Los principales software para la investigación cualitativa y cuantitativa
Estás escribiendo tu tesis y de pronto, notas que necesitas ayuda para procesar la información recopilada. Existen diferentes software a los que puedes acudir según el tipo de investigación que estés llevando a cabo. ¡Sigue leyendo para conocer más!
Software más reconocidos del mercado
Cuando eliges investigar cuantitativamente, es necesario recurrir a ciertas técnicas e instrumentos de recolección de datos, tales como encuestas cerradas, cuestionarios o experimentos.
De igual forma, si eliges una investigación cualitativa, muchas veces se necesitan tabular datos que fueron recogidos. Una vez que la información fue recabada, es necesario procesar la información. A veces los datos son tan complejos y abundantes, que lo mejor es recurrir a un software que facilite esta tarea. Algunos de ellos son:
- SPSS
- DATAVIV’ (Le Sphinx)
- Excel
- R
- SAS
- STATA
A continuación, comentaremos acerca de los tres más populares.
SPSS
El más destacado es SPSS (siglas de Statistical Package for the Social Sciences), que se utiliza para el análisis estadístico aplicado a ciencias sociales. Es uno de los paquetes más difundidos internacionalmente, ya que permite una amplia gama de análisis estadísticos, desde los más simples como frecuencias y estadísticas descriptivas, hasta los más complejos como análisis multivariante, regresión, y análisis de varianza.
SPSS proporciona herramientas para la gestión de datos, con sus gráficos y visualización. Además cuenta con funciones de modelado predictivo, como la regresión logística y los árboles de decisión, que se utilizan para hacer predicciones y tomar decisiones basadas en datos.
Entre los tipos de análisis de datos que se pueden llevar a cabo con SPSS, destacan dentro de la estadística descriptiva:
- Estadísticas descriptivas y frecuencias
- Tablas de contingencia
- Prueba T para muestras independientes (T-Test)
- Análisis de varianza (ANOVA)
- Análisis de correlaciones
Dentro de la estadística inferencial, encontramos:
- Análisis de regresión lineal y regresión múltiple
- Análisis factorial: para la reducción de datos
- Análisis de conglomerados o cluster: para la agrupación de sujetos o individuos
- Creación de escalas
R
Otro de los más elegidos por los investigadores es R (The R Project for Statistical Computing) utilizado para procesar estadísticas y gráficos. Es gratuito, libre, pero complejo para quienes no saben programación ni tienen conocimientos de estadística.
Cuenta con una amplia variedad de funciones estadísticas y probabilísticas, para realizar análisis complejos de datos.
Su principal característica es su aplicación en campos del saber tan diferente entre sí: hablamos de Big Data, Business Intelligence, sociología, estadística, marketing y hasta investigaciones biomédicas.
Excel
El popular y conocido Excel quizás sea el más simple de esta lista. Sin embargo, no es tan rudimentario como parece, y también sirve a fines investigativos.
Excel se destaca por ser uno de los principales software del mundo, incorporado en la gran mayoría de computadoras.
En investigación, su uso destaca especialmente para confeccionar tablas de resultados, maquetar tabulaciones de análisis de datos realizados con otros programas estadísticos y generar informes, además de otras muchas funciones que ofrece como son las macros.
Sin embargo, para elaborar un análisis de datos completo, es necesario su complemento, XLSTAT. La misma cuenta con más de 100 herramientas estadísticas para la preparación y visualización de datos, métodos de modelización, características propias de la minería de datos y métodos de agrupamiento.
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