En el ámbito de la salud, la toma de decisiones fundamentadas es esencial para mejorar la calidad de vida de las personas, optimizar los recursos y desarrollar políticas públicas eficaces. Para lograr estos objetivos, es crucial recurrir al análisis de datos, tanto cualitativos como cuantitativos. Ambos tipos de datos ofrecen perspectivas complementarias que permiten una comprensión integral de los fenómenos de salud y enfermedad, así como de los factores sociales, culturales y económicos que los rodean.
Datos cuantitativos en salud: precisión y medición
Los datos cuantitativos son aquellos que se pueden medir y expresar numéricamente. En el campo de la salud, estos datos se obtienen a través de encuestas estructuradas, estadísticas hospitalarias, registros clínicos, censos, y sistemas de vigilancia epidemiológica. Por ejemplo, la tasa de mortalidad infantil, el número de casos de una enfermedad, o el porcentaje de vacunación en una población son datos cuantitativos.
El análisis de estos datos permite identificar patrones, evaluar la prevalencia e incidencia de enfermedades, hacer comparaciones entre grupos poblacionales y medir el impacto de intervenciones. A través de herramientas estadísticas, los profesionales de la salud pueden realizar inferencias, establecer relaciones causales y predecir tendencias futuras. Así, los datos cuantitativos constituyen la base para elaborar políticas públicas, planificar servicios de salud y asignar recursos de manera eficiente.
Datos cualitativos en salud: profundidad y contexto
Por otro lado, los datos cualitativos aportan una visión más profunda y contextual sobre los comportamientos, percepciones, creencias y experiencias de los individuos o comunidades. Se obtienen a través de entrevistas, grupos focales, observación participante y análisis de contenido. A diferencia de los datos cuantitativos, los cualitativos no se centran en la cantidad sino en el significado.
Este tipo de información es fundamental para comprender cómo las personas perciben su salud, qué barreras enfrentan para acceder a servicios médicos, cómo influyen las normas culturales en los hábitos de salud y cómo responden emocionalmente ante una enfermedad. Por ejemplo, un estudio cualitativo puede revelar que ciertas comunidades no se vacunan no por falta de acceso, sino por desconfianza hacia el sistema de salud. Esta perspectiva permite diseñar intervenciones más empáticas, adecuadas al contexto y, por tanto, más efectivas.
Integración de ambos enfoques: una visión holística
El verdadero valor del análisis de datos en salud se alcanza cuando se combinan ambos enfoques. La integración de datos cualitativos y cuantitativos —un enfoque conocido como “método mixto”— proporciona una visión más completa. Por ejemplo, una investigación sobre el aumento de enfermedades respiratorias en una región puede cuantificar la incidencia con datos estadísticos y, al mismo tiempo, indagar cualitativamente sobre las condiciones de vivienda o prácticas de cocina que podrían estar contribuyendo al problema.
Asimismo, los datos cualitativos pueden explicar anomalías encontradas en los análisis cuantitativos, mientras que los cuantitativos pueden validar o generalizar hallazgos cualitativos. Esta sinergia fortalece el proceso de toma de decisiones, mejora el diseño de programas de intervención y favorece una atención centrada en las personas.
Para el análisis eficaz de estos datos, existen herramientas tecnológicas especializadas como SPSS y Atlas.ti, que han revolucionado la forma en que los investigadores y profesionales de la salud extraen conocimiento útil de la información recolectada.
SPSS: análisis estadístico para datos cuantitativos
SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) es uno de los programas más utilizados para el análisis de datos cuantitativos en el campo de la salud. Su popularidad radica en su capacidad para gestionar grandes volúmenes de datos y aplicar técnicas estadísticas complejas con relativa facilidad.
En salud, SPSS se emplea para analizar variables numéricas como tasas de morbilidad, prevalencia de enfermedades, resultados de tratamientos médicos, indicadores epidemiológicos y datos obtenidos de encuestas o estudios clínicos. Permite realizar desde análisis descriptivos básicos (como medias, frecuencias y desviaciones estándar), hasta análisis más avanzados como regresión logística, análisis multivariado, ANOVA o pruebas no paramétricas.
Su aplicabilidad se puede explicar cuando un investigador puede usar SPSS para analizar los factores asociados con la hipertensión en una muestra de pacientes, relacionando variables como edad, sexo, nivel socioeconómico y hábitos de vida. Esta herramienta facilita la visualización de los resultados mediante gráficos, tablas y diagramas que ayudan a comunicar los hallazgos de forma clara y precisa.
Atlas.ti: profundidad y estructura en el análisis cualitativo
En contraste con los datos numéricos, el análisis cualitativo se enfoca en el contenido textual, visual o auditivo, buscando interpretar significados, percepciones, experiencias y contextos. Para este tipo de análisis, una herramienta destacada es Atlas.ti, un software especializado en el procesamiento y análisis de datos cualitativos.
Este programa permite organizar, codificar y analizar entrevistas, transcripciones de grupos focales, documentos, notas de campo y otros materiales cualitativos. Su interfaz facilita el etiquetado de segmentos de texto mediante códigos temáticos, lo que ayuda a identificar patrones, relaciones y conceptos clave dentro del corpus de datos.
Es así como, un investigador puede realizar un estudio sobre la experiencia de mujeres con cáncer de mama, Atlas.ti puede utilizarse para codificar entrevistas y descubrir temas recurrentes como miedo al diagnóstico, apoyo familiar, relación con el personal médico o barreras emocionales al tratamiento. Este tipo de análisis proporciona información valiosa que los números por sí solos no pueden ofrecer, ya que captura la dimensión humana del fenómeno estudiado.
Complementariedad de SPSS y Atlas.ti en investigación en salud
El uso conjunto de SPSS y Atlas.ti permite una comprensión más profunda y holística de los fenómenos de salud. Mientras SPSS aporta objetividad, exactitud y capacidad predictiva, Atlas.ti proporciona comprensión del contexto, matices culturales y experiencias subjetivas.
Un análisis mixto acerca de una investigación puede ser un estudio sobre el abandono del tratamiento antituberculoso. Con SPSS se puede identificar el perfil sociodemográfico de quienes abandonan el tratamiento, mientras que Atlas.ti puede analizar entrevistas para descubrir las razones personales, sociales o estructurales detrás de ese abandono, como la estigmatización, la desconfianza en el sistema de salud o la falta de apoyo familiar.
Las herramientas como SPSS y Atlas.ti han transformado el análisis de datos en el campo de la salud, permitiendo una exploración más profunda, precisa y rica de la información. En un entorno donde las decisiones deben estar respaldadas por evidencia sólida, estas plataformas facilitan el manejo eficaz de grandes volúmenes de datos y la interpretación de aspectos tanto cuantitativos como cualitativos. Su uso integrado fortalece la calidad de la investigación, mejora la planificación de intervenciones y contribuye a sistemas de salud más sensibles, eficaces y centrados en las personas.
