Presentación

Métodos para el análisis de datos en la investigación  

 

Modelos cualitativos y cuantitativos de la investigación social 

Licenciatura en educación infantil

 

Alba Liliana Pistala Tobar 

 

Corporación universitaria Iberoamericana  

 

2022 

Características del proceso de análisis de datos cualitativos y cuantitativos

 

La investigación cualitativa y cuantitativa, como parte de su proceso, cuentan con el análisis de los datos obtenidos durante el mismo mediante diferentes técnicas y herramientas, como la observación, las encuestas, los experimentos, los diarios de campo, entre otras, y al momento de procesar toda esa información, convertida en datos, se hace imprescindible el análisis de información, como parte del proceso de adquisición y apropiación de los conocimientos latentes acumulados en distintas fuentes de información. El análisis busca identificar la información “útil'', es decir, aquella que interesa al usuario, a partir de una gran cantidad de datos.

Características del proceso de análisis para ambos tipos de investigación: 

1. Consiste en un proceso de inspección, limpieza y transformación de datos, que permita el almacenamiento y recuperación de la información contenida. 
2.  Su objetivo principal es resaltar la información útil y expresar el contenido de la investigación en información concreta, sintetizada y confiable. 
3. El proceso de la investigación cualitativa es circular y cíclica, permitiendo la revisión de la información. 
4. El proceso de la investigación cuantitativa es lineal, lo que no permite volver a revisar o recoger más datos.  
5. El análisis de fuentes se basa en las necesidades de los usuarios, que deben estar en consonancia con los objetivos estratégicos de la institución a la que pertenezcan o el objetivo de la investigación y su naturaleza (cualitativa o cuantitativa). 
6. El producto del análisis debe ser transmitido en un lenguaje sencillo, directo, sin ambigüedades y con un orden lógico que resista cualquier crítica o duda. 
7. En ambas investigaciones, el proceso analítico consiste en: 

• Reducción de datos.
• Disposición y transformación de datos.
• Formulación y verificación de conclusiones.

• Proceso del análisis de datos cuantitativo: 
• Decidir el programa de análisis de datos que se utilizará.
• Explorar los datos obtenidos en la recolección. 
• Analizar descriptivamente los datos por variable.
• Visualizar los datos por variable.
• Evaluar la confiabilidad, validez y objetividad de los instrumentos de medición utilizados.
• Analizar e interpretar mediante pruebas estadísticas las hipótesis planteadas (análisis estadístico inferencial).
• Realizar análisis adicionales.
• Preparar los resultados para presentarlos.

• Proceso del análisis de datos cualitativo: 
•  Confirmar la muestra o modificarla.
•  Recolectar los datos cualitativos pertinentes.
• Analizar los datos cualitativos.
• Generar conceptos, categorías, temas, hipótesis y/o teoría fundamentada en los datos

Herramientas, estrategias y programas tecnológicos en el proceso de análisis de datos

Estrategias como:  

• Triangulación de métodos de recolección: Es la utilización de diferentes métodos y fuentes para recoger los datos. 

  Análisis del material: la recolección de los datos y el análisis se da en paralelo y no estandarizado; cuenta con unos criterios de rigor: validez y confiabilidad.

  Dependencia: Los datos deben ser analizados por personas diferentes y las conclusiones no deben estar alejadas la unas de las otras.

  Credibilidad: constituye la capacidad de haber entendido los aportes de los participantes y estar en la capacidad de comunicarlas asertivamente.

  Transferencia: Es el traslado de información y resultado sobre una investigación parecida.

  Confirmación: demostrar que las ideas que expone el investigador tienen el sentido que los participantes le dieron y no solamente las ideas propias.

Herramientas y programas tecnológicos como:  

Atlas.ti: ayuda en la organización e interpretación de la información.

Ethnograph: permite encontrar y resaltar secciones interesantes en los datos.

Decision explorer: genera una comprensión más a fondo de la información ya analizada.

Nvivo:organiza y analiza datos que no han sido estructurados.

SPSS: "paquete estadístico para las ciencias Sociales" cuyo propósito es mostrar el punto principal de los datos  a partir de la selección del investigador.

Minitab: conjunto de pruebas estadísticas

SAS:"sistema de análisis estadístico" cuenta con gran cantidad de pruebas estadísticas

STATS: análisis bivariados para la comprensión de las pruebas.

R: Este programa tiene diferentes herramientas tanto estadísticas como gráficas.  Es apropiado para análisis estadístico y de cálculo, se puede usar en varios sistemas operativos, se pueden subir distintos datos como vectores, matrices entre otros, tiene buena calidad de gráficos.

