Al interpretar los datos, un analista debe tratar de discernir las diferencias entre la correlación, la causalidad y las coincidencias, así como mucho otro sesgo, pero también debe considerar todos los factores involucrados que pueden haber llevado a un resultado. Existen varios métodos de interpretación de datos que uno puede usar.
La interpretación de los datos está diseñada para ayudar a las personas a dar sentido a los datos numéricos que se han recopilado, analizado y presentado. Tener un método de referencia (o métodos) para interpretar datos proporcionará a sus equipos de analistas una estructura y una base consistente. De hecho, si varios departamentos tienen diferentes enfoques para interpretar los mismos datos mientras comparten los mismos objetivos, pueden producirse algunos objetivos no coincidentes. Los métodos dispares conducirán a esfuerzos duplicados, soluciones inconsistentes, energía desperdiciada e inevitablemente: tiempo y dinero. En esta parte, analizaremos los dos métodos principales de interpretación de datos: un análisis cualitativo y cuantitativo.
El análisis de datos cualitativos se puede resumir en una palabra, categórica. Con el análisis cualitativo, los datos no se describen a través de valores o patrones numéricos, sino mediante el uso de contexto descriptivo (es decir, texto). Por lo general, los datos narrativos se recopilan empleando una amplia variedad de técnicas de persona a persona. Estas técnicas incluyen:
- Observaciones: detallando los patrones de comportamiento que ocurren dentro de un grupo de observación. Estos patrones podrían ser la cantidad de tiempo dedicado a una actividad, el tipo de actividad y el método de comunicación empleado.
- Grupos focales: grupos de personas y hazles preguntas relevantes para generar una discusión colaborativa sobre un tema de investigación.
- Investigación secundaria: al igual que cómo se pueden observar patrones de comportamiento, se pueden codificar y dividir diferentes tipos de recursos de documentación en función del tipo de material que contienen.
- Entrevistas: uno de los mejores métodos de recopilación para datos narrativos. Las respuestas de consulta se pueden agrupar por tema, tema o categoría. El enfoque de la entrevista permite la segmentación de datos altamente centrada.
Una diferencia clave entre el análisis cualitativo y cuantitativo es claramente notable en la etapa de interpretación. Los datos cualitativos, como están ampliamente abiertos a la interpretación, deben estar «codificados» para facilitar la agrupación y el etiquetado de datos en temas identificables. Como las técnicas de recopilación de datos de persona a persona a menudo pueden dar como resultado disputas relacionadas con el análisis adecuado, el análisis de datos cualitativos a menudo se resume a través de tres principios básicos: notar cosas, recopilar cosas, pensar en las cosas.
¿Cómo hacer una interpretación de datos?
Hay cuatro pasos para la interpretación de datos: 1) ensamblar la información que necesitará, 2) desarrollar hallazgos, 3) desarrollar conclusiones y 4) desarrollar recomendaciones. Las siguientes secciones describen cada paso. Las secciones sobre hallazgos, conclusiones y recomendaciones sugieren preguntas que debe responder en cada paso.
- Recopile sus datos y hágalo lo más limpio posible.
- Elija el tipo de análisis para realizar: cualitativo o cuantitativo, y aplique los métodos respectivamente a cada uno.
- Elige un tema. Comience eligiendo los elementos o áreas de su tema que analizará.
- Toma nota. Tome algunas notas para cada elemento que esté examinando preguntando por qué y cómo preguntas, y hacer algunas investigaciones externas que pueden ayudarlo a responder estas preguntas.
- Sacar conclusiones.
Al analizar los datos descriptivos, el investigador revisa lo que fue presenciado y registrado, y lo sintetiza con las observaciones y palabras de los propios participantes. El observador comienza con leer una situación como un texto, aplicando tantas técnicas críticas como sea posible sin violar la santidad del texto.
¿Qué se considera en la interpretación de datos?
Interpretar datos y dibujar inferencias basadas en evidencia son elementos esenciales para tomar decisiones basadas en el riesgo. Ya sea para establecer límites de protección de salud pública para las concentraciones de contaminación del aire o para determinar la seguridad de un aditivo alimentario, el enfoque utilizado para sacar conclusiones de los datos es un tema fundamental para los evaluadores de riesgos y los tomadores de decisiones. Dibujar inferencias sobre los riesgos de salud humana que se basan en un enfoque de la vía pueden implicar responder las siguientes preguntas fundamentales:
Para establecer el contexto para la discusión de la inferencia y la interpretación de datos para abordar las preguntas anteriores, el comité comienza considerando un modelo causal útil de enfermedad. Como se discutió en el Capítulo 5, el enfoque de la investigación toxicológica ha cambiado de observar las respuestas apicales a comprender los procesos o vías biológicas que conducen a las respuestas o la enfermedad apicales. También existe el reconocimiento de que un solo resultado adverso podría resultar de múltiples mecanismos, que pueden tener múltiples componentes (ver Figura 5-1). Las herramientas del siglo XXI, que pueden usarse para determinar el grado en que las exposiciones perturban las vías o activan los mecanismos, facilitan una nueva dirección en la evaluación de riesgos que reconoce la naturaleza multifactorial de la enfermedad.
