Análisis de datos

Definición de análisis de datos

Siempre que tomas cualquier decisión en tu vida cotidiana, ya sea reflexionando sobre el resultado pasado o sobre la predicción futura basada en una decisión concreta, estás, de hecho, analizando todo para tomar decisiones basadas en ello. Por ejemplo, recuerdas tu técnica y gestión de trabajo para estudiar los exámenes y aprobarlos. Al hacer esto, estás analizando acontecimientos pasados para tomar la decisión de alcanzar un determinado objetivo para el próximo examen. Por tanto, aquí estás analizando unos datos. Lo mismo hacen los analistas con fines empresariales, los científicos y los investigadores para comprender un fenómeno, y este proceso se denomina Análisis de Datos.

Cuando trabajas con estadísticas y métodos estadísticos, necesitas cierta información o datos para interpretar tus resultados. Estos datos deben ser adecuados al problema concreto. Puedes asegurarte de ello con el análisis de datos.

El objetivo principal del análisis de datos es organizar los datos y resumirlos para tomar la decisión adecuada.

Beneficios del análisis de datos

Cuando analices tus datos, quizá quieras saber por qué merece la pena todo tu esfuerzo. A continuación puedes ver algunos de los beneficios del análisis de datos.

• El análisis de datos te ayuda a informarte de las últimas tendencias del estudio y a tomar la decisión correcta.

• Puede ayudarte a identificar y comprender el problema y algunos errores que se producen e intentar rectificarlos.

• Puede ayudarte a mejorar la eficacia de distintos métodos y procesos.

• El análisis de datos puede ser muy útil en los estudios de mercado para elaborar estrategias eficaces.

El análisis de datos consiste en distintos métodos y técnicas que pueden aplicarse a diversos tipos de datos. En general, los datos pueden clasificarse en dos tipos: datos cualitativos y datos cuantitativos.

Datos Cualitativos para el Análisis de Datos

Los datos o variables utilizados para cualquier estudio pueden ser datos cualitativos y también se conocen como variables categóricas. Los datos cualitativos describen, explican y caracterizan la información en forma de palabras.

Estos datos no son numéricos y sólo utilizan palabras o números que representan un concepto (por ejemplo, los niveles de satisfacción). Los datos pueden ser de una variable (univariantes), de dos variables (bivariantes) o de varias variables (multivariantes). Normalmente, el investigador utiliza como datos cualitativos observaciones de primera mano, documentos, material de archivo o información de entrevistas.

Los datos cualitativos son bastante flexibles y pueden generar nuevas ideas, pero pueden ser poco fiables, subjetivos y requerir un trabajo intensivo. Puedes resumir y representar los datos cualitativos mediante el análisis de datos en forma de distribución de frecuencias y gráficos de barras.

Puedes encontrar más información sobre este tipo de datos y las técnicas que se utilizan con ellos en el artículo Variables categóricas.

Datos Cuantitativos para el Análisis de Datos

Como su nombre indica, las variables cuantitativas o datos serán en términos de cantidad o números. Implica trabajar con números, porcentajes, cálculos y medidas en forma numérica.

Como los datos están en forma numérica, puedes hacer cálculos matemáticos y pruebas estadísticas con ellos. El análisis de los datos cuantitativos puede resumirse en forma de gráficos de puntos, gráficos de caja, histogramas, gráficos circulares y gráficos de tallo y hoja. Al igual que los datos cualitativos, los datos cuantitativos también tienen forma de datos de una variable, de dos variables o de varias variables.

Puedes encontrar más información sobre este tipo de datos y las técnicas que se utilizan con ellos en el artículo Variables cuantitativas.

Métodos de análisis de datos

Ahora que conoces las distintas variables que se recogen en función del tipo requerido, debes saber cómo organizarlas y resumirlas adecuadamente para dar con la conclusión. Esto se hace basándose en dos métodos de análisis de datos muy utilizados.

• Estadística descriptiva

• Estadística inferencial

Estadística descriptiva

La estadísticadescriptiva se considera la rama de la estadística que organiza y resume de forma adecuada. Te dice lo que ha ocurrido y te proporciona datos estadísticos resumidos. En otras palabras, la estadística descriptiva muestra la relación entre las variables de la muestra proporcionando un resumen en formas como la media, la mediana y la moda.

