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El análisis de datos es la práctica en la que se toman datos en bruto, se ordenan y se organizan de forma que se pueda obtener información útil de ellos. El proceso de organización es clave y en él hay que tener una alta comprensión de los datos, de la información que contienen y como se relacionan entre sí. El análisis de datos puede realizarse desde múltiples enfoques. Durante el análisis de datos es muy fácil manipular su presentación de forma que impulsen una determinada idea, por lo que es muy importante tener un pensamiento crítico y una postura objetiva.

Los datos brutos se pueden obtener de muchas fuentes diferentes, como medidas de variables, respuestas a encuestas u observaciones. Los datos en bruto pueden ser increíblemente útiles pero también se pueden volver abrumadores con mucha facilidad. A lo largo del proceso de análisis de datos la información obtenida de las diversas fuentes se ordena de tal forma que sea más útil o fácilmente comprensible. Por ejemplo, los resultados de una encuesta se pueden poner en un gráfico que muestre de un vistazo cuánta gente participó en la encuesta y la cantidad de respuestas afirmativas y negativas ante una determinada pregunta; esta organización de los datos será mucho más práctica que tener fichas individuales con las respuestas de cada persona sin organizar.

Imagina que estás haciendo un estudio de mercado sobre la venta de helados de vainilla y quieres saber que segmento de la población los consume más. Para ello realizas una encuesta a tres mil personas. Al leer una a una cada ficha individual con las respuestas de cada persona no podría sacarse una conclusión, o sería muy complicado por la cantidad de datos. Sin embargo, tras organizar estos datos se podrán sacar conclusiones fácilmente y saber que tipo de gente consume más helados de vainilla o si hay un patrón relevante en su consumo. Además, puedes presentar los resultados de este análisis en un gráfico o una tabla que apoye las conclusiones y ofrezca la información de forma muy clara.

Al ir organización los datos van apareciendo las tendencias y patrones que a primera vista pueden no parecer obvios. Estos patrones y tendencias pueden ser destacados a la hora de ordenar los datos y elaborar la presentación del análisis con el objetivo de que el lector pueda percibir esta información fácilmente. En el análisis de datos es frecuente el uso de matemáticas estadísticas que pongan de relieve estas tendencias y patrones interpretados de forma numérica, que son a menudo los datos interesantes para los investigadores.

Gráficos, representaciones y explicaciones textuales de datos son formas de análisis de datos en sí mismas. Estos métodos están diseñados para extraer información de los datos que los lectores pueden interpretar fácilmente y sacar sus propias conclusiones sin necesidad de atravesar todos los datos disponibles por ellos mismos. El resumen de los datos es frecuentemente uno de los puntos críticos en el análisis de datos, especialmente para apoyar de forma sólida los argumentos sostenidos con ellos. Estos resúmenes deben presentar la información obtenida de forma clara y entendible por el público al que se dirige. Los datos brutos también pueden ser incluidos en forma de apéndices para que los que estén interesados puedan estudiarlos por ellos mismos.

Cuándo nos enfrentamos a unos datos y a unas conclusiones resumidas hay que intentar mantener una mirada crítica y hacerse algunas preguntas obligadas como de dónde vienen los datos, cuál ha sido el método de muestreo y el tamaño de la muestra. Si la fuente de datos presenta conflictos de intereses con la investigación, las conclusiones del análisis pueden ser cuestionadas. De igual forma, si los datos se han obtenido de una muestra pequeña o de una muestra no randomizada, las conclusiones pueden ser de poca utilidad al no representar adecuadamente a la totalidad. Los investigadores fiables siempre han de dar información sobre las técnicas y métodos utilizados para seleccionar la muestra, para obtener los datos y sobre la fuente de financiación para que los lectores puedan valorar estos aspectos mientras revisan el análisis de datos realizado y sus conclusiones.

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