Descripción del procedimiento de análisis de datos cuantitativos

1. Al analizar los datos cuantitativos debemos recordar dos cuestiones: primero, que los modelos
estadísticos son representaciones de la realidad, no la realidad misma; y segundo, los resultados
numéricos siempre se interpretan en contexto, por ejemplo, un mismo valor de presión arterial no
es igual en un bebé que en una persona de la tercera edad.
Roberto Hernández-Sampieri
INSTITUTO DE DESARROLLO PROFESIONAL DE MONTERREY
Doctorado en Educación
Metodología de Investigación Cuantitativa
CATEDRÁTICA: DR. JESUS MELCHOR
PRESENTA: ELSA ALICIA SALDÍVAR MARTÍNEZ
18 DE FEBRERO DE 2023

2. El análisis cuantitativo en la actualidad se lleva a cabo por computadora u ordenador.
Se dispone de sistemas de cómputo para archivar y analizar datos
Interpretación de los resultados de los métodos de análisis cuantitativo.
El análisis de datos se efectúa sobre la matriz de los datos utilizando un programa computacional

3. Definiciones de Variables
01
• Explican los Datos (ítme por ítem o indicador
por indicador)
• Esta parte es para que se comprenda la segunda
• Las definiciones las prepara el investigador
• Codificación:
• Género ( 1= masculino y 2= femenino)
• Color de Cabello (1=negro 2=castaño
3=pelirrojo y 4 =rubio)
• Edad (dato “bruto o crudo” en años)
Matriz de Datos
02
• Una vez recolectados los datos el investigador precisa
los parámetros de la matriz (nombre de variables,
tipo)
• Introduce o captura los datos en la matriz
• Tiene columnas de variables, filas o renglones (casos)
y celdas (intersecciones entre columna y renglón)
• Cada celda tiene un dato: un valor de un caso en una
variable.
Paso 1: Seleccionar un Programa de Análisis

4. Programas Más Importantes
Statistical Package for the Social Sciences o Paquete
Estadístico para las Ciencias Sociales (IBM® SPSS)
• Desarrollado por la Universidad de Chicago
• Hay varias versiones en diferentes idiomas y se actualiza como
cualquier programa
• Surgen manuales acordes a las nuevas versiones (centro de recursos)
• Bajar o descargar una demostración del programa por tiempo limitado
• La versión «Base» contiene 80% de los análisis
• Contiene las dos partes: vista de variables y vista de datos

5. Minitab
• Bajo Costo
• Considerable número de pruebas estadísticas
• Tutorial
• Descargar versión prueba gratuita por tiempo limitado
• Se abre una sesión (se define con nombre y fecha) y se
abre una matriz. Se definen las variables, los renglones o
filas son casos y las gráficas se reproducen en recuadros.
STATS
• Universidad Carolina del Norte
• Variedad considerable de pruebas estadísticas
• Descargar versión de prueba

6. La mayoría de los programas son fáciles de usar, pues lo
único que hay que hacer es solicitar los análisis requeridos
seleccionando las opciones apropiadas.
Paso 2: Ejecutar el Programa

7. Paso 3: Explorar los Datos
Inmediato a la Ejecución del
Programa se inicia el Análisis
Si hemos llevado a cabo la parte de la investigación reflexionando paso a paso, la
fase análitica es sencilla porque:
1. Formulamos las preguntas de investigación que pretendemos contestar
2. Visualizamos un alcance
3. Establecimos nuestas hipótesis
4. Definimos las Variables
5. Elaboramos un instrumento
6. Recolectamos Datos
Sabemos qué deseamos hacer, es decir, tenemos claridad

8. Apunte 1
Variable de la Investigación
Variable de la Matriz
• Son columnas constituidas por ítems
• Las columnas pueden ser continuas o no (ubicadas continuas en la matriz o distintas partes
de la matriz)
• Regularmente la secuencia de las columnas corresponde a la secuencia de los ítems en el
instrumento de medición.
• Son las propiedades medidas y que forman parte de las hipótesis o que se pretenden
describir: GÉNERO, EDAD, ACTITUD HACIA EL PRESIDENTE MUNICIPAL.
INTELIGENCIA, DURACIÓN DE UN MATERIAL, PRESIÓN ARTERIAL, ETC.
• En ocasiones requieren un ítem (variable de la matriz) para ser medidas ocupando 1
columna de la matriz; pero si requieren de varios ítems ocuparán tantas columnas como
ítems.

