Buenos días a todos y a todas.
Como coordinadora del Máster en Metodología de las Ciencias
del Comportamiento y de la Salud,
es un placer estar hoy aquí para presentar
un seminario sobre metodología mixta.
¿Por qué?
Pues porque en realidad siempre he pensado
que la metodología mixta ha sido en gran parte
de nuestra historia algo denostada y tiene un gran alcance
y un gran poder explicativo de los fenómenos.
Entonces, yo creo que ya va siendo hora de abordar en más profundidad
y además complementándolo con los métodos cualitativos.
Pues bien, en el máster,
como sabéis, se está potenciando todo lo posible
la metodología cualitativa.
Con el plan nuevo hemos pasado de tener un seminario de dos créditos
a tener una asignatura de seis.
Entonces, pues bueno, la idea es para seguir fomentándolo,
es en la medida de lo posible, hacer seminarios complementarios
para saber más.
Tenemos la gran suerte de contar hoy con un experto
o dos expertos de primer nivel en el área.
Entonces,
pues bueno, es para mí un placer presentaros a África Borges,
Catedrática de Metodología de las
Ciencias del Comportamiento en la Universidad de La Laguna,
y a José Tomás González.
Gracias.
Martín, perdón, y a José Tomás Martín,
que van a presentar este seminario.
Además, van a explicar no solo una pequeña introducción teórica,
sino también un software, porque como sabemos todos,
en realidad hoy día necesitamos analizar esos datos,
ya sean cualitativos o cuantitativos.
Entonces, pues bueno, nos van a presentar el software Iramutec.
Y sin nada más por mi parte, os dejo con ellas.
Bueno, buenos días y en primer lugar muchísimas gracias
por invitarnos.
El año pasado ya iniciamos un poco un taller parecido,
lo que pasa es que este año lo vamos a complementar
y sobre todo vamos a presentar más el software de Iramutec.
Que la verdad que funciona muy bien,
da muchísimo juego para análisis de metodología cualitativa
en general y de metodología mixta en particular.
Hoy el ejemplo que vamos a poner además
tiene que ver con metodología mixta para plantear cómo usarlo.
Bien, que no me va el presentador, pero bueno.
Bien, entonces, como bien saben, el enfoque cualitativo
y el cuantitativo que conforman la metodología mixta supone,
por una parte, desde el punto de vista cuantitativo,
una selección por parte de los participantes controlada
o aleatorizada, y luego la recogida de datos
que va a basarse en la teoría de la probabilidad,
fundamentalmente en análisis que tienen que ver con probabilidad.
El planteamiento es un enfoque científico y objetivo,
donde la objetividad tiene un peso muy importante.
Y la idea es predecir la conducta humana.
El enfoque cualitativo
tiene una perspectiva un poco diferenciada,
porque el interés es recoger las experiencias vitales.
Y más que el principio de objetividad,
hay un principio de saturación.
Es decir, además hay un lo que a los cuantitativistas
nos deja un poco.
Así, porque claro, una investigación cuantitativa
se plantea de principio a fin, vamos a tener tantos participantes,
tal, tal, tal, tal.
Mientras que en la cualitativa
se da ese permiso de hacer una primera entrada de campo
y si todavía no tiene suficiente información,
hacer una segunda entrada de campo hasta llegar a la saturación.
En principio, la cualitativa exige muestras pequeñas,
porque como lo que recoge es una gran cantidad de datos,
el análisis supone bastante complejidad
si los datos fueran muy numerosos.
Lo que vamos a ver aquí no es justamente eso,
porque el Iramutec permite, no solamente permite,
exige grandes cantidades de datos.
Entonces, da la posibilidad de haber tenido.
Pues una recogida de información sea directamente cualitativa,
incluso de pocas personas, pero con mucha densidad de datos,
o de muchas personas con una densidad pequeña.
Evidentemente, no permite analizar si la gente le pregunta,
¿te gusta el cine?
Y le dice sí.
Pues eso al final no, o sea, necesitas que haya más texto,
que se posicionen un poco.
Pero la gran ventaja es esa,
que sí que permite grandes cantidades de datos.
De hecho, me parece que los datos que presentamos hoy
están en torno a 1.500.
Y el hecho
de que sean muestras pequeñas y no aleatorizadas en cualitativa,
los resultados no son directamente generalizables,
son comprobables unos con otros
y se van haciendo comprobaciones posteriores.
Bien, entonces, en realidad ambos enfoques difieren
en el procedimiento y tratamiento de la información
y el debate está en cuanto a la cuantificación
y a la objetividad.
Evidentemente, muchos datos cualitativos
se pueden cuantificar, se pueden pasar a categoría
y, por lo tanto, numerarse.
De hecho, Por ejemplo,
es lo que ocurre en la metodología observacional,
que tú estás partiendo de una realidad visible
y esa realidad visible la categorizas y la analizas con análisis
secuencial, con lo que sea, y lo conviertes en datos.
En la metodología cualitativa, más propiamente hablando,
se sigue manejando el texto.
O sea, la presentación de datos tiene que ver con el texto,
tiene que ver con categorizaciones de ese texto.
Entonces, bueno, pues una de las ventajas también
de este software que presentamos es que sigue manejando texto,
pero lo organiza.
En realidad.
Es análisis de correspondencias
y, por lo tanto, lo que hace es agrupar en cuanto a la cercanía
que tienen esas respuestas y, por lo tanto, las agrupa.
Con lo cual, es una perspectiva, en ese sentido, muy mixta,
porque sigues teniendo las verbalizaciones,
pero organizadas de forma cuantitativa.
Y luego, la cuestión es que, evidentemente,
los métodos cualitativos y cuantitativos son complementarios,
no se pueden ver como dos realidades completamente distintas,
sino que dan un enfoque común.
Entonces, lo único que va a diferir es el rigor,
y el rigor es lo que tenemos que poner.
Es decir,
el rigor no te lo da que utilices cualitativa o cuantitativa,
sino que hagas bien la investigación.
Y como yo le digo muchas veces a nuestros alumnos, es el enfoque,
o sea, el alcance.
Si tú tienes una muestra de 10 personas no vas a poder decir
que esto es lo que ocurre en el mundo mundial, ¿no?
Te limitarás a plantear que es un estudio exploratorio,
que da cierta orientación.
O sea, lo que hace buena o mala no es una investigación,
es el rigor con el que se tome, el conocer también
los sesgos que hay, por lo tanto, en cada metodología,
que en todas hay, y tenerlos en cuenta
e intentar minimizarlos.
Bien, entonces se habla de la metodología mixta
como el tercer paradigma
y está entre el positivismo de los años 50-70
y el constructivismo de los 70-90.
La gran ventaja es que.
Supone un enfoque que combina,
o sea, que da muchas más posibilidades
de dar respuesta a la pregunta de investigación,
es decir, permite un alcance mucho más amplio.
Empieza a finales del siglo XX
y es un enfoque fundamentalmente pragmático
de cómo juntas, ¿no?
Integra ambos métodos, lo que pasa que es una integración, o sea,
no son datos por separado,
sino lo que intentas es conjugarlos.
Y luego,
la justificación es justamente lo que acabamos de hablar,
son compatibles.
Si fueran métodos incompatibles, no serían.
Es cierto que la metodología cualitativa,
como bien ha dicho Patricia,
ha tardado en hacerse un hueco en la metodología.
Perdón, estoy un poco entre los chicas que soy, me quedé para atrás,
esto no puede ser.
Bien, entonces, lo que les decía, pues, de hecho,
yo recuerdo haber lo empezado a incorporar
en Fundamentos de Metodología, A partir de los años,
del principio de los 2000,
ya empezó a entrar ahí que hasta ese momento
los libros de metodología no consideraban la cualitativa,
consideraban metodología observacional de encuestas
y la experimental, claro, la experimental, ¿no?
Y entonces, como yo muchas veces le digo a los alumnos,
Si solamente nos hubiéramos quedado con la metodología experimental,
tendríamos unos libritos así de chicos, estaría muy bien,
o sea, se aprobaría muy fácil porque, claro,
cuando intentamos hacer investigación más allá de lo puramente
laboratorio, pues la cosa se complica,
pero también se amplía y también nos da posibilidad
de entender la conducta humana en todo su alcance, ¿no?
Bien, entonces, las ventajas de la metodología mixta
es lo que les decía, podemos entender mejor el fenómeno de estudio.
O sea, por una parte,
nos va a plantear la posibilidad de hacer estudios psicométricos
clásicos con toda la, o sea, quiero decir,
utilizando test con botas psicométricas
absolutamente probados,
en el caso, además del Iramutec, con muestras grandes.
Pero luego muchas veces nuestras escalas
y nuestros cuestionarios nos dejan ese sabor
de hay algo que no acabamos de entender.
