ASOCIACINUNIVERSIDAD PRIVADA SAN JUAN BAUTISTA FACULTAD DE CIENCIAS DE LA SALUDESCUELA PROFESIONAL DE MEDICINA HUMANA

INTRODUCCIN

El presente tema data el nfasis en el anlisis de los datos cuantificados se basa en las tendencias que muestra el comportamiento de ellos. Una vez concluidas las etapas de coleccin y procesamiento de datos se inicia con una de las ms importantes fases de una investigacin: el anlisis de datos. En esta etapa se determina como analizar los datos y que herramientas de anlisis estadstico son adecuadas para ste propsito.

El anlisis de datos es el precedente para la actividad de interpretacin. La interpretacin se realiza en trminos de los resultados de la investigacin. Esta actividad consiste en establecer inferencias sobre las relaciones entre las variables estudiadas para extraer conclusiones y recomendaciones.

El diseo de tablas estadsticas permite aplicar tcnicas de anlisis complejas facilitando este proceso. El anlisis debe expresarse de manera clara y simple utilizando lgica tanto inductiva como deductiva.

Las tablas diseadas para el anlisis de datos se incluyen en el reporte final y pueden ser tiles para analizar una o ms variables. En virtud de ste ltimo criterio el anlisis de datos puede ser univariado, bivariado o trivariado dependiendo de la cantidad de variables que se analizan.

OBJETIVOS:

Conocer los diferentes tipos de grficos de tabulacin.

Describir los diferentes formas de presentacin de los datos.

Identificar las partes de una tabla.

Conocer las caractersticas de una tabla de distribucin de frecuencia.

Aprender a como codificar los datos.

Aprender a cmo interpretar los datos.

Conocer los diferentes tipos de tabla.

CONCEPTOS GENERALES

I. ANLISIS DE LOS DATOS E INTERPRETACIN DE LOS RESULTADOS:Si bien el anlisis e interpretacin de los resultados es la ltima etapa del proceso de investigacin, todas Ias anteriores, comprendidas en el diseo, concurren hacia la realizacin de esta importante operacin.

I.1 Anlisis de los datos. Como dice Encinas (1993), los datos en s mismos tienen limitada importancia, es necesario "hacerlos hablar", en ello consiste, en esencia, el anlisis e interpretacin de los datos."El propsito del anlisis es resumir las observaciones llevadas a cabo de forma tal que proporcionen respuesta a la interrogantes de la investigacin. La interpretacin, ms que una operacin distinta, es un aspecto especial del anlisis su objetivo es "buscar un significado ms amplio a las respuestas mediante su trabazn con otros conocimientos disponibles (Selltiz, 1970) que permitan la definicin y clarificacin de los conceptos y las relaciones entre stos y los hechos materia de la investigacin.La relacin entre anlisis e interpretacin y la forma especfica que toman, tanto separada como conjuntamente, varan de un estudio a otro" , dependiendo de los distintos esquemas o niveles de investigacin y, fundamentalmente, del diseo propuesto.Los datos, a partir de los cuales el investigador inicia el anlisis, son diferentes segn el nivel de elaboracin realizado, el cual depende de la naturaleza del problema de investigacin y, consecuentemente, del tipo de investigacin; tambin de las tcnicas y procedimientos seguidos en la elaboracin. (VER ANEXO 01)De acuerdo a estas consideraciones, los datos que se utilizan en el anlisis pueden ser: Datos cuantificados Datos no cuantificados Datos no estructurados.I. 2 Anlisis de los datos cuantificados:Algunos tipos de estudios, por su naturaleza, aportan datos elaborados, es decir, cuantificados. El tratamiento estadstico de los datos permite un anlisis adecuado que puede tener diversos alcances, los cuales dependen de los objetivos de la investigacin y de las hiptesis formuladas.Segn Selltiz (1970), al anlisis puede estar orientado a: Determinar lo que es tpico en el grupo estudiado. (Se utiliza algunas de las medidas de tendencia central, segn el caso) . Indicar si existen variaciones entre los sujetos del grupo, sealando de qu tipo y magnitud son. (Se utiliza alguna de las medidas de variabilidad; cada una proporciona datos sobre un aspecto diferente). Mostrar la forma cmo estn distribuidos los individuos con respecto a la variable que se mide. (Se utiliza el desarrollo de una curva de distribucin). Mostrar la relacin existente entre dos o ms variables. (Se aplica el coeficiente de variabilidad). Describir las diferencias existentes comparando dos grupos de individuos.

