DISEÑO CUANTITATIVO SOFTWARE

Arq.ª Luzbeth Albarrán

BIENVENIDOS

 

USO DE SOFTWARE PARA EL ANÁLISIS DE DATOS CUANTITATIVOS

 

EL ANÁLISIS DATOS  se ha asociado generalmente con la investigación cuantitativa, especialmente con la investigación de corte experimental, cuasi-experimental, tipo encuesta, entre otros. En cambio, el análisis en la investigación cualitativa descansa más en la inducción y en la descripción. El término estadística (hoy se ha optado más por hablar de análisis de datos) tiene múltiples significados; sin embargo, la mayoría la refiere como la teoría, procedimiento y metodología por medio de la cual los datos son analizados.

La estadística no debemos entenderla como una acumulación de datos sino como un método que nos sirve para describir y obtener sentido de dichos datos. La estadística encierra en sí un gran valor heurístico, siempre que el investigador conozca todas sus posibilidades. Otro aspecto a aclarar en el análisis de los datos es la diferencia entre estadísticos y parámetros.

Cuando los cálculos estadísticos se refieren al estudio de una muestra concreta se conocen como estadísticos (o unidades de información), cuando son calculados y se refieren a la población se le conocen como parámetros.

LOS DATOS CUANTITATIVOS  Se obtienen cuando las variables estudiadas se miden a lo largo de una escala que indica la cantidad presente de la variable medida. Su representación se hace de forma numérica. La investigación cuantitativa se dedica a recoger, procesar y analizar datos cuantitativos o numéricos sobre variables previamente determinadas.
Esto ya lo hace darle una connotación que va más allá de un mero listado de datos organizados como resultado; pues estos datos que se muestran en el informe final, están en total consonancia con las variables que se declararon desde el principio y los resultados obtenidos van a brindar una realidad específica a la que estos están sujetos.

Además de lo antes expuesto, vale decir que la investigación cuantitativa estudia la asociación o relación entre las variables que han sido cuantificadas, lo que ayuda aún más en la interpretación de los resultados. La investigación cualitativa estudia los contextos estructurales y situacionales, tratando de identificar la naturaleza profunda de las realidades, su sistema de relaciones, su estructura dinámica.

Hay dos formas en las que podría realizar análisis estadísticos sobre el equipo. Una es usar un paquete estadístico SPSS, Minitab o SAS. La segunda es utilizar una gestión de datos más generalizada o programa de hoja de cálculo, como Microsoft Excel o una hoja de cálculo Open Office. Estos últimos tienen sus propias ventajas, principalmente debido a que son de flujo libre, es decir, no hay una estructura fija para sus hojas de trabajo y los datos se pueden organizar como desees. Sin embargo, los programas dedicados son más apropiados para el análisis de datos por una serie de razones.

LOS SOFTWARE EN EL ANÁLISIS DE LOS DATOS

Las aplicaciones de la informática a la investigación son importantes teniendo en cuenta que cada vez más la cantidad de datos que se manejan y la variedad de análisis que se realizan rebasan la capacidad del cálculo simple manual. Sin embargo, hemos de advertir que "disponer de un buen ordenador y de un potente programa informático no cubre las lagunas que el investigador posea acerca de las cuestiones metodológicas y estadísticas. La información que introducimos en un ordenador es solamente útil si se hace de forma significativa. Los análisis que se hagan serán también útiles si responden al problema de investigación y a los objetivos e hipótesis planteadas. Un ordenador y un programa estadístico es útil, funcional, rápido, exacto, etc., pero no sustituye al investigador.

 

Si se dispone de un ordenador es interesante saber qué pasos seguir a la hora de crear la base de datos para su posterior análisis. En primer lugar se deberá familiarizar con el programa informático y seguidamente realizar las tareas siguientes:

ü  Diseño de la hoja de datos.

ü  Definición de las variables (numéricas y alfanuméricas).

ü  Introducción de los datos.

ü  Depuración de la base de datos para detectar fallos y corregirlos.

ü  Identificación del análisis que se debe realizar.

ü  Selección del módulo o los módulos necesarios.

ü  Grabación de los análisis.

ü  Realización de los análisis e interpretación.

Cada uno de los tipos de datos, datos cuantitativos (numéricos) y datos cualitativos (texto) exige ser analizado de forma diferente.

 

Programas para el análisis de datos cuantitativos tenemos:

SYSTAT, SAS, SPSS, MINTAB, BMDP,. entre otros.

Programas para el análisis de datos cualitativos tenemos:

También una gama importante. De entre ellos citamos QUALPRO, ETHNOGRAPH, NUDIST, AQUAD, entre otros.

