PROGRAMAS INFORMATICOS UTILIZADOS EN ANALISIS DE DATOS

Desde los años ochenta venimos experimentando una invasión del mundo de la informática en el campo de la investigación educativa a todos los niveles; bases de datos, bases bibliográficas... pero muy especialmente en el análisis de los datos. Los aplicaciones de la informática a la investigación son importantes, teniendo en cuenta que cada vez más la cantidad de datos que se manejan y la variedad de análisis que se realizan rebasan la capacidad del cálculo manual (Buendía, Colas y Hernández, 1997).

Una relación completa de programas de Estadística Aplicada, aparte de ser difícil de elaborar, no es el fin de esta tesis, por lo que únicamente presentamos algunos programas para el análisis de datos cuantitativos que nos pueden servir de ejemplo: BMDP, LISREL, SAS, SCA, SPAD, CLUSTAN, BOX – JENKIS, MDS, INDSCAL, OSIRIS, STAP – PACK. Todos estos programas son dirigidos a profesionales con un coste económico alto. A nivel más simple destacamos SYSTAT y MINITAB, asequibles a cualquier estudiante.

Las últimas versiones de todos estos programas, operando bajo Windows, comparten una característica básica como es la disponer de una hoja, que sin llegar a ser como una hoja de cálculo, permiten la definición de variables actuando en las cabeceras de columnas, para posteriormente registrar los datos en las filas. Esta capacidad, en cierta medida anula la necesidad del empleo de una de cálculo tipo LOTUS o EXCEL como paso previo, aunque en cualquier caso es posible, posteriormente la importación de los datos desde las mismas (González – Conde, 2000).

El SPSS, junto con el BMDP son los más utilizados en investigación aplicada a las Ciencias Sociales (Bisquerra, 1989), hemos de señalar que aunque destacamos su utilidad, su fácil manejo y su fácil comprensión, no obstante, su uso se ve supeditada a un periodo determinado, condicionado por una licencia, lo cual en ocasiones dificulta y entorpece poder sacar su máximo rendimiento.

Dada la relevancia de la informática en el análisis estadístico de datos, finalizamos enumerando las ventajas e inconvenientes que podrían derivarse de ello (Álvarez, García, Gil, Martínez, Romero y Rodríguez, 2002)

USO DE LA INFORMÁTICA EN EL ANÁLISIS:  VENTAJAS  E INCONVENIENTES

1. Permite un importantísimo ahorro de tiempo y esfuerzo, realizando en segundos un trabajo que requeriría horas e incluso días.
2. Hace posible cálculos más exactos, evitando los redondeos y aproximaciones del cálculo manual. 
3.  Permite trabajar con grandes cantidades de datos, utilizando muestras mayores e incluyendo más variables.
4. Permite trasladar la atención desde las tareas mecánicas de cálculo a las tareas conceptuales: decisiones sobre el proceso, interpretación de resultados, análisis crítico.
5. El aprendizaje del manejo de paquetes de programas estadísticos requiere un cierto esfuerzo.
6.  A veces, la capacidad de cálculo del evaluador supera la capacidad para comprender el análisis realizado e interpretar los resultados.
7. Lleva a veces a una sofisticación innecesaria, al permitir el empleo de técnicas complejas para responder a cuestiones simples.

Ventajas e inconvenientes del uso de la informática en el análisis de datos (tomado de Álvarez, García, Gil, Martínez, Romero y Rodríguez, 2002)

PROCEDIMIENTO Y METODOS ESTADISTICOS 

El punto de partida para el análisis de datos comienza con una matriz de datos n+p. Esta matriz se registra de forma natural en las filas y columnas de una hoja del programa SPSS. Una matriz es un conjunto de valores representadas en n filas y n columnas. Nuestra matriz de datos figura en el anexo, ésta esta configurada por xxx columnas, que representa las variables investigadas y las variables investigadoras, e yyy filas que representan los casos objeto de estudio.

En el anexo se incluyen las matrices de esta investigación, esta por razones de espacio ha tenido que ser seccionada en diversos fragmentos.  Una vez recogidos los datos, procedimos a describirlos y a resumirlos. Esta descripción se efectúa mediante descripciones gráficas (polígonos de frecuencias, curva normal..) y descripciones numéricas (promedios, medidas de variabilidad, forma de la distribución, medida de la relación entre variables...).

Las técnicas multivariables, son según Bisquerra (1989) aquellas técnicas que se aplican al

análisis de muchas variables, siendo el tratamiento de los datos, por tanto, multidimensional.

Recogiendo las aportaciones de diversos autores el profesor Bisquerra (1989) propone una clasificación de los métodos multivariables. Los criterios clasificatorios son:
 (i) Métodos descriptivos o explicativos, 
(ii) Número de variables dependientes, 
(iii) Escalas de medida-. 

En cierta forma, esta clasificación es considerada por el autor como un intento de algoritmo conducente a la determinación del método más adecuado para las características del problema objeto de estudio. En él se formulan una serie de preguntas que facilitan la toma de decisión.