I. 3 Anlisis de los datos no cuantificados:No todos los aspectos del material recogido pueden ser categorizados y, consecuentemente, cuantificados, debido, en algunos casos, a la falta de precisin en la definicin de las categoras, lo que dificulta el anlisis de los resultados. Por este motivo, se recomienda considerar que cada categora propuesta comprenda un amplio margen de criterios para las respuestas.De todos modos, los datos sin eloborar, "pueden ser utilizados en el anlisis e interpretacin sin tener en cuenta si han sido o no cuantificados en todos los aspectos", pues cumplen una funcin importante: Ayudan a entender el significado de las categoras; Aclaran la naturaleza de las relaciones entre las variables determinadas estadsticamente; y Permiten orientar al investigador a formular nuevas hiptesis para futuras investigaciones.

I. 3 Anlisis 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 valioso, pero sin ninguna pauta que permita alguna forma de organizacin y menos de clasificacin.En algunos casos, los estudios de nivel exploratorio, que no se inician con hiptesis, 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 qu aspectos del material requieren ser categorizados, y segundo, saber qu principios de clasificacin pueden utilizarse.Selltiz (1970) propone, como soluciones al problema expuesto, elaborar, en primer trmino, hiptesis de trabajo que permitan establecer principios de clasificacin y, en segundo lugar, utilizar algunos procedimientos que puedan ayudar en el anlisis, tales como:Estudiar el material correspondiente a un grupo que contrasta con el que se est investigando, con el objeto de obtener elementos que sugieran ideas sobre las diferencias significativas entre ambos grupos, respecto de la caracterstica que se analiza.Otro procedimiento consiste en formar grupos con lo casos motivo de estudio sobre caractersticas comunes; despus se analizan para ver si aquellos que tienen caractersticas semejantes han pasado por experiencias parecidas.Tambin, pueden formarse grupos sobre la base de aquellos que han tenido experiencias similares, y ver en qu medida, son semejantes respecto de las caractersticas comunes que presentan.

II. TIPOS DE ANLISIS:II.1 Anlisis Univariado:Consiste en el anlisis de cada una de las variables estudiadas por separado, es decir, el anlisis esta basado en una sola variable. Las tcnicas ms frecuentes de anlisis univariado son la distribucin de frecuencias para una tabla univariada y el anlisis de las medidas de tendencia central de la variable. Se utiliza nicamente en aquellas variables que se midieron a nivel de intervalo o de razn (ver Therese L. Baker, 1997). La distribucin de frecuencias de la variable requiere de ver como estn distribuidas las categoras de la variable, pudiendo presentarse en funcin del nmero de casos o en trminos porcentuales.

II.2 Anlisis Bivariado:El anlisis bivariado disea tablas con tabulaciones cruzadas, es decir, las categoras de una variable se cruzan con las categoras de una segunda variable. Se les conoce como tablas de contingencia. Los requisitos que debe cubrir son:1.- El ttulo debe reflejar la informacin que contiene la tabla.2.- Incluir un subttulo para cada columna y subcolumna que se integre a la tabla.3.- Indicar el 100 % cuando la tabla se exprese en trminos porcentuales.4.- Indicar al final de cada columna el nmero total de casos o categoras que comprende.

II.3 Anlisis Trivariado:El anlisis trivariado incluye una tercer variable que se utiliza como variable control. Esto permite analizar la asociacin entre las dos variables, controlando el efecto de una tercer variable mediante la observacin de las dos primeras sobre cada condicin que presenta la tercera.Por ejemplo si se analiza el ingreso econmico de los ejecutivos de la micro, pequea y mediana empresa regional con estudios de licenciatura y los ingresos de aquellos ejecutivos con estudios de posgrado (maestra), es posible incluir en el anlisis la variable dicotmica sexo.

