RQDA

RQDA es un paquete de R para el análisis cualitativo de datos asistido por computadora ( CAQDAS) , lo que lo convierte en una de las pocas herramientas de código abierto para la codificación cualitativa de datos textuales. Cabe destacar que existen otras herramientas CAQDAS populares, aunque en su mayoría de pago, como NVivo y Atlas.ti. RQDA fue desarrollado por Huang Ronggui durante sus estudios de doctorado en la Universidad de la Ciudad de Hong Kong, y aún hoy mantiene el software.

RQDA se puede instalar y ejecutar desde el software estadístico R , pero tiene una ventana independiente que ejecuta una interfaz gráfica de usuario (a través de RGtk2 ). El enfoque de RQDA permitió una estrecha integración del enfoque constructivista de la investigación cualitativa con el análisis de datos cuantitativos, lo que puede aumentar el rigor, la transparencia y la validez de la investigación cualitativa. ^{[ 1 ]}

El uso de RQDA se fundamenta mejor en la tradición de la investigación cualitativa, donde la función principal de CAQDAS es ayudar con la "codificación" de datos textuales. Los datos pueden ser una palabra (por ejemplo, sociedad), un concepto (por ejemplo, "emprendimiento social"), una frase (por ejemplo, el emprendimiento social es un híbrido de lógicas comerciales y de bienestar social), una oración o un párrafo (por ejemplo, "la empresa social se refiere a iniciativas impulsadas por los ciudadanos que buscan crear valor público. Si bien la idea de empresa social surgió oficialmente en la década de 1980, su práctica real se remonta a la era tribal, donde los humanos participaban en actividades económicas al tiempo que buscaban crear resultados sociales colectivos").

Los investigadores y analistas suelen utilizar el análisis cualitativo de datos (ACD) mediante dos enfoques de codificación : inductivo y deductivo. En la codificación inductiva , el investigador codifica un texto desde cero. Es decir, las unidades textuales codificadas no están predeterminadas por teorías, literatura o conceptos específicos, sino que se codifican para descubrir nuevos conceptos, ideas o teorías que surjan del conjunto de datos textuales. Por otro lado, en la codificación deductiva , el investigador parte de un marco teórico o bibliografía preestablecido y codifica un conjunto de datos textuales para confirmar la existencia de dichas teorías o conceptos. El primer enfoque es exploratorio (para descubrir nuevos conceptos o ideas) y no tiene en cuenta la frecuencia con la que aparece un nuevo concepto, mientras que el segundo es confirmatorio (para descubrir algo nuevo) y sí considera la frecuencia con la que aparece un concepto en el texto.

El uso de CAQDAS para la codificación de datos textuales debe basarse en la tradición de la investigación cualitativa. Un ejemplo notable es el enfoque de la teoría fundamentada de Corbin y Strauss ^{[ 2 ]} (1990). Véase también la teoría fundamentada de Glaser y Strauss ^{[ 3 ]} (2017).

Un libro sobre RQDA ofrece una demostración sistemática ^{[ 4 ]} de su uso al fundamentarlo en un enfoque sistemático y estructurado para realizar codificación inductiva cualitativa al estilo de Dennis Gioia, o conocida como la Metodología Gioia. ^{[ 5 ]} Esta metodología ha ganado popularidad en varios campos, desde estudios de gestión y organización, marketing, hasta administración pública. Este libro contiene varias partes, algunos de los componentes clave son: una descripción general ^{[ 6 ]} de la investigación cualitativa, una descripción general de CAQDAS, ^{[ 7 ]} cómo realizar ^{[ 8 ]} investigación cualitativa basada en CAQDAS, cómo hacer codificación inductiva , ^{[ 9 ]} cómo usar atributos de datos y notas, ^{[ 10 ]} cómo agregar ^{[ 11 ]} o abstraer códigos a un nivel superior y visualizarlos, y finalmente, cómo llegar al cierre en el análisis formulando una teoría fundamentada ^{[ 12 ]} a partir de los códigos.

En la interfaz gráfica tenía las siguientes funciones:

• Importar documentos desde texto plano
• Admite documentos en idiomas distintos al inglés; los caracteres chinos simplificados han sido probados exhaustivamente en Windows.
• Admite la codificación a nivel de caracteres.
• Notas para documentos, códigos, programación, proyectos, archivos, etc.
• Recupera el código y vuelve fácilmente al archivo original. También admite la recuperación condicional.
• Formato de archivo único (*.rqda), que es básicamente la base de datos SQLite.
• Categorizar los códigos (se evitan las categorías en forma de árbol).
• Categorizar archivos
• Busca archivos por palabras clave y puede resaltar palabras clave en el archivo abierto.
• Muestra los atributos de los archivos, lo cual es útil para el análisis de contenido.
• Categorizar los casos y los atributos relacionados con los casos (para conectar la investigación cualitativa y cuantitativa).
• Buscar información sobre casos seleccionados en la web
• Cambiar el nombre de archivos, códigos, categorías de códigos, casos, etc.
• Redactar y organizar diarios de trabajo de campo.

Mediante el uso de funciones de R, se podría:

• Importar un lote de archivos
• Calcula la relación entre dos codificaciones, dados los índices de codificación.
• Proporcione un resumen de la codificación y la relación entre los códigos.
• Exporta los atributos de los archivos/casos y muestra un subconjunto de ellos.
• Permite una recuperación condicional más flexible.
• Operaciones booleanas de "y", "o" y "no".

El proyecto fue abandonado debido a paquetes upstream huérfanos. ^{[ 13 ]}

• Software de análisis de datos cualitativos asistido por ordenador

• Sitio web oficial
• Tutoriales en vídeo de RQDA
• Tutorial "Análisis de datos cualitativos en R"
• Warner, L. (2012). Sesión 682 de Eval12: Paquete R para análisis de datos cualitativos (RQDA): una herramienta gratuita para análisis cualitativo (presentación para el desarrollo de habilidades).
• Investigación académica que utiliza RQDA