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7/22/2019 La Creacin de teora-Pandit.doc

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La Creacin de teora: una Reciente Aplicacin del Mtodo de la TeoraFundamentada

Por Naresh R. PanditThe Qualitative Report, Vol. 2, N. 4, Dic., 1996

(http://www.nova.edu/ssss/QR/QR2-4/pandit.html)(Resumido y traducido por M. Amat)

Los Elementos de la Teora Fundamentada

Los tres elementos bsicos de la teora fundamentada son los conceptos, las categoras ylas proposiciones. Los conceptos son las unidades bsicas de anlisis porque es a partirde la conceptualizacin de los datos, no de la data real per se, que se desarrolla la teora.Corbin y Straus (1990, p.7) sealan:

Las teoras no pueden construirse con los incidentes reales o lasactividades observadas o reportadas; esto es, a partir de la data bruta.Los incidentes, eventos, sucesos son tomados o analizados comoindicadores potenciales del fenmeno, a los cuales se les asignarncategoras conceptuales. [viene un ejemplo]. Cuando el investigadorencuentra otros incidentes que representan el mismo fenmeno, entoncesestos tambin pueden ser incorporados a la misma categora [...].nicamente mediante la comparacin de incidentes y su correspondientedenominacin como fenmeno con el mismo trmino, puede el tericoacumular las unidades bsicas para la teora.

El segundo elemento de la teora fundamentada, las categoras, estn definidasas por Corbin y Strauss (1990, p. 7):

Las categoras estn a un nivel ms alto y ms abstracto que losconceptos que representan. Se generan a travs del mismo procesoanaltico de hacer comparaciones para destacar semejanzas y diferenciasque es usada para producir conceptos de ms bajo nivel. Las categorasson las bases para desarrollar teora. Ellas proporcionan los mediospara integrar la teora. [continua con el mismo ejemplo]. Aunque losconceptos sean diferentes en forma, parecen representar actividadesdirigidas hacia un proceso similar: mantener una enfermedad bajocontrol. Ellas podran agruparse bajo una categora ms abstracta AutoEstrategias para Controlar enfermedades.

El tercer elemento de la teora fundamentada son las proposiciones que indican lasrelaciones generalizadas entre una categora y sus conceptos y entre sus categorasdiscretas. Este tercer elemento fue originalmente denominado hiptesis por Glaser yStrauss (1967). Se siente que el trmino proposiciones es ms adecuado, como sealacorrectamente Whetten (1989, p. 492), las proposiciones involucran relacionesconceptuales y no relaciones de medida. Se prefiere el trmino anterior, debido a que elenfoque fundamentado produce relaciones conceptuales y no de medida.La generacin y el desarrollo de conceptos, categoras y proposiciones es un procesoiterativo. La teora fundamentada no se genera a prioriy luego es probada. Ms bien, es,

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...inductivamente derivada a partir del estudio del fenmeno querepresenta. Esto es, descubierta, desarrollada, y provisionalmenteverificada a travs de la coleccin sistemtica de la data y el anlisis dela data relacionada con ese fenmeno. Por lo tato, la recoleccin de ladata, el anlisis y la teora deberan sostener una relacin reciproca.Uno no comienza con una teora y despus la prueba. Ms bien, uno

comienza con un rea de estudio y se permite que lo que es relevantepara esa rea emerja. (Strauss y Corbin, 1990, p. 23. el nfasis -lacursiva- es de Bandit)

