Hi. It would depend on the type of data you have and the sample size. There are many approaches depending on what you wish to find out. For example, you have frequency statistics that is for basic descriptive presentation. Then you have inferential statistics such as Correlations to determine if there are directly proportional relationships between variables. Factor analysis can reduce data to common factors. The more complex one is Structured Equation Modeling, and this is used to 'Test' a theory through your results.... these are just some. There are many more.

Estimada Devina

El análisis estadístico de los datos depende en principio del tipo de variables que se están trabajando, particularmente del nivel de medición de las variables. A partir de establecer el tipo de variables, por su carácter o dominio (cualitativa/cuantitativa); el nivel de medición (nominal, ordinal, Intervalar, de razón); por la relación entre las variables (dependiente/independiente) y/o por su posible manipulación (atributiva, activa y extraña); es posible determinar los análisis estadísticos a realizar. Desde luego también, tiene que ver el tamaño de la muestra n > 30, y de comporta como una población normal, muchos autores consideran una muestra grande y normal, entonces los análisis serán los paramétricos, si no llena estos requisitos se recomiendan análisis no paramétricos. Un análisis descriptivo y/o análisis inferencial dependerá siempre de estas condiciones, por lo que se sugiere realizar en principio un análisis exploratorio de los datos.

En sintesis:

1. El tipo de variables

2. El tamaño de la muestra y el comportamiento normal o no

3. El tipo de analisis descriptivo o inferencial.

4. La verificación de la valides y la confiabilidad del instrumento de recopilación de la información.

Entre otros, estamos en contacto. saludos

JSB

There are many ways to analyze tge data, frequencies, percentage, association t anakysis may be useful, cross tab for corelation. ANOVA for variance analysis.

There are many ways to analyze the data, frequencies, percentages, association 't' analysis may be useful, cross tab for correlation. ANOVA for variance analysis. Do you have to determine first what you want to analyze ?