Proyecto de investigacion

1. República Bolivariana De Venezuela
Instituto Universitario De Tecnología
“Antonio José De Sucre”
Extensión Guayana
Escuela: 71 Administración
Profesora: Autor:
Estefanía Ortega Leandro Flores
C.I. 24.856.871

2. Introducción
Toda investigación científica conlleva un proceso organizado de generar
conocimiento, es por ello que basada en la lectura de varios documentos
señalados en las referencias, se pretende esquematizar y sintetizar como se
inicia y bajo que enfoques se puede realizar una investigación científica,
haciendo hincapié en la parte metodológica que abarca desde el método
científico utilizado, siguiendo con la escogencia de la población y muestra a
estudiar, las técnicas de recolección de datos y la representación y análisis de
esos datos, de manera que cumplan con dos requisitos de toda investigación
como es que los resultados obtenidos sean Válidos y Confiables.
En los primeros esquemas se sintetizara como se inicia la generación del
conocimiento científico, bajo que postura se genera esa investigación y de que
tipos de investigación se habla de acuerdo a diferentes tipos de enfoques,
posteriormente se hará énfasis en la parte de la recolección y análisis de los
datos a través de distintas técnicas que se disponen para la misma. Finalmente
se harán unas reflexiones acerca de lo que implica este momento de la
investigación como lo es la metodología utilizada.

3. Análisis de datos
El análisis de datos es un proceso de inspeccionar, limpiar y transformar datos
con el objetivo de resaltar información útil,
lo que sugiere conclusiones, y apoyo a la
toma de decisiones. El análisis de datos
tiene múltiples facetas y enfoques, que
abarca diversas técnicas en una variedad
de nombres, en diferentes negocios, la
ciencia, y los dominios de las ciencias
sociales
El propósito del análisis es resumir las observaciones llevadas a cabo de forma
tal que proporcionen respuesta a las interrogantes de la investigación. La
interpretación, más que una operación distinta, es un aspecto especial del
análisis su objetivo es "buscar un significado más amplio a las respuestas
mediante su trabazón con otros conocimientos disponibles (Selltiz, 1970) que
permitan la definición y clarificación de los conceptos y las relaciones entre
éstos y los hechos materia de la investigación.
Análisis de los procesos y de la entrada de datos
Este proceso se encarga de contrastar los requisitos del producto, establecidos
en el diseño, contra los resultados que se obtienen, en términos de precisión,
calidad de los procesos, confiabilidad, cobertura, oportunidad, consistencia
interna de los resultados y coherencia general de los mismos. Además
recopilar los indicadores que se han recogido en los procesos. Este proceso se
realiza dentro del macroproceso de Producción estadística.
Introducción al Análisis de Datos
El análisis de datos de la encuesta tiene como
objetivo la detección de grupos variables
altamente relacionados, para ello se utilizan los
siguientes análisis:
Análisis Descriptivo: ayudará a observar el
comportamiento de la muestra en estudio, a través de tablas, gráficos.
Los resultados recogidos en la muestra se resumen en una matriz de datos N x
M, en la cual N es el número de unidades de análisis utilizadas ( número de
casos ) y M es el número de características de dichas unidades , unidades de
las que tenemos información.

4. Análisis Exploratorio: la analización exploratoria pretende partir de un
conocimiento profundo y creciente de los datos para, trabajando
inductivamente, llegar a un modelo ajustado de los datos. Los pasos en este
tipo de análisis son los siguientes:
Análisis de cada una de las variables
incluidas en la matriz de datos. Los
datos se agrupan de un modo rápido y
a ser posible gráfico, las técnicas más
utilizadas son :
Tronco y hoja
La caja
Ambas pretenden:
Conocer la variable analizada para determinar si su distribución es simétrica o
no.
Poder descubrir valores extremos y analizarlos antes de poder pasar al análisis
multivalente.
Transformación de los datos: la transformación persigue la consecución de una
distribución aproximada a la normal. Tipos de transformación:
Lineales: suma, resta, división, multiplicación, cambia los valores brutos (datos
obtenidos) de la variable sin alterar nada más.
No lineales monotónicas: cambian los valores originales y también sus
distancias pero no el orden
No lineales no monotónicas: similar al anterior pero no altera el orden.
Análisis Confirmatorio / Explicativo: la mayor parte de las técnicas
tradicionales de análisis estadístico de los datos tienen un carácter deductivo
confirmatorio. De todas las técnicas de análisis confirmatorio la más útil para el
sociólogo es aquella que parte del análisis de variables , entre las que cabe
distinguir : nominales y de intervalo o de razón . En la investigación sociológica
las de tipo ordinal son muy frecuentes, pero las técnicas de análisis escasas ,
de modo que se tratan como variables de intervalo o razón , labor muy
complicada o como nominales.
Investigación con Variables Nominales
En la investigación con variables nominales se utilizan técnicas como el análisis
de varianza o factorial.

