Análisis de datos: de Excel a software especializado

Por: Claudia Baleón García

Introducción: de la hoja de cálculo a la interpretación inteligente

Recolectar datos es solo la mitad del trabajo; la otra mitad, y la más decisiva, es analizarlos para encontrar patrones, relaciones y respuestas.

Muchas investigaciones comienzan con herramientas básicas como Excel, pero a medida que crece la complejidad del proyecto, se requiere software especializado que facilite cálculos avanzados, manejo de grandes volúmenes de datos y análisis cualitativos profundos.

La buena noticia es que hoy existen opciones para todos los niveles, desde principiantes hasta investigadores avanzados.

Del Excel básico al análisis especializado

1. Excel

   • Ideal para: análisis descriptivo básico, tablas dinámicas, gráficos simples.

   • Ventajas: accesible, fácil de aprender, ampliamente usado.

   • Limitaciones: manejo limitado de bases de datos muy grandes y análisis estadísticos complejos.

   • Ejemplo: calcular promedios de interacción en publicaciones de Instagram.

2. SPSS (Statistical Package for the Social Sciences)

   • Ideal para: análisis estadístico cuantitativo (descriptivo, inferencial y predictivo).

   • Ventajas: interfaz amigable, gran variedad de pruebas estadísticas.

   • Limitaciones: software de pago, menos flexible para personalización.

   • Ejemplo: ejecutar una regresión para analizar el efecto de la hora de publicación en el engagement.

3. R

   • Ideal para: análisis estadístico avanzado y visualización personalizada.

   • Ventajas: gratuito, comunidad amplia, muy potente para grandes volúmenes de datos.

   • Limitaciones: curva de aprendizaje más pronunciada (requiere programación).

   • Ejemplo: crear gráficos interactivos que muestren la evolución del alcance de una cuenta de noticias.

4. Atlas.ti

   • Ideal para: análisis cualitativo (entrevistas, documentos, redes sociales).

   • Ventajas: organiza y codifica datos de forma visual, permite análisis temático.

   • Limitaciones: licencia de pago.

   • Ejemplo: identificar patrones de discurso en entrevistas con periodistas sobre el uso de algoritmos.

5. NVivo

   • Ideal para: análisis cualitativo y mixto (texto, audio, video).

   • Ventajas: permite integrar datos cualitativos y cuantitativos, análisis de sentimiento, categorización avanzada.

   • Limitaciones: costo elevado, requiere tiempo para dominarlo.

   • Ejemplo: analizar comentarios de usuarios en redes sociales para detectar percepciones sobre mujeres en el periodismo.

Comparativo

Herramienta	Tipo de datos	Nivel de análisis	Ejemplo breve
Excel	Cuantitativo básico	Descriptivo	Promedio de interacciones
SPSS	Cuantitativo	Descriptivo e inferencial	Regresión sobre hora y engagement
R	Cuantitativo	Avanzado y visualización	Gráficos interactivos
Atlas.ti	Cualitativo	Análisis temático	Patrones de discurso
NVivo	Cualitativo/Mixto	Integrado y avanzado	Análisis de comentarios

Tip práctico

Empieza con Excel para exploraciones iniciales, pero considera migrar a SPSS, R, Atlas.ti o NVivo cuando tu base de datos crezca o tu análisis requiera más profundidad y precisión.

Conclusión

El análisis de datos no es solo un paso técnico: es el momento en que tu investigación empieza a contar su historia. Ya sea con Excel o con software especializado, lo importante es que las herramientas estén al servicio de tu objetivo y que cada dato se convierta en una pieza clave para responder tu pregunta de investigación.