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Introducción

Los antecedentes de la investigación social empírica suelen ubicarse en los
siglos XVII y XVIII, con el surg...
verdad sobre ella. Desde esta perspectiva, tanto lo cuantitativo como lo cualitativo
tiene relevancia.
La metodología de l...
Datos Cuantitativos

Recopilación de datos

Para el investigador, la información necesaria está constituida por datos. A
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Tipos de escalas de medición
Todos los datos son en última instancia resultado de un proceso de
medición (hasta los datos ...
Población y Muestra.

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muestra es el subconjunto de la población que...
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corregir la desviación mediante ponderaciones, así ...
Técnicas e Instrumentos de Recolección de Datos.

Técnica.
la técnica cuantitativa más habitual en la recolección de datos...
cuestionario. Hay tres tipos de preguntas en cuanto a su redacción: cerradas,
abiertas y semi-abiertas.
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Las preguntas c...
sugerencias en cuanto al cuestionario, las interrogantes formuladas y la
coherencia entre las variables de investigación y...
interna del instrumento se hace a través del coeficiente alpha de Cronbach y sus
correspondientes intervalos de confianza,...
Referencias Bibliográficas

Arias F. (2003). El Proyecto de Investigación. Metodología Científica. Caracas.
Editorial Epis...
Hernández R., Fernández C., y Baptista P. (1999). Metodología de la
Investigación. México. Mc Graw Hill.

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  1. 1. UNIVERSIDAD YACAMBÚ VICERECTORADO DE INVESTIGACIÓN Y POSTGRADO INSTITUTO DE INVESTIGACIÓN Y POSTGRADO DOCTORADO EN GERENCIA Seminario: Diseño en Investigación en Gerencia I LA RECOLECCIÓN Y ANÁLISIS DE DATOS CUANTITATIVO.
  2. 2. UNIVERSIDAD YACAMBÚ VICERECTORADO DE INVESTIGACIÓN Y POSTGRADO INSTITUTO DE INVESTIGACIÓN Y POSTGRADO DOCTORADO EN GERENCIA Seminario: Diseño en Investigación en Gerencia I La recolección y análisis de datos cuantitativo. Autor: José Román Aponte Azuaje Fecha: 15 de Octubre de 2013 RESUMEN Generalmente en el proceso concreto de construcción del conocimiento en el campo de la investigación social se habla de diseños cuantitativos y cualitativos: El diseño cuantitativo es una forma de aproximación sistemática al estudio de la realidad que se apoya principalmente en categorías numéricas y utiliza preferentemente como base una información factible de cuantificar realizando el análisis a través de diferentes formas de interrelacionarlas. El énfasis en el análisis de los datos cuantificados se basa en las tendencias que muestra el comportamiento de ellos. El método estadístico moderno se refiere a la Inferencia estadística: ésta se relaciona con el desarrollo de métodos y técnicas para obtener, analizar e interpretar datos cuantitativos de tal manera que la confiabilidad de las conclusiones basadas en los datos pueda ser evaluada objetivamente por medio del uso de la probabilidad. La teoría de la probabilidad permite pasar de datos específicos a conclusiones generales, por eso desempeña un papel fundamental en la teoría y aplicación de la estadística. Descriptores: Investigación, diseño cuantitativo, datos cuantitativos, inferencia estadística.
