República Bolivariana De Venezuela

Instituto Universitario De Tecnología

“Antonio José De Sucre”

Extensión Guayana

Escuela: 71 Administración

Profesora:Autor:

Estefanía OrtegaLeandro Flores

C.I. 24.856.871

Introducción

Toda investigación científica conlleva un proceso

organizado de generar conocimiento, es por ello que basada en la lectura de

varios documentos señalados en las referencias, se pretende esquematizar y

sintetizar como se inicia y bajo que enfoques se puede realizar una

Análisis de los Datos

investigación científica, haciendo hincapié en la parte metodológica que abarca

desde el método científico utilizado, siguiendo con la escogencia de la

población y muestra a estudiar, las técnicas de recolección de datos y la

representación y análisis de esos datos, de manera que cumplan con dos

requisitos de toda investigación como es que los resultados obtenidos sean

Válidos y Confiables.

En los primeros esquemas se sintetizara como se inicia la generación del

conocimiento científico, bajo que postura se genera esa investigación y de que

tipos de investigación se habla de acuerdo a diferentes tipos de enfoques,

posteriormente se hará énfasis en la parte de la recolección y análisis de los

datos a través de distintas técnicas que se disponen para la misma. Finalmente

se harán unas reflexiones acerca de lo que implica este momento de la

investigación como lo es la metodología utilizada.

Análisis de datos

El análisis de datos es un proceso de inspeccionar, limpiar y transformar datos con el objetivo de resaltar información útil, lo que sugiere conclusiones, y apoyo a la toma de decisiones. El análisis de datos tiene múltiples facetas y enfoques, que abarca diversas técnicas en una variedad de nombres, en diferentes negocios, la ciencia, y los dominios de las ciencias sociales

El propósito del análisis es resumir las observaciones llevadas a cabo de forma tal que proporcionen respuesta a las interrogantes de la investigación. La interpretación, más que una operación distinta, es un aspecto especial del análisis su objetivo es "buscar un significado más amplio a las respuestas mediante su trabazón con otros conocimientos disponibles (Selltiz, 1970) que permitan la definición y clarificación de los conceptos y las relaciones entre éstos y los hechos materia de la investigación.

Análisis de los procesos y de la entrada de datos

Este proceso se encarga de contrastar los requisitos del producto, establecidos en el diseño, contra los resultados que se obtienen, en términos de precisión, calidad de los procesos, confiabilidad, cobertura, oportunidad, consistencia interna de los resultados y coherencia general de los mismos. Además recopilar los indicadores que se han recogido en los procesos. Este proceso se realiza dentro del macroproceso de Producción estadística.

Introducción al Análisis de Datos

El análisis de datos de la encuesta tiene como objetivo la detección de grupos variables altamente relacionados, para ello se utilizan los siguientes análisis:

Análisis Descriptivo: ayudará a observar el comportamiento de la muestra en estudio, a través de tablas, gráficos.

Los resultados recogidos en la muestra se resumen en una matriz de datos N x M, en la cual N es el número de unidades de análisis utilizadas ( número de casos ) y M es el número de características de dichas unidades , unidades de las que tenemos información.

Análisis Exploratorio: la analización exploratoria pretende partir de un conocimiento profundo y creciente de los datos para, trabajando inductivamente, llegar a un modelo ajustado de los datos. Los pasos en este tipo de análisis son los siguientes:

Análisis de cada una de las variables incluidas en la matriz de datos. Los datos se agrupan de un modo rápido y a ser posible gráfico, las técnicas más utilizadas son :

Tronco y hoja

La caja

Ambas pretenden:

Conocer la variable analizada para determinar si su distribución es simétrica o no.

Poder descubrir valores extremos y analizarlos antes de poder pasar al análisis multivalente.

Transformación de los datos: la transformación persigue la consecución de una distribución aproximada a la normal. Tipos de transformación:

Lineales: suma, resta, división, multiplicación, cambia los valores brutos (datos obtenidos) de la variable sin alterar nada más.

No lineales monotónicas: cambian los valores originales y también sus distancias pero no el orden

No lineales no monotónicas: similar al anterior pero no altera el orden.

