Capítulo 2:

 Método de análisis

2. LO QUE BIEN EMPIEZA ...

Antes de plantearnos cuál va a ser el plan de análisis estadístico que deberemos desarrollar hemos de ser conscientes que ningún método de análisis, ningún procedimiento estadístico, puede solucionar defectos de concepción o diseño del estudio, ni transformar datos de escasa calidad en resultados de buena calidad.

Por todo ello, una vez que hayamos identificado las variables que vamos a medir, con qué instrumento y cuáles son nuestras fuentes de información (tabla VI), un buen comienzo del análisis estadístico exige un buen proceso de codificación de datos. Codificar no es sino asignar un símbolo diferente (habitualmente números) a las distintas categorías de las variables de estudio. Así, al codificar la variable Estado civil asignaremos el símbolo1 para los solteros, 2 para los casados, y así sucesivamente.

A la hora de codificar las variables conviene tener presente algunos aspectos de interés que nos pueden facilitar el trabajo:

* Es importante, siempre que se pueda, utilizar sistemas de clasificación y codificación ya estandarizados, aunque es necesario asegurarse que su diseño es adecuado para cubrir las necesidades del estudio.

* Conviene recordar que la codificación de las variables cualitativas en ningún caso supone que dicha variable se convierta en cuantitativa.

* Si una variable se puede medir de dos o más maneras es preferible la que mayor detalle nos permite. Por ejemplo, es mejor, y nos aporta mucha más información, anotar la fecha de nacimiento para calcular posteriormente la edad que codificarla como joven, adulto, anciano.

* Una correcta codificación de las variables y de las categorías de cada variable supone no sólo que hemos especificado claramente los distintos valores y reglas a utilizar, sino que hemos elegido previamente el programa de ordenador que vamos a utilizar, para adecuar la codificación a sus necesidades.

Un aspecto muy importante a tener en cuenta son los valores ausentes, valores que pueden deberse a cuatro posibles causas: 1) el sujeto no quiere aportar la información, ó 2) no sabe la información que se le pide, ó 3) por error u omisión del investigador o por ausencia del dato en la fuente original éste no puede ser obtenido; y 4) que el sujeto no sea susceptible de dicha información.

Conviene adoptar un criterio único y unívoco en relación a estos datos ausentes. Personalmente suelo reservar el código 9 (ó 99, ó 999) (siempre y cuando no sea un valor posible, claro) con el fin de no tenerlos en cuenta en el análisis. Estos datos ausentes tienen mucha más transcendencia de la que parece, ya que si no los identificamos correctamente van a distorsionar (en algunos casos gravemente) los resultados del análisis posterior.

Otro de los aspectos importantes a tener en cuenta antes de iniciar el análisis propiamente dicho es asegurarnos la ausencia de errores a la hora de mecanizar los datos de nuestra investigación. Es evidente que a evitar estos errores ayuda la existencia de formularios de recogida diseñados específicamente para el estudio. Pero además deberemos tener medidas complementarias que nos ayuden a disminuir la posibilidad de errores.

Medidas como podrían ser la fijación de rangos para cada variable que impidan la mecanización en caso de valores fuera de ese rango, introducir dos veces a determinados sujetos y comparar ambos registros.

En bases de datos muy grandes es casi imposible asegurar la no existencia de errores al mecanizar los datos, pero deberíamos ser capaces de minimizar el riesgo de equivocarnos. Sólo después de convenir que la información tiene una calidad aceptable y que durante la recogida de la misma y su traslado al sistema informático no hemos cometido errores es el momento de preguntarse qué significa, cuál es el mejor análisis estadístico que podemos hacer, siendo conscientes que el análisis que vamos a realizar depende, por supuesto, de los objetivos, del tipo de estudio y de las variables de medición.

Aunque en el momento de redactar el proyecto de investigación el plan de análisis estadístico debe contemplar solamente las distintas pruebas que se aplicarán cuando el trabajo efectivamente se lleve a cabo, vamos a detenernos brevemente a algunos aspectos de las pruebas estadísticas y para ello nada mejor que hacer un salto en el tiempo y situarnos en el momento de comenzar el análisis de los datos.

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