Todo lo que debes saber sobre cuáles son las técnicas de análisis de datos cualitativos
Todo lo que debes saber sobre cuáles son las técnicas de análisis de datos cualitativos
Si llegaste a este artículo por haber estado investigando en internet sobre cuáles son las técnicas de análisis de datos cualitativos, no dejes de leernos porque te proveeremos de la respuesta a esta pregunta. Además, te haremos saber sobre una propuesta que podría interesarte. ¿Quieres saber de qué se trata? Solo sigue leyendo para que te enteres.
Tal vez no lo sepas, pero la escritura fue usada por primera vez en la humanidad con fines administrativos y no literarios como muchas personas creen. Los sumerios fueron los primeros en escribir sobre tablillas para llevar un control de los recursos económicos de los que disponían.
Actualmente, los registros contables, poblaciones, y cualquier otra actividad que necesite de datos numéricos podrían estar sujetos a los análisis estadísticos.
Debido a su gran utilidad tanto para la vida cotidiana como para la administración de empresas, coordinaciones académicas, investigaciones, fuentes oficiales del gobierno, etc., los estadistas se han convertido en una pieza fundamental para poder predecir qué podría pasar o no en el futuro.
Antes de explicarte cuáles son las técnicas de análisis de datos cualitativos, te daremos un breve repaso conceptual para que puedas familiarizarte con la importancia de este campo de las matemáticas.
¿Qué es la estadística?
La estadística se define como el conjunto de técnicas y métodos enmarcados en las matemáticas que son aplicadas y analizadas a través de fórmulas, gráficas e interpretaciones para la comprensión de un hecho o situación particular. Gracias a esta rama de la matemática, se pueden llegar a conclusiones certeras en una investigación a partir de datos neutros y fiables.
Los datos que pueden ser suministrados pueden ser de tres tipos: cualitativos, cuantitativos y mixto (combinación de los dos anteriores).
¿Qué es el análisis de datos?
El análisis exploratorio de datos (EDA por sus siglas en inglés) implica el uso de gráficos y visualizaciones para explorar y analizar un conjunto de datos. Ayuda a determinar la mejor manera de manipular los orígenes de datos para obtener las respuestas que necesita, lo que permite a los científicos de datos descubrir patrones, detectar anomalías, probar una hipótesis o comprobar supuestos.
Este análisis se usa principalmente para ver qué datos pueden revelarse más allá de la tarea de modelado formal o las pruebas de hipótesis, y permite conocer mejor las variables de conjunto de datos y las relaciones entre ellas. También permite determinar si las técnicas estadísticas que está considerando para el análisis de datos son apropiadas.
¿Cuáles son las técnicas de análisis de datos cualitativos?
Si te estás preguntando cuáles son las técnicas de análisis de datos cualitativos, debes saber que a diferencia del análisis cuantitativo, este está sujeto a la cualidad y a la subjetividad que te puede arrojar una fuente. Es por este motivo que este tipo de análisis resultar ser más lento.
Entre las técnicas más comunes para el análisis de este tipo de datos, tenemos:
Observación: requiere registrar mediante la toma de notas, video o testimonios sobre algún hecho.
Entrevistas: en ellas se amerita el acercamiento a una la muestra para la recolección de datos de primera mano.
Encuestas: es una técnica que se constituye a partir de preguntas abiertas o cerradas.
Técnica Delphi: aquí se reúnen expertos sobre un tema y se registran sus conclusiones.
Focus group: Son datos que se pueden extraer a partir de la informalidad (un grupo de lectura, campamento, actividades recreativas, reuniones entre amigos, etc.). De cierta manera se relaciona con la observación.
¿Cuáles son las mejores técnicas de análisis de datos?
Análisis regresivo
El análisis regresivo sirve para establecer relaciones entre un conjunto de variables. Hay dos tipos de variables: las dependientes y las independientes. Las variables dependientes son aquellas que nos interesan más y cuyas dependencias queremos averiguar. Por otra parte, las variables independientes son aquellas que sospechamos que pueden influir en la variable dependiente.
