ISSN: 2344-8636
2015; 3 (2): 43 - 49
Julio - Diciembre
43
Uso de Paquetes Informáticos Para el Análisis de Datos en Ciencias
Biomédicas y Sociales
Use Packages Software For The Analysis Of Data In Biomedical
Sciences And Social
Díaz Pérez A
1
, Oñate Díaz G
2
, Riquena Robles N.
2
¹ Universidad Simón Bolívar (Col), ² Universidad de la Guajira (Col)
Resumen – La utilización de paquetes informáticos para el análisis de
datos cualitativos como cuantitativos en los últimos años ha tornado
una gran relevancia al momento de decidir el tipo de publicación o
tener un mayor impacto al momento de la socialización. Sin embargo
los programas no deben remplazar en ningún momento la capacidad de
análisis y reflexión de los investigadores, ni ser excusas para un mal
diseño metodológico, donde una falta de entrenamiento en el manejo
de los paquetes puede llegar a confundir al investigador en relación a la
interpretación de los resultados finales.
Palabras Clave: Análisis cualitativo, análisis cuantitativo, registros, apoyo
a la investigación.
Abstract – The uses of software a package for the analysis of qualitative
data, quantitative in recent years has become a highly relevant at the
time of deciding the type of publication or have a major impact at the
moment of socialization. However programs should not replace the
capacity for analysis and reflection of the researchers at any time or be
excuses for a poor methodological design, where a lack of training in
the management of packages can mislead the researcher in relation to
the interpretation of the final results.
Keywords: Qualitative analysis, quantitative analysis, records, research
support.
INTRODUCCIÓN
El modo de diseñar y analizar los resultados de
cualquier investigación científica ha cambiado
considerablemente en el último siglo, los avances en el
campo de la metodología, el desarrollo de software
estadístico con el manejo de la informática es
determinante para la publicación y socialización en
eventos científicos (1, 2).
Los procedimientos que actualmente se presentan con
mayor frecuencia en la literatura biomédica son modelos
de regresión logística “regresión de riesgos
proporcionales” o herramientas que permiten el análisis
de datos procedentes de revisiones altamente complejas
y dinámicas como son los estudios de supervivencia,
metadatos y experimentales. A nivel mundial se exige
que las publicaciones de los artículos originales ya sean
Correspondencia: Anderson Díaz Pérez. Programa de instrumentación quirúrgica.
Universidad Simón Bolívar. Carrera 59 No. 59-65 Barranquilla, Atlántico, Colombia.
ander2711@gmail.com.
Citar: Díaz A, Oñate G, Riquena N. Uso de paquetes informáticos para el análisis de
datos en ciencias biomédicas y sociales. Cienc. innov. salud. 2015; 3 (2):43 – 49.
Recibido: Feb. 01 de 2015 / Modificado: Jun. 01 de 2015 / Aceptado: Jul. 21 de 2015.
de naturaleza cuantitativa o cualitativa se hayan
procesado y analizados a partir de software original,
altamente eficiente, potente, confiable y validado a
través de investigaciones científicas en donde se
analicen sus características y funciones, como por el
ejemplo el SPSS en lo cuantitativo y en lo cualitativo se
encuentre el NUD*IST VIVO el ATLAS Ti, WinMAX,
AQUAD, ETHNOGRAPH, MAXQDA, entre otros.
TIPOS DE MODELOS ESTADÍSTICOS Y TEMAS DE
FORMACIÓN CIENTÍFICA
Los artículos publicados deben contener ciertos
cálculos estadísticos altamente sofisticados que
permiten inferir eficientemente la muestra, comparar
poblaciones en relación a tratamientos e intervenciones,
en cualquier de los métodos de estudios sean estos
“epidemiológicos o ensayos clínicos”. Las revistas exigen
un análisis de acuerdo al nivel de reflexión de los
resultados, sugiriendo algunos análisis estadísticos de
acuerdo incluso al tipo de indexación de la revista a la
cual se proyecta la publicación o socialización de los
productos resultados e investigación (2-4). (Tabla 1.
Protocolo para el análisis estadístico en artículos de
investigación original).
