Introducción al análisis de resultados (Tablas y gráficos, Procedimientos estadísticos para el análisis de los resultados). Nociones para la elaboración del informe final. Normas APA

Análisis e interpretación

Al analizar los datos la intención es descubrir patrones y tendencias en los mismos para poder interpretarlos.Las interpretaciones científicas no son verdades absolutas ni opiniones personales: son inferencias hipótesis sobre lo que significan los datos, basadas en el conocimiento científico previo y la interpretación individual. Al publicar los datos y las técnicas que usaron para analizarlos e interpretarlos, los investigadores dan a otros la oportunidad de revisar los datos y de usarlos en investigaciones futuras.

Incertidumbre, errores, y confiabilidad:

Todos los datos recopilados de una investigación siempre tienen algún grado de incertidumbre.La incertidumbre es una estimación cuantitativa del error que está presente en todos los datos. Ignorar la fuente de un error puede llevar a conclusiones equivocadas y a propagar y magnificar el error.  Se puede reducir la incertidumbre y minimizar los errores experimentales.  Sin embargo, la incertidumbre nunca puede ser reducida a cero porque es una medida de la variabilidad de los datos.

Fuente de error:

La variabilidad siempre está presente.  Por ejemplo el tamaño adulto de las hojas de una especie “x” se presenta en forma de rango (de 4-8 cm de largo, 1-2 cm de ancho) por variabilidad debido a diferencias genéticas y ambientales.

El error experimental es aquel que está distribuido al azar cerca a la medida verdadera y representa la variabilidad real del experimento.  Este error no puede ser eliminado, pero si puede ser medido y reducido cuando se hacen réplicas de un evento específico.

Otro tipo de error es el introducido humanamente.  Por ejemplo, por calibración incorrecta o inconsistencia al tomar datos.Este error afecta los resultados ampliando por encima o por debajo del valor real la variabilidad de los datos obtenidos.  O simplemente dando valores completamente erróneos y lejanos al valor real. 

Este tipo de error puede ser compensado, o algunas veces eliminado, si su fuente se identifica.

Algunas medidas para minimizar errores:

Calibrado de instrumentos o medidas contra estándares conocidos.Implementando  procedimientos estandarizados para minimizar el error humano.Tener la documentación completa de los métodos de investigación. Realizando réplicas o repeticiones del experimento.

Presentación de datos:

Poder preparar e interpretar gráficas y tablas es una destreza clave en la investigación. Tener los datos en una gráfica nos puede ayudar a visualizar e interpretar la variación, el patrón y las tendencias presentes.

Usando tablas (cuadros) para presentar los resultados:

Una de las alternativas más comunes y eficientes de presentar los datos es usando tablas.Las tablas tienen ciertas carácterísticas mínimas:

1. Deben tener un título y éste debe explicar claramente el contenido de la tabla

2. La tabla debe contener solamente información esencial

3. Las unidades de medida (ej. Cm, ml). Deben aparecer en la tabla

4. Los símbolos deben explicarse en el título o en una leyenda en el pie (base) de la tabla

5. Las columnas deben identificarse mediante subtítulos

6.  Las tablas se enumeran en secuencia. Por ejemplo, en un informe o un artículo científico, el título de la cuarta tabla comienza con “Tabla 4”.

Nota:

Esta tabla no sería aceptable en un artículo científico porque contiene muy poca información; los pocos datos podrían presentarse en una oración en la sección de resultados.

Gráficas discretas vs. Gráficas continuas

Las gráficas son otra forma para organizar y presentar datos. Los tipos de gráficas se clasifican principalmente como gráficas continuas o gráficas discretas.

Los datos continuos son aquellos que involucran medidas (ej. 1.234, 2.234, 5.432, 10.227). Estos datos se presentan a menudo mediante una gráfica de línea que demuestra la relación entre la variable dependiente y la independiente.

Generalmente la variable independiente se coloca en el eje X (eje horizontal) de la gráfica y la variable dependiente en el eje Y (eje vertical).