LOS SOFTWARE EN EL ANALISIS DE LOS DATOS

Los software para el análisis de los datos son un conjunto de programas y subprogramas conectados de manera que funcionan de forma conjunta; es decir, para pasar de uno a otro no se necesita salir del programa y volver a él. Los software permite aplicar a un mismo fichero de datos un conjunto ilimitado de procedimientos estadísticos de manera sincronizada, sin salir del programa. De esta forma, la utilidad del conjunto integrado es mayor que la suma de las partes. En cierto modo, un paquete estadístico es similar a un paquete ofimático (por ejemplo, Office 97 de Microsoft).

Los paquetes de software para el análisis cuantitativo van desde los más simples hasta los más complicados, desde los generales hasta los especializados. Los software de hojas de cálculo son capaces de realizar la mayoría de los análisis cuantitativos y algunos procedimientos avanzados. Los programas de software para estadísticas, como los que se utilizan en las universidades, manejan un rango de procedimientos analíticos. Otros son especializados y manejan un tipo de análisis específico.

Características

Las variables a tener en cuenta para comparar adecuadamente un paquete con otro son:

ü  El coste (de la licencia)

ü  El nivel de sofisticación del usuario: idealmente tener conocimientos de estadísticas y de programación

ü  Tamaño del conjunto de los datos: los ordenadores modernos permiten manipular eficientemente conjuntos de datos cada vez más extensos

ü  Grado de intensidad computacional: técnicas de remuestreo o de validación cruzada, ciertos tests exactos y gran parte de las técnicas bayesianas exigen una enorme capacidad de cálculo. Minitab, Stata y gran parte de los paquetes gratuitos carecen de un verdadero lenguaje de programación que resulte eficiente. Otros si cuentan con él: SAS realiza cierto número de manipulaciones no elementales en su data sep así como construir programas relativamente complejos usando su sistema de macros y gran número de operaciones matriciales.

ü   Ergonomía: es el aspecto que tal vez encarezca determinados paquetes estadísticos: posibilidad de contar con ayudas interactivas o tutoriales; posibilidad de representar gráficamente datos con un golpe de ratón, de exportar automáticamente los resultados a formato .html .pdf.

ü Facilidad de programación: Si bien contar con lenguajes de programación complejos no es lo mas deseable, sí lo es disponer de la capacidad de generar programas sencillos tipo "batch files" que permitan realizar tareas de transformación, cálculo de datos, realización de pruebas estadísticas, generación de nuevos archivos y documentos conteniendo resultados sin necesidad de estar digitando cada vez los comandos correspondientes, con el consiguiente ahorro de tiempo y esfuerzo.

     Recomendaciones

A los usuarios que sólo se aproximan circunstancialmente a problemas de tipo estadístico y que sólo buscan soluciones poco sofisticadas y puntuales les invitamos a:

  ü  Reexaminar las rutinas estadísticas de cualquier hoja de cálculo, incluyendo, tal vez, algunos de los macros de libre distribución que pueden encontrar en Internet.

ü  Utilizar algún programa de propósito más general, como Mathematica, Maple, MatLab u otros.

ü  Usar algún programa gratuito con un interfaz http://members.aol.com/johnp71/javasta2.html

Tal vez, buscar en Internet alguna de las cada vez más numerosas páginas en las que es posible realizar interactivamente y en línea determinadas manipulaciones estadísticas.

Para realizar análisis estadísticos más complejos y de una forma más regular, como primera opción R, que se puede descargar en http://cran.r-project.org/.
Usado en combinación con otro tipo de programas que extienden su capacidad gráfica -hojas de cálculo, procesadores de texto, programas específicos para la representación de datos, JavaScript, etc.- puede realizar con un coste nulo análisis sumamente sofisticado que, incluyen, tal vez, el 99% de los que precisan el 95% de los usuarios. Sólo un número pequeño de ellos echaría en falta alguna de las herramientas adicionales que incluye su versión comercial, S-Plus, o tal vez alguna de las de SAS o SPSS u otros.

Tipos

Existen tipos más avanzados de software cuantitativo. Los paquetes estadísticos como SAS y SPSS son populares entre las universidades y los investigadores profesionales. Otros programas de software se especializan en tipos específicos de análisis, como series de tiempo o análisis de contenidos.

Beneficios

Puedes acceder a una variedad de aplicaciones gratuitas de software para análisis cuantitativo en Internet, para descargar y usar.

Advertencia

La mayoría de los software de análisis cuantitativo, especialmente los programas avanzados de estadísticas, dan por sentado que el usuario tiene un cierto nivel de conocimiento sobre estadística.

