El documento presenta información sobre el análisis de datos cualitativos y cuantitativos. Explica que los datos pueden ser estructurados u no estructurados, y cuantitativos o cualitativos. Describe procesos para organizar y analizar los datos como clasificar, codificar y reducir la información. También presenta diferentes enfoques para analizar los datos como análisis temático, comparativo y de contenido para datos cualitativos, y técnicas estadísticas como análisis univariado y bivariado para datos cuantitativos.

1. ANÁLISIS DE DATOS
UNIVERSIDAD DE LA SALLE
FACULTAD DE CIENCIAS DE LA EDUCACIÓN
4/19/2017 Yamith José Fandiño Parra Bogotá, Colombia 1

2. Blaxter, Hughes,
andTight , cap. 7
(2001)
FORMA DE LOS DATOS
 Ordenados o caóticos = Estructurados o No estructurados.
 Lugar y medio = Pared, suelo, escritorio / Papel o magnético.
NATURALEZA DE LOS DATOS
Cuantitativos (números) = Cuantificar o medir. ¿Qué clase?
Cualitativos (palabras) = Cualificar o describir. ¿Cómo se recolectan?
¿Qué hacer?
4/19/2017 Yamith José Fandiño Parra Bogotá, Colombia 2

3. Blaxter, Hughes,
andTight , cap. 7
(2001)
ORGANIZACIÓN DE LOS DATOS
- Clasificar 
- Codificar
- Reducir o resumir 
Unidades manejables de información + Abstracción /Teorización
4/19/2017 Yamith José Fandiño Parra Bogotá, Colombia 3

4. Blaxter, Hughes,
andTight, cap. 7
(2001)
ORGANIZACIÓN DE LOS DATOS
Técnicas:
Codificación (Códigos que emergen desde los datos mismos)
Anotación (Notas hechas por el investigador)
Rotulación (Inscripciones realizadas a partir de la teoría)
Selección (Elección de ítems significativos o representativos)
Resumen (Versión reducida, sinóptica o compendiada de los datos)
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5. Blaxter, Hughes,
andTight, cap. 7
(2001)
PROCESO DE ANÁLISIS DE LOS DATOS
Búsqueda de explicaciones y comprensión
MEDIANTE
Postulación de conceptos y teorías
Conceptos: Ideas que reflexionan sobre temas o cuestiones específicas.
Teorías: Conjuntos de hipótesis que explican o interpretar situaciones.
Explicaciones: Enunciados sobre el por qué algo es como es.
Comprensión: Percepción del significado de algo.
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6. Blaxter, Hughes,
andTight, cap. 7
(2000)
Documentos Entrevistas Observaciones Cuestionarios
Caracterizar uno a
uno (Hallar atributos
o particularidades
importantes o
pertinentes).
Comparar
documentos en
conjunto (Establecer
relaciones,
conexiones,
agrupaciones)
Teoría fundada en los
datos
• Codificación inicial
(Identificar conceptos
provisorios).
• Codificación axial
(Buscar
conexiones/relacione
s)
• Codificación teórica
(Establecer
regularidades y
formular
explicaciones)
Análisis temático
1. Leer (Identificar
asuntos
preliminares).
2. Revisar (Generar,
combinar, borrar y
establecer asuntos
principales).
3. Relacionar
(Determinar
conexiones o
vínculos).
Corte cuantitativo y
sistemático
- Graficar
- Tabular
O
Corte cualitativo y
abierto
- Describir
- Reportar
Recurre al uso de otro
método para
Contextualizar
y
Ampliar lo observado
Estadística descriptiva
(frecuencias, tendencias y
dispersión)
1. Frecuencias y
porcentajes.
2. Tendencias.
- Media (promedio
matemático).
- Mediana (la cifra o valor
en el punto medio del
grupo).
- Modo/moda (la cifra o
valor más común o
frecuente).
