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91www.coimbraweb.comEdison Coimbra G.LOS 10 PASOS DE LA INVESTIGACIN CIENTFICAPaso 9 de:Manual de clasesANLISIS DE LOS DATOSLOS 10 PASOS DE LA INVESTIGACINComprender los principales mtodos estadsticos desarrollados para el anlisis de los datos, as como como la forma de interpretar sus resultados.ltima modificacin:07 de febrero de 2015Objetivo

NDICE DEL CONTENIDO2www.coimbraweb.comAnlisis de los datos Paso 9 de Los 10 pasos de la Investigacin CientficaNDICE DEL CONTENIDO1.- Anlisis de los datos (Modelo matemtico preliminar. Programas para analizar datos. Proceso del anlisis de datos).

2.- Anlisis de estadstica descriptiva (Ejemplos con estadstica descriptiva).3.- Evaluacin de confiabilidad (Ejemplo con evaluacin de confiabilidad).

4.- Anlisis de la hiptesis (Anlisis paramtrico de la hiptesis. Ejemplo con anlisis paramtrico de la hiptesis. Resultado del anlisis de la hiptesis. Ejemplo con resultado del anlisis).Referencias bibliogrficas.

Links de los documento de la coleccin.

1.- ANLISIS DE LOS DATOS3www.coimbraweb.comEs el Paso 9 de la investigacin cientfica Llevan alPermite visualizar elDe donde se procede a Para validarla correspondeY definir y 7.Seleccionarla muestra6. Disear la investigacin5.Formular hiptesis4.Alcance de la investigacin3.Marco terico2.Problemas ObjetivosDe la cual se1.Idea Ayuda a identificar9.Anlisis delos datosSe preparan para el8.Recolectan datos10.Reporte de la investigacinY concluye con elPasos del planteamiento del problemaPasos del diseo metodolgicoPasos de la ejecucin(Sampieri, 2010)Los resultados del anlisis de los datos se usan para comprobar el grado de validez de la hiptesis.

ANLISIS DE LOS DATOSDescripcinAnalizar los datos implica generar resultados que aporten evidencia en favor de la hiptesis, o en contra. Los datos se analizan con mtodos estadsticos, pues son el producto de mediciones que se representan por nmeros. Si los datos se recolectan de una muestra probabilstica, sus resultados se infieren a toda la poblacin.Modelo matemtico preliminar4www.coimbraweb.comEs habitual que se tenga un modelo matemtico preliminarMODELO MATEMTICO PRELIMINARCaractersticaPreguntas a responderTipo de patrn Primero se decide qu tipo de patrn se busca en los datos.Se quieren usar las variables para clasificar casos o individuos?O se desean analizar variables inconexas, o bien las relaciones entre diversas variables? Propsito finalOtra decisin importante se refiere al propsito final.Se desea describir cmo es el actual estado del objeto de investigacin?O se desea descubrir cmo debe ser el objeto de investigacin: qu grado de las cualidades medidas sera ptimo?

(Sampieri, 2010)El modelo matemtico preliminar guarda relacin con los objetivos de la investigacin.Programas para analizar datos5www.coimbraweb.com(IBM, 2010)PROGRAMAS PARA ANALIZAR DATOSExisten diversos programas computacionales para el anlisis estadstico; uno de los ms difundidos es el SPSS de IBM.Cmo funcionan estos programas?Incluyen 2 partesDescripcinMatriz de variablesDonde se definen las variables, explicando los valores de la codificacin tem por tem.Matriz de datosDonde se introducen los datos. Es una hoja de clculo.Cul es el programa ms difundido?El programa SPSS es el ms difundido.

Matriz de variablesMatriz de datos

Proceso del anlisis de datos6www.coimbraweb.comSe esquematiza en 3 fases(Sampieri, 2010)FASES DEL PROCESO DEL ANLISIS DE DATOS RESUMEN GENERALFaseDescripcinRecursosA. Analizarla estadstica descriptiva para cada variable.Se describen los datos, valores, puntaciones y distribucin de frecuencias para cada variable. Se representan mediante tablas y grficos. Se calculan las medidas de tendencia central y de variabilidad o dispersin.Principales estadsticas descriptivas:Medidas de tendencia central: media, mediana, moda, suma.Medidas de variabilidad o dispersin: desviacin tpica y rango.Varianza: varianza.B. Evaluar la confiabilidad del instrumento de medicin. La confiabilidad se calcula y evala para todo instrumento utilizado. Si el instrumento contiene varias escalas para diferentes variables, la confiabilidad se establece para cada escala.Procedimientos ms utilizados:Medida de estabilidad: se aplica 2 veces.Medida de consistencia interna: Alfa de Cronbach.C. Analizarla hiptesis mediante pruebas estadsticas.En la estadstica inferencial, la hiptesis es una proposicin respecto a uno o varios parmetros. El anlisis consiste en determinar si la hiptesis es congruente con los datos de la muestra. Anlisis ms utilizados:Paramtricos: coeficiente de correlacin de Pearson, regresin lineal, prueba t, anlisis de varianza.No paramtricos: Chi cuadrada, coeficientes de correlacin.El anlisis se efecta sobre la matriz de datos, la cual se guarda como archivo.2.- ANLISIS DE ESTADSTICA DESCRIPTIVA7www.coimbraweb.comCmo se generan las estadsticas en el SPSS?(IBM, 2010)