SPSS es uno de los principales paquetes estadísticos. Otros importantes ejemplos de paquetes estadísticos son SAS, Statistica, Mathlab, Statgraphics y Minitab. En el pasado, había otros paquetes estadísticos, como BMDP y Systat, hoy absorbidos por la firma SPSS.
 
Software en estudio:

SPSS

Las computadoras junto con las técnicas cuantitativas se han vuelto esenciales en las organizaciones modernas, por la cantidad de datos que aporta el entorno del mundo globalizado en que vivimos. Esto  genera gran variedad de  datos  y una tremenda necesidad de extraer la información sutil de estos las herramientas modernas de pronósticos junto con la capacidad que opera la computadora son primordiales en las organizaciones del mundo entero por utilizar el pronóstico implícito y explicito para planear como enfrentar las condiciones futuras ya que tienen un conocimiento imperfecto de estas.
 SPSS es un sistema de análisis estadístico y de gestión de datos en un entorno gráfico, utilizando menús descriptivos y cuadros de diálogo sencillos que realizan la mayor parte del trabajo. Se compone de:

• simple interfaz
• editor de datos visor
• tablas pivote multidimensional
• gráficos de alta resolución
• acceso a bases de datos
• transformación de los datos
• distribución electrónica
• ayuda en pantalla

SPSS es una tecnología que

• Automatiza el proceso de descubrimiento del conocimiento.
• Ayuda a centrarse en un área de interés.
• Permite predecir resultados.
• Permite encontrar patrones dentro de un fichero de datos.
• Amplía las capacidades ofrecidas por otras herramientas.

Versiones del SPSS Inc. desarrolla un módulo básico del paquete estadístico SPSS, del que han aparecido las siguientes versiones:

• SPSS 1 - 1968
• SPSSx release 2 - 1983 (para grandes servidores tipo UNIX)
• SPSS 5.0 - diciembre 1993
• SPSS 6.1 - febrero 1995
• SPSS 7.5 - enero 1997
• SPSS 8.0 - 1998
• SPSS 9.0 - marzo 1999
• SPSS 10.0.5 - diciembre 1999
• SPSS 10.0.7 - julio 2000
• SPSS 10.1.4 - enero 2002
• SPSS 11.0.1 - abril 2002
• SPSS 11.5.1 - abril 2003
• SPSS 12.0.1 - julio 2004
• SPSS 13.0.1 - marzo 2005 (Permite por primera vez trabajar con múltiples bases de datos al mismo tiempo.)
• SPSS 14.0.1 - enero 2006
• SPSS 15.0.1 - noviembre 2006
• SPSS 16.0.1 - noviembre 2007 (En la lista de usuarios de SPSS "SPSSX (r) Discussion [SPSSX-L@LISTSERV. UGA. EDU]" varios funcionarios de la empresa anunciaron previamente la salida de la versión 16 de este software. En ella se incorporó una interfaz basada en Java que permite realizar algunas mejoras en las facilidades de uso del sistema.)
• SPSS 16.0.2 - abril 2008
• SPSS Statistics 17.0.1 - diciembre 2008 (Incorpora aportes importantes como el ser multilenguaje, pudiendo cambiar de idioma en las opciones siempre que queramos. También incluye modificaciones en el editor de sintaxis de forma tal que resalta las palabras claves y comandos, haciendo sugerencias mientras se escribe. En este sentido se aproxima a los sistemas IDE que se utilizan en programación.)
• SPSS Statistics 17.0.2 - marzo 2009
• PASW Statistics 17.0.3 - septiembre 2009 (Cambia su denominación de SPSS por PASW 18)
• PASW Statistics 18.0 - agosto 2009
• PASW Statistics 18.0.1 - diciembre 2009
• PASW Statistics 18.0.2 - abril 2010
• PASW Statistics 18.0.3 - septiembre 2010
• IBM SPSS Statistics 19.0 - agosto 2010 (IBM adquiere los derechos y vuelve a denominarse SPSS)
• IBM SPSS Statistics 19.0.1 - diciembre 2010
• IBM SPSS Statistics 20.0 - agosto 2011
• IBM SPSS Statistics 20.0.1 - marzo 2012
• IBM SPSS Statistics 21.0 - agosto 2012
• IBM SPSS Statistics 22.0 - agosto 2013

¿De qué trata el programa SPSS?

Se trata de un  programa o software estadístico que se emplea muy a menudo en las ciencias sociales y, de un modo más específico por las empresas y profesionales de investigación de mercados. Ello quiere decir que este software estadístico resultará de gran utilidad a la hora de llevar a cabo una investigación de carácter comercial.

¿Por qué resulta tan útil este programa? ¿Cuál es su principal ventaja respecto a otros programas de tratamiento de datos como podrían ser Microsoft Excel o Matlab?

