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¿Por qué es importante triangular los datos en la investigación cualitativa?

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¿Por qué es importante triangular los datos en la investigación cualitativa?
¿Por qué es importante triangular los datos en la investigación cualitativa?

Video: ¿Por qué es importante triangular los datos en la investigación cualitativa?

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Video: CÓMO TRIANGULAR LA INFORMACIÓN EN UNA INVESTIGACIÓN | POR QUÉ ES IMPORTANTE 2024, Mayo
Anonim

Triangulación facilita la validación de datos a través de la verificación cruzada de más de dos fuentes Pone a prueba la consistencia de los hallazgos obtenidos a través de diferentes instrumentos y aumenta la posibilidad de controlar, o al menos evaluar, algunas de las amenazas o múltiples causas que influyen en nuestros resultados.

¿Cuál es la importancia de la triangulación en la investigación?

La triangulación confirma y valida los resultados de calidad utilizando estudios cuantitativos Mediante el uso de múltiples fuentes y métodos, se pueden minimizar las insuficiencias en un enfoque o proceso. Se pueden obtener más conocimientos mediante el uso de múltiples métodos. Las inconsistencias pueden ser reconocidas y eliminadas.

¿Por qué se usa la triangulación en la investigación cualitativa?

El propósito de la triangulación en la investigación cualitativa es aumentar la credibilidad y validez de los resultados … Según O'Donoghue y Punch (2003), la triangulación es un "método de cotejando datos de múltiples fuentes para buscar regularidades en los datos de la investigación. "

¿Cuál es la importancia de analizar datos cualitativos?

Los datos cualitativos son importantes para determinar la frecuencia particular de rasgos o características Permiten al estadístico oa los investigadores formar parámetros a través de los cuales se pueden observar conjuntos de datos más grandes. Los datos cualitativos proporcionan los medios por los cuales los observadores pueden cuantificar el mundo que les rodea.

¿Cuál es el propósito del análisis e interpretación de datos cualitativos?

El análisis de datos cualitativos se ocupa de transformar datos sin procesar mediante la búsqueda, evaluación, reconocimiento, codificación, mapeo, exploración y descripción de patrones, tendencias, temas y categorías en los datos sin procesar, para interpretarlos y proporcionar sus significados subyacentes.

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