El filtraje de los manuscritos mediante revisión
específica por expertos (pares evaluadores), empezando
por el mismo editor el cual requiere entrenamiento
especial en análisis estadísticos, filtran la publicación de
artículos, poster o ponencias para participar en eventos
y publicaciones nacionales e internacionales; donde un
mal análisis estadístico o una interpretación errónea a
los cálculos es un factor suficiente para el rechazo de los
artículos, así como por falencias complementarias, en lo
que respecta a la metodología: hipótesis no
contrastadas, protocolo original modificado, control de
sesgos inadecuado, diseño y/o análisis estadísticos
incorrectos o inapropiados, tamaño muestral
insuficiente o conclusiones liberales al margen de los
resultados observados.
44 Díaz A, Oñate G, Riquena N
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Tabla 1. Protocolo diseñado por Emerson y Colditz y adaptado por
Mora I Ripoll y cols. Niveles de referencia para el análisis de
accesibilidad
CRITERIO DESCRIPCIÓN ACLARACIONES
1
Estadística
Descriptiva
Ningún contenido estadístico o
únicamente estadística descriptiva
2
Prueba t de Student t
pruebas z
Para una muestra o dos muestras (datos
apareados y/o independientes)
3 Tablas bivariables
JI cuadrado, prueba exacta de Fisher, test
de McNemar
4 Test no paramétricos
Test de los signos, U de Mann
-
Whitney
prueba T de Wilcoxon
5
Estadísticos
demográficos y
epidemiológicos
Riesgo relativo Odds
-
ratio, Log
-
Odds,
Medidas de Asociación, Sensibilidad y
Especificidad
6
Correlación lineal
Pearson
Correlación Clásica (Coeficiente R de
correlación lineal)
7 Regresión simple
Regresión de Mínimos cuadrados con una
variable predictora y una respuesta
8
Análisis de varianza
ANOVA, análisis de
covarianza pruebas F
9
Transformación de
variables
Empleos de transformaciones
(logarítmicas)
10
Correlación No
paramétrica
RHO de Spearman. Tau de Kendal Pruebas
de tendencias
11 Regresión Múltiples
Incluye la regresión polinómica y la
regresión paso a paso
12
Comparaciones
Múltiples
Gestión de indiferencias múltiples para los
mismos datos; pruebas de Bonferroni,
Scheffer, Duncan, Newman-Keuls.
13
Ajuste y
estandarización
Estandarización de casos de incidencias y
prevalencia
14 Tablas multivariables
Procedimientos de Mantel Haenszel,
modelos log-lineales
15
Potencia y tamaño
muestral
Determinación del tamaño de la muestra
en base a una diferencia detectable
16
Análisis de la
supervivencia
Incluye tablas de vida, regresión de
supervivencia y otros análisis de
supervivencia.
17
Análisis coste
beneficio
Estimación de los costos de salud para
comparar directrices alternativas (costo-
efectividad)
18 Otros análisis
Test no incluidos en las categorías
precedentes; análisis de sensibilidad,
análisis de clúster, análisis discriminante…
Niveles de Referencia
I.
Hasta la categoría 0 criterio 1
II. Hasta la categoría 7 incluida
(alguna técnica inferencial)
III.
Hasta la última categoría (análisis
complejos y multivariables).
Nivel I: conocimientos sólo hasta la primera categoría ("sólo estadística descriptiva). Nivel II:
hasta la categoría 7, correspondiente a un curso básico de estadística (regresión simple). Nivel
III: resto de categorías. Fuente: Autores.
En consecuencia, los autores de artículos presentados
a revistas biomédicas deben de prestar un especial
énfasis en la perfección de su metodología estadística
(diseño y análisis) y tener presente que lo más
importante es el diseño del estudio de investigación, ya
que un estudio bien diseñado pero pobremente
analizado, puede ser siempre rescatado mediante un
mejor análisis, mientras que un estudio pobremente
diseñado ya no tiene remedio, ni con sofisticadas
técnicas estadísticas, por lo que está destinado al
fracaso (5). Es decir se requiere una capacitación
permanente a los investigadores en el manejo de
software o paquetes estadísticos como lo es el SPSS por
ser uno de los más utilizados (6).
