maxwell. capítulo 5

7/25/2019 Maxwell. Captulo 5

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MAXWELL, Joseph A.; QUALITATIVE RESEARCH DESIGN. An Interactive Approach. Captulo 5: Mtodos - Pgina 1

MAXWELL, Joseph A.:QUALITATIVE RESEARCH DESIGN. An Interactive Approach.Thousand Oaks, California: Sage Publications, 1996. Pginas 63-85. (5. Methods: What willyou actually do?)Traduccin: Mara Luisa Graffigna.

5. MTODOS: Qu har realmente?

En este captulo, discuto algunos de los temas claves involucrados al decidir qu haral conducir su investigacin. El foco est puesto en cmo disear un estudio cualitativo, no enlas habilidades que necesita para hacer realmente investigacin cualitativa. Estoy suponiendoque usted ya conoce (o est aprendiendo) cmo utilizar los mtodos tratados aqu al llevaradelante su estudio. Estos mtodos no se limitan a las tcnicas de recoleccin de datoscualitativos (principalmente la observacin participante y la entrevista) sino que incluyenadems el establecimiento de una relacin de investigacin con aquello que usted estudia y el

anlisis de los datos que usted obtiene.Quiero enfatizar que no hay un libro de cocina para hacer investigacin cualitativa.La respuesta adecuada a casi todas las preguntas acerca del uso de mtodos cualitativos esdepende. El valor y factibilidad de sus mtodos de investigacin no estn garantizados porla adhesin a reglas metodolgicas; dependen de la situacin y los fenmenos especficos queest estudiando y de las consecuencias reales de su estrategia para estudiarlos. Lo que quierocomentar aqu son algunas de las cosas de las que dependensus decisiones metodolgicas,temas sobre los que necesitar pensar al disear sus mtodos de investigacin.

Preestructurando un estudio cualitativo

Uno de los temas ms importantes al disear un estudio cualitativo es cunto debeintentar preestructurar sus mtodos. Muchos investigadores cualitativos creen que, debido aque la investigacin cualitativa es necesariamente inductiva y desde abajo [grounded],cualquier preestructuracin significativa de los mtodos lleva a una prdida de flexibilidad alresponder a las nuevas percepciones [insights] emergentes y crea anteojeras metodolgicas aldar sentido a los datos. Esta decisin con frecuencia se justifica tambin con fundamentosfilosficos o polticos; los enfoques estructurados son identificados con investigacincuantitativa, positivismo, o desigualdades de poder entre el investigador y lo investigado. Laeleccin entre mtodos estructurados y no estructurados raramente es discutida de modo queclarifique las ventajas y desventajas relativas de cada uno. (Excepciones significativas sonMiles & Huberman, 1994; Robson, 1993; Sayer, 1992.)

Los enfoques estructurados pueden ayudar a garantizar la comparabilidad de datosentre fuentes e investigadores y adems son particularmente tiles para responder preguntassobre variacin, preguntas que tratan de diferencias entre cosas y su explicacin. Losenfoques no estructurados, por el contrario, permiten al investigador centrarse en loparticulardel fenmeno estudiado; ofrecen generalizacin y comparabilidad por validez interna ycomprensin del contexto, y son particularmente tiles para comprender los procesos quellevaron a resultados especficos, lo que Huberman y Miles (1985/1988) llaman causalidadlocal. Sayer (1992, p.241ss) se refiere a estos dos enfoques como diseos de investigacinextensivoe intensivo, respectivamente.

Sin embargo, Miles y Huberman (1994) advierten que los estudios muy inductivos yligeramente diseados pueden crear buen sentido cuando investigadores experimentados

Las palabras entre corchetes son las utilizadas en el texto original.


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tienen suficiente tiempo y estn explorando culturas exticas, fenmenos poco estudiados, ofenmenos sociales muy complejos. Pero si usted es nuevo en estudios cualitativos y estexaminando un fenmeno mejor conocido dentro de una cultura o subcultura familiar, undiseo laxo e inductivo es una prdida de tiempo. Meses de trabajo de campo y voluminososestudios de casos pueden producir slo unas pocas trivialidades. (p. 17)

Adems sealan que la preestructuracin reduce la cantidad de datos con los que ustedtiene que tratar, funcionando como una forma de preanlisis que simplifica el trabajo analticorequerido.

En general estoy de acuerdo con las afirmaciones de Miles y Huberman, aunque creoque su participacin en investigaciones de situaciones mltiples los ha llevado a defender la

preestructuracin ms de lo adecuado para la mayora de los estudios de situacionessingulares. No obstante, como casi todos los dems, ellos tratan la preestructuracin como unadimensin sencilla y la ven en trminos de metforas tales como duro versus blando y fuerteversus dbil. Tales metforas, adems de sus implicaciones de uni-dimensionalidad, tienenfuertes connotaciones de valor (si bien stas son diferentes para diferentes personas) que

pueden interferir en la apreciacin que usted haga de los equilibrios comprometidos en las

decisiones de diseo particulares y de los mejores caminos para combinar diferentes formasde preestructuracin dentro de un diseo singular (cf. Lakoff & Johnson, 1980). Estasmetforas pueden llevarlo a pasar por alto o a ignorar las numerosas maneras en que puedendiferir los estudios, no slo en la cantidad de preestructuracin sino en cmoes utilizada la

preestructuracin.1Por ejemplo, Festinger, Riecker y Schachter (1956), en un conocido estudio de

psicologa social sobre un culto del fin-del-mundo, emplearon un enfoque extremadamenteabierto para la recoleccin de datos contando principalmente con notas de campo

provenientes de la observacin participante encubierta en el culto. Sin embargo, utilizaronestos datos para presentar una prueba confirmatoria de hiptesis explcitas basadas en unateora previa, en lugar de desarrollar inductivamente nuevas preguntas o teora. Encontraposicin, el enfoque conocido frecuentemente como etnociencia o antropologacognitiva (Spradley, 1979; Werner & Schoepfle, 1987) emplean tcnicas de recoleccin dedatos muy estructuradas pero interpretan estos datos de un modo ampliamente inductivo, conmuy pocas categoras preestablecidas. De este modo, la decisin que usted enfrenta no es

principalmente si preestructurar su estudio y en qu medida, sino de qu modo hacerlo yporqu.

Finalmente, vale la pena tener en mente que usted puede trazar un plan tentativo conconsiderable detalle para algunos aspectos de su estudio pero dejar abierta la posibilidad derevisarlo substancialmente si es necesario. (Ver la evolucin del diseo de investigacin deMaria Broderick, presentado en el Captulo 1.) El grado al cual estructura previamente sus

mtodos de investigacin es una decisin independiente de cunta flexibilidad debe dejarse austed mismo para revisar el plan durante su estudio. Las nuevas percepciones que emergenpueden requerir nuevos planes de muestreo, diferentes tipos de datos, y diferentes estrategiasanalticas.

Como expresamos antes, toda investigacin tiene un diseo de investigacin implcito,si es que no est explcito. Eludir decisiones sobre su diseo slo puede significar que no estexaminando el diseo que se encuentra implcito en su pensamiento y est fallando en elreconocimiento de las implicaciones significativas que tendrn estas decisiones implcitas. Laatencin deliberada a estas implicaciones puede ayudarlo a construir un diseo que le

permitir responder a sus preguntas y avanzar en sus propsitos, y posiblemente le ahorre unmontn de problemas.

