CLASIFICACIÓN DE LOS DATOS

Sierra Bravo, R. (11), establece ciertos criterios de clasificación de las investigaciones científicas, a saber: según su fin, alcance temporal, amplitud, nivel de profundidad, carácter, marco, naturaleza y fuentes. Precisamente, las fuentes de datos son clasificadas, según el último criterio mencionado como: primarias, secundarias y mixtas.

1) Fuentes Primarias: son aquellos datos que son relevados por el investigador para realizar el estudio. La principal ventaja es que los mismos responden al problema, delimitación, objetivos y perspectiva teórica elaborada por el investigador. La desventaja principal que tienen los estudios con datos primarios es que los costos suelen ser muy elevados, por ello, en el diseño de los mismos hay que contemplar cuidadosamente los aspectos económicos y administrativos.

2) Fuentes Secundarias: son aquellos que no han sido relevados por el investigador pero que son usados por él para realizar la investigación. La principal ventaja que tienen es que los costos son reducidos o nulos. En cambio, entre los inconvenientes que pueden presentar, se pueden destacar los siguientes: es muy probable que dichos datos hayan sido recogidos en función de otra problemática, otros objetivos y perspectiva teórica. Además hay que analizar cuál fue el universo de estudio, las unidades de análisis, la delimitación temporal y geográfica, la definición de las variables, el sistema de categorías, etc. Lo que antecede implica efectuar una evaluación de la calidad de los datos para así determinar si se ajustan o no al enfoque que un investigador pretende dar al tema en cuestión.

Ambos tipos de fuentes pueden incluir a su vez, Datos Numéricos que se rigen por técnicas estadísticas, también denominados "Datos Duros" y Datos No Numéricos o cualitativos, como por ejemplo, notas de campo, fotos, transcripción de entrevistas, documentos oficiales y personales, diarios, películas, etc. También se los denomina "Datos Blandos", esto es, difícilmente manejables mediante procedimientos estadísticos, aunque a través de posteriores elaboraciones, como por ejemplo, con una adecuada codificación y análisis de contenido, puedan expresarse mediante números. De acuerdo con lo expuesto precedentemente, se puede elaborar una Tipología de los Datos, en la misma se cruza la clasificación de los datos en primarios y secundarios, con la clasificación de los datos en numéricos y no numéricos. El resultado de la combinación brinda un tipo de dato para cada celda, como se puede observar en la siguiente tabla:

ANALISIS DE DATOS

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). La secuencia se compone de tres cuestionarios, el primero comprende preguntas abiertas buscando el mayor consenso entre la muestra seleccionada. 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 último 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. En el caso contrario se intenta una vez más de encontrar un consenso, si no se llega a él, se expone en el trabajo esos resultados. Otro tipo de análisis cualitativo es la Triangulación Cuantitativo: Los datos recaudados de manera cuantitativa suelen expresarse a través de puntajes o se codifican de manera numérica, la información se vacía en una base de datos o matriz para sus análisis. Actualmente este tipo de análisis se realiza en una computadora, analizando estadísticamente los datos. Se emplean Estadística descriptiva como análisis de frecuencias en tablas o gráficos, o análisis a través de pruebas paramétricas, no paramétricas y análisis multivariados. Para este tipo de datos se emplea primero un análisis descriptivo donde se describen las Figuras elaboradas con los datos. Esto consiste en describir solo lo que se puede observar en la figura sin hacer análisis de ningún tipo. Ejemplo: La Figura 1 representa la distribución de la muestra según su Estrato Socioeconómico, donde se puede observar que el 21% de la muestra perteneces al Nivel Socioeconómico alto, el 31% al nivel medio, y el 48% son del Nivel Socioeconómico bajo. Fig. 1.- Distribución de la muestra según su Estrato Socioeconómico Usualmente los datos se exponen resumiendo los resultados. Los datos de las figuras también pueden ser expuesta a través de tablas (ver ejemplo), pero según las Normas APA, no se deben emplear ambas formas de exposición de los resultados, se debe elegir una sola. En ambos casos, ya sea si se emplean figuras o tablas, estas pueden ir solo una por página con su respectiva descripción. Para cruce de datos o su análisis multivariados y pruebas, se emplean siempre tablas, nunca gráficos. De este modo el mismo programa de la computadora genera una tabla resumen de los resultados que es la que se coloca en el capítulo del análisis de los datos de la investigación. Ejemplo: Según la tabla 5, en el cual se presenta el cruce de la variable dependiente Aprendizaje de inecuaciones con la variable independiente Conocimiento sobre la división, de acuerdo a la puntuación alcanzada en la prueba, los estudiantes que obtuvieron un puntaje entre 0-10, 6 presentan un nivel bueno, 14 un nivel regular y 25 un nivel malo; de los estudiantes que obtuvieron una puntuación entre 10-15, 5 presentan un nivel bueno, 18 un nivel regular y 52 un nivel malo; de los estudiantes que obtuvieron un puntaje entre 16-20, 9 presentan un nivel bueno, 28 un nivel regular y 43 un nivel malo. Tabla 5. Cruce de la Variable Independiente, Conocimiento Sobre la División, con la Variable Dependiente, Aprendizaje del Tema de Inecuaciones. Conocimiento sobre la división Puntos sobre el Aprendizaje del tema de inecuaciones 0-9 10-15 16-20 Bueno 6 5 9 Regular 18 14 28 Malo 52 25 43. Los análisis de los resultados se hacen fundándose en las hipótesis que se expusieron en el trabajo, buscando variaciones entre los datos recaudados de la muestra y que tan significativa son esas variaciones según el grado de error que se haya escogido para la investigación. Una vez más el paquete estadístico y el tipo de análisis estadístico empleado determinarán esto, lo cual hará más fácil la aceptación o rechazo de las hipótesis de la investigación. Para saber escoger el análisis estadístico correcto es preferible buscar la ayuda de un Estadista o un experto en la materia. Análisis Inferencial: El análisis inferencial se emplea solo en los estudios correlacionales, esto se realiza a través de los resultados obtenidos al cruzar las variables independientes con la variable dependiente. A través de los resultados obtenidos en las tablas que genera el programa estadísticos so puede inferir si la variable independiente objeto de análisis influye sobre la variable dependiente y si esta influencia es significativa o no. Contrastación de Hipótesis: Según el análisis inferencial se puede entonces afirmar si se acepta la hipótesis nula, o las hipótesis nulas que se plantearon en el capítulo metodológico del estudio correlacional, o si se rechaza la hipótesis nula, aceptando la alterna.

Bibliografía:

Hernández, R., Fernández, C. y Baptista, P. (2003). Metodología de la Investigación. México: Mc Graw Hill.

León, O. y Montero, I. (2003). Métodos de Investigación en Psicología y Educación. Caracas: McGraw Hill.