Analizar Estadsticos descriptivos Frecuencias Seleccionar variable Estadsticos:. Continuar Grficos: Continuar Aceptar.PRINCIPALES ESTADSTICAS DESCRIPTIVASTiposDescripcinPrincipalesMedidas de tendencia centralSon los valores medios o centrales de una distribucin de frecuencias que la ubican dentro de la escala de medicin. Media, Mediana, Moda, Suma.Medidas de variabilidadSon intervalos que indican la dispersin de los datos. Responden a la pregunta: dnde estn diseminados los valores? Desviacin tpica (o estndar), Rango.VarianzaEs la desviacin estndar al cuadrado. Es un concepto estadstico; muchas de la pruebas se fundamentan en ella.Varianza. Los resultados se presentan en tablas y grficos.Ejemplo con estadstica descriptiva8www.coimbraweb.comMedicin de actitud con escala Likert Ejemplo 1.- Actitud hacia el alcalde de SucreEncuestaResultados Interpretacintem.- Qu opinin tiene sobre el alcalde de Sucre?

5. Totalmente favorable 4. Favorable 3. Indiferente 2. Desfavorable 1. Totalmente desfavorable. Media = 4,2En promedio, las opiniones se ubican en 4.2, es decir la actitud hacia el Alcalde es favorable. Mediana = 3,9El 50% opin por encima de 3.9, y el restante por debajo. Moda = 4,0 La respuesta que ms se repiti fue 4.Desviacin tpica = 0,7 Los valores se desvan de 4.2, un promedio de 0.7 unidades. Rango = 3,0Mnimo = 2,0Mximo= 5,0 Las puntuaciones tienden a ubicarse en valores medios o elevados. Nadie opin en forma totalmente desfavorable (1).

Los resultados se pueden presentar en tablas

Ejemplos con estadstica descriptiva9www.coimbraweb.comInterpretacin de resultados(Sampieri, 2010)Los resultados se pueden presentar en grficos.Ejemplo 2.- Actitud hacia el alcalde de RiberaltaEncuestaResultados Interpretacintem.- Qu opinin tiene sobre el alcalde de Riberalta?

5. Totalmente favorable 4. Favorable 3. Indiferente 2. Desfavorable 1. Totalmente desfavorable. Los resultados se presentan en un grfico de barras que muestra porcentajes. Solo el 33,4 % de los ciudadanos expresa una opinin positiva (favorable o muy favorable)Ejemplo 3.- Docentes comprometidos con diseo curricularEncuestaResultados Interpretacintem.- Est usted comprometido con el nuevo diseo curricular de la UTC?

1. Si2. No 3. No responde Los resultados se presentan en un grfico de sectores que muestra porcentajes.El 74.6 % (3/4 partes) de los Docentes est comprometido. Llama la atencin que el 21.3% (ms de una 1/5 parte) no quiso comprometerse con su respuesta. Los 4 motivos de no compromiso fueron: falta de inters, rechazo al cambio, falta de concientizacin y conformismo.

3.- EVALUACIN DE CONFIABILIDAD10www.coimbraweb.comCules son los procedimientos ms utilizados?(Sampieri, 2010)Todos los procedimientos utilizan frmulas estadsticas.EVALUACIN DE CONFIABILIDAD DEL INSTRUMENTO DE MEDICINCriterio de evaluacin Todos los procedimientos utilizan frmulas que producen coeficientes de confiabilidad que oscilan entre 0 (nula confiabilidad) y 1 (mxima confiabilidad). ProcedimientosPreguntas a responderMs utilizadosMedida de estabilidadResponden las unidades muestrales de una manera similar a un instrumento si se administra dos veces?El instrumento se aplica 2 veces. Si la correlacin entre ambos resultados es cercana a 1, se lo considera confiable.Medida de consistencia internaLas respuestas a los tems del instrumento son coherentes? El instrumento se aplica una sola vez y se calcula el coeficiente de confiabilidad Alfa de Cronbach para variables de escala.

