipo de informante es importante, y también qué otras personas pudieran entrevistarse. Esto es bueno, el ejercicio de control de prejuicios. Recuerde que en la muestra no sólo tiene personas, sino también, espacios, eventos, procesos. Es importante alinear estos parámetros con preguntas de la investigación y también, considerar si las opciones están haciendo representativas, si el tiempo de trabajo para contestar las preguntas es eficaz. Los espacios, eventos, o procesos que vienen rápidamente a la mente al comenzar el estudio quizá no sean los más pertinentes o la mejor información. Una revisión sistemática puede ayudar tempranamente y luego considerar otras opciones ( p. 41).

Miles y Huberman (1994, pp. 27-34) y Le Compte y Preissle (1993,

pp. 56-85) proporcionan valiosas discusiones de todo el problema en cuanto

a la decisión de la muestra, no repetiré todos sus puntos de vistas aquí, sino

que, quiero hablar de los tipos de muestra que usted puede hacer, y algunas

de las consideraciones relevantes para tomar las decisiones.


11

Las discusiones de investigaciones cuantitativas generalmente

consideran sólo dos tipos de muestra: muestra de probabilidad y muestra de

conveniencia (Light et al., 1990, p. 56). En muestra de probabilidad, cada

miembro de la población conocido tiene un no-cero probabilidad de ser

escogido, permitiendo la generalización estadística de la muestra de

poblaciones de interés. Light (1990) defiende que “las muestras de

probabilidad son un parangón de investigación de alta calidad" ( p. 56), idea

que ha sido expandida. Como resultado cualquier estrategia de muestreo

simple o estratificado se ha visto como muestra de conveniencia y ha sido

fuertemente desestimada.

Para la investigación cualitativa, esta idea ignora el hecho de que en la

muestra en la investigación cualitativa, existe, además de la muestra de

probabilidad y la muestra conveniencia, una tercera denominada: muestra

de intención (Patton, 1990, p.169) o lo que Le Compte y Preissle (1993, p.

69) llaman selección basada en criterio. Esta es una estrategia en que los

escenarios particulares, las personas, eventos son deliberadamente

seleccionadas para proporcionar información importante que no puede ser

obtenida de otras opciones. Por ejemplo, Weiss (1994) sostiene que

entrevistas de estudios cualitativos no usan muestras del todo sino paneles:

“personas que únicamente pueden ser informantes porque son especialistas

en una área o fueron testigos de eventos “(p. 17); ésta es una forma de

muestra con intención. Seleccionar el tiempo, espacio, e individuos puede

proporcionarle la información que necesita para contestar sus preguntas de

investigación, siendo esto la consideración más importante en las decisiones

de muestras cualitativas.

Patton (1990), describe 15 diferentes tipos de muestras que pueden

ser empleadas en investigaciones cualitativas, de las cuales casi todas están

formadas por muestras con intención; él menciona conveniencia sólo para

advertir en contra su uso. Asimismo, plantea que:


12

Mientras la conveniencia y el costo son consideraciones reales, deben ser los últimos factores en ser tomados en cuenta después de deliberar estratégicamente acerca de cómo conseguir la mayoría de la información de gran utilidad de un número limitado para muestreados....la muestra conveniencia no es ni de intención ni estratégica. (p. 181).

Sin embargo, Weiss (1994, pp. 24-29) defiende que hay situaciones

en las cuales la muestra de conveniencia es la única manera factible de

proceder ----- por ejemplo, al intentar aprender sobre un grupo que es difícil

de acceder o una categoría de personas que son relativamente raras en la

población y donde no existan datos de esos tipos de miembros como por

ejemplo “amos de casa”. Él lista varias estrategias para aumentar al máximo

el valor de las muestras de conveniencia.

En los estudios cualitativos en las muestras de tamaño grande

(Huberman, 1989/1993) generalizar es una meta importante, hacer un

muestreo al azar es a menudo un procedimiento valido y apropiado. Sin

embargo, simples muestras al azar es una manera pobre de preparar una

muestra pequeña, debido a la alta probabilidad de variación en los cambios.

La mayoría de las ventajas del azar dependen del tamaño de la muestra, si

es bastante grande para hacer variaciones diferentes. Light, et al (1990), en

la selección del sitio, declara que "con sólo un número limitado de sitios, hay

que considerar la selección intencionada, más que la idiosincrasia de la

suerte“ (p. 53). La misma lógica se aplica en la selección de informantes y

observaciones.

Hay circunstancias ocasionales en las que el azar puede ser útil en un

estudio cualitativo en pequeña escala. Bobby Starnes, en su estudio

decisiones compartidas en un Centro de Cuidado Diario (Ejemplo 5.1), utilizó

muestras al azar estratificadas del personal, pues tuvo más voluntarios que

los que ella podía entrevistar. En este caso, un propósito importante del azar

fue evitar la percepción de favoritismo en los entrevistados seleccionados.


13

Sin embargo, en un caso, ella alteró la selección para incluir un punto de

vista que creyó no se habría presentado de otra manera (Starnes, 1990, p.

33).

