Sistemas De Codificación De Datos Y Procesamiento De Datos.
Víctor Miguel Niño Rojas, (2011) dice que “los datos recogidos en bruto con cualquiera de las técnicas e instrumentos, no es más que un resultado sin significación respecto al objetivo general y el problema. Para que tomen sentido dentro de la investigación es necesario pasar esos resultados por un proceso, que implica algún tipo de organización, un análisis y una interpretación, acciones que definen el curso de la investigación.
Tal es el propósito de esta importante etapa de ejecución del proyecto, etapa que, partiendo del material recolectado, se desarrolla en tres grandes pasos, los que dan origen a la formulación de las conclusiones, Procesamiento, Análisis e interpretación. Los tres pasos son indisolubles, son un solo bloque, ya que el procesamiento es necesario para obtener la información depurada y sistematizada, y el análisis e interpretación se hacen justamente sobre dicha información.
Procesamiento de los datos.
Sobre lo que
implica el procesamiento de los datos en una investigación, sabiamente se
expresa así Sabino (1998): Finalizadas
las tareas de recolección, el investigador quedará en posesión de un cierto
número de datos, a partir de los cuales será posible sacar conclusiones
generales que apunten a esclarecer el problema formulado en los inicios de la
investigación. Pero esa masa de datos por sí sola, no nos dirá nada, no nos
permitirá obtener ninguna síntesis de valor si previamente no ejercemos sobre
ella una serie de actividades tendientes a organizarla, a poner orden en todo
su conjunto. Estas acciones son las que integran el procesamiento de datos.
El procesamiento
de los datos exige como mínimo realizar las tareas de organización,
codificación y tabulación, de las cuales se hablará a continuación.
Organización de los datos.
Lo primero, después de la recolección, será hacer un recuento de qué material se dispone y qué tipo de datos contiene. Dependiendo de los instrumentos aplicados, seguramente se tendrán a la mano algunos de los elementos como los que mencionan Blaxter y otros (2000):
- Cuestionarios
diligenciados
- Notas sobre
entrevistas, grabaciones o transcripciones
- Copias de
documentos
- Notas lectura
- Notas o videos
de las observaciones realizadas
- Mediciones de la
conducta
- Cuadros, mapas,
tablas o gráficos
- Fotografías
- Las notas del
diario de investigación
- Otras formas de datos
Todo el material de que disponga el investigador en este momento es para que seleccione, ordene y organice, pensando siempre en lo que busca en su investigación.
La siguiente actividad que se recomienda es clasificar los datos en dos grandes grupos: los datos numéricos o cuantitativos y los datos cualitativos, es decir, los que están registrados con lenguaje verbal, con palabras. Esto facilitará la codificación y el tratamiento y presentación de la información. Una vez definidos los dos grandes paquetes, conviene hacer una revisión general internamente a cada grupo, para examinar los cuestionario y demás material, a fin de detectar posibles errores, incongruencias o vacíos, y tomar atenta nota para considerarlos en el análisis posterior. Los datos, ya clasificados y revisados, entrarán a procesos posteriores como los siguientes:
• Los datos de tipo numérico se procesarán de acuerdo con los principios y criterios aportados por la estadística, no necesitarán ya de codificación, pero sí se tabularán y podrán expresarse en cuadros y gráficas.
• Los datos verbales pueden sufrir uno de los dos tratamientos siguientes: o bien se codifican, para transformarlos como datos numéricos, en cuyo caso se tabularán y se presentarán en cuadros, igual que los datos numéricos; o bien seguirán siendo de carácter verbal, es decir, se ordenarán, reducirán y presentarán de forma conceptual, por tanto, no se codificarán, ni se tabularán (al menos en tablas estadísticas) y tampoco necesitarán de cuadros numéricos.
Es importante recordar que los datos cuantitativos por su precisión, son más fáciles de procesar, pero su información es reducida. En cambio, los datos cualitativos, si bien son mucho más difíciles de procesar, aportan más significado a la investigación. Esto da a entender que no se debe menospreciar o desechar, así de primeras, cualquier información recogida. Sin duda alguna, aquí toma valor el principio de que todo dato por pequeño que sea puede tener gran significado para la investigación.
Codificación.
Un código es un sistema de símbolos o signos. La codificación consiste en asignar símbolos a unidades o grupos de datos de tipo cualitativo para poder operar con ellos como si fueran datos cuantitativos. Una unidad de datos puede ser, a vía de ejemplo, una palabra o simplemente un tema. Los grupos, clases o categorías surgen de la integración de datos homogéneos.
