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Análisis de datos y métodos de investigación

Análisis de datos y métodos de investigación

Herramientas de inteligencia artificial orientadas al análisis, exploración y apoyo metodológico de datos cuantitativos y cualitativos, que facilitan la identificación de patrones, la organización de información y el apoyo a procesos analíticos en investigación académica, sin sustituir el juicio metodológico del investigador. Nota Estas herramientas apoyan el análisis y la exploración de datos, pero no sustituyen la toma de decisiones metodológicas, la interpretación crítica de los resultados ni el cumplimiento de los principios éticos de la investigación.

ATLAS.ti

Website / Software de análisis cualitativo asistido por inteligencia artificial para la codificación, organización y análisis de datos textuales, audiovisuales y multimedia.

Ámbito principal de uso:

  • Investigación académica
  • Especialmente indicado para estudios cualitativos, análisis de entrevistas, grupos focales y documentos.

Finalidades recomendadas:

  • Codificación y categorización de datos cualitativos (entrevistas, grupos focales, documentos).
  • Organización de corpus y materiales (textos, audios, vídeos, imágenes) en proyectos de investigación.
  • Identificación de patrones, temas y relaciones entre códigos y categorías.
  • Apoyo al análisis temático mediante herramientas de búsqueda, consulta y exploración semántica.
  • Elaboración de memos, anotaciones analíticas y trazabilidad del proceso de interpretación.
  • Visualización de redes conceptuales, relaciones entre categorías y mapas de análisis.
  • Generación de informes de codificación y exportación de resultados para artículos o tesis.
  • Apoyo a procesos colaborativos de análisis cualitativo con control de versiones y comparación.

Modelo de acceso:

  • De pago
  • Requiere licencia individual o institucional.

Condiciones de uso:

  • Puede utilizarse en investigación académica respetando los principios éticos y la protección de datos de los participantes.
  • Las funcionalidades disponibles y las condiciones específicas de uso pueden variar según el plan o licencia de acceso y la configuración de la cuenta.
  • Se recomienda aplicar procedimientos de anonimización y control de acceso cuando se trabaje con datos sensibles.

Uso de los datos:

  • Bajo
  • Los datos pueden analizarse en entornos controlados (locales o institucionales), sin reutilización para entrenamiento de modelos externos.
  • El tratamiento de los datos y el nivel de control pueden variar según el plan o licencia y la configuración de la instalación (local, servidor o nube), de acuerdo con las condiciones del proveedor.

NVivo

Website / Herramienta de análisis cualitativo y mixto que incorpora funciones asistidas por inteligencia artificial para el análisis de datos textuales, audiovisuales y sociales.

Ámbito principal de uso:

Investigación académica
Adecuada para investigaciones cualitativas y mixtas en ciencias sociales y educativas.

Finalidades recomendadas:

  • Codificación y análisis de datos cualitativos procedentes de entrevistas, grupos focales y documentos.
  • Organización y gestión de corpus (textos, audios, vídeos, imágenes) dentro de proyectos de investigación.
  • Identificación de temas, patrones y relaciones entre categorías mediante consultas y filtros avanzados.
  • Análisis de datos mixtos integrando evidencia cualitativa con variables y anotaciones cuantitativas.
  • Análisis de contenido y exploración de términos, frecuencias y coocurrencias en corpus extensos.
  • Apoyo a la trazabilidad del análisis mediante memos, anotaciones y auditoría del proceso.
  • Visualización de resultados mediante mapas, diagramas, matrices y redes conceptuales.
  • Exportación de informes y resultados para artículos, tesis, informes técnicos o presentaciones.

Modelo de acceso:

  • De pago
  • Disponible mediante licencias individuales o institucionales.

Condiciones de uso:

  • Uso permitido
  • Puede emplearse para el análisis de datos de investigación, cumpliendo con la normativa ética y de protección de datos.
  • Las funcionalidades disponibles y las condiciones específicas de uso pueden variar según el plan o licencia de acceso y la configuración de la cuenta.
  • Se recomienda aplicar procedimientos de anonimización y control de acceso cuando se trabaje con datos sensibles.

