Analizar los datos de investigaci\u00f3n es un proceso utilizado por los investigadores para reducir los datos a una historia e interpretarlos con el fin de obtener informaci\u00f3n. En este proceso, una gran cantidad de datos son reducidos en peque\u00f1os fragmentos para encontrarles sentido.<\/p>\n\n\n\n
Para llegar a la etapa de\u00a0an\u00e1lisis de datos<\/a>, es necesario que previamente se haya definido el problema de la investigaci\u00f3n, desarrollado e implementado un plan de muestreo, un dise\u00f1o de estructura, m\u00e9todos y herramientas, por lo que se considera que este es un paso m\u00e1s f\u00e1cil de realizar en una investigaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n Si tienes dudas sobre c\u00f3mo llevar a cabo tu an\u00e1lisis de forma correcta, en este art\u00edculo te presentaremos los puntos principales que debes tener en cuenta.<\/p>\n\n\n\n El prop\u00f3sito de analizar los datos de investigaci\u00f3n es obtener informaci\u00f3n que pueda ser \u00fatil para tu trabajo y te permite:<\/p>\n\n\n\n Al analizar los datos de investigaci\u00f3n se presentan tres elementos: la organizaci\u00f3n de los datos, la reducci\u00f3n de los datos mediante la integraci\u00f3n, y la categorizaci\u00f3n, de modo que los patrones y los temas puedan identificarse y vincularse f\u00e1cilmente. <\/p>\n\n\n\n A continuaci\u00f3n, tenemos para ti el proceso de realizar un an\u00e1lisis de datos, el cual consta de tres fases principales: <\/p>\n\n\n\n La validaci\u00f3n de los datos se hace para entender si la informaci\u00f3n recolectada est\u00e1 de acuerdo con los est\u00e1ndares preestablecidos o si es una muestra de datos sesgada. Esta fase se divide en cuatro aspectos diferentes:<\/p>\n\n\n\n Con mayor frecuencia, una muestra grande de datos de investigaci\u00f3n viene cargada de errores. Los encuestados a veces rellenan algunos campos de forma incorrecta o a veces los omiten accidentalmente. <\/p>\n\n\n\n La edici\u00f3n de datos es un proceso en el que los investigadores tienen que confirmar que los datos proporcionados est\u00e1n libres de tales errores y para ello, necesitan realizar comprobaciones b\u00e1sicas y de valores at\u00edpicos para editar la edici\u00f3n bruta y prepararla para el an\u00e1lisis.<\/p>\n\n\n\n Esta es la fase m\u00e1s importante de la preparaci\u00f3n de datos, pues se asocia con la agrupaci\u00f3n y asignaci\u00f3n de valores a las respuestas de la encuesta. <\/p>\n\n\n\n Supongamos que una encuesta se completa con un tama\u00f1o de muestra de 1000, entonces el investigador crear\u00e1 un rango de edad para distinguir a los encuestados en funci\u00f3n de su edad. Por lo tanto, es m\u00e1s f\u00e1cil analizar peque\u00f1os cubos de datos que tratar con la gran pila de datos.<\/p>\n\n\n\n Recuerda que antes de que sepas las diferentes maneras de analizar y discutir los datos, es conveniente que sepas las diferencias entre investigaci\u00f3n cualitativa e investigaci\u00f3n cuantitativa, y la diferencia entre\u00a0datos cua<\/a>l<\/a>itativos<\/a>\u00a0y\u00a0datos cuantitativos<\/a>.<\/p>\n\n\n\n Digamos que decides hacer una\u00a0investigaci\u00f3n etnogr\u00e1fica<\/a>, la cual es una investigaci\u00f3n cualitativa. En el primer paso, decides tomar una peque\u00f1a muestra (algo que normalmente se realiza en las investigaciones cualitativas) pero despu\u00e9s, decides realizar una entrevista estructurada o una encuesta (que normalmente se realizan en las investigaciones cuantitativas) para determinar las actitudes particulares de personas cuando sucede un fen\u00f3meno de inter\u00e9s (investigaci\u00f3n cualitativa).\u00a0<\/p>\n\n\n\n Debido a que utilizaste m\u00e9todos que obtienen datos cuantitativos y cualitativos, tu investigaci\u00f3n ser\u00e1 una mezcla de ambos<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n Una fuente de confusi\u00f3n para muchas personas es la creencia de que la\u00a0investigaci\u00f3n cualitativa<\/a>\u00a0\u00fanicamente genera datos cualitativos (texto, palabras, opiniones, etc.) y que la investigaci\u00f3n cuantitativa genera solo datos cuantitativos (n\u00fameros).\u00a0<\/p>\n\n\n\n En algunos casos s\u00ed sucede esto, pero ambos tipos de datos pueden ser generados por cualquier tipo de investigaci\u00f3n que se realice. Por ejemplo, una encuesta (investigaci\u00f3n cuantitativa) com\u00fanmente obtiene informaci\u00f3n como edad, salario, longitud de servicio (datos cuantitativos), pero tambi\u00e9n es probable que obtenga datos cualitativos como opiniones y actitudes.<\/p>\n\n\n Te recomiendo conocer todo sobre el\u00a0software de an\u00e1lisis de texto<\/a>\u00a0de QuestionPro.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n Cuando se trata de analizar datos, algunas personas creen que \u00fanicamente las t\u00e9cnicas estad\u00edsticas son las que se pueden aplicar a los datos cuantitativos (n\u00fameros). <\/p>\n\n\n\n Esto es incorrecto, pues existen muchas t\u00e9cnicas estad\u00edsticas que se pueden aplicar a los datos cualitativos, como es el caso de la escala de valoraci\u00f3n, que se utiliza com\u00fanmente en investigaciones cuantitativas. Incluso si un estudio cualitativo no utiliza datos cuantitativos, existen muchas maneras de analizar los datos cualitativos que se obtienen. <\/p>\n\n\n\n Por ejemplo, tras realizar una entrevista, la transcripci\u00f3n y la organizaci\u00f3n de los datos son las primeras etapas de an\u00e1lisis. Despu\u00e9s, lo que se debe hacer es analizar sistem\u00e1ticamente las transcripciones, agrupar los comentarios, interpretarlos y obtener las conclusiones.