Análisis de Datos Cuantitativos

1. METODOLOGÍA DE LA
INVESTIGACIÓN
Nombre: Adriana Miranda Solórzano
LAEE XIV
18/Noviembre/2018

2. Capítulo 10: Análisis de Datos Cuantitativos
1. ¿Qué procedimientos se sigue para analizar cuantitativamente los
datos?
Una vez que los datos se han codificado, transferido a una matriz,
guardado en un archivo y “limpiado” los errores, el investigador procede
a analizarlos.
a) Fase 1: Seleccionar un software apropiado para analizar datos.
b) Fase 2: Ejecutar programa: SPSS, Minitab, STATS SAS, u otro
equivalente.
c) Fase 3: Explorar los datos:
o Analizar descriptivamente los datos por variable.
o Visualizar los datos por variable.
d) Fase 4: Evaluar la confiabilidad y validez logradas por el o los
instrumentos de medición.
e) Fase 5: Analizar mediante pruebas estadísticas las hipótesis
planteadas (análisis estadísticos inferencial).
f) Fase 6: Realizar análisis adicionales.
g) Fase7: Preparar los resultados para presentarlos (tablas, gráficas,
figuras, cuadros, etc.)
2. ¿Qué es una distribución de frecuencias?
Todo análisis estadístico se inicia con una primera fase descriptiva de los datos.
Ésta tiene por objeto sintetizar la información mediante la elaboración de tablas de
frecuencias, representaciones gráficas y el cálculo de medidas estadísticas (o
estadísticos). Estos procedimientos descriptivos dependen de la naturaleza de la
variable o atributo que se analiza y, en este sentido, el programa SPSS los recoge
en dos menús diferentes según se empleen, básicamente, para sintetizar datos
cualitativos o datos cuantitativos. Así mismo, el programa diferencia entre los
procedimientos descriptivos que hacen referencia al análisis de una sola variable
(análisis unidimensional) de los relativos a dos o más variables conjuntamente
(análisis bidimensional o multidimensional).
3. ¿Qué otros elementos contiene una distribución de frecuencias?
Las distribuciones de frecuencias, especialmente cuando utilizamos los porcentajes,
pueden presentarse en forma de histogramas o gráficas de otro tipo.

3. SPSS, Minitab y SAS producen tales gráficas, o bien, los datos pueden exportarse
a otros programas o paquetes que las generan (de cualquier tipo, a colores,
utilizando efectos de movimiento y en tercera dimensión, como por ejemplo:
PowerPoint).
4. ¿De qué otra manera pueden presentarse las distribuciones de frecuencias?
Las distribuciones de frecuencias, especialmente cuando utilizamos las frecuencias
relativas, pueden presentarse en forma de histograma o graficas de otro tipo.
Actualmente se dispone de gran variedad de programas y paquetes
computacionales que elaboran cualquier gráfica, a colores, utilizando efectos
de movimiento y en tercera dimensión.
5. ¿Cuáles son las medidas de tendencia central?
Las medidas de tendencia central, son puntos en una distribución
obtenida, los valores medios o centrales de ésta, y nos ayudan a ubicarla
dentro de la escala de medición de la variable analizada. Las principales
medidas de tendencia central son tres: moda, mediana y media. El nivel de
medición de la variable determina cuál es la medida de la tendencia central
apropiada para interpretar.
La moda es la categoría o puntuación que ocurre con mayor frecuencia. Se
utiliza con cualquier nivel de medición. La mediana es el valor que divide
la distribución por la mitad. La media es tal vez la medida de tendencia
central más utilizada y puede definirse como el promedio aritmético de una
distribución.
6. ¿Cuáles son las medidas de la variabilidad?
Las medidas de variabilidad indican la dispersión de los datos en la escala
de medición de la variable considerada y responden a la pregunta: ¿dónde
están diseminadas las puntuaciones o los valores obtenidos? Las medidas
de tendencia central son valores en una distribución y las medidas de la
variabilidad son intervalos que designan distancias o un número de
unidades en la escala de medición.
7. ¿Cómo se interpretan las medidas de tendencia central y de la
variabilidad?

4. Cabe destacar que al describir nuestros datos, respecto a cada variable del
estudio, interpretamos las medidas de tendencia central y de la variabilidad
en conjunto, no aisladamente. Consideramos todos los valores. Para
interpretarlos, lo primero que hacemos es tomar en cuenta el rango
potencial de la escala.
8. Realiza una síntesis del tema.
La mayoría de las veces se necesita analizar estos valores en un grupo de
individuos, para ello, estas variables también se expresan en el valor promedio de
los datos que conforman el grupo.
El análisis de datos es fundamental en la toma de decisiones basadas en la
investigación, para ello se recurre a un análisis de comparaciones numéricas y
estadísticas. Un análisis de datos cuantitativos eficaz nos mantendrá en el camino
correcto para comprobar nuestra teoría y tomar las mejores decisiones.
Los datos cuantitativos nos dan las bases, el soporte y sobre todo confiabilidad a
nuestra investigación. Los podemos ubicar por categorías, darle un orden de
acuerdo a su importancia o unidad de medida. Se puede realizar gráficas o tablas
para representarlos.
Si vamos a medir, entonces vamos a cuantificar, pero existen también métodos de
investigación que nos dan la posibilidad de obtener datos cuantitativos como
cualitativos, por ejemplo observaciones de campo, sondeos y las encuestas.
Por ejemplo, obtén datos cuantitativos en una pregunta donde los encuestados
tengan como opción para contestar “SI” o “NO” o las clásicas preguntas cerradas.
En cambio, si realizas preguntas abiertas, estarás generando datos cualitativos
puesto que estás pidiendo a los encuestados una descripción del tema en cuestión:
En resumen, los datos cuantitativos son la base del análisis estadístico, son datos
que se puede medir y verificar, que nos dan información acerca de las cantidades;
es decir, información que puede ser medida y escrito con números. Los datos
cuantitativos definen un número, mientras que los datos cualitativos son
descriptivos.