El Proceso de Construccin de la Teora FundamentadaSe identificaron cinco fases analticas (y no estrictamente secuenciales) en la construccinde la teora fundamentada: disear la investigacin, recolectar la data, ordenar la data,analizar la data y comparar con la literatura. Dentro de estas fases, se siguieron nueveprocedimientos o pasos. Estas fases y pasos se evaluaron bajo cuatro criterios de calidaden la investigacin: validez de constructo, validez interna, validez interna y confiabilidad.Brevemente, la validez de constructo se incrementa al establecer claramente losprocedimientos operacionales especificados. La validez interna se incrementa alestablecer las relaciones causales cuando ciertas condiciones muestran conducir a otrascondiciones, a tiempo que, se diferencian de relaciones espurias. En este sentido, lavalidez interna seala la credibilidad o valor de veracidad de los hallazgos. La validezexterna requiere, establecer claramente el dominio en el cual los hallazgos pueden sergeneralizados. Aqu, se hace referencia a la generalizacin analtica y no a la estadstica, yrequiere generalizar un conjunto particular de hallazgos con alguna teora ms amplia y nohacia una poblacin ms amplia. Finalmente, la confiabilidad requiere demostrar que lasoperaciones de un estudio tales como los procedimientos de recoleccin de los datos -pueden ser repetidos con los mismos resultados.La tabla 1 proporciona una visin panormica de estas fases, pasos y pruebas y forma unaplataforma para discusiones subsecuentes que se mueven desde una referencia normativao prescriptiva de actividades recomendadas, hacia una referencia de cmo estasprescripciones se aplicaron en el estudio.

Tabla 1: El Proceso de Construir la Teora Fundamentada

Fase Actividad Racional

Fase de diseo

Paso 1 Revisar la literaturatcnica.

Definir la pregunta deinvestigacinDefinir a priori losconstructos.

Esforzarse en focalizar.

Limitar la variacin irrelevante y afinar lavalidez externa

Paso 2 Seleccionar casos Tericamente, no

muestreo al azar

centrar los esfuerzos en casos

tericamente tiles (p.e., aquellos queprueban y/o extienden la teora)

Fase de recoleccin de los datos

Paso 3 Desarrollar unriguroso protocolode recoleccin delos datos

Crear un estudio de casospara la base de datos.Emplear mltiples mtodosde recoleccin de losdatos.Cualitativos y cuantitativos.

Incrementar la confiabilidad.Incrementar la validez de constructo.Permitir que los investigadores tomenventaja de los temas emergentes y losrasgos particulares de los casos.

Paso 4 Penetrar el campo Superponer la recoleccin Apurar el anlisis para descubrir ajustes

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de los datos y analizar.Usar mtodos derecoleccin flexibles yoportunos.

tiles para la recoleccin de los datos.

Fase de organizacin de los datos

Paso 5 Organizar los datos Ordenar los eventoscronolgicamente

Facilitar el anlisis de los datos. Permitirel examen de los procesos.

Fase de anlisis de los datos

Paso 6 Analizar los datosrelacionados con elprimer caso

Usar codificacin abierta

Usar codificacin axial

Usar codificacin selectiva

Desarrollar conceptos, categoras ypropiedades.Desarrollar conexiones entre categorasy subcategoras.Integrar categoras para construir marcostericos.Todas las formas de codificacinaumentan la validez interna.

Paso 7 Muestreo terico Replicar literal ytericamente a travs delos casos (ir al paso 2hasta saturar categoras)

Confirmar, extender y agudizar el marcoterico.

Paso 8 Lograr el cierre Saturar tericamente

cuando sea posible

Finalizar el proceso cuando la mejora

marginal sea pequeaFase de comparacin de la literatura

Paso 9 Comparar la teoraemergente con laliteratura existente

Comparar con marcos enconflicto

Comparar con marcossimilares

Mejorar definiciones de constructos, ycon ello la validez interna

Mejorar tambin la validez externa alestablecer el dominio hacia el cualpueden generalizarse los hallazgos delestudio

Fase de Diseo de la InvestigacinEasterby-Smith y otros (1990, p.21) definen el diseo de la investigacin como,

..la configuracin general de un trozo de investigacin: qu clase deevidencia se recoge, de dnde, y cmo se interpreta esa evidencia paraproporcionar buenas respuestas a la(s) pregunta(s) bsica(s) deinvestigacin.

