¿Por qué debemos analizar los datos?
El análisis de datos es importante porque permite tomar decisiones basadas en hechos y estadísticas, en lugar de suposiciones o conjeturas. Al analizar datos, podemos identificar patrones y tendencias que nos ayudan a encontrar soluciones a los problemas y tomar decisiones.
La estadística aplicada en el análisis de datos nos permite obtener información precisa y valiosa a partir de grandes volúmenes de datos.
¿La fiabilidad de los resultados de un análisis de datos?
No siempre se pueden obtener resultados 100% fiables, los resultados dependen de muchos factores, como la calidad de los datos, la elección del método estadístico adecuado, los errores en las mediciones y la variabilidad de los datos.
Además, los resultados obtenidos a través del análisis estadístico siempre están sujetos a incertidumbre y error. Por ejemplo, las estimaciones puntuales pueden variar ligeramente dependiendo de la muestra de datos que se utilice, y siempre existe la posibilidad de que se produzcan errores al medir las variables.
En resumen, la estadística es una herramienta valiosa para analizar datos y obtener información útil, pero siempre debemos ser críticos con los resultados que obtenemos y asegurarnos de considerar las limitaciones y posibles errores en el análisis estadístico.
Os querría ahora comentar los 6 errores más comunes en el análisis de datos y como evitarlos:
1º Error: No validar los datos
Este es uno de los errores más comunes. Es importante asegurarse de que los datos que se están utilizando en el análisis son de calidad.
La validación de los datos implica verificar que son completos, coherentes y precisos y acordes a un standard.
Tipos de Errores más comunes:
1. Errores de entrada
2. Datos incompletos
3. Datos duplicados
4. Datos desactualizados
5. Datos sesgados (alta varianza)
6. Datos irrelevantes
7. Datos inconsistentes
2º Error: Confundir la correlación con la causalidad
A menudo, las personas confunden una relación estadística entre dos variables con casualidad. Solo porque dos variables estén correlacionadas (baja correlación), no significa que una afecte a la otra.
Por ejemplo: El desayuno y éxito escolar
Existe una correlación entre los estudiantes que comen un desayuno completo y su rendimiento académico. Sin embargo, esto no implica que el desayuno completo cause directamente un mejor rendimiento académico. Otras variables, como la situación económica, el acceso a recursos educativos y la calidad de la educación, también pueden influir en el rendimiento académico.
3º Error: No tener un objetivo claro
Es importante tener un objetivo claro antes de comenzar un análisis de datos, ya que esto nos va evitar dar vueltas irrelevantes y ahorro en tiempo y coste.
Ejemplo: Tienes un cliente que quiere hacer predicciones de accidentes laborales pero no saben que tipo de accidentes se producen. Tampoco saben los tipos de datos que disponen.
4º Error: Muestras no Significativas
Cuando se analizan datos, es importante asegurarse de que la muestra es representativa de la población en general. Si la muestra no es representativa, los resultados pueden no ser precisos.
Por ejemplo, tomo muestras de un equipo de baloncesto, donde los jugadores suelen ser altos, pero esto no representa a la población, pues la población es muchísimo más baja.
5º Error: No tener en cuenta la varianza
La varianza se refiere a como los datos se distribuyen dentro de la población. Si la varianza es alta, los datos están más dispersos y no podemos generalizar.
Por ejemplo, no podemos comparar una ciudad de España con una ciudad de Canadá, aunque tengan una temperatura media anual similar, ya que en España la temperatura se mantiene más o menos constante y en Canadá la diferencia entre invierno y verano son extremos. Por lo tanta la variancia en una ciudad española es mucho más baja que en una ciudad canadiense.
6º Error: No utilizar la estadística adecuada
Es importante adecuar los parámetros estadísticos con los datos ya que podemos obtener los resultados erróneos.
Por ejemplo, si tenemos una distribución multimodal (hay dos o más picos) no podemos utilizar la media, puesto que va a enmascarar la realidad porque vamos a tener varios grupos y cada grupo va a tener una media.
¡Y así concluimos! ¡Gracias por leer hasta el final! 😊
¿Pareció difícil? 🤔 ¡Yo creo que no! 😍
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