Análisis de datos

Antes de comenzar con el análisis de información, conviene distinguir entre

información cualitativa y cuantitativa, y variables cuantitativas y cualitativas.
La información cualitativa se recoge mediante técnicas de recogida de información
cualitativa, principalmente la entrevista en sus diversos formatos (grupos de
discusión, biográficas, Delphi, etc.), el producto que obtenemos de la entrevista es
contenido textual; en cambio, la información cuantitativa se obtiene mediante
técnicas de recogida de información cuantitativa (cuestionarios, tests, etc.) y se
puede codificar de forma numérica para cuantificarla.
La información cuantitativa se puede medir con diferentes escalas (nominales,
ordinales, intervalo y razón), y cada escala es adecuada para medir un tipo de variable
determinado.
Las escalas nominales y ordinales miden variables de naturaleza cualitativa y las de
intervalo y razón las de naturaleza cuantitativa. Por tanto, la recogida de información
cuantitativa puede producir variables de naturaleza cuantitativa y cualitativa. La
recogida de información cualitativa produce contenido textual. Recordemos las
características de las distintas escalas de medida:
Estas escalas miden variables que, en función de su naturaleza, pueden clasificarse
en dos grandes grupos:

Cualitativas TXT Cuantitativas

Sus valores (niveles) no se pueden asociar O numéricas, son variables que

naturalmente a un número, es decir, no se pueden ser medidas de forma
pueden hacer operaciones algebraicas con numérica y, por tanto, sus valores
ellos, como sumar o restar los valores de corresponden a cantidades y tiene
los diferentes niveles o categorías. Este sentido hacer operaciones
grupo incluye variables: algebraicas con ellos. Este grupo
incluye variables:
Nominales
Discretas
Si sus valores no se pueden ordenar en
función de la cantidad o nivel de la variable. Si toma únicamente valores
Pueden ser dicotómicas con dos categorías enteros: número de hijos, edad
(sexo: hombre-mujer; ítems de verdadero- (número de años), notas (de 0 a 10),
falso o de sí-no, etc.) o politómicas con más etc.
de dos categorías (Grupo Sanguíneo,
Continuas
nacionalidad, etc.). En ocasiones, algunas
variables pueden dicotomizarse para Si entre dos valores, son posibles
convertirlas en cualitativas con dos únicas infinitos valores intermedios:
categorías, por ejemplo, el rendimiento altura, peso, puntuaciones en test
categorizado como alto o bajo. estandarizados, etc.

Ordinales

Si sus valores se pueden ordenar, pero no

hay la misma distancia entre las diferentes
categorías de la variable, es decir, permiten
establecer relaciones de mayor, menor o
igual. Por ejemplo, el grado de satisfacción
intensidad del dolor (leve, moderado,
intenso), las notas (insuficiente, regular,
bueno, excelente), etc.
Otra forma de clasificación de variables se determina de acuerdo con el papel o
función que desempeña en una investigación. Desde esta perspectiva es posible
diferenciar entre:

• Independientes: Es una variable que funciona como un estímulo para provocar

cambios. También se suele identificar con el agente o con la posible “causa” de que
otras variables cambien o varíen. Por ejemplo, si la hipótesis es: “los estudiantes que
trabajan con nuevas metodologías obtienen mejores resultados en su desempeño
académico que aquellos que siguen una educación tradicional”, es concebir, o no, a
la nueva metodología como la variable que antecede a los resultados en su
desempeño académico y, por tanto, será la variable independiente que, en este caso,
tiene dos valores: nuevas metodologías o enseñanza tradicional.

• Dependientes: Es la variable donde se observan los cambios producidos por la

variable independiente y es el objeto de interés de la investigación. En los estudios
con variable pedagógica y rendimiento académico, las primeras anteceden a los
resultados de rendimiento. Por ejemplo, el tratamiento (causa o variable
independiente) provoca cambios en el rendimiento de los estudiantes (efecto o
variable dependiente). En esta distinción conviene destacar que es el investigador
quien decide el papel de las variables cuando formula las hipótesis. Intervinientes:
son variables que afectan a la dependiente, pero que no producen cambios que
interesen para la investigación. Son variables ajenas a la investigación, pero que
pueden afectar a los resultados. Si se incluyen en el diseño se denominan variables
de control y si no se incluyen variables extrañas.