9. Ejemplos
• Cuando una variable de la
investigación está integrada por
diversas variables de la matriz o
ítems, suele llamarse variable
compuesta y su puntuación
total es el resultado de adicionar
los valores de los reactivos que la
conforman.
• Al ejecutar el programa y durante
la fase exploratoria, se toman en
cuenta todas las variables de la
investigación e ítems y se
considera a las variables
compuestas, entonces se indica en
el programa cómo están
constituidas, mediante algunas
instrucciones

10. Los análisis de los datos
dependen de 3 factores:
Apunte 2
• Nivel de Medición de las Variables
• La manera en cómo se hayan formulado las hipótesis
• El interés analítico del investigador (que depende del
planteamiento del problema)
El investigador busca, en primer término, describir sus datos y posteriormente efectuar análisis estadísticos
para relacionar sus variables.
Los tipos o métodos de análisis cuantitativo o estadístico son variados y se comentarán a continuación; pero
cabe señalar que el análisis no es indiscriminado, sino que cada método tiene su razón de ser y un propósito
específico; por ello, no deben hacerse más análisis de los necesarios.
La estadística no es un fin en sí misma, sino una herramienta para evaluar los datos.

11. Estadística Descriptiva para cada Variable
La primera tarea es describir los datos, los valores o las puntuaciones
obtenidas para cada variable.
¿Cómo pueden describirse esos datos?
Al describir la Distribución de las puntuaciones o
Frecuencias de cada Variable
Distribución de frecuencias: Conjunto
de puntuaciones de una variable ordenadas
en sus respectivas categorías.

12. ¿Qué otros elementos contiene una Distribución de Frecuencias?
Las distribuciones de frecuencias pueden completarse agregando los
porcentajes de casos en cada categoría, los porcentajes válidos
(excluyendo los valores perdidos) y los porcentajes acumulados
(porcentaje de lo que se va acumulando en cada categoría, desde la
más baja hasta la más alta).

13. ¿De qué otra manera pueden presentarse las Distribuciones de Frecuencia?
Las distribuciones de frecuencias, especialmente cuando utilizamos los porcentajes,
pueden presentarse en forma de histogramas o gráficas de otro tipo.
Polígonos de frecuencias Relacionan las puntuaciones con sus respectivas frecuencias
por medio de gráficas útiles para describir los datos.

14. Pero además de la distribución o polígono de frecuencias, deben calcularse las:
medidas de tendencia central y de variabilidad o dispersión.
Medidas de tendencia central: Valores medios o centrales de una distribución que sirven
para ubicarla dentro de la escala de medición de la variable.
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 tendencia central apropiada para
interpretar.
• Moda Categoría o puntuación que se presenta con mayor frecuencia.
• Media Promedio aritmético de una distribución. Es la medida de tendencia central más
utilizada.
• Mediana es propia de los niveles de medición ordinal, por intervalos y de razón. No tiene
sentido con variables nominales, porque en este nivel no hay jerarquías ni noción de
encima o debajo. Asimismo, la mediana es particularmente útil cuando hay valores
extremos en la distribución.

15. Las medidas de la 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.
Las medidas de la variabilidad más utilizadas son rango, desviación estándar y varianza.
• Rango Extensión total de los datos en la escala.
• Desviación estándar Promedio de desviación de las puntuaciones con respecto a la media
que se expresa en las unidades originales de medición de la distribución.
• Varianza Desviación estándar elevada al cuadrado.

16. Nota Final
Debe recordarse que en una investigación se obtiene una distribución de frecuencias y se
calculan las estadísticas descriptivas para cada variable, las que se necesiten de acuerdo
con los propósitos de la investigación y los niveles de medición.
Hemos analizado descriptivamente los datos por variable del estudio y los visualizamos
gráficamente.
En caso de que alguna distribución resulte ilógica, debemos cuestionarnos si la variable
debe ser excluida, sea por errores del instrumento de medición o en la recolección de los
datos, ya que la codificación puede ser verificada.
Asimismo, si nos encontramos un porcentaje alto de valores perdidos debemos
preguntarnos: ¿por qué tantos participantes no respondieron o contestaron
erróneamente?, ¿por qué no se tienen registros completos de todos los casos, eventos o
unidades de análisis?
Ahora, debemos demostrar la confiabilidad y validez de nuestro instrumento, sobre la
base de los datos recolectados.