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Existen numerosas herramientas disponibles para procesar información estadística, desde software especializado hasta paquetes de programación que permiten análisis estadísticos avanzados. Estas se utilizan en la fase de procesamiento de datos luego de que aplicamos instrumentos como cuestionarios.
Aquí te presento algunas de las herramientas más comunes. Ten en cuenta que depende de tu conocimiento y tambien en muchos casos de cuánto estes dispuesto a gastar en estas herramientas.
Microsoft Excel

Microsoft Excel es una herramienta ampliamente utilizada debido a su accesibilidad y familiaridad para una amplia gama de usuarios. Sus potencialidades incluyen su capacidad para realizar cálculos básicos, crear gráficos y realizar análisis exploratorios de datos de una manera intuitiva. Es particularmente útil para usuarios que no tienen experiencia en estadísticas, ya que ofrece funciones incorporadas para estadísticas básicas y visualización de datos.
Sin embargo, Excel puede resultar menos eficiente para conjuntos de datos grandes y análisis estadísticos complejos. Además, la reproducibilidad de análisis puede ser un desafío, ya que la organización de datos y fórmulas puede volverse complicada en proyectos más grandes y complejos.
SPSS (Statistical Package for the Social Sciences)

SPSS es un software especializado en análisis estadístico que ofrece una amplia gama de técnicas estadísticas, desde análisis descriptivos hasta modelos predictivos complejos. Su potencial radica en su interfaz intuitiva que facilita el análisis de datos para usuarios no expertos en estadística.
Además, SPSS ofrece una amplia variedad de procedimientos estadísticos y opciones de visualización. Sin embargo, su principal limitación puede ser su costo, especialmente para usuarios individuales o pequeñas organizaciones. Puede no ser tan flexible como otros programas para manipular datos de formas no estándar, y la curva de aprendizaje puede ser empinadasi estas al principio de tu investigación y uso de este programa.
R

R es un lenguaje de programación y un entorno de software utilizado para análisis estadístico y gráfico. Sus potencialidades incluyen su flexibilidad y potencia, así como una amplia comunidad que desarrolla paquetes para una variedad de análisis estadísticos.
R es gratuito y de código abierto, lo que lo hace accesible para una amplia audiencia. Sin embargo, su principal limitación puede ser la curva de aprendizaje pronunciada, especialmente para usuarios sin experiencia en programación. Además, la calidad y documentación de los paquetes pueden variar, lo que puede afectar la consistencia y confiabilidad de los análisis realizados.
Python

Python es otro lenguaje de programación popular que se utiliza para análisis de datos, con bibliotecas como NumPy, Pandas, SciPy y Matplotlib que proporcionan una amplia gama de funciones para análisis estadístico y visualización de datos.
Sus potencialidades incluyen su flexibilidad y la capacidad de integrar análisis estadísticos en aplicaciones y sistemas más grandes. Sin embargo, al igual que R, puede requerir habilidades de programación para utilizarlo de manera efectiva. Además, la velocidad de ejecución puede ser más lenta en comparación con software específico como SPSS o Stata para ciertas operaciones.
Stata

Stata es un software estadístico utilizado en investigación académica y en la industria para análisis de datos, modelado estadístico y visualización. Sus potencialidades incluyen su facilidad de uso y su amplia gama de procedimientos estadísticos y gráficos incorporados.
Es particularmente útil para usuarios que desean realizar análisis estadísticos avanzados de una manera rápida y eficiente. Sin embargo, su principal limitación puede ser su costo, especialmente para usuarios individuales o pequeñas organizaciones. Además, la flexibilidad para realizar análisis más avanzados puede ser limitada en comparación con R o Python.
SAS (Statistical Analysis System)

SAS, que significa «Statistical Analysis System», es un software especializado en análisis estadístico utilizado en una amplia variedad de industrias, desde la investigación médica hasta la financiera y la de marketing. Su potencial radica en su capacidad para realizar una amplia gama de análisis estadísticos, desde simples análisis descriptivos hasta modelos predictivos avanzados y análisis de datos multivariados. SAS ofrece una amplia variedad de procedimientos estadísticos y herramientas de visualización que permiten a los usuarios explorar y analizar datos de manera efectiva.
Una de las potencialidades más destacadas de SAS es su robustez y confiabilidad. Es ampliamente utilizado en entornos críticos donde la precisión y la reproducibilidad son fundamentales, como en la investigación médica y farmacéutica, donde se requiere un estricto cumplimiento de normativas. SAS también es conocido por su escalabilidad, lo que significa que puede manejar grandes volúmenes de datos y realizar análisis complejos de manera eficiente.
Además, SAS ofrece una amplia gama de soluciones específicas para diferentes industrias y aplicaciones, como análisis de riesgos en la industria financiera, análisis de datos de clientes en marketing y análisis epidemiológicos en la investigación médica. Estas soluciones especializadas vienen con procedimientos predefinidos, modelos y herramientas diseñadas específicamente para abordar los desafíos y necesidades únicas de cada industria.
Sin embargo, algunas limitaciones de SAS pueden incluir su costo, ya que puede resultar costoso adquirir licencias y mantenimiento para el software SAS y sus complementos. Además, la curva de aprendizaje puede ser empinada para usuarios nuevos o aquellos sin experiencia previa en programación estadística.
Aunque SAS ofrece una interfaz gráfica de usuario (GUI) para realizar análisis de datos, a menudo se requiere un conocimiento sólido de la programación SAS para realizar análisis avanzados y personalizaciones. Esto puede limitar su accesibilidad para usuarios menos técnicos o aquellos que prefieren un enfoque más basado en GUI para el análisis de datos.
Tableau

