Analisis estadistico de datos

Métodos de análisis de datos

Los datos cuantitativos se definen como el valor de los datos en forma de recuentos o números, donde cada conjunto de datos tiene un valor numérico único asociado. Estos datos son cualquier información cuantificable que pueda utilizarse para realizar cálculos matemáticos y análisis estadísticos, de manera que puedan tomarse decisiones en la vida real basadas en estas derivaciones matemáticas. Los datos cuantitativos se utilizan para responder a preguntas como “¿Cuántos?”, “¿Con qué frecuencia?”, “¿Cuánto?”. Estos datos pueden verificarse y también pueden evaluarse convenientemente mediante técnicas matemáticas.

Por ejemplo, hay cantidades que corresponden a varios parámetros, por ejemplo, “¿Cuánto costó ese portátil?” es una pregunta que recogerá datos cuantitativos. Hay valores asociados a la mayoría de los parámetros de medición, como libras o kilogramos para el peso, dólares para el coste, etc.

Los datos cuantitativos hacen que la medición de varios parámetros sea controlable debido a la facilidad de las derivaciones matemáticas que conllevan. Los datos cuantitativos suelen recogerse para el análisis estadístico mediante encuestas, sondeos o cuestionarios enviados a una sección específica de la población. Los resultados obtenidos pueden establecerse en toda la población.

Estadísticas para la investigación

Introducción al análisis estadístico de datos¡Manténgase actualizado y seguro! Reciba las actualizaciones de las últimas publicaciones y más de Analytics Steps directamente en su bandeja de entrada. Suscríbase Al suscribirse, está dando su consentimiento para recibir correos electrónicos. Lea nuestra política de privacidad.

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En la era de la información, los datos no escasean, por el contrario, son irresistibles. Desde ahondar en la abrumadora cantidad de datos hasta interpretar con precisión su complejidad con el fin de proporcionar ideas para el progreso intenso de las organizaciones y las empresas, todo tipo de datos e información se explota en su totalidad y aquí es donde el análisis estadístico de datos tiene una parte importante.

Siendo una rama de la ciencia, la Estadística incorpora la adquisición de datos, la interpretación de datos y la validación de datos, y el análisis estadístico de datos es el enfoque de la realización de diversas operaciones estadísticas, es decir, la investigación cuantitativa completa que intenta cuantificar los datos y emplea algunos tipos de análisis estadísticos.  En este caso, los datos cuantitativos suelen incluir datos descriptivos como los de las encuestas y los de las observaciones.

Ejemplos de análisis estadístico

El análisis estadístico consiste en investigar las tendencias, los patrones y las relaciones utilizando datos cuantitativos. Es una importante herramienta de investigación utilizada por científicos, gobiernos, empresas y otras organizaciones.

Para sacar conclusiones válidas, el análisis estadístico requiere una planificación cuidadosa desde el principio del proceso de investigación. Hay que especificar las hipótesis y tomar decisiones sobre el diseño de la investigación, el tamaño de la muestra y el procedimiento de muestreo.

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Una vez recogidos los datos de la muestra, puede organizar y resumir los datos mediante estadísticas descriptivas. A continuación, puede utilizar la estadística inferencial para probar formalmente las hipótesis y hacer estimaciones sobre la población. Por último, puede interpretar y generalizar sus resultados.

Este artículo es una introducción práctica al análisis estadístico para estudiantes e investigadores. Le guiaremos a través de los pasos utilizando dos ejemplos de investigación. El primero investiga una posible relación causa-efecto, mientras que el segundo investiga una posible correlación entre variables.

Métodos de análisis estadístico

El análisis de datos es un proceso de inspección, limpieza, transformación y modelización de datos con el objetivo de descubrir información útil, sacar conclusiones y respaldar la toma de decisiones[1]. El análisis de datos tiene múltiples facetas y enfoques, y engloba diversas técnicas con distintos nombres, y se utiliza en diferentes ámbitos empresariales, científicos y sociales[2]. En el mundo empresarial actual, el análisis de datos desempeña un papel importante a la hora de tomar decisiones más científicas y de ayudar a las empresas a operar con mayor eficacia[3].

La minería de datos es una técnica particular de análisis de datos que se centra en el modelado estadístico y el descubrimiento de conocimientos con fines predictivos más que puramente descriptivos, mientras que la inteligencia empresarial abarca el análisis de datos que se basa en gran medida en la agregación, centrándose principalmente en la información empresarial[4] En las aplicaciones estadísticas, el análisis de datos puede dividirse en estadística descriptiva, análisis exploratorio de datos (AED) y análisis confirmatorio de datos (ACD). [5] El EDA se centra en descubrir nuevas características en los datos, mientras que el CDA se centra en confirmar o falsificar las hipótesis existentes. 6][7] El análisis predictivo se centra en la aplicación de modelos estadísticos para la predicción o la clasificación, mientras que el análisis de textos aplica técnicas estadísticas, lingüísticas y estructurales para extraer y clasificar información de fuentes textuales, una especie de datos no estructurados. Todas ellas son variedades de análisis de datos[8].

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