Análisis De Investigación

INTRODUCCION

A Continuación se muestra de qué forma se analizaran los datos recabados anteriormente en los cuales se apoyaran de técnicas de análisis cono son las cualitativas la cual se basa en información documental que debe ser reducida , preparada e interpretar los datos y efectuar un análisis transversal para ver que no se repita la información y las cuantitativa en la cual se analizan los datos de forma numérica apoyándose de herramientas estadísticas en la cual existen dos niveles de análisis cuantitativos que son el Análisis descriptivos y Análisis ligados a las hipótesis así como la forma en que se efectuara el Análisis e interpretación de datos para detectar diferencias de datos y sus relaciones de los mismos ya teniendo un análisis se procede a realizar una interpretación de esos datos para comunicar los resultados obtenidos y las conclusiones influyen en la presentación de resultados de forma lógica así como las recomendaciones donde se manifiestan los hallazgos intensificados y alternativas para erradicarlos y finalmente el informe o reporte donde se presenta toda la información y resultados obtenidos en la investigación de mercado

5.1. Técnicas para el análisis de datos

El análisis de datos consiste en la realización de las operaciones a las que el investigador someterá los datos con la finalidad de alcanzar los objetivos del estudio

Existen dos grandes familias de técnicas de análisis de datos:

Técnicas cualitativas: en las que los datos son presentados de manera verbal (o gráfica) - como los textos de entrevistas, las notas, los documentos…-

Técnicas cuantitativas: en las que los datos se presentan en forma numérica

A estas dos modalidades son especies radicalmente diferentes utilizan conocimientos y técnicas completamente diferenciadas.

Análisis Cualitativo

No existen reglas formales (al estilo de los métodos estadísticos) para la realización de análisis cualitativos. Sin embargo estos estudios suelen realizarse en las siguientes cuatro etapas:

1. Preparación y descripción del material bruto

Consiste en preparar la base documental completa y fácilmente accesible

→La información debe ser detectable (saber que existe) ubicable (dónde se encuentra) y trazable (dónde y cómo se obtuvo, cuáles son sus fuentes). Existe software que facilita algo esta tarea

→La información suele ser voluminosa por lo que en muchos casos se requiere bastante trabajo de preparación.

→La prueba del éxito de esta etapa sería que un investigador ajeno a la investigación pudiera ejecutar las fases siguientes del análisis de datos a partir de la base documental

2. Reducción de los datos

Se intenta reducir el volumen de los datos, despejando los componentes (las variables) de interés para la investigación. (Puede ser sólo enumerativo como en el análisis de contenidos o más complejo como en el análisis semiótico)

Existen tres formas de realizar la reducción de datos:

1. La redacción de resúmenes: reduce la masa de información pero no utiliza métodos muy específicos (no es replicable por otros investigadores). En el resumen se procura identificar los conceptos relevantes y cómo éstos se relacionan entre sí.

2. La codificación: es el modo más desarrollado de reducción de datos. Consiste en atribuir categorías o conceptos a porciones del material bien circunscriptas y que presentan una alta unidad conceptual. Un buen sistema de codificación debe ser.

3. Inducción: consiste en identificar temas a partir de la base de datos y luego realizar reagrupamientos a partir de estos temas.

3. Elección y aplicación de los métodos de análisis

En esta etapa se procede a la interpretación de los datos utilizando tres posibles métodos de análisis para detectar “patrones” a partir de los datos previamente organizados

1. Método de emparejamiento: compara una configuración teórica predicha con una configuración empírica observada. (Requiere Teoría previa y elección cuidadosa del caso o casos adecuados para poner la Teoría a prueba)

2. Método iterativo: Abordaje de los datos con mínima formalización teórica y construcción progresiva de una explicación. (Requiere conocimiento de las diferentes teorías que pueden explicar el fenómeno y la realización de un trabajo reiterado sobre los datos)

3. Método de análisis histórico (series temporales):

Consiste en formular predicciones sobre la evolución en el tiempo de un fenómeno. Es un caso particular del método de emparejamiento en el que la Teoría es la predicción sobre el futuro.

Los tres métodos pueden utilizarse conjuntamente.

4. Análisis transversal

El análisis transversal apunta esencialmente a verificar si hay replica de resultados entre varios casos o situaciones.

Se agrega a las etapas precedentes cuando los datos cualitativos recolectados se refieren a varios casos del fenómeno (organizaciones, situaciones, individuos…) 

Análisis Cuantitativo

Son los más conocidos. En muchos casos, cuando se requieren técnicas estadísticas muy complejas es conveniente solicitar el apoyo de especialistas (que pueden conocer mejor las técnicas, en particular sus alcances y limitaciones)

Existen dos niveles de análisis cuantitativos.

1. Análisis descriptivos Consiste en asignar un atributo a cada una de las variables del modelo teórico.

Los atributos pueden ser estadísticos descriptivos como la media, la mediana, la moda o la varianza, sobre cuyas propiedades existe gran conocimiento, experiencia y consenso, por lo que no es necesario realizar análisis de validez y fiabilidad. Pero en estadísticos menos conocidos (como por ejemplo la covarianza) puede ser necesario realizar este tipo de análisis.

 2.Análisis ligados a las hipótesis: Cada una de las hipótesis planteadas en el estudio debe ser objeto de una verificación.

Cuando los datos recolectados son de naturaleza cuantitativa, esta verificación se realiza con la ayuda de herramientas estadísticas que se definen sobre la base de 3 aspectos principales:

• Las hipótesis que se desea verificar

• Los diseños de investigación (experimental, quasiexperimental, experimental invocado…)

• Distribución estadística de las variables

5.1.1. Análisis e interpretación de datos para detectar diferencias de datos

a. Análisis de los datos.

La relación entre análisis e interpretación y la forma específica que toman, tanto separada como conjuntamente, varían de un estudio a otro" , dependiendo de los distintos esquemas o niveles de investigación

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