¿Cómo se hace para cuantificar lo cualitativo?

Como dice el comentario, debe proporcionar más detalles … pero si supongo lo que está buscando …

Los datos cualitativos a menudo se cuantifican observando probabilidades o frecuencias .

Para comenzar, busque regresión logística, regresión de datos binarios y análisis de datos categóricos. Estos son métodos comunes para analizar datos binarios, ordinales y categóricos.

Elija un libro basado en el software que le gustaría usar. Es más fácil aprender con ejemplos y ejecutar el software para ver el resultado. Por ejemplo, yo uso SAS. Para la regresión logística en SAS, este es un buen libro: Regresión logística usando SAS, Paul D. Allison. Del mismo modo, para el análisis de datos categóricos: Análisis de datos categóricos utilizando SAS, Maura E. Stokes, Charles S. Davis, Gary G. Koch.

Ambos libros son en realidad referencias generales bastante buenas independientemente del software, pero obviamente están destinados a que usted los siga junto con SAS. Entonces, si va a usar R, SPSS o lo que sea, debe elegir un libro altamente calificado para ese tema.

Una pregunta interesante, que tiene enormes implicaciones en la educación actual, entre otras áreas. Por ejemplo, cuando los Estados Unidos han intentado resolver el problema de medir el “bajo rendimiento”, se han apoyado en gran medida en datos que son cuantificables (puntajes de las pruebas de matemáticas / inglés) porque eso es lo que está disponible, no necesariamente es efectivo.

Hay dos formas en que consideraría la evaluación “cualitativa”:

1. Hay algunos resultados que no son cuantificables porque sus efectos son óptimos a largo plazo y dependen de factores que cambian. Por ejemplo, es difícil evaluar cuantificablemente la empleabilidad futura, ya que las habilidades o talentos que pueden ser increíblemente valiosos en un punto no se valoran en el otro. Los masones en la Edad Media estaban cerca de la cima de la sociedad, ya que era una habilidad increíblemente cerebral y desafiante. Hoy en día respetamos a los artesanos, pero no es una profesión superior para los asalariados. En estos casos, el único enfoque posible es identificar los rasgos genéricos que conducen a mejores resultados y flexibilidad. Por ejemplo, no se miden las habilidades per se, sino la capacidad de encontrar soluciones a problemas no estructurados, o la capacidad de estructurar un argumento. Luego haces una regresión sobre estas habilidades para ver su valor con el tiempo. Esto lleva mucho tiempo y muchos datos.

2. Hay algunos resultados que son subjetivos, pero donde hay enfoques sistemáticos para determinar el valor relativo. Por ejemplo, revisiones de productos o servicios. Es muy difícil hacer una “prueba de servicio al cliente” en una empresa. Sin embargo, si toma una muestra aleatoria de encuestados en una evaluación de servicio al cliente, existen métodos estadísticos para determinar la clasificación y evaluar la confianza en esas clasificaciones. Esto puede aplicarse en educación si se toma una muestra del trabajo de un alumno (escrito, interpretativo, creativo) y se lo evalúa un panel anónimo. En muchos casos, el puntaje proporcionado por el panel se agrupará, lo que conducirá a una medición confiable del rendimiento relativo.

Desafortunadamente, en el segundo caso, puede obtener sesgos que son imposibles de eliminar. En el caso de las elecciones, por ejemplo, la gran población de encuestados debería conducir a un resultado determinado. Sin embargo, los medios de comunicación, el sesgo, la tecnología de relaciones públicas e incluso criterios subjetivos aleatorios como la belleza y la altura pueden sesgar los resultados.

Tenga en cuenta que fui uno de los fundadores de Offermatica, una plataforma de pruebas aleatorias ahora conocida como Test and Target y vendida por Adobe.