El primer instinto para iniciar la investigación cuantitativa es encontrar modelos, vínculos y correspondencia. Por ello, el investigador al observar los datos encuentra el significado en ellos. De acuerdo con Babbie, (2010) “la investigación es una indagación sistemática para describir, explicar, predecir y controlar el fenómeno observado. La investigación involucra métodos de inducción y deductivos”. La investigación cuantitativa es un medio para probar teorías objetivas mediante el análisis de la relación entre variables (Creswell, 2009). Estas variables, a su vez, “se pueden medirse, normalmente con instrumentos estadísticos” (Creswell, 2013, p. 2015). El análisis de datos es quien permite que los investigadores pasen de una masa de datos a la creación del conocimiento significativo. Existen diversos métodos de análisis de datos, pero, su implementación depende del tipo de investigación.
Hoy listaremos algunos métodos que puede ser empleados para analizar datos cuantitativos (ver Tabla 1).
Tabla 1
Pasos para la Preparación y Análisis de los Datos Cuantitativos
PREPARACIÓN DE DATOS |
MÉTODO DE ANÁLISIS |
PROGRAMAS ESTADÍSTICOS |
Validación de datos: Fraude, proyección, procedimiento y completación. |
Análisis descriptivo: Media, mediana, moda, porcentaje, frecuencia y rango. |
SPSS |
Edición de datos. |
Análisis inferencial: Correlación, regresión, análisis de varianza. |
JMP |
Codificación de datos. |
Análisis de contenido. |
STATA |
Análisis narrativo. |
R |
|
Análisis del discurso. |
MATLA |
Nota. Los investigadores tendrían que elegir una muestra aleatoria de encuestas completadas y validar los datos recopilados, elaborado por Mujica-Sequera (2022).
Por lo tanto, las estadísticas descriptivas proporcionan números absolutos. No obstante, no explican la lógica o razonamiento que existe detrás de esos números. Antes de aplicar estadísticas descriptivas, es importante pensar cuál es la más adecuada para su pregunta de investigación y qué quiere mostrar. El análisis de datos es quizás el componente más importante de la investigación. Un análisis débil produce resultados inexactos que no solo obstaculizan la autenticidad de la investigación, sino que también hacen que los hallazgos sean inutilizables. Es imperativo elegir cuidadosamente sus métodos de análisis de datos para garantizar que sus hallazgos sean perspicaces y procesables.
En síntesis, el análisis de datos cuantitativos se sustenta en la interpretación de los números, cifras o datos que pueden convertirse fácilmente en cantidades numéricas sin perder su representación. Los métodos de análisis estadístico forman el motor que impulsa el análisis cuantitativo, y estos métodos pueden variar desde cálculos bastante básicos (por ejemplo, promedios y medianas) hasta análisis más sofisticados (por ejemplo, correlaciones y regresiones).
Referencias
Babbie, E.R. (2010). The Practice of Social Research. 12th ed. Wadsworth Cengage.
Creswell, J. W. (2009). Research design. Qualitative, quantitative, and mixed methods approaches. (3rd. ed.). Sage Publications.
Creswell, J. W. (2013). Research design: Qualitative, quantitative, and mixed methods approaches. Sage publications.
