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Los datos cuantitativos son uno de los métodos más utilizados para el análisis de datos en la investigación psicológica. La razón principal por la que los investigadores utilizan los datos cuantitativos es que permiten a los investigadores utilizar la estadística para identificar si una hipótesis debe aceptarse o rechazarse. Es el enfoque más científico de la investigación, ya que ofrece resultados rápidos y fiables cuando se realiza correctamente.
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Regístrate gratis¿Cuál de los siguientes no es un ejemplo de dato que no recoge datos cuantitativos?
¿Cuál de las siguientes opciones describe los datos cuantitativos?
¿Cuál es la finalidad de utilizar tablas de frecuencias en la investigación?
¿Qué se utiliza para ilustrar las tablas de frecuencias?
¿Qué se utiliza para ilustrar los datos correlacionales?
¿Cuál de los siguientes gráficos se utilizaría cuando un investigador quiere ilustrar el resultado de una tabla de frecuencias que recoge datos de una muestra grande?
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Enviar comentariosLos datos cuantitativos destacan en áreas en las que se está desarrollando el conocimiento, mientras que los cualitativos tienden a destacar en territorios desconocidos.
Los datos cuantitativos son rápidos, científicos y más fáciles de analizar, freepik.com/pch.vector
Los datos cuantitativos son esencialmente datos numéricos que se utilizan en investigación para resumir, describir, evaluar y analizar conjuntos de datos.
Hay muchas razones por las que los psicólogos utilizan datos cuantitativos en la investigación. Algunas de estas razones son
En psicología, los datos de la investigación deben interpretarse para que sean útiles. Cuando se informa de ello, los investigadores suelen utilizar tablas, gráficos y diagramas para ilustrar lo que muestran los datos.
Algunos ejemplos de tablas y gráficos utilizados para ilustrar datos cuantitativos son
El cuadro o gráfico que utiliza un investigador viene determinado por lo que desea describir e ilustrar en relación con los datos. ¡Esto se explicará más detalladamente con ejemplos ilustrativos!
Los investigadores utilizan las tablas de frecuencias para mostrar la frecuencia de un grupo. Esta tabla suele utilizarse en la investigación psicológica para describir las características de un conjunto de datos.
La siguiente tabla de frecuencias muestra el número de personas que completaron un test en cada grupo de edad.
| Edad | Frecuencia | Interpretación |
| 20 | 40 | 40 personas que completaron la prueba tenían 20 años |
| 21 | 27 | 27 personas que completaron la prueba tenían 21 años |
| 22 | 33 | 33 personas que completaron la prueba tenían 22 años |
| 23 | 35 | 35 personas que completaron la prueba tenían 23 años |
| 24 | 52 | 52 personas que completaron la prueba tenían 24 años |
| 25 | 49 | 49 personas que completaron la prueba tenían 25 años |
| 26 | 30 | 30 personas que completaron la prueba tenían 26 años |
| 27 | 26 | 26 personas que completaron la prueba tenían 27 años |
| 28 | 30 | 30 personas que completaron la prueba tenían 28 años |
| 29 | 50 | 50 personas que completaron la prueba tenían 29 años |
| 30 | 56 | 56 personas que completaron la prueba tenían 30 años |
Los diagramas de barras y los histogramas son dos formas de gráfico que se utilizan para ilustrar las tablas de frecuencias. Esto puede facilitar a los lectores la visualización y comprensión de las características de los datos.
Los datos del ejemplo de la tabla de datos cuantitativos se han utilizado para trazar un gráfico de barras. Esto se muestra en el gráfico siguiente.
Un gráfico de barras puede revelar información sobre los datos de forma inmediata, Sharon Thind, StudySmarter Originals
El gráfico de barras ilustra que el mayor número de personas que completaron el test tenía 30 años y el menor, 27. Al mostrar datos cuantitativos en un diagrama de barras y en cualquier otro gráfico, es importante que el investigador, en su informe
Se han utilizado los mismos datos para crear un histograma. Se muestra en el gráfico siguiente. Los histogramas muestran datos continuos.
Los histogramas se utilizan para datos continuos, Sharon Thind, StudySmarter Originals
Esto muestra que 26-31 tiene la densidad de frecuencia más alta y que 38-43 y 44-49 tienen la más baja.
Los gráficos de barras y los histogramas tienen esencialmente la misma finalidad de ilustrar los datos de las tablas de frecuencias. Sin embargo, el tipo que puede utilizar el investigador viene determinado por el número de frecuencias que miden los datos.
Los datos que miden la frecuencia de muchas variables suelen utilizar histogramas para ilustrarlos. Esto se debe a que agrupa los datos. Un diagrama de barras sería inadecuado, ya que habría demasiadas barras y podría dificultar la interpretación del gráfico.
Los gráficos de dispersión son ejemplos ilustrativos de datos cuantitativos. Una estadística inferencial habitual en psicología son las correlaciones. Los investigadores utilizan gráficos de dispersión para ilustrar los resultados de una prueba correlacional. El aspecto de un diagrama de dispersión puede utilizarse para:
En un hipotético informe de psicología, el psicólogo añadió un diagrama de dispersión para ilustrar si existe una asociación entre la edad de los participantes y el número de personas que completaron el test. Esto se muestra en el ejemplo siguiente (para trazarlo se utilizaron los datos de la tabla de frecuencias).
Los gráficos de dispersión son estupendos para ver correlaciones, Sharon Thind, StudySmarter Originals
A partir del gráfico de dispersión, los datos cuantitativos pueden interpretarse como que no hay relación/asociación entre la frecuencia de presentación de informes y la edad de los participantes.
Analicemos ahora las ventajas e inconvenientes de los datos cuantitativos.
Las ventajas de los datos cuantitativos son
Las desventajas de los datos cuantitativos son
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Lily Hulatt is a Digital Content Specialist with over three years of experience in content strategy and curriculum design. She gained her PhD in English Literature from Durham University in 2022, taught in Durham University’s English Studies Department, and has contributed to a number of publications. Lily specialises in English Literature, English Language, History, and Philosophy.
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Gabriel Freitas is an AI Engineer with a solid experience in software development, machine learning algorithms, and generative AI, including large language models’ (LLMs) applications. Graduated in Electrical Engineering at the University of São Paulo, he is currently pursuing an MSc in Computer Engineering at the University of Campinas, specializing in machine learning topics. Gabriel has a strong background in software engineering and has worked on projects involving computer vision, embedded AI, and LLM applications.
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