Veo a los mtodos cualitativos lo que har en realidad al conducir un estudiocualitativo- con cuatro componentes principales. stos son:


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1. La relacin de investigacin que usted establece con lo que estudia2. Muestreo: qu momentos, escenarios, o individuos selecciona para observar o entrevistar y

qu otras fuentes de informacin decide utilizar3. Recoleccin de datos: cmo obtiene la informacin que utilizar4. Anlisis de datos: qu hace con esta informacin para darle sentido

Esta es una definicin de los mtodos considerablemente amplia, habitual en lasdiscusiones de diseo de investigacin. Mi justificacin para esta definicin es que todosestos componentes son aspectos importantes de cmo usted dirige su estudio, e influye en elvalor y validez de sus conclusiones. Por eso es til pensar acerca de stos como decisiones dediseotemas claves que debe considerar al planear su estudio, y volver a pensar cmo ustedtomar parte en esto. En el resto del captulo comentar lo que percibo como lasconsideraciones ms importantes que deben afectar sus decisiones acerca de cada uno de estoscomponentes.

Concertando una relacin de investigacin

La relacin de investigacin que usted crea con aquello que estudia es frecuentementeconceptualizada como lograr la entradaal escenario, o establecer la conformidad [rapport]de los participantes en su investigacin. Creo que estas son formas engaosas de pensar sobreeste aspecto de su investigacin, y antes de seguir con las consideraciones involucradas en lanegociacin de una relacin de investigacin comentar porqu creo eso.

El trmino negociar la entrada(Marshall & Rossman, 1994) o lograr acceso(Bogdan& Biklen, 1992; Glesne & Peshkin, 1992) sugieren que es un acontecimiento simple que, unavez logrado, no requiere ms reflexin; estos trminos restan inters a la negociacin yrenegociacin continuas de su relacin con aquello que estudia.2Claramente el proceso esmucho ms complejo que esto y raramente incluye alguna aproximacin al acceso total.

Tampoco es habitualmente necesario tal acceso para un estudio exitoso; lo que usted quiere esuna relacin que le permita conocer de un modo tico las cosas que necesita saber pararesponder vlidamente sus preguntas de investigacin.

Conceptualizar la relacin en trminos de conformidad(e.g., Seidman, 1991, pp. 73-75) tambin es problemtico, debido a que trata la relacin como una variable continuasimple, en lugar de enfatizar la naturaleza de la relacin. El punto de Seidman que es posibletener tanto mucha conformidad como poca- es importante, pero yo agregara que es el tipodeconformidad, as como la cantidad, lo que es crtico. Un informante puede estarintelectualmente muy comprometido en una entrevista pero no estar revelando algo

profundamente personal, lo cual puede ser el tipo de relacin ideal para algunos estudios.Inversamente, la gente puede ser muy abierta acerca de asuntos personales con extraos quenunca espera volver a ver pero puede no estar dispuesta a comprometerse en alguna reflexincrtica sobre esta materia.

Su relacin con aquello que estudia es una entidad compleja y cambiante. En losestudios cualitativos el investigador es el instrumento de la investigacin y la relacin deinvestigacin es el medio a travs del cual se hace la investigacin. Esta relacin no slo tieneefecto sobre los participantes en el estudio, sino sobre el investigador y otras partes del diseode investigacin. Hammersley y Atkinson (1983) usan el trmino reflexividadpara designar elreconocimiento de que el investigador es parte indisoluble de los fenmenos estudiados, ysostienen que

una vez que abandonamos la idea que el carcter social de la investigacin puede serestandarizado o evitado si nos convertimos en una mosca en la pared o un participante


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total, el papel del investigador como participante activo en el proceso de investigacin sevuelve claro. (p. 18)

En particular, la relacin de investigacin que usted establece puede facilitar uobstaculizar otros componentes del diseo de investigacin, tales como el muestreo y los

mtodos de recoleccin de datos. Por ejemplo, en mi investigacin de tesis en una comunidadInuit, hice preparativos para vivir con diferentes familias sobre una base mensual. Esto me dioacceso a informacin detallada acerca de una gama de familias ms amplia de la quefrecuentemente disponen los antroplogos, quienes tpicamente establecen lazos cercanos conun pequeo nmero de individuos o familias. Sin embargo, el modo en que estos preparativosfueron acordados me hizo difcil desarrollar relaciones de trabajo con aquellas familias con lascuales no viv (Maxwell, 1986). Rabinow (1977) proporciona un agudo relato del modo enque los cambios en las relaciones con sus informantes marroques afectaron sus planes deinvestigacin, y Bosk (1979) explica cmo sus relaciones con los cirujanos que l estudiabafacilitaron su investigacin tanto como la restringieron. Briggs (1986) describe cmo larelacin con sus anfitriones mexicanos en el pueblo de New Mexico, por un lado evit los

tipos de entrevistas que haba planificado realizar y, por otro, le ense mucho acerca de lasmaneras culturalmente adecuadas para obtener informacin en ese pueblo. Muchos otrosinformes realizados por investigadores cualitativos sobre sus investigaciones proporcionan

percepciones similares; en lugar de intentar resumirlos en unas pocas pautas slo parcialmentegeneralizables, le propongo leer ampliamente la literatura sobre este tema, de modo que puedatomar decisiones informadas por una serie de experiencias de otros investigadores.

De esta manera, es importante pensar acerca del tipo de relacin que quiere tener conla gente que usted estudia, as como qu necesita hacer para establecer esta relacin. Quieroreiterar que stas son decisiones de diseo, no slo algo que sucede en el estudio. La cuestinqu necesita hacer se introduce en temas de los mtodos cualitativos de ms profundidadque los que este libro puede abarcar, pero necesitar reflexionar sobre las decisiones

particulares que usted toma acerca de sus relaciones con quienes estudia y los efectos questas pueden tener en su investigacin.

Adems de estas consideraciones, hay asuntos filosficos, ticos y polticos que debentomar parte en el tipo de relacin que quiere establecer. En los ltimos aos, el dominio de latradicional relacin de investigacin ha sido disputado por modos alternativos deinvestigacin que involucran clases de relaciones bastante diferentes entre el investigador y loinvestigado en algunos casos echando abajo por completo esta distincin. Estos modosalternativos incluyen evaluacin cualitativa (Greene, 1994; Patton, 1990; Pitman & Maxwell,1992), investigacin accin participante (Whyte, 1991), investigacin colaborativa (Oja &Smulyan, 1989; Reason, 1988, 1994; Schensul & Schensul, 1992), investigacinconstructivista (Guba & Lincoln, 1989), etnografa crtica (Anderson, 1989; Carspecken &

Apple, 1992; Kincheloe & McLaren, 1994; Quantz, 1992), investigacin feminista (Nielsen,1990; Oleson, 1994; Reinharz, 1992; Roman, 1992), e investigacin practicante [practitioner](Anderson et al. 1994). Cada uno de estos modos de investigacin tiene sus propios

propsitos y compromisos tericos y ticos, y stos tienen diferentes implicaciones para eltipo de relacin que el investigador crea con los participantes en la investigacin (ver Ejemplo5.1).

