- Empezaremos explorando qué significa la definición del método científico de análisis de datos.
- Después investigaremos cómo se llevan a cabo la recogida y el análisis científico de datos en la investigación psicológica.
- A continuación, profundizaremos en el vínculo entre la estadística y el análisis de datos científicos, abarcando cada nivel de medición.
- A partir de ahí, estudiaremos el análisis y la interpretación de los datos, incluido cómo se analizan las entrevistas, las observaciones y los registros personales.
- Por último, veremos algunos ejemplos de análisis de datos científicos.
Análisis de datos Definición del método científico
El objetivo de la investigación que sigue el método científico es apoyar o refutar una hipótesis. Para ello, la investigación debe recopilar datos y analizar resultados empíricos y utilizar métodos fiables y válidos.
La definición de método científico de análisis de datos es un proceso estandarizado que analiza de forma precisa y objetiva los datos de la investigación observados en el estudio (es decir, empíricos).
Estandarizar los procedimientos, es decir, analizar a cada participante utilizando el mismo protocolo, garantiza la fiabilidad de los métodos de análisis de datos. La validez del análisis científico de los datos puede aumentar si se garantiza que la opinión subjetiva del investigador sobre los datos es limitada. En su lugar, la interpretación de los datos debe basarse en los resultados estadísticos de la investigación, es decir, debe basarse en pruebas.
Recogida y análisis de datos científicos
El modo en que se recogen y analizan los datos científicos depende de múltiples factores, como el método de investigación utilizado, el tipo de datos recogidos y el tipo de resultado -cualitativo o cuantitativo- que pretenden obtener los investigadores.
Además, la hipótesis del estudio también afecta a la recogida y el análisis de datos científicos.
En un estudio hipotético se planteó la hipótesis de que existe una relación entre la lluvia y la venta de paraguas. En este estudio, probablemente se emplearía un análisis correlacional.
La investigación científica que recoge datos cuantitativos implica inicialmente identificar el nivel de la medida de los datos, ya que esto afecta al análisis posterior.
Sin embargo, la investigación cualitativa, como las entrevistas, las observaciones y los diarios, debe utilizar métodos de análisis distintos a los cuantitativos, como el análisis de contenido o temático.
Estadística y análisis de datos científicos
Los niveles de medida también se conocen como escalas de medida. Los niveles de medida en estadística describen y clasifican tipos de variables y cómo medirlas.
Están diseñados para ayudarnos a comprender cómo interpretar los datos, qué prueba estadística utilizar y qué información pueden proporcionarnos los datos.
Existen cuatro niveles de medición en la investigación psicológica: datos nominales, ordinales, de razón y de intervalo. Y éstos pueden dividirse a su vez en dos grupos: datos discretos y continuos.
Los datos nominales y ordinales son discretos, lo que significa que los datos sólo pueden tener un número finito de valores. En cambio, los datos continuos, es decir, los datos de intervalo o razón, pueden tener un número infinito de valores.
El nivel nominal de medición en psicología consiste en datos "nombrados" o "etiquetados".
Un ejemplo de pregunta de medición de nivel nominal es ¿Cuál es tu sexo? Las respuestas hombre, mujer y otro son formas de datos nominales.
El nivel ordinal de medición en psicología son datos categóricos, y los valores tienen un conjunto u orden fijo. El orden de los datos es vital porque muestra que una respuesta tiene un valor más bajo/más alto que la otra, pero no podemos determinar cuánto difieren cuantitativamente. Los datos ordinales suelen obtenerse a partir de datos cualitativos.
Un ejemplo de pregunta con medida ordinal es ¿Cuál es tu clase socioeconómica? Entonces los datos ordinales podrían ser clase trabajadora, clase media y clase alta.
El nivel de medida de la proporción en psicología es un tipo de dato clasificado y ordenado; hay una diferencia clara entre un punto y el siguiente. Tiene un valor absoluto de 0, lo que significa que los valores numéricos no pueden ser inferiores a 0.
La altura, la edad y la velocidad de desplazamiento de los participantes son datos que utilizan una medida de proporción. Su altura no puede ser negativa, su edad no puede ser inferior a 0 y no pueden viajar a una velocidad inferior a 0.