Hay por lo menos cuatro posibles metas en las muestras con

intención. La primera es lograr representatividad o tipicidad de lugares,

individuos, o actividades seleccionadas. Porque, como se ha notado

anteriormente, muestras al azar sólo se logran con un tamaño grande de la

muestra, esto normalmente tiene más sentido en estudios en pequeña escala

para deliberadamente seleccionar los casos, individuos, o situaciones que se

conocen como típicos. Una muestra pequeña que ha sido sistemáticamente

seleccionada para la homogeneidad relativa y típica, proporciona mucha más

confiabilidad que las conclusiones adecuadamente representadas por los

miembros de la población en una muestra del mismo tamaño que incorpora

variación accidental o al azar.

La segunda meta que la muestra intencionada puede lograr es

contraria a la primera para capturar adecuadamente la heterogeneidad en la

población. El propósito aquí es asegurar que las conclusiones representen el

rango de todas las variaciones, en lugar de sólo los miembros típicos o algún

subconjunto; (Guba y Lincoln, 1989; Miles y Huberman, 1994) refiérase a

esto como la muestra de la variación máxima. Esto se hace para definir mejor

las dimensiones de variación en la población que son muy relevantes en su

estudio, seleccionando sistemáticamente individuos, tiempos, o situaciones

que representan las posibles variaciones más importantes en estas

dimensiones. Este proceso se parece al usado por la muestra al azar; la

diferencia principal es que en el último la selección es intencional más que al

azar. El intercambio entre este enfoque y la selección de una muestra más

homogénea es que se tienen menos datos sobre cualquier tipo, aspecto

particular del caso, lugar o individuo dentro del estudio y no podrá decir tanto

a fondo sobre los casos típicos o modales.


14

La tercera meta es seleccionar la muestra deliberadamente para

examinar casos que son críticos para las teorías que sustentan el estudio, o

que se desarrollan subsecuentemente. Casos extremos proporcionan a

menudo una prueba crucial de estas teorías y pueden aclarar qué está

pasando, lo que no se puede en casos representativos. Por ejemplo,

Wievorka (1992), describe un estudio en que el investigador quería para

probar que la clase obrera no estaba asimilándose en la sociedad (clase

media), seleccionó un caso que sería muy desfavorable a esta posición:

obreros que eran sumamente opulentos. El hallazgo indica que estos obreros

todavía tenían la identidad de clase obrera, clara, proporcionó el apoyo más

convincente para un estudio de obreros “ típicos".

Una cuarta meta en la muestra intencional es establecer

comparaciones particulares para aclarar las razones, y diferencias entre

situaciones o individuos. Aunque las comparaciones son menos comunes en

la investigación cualitativa que en otros enfoques, el uso de comparación

controlada tiene una larga y respetada historia en la antropología (Eggan,

1954; Maxwell, 1978; Maxwell, Sandlow, y Bashook, 1986/1987) y es común

en estudios cualitativos múltiples.

En muchas situaciones, las decisiones de muestras, requieren

considerables asuntos a estudiar. Jane Margolis (1990) en un estudio sobre

normas de discurso en el aula en un departamento de una universidad, pudo

entrevistar sólo un porcentaje pequeño de los estudiantes y necesitó

desarrollar algunos criterios para seleccionar la muestra. Su comité (de cual

yo era miembro) recomendó que entrevistara a los estudiantes de segundo

año y de años superiores, creyendo que esto proporcionaría diversidad de

puntos de vista. Sin embargo, lo consultó con los miembros del

departamento, sin embargo, y ellos le dijeron que los estudiantes de segundo

año eran demasiado nuevos en el departamento para entender las normas

de discurso, considerando que las personas en años superiores estaban mas

involucradas profundamente en sus tesis y preparándose para la graduación


15

para ser buenos informantes. De allí que las personas en años superiores

resultaron ser la única opción apropiada.

Las decisiones de la muestra deberían tener en cuenta su relación con

la investigación y con los participantes del estudio, la viabilidad de

recolección de datos, la validación, y ética. Por ejemplo, en el estudio de

Martha Regan-Smith de cómo los maestros escolares médicos ayudan a los

estudiantes a aprender ciencia básica (Apéndice A), su selección de cuatro

(4) maestros escolares galardonados estaba basada en el hecho que estos

maestros eran los más adecuados para los fenómenos que ella estaba

interesada en exhibir; otra razón era que (ganador del premio compañero),

ella tenía una relación colegial y cercana con ellos lo que le facilitaría el

estudio. Además, como maestros ejemplares, ellos serían probablemente

más francos sobre su enseñanza, y la investigación crearía menos

problemas éticos en descubrimientos de información perjudicial sobre ellos.

Un problema particular de la muestra en los estudios cualitativos

se ha denominado el prejuicio del informante clave. Algunos

investigadores cualitativos a veces confían en un número pequeño de

informantes para una mayor parte de su información, e incluso cuando

éstos son intencionalmente seleccionados y los datos de ellos parecen

válidos, no hay ninguna garantía que las visiones de estos

informadores sean típicas. Además, Poggie (1972), evidencia que los

informantes claves asumen uniformidad mayor de la que realmente

existe. Hay acuerdo creciente en que los grupos culturales incorporan

diversidad sustancial y esa homogeneidad no puede asumirse

(Hannerz, 1992; Maxwell, 1995, 1996, Pelto y Pelto, 1975) concluyen

que "hay a menudo un prejuicio sistemático en datos de campo de

trabajo recogidos por medio de entrevistas con el informante clave" (p.

7). Se necesita hacer el muestreo sistemático para ser capaz de exigir


16

las declaraciones de ese informante clave como un conjunto

representativo del grupo (Heider, 1972; Sankoff, 1971).