5. Dentro de las técnicas multivariantes de análisis de variables nominales existen
dos de carácter especial:
Los coeficientes <d> J. Davis ha perfeccionado un modelo que se basa en las
diferencias porcentuales. Los coeficientes <d> son diferencias entre
proporciones y se utilizan como indicadores del impacto causal de unas
variables sobre otras.
Modela <log-linear> explican la probabilidad de que una persona elegida al
azar presente una determinada combinación de categorías/ niveles del
conjunto de variables de clasificación utilizados
Los datos, a partir de los cuales el investigador inicia el análisis, son diferentes
según el nivel de elaboración realizado, el cual depende de la naturaleza del
problema de investigación y, consecuentemente, del tipo de investigación;
también de las técnicas y procedimientos seguidos en la elaboración.
De acuerdo a estas consideraciones, los
datos que se utilizan en el análisis pueden
ser:
 datos cuantificados
 datos no cuantificados
 datos no estructurados.
Análisis de los datos cuantificados.
Algunos tipos de estudios, por su naturaleza, aportan datos elaborados, es
decir, cuantificados.
1) El tratamiento estadístico de los datos permite un análisis adecuado que
puede tener diversos alcances, los cuales dependen de los objetivos de
la investigación y de las hipótesis formuladas.
2) Según Selltiz (1970), al análisis puede estar orientado a:
3) Determinar lo que es típico en el grupo estudiado. (Se utiliza algunas de
las medidas de tendencia central, según el caso) .
4) Indicar si existen variaciones entre los sujetos del grupo, señalando de
qué tipo y magnitud son. (Se utiliza alguna de las medidas de
variabilidad; cada una proporciona datos sobre un aspecto diferente).
5) Mostrar la forma cómo están distribuidos los individuos con respecto a la
variable que se mide. (Se utiliza el desarrollo de una curva de
distribución).

6. 6) Mostrar la relación existente entre dos o más variables. (Se aplica el
coeficiente de variabilidad).
7) Describir las diferencias existentes comparando dos grupos de
individuos.
Análisis de los datos no cuantificados.
No todos los aspectos del material recogido pueden ser categorizados y,
consecuentemente, cuantificados, debido, en algunos casos, a la falta de
precisión en la definición de las categorías, lo que dificulta el análisis de los
resultados. Por este motivo, se recomienda considerar que cada categoría
propuesta comprenda un amplio margen de criterios para las respuestas.
De todos modos, los datos sin elaborar, "pueden ser utilizados en el análisis e
interpretación sin tener en cuenta si han sido o no cuantificados en todos los
aspectos", pues cumplen una función importante.
 Ayudan a entender el significado de las categorías;
 Aclaran la naturaleza de las relaciones entre las variables determinadas
estadísticamente;
 Permiten orientar al investigador a formular nuevas hipótesis para
futuras investigaciones.
Análisis de los datos no estructurados.
El material no estructurado es el que proviene, por ejemplo, de observaciones o
entrevistas no estructuradas, en las cuales se recoge mucho material, a veces
valiosa, pero sin ninguna pauta que permita alguna forma de organización y
menos de clasificación.
En algunos casos, los estudios de nivel exploratorio, que no se inician con
hipótesis, cubren aspectos diversos, los cuales conducen al acopio de datos en
cantidad excesiva y no estructurado.
El problema que plantea este tipo de datos es doble: primero porque se
necesita determinar qué aspectos del material requieren ser categorizados, y
segundo, saber qué principios de clasificación pueden utilizarse.

