¿Que hacer con los datos obtenidos en una investigacion?
El primer punto es comprender que los datos obtenidos si los queremos leer en forma desordenada o sin la sistematización adecuada caeríamos en un caos difícil de salir.
Preferimos que se logre alcanzar con claridad el tratamiento de los datos en forma general.
El primer punto es comprender que los datos obtenidos si los queremos leer en forma desordenada o sin la sistematización adecuada caeríamos en un caos difícil de salir.
Para tal tarea lo primero que se hace es volcar los datos en una tabla que nos permita ordenarlos y mostrarlos de manera práctica.
Esa tabla se llama MATRIZ DE DATOS.
La misma es una base, similar a la que nos ofrece el programa Excel, donde en la primera columna van las unidades de análisis, o sea quien nos ha brindado el dato (pueden ser cosas o personas, en caso de ser personas no siempre es necesario que estén por nombres ya que no nos interesa). En la fila de arriba van las variables, o sea los aspectos que fueron indagados para cada una de las unidades de análisis.
De esta manera se abre un espacio de intersección entre cada unidad de análisis y la variable donde se coloca el DATO que asumió cada una para cada variable.
LA MATRIZ DE DATOS (METODO CUANTITATIVO)
| (Unidad de Análisis) | Edad | Ocupación | NSE |
| 1 | 21 | Estudiante (1) | Medio (2) |
| 2 | 20 | Estudiante (1) | Medio (2) |
| 3 | 51 | Docente (3) | Medio (2) |
| 4 | 44 | Empleado (2) | Bajo (3) |
| 5 | 36 | Odontóloga (4) | Alto (1) |
| 6 | 44 | Docente (3) | Medio (2) |
| 7 | 24 | Estudiante (1) | Bajo (3) |
Como vemos en el ejemplo, cada unidad de análisis (que podríamos haberlo señalado con el nombre) obtiene un dato para cada una de las variables (edad, ocupación y nivel socio-económico).
De esta manera podemos aunar todas las unidades de análisis, variables y datos en una sola presentación. A partir de acá el trabajo de análisis se simplifica.
¿Qué es lo que haremos con esta matriz?
La primera tarea es describir los datos, los valores a las puntuaciones obtenidas para cada variable. Esto es lo que se conoce como estadística descriptiva que consiste en observar el comportamiento de cada variable con respecto a dicha población indagada.
Para ello no queda otra que contar. Establecer cuantas unidades de análisis se agruparon en cada una de las categorías de la variable examinada. Esto es lo que se conoce como DISTRIBUCIÒN DE FRECUENCIAS.
Para dicho fin construimos una nueva grilla llamada TABLA DE DISTRIBUCIÒN DE FRECUENCIAS.
A diferencia de la matriz de datos, en esta tabla tendremos en la primera columna las categorías de la variable, o sea los posibles grupos que según nuestra definición operativa u operacional, juntarán a las unidades de análisis que comparten el mismo valor.
En la segunda columna se consignarán la suma de unidades de análisis que comparten ese valor con respecto a la variable. A esto le llamamos FRECUENCIAS.
Siguiendo con nuestro ejemplo, observamos que tenemos siete unidades de análisis que se distribuyeron en las diferentes categorías de acuerdo al valor que obtuvo cada una. Veamos la distribución de la variable edad.
TABLA DE DISTRIBUCION DE FRECUENCIAS
| 20 | 1 |
| 21 | 1 |
| 24 | 1 |
| 36 | 1 |
| 44 | 2 |
| 51 | 1 |
| Total | 7 |
La columna de la izquierda presenta las categorías de la variable (edad de cada uno).
En la de la derecha, se consigna la cantidad de casos.
Observarán que cada categoría obtuvo una frecuencia de uno, salvo la categoría 44 que obtuvo dos.
Estas frecuencias son las que consideramos como ABSOLUTAS, ya que se manifiestan con cantidades expresadas en números absolutos. Podemos completarla, y será de mayor utilidad, si agregamos valores PORCENTUALES o RELATIVOS. Éstos representan cantidades expresadas en porcentajes que denotan la relación entre la cantidad y el total de las unidades de análisis.
El calculo es muy simple ya que cada frecuencia multiplicada por 100 (%total) y dividido por la cantidad de unidades de análisis (en nuestro caso Fr x100 / 7).
El valor 1 sobre las siete unidades de análisis representa el 14,28% (1 x100/7).
La suma de todos los porcentajes debe ser el 100%.
Categoría Fr Abs Fr %
| 20 | 1 14,28% |
| 21 | 1 14,28% |
| 24 | 1 14,28% |
| 36 | 1 14,28% |
| 44 | 2 28,56% |
| 51 | 1 14,28% |
Total 7 100%
La lectura de estas distribuciones es descriptiva del comportamiento de cada variable. Una posibilidad más es mostrar las distribuciones acumuladas, que solo es útil o pertinente en aquellos casos donde la variable es de nivel de medición ordinal o intervalar. Esto es que cada categoría acumula la frecuencia de la categoría anterior. Esto se puede hacer tanto para las frecuencias absolutas como para las relativas.
Categoría Fr Absoluta Fr. Relativa Acumuladas
| 20 | 1 14,28% | 1 14,28% |
| 21 | 1 14,28% | 2 28,56% |
| 24 | 1 14,28% | 3 42,84% |
| 36 | 1 14,28% | 4 57,12% |
| 44 | 2 28,56% | 6 85,68% |
| 51 | 1 14,28% | 7 100,00% |
Esto serviría para establecer que hasta 36 años hay un 57,12%.
También podemos manifestar estos datos a través de gráficos, tal como los señala Hernández Sampieri en la página 423. Estos pueden ser circulares ( de torta), histogramas, de barras o polígonos de frecuencias. La idea es que a simple vista se puedan distinguir la distribución de esa población en las diferentes categorías de las variables.
Los datos de un estudio cuantitativo permiten que podamos describir a la población a través de ciertos cálculos matemáticos. Entre ellos encontramos las llamadas MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL y las MEDIDAS DE DESVIACIÓN.
Solo nos resta observar cómo se aplica el análisis en los métodos cualitativos.
Para ello también se parte de una matriz de datos, pero esta no cuenta con tantas unidades de análisis.
Por otro lado, podrán observar en el ejemplo, el dato es un párrafo que apunta a comprender el fenómeno mas que a dar una explicación a partir de un valor determinado o estructurado. Retomaremos esto en la última parte cuando abordemos los métodos cualitativos.