Importancia de la gestión de datos cualitativos (recolección, codificación y estructura)

1. PROGRAMA: Maestría en Salud Pública.
CUATRIMESTRE: Quinto.
ASIGNATURA: Análisis de Investigación
UNIDAD: 3 Análisis de datos de campo en la investigación cualitativa
ACTIVIDAD: 3. Análisis de los datos recolectados
ALUMNO: QFB. Marco Antonio Urtis García (220744)
TUTOR: DC. Isaías de Jesús Díaz Maldonado
COORDINACIÓN: Facultad de la Salud, M.C. Rocío Araiza De Olarte
Morelia, Mich. 16 de Noviembre de 2023.

2. Introducción
En el análisis de datos de una investigación cualitativa,
los investigadores enfrentan con frecuencia una vasta
cantidad de información a partir de la cual deben
desprenderse los datos (unidades) que permitan
describir e interpretar el fenómeno social o cultural de
interés.
La información recolectada debe ser condensada,
filtrada y organizada a un formato que permita su
análisis de manera clara en donde sea posible
establecer relaciones, significados o sentidos y con
ello una interpretación adecuada.
Categorización y Teorización son fundamentales para
el éxito de la investigación

3. Introducción
Para realizar la categorización de datos y hacer mas
eficiente el procedimiento, es posible contar con
software informático, cada uno con aplicaciones
complementarias para diversidad de modalidades
investigativas que nos facilita, agiliza y permite una
gestión adecuada de los datos.
Destacan actualmente según el sitio Predictive
Analitycs Today (2023)
•NVivo.
•ALTAS.ti.
•Provalis Research Text Analytics Software.
•Quirkos.
•MAXQDA.
•Dedoose.
•Raven's Eye.
Tipos de software de análisis de datos cualitativos pueden
procesar entrevistas telefónicas y por Internet, grupos
focales, entrevistas por correo electrónico, entrevistas
face-to-face, grupos dominales, grupos Delphi, notas de
observación y cotejo de documentos, entre otros.

4. Desarrollo
El análisis de contenido en la investigación cualitativa es
el procedimiento por el cual:
• Se clasifican o codifican los elementos (unidades) de
un mensaje textual en categorías, haciendo notar su
significado explícito / implícito.
• Describe mediante categorías y subcategorías palabras
comunes, frases e ideas de los datos cualitativos.
•Preparación y organización de los datos.
Transcripción de entrevistas, concentración de notas de campo,
diarios de campo, narraciones, etc.
•Reseñar y explorar los datos.
Identificar patrones, palabras, ideas repetidas o contrarias que
aparecen.
•Desarrollar un sistema de codificación de los datos.
Aplicar una codificación para organizar y jerarquizar datos.
•Asignar códigos a los datos.
Integrar en un formato físico o digital tipo matriz, esquema,
mapa ,etc. (herramienta) la codificación correspondiente para
visualizar e identificar asociaciones, contrastes, inducciones. Es
probable que en esta etapa sea necesario asignar nuevas
categorías al análisis.

5. Desarrollo
La investigación cualitativa se basa en una variedad de formatos de datos, sin embargo, una parte importante sigue
siendo el texto. Los ensayos, informes y artículos de investigación suelen estar escritos en forma de prosa, lo que puede
dar la impresión de que cuanto más se escriba, más convincente será la investigación. Sin embargo, es más importante
enmarcar la investigación en términos que sean fáciles de entender para el público objetivo. Esto facilitará su publicación
en revistas académicas revisadas por pares o su presentación en conferencias académicas. La visualización de datos
también es un concepto esencial para convencer a los demás de los resultados de la investigación y las recomendaciones
que se derivan de los datos.

6. Desarrollo
Teorización
Proceso de construcción y elaboración de explicaciones alternativas, basadas en la
lectura e interpretación de datos de la investigación. Se plantean y responden de
preguntas que evidencien relaciones entre datos de la investigación y la teoría ya
establecida o existente, utilizando como estrategias: encadenamiento,
pensamiento lateral, inducción y falsación / conjeturas.
Recontextualización
Proceso ocurre cuando el investigador prueba extender o extrapolar la aplicación
de la teoría emergente a poblaciones o escenarios diferentes a aquellos en los
cuales tuvo su origen.
Codificación.
Proceso en que se diseñan y asignan códigos, a palabras, frases cortas,
ideas considerados atributos de un conjunto de datos recolectados en la
investigación. Es común hablar de ciclos de codificación cuando de un
código es posible desprender otro otros (subcategorización).

