Sage Publications Qualitative Data Analysis: A Methods Sourcebook

Professionally, I work a lot with quantitative data, through mathematics/biostatistics, building software, and research design. The world of words has long been a domain that has enchanted me even though symbols have comprised my main language. Recently, my wife has started graduate work using qualitative methods. I decided to fill my deficits in this world by reading this book. I am by no means expert or even experienced in it, but I merely have an interest.This book seems to be the seminal work in its field. The authors share their wisdom and experiences in this accessible textbook, now in a fourth edition. They cover the entire process from design and data collection to building a theory. They talk at length about coding as well as how to present your data. They even have a chapter on writing, with many encouragements to not be boring!The graphics and illustrations in this book are excellent and inspirational. I am always interested in creating visualizations to communicate research data effectively, and this book provided many muses in that regard. They talked about converting written accounts into concept maps and linking those to address “influences and affects” of a weak sort of causality. This book helped slow my mind down about the many moving parts in qualitative research so that I can focus more on a work’s reality and substance.This book is obviously geared towards researchers, whether new or old. The writing and presentation are accessible enough so that graduate students would be well-served by reading this work. Practitioners, of course, can benefit as well, but they likely would have read one of the prior three editions of this book. Those who, like me, are involved in other parts of the research enterprise can learn about their colleagues’ work, too. Finally, those who spend significant time building visuals to communicate concepts can learn from these authors’ analytical techniques.After finishing this work, I’m inspired about the myriad of ways non-quantitative data can be analyzed and concisely communicated to readers – especially in ways that aren’t written prose. Poetry, artful presentations, summarizing graphics, and matrix-tables together can create a mosaic to comport meaningful and accurate understanding to readers. My personal bar has been raised, and I suspect many other readers’ bars will be, too.

Experiencia en estudios de posgrado (versión impresa, pasta blanda)Cada situación es única. La mía al menos, fue carecer de formación y experiencia previa en procesos de análisis de datos cualitativos para mostrar un desempeño competente a nivel posgrado. Llegó el momento en el que resultó necesario ir más allá de lo que la universidad pública estatal podía ofrecer, tanto en recursos (dado su limitado acceso a un acervo básico de libros actualizados en el tema y la limitación de acceso a bases de datos electrónicas) como en orientación inmediata. Es aquí donde el libro de Análisis Cualitativo de Datos de Miles, Huberman & Saldaña (2020) en su cuarta edición ilumina las posibilidades.Acostumbrado a la oferta competente de productos editados por Sage (no todos, pero sí la mayoría), la posibilidad de leer previamente el índice y algo del contenido en línea a través de Google Libros, me convenció de que sería una buena guía... y no me defraudó.Con un lenguaje accesible, siempre abierto a considerar que cada caso de investigación es único y que los contenidos presentados son sugerencias resultado de experiencias profesionales (pero no por eso recetas únicas de cómo proceder), el libro guía al lector a través de tres etapas para: 1) Tener una idea básica, pero amplia de lo que implica el análisis de datos cualitativos, 2) Cómo manejar los datos obtenidos en términos de: exploración, descripción, ordenamiento, explicación y predicción y 3) Cómo obtener y verificar las conclusiones obtenidas.Al ser una edición actualizada (al momento de esta reseña al menos), el contenido contempla un elenco de herramientas tecnológicas especializadas para el análisis de datos con funciones que permitan agilizar su procesamiento (recordando siempre que son solo eso, herramientas, no sustitutos del procesamiento intelectual que corresponde al investigador).Con una lógica de "Descripción --> aplicaciones --> Ejemplo(s)", el libro asegura la facilidad de comprensión para casi todos los casos que presenta. Las ilustraciones y tablas que acompañan sus explicaciones, son sencillas de seguir e interpretar como ejemplos.Opté por la versión impresa dado que, aunque la edición digital es más "accesible" en costo, eventualmente depende de dispositivos electrónicos para su consulta, algo que no siempre resulta benéfico a largo plazo (habrá a quienes les resulte indistinto el formato, pero yo lo he intentado y las versiones impresas facilitan más mi concentración). Tal vez, buscando maximizar las ganancias y reducir costos, en la versión impresa el formato del libro es relativamente grande y las letras de tamaño pequeño (como un Times New Roman de 10 pts. aprox.), resultando en un formato poco práctico para su manejo. Comparativamente "The Coding manual for cualitative resarches" (Saldaña, 2021), tiene un poco más de páginas pero su tamaño de formato resulta mucho más práctico de manejar.El gran pero es el precio que, en México al menos, son palabras mayores (alrededor de USD$80.00 al tipo de cambio el día de la reseña). Ojalá que este tipo de publicaciones, que bien podrían ser libros de texto para mejorar el proceso de investigadores/as en formación, tuvieran un costo más accesible sin tener que optar por versiones digitales.

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This text provided solutions, examples, insights, and modern techniques for my qualitative research study. The initial, focus, and axial coding concepts for qualitative analyses were in depth, professional, and readily applicable. I highly recommend this text. Excellent!!!!