ANÁLISIS DE LOS DATOS E INTERPRETACIÓN DE LOS RESULTADOS.

Si bien el análisis e interpretación de los resultados es la última etapa del proceso de investigación, todas Ias anteriores, comprendidas en el diseño, concurren hacia la realización de esta importante operación.

a. Análisis de los datos.

Como dice Encinas (1993), los datos en sí mismos tienen limitada importancia, es necesario "hacerlos hablar", en ello consiste, en esencia, el análisis e interpretación de los datos.

"El propósito del análisis es resumir las observaciones llevadas a cabo de forma tal que proporcionen respuesta a la interrogantes de la investigación. La interpretación, más que una operación distinta, es un aspecto especial del análisis su objetivo es "buscar un significado más amplio a las respuestas mediante su trabazón con otros conocimientos disponibles" (Selltiz, 1970) que permitan la definición y clarificación de los conceptos y las relaciones entre éstos y los hechos materia de la investigación.

La relación entre análisis e interpretación y la forma específica que toman, tanto separada como conjuntamente, varían de un estudio a otro”, dependiendo de los distintos esquemas o niveles de investigación y, fundamentalmente, del diseño propuesto.

Los datos, a partir de los cuales el investigador inicia el análisis, son diferentes según el nivel de elaboración realizado, el cual depende de la naturaleza del problema de investigación y, consecuentemente, del tipo de investigación; también de las técnicas y procedimientos seguidos en la elaboración.

De acuerdo a estas consideraciones, los datos que se utilizan en el análisis pueden ser:

Datos cuantificados  

Datos no cuantificados

Datos no estructurados.

1) Análisis de los datos cuantificados.

Algunos tipos de estudios, por su naturaleza, aportan datos elaborados, es decir, cuantificados. El tratamiento estadístico de los datos permite un análisis adecuado que puede tener diversos alcances, los cuales dependen de los objetivos de la investigación y de las hipótesis formuladas.

Según Selltiz (1970), al análisis puede estar orientado a:

Determinar lo que es típico en el grupo estudiado. (Se utiliza algunas de las medidas de tendencia central, según el caso). S Indicar si existen variaciones entre los sujetos del grupo, señalando de qué tipo y magnitud son. (Se utiliza alguna de las medidas de variabilidad; cada una proporciona datos sobre un aspecto diferente).

Mostrar la forma cómo están distribuidos los individuos con respecto a la variable que se mide. (Se utiliza el desarrollo de una curva de distribución). Mostrar la relación existente entre dos o más variables. (Se aplica el coeficiente de variabilidad).

Describir las diferencias existentes comparando dos grupos de individuos.

2)  Análisis de los datos no cuantificados.

No todos los aspectos del material recogido pueden ser categorizados y, consecuentemente, cuantificados, debidos, en algunos casos, a la falta de precisión en la definición de las categorías, lo que dificulta el análisis de los resultados. Por este motivo, se recomienda considerar que cada categoría propuesta comprenda un amplio margen de criterios para las respuestas.

De todos modos, los datos sin elaborar, "pueden ser utilizados en el análisis e interpretación sin tener en cuenta si han sido o no cuantificados en todos los aspectos", pues cumplen una función importante:

Ayudan a entender el significado de las categorías;

Aclaran la naturaleza de las relaciones entre las variables determinadas estadísticamente; y  permiten orientar al investigador a formular nuevas hipótesis para futuras investigaciones.

3)  Análisis de los datos no estructurados.

El material no estructurado es el que proviene, por ejemplo, de observaciones o entrevistas no estructuradas, en las cuales se recoge mucho material, a veces valiosa, pero sin ninguna pauta que permita alguna forma de organización y menos de clasificación.

En algunos casos, los estudios de nivel exploratorio, que no se inician con hipótesis, cubren aspectos diversos, los cuales conducen al acopio de datos en cantidad excesiva y no estructurado.

El problema que plantea este tipo de datos es doble: primero porque se necesita determinar qué aspectos del material requieren ser categorizados, y segundo, saber qué principios de clasificación pueden utilizarse.

Selltiz (1970) propone, como soluciones al problema expuesto, elaborar, en primer término, hipótesis de trabajo que permitan establecer principios de clasificación y, en segundo lugar, utilizar algunos procedimientos que puedan ayudar en el análisis, tales como:

Estudiar el material correspondiente a un grupo que contrasta con el que se está investigando, con el objeto de obtener elementos que sugieran ideas sobre las diferencias significativas entre ambos grupos, respecto de la característica que se analiza.

Otro procedimiento consiste en formar grupos con lo casos motivo de estudio sobre características comunes; después se analizan para ver si aquellos que tienen características semejantes han pasado por experiencias parecidas.

También, pueden formarse grupos sobre la base de aquellos que han tenido experiencias similares, y ver en qué medida, son semejantes respecto de las características comunes que presentan.