Entonces la metodología cualitativa permite que el propio participante
dé la información complementaria y da matices
que de la otra manera no hubieran aparecido.
Entonces por eso mejora por una parte la exactitud de los datos
porque luego al complementarse.
Acaba abarcando mucho más y dando esos matices,
da una perspectiva más amplia, permite evitar determinados sesgos,
como puede hacer esa limitación,
y además permite contrastar los datos y los métodos.
La característica es que, como les decía, es una integración.
La metodología mixta no es hablar de dos partes paralelas,
sino integrar cualidades.
Cualitativa y cuantitativa en una misma investigación.
Y luego, los diseños van en función del peso
y la secuenciación que tiene la parte quali
y la parte quanti.
Ahí empieza a hablarse ya claramente de diseños,
pero todavía no está como muy establecido.
Y una parte fundamental de la investigación
es explicitar claramente cómo se va a plantear.
Es decir, vamos a recoger los datos de forma concurrente,
de forma secuencial, cómo se va a analizar,
a qué le vamos a dar más peso.
Y en eso van a consistir los diseños.
Entonces, Esto se me vino otra vez, a ver qué pasó aquí.
Vale, como les decía,
las dos grandes separaciones son diseños secuenciales
y diseños concurrentes.
Los diseños secuenciales en mixto,
los datos previos se usan en la siguiente fase
y empiezan con cualitativa o cuantitativa,
o sea, primero una fase y después la siguiente.
El exploratorio empieza con cualitativa
y sigue con cuantitativa.
En el explicativo es justamente al revés, empieza con cuantitativa
y luego se pone una fase de cualitativa.
Y el transformativo, en las dos fases,
se trabaja con ambas formas.
Como les digo, tampoco quiero detenerme mucho aquí.
La literatura empieza ya a consolidar este tipo de diseños,
pero todavía te encuentras bastantes variedades.
Y me van a permitir un visite a nuestro bar
porque les tengo que contar que en el Congreso de Metodología
de este verano, en el mes de julio en Tenerife,
en la Universidad de La Laguna del Congreso Europeo de Metodología,
vamos a tener un fuerte peso de metodología en vista
porque tenemos a Anthony.
Tiene un nombre difícil,
pero es uno de los grandes autores de.
¿Esto se va a grabar?
No.
Bueno, pues es que tiene un nombre difícil.
Pero va a estar como ponente y después en Estado del Arte,
con lo cual tenemos una contribución magnífica de metodología mixta.
Bueno, eso es Visite Nuestro Bar,
que también hay que hacerlo.
Y en cuanto a los diseños concurrentes,
pues tenemos también el mixto,
que en este sentido se recogen los datos en paralelo.
Y podemos tener una recogida con análisis por separado,
la triangulación que nos va a permitir comparaciones cruzadas,
el transformativo que va a ir guiado por la teoría previa.
Y el anidado, donde se buscan distintos niveles de análisis.
Como ven,
hay una amplia variedad para elegir entre los posibles diseños
y va en función de los objetivos que tengamos,
del tipo de muestra, de cómo lo queramos plantear.
Bien, hay otros diseños además,
como de integración.
Para plantear una teoría emergente
o de conversión para, esto es también muy habitual,
la transformación de los datos para el análisis,
es decir, transformarlos ya, por ejemplo,
en cualitativa sobre todo, perdón, en cuantitativa,
aunque también se puede hacer al revés,
pero a mí siempre me resulta más complejo,
me parece más fácil que los datos cualitativos
los transformes a cuantitativos, por ejemplo,
lo que les ponía de ejemplo antes en metodología observacional,
de hecho se trabaja así, se trabaja en datos que estás observando
y los categoriza.
Bien, entonces entramos ya, para no detenernos mucho,
en los análisis a través de informática.
Esto empiezan también a principios del siglo XXI
con programas informáticos para el análisis cualitativo,
es lo que se llama Computer Qualitative Data Analysis
y ha sido controvertido.
Entonces, de hecho, los cualitativistas hoy en día
todavía siguen debatiendo los más duros.
De hecho, acabo de estar en un congreso en Cracovia
de metodología cualitativa.
Y todavía se debatía hasta qué punto se podía utilizar la informática.
También, no voy a decir nada más, pero en fin.
Hoy en día discutir el hecho
de que la informática nos ayuda y es una ventaja fundamental,
pues es un poco atraso, pero en fin.
Entonces, bueno, grandes, o sea, ventajas importantes.
Cuando yo empecé a trabajar en cualitativa,
que empecé tentativamente,
como les digo, al principio de los 2000,
todavía la gente trabajaba prácticamente sin software.
Y entonces lo que hacían era utilizar una sala de este calibre
y iban poniendo los textos unidos, o sea, categoría tal,
pues.
Tiene este texto.
¿Categoría cuál este texto?
Bueno, eso evidentemente, aparte de ser difícil.
Dificulta también la replicabilidad, dificulta muchas cosas.
Entonces, los programas informáticos
permiten trabajar grandes cantidades de datos.
Incluso, aunque tengas cinco o seis entrevistas,
por regla general son enormes,
son a lo mejor de dos horas de duración.
Eso transcrito da unos datos enormes para luego trabajar con ellos.
Me imagino que si están aquí
es porque tienen cierta experiencia personal.
En ese tipo de trabajo y la verdad es que lleva muchísima faena.
Entonces, permite etiquetar las palabras por contenido
y además ayudan a la construcción teórica.
Por ejemplo, la Class T
es uno de los software que permite la etiquetación.
Grounded Theory, o sea, la construcción,
ayuda a esa construcción.
Como siempre, ayuda.
O sea, el tema de mucho del software que hay en cualitativa.
Es un ayudante, pero no te analiza los datos
como tal.
Tienes tú que ponerte tu parte, ¿no?
Pero desde luego es un ahorro de tiempo, permite la organización,
o sea, por ejemplo, trabajando con Atlasti,
tú puedes tener todas las entrevistas metidas
y entonces las categorías que hayas hechote las vas recuperando
de cada uno de los textos.
Esto antes era complicadísimo de hacer,
mientras que o permite integrar.
Vídeos, con audio, con texto, todo eso ya lo permite el software.
Permite la exploración de los datos.
Otra cosa interesante, el compartir el tratamiento
de los datos, el hecho de que pueda haber varias personas
trabajando con los mismos datos,
da una mayor transparencia porque está todo visible
y, como les decía, también permite la modelización.
Entonces, sin embargo,
la resistencia que hay todavía a estos programas informatizados,
en primer lugar, es epistemológico,
porque.
Los más clásicos dicen que elimina la creatividad.
Yo no sé dónde elimina la creatividad.
O sea, la creatividad es una palabra que utilizamos muchísimo,
nos encanta y funciona para todo, para pro y para contra.
La creatividad no tiene sentido aquí.
Es decir, la creatividad, como ustedes saben,
en una investigación es a la hora de plantear el problema.
Luego hay que seguir los pasos que hay
y luego la organización de los datos
también te viene dada un poco por la literatura que hay.
Que es la que te va enmarcando como categoriza.
Y excesiva homogeneización,
que tampoco entiendo por qué,
porque al final interesa justamente esa homogeneización.
La idea es buscar líneas generales cuando investigamos,
porque si estamos en líneas excesivamente particulares,
nos perdemos.
El otro día, justamente, en un diplomado que llevo ahora,
una persona me decía, es que no das perfiles individuales,
digo, porque es que.
Estoy investigando en altas capacidades
y lo que necesitamos es aspectos generales.
El idiosincrático siempre ha existido,
pero si quieres ver si realmente hay un perfil de personalidad
de la persona de alta capacidad, pues tendrías que plantear.
El genérico,
luego la individualidad va por otro lado, ¿no?
Entonces, por eso les digo que, bueno, son críticas.
Y luego, los operativos, bueno, pues está el coste.
Hay programas, por ejemplo,
la telastía es un programa bastante caro.
El ENE vivo, no lo sé, pero también debe ser caro.
Una cosa que también es cierto
y que de hecho aquí nosotros lo hemos comprobado,
pero que luego hay posibilidades de transformarlo,
es que cada software te está pidiendo un formato distinto de documento.
Con lo cual, pues tienes que pasar de uno a otro
y a veces no es tan fácil.
Incluso cómo trasladas la información
o cómo trasladas lo que se hace de uno a otro.
Bien, vale, entonces el uso general
de todos estos software permite desde tomar
y transcribir notas en el campo, porque eso también es
una parte importante, sobre todo si se está trabajando,
por ejemplo, con observación cualitativa,
pues el investigador forma parte de eso.