Uso de los datos:

  • Bajo
  • El análisis puede realizarse en entornos locales o controlados, sin cesión de datos para entrenamiento externo.
  • El tratamiento de los datos y el nivel de control pueden variar según el plan o licencia y la configuración de la instalación (local, servidor o nube), de acuerdo con las condiciones del proveedor.

Orange Data Mining

Website / Herramienta de análisis de datos y aprendizaje automático de código abierto, con interfaz visual para la exploración y modelado de datos.

Ámbito principal de uso:

  • Investigación académica
  • Indicada para análisis exploratorios, visualización de datos y apoyo metodológico en investigación cuantitativa.

Finalidades recomendadas:

  • Realizar análisis exploratorios de datos mediante flujos visuales (workflows) sin programación.
  • Generar visualizaciones interactivas (distribuciones, dispersión, clustering, proyecciones).
  • Aplicar técnicas de aprendizaje automático para clasificación, regresión y agrupamiento.
  • Comparar modelos predictivos y evaluar rendimiento mediante métricas y validación cruzada.
  • Preparar y transformar conjuntos de datos (limpieza, selección de variables, normalización).
  • Explorar relaciones entre variables y patrones relevantes para investigación cuantitativa.
  • Facilitar la enseñanza y aprendizaje de métodos de análisis de datos y machine learning.
  • Integrar extensiones y complementos para análisis de texto, bioinformática u otras áreas.

Modelo de acceso:

  • Gratuito
  • Software de código abierto disponible sin coste.

Condiciones de uso:

  • Uso permitido
  • Puede utilizarse libremente para fines académicos y de investigación.
  • Las funcionalidades disponibles pueden variar según la versión instalada, los complementos utilizados y la configuración del entorno.
  • Se recomienda documentar el flujo de análisis y validar los resultados, especialmente en estudios con impacto evaluativo.

Uso de los datos:

  • Bajo
  • El procesamiento de datos se realiza localmente en el equipo del usuario.
  • El tratamiento y nivel de exposición de los datos puede variar si se incorporan extensiones, conectores o servicios externos, según la configuración del entorno.

IBM SPSS Statistics (funciones asistidas por IA)

Website / Software estadístico que incorpora funcionalidades asistidas para el análisis y modelado de datos cuantitativos.

Ámbito principal de uso:

  • Investigación académica
  • Especialmente utilizado en análisis estadístico en ciencias sociales, educativas y de la salud.

Finalidades recomendadas:

  • Análisis descriptivo de datos (frecuencias, medias, dispersiones, distribuciones).
  • Aplicación de pruebas inferenciales (t de Student, ANOVA, chi-cuadrado, U de Mann-Whitney, etc.).
  • Análisis de correlación y regresión (lineal, logística y modelos asociados).
  • Análisis factorial y reducción de dimensiones (EFA, PCA) para validación de instrumentos.
  • Modelado y análisis multivariante (MANOVA, cluster, discriminante, entre otros).
  • Gestión, limpieza y transformación de datos (recodificación, variables derivadas, filtros).
  • Generación de tablas, gráficos e informes estadísticos para publicaciones y docencia.
  • Apoyo metodológico mediante asistentes y funciones automatizadas en procedimientos seleccionados.

Modelo de acceso:

  • Licencia o suscripción
  • El acceso está vinculado a licencias disponibles para el usuario u organización.

Condiciones de uso:

  • Uso permitido
  • Puede emplearse para análisis estadísticos en investigación y docencia, respetando la normativa ética y la protección de datos.
  • Las funcionalidades disponibles y las condiciones específicas de uso pueden variar según el tipo de licencia y la configuración del entorno.
  • Se recomienda documentar los procedimientos aplicados y asegurar la reproducibilidad del análisis.

Uso de los datos:

  • Bajo
  • Los datos se analizan en entornos controlados (locales o institucionales), sin reutilización externa para entrenamiento de modelos.
  • El tratamiento de los datos puede variar según la modalidad de instalación (local, servidor o nube) y la configuración del servicio, de acuerdo con las condiciones del proveedor.