Y ahora... ¿qué hacer con tanta información?

Y, tras analizar todos los pasos y características expuestos tras las clases anteriores, llegamos al final de nuestro blog ofreciéndoos un resumen de qué hacer una vez que tenemos toda nuestra información. Tendremos que organizarla para dar lugar al informe, que será la exposición de toda nuestra investigación y, sobre todo, de las conclusiones obtenidas. Por ello, en dicho informe, deberemos incluir la documentación realizada, la metodología empleada, el tema de nuestra investigación, la bibliografía, etc. A continuación, resumimos de forma organizada las partes con las todo informe debe contar para que dentro de unos meses, cuando estéis con el TFM, podáis consultar.

 

1)      Resumen o Abstract

 

Es la síntesis de la investigación que aparece al comienzo del artículo o trabajo. Consta de 5 a 10 líneas de extensión y su finalidad es facilitar una información rápida del contenido del informe.

 

2)      Introducción

 

Esta sección suele incluir dos apartados: la revisión de la literatura sobre los trabajos realizados y la finalidad justificada de la investigación (propósitos, objetivos e hipótesis).

 

3)      Metodología

 

En este apartado, el investigador describe los pasos realizados para llevar a cabo la investigación. La información dada debe ser lo suficientemente amplia y explícita como para que otro investigador pueda hacer una réplica del mismo estudio. Aquí se deberán incluir los siguientes puntos:

 

§  Población / muestra

§  Diseño

§  Materiales

§  Procedimiento

§  Validez Interna y Validez Externa

 

4)      Análisis y resultados

 

El autor debe empezar informando de las técnicas estadísticas utilizadas, justificando por qué optó por ésas y no por otras distintas. En cualquier caso, los procedimientos responderán a las hipótesis y objetivos y nunca a la novedad de la técnica.

 

5)      Discusión o conclusiones

 

En este apartado, se deberá explicar qué significado tienen los resultados respecto a los objetivos y las hipótesis planteadas.

 

6)      Referencias bibliográficas

 

En este apartado debe figurar una relación por orden alfabético de todas las referencias bibliográficas mencionadas a lo largo del trabajo. Este paso reviste gran importancia puesto que, en primer lugar, sirve al lector para ver a través de ellas las fuentes de información de las que se ha servido el lector y, en segundo lugar, le servirá al primero para consultar otras fuentes relacionadas con el tema objeto de estudio.

 

7)      Anexos y apéndices

 

Esta sección deberá incluir todos los materiales y tablas extensas utilizados en el proceso de la investigación.

 

8)      Otras secciones del informe

 

• La portada (título del trabajo, autor, equipo de investigación que ha colaborado, etc.)
• El índice al comienzo del informe (capítulos y puntos más importantes del informe con expresión de las páginas).
• Las tablas (presentación resumida de los resultados).

 

 

 

Finalmente, os dejamos aquí el enlace de donde hemos obtenido la información ya que, si tenéis alguna duda, podéis entrar y profundizar más no solo en el tema de esta entrada, sino en todos los puntos que hemos ido viendo a lo largo de estos meses.

http://www.mariapinto.es/e-coms/ini_inves.htm#inves21

 

¡Hasta aquí hemos llegado! Os deseamos unas felices fiestas y esperamos que este blog os sea útil, no ahora, sino dentro de unos meses cuando nosotros mismos tengamos que pasar toda esta teoría a la práctica. ¡Feliz Navidad! ¡Nos vemos por las calles malagueñas descansando un poquito del máster!

No existe la suerte. Sólo hay preparación adecuada o inadecuada para hacer frente a una estadística.

Nos estamos aproximando al final de nuestras entradas y a lo largo de ésta nos centraremos en los tratamientos estadísticos que le podemos dar a nuestros datos cualitativos y cuantitativos, hacemos especial hincapié en las diferentes representaciones gráficas de nuestros datos y cómo realizarlas, así como en las descripciones numéricas que podemos hacer de nuestros datos.