III. INTERPRETAR DATOS:Los datos el resultado del trabajo cientfico y constituyen elementos que se someten a estudio, anlisis einterpretacin. La interpretacin de datos es una de las etapas ms importantes del trabajo cientfico, porque se proyecta en las conclusiones.Una adecuada interpretacin de datos se fundamenta en undiseoexperimental adecuado a lanaturalezadel problema que se investiga; en la realizacin de observaciones y mediciones cuidadosas, y en elempleodetcnicasde investigacin adecuadas. Los datos mismos tienen pocointerspor s mismos; lo importante es la nuevaluzque surge al examinarlos; las generalizaciones que se pueden formular y las nuevas preguntas que plantean principalmente.Enciencias, los datos se suelen presentar en forma de tablas, grficos, esquemas, etc. No haycienciasin datos; no hay investigacin cientfica sin interpretacin de datos.Por una parte es necesario ser riguroso para obtener datos; por otra, es fundamental ser muy cuidadoso para interpretarlos: las generalizaciones precipitadas no forman parte del trabajo propiamente cientfico.Al investigar, por ejemplo, la rapidez de evaporacin de un lquido en funcin de determinados factores, el resultado del trabajo ser una informacin, datos cuya interpretacin permitir establecer determinadas conclusiones. Por cierto que un buen trabajo experimental es la condicin indispensable para obtener datos fiables y vlidos. Si las observaciones y mediciones realizadas, las tcnicas empleadas y elcontrolde variables no son confiables, los datos obtenidos carecen de validez. Adems, los datos no pueden someterse a anlisis si no constituyen unvolumental que permita establecer conclusiones.Esto significa que hay una relacin estrecha entre el volumen de informacin obtenida y las conclusiones que se puedan formular.Si se est investigando, por ejemplo, en qu medida influye una dieta determinada en el desarrollo de lasavesde corral, no ser suficiente realizar tres o cuatro mediciones...Adems de precisar bien las condiciones experimentales y realizar un adecuado control de variables ser imprescindible obtener un volumen de datos que permita una conclusin de carcter general.No hay reglas precisas para determinar cul es este volumen de datos; pero el experimentador lo determina considerando fundamentalmente la naturaleza de la investigacin que realiza y lasnormasde carcter general que rigen en lacomunidadcientfica.Finalmente, tambin es importante la obtencin y el anlisis de datos que guarden relacin con el problema, lo que significa que si bien el caudal de informacin que se obtenga es importante, tambin lo es que dicha informacin sea atingente al problema.IV. CODIFICACIN DE LOS DATOS:La codificacin consiste en asignar a todos y cada uno de los tipos de respuesta delcuestionarioo del documento deobservacinun dgito o nmero que represente a dicha respuesta en un soporte informtico, unclculoestadstico...El objeto de la codificacin es representar todas y cada una de las respuestas de los cuestionarios y de las anotaciones de losdocumentosde observacin por cdigos numricos que faciliten su agrupacin. Las preguntas cerradas se codifican asignando un nmero a cada una de las respuestas predeterminadas.Para codificar las preguntas abiertas o semi-abiertas se procede del siguiente modo: Se leen todas las respuestas dadas a la pregunta Se establecen clases de respuestas Se asigna uncdigoa cada una de las clases de respuestas establecidas.IV.1 La Tabulacin:La Tabulacin de los datos es el recuento del nmero de respuestas que ha tenido una pregunta y su presentacin en tablas. Consiste en resumir los datos en una tabla que sustituya la masa de datos difcilmente manejable, por una representacin ordenada de los mismos, que facilite su uso. La tabulacin no tiene un fin en s misma, sino que es el medio que permite al investigador tener una visin de conjunto de la informacin de todos los cuestionarios, al convertir stos en datos homogneos que posteriormente sern objeto de anlisis.