Smart PLS: Este programa se actualiza frecuentemente   así que optimiza y arroja variables de los procesos cuantitativos, analiza y da tips para una mejora de la investigación, logrando una mayor rapidez en la investigación y bajando costo

Excel: programa desarrollado por Windows y pertenece a Office, es una hoja de cálculo, para manejar diferentes datos contables, de manera rápida y exacta, a través de tablas. Cuenta con estadística, fórmulas, tablas dinámicas entre otras herramientas.

Técnicas de procesamiento

• Procesamiento manual de datos: A través de este, los usuarios procesan los datos manualmente, lo que significa que llevan a cabo cada paso sin usar electrónica o software de automatización. Aunque este método es el menos costoso y requiere recursos mínimos, puede llevar mucho tiempo y tiene un mayor riesgo de producir errores. 

• Procesamiento mecánico de datos: El procesamiento mecánico implica el uso de máquinas y dispositivos para filtrar datos, como calculadoras, prensas de impresión o máquinas de escribir. Este método es adecuado para tareas de procesamiento de datos simples y produce menos errores, pero es más complejo que otras técnicas.

• Procesamiento electrónico de datos: Los investigadores procesan datos utilizando software y tecnologías de procesamiento de datos modernos, donde alimentan un conjunto de instrucciones al programa para analizar los datos y crear una salida de rendimiento. Aunque este método es el más caro, también es el más rápido y confiable para generar resultados precisos.
  
   
  
  
  

Conclusiones

Como punto de partida de toda investigación, cualitativa, cuantitativa o mixta, es imprescindible pensar en los métodos de análisis de datos, puesto que a partir de ello, se logra la confiabilidad y se demuestra la  eficacia del estudio realizado, de esta manera se evidencia y justifica un proyecto de investigación, ya que  al obtener los resultados también se proyecta el impacto y se verifica el cumplimiento de los objetivos planteados.

Al hacer análisis de datos, se logra la identificación de próximos pasos a seguir, y con ello la continuación de un proyecto o trabajo de investigación, lo que hace que quien lleva a cabo el mismo, se sumerja más en el campo de acción y se convierta en un transformador de realidades y mejora de las mismas.

Conocer y manejar los diferentes métodos, técnicas, herramientas y estrategias para el análisis de datos, es un rol obligatorio para todo agente educativo, pues el escenario educativo, y en general la sociedad, son campos de trabajo en donde se hace vital hacer estudio de sus problemáticas y por ende, de brindar estas  posibles soluciones.

Por último, el análisis de datos y todo el proceso que conlleva, desde la obtención de información hasta la decodificación de la misma para arrojar resultados y conclusiones, ya sean desde el campo cualitativo o cuantitativo, son importantes al momento de hacer reconocimiento de las fortalezas y debilidades de un proceso de investigación en cualquier ámbito, y más específicamente en el educativo, puesto que es al espacio en el cul el docente puede y debe ejercer su rol de investigador.

Referencias

    Cisterna, Cabrera, F. (2005). Categorización y triangulación como procesos de validación del conocimiento en investigación cualitativa. Revista Theoria, Vol. 14 (1), pp. [61 – 71]. 

    Datademia. (2021, octubre 18). ¿Qué es R? Datademia. https://datademia.es/blog/que-es-r. Diciembre 2022 

    Lucid Hispanic Net. (2021). ¿Qué es el Procesamiento de Datos en la Investigación? - (hispanic-net.org) diciembre 2022 

  Parra, A. (2021, 8 diciembre). ¿Cuáles son los métodos cuantitativos de recolección de datos QuestionPro.https://www.questionpro.com/blog/es/metodoscuantitativos/#ventajas_metodos 

    Rodríguez, Sabiote, C., Lorenzo, Quiles, O., & Herrera, Torres, L. (2005). Teoría y práctica del análisis de datos cualitativos. Proceso general y criterios de calidad. Revista internacional de Ciencias Sociales y Humanidades, Vol. XV (2), julio - diciembre, pp. [133- 154]. 

    Rodríguez, G., Gil, J., García, E. (1996). Metodología de la Investigación Cualitativa. Editorial Aljibe, Málaga, pp. [18-35]. Recuperado de: (PDF) Metodología de la investigación cualitativa /    Gregorio Rodríguez Goméz, Javier Gil Flores, Eduardo García Jiménez (researchgate.net) 

    Sarduy, Domínguez, Y. (2007). El análisis de información y las investigaciones cuantitativa y cualitativa. Revista Cubana de Salud Pública, Vol. 33 (3), julio - septiembre, pp. [1 – 10].