2/2 EL PROCESO DE RECOLECCIÓN Y CODIFICACIÓN DE DATOS: ÉTICA Y SISTEMAS DE PROCESAMIENTO

INTRODUCCIÓN

En la investigación científica, el proceso de recolección y codificación de datos es esencial para obtener información valiosa y generar conclusiones significativas. Sin embargo, este proceso no puede separarse de consideraciones éticas fundamentales y de la selección de sistemas adecuados de codificación y procesamiento de datos. En este blog, exploraremos los elementos éticos a tener en cuenta en el desarrollo de proyectos de investigación, así como los sistemas de codificación y procesamiento de datos. Estas reflexiones se basan en los aportes de Bernal (2016), Monroy y Nava (2018) y Maxwell (2019).

 

 

I. Elementos éticos en el desarrollo de proyectos de investigación: La ética desempeña un papel central en cualquier proyecto de investigación. Bernal (2016) subraya que los investigadores deben cumplir con principios éticos básicos, como el respeto por la dignidad y los derechos de los participantes, la privacidad, la confidencialidad y la protección del bienestar de los sujetos de estudio. Algunas consideraciones éticas importantes incluyen:

1.      Consentimiento informado: Los investigadores deben obtener el consentimiento informado y voluntario de los participantes antes de incluirlos en el estudio. Los participantes deben recibir información clara sobre los objetivos, procedimientos, posibles riesgos y beneficios de la investigación, y deben tener la opción de retirarse en cualquier momento.

2.      Confidencialidad y anonimato: Es fundamental proteger la privacidad y confidencialidad de los participantes. Se deben utilizar técnicas de codificación y almacenamiento seguras para garantizar que los datos recolectados no sean identificables y solo sean accesibles para los investigadores autorizados.

3.      Beneficios y riesgos: Los investigadores deben evaluar cuidadosamente los posibles beneficios y riesgos de la investigación. Los beneficios deben superar los riesgos potenciales, y se debe hacer todo lo posible para minimizar cualquier daño o malestar para los participantes.

4.      Declaración de conflictos de interés: Los investigadores deben revelar cualquier conflicto de interés que pueda influir en los resultados o interpretaciones del estudio. Esto incluye relaciones financieras, profesionales o personales que puedan generar sesgos o afectar la objetividad de la investigación.

 

II. Sistemas de codificación de datos y procesamiento de datos: Una vez recolectados los datos, es necesario utilizar sistemas adecuados de codificación y procesamiento para organizar y analizar la información recopilada. Estos sistemas tienen definiciones, descripciones, alcances y limitaciones que deben tenerse en cuenta.

1.      Codificación de datos: La codificación implica asignar etiquetas o códigos a los datos para facilitar su clasificación y análisis posterior. Bernal (2016) explica que la codificación puede ser numérica o alfanumérica, y se puede realizar de manera manual o utilizando software especializado. Los códigos deben ser claros, consistentes y permitir una clasificación precisa de los datos.

2.      Procesamiento de datos: El procesamiento de datos implica la manipulación y análisis de la información recopilada. Esto incluye la limpieza de datos, la transformación, la agregación y el análisis estadístico o cualitativo. Los investigadores deben tener en cuenta las limitaciones y alcances de los métodos de procesamiento utilizados para evitar errores y sesgos en el análisis de los resultados.

Es importante destacar que el procesamiento de datos debe realizarse de manera ética y respetar la privacidad y confidencialidad de los participantes. Los investigadores deben asegurarse de utilizar software y técnicas seguras que cumplan con los estándares éticos y legales establecidos.

 

CONCLUSIONES

El proceso de recolección y codificación de datos en la investigación científica no puede desligarse de consideraciones éticas fundamentales. Los investigadores deben asegurarse de que sus proyectos cumplan con principios éticos básicos, protegiendo la dignidad, los derechos y el bienestar de los participantes. Además, el uso de sistemas adecuados de codificación y procesamiento de datos es esencial para organizar y analizar la información recopilada.

 

REFERENCIAS:

Bernal, C. (2016). Cómo realizar un trabajo de campo y redactar el informe de investigación científica. En Bernal, C. Metodología de la investigación: Administración, economía, humanidades y ciencias sociales (4.a ed.) (pp. 294-300). Pearson.

Monroy, M. y Nava, N. (2018). Análisis de resultados y conclusiones del proyecto de investigación. En Monroy, M. y Nava, N. Metodología de la investigación (pp. 144-153). Grupo Editorial Éxodo.

Maxwell, J. (2019). Métodos ¿Qué Harás de verdad? En Maxwell, J. Diseño de investigación cualitativa (pp. 144-168). Editorial Gedisa.

 

NOMBRE: Daniel Esteban Ríos Toro
MATERIA: Investigación II (Especialización en Gerencia de Proyectos) NRC-362
DOCENTE: Euris Rafael Aldana Vergara
ACTIVIDAD SEMANA 2, Parte 2

1/2 EL PROCESO DE RECOLECCIÓN Y CODIFICACIÓN DE DATOS: CLAVES PARA UNA INVESTIGACIÓN EXITOSA

Introducción 

En el ámbito de la investigación científica, el proceso de recolección y codificación de datos desempeña un papel fundamental. Es a través de esta etapa que se recopila la información necesaria para llevar a cabo el análisis y generar conclusiones significativas. Para lograr una exitosa recolección de información, es necesario considerar diversos elementos fundamentales. En este blog, exploraremos los conceptos clave y las recomendaciones basadas en los aportes de los expertos Bernal (2016), Monroy y Nava (2018), y Maxwell (2019).

