PLAN DE TABULACION Y ANALISIS INTRODUCCION En esta sección se trata el plan que el investigador propone para el procesamiento y el análisis de la información a fin de dar respuesta a las preguntas o probar hipótesis. Los datos por si mismo no dan respuesta a lo que se estudia. Es necesario determinar cómo se van a agrupar, clasificar y resumir a fin de que signifiquen algo. Si bien esta es una fase del trabajo que se realizara posteriormente a la recolección de datos, debe ser planificado con antelación, lo que incluye que se hará, en qué consistirá y como se llevara a cabo. Muchas veces el investigador piensa en estos aspectos hasta que ya ha recolectado la información, corriendo el riesgo de encontrar fallas que bien pudieron corregirse si hubiera tomado el tiempo para planificar oportunamente. Entre los problemas que con frecuencia se encuentran al no hacer el plan previo al inicio de la ejecución del estudio, se cuentan: . No incluir variables que hacen falta después, al iniciar el procesamiento y el análisis. Por ejemplo, en un estudio de hipertensión arterial y sus factores de riesgo no se incluyen la variable sexo, y al procesar y analizar la información, el investigador se da cuenta de que el sexo es uno de los factores de riesgo importantes para esta patología y que, para cumplir con la hipótesis, sería importante establecer ciertas relaciones entre hipertensión y el sexo. . Incluir variables que después el investigador se da cuenta que sobran y no se utilizan. En el mismo estudio de hipertensión arterial, se incluyen variables como color de pelo, nombre de su pareja, última película que vio. Aunque estamos exagerando, es obvio que estas variables no serán utilizadas al momento de hacer cuadros y la discusión de los resultados, pues no se incluyen en la hipótesis. . No medir las variables de forma adecuada por lo que después limita o no permite hacer la presentación de datos o los análisis requeridos. Un ejemplo de estos es: medir el peso y anotarlo en el registro agrupado en rangos de 10 libras (90 a 90, 100 a 109, 110 a 119, etc.); al procesar los datos, estos ya no se pueden reagrupar, por lo que no puede sacar ciertas estadísticas o hacer nuevas categorías. . Procesar las variables de tal manera que no pierdan su nivel óptimo de medición. Po r ejemplo, en el estudio de hipertensión arterial, se midió la variables pero y talla sin agrupar los datos. O sea, que para cada persona se tiene su peso exacto en kilos ( 55,4; 66; 49,5 ; 80; 73,5); pero, al momento de la introducción de la información a la base de datos electrónicos se cran las siguientes categorías: menor de 50 kilos, 50 a 59 , 60 a
69, 70 a 79, 80 a 89 y 90, y más. Al momento de presentar los resultados y hacer el análisis, el investigador desea sacar el promedio de peso para hombres y mujeres, hacer una correlación entre el peso y la presión arterial, entre otras. Todo esto ya no se puede hacer con las técnicas estadísticas de mayor fuerza, y se ha perdido el esfuerzo de haber registrado la información exacta para cada sujeto de la investigación. Elaborar el plan de tabulación y análisis previo la recolección de datos permite hacer los ajustes necesarios a los instrumentos y también a la muestra. Se hace una distinción entre dos tipos generales de tabulación y análisis de la información: cualitativo, que privilegia una descripción detallada y completa de un fenómeno lingüístico o de un comportamiento; y cuantitativo, en el que se asigna índices de frecuencia a los fenómenos observados. En general, se estima que estos dos tipos de análisis no deben considerarse excluyentes; más bien, complementarios. Ya qué cada uno permite explorar una parte de la realidad, la cual no es no cuantitativa, ni cualitativa, sino una mezcla de ambos enfoques.
