Puedes utilizar el análisis de datos para hacer el informe. El análisis de datos es una forma de recopilar y analizar datos para interpretar los resultados obtenidos. En esta sección, aprenderás el concepto de análisis de datos en estadística y cómo aplicarlo.
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 proceso de extraer información útil para tomar decisiones mediante la recogida, transformación, procesamiento y análisis de datos brutos se denomina 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.
Los datos o variables recogidos que se clasifican en categorías y se refieren a la cantidad se denominan datos cualitativos.
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.
Ejemplo de variables cualitativas/categóricas es:
Supón que has ido al cine con tu grupo de amigos. Después de la película, recoges datos sobre si les gustó o no la película. Algunos contestaron que les había gustado y a otros que no.
Así pues, tus datos se presentan en forma de dos categorías de calidad "les gustó" y "no les gustó".
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.
Los datos que tienen observaciones en forma de números y cuyos valores pueden contarse se conocen como datos cuantitativos.
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.
La altura y el peso de los alumnos, los puntos marcados en un partido de fútbol y la temperatura son algunos ejemplos de datos cuantitativos.
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.
Quieres estudiar la actividad popular entre los niños. Así que haces una encuesta entre los niños de tu barrio y les preguntas cuántas veces hicieron la siguiente actividad:
- Baile
- Fútbol
- Videojuegos
Entonces, a partir de los datos recogidos, puedes representarlos en forma de tabla de frecuencias y calcular la media, la mediana o la moda según tus necesidades.
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.
Seleccionas al azar las puntuaciones de los exámenes del grupo de alumnos de tu clase. Utilizando la estadística inferencial sobre los datos recogidos puedes hacer ciertas estimaciones o afirmaciones de hipótesis para toda la clase.
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.
Identifica el tipo de datos de entre los siguientes e indica la razón.
Ordinal, Nominal, Discreto o Continuo
1. Géneros de películas como terror, comedia, etc.
2. Cantidad de lluvia en un año.
3. Número de páginas del libro de texto de matemáticas.
4. Calificaciones - A+, A, A-, B+, B.
Solución:
1. Nominal - Como es una cualidad y no hay un orden concreto en los géneros, puedes enumerarlos en el orden que quieras.
2. Continuo - La cantidad de lluvia se representa en forma de número, pero no es especialmente contable.
3. Discreto - El número de páginas de un libro se puede contar y es un valor numérico.
4. Ordinal - Los datos están en formato de palabra y no de número, y tienen un orden determinado en función de la actuación.
El siguiente ejemplo muestra el análisis exploratorio de datos.
Se consideran los datos de los estudiantes de postgrado de una ciudad para el año \(2010-2021\). Resume los datos dados mediante el método de análisis exploratorio de datos.
| Año | Nº de estudiantes titulados | Año | Nº de estudiantes de postgrado |
| \(2010\) | \(600\) | \(2016\) | \(798\) |
| \(2011\) | \(650\) | \(2017\) | \(1005\) |
| \(2012\) | \(550\) | \(2018\) | \(1123\) |
| \(2013\) | \(590\) | \(2019\) | \(1160\) |
| \(2014\) | \(678\) | \(2020\) | \(1300\) |
| \(2015\) | \(742\) | \(2021\) | \(1368\) |
Tabla 1. Datos de alumnos graduados por año.
Solución:
Aquí, representa los datos dados en un gráfico, ya que el análisis exploratorio de datos es una representación visual. Los datos dados son bivariables, por lo que el gráfico será de dispersión.
A partir de los datos dados, traza un gráfico de dispersión.
Fig. 1. Gráfico de dispersión de los datos dados
Análisis de datos - Puntos clave
- El análisis de datos es un proceso de recogida y análisis de datos para interpretar sus resultados.
- Los datos recogidos o variables que se clasifican en categorías y tienen que ver con la cantidad se denominan datos cualitativos.
- Los datos que tienen observaciones en forma de números y cuyos valores pueden contarse se conocen como datos cuantitativos.
- La estadística descriptiva se considera la rama de la estadística que organiza y resume de forma adecuada.
- La estadística inferencial ayuda a hacer predicciones y proporciona conclusiones para tus datos.
- El análisis exploratorio de datos es la forma de analizar los datos de forma visual.
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