  3. 3. Introducción Los antecedentes de la investigación social empírica suelen ubicarse en los siglos XVII y XVIII, con el surgimiento del movimiento de la estadística social. Este movimiento, donde destacan los aritméticos políticos ingleses y la escuela estadística alemana, aplicó la ciencia estadística por primera vez al estudio de los fenómenos sociales, económicos y demográficos. Hasta entonces, dichos procedimientos de medición sólo se utilizaban en las ciencias naturales. De forma general, el principio básico del que se parte es que la sociedad funciona de manera similar a la naturaleza y, por lo tanto, el método científico de las ciencias naturales (basado en la experimentación/observación y las matemáticas) es aplicable también a las ciencias sociales. La realidad social es única, observable y responde a regularidades (leyes universales). Lo cuantitativo es pues clave para conocer la realidad. Esta perspectiva, conocida como positivismo, fue dominante en las ciencias sociales hasta finales del siglo XIX, cuando empezaron a tomar fuerza posturas que disentían en la equiparación del mundo social y natural. Se fue formando así la perspectiva interpretativista, que parte de que no existe una única realidad social, sino múltiples realidades que son experimentadas por los distintos agentes. No hay pues unas leyes universales, más bien manifestaciones específicas y singulares, por lo que lo relevante son los aspectos cualitativos, no los cuantitativos. Aunque estas dos corrientes admiten numerosos matices y son una simplificación de las perspectivas epistemológicas, ha habido durante mucho tiempo y sigue habiendo hoy en día manifiestas diferencias entre positivistas e interpretativistas. Estas divergencias epistemológicas explican en gran parte la falta de entendimiento entre disciplinas académicas, que suelen adscribirse a una u otra corriente. Por ejemplo, los economistas suelen investigar mediante técnicas cuantitativas (encuestas) mientras los antropólogos utilizan técnicas cualitativas (observación, entrevistas, etc.). En las últimas décadas se han tendido puentes entre ambas corrientes epistemológicas, en lo que ha venido a llamarse el realismo. Existe una realidad social independiente al observador, pero ésta no puede ser conocida objetivamente. Así, se puede describir la realidad, pero no aspirar a establecer la
  4. 4. verdad sobre ella. Desde esta perspectiva, tanto lo cuantitativo como lo cualitativo tiene relevancia. La metodología de la investigación proporciona tanto al estudiante como a los profesionales una serie de herramientas teórico-prácticas para la solución de problemas mediante el método científico. Estos conocimientos representan una actividad de racionalización del entorno académico y profesional fomentando el desarrollo intelectual a través de la investigación sistemática de la realidad. En el presente ensayo se expone un panorama conceptual sobre el análisis de datos, se describen de manera no exhaustiva algunos elementos estadísticos útiles tanto para la organización y presentación de los datos como para el análisis de los resultados.
  5. 5. Datos Cuantitativos Recopilación de datos Para el investigador, la información necesaria está constituida por datos. A fin de que un análisis estadístico resulte útil en la toma de decisiones, los datos deben ser apropiados. Hay, por lo menos, tres maneras de obtener datos: i) utilizar los datos publicados por fuentes gubernamentales, industriales o particulares; ii) a través de la experimentación; iii) realizando encuestas. Tipos de datos En una investigación, se manejan diversas características, a las que se denomina variables. Los datos son los resultados que se observan para estas variables. Básicamente existen dos tipos de variables, que producen dos tipos de datos: cualitativos y cuantitativos. Las primeras variables producen respuestas categóricas, en tanto que las segundas producen respuestas numéricas. Por otra parte, los datos cuantitativos pueden ser discretos o continuos. Los datos cuantitativos discretos son respuestas numéricas que surgen de un proceso de conteo, mientras que los continuos son los que surgen de un proceso de medición. Ejemplo: Tipos de datos Tipos de preguntas Cualitativos ¿Posee vivienda propia? Discretos Respuestas Sí --No --- ¿Cuántos baños posee? ------- Cuantitativos Continuos ¿Cuál es la superficie cubierta? -------
