SISTEMAS DE CODIFICACIÓN Y PROCESAMIENTO DE DATOS

La codificación es un proceso mediante el cual se asignan claves numéricas a las respuestas de preguntas abiertas de un cuestionario. Este proceso se encuentra integrado a una etapa de procesamiento integral de la información, que incluye la captura, validación y explotación de la información. Consiste en asignar a cada descripción un código, seleccionado de la clasificación o catálogo correspondiente. Generalmente este proceso se utiliza para realizar el análisis de datos en una investigación cualitativa.

Objetivos de la codificación:

·       Uniformar el uso o aplicación de las clasificaciones.

·       Estandarizar los procesos de producción de información.

·       Lograr resultados estadísticos con mayor precisión y oportunidad.

·       Optimizar tiempo y recursos destinados a las actividades estadísticas.

La codificación de los datos cualitativos hace que la información desordenada sea cuantificable, y ayudan a convencer a las partes interesadas de que los datos que ha recogido reflejan realmente las necesidades y deseos de los usuarios.

Los códigos en la investigación cualitativa son tan importantes como los números en un estudio cuantitativo, ya que dan credibilidad a la hora de presentar los resultados a los equipos y a las partes interesadas.

Es importante tener en cuenta es que la codificación de los datos en una investigación puede realizarse de manera manual o automatizada. 

Codificación de datos manual en una investigación

Existen dos tipos de codificación manual de los datos: la codificación deductiva y la codificación inductiva.

Codificación de datos deductiva

La codificación deductiva es un método en el que se elabora un libro de códigos como referencia para guiar el proceso de codificación. Generalmente, el libro de códigos se elabora antes de que comience la fase de recolección de datos e investigación del campo. Este libro de códigos puede cambiar a medida que la investigación avanza, pues se añaden nuevos códigos y se reorganizan las categorías. Al final, el libro de códigos debe reflejar la estructura de los datos.

El enfoque deductivo puede ahorrar tiempo y ayudar a garantizar la codificación de tus áreas de interés. Sin embargo, se debe tener cuidado con el sesgo, pues cuando se empieza con códigos predefinidos, puede presentarse un sesgo sobre cuáles serán las respuestas. 

Codificación de datos inductiva

Se aplica cuando se tiene poco conocimiento sobre el tema de la investigación. En este caso, no se tiene un libro de códigos, sino que se construye desde cero a partir de los datos. A continuación, se nombra los pasos para la codificación inductiva:

·       Dividir el conjunto de datos cualitativos en muestras más pequeñas.

·       Leer una muestra de los datos.

·       Crear códigos que cubran la muestra.

·       Volver a leer la muestra y aplicar los códigos.

·       Lee una nueva muestra de datos, aplicando los códigos que se crearon para la primera muestra.

·       Observar dónde no coinciden los códigos o dónde se necesitan códigos adicionales.

·       Crear nuevos códigos basados en la segunda muestra.

·       Volver a codificar todas las respuestas.

·       Repetir el paso 5 hasta que se hayan codificado todos los datos.

Codificación de datos de investigación automatizada.

Consiste en el uso de herramientas como el software de análisis de datos cualitativos que utilizan el aprendizaje automático, la Inteligencia Artificial y el procesamiento del Lenguaje Natural para codificar los datos cualitativos y dividir el texto en temas. La codificación temática, también llamada análisis temático, es un tipo de análisis de datos cualitativos que encuentra temas en el texto analizando el significado de las palabras y la estructura de las frases.

Tabulación de datos

Determina qué resultados de variables se presentarán y qué relaciones entre esas variables son necesarias para el análisis.

·         Información organizada y categorizada

·         Obtención de resultados numéricos

·         Insumos para la generación de gráficas

Según Bernal (2016) El procesamiento de resultados se puede efectuar mediante:

·         Análisis de Pareto

·         Diagrama de causa/efecto (espina de pescado):

·         Gráficas de control

·         Distribución de frecuencias y representaciones gráficas

·         Medidas de tendencia central

·         Medidas de dispersión

·         Pruebas estadísticas

·         Análisis factorial

·         Análisis multivariado de varianza