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Introducción

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En todo proceso de investigación cuantitativa es necesario analizar de manera adecuada la información obtenida a partir de los datos, de forma tal que la interpretación de los resultados sea lo más clara y apegada a la realidad. Antes de emprender cualquier investigación, es necesario delimitar bien la pregunta de investigación y los objetivos de la misma, porque la obtención y transformación de los datos se pueden orientar con este propósito.

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En el proceso de la obtención y transformación de los datos, es necesario tener en cuenta los siguientes pasos, para lograr los objetivos de la investigación mediante la consideración adecuada del análisis de los datos.

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La primera recomendación es tratar de obtener la mayor parte de la información de manera cuantitativa. De esta forma, se puede realizar el ajuste o la transformación de los datos, en caso de requerirse. El desarrollo del proceso de transformación de los datos es el objetivo de este capítulo.

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Una vez obtenida la información de manera cuantitativa, el segundo paso consiste en evaluar el comportamiento de los datos (el tipo de distribución que tiene cada una de las variables que se utilizan, con el fin de responder a los objetivos de la investigación).

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Además de las medidas descriptivas, como rango, media y desviación estándar de las variables continuas, el comportamiento de los datos numéricos puede explorarse de manera gráfica, de un modo simple, mediante la construcción de un histograma de frecuencias. En éste, se puede observar si el perfil de la curva se parece a la distribución normal (es decir, la mayor parte de los datos se concentra alrededor de la media y sus extremos se alejan de manera asintótica a ambos lados, formando una línea en forma de campana).1

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La importancia de la curva normal radica en que varios métodos estadísticos están basados en sus propiedades: la correlación de Pearson, la prueba t de Student, el análisis de la varianza y la regresión lineal, entre otros,2 de tal manera que es recomendable estar familiarizados con sus propiedades para comprender y aplicar de manera adecuada esas pruebas.

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Como ya se ha mencionado, uno de los primeros pasos en el análisis de los datos es la exploración de éstos a partir de una gráfica de barras. A manera de ejemplo, se analiza la variable correspondiente a las concentraciones de triglicéridos en sangre, en que se puede observar que la distribución de los datos está sesgada a la izquierda o tiene asimetría positiva (figura 27-1).

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Figura 27-1

Distribución de los niveles de triglicéridos en sangre en una muestra de 334 individuos.

Graphic Jump Location
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Cuando una variable no tiene una distribución similar a la normal, se realiza su transformación para asegurarse de que ésta la tenga. La normalidad está determinada ...

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