También conviene tener en cuenta que cuando se estudia únicamente la relación

entre variables mediante coeficientes de correlación, no se diferencia entre
dependiente e independiente porque un coeficiente de correlación no indica que
variable antecede a otra o cuál es la causa.

Finalmente, las variables independientes también reciben una doble categorización:

Son variables activas si el investigador puede manipular de forma directa, es decir, es
el investigador quien decide qué niveles o modalidades tiene esa variable y permite
distribuir a los sujetos de forma aleatoria en esos niveles, como diferentes dosis de
medicamento o diferentes modalidades de un programa de intervención (control,
experimental). En cambio, son variables asignadas si no pueden ser manipuladas por
el investigador, es decir, son características propias de los sujetos como el género,
nivel educativo, edad, etc.
Estudios cualitativos
La investigación cualitativa ha retomado fuerza en estudios sociales, incluso en
algunas disciplinas de ciencias fácticas. A lo largo de la asignatura has revisado
perspectivas teóricas y epistemológicas, así como la metodología y diseño de
investigación, en esta sesión conocerás el análisis de datos de una investigación. Al
respecto, Monje (2011) menciona:

El muestreo en estudios cualitativos

En este tipo de estudios, debemos diferenciar el tipo de muestras y muestro que

puede llegar a tener un estudio cualitativo, donde se suelen evitar muestras
probabilísticas. La muestra se define desde el planteamiento y cuando se selecciona
la población que se estudiará, así como su contexto. Hernández y colaboradores
(2014) brindan la siguiente definición: “En el proceso cualitativo, la muestra es un
grupo de personas, eventos, sucesos, comunidades, etc., sobre el cual se habrán de
recolectar los datos, sin que necesariamente sea representativo del universo o
población que se estudia”. (p. 394).

Desde que planteamos el tema de investigación, y pensamos el contexto o lugar

donde puede desarrollarse el estudio, desde ahí hacemos la primera muestra.

Cuando hemos definido y delimitado la unidad de población o sujetos que

participarán en el estudio se retoma la información demográfica y contextual (región
geográfica, actividad económica, nivel educativo, tiempo de residencia en el lugar
donde se realiza la investigación, etcétera), estos datos los debe definir el
investigador y deberán apegarse a los demás procesos como tema u objeto de
estudio, justificación de la investigación y planteamiento, ya que a partir de la
metodología y el tipo de muestreo que realicemos, retomaremos el diseño del
instrumento de recogida de datos, el cual dará la información específica de los
aspectos que queremos conocer acerca de la muestra, para posterior a ello analizar,
interpretar y entregar un reporte final.
Para Monje (2011), “la muestra se define como un conjunto de objetos y sujetos
procedentes de una población, es decir un subgrupo de población, cuando esta es
definida como un conjunto de elementos que cumplen con determinadas
especificaciones” (p. 123).

Población y muestra

Es importante señalar que, en los estudios cualitativos, la muestra planteada

inicialmente puede ser distinta que la muestra final, ya que se pueden agregar a la
muestra elementos o casos que no habíamos contemplado al inicio de la selección
de la muestra o excluir elementos contemplados con antelación al inicio del estudio.

Si bien no hay parámetros establecidos para seleccionar una muestra en un estudio

porque una investigación puede tener diversos objetivos, escolares, laborales,
académicos o científicos, Hernández y colaboradores (2014) sugieren algunos
tamaños de muestreos según la metodología de investigación.

Tipos de estudio TXT Tamaño mínimo de muestra sugerido

Etnográfico, teoría
fundamentada entrevistas, 30 a 50 casos.
observaciones

Historia de vida El sujeto de estudio y el mayor número

de personas vinculadas a él,
Biografía incluyendo críticos.
Estudios de caso a profundizar Uno o varios casos.

