Un plan de tabulación es un conjunto de especificaciones de tabulación, en el que un analista de investigación esboza todas las tablas, estadísticas y otras peticiones especiales necesarias para su análisis. El plan de tabulación servirá de guía para convertir los datos en resultados significativos.
¿Cuál es el Significado de la Tabulación?
La tabulación se refiere al sistema de procesamiento de datos o información mediante su organización en una tabla. Con la tabulación, los datos numéricos se ordenan de forma lógica y sistemática en columnas y filas, para facilitar su análisis estadístico.
El objetivo de la tabulación es presentar una gran masa de información complicada de forma ordenada y permitir que los espectadores saquen conclusiones e interpretaciones razonables de ella.
¿Cuáles son las Partes Esenciales de una Tabla?
Para tabular los datos correctamente, hay que conocer las ocho partes esenciales de una tabla. Son las siguientes
Número de la tabla
Es la primera parte de una tabla y se indica en la parte superior de cualquier tabla para facilitar su identificación y para su posterior consulta.
Título de la tabla
Una de las partes más importantes de cualquier tabla, su título se coloca en la parte superior de la misma y narra su contenido. Es imprescindible que el título sea breve, nítido y cuidadosamente redactado para describir el contenido de las tablas de forma eficaz.
Nota de encabezamiento
La nota de encabezamiento de una tabla se presenta en la parte situada justo debajo del título. Proporciona información sobre la unidad de datos de la tabla, como «cantidad en rupias» o «cantidad en kilogramos», etc.
Títulos de las columnas o subtítulos
Los títulos son la parte de la tabla que se encuentra encima de cada columna y que explica las cifras que hay debajo de cada columna.
Encabezados de fila o leyendas
El título de cada fila horizontal se denomina talón.
Cuerpo de la tabla
Es la parte que contiene la información numérica recogida de los hechos investigados. Los datos del cuerpo se presentan en filas que se leen horizontalmente de izquierda a derecha y en columnas, que se leen verticalmente de arriba a abajo.
Nota a pie de página
La nota a pie de página se coloca en la parte inferior de una tabla, por encima de la nota de origen, y se utiliza para indicar cualquier dato que no quede claro en el título, los encabezamientos, la leyenda o el pie de la tabla.
Por ejemplo, si una tabla indica el beneficio obtenido por una empresa, se puede utilizar una nota a pie de página para indicar si dicho beneficio se obtiene antes o después del cálculo de impuestos.
Nota de origen
Como su nombre indica, una nota de origen se refiere a la fuente de la que se ha recogido la información de la tabla.
Una ilustración de la tabulación correcta de los datos
A continuación se ilustra una tabla para representar el número total de niños y niñas de las clases V, VI y VII en la escuela XYZ.
Tabla Número 1
Distribución por sexos de los alumnos de las clases V, VI y VII de la Escuela XYZ
Género | V | VI | VII | Total |
Niños | 50 | 60 | 65 | 175 |
Niñas | 45 | 50 | 60 | 155 |
Total | 95 | 110 | 125 | 330 |
Nota a pie de página. Fuente: Escuela XYZ
Esta clasificación y tabulación de datos facilita la comparación y el análisis estadístico y propicia la toma de decisiones.
¿Cuáles son los objetivos de la tabulación?
La tabulación sirve esencialmente de puente entre la recogida de datos y su análisis. Los principales objetivos de la tabulación pueden resumirse de la siguiente manera
Para la simplificación de datos complejos
Cuando se tabula cualquier información, el volumen de datos en bruto se comprime y se presenta de forma mucho más simplificada. Esto facilita la comprensión y el análisis de datos previamente complejos.
Para resaltar la información importante
La representación de cualquier dato en forma de tabla aumenta las posibilidades de resaltar la información importante. Dado que los datos se presentan de forma concisa sin ninguna explicación textual, cualquier información crucial se resalta automáticamente sin dificultad.
Para facilitar la comparación
Cuando los datos se presentan de forma ordenada en filas y columnas, resulta más fácil compararlos en función de varios parámetros. Por ejemplo, resulta más fácil determinar el mes en el que un país ha recibido la máxima cantidad de precipitaciones si los datos se presentan en una tabla. De lo contrario, siempre queda margen para equivocarse en el tratamiento correcto de los datos.