IV.2 Depuracin de los datos:Consiste en detectar aquellos datos que son errneos, bien por errores en la cumplimentacin del cuestionario, o bien por errores en inconsistencia de las respuestas. Caben dos opciones ante estos casos: se corrigen los datos "errneos", observando de nuevo el elemento o recogiendo otra vez el dato, o, directamente, se desecha ese dato.Las tablas son la disposicin conjunta y ordenada de las sumas o totales de las respuestas de una pregunta o de varias relacionadas entre s, obtenidas de la tabulacin de los datos.

V. CODIFICACIN Y DEPURACIN DE TABULACIN DE ANLISIS:Cmo se realiza la tabulacin de los datos?La tabulacin puede realizarse pregunta por pregunta tabulacin simple: tipo I, tipo II y tipo III.La tabulacin puede realizarse de dos en dos preguntas o ms preguntas a la vez. En la tabulacin simple se calculan la frecuencia absoluta, la frecuencia relativa, las frecuencias acumuladas (ascendente o descendente) y los porcentajes con que se presentaron dichas respuestas en la muestra.En la tabulacin cruzada se trata de poner en relacin las respuestas a dos o ms preguntas diferentes para ver en qu medida las respuestas estn ligadas entre s. Se calculan las frecuencias absolutas y relativas y las frecuencias conjuntas.

V.1 TABLAS DE TIPO ICorresponde a situaciones en la que la variable x toma pocos valores y, adems, se dispone de pocas observaciones. En este caso basta con presentar la informacin de manera ordenada.Por ejemplo, x = nmero de hijos de los 5 trabajadores de mi empresaLas respuestas han sido: 0,3,0,1,3Bastara presentar ordenados los datos: 0,0,1,3,3

V.2 TABLAS DE TIPO IISe utiliza en el caso de que la variable x toma pocos valores y, sin embargo, toma muchos datos. Ej.: hemos preguntado a nuestros 50 empleados los das que faltaron altrabajodurante el mes pasado, las respuestas han sido:1,0,0,3,4,1,2,9,1,0 1,2,3,3,4,0,0,1,1,1 1,1,2,3,3,4,0,1,0,2 1,0,0,2,3,3,2.1,0,0 0,2,3,4,4,2,1,0,2,0X= das ausentesrepeticiones

V.3 TABLAS DE TIPO IIISe utiliza este tipo de tablas cuando los valores que toma la variable objeto de estudio es muy grande.Por ejemplo: Estudiamos el peso de una determinada poblacin y obtenemos 40 datos pero muy "diferentes"60- 66-67-70-59-55-78-80-55,50-6361-58-64,5-56-71-83-62-60,40-49-55-5270-74,32-80-58-48-52-53-57-67-6677-74-67-63-58,9-54-65-66-60-50En estos casos agrupamos los valores en intervalos, con lo que se consigue una mayor comodidad en el tratamiento de los datos. Siempre teniendo en cuenta que en esta agrupacin se pierde informacin.Los intervalos pueden tener la misma amplitud o no, dependiendo de laestructurade los datos y el estudio que se est llevando a cabo. Adems pueden contener sus valores extremos (intervalos cerrados, ( 2,10( ) o no (intervalos abiertos (2,10)) o incluir uno y no otro (intervalos semi-abiertos, ( 2,10))Si deseamos que los intervalos sean de amplitud constante se puede proceder de dos formas: Fijando el nmero de intervalos Fijando la amplitudPasos:1.- Se calcula previamente el "recorrido" o "rango" de la variable, determinado por la diferencia entre el mayor y el menor valorRe= max.dato - min.dato2.- Una vez obtenido el recorrido, est claro que:Re= nmero de intervalos (amplitud)3.- Si fijamos la amplitud, el nmero de intervalos se calculara:Nmero de intervalos= Re (Amplitud)4.- Si fijamos el nmero de intervalos, la amplitud se calculara:Amplitud= Re (Nmero de intervalos5.- En el ejemplo presentar los datos en una tabla:a) amplitud de los intervalos: 5b) nmero de intervalos: 10

VI. SEPARACIN DE LOS DATOS CUALITATIVOS DE LOS CUANTITATIVOS:Lainvestigacin cualitativatrata de identificar la naturaleza profunda de las realidades, susistemade relaciones, su estructuradinmica; mientras que la investigacin cuantitativa trata de determinar la fuerza de asociacin o correlacin entre variables, la generalizacin y objetivacin de los resultados a travs de una muestra para hacer inferencia a una poblacin de la cual toda muestra procede. Tras el estudio de la asociacin o correlacin pretende, a su vez, hacer inferencia causal que explique por qu las cosas suceden o no de una forma determinada.

