Estándares para la publicación de informes deInvestigación Empírica en Ciencias Sociales1

1. Formulación del problema 

El problema de investigación es un aspecto, tema o pregunta que motiva un estudio. Estos problemas pueden ser de carácter teórico, práctico, o una combinación de ambos. La formulación del problema responde a la pregunta de por qué los resultados de la investigación serían de interés para la comunidad de investigación y cómo la investigación está vinculada con el conocimiento e investigación previa. 

La formulación del problema puede variar en cuanto a su alcance y la amplitud de las preguntas y problemas. Los autores necesitan aclarar en qué medida su formulación define los límites de lo que puede ser abordado y hasta qué medida se incluyen diversas poblaciones o circunstancias. Una elaboración minuciosa del problema por lo general incluye: una declaración clara sobre el tema, cuestión o pregunta; un examen de lo que otros han escrito que lleva directamente el problema; una explicación de las opciones conceptuales, metodológicas y teóricas elegidas a la hora de abordar el problema; y una reflexión acerca de cómo el estudio contribuye al conocimiento o comprensión del problema. Estas opciones pueden tener una influencia significativa sobre la forma en que un problema se puede entender, sobre qué generalizaciones se pueden hacer, y sobre la medida en que un trabajo puede contribuir a abordar cuestiones importantes. Se debe proveer un panorama tan amplio como sea posible de cuál es el problema y cómo se lo ha abordado. 

1.1. La formulación del problema debe contener una exposición clara de la finalidad y el alcance del estudio. Debe describir la pregunta, problema o cuestión que el estudio aborda, situarlo en su contexto, debe detallar el enfoque adoptado para abordar el problema y explicar por qué es importante tratarlo. 

1.2. El reporte de la investigación deben dejar claro cómo el estudio es una contribución al conocimiento. 

1.2 .a. Si el estudio es una contribución a una línea de teoría e investigación empírica, debe dejar en claro cuáles son las contribuciones y cómo el estudio contribuye a la puesta a prueba, elaboración, o enriquecimiento de esa perspectiva teórica. 

1.2 .b. Si un estudio tiene la finalidad de establecer una nueva línea de teoría, se debe establecer con claridad lo que es esta nueva teoría, el modo en que se relaciona con las teorías y evidencias existentes, por qué se necesita la nueva teoría, y su rango proyectado de aplicación. 

1.2 .c. Si el estudio está motivado por preocupaciones de orden práctico, debe establecer con claridad cuáles son esas preocupaciones, por qué son importantes y cómo esta investigación puede abordar estas preocupaciones. 

1 Traducción realizada por Cinthia Chiriboga en agosto 2014 de: American Educational Research Association (2006). Standards for Reporting on Empirical Social Science Research in AERA Publications. Educational Researcher, Vol. 35, No. 6, pp. 33–40. Disponible en: http://www.sagepub.com/upm-data/13127_Standards_from_AERA.pdf

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1.2 .d. Si el estudio está motivado por la falta de información sobre un problema, la formulación del problema debe establecer con claridad cuál es la información que falta, por qué ésta es importante, y cómo esta investigación abordará esta necesidad de información. 

1.3. Los informes deben incluir un examen de los   trabajos académicos más relevantes que guardan directa relación con el tema del reporte. Deben incluir una declaración clara de los criterios que se utilizan para identificar y seleccionar el trabajo académico relevante en el que el estudio se basa. La revisión debe indicar claramente la forma en que el estudio contribuye a, desafía, y/o extiende una teoría, práctica, metodología, resultados de investigación, conocimiento y/o comprensiones dentro del campo de la investigación. 

1.4. Se debe describir y explicar la justificación de los aspectos conceptuales, metodológicos, u orientación teórica escogidos para el estudio, haciendo las referencias más relevantes de lo que otros han escrito sobre el tema. 

1.5. Se debe proveer una fundamentación para la formulación del problema, en lo que se refiere a los grupos de estudio (especialmente en lo que respecta a las características históricas, lingüísticas, sociales y culturales más relevantes del grupo) donde pueden surgir preguntas sobre la idoneidad de las conexiones. 

2. Diseño y lógica 

El diseño y la lógica del estudio manan directamente de la formulación del problema. Están formulados tanto a partir de la tradición académica en la que los autores están trabajando como por la forma en que ellos ven el fenómeno objeto de estudio. Esto a su vez influye en la identificación de las preguntas, la elección de los métodos de recolección de datos, el enfoque de análisis e interpretación, y el formato de la presentación de informes. Estas decisiones constituyen la lógica de la investigación que los investigadores reportan.

Diferentes diseños de estudio se utilizan en la investigación educativa y los diferentes diseños son apropiados para diferentes problemas. Algunos estudios están preocupados por obtener inferencias respecto a los tratamientos previstos, tales como calcular los efectos de reducir el tamaño de las clases en el logro de los alumnos. Otros estudios están preocupados con la descripción de la ocurrencia de un fenómeno particular y los significados que la gente les da en un contexto singular, como por ejemplo, cómo la alfabetización inicial se enseña y se la entiende en un programa preescolar particular. Algunos estudios describen cómo un determinado fenómeno cambia con el paso del tiempo, como por ejemplo, la forma en la que el número de mujeres matriculadas en programas de doctorado en ciencias físicas cambia a lo largo de varias décadas. Otros estudios examinan la experiencia subjetiva de un grupo particular de participantes de una investigación, como por ejemplo, qué es, en el día a día, ser un estudiante de una clase de álgebra de "última oportunidad" en la escuela secundaria. Por otra parte, otros estudios examinan los múltiples niveles que apoyan o limitan las oportunidades para estudiantes y profesores, la distribución de los recursos dentro de un distrito escolar, o los símbolos y lenguaje del discurso sobre las reformas. Estos ejemplos muestran sólo una parte de la amplia gama de problemas de la investigación empírica en la investigación educativa.  Los diseños de estudios para tan diferentes objetivos requieren enfoques muy diversos para la recopilación y análisis de datos: desde la construcción de experimentos a gran escala hasta encuestas por muestreo, entrevistas en profundidad de un pequeño número de personas o la preparación de transcripciones del habla natural dentro del aula. En algunas situaciones y en algunas

