Los Softwares para el Análisis de Datos Cuantitativos

Los Softwares para el Análisis de Datos Cuantitativos  

Autora: Abg. Lorena Collantes.   Maertría en Gerencia Educacional. UNY

 Actualmente, en la era tecnología del mundo globalizado en que vivimos, donde se cuenta con herramientas de computación, que facilitan las actividades del investigador moderno, y el análisis de datos cuantitativos por medio de software computarizados que pretenden presentar resultados a casi instantáneos a los fines de que el investigador proceda a expresarlos de diversas maneras como se requiera de lo más general a lo especializado.

 

Los paquetes estadísticos se presentan como programas informáticos diseñados adecuadamente con la finalidad de resolver problemas en el área de la estadística. Existen muchos programas que no son especialmente estadísticos pero que pueden hacer algunos cálculos aplicables en estadística aplicada. Estos programas han impulsado y siguen impulsando enormemente la labor de los investigadores que desean utilizar la estadística como apoyo en su trabajo, en la estadística avanzada se desarrollan estos software que varían de versiones y se actualizan en la web con frecuencia algunos de ellos gozan de licencia gratis temporal de 15 a treinta días, pues la licencia es costosa.

En este orden de ideas, los software estructuralmente se asemejan, pues tienen como punto de partida un parecido significativo con las hojas de Excel desde cierto punto, con dos pestañas una para la determinación de las variables objeto de estudio que a su vez se explican los datos en ellas contenidos y la otra, para la matriz de datos. Existen programas avanzados que son capaces de realizar la mayoría de los análisis cuantitativos que requiera el investigador donde de conformidad con su formulación de las hipótesis extrae las variables y aplica los datos obtenidos por medio de la aplicación de instrumentos correspondientes para la obtención de resultados que se analizaran estadísticamente a través de estos programas, diseñados para el manejo de rangos de procedimientos analíticos; así mismo, la web permite el uso de otros software especializados para manejar algún tipo de análisis específico que requiera el investigador.

 

Es oportuno mencionar, que en la web están disponibles para descarga los software más comunes para el análisis de datos cuantitativos, en este sentido se pueden mencionar como los más utilizados a Microsoft Excel, Calc , SAS, SPSS, Minitab, Matlab, Past, OpenStat, Genstat, Stata, entre otros. Es entendido que dependerá de las necesidades del investigador y del alcance que espera lograr con su investigación, pues algunos software especializados requieren necesariamente de un alto grado de conocimientos estadísticos superiores aplicados.

 

SPSS es un programa estadístico informático de los mas utilizados por los investigadores, especialmente en las áreas de las ciencias sociales, así mismo tiene gran acogida en la industria y mercadeo de insumo. En sus origenesel programa fue creado como el acrónimo de Statistical Package for the Social Sciences aunque también se ha referido como "Statistical Product and Service Solutions" (Pardo, A., & Ruiz, M.A., 2002, p. 3). Cabe destacar, que este software se encuentra disponible en la web con licencia gratuita temporal y breve y que tiene versiones que han sido obviamente actualizadas y mejoradas evolucionando según los requerimientos del usuario. SPSS es el nombre completo del software (IBM SPSS) no es acrónimo de nada, pues tiene la capacidad para trabajar con grandes bases de datos y consta de un módulo base y módulos anexos que se han ido actualizando constantemente con nuevos procedimientos estadísticos. Cada uno de estos módulos se instala por separado. La adquisición de licencia es costosa y no está a la venta de cualquier país, es necesario que el investigador que utilice el programa tenga formación académica actualizada de la rama estadística el usuario no tiene experiencia previa en la utilización de SPSS.

 

En el caso de Minitab y Matlab, son programas de características similares, sin embargo, Minitab es más fácil de utilizar, útil para principiantes, posee interfaz gráfica de usuario y es más liviano al momento de instalarse en un determinado equipo, en cambio, Matlab está dirigido a ingenieros y científicos, requiere que el usuario adquiera conocimientos en su lenguaje de programación, se ejecuta principalmente a través de una interfaz de línea de comandos y es más pesado al momento de instalarse, requiere mayor capacidad en el disco duro, un equipo más rápido (mayor memoria RAM) y genera archivos más pesados.

