El procedimiento para analizar cuantitativamente los datos consta de 7 pasos: 1) seleccionar un programa como SPSS, Minitab o SAS, 2) ejecutar el programa, 3) explorar los datos, 4) evaluar la confiabilidad y validez del instrumento, 5) analizar las hipótesis mediante pruebas estadísticas, 6) realizar análisis adicionales, y 7) preparar los resultados para su presentación.

1. UNIVERSIDAD IBEROAMERICANA DE
CIENCIA Y TECNOLOGÍA
FACULTA DE CIENCIAS ECONOMICAS
ASIGNATURA : METODOLOGIA DE LA
INVESTIGACION
ALUMNA:
Claudia Pérez Hernández
LAEE XIV
DOCENTE
Lic. Carlos Héctor Naranjo Iturralde

2. ¿Qué procedimiento se sigue para analizar cuantitativamente los datos?
El análisis de los datos se efectúa sobre la matriz de datos utilizando un programa
computacional. El proceso está conformado por los siguientes pasos:
Paso 1: seleccionar un programa de análisis
Hay diversos programas para analizar datos. En esencia su funcionamiento es muy
similar e incluyen las dos partes o segmentos que se mencionaron en el capítulo
anterior: una parte de definiciones de las variables, que a su vez explican los datos (los
elementos de la codificación ítem por ítem o indicador por indicador), y la otra parte, la
matriz de datos. La primera parte es para que se comprenda la segunda. Las
definiciones, desde luego, las prepara el investigador. Lo que éste hace, una vez
recolectados los datos, es precisar los parámetros de la matriz de datos en el programa
(nombre de cada variable en la matriz —que equivale a un ítem, reactivo, indicador,
categoría o subcategoría de contenido u observación—, tipo de variable o ítem, ancho
en dígitos, etc.) e introducir o capturar los datos en la matriz, la cual es como cualquier
hoja de cálculo. Asimismo, recordemos que la matriz de datos tiene columnas (variables,
ítems o indicadores), filas o renglones (casos) y celdas (intersecciones entre una
columna y un renglón). Cada celda contiene un dato (que significa un valor de un caso
en una variable). Los programas mas utilizados son el SPSS, Minitab y SAS.

3. Paso 2: ejecutar el programa
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 3: explorar los datos
En esta etapa, inmediata a la ejecución del programa, se inicia el análisis. Cabe
señalar que si hemos llevado a cabo la investigación reflexionando paso a paso,
la fase analítica es relativamente sencilla, porque:
1) formulamos las preguntas de investigación que pretendemos contestar,
2) visualizamos un alcance (exploratorio, descriptivo, correlacional o
explicativo),
3) establecimos nuestras hipótesis (o estamos conscientes de que no las
tenemos),
4) definimos las variables,
5) elaboramos un instrumento (conocemos qué ítems o indicadores miden qué
variables y qué nivel de medición tiene cada variable: nominal, ordinal, de
intervalos o razón) y
6) recolectamos los datos. Sabemos qué deseamos hacer, es decir, tenemos
claridad.

4. Paso 4: evaluar la confiabilidad o fiabilidad y validez lograda por el instrumento de medición
La confiabilidad se calcula y evalúa para todo el instrumento de medición utilizado, o bien, si se
administraron varios instrumentos, se determina para cada uno de ellos. Asimismo, es común que
el instrumento contenga varias escalas para diferentes variables o dimensiones, entonces la
fiabilidad se establece para cada escala y para el total de escalas (si se pueden sumar, si son
aditivas). Existen diversos procedimientos para calcular la confiabilidad de un instrumento
conformado por una o varias escalas que miden las variables de la investigación;
cuyos ítems, variables de la matriz o indicadores pueden sumarse, promediarse o correlacionarse.
Todos utilizan fórmulas que producen coeficientes de fiabilidad que pueden oscilar entre cero y
uno, donde recordemos que un coeficiente de cero significa nula confiabilidad y uno representa un
máximo de fiabilidad. Cuanto más se acerque el coeficiente a cero (0), mayor error habrá en la
medición. Los coeficientes expresan la intercorrelación (consistencia) entre los distintos ítems,
indicadores o componentes de la prueba. Los procedimientos más utilizados para determinar la
confiabilidad mediante un coeficiente son: Medida de estabilidad (confiabilidad por test-retest),
Formas alternas y prueba pos-prueba, Mitades partidas y Medidas de consistencia interna.
La evidencia sobre la validez del contenido se obtiene mediante las opiniones de expertos y al
asegurarse de que las dimensiones medidas por el instrumento sean representativas del universo o
dominio de dimensiones de las variables de interés (a veces mediante un muestreo aleatorio
simple). La evidencia de la validez de criterio se produce al correlacionar las puntuaciones de los
participantes, obtenidas por medio del instrumento, con sus valores logrados en el criterio.
Recordemos que una correlación implica asociar puntuaciones obtenidas por la muestra en dos o
más variables.