Los datos discretos presentan números enteros (ej. Número de animales en un cuadrante, número de personas en una encuesta, etc.).  Estos datos se presentan a menudo mediante gráficas de barra. Para datos que señalán proporciones o porcentajes puede utilizarse una gráfica de pastel (“pie chart”).

Nociones para la elaboración del informe final. Normas APA

Redacción Literaria:

Entretiene, divierte, educa, entristece. Cuento, novela… Se utilizan recursos como metáforas, sentido figurado, vocabulario florido, etc.

Redacción

Científica

Comunica Un Resultado. Artículo Científico. Escrito de acuerdo a las normas de la redacción científica es claro, sencillo y conciso.

Ejemplos:

“En el artículo científico, queremos saber desde el principio que quien lo hizo, fue el mayordomo” (Ratnoff, 1981).

“Exponga sus hechos tan sencillamente como pueda, incluso audazmente. Nadie espera flores de elocuencia, ornamentos literarios”R.B. Mac Kerrow.

Estilo científico:

Claridad; Concisión; Precisión; Orden, secuencia; Sencillez

Naturalidad

Regla de oro: SE COMPRENDE A LA PRIMERA LECTURA

Articulo científico:

Según Robert Day un artículo científico es “un informe escrito y publicado que describe resultados originales de investigación…Es escrito y publicado de cierta forma. El texto de un artículo científico debe caracterizarse por la claridad y la concisión; su estructura es el formato IMRYD.

¿Qué es el RIMRYD?

I= Introducción  ¿Qué problema se estudió?

M= Métodos: 

¿Cómo se estudió el problema?

R= Resultados:

¿Cuáles fueron los hallazgos?

Y

D= Discusión:

¿Qué significan esos resultados?

Un artículo científico consta de:

• A. Partes preliminares:

  
  Título; Autor (s); Institución (s); Resumen y Palabras claves
• B. Partes del Cuerpo:
  Introducción; Métodos; Resultados; Discusión; Conclusión
• C- Partes Finales:
  Agradecimientos; Referencias Bibliográficas; Apéndices

El Título, carácterísticas

Es claramente indicativo del contenido (problema de investigación y variables principales.

 Es claro, fácil de entender, conciso, usa lenguaje sencillo, usa palabras esenciales, identifica las palabras clave.

 No utiliza abreviaturas ni siglas.

Usa tono afirmativo.

Regla de oro

: Use los descriptores/palabras claves o variables

El Título, errores frecuentes

• Claridad:

  
  Se usan palabras ambiguas, se utiliza la jerga o jerigonza, se emplean abreviaturas y siglas.
•  
  

  Concisión

  
  
  Títulos demasiado extensos (exceden de 15 palabras), Títulos demasiado breves, exceso de preposiciones y de artículos en el título, uso innecesario de subtítulos.
•  
  Sobrexplicación
  
  Estudio de las …, Investigación sobre…, Informe de…, Contribución a la …, Resultados del estudio sobre…, Análisis de los resultados de ….

Autor (es):

Es aquel que contribuye sustancialmente a la concepción general y a la ejecución de la investigación

Y no por: Por el sólo hecho de ser jefe/autoridad/jerarquía; Por sugerir que el o los autores trabajen sobre un problema; Para devolver favores; Por acuerdo entre partes

RESUMEN

Orientar al lector a identificar el contenido básico del artículo en forma rápida y exacta Permite al lector decidir si leer el artículo completo. Contenido del resumen:
Los objetivos, la metodología empleada, los resultados (hallazgos principales), las conclusiones (principales).

Introducción:

Presentar los antecedentes que fundamentan el estudio, temática general.Definir problema de investigación.Identificación de variables, revisiones bibliografiítas, marco teórico. Definir objetivos del estudio, Planteamiento de hipótesis, formular pregunta de investigación.

En general debe incluirse la problemática a tratar, lo escrito por otros, el objetivo, hipótesis y pregunta de investigación. Se puede comenzar a escribir durante la investigación.

Métodos:

Describir el diseño de la investigación, explica cómo se llevó a cabo la misma. Resumir el tratamiento estadístico de los datos levantados, procesados. Validez, significancia.Proporcionar información suficiente para que un lector competente pueda repetir el estudio.