Ayudar al análisis estadístico de los datos
El análisis estadístico consiste en calcular la correlación, la media, la dispersión, etc. de los datos. Cuando la información se presenta de forma organizada en una tabla, el análisis estadístico resulta mucho más sencillo.
Ahorra espacio
Aunque no parezca tan importante como el otro objetivo de la tabulación, ahorrar espacio sin sacrificar la calidad de los datos puede ser muy útil a largo plazo. Además, una tabla ayuda a presentar los hechos de forma mucho más concisa que página tras página de texto.
¿Cómo se ejecuta la tabulación de datos?
La tabulación de datos puede realizarse manualmente o con la ayuda de un ordenador. En la mayoría de los casos, la ejecución de la tabulación de datos depende del costo, el tipo y el tamaño del estudio, la disponibilidad de ordenadores, el tiempo disponible y otros factores.
Si la tabulación se realiza en un ordenador, las respuestas se convierten en forma numérica. En cambio, en el caso de la tabulación manual, se pueden utilizar los métodos de listas, recuento, clasificación por tarjetas y recuento.
Estos métodos se explican de la siguiente manera:
Método de recuento directo
Los códigos se anotan primero en hojas de recuento. A continuación, se marca un trazo contra los códigos para denotar la respuesta. Después de cada cuarto código de trazo, la quinta respuesta se da poniendo una línea horizontal o diagonal a través del trazo.
Método de clasificación y recuento de tarjetas
Este es quizás el método de tabulación manual más eficaz. Aquí los datos se registran en tarjetas de diversos tamaños y formas con la ayuda de una serie de agujeros. A continuación, se separan y cuentan las tarjetas pertenecientes a cada una de las categorías y se registra su frecuencia. De este modo, se puede incluir un total de 40 elementos en una sola página.
Método de lista y recuento
Con este método, se enumera un gran número de cuestionarios en una hoja. Las respuestas a cada pregunta se introducen en filas y el código correspondiente a cada pregunta se representa en columnas.
Tipos de tabulación
En general, la tabulación puede clasificarse en dos tipos: tabulación simple y compleja.
Tabulación simple
Es el proceso de tabulación mediante el cual se ilustra la información relativa a una o más preguntas independientes. También se conoce como tabulación unidireccional. A continuación se presenta un ejemplo de esta categoría de tabulación –
Notas Obtenidas | Número de Estudiantes |
A+ (Sobre 80 puntos) | 15 |
A (70-80) | 20 |
B (60-70) | 18 |
C (50-60) | 25 |
D (40-50) | 10 |
Below 40 | 5 |
Tabulación compleja
Son los tipos de tablas que representan la división de los datos en dos o más categorías basadas en dos o más características. Este tipo de tabulación de datos puede dividirse en tres tipos. Estos son:
Tablas de dos vías
Estas tablas ilustran la información recogida a partir de dos preguntas mutuamente dependientes. Por ejemplo, digamos que una tabla tiene que ilustrar la mayor población en diferentes estados de la India. Esto puede hacerse en una tabla unidireccional. Pero si la población tiene que ser comparada en términos del número total de hombres y mujeres en cada estado, se requerirá una tabla de dos vías.
Tabla de tres vías
Al igual que la categoría mencionada anteriormente, las tablas de tres vías ilustran la información recogida a partir de tres preguntas mutuamente dependientes e interrelacionadas.
Tomemos el ejemplo anterior y ampliémoslo con otra categoría añadida a la tabla: la posición de la alfabetización entre la población masculina y femenina de cada estado. La tabulación de estas categorías tiene que ser puesta en una tabla de tres vías.
Tabla múltiple
Estas tablas se utilizan para ilustrar la información recogida a partir de más de tres preguntas o características interrelacionadas.
