técnicas de análisis de datos

TÉCNICAS DE ANÁLISIS DE DATOS A continuación, vamos a hablar del “análisis de datos” perteneciente al tema “el proceso de investigación”. Así, responderemos a las siguientes preguntas: ¿qué es un análisis cuantitativo?, ¿en qué consiste la depuración de datos?, ¿qué es un análisis inferencial?
Análisis de datos. Es la actividad de transformar un conjunto de datos con el objetivo de poder verificarlos muy bien dándole al mismo tiempo una razón de ser o un análisis racional. Consiste en analizar los datos de un problema e identificarlos. Análisis cuantitativo: en los análisis cuantitativos debemos seguir los siguientes pasos: 1. Depurar datos (el propósito de la depuración de datos es buscar y arreglar estas y otras inconsistencias que pudieran ocasionar que aparezcan registros duplicados o incorrectos en la base de datos) 2. Eliminar los datos atípicos si son contaminantes (valor atípico es una observación que es numéricamente distante del resto de los datos. Las estadísticas derivadas de los conjuntos de datos que incluyen valores atípicos serán frecuentemente engañosas. Por ejemplo, en el cálculo de la temperatura media de 10 objetos en una habitación, si la mayoría tienen entre 20 y 25 ºC, pero hay un horno a 350 °C, la mediana de los datos puede ser 23, pero la temperatura media será 55. En este caso, la mediana refleja mejor la temperatura de la muestra al azar de un objeto que la media. Los valores atípicos pueden ser indicativos de datos que pertenecen a una población diferente del resto de la muestra establecida). 1 3. Proceder a la selección de la prueba estadística (la estadística descriptiva es una gran parte de la estadística que se dedica a analizar y representar los datos. Este análisis es muy básico. Algunos ejemplos son: media, moda, desviación estándar, etc. La inferencia estadística o estadística inferencial es una parte de la estadística que comprende los métodos y procedimientos para deducir propiedades (hacer inferencias) de una población, a partir de una pequeña parte de la misma muestra. La bondad de estas deducciones se mide en términos probabilísticos, es decir, toda inferencia se acompaña de su probabilidad de acierto. 4. Aplicar el programa estadístico para el análisis. Analizar es descomponer el todo en sus partes, recomponer y observar de nuevo el fenómeno a través de las 1 Fuente de la imagen: http://www.racktopsystems.com/computer-­‐forensics-­‐solutions/ medidas aplicadas. 5. Interpretar los datos. En contraste con el análisis la interpretación "va más allá" de lo que los datos nos pueden reflejar, en el proceso de interpretación parte de un concepto vacío y busca una cosa real que lo encarne. Análisis cualitativos: es un análisis muy complicado, al final por mucho que sepamos manejar conceptos, hay unas gráficas complejas que intentan ligar números con palabras. En este tipo de análisis suele haber solapamientos que sucede cuando utilizamos diferentes instrumentos para medir una misma cosa, si sucede eso tendremos que reducir la información y trasladarla a un solo valor. • Descripción: organización de la información en matrices o figuras, tendré que reducir y agruparlos por características, por ejemplo agrupo los deportes con pelota en un grupo. • Comparación: en estudios de comparación de variables comparo unos valores con los otros y los interpreto. Hasta el próximo podcast.