PLAN DE TABULACION El plan de tabulación consiste en determinar qué resultados de las variables se presentaran y que relaciones entre las variables de estudio necesitan ser analizadas, a fin de dar respuestas al problema, los objetivos y las hipótesis del estudio. La elaboración de datos presupone la preparación de un plan de tabulación que consiste en prever los cuadros que, atendiendo a los objetivos y las hipótesis, permiten la presentación de la información en forma clara y sistemática. A continuación se resume el proceso que se debe seguir en la construcción de un plan de tabulación:
1.- Detallar las variables identificadas y que serán objetos de estudio, según la definición de variables y los instrumentos elaborados. 2.- Determinar las variables que ameritan ser analizadas individualmente o presentadas en cuadros simples de una variable, según los objetivos y las hipótesis. 3.-Determinar las variables que deben cruzarse, según los objetivos y las hipótesis. 4.- Esquematizar, en los casos que lo ameriten, el cuadro para determinar la posibilidad del cruce de variables, según el número de estas que deban relacionarse y las escalas de clasificación o categoría de análisis. 5.- Hacer el listado de los cuadros que deberán presentarse.
A continuación se presenta un ejemplo de cómo, partiendo de los objetivos y las hipótesis y tomando en cuenta las variables, se determinan los requerimientos para el plan de tabulación.
CUADRO 16: EJEMPLO DEL PLAN DE TABULACIÓN DE UN ESTUDIO SOBRE FACTORES QUE CONDICIONAN EL CUIDADO DEPENDIENTE DE LOS PADRES A SUS HIJOS (POSTGRADO DE ENFERMERÍA DEL NIÑO Y ADOLESCENTE, 2001)
Objetivos
Hipótesis
variables
Cruce de variables
1.- determinar los factores condicionantes básicos de la madre que condicionan el cuidado dependiente (CD) del niño.
Los factores condicionantes básicos de la madre condicionan el cuidado dependiente (CD) del niño.
Escolaridad Edad Estado civil Numero de hijos Puntaje CD
Escolaridad/puntaje CD Edad/ puntaje CD Estado civil/puntaje CD Nº de hijos/ puntaje CD
CUADRO 17: EJEMPLO DE UN PLAN DE TABULACIÓN EN UN ESTUDIO SOBRE DIARREA EN NIÑOS MENORES DE CINCO AÑOS (ALVARADO, 1978)
OBJETIVOS 1.- Determinar la magnitud de las diarreas y sus características.
HIPOTESIS La magnitud de las diarreas en…. Es alta en relación con la observada en el país.
VARIABLES Diarrea Magnitud/incidencia Características de las diarreas -Numero de episodios Apariencias
2.- Identificar algunas
- Existe relación entre las
Características de los niños
PLAN DE TABULACION -Magnitud del problema - Incidencia del problema de diarrea en niños menores de 2 años y de 2 a 5 años -Numero de episodios de diarrea por niño -Características de los episodios - Incidencia de diarreas según edad
características de los niños de 0 a 5 años que tienen enfermedades diarreicas.
características de los niños y la enfermedad diarreica. - A menor edad, mayor es la incidencia de diarreas.
-
Sexo Edad Procedencia Escolaridad de padres
-
-
-
-
-
y sexo. Incidencia de diarreas según procedencia. Distribución de los niños según edad y número de episodios de diarrea. Distribución de los niños según sexo y numero de episodio de diarreas Distribución de los niños según episodios de diarrea Distribución de los niños según escolaridad de padres y número de episodios de diarrea
CUADRO 18: EJEMPLO DE PLAN DE ANÁLISIS EN UN ESTUDIO SOBRE LA PREVALENCIA DEL SÍNDROME METABÓLICO (SM) EN POBLACIÓN ADULTA (MURCIA DUBON, 2006) OBJETIVOS
HIPOTESIS
VARIABLES
1.- Determinar la prevalencia de SM.
