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La sordoceguera - APSA

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estudiado<br />

b. Exposición: la difusión y expansión de los datos.<br />

<strong>La</strong> exposición de datos puede ser definida “como un conjunto organizado de información que<br />

permite extraer conclusiones y adoptar acciones” (Miles y Huberman, 1984a).<br />

<strong>La</strong> exposición puede hacerse utilizando matrices, gráficos, redes causales y mapas gráficos.<br />

Llinares (1992) establece la similitud entre las redes causales descritas en Miles y Huberman<br />

(1984a) y los mapas cognitivos. <strong>La</strong> estructuración necesaria para la exposición de los datos hace que<br />

éstos formen parte del análisis, y todo lo cual nos permitirá:<br />

a. Mostrar los datos de una vez.<br />

b. Permitir al analista planificar el mismo análisis.<br />

c. Hacer más fácil la comparación de los diferentes datos.<br />

d. Proporcionar el uso directo de los resultados en un informe psicopedagógico.<br />

En todo momento, debemos tener presente el problema de la interdependencia que se produce<br />

entre los resultados o teoría, que vamos generando, con los datos originales ya que esta realidad<br />

observada nos permite elaborar esquemas, que a su vez nos ayudarán a comprender la teoría anterior.<br />

Esta dicotomía es una de los rasgos más sobresalientes del análisis cualitativo frente a los modelos<br />

cuantitativos.<br />

- 633 -<br />

J. Inmaculada Sánchez Casado. Tesis Doctoral LA SORDOCEGUERA.<br />

Como señala Alvira (1983), “una de las carasterísticas esenciales de la perspectiva cualitativa<br />

estriba en la conjunción entre datos, recogida de datos, análisis y elaboración de teorías. <strong>La</strong>s<br />

diferentes fases del proceso de investigación no se dan sucesivamente, sino interactivamente, de<br />

modo que el análisis modifica las hipótesis de partida, lo que da lugar a una nueva recogida de datos,<br />

y así sucesivamente. El fenómeno objeto de estudio y las hipótesis se van redefiniendo una y otra<br />

vez hasta que se consigue una adecuación entre ambos. Los datos cualitativos servirían a la vez<br />

para generar teorías y para probarlas” (p.72). De ahí que tal argumentación justifique<br />

plenamente su elección para nuestro trabajo doctoral, puesto que permite la emergencia de un rango<br />

categorial nee específico, <strong>sordoceguera</strong>, y a la vez ubica y/o perfila el modelo psicoeducativo de<br />

anees sordociegos, constituyendo simultáneamente tanto un punto de partida teórico como de<br />

reflexión práctica, esto es, un binomio simbiótico que se guía convergentemente.<br />

C. Constrastacción, generalización y extrapolación.<br />

Por último debíamos considerar criterios que nos permitieran dar credibilidad a la<br />

investigación. En este sentido, hemos tenido en cuenta diversas aportaciones de Eisner (1979),<br />

Guba (1983), Goezt y Lecompte (1988), Guerrero López (1991) y otros que señalan distintos<br />

aspectos para establecer una fiabilidad etnográfica.<br />

Desde el principio de la recogida de datos, el analista cualitativo comienza a extraer<br />

conclusiones; decidir, en definitiva, qué significan las cosas y anotar las regularidades, modelos,<br />

explicaciones, configuraciones posibles y proposiciones. Estas conclusiones se mantienen<br />

ligeramente de forma abierta y vaga, incrementándose su especifidad a medida que nos sumergimos<br />

en el mundo de la <strong>sordoceguera</strong>.<br />

<strong>La</strong> verificación puede configurarse a través del significado del analista durante la redacción<br />

con una vuelta a las notas originales, o puede ser contrastada con otros colegas.<br />

Patton (1980) señala diversas técnicas de validación y verificación de los resultados del<br />

análisis: explicaciones rivales, casos negativos y triangulación. Reconciliar, pues, los datos<br />

cualitativos y los cuantitativos. Aspecto que hace referencia inequívoca a la presentación del análisis<br />

final de resultados y al proceso de discusión de los mismos, en el sentido de su búsqueda mediante:<br />

a) Explicaciones rivales. El analista puede pensar en otras posibilidades lógicas y observar<br />

si logran ser sustentadas por los datos. Se trata de establecer hipótesis rivales y explicaciones<br />

competitivas: integración de anees sordociegos en centros específicos de sordos vs. ciegos ... El<br />

encontrar fallos en una de éstas, incrementa la confianza dada por la explicación original.<br />

b) Casos Negativos. Relacionada con la anterior, consideraremos ejemplos y casos que no<br />

se acomoden al modelo o teoría expuesta como por ejemplo el ajuste de la oferta escolar a las<br />

posibilidades educativas de los sujetos sordociegos. En estos supuestos, veríamos por qué no se<br />

imbrican dentro del modelo principal.<br />

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