Este documento describe el proceso de análisis de datos en una investigación. Explica que después de recolectar los datos, es importante analizarlos mediante el uso de herramientas estadísticas y software como SPSS, Minitab o SAS. Para datos cuantitativos, el análisis implica codificar, calcular frecuencias, medidas centrales y comprobar hipótesis. Para datos cualitativos, implica reducir, transformar y codificar la información antes de interpretar los resultados. El objetivo final es procesar los datos para responder a las preguntas de investig

1. Proceso de análisis de datos
Fundamentos de Investigación .
UnADM
Ma de los Angeles Salazar Ibarra
2017

2. Introducción:
Ya terminada la recolección de datos, se da paso a una etapa de suma
importancia para un proyecto de investigación, el análisis de datos; según
Kerlinger (1982):
“Analizar significa establecer categorías, ordenar, manipular y resumir los
datos.” En una investigación se fijan y se utilizan las herramientas adecuadas
de acuerdo con el nivel de medición de variables, hipótesis y diseño de
investigación; siendo diferente el manejo de datos en cada caso, debido a su
naturaleza e instrumentos utilizados para su recolección.
De este proceso depende que la interpretación sea la adecuada,
estableciendo inferencias entre la relación de las variables y llegando a
conclusiones acordes a los supuestos de investigación y marco teórico
planteados.

3. Proceso de análisis de datos
Se pueden observar dos partes importantes de este:
Revisión y depuración de datos, con la finalidad
de detectar errores y omisiones
Representar con valores numéricos las
variables para facilitar su tabulación, en otras
palabras codificar
Existen diversas herramientas que permiten una manipulación mas optima de los datos, de las que
se hará mención mas adelante, de acuerdo al tipo de enfoque, que se determina según el
investigador: cuantitativa o cualitativa

4. Datos cuantitativos
Este enfoque permite establecer la relación entre las variables revelada por el análisis
sistemático que hacia la comprobación de la hipótesis.
Se apoya en la estadística descriptiva, la cual
tiene por objetivo describir las características
y comportamientos un conjunto de datos
recolectados para su análisis y
caracterización, mediante medidas de
resumen, tablas o gráficos.

5. Proceso de análisis de datos
cuantitativos
Como ya se mencionó se apoya en la
estadística descriptiva, mediante la
cual se rige el siguiente proceso:
Codificación
Distribución de frecuencias
Tendencia central
Comprobar hipótesis

6. Codificación
Variable Código
Soltero 3
Casado 4
Unido 5
Separado/Divo
rciado
6
Viudo 7
Variable Código
Mujer 1
Hombre 2
Consiste en asignar valores a los datos obtenidos, mediante una matriz, por ejemplo
si se está estudiando el sobrepeso en relación al estado civil de las personas en
Durango, se tendrían que codificar las siguientes variables, como se muestra en la
tabla:
De acuerdo claro, con las respuestas generadas
en la encuesta. Para iniciar este proceso es
importante elegir un software para facilitar el
análisis y que cumpla con las características
requeridas por la investigación que se este
realizando

7. Software recomendados
El SPSS (Paquete Estadístico para las Ciencias Sociales): es un potente sistema de análisis
estadístico y gestión de datos, modelización visual de lo más simple a lo más complejo, se
visualizan definición de variables y matriz.
Minitab® es de bajo costo, ofrece capacidad estadística comprensiva, que comprende
análisis de datos exploratorios, cálculos básicos, regresión, análisis de varianza, tamaño de
muestra, análisis multivariante, distribuciones no-paramétrica, series de tiempo, tabulación
cruzada y simulación.
SAS tiene entre sus características el análisis de varianza, regresión, análisis de datos
categóricos, análisis no paramétricos, útil para crear gráficos, compilar programas en
lenguaje C, incluye herramientas para construir interfaces para la WWW.
IDAMS cubre con necesidades de análisis de datos factorial, con un procesamiento
unificado de datos, útil para estudiantes por ser gratuito.
Microsoft Excel son hojas de cálculo que contiene una gran cantidad de herramientas útiles
para el manejo de datos, entre todas ellas esta una llamada análisis de datos que despliega
otras más, como la de estadística descriptiva

8. Distribución de
frecuencias
Después de haber elegido el software que se ajuste, y codificado las variantes, esta misma
herramienta podrá ayudarnos a conocer la distribución de frecuencias y presentarlas mediante
gráficos que permitan una mayor comprensión, hacer comparaciones y ubicar trayectorias, algunos
ejemplos de estas gráficas son:
Gráficas de barras: es de los más simples
y utilizados para presentación de datos
Polígonos de frecuencias:
Para medición por intervalos
Histogramas de frecuencia
Presentan información por
categorías de cada variable
Gráficas de círculos o de pastel
Resaltan la importancia de cada
categoría

9. Tendencia central
Datos Media Mediana Moda
Edad 35.5 35 16
Circunferencia Abdominal 80.25 79.5 72
Consumo de vasos de refresco 6.9 6.5 6
Visualizar la tendencia central del fenómeno estudiado permite darle sentido a los datos y un
significado, dichas medidas son: la media, la mediana y la moda
La media es la suma de todos los valores,
dividido por el número total.
Es el valor que se encuentra en el
centro de los datos
Media Mediana Moda
Es el valor más repetido entre los datos

10. Comprobar hipótesis
Con los datos analizados llega el momento de refutar o confirmar la
hipótesis, contrastar con la realidad, definiendo los posibles resultados
tanto para definirla como positiva o falsa.
Dicho en otras palabras se trata de corroborar si los la realidad arrojada por
los datos recabados concuerda con la hipótesis que la investigación tenía
plateada; de esta forma se procederá a extender un reporte de resultados.

