En esta fase prepara los resultados para presentarlos tablas, gráficas, figuras, cuadros, etcétera. Se revisa cada resultado análisis general → análisis específico → valores resultantes Adicional organiza los resultados relativos a la confiabilidad, validez y estandarización

Realizar análisis adicionalisis o pruebas extras para confirmar tendencias y evaluar los datos desde diferentes ángulos. Este paso un momento clave para verificar un análisis pertinente. En esta etapa regularmente se eligen los análisis multivariado.

Se debe analizar mediante pruebas estadísticas las hipótesis planteadas segun los parametros yvisualizar la posibilidad de generalizar resultados.

Explorar los datos pnateando la secuencia completa problema y naturaleza: a) Analizar descriptivamente los datos por variableb) Visualizar los datos por variable

Evaluar la confiabilidad ,fiabilidad, y validez lograda por el instrumento de medición uno o Varios : Medida de estabilidad, Método de formas alternativas o paralelas, Método de mitades partidas ,Medidas de coherencia o consistencia interna

Se recomienda Revisar la matriz donde se encuentran los datos codificadospara asegurarte una vez más que no hay errores, revisar la distribución de frecuencias de la respectiva variable, evaluar la confiabilidad y validez del instrumento o instrumentos . Variables Datos , Variables de Investigacion

Ejecutar el programa: SPSS®, Minitab®, STATS®, Excel®, SAS® u otro equivalente Son programas de estadistica que son fáciles de usar,debe tener su análisis requeridos seleccionando las opciones apropiada

Seleccionar un software Apropiado:. 1. Genere Informes , 2. Se realice Estadísticos descriptivos , 3. Tablas personalizadas. 4. Comparar medias 5. Modelo lineal general. 6. Correlaciones para medición de las variables.7. Regresión 8. Redes neuronales. 9. Clasificación de la informacion 10. Reducción de dimensiones ,11. Escala , 12. Pruebas no paramétricas para tablas .13. Predicciones y análisis de supervivencia. 14. Respuesta múltiple 15. Análisis de valores perdidos. 16. Imputación múltiple, muestras complejas.

Regresión lineal

Distribución de frecuencias