La interpretación de datos se refiere a la aplicación de procesos mediante los cuales se revisan los datos con el fin de llegar a una conclusión fundamentada. La interpretación de los datos asigna un significado a la información analizada y determina su significado e implicaciones.

Es un aspecto importante del trabajo con conjuntos de datos en cualquier campo o investigación y estadística. Ambos van de la mano, ya que el proceso de interpretación de datos implica el análisis de los mismos.

De acuerdo con Ellingson (2007), el proceso de interpretación de los datos suele ser engorroso y, naturalmente, debería hacerse más difícil con la mayor cantidad de datos que se producen a diario. Sin embargo, con la accesibilidad de las herramientas de análisis de datos y las técnicas de aprendizaje automático, a los analistas les resulta gradualmente más fácil interpretar los datos.

La interpretación de los datos es muy importante, ya que ayuda a obtener información útil de un conjunto de datos irrelevantes y a tomar decisiones informadas. Resulta útil para particulares, empresas e investigadores.

¿Qué son los métodos de interpretación de datos?

Los métodos de interpretación de datos son la forma en que los analistas ayudan a las personas a dar sentido a los datos numéricos que se han recogido, analizado y presentado. Los datos, cuando se recogen en bruto, pueden ser difíciles de entender para los profanos, por lo que los analistas tienen que desglosar la información recopilada para que otros puedan darle sentido.

Por ejemplo, cuando los fundadores se dirigen a posibles inversores, deben interpretar los datos (por ejemplo, el tamaño del mercado, la tasa de crecimiento, etc.) para comprenderlos mejor. Hay dos métodos principales para hacerlo: los métodos cuantitativos y los métodos cualitativos.

Importancia de la Interpretación de Datos

La importancia de la interpretación de los datos es evidente y por eso debe hacerse correctamente. Es muy probable que los datos lleguen de múltiples fuentes y tengan tendencia a entrar en el proceso de análisis con un orden aleatorio. Según Patten (2004), el análisis de los datos tiende a ser extremadamente subjetivo. Es decir, la naturaleza y el objetivo de la interpretación variarán de una empresa a otra, probablemente en correlación con el tipo de datos que se analicen. Aunque hay varios tipos de procesos diferentes que se aplican en función de la naturaleza de los datos, las dos categorías más amplias y comunes son el "análisis cuantitativo" y el "análisis cualitativo".

Sin embargo, antes de que pueda comenzar cualquier investigación seria de interpretación de datos, debe entenderse que las presentaciones visuales de los resultados de los datos son irrelevantes a menos que se tome una decisión acertada respecto a las escalas de medición. Antes de que pueda comenzar cualquier análisis serio de los datos, debe decidirse la escala de medición de los mismos, ya que esto tendrá un impacto a largo plazo en el ROI de la interpretación de los datos.

Escalas en la Medición de Datos

Las diferentes escalas incluyen:

Escala nominal

Categorías no numéricas que no pueden clasificarse ni compararse cuantitativamente. Las variables son exclusivas y exhaustivas.

Escala ordinal

Categorías exclusivas y exhaustivas pero con un orden lógico. Los índices de calidad y los índices de acuerdo son ejemplos de escalas ordinales (por ejemplo, bueno, muy bueno, regular, etc., O de acuerdo, muy de acuerdo, en desacuerdo, etc.).

Intervalo

Escala de medición en la que los datos se agrupan en categorías con distancias ordenadas e iguales entre las categorías. Siempre hay un punto cero arbitrario.

Ratio

Contiene características de las tres.

¿Cómo interpretar los datos?

Una vez seleccionadas las escalas de medida, es el momento de elegir cuál de los dos procesos de interpretación generales se adaptará mejor a sus necesidades de datos. Veamos con más detalle esos métodos específicos de interpretación de datos y los posibles problemas de interpretación de datos.

Ilustración de la interpretación de datos en la pizarra

Al interpretar los datos, un analista debe tratar de discernir las diferencias entre correlación, causalidad y coincidencias, así como muchos otros sesgos, pero también tiene que considerar todos los factores que pueden haber conducido a un resultado. Hay varios métodos de interpretación de datos que se pueden utilizar.

La interpretación de los datos tiene por objeto ayudar a las personas a dar sentido a los datos numéricos que se han recogido, analizado y presentado. Disponer de un método (o métodos) de referencia para interpretar los datos proporcionará a sus equipos de analistas una estructura y una base coherente.

De hecho, si se tienen enfoques diferentes para interpretar los mismos datos, aunque compartan los mismos objetivos, pueden producirse algunos desajustes. Los métodos dispares darán lugar a una duplicación de esfuerzos, soluciones incoherentes, pérdida de energía e, inevitablemente, de tiempo y dinero.

Interpretación cualitativa de los datos

El análisis cualitativo de los datos puede resumirse en una palabra: categórico. Con el análisis cualitativo, los datos no se describen mediante valores numéricos o patrones, sino mediante el uso de un contexto descriptivo (es decir, un texto). Normalmente, los datos narrativos se recogen empleando una amplia variedad de técnicas de persona a persona. Estas técnicas incluyen:

Observaciones

Detallar los patrones de comportamiento que se producen dentro de un grupo de observación. Estos patrones pueden ser la cantidad de tiempo dedicado a una actividad, el tipo de actividad y el método de comunicación empleado.