De ese entorno
y, por lo tanto, al entrar
y al salir del campo tiene que tomar notas o a la hora
de ir interpretando de alguna manera los distintos resultados,
permite la codificación, que eso es de lo más común,
el almacenamiento de todos los textos,
que eso ayuda muchísimo,
o sea, no tenerlos por separado, sino poderlos unir,
y luego esa búsqueda y recuperación.
Bueno, y luego en cuanto a qué tipos de tipologías
hay en el análisis de textos, pues tenemos el análisis manual,
donde el investigador codifica, como en el Atlasti
y en el Nvivo.
Bueno, yo el Nvivo no lo he utilizado nunca,
el Atlasti sí funciona muy bien, es un instrumento,
o sea, es un software que sobre todo cuando quieres ir a pormenorizar
es magnífico, para hacer teorías también,
pero lleva bastante tiempo trabajar con ello.
La codificación de esos datos es bastante más complicada.
Luego el semiautomático, que supone un análisis leximétrico,
pero las relaciones las tiene que dar el propio investigador.
Y ahí está el leximancer, que nosotros lo hemos tenido,
pero que realmente yo no he sabido sacarle jugo.
Debe ser que ya me acostumbré.
A lo que es el automático del todo,
y de repente me encontré con unas bolas muy bonitas,
pero que no sabía qué hacer con ellas.
Entonces, no sé, algún día de lluvia me pondría, pero lo dudo.
Y luego, el automático,
donde se hacen los análisis con mínima intervención
del investigador, como pueden ser el programa que les presentamos hoy,
que es el Iramutec o el Alceste.
Bien.
Bueno, con respecto al análisis de datos textuales,
son análisis multidimensionales sobre datos lingüísticos
y tienen diversos nombres, como es la lexometría, textometría,
y como les decía, funciona a base de análisis de correspondencia
con clasificaciones jerárquicas.
Y no sé por qué había intentado cambiar este antes,
pero se me ha quedado ahí.
Y como les comentaba, el Atlastique es previo a la lexicometría,
se basa en redes conceptuales, bueno, permite diversos análisis,
pero siempre a mano, como el Abecren.
Es decir, el propio investigador es el que junta,
por lo menos como yo lo utilizaba, hace mucho que no lo utilizo,
lo mismo estoy diciendo barbaridades,
pero sigue siendo así, ¿no?
No, ya lo permite unir.
¿Ves?
Vale, vale.
Yo es que hace mucho que no lo utilizo
y por eso yo me quedé en lo que era.
Puedes buscar los nodos, completarlos tú, y bueno,
pues por eso también llega un momento que dices, esto es complicado, ¿no?
Y lo que sí sé
es que ahora mismo está incorporando inteligencia artificial,
pero al menos el año pasado,
cuando nos lo presentaron en el congreso anterior,
nos decían, pero no te creas las categorías,
luego las tienes que confirmar tú, y dices.
Pues para este camino, si las tengo que seguir interpretando yo,
las interpreto desde el principio.
Bien, entonces la lexicometría se define
como el conjunto de procedimientos basados en criterios formales
que permiten reorganizar la estructura de un texto
y extraer estadísticos.
Bueno, pues nosotros lo usamos, lo estamos usando muchísimo
y nos ha resultado una herramienta muy,
muy interesante a la hora de plantear datos
e interpretarlos.
Y además de ese planteamiento mixto
de poder analizar los datos de forma cuantitativa
y luego plantearlos también de forma cualitativa
e incluso unirlos.
Así que vamos ya con lo que se llama el Iramutec.
El Iramutec,
un nombrecito complicado, interfaz de R
para el análisis multidimensional de los textos y cuestionarios.
Vale, es como precioso, ¿no?
Yo incapaz de aprendérmelo entero de memoria
porque es bastante complicado.
Bueno, ¿qué?
Concretando un poco lo que hace es reducir los textos a unidades
de contexto elemental y lo que hace es que reemplaza una palabra
por su raíz entonces si es deporte.
Pues que se queda con deporte.
Y así, cuando tenemos el diccionario en español,
pero un poco de aquella manera,
es decir, que viene del francés directamente,
pues nos pasó, meto así un ejemplo para entretenernos un poco.
Teníamos unos datos que eran de orientación profesional en alumnos
de secundaria, que era lo que querían hacer en su vida
y tal.
Y entonces, Una de las frases del contexto que nos sale
es deportar.
¿Deportar?
¿Qué hace deportar aquí?
Realmente era una cosa que dices, pero ¿en qué momento?
Estos chicos quieren hacer carreras,
quieren hacer determinados deportes.
Era hacer deporte.
Le matizó y entendió que deportar era una forma estupenda
de hablar en español.
Bien, les decía que crea esas unidades de contexto
y es como las va uniendo en ese clúster jerárquico descendente
y buscando el análisis de la similitud por proximidad
en cuanto a los contenidos.
Bien.
Vale, entonces, conceptos clave.
Primero, ese conjunto de datos se llama corpus
y luego en el texto tenemos el conjunto de textos
que vayamos utilizando.
Pero lo primero que tenemos que cargar justamente
es justamente ese corpus.
Bien, entonces.
Vale, lo primero es que reconoce por un diccionario.
Entonces, la primera cuestión que lleva muchísimo rato
y que justamente el que lo suele hacer
es mi compañero, es justamente, vamos, tanto los datos
si han sido escritos por el investigador,
que entonces suponemos que no tiene faltas de ortografía
y esas cositas entretenidas,
Pero nosotros trabajamos mucho a base de Google Formulario
y entonces se le pasa a la población que estemos trabajando,
a la muestra que estemos trabajando, con lo cual es muy entretenido.
Sobre todo si son adolescentes,
incluso las que les vamos a presentar ahora es de una muestra universitaria
y las faltas de ortografía iban a caballo.
Entonces, claro, en cuanto que hay una falta de ortografía,
se descoloca completamente porque ya no le vale el diccionario.
Entonces, te va dejando de interpretar textos
y eso significa que reduce muchísimo el corpus
que va a trabajar.
Luego, pues también lo comentaremos,
pero por ejemplo, nos ha pasado que con muestras mexicanas,
por alguna razón que desconozco,
les gusta más utilizar el acento francés
que el español.
Entonces, claro, el.
El diccionario entiende que esa palabra no es española
y entonces la deja de tener en cuenta.
Con lo cual hay que hacer una revisión exhaustiva
de los datos antes de ponerlos.
Y luego, pues, a veces también, o bien unir una palabra
y meterla, por lo tanto, en el diccionario como tal,
como puede ser, no sé, unida conjuntamente,
o bien poner una que pueda ser general,
que sea desconozco, cambiarla en el mismo sentido, ¿no?
Bien, pues entramos ya a lo que es el análisis con Iramutec
y veremos,
o sea, lo primero que vamos a ver es la base de datos
y luego ya el análisis y la interpretación.
Con respecto a la base de datos,
el Iramutec exige que tengas al menos.
Tres o cuatro variables independientes para poder analizar.
Eso significa que tenemos que elegir si es un análisis cualitativo,
que no tenemos nada más que el interés cualitativo,
pues utilizamos aquellas variables que nos sean relevantes.
Por ejemplo, el género, si es con estudiantes la clase,
el nivel educativo.
Pero también podemos utilizar la edad.
Lo que pasa es que la experiencia nos hace ver
que no es interesante poner la edad numérica con variable de intervalo.
¿Qué significa esto?
Pues que si luego esa variable te sale significativa,
te puede salir significativo 16.
¿Y eso qué quiere decir?
No sé si me estoy explicando.
El valor de una edad.
O 45.
¿Y esto qué?
Entonces, ya una vez que hemos reflexionado,
también lo que yo estoy contando es la propia experiencia
utilizando esta metodología.
Entonces, yo prefiero, cuando trabajo con la edad,
decir jóvenes, medianos y mayores,
por ejemplo.
Y entonces.
Ya si te da significación en alguno de los niveles,
tiene sentido y lo puedes combinar.
Luego lo veremos porque justamente
el ejemplo que hemos buscado analiza, te da significación
en algunos niveles de la variable y ayuda bastante a interpretarlo.
Además, hay metodología mixta.
Y luego, lo que es habitual también, o sea, si estás trabajando
en metodología mixta propiamente dicha,
pues puedes tener en principio un cuestionario o dos,
pero también donde.
Yo les sugiero transformar esa variable.
Yo lo que suelo hacer es utilizar los percentiles.
Utilizo el percentil 33 y 66 para dar
los tres niveles que nos puede dar la variable.
Entonces, menor al percentil 33,
nivel bajo.
Del 33 al 66, nivel medio.
Y por encima del 66, nivel alto.
Con lo cual, también nos va a interpretar.
Porque.
Pasará lo mismo si lo pongo como variable de intervalo,
pues si te da el valor 18, ¿eso qué significa?