Siete a 10 casos por grupo, cuatro

Grupos de enfoque
grupos por cierto tipo de población.

Recolección y análisis de datos cualitativos

Para comenzar a revisar conceptos de análisis de datos, debemos recordar que la

investigación cualitativa no es lineal, pues al ingresar al ambiente de la muestra
poblacional, con el simple hecho de observar y llevar un registro de lo que
observamos, estamos recolectando datos, por ello necesitamos instrumentos como
bitácoras, anotaciones, registros, encuestas y entrevistas son los instrumentos
aliados en la investigación cualitativa.

Es necesario puntualizar que el análisis cualitativo de recogida de datos implica,

recabar, organizar, transcribir y, finalmente, interpretar. La relación entre la muestra,
la recolección de datos y el análisis de la información es muy estrecha, por ello la
selección de la metodología y de los instrumentos es fundamental para que el
análisis, el reporte final y las conclusiones del estudio sean congruentes entre sí y
pertinentes a la hora de presentar informes.

Por ejemplo, si voy a investigar desde la etnografía los usos y costumbres de la

escuela zapatista en San Cristóbal de las Casas, Chiapas, México, la observación y
las bitácoras serán instrumentos pertinentes para esta metodología y para el tipo de
muestra y población que estoy estudiando, siempre expectante y respetuoso de las
formas de organización de estos grupos autogestivos.

Otro ejemplo sería el de un profesor al que le interesa implementar las TIC en los
procesos de aprendizaje en su grupo, que al estar implicado en la problemática u
objeto de estudio realiza dicho estudio desde la investigación acción, en este sentido
las encuestas serán adecuadas para la metodología y para el tipo de decisiones que
tendrá que tomar el investigador, a partir de las respuestas sesgadas de la muestra
encuestada, por tanto, este instrumento sería pertinente para esta metodología y tipo
de estudio.

Ahora bien, ¿qué pasaría si hago un estudio de las revueltas sociales en Sudamérica
en los años 70 y me interesa analizar fenómenos sociales como la desaparición
forzada como ataques políticos?, ¿o el surgimiento de la democracia posterior a la
dictadura militar? Si en este contexto me interesara la transición política, económica
e ideológica de la gente que vivió esta transición, como investigador tendría que
seleccionar una muestra, una metodología de estudio (en este caso la
fenomenología), algunos instrumentos oportunos por su naturaleza serían las
entrevistas abiertas o semiestructuradas, donde la población o muestra
seleccionada pudiera expresar libremente cómo vivieron esta transición; en este caso
o en este tipo de estudios, la metodología y los instrumentos de recogida son
fundamentales para no caer en subjetivismos o que nuestra interpretación esté
sesgada por motivos ideológicos propios del investigador o de la organización o
institución que avala la investigación.

Tanto los instrumentos como el estudio y el análisis deben estar posicionados en

criterios y premisas universales de construcción del conocimiento, como la
epistemología o la deontología como ya lo vimos en módulos anteriores. Pasemos a
la revisión de una figura alusiva al muestreo y análisis de datos.

Al realizar indagación cualitativa el papel y la interpretación del investigador son

esenciales, en este tipo de estudios es indispensable que el investigador formule
lazos de confianza para adentrarse en la comunidad en la cual investigue, pero a la
vez ser neutral y objetivo en las premisas que puede llegar a encontrar, sin emitir
juicios de valor, ya que la recolección de datos en este tipo de investigaciones ocurre
en ambientes naturales y, por ende, cotidiano de los participantes.

Sobre esto, veamos en la Tabla 4.2 las unidades de análisis que Hernández y
colaboradores (2014) plantean para la interpretación de los instrumentos
cualitativos.
Significados.

Son los referentes lingüísticos que utilizan los actores humanos para aludir a la vida
social, como definiciones, ideologías o estereotipos. Los significados van más allá de
la conducta y se describen, interpretan y justifican. Los significados compartidos por
un grupo son reglas y normas.

Prácticas.