DECISIONES ACERCA DE LA RECOLECCIÓN DE DATOS

La mayoría de los textos de métodos cualitativos se dedican,

considerablemente al estudio del espacio y limitaciones en cuanto a la

recolección de datos (ver particularmente Bogdany y Biklen, 1992; Patton,

1990), no quiero repetir estas discusiones aquí. Sino, por el contrario, quiero

dirigir dos asuntos conceptuales caves en la selección y uso de métodos de

recolección de datos diferentes:

La relación entre las preguntas de la investigación, el método de

recolección de datos y la triangulación de diferentes métodos y las ventajas

relativas de métodos estructurados y no estructurados, discutidas

anteriormente, se les debe tener en consideración en la planificación los

métodos de recolección de datos.

LA RELACIÓN ENTRE LAS PREGUNTAS DE LA INVESTIGACIÓN Y MÉTODOS DE RECOLECCIÓN DE DATOS

El punto que quiero enfatizar es que no hay ninguna similitud

necesaria o relación deductiva entre las preguntas de la investigación y los

métodos que se usan para recolectar los datos (incluyendo preguntas para la

entrevista); los dos son partes distintas y separadas de su diseño. Esto

puede ser una fuente de confusión, porque los investigadores hablan a

menudo sobre "operacionalizar" sus preguntas de investigación, o de

"traducir" las preguntas de la entrevista. El lenguaje es un vestigio del

positivismo lógico, ve que en la relación entre la teoría y datos, hay puntos

de vista que han sido casi abandonados completamente por filósofos

(Phillips, 1987). La consecuencia práctica de este cambio filosófico es que no


17

hay lógicamente o mecánicamente una manera de convertir preguntas de

investigación en métodos; sus métodos son los medios para contestar sus

preguntas de investigación, no una lógica transformación. Su selección no

sólo depende de sus preguntas de investigación sino de la situación real de

la investigación y lo que se hará para hacer eficaz la recolección de los datos

que necesite.

Un ejemplo ilustrativo de esto fue el presentado por Kirk y Miller (1986,

pp. 25-26), quién dirigió una investigación en Perú acerca del uso de hojas

de coca. Sus preguntas fueron abiertas, directas, uniformes, pero limitadas,

solo a las creencias y prácticas que ellos habían leído sobre la coca.

Frustrados y desesperados, empezaron a hacer preguntas sin sentido, como

"¿Cuándo usted dió coca a los animales?" “¿Cómo usted descubrió que no

le gusta la coca?" Bajando la guardia, sus informantes empezaron a abrirse

y hablar sobre su experiencia personal con la coca, la cual resultó más

extensa que los datos que se tenían indicados.

Éste es un caso extremo, pero contiene un principio para cualquier

estudio. Sus preguntas de la investigación formulan lo que usted quiere

entender; mientras que las de la entrevista son lo que usted les pide a las

personas que logren comprender. Las preguntas de la entrevista son

juzgadas porque se parecen a las de la investigación. El buen desarrollo de

las preguntas de la entrevista requiere creatividad y visión, en lugar de una

traducción mecánica de las preguntas de la investigación. En la guía de

preguntas para la entrevista; éstas dependen fundamentalmente de cómo las

preguntas de la entrevista sean aplicadas en la práctica.

Esto no significa que debe ocultar sus preguntas de investigación a

sus informantes o engañarlos sobre lo que usted realmente quiere entender.

Carol Gilligan (comunicación personal) enfatiza el valor de hacerles

preguntas reales a los informantes", y así obtener respuestas auténticas, en

vez de preguntas artificiosas, diseñadas para obtener solo un tipo de datos.

Sin embargo, estas preguntas reales generalmente pueden hacerse mas allá


18

de contextos específicos y diversas preguntas generales, que definen lo que

usted busca entender en conducción del estudio. (La excepción principal a

esta generalización es cuando usted está colaborando estrechamente con un

informante, y puede ser productivo tener un diálogo sobre las preguntas de la

investigación).

Hay dos implicaciones importantes en la falta de similitud entre las

preguntas de la investigación y las preguntas de la entrevista. Primero, usted

necesita anticiparse, como mejor pueda, cómo las preguntas de la entrevista

realmente funcionarán en las personas, en la práctica. Cómo las entenderán

y cómo probablemente responderán. Intente ponerse en el lugar de sus

informantes, imaginar cómo usted reaccionaría a estas preguntas. (Éste es

otro uso de experimentos de pensamiento). Segundo, siempre que sea

posible, debería probar la entrevista con las personas como si fueran sus

informantes, para determinar si las preguntas trabajan como se planificó y

qué revisiones necesitarán hacerse.

Esta falta de semejanza entre las preguntas y métodos y también

observación y otros métodos. Como con las entrevistas, necesita anticiparse

a qué información será realmente capaz recolectar en la situación estudiada,

usando observación particular u otros, y si es posible debería probar estos

métodos para determinar, si ellos proporcionarán esta información requerida

realmente. Sus estrategias de recolección de datos probablemente pasarán

por un período largo de enfoque y revisión, incluso en un estudio

cuidadosamente diseñado, para asegurarse que ellos están proporcionando

los datos que necesita para contestar sus preguntas de investigación y dirigir

cualquier amenaza de validez a estas respuestas.