Ejemplo con evaluacin de confiabilidad11www.coimbraweb.comMedida de consistencia interna(Gargallo, 2009)Ejemplo 4.- Medida de consistencia interna del Test AF5Instrumentoa evaluarEl Test AF5 utilizado para medir el autoconcepto de 306 estudiantes (tamao de la muestra) de la UAGRM. La evaluacin se realiza con el coeficiente Alfa de Cronbach. Se generan los coeficientes para cada dimensin del autoconcepto y total.Coeficientes de confiabilidad para cada dimensin del autoconcepto y totalAcadmicoSocialEmocionalFamiliarFsicoTotalAlfa de Cronbach0,830,710,470,59 0,720,81Participantes306InterpretacinPregunta: las respuestas a los tems del instrumento son coherentes?Respuesta: todos los valores son ms que aceptables (cercanos al 1), salvo los de las dimensiones Emocional y Familiar, cuyos coeficientes no son demasiado altos, 0,47 y 0,59 respectivamente. Analizar Escala Anlisis de fiabilidad Seleccionar variable Seleccionar modelo para el clculo: alfa Escribir la etiqueta de la escala Aceptar.El autoconcepto se presenta con 5 dimensiones.4.- ANLISIS DE LA HIPTESIS12www.coimbraweb.comSe realiza mediante pruebas estadsticas(Sampieri, 2010)ANLISIS DE LA HIPTESIS MEDIANTE PRUEBAS ESTADSTICASCriterio dela pruebaDeterminar si la hiptesis es congruente con los datos de la muestra. Algunos procedimientos utilizan frmulas que producen coeficientes de correlacin que oscilan entre 1.00 (correlacin negativa perfecta) y +1.00 (correlacin positiva perfecta). AnlisisLmitesMs utilizadosParamtricoPara variables de escala en hiptesis correlacional y causal.Coeficiente de correlacin de Pearson, Regresin lineal, Prueba t, Anlisis de varianza.No paramtricoPara variables ordinales y nominales en hiptesis correlacional.Chi cuadrada, Coeficientes de correlacin.

Los anlisis producen coeficientes de correlacin. Anlisis paramtrico de la hiptesis 13www.coimbraweb.comSe utiliza el coeficiente de correlacin de Pearson(Sampieri, 2010)COEFICIENTE DE CORRELACIN DE PEARSON EventoDescripcinAnlisisSe analiza la relacin entre 2 variables de escala de hiptesis causal o correlacional del tipo A mayor X, mayor Y, A mayor X, menor Y. La prueba no considera variables independiente ni dependiente; la nocin de causa-efecto se establece tericamente.Valores del coeficienteSe calculan a partir de la relacin entre las puntuaciones recolectadas de una variable con las recolectadas de la otra. Puede variar entre 1,00 y +1,00. 1.00 = Correlacin negativa perfecta (A mayor X, menor Y). 0.50 = Correlacin negativa media. 0.00 = No existe correlacin alguna entre las variables.+0.50 = Correlacin positiva media.+1.00 = Correlacin positiva perfecta (A mayor X, mayor Y)

