PROCESAMIENTO DE DATOS. Análisis de datos

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1 PROCESAMIENTO DE DATOS Análisis de datos

2 En el proceso de Investigación El procesamiento de datos también llamado análisis de datos se sitúa aquí. NOTA FUENTE: Universidad Tec Milenio: Profesional MO05007 Metodología de la investigación

3 Análisis de datos PASO 1. DEFINIR EL TIPO DE ANÁLISIS Deseo o intención del investigador. Categorías con valor numérico, conteo, pruebas estadísticas. Categorías sin valor numérico, descripciones profundas de los casos y situaciones ANALISIS CUANTITATIO O ESTADISTICO ANALISIS CUALITATIVO

4 NOTA FUENTE: Universidad Tec Milenio: Profesional MO05007 Metodología de la investigación

5 NOTA FUENTE: Universidad Tec Milenio: Profesional MO05007 Metodología de la investigación

6 Análisis cuantitativo de los datos (análisis estadístico) En la actualidad este paso se lleva a cabo por computadora. Ya nadie lo hace de forma manual, en especial si hay un volumen considerable de datos. El análisis de los datos se efectúa sobre la matriz de datos utilizando Un programa computacional El proceso se realiza de la siguiente manera: Selecciónn del programa computacional de análisis Ejecución del programa por computadora Obtención de los análisis y el análisis del investigación

7 Principales análisis cuantitativos o estadísticos sencillos Estadística descriptiva para las variables. Razones y tazas Pruebas paramétricas Pruebas no paramétricas. El investigador busca, en primer termino, describe sus datos y posteriormente efectuar análisis estadísticos para relacionar sus variables. El análisis no es indiscriminado, cada método tiene su razón de ser y un propósito especifico, no deben hacerse mas análisis de los necesarios.

8 Los análisis estadísticos dependen de 3 factores: a) El nivel de medición de las variables. b) La manera como se haya formulado la hipótesis c) El interés del investigador.

9 NOTA FUENTE: Sampieri, Roberto (2005). Fundamentos de la metodología de la investigación. México DF: McGraw-Hill. ANALISIS DE DATOS CUANTITATIVO Razones y tazas Pruebas estadísticas Estadística descriptiva Prueba T Distribución de frecuencias Medidas de variabilidad Medidas de tendencia central Diferencia de proporciones Desviación estándar Media Coeficiente de correlación Mediana Ji cuadrada Moda

10 NOTA FUENTE: Sampieri, Roberto (2005). Fundamentos de la metodología de la investigación. México DF: McGraw-Hill. ANALISIS DE DATOS CUALITATIVO Ordenar, comprender, describir, interpretar, explicar Revisión de material Descripción de fenómenos Codificación de datos Interpretación de datos Asignar Unidades de análisis Clasificar en categorías

11 Cuantitativa 1. DISTRIBUCION DE FRECUENCIAS: Conjunto de puntuaciones ordenadas en sus respectivas categorías. Al elaborar un reporte, una distribución se representa con los elementos mas informativos para el lector y la verbalización de los resultados o en un comentario. Otras formas de representar una distribución de frecuencia son: en forma de histogramas o graficas de otro tipo. Polígonos de frecuencia que relacionan las puntuaciones con sus respectivas frecuencias. Esto es propio de un nivel de medición por intervalos o razón.

12 Cuantitativa 2.MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL Las medidas de tendencia central son puntos en una distribución, los valores, medios o centrales de esta, nos ayudan a ubicarla dentro de la escala de medición. Las principales son 3: MODA. Es la categoría o puntuación que ocurre con mayor frecuencia. MEDIANA. Es el valor que divide la distribución por la mitad. Esto es que la mitad de los casos caen por debajo de la mediana y la otra mitad por encima de la mediana. MEDIA. Es la medida de tendencia central mas utilizado y puede definirse como el promedio aritmético de una distribución.