VII. DIFERENTES FORMAS DE PRESENTACIN DE LOS DATOS:VII.1 Partes de una tabla o cuadroTodo cuadro o tablaestadsticaposee por lo menos cuatro elementos esenciales: Ttulo. Columnamatriz. Encabezado de la columnas. Cuerpo.En algunos casos se agregan tambin: La numeracin. Indicacin de fuente. Notas al pie. Notas deintroduccin.

VII.1.1 TITULO:Debe responder sintticamente a las preguntas: Qu?, Dnde?, Cmo? y Cundo?; es decir, debe expresar de que se trata, como se compone, donde sucedi y cuando se ha clasificado.

VII.1.2 COLUMNA MATRIZ: Situada a la izquierda del cuadro abarca la designaciones y conceptos que dominan el contenido de las dems columnas; si estas designaciones y conceptos son cualidades, por ejemplo (nombre de pases) ordenaran alfabticamente; cuando se trata de conceptos cuantitativos el ordenamiento puede hacerse de forma ascendente o descendente, segn se estime ms oportuno; cuando hay fechas el ordenamiento se hace cronolgicamente.

VII.1.3 ENCABEZADO DE COLUMNAS:Comprende los ttulos de cada columna dedatos; se procurara que en laconstruccinde estos epgrafes las palabras se han lo ms cortas y expresivas posibles, escribindose preferentemente en forma horizontal.

VII.1.4 CUERPO:Comprende la parte del cuadro en que est colocado los datos en lneas y columnas.

VII.1.5 NUMERACION:Cuando hay ms de un cuadro estadstico, conviene asignarles un nmero para facilitar las referencias, la localizacin e identificacin dentro deltrabajo.

VII.1.6 INDICACION DE FUENTE:Si se utilizan datos que no son originales debe indicarse la fuente ofuentesde donde han sido tomados; esto debe hacerse por razones dehonestidadintelectual y para que el lector pueda recurrir a las fuentes para verificar los datos, si ello fuere necesario, o para tener una idea de la seriedad de la informacin.

VII.1.7 NOTAS AL PIE:Se utilizan notas al pie con el fin de aclarar los datos contenidos en la tabla; estas notas como su nombre lo sugiere, deben colocarse en la parte inferior del cuadro.

VI.1.8 NOTAS DE INTRODUCCION:Deben colocarse debajo del ttulo y con letras ms pequeas; tienen por finalidad aclarar el contenido del cuadro en general.

VII.2 Tabla dedistribucinde frecuenciaSe le llama tabla de distribucin de frecuencias a la agrupacin de datos en categoras mutuamente excluyentes que indican el nmero de observaciones en cada categora. Esto proporciona unvaloraadido a la agrupacin de datos. La distribucin de frecuencias presenta las observaciones clasificadas de modo que se pueda ver el nmero existente en cadaclase. Estas agrupaciones de datos suelen estar agrupadas en forma de tablas.CaractersticasUna distribucin de frecuencias es un formato tabular en la que se organizan los datos en clases, es decir, engruposdevaloresque describen una caracterstica de los datos ymuestrael nmero de observaciones del conjunto de datos que caen en cada una de las clases.La tabla de frecuencias ayuda a agrupar cualquier tipo de dato numrico. En principio, en la tabla de frecuencias se detalla cada uno delos valores diferentes en el conjunto de datos junto con el nmero de veces que aparece, es decir, su Frecuencia. Se puede complementar la frecuencia absoluta con la denominada frecuencia relativa, que indica la frecuencia en porcentaje sobre el total de datos. Envariablescuantitativas se distinguen por otra parte la frecuencia simple y la frecuencia acumulada. (VER ANEXO 02)VII.2.1 Frecuencia absoluta: La frecuencia absoluta es el nmero de veces que aparece un determinado valor en un estudio estadstico.VII.2.2 Frecuencia relativa: La frecuencia relativa es el cociente entre la frecuencia absoluta de un determinado valor y el nmero total de datos. Se puede expresar en tantos por ciento, en cifras y decimales.VII.2.3 Frecuencia acumulada: La frecuencia acumulada es la suma de las frecuencias absolutas de todos los valores inferiores o iguales al valor considerado.VII.2.4 Frecuencia relativa acumulada: La frecuencia relativa acumulada es el cociente entre la frecuencia acumulada de un determinado valor y el nmero total de datos.

