Cómo escribir un informe de análisis cuantitativo?
valen31Instrucciones Necesitarás Resultados de encuesta Cálculos de datos Gráficos 1
Explica por qué se ha escrito el informe en la introducción. Apunta a la necesidad que se está cubriendo y describe cualquier investigación anterior que se haya llevado a cabo en el mismo campo. La introducción debería decir también qué investigación futura debería hacerse para responder a fondo a las cuestiones que has dispuesto para investigar. Deberías establecer también quién prepara el informe.
2
Describe los métodos usados en la recopilación de datos para el informe. Discute cómo se llevó a cabo. Si se usó una encuesta, cuenta al lector cómo fue diseñada. Deberías dejar que el lector sepa si fue distribuida una encuesta piloto con anterioridad. Detalla la población a la que se dirige, o el grupo de gente que ha sido estudiado. Proporciona la muestra de tamaño o el número de gente encuestada. Cuenta al lector si el ejemplo era representativo de la población marcada como objetivo y explica si recopilaste suficientes encuestas. Desglosa los datos por género, raza, edad y cualquier otra subcategoría pertinente. Cuenta al lector cualquier problema con la recopilación de datos, incluyendo imparcialidades en la encuesta, datos perdidos o respuestas extrañas de la gente.
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Crea gráficos mostrando representaciones visuales de los resultados. Puedes usar gráficos de barras, de líneas o circulares, dependiendo de la comunicación de los datos. Escribe sólo sobre los hallazgos pertinentes, o los que pienses que importan más, en el cuerpo del informe. Cualquier otro resultado puede ser unido en los apéndices, al final del informe. Los datos en bruto, junto con copias de una encuesta en blanco, deberían aparecer también en los apéndices. El lector puede remitirse a todos los datos para informar de sus propias opiniones sobre los hallazgos.
4
Escribe las conclusiones después de evaluar todos los datos. La conclusión puede incluir un artículo de acción al alcance del lector. Este también puede aconsejar que se haga una mayor investigación antes de llegar a conclusiones sólidas. Sólo las que se hagan con base en descubrimientos deberían incluirse en el informe.
5
Escribe un resumen ejecutivo para unirlo al comienzo del informe. Estos son recapitulaciones rápdas de una a dos páginas de lo que hay en el informe. Incluyen versiones más cortas de las introducciones, los métodos, los descubrimientos y las conclusiones. Los resúmenes ejecutivos sirven para permitir a los lectores comprender rápidamente lo que se dice en el informe.
Una vez recibidos los datos y antes de someterlos al análisis, suele ser útil llevar a cabo algunas operaciones preliminares. Esto puede incluir:
apartar los datos que son obviamente erróneos o irrelevantes. Esto ha de ser hecho con precaución: no debiéramos borrar datos que son solamente "anómalos" y no armonizan con nuestras hipótesis. Pueden también demostrar que la hipótesis es defectuosa. normalizar o reducir nuestros datos significa que eliminamos la influencia de algún factor bien conocido pero sin interés. Por ejemplo, podemos eliminar el efecto de la inflación dividiendo todos los precios por el índice de precios de la fecha de la compra.
En el análisis propiamente dicho de los datos, el propósito es extraer una invariante o estructura que nos interese a partir de los datos. Esto no significa que introduzcamos los datos en un ordenador y esperemos que el ordenador nos muestre qué estructuras pueden encontrarse en ellos. Los ordenadores no son lo bastante listos para eso.
En lugar de ello, es habitual que ya en un momento tan temprano como el inicio del proyecto, el investigador tenga un modelo matemático que aplicará a los datos. Este modelo también proporciona las hipótesis eventuales para el proyecto de investigación, o al menos actúa como una hipótesis de trabajo inicialmente no exacta que se puntualizará durante el análisis.
Los datos empíricos pueden entonces analizarse del modo siguiente: primero, el investigador dispone los datos de acuerdo con el modelo y después considera en qué grado el marco es adecuado a los datos o si ha de buscarse un modelo que se adapte mejor.
En otras palabras, el investigador suele primero decidir qué tipo de patrón es el que está buscando en los datos. Esto determinará los métodos para un análisis matemático. Así, la primera cuestión a la hora de elegir el método de análisis es: ¿Queremos usar las variables medidas para clasificar casos o individuos? ¿O deseamos analizar variables inconexas, o bien las relaciones entre diversas variables?
Otra decisión importante se refiere al propósito final de su proyecto. ¿Usted desea describir cómo es el actual (o anterior) estado de su objeto, o usted desea descubrir cómo el objeto debe ser: qué grado de las cualidades medidas sería óptimo? Este último tipo de análisis se discute bajo del título Agregar una dimensión normativa a un análisis descriptivo.