13 Cuantitativa 3. MEDIDAS DE VARIABILIDAD Las medidas de variabilidad indican la dispersión de los demás datos en la escala demedición y responden a la pregunta: dóndeestán diseminadas las puntuaciones o los valores obtenidos? Las medidas de variabilidad mas usadas son: RANGO. También llamado recorrido, es a diferencia entre la puntuación menor e indica el numero de unidades en la escala de medición necesario para incluir los valores máximo y mínimo. DESVIACION ESTANDAR. Es el promedio de desviación de las puntuaciones con respecto a la media. Ésta medida se expresa en las unidades originales de medición de la distribución. Se interpreta en relación con la media. Cuanto mayor sea la dispersión datos alrededor de la media, mayor será la desviación estándar.

14 NOTA: Las medidas de tendencia central son valores en una distribución y las medidas de variabilidad son intervalos, designan distancias o un numero de unidades en la escala de medición.

15 Pruebas estadísticas o Prueba de hipótesis Lo que el investigador hace a través de la prueba de hipótesis es determinar si la hipótesis es congruente con los datos obtenidos en la muestra. Si es congruente con los datos, esta se acepta. Si no lo es, se rechaza pero los datos no se descartan. Hay diversas pruebas estadísticas para probar hipótesis, las mas importantes son: La prueba T La prueba de diferencia de proporciones Los coeficientes de correlación La prueba de chi cuadrada (ji cuadrada)

16 1. La prueba T La prueba T es una prueba estadística para evaluar si 2 grupos difieren entre si de manera significativa respecto de sus medidas. Su símbolo: T 2. Diferencia de proporciones Es una prueba estadística para analizar si dos proporciones o porcentajes difieren significativamente entre sí. Similar a la prueba T, pero no se comparan MEDIAS sino PROPORCIONES O PORCENTAJES.

17 3.Coeficientes o pruebas de correlación Son pruebas estadísticas para analizar la relación entre variables. Corresponden a planteamientos del problema e hipótesis correlaciónales o que plantean vínculos entre conceptos, características, atributos y/o variables. 4. Ji cuadrado Es una prueba estadística para evaluar hipótesis acerca de la relación entre dos variables categóricas

18 Análisis estadísticos. hoy Actualmente se llevan a acabo a través de programas computacionales utilizando paquetes estadísticos. Estos paquetes son sistemas integrales de programas diseñados para el análisis de datos. Cada paquete tiene su propio formato, sus instrucciones, sus procedimientos y características. El procedimiento para analizar los datos, una vez que tenemos la matriz, es crear o aplicar un programa basados en el manual del paquete estadístico. Después se corre el programa o se ejecutan los comando y se obtienen resultados, los cuales se interpretan. Los principales paquetes estadísticos conocidos hoy son SPSS MINITAB.

19 SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) El Paquete Estadístico para Ciencias Sociales, fue desarrollado en la Universidad de Chicago, es uno de los mas difundidos. Contienen todos los análisis estadísticos descritos con anterioridad. MINITAB Incluye un considerable numero de pruebas y cuenta con un tutorial para aprender a utilizarlo y practicas. Tiene una pagina web a la que es posible entrar mediante la palabra clave minitab. En esta pagina también se puede descargar una demo. Ambos programas son fáciles de usar, lo que requiere es definir las variables, seleccionar las opciones y solicitar los análisis requeridos.

20 ANALISIS CUALITATIVO DE LOS DATOS En los estudio cualitativos, el análisis de los datos no esta determinado completamente, se comienza a efectuar bajo un plan general, pero su desarrollo va sufriendo modificaciones de acuerdo con los resultados. Los propósitos centrales del análisis cualitativo son: Darle orden a los datos Organizar las unidades, categorías, temas y patrones. Comprender en profundidad el contexto que rodea a los datos. Describir las experiencias de las personas estudiadas bajo su óptica. Interpretar y evaluar unidades, categorías y temas. Explicar contextos, situaciones, hechos, fenómenos Reconstruir historias. En resumen

21 NOTA FUENTE: Sampieri, Roberto (2005). Fundamentos de la metodología de la investigación. México DF: McGraw-Hill. El proceso del análisis cualitativo Programas computacionales para análisis cualitativo.