Los tipos de gráficos mostrados aquí son los más sencillos que podemos manejar, pero ofrecen grandes posibilidades para la representación de datos y pueden ser utilizados en múltiples situaciones, incluso para representar los resultados obtenidos por métodos de análisis más complicados. Existen incluso algunos análisis concretos que están basados completamente en la representación gráfica.

    Hemos visto la importancia y utilidad que las representaciones gráficas pueden alcanzar en el proceso de análisis de datos. La mayoría de los textos estadísticos hacen hincapié en los distintos tipos de gráficos que se pueden crear, como una herramienta imprescindible en la presentación de resultados y durante el proceso de análisis estadístico. No obstante, es difícil precisar cuándo es más apropiado utilizar un gráfico que una tabla. Más bien podremos considerarlos dos modos distintos pero complementarios de visualizar los mismos datos.

1. Representaciones gráficas para datos cuantitativos:

    El polígono de frecuencias consiste en un gráfico de líneas usado para presentar la frecuencia absoluta de los valores de una distribución. La altura del punto asociado a un valor de la variables es proporcional a la frecuencia de dicho valor.

Histogramas

    Un histograma es una herramienta útil cuando se quiere mostrar de forma gráfica la información  contenida en una distribución de frecuencias para datos agrupados en intervalos de clase. En un Histograma se usan barras para presentar el número de casos de cada clase o intervalo. La altura de cada barra es proporcional a la frecuencia absoluta de la barra que representa.

2. Representación gráfica de los datos cualitativos:

Diagrama de barras

En un diagrama de barras, se representa la frecuencia simple (absoluta o relativa) de cada modalidad o categoría de la variable mediante la altura de una barra, donde la altura de la  barra es proporcional a la frecuencia simple de la categoría que representa. Estos mismos gráficos pueden utilizarse también para describir variables numéricas discretas que toman pocos valores (número de hijos, número de recidivas, etc.).

Ciclograma

    Este tipo de gráfico se utiliza para estudiar la composición de un fenómeno. El círculo completo (360 º) supone el 100 % del fenómeno estudiado, mientras que cada una de las partes que componen el fenómeno se representa mediante sectores cuyos ángulos son proporcionales al porcentaje de participación de esa parte en el total del fenómeno. 

 

Pictogramas

También llamado gráfica de imágenes o pictografía. Es un diagrama que utiliza imágenes o símbolos para mostrar datos con el fin de una rápida comprensión. En un pictograma, se utiliza una imagen o un símbolo para representar una cantidad específica. Se trata de usar figuras en lugar de barras, representan el número de observaciones por modalidad. Aquí tenemos un ejemplo:

En uno de los ejercicios de este tema hemos tenido que dibujar un polígono de frecuencias y un histograma para representar una serie de datos que nos venían dados por una tabla de frecuencias, para ello hemos tenido que utilizar el programa Excel, dado nuestro desconocimiento sobre cómo dibujar estas gráficas decidimos recurrir a vídeos tutoriales de ayuda, hemos pensado compartirlos con vosotros por si puede servir de ayuda e interés para futuras investigaciones.

Os dejamos el siguiente enlace: Histogramas y polígonos de frecuencias en Excel

Este vídeo explica detalladamente cómo dibujar ambas gráficas y también se centra en otros aspectos quizás menos importantes pero necesarios como el título, los colores de la gráfica, los títulos de ambos ejes, etc. Nosotros recomendamos ver hasta el minuto 5:08, para que no se haga muy pesado.

A continuación, pasamos a presentar los elementos que tenemos para describir numéricamente los datos cuantitativos, éstos se dividen en los promedios y en las medidas de dispersión. En primer lugar vamos a introducir brevemente unas definiciones de cada elemento y a continuación os dejaremos un documento que incluye un ejemplo práctico de cómo calcular cada una de estas descripciones numéricas.

- Los promedios:

• Moda: es el valor que más se repite en un conjunto de datos.
  
  
• Media: es el promedio de los datos.

• Mediana: es el valor que divide al conjunto ordenado de datos, en dos subconjuntos con la misma cantidad de elementos.  La mitad de los datos son menores que la mediana y la otra mitad son mayores.

