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El manejo de los datos es vital en cualquier estudio psicológico e influye directamente en la calidad de los resultados obtenidos. Echemos un vistazo más de cerca a la manipulación y el análisis de datos.
- La explicación comenzará explorando el análisis de datos en psicología, cubriendo sus usos e importancia en la investigación.
- A continuación, profundizaremos en los pasos del tratamiento de datos.
- A continuación, revisaremos conjuntamente el tratamiento de datos y el análisis cuantitativo.
- A continuación, exploraremos cómo se lleva a cabo el tratamiento y el análisis de datos en la investigación.
- Y, por último, exploraremos un ejemplo de tratamiento y análisis de datos en un entorno de investigación.
Psicología del análisis de datos
Una vez recogidos los datos, los investigadores tienen que hacer varias cosas, y una de ellas es el tratamiento de los datos.
El tratamiento de datos es el proceso de organizar y analizar los datos brutos mediante un proceso lógicamente válido y fiable para establecer si los resultados del estudio apoyan o rechazan la hipótesis planteada al inicio del experimento.
Los pasos que dan los investigadores durante el análisis de los datos son importantes porque pueden afectar a la validez y fiabilidad de las conclusiones. Por ejemplo, si el investigador encuentra algo inesperado y decide ignorar las variables que le interesaban inicialmente, el estudio ya no estará investigando lo que pretende. Por tanto, disminuirá la validez del estudio.
Además, si los investigadores no utilizan procedimientos normalizados para analizar los resultados, puede disminuir la fiabilidad del estudio.
Pasos del tratamiento de datos
Ahora que hemos aprendido la importancia del tratamiento de datos, vamos a descubrir qué pasos incluye el tratamiento de datos. Hay seis pasos en el tratamiento de datos, que son:
| Pasos | Descripción |
| Recogida | El primer paso del tratamiento de datos es recoger los datos brutos de los participantes o de la fuente de la que se esté recogiendo la información. |
| Preparación | El segundo paso consiste en preparar los datos brutos para su posterior análisis; esto puede implicar la codificación de los datos. Por ejemplo, a los participantes masculinos se les puede atribuir 0, y a los femeninos, 1. |
| Introducción | La tercera consiste en introducir y almacenar los datos. Los resultados deben almacenarse de forma segura para mantener la confidencialidad de los participantes. |
| Procesamiento | El cuarto paso implica realizar pruebas computacionales o estadísticas relevantes para la investigación. Por ejemplo, si se intenta comprender la relación entre dos variables, debe realizarse un análisis correlacional. |
| Salida | El siguiente paso consiste en verificar si los resultados apoyan o refutan la hipótesis. |
| Almacenamiento | El último paso es guardar los datos de forma segura. |
Antes de que un investigador analice su investigación o incluso la manipule, debe tener un plan claro y minucioso sobre la dirección de su investigación. Por ejemplo, antes de recoger los datos, el investigador debe conocer la fuente de donde recogerá la información.
Los investigadores pueden utilizar datos primarios o secundarios en su investigación.
La investigación primaria se refiere a los datos que recoge el propio investigador, y los datos secundarios utilizan datos recogidos de otros, por ejemplo, conclusiones publicadas anteriormente o estadísticas de sitios y bases de datos gubernamentales.
El análisis de datos es un paso que sigue después de que un investigador haya manejado los datos.
El análisis de datos es el proceso en el que se aplican técnicas gráficas y cuantitativas o estadísticas a los datos brutos para identificar patrones generales.
En los métodos de investigación, se recogen dos tipos de datos: cualitativos y cuantitativos. Los datos cualitativos se procesan de forma ligeramente distinta a los cuantitativos. Veamos el tratamiento de los datos en el análisis cuantitativo.
Análisis cuantitativo y tratamiento de datos
Los datos cuantitativos son datos que se expresan en forma numérica. El análisis cuantitativo suele implicar el uso de un enfoque matemático y estadístico para identificar si los resultados apoyan o refutan las hipótesis.
