A practical case study of qualitative data analysis with IRaMuTeQ : lexicometric analysis of narratives bisexual men and women
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2024Publicado en:
RIE : revista de investigación educativa. 2024, v. 42, n. 2Resumen:
El análisis de datos cualitativos representa una tarea compleja. Existen distintos tipos de análisis de textos, entre ellos, el análisis lexicométrico, el cual combina la riqueza del análisis puramente inductivo con el rigor de lo cuantitativo. Aunque existen ciertas controversias en la utilización de programas informáticos para el análisis cualitativo de datos, no es el caso de la lexicometría, debido a su propia naturaleza. El objetivo es presentar las posibilidades del análisis lexicométrico con IRaMuTeQ, utilizando como ejemplo el estudio de las narrativas de 80 hombres (15%) y mujeres (85%) bisexuales (edad, M=26,55; DT=6,89). Los resultados muestran la utilidad de IRaMuTeQ en la clasificación del material textual, encontrando seis temáticas que aglutinan el 77,50% de las narrativas estudiadas, que tienen que ver con la ausencia de apoyos, las dificultades en la visibilidad, la diferenciación bisexualidad-homosexualidad, el papel del entorno, el miedo al rechazo, y el papel del colectivo LGTB. En conclusión, IRaMuTeQ se presenta como un software útil para la investigación socioeducativa, permitiendo la obtención de significados latentes en el material textual analizado, mediante un procedimiento de trabajo estructurado y sistematizado como el que se presenta.
El análisis de datos cualitativos representa una tarea compleja. Existen distintos tipos de análisis de textos, entre ellos, el análisis lexicométrico, el cual combina la riqueza del análisis puramente inductivo con el rigor de lo cuantitativo. Aunque existen ciertas controversias en la utilización de programas informáticos para el análisis cualitativo de datos, no es el caso de la lexicometría, debido a su propia naturaleza. El objetivo es presentar las posibilidades del análisis lexicométrico con IRaMuTeQ, utilizando como ejemplo el estudio de las narrativas de 80 hombres (15%) y mujeres (85%) bisexuales (edad, M=26,55; DT=6,89). Los resultados muestran la utilidad de IRaMuTeQ en la clasificación del material textual, encontrando seis temáticas que aglutinan el 77,50% de las narrativas estudiadas, que tienen que ver con la ausencia de apoyos, las dificultades en la visibilidad, la diferenciación bisexualidad-homosexualidad, el papel del entorno, el miedo al rechazo, y el papel del colectivo LGTB. En conclusión, IRaMuTeQ se presenta como un software útil para la investigación socioeducativa, permitiendo la obtención de significados latentes en el material textual analizado, mediante un procedimiento de trabajo estructurado y sistematizado como el que se presenta.
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