La prevalencia del SM es similar a la de países desarrollados
Prevalencia Síndrome metabólico Se considera que hay síndrome metabólico si se dan en la misma persona tres o más de los siguientes criterios: . obesidad abdominal(perímetro de cintura > 102 cm en hombres y > 88 cm en mujeres . Hipertrigliceridemia : triglicéridos => 150mg/dl . C-HDL < de 40 MG/dl en varones y <50 mg/dl en mujeres
PLAN DE TABULACION Prevalencia del SM por comunidad y global.
2.- Analizar diferencias en prevalencias de SM según edad y sexo
La prevalencia del SM es mayor en mujeres que en hombres
. presión arterial => 130/85 mmhg . Glucosa basal =< 110 mg/dl. Edad: años cumplidos en categoría( solo para análisis posterior ) : 20 a 39 40 a 64 65 y mas
Prevalencia de SM según edad y sexo
Sexo . femenino . masculino
Plan de análisis El plan de análisis es un aspecto muy importante, pues es lo que determinara si se da respuesta al problema, a la hipótesis o a las preguntas de la investigación. Campos (1982) afirma que significa determinar y exponer el plan que se deberá seguir para el tratamiento estadístico de los datos; en general, consiste en describir cómo será tratada la información. Nuevamente es importante destacar la importancia de planificar antes de la recolección de datos, el tipo de análisis que se realizara, pues muchas veces este tiene implicaciones relevantes para el tiempo de información que debe obtenerse. Por ejemplo, para probar una determinada hipótesis(a menor edad, mayor rendimiento), se necesita hacer una correlación entre la edad del alumno y su rendimiento académico; para esto sería necesario contar con la edad y el rendimiento de cada individuo, pero al recolectar la información, estas variables fueron agrupadas en clase. Obviamente en este estudio, el investigador no podrá utilizar la correlación, tendrá que conformarse con una técnica estadística diferente y de menor alcance. Hay casos en que no puede calcularse ni un promedio, porque la información fue tomada en forma indebida. Lo anterior está relacionado con el nivel de medición de las variables, pues este determina el tipo de estadística que se puede utilizar. A continuación se resumen las estadísticas por nivel.
Nominal: modo, frecuencia, coeficiente de contingencia, chi cuadrado. Ordinal: mediana, percentil, rangos, cuartiles, spearman rho, kruskal- wallis (mas todas las anteriores)
Proporción: igual a intervalo Debido a que este libro busca aportar algunas consideraciones generales que se deben tener en cuenta al elaborar el plan de análisis que es parte del diseño metodológico, recomendamos
que se consulte bibliografías sobre análisis de datos así como con personas expertas en el tema, para tener una mayor amplitud al respecto. Para elaborar un plan de análisis que dé respuesta al problema, los objetivos, la hi pótesis, las variables y el diseño metodológico de la investigación, es necesario tomar en cuenta todos estos aspectos y además tener algunos conocimientos de las estadística aplicada: por tanto, es una buena práctica solicitar el asesoramiento adecuado en la etapa en que aun se está planificando el abordaje de la investigación, pues, si se hace ya al tener recolectados los datos, puede ser tarde. Existen dos enfoques para el análisis de información, que son el cualitativo y el cuantitativo. El tipo de análisis requerido dependerá del tipo de investigación así como del tipo de información recolectada. De hecho en la mayoría de los casos, se dan en un mismo proyecto, los dos, tipos de análisis. Los datos cualitativos se refieren a cualidades y usualmente comprenden descripciones detalladas o a fondo de personas, fenómenos, situaciones, o conductas observadas. El análisis de este tipo de información está compuesto entonces de palabras y no de números. Miles y Huberman (1984) plantean que “analizar” este tipo de datos co nsta de tres actividades interrelacionadas: reducir o resumir la información; presentar la información a través de una descripción; y elaborar conclusiones sobre las relaciones y los procesos causales o sea que significa la información. Los datos cuantitativos se refieren a información numérica sobre variables, cuyos valores se miden en grados, por ejemplo: la presión arterial, la nota de una asignatura, el pero, la talla, el número de hijo entre otros. La estadística sirve para reducir, resumir, organizas, evaluar, interpretar y comunicar (polit) y Hungler, 2000) la información