22 1. Revisar el material Es el primer paso, consiste en revisar que los datos hayan sido preparados en forma adecuada para el análisis, esto es que se encuentren: Organizados Clasificados Por un criterio lógico, ser legibles, audibles o visibles y que estén completos. Es importante asegurarse de contar con el equipo apropiado para manejar los datos, dependiendo del material pueden ser: Computadora (software especial) Grabadora Scanner Equipo de audio y video.

23 2. Codificar los datos La codificación implica clasificar y, en esencia, requiere asignar unidades de análisis a categorías de análisis. Algunos autores la denominan categorización. La codificación comienza cuando observamos diferencias y similitudes entre unidades de análisis o segmentos de los datos.

24 3. Interpretar los datos En el análisis cualitativo resulta fundamental darle sentido a: a) La descripciones de cada categoría. Esto implica ofrecer una descripción completa de cada categoría y ubicarla en el fenómeno que estudiamos. b)los significados de cada categoría. Analizar el significado de cada categoría para los sujetos. c)la presencia de cada categoría. La frecuencia con la cual aparece en los materiales analizaos. El uso de metáforas ha sido una herramienta muy valiosa para extraer significados o captar la esencia de relaciones entre categorías.

25 4. Describir contextos, eventos, situaciones y personas, sujetos de estudio explicar sucesos. En este paso se enmarcan el contexto, la situación o el evento en el cual ocurren o se presentan. En esta labor las observaciones, las anotaciones que escribimos o dictemos durante la recolección de los datos se convierten en herramientas muy valiosas. Si no fuimos cuidadosos en los procesos anteriores, se perderá información valiosa para esta fase.

26 5. Verificar la cantidad de información Con el propósito de respaldar nuestras investigaciones, es importante asegurar la confiabilidad y validez de nuestros análisis, ante nosotros mismos y ante los usuarios del estudio. Debemos evaluar si obtuvimos suficiente información de acuerdo con nuestro planteamiento del problema. En este punto mediante: Patrones Tendencias Explicaciones Generar hipotesis, comprobarlas. Nuevas preguntas Formular teorías

27 6. Corregir y regresar al campo (si es necesario) ajustar Una vez completado y evaluado el análisis, nos debemos encontrar con que éste ha cumplido con los objetivos y, en general, con nuestras expectativas sobre el estudio. Es decir, las conclusiones responden al planteamiento del problema inicial o nos ayudaron a modificarlo, pero en aras del conocimiento. Pero si encontramos que no respondemos a las interrogantes iniciales, debemos hacer un alto, evaluar lo que nos hace falta, o donde no hemos procedido adecuadamente para ajustar y obtener un resultado optimo.

28 Programas computaciones para análisis cualitativo ATLAS/TI Desarrollado por la Universidad Técnica de Berlín. Este programa codifica datos y construye teorías fundamentadas. Uno introduce los datos, el programa los codifica automáticamente, de acuerdo al esquema que hayamos diseñado. Realiza el conteo unidades y vinculas las categorías de análisis. Finalmente ofrece diversas perspectivas o vistas de los análisis. THE ETNOGRAPH Es un programa muy popular para identificar y recuperar textos de documentos. La unidad básica es el segmento. Codifica las unidades partiendo del esquema de categorización. Los esquemas pueden modificarse.

29 BIBLIOGRAFÍA Sampieri, Roberto (2005). Fundamentos de la metodología de la investigación. México DF: McGraw-Hill. Hernández, R. y Fernández, C. y Baptista, P (2006). Metodología de la investigación. (4ª Ed.) España: McGraw Hill. ISBN

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