  6. 6. Tipos de escalas de medición Todos los datos son en última instancia resultado de un proceso de medición (hasta los datos discretos pueden considerarse resultado de una medición mediante conteo). Podemos distinguir cuatro niveles de medición: escala nominal, escala ordinal, escala de intervalo, escala de razón. Escala nominal: corresponde a los datos cualitativos, cuando se clasifican en categorías que no implican orden. ¿Es propietario de automóvil? ¿Cuál es su afiliación política? Sí No Escala ordinal: cuando los datos cualitativos se clasifican en categorías distintas en las que existe algún orden. Rango docente Titular Asociado Asistente Instructor Escala de intervalo: es una escala ordenada en la cual la diferencia entre las mediciones es una cantidad que tiene significado preciso. Por ejemplo, si una persona mide 1,65 m, entonces tiene 5 cm más que otra que mide 1,70 m. Estos 5 cm representan la misma diferencia entre una persona que mide 1,82 m y otra que mide 1,77m. Escala de razón: En este caso, además de que las diferencias son significativas e iguales en todos los puntos de la escala, existe un cero real, de modo que se pueden considerar cocientes de mediciones. Por ejemplo, una persona que mide 180 cm tiene el doble de altura de otra que mide 90 cm, mientras que una temperatura de 80ºC no significa precisamente el doble de otra de 40ºC. Temperatura (en grados C) Temperatura (en grados K) Edad Sueldo de intervalo de razón de razón de razón
  7. 7. Población y Muestra. Una vez seleccionadas las técnicas y operacionalizadas las preguntas de investigación, la última fase del diseño metodológico es la selección de los sujetos a estudiar: el muestreo. El muestreo consiste en seleccionar una serie de sujetos para obtener información de ellos. En investigación cuantitativa, el muestreo se suele realizar con la intención de que el análisis de la muestra sirva para tener una idea más o menos aproximada de la población de la que proviene la muestra. Cuando se habla de población, se establece que son cada elemento o ser humano que conforman un todo. En este caso, serían las personas o elementos que conforman el objetivo de la investigación. Balestrini (2003) define la población como “cualquier conjunto de elementos de los cuales pretendemos indagar y conocer sus características, o una de ellas, y para el cual serán válidas las conclusiones obtenidas en la investigación” (p. 137). Al respecto, Méndez (2002) plantea que “la población y el número de personas a las cuales se les puede solicitar información depende tanto de los objetivos y alcances del estudio como de las características de las personas que la pueden suministrar” (p.181). Es decir, que la población y muestra debe estar ajustada al tema de estudio, para que las características se relacionen entre sí, y no desarrollen una idea dispersa o absurda. La población es el conjunto de todos los sujetos, sobre los que queremos conocer cierta información relacionada con el fenómeno que se estudia. Se pone como ejemplo, una investigación sobre el nivel de ingresos familiar de la región Logone Occidental del Chad. Las familias serían los sujetos y la población sería el conjunto de familias de dicha región. En cuanto a la muestra, Sabino (2002) especifica que “es una parte del todo que llamamos universo y que sirve para representarlo” (p. 83) Mientras que para Hernández, Fernández y Baptista (ob.cit.) la muestra “es un subgrupo de la población. Digamos que es un subconjunto de elementos que pertenecen a ese conjunto definido en sus características al que llamamos población”(p. 212). Es decir, que la muestra representa ese grupo que se toma de
  8. 8. un todo para resaltar las características que son objeto de investigación.La muestra es el subconjunto de la población que se selecciona para el estudio, esperando que lo que se averigüe en la muestra nos dé una idea sobre la población en su conjunto. Se seleccionan muestras porque normalmente no es posible o económico estudiar todos y cada uno de los sujetos de una población (lo que sería un censo). Siguiendo con el ejemplo anterior: como sería muy caro averiguar el nivel de ingresos de todas las familias de Logone Occidental (casi 700.000 habitantes), lo normal es seleccionar unas cuantas familias (la muestra), y realizar una encuesta sobre el nivel de ingresos. A partir de los datos obtenidos se obtendría el ingreso medio