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Este artículo fue coescrito por Christopher Taylor, PhD. Christopher Taylor es un profesor asistente adjunto de inglés en Austin Community College en Texas. Recibió su PhD en Literatura Inglesa y Estudios Medievales en la Universidad de Texas en Austin en 2014.
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La investigación cualitativa es una investigación exploratoria que pretende comprender cierto problema, ocurrencia o fenómeno a través de la recolección y revisión de información subjetiva y observaciones participativas. Para interpretar la información de forma precisa y correcta, los investigadores deben estudiar los datos con influencias externas o sesgos limitados. Dado que los datos son subjetivos y específicos a una situación o persona específica, es difícil reconocer y corregir los sesgos de los investigadores o participantes. Si quieres aprender a reconocer y limitar los sesgos de los participantes y los investigadores, puedes producir datos, hipótesis y conclusiones precisos e imparciales.[1]
Pasos
Método 1
Método 1 de 3:Evitar sesgos en la investigación
Método 1
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1Revisa las pautas de investigación de tu institución o patrocinador. Si la investigación es financiada por una universidad, un comercio u otro patrocinador, asegúrate de familiarizarte con los términos y las condiciones del acuerdo de investigación. Algunas instituciones requieren que los resultados se compartan con ellas. Muchos acuerdos describen compromisos de confidencialidad y requieren que los investigadores divulguen cualquier conflicto de interés.[2] Revisa tu acuerdo con el patrocinador para asegurarte de cumplir con todas las pautas.
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2Redacta el estudio a principios del estudio. Antes de comenzar a recolectar los datos, escribe el borrador del estudio. Esto te preparará para enfocarte únicamente en recopilar datos cuando comiences la fase de investigación. Además, creará un registro temprano de tus expectativas, lo que te ayudará a reconocer los sesgos más adelante en el proceso.[3]
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3Ten registros detallados. Cada investigador debe tener notas detalladas y registros electrónicos durante la investigación cualitativa. Asegúrate de registrar los datos durante el experimento o la observación. Esperar para registrar los datos más tarde podría introducir errores o información errónea en los datos.[4]
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4Incorpora todos los datos en el informe. Incluye todos tus hallazgos y datos preliminares que hayas recopilado en tu informe, por más que no sean útiles. Reconoce si has tenido expectativas y si se confirmaron o contradijeron. El lector podrá ver todos los datos para llegar a sus propias conclusiones u ofrecer comentarios constructivos. Proporcionarle todos los datos evitará que tergiverses la información y presentes sesgos en el estudio.[5]
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5Reconoce las limitaciones. Asegúrate de incluir una sección que describa las limitaciones del estudio dentro del informe o documento. En esta sección, sé sincero con respecto a cualquier problema que haya afectado el estudio o las preguntas que requieran más investigación. Esto le demostrará al lector que has pensado en tu investigación de forma crítica y honesta.[6]
- Por ejemplo, si has llevado a cabo una encuesta de opinión y has notado que algunas de las preguntas han llevado a los encuestados a responder de cierta forma, reconócelo en esta sección. “Las preguntas de la encuesta incluyeron una declaración que podría haberle indicado al participante que nuestra investigación fue patrocinada por la escuela. Esta afirmación se incluyó hacia el final, y es muy probable que solo haya influenciado las dos preguntas restantes”.
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Método 2
Método 2 de 3:Limitar el sesgo de los participantes
Método 2
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1Haz preguntas indirectas para limitar los sesgos. Si tus métodos de investigación incluyen entrevistar a participantes, es importante que reconozcas que sus respuestas podrían ser imprecisas. Las personas a menudo estructuran sus respuestas para parecer más agradables, y podrían estar menos inclinadas a dar una respuesta sincera sobre temas controversiales. Para combatir este problema, haz preguntas indirectas y pídeles que piensen qué haría un tercero en una situación específica.[7]
- Por ejemplo, si entrevistas a un compañero de trabajo o colega, no le preguntes directamente si no está conforme con su empleo actual. Reformula la oración para que no sea tan directa. Por ejemplo, puedes preguntar "¿Qué es lo que la mayoría de tus compañeros piensan de la gestión en la oficina?".[8] Esta pregunta indirecta sobre un tercero podría proporcionar una respuesta sincera del participante.
