Cap 10

Análisis de datos

cuantitativos

¿Qué procedimiento se sigue para analizar

cuantitativamente los datos?

El análisis cuantitativo de los datos se lleva a cabo por computadora u ordenador. Ya casi nadie lo hace de forma manual ni aplicando fórmulas, en especial si hay un volumen considerable de datos.

Proceso para efectuar análisis estadístico

Fase 1

Seleccionar un software

apropiado para analizar

los datos.

Fase 2

Ejecutar el programa: SPSS,

Minitab, STATS, SAS u otro

equivalente

Fase 3

Explorar los datos:

a) Analizar descriptivamente los datos por variable.

b) Visualizar los datos por variable.

Fase 7

Preparar los resultados para

presentarlos (tablas, gráficas,

figuras, cuadros, etcétera).

Fase 6

Realizar análisis

adicionale

Fase 5

Analizar mediante pruebas

estadísticas las hipótesis

planteadas (análisis estadístico

inferencial).

Fase 4

Evaluar la confiabilidad y

validez logradas por el o los

instrumentos de medición.

Paso 1: seleccionar un programa de análisis

una parte de definiciones de las variables, que a su vez explican los datos (los elementos de la codificación ítem por ítem o indicador por indicador), y la otra parte, la matriz de datos.

La codificación (especificada en la parte de las definiciones de las variables o columnas que corresponden

a ítems) sería:

• Género (1 = masculino y 2 = femenino).

• Color de cabello (1 = negro, 2 = castaño, 3 = pelirrojo, 4 = rubio).

• Edad (dato “bruto o crudo” en años)

Una vez que estamos seguros que no hay errores en la matriz, procedemos a realizar el análisis de la misma, el análisis estadístico. En cada programa tales opciones varían, pero en cuestiones mínimas.

Statistical Package for the Social Sciences o Paquete Estadístico para las Ciencias Sociales (IBM ® SPSS)

Contiene todos los análisis estadísticos que se describirán en este capítulo. En Iberoamérica, algunas instituciones educativas tienen versiones antiguas del SPSS

Minitab ®

Minitab es un paquete que goza de popularidad por su relativo bajo costo. Incluye un considerable número de pruebas estadísticas y cuenta con un tutorial para aprender a utilizarlo y practicar; además, es muy sencillo de manejar.

Paso 3: explorar los datos

Paso 2: ejecutar el programa

La mayoría de los programas son fáciles de usar, pues lo único que hay que hacer es solicitar los análisis requeridos seleccionando las opciones apropiadas.

1) formulamos las preguntas de investigación que pretendemos contestar

2) visualizamos un alcance (exploratorio, descriptivo, correlacional o explicativo)

3) establecimos nuestras hipótesis (o estamos conscientes de que no las tenemos),

4) definimos las variables

5) elaboramos un instrumento (conocemos qué ítems o indicadores miden qué variables y qué nivel de medición tiene cada variable: nominal, ordinal, de intervalos o razón)

6) recolectamos los datos. Sabemos qué deseamos hacer

Variables de la matriz de datos Son

columnas constituidas por ítems.

Variables de la investigación Son las

propiedades medidas y que forman

parte de las hipótesis o que se pretenden

describir.

Apunte 1

Apunte 2

Los análisis de los datos dependen de tres factores:

a) El nivel de medición de las variables.

b) La manera como se hayan formulado las hipótesis.

c) El interés analítico del investigador (que depende del planteamiento del problema).

busca, en primer término, describir sus datos y posteriormente efectuar análisis

estadísticos para relacionar sus variables

Estadística descriptiva para cada variable

se logra al describir la distribución de las

puntuaciones o frecuencias de cada variable

¿Qué es una distribución de frecuencias?

Conjunto de puntuaciones de una variable ordenadas en sus respectivas categorías.

¿Qué otros elementos contiene una distribución de frecuencias?

Las distribuciones de frecuencias pueden completarse agregando los porcentajes de casos en cada categoría, los porcentajes válidos (excluyendo los valores perdidos) y los porcentajes acumulados

¿De qué otra manera pueden presentarse las distribuciones

de frecuencias?

Las distribuciones de frecuencias, especialmente cuando utilizamos los porcentajes, pueden presentar- se en forma de histogramas o gráficas de otro tipo

Las distribuciones de frecuencias también se pueden graficar como polígonos de frecuencias

Relacionan las puntuaciones con sus respectivas frecuencias por medio de gráficas útiles para describir los datos.

¿Cuáles son las medidas de tendencia central?