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formas de investigación, los aspectos relativos a los diseños se pueden especificar con suficiente anticipación; en otros casos, estos pueden evolucionar y las preguntas iniciales de investigación se vuelven más elaboradas o focalizadas, a medida que los investigadores se familiarizan más con los contextos en los que están trabajando. Además, algunos diseños de investigación suelen dar cuenta de las limitaciones; otros diseños son más viables o posibles de realizar en ciertas situaciones de investigación que otros, independientemente de su idoneidad en abstracto. Cualquiera que sea el objetivo central del estudio y sus circunstancias, la descripción de su diseño necesita dejar en claro su lógica de indagación, mostrando cómo y por qué los métodos y procedimientos utilizados fueron adecuados para el problema en la forma en que están formulado. Es importante igualmente que cualquier cambio o suceso importante en el diseño se describa con toda claridad, que se provean las razones de los cambios, y que se discuta cualquier consecuencia sustancial en la interpretación de los resultados. 

2.1. El informe de investigación debe seguir una lógica clara de investigación que permita a los lectores realizar un seguimiento de la ruta desde la declaración inicial del problema, tema o interés; hasta: la revisión de la literatura académica y la orientación intelectual del estudio; las preguntas de la investigación iniciadas y/o desarrolladas en el estudio; la descripción del sitio, del grupo y/o de los participantes (información demográfica) del estudio; la metodología que guía la recolección de datos y el análisis de evidencias; la interpretación y la presentación de los resultados y comprensiones alcanzadas en el proceso de investigación. Debe haber una presentación coherente de estos aspectos del estudio, al tiempo que debería estar claro cómo las diferentes partes del estudio están relacionadas entre sí. 

2.2. Debe haber una descripción específica e inequívoca del diseño, es decir, del modo en que las actividades de recopilación o identificación de datos se organizaron en la investigación. Desarrollos o cambios importantes en las preguntas de investigación o en el diseño deben ser descritos y se debe incluir una justificación para los cambios presentados.

3. Fuentes de la Evidencia 

Las “fuentes de la evidencia" se refiere tanto a las unidades de estudio como a los datos empíricos o materiales recolectados o identificados para abordar el problema o preguntas de investigación. Por lo tanto, informar sobre las fuentes de la evidencia incluye describir características relevantes del sitio, grupo, los participantes, eventos u otras unidades estudiadas; los procesos y resoluciones tomadas a través de las cuales fueron seleccionadas; así como la justificación para haber tomado estas opciones. También incluye describir detalles de los datos empíricos o materiales que se han recogido, de los procesos y las deliberaciones a través de las cuales fueron recogidos y la lógica tras estas opciones. Las fuentes de datos suelen incluir observaciones participantes y no participantes; entrevistas no estructuradas o  semi-estructuradas; documentos y otros objetos, audio o vídeo grabaciones, e instrumentos estandarizados como encuestas o tests, protocolos para entrevistas estructuradas e información demográfica categórica que permiten hacer agregación de datos a través de casos o unidades de análisis. Estos datos pueden ser recientemente reunidos para el estudio o basados en fuentes secundarias de evidencias. Dado que el papel del investigador y la relación entre el investigador y los participantes pueden influir en los datos recogidos, esta relación se discute en las descripciones de las fuentes de evidencia. 

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3.1.  Las unidades de estudio (es decir, sitios, grupos, los participantes, eventos u otras unidades) y los medios a través de los cuales fueron seleccionados deben describirse adecuadamente. 

3.1 .a. Las descripciones deben incluir las características del sitio, grupo, los participantes, eventos u otras unidades de estudio que guardan relación directa con el informe e interpretación de los resultados. El contexto social, histórico, o cultural de los fenómenos estudiados también se debe describir. El número de participantes o de otras unidades de análisis (p. ej., las aulas, las escuelas) deberán describirse a menos que las circunstancias lo hagan imposible (por ej., algunas formas de observación en lugares públicos), y cuando es relevante, se debe proveer su relación con la población general de la que fueron seleccionados. 

3.1 .b. Se debe describir y fundamentar la selección hecha de los sitios, los grupos, los participantes, eventos u otras unidades de estudio. Esto incluye los procesos y criterios a través de las cuales se seleccionaron o se tomaron las muestras de las unidades de estudio, los acuerdos hechos con los participantes, y las razones para haber tomado estas opciones. Las descripciones deben incluir cómo se manejó el acceso, selección, y el consentimiento de los participantes; cómo se estableció la relación con estos; qué roles asumió el investigador (por ejemplo, entrevistador, observador) y los participantes (p. ej., entrevistado, informante) en la recopilación de datos; y qué cambios importantes, si los hubo, en las relaciones y los roles del investigador y los participantes se produjeron a lo largo del tiempo. Se debe explicitar si para la utilización de determinados formularios de datos o de información acordes a las garantías de confidencialidad, se usaron técnicas para ocultar o alterar los datos o generar datos sintéticos a partir de los datos originales. 

