Métodos para el manejo y análisis de datos. A. Huberman.

1. CAEN
LVIII - MDDN
III DOCTORADO EN POLÍTICAS PUBLICAS
Y
GESTIÓN DEL ESTADO
ASIGNATURA:
SEMINARIO DE TESIS IV
INFORME DE ANALISIS DOCUMENTAL
“Métodos para el manejo y el análisis de
datos”. A. M. Huberman, M. B. Miles (1995)
Entregable N° 1
DOCTORANDO:
Mg. EDUARDO ALFARO CASTELLANOS
17-05-2022

2. CAEN. III DPPyGE. Curso MIC IV: Doctorando Eduardo Alfaro Castellanos.
Articulo N° 1: Métodos para el manejo y análisis de datos. (17-05-2022)
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INFORME N° 1 - DE ARTICULO.
MÉTODOS PARA EL MANEJO Y ANÁLISIS DE DATOS.
1. ANTECEDENTES.
Antes de iniciar con nuestro análisis veremos quiénes son nuestros autores y por ello
recurrimos a la página web Prabook1
en donde encontramos; “Alan Michael Huberman.
Educador estadounidense en psicología y educación, quien nació
el 25 de diciembre de 1940 en Cambridge, Massachusetts,
Estados Unidos, cuenta con una Licenciatura magna cum
laude, Universidad de Princeton, 1962. Maestría en Artes,
Universidad de Harvard, 1965. Doctorado en Filosofía,
Universidad de Harvard, 1970. Especialista en programas de
Educación de las Naciones Unidas, París, 1967—1970.
Profesor asociado visitante Universidad de Ginebra, 1970—
1972, profesor, desde 1972, codirector, facultad de psicología
y educación, 1972—1976. Profesor invitado Universidad de
Bristol, Inglaterra, 1972, Universidad de Stanford, California, 1977—1978, Universidad
Americana, Washington, 1979—1981, Universidad de Montreal, Canadá, 1983.
Consultor de las Naciones Unidas para la Educación, Organización para la Cooperación
y el Desarrollo Europeos, Banco Mundial. Ha sido catalogado como un destacado
educador en psicología y educación por Marquis Who's Who”.
Como vemos nuestro autor es una personalidad preparada y
con autoridad reconocida, que se ha desempeñado
fundamentalmente en la filosofía y la educación, entre sus
libros podemos observar que ha desarrollado temas
específicos en torno y sobre las investigaciones cualitativas, la
misma que ahora capta toda nuestra atención, en particular
por la observación de los hechos, por investigar.
Sobre Matthew B. Miles, el internet no ha sido generoso en
mostrarnos su biografía, pero sabemos que “nació en 1926, Myanmar (Birmania) y
falleció un 24 de octubre de 1996, Manhattan, Nueva York, Estados Unidos. Encontrado
en Matthew b. Miles libros”, hemos podido apreciar que cuenta con varias publicaciones
la mayoría en enfocada en la investigación cualitativa.
2. MARCO TEÓRICO Y DISCUSIÓN.
El autor hace mención a varios estadios iniciando en 1976 donde nos comenta sobre el
análisis a siete pergaminos y que menos del 10% de su contenido era específico sobre
el tema a tratar, así mismo que tres años después, nos menciona a Miles, quien enfoca
su comentario sobre quienes desarrollan observaciones cualitativas, y que no estarían
libres de tropezar con sus “yo” y dejar que estos los manipulen alejándolos de lo
verdaderamente objetivo ocasionando resultados adversos en sus investigaciones. Nos
dice que hoy, -entiéndase por ello el año 1994- ya la tecnología ha permitido dar grandes
saltos para poder procesar la información y que aun así aun, falta mucho por hacer, sin
embargo denomina a esta esta “una industria en crecimiento”, compartimos sus
1
PRABOOK. https://prabook.com/web/alan_michael.huberman/484625

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palabras en cuantos se refiera que ahora el conocimiento se desarrolla y se da a conocer
en tiempos muy cortos.
Bueno ahora abarcaremos el artículo en sí y comenzaremos por el “manejo de datos”,
estableciendo que es un proceso, que lo veremos con claridad en el siguiente esquema:
a. MANEJO DE DATOS.
La mejor forma de comprender estos para nosotros en presentarlos mediante el
siguiente esquema:
Figura N° 1. Análisis de datos
Elaboración propia.
b. SUBPROCESOS DEL ANALISIS DE DATOS.
Los sub procesos son:
(1) Reducción de datos.
(2) Presentación de datos y
(3) Conclusiones / verificación.
Integramos los componentes al manejo de datos y obtendremos:
Figura N° 2. Análisis de datos + los Sub procesos del análisis de datos.
Elaboración propia.