 

R: es un paquete de software de código interpretado, es decir, se debe ingresar el código y en la misma ventana el programa emite los resultados, en ello se encuentra su fortaleza, porque permite construir un código propio para análisis con base en funciones de análisis construidas por la comunidad que soporta R. Además, es gratuito, posee R Commander, una librería extra que permite tener una interfaz de análisis más amigable. Es versátil y posee una enorme cantidad de rutinas que pueden ser agregadas a su “módulo base”. Su mayor desventaja es que requiere de mucho estudio, la curva de aprendizaje es muy larga. Past contiene algunas rutinas sorprendentes por su facilidad de uso y lo completo de los resultados, la primera limitante es que no lee archivos con datos ausentes, la segunda es que para correr análisis las columnas deben seleccionarse, las columnas deben estar contiguas. El manual de usuario es deficiente.

 

OpenStat es un clásico, creado y mantenido por Bill Miller, un ingeniero y estadístico retirado que generosamente ha puesto su trabajo en crear un programa de análisis muy completo y con una interfaz amistosa, similar a SPSS. Como desventaja, no reconoce adecuadamente el carácter decimal y esto a veces puede dar muchos problemas.

Genstat Discovery Edition 3, es un paquete de análisis comercial desarrollado por VSN International, una compañía de desarrollo de software para biociencias, para ciertos países puede ser descargado gratuitamente, previo registro. Aunque su interfaz es amistosa, sus salidas no lo son y no son muy completas. Como ventaja, se puede importar el código de R y usarlo en sus propias rutinas.

 

En líneas generales, utilizar un software para el análisis de datos cuantitativos, permite ahorrar tiempo y esfuerzo, facilitar y agilizar cálculos que para realizar de manera manual se necesitan horas de trabajo; además ofrece mayor exactitud en los resultados, evitando datos erróneos al momento de vincular distintos resultados que se fueron redondeando para facilitar un cálculo; permite manejar grandes cantidades de datos a la vez.

 

Ventajas y Desventajas del análisis de datos

por medio de estos paquetes estadísticos informáticos:

Ventajas	Desventajas
La potencia de cálculo de un ordenador puede ayudar a un investigador a realizar cientos o miles de contrastes de hipótesis en un tiempo muy reducido.	El aprendizaje del manejo de paquetes de programas estadísticos requiere un entrenamiento previo y conocimientos básicos estadísticos.
Hace posible cálculos más exactos, evitando los redondeos y aproximaciones del cálculo manual.	A veces, la capacidad de cálculo del evaluador supera la capacidad para comprender el análisis realizado e interpretar los resultados.
En problemas de investigación de operaciones un programa estadístico es capaz de realizar miles de iteraciones por segundo de un algoritmo en el que una persona tardaría varios minutos en cada una de ellas.	En estadística a menudo nos pueden salir resultados contradictorios entre tests distintos.
Permite trabajar con grandes cantidades e datos, utilizando muestras mayores e incluyendo más variables.	Lleva a veces a una sofisticación innecesaria, al permitir el empleo de técnicas complejas para responder a cuestiones simples
Puede calcular decenas de modelos de regresión en un tiempo muy corto y después quedarse con el más apropiado de ellos.	Si se desea realizar una operación dada a una columna concreta, lo más frecuente es que se pueda hacer esto por ventanas, sin embargo, si deseamos hacer esto mismo para todas las columnas de nuestro documento, que pueden ser centenares, es posible que necesitemos programar un bucle en la sintaxis del programa.
Permite trasladar la atención desde las tareas mecánicas de cálculo a las tareas conceptuales: decisiones sobre el proceso, interpretación de resultados, análisis crítico.	Un programa informático se dará cuenta de ello y nos avisará de algún modo, pero tendrá que ser el usuario el que decida a cuál de los test hacer caso, y esto en ocasiones es complejo, sobre todo si no se está familiarizado a fondo con la estadística o se tiene poca experiencia.
Permiten es resolver problemas de estadística aplicada por fuerza bruta o por probar miles de combinaciones para quedarse finalmente con la que se crea que es la mejor para el uso.	En los programas más complejos se necesita tener conocimientos de programación, así como para realizar los cálculos más laboriosos.

 

Fuentes consultadas:

Rabago G., Caripá, S. (2007) Procesamiento Estadístico de datos con SPSS. Universidad Pedagógica Experimental Libertador. Cuemorca. Barquisimeto-Estado Lara. Venezuela. Disponible en: http://www.psicometodos.com/?page_id=187 Software para el análisis cuantitativo. Disponible en: http://www.ehowenespanol.com/software-analisis-cuantitativo-hechos_105735/ SPSS. Disponible en: http://es.wikipedia.org/wiki/SPSS http://laboratorios.fi.uba.ar/lie/Revista/Articulos/020204/A3mar2005.pdf http://es.wikipedia.org/wiki/Paquete_estad%C3%ADstico