La investigación biomédica que se diseña, implementa
y se publica en las facultades de ciencias de la salud o al
interior de los grupos de investigación, requiere
investigadores capacitados, en los cuales los cursos
brindados por las universidades debe ir de la mano de la
capacitación independiente por parte de los
investigadores con algún tipo de formación en
metodología como los coordinadores de investigación,
directores de grupos de investigación y personal técnico
en investigación, los cuales son al final los directamente
responsables de procesar los datos teniendo presente
elementos éticos al momento de analizar y divulgar la
información. Es por esto que los cursos o
entrenamientos deben ir enfocados a las principales
necesidades del grupo de investigación (6) sin olvidar los
principios que regulan la investigación. (Tabla 2.
Principales temas con relación al cálculo estadístico para
la formación de investigadores.
Se ha demostrado la necesidad que tienen los
investigadores y demás profesionales de la salud
dedicados de alguna manera a la actividad investigativa
a una formación en temas puntuales asociados con el
proceso de investigación (6) (Tabla 3. Temas Sugeridos
para desarrollo de los investigadores).
Características y Funciones del Statistical
Package for the Social Sciences (Spss) Spss.
El SPSS se utiliza y permite trabajar en diferentes
niveles del proceso investigativo donde se pueden
conjugar diferentes modelos estadísticos y cálculos que
permiten generalizar los de una muestra a una población
más general, así como también en el proceso de
tabulación y organización de los datos de acuerdo a la
naturaleza y grado de medición de las variables (3,5-10)
tales como:
- Archivos de datos
- Análisis en modo distribuido
- Editor de datos
- Trabajo con varios orígenes de datos
- Preparación de los datos
- Transformaciones de los datos
- Gestión y transformación de los archivos
- Tablas pivote
- Modelos estadísticos
- Trabajar con sintaxis de comandos
- Trabajar con sintaxis de comandos
- Puntuación de datos con modelos predictivos
- Trabajos de producción
- Entre otros
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Tabla 2. Principales temas o secciones de interés para formación en
investigación (Gavagnach M. Et al. Formación en investigación:
autopercepción de los profesionales sobre sus necesidades) (6).
SECCIONES
Fiabilidad: alta
de cronbach
Porcentaje de
variación
explicación (acp)
Secciones I a V
0.915
65
Sección I. Opción sobre necesidad
0.672
6
De
formación en investigación
1.
Formación general
2.
Formación teórica
3.
Formación práctica
Sección II. Necesidad de cursos sobre
0.901
38
Metodología y epidemiología
1.
Epidemiología y clínica básica
2.
Epidemiología clínica avanzada
3.
Fuentes de
Información y estrategias
de búsqueda bibliográfica
4. Gestor personal de citas bibliográficas
5. Lectura crítica de artículos científicos
y medicina basada en la evidencia.
6. Cómo escribir y publicar artículos
científicos
7.
Diseño de cuestionarios
8.
Técnicas de Investigación cualitativa
9.
Elaboración de un proyecto de
investigación
10.
Conocer la investigación que realizan
los demás profesionales del grupo.
Sección III. Necesidad de cursos sobre estadísticas
0.856
8
1.
Estadística Básica
2.
Estadística Avanzada
3.
Análisis y gestión de datos con
programas tipo SPSS
4.
Diseño y gestión de bases de datos
con programas tipo Access
5.
Hojas de cálculo tipo Excel
Sección IV. Necesidad de cursos sobre
habilidades generales relacionadas con la
investigación
0.699 7
1. Aprender hablar en público y a
realizar presentaciones orales
2.
Inglés científico
3.
Aprender a preparar presentaciones
con programas tipo Power Point
Sección V. Satisfacción con la propia formación e
investigación
0.831 5
1.
Formación propia
2.
Investigación propia
Sección VI. Sugerencias (pregunta abierta)
Sección VII. Datos sociodemográficos
1.
Edad
2.
Sexo
3.
Categoría profesional
4.
