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Cómo seleccionar una técnica de análisis de datos

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La elección de una técnica de análisis estadístico apropiado para un estudio dado es una cuestión difícil, afectada por diversas consideraciones sobre el tipo de estudio llevado a cabo y la naturaleza de los datos. Además, no hay una única respuesta correcta. Dos analistas diferentes con el mismo conjunto de datos podrían llegar a dos métodos diferentes de análisis, los cuales revelarían resultados legítimos.

Cosas que necesitará

software estadístico u hoja de cálculo

Conjunto de datos

libro de estadística o de guía

Instrucciones

Tenga en cuenta el tipo de estudio que está llevando a cabo la investigación y la cuestión clave o preguntas. Por ejemplo, un estudio que solo pretende describir las características de un determinado grupo requeriría un análisis diferente de un estudio en el que se interesa por los efectos de una intervención, programa o tratamiento dado. El primero podría hacerse con la estadística descriptiva, tales como frecuencias y promedios. Este último, sin embargo, requeriría técnicas analíticas más complejas, que van desde diferencia de los medios de análisis de regresión.

Examinar los datos antes de decidirse por un método analítico específico. La naturaleza de los datos afecta, e incluso puede limitar, el tipo de análisis se puede realizar. Tenga en cuenta tanto la variable dependiente (también conocido como la variable de resultado) y la variable (s) independiente. Son estos datos categóricos, ordinal o de intervalo? Los datos categóricos, en el que los valores de los datos representan categorías (tales como el género, el origen étnico, la afiliación política), son las más simples. escalas de actitudes tales como la escala de Likert son ejemplos de datos ordinales. Una escala de tipo Likert le pide que responder a una pregunta por hacer una elección lo largo de una gama de respuestas numeradas desde, por ejemplo, de 1 a 5. Con los datos de nivel de intervalo, los valores que dicen algo acerca de la diferencia entre los valores dados. datos de la puntuación de la prueba, por ejemplo, son a menudo intervalo.

Tenga en cuenta el diseño de su estudio. El estándar de oro en la mayoría de las investigaciones es el experimento aleatorio, en el que los sujetos son asignados al azar a los grupos experimentales y de control. Muchos ensayos clínicos de medicamentos utilizan este diseño. Por diversas razones prácticas y éticas, más investigación en ciencias sociales utiliza diseños de investigación cuasi-experimentales, en los que los grupos experimentales y de control difieren de las características clave. Esta es una consideración importante para el analista, quien debe controlar estas diferencias al analizar los datos. A menudo, los estudios cuasi-experimentales requieren técnicas analíticas más complejas.

Tenga en cuenta las capacidades y limitaciones del software con el que se va a llevar a cabo su análisis. Algunos programas de hojas de cálculo, como Excel, se pueden realizar la mayoría de las técnicas de análisis estadístico, con la excepción de algunos procedimientos multivariados avanzados.

Abra Excel y haga clic en el menú "Herramientas". A continuación, seleccione Complementos y compruebe el "Herramientas para análisis." Esto permitirá a Excel para realizar análisis de datos. Los usuarios que deseen ampliar la capacidad de análisis de Excel para incluir más técnicas avanzadas pueden hacerlo con un programa conocido como XLSTAT, un producto de Addinsoft, una compañía de software especializada en analítica. XLSTAT permite a Excel para realizar análisis de los factores, modelado de ruta y otros procedimientos de análisis de datos altamente avanzadas. XLSTAT está disponible para su compra y descarga desde el sitio web de XLSTAT Addinsoft. Además, una versión de prueba de 30 días está disponible de forma gratuita.

Consulte a su libro de estadística o guía para determinar una técnica analítica adecuada después de considerar su pregunta de investigación fundamental, la naturaleza de los datos, el diseño de su estudio y las capacidades de su software.

Consejos y advertencias

Si va a realizar muchos datos avanzados análisis utilizando grandes conjuntos de datos, considerar la compra de un paquete de software estadístico especializado. Los programas de software estadísticos más conocidos utilizados por los científicos, estadísticos e investigadores universitarios incluyen SAS, SPSS y Stata.

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