La interpretación de datos es el proceso de revisión de datos a través de algunos procesos predefinidos que ayudarán a asignar algún significado a los datos y llegar a una conclusión relevante. Implica tomar el resultado del análisis de datos, hacer inferencias en las relaciones estudiadas y usarlas para concluir.
Por lo tanto, antes de que uno pueda hablar sobre la interpretación de datos, primero deben analizarse. ¿Qué es entonces, es el análisis de datos?
El análisis de datos es el proceso de ordenar, categorizar, manipular y resumir datos para obtener respuestas a las preguntas de investigación. Por lo general, es el primer paso tomado hacia la interpretación de datos.
Es evidente que la interpretación de los datos es muy importante y, como tal, debe hacerse correctamente. Por lo tanto, los investigadores han identificado algunos métodos de interpretación de datos para ayudar a este proceso.
Los métodos de interpretación de datos son cómo los analistas ayudan a las personas a dar sentido a los datos numéricos que se han recopilado, analizado y presentado. Los datos, cuando se recopilan en forma sin procesar, pueden ser difíciles de entender para el laico, por lo que los analistas necesitan desglosar la información recopilada para que otros puedan darle sentido.
Por ejemplo, cuando los fundadores están lanzando a posibles inversores, deben interpretar datos (por ejemplo, tamaño del mercado, tasa de crecimiento, etc.) para una mejor comprensión. Hay 2 métodos principales en los que esto se puede hacer, a saber; Métodos cuantitativos y métodos cualitativos.
El método de interpretación de datos cualitativos se utiliza para analizar datos cualitativos, que también se conoce como datos categóricos. Este método utiliza textos, en lugar de números o patrones para describir datos.
¿Cómo se hace una interpretación de datos?
El análisis e interpretación de datos es el proceso de asignación de significado a la información recopilada y determinar las conclusiones, la importancia y las implicaciones de los hallazgos. Los pasos involucrados en el análisis de datos son una función del tipo de información recopilada, sin embargo, volver al propósito de la evaluación y las preguntas de evaluación proporcionarán una estructura para la organización de los datos y un enfoque para el análisis.
Numérico versus narrativa – cuantitativa versus cualititativa
El análisis de los datos numéricos (cuantitativos) se representa en términos matemáticos. Los términos estadísticos más comunes incluyen:
- Media: la puntuación media representa un promedio numérico para un conjunto de respuestas. Para un conjunto de datos, los términos media aritmética, expectativa matemática y, a veces, el promedio se usa sinónimo para referirse a un valor central de un conjunto discreto de números: específicamente, el suma de los valores divididos por el número de valores. Si el conjunto de datos se basó en una serie de observaciones obtenidas por muestreo de una población estadística, la media aritmética se denomina media muestra para distinguirla de la media de la población.
- Desviación estándar: la desviación estándar representa la distribución de las respuestas alrededor de la media. Indica el grado de consistencia entre las respuestas. La desviación estándar, junto con la media, proporciona una mejor comprensión de los datos. Por ejemplo, si la media es 3.3 con una desviación estándar (ETS) de 0.4, entonces dos tercios de las respuestas se encuentran entre 2.9 (3.3-0.4) y 3.7 (3.3 + 0.4).
- Distribución de frecuencia: la distribución de frecuencia indica la frecuencia de cada respuesta. Por ejemplo, si los encuestados responden una pregunta utilizando una escala de acuerdo/desacuerdo, se indicaría el porcentaje de encuestados que seleccionaron cada respuesta en la escala. La distribución de frecuencia proporciona información adicional más allá de la media, ya que permite examinar el nivel de consenso entre los datos.
- Se pueden realizar niveles más altos de análisis estadístico (por ejemplo, prueba t, análisis factorial, regresión, ANOVA) en los datos, pero estos no se usan con frecuencia en la mayoría de las evaluaciones de programas/proyectos.
El análisis de los datos narrativos (cualitativos) se realiza organizando los datos en temas o categorías comunes. A menudo es más difícil interpretar los datos narrativos, ya que carece de la estructura incorporada que se encuentra en los datos numéricos. Inicialmente, los datos narrativos parecen ser una colección de declaraciones aleatorias y no conectadas. El propósito y las preguntas de la evaluación pueden ayudar a dirigir el enfoque de la organización de datos. Las siguientes estrategias también pueden ser útiles al analizar los datos narrativos.
- Media: la puntuación media representa un promedio numérico para un conjunto de respuestas. Para un conjunto de datos, los términos media aritmética, expectativa matemática y, a veces, el promedio se usa sinónimo para referirse a un valor central de un conjunto discreto de números: específicamente, el suma de los valores divididos por el número de valores. Si el conjunto de datos se basó en una serie de observaciones obtenidas por muestreo de una población estadística, la media aritmética se denomina media muestra para distinguirla de la media de la población.