Una forma de considerar la naturaleza multifactorial de la enfermedad es usar el modelo de causa de componentes suficientes (Rothman 1976; Rothman y Groenlandia 2005). El modelo suficiente de causa componente es una extensión de la noción contrafactual1 y considera conjuntos de acciones, eventos o estados de la naturaleza que juntos conducen al resultado bajo consideración. El modelo proporciona una forma de tener en cuenta múltiples factores que pueden combinarse para dar como resultado una enfermedad en un individuo o población. Aborda la pregunta, ¿cuáles son los diversos eventos que podrían haber causado un efecto particular? Por ejemplo, una casa se incendió debido a una constelación de eventos (fuego en la chimenea, casa de madera, viento fuerte y alarma que no funcionaban) que juntos formaron un complejo causal suficiente, pero ningún componente era suficiente en sí mismo (Mackie 1980). El modelo conduce a la designación de causas o eventos según sea necesario, suficiente o ninguno.
La Figura 7-1 ilustra el concepto suficiente de causa componente y muestra que el mismo resultado puede resultar de más de un complejo o mecanismo causal; Cada «pastel» tiene múltiples componentes y generalmente implica la acción articular de múltiples componentes. Aunque la mayoría de los componentes no son necesarios (contenidos en cada pastel) ni suficientes (pastel de causa de un solo componente) para producir resultados o enfermedades, la eliminación de cualquier componente evitará algunos resultados. Si el componente es parte de un complejo común o parte de la mayoría de los complejos, se esperaría que eliminarlo resulte en la prevención de una cantidad sustancial de enfermedad o posiblemente de todas las enfermedades (IOM 2008). Es importante tener en cuenta que no todos los componentes en un complejo deben ser conocidos o eliminados para prevenir casos de enfermedad. Y las exposiciones a cada componente de un PIE no tienen que ocurrir al mismo tiempo o en el mismo espacio, dependiendo de la naturaleza del proceso de producción de enfermedades. Las exposiciones relevantes pueden acumularse durante la vida útil o ocurrir durante una ventana de edad crítica. Por lo tanto, las exposiciones múltiples (químicas y no químicas) a lo largo de la vida útil podrían afectar múltiples componentes en múltiples mecanismos. Además, la variabilidad en las exposiciones recibidas por la población y en la susceptibilidad subyacente y la naturaleza multifactorial de la enfermedad crónica implica que múltiples mecanismos pueden contribuir a la carga de la enfermedad en una población.
¿Qué es interpretación de datos Ejemplos?
La interpretación de datos se refiere al proceso de someter datos a procesos predefinidos como la organización de tablas, gráficos o gráficos para que se puedan derivar conclusiones lógicas y estadísticas. Esta parte de las estadísticas responde una pregunta común entre los investigadores: ¿qué se supone que debemos presentar exactamente?
No es ideal para que los investigadores presenten valores numéricos de datos recopilados de instrumentos o encuestas. Los datos deben organizarse para contar la historia de lo que desea enfatizar en su investigación. Esto debería centrarse en el problema que desea resolver, también conocido como ‘la declaración del problema’. Es la función principal de la investigación.
Las herramientas estadísticas se utilizan en el proceso, lo que lo ayuda a transformar los datos en información útil que puede ayudarlo a llegar a conclusiones importantes. Este proceso se llama análisis de datos. Es después de este proceso que los datos pueden interpretarse completamente.
Los métodos estadísticos le permiten trabajar en sus datos. Imagine que tiene los puntajes del examen para 100 estudiantes y desea interpretar estos datos. ¡Escanear a través de los puntajes de los ojos solo puede ser bastante difícil! Aquí hay dos métodos que simplificarían esta tarea.
Los valores de tendencia central se utilizan para describir algunas características clave de todo el conjunto de datos, produciendo un valor único que es típico de todo el conjunto. Por ejemplo, el modo le dará el valor que ocurre con más frecuencia.
La media es la medida más comúnmente reportada de tendencia central y es el promedio matemático. Para calcular su media, suma todos sus valores disponibles y divide eso por el número de valores que agregó. La media está representada por μ, y su fórmula es, donde n es el número de elementos de datos en la muestra y es la suma de todos los valores de datos.
¿Qué es la interpretación de datos Ejemplos?