Sigue, lgicamente, que el primer paso es definir las preguntas bsicas de investigacin.Estas deberan estar definidas lo suficientemente especficas para que la investigacin secentre y lo suficientemente amplias para permitir la flexibilidad y el descubrimientoaccidental (serendipity).Fuente para las preguntas: literatura tcnica y filosfica del rea (Strauss y Corbin, 1990,p. 52).

Despus de centrar la investigacin con las preguntas, el 2 paso es seleccionar el primercaso. Los casos (unidades principales de la investigacin) deben seleccionarse pormuestreo terico:

El proceso de recoleccin de datos para generar teora donde el analistajuntamente recoge, codifica y analiza sus datos y decide cules datosrecoger despus y dnde encontrarlos, para desarrollar su teora amedida que emerge. (Glaser y Strauss, 1967, p. 45)

Igualmente,

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A diferencia del muestreo en las investigaciones cuantitativas, elmuestreo terico no puede ser planificado antes de embarcarse en unestudio de teora fundamentada. Las decisiones surgen durante elproceso mismo. (Strauss y Corbin, 1990, p. 192)

Durante la coleccin inicial de los datos, cuando emergen las categoras principales, es

necesaria una cobertura profunda y completa de los datos. Luego, el muestreo tericorequiere slo categorizar los datos, para el desarrollo de las propiedades y lasproposiciones. El criterio para juzgar cuando detener el muestreo terico, es la saturacinterica de las categoras o teoras.[...]la calificacin surge del hecho de que no todas las categoras son igualmente relevantes, ytampoco, la profundidad de la indagacin en cada una no debera ser la misma. Comoregla general, las categoras fundamentales, aquellas con el mayor poder explicativo,deberan ser saturadas tan completamente como sea posible. Una categora est saturadacuando es estable frente a los nuevos datos y es rica en detalle.El muestreo terico se traduce en trminos prcticos en dos eventos muestrales. Seselecciona un caso inicial y, sobre las bases del correspondiente anlisis de los datos deese caso y con ello la teora emergente, se seleccionan los casos adicionales.

[aqu habla de cmo seleccion su muestra inicial a partir de la literatura consultada]el anlisis fundamentado del primer caso (literatura) conduce a la generacin del marcoterico inicial [de su tpico]. Se seleccionaron casos adicionales (empricos), uno a la vez,para probar y extender este marco.Para recordar, de acuerdo con el principio del muestreo terico, cada caso adicionaldebera servir a propsitos especficos dentro de todo el alcance de la indagacin. Yin(1989, p.53-54) identific tres opciones:

a) escoja un caso para llenar la categoras tericas, para ampliarla teora emergente;y/o

b) escoja un caso para replicarcasos previos paraprobarla teora emergente; oc) escoja un caso que sea un polo opuesto para ampliarla teora emergente.

Lgicamente, esto implica que cada caso adicional tiene que ser cuidadosamenteseleccionado para que produzca resultados similares (replica literal opciones (a) y (b)arriba); o produce resultados contrarios, pero por razones predecibles (una replica terica

opcin (c) arriba).[ejemplo de sus muestras para la rplica literal tres corporaciones]Despus del anlisis de los tres casos, la mejora marginal del marco terico fue pequea.Se haba alcanzado la saturacin terica va la replica literal y se tom la decisin deconcluir la investigacin. Esta experiencia es corroborada por Martn y Turner (1986, p.149) quienes sealan:

Para el momento en que se han analizado tres o cuatro conjuntos dedatos, han sido descubiertos la mayora de los conceptos tiles.