Valores medios o centrales de una distribución que sirven para ubicarla dentro de la escala de medición de la variable.

Moda Categoría o puntuación que se presenta con mayor frecuencia.

Media Promedio aritmético de una

distribución. Es la medida de tendencia central más utilizada.

¿Cuáles son las medidas de la variabilidad?

Intervalos que indican la dispersión de los datos en la escala de medición de la variable

Rango Extensión total de los datos en la escala.

Desviación estándar Promedio de desviación de las puntuaciones con respecto a la media que se expresa en las unidades originales de medición de la distribución.

Varianza Desviación estándar elevada al cuadrado.

¿Cómo se interpretan las medidas de tendencia

central y de la variabilidad?

primero que hacemos es tomar en cuenta el rango potencial de la escala. Supongamos que aplicamos una escala de actitudes del tipo Likert para medir la “actitud hacia el presidente”

¿Hay alguna otra estadística descriptiva?

Los polígonos de frecuencia son curvas, por ello se representan como tales para que puedan analizarse en términos de probabilidad y visualizar su grado de dispersión

Asimetría y curtosis Estadísticas que se usan para conocer cuánto se parece una distribución a la distribución teórica llamada curva normal o campana de Gauss y dónde se concentran las puntuaciones.

Puntuaciones z

n transformaciones que se pueden hacer a los valores o las puntuaciones obtenidas, con el propósito de analizar su distancia respecto a la media

Razones y tasas

Tasa Relación entre el número de casos de una categoría y el número total de observaciones.

Paso 4: evaluar la confiabilidad o fiabilidad

y validez lograda por el instrumento de medición

La confiabilidad se calcula y evalúa para todo el instrumento de medición utilizado, o bien, si se administraron varios instrumentos, se determina para cada uno de ellos.

Métodos de mitades partidas y de

consistencia interna Se aplican a

instrumentos que implican medidas

compuestas o escalas, es decir,

están constituidas por varios ítems,

indicadores o mediciones.

Validez

La evidencia de la validez de criterio se produce al correlacionar las puntuaciones de los participantes, obtenidas por medio del instrumento, con sus valores logrados en el criterio.

Paso 5: analizar mediante pruebas estadísticas las hipótesis

planteadas (análisis estadístico inferencial)

En este paso se analizan las hipótesis a la luz de pruebas estadísticas que a continuación detallamos.

Estadística inferencial: de la muestra a la población

Los datos casi siempre se recolectan de una muestra y sus resultados estadísticos se denominan estadígrafos; la media o la desviación estándar de la distribución de una muestra son estadígrafos.

Estadística inferencial Estadística

para probar hipótesis y estimar

parámetros.

¿En qué consiste la prueba de hipótesis?

Una hipótesis en el contexto de la estadística inferencial es una proposición respecto de uno o varios parámetros, y lo que el investigador hace por medio de la prueba de hipótesis

¿Qué es una distribución muestral?

Conjunto de valores sobre una estadística calculada de todas las muestras posibles de una población

¿Qué es el nivel de significancia o significación?

Nivel de la probabilidad de equivocarse y que fija de manera a priori el investigador

Paso 6: realizar análisis adicionales

Paso 7: preparar los resultados para presentarlos

Este paso implica simplemente que una vez realizados nuestros análisis, es posible que decidamos ejecutar otros análisis o pruebas extras para confirmar tendencias y evaluar los datos desde diferentes ángulos

1. Revisar cada resultado [análisis general → análisis específico → valores resultantes (incluida la significación) → tablas, diagramas, cuadros y gráficas].

2. Organizar los resultados (primero los descriptivos, por variable del estudio; luego los resultados relativos a la confiabilidad y la validez; posteriormente los inferenciales, que se pueden ordenar por hipótesis o de acuerdo con su desarrollo)

3. Cotejar diferentes resultados: su congruencia y en caso de inconsistencia lógica volverlos a revisar. Asimismo, se debe evitar la combinación de tablas, diagramas o gráficas que repitan datos.

4. Priorizar la información más valiosa (que es en gran parte resultado de la actividad anterior), sobre todo si se van a producir reportes ejecutivos y otros más extensos.

5. Copiar o “formatear” las tablas en el programa con el cual se elaborará el reporte de la investigación (procesador de textos —como Word— o uno para presentaciones, como Power Point, Flash, Prezi).

6. Comentar o describir brevemente la esencia de los análisis, valores, tablas, diagramas, gráficas.

7. Volver a revisar los resultados.

8. Y, finalmente, elaborar el reporte de investigación.