Topic #40. Research and Statistics Part 2: Quantitative/Qualitative Research, Variables, P-values
July 14, 2025
The goal of this post is to review statistical and research topics that might be on the test. It’s also a basic primer for anyone interested in research.
Quantitative vs qualitative research
First, it is important to know the difference between quantitative research and qualitative research.
Quantitative research
Deals with numbers and statistics
Allows you to test a hypothesis by collecting and analyzing data
An example of quantitative research is a study looking at breastfeeding rates at a hospital several years before and several years after implementation of the Ten Steps to Successful Breastfeeding.
Qualitative research
Deals with words, meanings, emotions, feelings
Allows you to explore ideas and experiences in depth
Enables one to gather in-depth insights on topics that are not well understood
An example of qualitative research is a study asking mothers of babies born late preterm (between 34.0 weeks to 36.6 weeks) what they felt about a new program to support that the hospital had to support their babies. Did they like it? If so, what did they like about it? How did it make them feel about their new baby?
I remember qualitative research by associating the “l” in qualitative with “lovely” - words, meanings, emotions, feelings are lovely. The word quantitative does not contain the letter “l” but contains the letter “n” – numbers,
Next up: variables
The two different types of variables are:
Independent variable
Dependent variable
Independent variable
Is what is being manipulated or changed by researchers in the experiment.
Is the cause
Dependent variable
Is what is being measured.
Is the effect
Independent variable — manipulated, cause
Dependent variable — measured, effect
INDE MAN
How to remember these?
For some weird reason, the mnemonic “INDE MAN” helps me remember what is what.
The independent variable is what is being manipulated INDE MAN
Example
Here is an example to test your knowledge.
Researchers are interested in the effects of studying on test scores.
One group is assigned to study 2 hours a day. The other group is assigned to study 4 hours a day. The researchers then compare the test scores of each group.
What is the independent variable in this experiment and what is the dependent variable?
What is being manipulated? What is being measured?
What is causing the effect that is being looked at?
In this experiment, hours of studying is what is being manipulated, so is the independent variable. The test score is what is being measured, so ii is the dependent variable.
P-values
The researcher and her team plan the study, obtain all the data and run an analysis. How do they (and you) know if the study found anything?
One way is by calculating and reporting P-values. If I were a betting person, I would bet that the test will contain a question or two about P-values.
Percentages
First, let’s review how to determine what percentage (%) a number is.
For example, what percentage is .05?
To get the answer, multiply the number by 100 or move the decimal point two spots to the right and add the % symbol.
.05 X 100 = 5%
.05 is 5%.
Let’s determine what percentage each of these numbers is: .34, .25, .15, .05, .01 and .001.
.34 X 100 = 34%
.25 X 100 = 25%
.15 X 100 = 15%
.05 X100 = 5%
.01 X 100 = 1%
.001 X 100 = .1%
Symbols
Two symbols to understand are < and >.
This symbol, < , means less than.
This symbol, > , means greater than.
Examples. When I see this sentence: The number is < 5, in my mind I read: The number is less than 5. Or this one: the result was > 5%. In my mind for this one I read: The result was greater than 5%. When the point of the symbol points to the right it is greater than. I think if you read it out like that a bunch of times you will get it.
Now onto the nitty gritty.
The P in P-value stands for probability.
What is the probability that the changes that are being studied caused the effect?
Statistics defaults to something called the null hypothesis which says that there is no relationship between what is being manipulated and the outcome. It is up to the researcher to prove that what happened didn’t just happen by chance. If the researcher can prove that, then one accepts the alternative hypothesis which says there is a relationship between what is being manipulated and the outcome.
If you are feeling all twisted up in knots here, you are not alone.
Think of the P-value as helping you to know the extent to which there is enough proof that you can reject the null hypothesis and accept the alternative hypothesis.