Es una unidad de análisis conductual muy utilizada y se refiere a una actividad

continua, los miembros de un sistema social la definen como rutinaria. Por ejemplo,
los rituales (como los pasos a seguir para obtener una licencia de conducir o las
prácticas de un profesor en el salón de clases).

Episodios.

Son sucesos dramáticos y sobresalientes, pues no se trata de conductas rutinarias.

Los divorcios, los accidentes y otros eventos traumáticos se consideran episodios y
sus efectos en las personas se analizan en diversos estudios cualitativos. Los
episodios llegan a involucrar a una pareja, una familia o a millones de personas,
como sucedió el 11 de septiembre de 2001 con los ataques terroristas en Nueva York
y Washington, o el terremoto ocurrido en Sichuan, China, en 2008.

Encuentros.

Es una unidad dinámica y pequeña que se da entre dos o más personas de manera
presencial. Generalmente sirve para completar una tarea o intercambiar información,
y que termina cuando las personas se separan. Por ejemplo, una reunión entre un
inspector municipal de sanidad o salubridad y el director de recursos humanos de
una empresa, una revisión médica con un paciente.

Papeles o Roles.

Son unidades conscientemente articuladas que definen a las personas en lo social.

El papel sirve para que la gente organice y proporcione sentido o significado a sus
prácticas.

Relaciones.

Constituyen díadas que interactúan por un periodo prolongado o que se consideran

conectadas por algún motivo y forman una vinculación social. Las relaciones
adquieren muchas tonalidades íntimas, maritales, paternales, amigables,
impersonales, tiranas o burocráticas. Su origen, intensidad y procesos se estudian
también de manera cualitativa.
Organizaciones.

Son unidades formadas con fines colectivos. Su análisis casi siempre se centra en el
origen, el control, las jerarquías y la cultura (valores, ritos y mitos).

Subculturas.

Los medios de comunicación y las nuevas tecnologías favorecen la aparición de una

nebulosa unidad social, por ejemplo, la cibercultura de internet o las subculturas
alrededor de los grupos de rock. Las características de las subculturas son que
contienen a una población grande y prácticamente ilimitada, por lo que sus fronteras
no siempre quedan definidas.

Comunidades.

Son unidades formadas con fines colectivos. Su análisis casi siempre se centra en el
origen, el control, las jerarquías y la cultura (valores, ritos y mitos).

Programas para el análisis de datos cualitativos

Los programas que se han venido desarrollando en los últimos años intentan
responder a las necesidades que los investigadores precisan cubrir cuando se
enfrentan al análisis de la información. En el proceso general de análisis de datos
cualitativos se contemplan una serie de operaciones que podemos denominar
“mecánicas”, como son separar unidades de texto, codificar, agrupar, disponer,
transformar, etc., que pueden ser ejecutadas con la ayuda de programas informáticos
en una computadora. No obstante, todas estas operaciones se realizan sobre la base
de un “marco conceptual” que guía y orienta el proceso general. Este marco
conceptual exige pensar, decidir, interpretar, etc., habilidades que todavía son
realizadas exclusivamente por parte del investigador, pues el computador no es
capaz de tomar decisiones conceptuales.

Desde una perspectiva cualitativa, los programas más usuales para llevar a cabo el
análisis de este tipo de datos son:

• NVivo

• AtlasTi

No obstante, para iniciarse en este tipo de análisis puede ser suficiente con el
software libre WEFT QDA.
Estudios cuantitativos

El análisis estadístico no se utiliza únicamente para producir unos resultados finales

y dar respuesta a los objetivos e hipótesis, también se utiliza en el procedimiento de
muestreo o para probar la fiabilidad y validez de los instrumentos de recogida de
información.

Este análisis estadístico es la herramienta principal de la investigación cuantitativa,

pero también es necesario tener conocimientos de estadística para poder entender
las publicaciones (artículos científicos) del mismo campo de estudio e interpretar los
resultados que presentan otros investigadores.