Además, el SPSS permite recodificar las variables y registros según las necesidades del usuario, esto es, si en algún momento precisamos expresar alguna variable de otra forma, no hay ningún problema. La principal ventaja o la razón de su tremenda popularidad radica en la capacidad que presenta SPSS para trabajar con bases de datos de gran tamaño. En la versión 12, este programa era capaz de operar con hasta 2 millones de registros y 250.000 variables.

Norma Nie

Un poco de historia: Para continuar, voy a enumerar una serie de datos históricos referentes al SPSS, una breve reseña de la historia del programa. En 1968, el ahora profesor e investigador Norman Nie, mientras se encontraba estudiando para graduarse por la Washington University, tuvo que enfrentarse a la desalentadora tarea de analizar una ingente cantidad de información. Para la elaboración de su tesina, realizó un cuestionario a lo largo de siete países, del cual obtuvo miles de respuestas de fuentes individuales. Resultaba muy complicado trabajar con tal cantidad de información, por lo cual, junto a 2 jóvenes ingenieros informáticos, creó este software estadístico. El primitivo SPSS le facilitó enormemente el tratamiento y análisis de información para su tesina.

Curiosamente, lo que originariamente se inventó con objeto de facilitarle a este señor el análisis de una enorme cantidad de información, pronto cobraría gran popularidad entre otros científicos e investigadores en el campo de las ciencias sociales. Podría decirse que la invención de este software y su posterior difusión contribuyeron a revolucionar el aspecto empírico de las ciencias sociales.

Entre los años 1969 y 1975 (los primeros años posteriores a la invención del programa), el desarrollo, difusión y venta del mismo estuvo a cargo de la Universidad de Chicago, la que fue durante muchos años segunda casa del profesor Nie. Posteriormente, a partir del año 1975, dicha labor correspondería a la firma creada a tal fin, SPSS, INC. El 28 de Junio de 2009 se anuncia que IBM adquiere SPSS por la cifra de 1200 millones $.

Importancia SPSS

Lo importante de este software en su mayoría se utiliza para cálculos estadísticos, su fácil manejo permite realizar fácilmente análisis estadístico desde lo más simple hasta un nivel elevado de sofisticación, con fácil programación mediante menú y cuadro de diálogos buena importación de y exportación de ficheros, es uno de los paquetes más popularizados en todos los sectores gracias a su fácil manejo.

Las funciones incorporadas en SPSS facilitan el análisis estadístico descriptivo, inferencial y multivariable así como la obtención de gráficos a partir de los distintos cálculos efectuados.

El SPSS está integrado, en su totalidad, por 7 módulos bajo los cuales se agrupan diferentes funciones. Aunque no es imprescindible disponer de todos estos módulos, sí se requiere el módulo Base para la ejecución de los cálculos más elementales y para el manejo de cualquier otro módulo. Veamos rápidamente cuáles son estos módulos y qué se ofrece, básicamente, en cada caso:

MODULO	CONTENIDO
Base	Definición y manipulación de datos, distintos procedimientos estadísticos (desde análisis descriptivos hasta regresión múltiple y métodos para la inferencia), gráficos.
Estadísticos Profesionales	Técnicas elementales para el análisis multivariante: análisis factorial, análisis discriminante, análisis de conglomerados, etc.
Estadísticos Avanzados	Técnicas más avanzadas para el análisis multivariante de datos: análisis multivariante de la varianza, regresión logística, modelos loglineales, etc.
Categorías	Técnicas para el análisis multivariante de datos categóricos, como el análisis de correspondencias.
Series temporales	Técnicas para el análisis de series temporales, como modelos Arima.
Tablas estadísticas	Confección y manejo de tablas.
Lisrel	Técnicas para el modelado de estructuras causales.

En el entorno Windows, el SPSS se divide en 3 ventanas principales: la del editor de datos, la ventana de resultados y la de sintaxis, además de una cuarta ventana para la elaboración de gráficos. Cada una de estas ventanas ofrece utilidades específicas y complementarias con las demás: en el editor de datos se encuentran las órdenes para la entrada y/o captura de datos así como para el tratamiento de la información disponible; en la ventana de resultados el SPSS ofrece los cálculos demandados; la ventana de sintaxis permite crear archivos de programación de órdenes para su aplicación a distintas bases de datos sin necesidad de recurrir al menú principal del editor de datos; finalmente, la ventana de gráficos permite la confección y modificación de gráficos a partir de las variables seleccionadas.

EDITOR DE SINTAXIS DE SPSS: en esta ventana podemos pegar la sintaxis generada al realizar un cálculo, implementar un método, dibujar un gráfico , en general , al implementar cualquiera de las utilidades de spss

VISOR DE RESULTADOS: en esta ventana podemos utilizar los resultado s del método implementarlo.