Resultados:

Presentar la información pertinente a los objetivos del estudio. Presentar los hallazgos en una secuencia lógica. Mencionar todos los hallazgos relevantes, incluso aquellos contrarios a la hipótesis.

Discusión:

Examinar e interpretar los resultados (significado, alcance y limitación). Evaluar y calificar las implicaciones de los resultados, especialmente con respecto a la hipótesis. Sacar inferencias válidas de los resultados. Señalar las similitudes y las diferencias entre sus resultados y el trabajo de otros autores. Sugerir mejoras en su investigación o proponer nuevas.

Conclusiones:

Responder a la pregunta de investigación planteada en la introducción.

Agradecimientos:

Reconocer la cooperación de personas o entidades que ayudaron realmente al autor en su investigación o que revisaron el manuscrito del artículo o ayudaron en su redacción.

BIBLIOGRAFÍA, objetivo:

Identificar las fuentes originales de ideas, conceptos, métodos y técnicas provenientes de estudios anteriores. Algunos criterios 30 citas. 50 % de los últimos 5 años. Tesis de grado, no califican como bibliografía.

ESCRIBE PARA ESXPRESAR Y NO PARA IMPRESIONAR

Planificación de una investigación científica (variables, tipos y operacionalización, esquema de relación entre variables)

Variables: ¿Qué es una variable?

Son las carácterísticas, atributos, rasgos, cualidades o propiedades que se dan en individuos, grupos u objetos.Es un concepto o propiedad que puede variar y cuya variación es susceptible de medirse.Las variables tienen valor porque pueden ser relacionadas con otras.Las variables son definidas en dos formas:
Conceptual y operacional

Definición conceptual:

Tienen valor cuando describen la esencia o las carácterísticas reales de un objeto o fenómeno. También se conoce como “definiciones reales”. En eso consiste la definición conceptual que responde a los requerimientos prácticos de la investigación. Estas definiciones conceptuales son necesarias pero insuficientes y se afirma que esta dificultad se resuelve cuando se usan las variables operacionales. Aquí especifica que actividades y operaciones se deben realizar para medir una variable. Cuando el investigador dispone de varias alternativas para definir operacionalmente una variable, debe elegir la que le brinda mayor información sobre la variable, porque capta la esencia del concepto, es más precisa, y se adecua más a su contexto. En esta operacionalidad se toma en cuenta el nivel de confianza y validez de las variables.

Cuando se formula la hipótesis se sugiere como debe operacionalizarse las variables, pero es en la etapa correspondiente a la elaboración de los instrumentos de recolección de datos, donde se seleccionan o diseñan o adaptan al contexto particular del estudio.

Variables: Por ejemplo, la edad es una variable en cuanto la carácterística de tener más o menos años se da, justamente, en grados o magnitudes diferentes en las personas, sin perjuicio que algunas personas tengan la misma edad.

La escolaridad es una variable ya que las personas han cursado varios años en la escuela o no han cursado ninguno. Como en el caso anterior, algunas personas pueden tener la misma escolaridad.

El sexo es también una variable dicotómica ya que esas carácterísticas biológicas diferencia a los hombres de las mujeres.

Clasificación de las variables:

–

Por su uso en el estudio

Variables cualitativas o atributos:

No se puede medir numéricamente (por ejemplo: nacionalidad, color de la piel, sexo)

Variables cuantitativas: Tienen valor numérico (edad, precio de un producto, ingresos anuales). Estas pueden ser:

• Discretas

  
  : cuando solo pueden tomar valores enteros (1,2,8,-4,etc.) Por ejemplo: Numero de hermanos
• Continuas que son cualquier valor real dentro de un intervalo.
  Por ejemplo, la velocidad de un vehículo puede ser 80,3 km/h.