19

* La triangulación de Métodos de Recolección de Datos Dexter (1970) sostiene que:

nadie debe planificar o financiar un estudio completo por adelantado con la expectativa de contar principalmente con las entrevistas para los datos, a menos que los entrevistadores tengan antecedentes relevantes para estar seguros, que ellos pueden darle sentido a las conversaciones de la entrevista o a menos que haya una esperanza razonable de poder manejar o de alguna manera observar para aprender lo que es importante y significante preguntar (p. 17).

Este ejemplo ilustra el principio general conocido como triangulación:

Recolección de información diversa de diferentes individuos y

situaciones. Usando una variedad de métodos (Denzin, 1970). Esto reduce el

riesgo que sus conclusiones reflejarán sólo los prejuicios sistemáticos o

limitaciones de un método específico, y le permitiera obtener una mejor

apreciación de la validación y generalidad de las explicaciones que

desarrolla. (Planteo el uso de la triangulación para tratar con la validación,

mencionada en el capítulo 6.) .

El estudio de Bobby Starnes (Ejemplo 5.1) proporciona una buena

ilustración del uso de triangulación. Ella usó cuatro fuentes de datos (su

relación directa con el personal, el equipo administrativo, sus propias notas y

periódicos, y archivos del centro) y diferentes métodos para recolectar estos

datos. Por ejemplo, los datos del personal fueron obtenidos a través de los

periódicos, entrevistas formales e informales, la participación en las

actividades del centro, y encuestas anónimas. Estas fuentes múltiples y

métodos dieron a sus conclusiones más credibilidad que si ella se hubiera

limitado a una sola fuente o método.

Una creencia que inhibe la triangulación es el supuesto de que la

observación es principalmente útil para obtener descripciones de conducta y

eventos, mientras que la entrevista es principalmente útil para obtener las

perspectivas de los actores. Es verdad que el resultado inmediato de la


20

observación es la descripción, pero es igualmente verdad que la entrevista

da una descripción de lo que los informantes dijeron, no una comprensión

directa de su perspectiva. Generando una interpretación de la perspectiva de

alguien que es inherente a un asunto de inferencia de las descripciones de

su conducta (incluyendo la conducta verbal), si los datos se derivan de

observaciones, entrevistas, o alguna otra fuente como documentos escritos.

(Maxwell, 1992).

La observación le permite a menudo dibujar inferencias sobre lo que

alguien quiere decir y su perspectiva, detalle que no se podría obtener

confiando en los datos de la entrevista exclusivamente. Esto es

particularmente verdad para obtener una compresión tácita y teoría-en-uso,

así como los aspectos de las perspectivas de los participantes, las cuales

ellos reacios mostraron directamente en las entrevistas. Por ejemplo,

observando cómo un docente responde a preguntas a muchachos y

muchachas en una clase de la ciencia, puede proporcionar una mejor

compresión de los puntos de vistas reales del docente en cuanto a género y

ciencia, más que lo que el docente dice en una entrevista.

Inversamente, la entrevista puede ser una forma valiosa (la única

manera, para eventos que toman lugar en el pasado o unos que no se tenga

el acceso para ser observados) de obtener la descripción de acciones y

eventos. Ésta puede proporcionar información adicional que se perdió en la

observación y puede usarse para verificar la exactitud de las observaciones.

Sin embargo, para la entrevista ser útil para este propósito, necesita

preguntar por hechos y acciones específicas, en lugar de formular preguntas

que solo proporcionaran generalizaciones u opiniones abstractas (Weiss,

1994, pp. 72-76). En los dos casos, triangulación de observaciones y

entrevistas pueden proporcionar datos más completos y exactos que lo que

pudiera una sola.


21

DECISIONES SOBRE EL ANÁLISIS DE DATOS

El análisis se separa conceptualmente del diseño, sobre todo por

escritores quienes ven el diseño como lo que pasa antes de que los datos

sean realmente obtenidos. Aquí, considero el análisis como una parte del

diseño y como debe ser diseñado. Cualquier estudio cualitativo requiere

decisiones sobre cómo el análisis se hará, y estas decisiones deben

influenciar, y ser influenciadas por el resto del diseño. La discusión de

análisis es a menudo la parte más débil del estudio cualitativo.

Uno de los problemas más comunes en los estudios cualitativos es el

de ir amontonando transcripciones y notas, haciendo el trabajo final del

análisis mucho más difícil y desanimado. En un adagio montañés, la

experiencia del escalador comienza inmediatamente después de desayunar y

continúa almorzando hasta que esté despierto, deteniéndose para cenar

brevemente (Mannig, 1960). De la misma manera, el investigador cualitativo

empieza el análisis de datos inmediatamente después de terminar la primera

entrevista u observación y continúa analizando los datos, y trabajando en la

investigación, deteniéndose brevemente para escribir informes y notas. La

razón de Heinrich (1984) para inmediatamente analizar sus datos biológicos,

aplicada igualmente a las ciencias sociales:

En un proyecto de investigación, intento normalmente graficar los datos en el mismo día que los obtengo. Día a día, los puntos en el gráfico me dicen sobre mi progreso. Es como un zorro que sigue una liebre. El gráfico es la huella de la liebre, y debo quedarme cerca de la liebre. Tengo que ser capaz de reaccionar y frecuentemente cambiar el curso. También, porque la naturaleza es compleja y me permite dirigirme, tratando de no adelantarme, y así no tener que retroceder (p. 71).


