ATLAS.TI

Resumen

ATLAS. TI es una herramienta computacional usada como apoyo para el proceso de análisis de contenido (entrevistas, observaciones, documentos impresos, etc.) de la investigación Cualitativa.

Puede trabajar con una gran variedad de información, cuya gama de orígenes, pueden ser textos, observaciones directas, fotografías y datos gráficos, sonoros y audiovisuales.

En  Atlas.ti desarrollamos nuestro proyecto intelectual, llamado Unidad Hermenéutica (UH) al modo de un edificio en el que utilizamos distintas piezas con sus propias cualidades y funciones. 

Elementos de construcción del edificio. Los objetos de Atlas/ti 

v Documentos primarios, documentos en texto (o bien documentos gráficos o sonoros) situados en cualquier parte del disco duro. Permanecen como ficheros independientes. Atlas/ti no los modifica ni los guarda para sí; almacena referencias a ellos, pero el fichero sigue intacto.

v Citas, son fragmentos de los documentos primarios que han sido marcados como tales desde Atlas/ti. Se supone que marcados con alguna finalidad relacionada con su significación. Citas pueden ser una cadena de texto (desde una palabra hasta muchos párrafos) o un área de un gráfico. Las citas nos van a permitir hilar muy fino; si para determinado fin lo que nos interesa es esa frase de ese documento.

v Códigos, son palabras-clave (keywords), indicadores de conceptos o de expresiones que interesan al usuario, por la razón que sea. Los códigos suelen utilizarse para marcar (codificar) determinadas citas.

v Notas (llamadas memos en Atlas/ti), normalmente textos breves que contienen ideas y que se asocian a alguno de los otros tipos de objetos (aunque también pueden no estar asociados). No hay que confundirlas con los comentarios aclaratorios que cualquier objeto puede llevar, dado que las notas a que ahora aludimos tienen entidad propia.

v Familias, un conjunto de objetos que comparten una cualidad. Puede haber familias de códigos, de documentos primarios, etc. Por supuesto, un mismo elemento puede pertenecer a distintas familias. Pueden ser la base de un filtro: en determinados momentos nos interesará restringir una búsqueda a los miembros de tal o cual familia. 

v Vistas de redes, compuestas de nodos y relaciones. Para crear estas redes existe un editor específico. Los nodos pueden ser cualquiera de los objetos antes descritos: desde una cita hasta un código. Las relaciones son los nexos establecidos entre esos nodos y se representarán por flechas de distinto tipo... pero ocurre que de hecho hay distintos tipos de relaciones. Pueden ser del tipo "forma parte de", "apoya a", "contradice a" o como nosotros las definamos.  Hay que diferenciar entre una red y una vista de red. La red es el conjunto de todas las relaciones entre los elementos de un proyecto o UH; la vista de red puede centrarse en sólo una parte de esas relaciones o de esos elementos.

Construcción de un proyecto. Uso de Atlas/ti 

v Crear un proyecto y utilizarlo como "contenedor" de nuestros materiales. Reunimos nuestros documentos primarios y los asignamos a una Unidad Hermenéutica (UH, el nombre que se le da en Atlas/ti a ese proyecto) a la que ponemos un nombre.

v Análisis-Codificación. Analizamos los documentos y vamos marcando en ellos citas, pasajes. Asignamos a estas citas distintos códigos, que pueden estar creados previamente o que podemos ir creando sobre la marcha.

v Notas. Eventualmente, se nos pueden ocurrir ideas que no van pegadas a un documento primario. Las redactamos en forma de nota.

v Teorizar/Interpretar. Se supone que a estas alturas, analizados nuestros datos, hemos ganado mucho en nuestro conocimiento de estos y en la comprensión de los fenómenos y relaciones que subyacen en éstas. A "tejer" esto se le puede llamar trabajo de teorización. Como resultado de esto (o tal vez como ayuda para esto) podemos organizar nuestros objetos en redes.

v Búsquedas. En cualquier momento podemos formular búsquedas a través de todos los componentes de la UH.

Ejemplo

INFOGRAFÍA

MÉTODOS DE INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA

SPSS-- DEFINICIONES

INVESTIGACIÓN

TABLAS DE CONTINGENCIA

CHI-CUADRADO

Esta prueba puede utilizarse incluso con datos medibles en una escala nominal. La hipótesis nula de la prueba Chi-cuadrado postula una distribución de probabilidad totalmente especificada como el modelo matemático de la población que ha generado la muestra.

Para realizar este contraste se disponen los datos en una tabla de frecuencias. Para cada valor o intervalo de valores se indica la frecuencia absoluta observada o empírica (Oi). A continuación, y suponiendo que la hipótesis nula es cierta, se calculan para cada valor o intervalo de valores la frecuencia absoluta que cabría esperar o frecuencia esperada (Ei=n·pi , donde n es el tamaño de la muestra y pi la probabilidad del i-ésimo valor o intervalo de valores según la hipótesis nula). El estadístico de prueba se basa en las diferencias entre la Oi y Ei y se define como:

Estudia la relación entre las variables. Se selecciona en el menú estadístico de la tabla de contingencia. La hipótesis nula a contrastar es la independencia de las variables, siendo la dependencia la hipótesis alternativa.