7. Desarrollo
Para comprender mejor el tema, consideremos mi propuesta de
investigación.
Objetivo. Investigar la opinión de los pacientes diabéticos (DMII) sobre su
condición y su relación con el autocuidado para la adhesión al tratamiento
efectivo.
Diseño. Investigación cualitativa a realizarse entre febrero y Julio de 2024.
Lugar. Clínica Médica Universitaria de la Facultad de Ciencias Médicas de la
UMSNH. Morelia, Mich.
Participantes. Veinte sujetos con diabetes tipo 2. 1 Investigador y un auxiliar
de investigador.
Criterios perfil participante. Edad, sexo, nivel educativo, ocupación, tiempo de
confirmación de diagnóstico.
Método. Muestreo estructural.
Técnica de análisis. Entrevista cara a cara semiestructurada.
Herramienta de recolección. Guion y grabación audiovisual.
Método de análisis de datos. Análisis de contenido.
Resultados. Pendientes por obtener
Conclusiones. Pendientes por elaborar.
Nota metodológica:
El tiempo programado a cada entrevista será de 30
min y se realizaran en el consultorio 2 de la clínica
médica universitaria. Cada entrevista y el
correspondiente discurso será grabado con
videocámara digital para formato mp4, previo
consentimiento escrito del paciente.
La transcripción del as entrevistas será realizada
con el programa happyscribe disponible en internet.
El texto-discurso será concentrado en un archivo de
Word para su tratamiento posterior en la
categorización.
Una vez transcritas las entrevistas, leeré en varias
ocasiones cada una para identificar, extraer y
categorizar ideas, conceptos, reflexiones, notables y
susceptibles de ser estudiadas a detalle en la
teorización.
Considero la posibilidad de utilizar un programa
informático para el análisis automatizado para el
análisis temático del contenido.

8. Propuesta de Guion para entrevista
Objetivo de la entrevista.
Comprender el conocimiento, experiencia y expectativas de las personas con diabetes mellitus tipo 2, para identificar áreas de oportunidad para el diseño de programas preventivos y de
atención centrada en la persona (ACP).
Tiempo.
30 min
Preguntas
1. Información demográfica
- Edad, Género, Ocupación, Nivel educativo, Tiempo con diagnóstico DM2
2. Conocimientos y percepciones sobre la diabetes
- ¿Cómo describiría su comprensión sobre la diabetes y su impacto en la salud?
- ¿Qué fuentes de información utiliza para aprender sobre la diabetes y el autocuidado?
- ¿Existe relación entre el peso corporal y la actividad física con la diabetes?
-¿ Ha comentado con sus familiares directos (hijos y nietos) la probabilidad de que desarrollen diabetes por su carga genética y la necesidad de realizar medidas de prevención?
3. Autocuidado y manejo de la diabetes
- ¿Podría compartir las estrategias de autocuidado que emplea en su vida diaria para manejar la diabetes? (consulta médica, alimentación, ejercicio, medicación, monitoreo de glucosa,
etc.)
- ¿Cuáles son los mayores desafíos que enfrenta al tratar de cuidar su diabetes?
- ¿Ha experimentado dificultades para mantener un régimen de autocuidado? ¿Cuáles?
4. Apoyo y recursos
- ¿Recibe apoyo de profesionales de la salud para el manejo de la diabetes y el autocuidado?
- ¿Qué tipo de recursos o información adicional le gustaría tener para mejorar su autocuidado y manejo de la diabetes?
5. Impacto emocional y calidad de vida
- ¿Cómo ha afectado la diabetes a su bienestar emocional y calidad de vida?
- ¿Qué estrategias utiliza para afrontar el impacto emocional de la diabetes?
-¿Se considera señalado directa o indirectamente como “diabético” en su entorno familiar, laboral
6. Planes futuros y metas
- ¿Tiene metas específicas relacionadas con su autocuidado y manejo de la diabetes a corto o largo plazo?
- ¿Cómo le gustaría que su equipo de atención médica le apoyara en el logro de estas metas?
Desarrollo

9. Conclusión
La estructura de datos, su organización y presentación ayuda al investigador a comprender los datos de una manera que
sea significativa. Sin una estructura adecuada, por su naturaleza, los datos cualitativos son difíciles de manejar y analizar.
Esto puede llevar a resultados imprecisos o incompletos.
Considero que una estructura bien diseñada ayuda a los investigadores a identificar patrones y temas en los datos que de
otro modo podrían pasar desapercibidos, permite comprender distintas relaciones entre los datos, permite mostrar o
visualizar los resultados de forma clara y concisa para que otras personas comprendan los resultados y sus implicaciones.
Aprendí que al estructurar datos que se utilizan en la investigación cualitativa podemos realizar:
• Codificación. La codificación es un proceso de asignar etiquetas a los datos cualitativos.
• Mapas mentales. Los mapas mentales son una forma de representar gráficamente los datos cualitativos.
• Tablas. Las tablas son una forma de organizar los datos cualitativos de una manera tabular.
• Narrativas. Las narrativas son historias que se utilizan para contar los datos cualitativos.
• La elección de la estructura de datos adecuada depende del tipo de datos que se recopilan y del propósito de la
investigación.

10. • Sandoval, C. (1996). Investigación cualitativa. Bogotá, Colombia: ARFO. Recuperado el 8 de diciembre del 2023
de: https://panel.inkuba.com/sites/2/archivos/manual%20colombia%20cualitativo.pdf
• Barraza, A. (2023). Metodología de la investigación cualitativa. Una perspectiva interpretativa. ISBN-978-607-
99980-4-2. Recuperado el 7 de diciembre del 2023 de
http://www.upd.edu.mx/PDF/Libros/MetodologiaInvestigacion.pdf
• PAT (2023). TOP 14 Qualitative Data Analysis Software. Consultado el 16 de Diciembre del 2023 de
https://www.predictiveanalyticstoday.com/top-qualitative-data-analysis-software/
Referencias