CONFERENCIA :ELABORACIÓN, ANÁLISIS, INFORME Y APLICACIÓN. UNIDAD 5 , POR FRANKLIN ONESIMO TAVAREZ SANCHEZ

CONFERENCIA :ELABORACIÓN, ANÁLISIS, INFORME Y APLICACIÓN. UNIDAD 5 , POR FRANKLIN ONESIMO TAVAREZ SANCHEZ

CONFERENCIA TEMA V: ELABORACIÓN, ANÁLISIS, INFORME Y APLICACIÓN

Por Franklin Onésimo Tavárez Sánchez Docente OYM Santiago, UTESA Mao CEO de FOTS Dominicana Escuela de NegociosDirector del MINERD para el Centro Prof. José Antonio Espinal Lugo. PUEDES DISFRUTAR MI CONFERENCIA EN: DESCARGA: PLAY: VIDEO: TEXTO:

Queridos estudiantes y emprendedores del Cibao: Hoy vamos a desglosar, con lenguaje llano y ejemplos locales, el TEMA V de la asignatura Metodología y Técnicas de la Investigación. Esta parte es clave si desean ganarse la vida haciendo investigaciones en sus pueblos o para instituciones grandes, ya sea nacionales o internacionales. Vamos a ver cómo se recolectan, analizan y presentan los datos. Esto les va a servir si quieren trabajar como consultores, hacer proyectos de desarrollo, estudios de mercado o diagnósticos comunitarios.

5.1. Elaboración, gestión y procesamiento de los datos

5.1.1 Elaboración y gestión de datos Definición (Hernández Sampieri, 2014): «Es la organización y clasificación de los datos recolectados para que puedan ser analizados posteriormente con fines de investigación.» ***** En palabras sencillas: Es cuando uno empieza a ordenar lo que recogió: encuestas, entrevistas, observaciones… como quien acomoda el zafacón antes de saber qué botar o qué reciclar. ***** Ejemplo: En Finca Doña Blanca en Santiago Rodríguez, hicieron una encuesta para saber por qué bajaron las ventas. Los datos fueron clasificados por edad, tipo de cliente y frecuencia de compra.

5.1.2 Procesamiento de datos y los ordenadores Definición (Burns & Bush, 2008): «El procesamiento de datos es el uso de herramientas computacionales para tabular, resumir y transformar información en resultados comprensibles.» **** En términos llanos: Es cuando usamos Excel, SPSS o cualquier software para poner los datos «bonitos» y que se puedan leer, comparar y entender. *** Ejemplo: Carnes Bonao usó Excel para analizar sus encuestas de satisfacción del cliente. Gracias a eso, detectaron que los lunes vendían menos por la tardanza en la entrega.

5.2. Análisis estadístico descriptivo univariable

Definición (Triola, 2012): «Es el estudio de una sola variable para conocer su comportamiento, tendencia y distribución.» *** Más claro: Es analizar una cosa a la vez: por ejemplo, cuántas personas son hombres, cuántos tienen celular, cuántos ganan menos de 15 mil. *** Ejemplo: Cámara de Comercio de Valverde puede realizar un estudio sobre edad de los nuevos emprendedores. Encontraron que el 60% tiene entre 25 y 35 años.

5.3. Medidas de asociación bivariables y multivariables

5.3.1 Distribuciones bivariables Definición (Cooper & Schindler, 2014): «Relacionan dos variables para observar patrones o asociaciones entre ellas.» ***** Fácil de entender: Es ver si una cosa tiene que ver con otra. Ejemplo: si los que tienen internet compran más. —————– Ejemplo: En Helados D’Luis en Montecristi se vio que los que tienen hijos pequeños compran más helado entre semana.

5.3.2 Regresión Definición (Gujarati, 2004): «Método estadístico que estima el impacto de una variable sobre otra.» **** En criollo: Sirve para predecir. Si sube el precio ¿bajan las ventas? ************** Ejemplo: Distribuidora Rosario de Navarrete midió cómo el aumento de publicidad aumentaba las ventas. La regresión mostró que por cada RD$1,000 invertido en redes, vendían RD$2,300 más.

5.3.3 Correlación Definición (Martínez Arias, 2010): «Mide la fuerza y dirección de la relación entre dos variables.» **** Fácil: Mide si dos cosas van de la mano (positiva), en contra (negativa), o no tienen relación. **** Ejemplo: Academia de Belleza Jenny en Esperanza vio que a mayor capacitación, más aumento de clientela.

5.3.4 Varianza Definición (Triola, 2012): «Indica qué tan dispersos están los datos respecto a su media.» *** Traducción simple: Es ver cuánto se parecen o se diferencian los datos entre sí. *** Ejemplo: Supermercado J&J en Laguna Salada analizó la varianza del consumo mensual: algunos clientes compraban cada semana, otros una vez al mes.