Digamos que el análisis regresivo es un recurso analítico introductorio, ya que se limita a correlacionar variables y datos. Es decir, no define las causas y consecuencias de una variable dependiente; solo nos permite enlazar diferentes conjuntos de datos e hipotetizar que una influye a la otra.
Método de Montecarlo
Si el asunto va de finanzas y pérdidas, el primordial saber a qué atenernos ante cualquier suceso posible. Para ello, hay que estimar los posibles resultados de, por ejemplo, una campaña de marketing. Aunque la simulación de Montecarlo no consiste en frotar una bola mágica para prever el futuro, esta técnica de análisis de datos nos puede ayudar a ponernos en situación y saber qué está en juego.
Así pues, el método de Montecarlo consiste en crear una tabla numérica donde quedarán reflejados los posibles resultados de la campaña. Entre ellos, el peor resultado posible, el mejor resultado posible, el resultado esperable, y otros resultados intermedios. Si queremos calcular beneficios, mientras más posibles gastos de diversos canales tengamos en cuenta, más certera será nuestra predicción. Esta herramienta es perfecta para el análisis de riesgo y la toma de decisiones.
Análisis de factores
Esta técnica de análisis se utiliza para condensar un gran número de variables en un conjunto de factores más reducido. De esta forma, podemos descubrir patrones subyacentes e interrelacionados entre sí dentro de un mar de datos a partir del concepto de covarianza. Es decir, cuando dos variables dependen una de la otra y guardan una relación cuantitativa y lógica, de forma que si decrece una, decrecería la otra.
El análisis de factores puede ser especialmente útil a la hora de descubrir patrones de compra de nuestro buyer persona. Por ejemplo, podríamos probar que mientras más a gusto se encuentre el cliente, más tendencia a recomendarnos tendrá, si es que así lo reflejan los datos. O, también podríamos asociar que los clientes que compran un producto “equis”, también sienten interés por otro producto “y griega”. De esta forma, podríamos agrupar estos comportamientos y tenerlos en cuenta para cualquier acción comercial.
Análisis de cohortes
Este análisis no consiste más que en segmentar a toda una muestra en grupos que comparten alguna similitud. Por ejemplo, podemos segmentar una audiencia en función de su ubicación geográfica o por su interés en tipologías de productos concretas. A su vez, este análisis comprende darle un seguimiento a los diferentes segmentos (llamados cohortes) para sacar conclusiones sobre tendencias y comportamientos colectivos de los usuarios.
¿Por qué es importante estudiar estadística?
En el campo laboral
El plan estratégico de una organización se apoya fundamentalmente en estudios de pronósticos y de presupuestos. Los mecanismos de control, a cargo de los departamentos de cumplimiento, se aplican en función de los resultados históricos obtenidos a partir de estudios estadísticos.
Por ejemplo, las políticas sobre prevención de accidentes laborales son elaboradas con base en datos compilados relacionados con los factores de riesgo.
En las fianzas personales
La planificación financiera de una persona es el mejor ejemplo de la aplicación de la estadística en la vida diaria.
En los deportes
Los récords de los deportistas son elaborados en función de su desempeño por cantidad de juegos o partidos en los cuales hayan participado.
Los datos estadísticos recabados constituyen elementos objetivos que conllevan a la mejor utilización de los recursos y de los entrenamientos. Es así como se logra que los atletas alcancen su máximo rendimiento.
En las ventas
El mundo de las ventas es planificado en función a análisis pormenorizados sobre las necesidades de los consumidores, sus gustos y sus preferencias.
La medición de la calidad del servicio, del nivel de satisfacción de los clientes y las propias estrategias de ventas son determinados por la aplicación de técnicas estadísticas.
Optimización de rutas
La información estadística es esencial para calcular las rutas de transporte y optimizarlas. Pueden ser desde las rutas de reparto de empresas de logística al tráfico aéreo de aviones comerciales.
¿Por qué hacer un Máster en Técnicas Estadísticas?
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Psicología
Investigación social
Investigaciones mediante encuestas
En trabajos de campos (financiados por entes públicos o privados)
Profesor, entre muchas otras.
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