Pasos para el Análisis de Datos - Guía básica

Si necesita investigar para encontrar respuestas a un problema empresarial o a una pregunta de investigación, tiene que recopilar algunos datos. Hay muchas formas de recopilar datos: Puede recopilar datos primarios usted mismo realizando entrevistas, grupos de discusión o una encuesta. Otra opción es utilizar fuentes de datos secundarias. Se trata de datos recogidos previamente para otros proyectos, registros históricos, informes, estadísticas... básicamente todo lo que ya existe y puede ser relevante para su investigación. Los datos que recoja siempre deben ajustarse a su pregunta de investigación o a su problema empresarial. Por ejemplo, si está interesado en saber a cuántas personas de su población objetivo les gusta su marca en comparación con otras, no sirve de nada realizar entrevistas a unos pocos grupos focales. La muestra será demasiado pequeña para obtener una imagen representativa de la población. Si sus preguntas son sobre "cuántos....", "cuál es la difusión...", etc., necesita realizar una investigación cuantitativa. Si lo que le interesa es saber por qué a la gente le gusta su marca o la de otros, sus motivos y su experiencia, la realización de entrevistas puede proporcionarle las respuestas que busca.

Estos son los siete pasos para preparar un estudio de investigación cualitativa.

Paso 1: Planificación de la investigación

Como dice el refrán: "Basura que entra, basura que sale". Supongamos que, después de haber recogido los datos, descubrimos que

• ha hablado con las personas equivocadas
• ha hecho las preguntas equivocadas
• un par de sesiones de grupos focales habrían dado mejores resultados debido a la interacción del grupo, o
• una encuesta que incluyera algunas preguntas abiertas enviada a un grupo más amplio de personas habría sido suficiente y habría requerido menos esfuerzo.

Entonces ya es demasiado tarde y se han desperdiciado muchos recursos. Así que piense bien en el muestreo, en las preguntas que va a hacer y en qué forma. Si realiza un grupo de discusión o una entrevista, usted es el instrumento de investigación, y su recogida de datos sólo será tan buena como usted. Si no lo ha hecho nunca, busca formación y práctica. Si lo hace con otras personas, asegúrese de que tienen las habilidades necesarias.

Paso 2: Preparación de los datos

Cuando realice grupos de discusión o entrevistas, piense en cómo transcribirlas. ¿Quiere realizarlas en línea o fuera de línea? Si es en línea, consulte las herramientas que ofrecen transcripciones automáticas para ahorrar tiempo y dinero. Las transcripciones generadas automáticamente aún deben ser revisadas. Si no lo hace usted mismo, asegúrese de instruir a la persona que lo haga sobre cómo preparar los datos.

• ¿Cómo debe formatearse la transcripción final para el análisis posterior?
• ¿Qué nombres y lugares deben ser anónimos?
• ¿Qué tipo de identificadores de hablantes hay que utilizar?

Eche un vistazo a ATLAS.ti. Es una potente herramienta que le ayudará en el camino. Vea el siguiente vídeo sobre cómo importar transcripciones automatizadas.

Algunos programas le proporcionarán inmediatamente algunos análisis básicos de nivel descriptivo si ha recogido datos de encuestas. ATLAS.ti le ayudará con el análisis de las preguntas abiertas. Para ello, necesita exportar sus datos como un archivo de Excel. El asistente de importación de encuestas ATLAS.ti le guiará a través del proceso. Sin embargo, puede ser útil limpiar primero su archivo de Excel para optimizar la entrada de datos.

Paso 3: Análisis exploratorio de datos

Puede realizar algunos análisis exploratorios sencillos para conocer sus datos. Por ejemplo, crear una lista de palabras o una nube de palabras de todos sus datos o comparar y contrastar las palabras en diferentes documentos. Deje que ATLAS.ti encuentre conceptos relevantes por usted. A continuación, auto codifique los datos y comience a revisar y perfeccionar la codificación. Consiga una idea del sentimiento de los datos. ¿Quién es más optimista, pesimista o neutral en sus respuestas? Deje que ATLAS.ti codifique automáticamente sus datos y luego revise y ajuste. Otra opción es navegar a través de los datos utilizando las herramientas exploratorias mencionadas sin conseguir una sensación de los datos y luego comenzar a leer y codificar manualmente.

Paso 4: Construir un sistema de códigos

Tanto si empieza con la auto codificación como con la codificación manual, después de haber generado algunas primeras ideas, tiene que poner orden en su sistema de códigos construyendo categorías y subcódigos, utilizando carpetas para clasificarlos y ordenarlos. Como este proceso requiere leer y releer sus datos, se familiarizará con ellos. Por lo tanto, debe contar con una buena herramienta como ATLAS.ti software de análisis de datos cualitativos que le apoye en el proceso y le facilite la revisión de sus datos, la modificación de las codificaciones si es necesario, el cambio de las etiquetas de los códigos y la redacción de definiciones de códigos que expliquen lo que significa el código y cómo aplicarlo.

Paso 5: Consultar los datos codificados y redactar el análisis

Una vez codificados los datos, es el momento de dar un paso más en el análisis. Si se utiliza un software para el análisis de datos cualitativos, será fácil comparar y contrastar grupos de encuestados. Por ejemplo, puede consultar las distintas opiniones de los encuestados femeninos frente a los masculinos. ¿Existe alguna diferencia entre los consumidores de zonas rurales o urbanas, o entre distintos grupos de edad o niveles educativos? ¿Qué códigos aparecen juntos en el conjunto de datos? ¿Existen relaciones entre varios conceptos y, en caso afirmativo, por qué? Consulte los siguientes artículos para ver cómo puede analizar los datos utilizando un software especializado como ATLAS.ti: Co-ocurrencias de códigos con ATLAS.ti / Comparaciones entre casos y dentro de ellos. Paralelamente a la consulta de los datos, comenzará a escribir resúmenes e interpretaciones en memos. Estos serán los bloques de construcción del informe.

Paso 6: Visualización de datos

La visualización de datos da vida a sus datos. Es una forma poderosa de ver patrones y relaciones en sus datos. Por ejemplo, los diagramas permiten ver cómo se distribuyen los códigos en los documentos o en subpoblaciones específicas de los datos. Explorar los datos codificados en un lienzo, desplazar las etiquetas de los códigos en un espacio virtual, vincular los códigos y otros elementos del conjunto de datos y pensar en cómo se relacionan y por qué, todo ello hará avanzar su análisis y le proporcionará más información. Los elementos visuales también son excelentes para comunicar los resultados.

Paso 7: Presentación de los datos

El último paso es resumir el análisis en un informe escrito. Ahora puede reunir las notas que has escrito sobre los distintos temas, seleccionar algunas buenas citas que apoyen su redacción y añadir tablas y diagramas. Si ha seguido los pasos anteriores, la creación de un informe o una presentación debería hacerse en un abrir y cerrar de ojos, ya que todos los elementos básicos ya existen y sólo tiene que unirlos.

Cuando prepara un informe o una presentación, tenga en cuenta a su público. ¿Su público entiende mejor los números que las largas secciones de interpretaciones detalladas? Si es así, añada a su informe o presentación más tablas, gráficos de barras o circulares y breves afirmaciones de apoyo. Si a su público le gusta una buena interpretación, añada sus notas completas y visualice su análisis mediante redes y mapas conceptuales.