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c. INTEGRACIÓN DE: MANEJO DE DATOS + LOS SUBPROCESOS.
Figura N° 3. Integración de manejos de datos + los subprocesos.
Elaboración propia.
d. MANEJO DE DATOS CUALITATIVOS.
(1) Manejo de datos.
(2) Almacenamiento y recuperación.
(3) ¿Qué almacenar y conservar?
Figura N° 4. Manejo de datos cualitativos.
Elaboración propia.
e. EL ANÁLISIS.
(1) Mediante el diseño de estudios.
Lo que podemos visualizar al tener el esquema grafico general de este articulo
hasta este punto vemos que “el análisis” en si no aparece graficado ¿o sí? o ¿está
cubierto?, eso lo descubriremos al continuar con la lectura.

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Lo que si nos queda claro es que el diseño de estudios “cualitativos es en sí
mismo un estudio analítico”2
, (A. M. Huberman. M. B. Miles. 1994. Pag 262). La
reducción empieza desde la formulación del marco teórico, la formulación de
las peguntas de la investigación y la adopción de la muestra, que elabora el
investigador, acomodando las piezas en función de su problema de estudio y no
sigue entonces un patrón, entra a tallar aquí la imaginación de este, como
estructura su estudio, como lo visualiza mentalmente y como logra expresarlo
verbalmente.
Esta expresión puede ser muy bien organizada (deducción) ante la complejidad
del campo de estudio, o quizás menos organizado (inducción) cuando el
investigador conoce el campo de investigación o a adquirido tanta información
que le permite aterrizar lo que visualiza mentalmente y lo lograr expresarlo.
Recordemos que el objetivo de una investigación al punto de vista cualitativa es
entender, interpretar una realidad que es vista desde el lado del o los actores,
desde el lado del investigador y desde el lado del que tomara ella para alimentar
sus conocimientos, por ello estad descripción de las realidades debe ser lo más
objetiva posible.
(2) Análisis provisional.
Lo primero que nos debe quedar en claro es que la investigación cualitativa tiene
un ciclo de vida particular dado por la búsqueda, compilación, tratamiento y
análisis de la información requerida lo que marca diferencia con la investigación
cuantitativa - experimental.
Esto nos da algunas ventajas como que podemos corregir nuestros errores,
mejorar la observación y mejorar los instrumentos para recolectar datos, y claro
hay desventajas como que la recopilación de información se amplía más y más
los aspectos que pueden formar parte de la investigación también, es entonces
que debemos reconocer que hay un punto de cierre.
(3) investigación iterativa.
Podríamos pensar que hay un error ortográfico y debió ser interactiva, pero no
es así, como tal existe y tiene una definición; “Como adjetivo: Que se repite o se
ha repetido muchas veces. En lingüística: [palabra] Que denota una acción que
se repite. El verbo ‘repicar’ y el nombre ‘goteo’ son iterativos”3
. (Diccionario
Oxford) " otra definición nos aproxima un poco mejor; “Dicho de un
procedimiento o de un método: Que llega a un resultado mediante
aproximaciones sucesivas”4
. (Diccionario de la RAE).
Este tipo de análisis es más fácil explicarlo si nos colocamos como espectadores
al inicio de una obra civil; observamos la preparación del terreno, el trazo, la
excavación, la colocación de las columnas y la cimentación, el trabajo de los
muros, el vaciado de placas, columnas vigas, la preparación de la loza aligerada,
la parte sanitaria, eléctrica, de interconexión y así sucesivamente hasta lograr la
obra terminada. Que hicimos; realizamos una descripción que debe convertirse
para los que no están preparados en este arte en una explicación metodológica
de los procesos constructivos. Como sabemos observar esta construcción toma
tiempo, y así es como el observador realiza una serie de preguntas del proceso
y las modifica y reafirma, hace su proceso iterativo, mediante aproximaciones
sucesivas, estos procedimientos forman una pareja armoniosa con la teoría
fundamentada.
(4) Análisis interno del caso: Problemas generales.
2
, A.M. Huberman y M. B. Miles (1994. Pag 262)
3
Diccionario Oxford. https://languages.oup.com/google-dictionary-es/
4
Diccionario RAE. https://dle.rae.es/iterativo