5.3.5 Introducción al análisis multivariable Definición (Hair et al., 2010): «Consiste en estudiar varias variables al mismo tiempo para entender relaciones complejas.» *** En lenguaje de pueblo: Es ver muchos factores juntos para entender qué está pasando. *** Ejemplo: EcoTurismo Jarabacoa analizó edad, ingresos, tiempo de estadía y nivel educativo para entender su tipo de cliente ideal.

5.3.6 Análisis factorial

Definición (Tabachnick & Fidell, 2007): «Es una técnica para identificar grupos de variables relacionadas entre sí.» *** En lenguaje llano: Sirve para agrupar preguntas o factores parecidos. Como armar grupos de síntomas para saber si todos apuntan a la misma enfermedad. *** Ejemplo: FOTS Dominicana agrupó preguntas sobre motivación y satisfacción en empleados de pequeñas empresas del noroeste. Salieron tres factores clave: clima laboral, liderazgo y reconocimiento.

5.4 Análisis multivariables 5.4.1 Modelos causales Definición (Bryman, 2012): «Intentan establecer relaciones de causa y efecto entre variables.» *** Sencillo: Tratan de decir si A causa B. Ejemplo: Cooperativa San Rafael de Valverde analizó si la educación financiera causa mayor ahorro. El modelo mostró una relación directa. *** 5.4.2 Construcción de tipologías Definición (Lazarsfeld, 1972): «Es la clasificación de casos según combinaciones de variables comunes.» *** Fácil de entender: Es hacer grupos de personas que se parecen. *** Ejemplo: Centro Mipyme de Santiago identificó cuatro tipos de emprendedores: innovadores, tradicionales, sociales y tecnológicos. —————————– 5.4.3 Análisis longitudinales Definición (Neuman, 2014): «Estudian datos a lo largo del tiempo para ver cambios y tendencias.» **** En el campo: Sirve para ver cómo cambia algo con el tiempo. ***** Ejemplo: FOTS Dominicana evaluó durante 3 años el crecimiento de negocios en Esperanza que recibieron capacitaciones, y se vio que el 70% aumentó ingresos.

5.5 Análisis de contenido Definición (Krippendorff, 2004): «Es el análisis sistemático de mensajes o textos.» *** En palabras sencillas: Leer muchos textos o redes para sacar patrones. *** Ejemplo: Agencia de Publicidad El Norte analizó 100 posts de Instagram de negocios locales para ver cuáles palabras generaban más ventas.

5.6 Análisis cualitativo: fundamentos y modelo Definición (Patton, 2002): «Es el proceso de interpretar datos no numéricos para encontrar significados.» **** Entendible: Leer, escuchar y entender opiniones, emociones y experiencias. *** Ejemplo: Escuela Comunitaria de Mao entrevistó madres para saber por qué no enviaban a sus hijos a clases virtuales.

5.7 Análisis cualitativos especiales 5.7.1 Análisis conversacional Definición (Sacks, 1992): «Estudio de cómo las personas usan el lenguaje en conversaciones.» **** Ejemplo: FOTS Dominicana grabó a vendedores del mercado para ver cómo cierran ventas efectivas. 5.7.2 Análisis etnográfico Definición (Geertz, 1973): «Interpretación cultural profunda basada en observación directa.» *** Ejemplo: Centro de Cultura de San José de las Matas hizo etnografía sobre cómo los caficultores toman decisiones en sus fincas.

5.8 Análisis comparativo Definición (Ragin, 1987): «Método para comparar casos o contextos diferentes con criterios comunes.» **** Ejemplo: UTESA Mao comparó resultados de estudiantes que usan bibliografía física versus digital.

5.9 Análisis aplicados 5.9.1 Análisis demográfico Definición (Weeks, 2011): «Estudio de la población y sus características.» *** Ejemplo: Ayuntamiento de Esperanza analizó los datos del censo para planificar servicios públicos. —————————- 5.9.2 Análisis de los medios de comunicación Definición (McQuail, 2010): «Estudia cómo los medios influyen en la opinión pública.» *********** Ejemplo: FOTS Dominicana midió el impacto de sus noticieros radiales en la participación comunitaria.

5.10 Investigación evaluativa Definición (Scriven, 1991): «Proceso de recopilar información útil para valorar un programa o intervención.» ******** Ejemplo: Ministerio de Educación contrató a estudiantes de investigación para evaluar la eficacia de las clases híbridas en zonas rurales.

5.11 Síntesis y conclusiones 5.11.1 Presentación de los datos Definición (Tufte, 2001): «Forma clara y gráfica de mostrar la información analizada.» ********** Ejemplo: Estudiantes de FOTS Dominicana hicieron un informe con gráficas sobre consumo local de productos agrícolas. 5.11.2 Informe Definición (APA, 2020): «Documento estructurado que comunica los hallazgos y conclusiones de una investigación.» ********** Ejemplo: Alumnos de OYM presentaron su informe a una ONG sobre necesidades de jóvenes emprendedores en Villa Vásquez.

Gracias por su atención, sigamos aprendiendo con propósito y acción. Franklin Onésimo Tavárez Sánchez
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