1. ¿Qué son las pruebas cuantitativas?
Las pruebas cuantitativas son procedimientos estadísticos que permiten analizar datos numéricos, contrastar hipótesis, identificar diferencias entre grupos y determinar si existe relación entre variables dentro de una investigación científica.
En una investigación cuantitativa, estas pruebas ayudan a interpretar los resultados obtenidos mediante encuestas, cuestionarios, experimentos y otras técnicas de recopilación de datos.
2. Autores que fundamentan las pruebas cuantitativas
1. Hernández-Sampieri y Mendoza (2018)
Estos autores explican que el enfoque cuantitativo utiliza la recolección de datos para probar hipótesis mediante mediciones numéricas y análisis estadísticos, con el propósito de establecer patrones de comportamiento y comprobar teorías.
Cita: Hernández-Sampieri y Mendoza (2018), Metodología de la investigación: las rutas cuantitativa, cualitativa y mixta.
2. Field (2018)
Andy Field desarrolla los fundamentos del análisis estadístico y explica cómo aplicar pruebas para evaluar relaciones entre variables, comparar grupos y contrastar hipótesis de investigación.
Cita: Field, A. (2018). Discovering Statistics Using IBM SPSS Statistics (5.ª ed.).
3. Triola (2018)
Mario F. Triola presenta los procedimientos de estadística inferencial que permiten analizar muestras, estimar parámetros poblacionales y realizar pruebas de hipótesis utilizando datos cuantitativos.
Cita: Triola, M. F. (2018). Elementary Statistics (13.ª ed.).
4. Siegel y Castellan (1988)
Estos autores desarrollan pruebas estadísticas no paramétricas, útiles para analizar datos ordinales, muestras pequeñas y situaciones en las que no se cumplen determinados supuestos de las pruebas paramétricas.
Cita: Siegel, S., y Castellan, N. J. (1988). Nonparametric Statistics for the Behavioral Sciences (2.ª ed.).
3. Principales pruebas estadísticas cuantitativas
| Prueba estadística | Aplicación | Autor de referencia |
|---|---|---|
| Alfa de Cronbach | Evaluar la consistencia interna de un cuestionario | Cronbach (1951) |
| Rho de Spearman | Medir la asociación entre variables ordinales o rangos | Spearman (1904) |
| Correlación de Pearson | Medir la relación lineal entre dos variables cuantitativas | Pearson (1895) |
| Chi-cuadrado | Evaluar la asociación entre variables categóricas | Pearson (1900) |
| Prueba t de Student | Comparar medias de dos grupos o mediciones | Student (1908) |
| ANOVA | Comparar medias de tres o más grupos | Fisher (1925) |
| U de Mann-Whitney | Comparar dos grupos independientes mediante rangos | Mann y Whitney (1947) |
| Wilcoxon | Comparar mediciones relacionadas mediante rangos | Wilcoxon (1945) |
| Regresión lineal | Analizar y modelar relaciones entre variables | Draper y Smith (1998) |
4. ¿Cómo elegir una prueba cuantitativa?
La elección depende del objetivo de la investigación, del tipo de variables y de los supuestos estadísticos.
- Para determinar la relación entre dos variables: Pearson o Spearman.
- Para evaluar la asociación entre variables categóricas: chi-cuadrado.
- Para comparar dos grupos: t de Student o U de Mann-Whitney, según los supuestos y el tipo de datos.
- Para comparar tres o más grupos: ANOVA o Kruskal-Wallis.
- Para evaluar la confiabilidad de un cuestionario: alfa de Cronbach.
- Para analizar la influencia o predicción de una variable sobre otra: regresión lineal u otro modelo apropiado.
Importante: el alfa de Cronbach evalúa la consistencia interna de un instrumento; no es una prueba para contrastar hipótesis de relación entre variables.
5. Referencias bibliográficas
- Cronbach, L. J. (1951). Coefficient alpha and the internal structure of tests. Psychometrika, 16, 297–334.
- Field, A. (2018). Discovering Statistics Using IBM SPSS Statistics (5.ª ed.). SAGE.
- Fisher, R. A. (1925). Statistical Methods for Research Workers. Oliver and Boyd.
- Hernández-Sampieri, R., y Mendoza, C. P. (2018). Metodología de la investigación: las rutas cuantitativa, cualitativa y mixta. McGraw-Hill Education.
- Mann, H. B., y Whitney, D. R. (1947). On a test of whether one of two random variables is stochastically larger than the other. The Annals of Mathematical Statistics, 18(1), 50–60.
- Pearson, K. (1900). On the criterion that a given system of deviations from the probable in the case of a correlated system of variables is such that it can be reasonably supposed to have arisen from random sampling. The London, Edinburgh, and Dublin Philosophical Magazine and Journal of Science, 50(302), 157–175.
- Spearman, C. (1904). The proof and measurement of association between two things. The American Journal of Psychology, 15(1), 72–101.
- Triola, M. F. (2018). Elementary Statistics (13.ª ed.). Pearson.
Recomendación para tu tesis: si estás desarrollando el apartado de metodología, puedes titularlo “Pruebas estadísticas para el procesamiento y análisis de datos” y justificar cada prueba según tus variables, objetivos e hipótesis.