Las técnicas estadísticas, por tanto, son métodos para resumir, organizar y
analizar datos cuantitativos y, en consecuencia, utilizan la información numérica de
las variables que se han medido en una determinada investigación. Conviene
recordar que las variables cualitativas deben codificarse de forma numérica para ser
tratadas estadísticamente, por ejemplo, el género se codifica con valor 1 para
mujeres y valor 2 para hombre.

El análisis estadístico puede agruparse en dos vertientes diferenciadas:

Descriptiva:

Se encarga de describir las características de los sujetos que forman parte del
estudio para presentar la información de forma organizada y resumida, por ejemplo:
cantidad o proporción de mujeres y hombres, sus edades, sus niveles en las variables
de interés, etc.

Diferencial.

Trata de contrastar hipótesis partir de los datos de la muestra para que pueda
generalizarse a la población. Esta generalización de los resultados dependerá en parte
del proceso de selección muestral y su tamaño. No obstante, contar con muestras
pequeñas no es un impedimento para realizar contrastes estadísticos utilizando una
metodología rigurosa y correcta.

Como puede verse en el cuadro, la estadística descriptiva incluye una parte de análisis
de cada variable por separado (univariada) y otra para establecer relaciones entre
pares de variables (bivariada), esta última (estadística descriptiva bivariada) también
se puede considerar estadística inferencial si la finalidad de la investigación es
generalizar los resultados de correlación a la población. Si la investigación no tiene ese
objetivo y solo pretende describir un grupo de sujetos, las correlaciones son
estadísticos descriptivos.

Esa inferencia, por tanto, permite la generalización de los resultados de una muestra a
la población en términos de probabilidad. Esta generalización de los resultados
dependerá principalmente del proceso de selección muestral que debe garantizar la
representatividad de la muestra.

Es posible que nuestra población no tenga un gran tamaño, no obstante, contar con
muestras pequeñas (menos de 30 casos, el límite se sitúa en 30 casos porque
teóricamente las variables cuantitativas alcanzarían la normalidad, Campana de
Gauss, de su distribución de puntuaciones) no es un impedimento para realizar
contrastes estadísticos utilizando una metodología rigurosa y correcta, se llevan a
cabo empleando las denominadas pruebas no paramétricas.

La decisión de emplear un tipo de pruebas u otras depende de las características de

las variables que forman parte de la investigación. Para utilizar pruebas paramétricas
las variables deben cumplir una serie de supuestos:

• Variables dependientes cuantitativas: medidas en escalas de intervalo o razón. En

algunas ocasiones variables ordinales pueden considerarse cuantitativas si cumplen
con el supuesto de normalidad.

• Normalidad de las puntuaciones: las variables objeto de estudio deben tener

distribución normal, es decir, con forma de campana de Gauss. Este supuesto puede
 comprobarse con la prueba de Kolmogorov-Smirnov, pero si se cuenta con variables
cuantitativas y un tamaño muestral suficiente (30 casos).

• Homocedasticidad: cuando se comparan las puntuaciones de dos o más grupos es

necesario que la varianza de esos grupos sea homogénea, es decir, que las varianzas
de los grupos sean iguales, conviene recordar que la varianza es un estadístico
descriptivo de dispersión. Es posible comprobar este supuesto con la prueba de
Levene o de Box. También es necesario garantizar un tamaño suficiente de los grupos
(30 casos por grupo a comparar).

• Independencia de las observaciones: en la recogida de información, las respuestas

de un sujeto a un determinado test no deben depender de las respuestas de otro
sujeto.

• Linealidad: para el estudio de correlación con pruebas paramétricas (índice de

Pearson) es necesario que la relación entre el par de variables analizadas sea lineal.

Los estadísticos descriptivos más habituales:

s TXT Conceptos

Frecuencias
Frecuencia y
TXT Frecuencias relativas (%)
porcentaje
Porcentajes acumulados
 (Representación gráfica: Distribución de frecuencias,
histograma y gráficos de barra)

Media
Medidas de tendencia
Mediana
central
Moda

Desviación típica

Varianza
Medidas de
Rango
variabilidad
Máximo y mínimo

Coeficiente de variación

Puntuación típica (Z)

Medidas de posición
Quartiles, déciles, centiles…

Diagrama de dispersión
Medidas de relación
Coeficientes de correlación

Conviene destacar que no es posible calcular todos los estadísticos descriptivos con
todos los tipos de variables, es decir, las variables cualitativas nominales no permiten
el cálculo de medias o desviaciones típicas porque sus valores no hacen referencia a
cantidades numéricas, solo permiten el cálculo de frecuencias y porcentajes de cada
categoría y la moda. En cambio, las variables cuantitativas permiten el cálculo de todo
tipo de estadísticos.

