El análisis de datos

Considero que uno de los retos más difíciles que tiene el investigador es el análisis de los datos que ha recogido de manera cuidadosa y muchas veces laboriosa y después de invertir mucho tiempo y esfuerzo. Se trata de procurar extraer la mayor cantidad de información posible, pero sin incluir información innecesaria que pueda distraer del objetivo con el que se va a llevar a cabo dicho análisis. Esto plantea varias cuestiones como qué tipo de datos es necesario recoger, qué categorías de análisis se van a utilizar y cómo se va a realizar finalmente el análisis. Estas cuestiones las valoro como algo difícil de resolver ya que implican concepciones de tipo procedimental, del cómo realizar ya en la práctica una investigación de tipo cualitativo.
Creo que el tipo de datos a recabar, ha de estar en consonancia con el objetivo de estudio y con la metodología que se va a usar en la investigación. El papel de los datos en la investigación cualitativa, es el de hacer uso del lenguaje como modo de representación y procesamiento de la información que conduce a conclusiones que pueden luego ser replicables. Así que las técnicas de recogida de datos, pueden ser la observación ( participante, análisis de tareas, análisis de documentos ), o la entrevista ( en profundidad, grupal ), o se pueden usar otras técnicas subjetivas ya dentro de la psicología clínica ( Lista de adjetivos ). Los tipos de datos pueden ser muchos ( datos brutos, datos procesados parcialmente, datos codificados ). Y es muy interesante la forma de almacenarlos para luego trabajar con ellos ( memorias, matrices, esquemas, mapas o informes...). En relación a los mapas, son de gran utilidad para poder recuperar en formatos elaborados esos datos conforme avanza el proceso de análisis de los mismos.
El problema relativo a la elaboración de categorías, lo situo en la necesidad de organizar los datos de manera que estos tengan la oportunidad de ganar en coherencia y situados en un agrupamiento lo más idóneo que luego facilite el trabajo posterior con ellos. El momento de elaborar las categorías también suscita dudas. Yo me planteo si es preferible construirlas antes de la recogida de datos, dejándonos guiar por la pregunta de investigación o bien , durante o al finalizar la recogida de los mismos. No sé que opinareis vosotros y vosotras. Yo creo que se puede hacer un esbozo inicial que luego se puede ir adaptando al tipo de datos que en la realidad se está obteniendo.
La última pregunta que me hago es relativa a cómo hacer el análisis a la hora de la verdad. Creo que el investigador o investigadora, ha de tener presente, al menos, ya desde el inicio de la formulación de la pregunta de investigación, cómo se va a hacer la gestión y el análisis de los datos que va a ir generando. Sin que esto no quiera decir que parta de códigos predeterminados o cerrados ya desde el principio. Esto plantea muchas cuestiones relativas a cuál puede ser la mejor manera de recabar la información para la investigación. Creo que un buen sistema de análisis puede implicar ir y volver muchas veces entre las categorías de explicación y los datos, añadiendo explicaciones sobre cómo cambian y los factores que inciden en el cambio. Todo ello se recoge en descripciones de utilidad para aportar información a la pregunta de investigación.
Una última cuestión sería lo relativo a la validez de las categorías. ¿Cómo asegurarnos dicha validez? ¿Haría falta un acuerdo interjueces? ¿Quiénes serían esos jueces? Considero que es necesario el juicio de expertos. Creo que se trata de clasificar los datos de manera que la colocación en una categoría u otra no de lugar a dudas, así que esas categorías no deberían superponerse entre sí. Además, deben incluir las características mínimas indispensables para incluir un determinado de dato. Y que puedan ser usadas por otras personas.
Por todo lo indicado, considero que el análisis de datos genera multitud de cuestiones acerca de la manera más idónea de realizar su clasificación, pero también sobre cómo llevar a cabo análisis que sean útiles a la investigación. Y también, claro, genera dudas, incluso, sobre cuál puede ser el tipo de datos más idóneo para recabar la información . Creo que una línea de investigación que busque obtener respuestas lo más ajustadas a la realidad posible, y la actitud de aprendizaje continuo del investigador o investigadora puede ser la llave que permita ir resolviendo estas cuestiones de una manera progresiva a lo largo de dicha investigación.