GRÁFICOS: El SPSS tiene una amplia variedad de gráficos, aunque es bastante rígido en cuanto a sus posibilidades de personalización. 

 

El SPSS es un software especial, que se utiliza para hacer cálculos estadísticos.   En las Ciencias Sociales se ha hecho importante el SPSS debido a sus múltiples usos: cálculos estadísticos; análisis descriptivos e inferenciales de los problemas que allí se presentan.

Las empresas de investigación de mercado también hacen uso del SPSS para realizar con eficiencia y en menor tiempo sus tareas,  la importancia de esta herramienta radica en que la información obtenida a través de su aplicación permitirá tomar las decisiones más convenientes siempre en función de la data disponible, de esta manera es necesario recabar los datos estadísticos manipularlos o introducirlos al programa de forma precisa.

Todos aquellos profesionales de diferentes áreas que necesitan utilizar las técnicas básicas y concretas para el análisis de datos, comprensión del lenguaje estadístico y procesamiento de resultados hacen uso del SPSS.

También existen profesionales que les es vital para desarrollar sus tareas haciendo uso del paquete estadístico SPSS, sobre todo para el procesamiento de diferentes técnicas de estadística inferencial y de asociación y correlación entre variables.

Los estudiantes universitarios con conocimientos previos de estadística hacen uso del SPSS para cumplir con sus asignaciones o proyectos. 

Se puede concluir que el uso del SPSS facilita la recogida y organización de los datos, posibilita conocer si se han cumplido con los objetivos trazados, retroalimenta en la toma de decisiones permitiendo adoptar la estrategia que conlleve al mejor rendimiento y todas las ramas del conocimiento en especial las ciencias sociales son susceptibles de su aplicación. 

Ventajas y Desventajas

·         Dispone de un amplio conjunto de métodos estadísticos (multivariados, series temporales, regresión logística y análisis de supervivencia).Todos los procedimientos pueden emplearse de una sola ejecución.

·         Algunos procedimientos tienen varias opciones por lo cual debe examinarse cuidadosamente el manual antes de seleccionar la opción deseada. SPSS es el más fácil de aprender para los investigadores principiantes y tiene un manual que explica la filosofía y los mecanismos de las técnicas estadísticas.

·         Puede creerse que SPSS es un producto caro y ligado a compras costosas. Esto no es totalmente cierto. Si bien no es un producto barato, sí es rentable. De hecho, el éxito de SPSS se debe a:

·         Vinculación de los objetivos a las necesidades de la empresa.

·         Perfecto Acoplamiento a un Plan de Investigación bien formulado.

·         Servicio de Calidad para los usuarios.

·         Eficaz Evaluación de los Resultados hallados.

·         Facilidad del Manejo y de la Programación.

Debido a las diferencias existentes entre los software para el análisis de los datos cuantitativos, mencionaremos individualmente las ventajas y desventajas de algunos de ellos, desarrollando mayormente los paquetes más conocidos como son SAS y SPSS y de muchos otros solo se mencionara su existencia.

 

Existe gran cantidad de programas para el análisis de los datos cuantitativos que a continuación solo se describirán para tener una idea mas complejas de otros software como herramientas en el análisis de los datos

PSPP

Es una alternativa al SPSS y es de software libre. Funciona prácticamente igual, aunque con menores prestaciones; solo permite hacer análisis simples.

 

STATISTICA

Es un paquete estadístico usado en investigación, minería de datos y en el ámbito empresarial. Lo creó StatSoft, empresa que lo desarrolla y mantiene.

 

SAS

Es un poderoso programa para la manipulación y el análisis de información cuantitativa, es usado en casi todas las universidades del mundo, también en muchas empresas, tiene infinidad de usuarios con interés muy variados, razón por la cual le ha emitido crecer en diferentes direcciones, además existe una red que se comunican por internet a nivel mundial en forma continua. Está compuesto de módulos que tienen tareas específicas y son vendidos por separado.

* Comprende amplias posibilidades de procedimientos estadísticos (métodos multivariados, regresión múltiple con posibilidades diagnósticas, análisis de supervivencia con riesgos proporcionales y regresión logística) y permite cálculos exactos para tablas r x c y contiene potentes posibilidades gráficas.

* Todos los procedimientos pueden emplearse de una sola ejecución.

* Los resultados pueden guardarse como archivos y usarse como entradas para futuras ejecuciones.

* Es particularmente útil en la gestión de datos y en la redacción de informes.