NOCIÓN Y ESTRUCTURA DEL DATO

La palabra dato tiene su origen etimológico en el término latino "Datum" que significa "lo dado". Sin embargo, en sentido estricto, en el ámbito de la investigación científica, como señala Gil Flores, J. (1) "La mayoría de los autores asumen que el investigador desempeña un papel activo respecto de los datos: el dato es el resultado de un proceso de elaboración, es decir, el dato hay que construirlo."

Siguiendo al mencionado autor, aunque no textualmente, la noción de Dato, se puede definir como aquella información extraída de la realidad que tiene que ser registrada en algún soporte físico o simbólico, que implica una elaboración conceptual y además que se pueda expresar a través de alguna forma de lenguaje. Los principales componentes enumerados por Gil Flores, J., se incluyen en esta definición, los cuales giran alrededor de la noción de dato, ellos son los que a continuación se exponen: 

1) Una elaboración conceptual. 

2) Un contenido informativo. 

3) Un registro en algún soporte físico y 

4) La expresión de los mismos en alguna forma de lenguaje, ya sea numérica o no numérica. 

Tales componentes operan durante todo el proceso de la investigación, esto es, desde la elección del tema, la elaboración del diseño hasta el informe final, pero se plasman durante la etapa de recolección de datos a través de la administración de las técnicas de investigación, ya sean cuantitativas o cualitativas. En efecto, una entrevista producirá datos de naturaleza verbal, un test de inteligencia datos de naturaleza numérica. También esta la alternativa a través de la cuál el investigador encuentra los datos que han sido producidos por "otros", ya sea por los sujetos investigados o por otros investigadores. A pesar de ello, el dato obtenido es el resultado de una interacción entre el investigador, con sus supuestos básicos subyacentes, su enfoque del problema, los objetivos del estudio y su adhesión a algún paradigma teórico y/o metodológico. 

Galtung, J. define el término "dato" de la siguiente manera (2): "Se obtienen datos sociológicos cuando un sociólogo registra hechos acerca de algún sector de la realidad social o recibe hechos registrados para él." 

También sostiene que todo dato tiene una estructura compuesta por tres elementos: unidades de análisis, variables y valores. Cualquier dato consistirá en: 

1) Una unidad de análisis que

2) En una variable asumirá

3) Un determinado valor. 

Así lo que constituye un dato, para este autor, son estos tres elementos considerados en forma conjunta a través de las relaciones que mantienen entre sí. 

Ahora bien, es necesario definir estos tres términos que en forma conjunta constituyen un dato. Las Unidades de Análisis son los elementos menores y no divisibles que componen el universo de estudio de una investigación. Sobre dichos elementos se estudia el comportamiento de las variables. Las unidades de análisis se establecen de manera previa a la etapa de recolección de datos, por ende, su definición forma parte del marco teórico. Las mismas se pueden clasificar según Mayntz, R.(3) en: 

1) "Individuos como seres sociales. 

2) Determinados productos de la acción humana, tanto de tipo material como inmaterial (por ejemplo, ideas, representaciones valorativas, normas), 

3) Colectivos sociales o grupos: a saber desde conglomerados pequeños y efímeros hasta grandes colectividades organizadas con inclusión de las sociedades globales". 

Generalmente, cuando las unidades son colectivos sociales, se distingue entre unidades de análisis y unidades de observación, estas últimas son las que van a aportar la información que se va a registrar y luego se va a comunicar a través de un lenguaje numérico o no numérico. Por ejemplo: si en un estudio las unidades de análisis son las escuelas, las unidades de observación pueden ser las autoridades de la escuela, los docentes y los alumnos. 

En lo que atañe al término Variable, el mismo tiene un origen matemático y luego por extensión en las ciencias sociales se convirtió en sinónimo de aspecto o dimensión, Korn F. (4) lo define de la siguiente manera: " En otros términos, el significado completo de la palabra "variable", tal como es usada en ciencias sociales, contiene no sólo la connotación de "aspecto" o "dimensión" de un fenómeno, sino también la propiedad de estos aspectos o dimensiones de asumir diferentes valores." 

También se puede definir el término variable, como un concepto acerca de algún aspecto y/o magnitud de un elemento o unidad de análisis capaz de asumir diferentes cualidades y/o valores. 

Mientras que un Valor o categoría es una de las diferentes posiciones o alternativas que presenta la variable y adopta alguna unidad de análisis y se puede expresar cualitativamente a través de una clasificación por ausencia y presencia, por jerarquía u orden o sino cuantitativamente, es decir, a través de magnitudes. 

Cabe señalar, que Samaja, J. (5), contrariamente a lo que dice Galtung, sostiene que la estructura general del dato científico tiene cuatro componentes, a saber: 

1) Unidad de análisis

2) Variables

3) Valores 

4) Indicadores. 