A continuación presentamos algunos ejemplos:
Tabla 3. Localización anatómica de los nódulos en la glándula mamaria
Hosp. «Calixto García». 1994
Localización |
No. de casos |
% |
Cuadrantes superiores Externo Interno Cuadrantes inferiores Externo Interno Retroareolar Bilateral |
164 114 50 30 17 13 8 142 |
47.7 33.2 14.5 8.7 4.9 3.8 2.3 41.3 |
TOTAL |
344 |
100.0 |
Fuente: Historias Clínicas
Tabla 4 Distribución por grupos de edades según presencia de afección mamaria
Hosp. «Calixto García». 1994
Mujeres examinadas |
||||||
Grupos de edad |
Con afección mamaria |
% |
Sin afección mamaria |
% |
Total |
% |
15 a 20 21 a 30 31 a 40 41 y más |
268 525 289 348
|
61.05 50.48 54.94 64.32 |
171 516 237 193 |
38.95 49.57 45.06 35.67 |
439 1041 526 541
|
17.2 40.8 20.8 21.2 |
Total |
1430 |
56.14 |
1117 |
43.86 |
2547 |
100.0 |
Fuente: Datos obtenidos de la investigación
¿Cuáles son las reglas de tabulación?
Hay algunas reglas generales que deben seguirse al construir las tablas. Son las siguientes:
Las tablas ilustradas deben ser autoexplicativas. Aunque las notas a pie de página forman parte de las tablas, no deben ser obligatorias para explicar el significado de los datos presentados en una tabla.
Si el volumen de información es considerable, es mejor ponerlos en varias tablas en lugar de una sola. Así se reducen las posibilidades de cometer errores y se pierde el objetivo de formar una tabla. Sin embargo, cada tabla formada debe ser completa en sí misma y servir para el análisis.
El número de filas y columnas debe ser mínimo para presentar la información de forma clara y concisa.
Antes de tabular, los datos deben ser aproximados, siempre que sea necesario.
Los cuadros y las leyendas deben ser autoexplicativos y no deben requerir la ayuda de notas a pie de página para su comprensión.
Si algunas posiciones de los datos recogidos no pueden ser tabuladas bajo ningún talón o epígrafe, deberán anotarse en una tabla separada bajo el epígrafe de varios.
La cantidad y la calidad de los datos no deben comprometerse en ningún caso al formar una tabla.
Tabulación cruzada y chi-cuadrado
La prueba chi-cuadrado o chi-cuadrado de Pearson es una hipótesis estadística que los investigadores utilizan para determinar si existe una diferencia significativa entre las frecuencias esperadas y las observadas en una o más categorías.
Una consideración importante a la hora de realizar una tabulación cruzada de los resultados del estudio es verificar si la representación de la tabulación cruzada es verdadera o falsa. Esto es similar a la duda que tenemos después de ingresar en una universidad, cuestionando si ésta era realmente una buena opción o no.
Para resolver el dilema, la tabulación cruzada se calcula junto con el análisis de Chi-cuadrado, que ayuda a identificar si las variables del estudio son independientes o están relacionadas entre sí. Si los dos elementos son independientes, la tabulación se califica de insignificante, y el estudio se calificaría de hipótesis nula. Como los factores no están relacionados entre sí, el resultado del estudio no es fiable. Por el contrario, si existe una relación entre los dos elementos, eso confirmaría que los resultados de la tabulación son significativos y se puede confiar en ellos para tomar decisiones estratégicas.
Resultados de la Tabulación Cruzada
Una consideración importante a la hora de realizar una tabulación cruzada de los resultados del estudio es verificar si la representación de la tabulación cruzada es verdadera o falsa. Esto es similar a la duda que tenemos después de ingresar en una universidad, cuestionando si ésta era realmente una buena opción o no.
Para resolver el dilema, la tabulación cruzada se calcula junto con el análisis de Chi-cuadrado, que ayuda a identificar si las variables del estudio son independientes o están relacionadas entre sí. Si los dos elementos son independientes, la tabulación se califica de no significativa, y el estudio se calificaría de hipótesis nula. Como los factores no están relacionados entre sí, el resultado del estudio no es fiable. Por el contrario, si existe una relación entre los dos elementos, eso confirmaría que los resultados de la tabulación son significativos y se puede confiar en ellos para tomar decisiones estratégicas.