3. Dispersión.
- Rango (el resultado de
restar la cifra o el valor
mayor con la cifra o el
valor menor).
- Desviación estándar (raíz
cuadrada de la media de
los cuadrados de las
puntuaciones de
desviación).
4/19/2017
Yamith José Fandiño Parra Bogotá, Colombia
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7. Blaxter, Hughes,
andTight, cap. 7
(2001)
4/19/2017
Yamith José Fandiño Parra Bogotá, Colombia
TIPOS DE DATOS CUANTITATIVOS
Nominal
- Identifica que un dato pertenece a una categoría. Por ejemplo: Edad (1. niño, 2. joven, 3. adulto, 4. viejo),
género (1. masculino, 2. femenino), estado civil (1. soltero, 2. casado, 3. separado, 4. viudo, etc.), opciones de si
o no (1 para si y 2 para no), etc.
- Estos datos se asumen como respuestas excluyentes que ayudan a entender la distribución de la población.
- Utiliza la moda/el modo para establecer tendencia.
Ordinal
- Clasifica los datos a través de un continuo o una gradación. Por ejemplo, cuando se les asignan los valores 1, 2,
3, 4 y 5 a las opciones “Totalmente en desacuerdo”, “En desacuerdo”, “Indiferente”, “De acuerdo” y
“Totalmente de acuerdo”.
- La selección de estas opciones implica que unas de ellas son mejores que las otras.
- Emplea la mediana para establecer tendencia.
Intervalo
- Marca los datos, describiendo su distancia numérica. Por ejemplo: Número de hijos (1, 2, 3, 4, más), rango de
edad (de 10 a 20, de 20 a 30, de 30 a 40, de 40 a 50, etc.), ingreso (700.000 pesos, 1.400.000 pesos, 2.100.000
pesos, 2.800.000 pesos, 3.500.000), etc.
- Las opciones escogidas se dividen por intermedios precisos.
- Usa la media y la mediana para establecer tendencia.
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8. Blaxter, Hughes,
andTight, cap. 7
(2001)
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Yamith José Fandiño Parra Bogotá, Colombia
INTERPRETACIÓN DEL ANÁLISIS DE LOS DATOS
Proceso por el cual se da significado a los datos recolectados y analizados, comparándolos
con explicaciones propuestas por otros investigadores o teóricos.
- Propia perspectiva: ¿Qué piensa usted qué es lo más significativo y qué sugieren los datos?
- Distanciamiento de los datos: descansos, comparaciones, autocrítica, etc.
- Interpretaciones compartidas: revisiones con pares y/o participantes
- Manejo de los datos que no encajan: reconocerlos y explicarlos.
 Significación: Importancia de lo hallado.
 Representatividad: Posibilidad de aplicación en otros contextos o con otras poblaciones.
 Fiabilidad: Nivel de precisión con el que hizo el proyecto,
 Validez: El grado de concordancia entre datos, método, instrumentos y procedimientos
empleados en el proyecto.
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9. Pérez, cap. 3
(2000)
4/19/2017
Yamith José Fandiño Parra Bogotá, Colombia
ANÁLISIS DE LOS DATOS CUALITATIVOS: DEFINICIONES
El análisis de datos es la etapa de búsqueda sistemática y reflexiva de la información
obtenida a través de los instrumentos… implica trabajar los datos, recopilarlos, organizarlos
en unidades manejables, sintetizarlos, buscar regularidades , descubrir qué es importante y qué
van a aportar a la investigación (Latorre y González, 1987).
El sentido del análisis de datos en la investigación cualitativa consisten en reducir,
categorizar, clarificar, sintetizar y comparar la información con el fin de obtener una visión lo
más completa posible de la realidad objeto de estudio.
El modelo de análisis puede ser muy variado, tanto como el investigador pueda necesitar
para sistematizar y presentar la información. Puede utilizar tablas, cuadros, matrices,
diagramas, etc. Los datos suelen ser frases sencillas, oraciones, abreviaciones, símbolos,
códigos, categorías, etc., que el investigador utiliza a lo largo de la investigación.
