La estadística en la Investigación Científica
El proceso de investigación científica está asociado a una serie de protocolos que garantizan la validación y confiabilidad de sus resultados, en la medida en que estos se cumplan de manera rigurosa. Esto, es especialmente aplicable cuando se trata de enfoques epistemológicos empiristas o, dicho de otro modo, cuando el estudio se perfila desde la perspectiva paradigmática cuantitativa. En ese caso, la objetividad es fundamental y los mecanismos empleados para satisfacer esas exigencias se apoyan en muchos casos en programas estadísticos para el procesamiento de los datos.
Paquete Estadístico SPSS
Uno de esos Software de apoyo objetivo es el Statistical Package for the Social Sciences, conocido como el SPSS, referido a un paquete de análisis de datos estadísticos que se utiliza en la investigación cuantitativa. Este programa puede procesar variables cualitativas y cuantitativas, que el investigador creará dependiendo de la prueba que requiera aplicar. El software permite al usuario realizar tablas de estadísticos descriptivos, diversos tipos de gráficos interactivos como los diagramas de caja y de dispersión; además de una serie de pruebas estadísticas paramétricas y no paramétricas.
Algunas de las pruebas paramétricas más utilizadas son las siguientes:
- Prueba T de Student, (comparación de promedios para dos grupos);
- Análisis de varianza o ANOVA, (comparación de promedios para más de dos grupos);
- Correlación de Pearson (relación entre dos variables cuantitativas);
- Regresión lineal, (estimación del valor de una variable)
De las pruebas no paramétricas se tiene:
- Chi cuadrado, (asociación entre dos variables cualitativas);
- Binomial, (distribución de probabilidad);
- Kruskal Wallis, (homólogo de Anova para variables continuas);
- McNemar (homólogo de prueba T de muestras relacionadas);
Por consiguiente todas resultan de gran utilidad en la investigación social y/o experimental.
De los datos a la Información mediante un Clic
En esencia el programa ofrece bondades de interés a la hora de realizar análisis estadísticos predictivos de forma rápida y sencilla, a partir de los datos de una o varias muestras o los datos poblacionales, de los cuales pueden ser seleccionadas las muestras representativas para realizar los cálculos; además es posible trabajar datos de áreas diversas como: empresarial, gubernamental, social, médica, educativa e investigativa, asimismo los resultados obtenidos luego del procesamiento de los datos y las interpretaciones que deriven, le proporcionan al usuario la posibilidad de tomar las decisiones pertinentes en función de la temática y área producto del análisis.
Como una forma de aclarar los planteamientos anteriores, es oportuno indicar que el programa se encarga de realizar los cálculos estadísticos, pero se precisa que el investigador posea las competencias y conocimientos básicos relacionados a la estadística Inferencial, lo cual constituye la base fundamental al momento de interpretar los resultados obtenidos a partir de los supuestos o hipótesis de investigación planteadas, lo que le facultará a tomar las decisiones a las que hubiere lugar.
En resumen, el programa es muy versátil para los requerimientos de los diferentes tipos de investigaciones, en atención a los enfoques epistemológicos, paradigmas, modalidades y tipos, así como también en atención a la fase diacrónica en la que se encuentre el estudio. En próximas entregas estaremos explicando el protocolo a seguir para acometer las diversas pruebas con SPSS, iniciando con la T de Student para muestras relacionadas, para que el lector observe el procedimiento aplicado en la investigación educativa con estos apoyos tecnológicos.
- Hernández, R., Fernández, C. y Baptista, P. (2014). Metodología de la Investigación. 6ta edición. México: Mc Graw Hill.
- Balestrini, M. (2006). Como elaborar un Proyecto de investigación. Caracas: BL Consultores y Asociados.
- Hurtado, B. (2000). Metodología de la Investigación Holística. Caracas: SYPAL.
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