 

 

I. Instrumentos para la recolección de información conforme la naturaleza de las variables: La selección adecuada de instrumentos de recolección de datos es esencial para garantizar la calidad y validez de la información obtenida. Según Bernal (2016), la elección de los instrumentos debe ajustarse a la naturaleza de las variables investigadas. En la investigación cuantitativa, donde se trabajan variables numéricas y medibles, los instrumentos más comunes son los cuestionarios estructurados, las escalas de medición y los registros administrativos. Estos permiten recopilar datos de manera eficiente y estandarizada. Por otro lado, en la investigación cualitativa, que busca comprender fenómenos complejos desde una perspectiva más descriptiva, se utilizan técnicas como la observación participante, las entrevistas en profundidad y los grupos focales. Estas herramientas permiten obtener información detallada y contextualizada.

Maxwell (2019) destaca que la elección de los instrumentos también debe considerar la capacidad del investigador para administrarlos correctamente. Es importante que los instrumentos seleccionados sean comprensibles para los participantes y fáciles de aplicar, evitando sesgos y garantizando la cooperación de los sujetos de estudio. Asimismo, se recomienda realizar pruebas piloto de los instrumentos para identificar posibles problemas y ajustarlos antes de su implementación definitiva.

II. La recolección y codificación de datos como herramienta en la evaluación de proyectos: La recolección y codificación de datos no solo es crucial en la investigación científica, sino también en la evaluación de proyectos. Monroy y Nava (2018) señalan que esta etapa permite recopilar información relevante para evaluar el cumplimiento de los objetivos, el impacto de las intervenciones y la eficacia de las estrategias implementadas. En el contexto de la evaluación de proyectos, los instrumentos de recolección de datos deben diseñarse específicamente para evaluar los indicadores y variables clave del proyecto en cuestión.

Para llevar a cabo una evaluación efectiva, es importante establecer indicadores de desempeño y definir qué datos se deben recolectar y cómo. Estos datos pueden incluir encuestas, entrevistas estructuradas o semi-estructuradas, análisis de documentos y registros, entre otros. La selección de los instrumentos adecuados y la aplicación rigurosa de los mismos permitirán obtener información precisa y confiable para evaluar el proyecto de manera integral.

III. Criterios de categorización de la información según los parámetros objetivos: Una vez recolectados los datos, es necesario realizar la codificación y categorización de la información. Según Maxwell (2019), esto implica organizar los datos de manera coherente y clasificarlos según los criterios preestablecidos en el diseño de investigación. Los criterios de categorización deben basarse en los parámetros definidos y los objetivos planteados.

Establecer criterios claros y objetivos es esencial para garantizar la consistencia y confiabilidad de la codificación de datos. Por ejemplo, si se está investigando el impacto de un programa educativo, los datos pueden categorizarse según variables como el rendimiento académico, la asistencia escolar o la participación en actividades extracurriculares. Estos criterios permiten agrupar la información de manera sistemática y facilitar su posterior análisis.

Es importante destacar que la categorización de datos no es un proceso estático, sino que puede requerir ajustes y revisiones a medida que se avanza en la investigación. Es recomendable llevar un registro detallado de los criterios utilizados para que otros investigadores puedan comprender y replicar el proceso de categorización.

 

Conclusión

El proceso de recolección y codificación de datos es un componente esencial de cualquier investigación científica o evaluación de proyectos. Para lograr una recolección exitosa de información, es fundamental seleccionar los instrumentos adecuados en función de la naturaleza de las variables. Además, la recolección y codificación de datos desempeñan un papel crucial en la evaluación de proyectos, permitiendo recopilar información relevante para evaluar su desempeño. Por último, establecer criterios claros y objetivos para la categorización de los datos garantiza una organización coherente y facilita su posterior análisis. Al considerar estos elementos fundamentales, los investigadores pueden obtener datos precisos y confiables que impulsen el avance del conocimiento en sus respectivas áreas de estudio.

 

Referencias:

Bernal, C. (2016). Cómo realizar un trabajo de campo y redactar el informe de investigación científica. En Bernal, C. Metodología de la investigación: Administración, economía, humanidades y ciencias sociales (4.a ed.) (pp. 294-300). Pearson.

Monroy, M. y Nava, N. (2018). Análisis de resultados y conclusiones del proyecto de investigación. En Monroy, M. y Nava, N. Metodología de la investigación (pp. 144-153). Grupo Editorial Éxodo.

Maxwell, J. (2019). Métodos ¿Qué Harás de verdad? En Maxwell, J. Diseño de investigación cualitativa (pp. 144-168). Editorial Gedisa.

 

NOMBRE: Daniel Esteban Ríos Toro
MATERIA: Investigación II (Especialización en Gerencia de Proyectos) NRC-362
DOCENTE: Euris Rafael Aldana Vergara
ACTIVIDAD SEMANA 2, Parte 1