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2Redacta preguntas abiertas. Hazles preguntas abiertas a los participantes para tener una mejor comprensión del alcance del tema de investigación. Estos tipos de preguntas permiten que la información fluya con más libertad, lo que podría revelar respuestas emocionales y actitudes hacia el tema que quizás no hayas considerado.[9] Incluye este tipo de preguntas en tu encuesta, cuestionario o entrevista para recopilar datos más significativos.
- No le hagas una pregunta cerrada a un participante que pueda responder de forma simple. En vez de preguntarle a quién ha votado la última elección, pídele que describa qué piensa de cada candidato.
- Si quieres evaluar si un nuevo proceso de flujo de trabajo en tu oficina es útil, pregúntales a los empleados cómo el proceso ha afectado su trabajo. Por ejemplo, puedes decir "¿Cómo es que este proceso ha ayudado o entorpecido tu flujo de trabajo?". Esta pregunta revelará más información que preguntarle directamente si le gusta o no el proceso nuevo.
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3Mantén una postura neutral. Mantén una postura neutral e imparcial sobre todo, desde el tema en cuestión hasta el patrocinador del estudio. Si un participante percibe que tú u otros investigadores se sienten de cierta forma, podrían adaptar su respuesta para conformar tus expectativas. Si una empresa o institución específica patrocina el estudio, un participante podría estar influenciado por la reputación, la declaración de misión o el impacto general del patrocinador en una industria.
- Elimina cualquier rastro del patrocinador de la entrevista u observación, y no expreses tus sentimientos u opiniones personales.[10]
- No agregues el logo de tu empresa o el sello de la institución educativa en los materiales proporcionados a los participantes.
- Por ejemplo, si a una persona le preguntan cómo se siente con respecto a la eficiencia de una escuela específica, podría proporcionar una respuesta sesgada si sospecha o conoce a la institución que realiza la investigación. Si recopilas opiniones con respecto al proceso de admisión de los estudiantes actuales, no permitas que los participantes sepan si trabajas en la oficina o el comité de admisiones.
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4No insinúes que hay una respuesta correcta. El sesgo de aquiescencia describe la inclinación de alguien a ser positivo y complaciente para evitar conflictos. También es una respuesta más sencilla, dado que estar de acuerdo y seguir adelante implica menos esfuerzo que proporcionar una crítica profunda y real. Para promover las respuestas significativas, no desarrolles preguntas que consistan en responder si la persona está de acuerdo o en desacuerdo. Además, elimina las preguntas cuyas respuestas sean "sí" o "no", y las preguntas de verdadero o falso de una entrevista o encuesta.[11]
- En vez de preguntarle a un participante si está de acuerdo o en desacuerdo con una encuesta de satisfacción del cliente, hazle preguntas concretas y específicas.[12] Formula una pregunta más directa, en vez de pedirle al participante que responda a la afirmación "Mi experiencia en la tienda fue satisfactoria. De acuerdo o en desacuerdo". En cambio, pregúntale "¿Cómo fue su experiencia de compra general en esta tienda? Excelente, buena, regular o mala".
- Además, es recomendable permitir que los encuestados revisen sus respuestas antes de presentarlas, dado que podrán confirmar que sus respuestas reflejan sus perspectivas con precisión.
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Método 3
Método 3 de 3:Reducir el sesgo de los investigadores
Método 3
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1Sé consciente del sesgo de confirmación. El sesgo de confirmación ocurre cuando un investigador interpreta la evidencia o los datos de forma tal que respalde sus hipótesis o expectativas. Es importante que seas consciente de este tipo de sesgo para asegurarte de que no influya en tu investigación, métodos o conclusión. Este sesgo puede influenciar un gran rango de investigaciones académicas y situaciones diarias, desde estudios médicos hasta elecciones o procedimientos judiciales.[13]
- Durante una elección, quienes apoyan a un candidato en particular quizás solo busquen fuentes de noticias que muestren a su candidato de forma positiva. Este es un ejemplo de sesgo de confirmación, y puede afectar la forma en que percibas al candidato e influenciar tus decisiones.[14]
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2Evalúa cada respuesta. Al realizar la investigación, recopilarás muchos datos, y algunos quizás no parezcan útiles en ese momento. De todas formas, todos los datos se deben cotejar durante el proceso de recopilación y se deben evaluar de la misma forma. Recopilar datos que solo se perciban como significativos sesgará tus interpretaciones y conclusiones. Además, podrías pasar por alto patrones importantes o temas que puedan informar tu conclusión.[15]
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3Coteja y ordena los datos. Una vez que recopiles los datos, organízalos y regístralos. Transcribe las entrevistas en un sistema de procesamiento de textos, registra los datos numéricos o las preguntas de encuesta en una hoja de cálculo, o ingresa los datos en una base de datos o un programa en línea. Organiza la información en distintas categorías para facilitar la organización y el estudio justo.