Explica por qué se ha escrito el informe en la introducción. Apunta a la necesidad que se está cubriendo y describe cualquier investigación anterior que se haya llevado a cabo en el mismo campo. La introducción debería decir también qué investigación futura debería hacerse para responder a fondo a las cuestiones que has dispuesto para investigar. Deberías establecer también quién prepara el informe.
2Describe los métodos usados en la recopilación de datos para el informe. Discute cómo se llevó a cabo. Si se usó una encuesta, cuenta al lector cómo fue diseñada. Deberías dejar que el lector sepa si fue distribuida una encuesta piloto con anterioridad. Detalla la población a la que se dirige, o el grupo de gente que ha sido estudiado. Proporciona la muestra de tamaño o el número de gente encuestada. Cuenta al lector si el ejemplo era representativo de la población marcada como objetivo y explica si recopilaste suficientes encuestas. Desglosa los datos por género, raza, edad y cualquier otra subcategoría pertinente. Cuenta al lector cualquier problema con la recopilación de datos, incluyendo imparcialidades en la encuesta, datos perdidos o respuestas extrañas de la gente.
3Crea gráficos mostrando representaciones visuales de los resultados. Puedes usar gráficos de barras, de líneas o circulares, dependiendo de la comunicación de los datos. Escribe sólo sobre los hallazgos pertinentes, o los que pienses que importan más, en el cuerpo del informe. Cualquier otro resultado puede ser unido en los apéndices, al final del informe. Los datos en bruto, junto con copias de una encuesta en blanco, deberían aparecer también en los apéndices. El lector puede remitirse a todos los datos para informar de sus propias opiniones sobre los hallazgos.
4Escribe las conclusiones después de evaluar todos los datos. La conclusión puede incluir un artículo de acción al alcance del lector. Este también puede aconsejar que se haga una mayor investigación antes de llegar a conclusiones sólidas. Sólo las que se hagan con base en descubrimientos deberían incluirse en el informe.
5Escribe un resumen ejecutivo para unirlo al comienzo del informe. Estos son recapitulaciones rápdas de una a dos páginas de lo que hay en el informe. Incluyen versiones más cortas de las introducciones, los métodos, los descubrimientos y las conclusiones. Los resúmenes ejecutivos sirven para permitir a los lectores comprender rápidamente lo que se dice en el informe.
Una vez recibidos los datos y antes de someterlos al análisis, suele ser útil llevar a cabo algunas operaciones preliminares. Esto puede incluir:
apartar los datos que son obviamente erróneos o irrelevantes. Esto ha de ser hecho con precaución: no debiéramos borrar datos que son solamente "anómalos" y no armonizan con nuestras hipótesis. Pueden también demostrar que la hipótesis es defectuosa. normalizar o reducir nuestros datos significa que eliminamos la influencia de algún factor bien conocido pero sin interés. Por ejemplo, podemos eliminar el efecto de la inflación dividiendo todos los precios por el índice de precios de la fecha de la compra.En el análisis propiamente dicho de los datos, el propósito es extraer una invariante o estructura que nos interese a partir de los datos. Esto no significa que introduzcamos los datos en un ordenador y esperemos que el ordenador nos muestre qué estructuras pueden encontrarse en ellos. Los ordenadores no son lo bastante listos para eso.
En lugar de ello, es habitual que ya en un momento tan temprano como el inicio del proyecto, el investigador tenga un modelo matemático que aplicará a los datos. Este modelo también proporciona las hipótesis eventuales para el proyecto de investigación, o al menos actúa como una hipótesis de trabajo inicialmente no exacta que se puntualizará durante el análisis.
Los datos empíricos pueden entonces analizarse del modo siguiente: primero, el investigador dispone los datos de acuerdo con el modelo y después considera en qué grado el marco es adecuado a los datos o si ha de buscarse un modelo que se adapte mejor.
En otras palabras, el investigador suele primero decidir qué tipo de patrón es el que está buscando en los datos. Esto determinará los métodos para un análisis matemático. Así, la primera cuestión a la hora de elegir el método de análisis es: ¿Queremos usar las variables medidas para clasificar casos o individuos? ¿O deseamos analizar variables inconexas, o bien las relaciones entre diversas variables?
Otra decisión importante se refiere al propósito final de su proyecto. ¿Usted desea describir cómo es el actual (o anterior) estado de su objeto, o usted desea descubrir cómo el objeto debe ser: qué grado de las cualidades medidas sería óptimo? Este último tipo de análisis se discute bajo del título Agregar una dimensión normativa a un análisis descriptivo.