Análisis Confirmatorio / Explicativo: la mayor parte de las técnicas tradicionales de análisis estadístico de los datos tienen un carácter deductivo confirmatorio. De todas las técnicas de análisis confirmatorio la más útil para el sociólogo es aquella que parte del análisis de variables , entre las que cabe distinguir : nominales y de intervalo o de razón . En la investigación sociológica las de tipo ordinal son muy frecuentes, pero las técnicas de análisis escasas , de modo que se tratan como variables de intervalo o razón , labor muy complicada o como nominales.

Investigación con Variables Nominales

En la investigación con variables nominales se utilizan técnicas como el análisis de varianza o factorial.

Dentro de las técnicas multivariantes de análisis de variables nominales existen dos de carácter especial:

Los coeficientes <d> J. Davis ha perfeccionado un modelo que se basa en las diferencias porcentuales. Los coeficientes <d> son diferencias entre proporciones y se utilizan como indicadores del impacto causal de unas variables sobre otras.

Modela <log-linear> explican la probabilidad de que una persona elegida al azar presente una determinada combinación de categorías/ niveles del conjunto de variables de clasificación utilizados

Los datos, a partir de los cuales el investigador inicia el análisis, son diferentes según el nivel de elaboración realizado, el cual depende de la naturaleza del problema de investigación y, consecuentemente, del tipo de investigación; también de las técnicas y procedimientos seguidos en la elaboración.

De acuerdo a estas consideraciones, los datos que se utilizan en el análisis pueden ser:

datos cuantificados datos no cuantificados datos no estructurados.

Análisis de los datos cuantificados.

Algunos tipos de estudios, por su naturaleza,

aportan datos elaborados, es decir, cuantificados.

1) El tratamiento estadístico de los datos permite un análisis adecuado que

puede tener diversos alcances, los cuales dependen de los objetivos de

la investigación y de las hipótesis formuladas.

2) Según Selltiz (1970), al análisis puede estar orientado a:

3) Determinar lo que es típico en el grupo estudiado. (Se utiliza algunas de

las medidas de tendencia central, según el caso) .

4) Indicar si existen variaciones entre los sujetos del grupo, señalando de

qué tipo y magnitud son. (Se utiliza alguna de las medidas de

variabilidad; cada una proporciona datos sobre un aspecto diferente).

5) Mostrar la forma cómo están distribuidos los individuos con respecto a la

variable que se mide. (Se utiliza el desarrollo de una curva de

distribución).

6) Mostrar la relación existente entre dos o más variables. (Se aplica el

coeficiente de variabilidad).

7) Describir las diferencias existentes comparando dos grupos de

individuos.

Análisis de los datos no cuantificados.

No todos los aspectos del material recogido pueden ser categorizados y,

consecuentemente, cuantificados, debido, en algunos casos, a la falta de

precisión en la definición de las categorías, lo que dificulta el análisis de los

resultados. Por este motivo, se recomienda considerar que cada categoría

propuesta comprenda un amplio margen de criterios para las respuestas.

De todos modos, los datos sin elaborar, "pueden ser utilizados en el análisis e

interpretación sin tener en cuenta si han sido o no cuantificados en todos los

aspectos", pues cumplen una función importante.

Ayudan a entender el significado de las categorías;

Aclaran la naturaleza de las relaciones entre las variables determinadas

estadísticamente;

Permiten orientar al investigador a formular nuevas hipótesis para

futuras investigaciones.

Análisis de los datos no estructurados.

El material no estructurado es el que proviene, por ejemplo, de observaciones o

entrevistas no estructuradas, en las cuales se recoge mucho material, a veces

valiosa, pero sin ninguna pauta que permita alguna forma de organización y

menos de clasificación.

En algunos casos, los estudios de nivel exploratorio, que no se inician con

hipótesis, cubren aspectos diversos, los cuales conducen al acopio de datos en

cantidad excesiva y no estructurado.

El problema que plantea este tipo de datos es doble: primero porque se

necesita determinar qué aspectos del material requieren ser categorizados, y

segundo, saber qué principios de clasificación pueden utilizarse.

La importancia del análisis de datos

La mejor forma de tomar una decisión

acertada consiste en utilizar

adecuadamente la estadística, mejorando

la credibilidad y soportando de manera

seria las acciones que se toman.

Es definitivamente importante contar con

un conocimiento sobre la situación o área que se analizaría a través de los

datos.

Siempre la estadística y las herramientas serán importantes y básicas para

poder tomar decisiones. No obstante, hoy en el campo de la investigación

cada toman más fuerza los métodos mixtos, es decir, tienen en cuenta tanto en

el análisis de datos cualitativos y cuantitativos.