Respecto a los estadísticos de relación, existen coeficientes adecuados para cualquier

tipo de variables, es decir, es posible establecer la relación entre dos variables
cualitativas, una cualitativa y otra cuantitativa, dos cuantitativas, dos ordinales, etc.
Cada combinación de variables tiene su estadístico de correlación, en la siguiente
tabla se muestran los más comunes:

bles Correlación

Dos variables cuantitativas TXT Pearson

Dos variables ordinales o una ordinal y otra
Spearman, taub, tauc, gamma
cuantitativa

Dos variables nominales con más de dos

Chi cuadrado, phi y V de Cramer
categorías

Dos variables nominales con el mismo Coeficiente de contingencia, phi y V

número de categorías de Cramer

Una variable dicotómica y otra cuantitativa Biserial-puntual

Por tanto, el tipo de coeficiente de correlación que debe utilizarse depende de la escala
de medida de las variables que se pongan en relación.

La interpretación de las correlaciones es común en todos los estadísticos

mencionados, excepto en el coeficiente chi-cuadrado. Los valores de las
correlaciones pueden oscilar entre -1 y +1, la correlación es más intensa a medida que
el valor se aproxima a estos límites y se considera que no hay correlación entre las
variables cuando el valor es cercano a cero.

El muestreo en estudios cuantitativos

Una vez definido el tipo de investigación, se revisa quiénes serán medidos. Con esta
apreciación clara se define si se va a pedir una población completa o una muestra de
ella, esto permite tener claro la unidad de análisis, que puede estar conformada por
personas, objetos, organizaciones y debe estar muy alineado con los objetivos y el
problema a investigar.
Muestra simple o Aleatoria.

Aplicar esta muestra es muy sencillo pues se aplica el azar. Se aplica el método de
lotería, o los números aleatorios para seleccionar los elementos.

Muestra Estratificada

Esta muestra se utiliza generalmente para el control de variables de confusión

(sesgos). Se debe definir los estratos de la variable que se quiere controlar (edad,
estado socioeconómico, nivel de escolaridad), una vez teniendo esto se debe conocer
la proporción (%) de cada estrato con respecto a la población. Aplicando esta
proporción al tamaño muestral se obtiene el tamaño de cada submuestra en cada
estrato. Se puede utilizar el método aleatorio simple para la selección de los elementos
en cada submuestra y por último, se combinan las submuestras.

Muestra Sistemática.

En esta muestra, teniendo los datos de la población total (N) y el tamaño de la muestra
(n), se obtiene el salto muestral que consiste en la comparación de los dos valores
(N/n).

Muestra por Conglomerados.

Esta muestra es útil en investigaciones que abarcan extensas zonas geométricas: Por
ejemplo, utilizando un mapa, se divide el total de la población en conglomerados
homogéneos entre sí y heterogéneos. Se toma al azar una muestra de esos
conglomerados y de cada uno de los conglomerados escogidos, se toman al azar los
elementos de la muestra.

Muestra de Sujetos Voluntarios.

Son muestras fortuitas, utilizadas con frecuencia en Medicina, por ejemplo, cuando
acceden voluntariamente a participar en un estudio monitoreado. Con este tipo de
muestra no se puede inferir, ya que las características de los sujetos de la muestra
pueden ser diferentes al total de la población.

Muestra por Conveniencia.

También es una muestra fortuita, se selecciona de acuerdo con la intención del

investigador.

Muestra de Pacientes por Cuotas.