La epidemiología se considera una ciencia «ecléctica» con muchos puntos de contacto con otros sectores de estudio: ciencias biomédicas básicas, ciencias clínicas, estadísticas y también, en relación con la epidemiología humana, la antropología, la demografía y la sociología.
En cualquier caso, la epidemiología (así como muchas otras disciplinas científicas) se basa en el método científico. El método científico se utiliza en las ciencias naturales a partir de la «revolución científica» del siglo XVII y no se modificó conceptualmente; Se basa en la observación de fenómenos naturales y, en esencia, consiste en un procedimiento que avanza para los pasos posteriores (ver esquema) desde las observaciones hasta las conclusiones utilizando un sistema riguroso de generación y verificación de la hipótesis.
Los resultados de los experimentos no siempre conducen en la dirección correcta: ocasionalmente los resultados engañan y sacan conclusiones incorrectas. Pero la ciencia es sabia, está satisfecha con las limitaciones humanas de los científicos y no teme los errores individuales, porque su incesante proceso de verificación colectiva le permite con el tiempo identificarlos y modificarlos.
El método científico se basa no solo en la observación, sino en un proceso llamado «razonamiento hipotético -deductivo», que es un proceso de generación de la hipótesis seguido de intentos de negar la hipótesis misma, es decir, un proceso basado en la «falsificación de ‘Hipótesis «. En esencia, la imposibilidad de rechazar la hipótesis representa la mejor prueba de su veracidad. Por lo tanto, la fuerza de una hipótesis depende del grado en que se pueda refutar.
Este concepto fue expresado magistralmente por la famosa frase de Sherlock Holmes (el detective creado por Sir Arthur Conan Doyle): «Es un viejo máximo mío que, una vez que se excluye lo imposible, lo que queda, por improbable, solo puede ser la verdad «.
También entre las famosas «leyes de Murphy» hay algo adecuado: la ley de Bates sobre la investigación, que dice: «La investigación consiste en viajar callejones para ver si son ciegos».
¿Qué es la interpretación de datos en una investigación?
El análisis de datos consiste en identificar entre la variedad de datos presentados aquellos que son significativos, a la luz de los objetivos de investigación, y en establecer relaciones entre ellos. Este análisis es la base de la interpretación o discusión de los resultados.
Dos tipos de datos son objeto de análisis. Para los datos cuantitativos, los análisis estadísticos deben ser muy simples (medio, frecuencias, etc.) o más complejos (análisis de varianza). Podemos encontrar en volúmenes, teorías y procedimientos de análisis de análisis cuantitativos. Para datos cualitativos, el análisis regresa más al sentido que podemos dar a las diferentes categorías seleccionadas y su relación. El análisis permite identificar los elementos importantes resultantes de los datos, aquellos en los que llevarán las interpretaciones o las evaluaciones.
Una vez que se han analizado los datos, deben presentarse antes de interpretarlos. La presentación de los datos consiste en organizarlos en un orden que facilitará su análisis. Este orden generalmente está vinculado a las preguntas a las que la investigación está tratando de responder o los objetivos que este estudio logrará. Hay dos formas de presentación de datos útiles: la tabla y el gráfico. La tabla generalmente presenta un conjunto de distribución de frecuencia que indica el valor en cada clase, el número de clases, el porcentaje de sujetos en cada clase, el porcentaje acumulativo. El gráfico presenta la información en una forma simple y atractiva. La simplicidad facilita la transmisión de información. El histograma está compuesto por una serie de rectángulos contiguos, mientras que el polígono se construye rastreando una línea que comienza desde la abscisa hasta el valor 0 (izquierda), se une a la mitad de cada rectángulo (categoría) y termina hasta la abscisa de la abscisa de la abscisa de la abscisa de la abscisa Valor superior 100 (derecha).
¿Qué es el análisis y la interpretación de datos en una investigación científica?
Las investigaciones científicas producen datos que deben analizarse para obtener significado.
Debido a que los datos generalmente no hablan por sí mismos, los científicos usan una variedad de herramientas, incluida
tabulación, interpretación gráfica, visualización y análisis estadístico: para identificar
Las características y patrones significativos en los datos. Se identifican fuentes de error
y el grado de certeza calculado. La tecnología moderna hace la colección de
Los datos grandes se establecen mucho más fáciles, lo que proporciona muchas fuentes secundarias para el análisis.
Los ingenieros analizan los datos recopilados en las pruebas de sus diseños e investigaciones;
Esto les permite comparar diferentes soluciones y determinar qué tan bien cada uno cumple
criterios de diseño específicos, es decir, que el diseño resuelve mejor el problema dentro del
limitaciones dadas. Al igual que los científicos, los ingenieros requieren una variedad de herramientas para identificar
Los principales patrones e interpretan los resultados.
