El análisis cuantitativo de los datos se lleva a
cabo por computadora u ordenador; estos
análisis se centran en la interpretación de
resultados de los métodos de análisis
cuantitativos y no en los procedimientos de
calculo.
¿Que procedimiento se sigue para analizar cuantitativamente los datos?
Fase 1.
Seleccionar un programa estadistico en
computadora para analizar los datos
MINITAB: incluye un considerable numero de pruebas
estadisticas
Comandos
File (archivo): construir un nuevo archivo, localizar
uno ya construido, guardar, abrir, hacer análisis o
graficas, impimir, etc.
Data (datos): Funciones para dividir la matriz, copiar
columnas, etc)
Calc (calcular: calcula estadisticas de columnas,
filas, etc.
Edit (edición): Modifica archivos, busca
datos, copiar, pegar, etc.
Stat (estadisticas). Ejecuta los
siguientes tipos
Basicas
Regresion lineal y multiple.
ANOVA
Diagramas de dispersion,
pareto, causa y efecto,
etc,
Tablas: tabulacion cruzada,
chi cuadrada.
SAS (sistema de análisis
estadistico): contiene una
variedad considerable de
pruebas estadisticas
Stats
Fase 2.
Ejecutar el programa:SPSS, Minitab,
Stats, SAS u otro equivalente
Estos programas son faciles de usar , lo unico
que hay que hacer es solicitar los analisis
requeridos seleccionando las opciones
apropiadas.
Fase 3.
Explorar los datos: a) Analizar
descriptivamente los datos por variable.
b) Visualizar los datos por variable.
Se inicia el análisis.
Estadistica descriptiva para cada variable.
Distribución de frecuencia: conjunto
de puntuacioes ordenadas en sus
respectivas categorias.
Elementos
Porcentaje acumulado
Columnas de
porcentaje y
porcentaje valido.
Representacion
Histogramas o
graficas de otro
tipo.
Distribuciones de frecuencia:
Relacionan las puntuaciones con las
respectivas frecuencias, por medio
de graficas utiles para descubrir los
datos.
Medidas de tendencia central: Valores
medios o centrales que sirven para
ubicarla dentro de la escala de
medición.
Moda
Mediana
Media
Medidas de la
variabilidad: son
intervalos que indican
la dispersiion de los
datos en la escala de
medición.
Rango o
recorrido:
Indica le
extencion
total de los
datos en la
escala.
Desviación estándar:
Promedio de
desviación de las
puntuaciones con
respecto a la medida
que expresa en las
unidades originales
de medición de la
distribución.
Varianza: Se utiliza en
análisis inferenciales.
Fase 4.
Evaluar la confiabilidad y validez
logradas por el instrumento de
medición.
Confiabilidad
Se calcula mediante diversos métodos:
Medida de estabilidad
(confiabilidad por test-retest): Se
calcula aplicando a los participantes
la misma prueba dos veces y
despues obteniendo un coeficiente
de relación entre las puntuaciones
de ambas aplicaciones.
Método de formas alternativas o
paralelas: Se calcula através del
coefeciente de correlación entre los
resultados de las pruebas
supuestamente equivalentes.
Método de mitades partidas: Se calcula
mediante un coeficiente de correlación entre
las puntuaciones de las mitades del
instrumento.
Medidas de coherencia
interna: Se calcula mediante
coeficientes de confiabilidad
alfa de cronbach y los
coeficientes KR-20 Y KR-21;
estos coeficientes oscilan
estre 0 y 1, donde un
coeficiente de 0 significa nula
confiabilidad y 1 representa
un maximo de confiabilidad.
Validez
La validez del contenido se obtiene mediante las
opiniones de expertos y al asegurarse que las
dimensiones medidas por el instrumento sean
representativas del universo o dominio de
dimensiones de las variables de interes.
La evidencia de validez de criterio
se produce al correlacionar las
puntuaciones, obtenidas por medio
del instrumento, con sus valores
logrados en el criterio.
La evidencia de la
validez de
constructo se
obtiene mediante el
análisis de factores
(método estadistico
multivariado que
sirve para
determinar el
numero y la
naturaleza de un
grupo de constructos
subyacentes en un
conjunto de
mediciones.
Fase 5.
Análizar mediante las pruebas
estadisticas, las hipotesis
planteadas (análisis estadistico
inferencial).
Estadistica inferencial
Probar hipotesis
Prueba de
hipotesis:
Determinar si la
hipotesis es
congruente con
los datos
obtenidos en la
muestra.
Distribucion muestral: conjunto
de valores sobre una estadistica
calculada de todas las muestras
posibles de determinado tamaño
de una población.
Nivel de significancia: Es
un nivel de la
probabilidad de
equivocarse y que fija de
manera a PRIORI el
investigador.
tipos de
pruebas.
Analisis parametricos
Coeficiente
de relación
de Pearson y
regresion
lineal, prueba
t ANOVA,
ANOVA
oneway)
Analisis no
parametricos.
Chi2 o x2,
coeficientes de
correlacion o
independencia
para
tabulaciones
cruzadas,
coeficientesde
correlacion por
rangos
ordenados
Spearman y
Kendall
Estimar parametros
Fase 6.
Realizar análisis adicionales.
Una vez que esten realizados los
análisis lo mas recomendable es
hacer otros análisis o pruebas
extras para confirmar
tendencias y evaluar datos desde
diferentes ángulos.
Ejemplo: En una tabla de
contingencia calcular primero Chi
cuadrada y luego Phi
Fase 7.
Preparar los análisis para
presentarlos (tablas, graficos, tabls,
etc.)
Se recomienda hacer las siguientes actividades.:
1. Revisar cada resultado.
2.Organizar los resultados.
3. Cotejar diferentes resultados: Congruencia
y en caso de inconsistencia lógica volver a revisar.
4.- Priorizar la mejor información.
5. Copiar y/o formatear las tablas en
el programa con el cual se elaborara
el reporte de la investigación.
6. Comentar brevemente la escencia de
los análisis, valores, tablas, etc.