Debido a que el impacto de estos temas es particular para cada estudio individual, lamejor estrategia para tratar con ellos es pensar acerca de ellos en el contexto de su propiainvestigacin. El Ejercicio 5.1 debe ayudarlo a hacer esto.


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EJEMPLO 5.1

Concertando relaciones en un estudio de investigacin practicante

Bobby Starnes, una estudiante doctoral con extensa experiencia como docente y

administradora y con un prolongado compromiso poltico en la toma de decisionescolaborativas, vino a Harvard Graduate School of Education para ver cmo suconocimiento de enseanza y aprendizaje con nios podra contribuir en su trabajo conadultos. Mientras ella estaba buscando un estudio de tesis que le permitiera aplicar yprobar sus ideas, fue contratada como directora de un centro de cuidado de da queatiende a una poblacin de bajos ingresos, un centro que tena una historia de manejoineficiente desde arriba hasta abajo. Su investigacin de tesis fue un estudio de lo quesucedi cuando intent implementar un sistema de toma de decisiones compartidas enesta situacin cmo se desenvolvi el sistema y cmo afect la moral, competencia ydesempeo del personal.

El estudio de Bobby le requiri tener una relacin con los participantes muy diferente dela que encontr en la mayora de las investigaciones; ella era por un lado su jefe y por

otro una investigadora tratando de entender la perspectiva de ellos acerca de los cambiosorganizacionales que ella instituy. Adems, su mirada poltica la llev a disear unestudio en el cual ella participaba de una accin en el mundo real para mejorar la vida dela gente, no una investigacin de una torre de marfil. Esta combinacin plantea riesgossubstanciales de sesgo y distorsin de los datos, as como oportunidades nicas paraentender el proceso de cambio organizacional. Por consiguiente era absolutamente vitalpara su estudio que sus participantes sean abiertos acerca de sus percepciones ysentimientos y que confiaran en que ella no utilizara los datos que obtena de un modoperjudicial para ellos.

Bobby pudo lograr esto estableciendo un clima organizacional en el cual los miembrosdel personal no tuvieran miedo de expresar sus opiniones y desacuerdos con ella y en el

que estuvieran convencidos de que ella no violara confidencias o tomara accin contraellos como resultado de lo que ella se enter. (Obviamente, sta no fue una tarea fcil yrequiri toda la habilidad y experiencia que llevaba; para una descripcin detallada decmo hizo esto, ver Starnes, 1990.) Sin esta relacin, las conclusiones de su estudio nohubieran sido confiables. No obstante, ella no supuso que la relacin que tuvo con supersonal eliminara automticamente los problemas de distorsin y ocultamiento. Ellaobtuvo algunos datos a travs de cuestionarios annimos y tuvo otro investigador querealiz la mitad de las entrevistas finales.

Decisiones acerca del muestreo: dnde, cundo, quin y qu

Siempre que hace una eleccin acerca de cundo y dnde observar, a quin hablar, o aqu fuentes de informacin enfocar, se enfrenta con decisiones de muestreo. Incluso unestudio de caso singular involucra una eleccin de este caso en lugar de otros, as como laexigencia de decisiones de muestreo dentrodel caso en s mismo. Miles y Huberman (1984)

preguntan, sabiendo, entonces, que uno no puede estudiar a todos en todas partes haciendotodo, aun dentro de un caso singular, cmo establece los parmetros de un estudio? (p. 36).Ellos continan argumentando que

simplemente el pensar los trminos del esquema de muestreo es una medicinametodolgica saludable. Si est hablando con un tipo de informante, necesita considerar

porqueste tipo de informante es importante, y, desde ah, que otraspersonas deben serentrevistadas. Este es un buen ejercicio de control de sesgos.


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Recuerde que no slo est haciendo muestreo de personas, sino tambin de escenarios,acontecimientos y procesos. Tambin es importante organizar estos parmetros deacuerdo a las preguntas de investigacin y considerar si sus elecciones hacen queresponda a ellas de forma representativa y eficiente. Los escenarios, acontecimientos oprocesos que vienen rpidamente a la mente al comienzo del estudio pueden no ser losms pertinentes o los ms ricos en datos. Una revisin sistemtica puede precisar lasprimeras elecciones y las posteriores. (p. 41)

Miles y Huberman (1994, pp. 27-34) y LeCompte y Preissle (1993, pp. 56-85)proporcionan valiosas discusiones del tema completo de decisiones de muestreo, y no repetirtodos sus puntos aqu. En lugar de eso, quiero hablar de los tiposde muestreo que puede hacery algunas de las consideraciones que son relevantes en estas decisiones.

Generalmente las discusiones de diseo de investigacin cuantitativa consideran slodos tipos de muestreo: muestreo probabilstico y muestreo por conveniencia [conveniencesampling] (e.g. Light et al., 1990, p. 56). En el muestreo probabilstico cada miembro de la

poblacin tiene una determinada probabilidad, distinta de cero, de ser elegido, lo que permitela generalizacin estadstica a partir de la muestra de la poblacin de inters. Light et al.(1990) sostienen que las muestras probabilsticas son un parangn de la calidad de lainvestigacin (p. 56), una perspectiva que es muy difundida. Como resultado, cualquierestrategia de muestreo que no sea una muestra aleatoria simple o estratificada es vista comomuestra por convenienciay es fuertemente rechazada.

Para la investigacin cualitativa, esta perspectiva ignora el hecho que la mayora de lasmuestras en investigacin cualitativa no es ni probabilstica ni por conveniencia sino que caenen una tercer categora: muestra intencional (Patton, 1990, p. 169ss.) o lo que LeCompte yPreissle (1993, p. 69) llaman seleccin basada en criterios. Es una estrategia en la cual losescenarios, personas o acontecimientos son escogidos deliberadamente para proveerinformacin importante que no puede ser tan bien obtenida por otras selecciones. Por ejemplo,

Weiss (1994) sostiene que muchos estudios de entrevistas cualitativas no usan muestras enabsoluto, sinopaneles: personas que son las nicas que pueden ser informantes debido a queson expertos en un rea o fueron testigos privilegiados de un suceso (p. 17); sta es unaforma de muestreo intencional. La consideracin ms importante en las decisiones demuestreo cualitativo es la seleccin de aquellos momentos, escenarios e individuos que

pueden proporcionarle la informacin que necesita para responder sus preguntas deinvestigacin.