VII.3 Representacin graficaEste tipo de representacin, como medio auxiliar del que se vale la estadstica para llevar al pblico profano sus conclusiones, ha adquirido notable desarrolloen los ltimos tiempos.Si bien es cierto que el mtodo grafico representa en forma ms atractiva y expresiva los datos compilados (puesto que de una sola ojeada se puede tener una visin del conjunto y se puede ver enconcretolo que se considera en abstracto), desde el punto de vista estrictamente tcnico, no podemos considerarla como un modo riguroso de representacin estadstica.Debemos hacer notar, asimismo, una serie de limitaciones a la utilizacin de la representacin grfica: El mtodo grafico no puede representar tantos datos como un cuadro o tabla estadstica. No permite la apreciacin de detalles. El grafico no puede dar valores exactos. Losgrficosrequieren mayortiempoen su ejecucin que los cuadros y tablas.

VII.3.1 Tipos de representacin grfica:VII.3.1.1 Grfico de barras simples.Se usa fundamentalmente para representar distribuciones de frecuencias de una variable cualitativa o cuantitativa discreta y, ocasionalmente, en la representacin de series cronolgicas o histricas. Uno de los ejes sirve para inscribir las frecuencias, ya sean absolutas o relativas (%), y el otro para la escalade clasificacin utilizada.

VII.3.1.2 Grfico circular, de sectores o pastel.El grfico tpico de circular, se usa, para representar distribuciones de frecuencias relativas (%) de una variable cualitativa o cuantitativa discreta. En este grfico se hace corresponder la medida del ngulo de cada sector con la frecuencia correspondiente a la clase en cuestin. Si los 360 del crculo representan el 100 % de los datos clasificados, a cada 1% le correspondern 3,6. Luego, para obtener el tamao del ngulo para un sector dado bastara con multiplicar el por ciento correspondiente por 3,6 (por simple regla de tres).

VII.3.1.3 Grfico de barras mltiples.Se usa para representar las frecuencias observadas en clasificaciones dobles, es decir, cuando son dos los criterios de clasificacin, para variables cualitativas o cuantitativas discretas. Su forma de construccin es similar a la del grfico de barras simples. El hecho de ser doble, triple, cudruple, etc., parte del nmero de clases que tenga la variable, que no es el criterio principal de clasificacin. Las barras que integran una barra mltiple se colocan juntas o ligeramente solapadas.

VII.3.1.4 Histograma.Este grfico se usa para representar una distribucin de frecuencias de una variable cuantitativa continua.Polgono de frecuencias.Se utiliza, al igual que el histograma, para representar distribuciones de frecuencias de variables cuantitativas continuas, pero como no se utilizan barras en su confeccin sino segmentos de recta, de ah el nombre de polgono.Habitualmente se usa cuando se quiere mostrar en el mismo grfico ms de una distribucin o una clasificacin cruzada de una variable cuantitativa contina con una cualitativa o cuantitativa discreta, ya que por la forma de construccin del histograma slo se puede representar una distribucin.

VII.3.1.5 Grfico de frecuencias acumuladas u ojiva:Suobjetivo, al igual que el histograma y el polgono de frecuencias es representar distribuciones de frecuencias de variables cuantitativas continuas, pero slo para frecuencias acumuladas.No se utilizan barras en su confeccin, sino segmentos de recta, por ello no slo es til para representar una distribucin de frecuencias sino tambin cuando se quiere mostrar ms de una distribucin o una clasificacin cruzada de una variable cuantitativa continua con una cualitativa o cuantitativa discreta.

