INTERPRETACION DE DATOS

Taller de investigación

Miguel Angel Estupiñan Cera

Pablo Jafet Salas Gonzales

Juan Camilo Mercado

Camilo Alfaro

Universidad Autónoma Del Caribe

Ing. Cesar Brango

8/03/2022

ÍNDICE

Introducción        4

Abstract        4

Objetivo General        6

Objetivos específicos        6

Marco teórico        6

Estadística        6

Población        7

Muestra        7

Variable        7

Tipos de variable        7

Parámetro        8

Estadígrafo        8

Interpretación de Datos

Medidas de dispersión        9

Rango        9

Varianza        9

Desviación Estándar        10

Coeficiente de Variación        11

Frecuencia        11

Frecuencia absoluta        11

Frecuencia relativa        11

Frecuencia acumulada        12

Frecuencia relativa acumulada        12

Conclusión        12

Bibliografía        13

Introducción

La interpretación de datos es un proceso que consiste en la inspección, limpieza y transformación de datos, con el propósito de extraer información de utilidad para derivar en unas conclusiones concretas que permitan esclarecer la toma de decisiones. Además, la interpretación de datos está enfocada de distintas formas, la cual aborda diferentes técnicas en una diversidad de nombres, en varios negocios, como la ciencia y el ámbito de las ciencias sociales.  Por tal razón, es muy probable que los datos lleguen de múltiples fuentes y tengan una tendencia a ingresar al proceso de análisis en un orden desordenado. Dentro de este orden de ideas, el análisis de datos tiende a ser extremadamente subjetivo, es decir, la naturaleza y el objetivo de la interpretación variarán de una empresa a otra, lo que probablemente se correlaciona con el tipo de datos que se analizan.

Si bien hay diferentes tipos de procesos que se implementan en función de la naturaleza de los datos individuales, las dos categorías más amplias y comunes son "análisis cuantitativo" y "análisis cualitativo" dentro del análisis estadístico. El propósito de analizar e interpretar datos es obtener información utilizable y útil. La interpretación, independientemente de si los datos son cualitativo o cuantitativo, debe: describir y resumir los datos, identificar relaciones entre variables, comparar variables, identificar la diferencia entre las variables y pronosticar resultados. Para el análisis e interpretación de los datos, seguiremos a Taylor y Bogdan (1986), quienes plantean el tratamiento de los datos a través de un análisis comprensivo, articulado sobre la comprensión y rastreo de estos, mediante la búsqueda de categorías fundamentales en los hechos que se han descritos a lo largo de los diferentes instrumentos utilizados en la investigación cualitativa. Entendiendo las categorías como “ideas, temas, conceptos, interpretaciones, proposiciones, topologías (surgidas de los datos observados o de los criterios del evaluador)”.

Abstract

The interpretation of data is a process that consists of the inspection, cleaning and transformation of data, with the purpose of extracting useful information to derive specific conclusions that allow clarifying decision-making. In addition, data interpretation is approached in different ways, which addresses different techniques under a variety of names, in various businesses, such as science and the social sciences field. For this reason, data is likely to come from multiple sources and have a tendency to enter the analysis process in a haphazard order. Within this order of ideas, data analysis tends to be extremely subjective, that is, the nature and objective of the interpretation will vary from one company to another, which probably correlates with the type of data that is analyzed.

While there are different types of processes that are implemented depending on the nature of the individual data, the two broadest and most common categories are "quantitative analysis" and "qualitative analysis" within statistical analysis. The purpose of analyzing and interpreting data is to obtain usable and useful information. Interpretation, regardless of whether the data is qualitative or quantitative, should: describe and summarize the data, identify relationships between variables, compare variables, identify the difference between variables, and predict outcomes. For the analysis and interpretation of the data, we will follow Taylor and Bogdan (1986), who propose the treatment of the data through a comprehensive analysis, articulated on the understanding and tracking of these, through the search for fundamental categories in the facts. that have been described throughout the different instruments used in qualitative research. Understanding the categories as "ideas, themes, concepts, interpretations, propositions, topologies (arising from the observed data or the evaluator's criteria)".

Objetivo General

Identificar los conceptos estadísticos para la interpretación de datos.

Objetivos específicos

Reconocer cada concepto para saber cuándo hacer uso de cada uno de ellos en el análisis de los datos.

Marco teórico

Estadística

La estadística consiste en métodos, procedimientos y fórmulas que permiten recolectar información para luego analizarla y extraer de ella conclusiones relevantes. Se puede decir que es la Ciencia de los Datos y que su principal objetivo es mejorar la comprensión de los hechos a partir de la información disponible.

Conviene saber que la estadística NO es una rama de las matemáticas. Utiliza herramientas de las matemáticas del mismo modo que lo hace la física, la ingeniería o la economía, pero eso no las hace ser parte de las matemáticas. Es cierto que tienen una relación estrecha, pero la estadística y las matemáticas son disciplinas diferentes.

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