El análisis y la interpretación de datos es la siguiente etapa después de recopilar datos a partir de métodos empíricos. Es difícil trazar la línea divisoria entre el análisis de datos y la interpretación, ya que los dos procesos son simbólicos y se fusionan imperceptiblemente. La interpretación está inextricablemente entrelazada con el análisis.
El análisis es un examen crítico de los datos reunidos. El análisis de los datos conduce a la generalización.
La interpretación se refiere al análisis de generalizaciones y resultados. Una generalización implica concluir un grupo o categoría completo basándose en información extraída de casos o ejemplos particulares.
La interpretación es una búsqueda del significado más amplio de los resultados de la investigación. Se debe realizar un análisis de los datos con respecto al propósito del estudio.
Los datos deben analizarse a la luz de hipótesis o preguntas de investigación y organizarse para generar respuestas a las preguntas de investigación.
El análisis de datos puede ser tanto descriptivo como gráfico en su presentación. Puede presentarse en cuadros, diagramas y tablas.
El análisis de datos incluye varios procesos, incluida la clasificación de datos, codificación, tabulación, análisis estadístico de datos e inferencia sobre relaciones causales entre variables.
Un análisis adecuado ayuda a clasificar y organizar datos desorganizados y les da forma científica. Además, ayuda a estudiar las tendencias y cambios que se producen en un período determinado.
¿Cuál es la distinción principal entre análisis e interpretación de datos?
El análisis de datos es un examen crítico de los datos reunidos, que conduce a la generalización. Por el contrario, la interpretación se refiere al análisis de estas generalizaciones y resultados, buscando el significado más amplio de los hallazgos de la investigación.
3 ¿Cómo se relaciona una hipótesis con los objetivos de la investigación?
Un bien formulado, hipótesis de investigación comprobable es la mejor expresión de un objetivo de investigación. Es una afirmación o proposición no comprobada que puede ser refutada o respaldada por datos empíricos, afirmando una posible respuesta a una pregunta de investigación.
¿Cuáles son los cuatro diseños de investigación básicos que puede utilizar un investigador?
Los cuatro diseños básicos de investigación son encuesta, experimento, estudio de datos secundarios y estudio observacional.
¿Cuáles son los pasos involucrados en el procesamiento de la interpretación?
Los pasos incluyen editar los datos, codificar o convertir datos a una forma numérica, organizar los datos según características y atributos, presentar los datos en forma tabular o gráfica y dirigir al lector a su componente, especialmente llamativo desde el punto de vista de las preguntas de investigación. .
Pasos para la tramitación de la interpretación.
- En primer lugar, se deben editar los datos. Dado que todos los datos recopilados son irrelevantes para el estudio, los datos irrelevantes deben separarse de los relevantes. Es esencial una edición cuidadosa para evitar posibles errores que puedan distorsionar el análisis y la interpretación de los datos. Pero la exclusión de datos debe hacerse con una visión objetiva y libre de sesgos y prejuicios.
- El siguiente paso es codificar o convertir datos a una forma numérica y presentarlos en la matriz de codificación. La codificación reduce la enorme cantidad de datos a una proporción manejable.
- En tercer lugar, todos los datos deben ordenarse según características y atributos. Luego, los datos deben clasificarse adecuadamente para que sean simples y claros.
- En tercer lugar, los datos deben presentarse en forma de tablas o gráficos. Pero cualquier tabulación de datos debe ir acompañada de comentarios sobre por qué es importante el hallazgo de datos en particular.
- Finalmente, el investigador debe dirigir al lector hacia su componente, especialmente llamativo desde el punto de vista de las preguntas de investigación.
Tres conceptos clave de análisis e interpretación de datos
¿Por qué es esencial la edición de datos en el proceso de investigación?
La edición de datos es esencial para garantizar la coherencia entre los encuestados, localizar omisiones, reducir errores en el registro, mejorar la legibilidad y aclarar respuestas poco claras e inapropiadas.
¿Cuáles son los tres conceptos clave respecto al análisis e interpretación de datos?
Los tres conceptos clave son Fiabilidad (que se refiere a la coherencia), Validez (garantizar que los datos recopilados sean una imagen real de lo que se está estudiando) y Representatividad (garantizar que el grupo o situación estudiado sea típico de los demás).
Fiabilidad
Se refiere a la coherencia. En otras palabras, si un método de recopilación de evidencia es confiable, significa que cualquier otra persona que esté usando ese método, o la misma persona que lo use en otro momento, obtendría los mismos resultados.
En otras palabras, la confiabilidad se refiere al grado en que un experimento puede repetirse o hasta qué punto una medición dada proporcionará los mismos resultados en diferentes ocasiones.
Validez
Se refiere a si los datos recopilados son una imagen real de lo que se está estudiando. Significa que los datos recopilados deben ser producto del método de investigación utilizado y no estudiados.
Representatividad
Esto se refiere a si el grupo de personas o la situación que estamos estudiando son típicos de los demás.
Se deben considerar las siguientes condiciones para extraer inferencias confiables y válidas a partir de los datos.
- Sólo se pueden hacer inferencias fiables cuando las estadísticas son estrictamente comparables y los datos son completos y coherentes. Por tanto, para garantizar la comparabilidad de diferentes situaciones, los datos deben ser homogéneos; los datos deben ser completos y adecuados, y los datos deben ser apropiados.
- Una muestra ideal debe representar adecuadamente a toda la población. Por lo tanto, cuando el número de unidades es enorme, el investigador debe elegir aquellas muestras con el mismo conjunto de cualidades y características que se encuentran en los datos completos.
