Cuantificación de datos cualitativos: Guía paso a paso

Introducción

La investigación cualitativa tiende a centrarse en la descripción del fenómeno más que en su medición. Dicho esto, cualquier enfoque de análisis de datos tiene sus limitaciones, lo que nos obliga a reconocer que tanto el enfoque cualitativo como el cuantitativo de la investigación pueden ir de la mano para proporcionar una comprensión más rica del mundo que nos rodea. En este artículo examinaremos la cuantificación de los datos cualitativos y exploraremos el proceso de conversión de datos cualitativos para el análisis cuantitativo.

¿Se pueden obtener datos cuantitativos a partir de datos cualitativos?

La respuesta directa a esta pregunta es sí: se pueden cuantificar muchas formas de datos que no son fácilmente cuantificables. Sin embargo, el proceso implica algo más que contar o medir; requiere un enfoque meticuloso para garantizar que la conversión conserve la profundidad y los matices que los datos cualitativos suelen captar.

Muchos campos de estudio emplean enfoques tanto cualitativos como cuantitativos, entre ellos:

• estudios de mercado
• investigación en enfermería
• enseñanza y aprendizaje
• investigación de usuarios

En primer lugar, es esencial reconocer que los datos cualitativos son intrínsecamente ricos en detalles y contexto. Proporcionan narraciones, experiencias y emociones que pueden ser difíciles de captar sólo con números. Algunos ejemplos son las transcripciones de las entrevistas, las respuestas abiertas de las encuestas o las notas de campo que recogen observaciones y conversaciones. Todos ellos son tesoros de información que pueden revelar no sólo lo que está ocurriendo, sino también por qué está ocurriendo.

Para utilizar estos datos cuantitativamente, los investigadores pueden emplear diversas técnicas y métodos, que a menudo comienzan con la codificación. La codificación consiste en dividir los datos en partes diferenciadas y etiquetarlas con códigos. A continuación, estos códigos pueden agruparse en categorías, temas o patrones. Una vez completado este paso, se puede generar información cuantificable contando la frecuencia de cada código, tema o categoría.

Por ejemplo, imagine que ha entrevistado a 50 participantes sobre sus comportamientos y preferencias de compra. Durante las entrevistas, puede encontrar temas o frases recurrentes como "comodidad", "precios bajos" y "confianza en la marca". Puede codificar estas frases y contar el número de veces que aparece cada frase en todas las entrevistas. De este modo, puede convertir palabras y narraciones en números y frecuencias.

Es fundamental recordar que cuantificar los datos no significa restarles valor o complejidad, sino más bien ofrecer otra lente a través de la cual interpretarlos. Cuantificar los datos puede ayudar a identificar tendencias, hacer comparaciones y respaldar argumentos con pruebas estadísticas. Cuando se combinan las conclusiones cuantitativas derivadas de los datos con las ricas percepciones contextuales de los datos cualitativos, se obtiene una visión multidimensional del tema de investigación.

¿Cuál es un ejemplo de cómo convertir datos cualitativos en cuantitativos?

Veamos un proyecto de investigación hipotético que pretende comprender la satisfacción del cliente con una aplicación móvil recién lanzada para ilustrar la conversión de datos cualitativos a cuantitativos. En este escenario, los investigadores llevan a cabo una investigación cualitativa realizando entrevistas a los usuarios y haciéndoles preguntas abiertas como "¿Qué le gusta de la aplicación?" y "¿Qué mejoras sugeriría?". Además, recopilan reseñas basadas en texto de varias plataformas en línea donde los usuarios pueden expresar libremente sus opiniones sobre la app.

Una vez que los métodos de investigación cualitativa han recopilado los datos necesarios, los investigadores inician el proceso de codificación. Para ello se revisan las transcripciones de las entrevistas y las reseñas de texto y se identifican los temas o frases recurrentes. Por ejemplo, se pueden extraer frases como "interfaz fácil de usar", "caídas frecuentes" o "atención al cliente útil" y asignarles códigos específicos.

Tras la codificación, el siguiente paso es agrupar estos códigos en categorías o temas más amplios. Estos podrían incluir categorías como "Usabilidad", "Problemas técnicos" y "Atención al cliente". A continuación, el análisis cualitativo puede examinar estas categorías para generar una comprensión de los temas clave de los datos. En esta fase, los investigadores también pueden contar la frecuencia con la que aparece cada código o categoría en los datos. Por ejemplo, si la categoría "Usabilidad" se menciona 40 veces en todas las entrevistas y revisiones, y "Problemas técnicos" se menciona 30 veces, estas cifras empiezan a formar puntos de datos cuantitativos que pueden analizarse estadísticamente.

A continuación, los investigadores pueden realizar diversos análisis para responder a preguntas concretas. Por ejemplo, pueden utilizar pruebas estadísticas para determinar si la frecuencia de las menciones de "Cuestiones técnicas" es estadísticamente significativa en comparación con otras categorías. También pueden correlacionar estos resultados cuantitativos con otros puntos de interés, como las puntuaciones netas de los promotores, las valoraciones de las aplicaciones o las métricas de compromiso de los usuarios, para obtener una comprensión más holística de la satisfacción del cliente.