Patton (1990) describe quince tipos diferentes de muestreo que pueden ser empleadosen investigacin cualitativa, casi todos son formas de muestreo intencional; l menciona elmuestreo por conveniencia slo para advertir contra su uso, afirmando que

aun cuando la conveniencia y el costo sean consideraciones reales, deben ser los ltimosfactores a tener en cuenta despus de reflexionar estratgicamente acerca de cmoobtener la mayor informacin de mayor provecho a partir de un nmero limitado de casosa ser muestreados. ...El muestreo por conveniencia ni es intencional ni es estratgico. (p.181)

No obstante, Weiss (1994, pp. 24-29) sostiene que hay situaciones en las cuales elmuestreo por conveniencia es la nica manera posible de proceder por ejemplo, al intentaraprender acerca de un grupo al cual es difcil ganar acceso, o de una categora de personas queson relativamente poco comunes en la poblacin y de las cuales no hay datos de nmero demiembros, tal como amos de casa [house husband]. l enumera varias estrategias paramaximizar el valor de tales muestras por conveniencia.3

En los estudios cualitativos con tamaos de muestra grandes (e.g. Huberman,1989/1993) en los cuales la generalizacin es una meta importante, el muestreo aleatorio es un


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procedimiento vlido y muchas veces apropiado. Sin embargo, el muestreo aleatorio simpleno es una buena forma de obtener una muestra pequea, debido a la alta probabilidad devariacin de posibilidades. La mayora de las ventajas de la aleatorizacin dependen de untamao de muestra razonablemente grande para hacer improbable tales variaciones. Light etal. (1990), al hablar sobre la seleccin de un lugar, expresa que slo con un nmero limitado

de lugares, considere una seleccin intencional, en lugar de confiar en las peculiaridades delazar (p. 53); aplica la misma lgica en la seleccin de informantes y observaciones.Hay circunstancias ocasionales en las cuales la aleatorizacin puede ser til en un

estudio cualitativo de pequea escala. Bobby Starnes, en su estudio sobre la toma dedecisiones compartidas en un centro de cuidado de da (Ejemplo 5.1) us una muestraaleatoria estratificada del personal del centro cuando tuvo ms voluntarios que los que podraentrevistar. En este caso, un propsito clave de la aleatorizacin fue evitar la percepcin defavoritismo en la seleccin de entrevistados. No obstante, en un caso, ella modific laseleccin aleatoria para incluir un punto de vista que crea que no habra sido representado deotro modo (Starnes, 1990, p. 33).

Hay por lo menos cuatro posibles objetivos para el muestreo intencional. El primero es

lograr representatividad o tipicidad de los escenarios, individuos o actividades seleccionadas.Debido a que, como dijimos antes, es probable que el muestreo aleatorio logre esto slo conun tamao de muestra grande, en estudios a pequea escala usualmente tiene ms sentidoseleccionar deliberadamente los casos, individuos o situaciones que se sabe que son tpicas.Una pequea muestra que ha sido sistemticamente seleccionada por la tipicidad y la relativahomogeneidad proporciona mucha ms confianza que las conclusiones que representanadecuadamente el promedio de miembros de la poblacin de una muestra de igual tamao queincluye una variacin accidental o aleatoria substancial.

El segundo objetivo que puede lograr el muestreo intencional es lo opuesto al primerocaptar adecuadamente la heterogeneidad de una poblacin. La intencin aqu es asegurar quelas conclusiones representen adecuadamente el rangocompleto de variacin, en lugar de slolos miembros tpicos o algn subconjunto de este rango; Guba y Lincoln (1989; cf. Miles &Huberman, 1994) se refieren a esto como muestreo de mxima variacin. Se hace mejor si sedefinen las dimensiones de variacin en la poblacin que son ms relevantes para su estudio yse seleccionan sistemticamente individuos, momentos o escenarios que representan lasvariaciones posibles ms importantes en esas dimensiones. Este proceso se parece al utilizado

para muestreo aleatorio estratificado; la principal diferencia es que la seleccin final esintencional en lugar de aleatoria. La diferencia entre este enfoque y la seleccin de unamuestra ms homognea es que usted tiene menos datos sobre algn tipo particularde caso,escenario o individuo del estudio y no podr hablar con mucha profundidad sobre casostpicos o modales.

El tercer objetivo posible es seleccionar su muestra para examinar deliberadamentecasos que son crticos para las teoras con las que emprendi el estudio, o que ha desarrolladoposteriormente. Los casos extremos frecuentemente proporcionan una prueba crucial de estasteoras y pueden esclarecer lo que est pasando de un modo que no lo pueden hacer los casosrepresentativos. Por ejemplo, Wievorka (1992) describe un estudio en el que el investigador,

para probar que la clase trabajadora no fue incorporada en la sociedad de clase media,seleccion un caso que fuera altamente desfavorable para esta postura: trabajadores que eranextremadamente opulentos. El descubrimiento de que estos trabajadores todava conservabanuna clara identidad de clase trabajadora proporcion un sustento mucho ms convincente parasus conclusiones que el que brindara un estudio de trabajadores tpicos.4

Un cuarto objetivo en el muestreo intencional puede ser establecer comparaciones

particulares que den luz sobre las razones de las diferencias entre escenarios o individuos.Aunque tales comparaciones son menos comunes en la investigacin cualitativa que en otros


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enfoques, el uso de la comparacin controlada tiene una larga y respetada historia en laantropologa (Eggan, 1954; Maxwell, 1978; Maxwell, Sandlow & Bashook, 1986/1987) y escomn en estudios cualitativos de casos mltiples.

En muchas situaciones, las decisiones de muestreo requieren un considerableconocimiento del escenario de estudio. En el estudio de Jane Margolis (1990) sobre las

normas discursivas en la clase de un departamento de la universidad, ella poda entrevistarslo a un pequeo porcentaje de los estudiantes y necesit desarrollar algunos criterios paraseleccionar una muestra. Su comisin (de la que yo fui miembro) recomend que entrevisteestudiantes del segundo y el ltimo ao, creyendo que esto proporcionara la diversidad de

perspectivas ptima. Sin embargo, cuando ella consult con los integrantes del departamentole dijeron que los estudiantes de segundo ao eran demasiado nuevos en el departamento paracomprender completamente las normas discursivas, mientras que los del ltimo ao estabandemasiado compenetrados en sus tesis y en la preparacin de su graduacin para ser buenosinformantes. Los ms jvenes [juniors] se presentaban como la nica eleccin apropiada.

Las decisiones de muestreo adems deben tener en cuenta su relacin de investigacincon los participantes en el estudio, la factibilidad de la recoleccin de datos, los asuntos de

validacin, y la tica. Por ejemplo, en el estudio de Martha Regan-Smith acerca de cmo losdocentes de la escuela de medicina ayudan a los estudiantes a aprender ciencia bsica (AnexoA), su eleccin de cuatro docentes premiados estuvo en parte basada en el hecho que era ms

probable que estos docentes manifestaran el fenmeno en el que estaba interesada; otra raznfue que (como miembro premiada) ella tendra una relacin cercana con ellos que facilitara elestudio. Adems, como docentes ejemplares, sera ms probable que sean sinceros acerca desu enseanza, y menos probable que la investigacin genere problemas ticos que surjan dedescubrir informacin potencialmente perjudicial sobre ellos.

Un problema particular de muestreo en estudios cualitativos ha sido llamado el sesgodel informante clave. Los investigadores cualitativos algunas veces cuentan con un pequeonmero de informantes para una gran parte de sus datos, y aun cuando estos informantes sonseleccionados intencionalmente y los datos en s mismos parecen vlidos, no es garanta quela perspectiva de estos informantes sea tpica. Adems, Poggie (1972) presenta evidencia deque los mismos informantes claves adoptan una mayor uniformidad que la que realmenteexiste. Hay un acuerdo creciente en que los grupos culturales incorporan una diversidadsubstancial y que la homogeneidad no puede darse por sentada (Hanners, 1992; Maxwell,1995, 1996a). Pelto y Pelto (1975) concluyen que con frecuencia hay un sesgo sistemtico enlos datos obtenidos en el trabajo de campo por medio de entrevistas a informantes clave (p.7). En consecuencia, usted necesita hacer un muestreo sistemtico para poder afirmar que lasexpresiones de los informantes clave son representativas de todo el grupo (Heider, 1972;Sankoff, 1971).

