Planificación de la tesis Parte 6: "Análisis de datos", por Roy Horn
Análisis de datos: ¡se trata de encontrar una buena historia que contar!
Una vez que tenga todos los datos para su disertación, puede "respirar aliviado", ¡debería ser capaz de crear una disertación que apruebe a partir de este punto!Antes de empezar a realizar un análisis detallado, es conveniente "validar" los datos de los que se dispone. Los errores pueden introducirse en el proceso de registro en varios puntos, y realizar algunas comprobaciones sencillas puede garantizar que las respuestas de un participante puedan introducirse en la investigación en lugar de tener que descartarse debido a errores. Si utiliza encuestas en línea, piense detenidamente si todas las preguntas son obligatorias. De este modo se garantiza que los participantes no pasen por alto preguntas importantes. En las encuestas en papel, comprueba visualmente que se han rellenado todas las preguntas importantes. La otra tarea general, en el momento de introducir los datos, es hacer una comprobación visual de las respuestas para asegurarse de que no se han cometido errores más generales.
Hay infinidad de métodos posibles para analizar los datos, y no puedo hacerles justicia en este breve espacio. Así que si necesitas ideas o información sobre cómo realizar un análisis cuantitativo o cualitativo, consulta mi libro de texto sobre el tema: (enlace actualmente ya no disponible) Researching and Writing Dissertations (2009), Roy Horn, CIPD: Londres, páginas 141:219.
Los dos paquetes estándar para el análisis cuantitativo son SPSS y Excel, ambos funcionan bien y te proporcionarán un enorme resultado del análisis en bruto. El principal problema y cuestión que hay que abordar es encontrar una "historia de datos" que contar. La sección de tu tesis que analiza los datos y representa el análisis es vital para su éxito. El esfuerzo que has invertido hasta ahora puede perderse o disiparse con una sección de análisis de datos débil o ilógica.
El análisis suele dividirse en las siguientes partes:
- el estudio de las partes constituyentes y la interrelación de las partes
- la descomposición y separación del todo en partes constituyentes
- simplificación del todo en partes para mostrar la estructura lógica
- explicación de un proceso y de las partes que lo componen.
- Esto es un problema.
- El problema tiene estas partes.
- La gente dice estas cosas sobre el problema.
- Si la gente hiciera esto o aquello, el problema disminuiría o incluso se resolvería.
- ser sencilla, breve y pertinente
- tener un principio, un nudo y un desenlace
- tener un "remate", un descubrimiento
- tener datos y pruebas que apoyen la historia (pero sólo para apoyar la historia)
- ser específico y adecuado al estudio de investigación
- ofrecer mejoras y soluciones
- ilustrar cómo podría ser relevante para un público más amplio.
Esto plantea inmediatamente un problema. ¿Cómo puede toda su investigación y esfuerzo ser simple y breve? La respuesta es que hay que expresarlo así para que resulte comprensible y claro para el lector. La característica de sencillo y breve se consigue separando los resultados importantes del análisis. Una idea principal crea una historia principal, luego la siguiente idea e historia, y así sucesivamente.
Tener un principio, un nudo, un desenlace - y un remate, y pruebas.
La estructura normal de una historia sigue este formato, y tus historias de datos deben seguirlo si quieres explicar con éxito tu investigación. ¿Qué aspecto tiene un relato de datos? - Principio: el análisis muestra que (por ejemplo) hay una diferencia significativa entre los hábitos de compra de libros de los estudiantes de Derecho y los de los estudiantes de Empresariales. - Medio: explora el tema con más detalle utilizando datos y pruebas, como tablas y gráficos. Pregúntate a qué se debe esta situación. Relacione la cuestión con cualquier teoría conocida de la revisión bibliográfica. Finaliza con una conclusión para tu historia, también un resumen, y si la historia de datos presenta un problema, di cuál podría ser la solución. Datos y pruebas que apoyen la historia: lo importante aquí es asegurarse de que los datos y las pruebas apoyan la historia. Los datos nunca pueden ser la historia.
Seaespecífico y adecuado al estudio deinvestigación
Al principio de la investigación se establecen las metas, los objetivos, las preguntas de investigación o las hipótesis. Lo mejor es que esta relación quede explícita. Uno de los criterios de calificación de la tesis será el grado de consecución de los fines, objetivos, preguntas de investigación o hipótesis. Si explicitas la relación en los relatos, abordarás esa cuestión de forma integrada y eficaz.
Ofrecer mejoras y soluciones
Algunos relatos tienen una conclusión moral, y tus relatos de datos deben tener algo parecido. En los relatos de datos concluirás con mejoras, soluciones o recomendaciones. Esto te permitirá tener un "asidero" en la sección de datos al que podrás volver en la conclusión de tu trabajo.
Ilustrar la importancia a un público másamplio
Los relatos de tus datos son específicos de tu investigación, pero dependiendo de la postura filosófica que adopte tu investigación, pueden tener implicaciones útiles para grupos más allá de tu contexto. Incluso los datos cualitativos específicos pueden tener puntos generales dignos de mención.
Una buena planificación contribuye al éxito de la tesis.Echa un vistazo aeste calendario "Tom's Planner"con todas las partes de una disertación estándar añadidas.
Bueno... Aquí acaban los blogs sobre disertaciones. Espero que los hayas disfrutado y que te hayan ayudado a completar tu tesis. Recuerda. Una buena organización te permitirá disfrutar de tu TFG y tener éxito. Buena suerte y empieza a planificar tu TFG con antelación utilizando esta plantilla . Este calendario te ahorrará mucho tiempo y energía.