Análisis de Datos

Descripción
inicial de datos
METODOLOGIA DE
LA INVESTIGACION

ANALISIS DE DATOS
 El análisis de datos consiste en la realización de las operaciones a
las que el investigador someterá los datos con la finalidad de
alcanzar los objetivos del estudio.
 Todas estas operaciones no pueden definirse de antemano
de manera rígida. La recolección de datos y ciertos análisis
preliminares pueden revelar problemas y dificultades que
Des actualizarán la planificación inicial del análisis de los
datos.
 Sin embargo es importante planificar los principales aspectos
del plan de análisis en función de la verificación década una de las
hipótesis formuladas ya que estas definiciones condicionarán
a su vez la fase de recolección de datos.

Análisis de los datos
Existen dos grandes familias de técnicas de
análisis de datos:
 Técnicas cualitativas: en las que los datos son
presentados de manera verbal (o gráfica) - como los
textos de entrevistas, las notas, los documentos…-
 Técnicas cuantitativas: en las que los datos se presentan
en forma numérica
 Estas dos modalidades son especies radicalmente
diferentes y utilizan conocimientos y técnicas
completamente diferenciadas

Análisis Cualitativo
No existen reglas formales (al estilo de los
métodos estadísticos) para la realización de
análisis cualitativos. Sin embargo estos estudios
suelen realizarse en las siguientes cuatro etapas:
1. Preparación y descripción del material bruto
2. Reducción de los datos
3. Elección y aplicación de los métodos de análisis
4. Análisis transversal de los casos estudiados (si hubiera
más de uno)

1. Preparación y descripción del material bruto
Consiste en preparar la base documental completa y
fácilmente accesible
→La información debe ser detectable (saber que existe) ubicable (dónde
se
encuentra) y trazable (dónde y como se obtuvo, cuales son sus fuentes).
Existe software que facilita algo esta tarea
→La información suele ser voluminosa por lo que en muchos casos se
requiere
bastante trabajo de preparación.
→La prueba del éxito de esta etapa sería que un investigador ajeno a la
investigación pudiera ejecutar las fases siguientes del análisis de datos a
partir de la base documental

 2. La codificación: es el modo más desarrollado de reducción de datos.
Consiste en atribuir
 categorías o conceptos a porciones del material bien circunscriptas y que
presentan una
 alta unidad conceptual. Un buen sistema de codificación debe ser.
 Inclusivo: exhaustivo (abarcar todas las posibilidades) y permitir que cada
elemento tenga tantos
 códigos como sea necesario para la investigación
 Adaptativo: debe permitir generar nuevos códigos cuando la
investigación lo requiera
 Abarcar varios niveles de abstracción: permitir categorías descriptivas y
analíticas
 3. Inducción: consiste en identificar temas a partir de la base de datos y
luego realizar
 reagrupamientos a partir de estos temas.

 2. Reducción de los datos
 Se intenta reducir el volumen de los datos, despejando los
 componentes (las variables) de interés para la
investigación.(puede
 ser sólo enumerativo como en el análisis de contenidos o más
 complejo como en el análisis semiótico)
 Existen tres formas de realizar la reducción de datos:
 1. La redacción de resúmenes: reduce la masa de información
pero no utiliza métodos muy
 específicos (no es replicable por otros investigadores). En el
resumen se procura
 identificar los conceptos relevantes y cómo éstos se relacionan
entre sí.

3. Elección y aplicación de los métodos de análisis
En esta etapa se procede a la interpretación de los datos
utilizando tres posibles métodos de análisis para detectar
“patrones” a partir de los datos previamente organizados
1. Método de emparejamiento: compara una configuración teórica
predicha con una configuración empírica observada. (Requiere Teoría
previa y elección cuidadosa del caso o casos adecuados para poner la
Teoría a prueba)
2. Método iterativo: Abordaje de los datos con mínima formalización
teórica y construcción progresiva de una explicación. (Requiere
conocimiento de las diferentes teorías que pueden explicar el
fenómeno y la realización de un trabajo reiterado sobre los datos)
3. Método de análisis histórico (series temporales): Consiste en formular
predicciones sobre la evolución en el tiempo de un fenómeno. Es un
caso particular del método de emparejamiento en el que la Teoría es la
predicción sobre el futuro.
Los tres métodos pueden utilizarse conjuntamente.

 4. Análisis transversal
El análisis transversal apunta esencialmente a verificar si
hay replica de resultados entre varios casos o
situaciones.
Se agrega a las etapas precedentes cuando los datos
cualitativos recolectados se refieren a varios casos del
fenómeno (organizaciones, situaciones, individuos…)
Procede por comparación dónde cada situación es
analizada de acuerdo al o los modos de análisis descritos
precedentemente, de manera de captar si los modelos o
patrones observados se reproducen

 Son los más conocidos. En muchos casos, cuando
 se requieren técnicas estadísticas muy complejas
 es conveniente solicitar el apoyo de especialistas
 (que pueden conocer mejor las técnicas, en
 particular sus alcances y limitaciones)
 Existen dos niveles de análisis cuantitativos.
 1. Análisis descriptivos
 2. Análisis ligados a las hipótesis
Análisis Cuantitativo

Análisis descriptivos
 Consiste en asignar un atributo a cada una de las variables del
modelo teórico.
 Los atributos pueden ser estadísticos descriptivos como la
media, la mediana, la moda o la varianza, sobre cuyas
propiedades existe gran conocimiento, experiencia y consenso,
por lo que no es necesario realizar análisis de validez y
fiabilidad. Pero en estadísticos menos conocidos (como por
ejemplo la covarianza) puede ser necesario realizar este tipo
de análisis.
 Es necesario tener definidos los criterios a seguir en caso de
porcentajes elevados de no respuesta y los eventuales sesgos
que esto pueda representar.
 El análisis descriptivo suele realizarse mediante la utilización
de software estadístico como el SPSS, Systat, etc.

 Análisis ligado a las hipótesis
 Cada una de las hipótesis planteadas en el
 estudio debe ser objeto de una verificación.
 Cuando los datos recolectados son de naturaleza
 cuantitativa, esta verificación se realiza con la
 ayuda de herramientas estadísticas que se
 definen sobre la base de 3 aspectos principales:
 Las hipótesis que se desea verificar
 Los diseños de investigación (experimental, quasi
 experimental, experimental invocado…)
 Distribución estadística de las variables

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