Los datos que se expresan en los números y se resumen utilizando estadísticas para dar información significativa se denominan datos cuantitativos. Ejemplos de datos cuantitativos que podríamos recopilar son alturas, pesas o edades de los estudiantes. Si obtenemos la media de cada conjunto de mediciones, tenemos información significativa sobre el valor promedio para cada una de esas características del estudiante.
Cuando usamos datos para la descripción sin medición, los llamamos datos cualitativos. Ejemplos de datos cualitativos son las actitudes de los estudiantes hacia la escuela, las actitudes hacia el engaño del examen y la amistad de los estudiantes a los maestros. Dichos datos no se pueden resumir fácilmente utilizando estadísticas.
Cuando obtenemos datos directamente de individuos, objetos o procesos, nos referimos a ellos como datos primarios. Los datos cuantitativos o cualitativos se pueden recopilar utilizando este enfoque. Dichos datos generalmente se recopilan únicamente para el problema de la investigación para estudiar. Los datos primarios tienen varias ventajas. Primero, lo adaptamos a nuestra pregunta de investigación específica, por lo que no se necesitan personalizaciones para que los datos se puedan usar. En segundo lugar, los datos primarios son confiables porque controla cómo se recopilan los datos y puede monitorear su calidad. En tercer lugar, al recopilar datos primarios, gasta sus recursos en la recopilación de datos requeridos solo. Finalmente, los datos primarios son propietarios, por lo que disfruta de las ventajas sobre aquellos que no pueden acceder a los datos.
A pesar de sus ventajas, los datos primarios también tienen desventajas de las cuales debe tener en cuenta. El primer problema con los datos primarios es que es más costoso adquirir en comparación con los datos secundarios. La obtención de datos primarios también requiere más tiempo en comparación con la recopilación de datos secundarios.
Cuando recopila datos después de otro investigador o agencia que inicialmente lo recopiló, lo pone a disposición, está recopilando datos secundarios. Ejemplos de datos secundarios son datos del censo publicados por la Oficina del Censo de los Estados Unidos, datos de precios de acciones publicados por CNN y datos de salarios publicados por la Oficina de Estadísticas Laborales.
Una ventaja para usar datos secundarios es que le ahorrará tiempo y dinero, aunque algunos conjuntos de datos requieren que pague el acceso. Una segunda ventaja es la relativa facilidad con la que puede obtenerla. Puede acceder fácilmente a datos secundarios de publicaciones, agencias gubernamentales, sitios web de agregación de datos y blogs. Una tercera ventaja es que elimina la duplicación del esfuerzo, ya que puede identificar los datos existentes que coinciden con sus necesidades en lugar de recopilar nuevos datos.
¿Qué métodos existen para la recolección de información?
Cuando era niño, es decir, cuando Internet aún no era la principal fuente de información, si tuviera que llevar a cabo una tarea o hacer una búsqueda, mi mirada fue a buscar la Enciclopedia sin dudarlo.
Hoy para estudiar en la era digital navegamos rápidamente entre blogs y sitios, ¿cuál es la calidad de esta recopilación de información? Creo que nadie ha ocurrido para cuestionar la veracidad de la Enciclopedia, tal vez debido a la confianza en las editoriales que, teniendo que vender, no podían permitirse las inexactitudes.
¿Cómo sacarte en la jungla de información? Hay algunos modelos desarrollados para este propósito. Uno de los más «prácticos» consiste en la evaluación de la fuente que escribe para verificar su autoridad. El modelo consta de 5 pasos que lo hacen delgada, pero aún disminuye la navegación.
Un pequeño consejo: reserve las ideas de esos sitios/blogs/autores que más lo afectan y siempre buscan al menos un autor que apoye lo contrario para tener una idea más clara de las posiciones.
Reconocimiento del autor: ¿Se informan claramente el nombre, el apellido y la profesión? ¿Quizás incluso un lugar de trabajo? Es decir, el autor se vuelve reconocible y, por lo tanto, está expuesto?
Comunicación de Pertinenzadella: la forma en que se trata la información es relevante para el tema y /o el público al que están destinados (así que para hablar, un médico usará términos médicos);
Calidad de lo emocionante: quien escriba, cuando se preocupe por lo que escribe, tendrá cuidado de hacerlo de la mejor manera.
