pr Professional Research
Metodología

Rigor metodológico,
amplificado por IA.

Cualitativo, cuantitativo, mixto y transdisciplinar — cuatro enfoques que dominamos con el mismo rigor. La IA no reemplaza al investigador: lo libera de las tareas repetitivas para que pueda concentrarse en interpretar.

Metodología respaldada por investigación académica publicada internacionalmente — Artificial Intelligence in Educational Research (IntechOpen, 2024).

Los cuatro enfoques

No somos un consultor de un solo mundo.

Cualitativo

Codificación temática, análisis de contenido, teoría fundamentada, hermenéutica y análisis narrativo.

ATLAS.ti · MAXQDA · Quirkos · Dedoose

Cuantitativo

Estadística descriptiva e inferencial, pruebas de hipótesis, regresiones, análisis factorial y modelado multivariado.

SPSS · JASP · R

Mixto

Diseños convergentes, explicativos secuenciales y exploratorios. Integración metodológica y reporte conjunto.

MAXQDA · R · Python

Transdisciplinar

Pensamiento complejo, integración de saberes, análisis de sistemas y métodos que cruzan disciplinas.

Morin · Nicolescu · Wilber · Luhmann
El pipeline, paso a paso

Seis fases que aplicamos a todo enfoque.

01

Ingesta y preparación

Transcribimos entrevistas, limpiamos bases de datos, segmentamos turnos de habla o validamos casos y variables según el enfoque. Asignamos metadatos consistentes (rol, fecha, contexto, grupo de comparación).

Cuali · Transcripción · segmentación · metadatos Cuanti · Limpieza de base · codificación de variables · control de missing
02

Estructuración semántica o exploratoria

En cualitativo, el corpus se jerarquiza en capas con RAPTOR. En cuantitativo, exploración descriptiva y reducción de dimensionalidad. En mixto, ambas corren en paralelo.

Cuali · RAPTOR · jerarquización temática Cuanti · EDA · descriptivos · reducción dimensional
03

Modelado de relaciones

Construcción del grafo de relaciones entre actores, conceptos y evidencia (cualitativo), o modelos estadísticos multivariados (cuantitativo). En transdisciplinar, se integra con teoría de sistemas.

Cuali · GraphRAG · mapeo conceptual Cuanti · Regresiones · SEM · factorial
04

Codificación / análisis principal

En cualitativo, codificación temática con trazabilidad a cita. En cuantitativo, pruebas de hipótesis y significancia. En ciencia de datos, análisis de sentimiento, clasificación o clustering.

Cuali · Codificación temática · hermenéutica Cuanti · Pruebas de hipótesis · ANOVA · modelos
05

Validación cruzada y adversarial

Dos modelos independientes auditan cada hallazgo principal. En cuantitativo, pruebas de robustez y sensibilidad. Las discrepancias pasan a revisión humana experta.

Cuali · Doble modelo · saturación teórica Cuanti · Robustez · bootstrap · sensibilidad
06

Redacción académica y entrega

Reporte en registro académico según APA, Vancouver o Chicago. Entregamos documento + tablas + scripts reproducibles + proyecto exportable al software del cliente.

Cuali · Reporte · tabla códigos · proyecto exportable Cuanti · Reporte · sintaxis · scripts reproducibles
Software que manejo

Nueve plataformas, tres certificaciones oficiales.

Trainer oficial certificado por los fabricantes de ATLAS.ti, MAXQDA y Quirkos. Experto en uso profesional de las demás. Tú eliges el software; yo entrego el análisis.

ATLAS.ti logo

ATLAS.ti

Trainer oficial

Cualitativo

MAXQDA logo

MAXQDA

Trainer oficial

Cualitativo y mixtos

Quirkos

Quirkos

Trainer oficial

Cualitativo

dedoose

Dedoose

Experto en uso

Cualitativo y mixtos

NVivo logo

NVivo

Experto en uso

Cualitativo

JASP logo

JASP

Experto en uso

Cuantitativo · Bayesiano

SPSS logo

SPSS

Experto en uso

Cuantitativo clásico

R

R

Experto en uso

Modelado avanzado

Py

Python

Experto en uso

Ciencia de datos · NLP

Traducción oficial al español de Quirkos y Dedoose.

Compatibilidad

Trabajamos con tu software, no contra él.

Entregamos proyectos reproducibles en los principales softwares de investigación. Puedes continuar el trabajo internamente o pasarlo a tu equipo sin fricción.

Cualitativo
ATLAS.ti Trainer oficial · codificación con trazabilidad
MAXQDA Trainer oficial · cualitativo y mixtos
Quirkos Trainer oficial · visualización temática
Dedoose Experto en uso · colaboración multiusuario
NVivo Experto en uso · análisis avanzado
Cuantitativo
SPSS Estadística inferencial clásica
JASP Estadística bayesiana abierta
R · lavaan Modelado avanzado y gráficos
Psicometría · SEM Validación de tests estandarizados, AFE/AFC y ecuaciones estructurales (SEM)
Ciencia de datos · NLP · IA

Análisis de datos al nivel de un equipo de ingeniería.

Líneas respaldadas por investigación publicada: capítulo en IntechOpen sobre IA en investigación educativa (7 citas) y análisis de sentimiento en Editorial Fontamara.

Análisis de sentimiento (NLP)
Percepción docente, opinión política, redes sociales
Minería de datos curricular
Clustering jerárquico, análisis léxico-temático, detección de patrones
Aprendizaje automático
Clasificación supervisada, regresión, árboles de decisión
Procesamiento de lenguaje natural
Tokenización, embeddings, topic modeling, LDA
Estadística avanzada
Regresión multivariada, análisis factorial, SEM, ANOVA
Visualización de datos
Dashboards interactivos, mapas conceptuales, redes
Python
pandas, scikit-learn, statsmodels, spaCy, transformers
RAG y asistentes académicos
Recuperación aumentada para revisiones sistemáticas y análisis documental masivo
Lo que garantizamos

Tres compromisos no negociables.

Trazabilidad verificable

Cada hallazgo del reporte lleva una referencia a la cita textual exacta y a la entrevista fuente. Nada queda en "la IA lo dijo": todo se puede defender ante un comité doctoral.

Supervisión humana experta

Todo análisis final pasa por revisión de un analista con 15 años de experiencia en investigación cualitativa. La IA propone; el humano decide.

Servidor privado propio

El análisis corre en un servidor privado montado en mi oficina, no en infraestructura pública ni de terceros. Tus entrevistas, bases de datos y hallazgos no se usan para entrenar modelos ajenos. Si necesitas formalizar acuerdos institucionales de manejo de datos, se pueden revisar caso por caso.