Contenidos
Métodos de análisis de datos cualitativos
Según Accenture, en 2025 existirán 175 zettabytes de datos, pero sigue existiendo una brecha de valor de los datos, es decir, la incapacidad de extraer valor empresarial de los datos. Accenture informa de que sólo el 32% de las empresas puede actualmente extraer valor empresarial de sus datos. Para maximizar las oportunidades que ofrecen los datos, las organizaciones deben emplear técnicas de análisis de datos y justificar una estrategia de análisis de datos que ayude a superar los siguientes retos:
El análisis de datos es una técnica que suele implicar múltiples actividades como la recopilación, la limpieza y la organización de los datos. Estos procesos, que suelen incluir un software de análisis de datos, son necesarios para preparar los datos con fines empresariales. El análisis de datos también se conoce como análisis de datos, y se describe como la ciencia de analizar los datos en bruto para sacar conclusiones fundamentadas basadas en los datos.
Los métodos y técnicas de análisis de datos son útiles para encontrar información en los datos, como métricas, hechos y cifras. Los dos métodos principales para el análisis de datos son las técnicas de análisis de datos cualitativos y las técnicas de análisis de datos cuantitativos. Estas técnicas de análisis de datos pueden utilizarse de forma independiente o combinadas entre sí para ayudar a los directivos y a los responsables de la toma de decisiones a adquirir conocimientos empresariales a partir de diferentes tipos de datos.
Análisis estadístico de datos
El análisis de contenido es una herramienta de investigación que se utiliza para determinar la presencia de determinadas palabras, temas o conceptos dentro de unos datos cualitativos determinados (es decir, un texto). Mediante el análisis de contenido, los investigadores pueden cuantificar y analizar la presencia, los significados y las relaciones de esas palabras, temas o conceptos. Por ejemplo, los investigadores pueden evaluar el lenguaje utilizado en un artículo periodístico para buscar sesgos o parcialidad. A continuación, los investigadores pueden hacer inferencias sobre los mensajes de los textos, el escritor o escritores, la audiencia e incluso la cultura y la época que rodean al texto.
Las fuentes de datos pueden provenir de entrevistas, preguntas abiertas, notas de investigación de campo, conversaciones o, literalmente, cualquier aparición del lenguaje comunicativo (como libros, ensayos, debates, titulares de periódicos, discursos, medios de comunicación, documentos históricos). Un mismo estudio puede analizar varias formas de texto en su análisis. Para analizar el texto mediante el análisis de contenido, el texto debe codificarse, o desglosarse, en categorías de códigos manejables para el análisis (es decir, “códigos”). Una vez que el texto está codificado en categorías de códigos, los códigos pueden clasificarse a su vez en “categorías de códigos” para resumir aún más los datos.
Análisis de datos cuantitativos
Definición de investigación en el análisis de datos: Según LeCompte y Schensul, el análisis de datos de investigación es un proceso utilizado por los investigadores para reducir los datos a una historia e interpretarlos para obtener conocimientos. El proceso de análisis de datos ayuda a reducir una gran cantidad de datos en fragmentos más pequeños, que tienen sentido.
Durante el proceso de análisis de datos tienen lugar tres cosas esenciales: la primera es la organización de los datos. La síntesis y la categorización contribuyen a convertirse en el segundo método conocido de reducción de datos. Ayuda a encontrar patrones y temas en los datos para facilitar su identificación y vinculación. La tercera y última forma es el análisis de los datos, que los investigadores realizan tanto de forma descendente como ascendente.
Marshall y Rossman, por su parte, describen el análisis de datos como un proceso desordenado, ambiguo y que requiere mucho tiempo, pero creativo y fascinante, a través del cual se pone orden, estructura y significado a una masa de datos recogidos.
Los investigadores se apoyan en los datos cuando tienen una historia que contar o problemas que resolver. Todo empieza con una pregunta, y los datos no son más que una respuesta a esa pregunta. Pero, ¿y si no hay ninguna pregunta que formular? Pues bien. Es posible explorar los datos incluso sin un problema: lo llamamos “minería de datos”, que a menudo revela algunos patrones interesantes dentro de los datos que vale la pena explorar.
Ejemplo de análisis de datos
El primer paso consiste en identificar el nivel de medición recogido de los datos y, a continuación, analizarlos según el método de análisis de datos científico más adecuado, fiable o válido. Por ejemplo, los diarios pueden analizarse mediante el análisis de contenido.
El análisis temático y el de contenido siguen un protocolo similar. Sin embargo, el análisis de contenido cuantifica las palabras, los temas y los conceptos para comprender su significado y su relación. A continuación, se pueden utilizar las pruebas estadísticas empleadas para los datos cuantitativos.
Este proceso requiere cuantificar los datos cualitativos, por lo que se puede omitir información importante relativa al caso de estudio que puede ser esencial para comprender los procesos subyacentes (factores que influyen en el fenómeno que interesa).
Para analizar las entrevistas, se toman notas de las transcripciones, que luego se clasifican por temas. Los datos se suelen comunicar exponiendo los temas y patrones identificados y aportando extractos de la transcripción como prueba.
El análisis de contenido es un método de análisis utilizado para identificar palabras, temas y conceptos en datos cualitativos como los diarios, siguiendo un protocolo similar al del análisis temático. Sin embargo, el análisis de contenido cuantifica las palabras, los temas y los conceptos para comprender su significado y su relación.