* Algunos procedimientos tienen varias opciones por lo cual debe examinarse cuidadosamente el manual antes de seleccionar la opción deseada.

* SAS ofrece la mayor flexibilidad para personalizar el manejo y análisis de datos, sin embargo su principal inconveniente es que no resulta fácil aprender a usarlo.

 

R

Es un paquete de software de código interpretado, consiste en ingresar el código y en la misma ventana el programa arroja los resultados, de ahí su gran fortaleza. Este programa es gratuito, su única desventaja es que requiere de mucho estudio y su curva de aprendizaje es bastante larga.

 

INFO STAT

Es un programa estadístico que también guarda cierta semejanza con el SPSS. Tiene una interfaz avanzada para el manejo de datos. Pensado para trabajar con Windows, su versión estudiantil se puede descargar gratuitamente.

 

STATGRAPHICS

El paquete Statgraphics Centurión es un programa para el análisis estadístico que trabaja bajo Windows, presentando una estructura común a la de todos los programas que trabajan en dicho entorno.

OPEN STAT : Es un programa de software libre para análisis de datos estadísticos creado para personas con recursos económicos reducidos por William G. Miller PhD. El programa es sumamente bueno, se pueden realizar casi todos los análisis estadísticos para trabajos investigativos y lo importante, que es libre de costo. Es relativamente fácil de operar una vez sean observados sus manuales y demostraciones por video. El mismo requiere de ciertos conocimientos sobre la estadística. Está constituido por una gran variedad de aplicaciones dentro del programa que te permiten tener una mejor representación de la data obtenida. 

EXCEL

Este es un programa de hojas de cálculos que facilita los cálculos y la obtención de indicadores estadísticos para estudiar el comportamiento de una o varias variables, este programa  realiza procedimientos sencillos y es capaz de efectuar casi todos los análisis cuantitativos.

  

 

MINITAB: Es muy útil para los principiantes por ser un programa fácil de utilizar, también es muy liviano al momento de instalar en cualquier equipo, además posee interfaz gráfica de usuario.

 

                                                                     

MATLAB

Este programa requiere que el usuario adquiera conocimientos en su lenguaje de programación, motivo por el cual va dirigido a científicos e ingenieros, es más pesado al momento de instalarse,  pues requiere mayor capacidad en el disco duro. Se ejecuta mediante una interfaz de línea de comandos.

  


PAST

Tiene en su contenido procedimientos de rutina sorprendentes, por lo fácil de su uso y lo completo de sus resultados, no lee archivos con datos ausentes, tampoco corre análisis de columnas, para hacerlo las columnas deben seleccionarse y estar contiguas, además su  manual de usuario es  deficiente.

 


GENSTAT

Este es un paquete de análisis comercial desarrollado por una compañía de software para biociencias, para algunos países este programa puede ser descargado gratuitamente con previo registro, su interfaz es amistosa, pero sus salidas no lo son, y tampoco son muy completas.

 

STATA

Es un paquete de software estadístico creado en 1985 por StataCorp, utilizado principalmente por instituciones académicas y empresariales que se dedican a la investigación. Este programa permite la gestión de datos, el análisis estadístico, el trazado de gráficos y también las simulaciones.

 Los datos registrados en forma de notas tomadas durante una observación, las respuestas libres a preguntas abiertas, las transcripciones de entrevistas individuales o discusiones de grupo, los libros y los artículos periodísticos, entre otros, pueden ser procesados mediante el tratamiento cuantitativo.

El procedimiento interpretativo estándar comprende: reducción de los datos, selección de palabras claves, agrupamientos de frases en dimensiones, edición de categorías exhaustivas y codificación de categorías. El análisis se transforma en una cuantificación de códigos numéricos, el recuento de códigos y la obtención de distribuciones de frecuencias.

Ventajas y desventajas con otros Software para el Análisis de Datos Cuantitativos

- BMDP http://www.spssscience.com/Bmdp/

Es el más antiguo de los paquetes. El primer manual para BMD Biomedical Computers Programs se publicó en 1961.En 1975 pasó a denominarse BMDP. Cubre un amplio abanico de métodos estadísticos pero su capacidad para manejar datos es limitada.
Desventajas: sus programas se ejecutan por separado: solo puede accederse a uno de ellos en cada ejecución.
Los resultados de cada programa se pueden guardar en un archivo de BMDP y utilizarse como entrada en otros programas.

- Epi Info (Center for Diseases Control/WHO, Dean et al). http://www.cdc.gov/epiinfo

Posee un excelente manejo de cuestionarios y entrada de datos. Posee escasos pero muy potentes comandos para el análisis estadístico y funciona prácticamente en cualquier computadora y sus utilitarios más importantes requieren escasos recursos informáticos. Es ideal para epidemiología de campo.
No posee métodos multivariados ni estadísticas de supervivencia. No tiene costo. Las versiones actuales "corren" en DOS. Se está implementando una versión para Windows.