numérica. Esto es lo que da sentido a una serie de datos que, sin ser sometidos a estos procesos, no tendrán significado. Las técnicas estadísticas se clasifican en descriptiva y en inferenciales o deductivas. Las descriptivas sirven para describir y sintetizar datos utilizados distribuciones de frecuencia, promedios, porcentajes, varianzas, entre otro. Bush (1985) plantea que este tipo de estadística se utiliza cuando se desea organizar la información para una presentación más clara; mientras que la inferencia se utiliza para decidir si la ocurrencia o no de un fenómeno se debe al azar. La estadística inferencia se necesita cuando se desea generalizar de una muestra a la población. Para esto, se usa una gama de técnicas, entre las que se pueden mencionar la prueba chi cuadrado, la prueba t, análisis de varianza, el coeficiente de correlación, etc. Si el investigador no tiene muchos conocimientos sobre la estadística, es recomendable buscar el asesoramiento de un experto en este campo. Y recuerde que lo mas importante en el uso de la estadística no es saber calcular un valor a través de alguna técnica, sino saber que técnica usar y como interpretar el resultado. La lógica es fundamental para poder hacer cualquier interpretación. Lo primero que el investigador debe hacer, previo a cualquier cálculo de estadística, es ver los datos y entenderlos. En esta sección del diseño metodológico, es necesario entonces indicar el plan para el manejo de la información. Casi siempre, además de la prueba de hipótesis, es necesario hacer una
serie de descripciones de aspectos, como las características de la muestra la situación de salud, las variables independientes, la variable dependiente, entre otras. Si hay una hipótesis que probar, deberá especificar con algún detenimiento como se lograra; que pruebas utilizara; porque seleccionó dicha prueba.
CUADRO 19: EJEMPLO DE UN PLAN DE TABULACIÓN DE UN ESTUDIO SOBRE FACTORES QUE CONDICIONAN EL CUIDADO DEPENDIENTE DE LOS PADRES A SUS HIJOS (POSTGRADO DE ENFERMERÍA DEL NIÑO Y EL ADOLESCENTE, 2001). OBJETIVOS
HIPOTESIS
VARIABLES
PLAN DE TABULACION
1.- determinar
Los factores condicionantes básicos de la madre condicionan el cuidado dependiente (CD) del niño.
Escolaridad/ puntaje CD Edad/ puntaje CD Estado civil/ puntaje CD Nº de hijos / puntaje CD
Tau de Kendall Correlación rho de spearman Prueba de Mann- whitney Correlación rho de sperman
los factores condicionantes básicos de la madre que condicionan el cuidado dependiente ( CD) del niño
En el ejemplo podemos observar que en el análisis estadístico de especifica cual es la técnica estadística que el investigador decide utilizar en cada caso para lograr dar respuesta a la hipótesis. Tal como se planteo anteriormente, esto dependerá del nivel de medición utilizando en cada variable. En el ejemplo, en el primer caso se selecciona la prueba de kendall porque la variable independiente, que es escolaridad, se midió en forma ordinal y la variable cuidado dependiente, aunque se midió en forma de intervalo, se agrupo en cuatro categorías al momento de análisis. De igual manera, se escogió la prueba Rho de Spearman debido a que ambas variables se midieron a nivel ordinal y lo que se busca es establecer si a mayor edad del niño o mayor numero de hijo, aumenta la cantidad de cuidado dependiente que da la madre, pues puede ser que estas variables tengan una correlación (en la medida que aumenta, disminuye o se mantiene igual) y que esta sea positiva o negativa, o que no se encuentren relacionadas. Podemos consultar libros de estadística e investigación que nos indiquen cual es la estadística apropiada para cada situación según el nivel con que medimos la variables y la relación que se busca establecer entre las variables, y la forma de interpretar el resultado, que probablemente sea lo más importante para lograr calidad en los resultados y conclusiones. Algunos ejemplos de estos son el de Polit y Hunglwer (2000) y el de Riegelman y Hirsch (1992). Desde que se redacta el capítulo de metodología o material y método, se hace necesario especificar el trato que se le dará a la información, o sea, si el procesamiento es manual o por
computadora, y que programa se utilizara para la captura de la información y el análisis. Recordemos que el procesamiento y el análisis electrónicos de la información son fundamentales y esenciales en casi todas las investigaciones, especialmente si se trata de datos cuantitativos.