22

Seidman (1991, p. 86) presenta un punto de vista minoritario, él

prefiere esperar hasta que haya terminado todas sus entrevistas, para así

empezar el análisis, y evitar tener prejuicios después de leer las primeras

entrevistas con respectos a las restantes. En algunos tipos de estudios ---las

preguntas de la investigación, entrevistas y observaciones son grabadas, la

comparación de entrevistas y observaciones es importante, y existe una

pequeña necesidad de permitir flexibilidad en el diseño--- esta estrategia

quizás sea apropiada, pero recomiendo enfáticamente estar en contra de

esto en general. Los posibles riesgos de empezar el análisis inmediatamente

están lejos de superar las ventajas de ser capaz progresivamente de enfocar

sus entrevistas y obtener lo que Glaser (1978) llama sensibilidad teórica.

ESTRATEGIAS PARA ANÁLISIS DATOS CUALITATIVOS

El análisis de datos probablemente es el aspecto de investigación

cualitativa que más claramente lo distingue de estudios de observación y

experimentales, y es el menos familiar para investigadores que entran a la

investigación cualitativa en comparación con otros tradicionales. Como

métodos de recolección de datos, el siguiente planteamiento no intenta

explicar cómo hacer el análisis de datos cualitativo; sino proporcionar

algunas pautas para seleccionar estrategias de análisis de datos y técnicas.

Empezaré con una apreciación global de análisis cualitativo y después

plantearé algunas consideraciones específicas al tomar la decisión sobre los

métodos de análisis.

El paso inicial en el análisis cualitativo es leer las transcripciones de la

entrevista, notas de observaciones, o documentos que deban ser analizados

(Dey, 1993; Smith, 1979; Tesch, 1990, p. 90). Escuchar las cintas de las

entrevistas antes de a la trascripción también es una oportunidad para el

análisis, como es el proceso real de transcribir las entrevistas o de volver a


23

escribir y reorganizar sus notas de observación. Mientras lee o escucha la

información recolectada, debería escribir notas e informes de esos datos y

desarrollar ideas tentativas sobre las categorías y relaciones.

A este punto, usted tiene varias opciones de análisis. Éstas recaen en

tres grupos principales: los informes, categorizar estrategias (como codificar

y el análisis temático), y contextualizar estrategias (como el análisis narrativo,

estudios de casos individuales y microanálisis etnográficos. Estos métodos

pueden, y generalmente deben, ser combinados, pero empezaré por

plantearlos separadamente.

Como se planteó en el capítulo 1, los informes pueden realizar otras

funciones no relacionadas con el análisis de datos, como reflexionar acerca

de los métodos, teoría, o propósitos; sin embargo, ellos son también, una

técnica esencial para el análisis cualitativo ( Miles & Huberman, 1994, pp. 72-

75; el Strauss & Corbin, 1990, pp. 197-223). Usted debería escribir informes

regularmente mientras está haciendo el análisis de datos. Los informes no

sólo capturan su pensamiento analítico sobre los datos, ellos facilitan el

pensamiento, estimulando a tener visiones analíticas.

La principal categorización de estrategias en la investigación

cualitativa es codificar; esto es bastante diferente a codificar en la

investigación cuantitativa que consiste en aplicar un número de categorías

preestablecidas a los datos según las reglas explícitas, inequívocas con el

objetivo principal de generar cifras frecuentes de los ítemes en cada

categoría. En la investigación cualitativa, en contraste, la meta de codificar es

no producir cifras de cosas, sino “fracturar" (Strauss, 987, p.29) los datos y

reestructurarlos en categorías que faciliten la comparación de datos y entre

estas categorías y que ayuden en el desarrollo de conceptos teóricos. Otra

forma de categorizar el análisis involucra ordenando los datos en temas y

asuntos más extensos.

Aunque algunas codificaciones de categorías pueden deducirse de

una teoría existente, otras son desarrolladas inductivamente por el


24

investigador durante el análisis, y otras (las cuales son llamadas a menudo

categorías emic) son tomadas de la estructura conceptual de las personas

estudiadas. El rasgo importante de la codificación cualitativa es que es

conectada con los datos (Glaser & Strauss, 1967); es decir, se desarrolla

una interacción, y se une a la comprensión de la información,

analizándosele. Así, usted debería tener los códigos (e informes) unidos, o

físicamente o por cruce-referencial, a los datos que dieron lugar a ellos, para

no perder el contexto original en el cual se desarrollaron, un problema

llamado a menudo contexto despojado.

Lo que yo llamo contextualización de estrategias (Maxwell y Miller,

1996; Dey, 1993, se refiere a esto como unión de los datos) funciona

bastante diferente de categorización, como codificar. Contrario a fracturar el

texto inicial en elementos discretos y re-ordenarlo en categorías,

contextualizar el análisis intenta entender los datos (usualmente, pero no

necesariamente, una trascripción de la entrevista u otro material textual) en el

contexto, usando varios métodos para identificar las relaciones entre los

elementos diferentes del texto (Atkinson, 1992; Mishler, 1986). Ejemplos de

contextualización de estrategias incluyen algunos tipos de estudios de casos

(Patton, 1990), perfiles (Seidman, 1991). Algunos tipos de análisis del

discurso (Gee, Michaels, y O'Connor, 1992) y análisis narrativo (Connolly y

Clandinin, 1990), lectura para "la voz" (Castaño, 1988), y microanálisis

etnográfico (Erickson, 1992). Lo que todas estas estrategias tienen en común

es que ellas no enfocan principalmente relaciones de similitud que puede

usarse para ordenar los datos en categorías, independientemente del

contexto sino que, buscan relaciones que conectan exposiciones y eventos

dentro de un contexto en un todo coherente.