Tableau es una herramienta de visualización de datos que permite crear dashboards interactivos y visualizaciones avanzadas a partir de datos estadísticos.
Sus potencialidades incluyen sus capacidades avanzadas de visualización de datos y su facilidad de uso para crear dashboards interactivos sin necesidad de conocimientos de programación. Además, puede conectarse a una amplia variedad de fuentes de datos, lo que lo hace útil para integrar datos de múltiples fuentes.
Sin embargo, no es una herramienta estadística en sí misma, por lo que puede requerir integración con otros programas para análisis estadísticos complejos. Además, la licencia puede resultar costosa para usuarios individuales.
MATLAB

MATLAB es un entorno de programación y software numérico utilizado en una variedad de campos, incluyendo ingeniería, ciencias aplicadas y análisis estadístico. Su potencial radica en su amplia gama de funcionalidades para realizar cálculos numéricos, modelado matemático, simulaciones y análisis de datos. MATLAB proporciona un conjunto de herramientas y funciones integradas que permiten realizar análisis estadísticos complejos, como regresiones, análisis de series temporales, análisis de datos multivariados y más.
Además, ofrece capacidades avanzadas de visualización que permiten representar gráficamente los resultados de los análisis realizados. Su principal limitación suele ser su costo, ya que puede ser costoso adquirir licencias de MATLAB y sus complementos. Además, la curva de aprendizaje puede ser empinada para usuarios nuevos, especialmente aquellos que no tienen experiencia en programación.
GNU Octave

GNU Octave es un software de código abierto que proporciona funcionalidades similares a MATLAB. Se utiliza principalmente para cálculos numéricos y análisis estadístico en una variedad de campos, incluyendo ingeniería, ciencias aplicadas y investigación académica. Una de las potencialidades de GNU Octave es su capacidad para realizar cálculos numéricos complejos y análisis estadísticos utilizando un lenguaje de programación fácil de aprender y utilizar.
Al ser de código abierto, es gratuito y accesible para una amplia audiencia. Sin embargo, en comparación con MATLAB, GNU Octave puede carecer de algunas de las características más avanzadas y herramientas especializadas. Además, la documentación y el soporte pueden ser más limitados en comparación con MATLAB, lo que puede dificultar la resolución de problemas y la realización de análisis más complejos.
Sistema de Gestión de Base de Datos Relacionales (RDBMS)
Los sistemas de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS, por sus siglas en inglés) como MySQL, PostgreSQL y Microsoft SQL Server, son herramientas utilizadas para almacenar, gestionar y manipular grandes cantidades de datos de manera eficiente. Si bien su principal función es la gestión de bases de datos, muchos RDBMS también incluyen capacidades para realizar operaciones estadísticas y análisis de datos.
Esto se logra mediante el uso de lenguajes de consulta estructurados (SQL) y funciones incorporadas para realizar cálculos estadísticos, agregaciones, filtrado y más. Las potencialidades de los RDBMS en el análisis estadístico incluyen su capacidad para manejar grandes volúmenes de datos de manera eficiente, su compatibilidad con diferentes tipos de datos y su integración con otras herramientas de análisis de datos.
Sin embargo, las limitaciones pueden incluir la complejidad de aprender y utilizar SQL para realizar análisis estadísticos, así como la necesidad de estructurar los datos de manera adecuada para su almacenamiento en una base de datos relacional. Además, para análisis más avanzados, es posible que se requiera el uso de herramientas adicionales fuera del propio RDBMS.
Estas son solo algunas de las herramientas disponibles para procesar información estadística. La elección de la herramienta adecuada dependerá de tus necesidades específicas, tu nivel de familiaridad con las herramientas y tu presupuesto.
Son herramientas útiles para investigaciones mixtas o cuantitativas.
Estas herramientas estadísticas son utilizadas en una amplia variedad de contextos, proporcionando capacidades analíticas vitales para la toma de decisiones informadas en diversas áreas. Microsoft Excel, reconocido por su accesibilidad y familiaridad, se emplea en entornos empresariales para análisis de datos financieros, seguimiento de métricas de ventas y marketing, así como en la investigación académica para la creación de informes y análisis de tendencias.
Por otro lado, software especializado como SPSS se destaca en la investigación científica, desde la psicología hasta la epidemiología, ofreciendo herramientas robustas para análisis de encuestas, modelado predictivo y análisis de datos clínicos. R y Python, por su parte, son altamente valorados en la ciencia de datos y el desarrollo de modelos de aprendizaje automático, utilizados en una variedad de industrias para análisis de grandes conjuntos de datos y desarrollo de algoritmos avanzados.
Stata, reconocido por su eficacia en la investigación académica y la economía, se emplea en estudios longitudinales, análisis económico y modelado de políticas públicas. Finalmente, Tableau se destaca por su capacidad para crear visualizaciones interactivas y dashboards, siendo ampliamente utilizado en negocios, marketing y análisis de datos geoespaciales.
En conjunto, estas herramientas brindan una gama diversa de capacidades analíticas que se adaptan a una amplia gama de necesidades y contextos.