Análisis e Interpretación de los Datos

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Análisis e Interpretación de los Datos

Maloa Figueroa Maloa Figueroa

hace 5 años

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     Una vez que se ha concluido con la recolección, codificación y tabulación de los datos, sigue la etapa de análisis y luego de interpretación de los datos. Según Rojas Soriano, R:

    “Estas etapas se encuentran estrechamente ligadas, por lo cual suele confundírseles. El análisis consiste en separar los elementos básicos de la información y examinarlos con el propósito de responder a las distintas cuestiones planteadas en la investigación. La interpretación es el proceso mental mediante el cual se trata de encontrar un significado más amplio de la información empírica recabada.”

      En efecto, estas etapas van a permitir extraer conclusiones en función del problema, las variables, la formulación de las hipótesis y el marco teórico elaborado por el investigador. El análisis consiste en descomponer la información. El mismo requiere efectuar un plan previo, es decir, un “plan de análisis” que, de manera general, consiste en describir que tipo de tratamiento (cuantitativo y/o cualitativo) se le dará a la información. La interpretación apunta a darle sentido, esto es, efectuar eventualmente una recomposición teórica para luego redactar el informe final de la investigación.

    De esta manera, ya desarrollado el proceso de recolección de datos, se procederá a convertir los datos en bruto del instrumento de que se usó para tal fin, en una forma legible y entendible para su posterior análisis.

         Para esto, se tomará en cuenta la siguiente secuencia:

Verificación y edición de cuestionarios aceptables: Cada cuestionario tendrá una etapa de revisión, en donde se verificará los datos obtenidos, es decir, que estén bien contestados (completos), mirar en base a las respuestas dadas si estas fueron bien comprendidas, que los elementos de la muestra sean los que hayan contestado la encuesta, etc. Para tal fin, el porcentaje de cuestionarios defectuosos permitidos será del 5% del total. En caso de que el porcentaje sea mayor, se enviarán nuevamente a trabajo de campo y se volverán a formular los cuestionarios.

Edición y depuración de datos: Los datos a procesar tendrán legibilidad, que se puedan entender con facilidad; consistencia, que estén acordes a los objetivos del estudio y con exactitud, ya que se evaluarán de acuerdo a una serie de parámetros para verificar si fueron obtenidos con honestidad por los encuestadores. Los datos serán procesados y analizados usando software destinado para esto. Se hará empleo de SPSS y Microsoft Excel, programas destinados a realizar análisis estadísticos, con un ambiente amigable para el usuario, a través de interfaces fáciles de manejar y entender.

Herramientas Estadísticas

     Para un correcto análisis de datos, se usarán las siguientes ayudas estadísticas:

Tabulación cruzada: Tabulación de datos que consiste en identificar una relación entre variables, describiendo dos ó más variables en forma simultánea y dar como resultado tablas que reflejan la distribución conjunta de las variables con un número limitado de categorías o valores distintivos.

Herramientas de estadística inferencial: Pruebas ji cuadrado para probar la significancia estadística que hay entre la relación de variables.

Procedimientos de análisis de relación: Regresiones para verificar el grado de dependencia y relación entre variables.

Procedimientos generales de análisis: Gráficos estadísticos para evaluar proporciones, histogramas de frecuencia, pruebas de hipótesis para evaluar a las mismas, etc.

Análisis Descriptivo

      El primer paso en el análisis de datos, una vez introducidos los mismos, es realizar un análisis descriptivo de la muestra. Este análisis nos permitirá controlar la presencia de posibles errores en la fase de introducción de los datos, es decir, detectaremos con él valores fuera de rango (p. ej. un peso de 498 Kg es claramente un dato extraño), o la presencia de valores perdidos. Este análisis inicial también nos proporcionará una idea de la forma que tienen los datos: su posible distribución de probabilidad con sus parámetros de centralización; media, mediana y moda; así como sus parámetros de dispersión; varianza, desviación típica, etc.

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