-Por la forma de recolección:

Variables unidimensionales:

Sólo recogen información sobre una carácterística (por ejemplo: edad de los alumnos de una clase)

Variables bidimensionales

: Recogen información sobre dos carácterísticas de la población (por ejemplo, edad y altura de los alumnos de una clase)

Variables Pluridimensionales

: Recogen información sobre tres o más carácterísticas (por ejemplo, edad, altura y peso de los alumnos de una clase)

-Por la relación entre ellas

Variable independiente:

El investigador puede inducir en su estudio dos o más variables independientes. Cuando existe una relación causal, entre variable independiente y dependiente, si se hace variar.

Variable dependiente:

Esta variable no se manipula, se mide, para ver el efecto que la manipulación de la variable independiente tiene en ella.

Variable interviniente o extraña:

Aquella que influye en la relación de dependencia que existe entre la variable independiente y la variable dependiente.

Variable control:

Contiene los factores que neutralizan la relación entre la variable independiente y la variable dependiente.

Por ejemplo, El nivel de escolaridad de las personas es una variable independiente respecto de sus ingresos.

El estilo de enseñanza de los profesores es una variable independiente con la relación al rendimiento escolar de sus alumnos.

-Según el enfoque

Puede ser variable estimulo (están fuera del sujeto) y variables organísmicas (están en el sujeto).

Otra clasificación importante de las variables es la que las agrupa en variables individuales y en variables colectivas. Las primeras son las propiedades que se dan en las personas y las segundas se dan en los grupos o categorías de personas y resultan de algún cálculo realizado sobre las propiedades de las personas que pertenecen a ellos.

Por ejemplo, la tasa de analfabetismo de una cierta regíón es el porcentaje de las personas de 15 o más años que no saben leer ni escribir. El promedio de edad de un curso es el total de los años de edad de todos los alumnos dividido por el número de ellos. La tasa de urbanismo es el porcentaje de habitantes de un cierto país o regíón que vive en áreas urbanas.

Escala de medición:

Es importante mencionar que la escala de medición precisa la forma como se van a medir las variables y pueden ser:

Nominal:

Las variables tienen dos o más categorías. Sólo identifica la categoría. Por ejemplo, sexo, religión o afiliación política.

Ordinal:

Hay varias categorías. Además de identificar, mantienen un orden o jerarquía. Por ejemplo, grado de instrucción, nivel de autoestima.

Intervalo

: Identifica, ordena y establece distancias o intervalos entre categorías (suma y resta). No tiene “cero verdadero”. Por ejemplo, temperatura ambiente o corporal.

Razón:

Identifica, ordena, establece distancias y es posible obtener razones (multiplicación y división). El “cero es absoluto”. Por ejemplo, peso o talla, tiempo de exposición a la TV.

Operacionalización de variables

Es un proceso metodológico que consiste en descomponer o desagregar deductivamente las variables que componen el problema de investigación, partiendo desde lo más general a lo más específico, es decir, las variables se dividen en dimensiones, áreas, aspectos, indicadores, índices, subíndices, ítems.

Criterios metodológicos:

-Se debe considerar: Descomposición de las variables respecto a cualidades o carácterísticas. Descomposición referente a sus roles de funciones. Descomposición respecto a los componentes o elementos.

Descomposición respecto a cualidades o carácterísticas

Se emplea cuando la variable a descomponer se va a estudiar en atención a los elementos que la conforma.

Ejemplo, variable: SITUACIÓN SOCIAL

-Componentes: Servicios básicos, relación familiar, grado de educación, estado civil.

Descomposición referente a sus roles de funciones:

Se usa cuando la intensión del investigador es estudiar las actividades o desempeños que se realizan cumpliendo funciones o roles recomendados.

Ejemplo, Gestión administrativa.

-Roles o funciones: Planificación, control, dirección, organización, coordinación.

Descomposición respecto a los componentes o elementos:

Se utiliza cuando se requiere obtener datos sobre las propiedades y atributos de las variables que componen el problema de hipótesis de investigación.

Ejemplo, Variable: Nivel de rendimiento

-Carácterísticas: Alto, medio, bajo

Cuadro de operacionalización

Ejemplo  Tesis: Desempeño docente y rendimiento universitario en la U. De Antofagasta 2017.

Problema: ¿En que medida el desempeño docente se relaciona con el rendimiento universitario en la universidad de Antofagasta?