7. La importancia del análisis de datos
La mejor forma de tomar una decisión
acertada consiste en utilizar
adecuadamente la estadística, mejorando
la credibilidad y soportando de manera
seria las acciones que se toman.
Es definitivamente importante contar con un conocimiento sobre la situación o
área que se analizaría a través de los datos.
Siempre la estadística y las herramientas serán importantes y básicas para
poder tomar decisiones. No obstante, hoy en el campo de la investigación
cada toman más fuerza los métodos mixtos, es decir, tienen en cuenta tanto en
el análisis de datos cualitativos y cuantitativos.
La mejor forma de trabajar una investigación es fundamentarla en los datos
estadísticos. Estos nos orientan en la búsqueda de soluciones reales sobre
problemas reales.
Para el análisis de los datos, se utilizan las siguientes técnicas (entre
otras):
La Estadística descriptiva: analiza, estudia y describe a la totalidad de
individuos de una población. Su finalidad es obtener información, analizarla,
elaborarla y simplificarla lo necesario para que pueda ser interpretada cómoda
y rápidamente y, por tanto, pueda utilizarse eficazmente para el fin que se
desee.
El proceso que sigue la estadística descriptiva para el estudio de una cierta
población consta de los siguientes pasos:
(a) selección de caracteres dignos de ser
estudiados.
(b) mediante encuesta o medición,
obtención del valor de cada individuo en los
caracteres seleccionados.

8. (c) elaboración de tablas de frecuencias, mediante la adecuada clasificación
de los individuos dentro de cada carácter.
(d) representación gráfica de los resultados (elaboración de gráficas
estadísticas).
(e) obtención de parámetros estadísticos, números que sintetizan los
aspectos más relevantes de una distribución estadística.
La estadística inferencial: trabaja con muestras, subconjuntos formados por
algunos individuos de la población. A partir del estudio de la muestra se
pretende inferir aspectos relevantes de toda la población. Cómo se selecciona
la muestra, cómo se realiza la inferencia, y qué grado de confianza se puede
tener en ella son aspectos fundamentales de la estadística inferencial, para
cuyo estudio se requiere un alto nivel de conocimientos de estadística,
probabilidad y matemáticas.
Organización de los datos.
La toma de datos es una de las partes de mayor importancia en el desarrollo de
una investigación. Así los datos obtenidos mediante un primer proceso reciben
el nombre de datos sin tratar o en bruto. Los datos en bruto son largas listas de
números que no son de gran utilidad y no brindan al investigador la información
que requiere si antes no se tratan.
Los datos sin tratar se les debe sintetizar o resumir de manera que sea posible
interpretarlos, entenderlos y utilizarlos. La manera de organizar los datos es
mediante tablas de distribución de frecuencias.
Análisis e Interpretación de los Resultados
Una vez aplicado los instrumentos de recolección de la información, se
procedió a realizar el tratamiento correspondiente para el análisis de los
mismos, por cuanto la información que arrojará será la indique las conclusiones
a las cuales llega la investigación.
Análisis de los resultados: consiste en describir los datos con base en
variaciones porcentuales y absolutas del fenómeno objeto de estudio;
contribución en puntos porcentuales de los componentes a la variación del

9. agregado; entre otros. Además analizar los datos con base en ellos mismos y
datos históricos de la misma operación, a través de técnicas de estadística
para ese fin. El objetivo de la interpretación es buscar un significado más
amplio a las respuestas mediante su trabazón con otros conocimientos
disponibles. Ambos propósitos, por supuesto, presiden la totalidad del proceso
de investigación, todas las
fases precedentes han sido
tomadas y ordenadas para
hacer posible la realización de
estos dos últimos momentos.
Este aspecto del proceso se
realiza confrontando los
resultados del análisis de los
datos con las hipótesis formuladas y relacionando dichos resultados con la
teoría y los procedimientos de la investigación.
Cuando el plan de la investigación ha sido cuidadosamente elaborado y las
hipótesis formuladas en términos adecuados para una observación confiable,
los resultados obtenidos son interpretadas fácilmente.
Método Delphi Es una técnica donde se recauda información de diversos
“expertos” en la materia quienes no se pueden reunir. Empleada sobre todo en
toma de decisiones y evaluaciones de programas. Consiste en aplicar y
analizar una secuencia de cuestionaros al grupo de expertos (la muestra es
seleccionada de manera no aleatoria, pues de antemano se sabe lo que se
está buscando de la información que se busca).
Las respuestas obtenidas se vuelven afirmaciones en un segundo cuestionario
y se les pide a la muestra su grado de acuerdo con las mismas a través de una
escala, y que argumenten sus respuestas. Al analizar esta última información
se elabora el ultimo cuestionario donde se informa al grupo sobre las opiniones
de los demás para que vuelvan a opinar pero tomando posiciones sobre las
mismas. Si el consenso es adecuado se puede dar estos resultados en el
trabajo.