ANALISIS E INTERPRETACION DE DATOS

Análisis e

interpretación de datos

M. E. ELVIA LIZETH ORTEGA GUERRERO

Índice

Análisis e interpretación de datos

Descripciones cuantitativas

Análisis cualitativos

Triangulación

Análisis arbóreos

Análisis epistemológico

Análisis DAFO

Análisis comprensivo

Presentación al cliente

Análisis e interpretación de datos

El término análisis aquí lo vamos a entender, en una doble perspectiva, una como un proceso de búsqueda de elementos aspectos o configuraciones que caractericen y contextualicen los procesos o hechos estudiados. Y otra, como una simple lectura de unos resultados obtenidos.

Análisis de Datos

Elementos

c. El nivel de medición de las variables

a. Los objetivos del estudio

b. La hipótesis de investigación

Análisis

Proceso de búsqueda de elementos aspectos o configuraciones que caractericen y contextualicen los procesos o hechos estudiados

Análisis e interpretación de datos

Estudio del comportamiento de un conjunto de datos con el objeto de determinar hechos o característica que son de interés.

Lectura de unos resultados obtenidos

Tareas del Analista

Objetivo

A partir de una información confiable y válida, hacer una descripción de las características de las unidades de análisis.

Encontrar

1) Aspectos que caractericen, en términos cuantitativos, a los procesos, en los cuales se han definido, problemas de investigación –descripción de variables-. 2) Clasificaciones, tipologías, diferencias o comparaciones entre ellos. 3) Relaciones entre variables sociológicas -asociaciones y correlaciones.

Una segunda tarea, si es el caso, hace referencia a la comparación de sub-grupos en relación con una o más características que son importantes en los objetivos formulados por el investigador.

Implica el uso de datos numéricos para caracterizar y analizar fenómenos. Nos permite identificar tendencias y promedios, realizar predicciones, comprobar relaciones y obtener resultados generales de poblaciones grandes. Se lleva a cabo con el uso de herramientas estadísticas y matemáticas

DESCRIPCION

CUANTITATIVA

Ciencias naturales y sociales: biología, química, psicología, economía, sociología, marketing.

Elementos de las Descripciones Cuantitativas

3. Gráficos y Visualizaciones:

1.Datos Numéricos:

Utilizan gráficos como histogramas, gráficos de dispersión o diagramas de caja para representar visualmente la distribución y las relaciones entre variables.

Utilizan números para representar mediciones, cantidades o características de un fenómeno.

2. Medidas Descriptivas:

Incluyen medidas estadísticas como la media, la mediana, la moda y la desviación estándar para resumir y caracterizar conjuntos de datos.

4. Análisis Estadístico:

Aplica técnicas estadísticas para inferir conclusiones sobre poblaciones basadas en muestras de datos.

Elementos de las Descripciones Cuantitativas

7. Tendencias y Patrones:

5. Probabilidad:

Identifica patrones y tendencias en los datos a lo largo del tiempo o en relación con diferentes variables.

Evalúa la probabilidad de eventos en función de datos observados, proporcionando una base para la toma de decisiones.

6. Modelos Matemáticos:

8. Comparaciones Cuantitativas:

Emplea ecuaciones y modelos matemáticos para representar relaciones cuantitativas entre variables.

Permite comparar y contrastar datos numéricos para obtener insights significativos.

Tipos de datos cuantitativos

Recuento que equivale a entidades. Por ejemplo, el número de personas que se descargan una determinada aplicación de la App Store. Medición de objetos físicos: Cálculo de la medida de cualquier cosa física. Por ejemplo, medir cuidadosamente el tamaño de un cubículo asignado a los empleados recién incorporados. Cálculo sensorial: Mecanismo para «sentir» de forma natural los parámetros medidos para crear una fuente de información constante. Por ejemplo, una cámara digital convierte la información electromagnética en una cadena de datos numéricos.

Tipos de datos cuantitativos

Proyección de datos: La proyección de datos en el futuro puede realizarse mediante algoritmos y otras herramientas de análisis matemático. Por ejemplo, un comercializador predice el aumento de las ventas tras el lanzamiento de un nuevo producto con un análisis exhaustivo. Cuantificación de entidades cualitativas: Identificar números en la información cualitativa. Por ejemplo, pedir a los encuestados de una encuesta en línea que compartan la probabilidad de recomendación en una escala de 0 a 10. I

Concepto básico del análisis descriptivo

Distribución de frecuencias

Es el ordenamiento o clasificación de los valores observados en una variable de acuerdo con su magnitud numérica. Permite identificar al investigador la forma como ciertos puntos o características están distribuidos". Consiste en una tabla que organiza los datos en clases, es decir, en grupos de valores que describen una característica de los datos.

