Analisis E Interpretacion De Los Resultados

ANÁLISIS DE LOS DATOS E INTERPRETACIÓN DE LOS RESULTADOS.

Si bien el análisis e interpretación de los resultados es la última etapa del proceso de investigación, todas las anteriores, comprendidas en el diseño, concurren hacia la realización de esta importante operación.

Es importante a la hora de la interpretación de los resultados tomar en cuenta lo siguiente:

• La recopilación de datos es el registro sistemático de la información; el análisis de datos supone el trabajo de descubrir patrones y tendencias en las series de datos; la interpretación de datos supone la explicación de esos patrones y tendencias.

• Los científicos interpretan los datos sobre la base de su experiencia y conocimiento de fondo, por tanto diferentes científicos pueden interpretar los mismos datos de maneras diferentes.

• Al publicar sus datos y las técnicas que usaron para analizarlos e interpretarlos, los científicos le dan a la comunidad la oportunidad de revisar los datos y de usarlos en investigaciones futuras.

a. Análisis de los datos.

Como dice Encinas (1993), los datos en sí mismos tienen limitada importancia, es necesario "hacerlos hablar", en ello consiste, en esencia, el análisis e interpretación de los datos. "El propósito del análisis es resumir las observaciones llevadas a cabo de forma tal que proporcionen respuesta a la interrogantes de la investigación. La interpretación, más que una operación distinta, es un aspecto especial del análisis su objetivo es "buscar un significado más amplio a las respuestas mediante su trabazón con otros conocimientos disponibles” (Selltiz, 1970) que permitan la definición y clarificación de los conceptos y las relaciones entre éstos y los hechos materia de la investigación. La relación entre análisis e interpretación y la forma específica que toman, tanto separada como conjuntamente, varían de un estudio a otro, dependiendo de los distintos esquemas o niveles de investigación y, fundamentalmente, del diseño propuesto.

Los datos, a partir de los cuales el investigador inicia el análisis, son diferentes según el nivel de elaboración realizado, el cual depende de la naturaleza del problema de investigación y, consecuentemente, del tipo de investigación; también de las técnicas y procedimientos seguidos en la elaboración. De acuerdo a estas consideraciones, los datos que se utilizan en el análisis pueden ser:

 Datos cuantificados.

 Datos no cuantificados.

 Datos no estructurados.

1) Análisis de los datos cuantificados.

Algunos tipos de estudios, por su naturaleza, aportan datos elaborados, es decir, cuantificados. El tratamiento estadístico de los datos permite un análisis adecuado que puede tener diversos alcances, los cuales dependen de los objetivos de la investigación y de las hipótesis formuladas.

Según Selltiz (1970), al análisis puede estar orientado a:

 Determinar lo que es típico en el grupo estudiado. (Se utiliza algunas de las medidas de tendencia central, según el caso).

 Indicar si existen variaciones entre los sujetos del grupo, señalando de qué tipo y magnitud son. (Se utiliza alguna de las medidas de variabilidad; cada una proporciona datos sobre un aspecto diferente).

 Mostrar la forma cómo están distribuidos los individuos con respecto a la variable que se mide. (Se utiliza el desarrollo de una curva de distribución).

 Mostrar la relación existente entre dos o más variables. (Se aplica el coeficiente de variabilidad).

 Describir las diferencias existentes comparando dos grupos de individuos.

2) Análisis de los datos no cuantificados.

No todos los aspectos del material recogido pueden ser categorizados y, consecuentemente, cuantificados, debidos, en algunos casos, a la falta de precisión en la definición de las categorías, lo que dificulta el análisis de los resultados. Por este motivo, se recomienda considerar que cada categoría propuesta comprenda un amplio margen de criterios para las respuestas. De todos modos, los datos sin elaborar, "pueden ser utilizados en el análisis e interpretación sin tener en cuenta si han sido o no cuantificados en todos los aspectos", pues cumplen una función importante:

 Ayudan a entender el significado de las categorías;

 Aclaran la naturaleza de las relaciones entre las variables determinadas estadísticamente; y

 Permiten orientar al investigador a formular nuevas hipótesis para futuras investigaciones.

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3) Análisis de los datos no estructurados.

El material no estructurado es el que proviene, por ejemplo, de observaciones o entrevistas no estructuradas, en las cuales se recoge mucho material, a veces valioso, pero sin ninguna pauta que permita alguna forma de organización y menos de clasificación. En algunos casos, los estudios de nivel exploratorio, que no se inician con hipótesis, cubren aspectos diversos, los cuales conducen al acopio de datos en cantidad excesiva y no estructurado. El problema que plantea este tipo de datos es doble: primero porque se necesita determinar qué aspectos del material requieren ser categorizados, y segundo, saber qué principios de clasificación pueden utilizarse.

Selltiz (1970) propone, como soluciones al problema expuesto, elaborar, en primer término, hipótesis de trabajo que permitan establecer principios de clasificación y, en segundo lugar, utilizar algunos procedimientos que puedan ayudar en el análisis, tales como: Estudiar el material correspondiente a un grupo que contrasta con el que se está investigando, con el objeto de obtener elementos que sugieran ideas sobre las diferencias significativas entre ambos grupos, respecto de la característica que se analiza. Otro procedimiento consiste en formar grupos con lo casos motivo de estudio sobre características comunes; después se analizan para ver si aquellos que tienen características semejantes han pasado por experiencias parecidas. También, pueden formarse grupos sobre la base de aquellos que han tenido experiencia

Similares, y ver en qué medida, son semejantes respecto de las características comunes que presentan.

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