A menudo, en la literatura, tendemos a usar el término descriptivo y exploratorio, aunque tal vez tenga sentido hablar de estadísticas exploratorias cuando evalúa la relación entre dos o más variables y las estadísticas no inferenciales univariadas (es decir, calcular el calculador central Tendencias e la dispersión de las medidas de muestra).
- tener una primera visión cualitativa de las variables recopiladas;
- Verifique la presencia de errores, por ejemplo, la entrada de datos;
- sacar fuera y anomalías;
- Evaluar cualitativamente las hipótesis y asumidas, determine cualitativamente las relaciones entre las variables;
- identificar el alcance y la dirección de las relaciones entre las variables;
- seleccione los modelos estadísticos apropiados;
Estadísticas de Explorer propiamente dicha (Análisis de datos de Explorator, EDA) también tienen otras funciones:
- tener una primera visión cualitativa de las variables recopiladas;
- Verifique la presencia de errores, por ejemplo, la entrada de datos;
- sacar fuera y anomalías;
- Evaluar cualitativamente las hipótesis y asumidas, determine cualitativamente las relaciones entre las variables;
- identificar el alcance y la dirección de las relaciones entre las variables;
- seleccione los modelos estadísticos apropiados;
El objetivo del análisis inferencial es sacar conclusiones sobre los parámetros de una o más poblaciones. Para hacer esto, uno podría querer medir los parámetros de la población de intereses, calcular sus estadísticas apropiadas y dibujar sus inferencias de deuda.
Sin embargo, probar toda la población es generalmente imposible, por dos órdenes de razones.
- tener una primera visión cualitativa de las variables recopiladas;
- Verifique la presencia de errores, por ejemplo, la entrada de datos;
- sacar fuera y anomalías;
- Evaluar cualitativamente las hipótesis y asumidas, determine cualitativamente las relaciones entre las variables;
- identificar el alcance y la dirección de las relaciones entre las variables;
- seleccione los modelos estadísticos apropiados;
Por lo tanto, parece claro que, excepto por algunas excepciones, probar toda la población es generalmente imposible. En este punto, se hace necesario probar solo un subconjunto de la población, o un campeón (muestra, en inglés).
¿Qué es el análisis de datos según Sampieri?
En un escenario en el que el mercado es cada vez más competitivo, el análisis de datos ya no es una realidad limitada a grandes industrias, sino un proceso que es necesario en todas las realidades: pequeñas, medianas y grandes empresas.
Hoy, de hecho, ninguna organización puede ignorar los datos: el objetivo es aumentar el nivel de productividad de la empresa, administrar todo el proceso de producción de una manera más racionalizada y eficiente, conocer y predecir las tendencias del mercado, mejorar sus estrategias de marketing.
En los últimos años, las empresas exitosas son cada vez más aquellas que basan sus estrategias de datos, no dependen de instintos, supuestos o costumbres y actúan sobre la base de lo que surge del análisis.
Sin embargo, los datos en sí mismos no tienen significado, es necesario sacar tendencias, correlaciones y bonos para que se pueda extraer la información que necesita tomar decisiones correctas.
Esto es aún más cierto hoy: las organizaciones tienen que ver con grandes volúmenes de datos de múltiples fuentes y constantemente actualizadas.
En este escenario, es impensable poder manipular los datos y traducirlos en información útil sin recurrir a una plataforma que simplifique todo el proceso analítico y garantice la seguridad, la velocidad y la confiabilidad de los datos procesados.
El análisis de los datos en la compañía se ha utilizado durante varias décadas, pero es solo en los últimos 10/15 años que este campo ha visto una evolución significativa y rápida, convirtiéndose en una fortaleza real para aquellas realidades que deciden adoptar un enfoque Basado en datos.
¿Qué es análisis de datos cuantitativos?
En el análisis de datos cuantitativos, se espera que convierta los números sin procesar en datos significativos a través de la aplicación del pensamiento racional y crítico. El análisis de datos cuantitativos puede incluir el cálculo de frecuencias de variables y diferencias entre variables. Un enfoque cuantitativo generalmente se asocia con encontrar evidencia para apoyar o rechazar hipótesis que ha formulado en las primeras etapas de su proceso de investigación.
La misma figura dentro del conjunto de datos se puede interpretar de muchas maneras diferentes; Por lo tanto, es importante aplicar un juicio justo y cuidadoso.