En cambio, si te da un valor,
pues tú dices, las personas que han puntuado
en un valor medio son significativas para esta clase.
Perdón, la significación de un valor medio
tiene sentido en esta clase.
Entonces, da bastante información.
Bien, el formato es este.
Que es así de divertido.
Es un formato donde puedes poner
o bien la numeración de cada uno de los participantes
o bien puedes poner cuatro asteriscos.
La experiencia nos dice
que a no ser que quieras recuperar realmente algún dato,
el poner simplemente los cuatro asteriscos
como identificación es suficiente
porque no estás buscando valores individuales,
estás buscando datos generales.
Cuando trabajamos en cuantitativa, cuando tienes un valor factorial,
al final no te interesa saber quién cargó en tal factor,
a no ser que luego quieras las puntuaciones factoriales,
pero para otra cosa.
¿Me explico?
O sea que en realidad, diferencias de T,
bueno, pues ya sabes que es hombre contra mujer o lo que sea,
pero no Pepito frente a fulanita.
Con lo cual, al final es más rápido y más útil simplemente
los datos de identificación poner cuatro asteriscos.
Pero luego fíjense
qué entretenido es.
Hay que poner asterisco, el valor de la variable independiente,
no, el nombre de la variable independiente,
y luego el valor que ha tomado para esa persona en particular.
Un espacio en blanco, otro asterisco,
y así, ¿no?
Y luego en la parte de abajo el texto.
Bueno, esto, hecho a mano como el avecren,
son horas.
Entonces, yo tengo la gran suerte de que aquí
este señor que está jubilado.
Y es ingeniero de telecomunicaciones,
me oyó ir de la iramuteca a ver, a ver,
a ver, y se puso a ello,
y entonces encontró una fórmula muy cómoda de trabajar con,
ahora mismo se las explicará y les va a parecer chino,
pero luego yo les digo que esto va facilísimo después
a la hora de verlo.
Por cierto, les hemos pasado un guide con mucha información.
Les hemos pasado información en artículos
y les hemos pasado también los datos de este año.
Están en lo que pone datos 2025.
Bueno, pues ahí es donde vamos a tener que ir.
Entonces, ya es tu momento.
Buenos días a todos y todas.
Voy a intentar explicar, más que explicar,
voy a intentar hacer el proceso que habitualmente hay
que hacer a partir de la información que viene de Google Cuestionarios
o del cuestionario que se utilice,
que normalmente yo siempre me he enfrentado
a que viene en formato de hoja Excel.
Y hay que pasar de este formato hoja excel
a un formato texto plano texto plano y además codificado en UTF-8
y sin ninguna otra característica
el programa es un programa que está hecho sobre R. Y bueno,
pues maneja los ficheros de tipo texto y no podemos salirnos de ahí.
En el momento en que nos salimos de ahí,
la información que da el programa es error de R
o un error así similar que da muy poca información
de lo que está pasando.
En el propio manual de la aplicación,
que está en iramutec.
org, ahí viene un manual bastante cortito
y bastante sencillo, donde explica cómo tiene que ser el formato
del fichero que se le da al programa.
Es este formato que hay aquí en la transparencia,
donde los primeros cuatro dígitos son un identificativo.
Este identificativo solemos ponerle siempre los cuatro asteriscos
y luego hay que irle dando formato a las otras variables cuantitativas
y formato también a la variable cualitativa.
Bueno, yo creo que casi lo mejor es hacerlo en base a una experiencia,
es decir, cómo es el fichero original
que tenemos y cómo va a ser el fichero de salida
y cómo yo propongo hacer la transformación.
Ya sabéis que en Excel hay muchas formas de trabajar,
incluso con macros, con funciones.
Y probablemente se pueda simplificar.
Yo me he encontrado
con que los ficheros que llegan son muy diferentes unos de otros
y no he encontrado la forma de automatizarlo totalmente el tema.
Pero sí de utilizar funciones de Excel.
Una cuestión también importante es el nombre de las variables.
Es conveniente poner nombres cortos porque cuando se ponen nombres
demasiado largos después tampoco te corre por ahí.
Ya salgo de aquí, ¿no?
Sí.
Y ahora lo que no sé es dónde.
Está en el drive.
Ah, sí, pero el drive no tenemos aquí.
Lo tienes ahí tú.
Sí.
Sí, sí, lo tienes.
Vete.
No, pues sí.
Qué maravilla, tenemos todo interno.
Ahí está.
El calendario, qué estupendo.
Que estoy un poco creativa yo.
¿Cómo nos manejábamos antes sin Drive, sin WhatsApp?
No lo puedo recordar cómo era nuestra vida
cuando no teníamos todos estos artilugios maravillosos.
¿Tienes que ir a mi unidad?
¿Aquí?
Sí, a ver si aparece ahí.
¿Dónde es tu Drive?
Vale, aquí en datos, 2025,
y este era el primero, este es el primero que estaba sin trabajar.
Vale, pues vamos a abrirlo.
Lo que pasa es que habría que descargarlo, ¿no?
No se ve ahí en la pantalla.
Esto es un ejemplo de un cuestionario que tiene muchísimas entradas,
tiene mil y pico entradas.
¿Y no es conveniente descargarlo?
Porque sí, ahí se ve bien.
Bueno, aquí lo que tenemos es,
cuando se ha realizado el cuestionario,
pues tenemos el código del estudiante, sexo ya codificado,
la inteligencia, Espera, si quiereslo explico yo un poco
de qué van estos datos.
Bueno, estos datos corresponden a estudiantes
de nuevo ingreso de la Universidad de Guadalajara
y les estamos preguntando sobre ansiedad a la estadística.
Entonces corresponden, por un lado, evidentemente el sexo o género,
luego teníamos variables de inteligencia, que se midió
a través de un cuestionario de inteligencia,
y luego un cuestionario de Urbano Lorenzo Seba
sobre la ansiedad a la estadística.
Ese además, de hecho, lo estamos baremando para.
Para población mexicana, y lo que hemos hecho ahí
es lo que les decía, o sea, en función de la puntuación,
porque además es un cuestionario factorial, pero en esa muestra
salió unifactorial, con lo cual tenemos la puntuación
y esa puntuación la hemos transformado en unifactorial.
Baja ansiedad, media ansiedad y alta.
Uno, dos y tres.
Y luego había una pregunta abierta sobre si te gustan
o no te gustan las matemáticas.
Que te gustan es uno
y no te gustan es cero.
Y luego, ¿por qué?
Ese ya es el conjunto de este estudio,
que ahora es el que les vamos a contar cómo transformar esta cosa
tan bonita en algo que se quiera comer el Iramute.
Bueno, este es el formato.
Que nos llega directamente del cuestionario
y el formato al que tenemos que ir a parar es.
Este va a ser ansiedad en estadística 2 del 3.
El de arriba, baja, baja, baja, ahí.
Esto es un Excel.
Sí, pero ese es el Excel ya transformado.
Es importante que hagas la transformación
pero que en el anterior vale el anterior
está sin tocar quiere decir se lleva unas horitas en mirar.
Todos los datos, o sea, toda la información textual
que pueda estar mal.
Primera cuestión, no puede haber ningún signo que no sea solo punto
y coma.
Es lo único que admite.
Admite acentos, pero en español.
Y luego no admite interrogantes, paréntesis.
Ningún otro signo gráfico.
Entonces, si por ejemplo se les corta cuando hacen en el Iramutec
es porque hay alguna de estas cuestiones.
Entonces, por una parte, revisar muy bien
para que no haya fallos de ortografía porque eso nos va a mermar
el contenido y para que no haya ninguna gráfica que no se deba.
Claro, aquí está ya transformado,
pero a mí me gustaría que le enseñaras un poco
cómo se transforma.
Vale, sí.
Quiero explicar.
Hay que hacer dos pasos.
Un primer paso,
transformar en Excel el fichero para que tenga este aspecto,
más o menos, los asteriscos, la variable,
el nombre de la variable se queda en su valor,
en todas las variables cuantitativas.
Y en la variable cuantitativa, bueno, añadirle este simbolito.
El primer paso es conseguir este fichero en Excel.
Excel nos permite guardar el fichero como CSV,
como archivo separado por comas.
Y después, en ese archivo separado por comas,
ya con otro programa, en el caso de Windows,
tiene que ser el Notepad++,
porque es el único que nos permite codificar en UTF-8
sin meter ningún carácter raro.
Y hacer la transformación del fichero separado por comas
a la última transformación.
Es decir, tenemos que utilizar estas dos conversiones.
La conversión en Excel
y después la conversión en fichero tipo texto.
La salida final tendrá este aspecto.
Abajo.
Es un poco para que veamos el proceso.
Este es el paso final.