3.1 .c. Los informes de estudios que comparan grupos como característica central de su diseño (por ejemplo, estudiantes participantes en las distintas organizaciones de la comunidad, la tasa de rotación de maestros en escuelas rurales, urbanas y suburbanas), deben describir las personas, grupos o entidades con suficiente detalle como para que los principales atributos, opciones y fundamentos conceptuales queden claros. En estudios de laboratorio o de campo, si el investigador ha reclutado a los participantes y ha hecho cualquier tipo de asignación a grupos, se debe describir el proceso, los criterios usados, y el resultado de la asignación hecha a grupos. 

3.1 .d. Cuando una intervención o tratamiento se lleva a cabo, la intervención o tratamiento debe ser descrito con el detalle suficiente como para que sus características principales se puedan identificar y utilizar para dar cuenta de los resultados, y se pueda comparar con intervenciones o tratamientos relacionados. Asimismo, se deben describir las características del grupo de control y las del grupo de comparación para que puedan ser comprendidas y analizadas en relación con las intervenciones o tratamientos realizados. 

3.2.  La recolección de datos o de material empírico deberá describirse claramente, lo que incluye cómo y cuándo se recolectaron, por quién, y para qué fines. La descripción debería también abordar los principales procesos y decisiones que se hicieron al especificar la recolección de datos y las razones tras estas opciones. La descripción debe ser precisa y lo suficientemente completa como para permitir que otro

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investigador, cuando sea del caso, pueda entender lo que se hizo y, si interesase, pueda replicar o reproducir los métodos de recolección de datos en las mismas o en modificadas circunstancias de investigación. Se debe establecer claramente la importancia de las evidencias que se proveen para el problema de investigación, el tema o pregunta. Las fuentes y cronogramas de recolección de evidencias pueden ser especificados en texto, tablas o diagramas. 

3.2 .a. Las descripciones deben incluir información tal como: el tiempo y la duración de la recopilación de datos; la programación, contexto, el foco de la recogida de datos y la forma en que se lo hizo (por ejemplo, inventario estructurado,  notas de campo, grabación de audio o vídeo); el protocolo para la administración de cualquiera de los instrumentos; los documentos, registros, u objetos reunidos y la forma en que fueron identificados. Cuando se usan datos de fuentes secundarias, será suficiente hacer la referencia a dónde se pueden encontrar la descripción original. 

3.2 .b. Con  entrevistas estructuradas o semi-estructuradas, encuestas de preguntas abiertas, o inventarios observacionales, debe haber suficiente descripción de estas guías o protocolos para transmitir sus propiedades; con entrevistas abiertas o informales, debe haber información suficiente para colocar las respuestas de los participantes en el contexto de lo que se pide y lo que la precedió. Las encuestas estructuradas; protocolos para la recopilación de datos; las pruebas medidas o instrumentos estandarizados, también se deben describir con suficiente detalle para transmitir el proceso de desarrollo de esos instrumentos y proporcionar evidencia de su calidad técnica. La información sobre el acceso a estas encuestas, instrumentos, protocolos, inventarios y guías debe ser especificada. Cuando se usan instrumentos utilizados en un reporte de un estudio anterior, realizado por los autores u otros investigadores, se deben incluir las referencias específicas a dichos trabajos.

4. Medición y Clasificación 

Los estudios empíricos suelen implicar un proceso de selección de datos, reducción, o traducción para posibilitar el análisis y presentación de resultados. La medición es el proceso por el cual el comportamiento o la observación se convierten en cantidades que, a su vez, pueden ser objeto de algún tipo de análisis cuantitativo. La clasificación se refiere a los procesos de segmentar los datos en unidades de análisis y categorizarlos o codificarlos. Con los métodos cualitativos en particular, la clasificación es a menudo considerada como parte integrante de los análisis de los datos. Por lo tanto, es abordada y referida a las normas estándares de análisis de datos. La validez de los estudios empíricos depende, en parte, de la afirmación de que las clasificaciones y las mediciones que se hacen preservan importantes características de los fenómenos que representan. Las prácticas de clasificación y desarrollo de instrumentos de medición son iterativos, en la medida en que los investigadores tratan de ofrecer representaciones o traducciones de los datos que son más significativos a la luz de los fenómenos estudiados y las preguntas de investigación. Las descripciones de la elaboración de clasificaciones y medidas, así como las evidencias de su significado y su idoneidad para capturar características importantes de los grupos o de los participantes estudiados, son elementos importantes de la investigación. 

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Las investigaciones empíricas a menudo involucran a un gran número de elementos de datos, algunos de los cuales son más importantes que otros para la lógica de indagación e interpretación de la investigación. Es importante distinguir entre elementos clave de los datos que son cruciales para la lógica e interpretación de los resultados. Estos elementos por lo general incluyen a aquellos que están directamente involucrados en el análisis cuantitativo o cualitativo en el que se basan las interpretaciones. También incluyen los que son cruciales para cualquier extrapolación o generalización pretendida de los resultados, más allá de los fenómenos sociales estudiados. 