La identificación de conexiones entre las categorías y temas también

puede verse como un paso en la contextualización del análisis (Dey, 1993),

pero uno más grande que trabaja con los resultados de un análisis de

categorías, previo. Este paso es necesario para construir teoría, objetivo


25

principal del análisis. Sin embargo, no puede recuperar los lazos

contextuales que se perdieron en el análisis de categorías original.

Solamente el análisis de la contextualización, por otro lado, se limita a

entender individuos o situaciones particulares y no puede desarrollar una

teoría más general, de lo qué está pasando. Las dos estrategias necesitan

otra para proporcionar una amplia información (Maxwell & Miller, 1996).

Las exposiciones constituyen una estrategia de análisis adicional;

estas incluyen matrices o cuadros, redes o mapas conceptuales, y otras

formas variadas. Ellas son similares a los informes en los cuales se plasman

ideas y análisis visibles y permanentes y facilita su pensamiento en cuanto a

las relaciones. En el análisis de datos


26

Estas cumplen dos otras funciones importantes también: reducción de

información y presentación de datos o análisis en un formato que le permite

ser comprendido como un todo. Este tipo de herramienta analítica se ha

mostrado en una presentación más detallada por Milles y Huberman (1994),

pero es menos empleada sistemáticamente y explícitamente por muchos

otros investigadores (Strauss, 1987).

La distinción entre categorizar y contextualizar las estrategias tienen

consecuencias importantes para el diseño global. Una pregunta de la

investigación que indaga acerca de cómo sucedieron los eventos en un

EJEMPLO 5.2 Una Desigualdad Entre las Preguntas y Análisis

A Mike Agar (1991) le solicitó una vez una fundación, revisar un reporte de un estudio de una entrevista que ellos habían hecho de cómo los historiadores trabajaban. Los investigadores habían usado el programa de computación El Etnógrafo para codificar la entrevista por tema y recolectar todos los segmentos juntos sobre el mismo tema; el reporte planteaba cada uno de estos temas comunes y proveía ejemplos de cómo los historiadores hablaban sobre éstos. Sin embargo, la fundación pensaba que el reporte realmente no había contestado sus preguntas, las cuales permitirían saber cómo los historiadores individualmente pensaban de su trabajo ---sus propias teorías sobre cómo diferentes temas fueron conectados y la relación que ellos veían entre sus pensamiento, acciones, y resultados.

Contestando la última pregunta habría requerido un análisis del contexto, que elucidara las conexiones con la entrevista de cada historiador. Sin embargo, el análisis de las categorías en que el informe fue basado fragmentando estas conexiones, destruyendo la unidad contextual de los puntos de vistas de cadade cada historiador y permitiendo sólo una presentación colectiva de preocupaciones compartidas. Agar (1991) defiende que la falta no fue solo con El Etnógrafo que es sumamente útil para contestar preguntas que requieren categorización, sino su uso equivocado. Él comenta que “El Etnógrafo representa una parte de un proceso de investigación de etnográfica. Cuando la una parte es tomada para un todo, se obtiene una metonimia patológica que puede llevarlo directo de la respuesta correcta a la mala pregunta “(p 181)


27

contexto específico como están conectados, no puede contestarse

exclusivamente por una categorización de estrategia de análisis (Ejemplo

5.2). Inversamente, una pregunta sobre las similitudes y diferencias de

situaciones o individuos no puede contestarse exclusivamente por la

estrategia de contextualizar. Sus estrategias de análisis tienen que ser

compatibles con las preguntas que usted está haciendo.

Esta distinción también tiene implicaciones importantes para el uso de

computadoras en el análisis de datos. Aunque hay un número sustancial de

programas actualmente disponibles para analizar datos cualitativos, casi

todos ellos se diseñan principalmente para codificar los datos y quizás

puedan distorsionar su estudio en cuanto a categorías, Enfoque teoría-

variación (Agar, 1991; Maxwell y Miller, 1996; el Ejemplo 5.2 ilustra este

problema). El desarrollo de estrategias que explícitamente integran análisis

de categorización y contextualización todavía está en su infancia; uno de

los mejores nombres que se le ha dado es análisis de secuencia compuesto

(Huberman, 1989/1993; Miles & Hubenman, 1994, pp. 204-206. El

planteamiento más detallado de las dos estrategias ha sido por Dey, 1993).

UNIENDO MÉTODOS Y PREGUNTAS

Una consideración esencial en el diseño de los métodos para su

estudio es que usted elabore un diseño coherente, uno en que los métodos

diferentes trabajen juntos compatiblemente y en el cual ellos estén integrados

con los otros componentes del diseño. La conexión más crítica está con las

preguntas de la investigación, pero, como se planteó anteriormente, ésta es

principalmente una conexión empírica, no lógica; Si sus métodos no le

proporcionarán los datos que necesita contestar a sus preguntas, necesita

cambiar las preguntas o los métodos.