Fase de Recoleccin de los DatosEl enfoque fundamentado postula el uso de mltiples fuentes de datos que convergen enel mismo fenmeno y las denomina rebanadas de datos [slices of data]. Glaser y Strauss(1967, p.65) sealan:

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En el muestreo terico, ninguna clase de datos es necesariamenteapropiada en una categora o tcnica. Las diferentes clases de datos danal analista diferentes visiones o puntos estratgicos desde los cualescomprender una categora y desarrollar sus propiedades; estas diferentesvisiones las denominamos rebanadas de datos. Mientras que elinvestigador puede usar una tcnica primaria de recoleccin de datos, el

muestreo terico por saturacin de una categora, permite unainvestigacin multifactica, en la cual no hay lmites para la recoleccin delos datos, el modo en que se usan, o los tipos de datos adquiridos.(cursiva en el original)

Igualmente, Eisenhardt (1989, p. 538) seala:

...el estudio de casos puede involucrar solamente datos cualitativos,solamente cuantitativos, o ambos...aun ms, la combinacin de tipos dedatos puede ser altamente sinergticos.

La sinergia (o triangulacin de los datos) se refiere a trabajar de la siguiente manera: losdatos cuantitativos pueden indicar relaciones directamente observables y corroboran loshallazgos de los datos cualitativos. Los datos cualitativos pueden ayudar a comprender elracional de la teora y las relaciones subyacentes.

De esta manera, el uso de fuentes mltiples de data incrementa la validez de constructoy la confiabilidad. Esta ltima es, adicionalmente, incrementada a travs de un estudio decaso como base de datos el cual es una evidencia formal diferente de el reporte delestudio de casos. Yin (1989, pp. 98-99) seala:

Cada proyecto de estudio de caso debera buscar el desarrollo de unabase de datos formal recuperable, para que en un principio, otrosinvestigadores puedan revisar la evidencia directamente y no se limiten alos reportes escritos. De esta manera, la base de datos incrementarmarcadamente la confiabilidadtodo el estudio de casos. (cursiva dePandit)

Para resumir, el tercer paso es desarrollar un riguroso protocolo de recoleccin de datos alemplear mltiples mtodos de recoleccin tanto de datos cualitativos como cuantitativos ysistemticamente establecer una base de datos para el estudio de casos.

[viene la ejemplificacin de sus fuentes principales de recoleccin de los datos p.6]

El cuarto paso fue asegurarse de que los datos fuesen recolectados y analizadossimultneamente, mantenindose la flexibilidad. Esta superposicin permite que se haganajustes del proceso de recoleccin de datos a la luz de los hallazgos emergentes.Eisenhardt describe tal flexibilidad como oportunismo controlado.

Fase de Ordenacin de los Datos

El quinto paso fue ordenar los datos. Siguiendo a Yin (1989, p. 119), los datos de dos delos casos empricos fueron ordenados cronolgicamente:

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El arreglo de los eventos en una cronologa permite al investigadordeterminar los eventos causales en el tiempo, porque la secuencia bsicade una causa y sus efectos no pueden estar temporalmente invertidos.Sin embargo, a diferencia de enfoques generales de series temporales, lacronologa, probablemente, cubre muchos tipos diferentes de variables yno se limita a la sola variable independiente o dependiente.

Fase de Anlisis de los Datos

Una vez que se ordenaron los datos, el sexto paso fue analizar los datos. El anlisis de losdatos es central para la construccin de la investigacin de la teora fundamentada. Para elestudio como un todo, la coleccin, el orden y el anlisis de los datos fue interrelacionadocomo se presenta en la figura 1 (los nmeros indican la secuencia de la actividadanaltica).

Figura 1: El Proceso Interrelacionado de la Coleccin, Orden y Anlisis de los Datospara Construir la Teora Fundamentada

Analizar datos (4)

Desarrollar teora (5)

Ordenar datos (3)

Teora saturada? Si

Recolectar datos (2)

NoCerrar

investigacin

Muestreo terico (1)

Dentro de este marco general, el anlisis de los datos para cada caso involucr generarconceptos a travs del proceso de codificacin que,

.....representa las operaciones por las cuales los datos son segmentados,conceptualizados, y reunificados en nuevos modos. Es el proceso centralpor el cual las teoras se construyen a partir de los datos. (Strauss y

Corbin, 1990, p. 57)

Hay tres tipos de codificacin: abierta, axial y selectiva. Son de tipo analtico y nonecesariamente siguen ese orden de una manera estricta.

