Como interpretar una analitica

Ejemplo de interpretación de datos en una investigación

Para que los datos tengan sentido, hay que analizarlos, interpretar su significado en el contexto y presentarlos de forma que ayuden al lector a utilizar la información para su propósito.Estas habilidades de pensamiento crítico son una parte clave del trabajo académico y profesional y suelen implicar la evaluación de la información y la formulación de juicios y recomendaciones tanto para audiencias expertas como no expertas.Un enfoque paso a pasoCuando se trata de datos, puede ser útil trabajar en tres pasos:1. AnalizarExamine cada componente de los datos para sacar conclusiones. ¿Notas alguna pauta o tendencia? ¿Puedes ver algún error o incoherencia? 2. InterpretarExplica lo que significan estos resultados en el contexto dado. ¿Qué significan para el lector? ¿Qué historia cuentan los datos? 3. PresentaciónSelecciona, organiza y agrupa las ideas y las pruebas de forma lógica. ¿Qué hallazgos son los más relevantes o importantes? ¿El texto o los gráficos aclararán el significado para el lector?

Consejo finalCuando edites, resalta las secciones que sean descriptivas, analíticas e interpretativas. Para ello, busca un lenguaje que muestre un análisis e interpretación críticos, como “esto es importante porque…” “lo que esto significa es…” “esto indica…”.Una vez que hayas resaltado tu documento, ¿qué notas? ¿Hay más descripción que análisis? Si es así, tendrás que abordarlo en tu próximo borrador.

Cómo interpretar los datos en la investigación cualitativa

El análisis e interpretación de los datos es el proceso de asignar un significado a la información recogida y determinar las conclusiones, la importancia y las implicaciones de los resultados. Los pasos que se dan en el análisis de datos están en función del tipo de información recopilada; sin embargo, volver al propósito de la evaluación y a las preguntas de la misma proporcionará una estructura para la organización de los datos y un enfoque para el análisis.

El análisis de los DATOS NARRATIVOS (CUALITATIVOS) se realiza organizando los datos en temas o categorías comunes. A menudo es más difícil interpretar los datos narrativos, ya que carecen de la estructura incorporada que tienen los datos numéricos. Inicialmente, los datos narrativos parecen ser una colección de declaraciones aleatorias e inconexas. El propósito de la evaluación y las preguntas pueden ayudar a orientar la organización de los datos. Las siguientes estrategias también pueden ser útiles al analizar los datos narrativos.

Diferencia entre análisis e interpretación de datos en la investigación

La estadística se ocupa de la recogida, el análisis, la interpretación y la presentación de datos numéricos. Una vez recogidos los datos de un estudio experimental, hay que ponerlos en algún tipo de forma -normalmente numérica- para analizarlos. El objetivo de la estadística es resumir los datos de forma que permitan realizar descripciones o inferencias con facilidad.

La estadística descriptiva abarca dos aspectos principales de los datos: la tendencia central y la varianza. Las medidas de tendencia central y variabilidad se utilizan para interpretar el significado y el valor de los datos. Una vez determinadas estas medidas, se suelen utilizar gráficos y diagramas para ilustrar los resultados de los datos de forma clara y concisa.

La tendencia central se denomina comúnmente el centro numérico del conjunto de datos: es un único número que se utiliza para representar un grupo de números. Hay tres representaciones comunes de la tendencia central: la media, la mediana y la moda.

La media es el valor medio de un conjunto de datos. En el conjunto de datos (1, 3, 3, 4, 5, 6), la media sería la suma de todos los valores del conjunto de datos (22), dividida por el número total de valores (6), lo que da una media de 3,66 para este conjunto de datos. La media sólo puede calcularse con datos de intervalo y de razón. Una de las limitaciones de la media es que está muy influenciada por los valores atípicos (números que se alejan de la mediana del conjunto de datos); cuando esto ocurre, la mediana se convierte en una mejor medida del centro del conjunto de datos.

Ejemplos de interpretación de datos

Hay varios problemas comunes en el análisis de la investigación. Estos problemas tienen fácil solución. A continuación se ofrece un breve resumen de algunos de los problemas más generales que encontrará en sus métodos de análisis de datos.

Es posible que no tenga los conocimientos necesarios para el análisis de datos de mercado, lo que hace que elija métodos incorrectos de recogida de datos y saque conclusiones sesgadas sobre su público objetivo. Es posible que no sepas la importancia estadística de los datos de tu investigación de mercado y que subagrupes los datos de forma inexacta.

Al realizar la investigación, es posible que no utilices el mejor método de registro debido a la indefinición de los resultados. Esto comprometerá la fiabilidad y la validez de los datos que recojas y hará que la presentación de los datos sea mucho más difícil.

Cuando planifiques incorporar el análisis de la investigación a tu estrategia empresarial, deberás crear un procedimiento. El plan que cree para evaluar los datos de la investigación de mercado que haya recopilado determinará las acciones y estrategias que puede adoptar para el crecimiento de su empresa.

Dependiendo de su producto o servicio, es posible que necesite realizar una investigación cuantitativa o cualitativa para comprender su mercado y su público objetivo. La investigación cualitativa se basa en sí misma, mientras que la cuantitativa requiere más investigación desde el principio.