Elaboración de Informes de Investigación: Resultados y Discusión

Descripción del Análisis Estadístico

La mayoría de los estudios aplican estadística. Es fundamental explicar su propósito: si es descriptiva o inferencial, y qué nos enseña cada una.

Redacción del Capítulo de Resultados

Mientras que la introducción y la revisión bibliográfica establecen el motivo para realizar el trabajo, y los métodos detallan cómo se lleva a cabo, el capítulo de resultados es donde se pone de manifiesto su contribución al conocimiento; es decir, lo que ha encontrado.

Pautas para la Presentación de Resultados

• Deben ser concisos y estar bien estructurados.
• Incluir las tablas y figuras pertinentes.

No existe una única forma idónea de presentar los resultados, ya que dependerá de las hipótesis, el tipo de análisis y las variables involucradas.

Evitar la Redundancia y la Repetición

Un error común es incluir una tabla o figura en los resultados y luego repetir la información en el texto. Es correcto describir de manera general las tablas y figuras, o destacar hechos de particular importancia, pero no se debe repetir cada uno de los hallazgos.

Discusión de los Hallazgos

La discusión es, a menudo, la parte más difícil de redactar. Aquí se presentan algunas reglas clave:

• Discuta sus resultados tal como son, no como le gustaría que fueran.
• Relacione sus resultados con la literatura previa, la introducción y las hipótesis planteadas.
• Explique cómo sus hallazgos encajan en el marco teórico.
• Interprete sus hallazgos.
• Recomiende o sugiera aplicaciones prácticas de sus descubrimientos.
• Resuma y establezca sus conclusiones, respaldadas por pruebas adecuadas.

La discusión debe destacar los problemas metodológicos que hayan surgido durante la investigación. Es inaceptable utilizar un pretexto metodológico para justificar o explicar los resultados.

Tipos de Datos y su Tratamiento

Clasificación de Datos

• Nominal: Variables categóricas (ej. sexo, lugar de procedencia, tipo de tratamiento). Son datos no cuantitativos. Al introducir estos datos y asignar un valor numérico (ej. 2), este valor no tiene una jerarquía superior al 1; solo representa una categoría.
• Ordinal: Variables categóricas o semi-cuantitativas (ej. nivel educativo, clase social). Existe un orden o jerarquía entre las categorías.
• Escala: Variables cuantitativas (ej. edad, salario, altura). Representan magnitudes y pueden ser de intervalo o razón.

Procedimientos Estadísticos Descriptivos

Tablas de Frecuencia

Este procedimiento permite analizar de forma descriptiva las variables categóricas o de escala mediante la generación de tablas de frecuencia y gráficos. Ofrece una amplia gama de estadísticos, como medidas de tendencia central, dispersión y distribución. Además, permite organizar los resultados de forma ascendente o descendente, ya sea por sus valores o sus frecuencias.

Histograma

Los histogramas permiten identificar diversos parámetros como la dispersión, la distribución y la concentración de los datos en una variable de escala. Generan una representación visual del comportamiento de los datos, permitiendo observar rasgos característicos como la zona de mayor concentración, la amplitud y los valores extremos.

Aplicación en SPSS

Utilizaremos el procedimiento Frecuencias para obtener una descripción de las variables cualitativas de la matriz de datos.

A continuación, describiremos el procedimiento de SPSS para obtener estadísticos descriptivos de variables cuantitativas.

Naturaleza de los Datos y Pruebas Estadísticas

Es importante considerar la naturaleza de los datos para seleccionar las pruebas estadísticas adecuadas:

• Distribución Normal (Paramétrica): Datos que siguen una distribución normal.
• Distribución No Paramétrica: Datos que no siguen una distribución normal.

Las pruebas de K-S (Kolmogorov-Smirnov) son un ejemplo de cómo se puede evaluar la normalidad de los datos.