Por ejemplo, los resultados del cuestionario de una investigación titulada «Un estudio sobre los impactos de la comunicación informal de la gestión-empleado en los niveles de motivación de los empleados: un estudio de caso de la empresa agro bravo» puede indicar que la mayoría del 52% de los encuestados evalúa las habilidades de comunicación de sus supervisores inmediatos como inadecuados.
Esta pieza específica de los hallazgos de datos primarios debe analizarse críticamente e interpretarse objetivamente comparándola con otros hallazgos dentro del marco de la misma investigación. Por ejemplo, la cultura organizacional de la empresa Agro Bravo, el estilo de liderazgo, los niveles de frecuencia de las comunicaciones de los empleados de gestión deben tenerse en cuenta durante el análisis de datos.
Además, los resultados de la revisión de la literatura realizados en las primeras etapas del proceso de investigación deben ser referidos para reflejar los puntos de vista de otros autores con respecto a las causas de la insatisfacción de los empleados con la comunicación de gestión. Además, los datos secundarios deben integrarse en el análisis de datos de manera lógica e imparcial.
¿Qué es el análisis de datos cualitativos?
El análisis cualitativo de los datos se refiere a una forma de análisis sistemático de datos para aumentar el conocimiento y la comprensión de un tema, tema o demanda. Los tipos de datos que corresponden a este enfoque de investigación pueden incluir números, pero también escritos, hablados, recitados o ilustrativos, pensamientos, pensamientos, frases y observaciones. Estas formas « « holísticas » se compilan utilizando técnicas como entrevistas, grabaciones de video y audio y representaciones gráficas y pueden incluir trabajo escrito como artículos y revistas periodísticos, libros, poemas y cualquier otro medio que se pueda observar y analizar. Prácticamente todo lo que se expresa a través de un medio puede analizarse utilizando métodos cualitativos.
Aunque Internet ha estado ampliamente disponible durante más de una década, la popularidad, accesibilidad y legitimidad percibida de la educación en línea han explotado en los últimos años. Aunque inicialmente vistas como instituciones inferiores que distribuyen diplomas de baja calidad a un alto precio, los programas educativos en línea se consideran cada vez más opciones válidas para obtener un título.
Los objetivos, el proceso, los métodos y los resultados del análisis cualitativo de los datos son similares y diferentes de los de su enfoque gemelo, el análisis cuantitativo de los datos. En el análisis cuantitativo de los datos, se procesan información numérica, como recuentos y porcentajes, generalmente utilizando algunos tipos de software, como el paquete estadístico para ciencias sociales (SPSS) o el sistema de análisis estadístico (SAS), para producir Una relación o una descripción numérica, que se utiliza para responder una pregunta o probar una hipótesis, a menudo basada en estas conclusiones en las nociones de probabilidad estadística. En el análisis cualitativo de los datos, mientras que el objetivo es típicamente para responder una o más preguntas, el tipo de respuesta que se busca puede ser muy diferente, así como los métodos utilizados para responder a la pregunta.
En primer lugar, el análisis cuantitativo de los datos generalmente tiene como objetivo probar una hipótesis utilizando un enfoque deductivo para la recopilación y análisis de los datos. Un enfoque deductivo comienza con algo amplio, como una teoría, y procede a recopilar y verificar datos para formar una conclusión sobre un aspecto específico del tema que está informado por la teoría y la investigación anterior. Este enfoque comienza con el general y procede a lo específico. El análisis cualitativo de los datos, por otro lado, es un enfoque que generalmente sigue el camino del razonamiento inductivo, que en muchos sentidos es el reverso de la ruta deductiva. Un enfoque inductivo comienza con algo específico, como un cierto grupo de personas en las que el investigador quiere saber más, por lo tanto, procede a recopilar y análisis de los datos para formar conclusiones más generales sobre el tema o sobre los temas. En este enfoque, el tema de la investigación se elige primero, que luego se analiza para descubrir o ilustrar atributos y características específicos.
¿Qué dice Sampieri de la investigación cuantitativa?