La proporción de participantes en las encuestas lo decide el investigador de acuerdo

con el comportamiento de ciertas variables demográficas en la población. La decisión
de quien participa es del investigador.
Recolección de datos

En investigación cuantitativa los métodos de recolección de información se presentan

de forma estructurada, que por lo general reúnen información que se cuantifica con
mayor facilidad, pero también pueden cuantificar información no estructurada.
Veamos algunos de las técnicas más usadas.

La entrevista estructurada se refiere a la situación en la que un entrevistador,

entrenado para tratar a todos los entrevistados por igual, pregunta una serie de
cuestiones preestablecidas que siempre se plantean en el mismo orden y se formulan
con los mismos términos. Así, toma la forma de un cuestionario oralmente
administrado sobre la base de un formulario preparado con anterioridad y
estrictamente normalizado. Allí se anotan las respuestas, en unos casos de forma
textual y en otros de forma codificada. Por lo general suelen tener entre cinco y veinte
preguntas.

Si tuviéramos que caracterizar este tipo de entrevista, lo haríamos con el adjetivo de

“inflexible”. Como muestra de ello veamos algunas de las instrucciones que Fontana y
Frey (1994) recogen de entre las que se ofrecen a los entrevistadores:

• Nunca se implique en largas explicaciones sobre el estudio; utilice las

explicaciones estándares que le ha suministrado el supervisor.

• Nunca se desvíe de las orientaciones del estudio, la secuencia de las preguntas

o las palabras exactas de cada pregunta.

• Nunca permita que otra persona interrumpa la entrevista, no deje que otra
persona responda por el encuestado u ofrezca su opinión sobre la cuestión
planteada.

• Nunca sugiera una respuesta o su acuerdo o desacuerdo con una pregunta. No

ofrezca al entrevistado sus ideas o visiones personales sobre el tema o la
pregunta.

• Nunca interprete el significado de una pregunta: respete escrupulosamente la

pregunta y las instrucciones o clarificaciones que le han suministrado durante
el entrenamiento.

• Nunca improvise, añadiendo preguntas, categorías o cambiando palabras.

Este tipo de entrevistas se utiliza para obtener información de una muestra

relativamente amplia de sujetos. Ello nos permite abordar los problemas desde una
perspectiva exploratoria, no en profundidad. En definitiva, con este tipo de entrevistas
lo que se persigue es sondear opiniones, no tratar cuestiones que exijan una profunda
reflexión de los entrevistados.
El método de encuesta resulta adecuado para estudiar cualquier hecho o
característica que las personas estén dispuestas a informar. De acuerdo con el diseño
básico que adopten las encuestas se pueden clasificar en:

Descriptivas

• Orientadas a establecer la distribución de los fenómenos estudiados en la

población o subconjuntos.

Explicativas

• Teóricas o experimentales: dirigidas a la prueba de hipótesis.

• Evaluativas o programáticas: determinar la contribución de un factor(es) a

causa de un fenómeno.

• Estudios multifactoriales.

Longitudinales

• Retrospectivos (ex post facto, partiendo del efecto de la determinación de sus

causas).

• Prospectivos: si registra información a medida que van ocurriendo los hechos.

• Panel: Repitiendo su aplicación en dos o más momentos del tiempo para

determinar su evolucion o cambio.

Seccionales o transversales

• Se aplica en un momento dado.

Desde su conceptualización como técnica para la recogida de datos, el

cuestionario puede considerarse como una entrevista altamente estructurada que se
realiza prescindiendo de la presencia cara a cara del investigador.
El cuestionario consta de un repertorio de preguntas de diverso tipo, consideradas
relevantes sobre el problema que se desea estudiar, y que se aplica cuando se
pretende recoger información interrogando a un grupo numeroso de sujetos, con un
bajo costo de tiempo y esfuerzo, y manteniendo un formato común en las preguntas.

Para determinar el contenido del cuestionario se necesita de la aportación de todos

los conocimientos sobre el objeto de estudio, lo cual nos lleva a definir las variables
sobre las que se quiere recoger información. El contenido del cuestionario puede ser
unidimensional, en cuanto que esté organizado entorno a un único tema o variable, o
bien puede ser multidimensional, reconociendo la independencia de cada una de
estas dimensiones (cuando una pregunta solo alude a una dimensión concreta) o
considerando algunas relaciones entre ellas.