11. Datos Cualitativos
El análisis de datos cualitativos es compleja pero se puede resumir en los
siguientes puntos importantes:
Reducir Transformar para tener disposición
(codificación e integración)
Interpretar
La
información

12. Software para análisis
cualitativo
Atlas.ti® identificar significados y relaciones, establecer resultados en datos concretos. sofisticada en
una interfaz fácil de usar.
Decision Explorer® permite capturar en detalle pensamientos o ideas, explorarlos para obtener
la comprensión del problema.
Ethnograph® fue diseñado para encontrar y resaltar segmentos de interés, marcarlos con códigos y
correr análisis descriptivos e interpretativos.
MAXQDA es estructurada, visibles las áreas esenciales del proceso de análisis de datos cualitativos,
permitiendo un manejo intuitivo.
NVivo integra las principales herramientas para trabajo con documentos textuales, multimediales, datos
de encuesta y datos bibliográficos

13. Reducción
Discriminar y resaltar lo más relevante, es decir buscar términos o frases que
tengan significado relacionado marco de la investigación, con la finalidad de
reducir el tamaño de la información recolectada a unidades que permitan
analizar fácilmente; segmentar bajo criterios espaciales, temporales,
temáticos, gramaticales, conversacionales y sociales; después de ello
descartar aquella información no relacionada.
Para ello es indispensable clasificar, separar y sintetizar

14. Transformación para su disposición
(codificación e integración)
Se remite a transcribir y ordenar la información, misma que al ser
proveniente de una investigación cualitativa se presentan en registros
electrónicos, así como acoplamiento de textos derivados de observaciones
y documentales relacionados; razón por la cual es necesario transcribirla y
ordenarla, para una mayor disposición.

15. Transformación para su disposición
(codificación e integración)
Información: comportamiento intrafamiliar en hogares
de nivel económico bajo.
1. Violencia
física código:
VF
1. Por falta de
recurso
económico
2. Cuando se
ausenta de
casa sin avisar
2. Violencia
Verbal
código: VV
3. Por que no
hago bien las
cosas
4. Por la
forma de
vestir
En este momento es
importante codificar y
jerarquizar según cada
variante, esto permitirá
integrar por categorías, parte
en la que se construyen
modelos de conceptos que se
relacionan entre sí y su marco
teórico, lo que hará más fácil
su manejo y comprensión.

16. Interpretar
Momento cúspide de la investigación, establecer la relación entre la realidad
expuesta por los datos analizados, el marco teórico y problema de investigación.
Responder interpretando los resultados de la mano con el referente
previo, para derivar en conclusiones amplias, que den explicación al
problema planteado inicialmente, donde se visualicen los
conocimientos obtenidos en el estudio realizado
En este tiempo es la hora de regresar a la pregunta de investigación

17. Conclusiones
El éxito de toda investigación radica en la metodología empleada,
tanto para recolectar los datos, como para procesarlos y relacionarlos
entre sí, cuando los instrumentos no son los adecuados los problemas
se van a presentar inevitablemente. El análisis permitirá encontrar las
respuestas a los supuestos de investigación, pero para ello hay que
interpretar la información obtenida, mostrar y explicar tendencias y
relaciones entre los datos, para poder explicar los conocimientos
ganados con el estudio.
¡Gracias por su atención!

18. Referencias
Fernández, Núñez, L. (2006). ¿Cómo analizar datos cualitativos? Universitat de Barcelona. Institut de Ciències de l'Educació Secció de Recerca.
Recuperado de: http://www.ub.edu/ice/recerca/pdf/ficha7-cast.pdf
Freixas F., Ma. R. (2014). Unidad 3. El análisis y la interpretación de la información. [Apuntes de clase]. RUA-UNAM. Consultado en:
http://www.repositoriogeneral.unam.mx/app/webroot/digitalResourcesFiles/425/ 863_2015-08-
24_200126.117751/6%20Investigaci%C3%B3n%20Social%20II%20U3.pdf
Hernández Sampieri, R., Fernández Collado, C., & Baptista Lucio, P. (2014). Metodología de la investigación: Roberto Hernández Sampieri, Carlos
Fernández Collado y Pilar Baptista Lucio (6a. ed. --.). México D.F.: McGraw-Hill.
Murillo, J.F. (s.f.). RECURSOS SOBRE ANÁLISIS CUALITATIVO DE DATOS: Universidad Autónoma
de Madrid. Recuperado de
https://www.uam.es/personal_pdi/stmaria/jmurillo/recursos/An_cualitativo.htm
Rodríguez S., C.; Lorenzo Q., O.; y Herrera T., L. (2005). Teoría y práctica del análisis de datos cualitativos. Proceso general y criterios de calidad.
Revista Internacional de Ciencias Sociales y Humanidades, SOCIOTAM,
vol. XV, núm. 2, julio-diciembre, pp. 133-154. Consultada en: http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=65415209
Shop.com. (2017). Herramientas analíticas y software especializado. Recuperado de https://www.software-shop.com/