<\/p>\n\n\n Conoce 4\u00a0maneras de usar tu investigaci\u00f3n cualitativa<\/a><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n Algunas preguntas que los investigadores se hacen com\u00fanmente son: \u00bfLa investigaci\u00f3n que hice estar\u00e1 al nivel de otras investigaciones? \u00bfLas personas creer\u00e1n en mis resultados?<\/p>\n\n\n\n Los investigadores abordan estas preguntas utilizando un m\u00e9todo de recolecci\u00f3n de datos<\/a> (instrumento de investigaci\u00f3n) para darle a sus resultados fiabilidad y validez.<\/p>\n\n\n\n Esto es algo muy dif\u00edcil de abordar. Las siguientes son preguntas comunes que te puedes hacer para abordar la validez y poder analizar los datos con confianza.<\/p>\n\n\n\n Ning\u00fan procedimiento es completamente fiable, pero si el procedimiento de recolecci\u00f3n de datos no es de confianza la investigaci\u00f3n es inv\u00e1lida. Otro problema es que incluso aunque la investigaci\u00f3n sea fiable, no significa que esta tenga validez.<\/p>\n\n\n\n Sin embargo, algunos m\u00e9todos que puedes implementar son:<\/p>\n\n\n\n La triangulaci\u00f3n consiste en la comprobaci\u00f3n cruzada de los datos utilizando m\u00faltiples fuentes o utilizando dos o m\u00e1s\u00a0m\u00e9todos de recopilaci\u00f3n de datos<\/a>. Existen diferentes tipos de triangulaci\u00f3n, incluyendo:\u00a0<\/p>\n\n\n\n El\u00a0error de muestreo<\/a>\u00a0es un indicador que mide la diferencia entre los resultados de muestreo y los par\u00e1metros de poblaci\u00f3n de la investigaci\u00f3n. No puede ser eliminado, cuando se utiliza el muestreo aleatorio, el error de muestreo puede ocurrir por casualidad y tambi\u00e9n, el error de muestreo puede disminuir si el tama\u00f1o de muestra aumenta.<\/p>\n\n\n\n Estas son algunas preguntas b\u00e1sicas que necesitamos hacernos para evaluar nuestra muestra:<\/p>\n\n\n\n Puede interesarte:\u00a0Margen de error<\/a>\u00a0\u00bfqu\u00e9 es y c\u00f3mo se calcula?<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n Todos los errores, excepto los errores de muestreo, son errores de no muestreo y pueden eliminarse. Existen diferentes tipos, algunos de estos son: <\/p>\n\n\n\n Conoce:\u00a0Tipos de errores<\/a>. Consejos para que tu investigaci\u00f3n no caiga en ellos<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n Ahora que ya tienes una idea global para analizar los datos de tu investigaci\u00f3n, te invitamos a conocer nuestro\u00a0Ebook \u201cMetod<\/em><\/strong><\/a>o<\/a><\/em><\/strong>log\u00edas de investigaci\u00f3n avanzadas<\/em><\/strong><\/a>\u201d<\/em><\/strong>, donde encontrar\u00e1s informaci\u00f3n relevante de preguntas avanzadas para una investigaci\u00f3n, l\u00f3gicas de investigaci\u00f3n avanzada y mucho m\u00e1s.\u00a0<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Analizar los datos de investigaci\u00f3n es un proceso utilizado por los investigadores para reducir los datos a una historia e […]<\/p>\n","protected":false},"author":105,"featured_media":594492,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_yoast_wpseo_focuskw":"","_yoast_wpseo_title":"","_yoast_wpseo_metadesc":"","_genesis_hide_title":false,"_genesis_hide_breadcrumbs":false,"_genesis_hide_singular_image":false,"_genesis_hide_footer_widgets":false,"_genesis_custom_body_class":"","_genesis_custom_post_class":"","_genesis_layout":"","footnotes":""},"categories":[173],"tags":[],"yoast_head":"\n\u00bfCu\u00e1l es la importancia de analizar los datos de investigaci\u00f3n antes de presentar los resultados?<\/h2>\n\n\n\n
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\u00bfC\u00f3mo hacer un an\u00e1lisis de datos en una investigaci\u00f3n?<\/h2>\n\n\n\n
Fase I: Validaci\u00f3n de datos<\/h3>\n\n\n\n
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Fase II: Edici\u00f3n de datos<\/h3>\n\n\n\n
Fase III: Codificaci\u00f3n de datos<\/h3>\n\n\n\n
\u00bfQu\u00e9 debes considerar al momento de analizar los datos de investigaci\u00f3n?<\/h2>\n\n\n\n
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\u00bfQu\u00e9 t\u00e9cnica debes usar para analizar los datos de investigaci\u00f3n?<\/h2>\n\n\n\n
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\u00bfC\u00f3mo recopilar tus resultados de investigaci\u00f3n?<\/h2>\n\n\n\n
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Triangulaci\u00f3n<\/h3>\n\n\n\n
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Error de muestreo<\/h3>\n\n\n\n
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Error de no muestreo\u00a0<\/h3>\n\n\n\n
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\u00a1Utiliza las mejores herramientas para tu investigaci\u00f3n!<\/h2>\n\n\n\n