Si el fichero tiene este aspecto,
es muy raro que de guerra el programa.
Entonces, dos ficheros intermedios.
El fichero en Excel y después el fichero tipo txt.
Lo que voy a hacer va a ser.
En este.
¿Cómo hago yo las transformaciones?
Bueno, esto es Excel.
Cualquiera puede hacerlo.
Que sepa un poquito de Excel.
Bien.
Aquí hay un.
Están colapsadas aquí varias columnas.
No puede haber ninguna historia de este tipo.
Esto hay que quitarlo todo.
¿De acuerdo?
Tiene que estar el fichero totalmente limpio.
Es decir, si abrimos aquí A ver.
¿Por qué no sale?
¿No me permite editar?
Yo te diría que fuera al.
Esto lo tienen para bajárselo,
pero vete al fichero que teníamos en Excel.
Sí, que se pueden bajar.
Eso sí, lo que les digo es, lo pueden bajar para la prueba,
pero son datos que estamos utilizando.
Quiero decir que yo les comenté, ¿quieren datos de ustedes
o datos?
Y como no los tenían, pues yo amablemente los cedo,
pero los estamos utilizando.
Bueno, de hecho, este ya lo hemos presentado
en un congreso, en el Congreso de Cracovia,
hemos presentado justamente este.
Luego, en el de Tenerife,
para hacer también un adelanto, vamos a presentar uno muy bonito,
que es que les preguntábamos que en caso de que no manejaran
la estadística o que tuvieran miedo.
O no les gustara, que qué hacían.
Claro, en las carreras, te guste o no te guste,
pues la tienes que usar.
Y nos han salido resultados muy curiosos,
porque nos han salido resultados diferenciados por género,
de tal manera que las chicas piden ayuda
y los chicos se buscan la vida.
Está muy divertido en el sentido de las estrategias que buscan, ¿no?
Entonces, quedaba claramente en cuatro clases
diferenciadas el tipo de ayudas que piden.
No me acuerdo cómo fue, pero bueno,
es que tampoco se los voy a contar todo,
que entonces no vienen a Tenerife con lo bonito que va a ser.
Pero a veces,
también les digo, hay resultados que a veces,
pues cuando.
No están bien diferenciados,
cuando, sobre todo, ahora también lo veremos,
que no haya como una, digamos, una historia común
entre los participantes.
Bueno, es igual que si nos pasa que le pedimos una encuesta
a alguien que no sabe del tema.
Pues esto es exactamente lo mismo.
Si hacemos una pregunta que sea demasiado diversa,
pues nos va a parecer que no se puede juntar de ninguna manera, ¿no?
Pero es lo mismo que pasa en cuantitativa.
Pero cuando realmente se ha sabido preguntar bien
y nos han entendido bien lo que queríamos preguntar,
salen resultados muy interesantes.
A veces está más complicado.
Tenemos uno de ansiedad hablar en público.
Que es que nos salen las clases, tengo ansiedad,
me da ansiedad, me produce ansiedad,
y al final te da cuatro clases distintas
y dices, ¿y cómo las diferencias?
Porque en realidad no hay gran posibilidad,
pero bueno.
Bueno, a ver.
Vale, pues empezamos ya.
Lo único que he hecho
ha sido eliminar una serie de columnas que había aquí ocultas,
que por lo que se han venido así en el fichero original.
Perdón, perdón un momento.
Vamos a ver.
Quien quiera, yo les recomendaría que se bajaran
ese fichero, este que es base de ansiedad estadística 11 del 3,
¿vale?
Y lo vayan haciendo junto con José Tomás
para que vayan viendo cómo se tiene que producir el cambio.
¿Vale?
Pues si quieres damos un momento para que se puedan bajar
el documento.
A ver,
el fichero tiene que estar limpio, no puede haber columnas ocultas,
no puede haber filtros, todo eso hay que quitarlo,
porque si no luego al pasar el fichero este Y además tiene
que cargarse la columna de RAB en puntuaciones,
que no la quité.
Vale, tendría que ir código de estudiante, sexo,
Eliminar esa, pero no sé si la eliminas aquí,
pero la eliminan también en la base de datos que le hemos facilitado.
Porque como ven, primero tenía las puntuaciones directas
y las he transformado en tres categorías.
Bueno, lo único que he hecho ha sido eliminar columnas que había
vacías y las columnas que no hagan falta.
Y ahora ya empezamos con la transformación.
Yo lo que hago en la primera columna es escribo los cuatro asteriscos.
Ahora explicaré por qué el sentido tiene el hashtag.
Ya están reemplazadas,
toda la columna está reemplazada ya por cuatro asteriscos.
El sentido del hashtag es porque después
este fichero lo vamos a pasar a formato CSV.
En el formato CSV, toda la fila, la fila 2,
la va a poner seguida.
O sea, los cuatro asteriscos, el sexo, la inteligencia,
la ansiedad.
Todo va seguido, incluso el texto va seguido.
Pero si nos fijamos en el fichero de salida.
En el fichero de salida.
Aquí.
Si nos fijamos en el fichero de salida.
Delante de cada cuatro asteriscos tiene que haber una línea en blanco.
Con lo cual la vamos a tener que introducir.
Y delante de donde empieza la variable cualitativa,
donde empieza el texto, tiene que estar separada la línea.
Aquí tiene que haber un retorno de carro.
Aquí en este caso, no sé por qué no ha salido bien.
Bueno, tiene que haber un retorno de carro.
Entonces, aquí tenemos que insertar un retorno de carro
y al final otro retorno de carro.
La idea del hashtag es después poder
sustituir este símbolo por un retorno de carro
cuando hagamos el TXT.
¿De acuerdo?
Vamos bien, vamos siguiendo bien.
Sí, pero si lo vais siguiendo ahora,
porque en realidad os hemos dejado también
un manualito.
Y esto parece un rollo horrible, pero es muy fácil.
Contarlo es un poco farragoso.
Luego esto, una vez que lo has hecho una vez,
esto se hace en cinco minutos.
¿Qué hacemos para, o qué hago yo,
o qué propongo yo hacer para meter el nombre de la variable?
Bueno, pues inserto una columna en blanco
y aquí lo que hago es, utilizo la función concatenar,
y voy a concatenar.
Tengo que meter el asterisco delante del nombre de la variable.
Por lo tanto, como eso es un literal,
le pongo comillas, pongo el asterisco,
el nombre de la variable que he decidido poner.
En este caso es sexo, sexo queda un poco así,
yo suelo poner género.
Género y un underscore.
Es obligatorio el nombre de la variable y terminado con un.
Sí, un guión bajo.
Con un guión bajo, con un underscore.
¿De acuerdo?
Vale, se ha entendido la cuestión.
O sea, tenemos que poner en primer lugar el asterisco,
con lo cual.
El asterisco, nombre de la variable
y luego el nivel de la variable.
Entonces tenemos que poner todo esto para que pueda unir el nombre
de la variable, el asterisco previo,
el nombre de la variable y luego ya el valor de la variable
para cada participante.
De ahí que sea necesario lo de concatenar.
¿Se ha entendido?
Más o menos, vamos a ver
y eso va a ser para todas las variables
o sea que si es interesante que lo entiendan, es decir tenemos
que introducir un asterisco.
Luego el nombre de la variable y un guión bajo.
Para eso necesitamos esta función.
Y como esto es un literal que va para toda la columna,
pues ya está, lo terminamos, va metido entre comillas
y esto se queda así.
Y a esto tenemos que añadirle ahora, punto y coma,
por eso la función de concatenar, el valor de la variable.
El valor de la variable en este caso, que es la C2.
C2, cierro paréntesis.
Bien, y ya me sale aquí el valor de la variable
que Irambutec después va a admitir y con el que va a hacer luego
toda la estadística.
Si hay alguna duda, párennos, que no pasa nada.
Que esto suena muy a chino, pero de verdad,
una vez que se sabe hacer, son 10 minutos.
Y yo que lo he hecho a mano, son 3 horas.
Bueno, simplemente utilizo la función copiar, ¿vale?
Selecciono toda la columna y le doy a copiar al valor.
La función.
Bien.
Bueno, esto está así.
Pero, claro, hay que eliminar esta columna.
La columna tiene que desaparecer porque tiene que quedar bien
formadito.
Como esto es una función que depende de esta columna,
si la quito me va a dar un error.
Por lo tanto, lo que tengo que hacer con esta columna es copiar.
Y pegar valores con lo cual esta columna,
esto ya son valores, ya no es una función
y ahora ya puedo,
esta columna la puedo eliminar ¿vamos bien o se han perdido?
bien.
De momento vamos bien.
Es muy sencillo, lo que pasa es que suena como muy a chino.