So, P < 0.05 means there is a less than 5% probability that researchers got the result by chance. A result of P < 0.001 is even better as it means there is only a less than .1% chance that researchers got the result by chance. If you are conducting a study, you want to be as confident as possible that the result is not due to chance, right? You want the result to be due to whatever intervention you are studying.
Remember this:
Any result with a P-value less than .05 (which is often written as <.05) is considered statistically significant.
Therefore, all of these P-values ARE statistically significant:
<.05
.01
.001
All of these P-values ARE NOT statistically significant because they are all greater than .05:
P = .09
P = .10
P = .28
P = .36
Example
Researchers looked at breastfeeding rates in a hospital maternity unit in 2000.
From 2001-2005, the unit instituted the Ten Steps to Successful Breastfeeding and received the Baby-Friendly award in 2005. The researchers looked at breastfeeding rates before the Baby-Friendly designation and then with the Baby-Friendly designation. The rates increased from 34% in 2000 to 82% in 2005 with a P- value of .01.
What do you think?
Well, .01 = 1%. A P-value of .01 means there was a 1% probability that the result occurred by chance. As this is <.05, this is a statistically significant finding and there is a pretty sound chance that the Ten Steps led to the increase in breastfeeding rates at the hospital.
Tema #40. Investigación y Estadísticas Parte 2: Cuantitativa, Cualitativa, Variables, valores P
El objetivo de este post es tocar temas estadísticos y de investigación que pueden estar en el examen.
La diferencia entre investigación cuantitativa e investigación cualitativa
En primer lugar, es importante saber la diferencia entre investigación cuantitativa e investigación cualitativa.
Investigación cuantitativa
Trata de números y estadísticas
Permite probar una hipótesis mediante la recopilación y el análisis de datos
Un ejemplo de investigación cuantitativa es un estudio que analiza las tasas de lactancia materna en un hospital varios años antes y varios años después de la implementación de los Diez pasos para una lactancia materna exitosa.
Investigación cualitativa
Trata de las palabras, los significados, las emociones y los sentimientos
Permite explorar ideas y experiencias en profundidad
Permite reunir ideas en profundidad sobre temas que no se comprenden bien
Un ejemplo de investigación cualitativa es un estudio en el que se preguntaba a las madres de bebés nacidos de forma prematura tardía (entre 34,0 semanas y 36,6 semanas) qué opinaban sobre un nuevo programa de apoyo que el hospital tenía para sus bebés. ¿Les gustó? En caso afirmativo, ¿qué les gustó? ¿Cómo les hizo sentir acerca de su nuevo bebé?
Recuerdo la investigación cualitativa asociando la "L" de cualitativo con "Lovely": las palabras, los significados, las emociones, los sentimientos son encantadores. La palabra cuantitativa no contiene la letra "L".
A continuación, las variables
Los dos tipos diferentes de variables son:
Variable independiente
Variable dependiente
Variable independiente
Es lo que manipulan o cambian los investigadores en el experimento.
Es la causa
Variable dependiente
Es lo que se mide.
Es el efecto
INDE MAN
¿Cómo recordarlo?
Por alguna extraña razón, la nemotecnia "INDE MAN" me ayuda a recordar qué es qué.
La variable independiente es lo que se manipula INDE MAN
Aquí tienes un ejemplo para comprobar tus conocimientos.
Los investigadores están interesados en los efectos del estudio en las puntuaciones de los exámenes.
A un grupo se le asigna estudiar 2 horas al día. Al otro grupo se le asigna estudiar 4 horas al día. Los investigadores comparan los resultados de los exámenes de cada grupo.
¿Cuál es la variable independiente en este experimento y cuál es la variable dependiente?
¿Qué se manipula? ¿Qué se mide?
¿Qué está causando el efecto que se está observando?
En este experimento, lo que se manipula son las horas de estudio, por lo que es la variable independiente. La puntuación del examen es lo que se mide, por lo que es la variable dependiente.