muestral. La muestra, en el caso de estudios estadísticos, descansa en el principio de que las partes representan al todo. Así, una muestra reflejará las características que definen la población de la que fue extraída. Por lo tanto, se podrían generalizar las características de la muestra a toda la población utilizando la estadística inferencial. En el caso de Logone, la inferencia nos daría información sobre la precisión con la que el ingreso medio muestral representa el ingreso medio de toda la población. Esta información de precisión se concreta en este caso en un intervalo de confianza o margen de error y un nivel de confianza o probabilidad de acertar. La Inferencia estadística es el proceso de aplicar métodos estadísticos para sacar conclusiones sobre una población a partir de datos de una muestra. Sin embargo para poder aplicar la inferencia, es decir, para poder generalizar, la muestra debe reflejar las características de la población. Para ello, debe cumplir dos condiciones. En primer lugar, debe ser suficientemente grande, En segundo lugar, debe ser seleccionada de manera aleatoria. El muestreo se considera aleatorio (o probabilístico) cuando todos los sujetos tienen la misma posibilidad de ser escogidos para la muestra. Sería como poner todos los nombres de los sujetos en un bombo y e ir extrayéndolos al azar. En la práctica, hay diferentes tipos de muestreos aleatorios: simple, sistemático, estratificado y por etapas. En los dos últimos, no todos los sujetos tienen la misma probabilidad de formar parte de la
  9. 9. muestra, pero como sabemos qué probabilidad tiene cada sujeto, podemos corregir la desviación mediante ponderaciones, así que se considera igualmente aleatorio. En contraposición, están los muestreos no aleatorios, más propios de técnicas cualitativas. Éstos, ni son aleatorios, ni pretenden obtener una muestra representativa de la población. Más bien, buscan seleccionar sujetos que constituyan casos paradigmáticos (primando la diversidad) o que tengan especial conocimiento sobre una cuestión (informantes clave). Se prima la calidad frente a la cantidad. Existe un tercer grupo, que podríamos denominar pseudoaleatorio. Son muestreos que no se pueden considerar aleatorios, pero que sí pretenden obtener una muestra tan representativa de la población como sea posible, por ejemplo el muestreo por cuotas. Otros dos conceptos importantes son: El marco muestral es el conjunto de sujetos de la población realmente disponibles para la elección de la muestra. Debería coincidir con la población, pero no siempre es así, sobre todo, en los contextos de estudios de desarrollo. En Logone Occidental, el marco muestral sería completo si se dispusiera de una lista actualizada de todas las familias de la región. A partir de ahí se seleccionaría la muestra. En cambio, si se parte del listín telefónico (poco aconsejable en este caso), el marco muestral no son todas las familias de la región, sino solo las familias de la región que tienen teléfono. La disponibilidad o no de un marco muestral adecuado es importante, ya que determina las técnicas de muestreo a aplicar. En ocasiones, cabe la posibilidad de reconstruirlo (elaborar la lista de la población), como paso previo al muestreo. La unidad muestral es el elemento individual que constituye el marco muestral, y sobre el que se obtendrá información. Normalmente es lo mismo que el sujeto (las familias en el ejemplo de Logone Occidental), si bien se pueden dar excepciones. Sería el caso, volviendo al mismo ejemplo, que se hiciese una encuesta por hogares, con lo que la unidad muestral sería el hogar y no la familia.
  10. 10. Técnicas e Instrumentos de Recolección de Datos. Técnica. la técnica cuantitativa más habitual en la recolección de datos es la encuesta. Esta técnica, mediante la utilización de un cuestionario estructurado o conjunto de preguntas, permite obtener información sobre una población a partir de una muestra. Las preguntas del cuestionario suelen ser cerradas en su mayoría, esto es, no se da opción a que quién responde se exprese con sus propias palabras (como en una entrevista) sino que se marcan unas opciones de respuesta limitadas entre las que elegir. Así, mediante codificación, se facilita una comparativa y análisis de datos más rápido que en las entrevistas, en detrimento eso sí, de la profundidad y matización en las respuestas. Se podría pues decir que