El análisis estadístico incluye diversos cálculos matemáticos que utilizan modelos de probabilidad para hacer inferencias a partir de un conjunto de datos dado y sacar conclusiones sobre poblaciones más amplias.
Al realizar análisis estadísticos, hay pasos esenciales en el tratamiento de los datos que el investigador debe tener en cuenta. La razón es que las pruebas estadísticas tienen ciertas condiciones.
Una de estas condiciones es identificar el nivel de medición. Existen cuatro niveles de medición que distinguen esencialmente las distintas características de las variables. Es esencial comprender las características de las variables, ya que éstas indicarán qué análisis estadísticos pueden realizarse y cuáles no.
| Nivel de medición | Definición | Variable Ejemplo |
| Nominal | Distingue diferencias, pero no hay un orden entre ellas, y no podemos medir cuánto difiere cuantitativamente cada una. | Color de ojos de los participantes |
| Ordinal | Distingue diferencias e identifica que los valores tienen un orden, pero la diferencia no puede medirse cuantitativamente. | Respuesta en una escala de Likert |
| Intervalo | Existe un orden y las diferencias entre las cifras se pueden medir. Los datos de intervalo y razón pueden tener un valor infinito, pero a diferencia de la razón, los datos de intervalo pueden ser inferiores a 0. | Temperatura |
| Relación | La razón es igual que el intervalo con la diferencia de que hay un 0 absoluto, lo que significa que los valores de la variable no pueden bajar de 0. | Altura |
Análisis de datos en psicología
Como has aprendido, el análisis de datos es el proceso en el que se aplican técnicas estadísticas para encontrar patrones dentro de una muestra. El análisis de datos en un estudio suele seguir dos pasos. En primer lugar, se inspeccionan los estadísticos descriptivos y, a continuación, se realizan los análisis estadísticos.
Como su nombre indica, la estadística descriptiva describe las características de los datos, y los dos tipos principales de pruebas estadísticas descriptivas que se utilizan son las medidas de tendencia central y las medidas de dispersión.
Las pruebas de medidas de tendencia central se utilizan para calcular medias, y los tres tipos principales de pruebas son:
- Media: es la puntuación media del conjunto de datos. Se calcula sumando todas las puntuaciones y dividiéndolas por el número de puntuaciones.
- Mediana: la puntuación central de un conjunto de datos determinado. Se calcula ordenando todas las puntuaciones y eligiendo la del medio.
- Moda: la puntuación más común. Se calcula mirando las puntuaciones e identificando qué número tiene la mayor frecuencia.
Las pruebas de medidas de dispersión se utilizan para medir la dispersión/varianza de los datos. Los cálculos más habituales son
- Rango: es la diferencia entre la puntuación más baja y la más alta.
- Desviación típica: es la distancia media de cada puntuación respecto a la media.
Tratamiento y análisis de datos en la investigación
En general, la estadística descriptiva consiste en presentar los datos. Esta presentación de los datos suele hacerse mediante gráficos. Los siguientes son tipos de gráficos:
Las tablas se utilizan para mostrar contrastes entre unos cuantos conjuntos de datos. Por ejemplo, la tabla anterior muestra la diferencia entre las condiciones de control y de fármaco según las mediciones de la media y la desviación típica.
| Control | Condición del fármaco | |
| Media | 119 | 86 |
| Desviación típica | 23 | 98 |
Los gráficos de barras muestran los resultados de diferentes condiciones (o variables) utilizando barras de diferentes alturas. Los gráficos de barras ilustran las diferencias entre grupos y facilitan la identificación de tendencias y patrones.
Fig. 1. Ejemplo de gráfico de barras
Los diagramas de dispersión también se incorporan a la investigación correlacional. A partir de los diagramas de dispersión, los investigadores pueden identificar la dirección y la fuerza de la relación entre dos variables.