Otro término importante que introduciremos aquí es la hipótesis nula. La hipótesis nula supone que cualquier diferencia o importancia que se observe en un conjunto de datos es por casualidad. Lo contrario de la hipótesis nula se llama hipótesis alternativa.
Aplicación del Chi Cuadrado a las Encuestas
La aplicación del chi-cuadrado a las encuestas suele hacerse con estos tipos de preguntas:
Demográficas
Preguntas de escala Likert
Ciudades
Nombre del producto
Fechas y número (cuando se agrupan)
Por ejemplo, un ingeniero desea determinar cuántas partes defectuosas se crearon en diferentes líneas de producción, durante cada turno. Esta tabla muestra conteos de frecuencia para cada línea de producción y turno. Se pueden usar porcentajes y otros estadísticos de tabla al analizar los datos.
Línea de producción | Mañana | Noche | Total |
A | 4 | 25 | 29 |
B | 5 | 18 | 23 |
C | 3 | 23 | 26 |
Todo | 12 | 66 | 78 |
Como se ha mencionado anteriormente, la prueba de chi-cuadrado le ayuda a determinar si dos variables discretas están asociadas. Si existe una asociación, la distribución de una de las variables diferirá en función del valor de la segunda variable. Pero si las dos variables son independientes, la distribución de la primera variable será similar para todos los valores de la segunda.
Aplicando el cálculo de chi-cuadrado a los valores anteriores – chi-cuadrado de Pearson= 0,803, Valor P= 0,05. ¿Qué significa esto? Tenemos que prestar atención al valor p. Compare el valor p con su nivel alfa, que suele ser 0,05.
Si el valor p es menor o igual que el valor alfa, entonces las dos variables están asociadas.
Si el valor p es mayor que el valor alfa, se concluye que las variables son independientes.
En este ejemplo, el estadístico chi-cuadrado de Pearson es 0,803 (con un valor p de 0,05). Por tanto, con un valor alfa de 0,05, concluimos que no hay correlación y que es insignificante.
Ventajas de la Tabulación Cruzada
Una ventaja importante de utilizar la tabulación cruzada en una encuesta es que es sencilla de calcular y muy fácil de entender. Incluso si el investigador no tiene un conocimiento profundo del concepto, es fácil interpretar los resultados.
Elimina la confusión, ya que los datos brutos pueden ser a veces difíciles de entender e interpretar. Incluso si se trata de conjuntos de datos pequeños, es posible confundirse si los datos no están dispuestos de forma ordenada. La tabulación cruzada ofrece una forma sencilla de correlacionar las variables que ayuda a minimizar la confusión relacionada con la representación de los datos.
La tabulación cruzada permite obtener numerosos datos. Como se ha mencionado en los ejemplos de tabulación cruzada de la sección anterior, no es fácil interpretar los datos en bruto. La tabulación cruzada traza la correlación entre las variables y permite comprender claramente aspectos que, de otro modo, podrían haberse pasado por alto. Resulta sencillo comprender las percepciones incluso de una forma complicada de estadística.
Proporciona datos cualificados o relativos sobre dos o más variables a través de múltiples características con facilidad.
La ventaja más importante de utilizar la tabulación cruzada para el análisis de encuestas es la facilidad para utilizar cualquier dato, ya sea nominal, ordinal, de intervalo o de razón.
Nuestros especialistas esperan por ti para que los contactes a través del formulario de cotización o del chat directo. También contamos con canales de comunicación confidenciales como WhatsApp y Messenger. Y si quieres estar al tanto de nuestros novedosos servicios y las diferentes ventajas de contratarnos, síguenos en Facebook, Instagram o Twitter.
Si este artículo fue de tu agrado, no olvides compartirlo por tus redes sociales.
También te puede interesar: Diseño Cuasi Experimental
Referencias Bibliográficas
Bhattacharyya, G. K., and R. A. Johnson, (1997). Statistical Concepts and Methods, John Wiley and Sons, New York.
Miller, R. G., Jr. (1981). Simultaneous Statistical Inference, Springer-Verlag, New York.
Scheffe, H. (1953). «A Method for Judging All Contrasts in the Analysis of Variance«, Biometrika,40, pages 87-104.