Contempla la realidad de modo holístico, total, divergente, global. Se orienta hacia la
búsqueda no de la homogeneidad, sino de la particularidad. En suma, trata de comprender la
realidad como un todo unificado.
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10. Pérez, cap. 3
(2000)
4/19/2017
Yamith José Fandiño Parra Bogotá, Colombia
ANÁLISIS DE LOS DATOS CUALITATIVOS: PROCESOS
1. Tesch (1987)
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11. Pérez, cap. 3
(2000)
4/19/2017
Yamith José Fandiño Parra Bogotá, Colombia
1. Tesch (1987)
Análisis exploratorio
- Revisión de los datos (notas, resúmenes, registros, etc.) a la luz de un marco teórico previo.
- Se delimitan los datos a segmentos (frases, episodios, asuntos) mediante la identificación de
categorías (unidades de sentido o ideas o conceptos unificadores).
- Se emplea selectividad secuencial, es decir, se determina fenómenos a examinar a medida que
avanza el estudio.
Descripción
- Examen de todos los segmentos de cada categoría identificada (unidad de sentido o idea
unificadora).
- Establecer patrones (regularidades y recurrencias) en los datos.
Interpretación
- Determinar conexiones entre los diferentes asuntos y patrones hallados o identificados,
integrándolos y relacionándolos.
- Establecer posibles comparaciones (semejanzas y diferencias).
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12. Pérez, cap. 3
(2000)
4/19/2017
Yamith José Fandiño Parra Bogotá, Colombia
ANÁLISIS DE LOS DATOS CUALITATIVOS: PROCESOS
1. Miles y Huberman (1984)
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13. Pérez, cap. 3
(2000)
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Yamith José Fandiño Parra Bogotá, Colombia
2. Miles y Huberman (1984)
Reducción de datos
 Seleccionar, focalizar, abstraer y transformar los datos brutos, de forma que se puedan ir estableciendo hipótesis de trabajo.
 Se utilizan códigos (abreviaciones o símbolos aplicados a frases, párrafos o fragmentos de las transcripciones de entrevistas o
las notas de observaciones) y memos o memorándum (referencias breves sobre visiones conceptuales sobre los códigos y sus
relaciones ente sí).
 Se lleva a cabo conceptualización (establecimiento de conexiones, generalizaciones o proposiciones que indiquen o señalen
posibles hallazgos o resultados).
Presentación de datos
 Reunir organizadamente la información procesada a través de gráficas y matrices.
 Crear gráficas descriptivas (presentar la evolución de una situación o acontecimiento a lo largo del tiempo) o explicativas
(examinar los fenómenos descritos mediante flujos, tendencias, dispersión, causas-efectos, etc.).
 Elaborar matrices descriptivas (resumir los datos, presentando la información globalmente, detalladamente,
comparativamente, paralelamente, etc.) o explicativas (vincular efectos, productos o resultados aportando explicaciones,
razones y causas de los fenómenos hallados o identificados.)
Conclusiones y verificaciones
 Advertir regularidades, patrones, explicaciones y flujos entre los datos reducidos y presentados con objeto de crear una teoría
o una interpretación.
 Realizar interpretaciones semánticas (hacer comprensibles términos o temas hallados o identificados), interpretaciones
significativas (mostrar el significado o el propósito de conductas o comportamientos hallados o identificados) y/o
interpretaciones teóricas (explicar los resultados hallados o identificados a la luz de una teoría adecuada al objeto de estudio).
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14. Dawson, cap. 11
(2009)
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ENFOQUES PARA ANALIZAR LOS DATOS
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Buscar mediciones
estables y
consistentes sin
errores o sesgos.
Análisis lineal,
distribuido en etapas
o fases
independientes.