Consideraciones espaciales para la investigación cualitativa En esta sección, se han mencionado algunas diferencias del plan de tabulación y análisis cuando se trata de una investigación cualitativa; sin embargo, es importante destacar algunos aspectos: Recuerde que, si el estudio es cualitativo, igual debe darle mucho pensamiento al plan de análisis y plasmar con detalle cómo se hará. Muchas veces esto es aun mas importante que en los estudios cuantitativos, debido que la s personas que revisan propuestas pueden no conocer a fondo los enfoques cualitativos o ser mas exigentes cuando se trata de este tiempo de investigación. Ruiz y Morillo ( 2005) aportan que, cuando se analiza y explica información cualitativa, no hay formulas para determinar su significación…esto no quiere decir que no hay lineamientos que orientan el análisis de la información; pero estas guías y sugerencias no son reglas definitivas, de modo que su aplicación requiere juicio y creatividad. El plan de análisis debe ser flexible, creativo, emergente, con énfasis en cómo se identificaran los vacios en la información, pues la información recolectada inicialmente deberá ser transcrita de manera completa; luego se deberá construir las categorías de análisis, y buscar los elementos y los significados que emergen. Todo esto orienta a la búsqueda de elementos teóricos que apoyen el análisis y las interpretación de la información y , a la vez, el i nvestigador puede --- a través de un proceso inductivo---- situar la interpretación e i dentificación elementos que aporten a teorías emergentes. Se menciono anteriormente la importancia de preparar el plan de tabulación y análisis antes antes de hacer la recolección de datos, pues ello permitirá revisar el diseño de investigación especialmente las variables, su nivel de medición y los instrumentos no obstante, es necesario destacar que, en la investigación cualitativa, en vista de su carácter “ emergente” ( se modifica
a través del proceso ), el plan también debe ser flexible con el fin de adaptarse a la situación y a los hallazgos que surgen. El análisis de la información en los estudios cualitativos se inicia desde los primeros momentos de la investigación y continúan hasta el final. En esto se diferencia de los cuantitativos, en los que este se hace después de recolectar los datos. En la actualidad hay una serie de programas para el procesamiento y el análisis de la información cualitativa. Como toda tecnología, tiene su espacio y utilidad, pues facilitan algunas de las tareas del procesamiento. No obstante, hay críticos ha estos avances quienes plantean los riesgos del distanciamiento del investigador de la información y de la tendencia a “cuantificarla”, así como sus factores limitantes para analizar cierto tipo de información (Ruiz y Morillo 2004 ). Por último, deseamos reiterar la gran diferencia en el análisis de la investigación cualitativa en el sentido que este se orienta fundamentalmente a describir, clasificar y explicar (comprender
o interpretar) los fenómenos de estudio. En salud, la investigación cualitativa permite conocer y evaluar problemas o fenómenos desde una perspectiva social, cultural, y a la vez aportar a la explicación teórica que permita avanzar en la construcción de conocimientos. Driessnack (2007) señala que el poder en investigación cualitativa: encuentra en la riqueza de la descripción y el detalle de la experiencia especificas, procesos sociales y culturales a través de narraciones. Esto evidentemente es muy diferente análisis en los estudios cuantitativos, que se centran en la medición de las variables y en establecimientos de relaciones entre ellas a través de las técnicas estadísticas.
