Describir los métodos específicos que se utilizan en la investigación científica cuyo reporte escrito es la tesis de grado.

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de clases
Última modificación:
04 de abril de 2017
HAGAMOS LA
TESIS DE GRADO
Tema 3/4 de:
HAGAMOS LA
TESIS DE GRADO
Análisis de los datos
Objetivo
Describir los
métodos
específicos que
se utilizan en la
investigación
científica cuyo
reporte escrito
es la tesis de
grado.
Enfoque cuantitativo

2. ÍNDICE DEL CONTENIDO
2www.coimbraweb.com
Hagamos la tesis de grado ― Análisis de los datos
La investigación científica genera conocimiento.
Analiza variables
Describe proceso de
análisis de los datos
Evalúa instrumento de
medición
Analiza hipótesis
Pasosdel
análisisde
losdatos

3. 1. DESCRIPCIÓN DEL PROCESO DE ANÁLISIS
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Es habitual tener un modelo matemático preliminar
Generar resultados que aporten evidencia en
favor de la hipótesis, o en contra.
¿Qué implica analizar los datos?
(Sampieri, 2010)
Analizando los datos con métodos estadísticos, pues son el
producto de mediciones que se representan por números.
¿Cómo se generan los resultados?
Es habitual tener un modelo matemático preliminar
Primero se decide ¿qué tipo de
patrón se busca en los datos?
Otra decisión importante se
refiere a ¿cuál es el propósito final?
¿Se desea describir cómo es el
actual estado del objeto de
investigación?
¿Se quieren usar las variables para
clasificar casos o individuos?
¿O se desean analizar variables
inconexas, o bien las relaciones entre
diversas variables? ¿O se desea descubrir cómo debe
ser el objeto de investigación: qué
grado de las cualidades medidas sería
óptimo?
El modelo matemático preliminar guarda relación con
los objetivos de la investigación.

4. Programa estadístico para analizar datos
4www.coimbraweb.com
(IBM, 2013)Los datos son producto de mediciones numéricas
Existen diversos programas computacionales para el análisis
estadístico; uno de los más difundidos es el SPSS de IBM.
1.Matriz de variables. Donde se definen
las variables, explicando los valores de la
codificación ítem por ítem.
2.Matriz de datos, donde se introducen los
datos. Es una hoja de cálculo..
¿Cuál es el programa más difundido?
El SPSS incluye dos partes
Ejemplos
Matriz de variables es el nombre que le
da el SPSS, no confundir con las variables
de la hipótesis.
El análisis se efectúa sobre la matriz de datos,
la cual se guarda como archivo.

5. Descripción proceso de análisis de los datos
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Se esquematiza en 3 fases
Fases del proceso de análisis de los datos
Analizar
la estadística descriptiva
para cada variable
Evaluar la confiabilidad
del instrumento de
medición.
Analizar
la hipótesis mediante
pruebas estadísticas.
Se describen los datos,
valores, puntaciones y
distribución de frecuencias
para cada variable.
La confiabilidad se calcula
y evalúa para todo instrumento
utilizado.
En la estadística
inferencial, la hipótesis es una
proposición respecto a uno o
varios parámetros.
La distribución de
frecuencias se representa
mediante tablas y gráficos.
Se calculan las medidas de
tendencia central y de
variabilidad o dispersión.
Es común que el
instrumento contenga varias
escalas para diferentes
variables, entonces la
fiabilidad se establece para
cada escala.
La prueba consiste en
determinar si la hipótesis es
congruente con los datos de la
muestra.
(Sampieri, 2014)
No se considera investigación a la recolección de datos que no incluya la
interpretación, proyección o interrelación de los mismos.

6. 2. ANÁLISIS DE LAS VARIABLES
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Se analiza la estadística descriptiva para cada variable
¿Cuáles son las principales estadísticas descriptivas?
(IBM, 2013)
Medidas de tendencia
central. Son los valores medios
o centrales dentro de la escala
de medición: media, mediana,
moda, suma.
Medidas de variabilidad o
dispersión. Son intervalos que
indican dónde se diseminan los
valores: desviación típica y
rango.
Varianza. Es la desviación
estándar al cuadrado. Es un
concepto estadístico; muchas
de la pruebas se fundamentan
en ella: varianza.
Analizar  Estadísticos descriptivos  Frecuencias 
Seleccionar variable  Estadísticos:….  Continuar 
Gráficos:…  Continuar  Aceptar.
¿Cómo se generan las estadísticas en SPSS?
Los resultados se presentan en tablas y gráficos.