- Las medidas de dispersión o variabilidad: Intervalos que indican la dispersión de los datos en la escala de medición. Responden la pregunta: ¿Dónde están diseminadas las puntuaciones o los valores obtenidos? Las más utilizadas son:  

• La amplitud exclusiva o rango: es la diferencia entre la puntuación menor y la mayor. Ejemplo: 17, 18, 20, 20, 24, 28, 28, 30, 33    Rango: 33-17= 16

• La desviación estándar o típica es el promedio de desviación de las puntuaciones con respecto a la media. Cuanto mayor sea la dispersión de los datos alrededor de la media, mayor será la desviación estándar.Se simboliza con s o mediante la abreviatura DE.

• La varianza: Es la desviación estándar elevada al cuadrado y se simboliza s y un 2 como potencia. Es un concepto estadístico muy importante, ya que muchas de las pruebas cuantitativas se fundamentan en él. Sin embargo, con fines descriptivos se utiliza preferentemente la desviación estándar.

• La desviación media: La desviación de una puntuación es su distancia desde la media de la distribución y se representa con una x minúscula. De manera que para calcular la desviación de una puntuación respecto a la media de la distribución, se resta el valor de la media del valor observado. x = (X – X).

Ejemplo práctico descripciones numéricas: http://tgrajales.net/dispersion.pdf

“El enfoque cuantitativo consiste en formular 3 preguntas a mil personas y el enfoque cualitativo en formular 1000 preguntas a 3 personas”

     Siguiendo en el marco del nivel estadístico-analítico y tras describir los diferentes instrumentos de recogida de datos y los procedimientos de recogida de dichos datos, nos centraremos en esta nueva entrada en el proceso de análisis que debe seguir un investigador para analizar los datos cualitativos y cuantitativos, nos centraremos en los primeros por considerar su análisis más complejo e interesante de cara a una investigación cualitativa.  

     Para introducir este tema, indicaremos que existen dos tipos de estudios según el lugar de aplicación. Se trata del espacio, sitio, territorio, punto específico en donde se aplicará el o los instrumentos de medición de datos:

• Estudios de campo: son los que se realizan en el medio natural que rodea al individuo. A partir de ellos, se trata de estudiar un determinado grupo de personas para conocer su estructura y relaciones sociales.

• Estudios de laboratorio: son los que se realizan en un medio artificial al lugar en el cual se desenvuelven normalmente los sujetos de estudio.  Se trata de un entorno concreto con unas dimensiones concretas.

   Creemos necesario introducir una definición sobre lo que es un dato cualitativo para ahondar en su proceso de análisis.

     Un dato cualitativo no es cuantitativo, es decir, no puede ser expresado como un número. El dato cualitativo, a diferencia del cuantitativo, es un elemento dado que suministra una ingente cantidad de información de tipo auditivo y, posteriormente, textual, que sin la adecuada manipulación y labor interpretativa de un investigador resultaría completamente inútil. Por lo tanto, el dato cualitativo se convierte en un elemento dinámico, resultado de una serie de manipulaciones que transforman la realidad.

     La información extraída por el investigador es expresada a través del lenguaje y ha de ser plasmada en registros escritos (trascripción de entrevistas, notas de campo, diarios anecdóticos, etc.). Para recoger este tipo de datos, los investigadores suelen permanecer prolongadamente en el campo, implicándose en las situaciones estudiadas, hasta obtener datos contrastados.

     En el proceso general de la investigación de tipo cualitativa entendemos por análisis de datos cualitativos el proceso mediante el cual se organiza y manipula la información recogida por los investigadores, para establecer relaciones, interpretar, extraer significados y sacar conclusiones. Es la fase que sigue al trabajo de campo y que precede a la elaboración del informe de investigación. El único punto de acuerdo entre los investigadores es la idea de que el análisis es el proceso de extraer sentido a los datos.