La codificacin abierta se refiere a esa parte del anlisis que tiene que ver con etiquetar ycategorizar el fenmeno como lo indican los datos. El producto del etiquetado y lacategorizacin son los conceptos los bloques bsicos en la construccin de la teorafundamentada.

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La codificacin abierta requiere de la aplicacin de lo que se ha denominado el mtodocomparativo, esto es, el hacer preguntas y hacer comparaciones. Los datos se segmentaninicialmente, haciendo preguntas simples como qu, dnde, cmo, cundo, cunto, etc.Luego, se comparan los datos y los incidentes similares se agrupan y se les da la mismaetiqueta conceptual. El proceso de agrupar los conceptos en un nivel ms alto, ms

abstracto, se denomina categorizar.Mientras que la codificacin abierta segmenta los datos en conceptos y categoras, lacodificacin axial pone esos datos juntos de nuevos modos al hacerconexiones entre unacategora y sus subcategoras (esto es, no entre categoras discretas las cuales se hacenen el codificado selectivo). As, la codificacin axial se refiere al proceso de desarrollar lascategoras principales y sus subcategoras.

La codificacin selectiva involucra la integracin de las categoras que se han desarrolladopara formar el marco terico inicial.

Primeramente, se genera o se hace explcito un cuento lnea. Un cuento es simplementeuna narrativa descriptiva del fenmeno central del estudio, y la lnea del cuento es laconceptualizacin de este cuento (abstraccin). Cuando se ha analizado, el cuento lnease convierte en la categora central.

La categora central puede ser el sol, ubicado en relaciones ordenadassistemticamente a sus planetas. (Strauss y Corbin, 1990, p. 124)

Las categoras subsidiarias se relacionan con la categora central de acuerdo con el modelo paradigma, el proceso bsico que hace que el investigador piensesistemticamente acerca de los datos y los relaciones en modos complejos. La idea bsicaes proponer relaciones y mirar los datos para su validacin (moverse del hacer preguntas,hacia el generar proposiciones y hacer comparaciones). Los rasgos bsicos de estemodelo se muestran en la figura 2.

Figura 2: El Modelo Paradigma

Condiciones Causales

Fenmeno

Contexto

Condiciones Intervinientes

Estrategias de Accin/Interaccin

Consecuencias

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La categora central (esto es, la idea central, el evento o suceso) es definido como elfenmeno. Otras categoras se relacionan despus con esta categora central de acuerdoal esquema. Las condiciones causales son los eventos que conducen al desarrollo delfenmeno. El contexto se refiere al conjunto particular de condiciones y las condicionesIntervinientes, al conjunto de condiciones ms amplio en el cual el fenmeno est incluido.Las estrategias de accin / interaccin se refiere a las acciones y respuestas que ocurren

como resultado del fenmeno y finalmente, los productos, intencionales o no, de estasacciones y respuestas se refiere a las consecuencias.

Una actividad importante durante la codificacin es el escribir memos. Corbin y Strauss(1990, p. 10) sostienen que,

Escribir memos tericos es una parte integral de hacer teorafundamentada. Ya que, el analista no puede rpidamente llevar control detodas las categoras, propiedades, hiptesis y preguntas generadoras quesurgen del proceso analtico, tiene que haber un sistema para hacerlo. Eluso de memos constituye tal sistema. Los memos no son simples ideas.Estn relacionadas con la formulacin y revisin de la teora durante elproceso de investigacin.

