Proceso de análisis de datos y ejemplos

Publicado el 9 agosto, 2023 por Rodrigo Ricardo

Psicología

Definición de análisis de datos

El análisis de datos es un método o proceso en el que uno aplica sistemáticamente técnicas para describir, sacar conclusiones o evaluar datos. El análisis de datos es el método en el que se recopilan y organizan los datos para que el investigador pueda observar los datos y determinar las relaciones. Los datos en estadística son a menudo una interpretación de datos sin procesar para mostrar relaciones entre variables. Por ejemplo, un investigador quiere estudiar a los niños y el rendimiento en matemáticas. La investigación recopilará datos como la edad, el sexo, el nivel de grado y las calificaciones en matemáticas. Estos datos sin procesar luego se interpretan a través de programas estadísticos específicos para mostrar las relaciones entre las diferentes variables.

Tanto la investigación cualitativa como la investigación cuantitativa tienen procedimientos de análisis de datos. La investigación cualitativa es el proceso que se enfoca en obtener información y comprensión de un individuo o individuos en el estudio. Las observaciones y las entrevistas son formas de recolección de datos que tienen lugar dentro de esta metodología.

La investigación cuantitativa se centra en los números o el razonamiento numérico. Encuestas y mediciones se utilizan para la recopilación de datos en este tipo de metodología. Por ejemplo, si una empresa quiere ver cómo califica un consumidor su tienda, usaría una encuesta para recopilar esos datos. Es fácil ver que el análisis de datos en la investigación cuantitativa se puede hacer porque los números se usan y se ejecutan a través de programas estadísticos. El análisis de datos cuantitativos se basa en datos basados en números. La investigación cualitativa, por otro lado, requiere procesos para que el investigador pase por datos no numéricos, como entrevistas para analizar los datos de la entrevista. A menudo, este proceso se denomina codificación. La codificación en la investigación cualitativa se basa en que el investigador identifique temas comunes a lo largo de las entrevistas.

¿Para qué se utiliza el análisis de datos?

El objetivo principal del análisis de datos es sacar conclusiones sobre datos específicos. Los investigadores utilizan estos resultados para sacar conclusiones sobre su estudio. El análisis de datos se utiliza para hacer descubrimientos útiles, sugerir conclusiones, respaldar la toma de decisiones y respaldar o desacreditar estudios anteriores.

Por ejemplo, un investigador quiere comprender la relación entre las aulas que usan actividades prácticas en matemáticas. Los datos muestran que aquellas aulas que utilizan actividades prácticas tienen un promedio general más alto en las clases de matemáticas. Por lo tanto, el investigador puede inferir que esas actividades prácticas en una clase de matemáticas pueden conducir a calificaciones más altas. Esta investigación también puede sacar conclusiones de que las clases deben implementar actividades prácticas para mejorar el promedio general de calificaciones de la clase.

¿Qué incluye el análisis de datos?

El análisis de datos incluye pasos o procesos para ayudar al investigador a encontrar patrones o conocimientos necesarios para que la investigación llegue a conclusiones razonables.

Recopilación de datos: el investigador deberá analizar la pregunta de investigación y decidir qué metodología está utilizando para decidir cómo recopilar los datos de manera adecuada.
Recopilación de datos: los investigadores ahora tienen la metodología identificada y ahora pueden recopilar los datos correctamente. Estos datos se pueden recopilar en términos de encuestas, entrevistas, observaciones, grupos focales, mediciones o cuestionarios.
Limpieza de los datos: en este paso, los investigadores analizan los datos recopilados y buscan errores. Limpiar estos errores es un paso importante para que la investigación se determine correctamente.
Análisis de datos: aquí, los investigadores analizarán los datos para buscar temas o frases de palabras comunes. Si los datos son de naturaleza numérica, los datos se colocarían en un software de datos para comprenderlos y llegar a conclusiones.
Interpretación: Esto es imperativo para la investigación. Los datos se interpretan en base a los hallazgos y se deciden conclusiones o acciones.
Visualización: los datos se muestran gráficamente en tablas, mapas o gráficos. Además, si se usa investigación cualitativa, se pueden usar porciones de frases y citas para mostrar un análisis temático o frases comunes a lo largo de los datos. Aquí es donde se comparan las relaciones y los conjuntos de datos para ayudar a comprender mejor las conclusiones que encontraron los investigadores.

Ejemplo de análisis de datos

Todas las áreas de investigación requieren análisis de datos. Echar un vistazo al análisis de datos educativos juega un papel vital en la carrera de un maestro y para comprender el impacto de ciertos factores ambientales externos de la educación.