¿Cuántos métodos de recolección existen y cuáles son?
La recopilación de datos es un componente fundamental de la investigación en cualquier campo. Se refiere al proceso de recopilación de información para el análisis sobre un tema específico de una manera organizada y sistemática.
La recopilación de datos se refiere al proceso de recopilación de información sobre un tema específico de una manera organizada y sistemática. Por lo general, este proceso se inicia para analizar los datos recopilados para responder una pregunta o hipótesis.
La recopilación de datos es un componente fundamental de la investigación en cualquier campo, desde negocios hasta humanidades, análisis cultural y medicina. Los diferentes métodos de recopilación de datos pueden funcionar mejor en diferentes situaciones. Sin embargo, la constante es la necesidad de datos extensos y precisos.
Los métodos y herramientas de recopilación de datos se pueden clasificar en función de diferentes criterios, como la fuente de información, su uso o incluso si requiere una conexión a Internet o no. A continuación, puede encontrar las principales distinciones y las herramientas de recopilación de datos más comunes.
Extraer datos de la web con el propósito de una investigación adicional es legal. Solo debe asegurarse de no violar las regulaciones relacionadas con los derechos de autor o los datos personales. Para obtener más información sobre las leyes que se aplican al raspado web, consulte nuestro artículo de Legalidad.
La primera distinción entre los tipos de recopilación de datos es entre primario y secundario. La recopilación de datos primarios se refiere a la extracción de datos directamente desde la fuente. Ya sea que requiera entrevistas, observación o investigación en Internet, la recopilación de datos primarios obtiene datos primarios de primera mano, directamente del origen.
¿Cuáles son los métodos estadísticos?
Este artículo explica para qué se utilizan los modelos estadísticos. El objetivo de muchas disciplinas científicas es encontrar leyes generalmente válidas para fenómenos naturales. Para hacer esto, las observaciones generalmente se llevan a cabo. Esto se registra en forma de datos. Luego se buscan patrones en estos datos. Estos patrones luego permiten que se extraen conclusiones sobre los mecanismos subyacentes. De esta manera, crea un modelo de dónde proviene un fenómeno y cómo funciona. Tales fenómenos pueden provenir de todas las áreas posibles.
Por ejemplo, los modelos para movimientos planetarios se desarrollaron en astronomía. En psicología trabajas z. B. Factores para el desarrollo de enfermedades. Esto podría ser una depresión. En la industria financiera, se desarrollan modelos que explican cómo funciona el mercado de capitales.
Los modelos estadísticos no solo explican fenómenos, sino que también predicen el futuro. Asi que B. No solo determinar los ferrocarriles del planeta utilizando observaciones pasadas, sino que también obtiene un pronóstico en qué posición será un planeta en el futuro.
Antes de comenzar a recopilar datos, es importante saber qué variables juegan un papel. Se trata de variables que pueden descubrir las leyes de un fenómeno. Imagine que quiere examinar qué factores tienen un efecto positivo en la capacidad de concentrarse cuando se aprende. Necesitas al menos un factor para eso. Esto podría ser el consumo de cafeína. También necesita un proceso que pueda usar para medir la capacidad de concentrarse. Además, necesita hipótesis relacionadas con estas variables. Para encontrar patrones en sus datos, debe convertir sus consideraciones teóricas en términos matemáticos. Esto crea un modelo estadístico.
Por ejemplo, podría predecir que el consumo de cafeína depende linealmente de la capacidad de concentrarse. Dichos modelos lineales a menudo se usan para datos basados en el comportamiento. Estos modelos se basan en el supuesto de que una variable independiente (UV) lineal está relacionada con una variable dependiente (AV).
¿Cómo se dividen los metodos estadísticos?
Algunas de las herramientas estadísticas más comunes y prácticas para cuantificar tales comparaciones son las pruebas F, t y el análisis de regresión. Dado que las pruebas de prueba F y t son las pruebas más básicas, se abordarán primero.
Cuando trabaja con estadísticas, es importante reconocer los diferentes tipos de datos: digital (discreto y continuo), categórico y ordinal. Los datos son la información real que recopila durante su estudio.
La población de cinco palabras, la muestra, el parámetro, las estadísticas (singulares) y la variable forman el vocabulario básico de las estadísticas.
