Guía definitiva de la investigación cualitativa - Parte 2: Tratamiento de datos cualitativos

Razonamiento inductivo frente a razonamiento deductivo

El razonamiento inductivo frente al deductivo es una elección que los investigadores pueden tener que hacer al analizar sus datos. Tanto el razonamiento inductivo como el deductivo permiten a los investigadores llegar a una conclusión lógica basada en sus datos y en la teoría existente.

Veamos las diferencias entre los tipos de razonamiento científico y examinemos ejemplos concretos sobre cómo se utilizan para sacar conclusiones. Esto será útil para determinar dónde se sitúa su estudio en el debate entre deductivo e inductivo.

También examinaremos brevemente el razonamiento abductivo para que puedas decidir si es más útil para tu investigación. Después podemos examinar cómo puede aplicar el razonamiento inductivo y el razonamiento deductivo a su análisis en ATLAS.ti.

Razonamiento inductivo

El análisis inductivo se basa en la observación de patrones para llegar a una conclusión lógica. Cualquier enfoque analítico denominado inducción comienza con el examen de un conjunto de datos, con el menor número posible de nociones preconcebidas, para tratar de llegar a conclusiones basadas en los datos.

Al identificar inductivamente patrones en los datos, los investigadores forman una premisa o una afirmación que se aplica a ese conjunto específico de datos. A medida que se incorporan más datos de otros contextos o situaciones al análisis del investigador, éste puede formarse lo que se denomina una premisa principal o general o una conclusión más amplia sobre los patrones observados. En cambio, una conclusión más centrada en un contexto concreto se convierte en lo que se conoce como premisa menor o específica.

En las ciencias sociales, las premisas principales o generales contribuyen a las teorías sobre el comportamiento humano y las pautas culturales.

Ejemplos de razonamiento inductivo

Veamos un ejemplo básico de cómo se forman los argumentos inductivos. Imagina que estás aplicando el método inductivo a un partido de baloncesto que estás viendo por primera vez. El razonamiento inductivo sería necesario en esta situación, ya que no tienes conocimientos ni experiencia previos para hacer ningún tipo de afirmación general sobre el baloncesto.

Si uno no sabe nada de baloncesto ni de deportes, un posible argumento inductivo es que los jugadores que llevan camisetas del mismo color están en el mismo equipo y trabajan juntos. La premisa general, al menos por el momento, es que los colores de los uniformes sirven para distinguir a un equipo de otro. La conclusión a la que se llega en esta observación forma una teoría de trabajo que puede aplicarse a contextos similares.

Otros ejemplos sencillos de razonamiento inductivo

Otros ejemplos de razonamiento inductivo que generan conclusiones son:

• Todos los gatos tienen cuatro patas y bigotes.
• Todos los coches tienen puertas y volante.
• Todas las pizzas contienen queso y salsa de tomate.

Como es obvio en ejemplos como éstos, las conclusiones a las que se llega se basan en observaciones de gatos, coches y pizza. Aun así, esas observaciones pueden no haber incluido excepciones (por ejemplo, la pizza de postre) que contradigan las premisas generales generadas. La investigación cualitativa emplea métodos inductivos de forma iterativa para encontrar esas excepciones y seguir desarrollando observaciones y conclusiones más universales sobre el mundo.

Razonamiento deductivo

El razonamiento inductivo busca formar un argumento válido de abajo arriba, mientras que un enfoque de arriba abajo para observar el mundo puede denominarselógica deductiva. Los argumentos deductivos comienzan con la aplicación de una comprensión teórica existente de los fenómenos de interés para examinarlos en un contexto concreto (en el caso de la investigación cualitativa) o desarrollar una hipótesis y ponerla a prueba (en el caso de la investigación cuantitativa). La deducción parte de una primera premisa ("todos los jugadores del mismo equipo de baloncesto llevan el uniforme del mismo color") y la aplica a un nuevo contexto o conjunto de datos. Lo que el investigador aprende sobre los datos se conoce como segunda premisa. Por último, el investigador compara las dos premisas para llegar a una inferencia o conclusión que afirme la primera premisa o justifique el desarrollo de la teoría existente o la creación de una nueva teoría.

