Presentación formativa y de caracter resumida general sobre las tecnicas de analisis de datos cuantitativos

1. REPUBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA
UNIVERSIDAD BICENTENARIA DE ARAGUA
DIRECCIÓN DE POST GRADO
Integrantes:
Sue Elyn
San Joaquín de Turmero, febrero 2022

2. El Análisis de datos cuantitativo, está representado por un conjunto de
procedimientos planificados, sistematizados y progresivos, que permiten la
obtención de resultados. Con un alto porcentaje de exactitud .
Las técnicas de investigación
cuantitativa, permiten contabilizar
características, atributos,
elementos o comportamientos de
los individuos, con el objetivo de
respaldar o refutar una hipótesis.
Técnicas de Análisis Cuantitativo
Técnicas de Análisis de Datos
Análisis Descriptivo
Análisis de Diagnóstico
Análisis Predictivo
Análisis Preceptivo o Prescriptivo

3. Reconocimiento de
las Variables
Análisis
estadísticos
Procesamiento
y Análisis
Etapas del Análisis Cuantitativo
Técnicas de Análisis de Datos
El origen del proceso viene
determinado por reconocimiento de
variables, donde se toma en cuenta el
interés del Investigador, las hipótesis
planteadas y las variables.
Una vez recolectado los datos, llega el
momento de la traducción de los datos
o análisis de datos, esto puede ser por
medios manuales o sistematizados.
El resultado del análisis, permite
iniciar el procesamiento y análisis, lo
que ayudara en la toma de acciones,
evaluación de resultados y
establecimiento de Conclusiones.

4. Detección
y Análisis
de Datos
Diseño
Construcción
Recolección
de Acopio
Procesamiento
Análisis
Difusión
Evaluación
Fases del Proceso Estadístico
Técnicas de Análisis de Datos

5. SPSS (IBM SPSS Statistics) - Herramienta sofisticada diseñada originalmente
para respaldar el análisis y la gestión de datos de ciencias sociales
Excel -Herramienta de análisis de datos con muchas funciones que permite a
los analistas aprovechar al máximo sus datos.
Python- Herramienta de análisis de datos. Le ayuda a realizar muchos
procedimientos avanzados y es compatible con el desarrollo de modelos
sofisticados
SAS - Análisis multivariante, el análisis avanzado, la inteligencia empresarial,
el análisis predictivo y la gestión de datos.
STATA - Es un paquete de software para todo uso que siempre arroja
resultados confiables
R - Aprendizaje automático y el análisis de datos avanzado.
NVIVO - Permite a los investigadores profundizar y analizar exhaustivamente
sus datos
Sistemas y Software de Análisis de Datos
Técnicas de Análisis de Datos
Análisis Preceptivo o Prescriptivo

6. Resumen y Conclusiones
Técnicas de Análisis de Datos
Las investigación como herramienta en el proceso de aprendizaje ha evolucionado con el paso del
tiempo y con ellos las técnicas y procesos de análisis de datos en una investigación.
Para el caso de la investigación de carácter cuantitativa, no cabe duda que las técnicas de análisis datos
estilizadas juegan un papel importante, ya que, permiten la obtención de conclusiones y análisis mas
precisos y confiable.
Las técnicas de análisis siempre van a estar ligada a la naturaleza de la investigación y de la necesidad
del investigador; siendo una de las mas utilizadas el análisis estadístico y sus ventajas son amplias.
• Proporcionan una respuesta relativamente concluyente a las preguntas de la investigación.
• Cuando los datos se recopilan y analizan de acuerdo con una metodología estandarizada y confiable,
los resultados suelen ser confiables.
• Con tamaños de muestra estadísticamente significativos, los resultados se pueden generalizar a todo
un público objetivo.
Es importante aclarar que las técnicas son de carácter ordenado, preciso, esquematizado y secuencial;
esta car características ha permitiendo desarrollar métodos de análisis de datos sistematizado,
permitiendo así conseguir un resultado mas confiable.
• Son instrumentos que se encuentran establecidos y estructurados para realizar un proceso de
recolección de datos efectivo.
• Estas técnicas se aplican a muestras de gran tamaño.
• Permiten recolectar respuestas objetivas de las muestra de estudio.
• Son técnicas que pueden replicarse, ya que son confiables.
• Los datos recolectados son numéricos y estadísticos, los cuales pueden organizarse en tablas y
cuadros.

7.  Arias, F. (2006). Mitos y Errores en la Elaboración de Tesis y Proyectos de
Investigación. Caracas Venezuela: Espíteme.
 Barrera, M. (2010). Sistematización de Experiencias y Generación de Teorías.
Caracas. Venezuela: CIEA-SYPAL.
 Bernal C (2006) Metodología de la Investigación, México: PEARSON, Naucalpan.
 Bonilla E.y Rodríguez P (2005) Más Allá del Dilema de los Métodos, Colombia:
Nomos.
 Hurtado, J. (2010). El Proyecto de Investigación. Comprensión Holística de la
Metodología y la Investigación. Bogotá-Caracas: Guirón – Sypal.
 Hernández, R.; Fernández, C. y Baptista, P. (2010). Metodología de la
investigación. México: McGraw-Hill.
 Isaza G (2002) Análisis, Interpretación y Construcción Teórica en la Investigación
Cualitativa, Centro de educación a distancia, Colombia: Universidad de Manizales.
 CuestionPro, Tecnicas de investigación Cuantitativa, 2020
https://www.questionpro.com/blog/es/tecnicas-de-investigacion-cuantitativa/
Referencias
Técnicas de Análisis de Datos