Yo ya casi soy capaz de entenderlo, por eso lo dejo a él,
sobre todo con público, digo, tú lo haces estupendo.
Si tengo que trastearlo, lo trasteo yo solita.
Bueno, hemos hecho una columna
y hay que hacerlo con una, dos, con tres columnas más.
¿De acuerdo?
Entonces, lo voy haciendo así de una manera así
que ya un poco más rápida.
Inserto una columna para colocar aquí la función concatenar.
Igual, concatenar.
De nuevo, las comillas.
Tiene que haber un asterisco en nombre de la variable,
que en este caso es inteligencia.
Es recomendable poner aquí nombres relativamente cortos porque después,
cuando él saque la información, si ponemos nombres largos,
nos pone solamente las primeras letras.
Con lo cual perdimos el valor de la propia variable
y nos quedamos solamente con el nombre de la variable.
Si los ponemos cortitos, en este entorno de tres letras
para el nombre de la variable, o dos,
o una, a lo mejor con el género podemos poner una g nada más,
luego nos sale mejor el valor de la variable,
nos sale allí en la columna.
¿De acuerdo?
Bueno, estas son cosas de la experiencia.
Punto y coma y concatenamos el valor de la variable,
que en este caso es la de dos.
De acuerdo, y ya tenemos aquí el valor de la variable con su nombre
y su valor repetimos otra vez, lo copio
y lo pego en el resto de la columna aquí hay algo raro sí,
porque se te quedaron tres pero da igual,
como este fichero luego lo tenemos ya trabajado vale,
vale.
Ahora de nuevo hay que copiar especial para que podamos cargarnos
la columna de en medio hago copiar pegado especial
y ya tengo transformadas las funciones en su valor
con lo cual ya esta columna ya la puedo eliminar
¿vamos bien por ahí?
sí, muy bien es muy sencillo lo que pasa que.
La primera vez te suena como a chino, ¿no?
Dices, madre mía, ¿y esto qué es?
Pero luego es muy, muy sencillito.
Este es el valor de la ansiedad, ¿no?
Este era, sí, ansiedad.
Ansiedad, underscore.
Y concatenamos el valor que es la E2.
A mí me costó un verano ir descubriendo cómo hacer todo esto
y que costara poco esfuerzo.
Vamos, no el descubrir cómo se hace en Excel,
sino descubrir cómo transformar todo el fichero
para que no diera errores ir a Mutec.
Porque a veces es bastante exquisito.
Bien, volvemos a hacer lo mismo.
Copiar.
Pegar valores, y ya puedo quitar esta columna.
Vale, nos queda la última.
Probablemente haya funciones o incluso macros
que pueden hacer esto más sencillo, si lo hacéis muchas veces.
Yo lo hago bastante a menudo,
ya tengo bastante costumbre con esto,
y en cinco minutos lo tengo hecho, entonces no me ha merecido la pena
andar buscando más cosas, porque luego.
Hay otros aspectos.
Hay veces que el fichero no viene así,
sino que alguna de las variables cuantitativas te vienen
después de la cualitativa.
No tienes más remedio que coger esa columna
que viene después y trasladarla al principio.
El orden es ese.
Variables cuantitativas primero y por fin la variable cualitativa.
¿De acuerdo?
Y aquí volver a introducir la función.
Concatenar.
Asterisco, esta es la variable.
¿Te gustan las matemáticas?
Es que ponemos gusto.
Sí.
¿No están?
Y aquí ya esta es la.
F2.
F2, cierro paréntesis.
Ya simplemente es replicarla en toda la columna.
La copio.
Selecciono todas las celdas.
Control V y me lo pega.
¿De acuerdo?
Es importante que no metan más de cuatro variables independientes.
Nuestra experiencia es que a veces hay que quitar alguna
porque luego no te da bien el dendograma.
Entonces, desde luego, más allá de cuatro no
y a veces con tres quedarse.
Menos de tres tampoco te corre.
Bueno, hemos hecho ya este proceso con todas las variables cuantitativas
y nos queda la cualitativa.
Si recordáis,
el texto para ir a MUTEC no puede estar en la misma línea
en la que están las variables cuantitativas.
Es decir, aquí delante hay que meter un retorno de carro.
Hay que meter un cambio de línea
¿cómo hacemos eso?
pues bueno, la forma que a mí se me ha ocurrido
es simplemente utilizar de nuevo la función concatenar concatenar
y en este caso le vamos a meter un hashtag o un sostenido
como dicen los músicos comillas punto y coma
y el valor de la variable que es la g g2.
¿De acuerdo?
Con lo cual me queda este aspecto.
Es el mismo texto, pero lleva adelante un hashtag.
De nuevo, lo copio con CTRL-C.
El hashtag es
poner cualquier carácter que luego podamos transformar,
que sepamos cuál es.
Si ponemos un 9, pues se nos lía.
Un carácter que no aparezca en el texto.
Por eso es un carácter que es muy raro
que lo utilicen.
O garantizo que las personas que responden a esto
utilizan todo tipo de caracteres, incluso emoticonos.
Sí, hay que tener mucho cuidado, hay que limpiarlo bien.
Los emoticonos luego hay que limpiarlos.
Yo alguna vez lo que he hecho
ha sido poner lo que yo creo que ese emoticono significa,
como palabra,
porque si no el diccionario no tiene los emoticonos para saberlos,
lematizar, ¿no?
O se andará, pero por ahora.
Copiar.
Y ya está.
Pego los valores.
Y ya puedo eliminar esta columna.
Bueno, con esto primera fase hecha.
Y parece que tenemos el fichero bien.
No puede haber nada en blanco.
Si alguien no ha contestado, por ejemplo, cualquier variable
como la edad o como el sexo
o cualquier cosa, le ponemos una variable que para nosotros
no signifique nada, un NS o uno sabe o uno contesta,
lo que queramos poner ahí, pero ponérselo
en todos para que luego el sistema simplemente los tenga en cuenta.
Bueno, como esto es un fichero de prueba,
simplemente voy a poner esto aquí así.
Puedes ponerlo como categoría aparte,
dependiendo si tienes muchos datos, puedes incluso eliminarlo.
O sea, si por ejemplo,
si no tiene contestación en el texto,
eso lo eliminas.
Pero si no, pues a lo mejor si te dice,
pues, en el tema de género, uno y dos,
y no has incluido el tres, que es el que te dice,
esa persona que tienes,
o lo ha dejado en blanco porque no quiere contestar,
pues ahí le pondrías un NS o alguna otra variable.
Pero vamos, que también depende.
Como también cuando utilizamos en cuantitativa,
que de repente tienes un señor que te ha contestado
a todo tres y dices, esto me parece raro,
y se elimina, ¿no?
Y ya te digo, si no hay texto hay que eliminarlo.
Hay que eliminarlo o darle un valor.
En caso de que haya muchos que te hayan contestado
y tengan ese valor, pues es posible
que te salga una categoría con esas personas.
No, no, pero la cuestión es que, por ejemplo,
como es Google Formulario,
pues lo habitual es que le obligues a contestar.
Pero la gente, tú ya sabes que se sabe todo
y te pone un punto y con eso sigue.
Entonces ya ese se elimina.
Realmente lo que te interesa es la contestación.
Si la contestación no existe, ¿para qué no?
Bueno, mirad, aquí, por ejemplo, el fichero
conviene repasarlo a ojo, a ver qué cosas tiene,
porque suelen tener cosas muy raras.
Aquí vienen un montón de palabras con mayúsculas.
Las palabras con mayúsculas las detecta como nombres propios,
no hace nada con ellas, ¿de acuerdo?
Las da simplemente como.
Como nombres propios, como.
Eso es, como nombres propios, no me sale el nombre.
Bueno, las palabras que en psicometría se utilizan
como que se utilizan solo una vez, ¿de acuerdo?
Entonces, conviene estas respuestas pasarlas a minúsculas, ¿vale?
Entonces, hay una función, ya la voy aquí a insertar.
Y aquí lo que vamos a hacer va a ser poner igual en minúsculas.
Para esto el Excel es muy hábil y tiene una función minúsculas.
Y esta es la G2.
Y ya está.
Lo que me hace es que transforma todo el texto a minúsculas.
Vamos, esto también hay que mirarlo uno a uno,
porque ya les digo, los acentos al revés.
Pues punto y coma,
o sea, punto lo toma y coma lo toma, pero punto
y coma como tal no.
Todas las demás.
Bueno, ya nos hemos quitado encima todas las mayúsculas.
Bien.
Había aquí unas cuantas frases en mayúsculas,
ya las hemos quitado.
A ver, otro problema que aparece aquí,
otra cuestión que hay que tratar.
Yo selecciono esta columna, le doy a revisar
y pongo en marcha la ortografía.
Hay muchísimas, no las vamos a corregir todas,
¿vale?
