HERNANDEZ_Metodologia de la investigación 5ta Edición

336 Capítulo 10 Análisis de los datos cuantitativos
Resumen
• El análisis cuantitativo de los datos se efectúa
mediante la matriz de datos, la cual está guarda-
da como archivo.
• Los pasos más importantes en el análisis de los
datos son:
Decidir el programa de análisis de los datos a
utilizar.
Explorar los datos obtenidos en la recolección:
a) Analizar descriptivamente los datos por variable
del estudio.
b) Visualizar los datos por variable.
Evaluar la confiabilidad y validez del instrumento
o instrumentos de medición utilizados.
Analizar e interpretar mediante pruebas estadísticas
las hipótesis planteadas (análisis estadístico
inferencial).
Realizar análisis adicionales.
Preparar los resultados para presentarlos.
• Los análisis estadísticos se llevan a cabo mediante
programas computacionales, con la ayuda de
paquetes estadísticos, los más conocidos son:
SPSS, Minitab y SAS.
• El tipo de análisis o pruebas estadísticas depende
del nivel de medición de las variables, las hipótesis
y el interés del investigador.
• Los principales análisis estadísticos que pueden
hacerse son: estadística descriptiva para cada
variable (distribución de frecuencias, medidas
de tendencia central y medidas de la variabilidad),
la transformación a puntuaciones z, razones
y tasas, cálculos de estadística inferencial,
pruebas paramétricas, pruebas no paramétricas
y análisis multivariados. Algunos fueron tratados
en este capítulo y otros se comentan en el capítu-
lo 8 del CD anexo.
• Las distribuciones de frecuencias contienen las
categorías, los códigos, las frecuencias absolutas
(número de casos), los porcentajes, los porcentajes
válidos y los porcentajes acumulados.
• Las distribuciones de frecuencias (particularmente
de los porcentajes) pueden presentarse en
forma gráfica.
• Una distribución de frecuencias puede representarse
por medio del polígono de frecuencias o de
la curva de frecuencias.
• Las medidas de tendencia central son la moda, la
mediana y la media.
• Las medidas de la variabilidad son el rango (diferencia
entre el máximo y el mínimo), la desviación
estándar y la varianza.
• Otras estadísticas descriptivas de utilidad son la
asimetría y la curtosis.
• Las puntuaciones z son transformaciones de
los valores obtenidos a unidades de desviación
estándar (su explicación se incluye en el capítulo
8 del CD adjunto).
• Una razón es la relación entre dos categorías; una
tasa es la relación entre el número de casos de
una categoría y el número total de casos, multiplicada
por un múltiplo de diez.
• La confiabilidad se calcula mediante coeficientes:
de correlación, alfa y KR-20 y 21.
• La validez de criterio se obtiene mediante coeficientes
de correlación y la de constructo por
medio del análisis de factores.
• La estadística inferencial sirve para efectuar
generalizaciones de la muestra a la población.
Se utiliza para probar hipótesis y estimar parámetros.
Se basa en el concepto de distribución
muestral.
• La curva o distribución normal es un modelo teórico
sumamente útil; su media es 0 (cero) y su
desviación estándar es uno (1).
• El nivel de significancia y el intervalo de confianza
son niveles de probabilidad de cometer un
error, o de equivocarse en la prueba de hipótesis
o la estimación de parámetros. Los niveles más
comunes son 0.05 y 0.01.
• Los análisis o las pruebas estadísticas paramétricas
más utilizados son:
Prueba
Coefi ciente de correlación de Pearson
Regresión lineal
Prueba t
Contraste de la diferencia de proporciones
Análisis de varianza (ANOVA):
unidireccional con una variable
independiente y factorial con dos o
más variables independientes
Análisis de covarianza (ANCOVA).
Véalo en el CD
Tipo de hipótesis
Correlacional
Correlacional/causal
Diferencia de grupos
Diferencia de grupos
Diferencia de grupos/
causal
Correlacional/causal
• En todas las pruebas estadísticas paramétricas
las variables están medidas en un nivel por intervalos
o razón.
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