La mejor forma de trabajar una investigación es fundamentarla en los datos

estadísticos. Estos nos orientan en la búsqueda de soluciones reales sobre

problemas reales.

Para el análisis de los datos, se utilizan las siguientes técnicas (entre

otras):

La Estadística descriptiva: analiza, estudia y describe a la totalidad de

individuos de una población. Su finalidad es obtener información, analizarla,

elaborarla y simplificarla lo necesario para que pueda ser interpretada cómoda

y rápidamente y, por tanto, pueda utilizarse eficazmente para el fin que se

desee.

El proceso que sigue la estadística descriptiva para el estudio de una cierta

población consta de los siguientes pasos:

(a) selección de caracteres dignos de ser

estudiados.

(b) mediante encuesta o medición,

obtención del valor de cada individuo

en los caracteres seleccionados.

(c) elaboración de tablas de frecuencias, mediante la adecuada clasificación

de los individuos dentro de cada carácter.

(d) representación gráfica de los resultados (elaboración de gráficas

estadísticas).

(e) obtención de parámetros estadísticos, números que sintetizan los

aspectos más relevantes de una distribución estadística.

La estadística inferencial: trabaja con muestras, subconjuntos formados por

algunos individuos de la población. A partir del estudio de la muestra se

pretende inferir aspectos relevantes de toda la población. Cómo se selecciona

la muestra, cómo se realiza la inferencia, y qué grado de confianza se puede

tener en ella son aspectos fundamentales de la estadística inferencial, para

cuyo estudio se requiere un alto nivel de conocimientos de estadística,

probabilidad y matemáticas.

Organización de los datos.

La toma de datos es una de las partes de mayor importancia en el desarrollo de

una investigación. Así los datos obtenidos mediante un primer proceso reciben

el nombre de datos sin tratar o en bruto. Los datos en bruto son largas listas de

números que no son de gran utilidad y no brindan al investigador la información

que requiere si antes no se tratan.

Los datos sin tratar se les debe sintetizar o resumir de manera que sea posible

interpretarlos, entenderlos y utilizarlos. La manera de organizar los datos es

mediante tablas de distribución de frecuencias.

Análisis e Interpretación de los Resultados

Una vez aplicado los instrumentos de recolección de la información, se

procedió a realizar el tratamiento correspondiente para el análisis de los

mismos, por cuanto la información que arrojará será la indique las conclusiones

a las cuales llega la investigación.

Análisis de los resultados: consiste en describir los datos con base en

variaciones porcentuales y absolutas del fenómeno objeto de estudio;

contribución en puntos porcentuales de los componentes a la variación del

agregado; entre otros. Además analizar los datos con base en ellos mismos y

datos históricos de la misma operación, a través de técnicas de estadística

para ese fin. El objetivo de la interpretación es buscar un significado más

amplio a las respuestas mediante su trabazón con otros conocimientos

disponibles. Ambos propósitos, por supuesto, presiden la totalidad del proceso

de investigación, todas las

fases precedentes han sido

tomadas y ordenadas para

hacer posible la realización de

estos dos últimos momentos.

Este aspecto del proceso se

realiza confrontando los

resultados del análisis de los

datos con las hipótesis formuladas y relacionando dichos resultados con la

teoría y los procedimientos de la investigación.

Cuando el plan de la investigación ha sido cuidadosamente elaborado y las

hipótesis formuladas en términos adecuados para una observación confiable,

los resultados obtenidos son interpretadas fácilmente.

Método Delphi Es una técnica donde se recauda información de diversos

“expertos” en la materia quienes no se pueden reunir. Empleada sobre todo en

toma de decisiones y evaluaciones de programas. Consiste en aplicar y

analizar una secuencia de cuestionaros al grupo de expertos (la muestra es

seleccionada de manera no aleatoria, pues de antemano se sabe lo que se

está buscando de la información que se busca).

Las respuestas obtenidas se vuelven afirmaciones en un segundo cuestionario

y se les pide a la muestra su grado de acuerdo con las mismas a través de una

escala, y que argumenten sus respuestas. Al analizar esta última información

se elabora el ultimo cuestionario donde se informa al grupo sobre las opiniones

de los demás para que vuelvan a opinar pero tomando posiciones sobre las

mismas. Si el consenso es adecuado se puede dar estos resultados en el

trabajo.