Me gustaría abordar una respuesta dando un paso al costado y hablar sobre la diferencia entre análisis cuantitativo y cualitativo. Esto nos permite centrarnos en el objeto de los diversos tipos de análisis, es decir, algo cuantitativo o algo cualitativo . También analizaré la exploración al omitir específicamente aquellos significados relacionados con la química: análisis químico cualitativo | Química Análisis cuantitativo (química) – Wikipedia
El objeto del análisis cuantitativo es siempre un conjunto de números. Esos números, por supuesto, se relacionan con algo que ha sido contado o de otra manera caracterizado por los números que funcionan como símbolos que representan las cosas subyacentes. Entonces, en lugar de decir: “siete plátanos”, simplemente decimos “7”. Los plátanos se presuponen o simplemente se mencionan de una vez por todas en las notas. El análisis cuantitativo, potencialmente, es un poco más complejo que esto. Este es el caso cuando lo que está representado no solo se cuenta. Estas son las opciones:
Escalado dicotómico : 0/1, no / sí, por ejemplo, 1 significa los plátanos que son comestibles, listos para el envío, por encima de un determinado criterio de tamaño, etc. y 0 significa aquellos que no lo son.
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La escala dicotómica pertenece al grupo más general de todos los ordenamientos nominales . Otros ejemplos pueden incluir la adición de una “otra categoría”, por ejemplo, 1 = casado, 2 = no casado, 3 = otro. Quizás se pregunte si tiene sentido ofrecer la opción “otro” en una situación en la que las dos primeras opciones parecen cubrir un conjunto completo de opciones mutuamente excluyentes. Pero si tuviera que incluir la opción, por ejemplo, en el diseño de un cuestionario, muy probablemente aprenderá que realmente será utilizado por varios encuestados. Volveremos a este punto a continuación.
Escalado ordinal : típicamente un orden de descripciones donde un extremo del escalado es muy satisfactorio y el otro extremo es muy insatisfactorio: “Forma muy satisfactoria del plátano”, “Bastante satisfactorio”, “Menos que satisfactorio” “Insatisfactorio / inaplicable “. Cada nivel se atribuye al número: 1,2,3,4. Podemos manipular los datos creando distribuciones de frecuencia y también calcular el valor medio (pero no la media).
Escala de intervalo : casi lo mismo que la escala ordinal ordenada, pero con una diferencia importante: el tamaño de los intervalos es numérico y podemos someter este tipo de datos a aún más operaciones aritméticas. Ejemplo: longitud por debajo de 5 cms, de 5 a 10 cms, de 10 a 15 cms, de 15 a 20 cms, por encima de 20 cms. Observe el inconveniente: no se sabe cuánto tiempo es el plátano más largo (los datos no se registran) y no se sabe qué tan corto es el plátano más pequeño. Aún así, ahora también podemos calcular el valor medio.
El cuarto tipo, escala de relación , introduce la calculabilidad completa de los datos. Hasta ahora, hemos podido contar los datos y, a medida que avanzamos de la escala ordinal a la escala de intervalos, también realizamos otros tipos de manipulación aritmética. Pero la relación permite la multiplicación y la división, lo que hace que el cálculo de los pesos. Esto es posible porque medimos y mantenemos la información completa de los resultados: este plátano mide 114 mms, esto es 176 mms, esto es 68 mms, etc.
Como se mencionó anteriormente, el análisis cuantitativo funciona con números. Ahora podemos agregar: El análisis cuantitativo utiliza la naturaleza maravillosamente abstracta de los números para omitir todos y cada uno de los detalles sobre el tema. Una vez que se ha decidido el modelo y los tipos de escalas, no necesitamos preocuparnos por los plátanos, las manzanas, las naranjas, casados, no casados u otros … los números se pueden analizar y, con suerte, se pueden obtener nuevas ideas.
El análisis cualitativo, por otro lado, no salta a usar números para simbolizar su tema. El enfoque del análisis cualitativo es el que está presente de manera única. El análisis cualitativo no contaría tanto los plátanos sino más bien exploraría : ¿Qué tenemos aquí? ¿Una nueva raza, tal vez? ¿Es lo mismo que este? ¿De qué manera se ve diferente? Permítanme ampliar este tema de exploración agregando un nuevo ejemplo:
Imagine que nuestra pregunta de investigación tiene que ver con la institución social del matrimonio y el matrimonio. Nuestro enfoque especial es explorar la orientación sexual y el matrimonio, por ejemplo. matrimonios heterosexuales y de otro tipo o incluso relaciones parecidas a marrigae. Después de consultar un diccionario, aprendemos de este tipo de instituciones:
- Unión civil
- sociedad registrada
- Asociación doméstica
- acuerdo de convivencia
- quizás también: pareja del mismo sexo
Armados con estas operacionalizaciones de nuestra pregunta de investigación, podemos explorar nuestros datos cualitativos = una colección de material fuente que consideramos relevante para nuestros propósitos (a menudo, dichos datos se obtienen raspando la red, específicamente las redes sociales en la red). Así es como podríamos enumerar nuestros criterios de búsqueda:
Y esto es lo que se cosechó de un conjunto de aproximadamente 50 mb de datos:
Es posible que no nos sorprenda totalmente que el término “matrimonio heterosexual” solo aparezca dos veces, ya que podría esperarse que no se especifique lo suficiente, es decir, las personas que simplemente escriben “matrimonio”. De hecho, podemos probar esto:
Resulta que el matrimonio aparece más de 1400 veces y solo en dos ocasiones los informantes se han molestado en especificar: el matrimonio heterosexual .
