Actividad 5 - Métodos para el análisis de datos en la investigación

“Análisis de Datos Cuantitativos y Cualitativos”

Características del análisis de datos

Datos cuantitativos:

• Se basan en números y buscan patrones generales.
• Utilizan métodos estructurados como encuestas, pruebas y experimentos.
• Son útiles para establecer relaciones de causa-efecto y para generalizar resultados.

Datos cualitativos:

• Se centran en explorar significados y percepciones.
• Los métodos son más flexibles e incluyen entrevistas, observaciones y análisis de contenido.
• Los resultados son ricos en detalle y permiten entender contextos específicos.

Herramientas, estrategias y programas tecnológicos

Para datos cuantitativos:

• Programas: SPSS, Excel, R, Python.
• Estrategias: Uso de pruebas de hipótesis, análisis de regresión y representación gráfica de los datos.

Para datos cualitativos:

• Programas: NVivo, Atlas.ti, MAXQDA.
• Estrategias: Codificación de datos, análisis temático, teoría fundamentada y construcción de narrativas.

Técnicas de procesamiento de datos

• Cuantitativos: Se procesan con fórmulas estadísticas, modelos matemáticos y gráficos que permiten resumir y analizar grandes volúmenes de datos.
• Cualitativos: Requieren organización de datos mediante codificación, agrupación en categorías y extracción de patrones o temas clave.

Ejemplo: En un estudio sobre hábitos de lectura, los datos cuantitativos pueden indicar cuántas horas lee una persona al día, mientras que los cualitativos explicarían por qué alguien prefiere un género literario específico.

Conclusiones

• Ambos enfoques son complementarios: los datos cuantitativos ofrecen una visión amplia, mientras que los cualitativos profundizan en los detalles.
• La elección del enfoque depende del objetivo de tu investigación.
• Las herramientas tecnológicas han facilitado el análisis de datos, permitiendo resultados más precisos y accesibles.

Referencias 

• Sarduy, Domínguez, Y. (2007). El análisis de información y las investigaciones cuantitativa y cualitativa. Revista Cubana de Salud Pública, 33(3), 1-10.
• Rodríguez, Sabiote, C., Lorenzo, Quiles, O., & Herrera, Torres, L. (2005). Teoría y práctica del análisis de datos cualitativos. Proceso general y criterios de calidad. Revista Internacional de Ciencias Sociales y Humanidades, 15(2), 133-154.
• Cisterna, Cabrera, F. (2005). Categorización y triangulación como procesos de validación del conocimiento en investigación cualitativa. Revista Theoria, Vol. 14 (1),  pp. [61 – 71].