4.1. El desarrollo de las mediciones y clasificaciones se deberá describir claramente, mostrando cómo la medición o clasificación conserva importantes características de los fenómenos bajo estudio. Cuando se usa un instrumento de medida o esquema de clasificación desarrollados anteriormente, el hacer referencia a una publicación donde se proveen estas descripciones puede ser suficiente. 

4.2. Cualquier sistema de clasificación debe ser descrito ampliamente e ilustrado con ejemplos concretos que representen el rango de fenómenos clasificados. 

4.2 .a. Cuando la clasificación implica sólo a partes de los datos, los medios a través de los cuales se seleccionaron las partes deben ser descritos y fundamentados. 

4.2 .b. Cuando es deseable y apropiado un análisis exhaustivo de los datos pertinentes, sobre todo cuando este tipo de análisis es necesario para apoyar las principales conclusiones que se extraigan (p. ej., de lo "típico" de un evento o lo preponderante de un patrón), el esquema de clasificación y las frecuencias de los elementos en cada clasificación se deben presentar en un cuadro, un gráfico, o apéndice, o de otra manera, la información sobre su disponibilidad debería ser provista por el autor. 

4.2 .c. Si se utilizan procesos de codificación, la descripción deberá incluir, en lo que sea pertinente, la información sobre: los antecedentes y el entrenamiento hecho a los codificadores; la confiabilidad inter-codificador o los resultados de la revisión hecha por otros analistas; y, cuando sea pertinente, las indicaciones de la medida en que los estudiados (los participantes) están de acuerdo con las clasificaciones. 

4.3. Cuando se  requiere medición, el informe debería describir los elementos y la organización de los datos de una forma específica e inequívoca.

4.3 .a. Las estadísticas descriptivas relevantes (como medias y desviaciones estándar para las variables continuas, frecuencias de las variables discretas con unas pocas categorías, y matrices de correlación) deben ser proporcionadas en cuadros si los análisis dependen de tener esta información accesible; de lo contrario, deben estar disponibles a petición, por parte del autor. 

4.3 .b. Si elementos claves de los datos se derivan de otros, como por ejemplo escalas y agregados, su derivación debe ser presentada en una forma específica e inequívoca. Si estos datos derivados son elementos convencionales (como una conocida escala o una puntuación en un test reconocido), entonces una citación a una referencia externa es suficiente. 

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4.3 .c. Se debe proveer suficiente detalle para dejar en claro que las medidas están siendo utilizadas adecuadamente, que tienen adecuadas propiedades de fiabilidad (confiabilidad) y que se interpretan correctamente para los grupos estudiados. Si los datos se han reducido o las escalas, puntuaciones, o medidas fueron desarrolladas mediante técnicas de reducción de datos o métodos estadísticos, se deben describir en detalle los procedimientos de reducción de datos. Las evidencias de uso apropiado, la fiabilidad, o interpretación válida de las medidas adoptadas (en particular las medidas clave) se deben proveer en circunstancias en las que un académico especializado podría razonablemente tener preguntas. 

4.4. Cuando se provee transcripciones de audio o video-grabaciones, las convenciones y símbolos utilizados para representar el discurso o caracterizar las acciones o interacciones debe ser descrito con claridad y se debe proveer una fundamentación. 

4.5. Se debe proveer una fundamentación de la importancia de la medición o clasificación que captura las características importantes del grupo estudiado (especialmente con respecto a rasgos relevantes de los antecedentes históricos, lingüísticos, sociales y culturales del grupo) donde pueden surgir con facilidad preguntas sobre su idoneidad. 

5. Análisis e interpretación 

Un aspecto importante de la presentación de informes es proporcionar evidencia de que los resultados y conclusiones se justifican y que se ha considerado apropiadamente evidencia opuesta a los resultados y conclusiones, contra-ejemplos, o interpretaciones alternativas viables. Esto supone una clara explicación del proceso y resultados del análisis de los datos así como un análisis de cómo éstos responden a las preguntas de investigación o al problema central. Debido a que los procesos de análisis, tienden a seguir rutas un poco diferentes en los métodos cuantitativos y cualitativos, se describen las normas específicas para cada uno de ellos, tras la discusión de las normas generales. Cuando se informa de diseños que combinan diferentes métodos o la investigación no es fácilmente clasificable como cuantitativa o cualitativa, los estándares pertinentes a ambos tipos de diseño se deben tratar. 

En general: 

5.1. Los procedimientos utilizados para el análisis deben ser  descritos de forma precisa y transparente desde el inicio del estudio y a través de la presentación de los resultados. Los informes deben dejar en claro cómo los procedimientos de análisis responden a la pregunta de investigación o al problema y cómo conduce a los resultados informados. La importancia de los procedimientos de análisis para la formulación del problema debe quedar clara. 

5.2. Las técnicas analíticas se describirán con detalle suficiente como para permitir la comprensión de cómo los datos se analizaron y cuáles son los procesos y supuestos en que se fundamentan las técnicas específicas (por ejemplo, las técnicas utilizadas para llevar a cabo análisis de contenidos, análisis de texto o de discurso, análisis de deliberación, análisis del uso del tiempo, análisis de redes, análisis de eventos de historias). 

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5.3. El análisis y la presentación de los resultados de los análisis deben dejar en claro cómo apoyan las afirmaciones o conclusiones de la investigación. 