Al pedir el chi cuadrado SPSS nos da su valor, que se calcula al poner en relación los valores observados con los esperados. En nuestro caso la Chi-cuadrado es de 3,157. Esto de por sí solo no nos dice mucho, sin embargo SPSS también nos facilita el nivel de significación que en este caso es de 0,532. Este nivel indica la probabilidad de rechazar la hipótesis nula de independencia siendo cierta. Si esta probabilidad es menor que 0,05 se rechaza la hipótesis nula y en consecuencia diremos que las variables son dependientes entre sí. En nuestro ejemplo, el nivel de significación es de 0,532, por lo que no podemos rechazar la hipótesis nula y decimos que las variables son independientes entre sí, o que no guardan una relación de dependencia.

CORRELACIONES

El concepto de relación o correlación entre dos variables se refiere al grado de parecido o variación conjunta existente entre las mismas. En este apartado vamos a estudiar un tipo particular de relación llamada lineal y se limita a considerar únicamente el caso de dos variables cuantitativas (correlación simple). Una relación lineal positiva entre dos variables X e Y significa que los valores de las dos variables varían de forma parecida: los sujetos que puntúan alto en X tienden a puntuar alto en Y y los que puntúan bajo en X tienden a puntuar bajo en Y. Una relación lineal negativa significa que los valores de ambas variables varían justamente el revés. La forma más directa de formarse una primera idea sobre el tipo de relación existente entre dos variables cuantitativas es a través de un Diagrama de dispersión. Este tipo de diagramas puede obtenerse mediante: Gráficos, en las diferentes opciones que tiene: Generador de Gráficos, Cuadros de diálogo antiguos o en Gráficos interactivos.

Para poder cuantificar el grado de relación lineal existente entre dos variables cuantitativas, así como medir el grado de ajuste de la nube de puntos a una recta, vamos a estudiar coeficientes de correlación. En el procedimiento de Tablas de Contingencia ya se puede obtener el coeficiente de correlación de Pearson. 

El procedimiento Correlaciones que incluye tres opciones:

 (1) Bivariadas, para el estudio de la relación entre dos variables cuantitativas

(2) Parciales, para el estudio de la relación entre dos variables cuantitativas cuando se controla o elimina el efecto de terceras variables  

(3) Distancias, para el estudio de la relación entre dos variables cualesquiera que sea su nivel de medida. 

COEFICIENTE DE INCERTIDUMBRE

Medida de asociación que refleja la reducción proporcional en el error cuando se utilizan los valores de una variable para pronosticar los valores de la otra variable. Por ejemplo, un valor de 0,83 indica que el conocimiento de una variable reduce en un 83% el error al pronosticar los valores de la otra variable. El programa calcula tanto la versión simétrica como la asimétrica del coeficiente de incertidumbre.

 Es una medida semejante a la anterior en cuanto a su concepción de la asociación de las variables, en relación a la capacidad predictiva y las disminución del error de dicha predicción. La diferencia estriba en su cálculo ya que en este caso la expresión de estos coeficientes depende de toda la distribución y no sólo de los valores modales, por lo que sólo toma el valor 0 en casos de total independencia. Ésta es su ventaja respecto a Lambda, pero es más difícil de interpretar. Oscila entre 0 y 1. Su versión asimétrica se interpreta como la proporción de incertidumbre reducida al predecir los valores de una variable a partir de los de la otra; mientras que la versión simétrica se interpreta como la proporción de incertidumbre reducida al predecir los valores de cualquiera de las dos variables mediante la tabla de contingencia.

BIBLIOGRAFIA:

Bausela, E.. (2005). SPSS: UN INSTRUMENTO DE ANÁLISIS DE DATOS CUANTITATIVOS . Revista de Informática Educativa y Medios Audiovisuales , 2 (4), 62-69.

se recupero informacion en:

https://www.uclm.es/profesorado/raulmmartin/Estadistica/PracticasSPSS/CORRELACION_CON_SPSS.pdf

https://rua.ua.es/dspace/bitstream/10045/8139/1/CONTINGENCIA.pdf

AGRUPACIÓN DE DATOS EN SPPS

VIDEO TUTORIAL

Aquí aprenderemos como realizar un agrupación de los datos en el programa SPSS

          

SPSS - ANÁLISIS DE DATOS

ANÁLISIS DE INFORMACIÓN BAJADA DEL INEGI 

empleando el programa SPSS

SURY-SPSS by Sury Moreno Lopez on Scribd

ANÁLISIS CUANTITATIVO -SPSS

Programa SPSS

Conclusión:

Se realizó una encuesta de dos preguntas a 23 alumnos del 7°B de la UNACH, la primera pregunta era: ¿Usas el celular en clases? y la segunda fue ¿cuantos colectivos tomas para llegar a la escuela?.

Al realizar el análisis estadístico de nuestra encuesta con este programa SPSS podemos percatarnos que la mayoría de los alumnos del 7° semestre grupo "B" usan el teléfono en hora de clases, es decir más del 80% de los alumnos usa el celular y solamente un aproximado del 20% no lo usa a la hora de las clases,observamos que la media es des 1.43.

En el análisis de la segunda pregunta  acerca de ¿cuantos colectivos tomas para llegar a la escuela? el resultado fue que cerca del 45% de los alumnos no toman ningún colectivo para trasladarse a la escuela, y cerca del 40% toma un colectivo y el 15% toma dos colectivos para llegar a  la institución, se observó una media de 1.70.

Es importante poder realizar el análisis de los datos ya que nos ayudan a comprender mejor los resultados.

MÉTODOS DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA

Mapa elaborado en GoConqr

Se recuperan los elementos que deben tomarse en cuenta para realizar una investigación científica