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Del párrafo anterior se desprende una cuestión que aterriza en este párrafo;
como diferenciar lo descriptivo de la explicación. Veamos cómo nos ayudan los
diccionarios. “Descripción: Inventario” 5
(Diccionario de la RAE), “Explicación:
Conjunto de enunciados orales o escritos con los que se explica una cosa. -
empezó a esbozar vagas explicaciones”6
(Diccionario Oxford).
Con estas precisiones nos queda claro que es un inventario y que es unir estos
en armonía y crear algo que mediante la escritura o la palabra sea comprensible
; caso es esto similar a una teoría fundamentada.
(5) Descripción y explicación.
No sabiéndolo lo mencionamos en el párrafo anterior y recogemos del texto del
autor una frase muy importante; “Descripción concatenada”7
. (A. M. Huberman.
M. B. Miles. 1994. Pag 266), lo que hace que esta sea comprendida por el lector,
oyente, según corresponda.
(6) La importancia de las presentaciones en al análisis.
La importancia de quitar el velo y mostrarlas al pueblo científico, radica en que
estas originan diversos análisis que son entregados al investigador, estos análisis
generan que las presentaciones sean más potentes y que todos las quieran
conocer.
(7) El papel de la teoría en el análisis interno del caso.
Tres aseveraciones podrían fundamentar las conclusiones:8
(A. M. Huberman.
M. B. Miles. 1994. Pag 269)
(a) Q000ue el investigador ha creado o comprobado una teoría.
(b) Que todos los datos relevantes han sido examinados, y, no hay datos
irrelevantes.
(c) Que ha habido un dialogo constante y explicito entre las ideas y la
evidencias.
Aquí el autor no menciona como dos autores se eligieron cada uno, diferentes
teorías para realizar la investigación de un asunto en particular, lo que
lógicamente desarrollo conclusiones apoyadas en ellas y sustancialmente
diferentes, es así como vemos la importancia de entender lo que el autor nos
dice acerca de que “la frontera entre teoría y datos es permeable”9
(A. M.
Huberman. M. B. Miles. 1994. Pag 269). ¿Que nos quiere decir con esto? Quizás
que tengamos claro que al emplear una teoría reducirá espacios para el empleo
de ciertos datos, y el empleo de softwares en la actualidad pueden mostrarnos
suposiciones que adoptaremos como ciertas desviándonos de lo que realmente
tenemos como objetivo.
(8) Un punto de vista sobre la causalidad.
La causalidad simple o múltiple serian buenos argumentos para mostrar cómo
sucedieron las cosas, el algo, y, porque sucedió y así entenderlo, en sus
verdaderas dimensiones, sin alterar los hechos, aunque ya realizando una
interpretación de ellos los estaría alterando quizás.
Las interpretaciones de uno u otro son las que hacen que se discuta la causalidad
en sí y sé que ponga está en duda y pierda legitimidad y con ella credibilidad.
Queda claro entonces que estas construcciones y evaluaciones las hace el
investigador y como tales no son tangibles, están en su mente, en su constructo,
5
Diccionario RAE. https://dle.rae.es/explicaci%C3%B3n
6
Diccionario Oxford. https://languages.oup.com/google-dictionary-es/
7
A. M. Huberman, M. B. Miles. (1994. Pag 266).
8
A. M. Huberman, M. B. Miles. (1994. Pag 269).
9
A. M. Huberman, M. B. Miles. (1994. Pag 269).

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en su forma de ver la realidad y entenderla, haciendo así, más rica aun la
investigación cualitativa.
(9) Análisis entre casos.
Partimos de que este tipo de análisis inicialmente se aplicaba a un asunto social
significativo, estudiando a sus actores en sus tabladillos, si deseamos que la
“validez interna”10
(A. M. Huberman. M. B. Miles. 1994. Pag 269), aumente o se
extienda, debemos ver a varios actores o grupos de ellos en diferentes
escenarios, múltiples escenarios, rodando la misma obra o parecida, lo cual hará
que la lectura de ellos sea muy complicada, y se podrían marcar diferencias en
las actuaciones en el mismo papel, haciendo que se aproximen las realidades
actorales, para entender objetivamente cada uno de los roles interpretados.
(10) Una distinción crucial: Variables y casos.
Realmente se torna interesantes este enfoque; mientras que el estudio de
variables (no será nuestro caso al ser una investigación cualitativa), se enfoca en
analizar la relación entre las “variable dependiente clave (5) y las
pronosticadoras (1)”11
. (A. M. Huberman. M. B. Miles. 1994. Pag 275). (siempre
había escuchado que quien trabajaba mas de dos variables era un genio, en el
ejemplo nos colocan 6 variables), “vemos como estas variables están vinculadas
por conceptos pero no conocemos el perfil de ningún individuo” 12
. (A. M.
Huberman. M. B. Miles. 1994. Pag 275). sin embargo en el estudio de casos, no
tomamos todas los casos, solo tomamos el que deseamos analizar y así
sucesivamente y luego los casos analizados y los vinculamos.
(11) Estrategias para el análisis entre casos.
En este párrafo me ilustra con mucha calidad el inicio de una teoría
fundamentada (TF) partiendo del estudio de casos; en el estudio de casos tomo
el caso “A” y lo analizo y establezco un patrón, luego hago lo mismo con los otros
casos y veo la similitud y si este patrón se replica, e allí el origen de la TF.
(12) Estrategias combinadas.
Este párrafo nos muestra como combinar las variables con los casos, con un
formato muy ordenado y metodológico, de por si seria una muy buena
alternativa de análisis.
f. VERIFICACIÓN DE CONCLUSIONES Y AMENAZAS A LA VALIDEZ ANALÍTICA.
(1) La “cohabitación” de los cánones realista e interpretativo.
Como expresó en el párrafo contribuciones personales, queda claro que no hay
un esquema, derrotero, o algo similar que nos permita seguirlo para la
consecución de una buena investigación cualitativa, sin embargo algo que es
ineludible y guarda un orden lógico es; “analizar, concluir y confirmar los
hallazgos en el formato de un estudio de campo”13
. (A. M. Huberman. M. B.
Miles. 1994. Pag 280).
(2) Verificación.
Para la verificación el autor no muestra los problemas que normalmente se
presentan:
(a) El exceso de datos nos hace perder data importante,
10
A. M. Huberman, M. B. Miles. (1994. Pag 272).
11
A. M. Huberman, M. B. Miles. (1994. Pag 275).
12
A. M. Huberman, M. B. Miles. (1994. Pag 275).
13
A. M. Huberman, M. B. Miles. (1994. Pag 280).