5.4. El análisis e interpretación deberá incluir información sobre cualquier circunstancia prevista o imprevista que pueda tener consecuencias importantes para la interpretación de los resultados, limitar su aplicabilidad, o comprometer su validez. Estas circunstancias pueden incluir, pero no están limitados a, el retiro de actores clave del lugar investigado, cambios en la composición del grupo estudiado, o el retiro del acceso a cualquier parte del estudio o a la gente en el estudio.

5.5. La presentación de las conclusiones debe: (a) proveer una explicación de cómo las resultados y las interpretaciones responden al problema de investigación, la pregunta o problema subyacente a la investigación; (b) mostrar cómo las conclusiones se conectan para apoyar, elaborar, o desafiar conclusiones de anteriores trabajos académicos; y (c) hacer hincapié en las implicaciones teóricas, prácticas o metodológicas del estudio.

Con métodos cuantitativos:

Con los métodos cuantitativos se realizan normalmente análisis estadísticos y a continuación, se desarrollan las discusiones de los resultados. Los resultados de los análisis estadísticos suelen incluir tanto un índice cuantitativo de la relación entre variables o una magnitud y un índice de su incertidumbre. Si bien las pruebas de significación estadística tienen una larga historia y un lugar útil en la investigación educativa, los estadísticos han advertido desde hace mucho tiempo contra un exceso de confianza en las pruebas de significación estadística en detrimento de otros métodos de interpretación de los análisis estadísticos. Las pruebas de significación estadística combinan tanto la magnitud de las relaciones (o estimados) y su incertidumbre sobre la misma cantidad. La interpretación de los análisis estadísticos se refuerza reportando la magnitud de las relaciones (p. ej., los tamaños de efectos) y su incertidumbre por separado. 

Aunque muchos análisis estadísticos pueden ser llevados a cabo en un estudio, por lo general, sólo un subconjunto es fundamental para los resultados finales y las interpretaciones. Es importante reportar los resultados de los análisis que son críticos para la interpretación de los resultados de una manera que capturen la magnitud, así como la significación estadística de esos resultados. Los índices cuantitativos de la magnitud del efecto (índices del tamaño del efecto) son una manera útil de hacer esto. 

5.6.  Los informes deben indicar claramente qué  análisis estadísticos se llevaron a cabo y explicar la conveniencia de las pruebas estadísticas, vinculándolos a la lógica del diseño y del análisis y describiéndolo con suficiente detalle como para que puedan ser replicados por un analista de datos competente. Cuando es central para la investigación, se debe reportar las pruebas de hipótesis rivales y las interpretaciones alternativas. 

5.7.  Estadística descriptiva e inferencial se debe proveer para cada uno de los análisis estadísticos que son esenciales para la interpretación de los resultados. 

5.8.  Las consideraciones que se plantean en la recopilación y procesamiento de datos (por ejemplo, deserción de sujetos estudiados, datos perdidos, los efectos techo o suelo, las desviaciones de la administración estándar de instrumentos,

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presuntos  fraudes) que pudieran comprometer la validez del análisis estadístico o las deducciones deben ser reportadas. 

5.9.  Las consideraciones que sean identificadas durante el análisis de los datos (p. ej., las violaciones de los supuestos de los procedimientos estadísticos, la falla en los procedimientos estadísticos iterativos a converger, cambios en los modelos de análisis de datos en razón de la emergencia de patrones de datos inesperados) que podrían poner en peligro la validez de los análisis estadísticos o inferencias, deben ser reportadas. 

5.10. Para cada uno de los resultados estadísticos que  son críticos para la lógica del diseño y el análisis, se debería incluir: 

El índice de la relación cuantitativa entre las variables (el tamaño del efecto de algún tipo, como un efecto del tratamiento, un coeficiente de regresión, o un odds-ratio) o, para estudios que describen principalmente las variables, un índice del efecto que describe la magnitud de la variable medida. 

Una indicación de la incertidumbre de ese índice del efecto (como por ejemplo, el error estándar o el intervalo de confianza). 

Cuando se utilizan pruebas de hipótesis, la prueba estadística y su nivel de significancia asociado. 

Una interpretación cualitativa del índice del efecto que describe su significado en cuanto a las preguntas que el estudio pretendía responder. Esta interpretación debe incluir las calificaciones que puedan ser apropiadas debido a la incertidumbre de los resultados (p. ej., el efecto estimado es lo suficientemente grande como para que sea importante educacionalmente, pero estos datos no descartan la posibilidad de que el verdadero efecto sea en realidad muy pequeño). 

Con métodos cualitativos: 

Con los métodos cualitativos, los análisis suelen ocurrir típicamente durante, así como después de la recopilación de datos. Los análisis tempranos pueden ayudar a informar la recogida subsecuente de datos, por ejemplo, mediante la determinación de categorías de los hechos, las acciones, o las personas para su análisis durante el estudio en curso o para un estudio posterior. Como se indica en la sección anterior de Medición y Clasificación, durante las etapas iniciales del análisis, los investigadores pueden desarrollar formas de segmentar los datos (p. ej., por persona; por acción, actividad, evento o narrativa; por período de tiempo) y conjuntos sustantivos de categorías o códigos en que los datos pueden ser organizados. Estas clasificaciones ayudan a los investigadores identificar patrones en los datos. Los patrones se refieren a las configuraciones de eventos u otras observaciones que ocurren de forma repetida o consistente dentro de un arreglo característico. A veces el análisis tiene por objeto proporcionar interpretaciones integrales y profundas de un texto en particular, de una grabación o de cualquier otro artefacto, más que modelar las descripciones del material empírico amplio o multi-componente. Cualquiera que sea el enfoque para el análisis inicial de datos, es importante que los investigadores caractericen plenamente los procesos que se utilizan para que otros puedan rastrear su lógica de investigación. 

