Enfoque cuantitativo

De acuerdo con Hernández, Fernández y Baptista (2006), un enfoque cuantitativo depende del nivel de medición de las variables, las hipótesis planteadas y el interés del investigador. El análisis de datos puede realizarse mediante programas de análisis de datos, tales como SPSS, Minitab, Stats, SAS u otros equivalentes. Se exploran los datos, se evalúa la confiabilidad y validez, se analizan estadísticamente las variables e hipótesis y se reportan los resultados. Es importante señalar que la confiabilidad se calcula mediante coeficientes de correlación, alfa y KR-20 y 21. La validez de criterio se obtiene mediante coeficientes de correlación y la de constructo por medio del análisis de factores.

Los principales análisis que se pueden llevar a cabo son:
 

Estadística descriptiva para cada variable (como distribución de frecuencias, medidas de tendencia central y medidas de variabilidad), la transformación a puntuaciones z, razones y tazas.

Las distribuciones de frecuencia contienen las categorías, los códigos, las frecuencias absolutas (número de casos), los porcentajes, los porcentajes válidos y los porcentajes acumulados.
Las distribuciones de frecuencias (particularmente de los porcentajes) pueden presentarse en forma gráfica.
Una distribución de frecuencias puede presentarse por medio del polígono de frecuencias o de la curva de frecuencias.
Las medidas de tendencia central son la moda, la mediana y la media.
Las medidas de variabilidad son el rango (diferencia entre el máximo y el mínimo), la desviación estándar y la varianza.
Otras estadísticas descriptivas de utilidad son la asimetría y la curtosis.
Las puntuaciones z son transformaciones de los valores obtenidos a unidades de desviación estándar.
Una razón es la relación entre dos categorías; una taza es la relación entre el número de casos, multiplicado por un múltiplo de diez.

Estadística inferencial sirve para efectuar generalizaciones de la muestra a la población. Se utiliza para probar hipótesis y estimar parámetros. Se basa en el concepto de distribución muestral. En los análisis o pruebas estadísticas paramétricas las variables están medidas en un nivel por intervalos o razón. Las más utilizadas son las siguientes:

El coeficiente de correlación de Pearson para la hipótesis correlacional.
Regresión lineal para la hipótesis correlacional/causal.
Prueba t para la hipótesis diferencia de grupos.
Contraste de la diferencia de proporciones para la hipótesis diferencia de grupos.
Análisis de varianza (ANOVA): unidireccional con una variable independiente y factorial con dos o más variables independientes para la hipótesis diferencia de grupos/causal.
Análisis de covarianza (ANCPVA) para la hipótesis correlacional/causal.

Los análisis o las pruebas estadísticas NO paramétricas utilizan variables nominales u ordinales. Las más comunes son:

Chi cuadrada para la hipótesis de diferencias de grupos para establecer correlación.
Coeficiente de correlación e independencia para tabulaciones cruzadas:phi, C de Pearson, V de Cramer, lambda, gamma, tau (varios), Somers, etc. para hipótesis correlacional.
Coeficientes de correlación de Spearman y Kendall para hipótesis correlacional.
Coeficiente eta para relaciones no lineales (ejemplos: curvilineales) para hipótesis correlacional.

Observa los datos de este extracto de Análisis de Resultados de una tesis con enfoque cuantitativo:


  En este capítulo se presentan los resultados de la investigación en relación a: las implicaciones de la aplicación de estrategias de aprendizaje colaborativo, en el rendimiento académico de los alumnos que cursan el módulo de sistema genital y urinario de la Carrera de médico cirujano de la FESI UNAM.

        Se realiza un análisis del resultado en el rendimiento académico en dos grupos, el A o 1 y el B o 2. Durante el curso, en el primero se aplicaron estrategias de aprendizaje colaborativo; en el segundo, se aplicaron estrategias de aprendizaje no colaborativo.

El capítulo se divide en tres partes: I) población, II) instrumentos y resultados, III) análisis e interpretación. En la parte correspondiente a Población se mencionan las características específicas de los grupos con los que se trabajó, el A o 1, de aprendizaje colaborativo y el B o 2, de aprendizaje no colaborativo. En la sección de instrumentos y resultados se señalan los datos obtenidos por medio de las actas de calificaciones de cada grupo, al igual que las medidas de tendencia central y de dispersión calculadas para cada grupo. Se complementa esta información con una matriz de datos, frecuencias de distribución, una gráfica de barras, gráficas circulares para representar los resultados y una tabla comparativa de las medidas de tendencia central y medidas de dispersión, todo lo cual se incluye en los anexos. En la parte del análisis e interpretación, se realiza un análisis propiamente dicho y una comparación del resultado en el rendimiento académico de los dos grupos, el A o 1 y el B o 2, teniendo en cuenta los datos obtenidos y mencionados en la parte de instrumentos y resultados.

 
   
   



 
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