La estadística descriptiva no incluye teorías ni conclusiones, sino que muestra los datos disponibles de la muestra. Los distintos tipos de estadística descriptiva incluyen la media, la mediana, la moda, la distribución, la desviación típica y la varianza.

Puedes aplicar estos métodos a una variable cada vez o puedes compararla con múltiples variables.

Estadística inferencial

Ahora que has resumido tus datos, el siguiente paso es confirmar tu afirmación y obtener resultados, lo que puede hacerse mediante la estadística inferencial. La estadística inferencial ayuda a hacer predicciones y proporciona conclusiones para tus datos.

La estadística inferencial te ayuda a comprender un gran conjunto de población tomando la muestra y poniéndola a prueba. Utiliza muestras de datos para plantear una hipótesis y ofrece una conclusión basada en ella. Las inferencias en estadística son una gran categoría que incluye métodos como los intervalos de confianza y las pruebas de hipótesis.

Ten en cuenta que es importante que utilices métodos de muestreo aleatorio para que la estadística inferencial sea válida.

Análisis exploratorio de datos

Uno de los métodos útiles e importantes de análisis de datos que utilizarás es el análisis exploratorio de datos. El análisis exploratorio de datos es la forma de analizar los datos de forma visual. Representarás y analizarás los datos en forma de diferentes gráficos. Es una forma de estadística descriptiva, y necesitas realizar un análisis descriptivo antes de pasar al análisis exploratorio.

El análisis exploratorio de datos puede realizarse en distintas fases del proceso de análisis de datos y utiliza técnicas como gráficos de barras, diagramas de caja, histogramas y diagramas de dispersión. Puedes dividir el análisis exploratorio de datos en dos partes en función del número de variables: datos univariantes o datos multivariantes.

Si los datos son univariantes (datos de una variable) puedes analizar los datos utilizando gráficos de barras, diagramas de caja e histogramas. Y si los datos son multivariantes, utiliza gráficos de dispersión para analizarlos.

Uso del Análisis Exploratorio de Datos

A continuación puedes ver la importancia y el uso del análisis exploratorio de datos.

• La representación visual de los datos muestra las características de forma más clara.

• Ayuda a detectar los datos que faltan y los incorrectos.

• Se puede comprender con precisión la estructura subyacente de los datos.

• Identifica características útiles para los datos de alta dimensión.

Proceso de análisis de datos

Los estudios científicos se realizan para obtener respuestas a determinadas preguntas. Por ejemplo, ¿es eficaz el nuevo tratamiento contra el cáncer? ¿Necesitan los estudiantes de ciencias más notas que los de derecho para ser admitidos en la universidad? Todas ellas requieren la recopilación de datos y su análisis. A continuación se indican los pasos del proceso de análisis de datos, desde la recogida de datos hasta la conclusión:

1. Entender el problema

Para realizar un análisis eficaz y obtener mejores resultados, es importante tener una comprensión y una orientación claras del problema.

2. Decide qué quieres averiguar

El siguiente paso es saber qué información necesitas del problema/pregunta concreto. Define cuidadosamente tus variables y decide los métodos adecuados.

3. Recoger datos

Este es un paso crucial en el proceso de análisis. Según tus necesidades, debes recoger los datos de las poblaciones adecuadas. Es importante tener en cuenta la finalidad de la recogida de datos.

4. Resume los datos

Una vez que hayas recopilado los datos y la información necesarios, ahora resúmelos numérica o gráficamente y elige el método adecuado para analizarlos.

5. Analiza los datos

Utilizando los métodos inferenciales, analiza formalmente los datos para llegar a una conclusión.

6. Concluye e interpreta los resultados

En este último paso da tu conclusión e interprétala para obtener respuestas a tu pregunta.

Ejemplos de análisis de datos

Puedes ver algunos ejemplos de análisis de datos en esta sección.

El siguiente ejemplo muestra el análisis exploratorio de datos.