la encuesta es una entrevista de tipo estandarizada y cerrada, cubriendo el límite opuesto a la entrevista en profundidad. La Encuesta, la cual es definida por Tamayo y Tamayo, citado por Méndez (ob.cit.) como un “instrumento de observación formado por una serie de preguntas formuladas y cuyas respuestas son anotadas por el empadronador” (p. 197). Al respecto Arias (ob.cit.), dice que la encuesta “es una estrategia, oral o escrita, cuyo propósito es obtener información acerca de un grupo o muestra de individuos o en relación a la opinión de éstos sobre un tema específico” (p.29). Instrumento de Recolección de Datos. Para la obtención de los datos en la encuesta se utiliza el cuestionario, cuya finalidad será recoger y analizar la información necesaria para llevar a cabo la investigación. Para Tamayo y Tamayo, citado por Méndez (ob.cit.), el cuestionario es “un instrumento formado por una serie de preguntas que se contestan por escrito a fin de obtener la información necesaria para la realización de una investigación” (pág.191). La elaboración formal del cuestionario abarca dos aspectos básicos: la redacción de las preguntas y la determinación de los aspectos formales del
  11. 11. cuestionario. Hay tres tipos de preguntas en cuanto a su redacción: cerradas, abiertas y semi-abiertas.  Las preguntas cerradas incluyen una selección de respuestas, que pueden ser dicotómicas, es decir, de dos respuestas (ej. “sí / no”); o múltiples, o sea, un abanico de más de 2 posibilidades. Las múltiples pueden llevar un orden de menor a mayor o incluso intervalos de una característica continua.  Las preguntas abiertas no incluyen respuesta.  Las semi-abiertas incluyen respuestas, pero dejan un espacio para otras opciones. Validez y Confiabilidad Validez En relación a este punto, Hernández et al. (2006 p. 278), plantean que la validez es el “grado en el cual el instrumento refleja un dominio específico de contenido de lo que se mide”. Luego de diseñado el instrumento, antes de su aplicación, se debe cumplir con el requisito de validación del mismo. A este respecto, Chávez (2007), mide a la validez como la eficacia con que un instrumento mide lo que pretende el investigador; es decir, la validez de una escala va a estar relacionadas con la confiabilidad del instrumento. Por su parte, Méndez (2007, p. 298), define la validez como “el grado en que una prueba mide lo que se propone medir”, este aspecto es de gran importancia porque le asegurarán al investigador que la información obtenida le servirá a su propósito. Para Hernández, Fernández y Baptista (ob.cit.), “un instrumento de medición adecuado es aquel que registra datos observables que representan verdaderamente los conceptos o variables que el investigador tiene en mente” (p. 235). En cuanto a la validez, los autores anteriormente mencionados se relacionan al grado en que una variable de investigación mida lo que debe medir, y no ideas vagas. El Juicio de Experto, quienes manifestarán sus opiniones y
  12. 12. sugerencias en cuanto al cuestionario, las interrogantes formuladas y la coherencia entre las variables de investigación y el contenido general del cuestionario, aplicando de esta manera la validez del contenido. Validez de constructo: Análisis factorial exploratorio. Para establecer la validez de constructo se llevará a cabo un Análisis Factorial Exploratorio del Cuestionario, con el fin de determinar la estructura del mismo. El análisis factorial, una técnica común de análisis de comportamiento en las ciencias sociales y naturales, se realiza con más frecuencia en su forma "exploratoria". Este formulario permite a un investigador utilizar técnicas para extraer un conjunto de factores a partir de un conjunto de datos. Estos factores "agrupan" las variables en categorías similares. La extracción factorial en sí es una habilidad que tiene múltiples técnicas asociadas con ella; una de las más importantes es la técnica de rotación, un método que permite al usuario seleccionar entre varias soluciones. Este método de análisis permitirá eliminar algunos de los ítems del cuestionario debido al bajo valor de saturación que éstos presenten. El análisis factorial nos indica cómo tienden a agruparse los ítems o variables. Examinando el contenido conceptual de los ítems que pertenecen al mismo factor podemos comprender qué factores [o constructos] subyacentes explican las correlaciones entre los ítems del cuestionario. Una vez obtenido un modelo factorial exploratorio que se puede considerar adecuado, y con el fin de contrastar y confirmar la estructura resultante, se procederá a la realización de un análisis factorial confirmatorio sobre la matriz de covarianzas de la muestra total. Este cálculo se puede realizar utilizando el programa estadístico SPSS para Windows. Confiabilidad La confiabilidad de un instrumento representa, según Hernández, Fernández y Baptista (ob.cit.), “el grado en que su aplicación repetida al mismo sujeto u objeto produce iguales resultados” (p. 235). El análisis de la consistencia