La investigación cuantitativa, como su nombre indica, trata de cuantificar los resultados de las observaciones. Los datos cuantitativos son datos en forma numérica, como estadísticas, porcentajes, etc. Un tipo de investigación cuantitativa conocida son las estadísticas de población utilizadas, en las que las acciones de ciertos tipos de personas (por ejemplo, 30 % femeninos, 10 % desempleados, etc. ) se utilizan para apoyar a los políticos y a otros en la toma de decisiones en relación con la población. La información bioestadística (como la frecuencia de los ataques cardíacos en el porcentaje) se usa en medicina para ayudar al personal del hospital y a los administradores a tomar decisiones sobre los programas de salud.
Los tipos comunes de investigación cuantitativa en el desarrollo de tecnologías de salud incluyen experimentos, a menudo en forma de estudios controlados aleatorios, con el objetivo de comprender los efectos de una nueva tecnología en comparación con otros tratamientos o (raramente) sin tratamiento. Las características de los pacientes se miden y contan, así como la dosis y la frecuencia de la nueva terapia. Se observan los pacientes y datos importantes, como los cambios en los parámetros medibles de la enfermedad objetivo (puntos finales), posibles efectos secundarios (eventos no deseados) y datos subjetivos como los valores de dolor recopilados. Se supone que estas observaciones son un reflejo apropiado de la realidad y tienen una capacidad predictiva para el futuro. Por ejemplo, si un nuevo medicamento en experimentos repetidos reduce los ataques cardíacos en comparación con un producto de comparación, se supone que este probablemente será el caso en pacientes similares con el mismo tipo de producto medicinal en la situación real (en contraste con los más controlados. condiciones en un estudio clínico).
El conteo de eventos que ocurrieron en cierto lugar y en un momento determinado (investigación cuantitativa) puede ayudarnos a comprender lo que podría suceder en el futuro. Sin embargo, este método proporciona muy poca información sobre sentimientos o motivaciones. La investigación cualitativa puede ofrecer más información sobre cómo reacciona un paciente a un evento negativo (como el ingreso a un hospital) o alcanzado con un nuevo plan de tratamiento.
¿Cómo se realiza el análisis de los datos cuantitativos?
Una vez que los datos cuantitativos se han recopilado y limpiado, el siguiente paso en el proceso de investigación es analizar los datos para obtener ideas de él. Este paso es crucial ya que los datos deben analizarse correctamente antes de que un investigador pueda comprender qué hallazgos son significativos e informar sobre los hallazgos o juzgar su hipótesis. Si los datos no se analizan con cuidado, los resultados pueden tergiversarse, lo que puede llevar a que las decisiones se tomen por estadísticas que no representen con precisión todo el conjunto de datos.
Por ejemplo, uno podría usar un promedio para representar un hecho, como la cantidad, los clientes están dispuestos a pagar por el helado. Sin embargo, si el 95% de los encuestados declarara que gastarían $ 5 o menos en una pinta de helado, y el 1% de los encuestados declaró que gastarían $ 100 en helado, un promedio estaría sesgado por el 1% que gastaría mucho más. En este caso, un investigador puede decidir que una estadística diferente, como la mediana, representaría con mayor precisión los hallazgos. Hacer estos juicios es un paso importante en el proceso de análisis de datos cuantitativos, al igual que asegurando que los datos se limpien y codifiquen adecuadamente antes del análisis.
Los datos cuantitativos se analizan utilizando métodos estadísticos, ya que los datos cuantitativos representan números a partir de los cuales se pueden calcular los puntos de datos. Los datos de un conjunto de datos cuantitativo, como los resultados de la encuesta, generalmente se cargan en un programa como Excel o el software de estadísticas SPSS que permite a los investigadores crear rápidamente tablas y gráficos para examinar los hallazgos. A menudo, el primer paso para analizar un conjunto de datos es ver los hallazgos de nivel superior utilizando estadísticas descriptivas como media, mediana y modo.
En las siguientes definiciones, utilizaremos el ejemplo de una encuesta con 400 encuestados a quienes se les pidió que calificaran su opinión sobre el helado de chocolate en una escala de 1 «fuertemente disgustado» a 5 «fuertemente como». Los datos indicaron que 100 calificaron un sabor a helado A «5», 200 lo calificaron como «4» y 100 lo calificaron un «3».
¿Cómo realizar el análisis de datos cualitativos y cuantitativos?
- Le ayuda a analizar datos cualitativos como entrevistas, cuestionarios, transcripciones, informes, grupos de discusión, archivos de texto/video/audio, revistas literarias, imágenes, tweets y más
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