La principal diferencia entre el razonamiento inductivo y el deductivo es que el primero se basa en el conocimiento existente, independientemente de los nuevos datos.

Ejemplos de razonamiento deductivo

Siguiendo con el ejemplo del razonamiento inductivo, imagine que está viendo otro partido de baloncesto, esta vez en un ambiente más informal en el que los jugadores no llevan uniforme. Sin embargo, un grupo de jugadores lleva camiseta y el resto no. Aquí se ponen a prueba las conclusiones específicas sobre los uniformes del mismo color, pero al final entran en conflicto con los nuevos datos.

Entre otros ejemplos de razonamiento deductivo, imagina otro ejemplo sencillo en el que realizas observaciones específicas sobre dónde ponen huevos los pájaros. Utilizando conocimientos y experiencia previos para construir su premisa, es probable que concluya que los huevos acabarán incubando pájaros. La inferencia o conjetura que hace sobre lo que ocurre con los huevos se pone a prueba con el resultado real de los huevos que observa.

Razonamiento abductivo

Un tercer tipo de razonamiento es la abducción, que consiste en hacer conjeturas para explicar lo que se observa. Esta conjetura puede basarse en teorías o experiencias previas. Por ejemplo, piensa en cómo Sherlock Holmes u otros detectives famosos emplean el razonamiento abductivo para descartar sucesos imposibles o improbables.

Un ejemplo rápido de abducción

Imagine que ve que el suelo está mojado cerca del fregadero de su cocina. Examinas el fregadero, pero no encuentras signos visibles de ninguna tubería o grifo que gotee. También observa que la ventana situada encima del fregadero está abierta, y sabe que ha llovido a primera hora del día. Sin haber visto llover por la ventana, puedes suponer que el agua de lluvia entró por la ventana abierta y dejó la mancha de humedad en el suelo. En otras palabras, has construido una explicación plausible basándote en las pruebas observadas y en tus conocimientos o experiencia previos. Tu explicación puede confirmarse o refutarse mediante una investigación adicional o la recopilación de datos.

Incluso si esa conclusión no aparece explícitamente en los datos, la abducción te permite formar el tipo de argumento que la inducción o la deducción no podrían generar construyendo un argumento a partir de la teoría o el conocimiento existentes.

Razonamiento inductivo frente a deductivo en investigación

La estrategia de razonamiento empleada afecta a todas las fases del proceso de investigación. En la investigación cualitativa, el investigador recoge directamente los datos basándose en lo que ve y percibe. El razonamiento que emplee influirá en la forma de analizar y dar sentido a los datos.

Razonamiento inductivo frente a razonamiento deductivo en la investigación

La estrategia de razonamiento empleada afecta a todas las fases del proceso de investigación. En la investigación cualitativa, el investigador recopila directamente los datos basándose en lo que ve y percibe. El razonamiento que emplee influirá en la forma de analizar y dar sentido a los datos.

Por ejemplo, supongamos que está realizando un trabajo de campo con un enfoque deductivo y está examinando los efectos de las cataratas en la agricultura local. En ese caso, su pregunta de investigación podría obligarle a recoger datos principalmente sobre las cascadas de la zona para orientar su investigación hacia una conclusión específica.

Por otro lado, el análisis de datos basado en la inducción podría observar una relación entre el crecimiento de las plantas y las fuentes de agua, orientando la recogida de datos adicionales hacia las cascadas y otras fuentes de agua. La idea principal es que la recogida de datos no puede captar todos los fenómenos posibles; el razonamiento empleado por el investigador determinará cómo se analiza el fenómeno, lo que también puede informar la posterior recogida de datos y el desarrollo de la teoría.

Tanto si su estrategia de análisis de datos sigue la lógica inductiva o la lógica deductiva, ATLAS.ti puede ayudarle a aplicar su razonamiento a los datos de su investigación a través del proceso de análisis de datos.

En el núcleo del análisis cualitativo de datos está la codificación, que reúne segmentos de información para que sean más fáciles de entender. Estos códigos, cuando se organizan en una jerarquía, pueden ayudarle a trabajar inductiva o deductivamente y visualizar una teoría de trabajo basada en los datos y el conocimiento existente.