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
- Permite
un importantísimo ahorro de tiempo y esfuerzo, realizando en segundos un
trabajo que requeriría horas e incluso días.
- Hace
posible cálculos más exactos, evitando los redondeos y aproximaciones del cálculo
manual.
- Permite trabajar con grandes
cantidades de datos, utilizando muestras mayores e incluyendo más variables.
- Permite
trasladar la atención desde las tareas mecánicas de cálculo a las tareas
conceptuales: decisiones sobre el proceso, interpretación de resultados,
análisis crítico.
- El
aprendizaje del manejo de paquetes de programas estadísticos requiere un cierto
esfuerzo.
- A veces, la capacidad de cálculo del evaluador supera la capacidad para comprender
el análisis realizado e interpretar los resultados.
- 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.