- Minitab Statistical Software (State College, Pa) http://www.minitab.com

Permite uso interactivo y es popular entre estudiantes y usuarios no especializados aunque no contempla tantos métodos estadísticos como SPSS, SAS o BMDP, incluye regresión múltiple. No es adecuado para conjuntos de datos pequeños

- Stata Statistical Package (Stata Corporation,Computing Resource Center, College Station, Texas) http://www.stata.com

Tiene muy amplias capacidades estadísticas aplicables a áreas biológicas, del comportamiento y económicas.

- Stat View Software (Abacus Concepts INC, Berkeley) http://www.statview.com

Fácil de aprender y operar y dispone de tests básicos y capacidades gráficas, pero no es capaz de manejar grandes conjuntos de datos ni dispone de estadísticas de análisis de sobre-vida ni regresión logística.

- StatXact 3 (V3 Cytel Software Corporation, Cambridge, Massachussetts) http://www.cytel.com

Por primera vez pone a disposición en forma práctica cálculos exactos para datos discretos, como por ejemplo el test exacto para una tabla r x c, test de tendencia exacta para tabla r x 2 y el test exacto para la combinación de tablas 2 x 2 cuando falla el test de Mantel-Haenszel.
También permite el cálculo para niveles de significación semi-p, uso recomendado por Armitage para datos discretos.

- Genstat, General Statistic Program

Se le considera uno de los paquetes más difíciles de aprender. Es al mismo tiempo un lenguaje y un paquete de modo que el tipo de operaciones algebraicas usadas habitualmente en estadística pueden programarse facilmente lo que permite la ejecución de métodos nuevos. Por ello es popular entre los estadísticos que se encuentran desarrollando nuevos métodos o variantes de métodos existentes. Tiene buenos recursos para analizar experimentos diseñados.

- GLIM, Generalized Linear Interactive Modelling http://www.nag.com/stats/GDGE.html

Fue escrito para ajustar modelos lineales en forma interactiva lo que permite al investigador avanzar mediante la prueba y ajuste de diferentes modelos, con lo que puede agregar o descartar variables y apreciar el efecto de estos cambios antes de decidir el siguiente paso. Es más útil en tamaños pequeños a medianos de datos

- Prophet (National Center for Research Resources, National Institutes of Health. BBN Systems and Technologies, 1997) http://www-prophet.bbn.com

Es un paquete aún en etapa de prueba. Es bastante semejante en sus disponibilidades a SPSS, pero pensamos que es superior en la presentación de los resultados. Tiene un excelente y didáctico manual en línea por medio de Internet.

- Arcus Quickset Biomedical (Research Solutions, Cambridge, England)

 http://www.researchsolutions.com/arcus_quickstat/index.html

- Cricket Graph III (Islandia , NY)

 http://www.cjs.cadmus.com/da/instructions/cricket_mac.html

- CSS Statistical Software (Statsoft Inc)

- EGRET. Epidemiologycal Graphics and Testing Package (Statistic and Research Corporation, Washington,1988) http://www.cytel.com/products/egret

- Epicure Peanuts (Hirosoft International Corporation, Seattle, Washington,1993) http://www.hirosoft.com/index.html

- GRAPHROC.Maximatti Oy , Xerttulink , Finland http://www.saunalahti.fi/~maxim

- Graphpad Instat software http://www.graphpad.com

- HLM V4.0 (Scientific Software International, Chicago , Illinois)

http://www.ssicentral.com/hlm/hlm.htm

- JMP Software V3.01, V3.15, V3.2 (SAS Institute,Cary,NC) http://www.jmpdiscovery.com/

- LISREL V8. Scientific Software International, Chicago, 1993

 http://www.ssicentral/com/lisrel/mainlix/htm

- Lotus (Lotus Development Corporation) http://www.lotus.com

- Microsoft Excel http://www.microsoft.com/office/excel/default.htm

- MLn. Multilevel Statistical Models, London

- MLWIN (Multilevel Modeling for Windows).Institute of Education, London, 1998

 http://ioc.ac.uk/mlwin

- NUD*IST V4.0 . Qualitative Solution and Research, Victoria, Australia

 http://www.qsr.com.au

- Report V6.0.08 (IDV, Munich, Germany)

- Review Manager. RevMan. The Cochran Collaboration, Oxford) Versiones 3.1, 4.0 http://hiru.mcmaster.ca/cochrane/cochrane/revman.htm

- ROC Analyzer V09B (Centrosoft, Birmingham, Alabama)