Hipótesis: El desempeño docente se relaciona directamente con el rendimiento universitario.

A)Variable:

Es una carácterística que se va a medir. Es una propiedad, un atributo que puede darse o no en ciertos sujetos o fenómenos en estudio, así como también con menor o mayor grado de representación en los mismos y por tanto con susceptibilidad de medición. Su misma palabra define que debe permitir rangos de variación. Es el conjunto de valores que constituyen una clasificación. Debe traducirse del nivel conceptual (abstracto) a nivel operativo (concreto), dicho de otra forma, que sea observable y medible. Se deriva de la unidad de análisis y están en las hipótesis y en el título del estudio.

B)Tipo de variable

Hace referencia a concepto clasificatorios de las variables que pueden ser de distinto orden a saber: Según el nivel de medición: Nominal, Ordinal, Razón, intervalo

C)Operacional o definición operacional

Explica cómo se define el concepto específicamente en el estudio planteado, que puede diferir de su definición etimológica. Equivale a hacer que la variable sea mensurable a través de la concreción de su significado y está muy relacionada con una adecuada revisión de la literatura. Puede omitirse cuando la definición es obvia y compartida.

D)Categorización o dimensiones

Cuando el concepto tiene varias dimensiones o clasificaciones o categorías, éstas deben especificarse en el estudio, tal es el caso de la variable recursos, que pueden hacer referencia a recursos técnicos, financieros, ambientales, humanos, entro otros.

E)Definición de las categorías o dimensiones

Cada una de las dimensiones, categorías o clasificaciones deben ser definida conceptual y etimológicamente.

F)Indicador

Es la señal que permite identificar las carácterísticas de las variables. Se da con respecto a un punto de referencia. Son señales comparativas con respecto a contextos o a sí mismas. Su expresión matemática se nutre de las estadísticas, la epidemiología y la economía.

El indicador tiene por función de señalar cómo medir cada uno de los factores o rasgos de la variable. Se expresa en razones, proporciones, tasas e índices, Permite hacer “medible” la variable. Ejemplos de indicadores; Indicadores económicos (el dólar estadounidense, un kilo de café, una onza de plata)

G)Nivel de medición

La medición de una variable se refiere a su posibilidad de cuantificación o cualificación y estas se clasifican según el nivel o capacidad en que permite ser medido el objeto en estudio. Según el tipo de operaciones matemáticas que se puedan realizar con los números asignados al medir la variable, se distinguen cuatro niveles de medición estadística, como son: Nominal, Ordinal, Intervalo, Razón o proporción.

H)Unidad de medida Se refiere a la respuesta que se espera en la medición planeada

Puede ser cuantitativa

Kilos, metros, litros, porcentajes, en proporciones, tasas.

Pasos a seguir:

-Identificar la variable

-Conceptualizar la variable, o definición conceptual

-Establecer dimensiones de las variables o variables contenidas en la definición conceptual.

-Encontrar indicadores de esas dimensiones o definir la medición directa.

-Determinar las escalas de las variables.

-Indicar los ítems relacionados en el instrumento.

-Indicar las posibles respuestas del instrumento.

Puede ser cualitativa:

Grados de satisfacción, en calificaciones, en grado de acuerdo.

I)Índice: Es la expresión del indicador, por ejemplo:

Índice ocupacional:

Porcentaje de camas ocupadas.

Índice de desempleo:

Porcentaje de desempleados.

Índice de transición demográfica:

Porcentaje de atraso o avance de una sección del país.

J)Valor:

Es el resultado o número de resultados posibles que se obtiene de una variable. Cuando una variable puede medirse a través de varios indicadores, algunos de ellos pueden tener mayor valor que otros y por tanto se hace necesario explicitarlo.

Pasos a seguir:

-Identificar la variable

-Conceptualizar la variable, o definición conceptual

-Establecer dimensiones de las variables o variables contenidas en la definición conceptual.

-Encontrar indicadores de esas dimensiones o definir la medición directa.

-Determinar las escalas de las variables.

-Indicar los ítems relacionados en el instrumento.

-Indicar las posibles respuestas del instrumento.