Decisiones acerca de la recoleccin de datos

La mayora de los textos sobre mtodos cualitativos dedican considerable espacio a lasfortalezas y limitaciones de los diferentes mtodos de recoleccin de datos cualitativos (ver

particularmente Bogdan & Biklen, 1992; Patton, 1990), y no quiero repetir esas discusionesaqu. En lugar de eso quiero dirigirme a dos asuntos conceptuales claves en la seleccin y usode diferentes mtodos de recoleccin de datos: la relacin entre las preguntas de investigaciny los mtodos de recoleccin de datos, y la triangulacin de diferentes mtodos. (Las ventajasrelativas de los mtodos estructurados y no estructurados, discutidas antes, son tambin unaconsideracin importante al planear los mtodos de recoleccin de datos).


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LA RELACIN ENTRE LAS PREGUNTAS DE INVESTIGACIN Y LOS MTODOS DERECOLECCIN DE DATOS

El punto que quiero enfatizar aqu es que no necesariamente hay una relacindeductiva o de similitud entre sus preguntas de investigacin y los mtodos que utiliza paraobtener sus datos (incluyendo sus preguntas de entrevista); las dos son partes distintas y

separadas de su diseo. Esto puede ser una fuente de confusin ya que los investigadores confrecuencia hablan de operacionalizar sus preguntas de investigacin, o de traducir sus

preguntas de investigacin en preguntas de entrevista. Tal lenguaje es un vestigio de lasperspectivas del positivismo lgico sobre la relacin entre teora y datos, perspectivas que hansido casi completamente abandonadas por los filsofos (Phillips, 1987). El resultado prcticode este giro filosfico es que no hay manera de convertir lgica o mecnicamente las

preguntas de investigacin en mtodos; sus mtodos son los medios para responder suspreguntas de investigacin, no una transformacin lgica posterior. Su seleccin no dependeslo de sus preguntas de investigacin sino de la situacin concreta de investigacin y de qufuncionar ms efectivamente en esa situacin para brindarle los datos que necesita.

Un llamativo ejemplo de esto es proporcionado por Kirk y Miller (1986, pp. 25-26),quienes dirigieron una investigacin en Per sobre el uso de las hojas de coca. Sus preguntasabiertas [open-ended] acerca del uso de la coca fueron extradas de sus preguntas deinvestigacin en forma bastante directa, obteniendo un conjunto uniforme y limitado decreencias y prcticas que simplemente confirmaban las cosas que ellos haban ledo acerca dela coca. Frustrados y desesperados, comenzaron a hacer preguntas sin sentido tales comoCundo le da coca a los animales? o Cmo descubri que no le gustaba la coca?.Desprevenidos, sus informantes comenzaron a abrirse y hablar acerca de su experiencia

personal con la coca, lo cual fue mucho ms all de lo que los datos previos podran haberindicado.

Este es un caso extremo, pero en principio se mantiene para cualquier estudio. Sus

preguntas de investigacin formulan lo que usted quiere comprender; sus preguntas deentrevistason lo que usted pregunta a las personas para lograr esa comprensin. Las ltimasson juzgadas no por si se parecen a las preguntas de investigacin, sino por si proporcionanlos datos que contribuirn a responder esas preguntas. El desarrollo de buenas preguntas deentrevista requiere creatividad y perspicacia, en lugar de una traduccin mecnica de las

preguntas de investigacin a la gua de entrevista; esto depende fundamentalmente de cmolas preguntas de entrevista funcionan realmente en la prctica.

Esto no quiere decir que deba ocultar a sus informantes sus preguntas de investigacino engaarlos acerca de lo que usted quiere entender realmente. Carol Gilligan (comunicacin

personal) enfatiza el valor de formular a sus informantes preguntas sinceras en las cualesusted est genuinamente interesado en la respuesta, en lugar de idear preguntas destinadas a

obtener tipos de datos particulares. Sin embargo, estas preguntas sinceras generalmentepertenecern ms al contexto especfico y diverso que a las preguntas de investigacin msamplias y generales que definen lo que busca entender al dirigir el estudio. (La principalexcepcin a esta generalizacin es cuando usted est en colaboracin estrecha con uninformante, cuando puede ser productivo tener un dilogo sostenido acerca de sus preguntasde investigacin).

Hay dos implicaciones importantes de esta prdida de similitud entre las preguntas deinvestigacin y las preguntas de entrevista. Primero, necesita anticipar lo mejor que puedacmo funcionarn realmente en la prctica las preguntas de entrevista particulares cmo lasentender la gente y cmo ser probable que responda. Trate de ponerse usted mismo en ellugar del informante e imagine cmo reaccionara a estas preguntas. (Este es otro uso de

experimentos de reflexin). Segundo, si existe la posibilidad, debe hacer una prueba piloto de


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su gua de entrevista con gente lo ms parecida posible a los informantes previstos, paradeterminar si las preguntas funcionan como se propuso y qu revisiones necesitar hacer.

Esta prdida de isomorfismo entre las preguntas y los mtodos tambin puedemantenerse para la observacin y otros mtodos. Como con las entrevistas, necesitaranticiparse a qu informacin podr recolectar realmente en el escenario estudiado, usando un

mtodo de observacin particular o algn otro mtodo, y si es posible debe hacer una pruebaprevia de estos mtodos para determinar si proporcionarn realmente esa informacin. Susestrategias de recoleccin de datos probablemente pasarn por un largo perodo de enfoque yrevisin, incluso en un estudio cuidadosamente diseado, para asegurarse que estn

proporcionando los datos que necesita para responder a sus preguntas de investigacin y paratratar con cualquier posible amenaza de validez a estas respuestas.

TRIANGULACIN DE LOS MTODOS DE RECOLECCIN DE DATOS

Dexter (1970) afirma que

nadie debe planificar o financiar de antemano todo un estudio esperando contar

principalmente con entrevistas para los datos, a menos que los entrevistadores tenganbastantes antecedentes relevantes para asegurar que pueden dar sentido a lasconversaciones de entrevista, o a menos que exista una esperanza razonable de poder irfrecuentando [hang around] u observando de algn modo para aprender lo que es vlidoy significativo preguntar. (p. 17)

Este ejemplo ilustra el principio general conocido como triangulacin: la recoleccinde informacin proveniente de una diversa gama de individuos y escenarios, utilizando unavariedad de mtodos (Denzin, 1970). Esto reduce el riesgo de que sus conclusiones reflejenlos sesgos sistemticos o limitaciones de un mtodo especfico, y le permite lograr una mejorevaluacin de la validez y generalidad de las explicaciones que usted desarrolla. (En el

Captulo 6 discuto el uso de la triangulacin para tratar con amenazas de validez).El estudio de Bobby Starnes (Ejemplo 5.1) proporciona una buena ilustracin del usode triangulacin. Ella usa cuatro fuentes de datos (el personal de cuidado directo, su equipoadministrativo, sus propias notas y diarios, los registros del centro) y varios mtodosdiferentes para recoger estos datos. Por ejemplo, los datos del personal fueron recolectados atravs de diarios, entrevistas formales e informales, participacin en actividades del centro, ycuestionarios annimos. Estas fuentes y mtodos mltiples le dan a sus conclusiones muchams credibilidad que si se hubiera limitado a una fuente o mtodo.