De forma similar a la medida de razón, los datos de intervalo son un tipo de datos que pueden clasificarse y ordenarse, lo que significa que existe una clara diferencia entre un punto y el siguiente. La diferencia entre los dos niveles de medición es que los datos de nivel de intervalo pueden ser inferiores a 0 (0 no es absoluto).
Un ejemplo de datos de intervalo es la temperatura, que puede registrarse en 0 y por debajo.
Análisis e interpretación de datos
Los estudios de casos utilizan distintos métodos de recogida de datos científicos, denominados triangulación. Por ello, hay varios métodos que los investigadores deben utilizar para el análisis científico de los datos. Los métodos de recogida de datos más utilizados en los estudios de casos son las observaciones, las entrevistas y los registros personales.
Las observaciones suelen ser registradas y analizadas por varios profesionales formados. Un ejemplo de procedimiento de análisis es el recuento. En este análisis, dos o más profesionales ven el mismo vídeo y cuentan de forma independiente la frecuencia con la que observan un determinado comportamiento o pauta.
Se comparan los recuentos independientes y se suele realizar un análisis correlacional. El análisis científico de los datos tiene una alta fiabilidad entre evaluadores si los resultados son similares y se encuentra una alta correlación positiva.
Lasentrevistas semiestructuradas utilizan preguntas abiertas y cerradas para obtener datos cuantitativos y cualitativos. El análisis consiste en tomar notas de las transcripciones de las entrevistas, que posteriormente se clasifican por temas; este proceso se denomina análisis temático. Los datos se suelen comunicar exponiendo los temas y patrones identificados y aportando extractos de la transcripción como prueba; esta forma de análisis proporciona datos cualitativos.
El análisis temático permite al investigador y al lector comprender los fenómenos en profundidad. Además, puede clasificarse como una técnica científica de análisis de datos, que se basa en una interpretación de los temas, conceptos y patrones basada en pruebas.
Los registros personales, como diarios y cartas, proporcionan información cualitativa. La técnica de análisis científico de datos es bastante diferente de la utilizada para los datos cuantitativos. Esto se debe a que los datos estadísticos son el método más sencillo y fiable de interpretación de los datos cuantitativos. El análisis estadístico puede utilizarse en datos cualitativos cuantificados; esta transformación de datos se denomina análisis de contenido.
Elanálisis de contenido es un método de análisis utilizado para identificar palabras, temas y conceptos en los datos cualitativos, como los diarios, y sigue un protocolo similar al del análisis temático.
Sin embargo, el análisis de contenido cuantifica las palabras, los temas y los conceptos para comprender su significado y relación. A continuación, se pueden utilizar las pruebas estadísticas empleadas para los datos cuantitativos.
Ejemplos de análisis de datos científicos
Ahora pongamos en práctica lo que hemos aprendido.
¿Qué datos se recogen a partir de las preguntas descritas en el cuestionario?
Q1. ¿Cuál es tu edad?
Q2. En una escala de 1 a 5 (de más probable a muy improbable), ¿recomendarías la aplicación a tus amigos?
Q3. ¿Cuántas horas dedicas diariamente a las redes sociales?
Q1 recoge datos de relación; Q2 recoge datos ordinales, y Q3 recoge datos de relación.
Análisis científico de datos - Puntos clave
- La definición del método científico de análisis de datos es un proceso estandarizado que analiza de forma precisa y objetiva los datos de la investigación observados en el estudio (es decir, empíricos).
- La forma en que se recogen y analizan los datos científicos depende de múltiples factores, como el método de investigación utilizado, el tipo de datos recogidos y el tipo de resultado de los datos -cualitativo o cuantitativo- que los investigadores pretenden obtener. La hipótesis del estudio también puede afectar a la recogida y el análisis de datos científicos.
- Los niveles de medida en estadística describen y clasifican los tipos de variables y la forma de medirlas. Existen cuatro niveles de medida: nominal, ordinal, de razón y de intervalo.
- El análisis y la interpretación de los datos de los estudios de casos dependen del método de investigación del investigador, pero algunas técnicas de análisis típicas son el análisis temático y de contenido.
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