El análisis de datos cuantitativos establece que los números, gráficos y otros indicadores son la fuente para la interpretación de los fenómenos. En ese sentido, y debido a las características de la investigación cuantitativa, su objetivo es encontrar la relación entre las variables planteadas en la hipótesis, para ello se apoya de la estadística descriptiva e inferencial.
Los procesos de análisis se realizan con apoyo de
programas computacionales que procesan datos, tales como: SAS, Excel, SPSS,
IDAMS, etc., de los cuales se pueden obtener diversos indicadores de tipo
estadístico y matemático cuyo análisis permite comprobar o refutar las hipótesis
de la investigación y formular conclusiones.
Ahora bien, las actividades mencionadas forman parte de
un proceso, que en las investigaciones de corte cuantitativo se integra de una
serie de fases, como se observa en el siguiente
diagrama.
1. Seleccionar un programa de análisis.
Existen diversos programas para analizar datos cuyo
funcionamiento es similar, lo importante será elegir el que sea apropiado al
tipo de estudio. Algunos ejemplos de programas para el análisis de datos son:
SPSS, Minitab, SAS, con ellos es posible realizar diversas pruebas estadísticas
(análisis de varianza, regresión, análisis de datos categóricos, análisis no
paramétricos, etc.).
2. Ejecutar el programa.
Este paso se refiere a solicitar los análisis
requeridos seleccionando las opciones apropiadas y de acuerdo con el tipo de
estudio que se trate.
3. Explorar los datos.
Aquí se inicia propiamente el análisis, es por ello por
lo que a esta actividad se le identifica como la fase
analítica de la investigación.
El investigador realiza la descripción de los datos y
efectúa análisis estadísticos para relacionar las variables. Es decir, realiza
análisis de estadística descriptiva para cada una de las variables de la matriz
(ítems o indicadores). Al respecto, Friexas indica que se desarrollan
actividades como:
Una vez concluido el análisis descriptivo, se aplican
cálculos estadísticos para probar sus hipótesis.
4. Evaluar la confiabilidad o fiabilidad y validez lograda por el instrumento de medición.
Esta fase se refiere a demostrar la confiabilidad y
validez del instrumento utilizado en el estudio, sobre la base de los datos
recolectados.
5. Analizar mediante pruebas estadísticas las hipótesis planteadas (análisis estadístico inferencial).
En esta fase se analizan las hipótesis, el propósito de
la investigación va más allá de describir las distribuciones de las variables:
se pretende probar hipótesis y generalizar los resultados obtenidos en la
muestra a la población o universo.
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Con relación a los tipos de pruebas estadísticas y
aplicaciones según el tipo de estudio de investigación realizado, es
recomendable que revises la obra de Hernández Sampieri particularmente el
capítulo de Análisis
de datos cuantitativos.
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6. Realizar análisis adicionales.
Este paso se refiere a la ejecución de otros análisis o
pruebas extras para confirmar tendencias y evaluar los datos desde diferentes
ángulos.
7. Preparar los resultados para presentarlos.
Una vez obtenidos los resultados de los análisis
estadísticos (tablas, gráficas, cuadros, etc.), se realizan las siguientes
actividades:
a) Revisar cada
resultado análisis general a análisis específico a
valores resultantes (incluida la significación)à
tablas, diagramas, cuadros y gráficas.
b) Organizar los
resultados (primero los descriptivos, por variable del estudio; luego los
resultados relativos a la confiabilidad y la validez; posteriormente los
inferenciales, que se pueden ordenar por hipótesis o de acuerdo con su
desarrollo).
c) Cotejar diferentes
resultados: su congruencia y en caso de inconsistencia lógica volverlos a
revisar.
d) Priorizar la
información más valiosa (que es en gran parte resultado de la actividad
anterior), sobre todo si se van a producir reportes ejecutivos y otros más
extensos.
e) Preparar las tablas y
gráficas utilizando una versión del programa de análisis que este en el mismo
idioma que se empleará para escribir el reporte o elaborar la
presentación.
f) Comentar o describir
brevemente la esencia de los análisis, valores, tablas, diagramas y
gráficas.
g) Volver a revisar los
resultados.
h) Elaborar el reporte
de investigación.
Como se puede ver el software estadístico permite
identificar patrones no descubiertos y establecer relaciones escondidas, sin
embargo, aunque los programas computacionales son herramienta que ayuda con el
tratamiento y el procesamiento de la información recopilada, se debe tener en
cuenta que el análisis (es decir, la interpretación de la información) depende
del investigador que la realiza; ya que este se base en las preguntas de
investigación, los objetivos y las hipótesis o supuestos que se han planteado en
el diseño del estudio.
