¿Qué es el análisis de datos?
El análisis de datos es una práctica en la que se ordenan y organizan datos sin procesar para que se pueda extraer información útil de él. El proceso de organización y pensamiento sobre los datos es clave para comprender lo que los datos hacen y no contienen. Hay una variedad de formas en que las personas pueden abordar el análisis de datos, y es notoriamente fácil manipular datos durante la fase de análisis para impulsar ciertas conclusiones o agendas. Por esta razón, es importante prestar atención cuando se presenta el análisis de datos, y pensar críticamente sobre los datos y las conclusiones que se extrajeron.
Los datos sin procesar pueden tomar una variedad de formas, incluidas mediciones, respuestas de encuestas y observaciones. En su forma bruta, esta información puede ser increíblemente útil, pero también abrumadora. En el curso del proceso de análisis de datos, los datos sin procesar se ordenan de una manera que será útil. Por ejemplo, los resultados de la encuesta se pueden contar, para que las personas puedan ver de un vistazo cuántas personas respondieron a la encuesta y cómo PEople respondió a preguntas específicas.
En el curso de la organización de los datos, a menudo surgen tendencias, y estas tendencias se pueden resaltar en la redacción de los datos para garantizar que los lectores tomen nota. En una encuesta informal de preferencias de helados, por ejemplo, más mujeres que hombres podrían expresar su cariño por el chocolate, y esto podría ser un punto de interés para el investigador. Modelar los datos con el uso de matemáticas y otras herramientas a veces puede exagerar tales puntos de interés en los datos, lo que hace que sean más fáciles de ver para el investigador.
Los gráficos, gráficos y escritos textuales de datos son todas formas de análisis de datos. Estos métodos están diseñados para refinar y destilar los datos para que los lectores puedan obtener información interesante sin necesidad de clasificar todos los datos por su cuenta. Resumir los datos a menudo es fundamental para respaldar los argumentos realizados con esos datos, al igual que los datos ende una manera clara y comprensible. Los datos sin procesar también pueden incluirse en forma de apéndice para que las personas puedan buscar detalles por sí mismos.
Cuando las personas se encuentran resumieron datos y conclusiones, deben verlos críticamente. Preguntar de dónde son los datos es importante, como se pregunta sobre el método de muestreo utilizado para recopilar los datos y el tamaño de la muestra. Si la fuente de los datos parece tener un conflicto de intereses con el tipo de datos que se están recopilando, esto puede poner en duda los resultados. Del mismo modo, los datos recopilados de una muestra pequeña o una muestra que no es realmente aleatoria puede ser de utilidad cuestionable. Los investigadores de buena reputación siempre proporcionarán información sobre las técnicas de recopilación de datos utilizadas, la fuente de financiación y el punto de la recopilación de datos al comienzo del análisis para que los lectores puedan pensar sobre esta información mientras revisan el análisis.