  13. 13. interna del instrumento se hace a través del coeficiente alpha de Cronbach y sus correspondientes intervalos de confianza, por el tipo de escala utilizada (Likert).y si es dicotómica se utiliza el Coeficiente KR-20. Técnicas de Análisis e Interpretación de Datos Los datos obtenidos, procesados y presentados para el análisis de la información, se pueden por distribuciones de frecuencias absolutas y relativas con sus respectivos gráficos de barra. Méndez (2007), expone que el análisis de los resultados como proceso implica el manejo de los datos que se han obtenido, reflejándolos en cuadros y gráficos, una vez dispuestos, se inicia su análisis tomando en cuenta las bases teóricas, cumpliendo así los objetivos propuestos. Así mismo, Hernández et al. (2006) describen el análisis de datos como “un conjunto de puntuaciones ordenadas en sus respectivas categorías”. (p. 419). Por otra parte, Bavaresco (2006), señala que es en esta etapa cuando los cuadros elaborados deberán ser interpretados para obtener los resultados, donde se converge el sentido crítico objetivo – subjetivo que le impartirá el investigador a esos números recogidos en las tablas. Adicionalmente, se utilizan técnicas de análisis de datos cualitativos y cuantitativos. En este sentido, Sabino (2001), plantea con relación al análisis cualitativo referido al que procedamos hacer con información de tipo verbal que de un modo general aparece en fichas, es por ello que este tipo de análisis se efectúa verificando los datos que se refieren a un mismo aspecto y tratando de evaluar la fiabilidad de cada información En cuanto al análisis cuantitativo, Sabino (2001), plantea que en este caso se efectúa naturalmente, con toda la información numérica resultante de la investigación. Mostrando la información recolectada en cuadros y medidas, calculando sus porcentajes.
  14. 14. Referencias Bibliográficas Arias F. (2003). El Proyecto de Investigación. Metodología Científica. Caracas. Editorial Episteme. Balestrini M. (2003). Cómo se elabora el Proyecto de Investigación. Venezuela. B.L. Consultores Asociados. Chiavenato I. (1989). Administracion de Recursos Humanos Mac Graw Hill. Chiaventato I. (2002). Gestión del Talento Humano. México. Mac Graw Hill. Constitución de la República Bolivariana de Venezuela. G.O 36.860 (1999) Dessler G. (1996). Administración de Personal. México. Pearson. Dolán S., Cabrera R., Jackson S., y Schuler R. (2003). La Gestión de los Recursos Humanos. México. Mac Graw Hill. Flannery T., Hofrichter D., y Platten P. (1999). Personas, desempeño y pago. Compensación dinámica para el nuevo entorno de negocios. Argentina. Páidos. Giannocaro, C. (2003). Diseño de un Plan de Incentivos Laborales para los Trabajadores de la empresa Mobile Desing, C.A. Trabajo de Grado Universidad Bicentenaria de Aragua. González y Rojas (2004). Diseño de un programa de incentivos que permita mejorar la productividad y competitividad del personal del área de ventas en la empresa Molina y Cia, Trabajo de Grado. Colegio Universitario Los Teques Cecilio Acosta.
  15. 15. Hernández R., Fernández C., y Baptista P. (1999). Metodología de la Investigación. México. Mc Graw Hill. Hurtado de B., J. (2000). Metodología de la Investigación Holística. 3ra Edición. Caracas. Fundación Sypal. Méndez C. (2004). Metodología. Diseño y Desarrollo del Proceso de Investigación. Colombia. Mc Graw Hill. Rumbos K. (2002). Propuesta de un Programa funcional para el Departamento de Recursos Humanos con el propósito de aumentar la motivación y mejorar el bienestar social de los trabajadores de Dart de Venezuela, C.A. Trabajo de Grado. Universidad Bicentenaria de Aragua. Sabino C. (2002). El proceso de Investigación. Venezuela. Panapo.

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