Ejemplo: Se pidió a un grupo de personas que indiquen color favorito: negro azul amarillo rojo azul azul rojo negro amarillo rojo rojo amarillo amarillo azul rojo negro azul rojo negro amarillo

Se centra en comprender la naturaleza, las cualidades y los significados intrínsecos de un fenómeno, sin medirlo numéricamente. Es un proceso que permite, a través de un conjunto de técnicas, extraer conclusiones de una masa de datos en forma textual o narrativa, e incluso de imágenes

ANÁLISIS

CUALITATIVOS

Algunos aspectos clave del análisis cualitativo :

1. Datos Cualitativos: Utiliza datos no numéricos, como textos, entrevistas, observaciones y contenido visual, para obtener una comprensión profunda del fenómeno estudiado.2. Codificación: Organiza y categoriza los datos en temas, patrones o conceptos para identificar significados emergentes. 3. Interpretación: Busca comprender el contexto y el significado subyacente de los datos, considerando la subjetividad y la perspectiva del participante. 4. Teorización Fundamentada: Desarrolla teorías o marcos conceptuales basados en los datos, permitiendo que los patrones identificados guíen el desarrollo de nuevas ideas.

Algunos aspectos clave del análisis cualitativo :

5. Análisis Narrativo: Examina la estructura y el contenido de las narrativas para comprender la experiencia y la interpretación de los participantes. 6. Triangulación: Utiliza múltiples fuentes de datos o métodos para aumentar la validez y la confiabilidad de las interpretaciones. 7. Contextualización: Considera el contexto cultural, histórico y social que influye en la comprensión de los fenómenos estudiados. 8. Flexibilidad: Se adapta a la evolución de los datos y permite que nuevas ideas y perspectivas emerjan durante el proceso de análisis.

La triangulación en investigación se refiere al uso de múltiples fuentes de datos, métodos o perspectivas para abordar una pregunta de investigación o validar resultados. Esto ayuda a aumentar la validez y la fiabilidad de las conclusiones.

TRIANGULACIÓN

Triangulación

Algunas formas comunes incluyen:

Triangulación Espacial:

Triangulación de Métodos:

Triangulación de Datos:

Triangulación de Investigadores:

Triangulación Temporal

Examina el fenómeno a lo largo del tiempo, utilizando datos de diferentes períodos para observar posibles cambios y patrones.

Considera múltiples ubicaciones o contextos para analizar cómo el fenómeno varía en diferentes entornos.

Aplica múltiples métodos de investigación, como encuestas, entrevistas y observaciones, para obtener una comprensión más completa del tema.

Involucra a varios investigadores independientes en el estudio para comparar y contrastar sus interpretaciones, reduciendo el sesgo individual.

Utiliza diferentes tipos de datos (cualitativos y cuantitativos) para examinar el mismo fenómeno desde perspectivas diversas.

Son técnicas de análisis en el contexto de estructuras de datos en forma de árbol. Proporcionan herramientas visuales y conceptuales para explorar y comprender la estructura y las relaciones dentro de datos complejos

ANÁLISIS ARBÓREOS

Utilización en diferentes áreas

1. Árboles de Decisión: Se emplean en ciencia de datos y estadísticas para modelar decisiones y clasificaciones basadas en características particulares. Ayudan a visualizar y entender cómo se toman las decisiones en cada nivel del árbol.

Utilización en diferentes áreas

2. Análisis de Redes: La representación de redes o relaciones a menudo toma la forma de un grafo, que se puede visualizar como una estructura arbórea. El análisis de estas estructuras permite comprender la conectividad y las interacciones en sistemas complejos.

PONDERADAS. VALOR MAGNITUD - NO PONDERADAS SIN FUERZA DIRIGIDOS . DIRECCION Y MAGNITUD - NO DIRIGIDOS. MAGNITUD PERO NO DIRECCION

Utilización en diferentes áreas

3. Árboles Genealógicos: En estudios genealógicos, se utilizan árboles para representar la relación entre individuos en una familia. El análisis de estos árboles puede revelar patrones genéticos y hereditarios.

Utilización en diferentes áreas

4. Análisis de Jerarquía de Temas: En la investigación cualitativa, la estructuración de temas o categorías en una jerarquía puede visualizarse como un árbol. Analizar esta jerarquía proporciona una comprensión más profunda de la relación entre diferentes conceptos.

Utilización en diferentes áreas

5. Árboles Filogenéticos: En biología evolutiva, se utilizan árboles filogenéticos para representar las relaciones evolutivas entre especies. El análisis de estos árboles ayuda a entender la diversificación y evolución de organismos.