Sin embargo, es fundamental no perder de vista los datos cualitativos durante este proceso de conversión. Los datos cualitativos ofrecen la profundidad y el contexto que hacen que los resultados cuantitativos tengan sentido. Por ejemplo, mientras que un enfoque cuantitativo del análisis puede decirle "cuáles" son los problemas y con qué frecuencia se producen, un enfoque cualitativo puede decirle "por qué" estos problemas importan a los usuarios. En nuestro ejemplo, saber que los "problemas técnicos" se mencionaron 30 veces es valioso, pero comprender la frustración o los inconvenientes causados por estos problemas proporciona una imagen más completa.

Al integrar tanto las narraciones cualitativas como las mediciones cuantitativas, los investigadores pueden ofrecer un análisis más rico y completo de la satisfacción del cliente con la aplicación móvil. De este modo, los datos cuantitativos convertidos sirven para mejorar y validar los resultados de los datos cualitativos, en lugar de sustituirlos.

Cómo cuantificar los datos cualitativos

Cuando se desea convertir datos cualitativos en cuantitativos, hay una serie de pasos cuidadosamente planificados que deben ajustarse a los objetivos de la investigación. Comienza con una comprensión clara de la pregunta de investigación y de cómo el análisis cuantitativo puede complementar los conocimientos cualitativos obtenidos.

La primera etapa suele implicar la codificación, un proceso metódico que traduce la información textual o visual a un formato que puede contarse y clasificarse. Imaginemos que estamos estudiando las valoraciones de un conjunto de reseñas de productos en línea. Podría empezar leyendo las reseñas e identificando temas, ideas o expresiones recurrentes. Podrían ser cosas como "fácil de usar", "mala calidad" o "excelente servicio de atención al cliente". A cada uno de estos elementos recurrentes se le asignaría un código específico.

Pero la codificación no consiste sólo en seleccionar frases; también requiere interpretar el contexto en el que se utilizan. Por ejemplo, la frase "fácil de usar" puede codificarse dentro de un tema como "usabilidad", pero es fundamental tener en cuenta el contexto y el tono para entender si el revisor la menciona como un aspecto positivo o negativo.

Una vez completado el proceso de codificación, la siguiente etapa suele consistir en agrupar o agrupar estos códigos en categorías o temas más amplios. La agrupación sirve para simplificar la información recopilada en conjuntos más manejables. Por ejemplo, si ha codificado frases como "fácil de usar", "diseño intuitivo" e "interfaz sencilla", todas ellas podrían agruparse en una categoría más amplia como "Usabilidad".

Una vez agrupados, puede cuantificar sus datos contando la frecuencia de estos códigos o temas. De forma simplista, esto podría significar contar cuántas veces aparece cada código en el conjunto de datos. Esta representación numérica permite aplicar métodos estadísticos a los resultados, tal vez comparándolos con otros parámetros cuantitativos recopilados, como las valoraciones numéricas o el tiempo de utilización de un producto.

Además, el software de análisis de datos cualitativos, como ATLAS.ti, permite exportar todo el proyecto codificado a un formato que puede importarse a un software de análisis estadístico para realizar regresiones y otros análisis cuantitativos.

Un método popular para este tipo de análisis es el análisis de contenido, en el que la frecuencia de determinadas palabras, frases o códigos puede examinarse estadísticamente en visualizaciones como nubes de palabras. Los programas informáticos avanzados también pueden ayudar en este proceso, ofreciendo herramientas que pueden realizar codificaciones automáticas y análisis temáticos de grandes conjuntos de datos, aunque generalmente se recomienda la supervisión humana para garantizar que no se pierdan los matices cualitativos.

Pero recuerde que el proceso no termina en el punto de conversión. Los datos cuantitativos que genere deben considerarse un complemento de sus conclusiones cualitativas, no un sustituto. La interpretación es el paso final y crucial de este proceso. Mientras que los datos cuantitativos pueden proporcionar una visión de alto nivel que facilita la identificación de tendencias o la realización de comparaciones, un análisis cualitativo ofrece el contexto matizado que da sentido a estas cifras.

¿Deben cuantificarse los datos cualitativos?

La decisión de cuantificar los datos cualitativos es matizada y depende de varios factores, como la pregunta de investigación, el tipo de datos recogidos y el público al que se dirige la investigación. Pero está claro que, en las circunstancias adecuadas, la conversión en valores numéricos puede ofrecer valiosas ventajas, como la posibilidad de utilizar herramientas estadísticas para el análisis, lo que facilita la identificación de patrones, tendencias y correlaciones.

Dicho esto, conviene recordar que no todas las investigaciones se adaptan mejor a la cuantificación. Por ejemplo, los relatos profundamente personales o las interacciones sociales muy complejas pueden perder su riqueza si se reducen a meros números. El contexto en el que aparecen las frases o los temas puede ser tan importante como la frecuencia con la que aparecen, y la cuantificación a veces puede ocultar estas sutilezas.

Además, al convertir datos cualitativos en cuantitativos, hay que considerar el tipo de datos cuantitativos que serán más útiles. Los datos ordinales, por ejemplo, permiten ordenar los elementos por rango, pero no proporcionan información sobre el grado relativo de diferencia entre ellos. Si sus datos son ricos en matices y grados de variación, es posible que los datos ordinales no capten esta complejidad con la misma eficacia que otros métodos. En última instancia, la decisión de cuantificar la información debe tomarse con criterio, teniendo muy en cuenta cómo contribuye al objetivo general de la investigación.