Documentos

Al igual que los patrones de comportamiento pueden observarse, los diferentes tipos de recursos documentales pueden codificarse y dividirse en función del tipo de material que contienen.

Entrevistas

Es uno de los mejores métodos de recogida de datos narrativos. Las respuestas de las entrevistas pueden agruparse por temas, asuntos o categorías. El enfoque de la entrevista permite segmentar los datos de forma muy precisa.

Una diferencia clave entre el análisis cualitativo y el cuantitativo se aprecia claramente en la fase de interpretación. Los datos cualitativos, al estar ampliamente abiertos a la interpretación, deben ser "codificados" para facilitar la agrupación y etiquetado de los datos en temas identificables. Dado que las técnicas de recogida de datos de persona a persona pueden dar lugar a menudo a disputas sobre el análisis adecuado, el análisis de datos cualitativos suele resumirse en tres principios básicos: notar cosas, recoger cosas, pensar en cosas.

Interpretación de datos cuantitativos

Si la interpretación de datos cuantitativos pudiera resumirse en una palabra (y realmente no puede) esa palabra sería "numérica". Hay pocas certezas cuando se trata del análisis de datos, pero puede estar seguro de que si la investigación en la que participa no tiene números, no es una investigación cuantitativa. El análisis cuantitativo se refiere a un conjunto de procesos mediante los cuales se analizan los datos numéricos. En la mayoría de los casos, implica el uso de modelos estadísticos como la desviación estándar, la media y la mediana. Repasemos rápidamente los términos estadísticos más comunes:

Media

La media representa un promedio numérico para un conjunto de respuestas. Cuando se trata de un conjunto de datos (o de múltiples conjuntos de datos), una media representará un valor central de un conjunto específico de números. Es la suma de los valores dividida por el número de valores dentro del conjunto de datos. Otros términos que pueden utilizarse para describir el concepto son media aritmética, promedio y expectativa matemática.

Desviación estándar

Es otro término estadístico que suele aparecer en el análisis cuantitativo. La desviación estándar revela la distribución de las respuestas en torno a la media. Describe el grado de consistencia de las respuestas; junto con la media, permite conocer los conjuntos de datos.

Distribución de frecuencias

Es una medida que mide la tasa de aparición de una respuesta dentro de un conjunto de datos. Cuando se utiliza una encuesta, por ejemplo, la distribución de frecuencias tiene la capacidad de determinar el número de veces que aparece una respuesta de escala ordinal específica (es decir, de acuerdo, muy de acuerdo, en desacuerdo, etc.). La distribución de frecuencias es muy útil para determinar el grado de consenso entre los puntos de datos.

Normalmente, los datos cuantitativos se miden presentando visualmente pruebas de correlación entre dos o más variables significativas. Se pueden utilizar diferentes procesos juntos o por separado, y se pueden hacer comparaciones para llegar finalmente a una conclusión. Otros procesos de interpretación de datos cuantitativos son los análisis de regresión, cohortes, predictivo y prescriptivo.

Interpretación de Datos Cualitativos

El método de interpretación de datos cualitativos se utiliza para analizar datos cualitativos, que también se conocen como datos categóricos. Este método utiliza textos, en lugar de números o patrones para describir los datos.

Según Creswell, (1997), los datos cualitativos suelen recopilarse mediante una amplia variedad de técnicas de persona a persona, que pueden ser difíciles de analizar en comparación con el método de investigación cuantitativo.

A diferencia de los datos cuantitativos, que pueden analizarse directamente una vez recogidos y clasificados, los datos cualitativos deben codificarse primero en números antes de poder ser analizados. Esto se debe a que los textos suelen ser engorrosos, y llevarán más tiempo y darán lugar a muchos errores si se analizan en su estado original. La codificación realizada por el analista también debe documentarse para que pueda ser reutilizada por otros y también analizada.

Hay dos tipos principales de datos cualitativos: los datos nominales y los ordinales. Estos dos tipos de datos se interpretan con el mismo método, pero la interpretación de los datos ordinales es bastante más fácil que la de los datos nominales.

En la mayoría de los casos, los datos ordinales suelen etiquetarse con números durante el proceso de recogida de datos, y puede que no sea necesario codificarlos. Esto es diferente de los datos nominales, que todavía necesitan ser codificados para su correcta interpretación.

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Referencias Bibliográficas

Patten, Mildred L. 2004. Understanding research methods: An overview of the essentials. 4th ed. Glendale, CA: Pyrczak Publishing. 170p. ISBN 1884585523 (pbk.) 5th ed.: 183p.

Ellingson, L. L. 2007. Review of Qualitative research methods for the social sciences, 6th ed, by B. L. Berg. Communication Research Trends 26.1: 24.

Creswell, John W. 1997. Qualitative inquiry and research design: Choosing among five traditions. Thousand Oaks, CA: Sage Publications. 403p. ISBN: 0761901442 (pbk.), US

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