Se centra en examinar la naturaleza, el origen y los límites del conocimiento.Considerando las fuentes de conocimiento, métodos de adquisición de información e implicaciones filosóficas. Examina cómo se justifican las creencias y cómo se establecen las verdades en un contexto específico

ANÁLISIS

EPISTEMOLÓGICO

El análisis epistemológico implica examinar varios elementos clave

Axiología:

Ontología:

Considera los valores y la ética asociados con la producción y aplicación del conocimiento. ¿Cuáles son los valores en la construcción del conocimiento?

Explora la naturaleza de la realidad y la existencia. ¿Qué es real y cómo lo conocemos?

Metodología:

Epistemología:

Analiza los métodos utilizados para obtener conocimiento. ¿Cómo se lleva a cabo la investigación y la adquisición de información?

Examina la naturaleza, el origen y el alcance del conocimiento. ¿Cómo sabemos lo que sabemos?

El análisis epistemológico implica examinar varios elementos clave

Lógica:

Teoría del conocimiento:

Examina los principios de razonamiento y las reglas que guían la inferencia válida. ¿Cómo se construyen argumentos lógicamente sólidos?

Se centra en los fundamentos filosóficos que subyacen en la epistemología. ¿Cuál es la naturaleza del conocimiento y cómo se justifica?

Historia y sociología del conocimiento:

Construccionismo vs. Realismo:

Observa cómo las estructuras sociales y las contextos históricos influyen en la producción y aceptación del conocimiento.

Examina la perspectiva sobre si el conocimiento es construido socialmente o si existe una realidad objetiva independiente.

FODA significa fortalezas, oportunidades, debilidades y amenazas. Se puede aplicar tanto con fines profesionales como personales. Es una herramienta simple y, a la vez, potente que te ayuda a identificar las oportunidades competitivas de mejora

ANÁLISIS

DAFO O FODA

• ¿Qué es lo que hacemo s bien? • ¿Qué hace que nuestra empresa/proyecto sea especial? • ¿Qué es lo que le gusta de nuestra empresa / proyecto?

• ¿Qué recursos podemos usar para mejorar las áreas en las que tenemos debilidades? • ¿Cuáles son nuestras metas?

• ¿Qué es lo que no funcionan bien y por qué? • ¿Qué se podría mejorar? • ¿Qué podría favorecer al rendimiento?

• ¿Qué cambios en la actualidad son preocupantes? • ¿Qué nuevas tendencias? • ¿En qué áreas nos superan?

EJEMPLOS EN UN ANALISIS FODA

DEBILIDADESVisibilidad en comercio electrónico: Falta de presupuesto para marketing, la visibilidad de nuestro sitio web es muy baja, la cantidad de transacciones en la aplicación móvil sigue disminuyendo.

FORTALEZASServicio de atención al cliente: Puntaje de lealtad de los clientes de 90, lo que lo convierte en uno de los mejores del mundo en comparación con la competencia.

FODA

OPORTUNIDADESCampaña de marketing: Para mejorar la visibilidad en comercio electrónico de la empresa, haremos campañas publicitarias en YouTube, Facebook e Instagram.

AMENAZASUn competidor nuevo: Se lanzará al mercado un nuevo negocio de comercio electrónico el próximo mes. Debido a este nuevo competidor, podrías perder clientes.

ANÁLISIS

COMPRENSIVO

Es también conocido como análisis interpretativo. Es una metodología cualitativa que se centra en comprender en profundidad los significados y patrones presentes en los datos.

Características clave del análisis comprensivo

1. Inmersión en Datos: Implica una inmersión profunda en los datos, ya sean textos, entrevistas u otros materiales, para captar la riqueza de la información. 2. Codificación Abierta: Se utiliza la codificación abierta para identificar y etiquetar conceptos, temas y patrones emergentes sin imponer categorías predefinidas. 3. Desarrollo de Categorías: A medida que se analizan los datos, se desarrollan categorías temáticas que capturan las experiencias y perspectivas de los participantes.

Características clave del análisis comprensivo

4. Constante Comparación: Los investigadores comparan continuamente nuevos datos con los datos existentes y ajustan las categorías y conceptos en un proceso iterativo. 5. Contextualización: Se presta especial atención al contexto en el que se producen los datos, reconociendo la importancia de comprender las experiencias en su entorno original. 6. Desarrollo de Teoría Fundamentada: A través del análisis comprensivo, los investigadores pueden desarrollar teorías fundamentadas en los datos, que surgen a partir de las observaciones y patrones identificados.

Características clave del análisis comprensivo

7. Enfoque Hermenéutico: Busca interpretar el significado en lugar de simplemente describir fenómenos. 8. Flexibilidad: Se valora la flexibilidad y la adaptabilidad en el proceso de análisis, permitiendo que nuevos temas y conceptos emerjan a medida que se profundiza en los datos.

¡MuchasGracias!