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(b) Como es natural le damos más importancia a la información que recién
encontramos,
(c) El exceso de confianza, al seleccionar lo más resaltante,
(d) Al abundar la información podemos tener data falsa,
(e) De allí se desprende la poca fiabilidad en algunas fuentes,
(f) Es natural que ante la información encontrada nos adaptemos a ella con
facilidad, incrementándose la duda sobre nosotros en su empleo.
Los autores nos hablan sobre la triangulación, las misma que funciona al
comprometer la cantidad de datos (casos) adecuados y observar ellos logrando
la saturación teórica y la armonía entre ellos.
Par ello me apoyo en el esquema que trabajáramos en el MICCC III, que apoya
como es que caminamos hacia la teoría sustantiva
(3) Sobre la transparencia del método.
Los autores argumentan la dificultad de ver la fiabilidad de la investigación al
observar que los investigadores cualitativos no muestran la metodología
seguida, lo cual sucede porque no hay un acuerdo tácito para ello.
(4) Soluciones.
La solución porque la que podríamos andar y nos daría los mejores resultados
sería la de “la auditoria del estudio realizado”14
, (A. M. Huberman. M. B. Miles.
1994. Pag 285), aunque esta demandaría gran cantidad de tiempo y esfuerzo, lo
que nos llevaría a preguntarnos ¿valdría la pena?
(5) Algunos problemas.
Como lo mencionara en el párrafo anterior una gran demanda de tiempo
invertiríamos en auditar un trabajo de investigación, por ahora, algunos
14
(A. M. Huberman. M. B. Miles. 1994. Pag 285).

9. CAEN. III DPPyGE. Curso MIC IV: Doctorando Eduardo Alfaro Castellanos.
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softwares ayudan como es el caso del “Turnitin” que analiza el grado de similitud
y ayuda a con batir el plagio, pero no nos muestra en si, si la metodología
empleada es la adecuada, esto es mucho más complejo. Si embargo estoy de
acuerdo con los autores en cuanto que debemos tener una convención y
depositar las previas en ellos y seguir un método para ello.
(6) Apéndice: Los principales aspectos conceptuales y analíticos del diseño.
Los aspectos principales que los autores nos muestran en cuanto el esquema de
la investigación son:
(1) Marco conceptual.
(2) Preguntas de investigación.
(3) definición de casos. (de preferencia uno solo).
(4) Muestreo.
(5) Instrumentación.
3. CONTRIBUCIONES PERSÓNALES.
Mis contribuciones las establezco al tratar de esquematizar el manejo de datos lo cual
no ha sido para nada fácil, en vista que no hay en si mismo un orden lógico, “como lo
expresan los mismo autores” si no que la misma investigación va llevando de la mano
del investigador por la elección de cada tipo de análisis.
4. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS.
a. PRABOOK. https://prabook.com/web/alan_michael.huberman/484625
b. Diccionario Oxford. https://languages.oup.com/google-dictionary-es/
c. Diccionario RAE. https://dle.rae.es/diccionario
d. Métodos para el manejo y análisis de datos. A. M. Huberman, M. B. Miles. (1994.
Pag 153-301).