Centro de trabajo
Todas estas características del SPSS permiten procesar
y analizar datos en áreas del saber donde se requiera
como por ejemplo:
- Lectura de datos
- Transformación de variables
- Recodificación de variables
- Selección de casos
- Estadística descriptiva y gráficos
- Tablas de frecuencias
- Tablas de variables multi-respuesta
- Tablas de doble entrada
- Gráficos
- Histogramas
- Diagrama de barras
- Nubes de puntos
- Gráficos matriciales
- Análisis inferenciales
- Estadística paramétrica
- Estadística no paramétrica
Tabla 3. Temas Sugeridos para desarrollo de los investigadores (6).
Curso de formación
Tota
l
(n=9
2)
Atenci
ón
primar
ia
(n=23)
Hospi
tal
(n=69
)
Médic
as
(n=43
)
Quirúrgi
cas
(n=18)
Servici
os
Centra
les
(n=8)
1. Inglés
científico
8.71 8.59 8.72 8.58 9.28 8.50
2.
Publicar
artículos
8.43 7.86 8.61 8.51 8.94 8.38
3.
Hablar en
público
8.26 8.23 8.27 8.21 8.33 8.50
4.
Access
7.39
6.62
7.66
7.50
8.22
6.85
5.
Proyecto
7.46
7.43
7.48
7.60
7.59
6.29
6.
Power Point
7.80
8.05
7.72
7.86
7.72
7.00
7.
Excel
7.57
7.45
7.61
7.77
8.00
5.88
8. Lectura
crítica y
MBE
7.90 7.78 7.96 7.79 8.50 7.50
9. Estadística
básica
7.63 6.82 7.96 7.93 8.17 7.00
10. SPSS 7.41 6.33 7.79 7.80 8.17 6.43
11.
Búsqueda
bibliográfica
7.64 7.43 7.70 7.77 8.00 6.75
12.
Diseño de
cuestionario
s
6.84 7.30 6.66 6.63 7.18 5.86
13.
Investigació
n cualitativa
6.95 6.86 6.97 6.92 7.22 6.75
14.
Estadística
avanzada
7.03 6.41 7.30 7.17 7.83 6.25
15.
Gestor de
citas
bibliográfica
s
6.76 6.77 6.76 6.79 7.17 5.63
16. Epidemiolog
ía clínica
básica
6.95 7.04 6.96 6.65 7.72 6.50
17.
Conocer
investigació
n de grupo
6.24 5.96 6.33 6.26 6.78 5.75
18.
Epidemiolog
ía clínica
avanzada
6.54 6.83 6.49 6.23 7.22 5.88
OTROS PROGRAMAS ESTADÍSTICOS EN EL ANÁLISIS DE
LA INFORMACIÓN CIENTÍFICA.
En los últimos años se ha venido fomentando el
creciente acceso a recursos computarizados, debido al
desarrollo de numerosos paquetes estadísticos como él
(SPSS, SAS, BMDP, EPINFO, STATGRAPHICS, STATA, etc.)
Los cuales cuentan con las pruebas de hipótesis entre
sus principales atractivos, el uso de pruebas de
significancia, las cuales se han venido casi
universalizando en la investigación biomédica. Desde
hace varios años diversas revistas de alto rankin en la
producción científica internacional dejaron de admitir
46 Díaz A, Oñate G, Riquena N
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trabajos en los cuales solo aparecían pruebas de tipo
descriptivo y sin cálculos complementarios como el
intervalo de confianza y no solamente valores de “p”
(11).
No hay que olvidar que los análisis estadísticos son
solo una herramienta que han de sumarse al arsenal de
conocimientos de los científicos e información aportada
por estudios anteriores es decir la experiencia, y no
configurar una conclusión en información o datos que
no pasa de ser un resultado. Es decir; los aplicadores de
paquetes estadísticos y verbalizadores de los resultados
que dichos paquetes arrojan, necesitan investigadores
con gran capacidad analítica que puedan convertir los
resultados (estadísticos o no estadísticos) en juicios
sustantivos sobre las hipótesis que encaran o las
realidades que examinan (11).
LAS TIC EN INVESTIGACIÓN Y USO DE NUD*IST VIVO
COMO HERRAMIENTA DE PERFECCIONAMIENTO EN
INVESTIGACIÓN CUALITATIVA.