Una herramienta útil para determinar la compatibilidad es una matriz

en donde formula preguntas e identifica como cada uno de los componentes


28

de sus métodos ayudará a obtener los datos para contestar estas preguntas.

En otros términos, la matriz deja ver la justificación para las decisiones de los

métodos. He incluido un ejemplo de cómo una matriz puede ser usada

(cuadro 5.1); como una matriz puede ser valiosa como un apéndice de una

propuesta de investigación. El ejercicio 5.2 le ayudará a desarrollar la matriz

para su propio estudio.

EJERCIO 5.1

REFLEJANDO SUS RELACIONES EN LA INVESTIGACIÓN

Básicamente, este ejercicio es para escribir un informe que refleje

cómo usted planea contactar las personas con quienes está haciendo su

investigación, cómo se presentará usted mismo y su investigación, y qué

aspectos espera negociar para hacer la investigación e informar sus

resultados; cómo piensa que será percibido por estas personas; y cuáles son

las implicaciones, éticas y personales, en este proceso de la investigación.

Las siguientes preguntas son unas que usted debería tener presente en este

informe:

1. ¿Qué tipo de relaciones ha establecido, o planea establecer con las

personas a quienes está estudiando? ¿Qué consecuencias piensa tendrán

éstas en el estudio? ¿Qué tipos de alternativas de relaciones podría crear,

que ventajas y desventajas éstas tendrían?

2. ¿Cómo cree que será percibido por las personas con las que usted

interactuará en su investigación? ¿Cómo esto afectará sus relaciones con

estas personas? ¿Cómo podría hacerse entender mejor y modificar esta

percepción?


29

3. ¿Qué acuerdos explícitos usted planea negociar sobre cómo la

investigación se dirigirá y cómo usted informará los resultados a las personas

con que está trabajando? ¿Qué comprensión implícita sobre estas

situaciones, piensa, estas personas (y usted) tendrán? ¿Cómo ambos

términos implícito y explícito del estudio afectarán su investigación?

¿Cualquiera de éstos necesita ser discutido o cambiado?

4. ¿Qué situaciones éticas o problemas incrementarán estas

consideraciones? ¿Cómo usted planea tratar con éstas?

Como el informe en las preguntas de la investigación (Ejercicio 4.1), éste

puede ser un valioso informe para discutir con colegas o compañeros

estudiantes.

EJERCICIO 5.2

Preguntas y Matriz de los Métodos Este ejercicio tiene dos propósitos. El primero es para unir las

preguntas de la investigación y los métodos de investigación para mostrar

las conexiones lógicas entre su investigación y su muestra, recolección de

datos, y decisiones de análisis de datos. El segundo propósito es obtener

experiencia usando matrices como una herramienta; las matrices no sólo son

útiles para el diseño de la investigación, sino también para el supervisar la

muestra y la recolección de datos (vea Miles y Huberman, 1994, p. 94ff.) y

para el análisis de datos.

Hacer este ejercicio no puede ser un proceso mecánico; requiere

pensar sobre cómo sus métodos pueden proporcionar las respuestas a sus

preguntas de la investigación. Una manera de cómo hacer esto es empezar

con sus preguntas y preguntar qué datos usted necesitaría, cómo puede

conseguirlos, y cómo tendría que analizarlos para contestar estas preguntas.

También puede trabajar en otra dirección: Preguntarse por qué quiere


30

recolectar y analizar los datos de la manera que se propone ¿Qué aprenderá

de esto?. Después examine estas conexiones entre su investigación,

métodos y trabajo mostrando estas conexiones en una matriz. Hacer esto

puede requerirle revisar sus preguntas o sus métodos seleccionados, o

ambos. Tenga presente que este ejercicio intenta ayudar a hacer las

decisiones de los métodos y no una formulación final de éstos.

El ejercicio tiene dos partes:

1. Construya la propia matriz. Su matriz debe incluir las columnas para

las preguntas de la investigación, decisiones de muestras, métodos de

recolección de datos, y tipos de análisis, pero puede agregar cualquier otra

columna que piense pueda ser útil en la explicación lógica de su diseño.

2. Escriba una justificación narrativa breve para las opciones que usted

seleccionó en la matriz. Una manera de hacer esto es como un

planteamiento separado, por pregunta. Dé la razón de su selección en cada

fila; Otra manera es incluir esto como una columna en la matriz (como en

cuadro 5.1)

NOTAS

1. Esto es simplemente la aplicación de la variación contra el proceso

de distinción mencionada anteriormente. Más que simplemente preguntar

por el grado de prestructuración y sus consecuencias (tratando de

prestructurar como una variable que puede afectar otras variables, me

preocupan las formas de prestructurar, empleadas en los estudios reales y

cómo afecta otros aspectos del diseño.


31

2. John Watkins (de comunicación personal) la ha llamado la variable

falsa, punto de la relación del investigador con las situaciones y las personas

estudiadas; Es cero o uno.

3. Sin embargo, él también desecha un argumento ampliamente usado

para la generalización de datos de una muestra conveniente ---- una

similitud entre características demográficas de la muestra y de la población

como un todo --- como un invalidado.