- Pasos del análisis de datos cualitativos:

Tal y como observamos en la tabla anterior el proceso de análisis de datos cualitativos se divide en tres etapas:

    1. Reducción de los datos: La necesidad de procesar grandes cantidades de información hace necesaria su reducción a unidades elementales, fácilmente analizables, comprehensivas, relevantes y significativamente densas. Recurre para ello a tres actividades:

•   Separación de unidades de contenido: Consiste en dividir la información en unidades relevantes y significativas. Durante la investigación deben explicarse los criterios seguidos para dicha separación, que pueden estar basados en criterios físicos (espaciales y temporales), temáticos, gramaticales, conversacionales y sociales.

•          Identificación y clasificación de unidades:

·  Categorización: se agrupan conceptualmente las unidades que tienen en común la misma temática o tópico.

·   Codificación: operación mediante la cual se asigna a cada unidad un indicativo o código propio de la categoría en la que se incluye. Los códigos pueden ser números aunque también se asignan categorías de palabras.

•       Síntesis y agrupamiento: Etapa estrechamente unida a la anterior. Cuando categorizamos estamos sintetizando diferentes unidades de datos en un mismo tópico o concepto teórico.

   2.   Disposición y transformación de los datos: Este paso permite presentar los datos de manera abarcable y operativa de cara a resolver las cuestiones de investigación. Supone organizar los datos, presentándolos en alguna forma espacial ordenada, de tal modo que se simplifique la información y se posibilite su procesamiento posterior. La transformaciones más frecuentes son las que permiten pasar de una expresión verbal de los datos a una expresión numérica o gráfica.


3.  Obtención de resultados y verificación de conclusiones: La obtención de resultados no tiene lugar únicamente al finalizar el proceso de análisis, sino que pueden extraerse durante todo el proceso. Los resultados pueden surgir de la comparación con otros casos o situaciones similares al estudiado. 

     Proceso para alcanzar conclusiones: la interpretación de los resultados nos lleva a conclusiones que pueden conducir a la creación y explicación de generalizaciones. Estas estrategias son:

•       Consolidación teórica
•       Aplicación de otras teorías
•       Uso de metáforas y analogías
•       Síntesis de los resultados con los obtenidos por otros investigadores

      En cuanto a la verificación de conclusiones, una vez alcanzadas es necesario verificarlas. Para ello debe ser comprobada la coherencia estructural para verificar que entre los datos e interpretaciones no se dan contradicciones o incoherencias. Un modo de aproximarse es la búsqueda de la evidencia negativa, es decir, preguntarse, una vez alcanzadas las conclusiones, si hay datos que se oponen a las conclusiones.

-  Triangulación: Permite contrastar las observaciones desde diferentes perspectivas: de tiempos, de espacios, de teorías, de investigadores de métodos, de datos, de fuentes, de disciplinas.

-    Saturación: Fenómeno que se produce cuando los datos obtenidos resultan ser redundantes.

Las fuentes en las que nos hemos basado para realizar esta entrada son las siguientes:

Rodríguez Sabiote, C., Lorenzo Quiles, O. y Herrera Torres, L. Teoría y práctica del análisis de datos cualitativos. Proceso general y criterios de calidad. Universidad de Granada, España.  Recogido de: http://redalyc.uaemex.mx/pdf/654/65415209.pdf

Hernández Pina, F.; García-Sanz, M.P. y Maquilón, J.J. Análisis de los datos cualitativos. Recogido de: http://ocw.um.es/cc.-sociales/metodologias-de-la-investigacion-en-educacion/material-de-clase-1/t1.5.analisis-datos-cualitativos.pdf

La importancia de la observación

Tras haber explicado en nuestras entradas anteriores los dos primeros niveles presentes en cualquier proceso de investigación (nivel teórico-conceptual y nivel técnico-metodológico), nos centramos a continuación en el tercer paso, correspondiente al nivel estadístico-analítico, donde tiene lugar el tratamiento estadístico de los datos obtenidos a partir del correspondiente diseño. Este tercer nivel se explicará tanto en esta entrada como en la siguiente, aportando en esta primera lo referente a los instrumentos de recogidas de datos.

El análisis de datos nos permitirá la toma de decisiones estadísticas, según las cuales, en el modelo experimental, aceptamos la existencia o no de relación entre variables, o, en un modelo cualitativo, consideramos alcanzados o no los objetivos.