Una creencia que obstaculiza la triangulacin es el supuesto muy difundido quesostiene que la observacin se utiliza principalmente para obtener descripciones decomportamiento y acontecimientos, mientras que la entrevista es especialmente til para

obtener la perspectiva de los actores. Es verdad que el resultado inmediatode la observacines la descripcin, pero es igualmente verdad para la entrevista: sta le da a usted unadescripcin de lo que los informantes dijeron, no una comprensin directa de su perspectiva.Generar una interpretacin de la perspectiva de alguien es un asunto inherentemente deinferencia a partir de descripciones de su comportamiento (incluyendo el comportamientoverbal), provengan los datos de observaciones, entrevistas o alguna otra fuente tal comodocumentos escritos (Maxwell, 1992).

La observacin frecuentemente le permite hacer inferencias acerca del sentido y laperspectiva de alguien que no podra obtener contando exclusivamente con datos deentrevista. Esto es particularmente verdad para descubrir entendimientos tcitos y teora enuso [theory-in-use], as como aspectos de la perspectiva de los participantes que ellos son

renuentes a expresar directamente en las entrevistas. Por ejemplo, la observacin de cmo el[o la] docente responde a las preguntas de los nios y las nias en una clase de ciencia podra


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proporcionar un entendimiento mucho mejor de la perspectiva real del [de la] docente acercadel gnero y la ciencia que la que el [la] docente sostiene en una entrevista.

Inversamente, entrevistar puede ser una valiosa manera (la nica manera, en el caso desucesos que tuvieron lugar en el pasado o a los que no se puede lograr acceso observacional)de lograr una descripcin de acciones y acontecimientos. Puede brindar informacin adicional

de lo que se perdi en la observacin y puede utilizarse para corroborar la exactitud de lasobservaciones. No obstante, para que entrevistar sea til para este propsito, necesitapreguntar acerca de acontecimientos y acciones especficos, en lugar de plantear preguntasque slo obtengan generalizaciones u opiniones abstractas (Weiss, 1994, pp. 72-76). Enambos casos, la triangulacin de observaciones y entrevistas puede proveer un informe mscompleto y preciso que cualquiera de las dos solas.

Decisiones acerca del anlisis de datos

Con frecuencia el anlisis es separado conceptualmente del diseo, especialmente porautores que ven el diseo como algo que sucede antes de que los datos sean realmente

obtenidos. Aqu considero al anlisis como parte de diseo, y como algo que debe serdiseado en s mismo. Cualquier estudio cualitativo requiere decisiones acerca de cmo sehar el anlisis, y estas decisiones deben influir, y ser influidas por, el resto del diseo. Ladiscusin del anlisis es muchas veces la parte ms delicada de una propuesta cualitativa.

Uno de los problemas ms comunes es estudios cualitativos es dejar que se amontonensus notas de campo y transcripciones sin analizar, haciendo mucho ms difcil y desalentadorel trabajo de anlisis final. El refrn del alpinista dice que el escalador experimentadocomienza a almorzar inmediatamente finalizado el desayuno y contina comiendo el almuerzomientras est despierto, parando brevemente para cenar (Manning, 1960). Del mismo modo,el investigador cualitativo experimentado comienza el anlisis de datos inmediatamentedespus de finalizar la primer entrevista u observacin y contina el anlisis de los datos

mientras est trabajando en la investigacin, parando brevemente para escribir informes yartculos. La razn de Heinrich (1984) para analizar inmediatamente sus datos de biologa seaplica igualmente a las ciencias sociales:

En un proyecto de investigacin, usualmente trato de representar grficamente mis datosen el mismo da que los obtengo. Da a da los puntos en el grfico me informan sobre miprogreso. Es como un zorro persiguiendo una liebre. El grfico es la huella de la liebre, yyo debo permanecer cerca de esa liebre. Tengo que poder reaccionar y cambiar el cursofrecuentemente. Adems, ya que la naturaleza es compleja, la dejo que me gue, tratandode que no vaya demasiado adelante, de modo que yo no tenga que volver atrs. (p. 71)

Seidman (1991, p. 86) expresa una perspectiva minoritaria; l prefiere esperar hasta

que haya completado todas sus entrevistas antes de comenzar el anlisis para evitar que lalectura de sus primeras entrevistas sesgue la de las ltimas. Para algunos tipos de estudio enlos que las preguntas de investigacin son bien formuladas de antemano, las entrevistas uobservaciones son registradas con grabador de cinta, la comparabilidad de las entrevistas uobservaciones es importante, y hay poca necesidad de dar margen de flexibilidad al diseo-esta estrategia puede ser apropiada, pero en general yo prevengo firmemente en su contra. Los

posibles riesgos de comenzar inmediatamente el anlisis estn lejos de pesar ms que lasventajas de poder enfocar progresivamente sus entrevistas y lograr lo que Glaser (1978) llamasensibilidad terica.


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Estrategias para el anlisis de datos cualitativos

El anlisis de datos es probablemente el aspecto de la investigacin cualitativa quems claramente la distingue de la investigacin experimental y la investigacin por encuestas,y el que es menos familiar para investigadores que llegan a la investigacin cualitativa desdeotras tradiciones. Como con los mtodos de recoleccin de datos, la siguiente discusin nointenta explicar cmo hacer anlisis de datos cualitativos; en lugar de eso brindo algunas

pautas para la seleccinde estrategias y tcnicas de anlisis de datos. Comenzar con unavisin de conjunto del anlisis cualitativo y luego comentar algunos asuntos especficos altomar decisiones acerca de los mtodos analticos.5

El paso inicial en anlisis cualitativo es la lectura de las transcripciones de entrevistas,notas de observacin, o documentos que estn para ser analizados (Dey, 1993; Smith, 1979;Tesch, 1990, p. 90). Escuchar las cintas de entrevistas antes de transcribirlas es tambin unaoportunidad de anlisis, como lo es el proceso mismo de transcripcin de entrevistas o dereescribir y reorganizar sus notas preliminares de observacin. Durante esta lectura o escucha,debe escribir notas y memos acerca de lo que ve o escucha en sus datos y desarrollar ideas

tentativas acerca de categoras y relaciones.A esta altura, usted tiene un nmero de opciones analticas. Estas se dividen en tresgrupos principales: memos, estrategias de categorizacin (tales como codificacin y anlisistemtico), y estrategias de contextualizacin (tales como anlisis de narrativa, estudios decasos individuales y microanlisis etnogrfico). Estos mtodos pueden, y generalmente deben,ser combinados, pero comenzar hablando de ellos en forma separada.