Las pruebas no evalan causalidad, solo relacin. Ejemplo con anlisis paramtrico de la hiptesis14www.coimbraweb.comCon el coeficiente de correlacin de Pearson(Gargallo, 2009)Ejemplo 5.- Anlisis de hiptesis con coeficiente de correlacin de PearsonHiptesis a analizarEl autoconcepto de estudiantes universitarios tiene una relacin positiva con su rendimiento acadmico. El coeficiente se calcula a partir de las puntuaciones medias de las 5 dimensiones de autoconcepto y el promedio de calificaciones, de 306 estudiantes de la UAGRM.Se genera una matriz de correlacin entre autoconcepto y calificaciones.Matriz de correlacin entre autoconcepto y calificacionesAcadmicoSocialEmocionalFamiliarFsicoCalificacinAcadmico10,2320,0770,2160,3100,257Social0,23210,2030,2280,3080,022Emocional0,0770,20310,0520,1780,039Familiar0,2160,2280,05210,0910,113Fsico0,3190,3080,1780,09110,099Calificacin0,2570,0220,0390,1130,0991Otros Participantes: 306 Significancia: 0,01 (bilateral)InterpretacinHay relacin positiva entre la calificacin y el autoconcepto Acadmico (0,257), Emocional (0,039) y Familiar (0,113). Hay relacin negativa, aunque dbil, con Social (0,022) y Fsico (0,099). Se afirma, aunque no con la contundencia deseada, que la hiptesis pasa la prueba satisfactoriamente. La significancia es la probabilidad de error de que la correlacin sea verdadera (0,01 1% ). Analizar Correlaciones Bivariadas Seleccionar variables Coeficiente de correlacin: Pearson Prueba de significacin: bilateral Continuar Aceptar.El coeficiente de relacin de Pearson vara entre 1,00 y +1,00Resultado del anlisis de la hiptesis15www.coimbraweb.comQu aporta el resultado del anlisis?UTILIDAD DE LA HIPTESISUtilidadDescripcinGua la investigacinProporciona orden y lgica a la investigacin durante el proceso de la investigacin. Las sugerencias que formula pueden ser soluciones al problema investigado. Proporciona explicacionesCada vez que una hiptesis recibe evidencia a su favor, el conocimiento sobre el fenmeno al que hace referencia se incrementa. Si es en contra, se descubre algo acerca del fenmeno que no se saba.Refuerza teorasCuando varias hiptesis de una teora reciben evidencia positiva, la teora se hace ms robusta. Sugiere teorasLlega a suceder que, como resultado de la prueba de una hiptesis, se pueda construir una teora o las bases para sta.RESULTADO DEL ANLISIS DE LA HIPTESISDescripcinEl resultado obtenido en el anlisis aporta evidencia en favor de la hiptesis, o en contra.Una hiptesis probada, es decir con evidencia a su favor, tiene un impacto en el conocimiento disponible, que puede modificarse y, por consiguiente, pueden surgir nuevas hiptesis (Williams, 2003).Las hiptesis son instrumentos para el avance del conocimiento.(Sampieri, 2010)Ejemplo con resultado del anlisis16www.coimbraweb.comMedida de consistencia internaSe debe resaltar el conocimiento que aportaEjemplo 6.- Influencia del autoconceptoHiptesis probadaConclusionesEl autoconcepto de estudiantes universitarios tiene una relacin positiva con su rendimiento acadmico.Los resultados del anlisis corroboran la relevancia del autoconcepto como un constructo interesante en educacin que tiene relacin positiva con el rendimiento acadmico; y especficamente dos tipos de autoconcepto: el acadmico y el familiar.Estos resultados ayudan a los Docentes a tomar conciencia de la importancia de apoyar el desarrollo de un buen autoconcepto en los estudiantes universitarios. En ltimo trmino, el autoconcepto se revela como una variable que no se debe despreciar de cara a potenciar el ajuste del estudiante y su buen desempeo.

Es importante mencionar que la confiabilidad del instrumento de medicin respalda los resultados obtenidos.

Referencias bibliogrficas17www.coimbraweb.comCules son las referencias bibliogrficas?FINEdison Coimbra G.LOS 10 PASOS DE LA INVESTIGACIN CIENTFICAPaso 9 de:Gargallo, B., Garfella, P., Snchez, F. & otros. (2009). La influencia del autoconcepto en el rendimiento acadmico de los estudiantes universitarios. REOP. Vol. 20, N 1, 1er Trimestre, 2009, 16-28.

Hernndez Sampieri, R. & otros (2010). Metodologa de la Investigacin - Quinta Edicin. Mxico: McGraw Hill.

IBM SPSS. (2010). Manual del usuario del sistema bsico de IBM SPSS Statistics 19. Madrid: SPSS, Inc.

Links de los documentos de la coleccin18www.coimbraweb.comLos 10 pasos de la Investigacin CientficaLINKS DE LOS DOCUMENTOS0.Introduccion. Los 10 pasos de la Investigacin Cientfica

1.La idea. Paso 1 de la Investigacin Cientfica

2.El problema. Paso 2 de la Investigacin Cientfica

3.Sustento terico. Paso 3 de la Investigacin Cientfica

4.Alcance de la investigacin. Paso 4 de la Investigacin Cientfica

5.Hiptesis. Paso 5 de la Investigacin Cientfica

6.Diseo de la investigacin. Paso 6 de la Investigacin Cientfica

7.Seleccin de la muestra. Paso 7 de la Investigacin Cientfica

8.Recoleccin de datos. Paso 8 de la Investigacin Cientfica

9.Anlisis de los datos. Paso 9 de la Investigacin Cientfica

10.Reporte de la investigacin. Paso 10 de la Investigacin Cientfica