En este nivel hemos de seguir los 3 pasos siguientes: instrumentos de recogida de datos, procedimientos de recogida de datos y análisis de datos. Explicaremos a continuación el primero de ellos.

Instrumentos de recogida de datos:

La recogida de los datos es otro de los pasos importantes en la investigación puesto que las conclusiones de un estudio se basan en dichos datos, de ahí que los instrumentos utilizados y la clase de datos obtenidos debe tratarse con mucho cuidado.

Uno de los principales instrumentos de recogida de datos es la observación. Antes de comenzar este proceso deberíamos plantearnos el siguiente esquema:

  

Una vez planteado el proceso de observación, tendremos que definir cuál va a ser la modalidad que escojamos para llevarla a cabo. Como podemos observar en la siguiente imagen, existen diversas modalidades de observación según la implicación del observador, la explicitación de la observación y su sistematización.

Una vez realizada la observación y obtenido los datos, pasamos a la clasificación y registro de los mismos, puesto que estos pueden ser cualitativos o cuantitativos.

En el caso de los datos cualitativos nos encontramos ante dos posibilidades de técnicas de registro:

§  Cerradas: Contienen un número finito de categorías o unidades de observación, prefijados “a priori” y mutuamente excluyentes.

o    Diario: Observaciones e interpretaciones de la realidad.

o  Listas de control: Registran o no la aparición de una conducta durante la observación pero sin delimitar su frecuencia o duración.

o    Escalas de estimación: Gradúan la fuerza con la que aparece una conducta.

§   Abiertas: Captan un segmento más amplio del contexto y pueden partir de unas categorías prefijadas.

o   Notas de campo: Apuntes o notas breves para felicitar el recuerdo posterior.

o Registro anecdótico: Registro de acontecimientos casuales o descripciones cortas de una conducta o suceso.

o   Registro de muestras: Procedimientos más detallados que describen eventos de modo intensivo.

Asimismo, otro instrumento para la recogida de datos cualitativos son las entrevistas. En el siguiente enlace os ofrecemos un vídeo por si os interesa adentrar más en las características de las entrevistas, sus objetivos y la importancia de la interacción con la persona entrevistada: https://www.youtube.com/watch?v=Q3LZU3rsabI (a partir del minuto 2:50)

En cuanto a los datos cuantitativos, los instrumentos más utilizados son:

§  Cuestionarios: En esta caso nos podemos encontrar ante diferentes tipos de preguntas:

o   Abiertas

o   Cerradas dicotómicas (Sí/No)

o   Diferencia (A/B)

o   Cerradas múltiple opción (a/b/c/d)

o   Escala (valoración de 1 a 5)

§  Tests

Por último, os ofrecemos un vídeo muy completo en el que se nos explica de manera más detallada cómo realizar un cuestionario.

https://www.youtube.com/watch?v=HT8oxgUDSOU

Como podemos comprobar tras ver este vídeo, la realización de un cuestionario no es una tarea sencilla ya que se han de tener en cuenta una gran cantidad de factores. Dependiendo de nuestros objetivos, debemos centrarnos en un tipo de preguntas u otras donde también será bastante relevante su formato. El objetivo es fomentar la participación del encuestado por lo que debemos presentar un documento claro, bien organizado, siguiendo un orden y con un número de preguntas adecuado.

Os animamos a que tras la lectura de esta y de nuestra segunda entrada nos comentéis con qué método os parece que obtendríais una información más útil para vuestra investigación y qué papel creéis que asume el encuestado o el entrevistado (es sincero, colaborativo, está interesado…).

Nivel técnico-metodológico

En esta tercera entrada en el blog nos centraremos en el nivel técnico-metodológico. En concreto, queremos delimitar esta entrada al tema de las metodologías pero, sobre todo, de las escalas de medida y las variables ya que consideramos que hemos tenido mayores problemas en clase con este aspecto. Para ello, ofreceremos tanto la explicación de cada una de ellas como ejemplos que nos ayudan a la hora de realizar diferentes ejercicios o nuestro propio proyecto de investigación.