4. Strauss (1987; Strauss y Corbin, 1990) él ha desarrollado una

estrategia llamada muestra teórica, la cual es una variación de su tercer

enfoque. La muestra teórica es manejada por la teoría que inductivamente

desarrollada durante la investigación (más que otra teoría anterior)

Selecciona para el examen particulares escenarios, individuos, eventos, o

procesos que son más relevantes en la teoría emergente.

5. Más planteamientos detallados de análisis de datos cualitativos

pueden encontrarse en Bogdan y Biklen (1992, Capitulo 5. Milles y

Hurberman (1994), Strauss y Corbin (1990), Weiss (1994, Capitulo 6), Tesch

(1990), Dey (1993), y Maxwell y Miller (1996).

6. Hay numerosos ejemplos de otros tipos de matrices en Milles y

Huberman (1994).


32


33

CUADRO 5.1.

Matriz de planificación de datos para un Estudio a Estudiantes Indios Americanos en riesgos en la escuela

secundaria

¿Qué necesito

saber ?

¿ Por qué necesito

saber esto?

¿ Qué tipo de información

contestarán a las preguntas?

¿Dónde puedo encontrar la

información?

¿ A quien debo contactar para acceder a la

información ?

Tiempo para la

adquisición

¿Cuáles son los por-centajes de inasisten-cia los estudiantes in-dios americanos?

Para evaluar el impacto de asistencia de estu-diantes indios americanos . continuidad en

la escuela

Record de asistencia de estudiantes informatizados.

-Oficinas de aten-ción. - Las oficinas del asistente del director

Sr. Joe Smith, asistente del director de la escuela secundaria ; Dra.Amanda Jones, Subdirectora de la escuela.

Agosto: Establecimiento de base de datos del estudiante Octubre: actualización Junio: Último calculo.


34

¿Cuál es el logro aca-démico de los estu-diantes en la inves-tigación?

Para evaluar el impacto de actuación acadé-mica en la continuidad de estudiantes indios americanos en la escuela .

Normas y criterios . pruebas, calificaciones , reportes, informes y muestras de estudiantes.

Oficinas de atención.

A los asistentes del Sub-director de la escuela y a los docentes de aula .

Recopilación #1: Fin de semestre. Recopilación #2: l Fin de año escolar .

¿Cuál es nivel del idioma inglés de los estudiantes?

Para evaluar la relación entre la habilidad en idioma, actuación académica, y asistencia a la escuela .

Prueba del idio-ma, inspección por parte del docente ; Califi-caciones de In-glés como según-da lengua ,

Ofcinas de aten- ción. Docentes de in-glés como según-da lengua.

- Consejeros

; Maestros de aula

- pruebas Sept. 15 - Observaciones del docente, Oct. 10-15 Notas de clases de inglés, al final de semestre y del año escolar.


35

¿Qué no le gusta los estudiantes indios americanos de la escuela?

para descubrir qué factores llevan a las actitudes en contra de la escuela a estudiantes indios americanos

formal e informal

entrevista; obser-

vación de los es-

tudiantes .

clases en el

hogar, las reu-

niones indivi-

duales con los

estudiantes

Directores de escue-

laso; los padres de

estudiantes;

maestros

particulares.

Obtener formularios de consentimiento de padres y estudiantes, Ago - Sept. La entrevista, con estudiantes. Oct. - 30 mayo Observación de estu-diantes, primera

semana mayo. ¿Qué planean hacer los estudiantes des-pués de la escuela secundaria ?

Para probar el grado de coherencia de su planificación con una carrera al egresar de secundaria

Observaciones a

los estudiantes,

en las univer-

sidades y en los

trabajos.

- Servicios de atención. -Organizaciones sociales. - Oficina de servicios. - Asociación de alumnos.

- Profesores parti-culares. -Personal de la escuela. -Padres. - Instructores . -Trabajadores sociales.

-Observación a estudiantes, primera sema de mayo. - Observaciones en verano y otoño.


36

¿ Qué piensan los docentes de la capacidad de sus estudiantes?

Para pobrar los docentes las expectativas de éxitos de sus estudiantes.

-Observaciones del maestro . - Entrevista con el maestro.

__

- Despacho del director. - Salones de clase.

-Entrevistas con maestros. Noviembre( subgrupo) -Observaciones de Maestro, abril (todos los maestros)

¿Qué saben os maestros acerca de la cultura de la casa de sus estudiantes?

Para probar el conocimiento cultural de los docentes.

-Entrevista con maestros -Observaciones del maestro, - participación en las actividades para desarrollo del personal.

En el aula de clase, docentes y registros.

Director, docentes, Superintendentes, auxiliares.

-Entrevistas con maestros. Noviembre( subgrupo) -Observaciones de Maestro, abril (todos los maestros


37

¿ Qué maestros integran conoci-miento de la comunidad y cultura del hogar del estudiante en la enseñanza ?

para probar el grado de discon-tinuidad entre la cultura de la escuela y cultura del hogar.

Planes de clase de los docentes - observaciones en el aula, - participación en las acti-vidades de desarrollo de personal.

- Maestros - aulas de clase. - Registros.

Director, docentes, Superintendentes, auxiliares.

-Planes de clase, Diciembre-junio. -Observaciones, Sept 30 de mayo Desarrollo de per-sonal.

Date post:	13-Jun-2015
Category:	Travel
Upload:	dr-arlines-rodriguez
View:	1,924 times
Download:	0 times

Propositos Cap+ %C3%A Dtulos Ii Del Texto De Joseph A[1]

Travel