En investigación, el propósito fundamental de la fase de análisis de datos consiste en dar sentido a la información obtenida, tratándola y organizándola para poder explicar ,predecir e interpretar el fenómeno objeto de estudio y dar respuesta al problema planteado.
El análisis cuantitativo se efectúa sobre datos de naturaleza cuantitativa, esto es, datos expresados en forma numérica. El procedimiento para efectuar el análisis cuantitativo supone la depuración de datos para eliminar respuestas que no se ajustan a lo solicitado, su organización para la lectura(ordenación, categorización) y su transformación para comprender el verdadero sentido de los mismos.
Podemos diferencia dos enfoques de análisis cuantitativo, el descriptivo y el inferencial. El primero nos permite conocer las características de un conjunto de datos; supone el cálculo de frecuencias, porcentajes, proporciones, medidas de tendencia central y variabilidad o la representación gráfica de esos datos. El análisis inferencial tiene una función complementaria al análisis descriptivo; nos da una visión más global y completa del problema analizado al derivar conclusiones probabilísticas y fijar los márgenes de error de esas apreciaciones. Ofrece una serie de técnicas estadísticas que permiten realizar contrastes entre los valores dados(muestra-población), y comparaciones entre grupos (procedentes de una misma población o de dos poblaciones distintas) a través de pruebas paramétricas (t de Student, ANO VA, correlación de Pearson, etc.) y no paramétricas(Chicuadrado, U de Mann-Whitney, Wilcoxon, etc.).
Estas cuestiones son las que se tratan en el presente texto cuya finalidad es ayudar a los alumnos y alumnas y a investigadores e investigadoras a dar respuesta a los problemas de investigación en educación cuando se tratan datos cuantitativos.
 

Introducción
Capítulo 1. Funcionamiento general del IBM SPSS STATISTICS
Capítulo 2. Conceptos básicos de inferencia estadística
Capítulo 3. Contraste de hipótesis para una muestra. Principales pruebas paramétricas
Capítulo 4. Contraste de hipótesis para una muestra. Principales pruebas no paramétricas
Capítulo 5. Contraste de hipótesis para dos muestras. Principales pruebas paramétricas
Capítulo 6. Contraste de hipótesis para dos muestras. Principales pruebas no paramétricas
Capítulo 7. Contraste de hipótesis para más de dos muestras. Principales pruebas paramétricas
Capítulo 8. Contraste de hipótesis para más de dos muestras. Principales pruebas no paramétricas
Bibliografía