Así pues, el investigador planifica el estudio, obtiene todos los datos y realiza un análisis. ¿Cómo saber si el estudio ha encontrado algo?
Los valores-P
Una forma es calculando e informando de los valores-P. Si fuera una persona de apuestas, apostaría a que la prueba contendrá una o dos preguntas sobre los valores P.
Los porcentajes
En primer lugar, repasemos cómo determinar qué porcentaje (%) es un número.
Por ejemplo, ¿qué porcentaje es 0,05?
Para obtener la respuesta, multiplica el número por 100 o mueva el punto decimal dos puntos a la derecha y añade el símbolo %.
.05 X 100 = 5%
.05 es 5%.
Determinemos qué porcentaje supone cada uno de estos números: 0,34, 0,25, 0,15, 0,05, 0,01 y 0,001.
.34 X 100 = 34%
.25 X 100 = 25%
.15 X 100 = 15%
.05 X100 = 5%
.01 X 100 = 1%
.001 X 100 = .1%
Símbolos
Dos símbolos para entender son < y >.
Este símbolo, <, significa menos que.
Este símbolo, >, significa mayor que.
Ejemplos. Cuando veo esta frase: El número es < 5, en mi mente leo: El número es menor que 5. O ésta: el resultado fue > 5%. En mi mente para este leí: El resultado fue superior al 5%. Cuando la punta del símbolo apunta hacia la derecha es mayor que. Creo que si lo lees así varias veces lo entenderás.
Ahora vamos al meollo de la cuestión.
La P en valor P significa probabilidad.
¿Cuál es la probabilidad de que los cambios que se estudian hayan causado el efecto?
La estadística recurre por defecto a algo llamado hipótesis nula que dice que no hay relación entre lo que se manipula y el resultado. Depende del investigador demostrar que lo que ha sucedido no se ha producido por casualidad. Si el investigador puede demostrarlo, entonces se acepta la hipótesis alternativa que dice que hay una relación entre lo que se manipula y el resultado.
Si te sientes enredado aquí, no eres el único.
Piensa que el valor P te ayuda a saber hasta qué punto hay suficientes pruebas para que puedas rechazar la hipótesis nula y aceptar la hipótesis alternativa.
Así, P < 0,05 significa que hay un 5% de probabilidad de que los investigadores hayan obtenido el resultado por azar. Un resultado de P < 0,001 es incluso mejor, ya que significa que sólo hay un 0,1% de probabilidad de que los investigadores hayan obtenido el resultado por casualidad. Si está realizando un estudio, quiere estar lo más seguro posible de que el resultado no se debe al azar, ¿verdad? Quieres que el resultado se deba a la intervención que estás estudiando.
Recuerda esto:
Cualquier resultado con un valor P inferior a 0,05 (que suele escribirse como <,05) se considera estadísticamente significativo.
Por lo tanto, todos estos valores P son estadísticamente significativos:
<.05
.01
.001
Todos estos valores P no son estadísticamente significativos porque todos son mayores de .05:
P = .09
P = .10
P = .28
P = .36
Ejemplo
Los investigadores analizaron las tasas de lactancia materna en una unidad de maternidad de un hospital en el año 2000.
Entre 2001 y 2005, la unidad instituyó los Diez Pasos para una Lactancia Materna Exitosa y recibió el premio Baby-Friendly en 2005. Los investigadores analizaron las tasas de lactancia materna antes de la designación "Baby-Friendly" y luego con la designación "Baby-Friendly". Las tasas aumentaron del 34% en 2000 al 82% en 2005 con un valor P- de 0,01.
¿Qué te parece?
Bueno, .01 = 1%. Los investigadores analizaron las tasas de lactancia materna en una unidad de maternidad de un hospital en el año 2000. Como este valor es <0,05, se trata de un resultado estadísticamente significativo y hay una probabilidad bastante sólida de que los Diez Pasos hayan conducido al aumento de las tasas de lactancia materna en el hospital.