- Organiza los datos en categorías que tengan sentido para el proyecto. Enuméralos por tipo de observación, fecha, ubicación o información de antecedentes de los participantes.[16]
- Al organizar o codificar los datos, pídele ayuda a alguien o haz que revise tu trabajo. Es probable que tengas que interpretar respuestas ambiguas, lo que puede dar lugar a sesgos. El hecho de que varios investigadores interpreten los datos limitará el riesgo de que los sesgos afecten los resultados.
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4Pídele a una persona ajena al estudio que revise tu trabajo en distintas etapas durante el estudio. Un investigador colega, un mentor o un colega que no esté familiarizado con el estudio puede leer el informe de manera objetiva y encontrar señales de sesgos que quizás hayas pasado por alto. Algunos niveles de sesgos pueden presentarse en todos los niveles de la investigación, y los autores del estudio quizás no logren identificarlos.[17]
- Antes de recopilar los datos, pídele a un colega que revise tu sección de métodos para buscar preguntas o enfoques puedan haber llevado a datos sesgados.
- Cuando escribas el informe final, habla con otro mentor o investigador para que revise los resultados y las conclusiones e identifique señales de sesgos.
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Consejos
- Al realizar un estudio cualitativo, también debes tomar medidas para reducir el sesgo de selección, que puede ocurrir cuando existen diferencias impredecibles entre los grupos de personas incluidas en el estudio que afectan la precisión de los resultados.
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Referencias
- ↑ https://www.okstate.edu/ag/agedcm4h/academic/aged5980a/5980/newpage21.htm
- ↑ http://www.provost.pitt.edu/documents/GUIDELINES%20FOR%20ETHICAL%20PRACTICES%20IN%20RESEARCH-FINALrevised2-March%202011.pdf
- ↑ https://www.okstate.edu/ag/agedcm4h/academic/aged5980a/5980/newpage21.htm
- ↑ https://www.okstate.edu/ag/agedcm4h/academic/aged5980a/5980/newpage21.htm
- ↑ https://www.okstate.edu/ag/agedcm4h/academic/aged5980a/5980/newpage21.htm
- ↑ http://libguides.usc.edu/writingguide/limitations
- ↑ https://www.quirks.com/articles/9-types-of-research-bias-and-how-to-avoid-them
- ↑ http://sociology.fas.harvard.edu/files/sociology/files/interview_strategies.pdf
- ↑ https://writing.colostate.edu/guides/popup.cfm?pageid=1414&guideid=68
- ↑ https://www.quirks.com/articles/9-types-of-research-bias-and-how-to-avoid-them
- ↑ https://www.qualtrics.com/blog/avoiding-the-yes-bias/
- ↑ https://www.qualtrics.com/blog/avoiding-the-yes-bias/
- ↑ http://psy2.ucsd.edu/~mckenzie/nickersonConfirmationBias.pdf
- ↑ https://www.verywell.com/what-is-a-confirmation-bias-2795024
- ↑ http://toolkit.pellinstitute.org/evaluation-guide/analyze/analyze-qualitative-data/
- ↑ http://ctb.ku.edu/en/table-of-contents/evaluate/evaluate-community-interventions/collect-analyze-data/main
- ↑ https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2917255/
Acerca de este wikiHow
Christopher Taylor, PhD
Profesor de inglés
Este artículo fue coescrito por Christopher Taylor, PhD. Christopher Taylor es un profesor asistente adjunto de inglés en Austin Community College en Texas. Recibió su PhD en Literatura Inglesa y Estudios Medievales en la Universidad de Texas en Austin en 2014. Este artículo ha sido visto 1781 veces.
Categorías: Investigaciones y análisis
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