El investigador debe estar en capacidad de manejar y
analizar una gran variedad de aplicativos, plataformas
On Line y paquetes avanzados para el análisis de la
información para poder ofrecer a sus estudiantes
información actualizada y de impacto académico, así
mismo para el diseño de proyectos de investigación,
artículos científicos y divulgación en eventos científicos.
El programa NUD*IST Vivo (Nvivo) es uno de muchos
programas que se utilizan como apoyo informático en el
análisis de datos de naturaleza cualitativa para
transcripciones de entrevistas, diarios de campos,
registros de observación, etc. (12,13). En muchos
universidades del mundo se ha implementado su
enseñanza como uno de los contenidos prácticos de las
asignaturas de métodos de investigación como
contenido del plan de estudios en carreras como la
psicopedagogía, psicología, enfermería y medicina,
ciencias biológicas, entre otras (12, 14-16).
CARACTERÍSTICAS Y FUNCIONES DEL NUD*IST VIVO.
Desde 1987 basado en el sistema de índice
desarrollado por Richards y Richards surge el NU*DIST
(No Numerical Unstructured Data, Indexing, Searching
and Theorizing). Nudist es un programa previo al
surgimiento del NVIVO, ambos producidos por la misma
compañía, NVIVO QSR internacional (17).
Siguiendo la estructura explicativa de Valles (2000) se
hace una descripción de los principales elementos y
funcionalidades del programa NVIVO. A continuación
estos aspectos (17):
Creación de documentos compuestos
En el proyecto se presenta un documento
denominado Informe del proyecto, en él se da
información sobre el investigador, los objetivos y otros
detalles del estudio.
Se trata de un documento textual convencional al que
se le han adherido anotaciones.
Mantenimiento de un diario de proyecto
NVIVO anima a llevar un diario del proyecto,
recogiendo así una tradición muy arraigada en el trabajo
cualitativo, documento que puede crearse y mantenerse
directamente en NVIVO.
Importación de atributos
En general en los estudios cualitativos se dispone de
información sobre las personas y los lugares estudiados
recabada durante el trabajo de campo. Los atributos de
los entrevistados como la edad, sexo, educación,
ocupación, etc. y cualquiera atributo que el investigador
considere conveniente puede ser incluido en este
aspecto. El programa puede crear nuevos atributos y
revisar los existentes.
Lectura y codificación de documentos
NVIVO, sintetiza algunos de los rasgos distintivos
más sobresalientes de programas previos, por ejemplo
del Atlas ti, recupera el recurso de la codificación in vivo
y del Ethnograph, la presentación visual del sistema de
códigos.
Organización del sistema de codificación
(reubicación y agrupación de nodos)
Existe la posibilidad de agrupar varios nodos en uno
nuevo o en uno ya existente. Esto puede efectuarse con
la herramienta de búsqueda (search tool) mediante uno
de los operadores (o, y), el programa almacena el
resultado en un nodo árbol denominado “unión”, en la
rama del árbol resultados de la búsqueda.
Búsqueda analítica de relaciones y pautas entre
conceptos
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El trabajo con NVIVO gira alrededor de dos
instrumentos principales: los exploradores y los
hojeadores (browsers). Hay cuatro tipos de
exploradores: de documentos, nodos, atributos y
modelos. Los dos primeros proporcionan acceso
sinóptico a todos los documentos y nodos,
respectivamente. De modo que el investigador puede
visualizarlos en conjunto, haciendo un seguimiento de
estos. Dos exploradores de atributos (uno para
documentos y otros para nodos) que permiten realizar
funciones de creación, borrado, vista y modificación de
atributos y sus valores. El explorador de modelos lista y
muestra los elementos de los modelos gráficos.
Documentos
Los documentos de texto que pueden importarse al
programa NVIVO son Word, pdf (este tipo de formato no
se podía trabajar en versiones anteriores), texto
enriquecido (rtf) y texto sin formato (txt).También se
pueden importar archivos de video, multimedia, audio,
imágenes y fotos digitales.
- Fases de análisis (18)
- Crear atributos y valores
- Asignar atributos y valores
- Crear categorías
- Asignar categorías
- Tablas e informes
- Modelos y diagramas
- Matrices
OTROS PROGRAMAS UTILIZADOS EN LA
INVESTIGACIÓN CUALITATIVA.