Se pueden distinguir al menos tres tipos de memos: memos de codificado, memos tericosy memos operacionales. Los memos de codificado tienen que ver con la codificacinabierta y por ello, se centran en la denominacin de los conceptos. Los memos tericos serelacionan con la codificacin axial y selectiva y por ello, se focalizan en los rasgos delparadigma y en la indicacin de procesos. Finalmente, los memos operacionales contieneninstrucciones que se relacionan con el desarrollo del diseo de investigacin.

[Vienen varios prrafos que hablan sobre las bondades del ATLAS para el procesamientode los datos o de cualquier otro programa diseado para tal fin].

Una vez que se ha generado el marco terico relacionado con el primer caso, el siguientey 7mo paso en la construccin de teora en la investigacin de casos, es probar ydesarrollar este marco al seleccionar casos adicionales, de acuerdo con el principio delmuestreo terico; esto es, con la meta de ampliar y/o precisar la teora emergentemediante el llenado de las categoras que pueden necesitar refinamiento adicional y/odesarrollo. El 8vo caso, lograr el cierre, se lleva de acuerdo con el principio de saturacinterica, esto es, cuando el valor marginal del nuevo dato es mnimo.

Fase de ComparacinTerica

Elpaso noveno y finales comparar la teora emergente con la literatura existente yexaminar qu es similar, qu es diferente y porqu. Eisenhardt (1989, p. 545) seala:

En general, relacionar la teora emergente con la literatura existenteincrementa la validez interna, la generalizacin, y el nivel terico de laconstruccin de teora a partir de una investigacin de estudio de casos...porque los hallazgos a menudo descansan en un nmero muy limitado decasos.

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[luego vienen ejemplos de su investigacin, despus una parte de sus reflexiones, que loayud ms y las limitaciones del estudio. Esta ltima parte me pareci importante detraducir].

Se encontraron cinco problemas en este estudio. Cuatro relacionados con el proceso deinvestigacin y uno con el enfoque. Primeramente, el proceso de investigacin de la teora

fundamentada consume tiempo en extremo. El amplio volumen y la complejidad de losdatos generados por este estudio fue espantoso, aunque el uso del ATLAS fue deconsiderable ayuda. Segundo, la investigacin en teora fundamentada involucra largosperodos de incertidumbre. Sin hiptesis a priorique probar ni protocolo establecido queseguir, ms de la mitad del perodo del estudio requiri una alta dosis de fe y esperanza.

Afortunadamente, si lleg el momento, despus de mucha paciencia, persistencia ytranspiracin en que las cosas se tornaron ms claras. Tercero, los datos extrados de dosbases de datos en lnea estaban algunas veces incompletos. A menudo, y particularmentecon artculos largos estaban disponibles los resmenes ms no el texto completo. Esto fueparticularmente desalentador porque los artculos largos son, usualmente, los msinformativos y, por lo tanto, de mayor uso potencial. Estimo que aprox. Un 10% de losdatos extrados fue acortado por ello. Tambin, algunos grficos relacionados con unartculo no son reproducidos en la forma computarizada dentro de la base de datos. Denuevo, se pierde informacin valiosa. Cuarto, recolectar datos a partir de bases de datoscomputarizados es costoso. Afortunadamente, [dice que haba una promocin para dos desus fuentes en-lnea].

Vamos a ir al quinto y ms importante problema con el enfoque general de este estudio. Lainvestigacin en teora fundamentada requiere de ciertas cualidades por parte delinvestigador. En particular, confianza, creatividad y experiencia (como investigador y comoconocedor del(os) contexto(s) a investigar) son de gran utilidad. Igualmente, el enfoque nofavorece al investigador novel que puede estar empezando a desarrollar estas cualidades.Esto no quiere decir que los investigadores novatos no deberan embarcarse en estudiosde teora fundamentada; ms bien, implico que (a) probablemente, encontrarn esteenfoque ms difcil que metodologas ms convencionales; y (b)el investigador msexperimentado (probablemente posdoctoral), con mayor probabilidad producir mejorteora.

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