O sea, yo me pasé ayer una hora y pico
corrigiendo las faltas de ortografía.
Como esto está hecho por la gente de México, ¿no?
Sí.
Tienen la costumbre, no sé por qué,
de utilizar el acento francés.
El acento francés, Iramute,
que es un software que está hecho en Francia.
No, no, el que va así, no el circunflejo,
sino el que va así.
Sí, el que va para atrás.
A ver, sí, este.
Este es que.
Sí, me parece que sí.
Sí, el agudo es el nuestro y el otro es el llano.
Es el llano.
Bueno, a ver, Iramutec,
tanto Iramutec como Alceste son dos softwares
que están hechos en Francia, por la Universidad de Toulouse,
sobre todo Iramutec, que es donde está este hombre,
el Pierre Rétino, que es el que gestiona este software,
software de acceso libre.
Y se puede acceder a él, se le pueden hacer consultas,
tiene un foro donde se le pueden preguntar cosas.
Hay mucha gente que pregunta
y él va añadiendo continuamente cosas.
Nuevos gráficos, nuevas estadísticas,
nuevas historias.
Es un software que está vivo.
El problema que tiene, problema, entenderme.
Él tiene su diccionario en francés, es un diccionario en francés
que tiene unas, yo no recuerdo, unas veintitantas mil entradas,
es decir,
hay veintitantas mil palabras que reconoce y que le matiza a su raíz,
y por lo tanto son palabras que, al final,
a la hora de hacer el estadístico,
pues pueden dar cohesión al cuestionario.
El diccionario en español
está traducido del diccionario de francés,
Con lo cual es un diccionario bastante pobre,
tiene del orden de 6.000 entradas.
Y tiene cosas como deportar,
o sea, todo lo relativo al deporte lo matiza como deportar.
Claro, no pasa nada, porque tú ya lo sabes,
pero si quieres hacer una presentación
con los gráficos que te saca, Pues claro, ya queda un poco feo
poner en la pantalla deportar y tener que explicar que es
que el software pone deportar cuando quiere decir deporte
o hacer deporte.
Entonces, eso hay que tenerlo en cuenta.
A ver, una de las cosas que yo he hecho
con este programa ha sido, del diccionario de la RAE,
la web de la RAE tiene muchísima información.
Una de las cosas que tiene es una cosa que se llama Corpes.
Y el Corpes este es, ellos han cogido,
tiene una base de datos con 1.400.000 documentos
que se han utilizado en medios de comunicación públicos,
tanto escritos como orales.
Y de ahí han extraído todas las palabras que se han utilizado
en ese 1.400.000 documentos.
Y esas palabras, las han,
tienen su raíz al lado y además dan las estadísticas de uso.
Estadísticas de uso, tienen hasta 21 países,
entonces te enumeran los países en los cuales esas palabras
se han utilizado.
Hay muchas cosas, ¿no?
Y hay incluso frases que se utilizan como tales, ¿no?
No os podéis imaginar, por ejemplo,
cuando hay un partido entre Barcelona-Madrid,
la cantidad de veces que te aparece el conjunto Madrid-Barcelona
o Barcelona-Madrid,
que luego te lo lematiza, te pone un guión bajo
y te dice esto tiene sentido, este es este concepto,
el Barcelona-Madrid, que será un partido.
Entonces, tiene toda esa información.
De esa información había bastante.
Es un fichero que ellos te advierten que está hecho en bruto.
Ellos han cogido esa información, la han pasado a este formato,
está en Excel, pero tiene muchísimos errores.
Ellos te lo advierten.
No solamente errores, sino cosas repetidas
y cosas que realmente no tienen mucho sentido.
Es un fichero con cerca de 500.000 entradas,
lo cual es un poco exagerado,
Y tiene otro problema que tiene, es que Iramutec utiliza, o sea,
le matiza o deja la palabra reducida a la raíz,
pero además te dice la función que utiliza dentro de la oración.
Es decir, si es un verbo,
si es un pronombre, si es un lo que sea.
Claro, en español hay muchas palabras que se pueden utilizar como verbo
y como sustantivo.
Y eso Iramutec no lo permite, da errores.
Con lo cual, yo he limpiado todas esas historias
y tal.
Al final ha quedado un fichero en 206.000 entradas.
Es decir, es un fichero grandecito
y que para manejarlo, por ejemplo, por correo electrónico
no se puede enviar.
Hay que mandarlo bien comprimido o con un drive
o con alguna cosa de esas.
Yo a ese diccionario, además, le voy añadiendo nuevas palabras
que van apareciendo,
sobre todo con la gente de México y por ahí,
y porque hay palabras que yo creo que es bueno ir añadiendolas.
Por ejemplo, TikTok.
En cualquier entrevista te aparece TikTok
y te aparece TikTok varias veces.
Entonces, claro, si esas palabras las eliminas, pues claro,
estás eliminando muchas a lo mejor eliminando cosas importantes
a la hora de deducir de la estadística cosas que luego
África es capaz de deducir.
Por lo tanto.
Ah, bueno, y esto venía todo a cuenta de que.
El problema del acento, el acento llano,
el acento que se utiliza en Francia o cualquier otro acento,
los acentos que se utilizan en francés,
el programa los utiliza para identificar las palabras.
Normalmente en otros idiomas es lo que hace,
que quita los acentos.
La primera revisión que hace Iramutek es repasar todas las palabras,
las cuenta y las lematiza.
Es decir, no es que las lematice todavía,
sino que les quita los acentos, quita las mayúsculas,
quita una serie de cosas para después poder pasarlas por el diccionario
y lematizar.
Cuando el acento está en francés, lo permite, lo deja.
Esto es una cosa que tiene por configuración,
pero que yo todavía no he sido capaz de entrar a esa configuración.
Porque está oculta, y decirle que cuando vea un acento,
sea el que sea, que simplemente lo quite
y ya está.
Ya sabemos que hay palabras
que, dependiendo de dónde lleven el acento,
pueden significar una cosa u otra.
Pero eso
también es una limitación del programa y no tiene más historias.
Yo creo que ahora ya lo que sería es cómo transformamos este ya
en texto libre.
Porque hacemos eso, lo transformamos y nos vamos al café.
Vale, pero bueno,
recomendable ir buscando con la revisión ortográfica
qué es lo que significa las cosas e irlas cambiando.
Como veis, a veces el diccionario
o la revisión ortográfica te propone varias cosas,
con lo cual tienes que mirar la frase a ver qué es lo que pone,
¿de acuerdo?
, Independientemente de esta revisión ortográfica,
aún así todavía se cuelan bastantes cosas.
Luego lo veremos.
No voy a hacer esto porque va a ser bastante largo,
pero bueno, totalmente recomendable hacer la revisión ortográfica.
Una vez que hemos terminado con esto, llegamos a este fichero.
Que este ya está limpio de pelo y paja.
Es decir, supuestamente ya todos los errores
están quitados.
Quedará alguno, pero en principio ya está limpio,
sin acentos exóticos, sin nada.
Este es el mismo fichero que antes, pero con la revisión ortográfica.
En otro lo he ido haciendo, no lo he salvado, pero bueno,
este ya está salvado.
Bien, aquí ahora.
Lo que hacemos es pasar esto a csv simplemente es archivo guardar
como bien en este pc y aquí donde pone el formato
en el que quiere guardar el documento en vez de poner libro excel.
Pues utilizamos este, el CSV UTF-8, ¿de acuerdo?
Tiene que ser UTF-8, no podemos utilizar el de 16.
UTF-8 separado por comas y aquí ya lo guardamos, ¿de acuerdo?
Vale, lo puedo guardar, pero como va a tener el mismo nombre
que antes, este yo lo tengo aquí guardado en.
S. ¿Cuál era?
S. Va a ser ansiedad estadística 2.3.
Este, no, este es el XLS, tiene que ser un CSV
o un TXT.
Bueno, este es este TXT.
Bien, ya lo tenía abierto de antes.
El, sí, bueno, vamos a hacer la prueba.
Si yo lo salvo, lo salvo, me va a salvar en CSV,
de acuerdo, lo voy a guardar para que lo veamos.
No es compatible, vale, porque tiene dos hojas.
Este solamente me salva la primera, ¿de acuerdo?
Bueno, ya está salvado.
Y aquí me tiene que aparecer un CSV.
Ahí abajo lo tiene, me parece.
¿Dónde está?
No lo sé.
Aquí no.
Ah, mira.
Bueno, es un CSV, ¿vale?
Como este.
Pero ese no es.
Lo ha debido salvar en otro sitio.
Tenemos que obligatoriamente cambiar la extensión CSV por TXT.
Yo ya lo tengo cambiado,
es este fichero, el TXT.
