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El tratamiento de datos se refiere a los datos cuantitativos y cualitativos, los datos primarios y secundarios, el cálculo de datos y la estadística descriptiva. Cuando se lleva a cabo una investigación psicológica, es necesario un conocimiento básico del tratamiento de datos para que los resultados sean válidos y fiables. Muestra cómo deben darse los pasos para recoger y analizar los datos, y cómo manejarlos tras su recogida (sensibilidad y confidencialidad de los datos).
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Regístrate gratis¿Qué tipo de datos se analizan mediante el análisis de contenido o el análisis temático?
¿Qué tipo de datos se analizan mediante cálculos, distribución normal y estadística descriptiva?
¿Cuál de los siguientes métodos de investigación recoge datos cualitativos?
¿Cuál de los siguientes métodos de investigación recoge datos cuantitativos?
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El tratamiento de los datos permite a los investigadores comprender los resultados de sus experimentos, freepik.com/storyset
La definición de tratamiento de datos es el proceso de investigación que se utiliza para recoger, registrar, organizar y analizar los datos. La finalidad de estos pasos es recopilar pruebas empíricas para identificar si los resultados de la investigación apoyan/refutan las teorías existentes y si rechaza o acepta la hipótesis nula/alternativa.
Hay muchos aspectos del tratamiento de datos que los investigadores deben tener en cuenta:
Hay varios pasos en el tratamiento de datos que los investigadores deben seguir en un orden específico. Cada uno de los pasos del tratamiento de datos debe realizarse con un alto nivel de calidad, ya que puede repercutir en la calidad de la investigación y sus conclusiones.
Si las etapas no se llevan a cabo con arreglo a estas normas elevadas, pueden reducirse las normas éticas de la investigación y la fiabilidad y validez de los resultados.
El ciclo de tratamiento de datos son las etapas del tratamiento de datos, a saber
El primer paso de la recogida de datos es planificar la investigación que se va a llevar a cabo. Esto incluye el diseño de la investigación, como los materiales, el tipo de participantes, el procedimiento y los métodos de análisis de datos que utilizará la investigación.
El siguiente paso del tratamiento de datos es la recogida de datos. Es el método que utiliza el investigador para recoger los datos que posteriormente se analizarán.
En la investigación psicológica se recogen dos tipos principales de datos: datos primarios y secundarios. El tipo de datos recogidos viene determinado por el tipo de método de investigación que utilice el investigador en el estudio.
Los datos primarios se definen como los datos que recoge el investigador. Algunos los llaman "datos en tiempo real".
Algunos ejemplos de métodos de investigación que recogen datos primarios son
Los datos secundarios se definen como datos que han sido recogidos por otros. También se conocen como "datos pasados".
Ejemplos de datos secundarios son
Ejemplos de métodos de investigación que utilizan datos secundarios son:
Algunas investigaciones pueden utilizar datos primarios y secundarios para el análisis, como los estudios de casos.
Un aspecto importante que deben tener en cuenta los investigadores durante la fase de recopilación de datos es que éstos deben almacenarse de forma segura. Los datos personales de los participantes no deben revelarse a nadie. La finalidad de esto es garantizar que no se empañen las responsabilidades éticas que los investigadores tienen hacia los participantes.
El siguiente paso del tratamiento de datos es analizarlos. El tipo de tratamiento de los datos afecta al modo en que se analizan posteriormente. Hay dos tipos de tratamiento de datos: los datos cualitativos y los cuantitativos.
Los datos cualitativos son datos no numéricos, es decir, datos descriptivos.
Los datos cuantitativos son datos numéricos, es decir, cantidades de información.
El tipo de datos obtenidos depende del método de investigación utilizado. A continuación se enumeran algunos ejemplos de métodos de investigación que recogen datos cualitativos o cuantitativos.
| Datos cualitativos | Datos cuantitativos |
| Observaciones | Entrevistas estructuradas |
| Entrevistas no estructuradas | Preguntas cerradas en un cuestionario |
| Preguntas abiertas en un cuestionario | Encuestas (cerradas) |
Los datos cualitativos suelen analizarse mediante procedimientos denominados análisis temático o análisis de contenido.
El análisis temático es un tipo de análisis cualitativo de tratamiento de datos. Se utiliza identificando los temas mencionados a lo largo del texto cualitativo. A continuación, se redacta un informe en el que se identifican los temas y se ofrecen extractos de los datos como prueba.
El análisis de contenido es un tipo de análisis de tratamiento de datos que cambia los datos de cualitativos a cuantitativos. Se realiza identificando temas en el contenido y contabilizando la frecuencia con que se observa cada uno. Posteriormente, se puede realizar un análisis estadístico sobre ello.
Los datos cuantitativos suelen presentarse en tablas, gráficos y estadísticas. Algunos ejemplos ilustrativos de tratamiento de datos cuantitativos utilizados en la investigación psicológica son
Los datos cualitativos suelen presentarse en informes escritos que documentan resúmenes.
Algunos ejemplos de tratamiento de datos son
Los datos que no son normales sólo pueden utilizar pruebas estadísticas no paramétricas para comprobar la hipótesis. Estas pruebas son menos restrictivas, por lo que es más fácil que los resultados sean más imprecisos que las pruebas paramétricas, que sólo pueden utilizarse con datos distribuidos normalmente.
Las investigaciones que buscan diferencias aparentes entre las puntuaciones de dos grupos experimentales pueden convertir las puntuaciones de la forma estándar en porcentajes. Los porcentajes permiten a los investigadores ver diferencias claras entre las puntuaciones de los dos grupos.
El último paso del tratamiento de datos consiste en informar de los resultados mediante el análisis de datos. En esta etapa, los investigadores redactan un informe científico que describe los detalles de la investigación. Al informar de los resultados, los investigadores deben indicar si los hallazgos apoyan/desmienten las hipótesis propuestas al inicio del experimento.
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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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