Análisis de los Datos

 Definición de Análisis

 

Podríamos definir el análisis como el proceso a través del cual vamos más allá de los datos para acceder a la esencia del fenómeno de estudio, es decir, a su entendimiento y comprensión; el proceso por medio del cual el investigador expande los datos más allá de la narración descriptiva. Al margen de esta definición de partida, el término “análisis” se mueve entre unos márgenes muy amplios, existiendo cierta ambigüedad al respecto. Así, diferentes autores hacen distintas propuestas no existiendo un consenso sobre lo que el término significa, ni sobre las técnicas y estrategias para llevarlo a cabo.

 

En ocasiones, el término análisis es entendido como el proceso de codificar, de agrupar según significados, de recuperar datos. En este sentido, el análisis adquiere matices propios de tareas o procedimientos de procesamiento y organización de los datos, estando relativamente aislado del ejercicio de interpretación. Para otros autores, el análisis es entendido exclusivamente como el trabajo imaginativo y creativo de interpretación, relegando las tareas de categorización, organización y clasificación de los datos a una fase preliminar al análisis propiamente dicho. Nosotros nos inclinamos por adoptar una postura integradora entendiendo que el trabajo de organización e interpretación de los datos están intrínsecamente relacionados y que se realizan de forma paralela no teniendo sentido uno sin el otro.

 

 

Clasificación

 

 

Análisis descriptive: Este análisis busca explicar lo que sucedió con las variables, como ingresos, ventas, costos, datos demográficos, etc. Con el análisis descriptivo, la organización busca patrones y tendencias. Por ejemplo, ¿qué pasó con las ventas de ropa de mujer en el mes de julio? 

Análisis diagnóstico: Otro de los tipos de análisis es el análisis diagnóstico, este explica el «por qué» y el «cómo» entre un conjunto de datos en particular. Por ejemplo, ¿por qué subieron las ventas en algunos puntos de venta y no en otros? 

Análisis predictive: El análisis predictivo es otro de los tipos de análisis de datos. Como su nombre lo indica, trata de predecir el futuro y las acciones a tomar en base a cómo las variables se podrían comportar.  Por ejemplo, ¿funcionará una promoción en una tienda de la ciudad X en función de las características y el rendimiento de la ciudad, en regiones geográficas similares?

Análisis prescriptive: El análisis prescriptivo determina qué acción tomar para mejorar una situación o resolver un problema. Por ejemplo, si la promoción no funcionó tan bien como se esperaba, ¿qué podemos hacer para impulsar el crecimiento en las próximas semanas?

Análisis causal: El análisis causal es un tipo de análisis de datos que examina la causa y el efecto de las relaciones entre variables, centrándose en encontrar la causa de una correlación.

Para encontrar la causa, hay que cuestionar si las correlaciones observadas que conducen a la conclusión son válidas, ya que el simple hecho de mirar los datos (superficie) no ayudará a descubrir los mecanismos ocultos que subyacen a las correlaciones. Se aplica en estudios aleatorios centrados en la identificación de la causalidad.

Análisis exploratorio: Examina o explorar los datos y encuentra relaciones entre las variables que antes se desconocían. El análisis exploratorio es un tipo de análisis de datos que se utiliza para descubrir nuevas conexiones. Forma hipótesis e impulsa la planificación del diseño y la recolección de datos.

 

Referencias bibliográficas

https://www.explorable.com/es/fiabilidad-de-la-consistencia-interna

https://www.cvc.cervantes.es/enseñanza/biblioteca_ele/diccio_ele/diccionario/

http://investigacionholistica.blogspot.com/

Hueso,A. Cascant, M. (2012). Metodología y Técnicas Cuantitativas de Investigación, Primera edición. Edit: Universidad Politécnica de Valencia.

Taylor SJ, Bogdan. R. Introducción a los Métodos Cualitativos de Investigación. Barcelona: Paidós, 1987.