Estos cuatro elementos del dato científico se relacionan con cuatro funciones que cumplen los enunciados descriptivos: 

1) La Unidad de análisis corresponde al componente "argumento" (X); 

2) La Variable, a la función misma (F); 

3) El Valor coincide, incluso en el nombre, con el valor de la función (Y), y

4) El Indicador con las operaciones de que está construida y que permiten calcular el valor de la función. 

El autor lo ejemplifica a través de un diálogo sacado de una escena entre Sherlock Holmes y el Dr. Watson: "Por lo que veo, ha estado usted en Afganistán". Según Samaja "Independientemente de las características coloquiales que tiene la afirmación anterior, en ella hay dato." Y más adelante afirma: "La unidad de análisis (UA) es, en este caso concreto el Dr. Watson. La función de descripción (que en la jerga metodológica se denomina "variable" (V) es "lugar de residencia". El valor (R) es Afganistán. Y por último, el indicador (I) (Por lo que veo ...") es "observación de indicios físicos". 

Si bien la propuesta elaborada por el autor es interesante, cabe señalar que en la jerga metodológica un Indicador, en principio, es una variable de nivel empírico que se deduce y representa a la variable teórica. Según Díez Nicolás, J. (6) "El indicador es un signo (propiedad, atributo, variable) mediante el cual nos aproximamos al conocimiento de ciertas características de un objeto que no se pueden medir directamente (de aquí que se hable de inferencia)." Por lo expuesto y como se podrá apreciar más adelante, los indicadores se ubican, en una matriz de datos, en las columnas como el resto de las variables. Por ello, se opta en este trabajo por la concepción de Galtung acerca del dato, o sea, por la estructura tripartita del dato. Además, esta postura es la que goza de mayor consenso entre los autores que abordan el tema, como por ejemplo, para citar algunos de ellos: Baranger, D. (7), Errandonea, A. (8), Yalour, M.(9), Ghiglione, R. y Matalón, B. (10). 

CLASIFICACIÓN DE LOS DATOS:

Sierra Bravo, R. (11), establece ciertos criterios de clasificación de las investigaciones científicas, a saber: según su fin, alcance temporal, amplitud, nivel de profundidad, carácter, marco, naturaleza y fuentes. Precisamente, las fuentes de datos son clasificadas, según el último criterio mencionado como: primarias, secundarias y mixtas. 

1) Fuentes Primarias: son aquellos datos que son relevados por el investigador para realizar el estudio. La principal ventaja es que los mismos responden al problema, delimitación, objetivos y perspectiva teórica elaborada por el investigador. La desventaja principal que tienen los estudios con datos primarios es que los costos suelen ser muy elevados, por ello, en el diseño de los mismos hay que contemplar cuidadosamente los aspectos económicos y administrativos. 

2) Fuentes Secundarias: son aquellos que no han sido relevados por el investigador pero que son usados por él para realizar la investigación. La principal ventaja que tienen es que los costos son reducidos o nulos. En cambio, entre los inconvenientes que pueden presentar, se pueden destacar los siguientes: es muy probable que dichos datos hayan sido recogidos en función de otra problemática, otros objetivos y perspectiva teórica. Además hay que analizar cuál fue el universo de estudio, las unidades de análisis, la delimitación temporal y geográfica, la definición de las variables, el sistema de categorías, etc. Lo que antecede implica efectuar una evaluación de la calidad de los datos para así determinar si se ajustan o no al enfoque que un investigador pretende dar al tema en cuestión. 

Ambos tipos de fuentes pueden incluir a su vez, Datos Numéricos que se rigen por técnicas estadísticas, también denominados "Datos Duros" y Datos No Numéricos o cualitativos, como por ejemplo, notas de campo, fotos, transcripción de entrevistas, documentos oficiales y personales, diarios, películas, etc. También se los denomina "Datos Blandos", esto es, difícilmente manejables mediante procedimientos estadísticos, aunque a través de posteriores elaboraciones, como por ejemplo, con una adecuada codificación y análisis de contenido, puedan expresarse mediante números. De acuerdo con lo expuesto precedentemente, se puede elaborar una Tipología de los Datos, en la misma se cruza la clasificación de los datos en primarios y secundarios, con la clasificación de los datos en numéricos y no numéricos. El resultado de la combinación brinda un tipo de dato para cada celda, como se puede observar en la siguiente tabla: 

                                                 TIPOLOGÍA DE LOS  DATOS 

                                                        PRIMARIOS                                    SECUNDARIOS

NUMÉRICOS                        PRIMARIOS NUMÉRICOS          SECUNDARIOS  NUMÉRICOS

NO NUMÉRICOS         PRIMARIOS NO NUMÉRICOS          SECUNDARIOS NO NUMÉRICOS

3) Fuentes mixtas: este tipo de fuentes implica la combinación en un mismo estudio de datos primarios y datos secundarios, tanto cuantitativos como cualitativos.