Una vez que se desarrollan las clasificaciones iniciales, los patrones en las descripciones o interpretaciones en profundidad, los investigadores pueden examinar el corpus de datos disponibles para localizar todos los ejemplos que apoyan a las afirmaciones, buscar evidencia que las confirman o rechazan, y probar interpretaciones alternativas. También

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pueden volver a recopilar datos si se necesitan evidencias adicionales para confirmar o negar un patrón. Este proceso produce un conjunto inicial de afirmaciones o interpretaciones que representan las conclusiones preliminares o lecciones aprendidas de la investigación. Las fuentes disponibles de información pueden ser re-examinadas y se pueden intentar otras interpretaciones, en el proceso de desarrollo de las conclusiones finales o aprendizajes que se informan. 

Este proceso iterativo de desarrollar afirmaciones o interpretaciones, buscando evidencia en los datos que confirmen o nieguen, reuniendo a veces nuevas evidencias y probando las afirmaciones o interpretaciones alternativas, favorece el desarrollo de evidencias de apoyo para las afirmaciones o conclusiones. El análisis de datos cesa cuando los investigadores están satisfechos y pueden proporcionar evidencia de que sus interpretaciones caracterizan de forma significativa y amplia los datos analizados a la luz de la formulación del problema. 

Es responsabilidad del investigador demostrar al lector que el informe es confiable. Esto comienza con la descripción de las evidencias y los análisis que apoyan cada una de las afirmaciones que se han descrito anteriormente. El sustento para las afirmaciones se puede establecer a través de una variedad de procedimientos, entre los que se incluyen: triangulación o comparación de evidencias de distintas fuentes, solicitud a los participantes para que evalúen los patrones que emergen de las descripciones y afirmaciones, pedido a diversos analistas para examinen los mismos datos (de forma independiente o en colaboración), búsquedas de evidencias que nieguen las conclusiones y de contra-interpretaciones, y, representaciones de las distintas perspectivas de los participantes y de los investigadores, entre ellas, poner atención a su ubicación en la estructura social más amplia. Cuando las evidencias no convergen, se deben señalar estas diferencias. El examen crítico de la perspectiva o punto de vista pre-existente del (los) investigador(s), de la manera en que esto podría haber influido en la recopilación y análisis de las evidencias, y de cómo esto fue puesto en tela de juicio durante la recolección de datos y el análisis, es un elemento importante para reforzar el soporte para cada afirmación. 

Las siguientes normas tienen el propósito de hacer el proceso de análisis transparente para los críticos y lectores. 

5.11.  El proceso de desarrollo de las descripciones, las afirmaciones y las interpretaciones deben estar claramente relatados e ilustrados. La descripción debe permitir que se siga el curso de las decisiones sobre las descripciones de los patrones, afirmaciones e interpretaciones, desde el principio hasta el final del proceso de análisis. Suficiente detalle debe ser incluido para hacer transparente el proceso y generar confianza en que los resultados tienen fundamento sólido.

5.12. La evidencia que sirve como fundamento para cada afirmación  se debe presentar. Las fuentes de evidencia y la fuerza y variedad de las evidencias que apoyan cada afirmación deben ser descritas. Las calificaciones y las condiciones deben ser especificadas; los contra-ejemplos importantes deben ser reportados. Las afirmaciones se deben ilustrar con ejemplos concretos (p. ej.,  extractos de las notas de campo, fragmentos textuales de entrevistas, viñetas narrativas) y se deben proveer descripciones del contexto social en que se produjeron. Si una afirmación que tiene fundamentos en los datos implica una declaración generalizante (p. ej., de tipicidad), se debe apoyar con evidencia de su frecuencia relativa. Las especulaciones que van más allá de las pruebas disponibles deben ser claramente representada como tal. 

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5.13.  Las prácticas utilizadas para desarrollar y mejorar los fundamentos para cada afirmación  deben ser descritas, incluida la búsqueda de evidencias que desconfirman lo afirmado en el estudio, así como interpretaciones alternativas para la misma evidencia. Limitaciones significativas debidas, por ejemplo, a evidencias insuficientes o contradictorias, deben ser descritas. 

5.14. El comentario interpretativo debe proporcionar una comprensión más profunda de las afirmaciones: de cómo y por qué los patrones descritos pueden haber ocurrido; el contexto social, cultural, histórico en que se producen; cómo se relacionan entre sí; la manera en que se relacionan con (apoyando o cuestionando) la teoría y los resultados de investigaciones anteriores; y qué afirmaciones o contra-afirmaciones alternativas fueron consideradas. 

6. Generalización 

Todas las investigaciones involucran a participantes particulares, tienen lugar en contextos específicos e implican actividades específicas, recogida de datos, o manipulaciones. Sin embargo, algunas investigaciones buscan a tener consecuencias más allá de algunas - si no de todas - las particularidades de la propia investigación. Cuando existe la intención de generalizar más allá de los aspectos concretos estudiados, es responsabilidad del autor indicar las personas, contextos, actividades, acopio de datos, y así sucesivamente (dominios) para los que la generalización se busca aplicar, y (al menos implícitamente) para aquellos para los que no se puede aplicar. También le compete al autor proporcionar una justificación para la generalización. Para justificar ese tipo de generalizaciones, es necesario articular tanto los detalles de la investigación propiamente dicha y la lógica en la que los resultados de la investigación deberán aplicarse a los dominios previstos. 