- Desviación estándar: la desviación estándar representa la distribución de las respuestas alrededor de la media. Indica el grado de consistencia entre las respuestas. La desviación estándar, junto con la media, proporciona una mejor comprensión de los datos. Por ejemplo, si la media es 3.3 con una desviación estándar (ETS) de 0.4, entonces dos tercios de las respuestas se encuentran entre 2.9 (3.3-0.4) y 3.7 (3.3 + 0.4).
- Distribución de frecuencia: la distribución de frecuencia indica la frecuencia de cada respuesta. Por ejemplo, si los encuestados responden una pregunta utilizando una escala de acuerdo/desacuerdo, se indicaría el porcentaje de encuestados que seleccionaron cada respuesta en la escala. La distribución de frecuencia proporciona información adicional más allá de la media, ya que permite examinar el nivel de consenso entre los datos.
- Se pueden realizar niveles más altos de análisis estadístico (por ejemplo, prueba t, análisis factorial, regresión, ANOVA) en los datos, pero estos no se usan con frecuencia en la mayoría de las evaluaciones de programas/proyectos.
¿Qué es la interpretación en una investigación?
Una de las preguntas centrales en un juicio legal es si el sospechoso cometió o no el delito. Será evidente que no se puede alcanzar la certeza absoluta. Debido a que siempre hay un cierto grado de incertidumbre al interpretar la evidencia, ninguna de las pruebas descarta todas las hipótesis excepto una. Por lo tanto, la pregunta central debe formularse en términos de probabilidad. Por ejemplo, ¿qué tan probable es que el sospechoso sea el delincuente, dada la situación y una serie de pruebas inherentes inciertas? La respuesta a esta pregunta requiere la estimación y la combinación posterior, de todas las probabilidades relevantes, y el experto forense no puede proporcionar. Lo que el experto forense puede proporcionar es solo una pieza del rompecabezas: una estimación del valor evidencial de su investigación. Este valor evidencial se basa en las estimaciones de las probabilidades de la evidencia dada al menos dos hipótesis preespecificadas. El tomador legal de estas probabilidades puede ser utilizado posteriormente para determinar una respuesta a la pregunta anterior, pero, por supuesto, no son suficientes. Deben combinarse con toda la otra información en el caso. Un marco probabilístico para hacer esto es el enfoque de relación de probabilidad para la interpretación de la evidencia forense. En este capítulo describiremos este marco.
- Resultado de la prueba positivo
- Escena del crimen
- Fragmento de vidrio
- Probabilidades posteriores
- Pruebas forenses
Estas palabras clave fueron agregadas por máquina y no por los autores. Este proceso es experimental y las palabras clave pueden actualizarse a medida que mejora el algoritmo de aprendizaje.
¿Qué es el análisis e interpretación de los datos?
- Los datos recopilados se transforman en información y conocimiento sobre una investigación realizada
- Se exploran las relaciones entre variables
- Se identifican los significados y se interpreta la información.
- Datos de relación: tiene orden lógico, es continuo, tiene diferencias estandarizadas entre los valores y tiene un cero natural, p. altura, peso, edad, longitud
- Después de identificar un nivel de medición, el siguiente paso ahora es utilizar una técnica de análisis específica en el análisis de datos. Hay varios procedimientos que se pueden usar para analizar datos. Los principales incluyen (Yamashita y Espinosa, 2015):
- Los datos recopilados se transforman en información y conocimiento sobre una investigación realizada
- Se exploran las relaciones entre variables
- Se identifican los significados y se interpreta la información.
- Datos de relación: tiene orden lógico, es continuo, tiene diferencias estandarizadas entre los valores y tiene un cero natural, p. altura, peso, edad, longitud
- Todos los pasos generalmente deben estar acompañados de referencias a la literatura, la triangulación, manteniendo el propósito de la investigación sobre el enfoque y el análisis constante de ida y vuelta entre los pasos. En la mayoría de los casos, el análisis en la investigación cualitativa comienza con el análisis «emic» (análisis basado en lo que los investigadores conocen o aportan a un estudio de investigación) y termina con el análisis «ETIC» (análisis para obtener significado basado en las negociaciones entre lo que los investigadores conocen y lo que otros o participantes saben). Esto significa que la subjetividad, la capacitación y las experiencias personales de un investigador, así como otros factores, pueden influir en el proceso de investigación. Por esta razón, existe la necesidad de formas innovadoras de enfoques de investigación para permitir la objetividad y la comodidad.
¿Cómo interpretar una tabla de datos estadísticos?