La tipología de preguntas puede ser muy variada, dependiendo de los criterios elegidos
en cada caso, como se observa en la siguiente tabla. Lo importante es que las posibles
respuestas sean excluyentes y exhaustivas:

Excluyentes Exhaustivas

Exhaustivas por cuanto que las categorías

o respuestas abarquen todos los casos
Serán excluyentes cuando el sujeto que
posibles que puedan darse, de tal modo
contesta no pueda elegir dos respuestas
que ningún sujeto pueda dejar la pregunta
válidas distintas a la misma pregunta.
sin contestar porque no encuentra la
respuesta que se adapta a su caso.

Son muchas las definiciones que se ofrecen en la literatura sobre el significado de los
tests. Así, para Cronbach (1972, p. 49) es una “técnica sistemática que compara la
conducta de dos o más personas”; y para Anastasi (1980, p. 21) es “una medida
objetiva y tipificada de una muestra de conducta”.
La recogida de información con el uso de test requiere de una serie de condiciones
estándares que comienzan con la calidad técnica de este, la cual ha de presentarse
como una información básica en cualquier manual de test, de tal forma que el
investigador conozca sus características fundamentales: fiabilidad, validez,
tipificación, duración, baremos utilizados, etc. Además de estas condiciones mínimas
de calidad del test, el investigador tendrá que respetar las normas de aplicación de
cada test, para así poder establecer una comparación normativa adecuada. Para ello
es imprescindible respetar las condiciones de aplicación que cada test exige y ceñirse
estrictamente a las normas de cada uno.

Programas para el análisis de datos cuantitativos

Para el análisis de datos cuantitativos se vienen utilizando los programas estadísticos,

es decir, todas aquellas aplicaciones informáticas que se han desarrollado con el
objetivo de facilitar el análisis estadístico.

En la actualidad podemos diferenciar dos modalidades de aplicaciones informáticas

para el análisis estadístico:

• Las que se basan en la estadística clásica de la escuela anglosajona.

• Las que se toman como punto de partida el análisis de datos (Analyse de Données)
de la escuela francesa.

Programas como SPSS (http://www.spss.com/es/) parten de la estadística clásica

para realizar sus análisis. Frente a estos nos encontramos con la “familia” SPAD
(https://www.directindustry.es/prod/coheris/product-52941-978317.html), que se
basa en la corriente estadística de la escuela francesa.

Otras opciones de software gratuito para el análisis de datos son:

• EZAnalyze, un complemento gratuito de Microsoft Excel. Permite realizar análisis

descriptivo de las variables y las pruebas paramétricas de contraste de hipótesis.
Puede conseguirse en la página web: http://www.ezanalyze.com

• PSPP, alternativa gratuita a SPSS. Es posible hacer los análisis estadísticos más
habituales en investigación. La desventaja es que los gráficos no son editables. Hay
versiones para Windows (https://www.gnu.org/software/pspp/get.html), Mac
(http://lavergne.gotdns.org/projects/pspp/) y Linux
(http://mirrors.nfsi.pt/gnu/pspp/).
Referencias

La información revisada en esta semana fue construida a partir de las siguientes

referencias:

• Fontana, A., y Frey, J.H. (1994). Interviewing: The Art of Science. En N.K.
Denzin, y S. Lincoln (Eds.), Handbook of Qualitative Research (pp. 361-376).
Londres: Sage.

• Gómez, M. (2009). Introducción a la metodología de la investigación

científica . (2ª. Ed., pp. 149-158). Argentina: Brujas.

• Hernández, R., Fernández, C. y Baptista, M. (2014). Metodología de la

investigación.

• Monje, C. (2011). Metodología de la investigación cualitativa y cuantitativa.

Guía didáctica.

• Ruiz, A. y González, O. (s.f.). El informe de investigación. Revista FACES.