A veces la generalización buscada es a partir de una muestra hacia el marco muestral (una población o universo de referencia). En este caso, una lógica que podría apoyar la generalización está consagrada en la teoría del muestreo respecto a la generalización. Si la investigación se lleva a cabo mediante un muestreo probabilístico de la población, la teoría estadística proporciona directrices sobre la incertidumbre para hacer generalizaciones hacia la población. Tenga en cuenta que esta lógica implica suposiciones muy fuertes sobre la forma en que se selecciona la muestra utilizada en la investigación, pero la validez de esta lógica depende muy poco de conocer las características específicas de las personas en la investigación o en la población. 

A veces la generalización que se pretende es desde una muestra hacia una población, pero la muestra no es una  muestra probabilística de la población. En este caso, se usa un argumento similar al del muestreo probabilístico, que supone la afirmación de que la muestra es "representantiva", un término no técnico que por lo general significa que la muestra tiene el mismo tipo de respaldo en evidencias respecto a que la muestra es similar a la población en todos los aspectos importantes. Hay que tener en cuenta que para ser convincente, esta lógica requiere más evidencias tanto sobre la población como sobre la muestra, que aquellas requeridas para apoyar afirmaciones de generalizabilidad desde muestras probabilísticas hacia poblaciones. 

A veces la generalización pretendida es desde contextos o casos estudiados hacia contextos o casos no estudiados. Las generalizaciones a partir de sitios, situaciones, grupos o procesos sociales estudiados, exigen una explícita justificación de que las características del contexto estudiado son lo suficientemente similares al contexto no estudiado para hacer plausibles tales inferencias. En otros casos, la intención es la de generalizar de manera más amplia,

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basados en los casos reportados en la literatura. Esta lógica requiere que el investigador haga comparaciones explícitas con investigaciones que se centran en fenómenos similares. 

A veces una generalización pretendida no es especificada por el autor; por el contrario, la generalización hacia un nuevo contexto se considera una cuestión empírica cuya determinación la hace el lector. En estos estudios, es la obligación del investigador describir los fenómenos con el suficiente detalle de tal modo que los lectores del artículo puedan hacer comparaciones apropiadas a sus propios contextos de interés; en otras palabras, es la especificidad de la descripción reportada lo que permite al lector decidir si los procesos identificados en el caso reportado, también se pueden encontrar en una situación análoga conocida personalmente por el lector. 

Siempre que una afirmación de generalización más allá del caso reportado, se especifica o se implica, es la obligación del investigador construir un argumento explícito para esa afirmación. 

6.1.  Sea que la generalización es pretendida o no por el autor, es fundamental dejar en claro los aspectos específicos de los participantes, contextos, actividades, colecciones de datos, y las manipulaciones involucradas en el estudio. Esto incluye todas las características que son relevantes sea a la lógica por la que el estudio aplicaría a dichas generalizaciones o para permitir al lector las comparaciones necesarias a sus propios contextos de interés. 

6.2.  Cuando se busca hacer generalización, el autor debe hacer claro el ámbito de aplicación previsto de la generalización de los resultados del estudio. Puede ser útil definir las situaciones (o dominios) en el que las conclusiones de la investigación no se aplican  para identificar el alcance de la generalización. Si la generalización primaria es hacia la teoría, el informe debería dejar claro específicamente la manera en que los hallazgos contradicen, respaldan, amplían, o elaboran la(s) línea(s) correspondiente(s) de la teoría existente. Si la generalización primaria es hacia problemas identificables o cuestiones prácticas, el informe debería dejar claras las situaciones en las que los resultados tienen aplicaciones, implicaciones, o consecuencias prácticas y por qué ello es plausible. 

6.3.  La generalización pretendida por el autor debería aclarar la lógica por la cual los resultados del estudio aplicarían dentro del alcance previsto de la generalización. La lógica debería proporcionar una clara y convincente justificación apoyando la generalización desde el estudio hacia el dominio hacia el que se pretende generalizar. La lógica también debería identificar y presentar las evidencias que sean necesarias para apoyar la validez de las afirmaciones de generalizabilidad (tales como evidencia de que las personas en el estudio se asemejan a las del dominio de la generalización en aspectos relevantes).

7. Ética en los Informes  

AERA ha elaborado y publicado un conjunto de normas éticas para la realización de actividades de investigación en el que sus miembros y aquellos que participan en todos los programas AERA, incluida la publicación, están obligadas a cumplir (ver las Normas Éticas de AERA en http://ethics.iit.edu/ecodes/node/3178). Se supone que los autores que buscan publicar en las revistas académicas de AERA están familiarizados y se adhieren a estas normas éticas. Esta sección sólo describe las cuestiones éticas que están directamente relacionadas a la presentación de informes de investigación. Los autores requieren cumplir

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con estas y otras cuestiones que se consideren pertinentes para la transparencia y la ética en la presentación de informes. 