Mecánico y por
conteo.
Cuantitativo
Reconocer influencias
de participantes,
dando cabida a
procesos personales.
Análisis procesual,
progresivo que se
refina y reorganiza a la
luz de datos
emergentes.
Reflexivo y por
introspección
(iluminación).
Cualitativo

15. Dawson, cap. 11
(2009)
4/19/2017
Yamith José Fandiño Parra Bogotá, Colombia
ENFOQUE CUALITATIVO
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Análisis temático
Análisis comparativo
Análisis de contenido
Análisis discursivo o
conversacional
• Es inductivo puesto que los temas
o asuntos surgen de los datos
recogidos en un instrumento sin
que el investigador los imponga.
• Datos de diferentes informantes
se comparan y contrastan hasta
que el investigador siente que no
surgen temas o asuntos nuevos.
• Se analiza los patrones del habla como las
maneras cómo los informantes hablan de
asuntos particulares, las metáforas que
emplean, los turnos que toman en una
conversación, las estrategias discursivas
que activan, etc.
• Es un proceso mecánico en el cual el
investigador trabaja en los datos
asignando códigos (palabras o números) a
características o particularidades dentro
del texto para finalmente indicar los
códigos más frecuentes o representativos.

16. Dawson, cap. 11
(2009)
4/19/2017
Yamith José Fandiño Parra Bogotá, Colombia
ENFOQUE CUANTITATIVO
Técnicas estadísticas
Análisis univariado o conteo de frecuencia: Describe lo hallado en una sola fuente de información al contar las
respuestas obtenidas y representarlas por medio de promedios o porcentajes.
Análisis bivariado o multivariado: Busca establecer relaciones o conexiones entre dos o más características o asuntos
medidos en un conjunto de personas o comunidades.
Medición de los datos
Escala nominal: El encuestado responde a una pregunta de una manera particular, eligiendo entre una serie de
respuestas mutuamente excluyentes. Las respuestas a preguntas sobre el estado civil, la afiliación religiosa y el género
son ejemplos de escalas nominales de medición.
Escala ordinal: Algunas preguntas ofrecen una opción, pero al revisar las opciones es obvio que forman una escala que
se pueden colocarse en un continuo, con la implicación de que algunas son mejores que otras.
Escala de intervalo: Estas escalas vienen en forma de números con intervalos definidos con precisión. Los ejemplos que
se incluyen en este tipo de escala son las respuestas de preguntas sobre la edad, el número de hijos y el ingreso
familiar. Se pueden hacer comparaciones precisas entre estas escalas.
Media aritmética: Si desea encontrar un promedio simple de los datos, se suman los valores y se dividen por el número
de elementos. Se utiliza con escalas de intervalos.
Modo o moda: Es el valor que ocurre con mayor frecuencia en los datos. Se utiliza con escalas nominales.
Mediana: Es el valor medio en un set de datos. Se utiliza tanto con escalas ordinales como con escalas de intervalo.
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17. Referencias
Blaxter, L., Hughes, C., & Tight, M. (2001). Cómo se hace una investigación. Argentina:
Editorial Gedisa.
Dawson, C. (2009). Introduction to research methods: A practical guide for anyone
undertaking a research project (4th edition). USA: How to books ltd.
Latorre, A., y González, R. (1987). El maestro investigador. La investigación en el aula.
Barcelona: Ed. Graó.
Miles, M.B., & Huberman, AM. (1984). Qualitative data analysis: A sourcebook of new
methods. Beverly Hills: Sage.
Pérez, G. (2002). Investigación cualitativa. Retos e interrogantes. II Técnicas y análisis de
datos. España: Editorial La Muralla.
Tesch, R. (1987). Comparing methods of qualitative analysis: What do they have in common?
Paper presented at American Educational Research Association Annual Meeting,
Washington, DC.
4/19/2017 Yamith José Fandiño Parra Bogotá, Colombia 17