5. Paso 5: analizar mediante pruebas estadísticas las hipótesis planteadas (análisis estadístico
inferencial)
Con frecuencia, 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. Los datos casi siempre se recolectan de una muestra y
sus resultados estadísticos se denominan estadígrafos; la media o la desviación estándar
de la distribución de una muestra son estadígrafos. A las estadísticas de la población se les
conoce como parámetros. Éstos no son calculados, porque no se recolectan datos de toda
la población, pero pueden ser inferidos de los estadígrafos, de ahí el nombre de estadística
inferencial.
Paso 6: realizar análisis adicionales
Este paso implica simplemente que una vez realizados nuestros análisis, es posible que
decidamos ejecutar otros análisis o pruebas extras para confirmar tendencias y evaluar los
datos desde diferentes ángulos. Por ejemplo, podemos en una tabla de contingencia
calcular primero Chi cuadrada y luego Phi, Lambda, T de Cramer (C) y el coeficiente de
contingencia. O después de un ANOVA, efectuar los contrastes posteriores que
consideremos apropiados. Resulta este paso un momento clave para verificar que no se
nos haya olvidado un análisis pertinente. En esta etapa regularmente se eligen los análisis
multivariados.

6. Paso 7: preparar los resultados para presentarlos
Se recomienda, una vez que se obtengan los resultados de los análisis estadísticos (tablas,
gráficas, cuadros, etc.), las siguientes actividades, sobre todo para quienes se inician en la
investigación:
1. Revisar cada resultado [análisis general → análisis específico → valores resultantes
(incluida la significación) → tablas, diagramas, cuadros y gráficas].
2. 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).
3. Cotejar diferentes resultados: su congruencia y en caso de inconsistencia lógica volverlos
a revisar. Asimismo, se debe evitar la combinación de tablas, diagramas o gráficas que
repitan datos. Por lo común, columnas o filas idénticas de datos no deben aparecer en dos
o más tablas. Cuando éste es el caso, debemos elegir la tabla o elemento que ilustre o
refleje mejor los resultados y sea la opción que presente mayor claridad. Una buena
pregunta en este momento del proceso es: ¿qué valores, tablas, diagramas, cuadros o
gráficas son necesarias?, ¿cuáles explican mejor los resultados?
4. 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.

7. 5. Copiar o “formatear” las tablas en el programa con el cual se elaborará el reporte
de la investigación (procesador de textos —como Word— o uno para
presentaciones, como Power Point, Flash, Prezi). Algunos programas como SPSS y
Minitab permiten que se transfieran los resultados (tablas, por ejemplo)
directamente a otro programa (copiar y pegar). Por ello, resulta conveniente usar
una versión del programa de análisis que esté en el mismo idioma que se empleará
para escribir el reporte o elaborar la presentación. Aunque, de no ser así, el texto de
las tablas y gráficas puede modificarse, únicamente es más tardado.
6. Comentar o describir brevemente la esencia de los análisis, valores, tablas,
diagramas, gráficas.
7. Volver a revisar los resultados.
8. Y, finalmente, elaborar el reporte de investigación.