Por ejemplo, se podría pensar en agrupar:
- Los datos de una
observación sobre un aspecto de la realidad estudiada.
- Todas las
respuestas hechas a una pregunta.
- Las preguntas y
respuestas sobre un tema.
- Los conceptos u opiniones emitidas sobre un aspecto.
Una vez
identificada la unidad o categoría, se le asigna un símbolo de un código, que
puede ser un número o una letra. Enseguida se procede a señalar con el código y
símbolo respectivo los instrumentos, preguntas o ítems, según corresponda.
fáciles de
procesar, pero su información es reducida. En cambio, los datos cualitativos,
si bien son mucho más difíciles de procesar, aportan más significado a la investigación. Esto da a entender que no se debe menospreciar o desechar, así de primeras, cualquier información recogida. Sin duda alguna, aquí toma valor el principio de que todo dato por pequeño que sea puede tener gran significado para la investigación.
Análisis de los
datos.
Desde una lógica común, analizar es descomponer y examinar las partes de un todo, a fin de reconocer su naturaleza, relaciones y características, operación que concluye con el regreso al todo, es decir, con la síntesis, lo cual permite la obtención del conocimiento. Entonces, el análisis lleva a la síntesis y la síntesis al análisis, en un proceso de ir y venir.
Desde un punto de vista general, analizar los datos de una investigación busca “conceptualizar las relaciones, conclusiones, consecuencias y resultados que surjan de la información obtenida” (Cerda, 2000),
Desde un punto de vista general, analizar los datos de una investigación busca “conceptualizar las relaciones, conclusiones, consecuencias y resultados que surjan de la información obtenida” (Cerda, 2000), dentro de la búsqueda de explicaciones y comprensión. De lo anterior se infiere que el análisis implica un proceso mental complejo, el cual comprende varias operaciones (de alguna manera ya mencionadas) como descomponer, examinar, reconocer, sintetizar, conceptualizar, relacionar, explicar y comprender.
Para el análisis de documentos se aplica el examen y la crítica. La crítica puede ser dos clases: externa e interna. Externa, por ejemplo, si se examina la posición del autor, el contexto histórico o institucional del documento, sus características, el destinatario, etcétera; e interna, si se analiza, por ejemplo, la estructura y contenido, la tesis central y argumentos, si es original, verídico, auténtico, completo, etcétera, y si guarda o no relación con el objetivo de la investigación, y en qué. Las conclusiones que se vayan obteniendo se deberán sintetizar y agrupar.
En cuanto al análisis de los datos recogidos por medio de encuestas puede resultar más expedito, pues supuestamente en su mayoría están representados numéricamente en cuadros y en tablas. Seguramente esta labor no tendrá dificultad, si al momento de diseñar los instrumentos se tomó en cuenta que estos facilitaran el análisis posterior de tipo estadístico.
El análisis de los datos cuantitativos se apoya principalmente en la estadística descriptiva, según la cual, para medir variables, toma en cuenta cuatro tipos de datos: nominales, ordinales, de intervalo y cociente. Los dos primeros son cualitativos y los dos segundos cuantitativos o numéricos, pero en la práctica pueden ir juntos en los respectivos cuadros, tablas o gráficos.
Para los datos nominales y ordinales no se realizan operaciones matemáticas, pero sí se les aplica algún tipo de codificación. Datos nominales se dan, por ejemplo, al codificar, “estudiante” con el símbolo “1” y a “docente” con el símbolo “2”. Los datos ordinales se codifican en una escala ascendente o descendente.
Para los datos de intervalo y de cociente sí se aplican operaciones matemáticas; para los primeros, la suma y resta y para los segundos, cualquier tipo de operación matemática, incluida la división. Hay intervalos, por ejemplo, en la determinación de tiempos (horas, días, semanas, meses años, siglos). Los cocientes se aplican en la medición de magnitudes como distancias y salarios.
En el manejo de
los datos estadísticos que surgen del análisis pueden emplearse o registrarse
porcentajes, proporciones y medidas de la tendencia central, por ejemplo,
promedios. Es muy frecuente también encontrar que los datos evidencien
comparaciones o contrastes.
Víctor Miguel Niño Rojas. (2011). Metodología de la investigación -- Bogotá: Ediciones de la U. p 97-125.