Una vez formulado el problema y planteadas las hipótesis de investigación, es el momento de seleccionar el procedimiento para la obtención de datos relevantes a las hipótesis. Para ello, hemos de decidir qué tipo de metodología vamos a emplear:

• Metodología experimental: Se establecen relaciones de causalidad entre la variable independiente y la dependiente a través de la manipulación directa de las variables de estudio.

• Metodología selectiva: Las variables de estudio se manipulan a través de la selección de los sujetos del estudio en función de que posean entre sus características un determinado valor o modalidad de las variables de estudio.

• Metodología observacional: Estudio de la conducta espontánea en situación natural conciliando el nivel de sistematización y rigor para proporcionar conocimientos científicos con la protección del grado máximo de realismo.

En las hipótesis debe figurar el tipo de relación que se espera encontrar entre las variables, pero es necesario definir éstas claramente para evitar imprecisiones y ambigüedades en su utilización:

• Escalas de medidas:

• Nominal: Son variables numéricas cuyos valores representan una categoría o identifican un grupo de pertenencia. Este tipo de variables sólo nos permite establecer relaciones de igualdad/desigualdad entre los elementos de la variable. Ejemplo: El género (hombre/mujer).

• Ordinal: Son variables numéricas cuyos valores representan una categoría o identifican un grupo de pertenencia contando con un orden lógico. Este tipo de variables nos permite establecer relaciones de igualdad/desigualdad y a su vez, podemos identificar si una categoría es mayor o menor que otra. Ejemplo: El nivel de educación (Bachiller > E.S.O > Primaria).

• De intervalos: Son variables numéricas cuyos valores representan magnitudes y la distancia entre los números de su escala es igual. Con este tipo de variables podemos realizar comparaciones de igualdad/desigualdad, establecer un orden dentro de sus valores y medir la distancia existente entre cada valor de la escala. Las variables de intervalo carecen de un cero absoluto. Ejemplo: La temperatura (la distancia entre 10 y 12 grados es la misma que la existente entre 15 y 17 grados).

• De razón: Las variables de razón poseen las mismas características de las variables de intervalo, con la diferencia que cuentan con un cero absoluto. Ejemplo: La altura.

• Clasificación de las variables en función de la metodología utilizada:

• Variable independiente (VI): Es aquella que controla el investigador y que provoca el fenómeno en el sujeto, cuyos efectos se intentan determinar.

• Variable dependiente (VD): Es aquella que se produce en los sujetos en función de las variaciones en la variable independiente.

• Variables extrañas (VE): Son todas las demás variables que actúan sobre los sujetos durante el experimento y que pueden ejercer una influencia sobre los resultados.

• Clasificación de las variables en función de la naturaleza:

• Cuantitativas: Son aquellas características susceptibles de ser medidas numéricamente. Se dividen en:

• Discreta: No admite valores intermedios (el número de hijos)
• Continua: Admite valores intermedios (la estatura)

• Cualitativas: Se refieren a aquellas características que no pueden ser cuantificadas. Se pueden dividir en:

• Dicotómicas (el sexo)
• Policotómicas (la clase social)

A continuación os ofrecemos un cuadro bastante ilustrativo y, sobre todo, aclarador, de ejemplos concretos y a qué tipo de variables pertenecen:

           

A pesar de habernos centrado únicamente en el tema de las variables, nos gustaría aportar el siguiente link donde podéis encontrar los demás temas que se incluyen en el nivel técnico metodológico (técnicas de control más frecuentes y elección de la muestra): http://www.mariapinto.es/e-coms/muestreo.htm

            Por último, os proponemos la siguiente actividad: aportemos todos más ejemplos que se nos vayan ocurriendo para añadir a este cuadro de manera que todas las dudas que tuvimos en clase se vayan despejando poco a poco gracias a ejemplos más tangibles. ¿Creéis que es útil esta división? ¿Qué tipo de variable os resultaría más interesante investigar en vuestro proyecto y de qué tipo sería? ¿Y con respecto a la técnica de muestreo? ¡Os animamos a intentarlo y esperamos que el cuadro os haya ayudado!