Al reportar una investigación, los autores tienen la oportunidad y la responsabilidad de abordar las decisiones éticas que moldearon la forma como la investigación fue diseñada o realizada, o cómo la evidencia empírica o datos se organizaron, mantuvieron o se analizaron. Estas incluyen, por ejemplo, factores clave con respecto al consentimiento (o una renuncia al consentimiento) o acuerdos de confidencialidad (incluyendo cualquier acuerdo con los participantes relativos a revelar su identidad). La discusión de los incentivos a la participación que se hubiesen proporcionado y la forma en que se administraron, normalmente también se debe reportar. El reporte de investigación debe ser llevado a cabo en consonancia con las garantías de confidencialidad y los planes de protección de datos. En los casos en los que los investigadores hubiesen eliminado o modificado las descripciones o hubiesen utilizado otras técnicas de limitación de la divulgación para ocultar o alterar los datos, estos procesos deben señalarse. Si una condición de acceso u otros criterios condujeron a la decisión de enmascarar la identidad de lugares, instituciones, u otros sitios en archivos de datos y de la difusión de los datos, estas decisiones también se deben describir. 

Se espera que los informes de investigación reflejen las más estrictas normas de ética profesional tanto en lo que respecta a los participantes y con respecto a la conducta y opinión profesional para la investigación. Los informes deben evitar las descripciones que representen o distorsionen las diferencias entre las personas y dentro los grupos. Los informes deben ser precisos y sin falsificación o fabricación de datos o resultados; deben reflejar el trabajo de los autores con atribución apropiada al trabajo de otros; deben estar libres de cualquier plagio o apropiación indebida de textos o ideas de otros; y deben ser lo suficientemente accesibles para ser sujeto a la verificación, la replicación, o profundización del análisis. Se debe reportar cualquier examen previo del manuscrito por parte de los participantes de la investigación, de quienes dieron acceso a los lugares, o de aquellos que financiaron la investigación que podría haber limitado la autonomía del autor para publicar la investigación o la forma como se reporta el trabajo. Además, se deben señalar aquellas fuentes de financiación u otras fuentes de apoyo que pudiesen plantear conflictos de intereses. 

7.1.  Las consideraciones éticas involucradas en la recopilación de datos, el análisis y la elaboración de informes deben ser abordadas de forma explícita. No todas las cuestiones éticas en la realización del estudio o sobre la necesidad de protección al hacer investigación con seres humanos se han de abordar en un artículo, pero deben ser establecidos aquellos aspectos relevantes para comprender el estudio, análisis, y los resultados. Se debe declarar la aprobación del estudio de conformidad con una Junta de Revisión Institucional (IRB en inglés). 

7.2.  El reporte de una investigación y sus resultados debe ser presentado de forma que honre los acuerdos de consentimiento con participantes humanos y cualquier otro tipo de acuerdos con respecto al acceso a los datos o sitios de investigación. El reporte incluye todos el material escrito (por ejemplo, texto del artículo, citas textuales, extractos de las interacciones), fotos, mapas o representaciones gráficas que podría comprometer las garantías de anonimato de los participantes humanos y la confidencialidad de la información acerca de ellos o entrar en conflicto con otras promesas hechas como condición de acceso (p.ej., el enmascarado de la identidad de los distritos escolares). Incluso cuando no se usa una identificación directa de la

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información, puede suceder una revelación involuntaria de los participantes de la investigación de manera indirecta. 

7.3.  Los informes deben incluir una descripción de los posibles conflictos de intereses o prejuicios del investigador que pueden haber influido en o podría tener la apariencia de haber influido en la investigación, junto con una descripción de cómo se gestionaron en la realización del estudio. 

7.4.  Los informes de investigación deben ser enunciados con exactitud y se debe prestar atención para asegurar que no haya omisiones o inclusiones de información que son falsas o que fabrican, engañan, o tergiversan cómo se llevó a cabo la investigación o el análisis. 

7.5. Los datos empíricos o materiales pertinentes a las conclusiones se deben mantener de manera tal que un investigador calificado, con una copia de los datos pertinentes y la descripción de los procedimientos de análisis, podría reproducir el análisis o hacer seguimiento a la ruta de las evidencias que conducen a las conclusiones del autor. 

7.6.  El apoyo financiero debe ser reconocido en una publicación. En circunstancias especiales, en donde los promotores no pueden ser reconocidos por su nombre, se debe proveer una descripción de la naturaleza de los patrocinadores. 

8. Título, Resumen, y Encabezamientos 

Un título y resumen bien construidos ayudan a los lectores a encontrar artículos relevantes para sus intereses. En tanto los conceptos en el título y en el resumen se suelen indexar y buscar electrónicamente, es importante que las palabras sean cuidadosamente elegidas para transmitir los contenidos del artículo. El uso de términos que puedan ser entendidos tanto dentro como fuera de la comunidad de investigación inmediata ayuda a que el trabajo sea accesible a un público amplio. Encabezamientos o subtítulos bien construido títulos ayudan a los lectores a seguir la lógica de investigación en un artículo. 

8.1.  El título  debe expresar claramente de qué se trata el artículo. 

8.2.  El resumen debe proporcionar una síntesis del artículo que sea autosuficiente, concisa y precisa. La preparación del resumen debe estar en conformidad con el formato y la estructura requerida en general por las publicaciones de la AERA o por la revista académica específica de la AERA a donde fue remitido el artículo. Siempre que sea posible, deberá enunciar la pregunta de investigación o el problema; las descripciones de los sitios de investigación, objetos, o participantes; la orientación conceptual del estudio; los métodos utilizados para recopilar las fuentes de evidencia o datos; los procedimientos que se usan para analizar las evidencias; y las principales conclusiones e implicaciones. 

8.3.  Los encabezamientos y subtítulos deben dejar claro la lógica de investigación subyacente al informe.

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