Existen muchos programas para investigación
cualitativa como el atlas ti, winmax, aquad, ethnograph,
maxqda, entre otros. Sin embargo el programa nud*ist
vivo es uno de los más completos debido a que permite
realizar funciones tales como (13,18):
- funciones básicas: asignar códigos a los
segmentos de textos y localizar los segmentos
de textos acordes a un código y agruparlos.
- funciones de rastreo: búsqueda de códigos
múltiples, es decir, segmentos a los que se les
puede asignar más de un código, exploración de
secuencias de códigos, es decir, segmentos que
siguen a otros en algún sentido, rastreo
selectivo y recuento de la frecuencia de
ocurrencia o concurrencia de códigos en los
datos.
- llamar archivos (recuperar documentos que han
sido creados por un procesador de textos),
numerar las filas de los datos textuales e
imprimir copias en papel de los datos con el
número de líneas asignadas.
- funciones de gestión: recuperación de archivos,
salvar archivos, cambiar directorios e imprimir
documentos.
En resumen permite analizar, identificar y procesar el
manejo de documentos, la codificación de los datos, el
manejo de datos, el modelado (representación gráfica),
los informes y exportación de los datos y crear
facilidades para el proyecto. Es decir este programa
ofrece grandes ventajas y le ofrecen al investigador un
amplio margen de uso, como por ejemplo:
- organizar y clasificar datos rápidamente
- trabajar sistemáticamente seguro de no perder
ningún dato con las funciones de consulta,
análisis de texto y visualización de nvivo.
- identificar conexiones sutiles de maneras que
simplemente son imposibles de realizar
manualmente, entre los actores o sujetos de la
investigación con las categorías de interés.
- profundizar y reflexionar sobre nuevas ideas
(hipótesis) en los análisis.
- soportar de manera científica y rigurosa sus
conclusiones con evidencia.
- nvivo le ayuda a vincular conclusiones con los
datos originales que apoyan sus ideas apoyan.
- exportar e importar datos fácilmente con
aplicaciones como Microsoft Excel, Word, IBM
Spss statistics y Endnote.
Es claro que el programa nud ist vivo, es uno de los más
usados a nivel mundial (19) al momento de conocer
percepciones, interaccionismo simbólico,
fenomenológico, entre otras teorías y métodos propios
de la investigación cualitativa (20, 21).
CONCLUSIÓN
Se conoce que la metodología tradicional de carácter
positivista busca establecer las relaciones lineales de
causalidad por medio de la indisoluble relación de las
variables independientes y dependientes con
metodologías propias de las ciencias naturales de
carácter inductivo con todas sus falencias como los
mencionan en sus trabajos Kuhn, Popper, Lakatos (22-
48 Díaz A, Oñate G, Riquena N
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24), lo cual lleva a construir nuevas formas de observar y
por ende de investigar los fenómenos del mundo con
nuevos paradigmas como el cualitativo y el de sistemas
complejos, con nuevas y variadas formas de
orientaciones metodológicas que privilegian de algún
modo el objeto o sujeto de estudio y no el método,
como suele ocurrir en el positivismo; es por esto, que en
los últimos años se han utilizado en un mismo
fenómeno, técnicas cualitativas para el análisis reflexivo
de datos cuantitativos y viceversa y no dejarle todo a las
conclusiones o resultados otorgados por los sistemas o
software de análisis de datos considerados cualitativos o
cuantitativos por muy sofisticado que se considere el
software (17).
En ningún momento y por ninguna causa los software
sea cual fuere debe sustituir la capacidad de inventiva de
un buen análisis de investigación, el cual tampoco es
excusa para un mal diseño o de una insuficiente o
deficiente recolección y análisis de los datos.
Los software estadísticos o de análisis de datos
cualitativos, están en un plano de herramientas de
ayudas para las múltiples tareas para un análisis más
efectivo y preciso, además de seguro, para la
interpretación de una gran cantidad de datos en el
menor tiempo posible y cumplir con las exigencias y
parámetros establecidos por la comunidad científica y
exigencias de las revistas más reconocidas a nivel
mundial (17).
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