Recursos informáticos en la investigación cuantitativa

Por Danelly Salas Ocampo

Tal y como planteábamos en un artículo anterior sobre el uso de recursos informáticos en la investigación cualitativa, en la actualidad los investigadores contamos con diversas opciones de software, tanto de pago como libres, que se convierten en maravillosas herramientas que apoyan el procesamiento de datos en la investigación.

A continuación, nos interesa exponer algunos aspectos importantes sobre el uso de estos recursos informáticos en la investigación cuantitativa; así como también mencionar algunos de los programas más utilizados hoy en día.

¿Cómo funcionan estos programas?

Los programas utilizados para procesar y analizar datos en el enfoque cuantitativo de investigación trabajan de manera diferente a los empleados en la investigación cualitativa, en correspondencia con las particularidades del enfoque o naturaleza de la investigación. Según explican Hernández, Fernández y Baptista (2010, p. 278)  el funcionamiento de estos programas incluye dos partes: la primera es la definición de las variables y la segunda es la matriz de los datos.

Con estos programas, una vez que el investigador ha recolectado los datos debe de:

(…) precisar los parámetros de la matriz de datos en el programa (nombre de cada variable en la matriz-que equivale a un ítem, reactivo, categoría o subcategoría de contenido u observación, indicador-, tipo de variable o ítem, ancho en dígitos; etc.) e introducir los datos a la matriz, la cual es como cualquier hoja de cálculo.

Asimismo, recordemos que la matriz tiene columnas (variables o ítems), filas o renglones (casos) y celdas (intersección entre columna y un reglón). Cada celda contiene un dato (que significa un valor de un caso en una variable). (…)  (Hernández, Fernández y Baptista, 2010, p. 278).

¿Cuáles son algunos de estos programas?

Existen diferentes tipos de recursos o programas informáticos, entre los que se puede mencionar:

• SPSS (IBM SPSS Statistics): este es un programa de pago muy utilizado en el área de las ciencias sociales, principalmente porque es fácil de aprender a utilizar, y resulta ser un gran apoyo para procesar datos estadísticos. El programa está disponible para diferentes sistemas operativos y según su sitio web, entre sus principales características se encuentran:

_ Permite analizar y comprender mejor los datos, y resolver problemas en el área de negocios e investigación por medio de una interfaz que es fácil de utilizar.

_ Ayuda a comprender conjuntos de datos grandes y complejos con procedimientos estadísticos avanzados que permiten tomar decisiones con precisión y calidad.

_ Utiliza extensiones, código de lenguaje de programación Python y R para integrarse con software de código abierto.

_ Puede seleccionar y administrar más fácilmente su software con opciones de implementación flexibles.

• R (The R Project for Statistical Computing): R es un software libre que ha venido cobrando mucha relevancia. Según su sitio web, dicho programa proporciona una amplia variedad de técnicas estadísticas (modelos lineales y no lineales, pruebas estadísticas clásicas, análisis de series de tiempo, clasificación, agrupamiento, entre otros) y gráficas, y es altamente extensible.

Si bien R puede ser utilizado en diferentes tipos de sistemas operativos como Windows, MacOS, Unix; entre otros; para su adecuado uso es importante tener conocimientos sobre programación.

• Minitab: Este es un software estadístico de pago, que según su sitio web puede ser utilizado en:

_ Compañías e instituciones: Ayuda a empresas e instituciones a detectar tendencias, resolver problemas y descubrir información valiosa en datos.

_ Entorno académico: Durante más de 40 años este software ha sido elegido por instructores de estadística, debido a su interfaz fácil de utilizar, su precio asequible y recursos de enseñanza en línea gratuitos.

• Excel: Programa conocido ampliamente por estudiantes, docentes e investigadores el cual puede ser utilizado como alternativa para organizar y procesar datos estadísticos en el caso de que no se tenga acceso a los softwares anteriormente mencionados. Excel puede resultar especialmente útil para estudiantes que se inician en el mundo de los proyectos de investigación científica; para lo cual siempre será importante que puedan contar con un adecuado asesoramiento y acompañamiento del docente, con el objetivo final de aprovechar al máximo el programa.

Para finalizar

Nos parece pertinente recomendar el artículo Programas de Investigación cuantitativa elaborado por Rodríguez (2017) y en el cual se amplía la información de algunos de los programas mencionados anteriormente, y además se hace mención a algunos software que no fueron abarcados en el presente artículo.

 Referencias

Hernández Sampieri, R, Fernández, C & Baptista, P. (2010). Metodología de la Investigación. (Quinta Edición). México D.F, México: McGraw-Hill.

Rodríguez, J. (2017, octubre 10). Programas de Investigación Cuantitativa. [Registro Web]. Recuperado de https://isdfundacion.org/2017/10/10/software-de-investigacion-social-y-de-mercados-investigacion-cuantitativa/

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