3. Triangulación de resultados y análisis complementarios

en combinar diversos enfoques, fuentes o tipos de datos con el propósito de validar, contrastar y enriquecer los hallazgos de una evaluación. Su objetivo principal es fortalecer la credibilidad de los resultados al analizarlos desde múltiples perspectivas.

En términos simples, la triangulación implica el uso deliberado de distintas fuentes de información, métodos de recolección o marcos interpretativos para aumentar la validez y confiabilidad del análisis. A través de la convergencia (coincidencias entre fuentes) o la divergencia (resultados disímiles que deben ser comprendidos), se logra una comprensión más amplia y matizada del fenómeno evaluado (Cueva Luz et al., 2023).

Según Carvalho y White (1997), la triangulación puede cumplir distintas funciones dentro de una evaluación:

• Enriquecer el análisis, integrando instrumentos que capturan diferentes dimensiones de un mismo fenómeno.

• Refutar hipótesis, cuando los datos de una fuente contradicen los hallazgos de otra.

• Confirmar hallazgos, al identificar coincidencias entre múltiples métodos o fuentes.

• Explicar resultados inesperados, proporcionando contexto adicional y nuevas interpretaciones.

Tipos de triangulación

Denzin (1973) propone cuatro tipos principales de triangulación, cada uno con aplicaciones valiosas en evaluación:

• Triangulación teórica: Utiliza más de un marco teórico para interpretar un fenómeno. Ejemplo: al evaluar un programa de aprendizaje basado en proyectos, puede combinarse el enfoque constructivista con la teoría del aprendizaje significativo para ofrecer una interpretación más robusta.
• Triangulación metodológica: Emplea múltiples estrategias de recolección de datos. Ejemplo: para evaluar la calidad de la enseñanza en escuelas, se pueden aplicar observaciones de aula, cuestionarios, entrevistas y análisis documental, abarcando distintas dimensiones del proceso educativo.
• Triangulación de datos: Considera tres dimensiones clave:

  Temporal: recolectar datos en distintos momentos.

  Espacial: incluir diversas ubicaciones o contextos geográficos.

  De personas: obtener perspectivas de diferentes actores. Esto permite captar variaciones relevantes según el tiempo, el lugar o el grupo involucrado.

• Triangulación de investigadores: Involucra a distintos profesionales en el análisis. Ejemplo: un equipo compuesto por docentes, expertos en currículo y psicometristas analiza en conjunto una intervención educativa, aportando miradas complementarias que enriquecen el estudio.

En síntesis, la triangulación no solo refuerza la validez de los hallazgos, sino que también aporta profundidad, contraste y riqueza interpretativa al proceso evaluativo.

Análisis complementarios

Durante el desarrollo de una evaluación, pueden emerger preguntas, patrones o datos no contemplados en el diseño inicial. En estos casos, incorporar análisis complementarios puede representar una valiosa oportunidad para enriquecer la comprensión del fenómeno evaluado y fortalecer la solidez de los hallazgos. Sin embargo, para preservar la validez y la credibilidad del proceso evaluativo, estos análisis deben cumplir con ciertos criterios fundamentales:

• Pertinencia: Los análisis adicionales deben estar alineados con los objetivos generales de la evaluación o responder a necesidades emergentes que hayan sido claramente justificadas. No deben responder a intereses secundarios ni desviar el foco de la evaluación.
• Documentación rigurosa: Es imprescindible explicitar que se trata de un análisis posterior al diseño original, justificar su inclusión, describir con claridad los métodos utilizados y diferenciarlo del análisis principal. Esta transparencia permite a quienes usan los resultados valorar adecuadamente su alcance y confiabilidad.
• Evitar el data mining: Un principio clave es no caer en la exploración indiscriminada de los datos en busca de correlaciones fortuitas sin una pregunta clara o hipótesis fundamentada. Esta práctica puede comprometer la solidez del análisis y dar lugar a interpretaciones débiles o engañosas.

En síntesis, si bien es posible —y en algunos casos recomendable— incorporar análisis complementarios, es esencial hacerlo con criterio, claridad y responsabilidad. Las decisiones metodológicas deben estar guiadas por la relevancia evaluativa, y no por la mera disponibilidad de datos.

¿Cuándo vale la pena incorporar análisis complementarios?

• Cuando emergen preguntas relevantes para mejorar el programa o para la toma de decisiones.
• Cuando hay hallazgos contradictorios o inesperados que requieren mayor exploración.
• Cuando ciertos grupos o situaciones no contempladas en el diseño inicial muestran patrones significativos.
• Cuando el contexto cambia y se necesita actualizar o reinterpretar resultados ya obtenidos.

Tabla: Ejemplos prácticos de análisis complementarios en evaluación