VII.3.1.6 Grfico aritmtico simple:Este es uno de los ms sencillos de confeccionar. Su uso estadstico fundamental es en la representacin de series cronolgicas, y en casos particulares, para representar los valores promedio o posicionales de muchas dimensiones.

VII.3.1.7 Cartograma:La representacin grfica denominadasistemacartogrfico o cartogramas consisten en representar figuras sobremapasy aunque no se hacen con base matemtica, deben confeccionarse con precisin en relacin al fenmeno que representan.Podemos sealar dos tipos de representacin cartogrfica: Discontinua(mapas rayados, sombreados o punteados). Continua(puntos, lneas, superficies y volmenes).

VII.3.1.8 Pictogramas:Consiste en figuras que representan un fenmeno que es explicado por la ndole misma de la figura.

CONCLUSIONESLa investigacin es un proceso riguroso, cuidadoso y sistematizado en el que se busca resolver problemas, bien sea de vaco de conocimiento (investigacin cientfica) o de gerencia, pero en ambos casos es organizado y garantiza la produccin de conocimiento o de alternativas de solucin viables.

La investigacin es un proceso metdico y sistemtico dirigido a la solucin de problemas o preguntas cientficas, mediante la produccin de nuevos conocimientos, los cuales constituyen la solucin o respuesta a tales interrogantes"La investigacin cuantitativa es la que analiza diversos elementos que pueden ser medidos y cuantificados. Toda la informacin se obtiene a base de muestras de la poblacin, y sus resultados son extrapolables a toda la poblacin, con un determinado nivel de error y nivel de confianza.

La investigacin cualitativa da cuenta de la credibilidad de la comunicacin, los conceptos, o de los beneficios ofrecidos. Los estudios cualitativos observan al individuo encuestado, por un lado, y por otro lado observan el producto, u objeto de la investigacin y sobre la que se encuesta y que es el estmulo generador de determinadas conductas entre los individuos. Estas observaciones adquirirn un carcter probabilstico, y, por ende, proyectarle al universo en una segunda etapa de la investigacin que ya ser cuantitativa.A partir de esto es posible hacer una reflexin acerca del enfoque que de all se desprende: Si estamos tratando la investigacin cientfica, es posible desarrollar dos enfoques importantes el cualitativo y el cuantitativo, en el primero se entiende que la cantidad es parte de la cualidad, adems de darse mayor atencin a lo profundo de los resultados y no de su generalizacin; mientras que en el enfoque cuantitativo, lo importante es la generalizacin o universalizacin de los resultados de la investigacin.

REFERENCIAS BIBLIOGRFICAS1. LIBROS: Libro Tcnicas de investigacin Social, Autor Ezequiel Ander Egg

Proceso de investigacin, Autor Carlos Sabino

Programa de mtodo y tcnica de la investigacin, Autora Altagracia Dinorah Gmez.

Introduccin a la metodologa de la investigacin, Autor Santiago Zorrilla Arena

Metodologa de la investigacin cualitativa, Autores G. Rodrguez Gmez, J. Gil Flores, E. Garca Jimnez

2. WEB: http://www.slideshare.net/Prymer/anlisis-de-datos-3631192 http://www.slideshare.net/aolaizola/anlisis-y-sntesis-de-los-resultados http://www.monografias.com/trabajos97/elaboracion-analisis-e-interpretacion-datos-y-redaccion-informes-investigacion/elaboracion-analisis-e-interpretacion-datos-y-redaccion-informes-investigacion2.shtml http://tesisdeinvestig.blogspot.com/2011/05/capitulo-iv-analisis-de-datos.html http://catarina.udlap.mx/u_dl_a/tales/documentos/lhr/perez_p_s/capitulo4.pdf http://www.eumed.net/libros-gratis/2006c/203/2n.htm http://stel.ub.edu/sites/default/files/Tipos%20de%20an%C3%A1lisis%20y%20codificaci%C3%B3n.pdf

ANEXOSAnexo 01:

Anexo 02:

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