7. Análisis de la estadística descriptiva
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Interpretación de resultados - Medición de actitud con escala Likert
Estadística Resultado Interpretación
Media 4,2
En promedio, las opiniones se ubican en 4.2, es decir están de
están de acuerdo con el nuevo diseño curricular.
Mediana 3,9 El 50% opinó por encima de 3.9, y el restante por debajo.
Moda 4,0  La respuesta que más se repitió fue 4.
Desviación
típica
0,7
 Los valores se desvían de 4.2, un promedio de 0.7 unidades.
unidades.
Rango 3,0
 Las puntuaciones tienden a ubicarse en valores medios o
elevados.
Mínimo 2  Nadie opinó estar muy en desacuerdo (1).
Máximo 5  Opinaron estar muy de acuerdo (5).
Ítem. ¿Está usted de
acuerdo con el nuevo
diseño curricular de la
UTC?
5. Muy de acuerdo
4. De acuerdo
3. Ni si ni no
2. En desacuerdo
1. Muy en desacuerdo
Ejemplo
Interpretación. Solo el 33,4 %
(31.1+2.3) de los ciudadanos
expresa una opinión positiva
(favorable o muy favorable).
Ejemplo (Sampieri, 2014)
Ítem. ¿Qué opinión tiene
sobre el alcalde de Santa
Cruz?
5. Totalmente favorable
4. Favorable
3. Indiferente
2. Desfavorable
1. Totalmente desfavorable.
Los resultados se presentan en tablas y gráficos.

8. 3. EVALUACIÓN INSTRUMENTO DE MEDICIÓN
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¿Qué requisitos debe cumplir un instrumento de medición?
Debe cumplir dos requisitos: confiabilidad y validez
Confiabilidad. Grado en que
produce resultados
consistentes y coherentes.
Validez. Grado en que mide la variable que pretende medir.
Por lo general, el apropiado desarrollo o selección del
instrumento, asegura su validez.
Por tanto, un
instrumento puede ser
confiable, pero no
necesariamente válido.
(Sampieri, 2010)
Analogía para representar confiabilidad y validez
Tirador 1. Sus disparos no
impactan en el centro y se
encuentran diseminados.
Ejemplo con una
prueba de tiro al
blanco.
Tirador 2. Sus disparos no
impactan en el centro, aunque se
encuentran cercanos entre sí. Fue
consistente, mantuvo un patrón.
Tirador 3. Sus disparos se
encuentran cercanos entre sí e
impactaron en el centro.
La confiabilidad y la validez no se asumen, se prueban.

9. Evaluar la confiabilidad del instrumento
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La confiabilidad se calcula y evalúa para todo instrumento utilizado
Medida de estabilidad. ¿Responden las
unidades muestrales de una manera similar al
instrumento si se aplica dos veces? Si la
correlación entre ambos resultados es cercana a
uno, se lo considera confiable.
Medida de consistencia interna. ¿Las
respuestas a los ítems del instrumento son
coherentes? El instrumento se aplica una sola vez
y se calcula el coeficiente de confiabilidad Alfa de
Cronbach para variables de escala.
(Sampieri, 2014)¿Cuáles son Los procedimientos más usados?
Evaluar la prueba estandarizada Test AF5
aplicada a 306 estudiantes de la UAGRM para
medir su autoconcepto. Se mide la consistencia
interna con el coeficiente Alfa de Cronbach.
Ejemplo
Analizar  Escala  Análisis de fiabilidad  Seleccionar
variable  Seleccionar modelo para el cálculo: alfa  Escribir
la etiqueta de la escala  Aceptar.
Variable de matriz
(Dimensión del autoconcepto)
Académico Social Emocional Familiar Físico Total
Alfa de Cronbach 0,83 0,71 0,47 0,59 0,72 0,81
¿Cómo se generan los coeficientes de confiabilidad en SPSS?
Interpretación. todos los valores son más que aceptables (cercanos al
uno), salvo los de las dimensiones Emocional y Familiar, cuyos coeficientes
no son demasiado altos, 0,47 y 0,59 respectivamente.
Todos los procedimientos utilizan
fórmulas que producen coeficientes de
confiabilidad que oscilan entre:
0 (nula confiabilidad) y
1 (máxima confiabilidad).
(Gargallo, 2009)
(IBM, 2013)
Todos los procedimientos utilizan fórmulas estadísticas

10. 4. ANÁLISIS DE LA HIPÓTESIS
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¿Cuáles son las análisis más usados?
La hipótesis se contrasta para ser aceptada o rechazada (Sampieri, 2014)
Paramétricos. Para variables de escala en
hipótesis correlacional y causal:
Coeficiente de correlación de Pearson.
Regresión lineal. Prueba t. Análisis de
varianza.
No paramétricos. Para variables
ordinales y nominales en hipótesis
correlacional:
Chi cuadrada. Coeficientes de
correlación.
Los análisis se realizan con pruebas estadísticas. La prueba consiste en determinar si la hipótesis tiene una
relación lógica y coherente con los datos recolectados. Existen dos tipos de análisis.
Valores del coeficiente. Se calculan a partir de la relación entre las
puntuaciones recolectadas de una variable con las recolectadas de la
otra. Varia entre 1,00 y +1,00:
+1.00 = Correlación positiva perfecta (A mayor X, mayor Y).
+0.50 = Correlación positiva media.
0.00 = No existe correlación alguna entre las variables.
 0.50 = Correlación negativa media.
1.00 = Correlación negativa perfecta (A mayor X, menor Y)
La prueba no considera
variables independiente ni
dependiente; la noción de
causa-efecto se establece
teóricamente.
Se analiza la relación entre
dos variables de escala de
hipótesis causal o correlacional
del tipo:
“A mayor X, mayor Y”,
“A mayor X, menor Y”.
Prueba con el coeficiente de correlación de Pearson
Las pruebas no evalúan causalidad, solo relación.