- Sigmastat V2.0 (Jandel Scientific) http://www.spssscience.com/sigmastat

- Simstat V3.5 http://www.kovcomp.co.uk

- S-Plus Statistical Package (Stat Sci, Seattle and Europe)

- Statigraphics (Manigistics)

- Statistica (Statsoft, Tulsa Ok)

- Statprobe (Ann Arbor, Mich) http://www.statprobetechnologies.com

- Stat Soft (Tulsa, Okl) http://www.statsoftinc.com

- SUDAAN. Analysis with Complex Samples, Lavange LM

http://www.rti.org./patents/sudaan/sudaan.html

- SYSTAT Software (Wilkinson, 1990, SYSTAT Inc) http://www.spssscience.com/systat

- Testimate V5.2ª (IDV, Munich, Germany)

- True Epistat (Epistat Services) http://www.true_epistat.com

- Clinfo Systems (Southern California School of Medicine)

- Egret (Statistics and Epidemiology Research Corporation)

- GBSTAT http://www.gbstat.com/index1.htm

- LogXact http://www.cytel.com/new.pages/LX.2.html

- NCSS V6.0 (J.L. Hintze, Kaysville, Utah) http://www.ncss.com

- SIP - Sistema Informático Perinatal http://www.clap.hc.edu.uy

- SPIDA (Gebski et al, 1992)

- Statistix (NH Analytical Software) http://www.statistix.com

En Resumen

Realizada la investigación, se puede decir que los Software para el Análisis de Datos Cuantitativos son muy útiles al momento de hacer cálculos estadísticos pero, los usuarios que sólo se aproximan circunstancialmente a problemas de tipo estadístico y que sólo buscan soluciones poco sofisticadas y puntuales deben reexaminar las rutinas estadísticas de cualquier hoja de cálculo, incluyendo, tal vez, algunos de los macros de libre distribución que pueden encontrar en Internet, usar algún programa gratuito con un interfaz simple como los que pueden encontrarse e Internet o tal vez, buscar en Internet alguna de las cada vez más numerosas páginas en las que es posible realizar interactivamente y en línea determinadas manipulaciones estadísticas. Por otra parte, a aquellos usuarios que tengan que realizar análisis de datos más complejos y de una forma más regular podrían tomar como primera opción R, programa gratuito que pueden descargarse en internet. Usado en combinación con otro tipo de programas que extienden su capacidad gráfica -hojas de cálculo, procesadores de texto, programas específicos para la representación de datos, JavaScript, etc.- puede realizar con un coste nulos análisis sumamente sofisticados que, incluyen, tal vez, el 99% de los que precisan el 95% de los usuarios. Sólo un número pequeño de ellos echaría en falta alguna de las herramientas adicionales que incluye su versión comercial, S-Plus, o tal vez alguna de las de SAS o SPSS u otros.

Me pareció importante la aplicación del Software SPSS ya que no la conocía y resulta muy fácil manejarlo. Se realiza a través de 4 niveles de medida de la variable: nominal, ordinal, intervalo y razón. Entre las partes podemos nombrar el editor de datos, el editor de resultas y las graficas. Entre sus pasos para manejar el programa se puede realizar por medio de 4 pasos carga los datos en el editor de datos, solicita los análisis , examina los resultados de los análisis en el visor de resultados y por último salva los resultados. Otra ventaja es que admite datos de otros ficheros como es de Excel, ASCII. Tiene una gran amplitud en los diferentes tipos de gráficos, histogramas, barras, matriciales. Es un programa muy bueno en mi manera de entenderlo que nos servirá para nuestros trabajos de investigación.

Referencias Bibliográficas

Páginas web:

Software para el análisis cuantitativo

http://www.ehowenespanol.com/software-analisis-cuantitativo-hechos_105735/

Software para el Análisis de Datos Cuantitativos

http://bvs.sld.cu/revistas/spu/vol33_3_07/spu20207.htm

El análisis de información y las investigaciones cuantitativa y cualitativa http://ivanchaconuny.blogspot.com/2013/08/postura-critica-sobre-el-uso-de.html

Iniciación a la Investigación

- http://www.mariapinto.es/e-coms/ini_inves.htm

- http://www.estadistico.com/arts.html?20001113

- http:// www.sas.com

- http://www.spssscience.com/Bmdp/

- http://www.cdc.gov/epiinfo

- http://www.mednet.org.uy/suis/infosuis/temas/infosuis8-a.htm

- http://www.suis.org.uy/infosuis/temas/temas_08-1.shtml

GRACIAS

Universidad Yacambú

Diseño Cuantitativo de Investigación

Prof. Leonardo Castillo