Análisis de Datos Científicos: Definición, métodos y ejemplos

¿Qué significa el análisis en la ciencia?

Los científicos estudian el mundo natural a través de la observación y la experimentación. Un proceso utilizado para hacer esto es el método científico. El método científico comprende hacer una observación, formular una pregunta, crear una hipótesis, experimentar, analizar y concluir el experimento. Si bien el método científico es fluido, cada paso depende del anterior.

Durante la experimentación, se recopilan datos que deberán analizarse para llegar a una conclusión. El análisis se refiere a inspeccionar y desglosar la información recopilada que podría ser cualitativa o cuantitativa para comprender mejor el mundo natural. Un ejemplo de esto es que Charles Keeling, en 1958, comenzó a registrar las emisiones diarias de dióxido de carbono desde su laboratorio en Maui. Sus datos fueron analizados por muchos científicos diferentes que apuntan hacia el cambio climático. Los datos de Keeling han transformado e impulsado la ciencia climática tal como la conocemos.

Definición de datos científicos

Los datos científicos se pueden recopilar utilizando datos cualitativos o cuantitativos. Estos datos luego se analizan para estudiar el mundo natural.

Los datos cualitativos son datos que observan las cualidades de un experimento y no son numéricos:

• Cambio de color
• Oler
• Textura
• Notas de observación

Los datos cuantitativos son datos que pueden cuantificarse o medirse numéricamente:

• 32 grados centígrados
• 49 segundos
• 89 años
• 21 metros

Cómo hacer análisis científico

Los errores experimentales se utilizan para comprender mejor un conjunto de datos. Los dos tipos de errores experimentales son la exactitud y la precisión. Un error experimental se puede definir como la diferencia entre los valores medidos y esperados. Si bien precisión y exactitud son dos palabras que parecen similares, tienen significados muy diferentes. La precisión es qué tan cerca está el número del valor real. En un juego de dardos, la precisión sería dar en el blanco. La precisión es qué tan relativos son los valores medidos entre sí. En un juego de dardos, esto sería como dar en el mismo lugar varias veces seguidas. Los datos pueden ser precisos, precisos y exactos, exactos o ni exactos ni precisos. Un conjunto de datos ideal sería exacto y preciso.

Las barras de error se utilizan como ayudas visuales en los gráficos para ayudar a demostrar la variabilidad de un experimento y permitir al evaluador tener un verdadero sentido del número. Tres barras de error básicas son las barras de rango, las barras de error de desviación estándar y las barras de error de instrumentación. Una barra de error de rango parece una I mayúscula. La línea superior representa el número más alto registrado, la inferior representa el número más pequeño registrado y se coloca un punto entre estas líneas para mostrar el valor promedio.

• Para encontrar la parte superior de la barra de rango, escanee el conjunto de datos para encontrar el número más grande registrado.
• Para encontrar la parte inferior de una barra de rango, busque el número más bajo registrado.
• Para encontrar la media o el promedio del conjunto promedio, sume todos los valores medidos y divídalos por el número de puntos de datos registrados.

Escaneemos la siguiente tabla de datos y resolvamos la parte superior, inferior y media de una barra de error de rango. A continuación se muestran los datos brutos tomados del gráfico de los participantes que declararon que rara vez practicaban deportes.

	Rara vez participa en deportes
La frecuencia del pulso	78
	76
	73
	74
	79

Evaluamos el conjunto de datos:

1. La frecuencia de pulso más alta registrada en reposo fue 79. Esto servirá como la barra de error superior del rango.

2. La frecuencia de pulso más baja – frecuencia en reposo registrada fue 73. Esto servirá como la parte inferior de la barra de error de rango.

3. Para encontrar la media de este conjunto de datos, necesitamos sumar las frecuencias del pulso y dividirlas por el número de participantes, 5.

(78+76+73+74+79)/ 5= 76.

La media o promedio de la barra de rango será 76.

Los científicos pueden trazar una línea de tendencia después de recopilar y trazar en un gráfico todos los promedios de cada conjunto de datos. Estas líneas pueden ser rectas o curvas. Las líneas de tendencia permiten a un científico interpolar y extrapolar datos y también se las conoce como línea de mejor ajuste.

Ejemplos de análisis científico

Practiquemos el análisis de datos:

1. Obtuviste una nueva medición en tu teléfono; querías probar la precisión de la aplicación. Sabes que tu hermano pequeño mide 48 pulgadas de alto. A continuación se muestran diferentes conjuntos de datos.

Ensayo	Altura en pulgadas
1	42 “
2	42,5″
3	42″
4	41,9″

• Después de analizar este conjunto de datos, ¿la aplicación de medición de su teléfono sería precisa, exacta o ninguna de las dos cosas?

La aplicación de medición del teléfono se consideraría precisa pero no exacta. La altura real de su hermano era 48″, y el promedio de la aplicación era de alrededor de 42″. Sin embargo, debido a que la aplicación constantemente alcanzó alrededor de 42″, debe ser precisa.

2. Tú y tu amigo están jugando a los dardos. ¿La siguiente imagen demostraría exactitud, precisión o ninguna de las dos cosas?

El siguiente conjunto de datos representaría AMBAS precisión y exactitud.

3. El siguiente conjunto de datos se recopiló durante la semana pasada sobre cuántas aves acudieron a su comedero entre las 4 y las 5 p.m. ¿Cuál es el promedio del conjunto de datos?

Día	Número de pájaros
1	1
2	3
3	5
4	7
5	9

Para resolver la media, necesitamos sumar todos los datos (1+3+5+7+9)/5= 5 aves.

Analizando la tendencia de los datos anteriores, ¿cuántas aves crees que estarán presentes el día 6?

Cada día vienen dos pájaros más al comedero. Según los datos anteriores, se puede esperar que mañana lleguen 11 aves al comedero.

Resumen de la lección

La ciencia se basa en descubrir el mundo natural que nos rodea a través de la observación, la experimentación y la recopilación de datos. El estándar de oro utilizado para ser pionero en este descubrimiento es el método científico. El método científico implica observación, hacer preguntas, formular hipótesis, recopilar datos, analizar y llegar a conclusiones. Los datos pueden ser cuantitativos o cualitativos. Los datos cualitativos muestran las cualidades de un experimento u observación y no se pueden medir numéricamente. Los datos cuantitativos son puntos de datos que se pueden medir numéricamente. El análisis de datos se utiliza para examinar críticamente un conjunto de datos en busca de tendencias, anomalías u otras respuestas ocultas en los datos.

Un error experimental es una diferencia entre los valores observados y esperados. Los dos tipos de error experimental son la precisión y la exactitud. Un experimento es preciso si todos los datos son consistentes. Sin embargo, no refleja el valor esperado. Una investigación es precisa si los datos recopilados se acercan al valor esperado. Un experimento ideal sería preciso y exacto. Este no es siempre el caso y a menudo se producen errores durante la experimentación. El análisis de datos generalmente se traza en gráficos que se representan en gráficos de barras para observar mejor las tendencias. Las barras de error se utilizan para trazar los valores atípicos del conjunto de datos y la media. La media de un conjunto de datos se encuentra sumando todos los datos y dividiéndolos por el número total de puntos de datos. Las barras de error permiten a los científicos ver valores atípicos y tener una idea real de los datos recopilados. Se traza una línea de tendencia para ayudar aún más a los científicos durante el análisis de datos para ayudarlos a interpolar y extrapolar datos.