11. Prueba estadística de la hipótesis
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Analizar la hipótesis “El autoconcepto de
estudiantes universitarios tiene una relación
positiva con su rendimiento académico”.
Interpretación. Hay relación positiva entre la calificación y el autoconcepto Académico
(0,257), Emocional (0,039) y Familiar (0,113). Hay relación negativa, aunque débil, con
Social (0,022) y Físico (0,099). Se afirma, aunque no con la contundencia deseada,
que la hipótesis pasa la prueba satisfactoriamente.
El coeficiente se calcula a partir de las
puntuaciones medias de las 5 dimensiones de
autoconcepto y el promedio de calificaciones, de
306 estudiantes de la UAGRM. Se genera una
matriz de correlación.
Académico Social Emocional Familiar Físico Calificación
Académico 1 0,232 0,077 0,216 0,310 0,257
Social 0,232 1 0,203 0,228 0,308 0,022
Emocional 0,077 0,203 1 0,052 0,178 0,039
Familiar 0,216 0,228 0,052 1 0,091 0,113
Físico 0,319 0,308 0,178 0,091 1 0,099
Calificación 0,257 0,022 0,039 0,113 0,099 1
Ejemplo
La hipótesis se contrasta para ser aceptada o rechazada
Analizar  Correlaciones  Bivariadas  Seleccionar
variables  Coeficiente de correlación: Pearson  Prueba de
significación: bilateral  Continuar  Aceptar.
(Gargallo, 2009)
¿Cómo se genera el coeficiente de correlación de Pearson en SPSS?
(IBM, 2013)
El coeficiente de relación de Pearson varía entre 1,00 y +1,00

12. CONTROL DE AVANCE
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Lo mínimo que se debería tener preparado hasta este paso
¿Qué se debe tener hasta este paso?
Todo lo indicado al final del primer paso: problemas, objetivos,
justificación, hipótesis, referencias bibliográficas.
Nuevas referencias, fichas bibliográficas o links. Fruto de evaluar la
información que se va obteniendo y que se organizará para darle el marco
teórico a la investigación.
Todo lo indicado al final del segundo paso: diseño, instrumento,
muestra, plan de recolección, nuevas referencias bibliográficas.
El programa estadístico seleccionado. Fruto de analizar cuál es el
programa más difundido, que resulta ser el SPSS,
Tablas y cuadros de la estadística descriptiva para cada variable y su
interpretación. Fruto de analizar las variables.
Tabla de los coeficientes de confiabilidad del instrumento y su
interpretación. Fruto de evaluar el instrumento de medición.
Tabla de los coeficientes de correlación de las variables de la hipótesis y
su interpretación. Fruto de analizar la hipótesis.
Con toda esta
documentación se
podrán redactar las
Conclusiones o
deducción a qué se ha
llegado sobre el
problema investigado.
Finalmente, se podrá
también elaborar el
Reporte de la
Investigación o Tesis de
Grado, lo cual sucederá
en el siguiente paso.
No se considera investigación a la recolección de datos que no incluya la
interpretación, proyección o interrelación de los mismos.

13. Referencias bibliográficas
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Tema 3/4 de:
HAGAMOS LA
TESIS DE GRADO
Edison Coimbra G.
Referencias bibliográficas
Gargallo, B., Garfella, P., Sánchez, F. & otros. (2009). La influencia del autoconcepto en el rendimiento
académico de los estudiantes universitarios. REOP. Vol. 20, Nº 1, 1er Trimestre, 2009, 16-28.
IBM SPSS. (2010). Manual del usuario del sistema básico de IBM SPSS Statistics 19. Madrid: SPSS, Inc.
Roberto Hernandez Sampieri, Carlos Fernández, Pilar Baptista (2014). Metodología de la Investigación - Sexta
- Sexta Edición. Mexico: McGraw Hill.
Documentos de la colección
0de4_Hagamos la tesis. Introducción
1de4_Hagamos la tesis. Planteamiento del problema
2de4_Hagamos la tesis. Recolección de datos
3de4_Hagamos la tesis. Análisis de los datos
4de4_Hagamos la tesis. Elaboración del reporte
FIN