El propósito de las actividades es involucrar a los maestros en la práctica de analizar y
Interpretar datos, por lo que se le da importancia a generar muchos datos y tener alumnos
Analizar e interpretar los datos. El énfasis no está en la actividad en sí, sino más bien
Cambio conceptual relacionado con la práctica. Se recuerda a los consumidores de este kit de herramientas
no estar envuelto en la actividad, sino más bien reflexionar continuamente sobre el conceptual
Naturaleza de la práctica para obtener una comprensión más profunda.
¿Qué es la recoleccion e interpretación de datos?
Ya sea en una encuesta cualitativa o cuantitativa, el análisis va más allá de la descripción de los resultados de las encuestas y los datos recopilados. Plantea la pregunta de por qué y cómo, y ofrece interpretaciones. Interpretar que un resultado es compararlo con:
- Otros datos de la encuesta (incluidos los datos del mismo tipo recopilados en un período anterior)
- y/u otras encuestas (incluidas las encuestas de referencia).
- Presentar los resultados obtenidos de diferentes métodos de recopilación de datos;
- Si se han movilizado varias colecciones, realice cruces entre los resultados de acuerdo con los puntos de vista recopilados y las fuentes de información movilizadas, comparar con la situación anterior o la de otra área.
Estas dos etapas permiten describir la situación y su evolución, comprender las lógicas de los actores e identificar los puntos fuertes y los puntos débiles de la acción evaluada.
El análisis de los datos en el caso de un cuestionario comienza después de la entrada de la computadora de las respuestas obtenidas y comienza con una presentación de los datos, una «clasificación plana». Esto se puede hacer en forma de tabla (todos los datos aparecen allí, que son adecuados en el caso de baja inscripción) o en forma de gráfico, para sacar una visión sintética de los datos, una tendencia general. Por lo tanto, un gráfico que permite dar una imagen de la distribución de encuestados de acuerdo con la variable estudiada. Es mejor usar los gráficos más comunes para evitar errores de descripción:
El histograma o el diagrama de la barra generalmente le permiten representar todos los tipos de datos (por ejemplo, número de niños, peso (con creación de clases), nivel de estudio) (gráfico 1)
Gráfico 1 – Distribución de encuestados según su peso (n = 121)
¿Cómo se interpretan los datos estadísticos?
Al interpretar las estadísticas, un analista debe tratar de reconocer las diferencias entre la correlación, la causalidad y las coincidencias, así como muchos otros prejuicios, pero también debe tener en cuenta todos los factores que son relevantes para el resultado.
La interpretación de los datos está destinada a ayudar a los usuarios y lectores a usar datos que se han recopilado, analizado y presentado. Un BaselInetode (o métodos) para interpretar datos ofrece una estructura y una base consistente para otras representaciones temporales. Si varios departamentos tienen diferentes enfoques para interpretar los mismos datos a pesar de que persiguen los mismos objetivos, pueden producirse discrepancias. Los recursos se pierden, las soluciones inconsistentes afectan la credibilidad y la confianza, por lo tanto, inevitablemente desperdician energía y, por lo tanto, inevitablemente pierden tiempo y dinero. Existen dos métodos esenciales de interpretación de estadísticas que se pueden utilizar: un análisis cualitativo y cuantitativo.
En el análisis cualitativo, los datos no se describen mediante valores o patrones numéricos, sino mediante el uso de contexto descriptivo (es decir, texto). Como regla general, los datos narrativos se recopilan utilizando una variedad de métodos. Estas técnicas incluyen:
- Observaciones: Descripción de los patrones de comportamiento que ocurren dentro de un grupo de observación. Estos patrones pueden ser el tiempo dedicado a una actividad, el tipo de actividad y el método de comunicación utilizado.
- Documentos: Similar a los patrones de comportamiento, diferentes tipos de recursos de documentación se pueden codificar y dividir de acuerdo con el tipo de material que contienen.
- Entrevistas: uno de los métodos de recopilación más populares para datos narrativos. Las consultas se agrupan, por ejemplo, sobre el tema, el tema o la categoría. El enfoque de la entrevista permite la segmentación de datos altamente concentrada.
Una diferencia significativa entre el análisis cualitativo y cuantitativo es claramente notable en la fase de interpretación. Los datos cualitativos deben estar «codificados» de antemano para facilitar el agrupación y el etiquetado de datos en temas identificables. Dado que las técnicas para la adquisición de datos a menudo pueden conducir a discusiones en relación con un análisis adecuado, el análisis de datos cualitativos a menudo se resume en tres principios básicos: considerar las cosas, recopilar cosas, pensar en las cosas.
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