Se utilizan dos tipos de métodos estadísticos en el análisis de datos: estadísticas descriptivas y estadísticas inferenciales. Los estadísticos miden y recopilan datos sobre individuos o elementos de una muestra, luego analizan estos datos para generar estadísticas descriptivas.
Hay cuatro tipos principales de estadísticas descriptivas:
- Medidas de frecuencia: * Número, porcentaje, frecuencia.
- Medidas de tendencia central. * Medio, mediano y moda.
- Medidas de dispersión o variación. * Playa, varianza, desviación estándar.
- Medidas de posición. * Filas de centrado, filas de cuartil.
Las dos áreas principales de las estadísticas se conocen como estadísticas descriptivas, que describen las propiedades de los datos de muestra y la población, y estadísticas inferenciales, que utilizan estas propiedades para probar hipótesis y sacar conclusiones.
¿Qué son los metodos no estadísticos?
Me considero bastante familiarizado con las modernas herramientas y modelos de «big data» como bosques aleatorios, SVM, etc. Sin embargo, Hypercube es algo que aún no he encontrado (conocí al marketing la semana pasada) y lo anuncian como «disruptivo» , «Único», «Herramienta de análisis de datos de mejor rendimiento disponible».
¿Lo has visto en acción? ¿Quizás actuar en cualquier competencia de estilo de ciencia de datos?
En una nota al margen, afirman que es «no estadístico» lo que encuentro absurdo. Una estratagema de marketing, pero suena como física sin matemáticas.
¿Crees que existe un (1) análisis de datos no estadísticos y (2) conjunto de datos no estadísticos?
La tecnología no es estadística, lo que significa que no toma una muestra y usa algoritmos para validar una hipótesis. En cambio, toma la entrada de un gran volumen de datos y genera los resultados solo de los datos. Esto significa que se tienen en cuenta todos los datos disponibles.
No soy exactamente la diferencia entre «tomar una muestra» y «tomar la entrada de un gran volumen de datos». Todos sus ejemplos implican generalizar de sus datos de muestra a una población. Esto me suena estadístico.
La falta de una hipótesis es otra ventaja del hipercubo sobre las estadísticas. Hypercube expone las reglas y dependencias indicadas por los datos, y no está vinculado a ninguna vista previamente mantenida. Las estadísticas, por otro lado, prueban los datos para ver si demuestra un escenario específico.
De nuevo, para mí esto pierde el punto. Los datos disponibles no son el punto, son un medio para el objetivo más amplio de hacer predicciones sobre casos futuros.
¿Cuáles son los instrumentos para recolectar información estadistica?
Utilizando las herramientas de análisis web, primero puede analizar cómo se utiliza un sitio web, midiendo el rendimiento cuantitativo. En Digital Maker, es muy importante comprender el comportamiento del cliente, su forma de usar la web, sus características sociodemográficas y finalmente sus intereses y preferencias. Otro uso del análisis web permite identificar áreas de mal funcionamiento de un sitio, lo que permite acciones correctivas en tiempo real. Estos análisis le permiten optimizar la experiencia del cliente y diseñar contenido de acuerdo con las preferencias de los visitantes.
Veamos algunos ejemplos de datos e información «procesables» que se pueden obtener de los análisis web.
En primer lugar, es posible conocer el rendimiento de un sitio web: número de visitas (o sesiones), número de visitantes únicos, tiempo promedio en la página, tasa de rebote (Bouncerate o el porcentaje de visitas que no se traducen en ninguna Acción en la página e inmediatamente abandonan el sitio web), un número promedio de páginas visitadas para cada sesión, tiempo promedio de las sesiones.
Queriendo ir con más detalle, todavía es posible descubrir mucho sobre el comportamiento de los usuarios; En primer lugar, cuáles son las páginas más o menos visitadas, a saber, ¿cuál es el clickstream y dónde son principalmente los abandonos de los clientes (caída)? Si pensamos en el sitio web con una posición de embudo, es esencial comprender cuándo la experiencia y el uso del usuario interrumpe la navegación, cambia la página, abandona el sitio en sí. En la práctica, puede descubrir en qué fase el camino hacia el objetivo (compra, registro, suscripción de boletines, etc.) la ruta se detiene.
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