Como coment en el Captulo 1, los memos pueden desempear otras funciones norelacionadas con el anlisis de datos, tales como reflexin acerca de los mtodos, la teora olos propsitos; no obstante, tambin son una tcnica vital para el anlisis cualitativo (Miles &Huberman, 1994, pp. 72-75; Strauss & Corbin, 1990, pp. 197-223). Usted debe escribirmemos regularmente mientras hace el anlisis de datos; los memos no slo captan su

pensamiento analtico sobre sus datos, ellos facilitan tal pensamiento estimulando eldiscernimiento analtico.La principal estrategia de categorizacin en investigacin cualitativa es la

codificacin. Es bastante diferente a la codificacin en investigacin cuantitativa, que consisteen aplicar a los datos un conjunto de categoras preestablecidas de acuerdo a reglas explcitasy sin ambigedades, con el objetivo principal de generar conteos de frecuencia de loselementos de cada categora. En investigacin cualitativa, por el contrario, el objetivo de lacodificacin no es producir conteo de cosas, sino fraccionar (Strauss, 1987, p. 29) los datosy reordenarlos en categoras que faciliten la comparacin de datos dentro y entre estascategoras y que ayuden en el desarrollo de conceptos tericos. Otra forma de anlisis decategorizacin incluye clasificar los datos en temas y asuntos ms amplios.

Aunque algunas categoras de codificacin pueden ser sacadas de la teora existente,otras son desarrolladas inductivamente por el investigador durante el anlisis, y aun otras (quemuchas veces son llamadas categoras emic) son tomadas a partir de la estructura conceptualde las personas estudiadas. La caracterstica clave de la mayora de la codificacin cualitativaes que est basada [grounded] en los datos (Glaser & Strauss, 1967); esto es, se desarrolla eninteraccin con, y se ajusta a la comprensin de, los datos particulares que estn siendoanalizados. De este modo, usted debe mantener los cdigos (y memos) unidos, o fsicamenteo por referencia cruzada, a los datos que dieron lugar a ellos, para no perder el contextooriginal del cual fueron desarrollados, un problema muchas veces llamado sacar del contexto.

N. de la T.: emic tiene que ver con aspectos locales, internos o propios de cada contexto o situacin

especficos.


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Lo que yo llamo estrategias de contextualizacin (Maxwell & Miller, 1996; Dey,1993, se refiere a stas como vinculacin de datos) funcionan de forma bastante diferente alas de categorizacin tal como la codificacin. En lugar de fraccionar el texto inicial enelementos discretos y re-ordenarlos en categoras, el anlisis de contextualizacin intentaentender los datos (usualmente, aunque no necesariamente, una transcripcin de entrevista u

otro material textual) en el contexto, usando varios mtodos para identificar las relacionesentre los diferentes elementos del texto (Atkinson, 1992; Mishler, 1986). Los ejemplos deestrategias de contextualizacin incluyen algunos tipos de estudios de caso (Patton, 1990),

perfiles [profiles] (Seidman, 1991), algunos tipos de anlisis de discurso (Gee, Michaels &OConnor, 1992) y anlisis de narrativa (Connolly & Clandinin, 1990), interpretaciones delhabla [reading for voices] (Brown, 1988), y microanlisis etnogrfico (Erickson, 1992).Lo que tienen en comn todas estas estrategias es que no se enfocan principalmente enrelaciones de similitud que pueden ser utilizadas para ordenar datos en categorasindependientemente del contexto sino que en lugar de eso buscan relaciones que conectenafirmaciones y acontecimientos dentro de un contexto en un todo coherente.

La identificacin de las conexiones entre categoras y temas puede ser vista tambin

como un paso de contextualizacin en el anlisis (Dey, 1993), pero uno ms amplio quefunciona con los resultados de un anlisis previo de categorizacin. Este paso es necesario

para construir teora, uno de los principales objetivos del anlisis. Sin embargo, no se puedenrecobrar los lazos contextuales que fueron perdidos en el anlisis de categorizacin original.Un anlisis completamente contextualizante, por otro lado, est limitado a la comprensin deindividuos o situaciones particulares y no puede desarrollar una teora ms general de lo queest sucediendo. Las dos estrategias se necesitan una a la otra para brindar un informe bienacabado (Maxwell & Miller, 1996).

Las representaciones visuales constituyen una estrategia analtica adicional; incluyenmatrices o tablas, redes o mapas conceptuales, y otras formas diversas. Se parecen a losmemos en que hacen visibles y permanentes las ideas y el anlisis, y en que facilitan lareflexin acerca de las relaciones. En el anlisis de datos, tambin sirven para otras dosfunciones claves: la reduccin de datos y la presentacin de los datos o del anlisis de modoque pueda ser tomado como un todo. Este tipo de herramienta analtica ha sido conocida porla presentacin ms detallada de Miles y Huberman (1994) pero es empleada menossistemtica y explcitamente por otros investigadores (e.g. Strauss, 1987).

La distincin entre las estrategias de categorizacin y las de contextualizacin tieneconsecuencias importantes para su diseo total. Una pregunta de investigacin que indagaacerca de la forma en que se relacionan los acontecimientos en un contexto especfico no

puede ser respondida exclusivamente por una estrategia analtica de categorizacin (verEjemplo 5.2). A la inversa, una pregunta acerca de similitudes y diferencias entre escenarios o

individuos no puede ser respondida exclusivamente por una estrategia de contextualizacin.Sus estrategias de anlisis tienen que ser compatibles con las preguntas que se est haciendo.Esta distincin tambin tiene implicaciones importantes para el uso de computadoras

en el anlisis de datos. Si bien ahora hay un nmero substancial de programas disponiblespara el anlisis de datos cualitativos, casi todos ellos estn diseados principalmente paradatos codificados y pueden desviar su estudio hacia la categorizacin y enfoques de teora

basada en la diferencia [variance-theory] (Agar, 1991; Maxwell & Miller, 1996; el Ejemplo5.2 ilustra este problema). El desarrollo de estrategias que integran explcitamente el anlisisde categorizacin y contextualizacin es aun incipiente; uno de los mejores ha sido llamadoanlisis de secuencia compuesta(Huberman, 1989/1993; Miles & Huberman, 1994, pp. 204-206). La discusin ms detallada de estas dos estrategias la hace Dey, 1993.


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EJEMPLO 5.2

Una mala pareja entre preguntas y anlisis

Mike Agar (1991) una vez fue consultado por una fundacin para revisar el informe de un

estudio de entrevistas que haba encomendado sobre cmo trabajaban los historiadores.Los investigadores haban utilizado el programa informtico The Ethnograph paracodificar las entrevistas por tema y reunir todos los segmentos del mismo tema; elinforme trataba sobre cada uno de estos temas comunes y brindaba ejemplos de cmo loshistoriadores se referan a stos. Sin embargo, la fundacin crea que el informe no habarespondido en realidad sus preguntas, las cuales tenan que ver con cmo los historiadoresindividuales pensaban acerca de su trabajo sus propias teoras sobre cmo se vinculabanlos diferentes temas y las relaciones que vean entre su pensamiento, las acciones y losresultados.

