[en] One of the biggest developments in mixed methods research has been the conceptualization of one or more analysis types associated with one tradition (e.g., qualitative analysis) being used to analyze data associated with a different tradition (e.g., quantitative data)— what Onwuegbuzie and Combs (2010) called crossover mixed analyses, or, more simply, crossover analyses. A hallmark of crossover analyses is the notion of quantitizing, which, in its simplest form, involves converting qualitative data into numerical forms that can be analyzed statistically. The focus on quantitizing has been on descriptive-based quantitizing approaches such as counting the occurrence of emergent themes. Unfortunately, scant guidance exists on inferential-based quantitizing, which refers to the quantitizing of qualitative data for the purpose of prediction or estimation (Onwuegbuzie, in press). Although recent literature has emerged on a few inferential-based quantitizing approaches (i.e., multiple linear regression analysis, structural equation modeling, hierarchical linear modeling), there still remains some general linear model analyses for which mixed methods researchers, in pursuit of conducting crossover analyses, can benefit from guidelines. One such analysis is canonical correlation analysis. Its importance stems from the fact that the analysis of qualitative data typically yields multiple patterns of meaning (e.g., codes, themes), which then can be correlated with other available variables (e.g., demographic variables, personality variables, affective variables) via the use of canonical correlation analysis. Therefore, the purpose of this article is (a) to describe canonical correlation analysis and (b) to illustrate how canonical correlation analyses can serve as an inferential-based quantitizing using a heuristic example.

[es] Uno de los mayores avances en la investigación con métodos mixtos ha sido la conceptualización de uno o más tipos de análisis asociados con una tradición (por ejemplo, el análisis cualitativo) que se utilizan para analizar datos asociados con una tradición diferente (por ejemplo, datos cuantitativos), lo que Onwuegbuzie y Combs (2010) denominaron análisis mixtos cruzados o, más sencillamente, análisis cruzados. Una característica distintiva de los análisis cruzados es la noción de cuantificación, que, en su forma más simple, implica la conversión de datos cualitativos en formas numéricas que puedan analizarse estadísticamente. La cuantificación se ha centrado en enfoques descriptivos, como el recuento de temas emergentes. Lamentablemente, apenas existen orientaciones sobre la cuantificación inferencial, que se refiere a la cuantificación de datos cualitativos con fines de predicción o estimación. Aunque ha aparecido literatura reciente sobre unos pocos enfoques de cuantificación basados en la inferencia (es decir, análisis de regresión lineal múltiple, modelización de ecuaciones estructurales, modelización lineal jerárquica), todavía quedan algunos análisis de modelos lineales generales para los que los investigadores de métodos mixtos, en la búsqueda de la realización de análisis cruzados, pueden beneficiarse de las directrices. Uno de estos análisis es el análisis de correlación canónica. Su importancia radica en el hecho de que el análisis de datos cualitativos suele arrojar múltiples patrones de significado (ej., códigos, temas), que luego pueden correlacionarse con otras variables disponibles (ej., variables demográficas, variables de personalidad, variables afectivas) mediante el uso del análisis de correlación canónica. Por lo tanto, el propósito de este artículo es (a) describir el análisis de correlación canónica e (b) ilustrar cómo los análisis de correlación canónica pueden servir como cuantificación basada en la inferencia utilizando un ejemplo heurístico.