Cómo analizar los datos cualitativos de investigación de mercado

Una vez que se han recopilado los datos cualitativos, el investigador de mercado suele enfrentarse a una gran cantidad de datos que deben analizarse e interpretarse para los usuarios finales de los conocimientos de investigación de mercado. Tres enfoques para el análisis de datos cualitativos se discuten aquí.

Análisis cuantitativo de datos

En este método de análisis de datos de investigación cualitativa, la información recopilada se tabula de acuerdo con los resultados para diferentes variables en el conjunto de datos.

Esto proporciona una imagen completa de los datos y ayuda en el proceso de identificación de patrones.

Una forma común de mostrar los datos para facilitar el análisis es mediante el uso de una distribución de frecuencia, que es una tabulación organizada del número de respuestas o puntajes según cada categoría de variable. La tabulación proporciona una forma estructurada para determinar la precisión de los datos, identificar los valores atípicos de los datos, medir la dispersión de los puntajes o respuestas y observar la frecuencia categórica.

Análisis Cualitativo de Contenido

Cuando el análisis de contenido se trata como un método cuantitativo de análisis, proporciona una forma de analizar de forma sistemática y objetiva el contenido multimedia. Esta versión del análisis de contenido utilizó medidas estandarizadas para codificar, caracterizar y comparar textos.

Cuando se utiliza un enfoque cualitativo para el análisis de contenido, el foco está en analizar tanto el contenido explícito o manifiesto de un texto como en interpretar el significado latente de los textos que pueden interpolarse del texto, pero eso no es explícitamente declarado en él.

El énfasis del análisis de contenido es la codificación de datos, que puede explicar una limitación importante de este enfoque: su incapacidad para proporcionar una comprensión rica de los significados de los textos

Método comparativo constante

Este El método de análisis de datos cualitativos es un proceso iterativo estructurado en el cual los investigadores comparan cada nuevo bit de datos con datos que ya han sido examinados en el estudio.

• Codificación abierta: Cada bit de datos se codifica y luego se asigna a una categoría temática relevante o se descarta si no se observa ninguna relevancia. Esta codificación ocurre de acuerdo con cómo se comparan los bits de datos con el cuerpo acumulado de datos analizados.
• Codificación axial: A medida que se analizan los bits de datos, surgirán nuevas categorías temáticas generales. Una vez que todos los datos han sido codificados y asignados a las categorías temáticas, el investigador examina las categorías para los temas emergentes. La saturación teórica ocurre cuando no aparecen nuevos datos de los datos examinados.
• Codificación selectiva: En esta última etapa de codificación, las categorías de temas y las interrelaciones categóricas se utilizan para crear una historia que relata o explica el fenómeno en el que se centra la investigación.

Aplicación del enfoque de análisis

Una clave para el análisis exitoso de datos cualitativos es comprender cuándo se debe utilizar un método de análisis y cuándo es mejor elegir otro enfoque de análisis de datos.

• Análisis cuantitativo de datos: Análisis de datos cuantitativos que utiliza datos de intervalo continuos que tienen un orden lógico con diferencias estandarizadas entre valores, pero que no tienen un cero natural. Los elementos en una escala Likert son un buen ejemplo de datos de intervalo.

• Análisis Cualitativo de Contenido: En la investigación de la atención médica, los textos apropiados para el análisis de contenido incluyen propuestas de subvenciones, manuscritos publicados, actas de reuniones, transcripciones de conversaciones, encuentros médicos, entrevistas y grupos focales. Los textos apropiados para el análisis en los campos de la salud también incluyen mensajes comunicados a las masas a través de periódicos, revistas, radio, televisión e Internet.

• Método comparativo constante: El método comparativo constante de análisis de datos se puede usar con respuestas estructuradas, como preguntas de encuestas cerradas o respuestas no estructuradas, como las obtenidas cuando los participantes de la encuesta responden a los ítems abiertos en un cuestionario. Dicho esto, un proceso constante de análisis comparativo de datos tiene quizás la mayor utilidad cuando se usa con cuentas extensas que consisten en datos no estructurados, como transcripciones de entrevistas.

Presentación de los resultados

La forma en que se presentan los resultados o resultados del análisis de datos puede marcar la diferencia entre la investigación que se utiliza y la investigación que se pone en el estante. Una regla general es presentar los datos de una manera que sea comprensible y utilizable por las personas menos sofisticadas que recibirán los hallazgos del análisis de datos.

• Análisis cuantitativo de datos: Los datos se muestran con frecuencia de una manera que condensa los datos de la frecuencia construida y las distribuciones porcentuales.
• Análisis de contenido cualitativo: Los datos se pueden presentar en tablas y matrices. Esto es útil particularmente cuando las citas se usan para articular los hallazgos al entrecruzarse. Lo que esto significa es que el refinamiento del análisis bien puede ocurrir incluso cuando el manuscrito aún se está escribiendo en su forma final.
• Método comparativo constante : la presentación de los hallazgos en un proceso de análisis de datos comparativos constantes se centra en revelar los temas que han surgido de los datos. Si bien se pueden usar visualizaciones de datos, los hallazgos generalmente están vinculados a extractos específicos del conjunto de datos, que ilustran explícitamente los temas. Estos extractos se incluyen en la discusión narrativa de la sección de resultados del manuscrito y / o artículo de investigación.

Ajuste del método de análisis con datos recopilados

Adaptar el método de análisis de datos a los datos que se han recopilado y las preguntas de investigación y los resultados finales en perspectivas más sólidas que se pueden usar con

• Análisis cuantitativo de datos > es una buena opción para preguntas cerradas en encuestas. El análisis de contenido cualitativo
• es una buena opción para los datos de respuesta de la entrevista. Análisis Comparativo Constante
• es una buena opción para preguntas abiertas en encuestas y respuestas a entrevistas. Fuentes

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