Análisis de datos de la investigación

Procedimiento

Después de haber justificado la investigación, seleccionar el método de investigación, y la recolección de datos, el siguiente paso es analizar la información recolectada.

Para el análisis de la información se puede realizar de manera cuantitativa y cualitativa, y cada una tiene distintos métodos de análisis, los cuales se revisarán en el presente trabajo.

Para el análisis de la información el investigador debe tener la capacidad de analizar e interpretar la información recolectada y saber manejar los diferentes métodos para lograr este fin, y que pueda ser útil para poder resolver la investigación que se esté llevando acabo

Desarrollo:

Análisis de datos cuantitativos

Una vez procesados los datos obtenidos durante la investigación, el siguiente paso es analizar esos datos, por lo que los datos deben ser interpretados mediante métodos cuantitativos, los cuales principalmente se realizan mediante programas computacionales. Dentro de los pasos para efectuar los análisis se tienen: seleccionar un programar de análisis de datos, dentro de los más usados como SPSS, Minitab, Stats, SAS, entre otros. Los análisis más comunes de estos programas son básicamente: informes, estadísticos descriptivos, comparar medias, modelo lineal general, ANOVA, regresiones, clasificaciones, entre otros análisis.

Los análisis de datos dependen de factores tales como; el nivel de medición de las variables, la manera de la formular las hipótesis y el interés del investigador.

Para describir los datos analizados se usa una distribución de frecuencias, la cual ordena las puntuaciones en cada categoría y se representa como una tabla. Otra de las maneras de representar una distribución de frecuencias es mediante un polígono de frecuencias, los cuales relacionan las puntuaciones con sus frecuencias respectivas y se mide por intervalos, y mediante sus curvas representativas nos indican hacia donde se concentran los datos.        Además del polígono de frecuencias también se deben de calcular las medidas de tendencia central (moda, mediana y moda) y de variabilidad o dispersión (rango, desviación estándar y varianza), las cuales se deben interpretar en conjunto y no por separado. Otros tipos de estadística descriptiva son la curtosis y la asimetría las cuales sirven de apoyo para las curvas de los polígonos de frecuencia.

Se debe evaluar de igual manera la confiabilidad del instrumento de medición y de los datos mismos, y los métodos más utilizados son mediante: medida de estabilidad, método de formar alternativas, método de mitades partidas y medidas de coherencia. Así mismo estos instrumentos de medición y datos deben de tener validez.

Para analizar las hipótesis planteadas se deben realizar pruebas estadísticas, tales como: probar hipótesis poblacionales y estimar parámetros. Las hipótesis se prueban mediante el teorema central del límite y puede ser mediante análisis paramétricos y no paramétricos. Los análisis paramétricos más usados son el Coeficiente de Correlación de Pearson y regresión lineal, Prueba T, y los Análisis de Varianza; dentro de los análisis no paramétricos los más usados son chi cuadrada, Coeficientes de correlación e independencia y coeficientes de correlación por rangos ordenados de Spearman y Kendall. Otros coeficientes de correlación son la correlación por rangos ordenados de Spearman y Kendall

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