El rendimiento académico de los estudiantes es un ejemplo de ello. Este tema se ha vuelto extremadamente fundamental desde la pandemia de COVID-19. La pregunta de investigación es ¿cómo se correlacionan el promedio de calificaciones y el aprendizaje virtual? El investigador encontraría a los participantes del estudio en un grado específico. Para el ejemplo, usaremos alumnos de tercer grado en tres escuelas primarias en la costa este de los Estados Unidos. Luego, el investigador recopilaría datos a través de una encuesta que permitiría a los participantes responder preguntas en una escala de 1 a 5 sobre cómo les impactó el aprendizaje virtual; así como hacer que los maestros presenten sus calificaciones desde el comienzo del año, la mitad del año y el final del año. Los datos recogidos serán analizados a través de un programa estadístico con el fin de conocer la correlación entre las variables. Luego, el investigador deberá leer los datos estadísticos y analizar el informe. Este análisis incluiría cualquier tabla, figura numérica y datos necesarios para brindar una imagen completa a su audiencia.

Explicar los tipos de análisis de datos

Hay diferentes tipos de análisis de datos que ocurren dentro de las metodologías cuantitativas y cualitativas, como descriptivas, predictivas y prescriptivas.

Descriptivo: a menudo se usa para ayudar a describir o resumir datos. Este tipo de análisis de datos se utiliza para encontrar patrones que surgen en los datos. El análisis descriptivo se usaría cuando los investigadores quieren contar o encontrar un porcentaje sobre una idea, concepto o producto específico.
Predictivo: cuando los investigadores usan datos predictivos, están haciendo predicciones o resultados sobre los datos utilizando datos revisados por pares. Las empresas suelen utilizar este tipo de análisis de datos para predecir patrones en los productos de consumo y las compras de los consumidores.
Prescriptivo: se utiliza para procesar datos para determinar un curso de acción. Este tipo de análisis es importante para recomendar acciones que podrían afectar el resultado. Un gran ejemplo de esto en términos de redes sociales sería TikTok. TikTok usa una página “para ti” para determinar el interés de su consumidor. El análisis prescriptivo se utiliza cuando el consumidor ve el video. Los datos enviados muestran el interés del consumidor, por lo que generan anuncios potenciales basados en esos intereses.

Resumen de la lección

Análisis de los datos se basa en el método que utilizan los investigadores para recopilar y organizar la información reunida en su investigación para determinar las relaciones entre las variables. Los datos en estadísticas se pueden usar para interpretar datos numéricos sin procesar para mostrar relaciones. Las metodologías cuantitativas y cualitativas utilizan el análisis de datos de dos maneras diferentes. La investigación cuantitativa utiliza datos numéricos para determinar las relaciones de las variables; mientras que la investigación cualitativa utiliza entrevistas para codificar y encontrar similitudes entre los participantes con el fin de encontrar temas comunes. La investigación cuantitativa utiliza encuestas y mediciones; mientras que la investigación cualitativa utiliza observaciones y entrevistas para el análisis de datos. Las encuestas a menudo se utilizan para hacer preguntas, de modo que el investigador o las empresas puedan obtener o recopilar información específica. Por ejemplo, los investigadores quieren ver cómo un estudiante califica sus propias ansiedades hacia las matemáticas. Esos investigadores usarían una encuesta para ese análisis de datos. El análisis de datos también podría usarse para sacar conclusiones, como en el ejemplo anterior. En otro ejemplo, una maestra podría escuchar a sus alumnos leer pasajes de una historia y analizar la fluidez o la claridad. Esto se consideraría análisis de datos cualitativos. El propósito del análisis de datos es sacar conclusiones y relaciones entre datos o variables específicas.

El análisis de datos incluye seis pasos.

El paso 1 es la recopilación de datos, donde el investigador debe determinar las técnicas de recopilación adecuadas.

El paso 2 es la recopilación de datos.

El paso 3 es la limpieza de datos, que se refiere a organizar y buscar errores en los datos.

El paso 4, análisis de datos, es donde la investigación ejecutará datos numéricos a través de software o buscará frases, descripciones o temas comunes dentro de las entrevistas.

El paso 5, interpretación de datos, incluye interpretar los resultados y encontrar el mejor curso de acción basado en esos resultados. Finalmente, el paso 6 es la visualización de datos, que es donde los investigadores usan gráficos, tablas o mapas para mostrar los datos. Aquí es donde el investigador puede comparar datos y relaciones.

Etiquetas:analisis proceso