Fig. 2. Ejemplo de diagrama de dispersión.
Antes de realizar pruebas inferenciales, los investigadores suelen realizar análisis descriptivos. A continuación, se analiza la distribución de los datos.
La distribución mide la dispersión de los datos respecto a la media; es una forma de estadística probabilística que realiza estimaciones sobre una muestra.
El tipo de distribución encontrado afectará a lo que puedan hacer después los análisis estadísticos.
Cuando los datos se distribuyen normalmente, se emplean pruebas paramétricas, y cuando los datos no se distribuyen normalmente, se emplean pruebas no paramétricas.
Hay dos tipos de distribución:
- La distribución normal forma una curva en forma de campana, ya que la mayoría de los puntos de datos se agrupan hacia los valores centrales, mientras que hay menos puntos de datos en los extremos.
- Distribuciones sesgadas, el conjunto de datos puede ser positivo (derecha) o negativo (izquierda).
Análisis estadístico
Los análisis estadísticos empleados en la investigación psicológica utilizan la estadística inferencial para identificar si los datos apoyan o niegan su hipótesis.
A veces podemos encontrar diferencias, pero éstas pueden no ser significativas. El nivel de probabilidad aceptado en psicología es 0,05 (5%). Ahora bien, ¿qué significa esto exactamente en investigación? Los niveles de significación por debajo de este umbral sugieren que el cambio observado en la variable dependiente se debe probablemente a la manipulación de la variable independiente. Sin embargo, si está por encima del umbral, es probable que los cambios observados se deban al azar.
El 5% considera variables extrañas que pueden haber influido en la variable dependiente.
Las conclusiones no deben aceptarse cuando la investigación establece diferencias, pero los resultados no son significativos.
Ejemplo de tratamiento y análisis de datos
Veamos un ejemplo real de cómo se manejan y analizan los datos en la investigación.
En un estudio sobre la relación entre el tiempo de repaso y el rendimiento en los exámenes, los investigadores se plantearían en primer lugar cómo van a recopilar los datos.
El tiempo de repaso puede recogerse pidiendo a los participantes que anoten el tiempo que dedican a repasar, y el rendimiento en los exámenes puede medirse observando las calificaciones de los alumnos en sus boletines de notas.
Inicialmente, los investigadores realizarían análisis relativos a las descripciones, por ejemplo, las puntuaciones medias del tiempo de revisión y el rendimiento en los exámenes. Las conclusiones pueden ser que los alumnos de la muestra actual declararon un tiempo medio de repaso de unas 6h(M = 5,78) y una puntuación media de 78 puntos sobre 100 en el examen(M = 78).
La distribución de las dos variables se explorará mediante un histograma. En función de la inspección visual de la distribución, se realizarían pruebas paramétricas o no paramétricas. Imaginemos que la distribución de las dos variables fuera normal.
A continuación, los investigadores pasarían al análisis de los datos, es decir, a la estadística inferencial. Para probar la hipótesis, los investigadores podrían realizar un análisis correlacional. La correlación de Pearson puede interpretarse como que el análisis muestra una correlación positiva entre el tiempo de revisión y el rendimiento en los exámenes, r ( 20) = .78, p = .05.
Además de la interpretación escrita, los investigadores incluirían un diagrama de dispersión que visualmente se asemejara a la misma interpretación.
Tratamiento y análisis de datos - Puntos clave
Los psicólogos utilizan el tratamiento y el análisis de datos para interpretar los datos que recogen en sus estudios.
Hay distintos tipos de datos: cualitativos, cuantitativos, primarios y secundarios.
Los estadísticos descriptivos son gráficos, tablas y resúmenes que se utilizan para identificar tendencias y analizar los datos de la investigación.
Los niveles de medida incluyen ordinal, razón, intervalo y nominal.
El análisis temático se utiliza para analizar datos cualitativos, y las pruebas inferenciales para analizar datos cuantitativos.
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