Pero debemos estar perdiendo algo. Pasamos a especificar las siguientes colocaciones:
- el matrimonio gay
- matrimonio lésbico
- el matrimonio del mismo sexo
Como resultado, se necesitan un total de 7 colocaciones diferentes para poner en práctica nuestra pregunta de investigación:
Ahora estamos en condiciones de decidir si queremos convertir todo esto en una, dos o más variables:
¿Vamos a tratar estos como sinónimos?
matrimonio homosexual = matrimonio homosexual = matrimonio lésbico? (esta última colocación no aparece en estos datos, pero prevalece en otras partes de Internet).
Y es:
pareja registrada = unión civil = pareja de hecho = sociedad civil = acuerdo de convivencia = pareja del mismo sexo?
También tenemos que dejar en claro que el matrimonio ≠ no es idéntico al “matrimonio heterosexual” (aunque el subconjunto dominante de todas las ocurrencias).
El orden dicotómico en 1 = casado, 2 = no casado ha surgido menos que satisfactorio considerando nuestra intención de representar los diversos tipos de matrimonio que están ocurriendo:
matrimonio,
camaradería,
cohabitación
y unión.
Por otro lado, nuestro proceso también se ha convertido en un ejemplo de cómo la exploración de datos cualitativos puede inspirarse en el análisis cuantitativo: en la medida en que sea razonable asumir la identidad entre varias expresiones (tokens, colocaciones) podemos trabajar con una representación más simple de la información presente en los datos cualitativos.
En esta fuente, las estadísticas de matrimonio y divorcio se consideran todos los matrimonios y todos los divorcios como entidades conmensurables, es decir, sin distinción entre parejas “tradicionales” y parejas del mismo sexo. El autor incluso destaca algunos desafíos relacionados con la obtención de datos confiables:
“La unidad familiar es un concepto cambiante: lo que significa ser miembro de una familia y las expectativas que las personas tienen de las relaciones familiares varían con el tiempo y el espacio, lo que dificulta encontrar una definición universalmente acordada y aplicada . Las alternativas legales al matrimonio, como las asociaciones registradas, se han generalizado y la legislación nacional ha cambiado para conferir más derechos a las parejas solteras y del mismo sexo. Junto con estas nuevas formas legales, han aparecido otras formas de relaciones no matrimoniales, lo que hace que sea más difícil para los estadísticos recopilar datos dentro de este dominio que puedan compararse entre países.
Debido a las diferencias en el tiempo y el reconocimiento formal de los patrones cambiantes de formación y disolución familiar, estos conceptos se han vuelto más difíciles de medir en la práctica. Por lo tanto, los analistas de estadísticas demográficas tienen acceso a relativamente pocos conjuntos de datos completos y confiables con los cuales hacer comparaciones a lo largo del tiempo y entre países o dentro de ellos ”.
De ello se deduce que incluso el organismo oficial de Eurostat lucha con la fiabilidad de los datos cuantitativos.
En resumen, podemos definir datos cuantitativos como información potencial que utiliza la virtud abstracta de los números para hacer que las cosas sean matemáticamente manipulables.
En comparación, los datos cualitativos, al principio, no están simbolizados por nada más que por ellos mismos. Pero aún así, los tokens, expresiones y colocaciones pueden muy bien contarse y clasificarse. La sincronía entre varios tokens se puede forzar sobre el material para facilitar una descripción más simple. En principio, cualquier cosa que sea cualitativa no es conmensurable. Podemos permitirnos dejar a un lado este principio aclarando el pensamiento involucrado en la construcción de modelos más simples.
Para finalizar, aquí finalmente algunos exámenes de los tipos de resumen que pueden nacer de la simplificación de datos cualitativos:
Este gráfico de anillos muestra que, en nuestros datos de origen, de los cuatro subtemas seleccionados:
- matrimonio \ matrimonio
- Boda
- compromiso \ bethrothal, y
- adopción
El matrimonio / matrimonio es el tema dominante y las bodas son un claro tema final. Los otros dos temas abarcan porciones relativas que son demasiado pequeñas para la representación.
Esta exploración adicional analiza una amplia gama de miembros de la familia:
Curiosamente, el “tema del cónyuge” (que incluye marido y mujer) solo abarca la aplicación. 10%, el tema dominante es el de “niños y / o adultos”.