Os va a decir que si quieres cambiar la extensión del archivo,
que puede no ser compatible, que tal.
Bueno, lo cambias el TXT y hay que abrirlo con el Notepad++.
No se puede utilizar el Notas.
Porque el NOTES, este que tiene Windows por defecto,
mete algún carácter, sobre todo en los carácteres
de retorno de carro y de cambio de línea,
utilizan los carácteres que son distintos y no tienes la opción
de codificar un UTF-8.
¿De acuerdo?
¿En este fichero?
No, no tiene este aspecto.
Este ya es el definitivo.
¿Dónde está el?
Este es el pichero.
Este es el Excel.
Vamos a salvar.
Archivo.
Guardar como.
Formato CSV y me lo va a guardar en Y
lo tenemos ahí, documentos UNED 2025, está bien,
pero si quieres ponlo en otro sitio.
Documentos UNED 2025 y se llama base estadística 12.3,
de acuerdo.
Vaya, si está a aceptar,
que no lo he encontrado antes.
A aceptar.
Que acaba sacando tantos ficheros cierro,
sí con las probatinas y por ahí esto es el 2025,
aquí tiene que estar el CSV aquí está, ¿de acuerdo?
este es el fichero que ha generado bien,
lo primero que voy a hacer va a ser cambiarle la extensión txt
txt la guerra.
Ah, no me deja porque está abierto.
Lo cierro, intentar de nuevo.
Bien, ya me deja.
Ya lo tengo aquí, ¿vale?
El Notepad++ hay que descargarlo, ¿vale?
De internet, de la tienda de Microsoft
o de donde queramos, pero hay que descargarlo.
No viene por defecto.
Es gratuito, no tiene ningún problema
y es un programa que a mí me gusta mucho para manejar ficheros de tipo
texto.
Esto es lo que ha salido.
¿Veis que esto tiene un aspecto muy parecido al que tenía en Excel?
Lo único que están las celdas separadas por punto y coma
y las líneas están así.
La primera línea, que es la de cabecera,
la quitamos.
Y ahora hay que transformar esto.
Bien, para transformar esto, la idea es buscar, sustituir,
y lo primero que hago es sustituir el hashtag por,
esto hay que sabérselo, esto es típico de programación,
El retorno de carro, que era por lo que los sustituíamos.
Por barra R, barra N,
¿de acuerdo?
Si utilizáis MAC, es parecido,
pero en vez de utilizar el barra R, barra N,
MAC tiene, cuando quieres reemplazar,
tiene una flechita.
La abres y ahí te da la opción de cambiar eso
por un retorno de carro.
Y lo pone así.
Luego ya mete esos caracteres, pero él te lo hace más amigable,
digamos.
No tienes por qué recordar esto.
Es barra para atrás, sí.
Sí, porque son caracteres especiales.
No son caracteres que se utilizan ahí.
Le damos a sustituir todo.
¿Ven?
Bueno, y ya tenemos el aspecto que queremos.
Es decir, delante de cada conjunto de cuatro asteriscos
tenemos una línea en blanco que le indica
que viene otra entrada de la base de datos
y nos aparece en una línea separada la variable cualitativa.
Ya solamente nos queda sustituir el punto y coma
por un espacio en blanco.
¡Vualá!
Ya tenemos el fichero.
¿De acuerdo?
Con el Notepad++, sí.
Sí, sí, esto es un.
Sí, sí, sí, a ver.
Mira, aquí arriba lo tenéis.
Ahí arriba se ve.
Ahí arriba tenéis cómo se escribe.
Notepad++.
Se escribe así.
Y así se llama el programa y así se denomina.
¿Vale?
Y una vez hecho esto, nos vamos a tomar café.
No, no, no.
Bueno, sí, nos vamos a tomar café.
Ah, no nos dejan.
No, todavía no.
Esto continúa, ¿vale?
Todavía no hemos terminado.
Bien.
Cosa importante que hay que hacer.
En la codificación, hay que abrir la codificación.
El Excel, cuando codifica en UTF,
lo hace en UTF-8 y utiliza el BOM este.
No lo acepta Iramutech.
Hay que cambiarlo a UTF-8.
Por lo tanto, hacemos la conversión a UTF-8.
Es así de fácil, no es una tontería,
pero es así de fácil.
Pero hay que hacerlo, hay que darle a la tecla.
Y ahora tenemos un UTF-8, ¿de acuerdo?
Con lo cual, si queremos, ya lo podemos salvar.
¿De acuerdo?
Pero todavía queda aquí otro truco, que este me costó algo descubrirlo,
y es que la gente, como veis aquí abajo, por ejemplo,
utiliza la imaginación y pone las cosas entre comillas,
o pone paréntesis, pone cosas raras.
Todo eso hay que quitarlo porque esos no son caracteres
que entiende el diccionario y por lo tanto van a dar guerras.
Lo más probable es que el programa se pare.
Se pare, te dé un error de R
y se terminó y no sabes qué ha pasado.
Entonces, volvemos otra vez a buscar, sustituir,
y entonces las comillas,
por ejemplo, sustituirlas por un espacio en blanco,
o por una coma, o por lo que queráis.
Las comas están admitidas, ¿vale?
Oye, los espacios en blanco.
Pues digo, sustituir todo, 40 comillas.
O sea, no es que haya una o dos.
Estos archivos grandes son tremendos.
Por ejemplo, la gente le gusta mucho abrir paréntesis, ¿vale?
Bueno, había cuatro.
Interrogantes.
Y luego los cierran, también los paréntesis.
¿Se le puede decir cuando pongas el dato que no lo haremos?
Se le puede decir, pero va a dar lo mismo.
Pero más vale confirmarlo luego.
Es igual que decirle que no ponga faltas de ortografía.
Muchas veces el problema no son las faltas de ortografía,
el encontrarse un haber con H y con B. Cuando
quieres poner a ver si me sale la cosa.
Bueno, esas cosas incluso son difíciles de detectar
por el propio diccionario.
Pero hay muchos errores tipográficos, es decir,
que cambian una letra por la otra cuando van escribiendo
con el ordenador.
El por, por ejemplo, la manía de poner x por por,
las abreviaturas esas maravillosas.
O te ponen una Q, ¿por qué?
Y errores tipográficos hay muchos, es una de las cosas que más hay,
errores tipográficos.
Cuando vienen de México está el error del acento, que se,
afortunadamente el diccionario, cuando pasa la revisión ortográfica,
sí que los caza y te los cambia.
Bueno, hay que repasarlo, hay que buscarse un poco las mañas.
Interrogaciones no suelo haberlas, pero vamos a poner,
a ver si hay alguna.
Todavía ha habido una coincidencia.
Y la otra, espero que no esté.
No, esta ya tiene cero coincidencias.
Una vez hecho este paso, yo me gusta repasarlo a ojo.
A ojo, ver que todas las líneas.
Mira, por ejemplo, ese hermoso con tres puntos suspensivos
también iba mal, un poco más arriba.
Espera, por ejemplo, la línea en blanco primera
no puede estar.
Tiene que empezar el fichero en.
En texto, en contenido.
Esto.
Bueno, como son puntos
A veces lo lía también.
No pasa nada, ¿vale?
Pero bueno,
si vemos algo raro.
Ya está.
Vale, pues ya tiene buena pinta.
Y abajo del todo, a ver que no haya cosas raras.
No, esto hay que quitarlo, ¿vale?
Se ve que el Excel abajo tenía todavía líneas en blanco.
Vale, y lo dejamos ahí.
De acuerdo.
Vale, conviene dejar una línea en blanco abajo.
Hay un manual de esto, ¿vale?
Lo que pasa es que si esto contado es un poco latoso,
imaginaros contarlo en un texto, ¿vale?
Donde tienes que poner todos los detalles,
todas las historias.
Es un manual un poco farragoso, pero yo creo
que una vez que se ha visto hacer una vez, ya se le pierde el miedo,
ya sabemos cuáles son los pasos y, bueno, la primera vez
costará un poco más, pero luego ya sale en serio.
Y ya con el borradorcito,
o sea, con el manualito, ya vas viendo,
a ver, ¿qué paso me faltó aquí, no?
Claro.
Simplemente es observar que el fichero
tiene que tener este aspecto.
Una línea en blanco entre cada dos respuestas
y que la parte cualitativa venga en línea aparte.
Ya está.
Me gusta repasar de nuevo la codificación.
Lo salvamos.
Y con esto ya podemos ir a ir a mutec y pasar el archivo.
Vale, entonces ahora hacemos un pequeño descanso,
vamos al café y ya después trabajamos con Iramutec
y vemos este archivo, cómo lo analizamos
y qué jugo le podemos sacar.
Este es el simbolito del notepad,
de los ficheros que se abren con notepad.