Para hacer una medición de impacto de tu proyecto necesitas hacer una teoría de cambio, y para eso, es fundamental el uso de la estadística. La teoría de cambio es una explicación de cómo tu intervención fue la causa de los resultados obtenidos, y es la evidencia que busca demostrar que sin tu intervención no pudieron haber existido dichos resultados. Y ¿para qué sirve la estadística?

La estadística te va a ayudar a manejar la información de tu intervención para entonces poder predecir los resultados y ser capaz de explicar por qué con esa intervención se obtuvieron dichos resultados. Son tres los tipos de herramientas estadísticas que te ayudarán a llegar a esta explicación y te las muestro a continuación:

1. Herramientas estadísticas de tipo descriptiva: Se utilizan para describir el fenómeno y hacen referencia al momento antes de la intervención, es decir, el fenómeno es esa realidad que percibes, como podría ser: Baja interacción entre profesor y estudiantes en el modelo de clases en línea. Vale la pena describirlo a mayor profundidad, así como el grado de los estudiantes, contexto de los estudiantes, tiempo de clase, materia, etc. El objetivo es caracterizar cada aspecto del fenómeno en su totalidad, para que de esta manera sepas de qué va la historia.

Algunas de las herramientas serían; Medidas de Tendencia Central (Promedio, etc.), Medidas de dispersión (Desviación estándar, coeficiente de variación, etc.) e Indicadores de eficiencia y de impacto.

2. Herramientas estadísticas de tipo inferencial: Sirven no solo para describir sino para explicar el fenómeno, aquí buscas encontrar el por qué del mismo. Siguiendo con el ejemplo; ¿Cuál es la razón de que exista baja interacción entre profesor y estudiantes en el modelo de clases en línea? Aquí puedes intuir que es por una u otra razón, como podría ser: Debido a la poca motivación para participar durante la sesión en línea. Hasta aquí es solo una deducción que busca razonar teóricamente la causa del fenómeno.

Una herramienta serían las Medidas de asociatividad y causalidad (Correlación y regresión lineal múltiple).

3. Herramientas estadísticas de tipo experimental: Ahora bien, esta es la herramienta empírica que busca demostrar que la deducción anterior es cierta. Con los primeros dos tipos de herramientas ya conoces el fenómeno y la causa del fenómeno, sin embargo, faltaría ahora sí tener los resultados de tu intervención para demostrar que la razón que dices es cierta es efectivamente la causa del fenómeno. En este caso, si la intervención es la siguiente: Anexión de actividades dinámicas para puntos extra en plataformas en línea. Luego de la intervención, los resultados obtenidos tendrían que satisfacer la deducción de la causa del fenómeno. ¿Los resultados son lo que yo esperaba? ¿Cuál es la probabilidad de que con esta intervención se satisfaga la deducción que hice? ¿Era la causa correcta o mera coincidencia?

Una herramienta sería el Diseño Experimental o de Intervención (tamaño de muestra y pruebas de hipótesis).

Con lo anterior ya tienes una visión global de la importancia y utilidad de las estadísticas en tu proyecto, y podría escucharse complicado, no obstante, estas herramientas son fáciles de usar en la actualidad gracias a los múltiples instrumentos que tenemos a nuestra disposición. Además, ni siquiera hay necesidad de softwares muy sofisticados, con una sencilla ventana de Excel y estas herramientas estadísticas es posible ordenar y analizar tus datos, así como explicar y predecir los resultados de tu intervención.

Escrito por Melissa Fernanda Juvera Sánchez