Un proyecto típico de ciencia de datos comienza con disputas de datos. Es el proceso de limpieza de datos desordenados y transformarlos en formatos apropiados para su posterior análisis y modelado.
El siguiente paso en el proceso es el análisis de datos exploratorios o EDA. Aquí es donde detectas problemas ocultos y anomalías en los datos. Lo más importante, aquí es donde comienza el descubrimiento de información y ideas.
En este artículo, hablaré sobre una de las herramientas más útiles pero subutilizadas en EDA: estadísticas descriptivas.
Las estadísticas descriptivas están llenas de información e información. Un par de ojos experimentados analizarán cada punto de datos y extraerán información valiosa de la tabla de resumen. Sin embargo, he visto a muchas personas en ciencia de datos que enfrentan dificultades para interpretar resúmenes estadísticos de una manera significativa. Algunas personas simplemente echarían una breve mirada y luego pasarían a la siguiente parte lo antes posible. El propósito de este artículo es guiarlo a través de cómo leer estadísticas descriptivas y extraer información útil.
Primero veamos cómo se ve una tabla de estadísticas de resumen para un conjunto de datos determinado. Usaré un conjunto de datos incorporado que viene con la biblioteca Seaborn en Python.
Cada observación (fila) en este conjunto de datos representa cenar en un restaurante. Los nombres de las columnas aquí se explican por sí mismas. Entre las columnas numéricas, «Total_bill» se refiere a la cantidad de facturas que pagaron los comensales y la «punta» representa la cantidad de punta que pagaron.
¿Cómo se interpreta las tablas estadísticas?
Este libro contiene varias tablas nuevas o no publicadas, como una sobre la importancia del coeficiente de correlación R, uno que da los percentiles de la estadística ē2 para la variación monotónica (con dos modelos estructurales de variación), una tabla extensa para el número de Prueba de ejecución, tres tablas para la suma binomial de las probabilidades y una tabla de coeficientes para la reversión de polinomios ortogonales.
En el caso de las tablas más familiares, como las de la integral normal, o los percentiles T, Chi-cuadrado y F de Student, todos los valores se han vuelto a computar, ocasionalmente con los algoritmos propios de los autores, utilizando los métodos más precisos disponibles Este Dia.
Para cada una de las quince distribuciones en el libro, los autores han reunido la información esencial para que los lectores interesados puedan manejar por sí mismos todas las fases de los cálculos.
Un apéndice, que contiene ejemplos complementarios que pertenecen a las diversas tablas, ayuda a completar la revisión de los autores de los procedimientos actuales de prueba de hipótesis. Un mini-diccionario de conceptos y métodos a menudo utilizados, estadísticos y matemáticos, completa el libro.
Además de satisfacer las necesidades de los profesionales de las estadísticas inferenciales, este libro debería ser útil para los maestros de estadísticas, así como a los estudiantes graduados, investigadores y profesionales en informática científica, que encontrarán una rica fuente de datos esenciales y referencias sobre las distribuciones estadísticas más importantes. .
- Distribución normal
¿Qué significa interpretar una tabla de datos?
Analizar los datos funcionan mejor con la cometabella de Excel formateada. Para crear una tabla de Excel, haga clic en cualquier punto de los datos y presione CTRL+T.
Verifique que haya titulares válidos para las columnas. Los encabezados deben consistir en una sola línea de etiquetas no disponibles univocales para cada columna. Evite las líneas dobles de encabezado, las células unidas, etc.
En presencia de datos complejos o acurrucados, es posible utilizar la consulta de Apower para convertir las tablas en campos cruzados o con más líneas de encabezado.
Aquí hay algunas razones por las cuales analizar los datos puede no funcionar en ciertos datos:
Analizar los datos actualmente no admite el análisis de conjuntos de datos superiores a 1,5 millones de células. Actualmente no hay soluciones alternativas sobre el asunto. Mientras tanto, es posible filtrar los datos y luego copiarlos a otra posición en la que realizar los datos.
Las cadenas de fechas como «01-01-2017» se analizan como si fueran cadenas de texto. Como solución alternativa, cree una nueva columna que use la función de datos o fecha y formatearlo como una fecha.
Analizar datos no funciona cuando Excel está en modo de compatibilidad, por ejemplo, cuando el archivo está en formato .xls. Mientras tanto, guarde el archivo como archivos .xlsx, XLSM o XLSB.
United Cell también puede crear problemas de interpretación. Si el objetivo es alinear los datos en el centro, como en el encabezado de un informe, como una solución alternativa para eliminar todas las celdas unidas y luego formatear las celdas usando el control alineado en el centro en las columnas. Presione CTRL+1, luego continúe con la alineación> horizontal> alinearse en el centro en las columnas.
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