Guía para justificar tu muestra cualitativa

Cuándo usarla

Al planificar un estudio con entrevistas individuales o grupos focales, cuando tienes que decir cuántas personas vas a entrevistar y por qué. Y otra vez durante el trabajo de campo, para anotar cuánta información nueva aporta cada entrevista.

Es la versión para rellenar de la calculadora de muestra cualitativa: las mismas preguntas y el mismo método, sin la parte que calcula. La herramienta arma el párrafo y hace la cuenta por ti; esta guía sirve para llevar el razonamiento al plan de investigación, al cuaderno de campo o a la conversación con quien te pide un número.

Antes de usarla

No te va a dar un número. Malterud y sus coautores advierten que su modelo no es una lista para calcular un número, y que sus cinco dimensiones se compensan entre sí (Malterud et al., 2016, p. 1756). Por eso la guía no suma las marcas: te pide que anotes el porqué de cada una, que es lo que después sostiene la justificación.

El modelo está pensado para entrevistas individuales (Malterud et al., 2016, p. 1758). Con grupos focales, salta las cinco dimensiones y completa solo la referencia empírica y la parte 2.

La parte 2 supone un análisis con libro de códigos. Braun y Clarke (2021) consideran que la saturación es en general coherente con ese tipo de análisis temático, pero no con el análisis temático reflexivo. Si ese es tu enfoque, quédate con la parte 1.

El documento

Estudio: [nombre del estudio] Responsable: [persona o equipo] Recolección: [entrevistas individuales / grupos focales] Fecha: [fecha]

Parte 1. Antes del campo: justifica tu muestra

Marca dónde está tu estudio en cada dimensión y anota por qué. Las dimensiones se compensan entre sí: no se suman.

1. Objetivo del estudio. ¿Qué tan amplio es el objetivo de tu estudio?

• Acotado: una tarea o un momento específico
• Intermedio
• Amplio: una experiencia completa o varios contextos

Por qué: [ ]

2. Especificidad de la muestra. ¿Qué tan cerca están tus participantes de la experiencia que estudias?

• Densa: reclutamiento con criterios precisos, buscando variación dentro de la experiencia
• Intermedia
• Dispersa: criterios amplios o reclutamiento por conveniencia

Por qué: [ ]

3. Teoría establecida. ¿Tu estudio se apoya en teoría o en un marco existente?

• Sí: un marco concreto guía el guion y el análisis
• En parte
• No: el estudio es exploratorio

Por qué: [ ]

4. Calidad del diálogo. ¿Cómo esperas que sea la conversación en las entrevistas?

• Fuerte: quien entrevista conoce el tema y tiene práctica entrevistando
• Todavía no lo puedo anticipar
• Débil: poca práctica entrevistando, o un tema del que cuesta hablar

Por qué: [ ]

5. Estrategia de análisis. ¿Cómo vas a analizar los datos?

• En profundidad, caso a caso: análisis narrativo o de discurso
• Una mezcla de ambos
• Entre casos: patrones comunes entre participantes, como en un análisis temático

Por qué: [ ]

Referencia empírica. En la revisión sistemática de Hennink y Kaiser (2022), la mayoría de 16 pruebas con entrevistas alcanzó la saturación entre 9 y 17 entrevistas, y las cuatro pruebas comparables con grupos focales, entre 4 y 8 grupos. Es un punto de partida, no el número de tu estudio.

Estimación inicial: [número] [entrevistas / grupos focales]

Párrafo de justificación: [Resume las cinco dimensiones y la estimación inicial. Termina diciendo que el tamaño se revisará durante el trabajo de campo.]

Parte 2. Durante el campo: evalúa la saturación

Método de Guest, Namey y Chen (2020). Anota las entrevistas en el orden en que las hiciste, y cuenta los códigos en un solo nivel de tu libro de códigos. Un código nuevo es uno que no apareció en ninguna entrevista anterior.

Tamaño base: [ ] 4 (recomendado) [ ] 5 [ ] 6

Corrida: [ ] 2 entrevistas [ ] 3 entrevistas

Umbral de información nueva: [ ] 5 % o menos [ ] 0 %

Códigos de la base (suma de las primeras [4 / 5 / 6] entrevistas): [ ]

Cada corrida suma los códigos nuevos de las entrevistas que la forman y los divide por los códigos de la base. Las corridas se solapan: avanzan de a una entrevista. La primera corrida que queda en el umbral o por debajo cierra la evaluación.

Saturación en la entrevista: [número], que se anota como [número]+[corrida].

Frase para el informe: Con un tamaño base de [ ] entrevistas y corridas de [ ], se alcanzó el umbral de [ ] de información nueva en [ ]+[ ] entrevistas (Guest, Namey y Chen, 2020).

Revisión antes de cerrar

• ¿Cada dimensión tiene su porqué, no solo la marca?
• ¿La estimación inicial aparece como estimación, y el párrafo dice que se revisará en el campo?
• ¿Las entrevistas están anotadas en el orden en que se hicieron?
• ¿Contaste los códigos en un solo nivel del libro de códigos?

Qué no te dice la parte 2

Cumplir el umbral no garantiza que la saturación se haya alcanzado: Guest y sus coautores comparan el umbral con un valor p, una convención transparente y no una prueba. El método se probó con análisis temático inductivo sobre preguntas acotadas, y su uso con otras perspectivas epistemológicas no se ha probado. Si quieres una evaluación más conservadora, usa corridas de 3 o el umbral de 0 %.

Fundamento

• Malterud, K., Siersma, V. D., & Guassora, A. D. (2016). Sample size in qualitative interview studies: Guided by information power. Qualitative Health Research, 26(13), 1753–1760. Las cinco dimensiones de la parte 1.
• Guest, G., Namey, E., & Chen, M. (2020). A simple method to assess and report thematic saturation in qualitative research. PLOS ONE, 15(5), e0232076. El método de la parte 2.
• Hennink, M., & Kaiser, B. N. (2022). Sample sizes for saturation in qualitative research: A systematic review of empirical tests. Social Science & Medicine, 292, 114523. La referencia empírica.
• Braun, V., & Clarke, V. (2021). To saturate or not to saturate? Questioning data saturation as a useful concept for thematic analysis and sample-size rationales. Qualitative Research in Sport, Exercise and Health, 13(2), 201–216. Cuándo la parte 2 no encaja.