Al responder la ltima pregunta habran necesitado un anlisis de contextualizacin queelucidara estas conexiones en la entrevista de cada historiador. Sin embargo, el anlisis decategorizacin sobre el cual se bas el informe fragment estas conexiones, destruyendo

la unidad contextual de la perspectiva de cada historiador y admitiendo solamente unapresentacin colectiva de las inquietudes compartidas. Agar (1991) consider que la fallano era The Ethnograph, que es sumamente til para responder preguntas que requierencategorizacin, sino su mala aplicacin. l comenta que The Ethnograph representa una

parte deun proceso de investigacin etnogrfica. Cuando la parte se toma como el todoobtiene una metonimia patolgica que puede llevarlo directamente a la respuesta correctapara la pregunta equivocada (p. 181)

Relacionando mtodos y preguntas

Una consideracin esencial al disear los mtodos para su estudio es que elabore undiseo coherente, uno en el que los diferentes mtodos se articulen compatiblemente y en elque estn integrados con los otros componentes de su diseo. La conexin ms crtica es consus preguntas de investigacin, aunque, como afirm antes, se trata principalmente de unaconexin emprica, no simplemente de una conexin lgica; si sus mtodos no le

proporcionan los datos que necesita para responder sus preguntas, necesita modificar o suspreguntas o sus mtodos.

Una herramienta til para determinar esta compatibilidad es una matriz en la que ustedhaga un listado de sus preguntas e identifique cmo cada uno de los componentes de susmtodos le ayudar a obtener los datos para responder estas preguntas. En otras palabras, la

matriz muestra la justificacin de sus decisiones sobre los mtodos. He incluido un ejemplode cmo puede utilizarse tal matriz6(Tabla 5.1); tal matriz puede ser valiosa como un anexo ala propuesta de investigacin. El Ejercicio 5.2 le ayuda a desarrollar una matriz para su propioestudio.


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EJERCICIO 5.1

Reflexionando sobre sus relaciones de investigacin

Bsicamente este ejercicio consiste en escribir un memo reflexionando sobre cmo planeacontactar las personas con quienes har su investigacin, cmo se presentar y cmopresentar la investigacin, y qu acuerdos espera negociar para hacer la investigacin einformar sus resultados; cmo piensa que usted ser percibido por estas personas; ycules son las implicaciones de investigacin, ticas y personales que tiene este proceso.Debe tener en mente las siguientes preguntas al trabajar en su memo:

1. Qu tipo de relaciones ha establecido, o planea establecer, con las personas que usted estestudiando? Qu consecuencias piensa que tendrn para su estudio? Qu tipos de relacionesalternativas podra crear, y qu ventajas y desventajas tendran?

2. Cmo piensa que usted ser percibido por las personas que participan en su investigacin?Cmo afectar esto sus relaciones con estas personas? Qu podra hacer para un mejor

entendimiento y modificar esta percepcin?3. Qu acuerdos explcitos planea negociar acerca de cmo dirigir la investigacin y cmo

informar los resultados a la gente con la que est trabajando? Qu acuerdos implcitossobreestos temas piensa que estas personas (y usted) tendrn? Cmo afectarn su investigacinestas condiciones tanto implcitas como explcitas del estudio? Algunas de stas necesitan serdiscutidas o modificadas?

4. Qu asuntos o problemas ticos hacen surgir estas consideraciones? Cmo planea tratar constos?

Como con el memo de las preguntas de investigacin (Ejercicio 4.1), ste puede ser unvalioso memo para discutir con los colegas o los compaeros de estudio.

EJERCICIO 5.2

Matriz de preguntas y mtodos

Este ejercicio tiene dos propsitos. El primero es que usted articule sus preguntas deinvestigacin y sus mtodos de investigacin mostrar las conexiones lgicas entre suspreguntas de investigacin y sus decisiones de muestreo, recoleccin de datos, y anlisisde datos. El segundo propsito es obtener experiencia en el uso de matrices comoherramienta; las matrices no slo son tiles para el diseo de investigacin, sino tambinpara el monitoreo continuo del muestreo y la recoleccin de datos (ver Miles &Huberman, 1994, p. 94ss) y para el anlisis de datos.Hacer este ejercicio no puede ser un proceso mecnico, requiere reflexin acerca de cmosus mtodos pueden brindar respuestas a sus preguntas de investigacin. Una forma dehacer esto es comenzar con sus preguntas y averiguar qu datos necesitara, cmo puedeobtenerlos, y cmo tendra que analizarlos, para responder estas preguntas. Tambinpuede trabajar en otra direccin: preguntarse porqu quiere obtener y analizar los datosdel modo que propone qu aprender de esto?. Entonces examine las conexiones entresus preguntas de investigacin y sus mtodos y muestre estas conexiones en una matriz.Hacer esto puede requerirle la revisin de sus preguntas o de los mtodos que planific, ode ambos. Tenga en mente que este ejercicio se propone ayudarlo a tomar decisionessobre sus mtodos y no de hacer una formulacin final de stos.Este ejercicio tiene dos partes:

1. Construir la matriz en s misma. Su matriz debe incluir columnas para las preguntas deinvestigacin, las decisiones de muestreo, los mtodos de recoleccin de datos, y los tipos de


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M J h A Q R D A I t ti A h C t l 5 Mt d P i 18

anlisis, pero puede agregar cualquier otra columna que crea til para explicar la lgica de sudiseo.

2. Escribir una breve justificacin narrativa para las elecciones que toma en la matriz. Un modode hacer esto es como una discusin separada, por pregunta, de la razn para sus elecciones encada fila; otra forma es incluirlo como una columna en la matriz (como en la Tabla 5.1).

Notas1Esta es simplemente otra aplicacin de la discusin anterior sobre la distincin entre variacin versus proceso.En lugar de preguntar slo acerca del grado de preestructuracin y sus consecuencias (considerando lapreestructuracin como una variable que puede afectar otras variables), estoy interesado en las manerasen que lapreestructuracin es empleada en estudios concretos y cmo afecta otros aspectos del diseo.2Esto es lo que John Watkins (comunicacin personal) ha llamado la perspectiva de la variable ficticia [dummy]sobre la relacin del investigador con el escenario y las personas estudiados; su valor es o cero o uno.

3No obstante, tambin desecha como no vlido un argumento ampliamente utilizado para la generalizacin dedatos a partir de una muestra por conveniencia la semejanza entre algunas caractersticas demogrficas de lamuestra y de la poblacin como un todo.4Strauss (1987; Strauss & Corbin 1990) ha desarrollado una estrategia que l denomina muestreo terico, que esuna variante de este tercer enfoque. El muestreo terico se orienta por la teora que es inductivamentedesarrollada durante la investigacin (en lugar de una teora previa); selecciona para examinar aquellosescenarios, individuos, acontecimientos o procesos particulares que son ms relevantes para la teora emergente.5Discusiones ms detalladas del anlisis de datos cualitativos pueden encontrarse en Bogdan y Biklen (1992,Captulo 5), Miles y Huberman (1994), Strauss y Corbin (1990), Weiss (1994, Captulo 6), Tesch (1990), Dey(1993), y Maxwell y Miller (1996).6En Miles y Huberman (1994) hay numerosos ejemplos de otros tipos de matrices.

maxwell. capítulo 5

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