1. Estadísticas descriptivas:
* Datos de resumen: Esto implica calcular medidas como media, mediana, modo, desviación estándar, rango y percentiles. Esto ofrece una comprensión básica de la distribución de datos y las características clave.
* Visualizaciones: Gráficos como histogramas, gráficos de dispersión, gráficos de caja y gráficos de barras se utilizan para representar visualmente datos e identificar patrones, tendencias y valores atípicos.
2. Estadísticas inferenciales:
* Prueba de hipótesis: Los científicos formulan hipótesis sobre las relaciones entre variables y usan pruebas estadísticas (por ejemplo, pruebas t, ANOVA, pruebas de chi-cuadrado) para determinar si hay suficiente evidencia para apoyar o rechazar estas hipótesis.
* Análisis de regresión: Este método explora las relaciones entre variables, a menudo utilizando regresión lineal para predecir una variable de otra.
* Análisis de correlación: Examina la fuerza y la dirección de la asociación lineal entre dos variables.
3. Análisis de datos cualitativos:
* Análisis de contenido: Este método implica examinar sistemáticamente textos, imágenes u otros datos cualitativos para identificar temas, patrones y significados.
* Análisis temático: Similar al análisis de contenido, este enfoque implica identificar y analizar temas o patrones dentro de datos cualitativos.
* Teoría fundamentada: Este método utiliza un enfoque sistemático para desarrollar conceptos teóricos a partir de datos cualitativos.
4. Minería de datos y aprendizaje automático:
* Reconocimiento de patrones: Los algoritmos se utilizan para identificar patrones y relaciones en grandes conjuntos de datos.
* Modelado predictivo: Las técnicas de aprendizaje automático se aplican para construir modelos que predicen resultados futuros basados en datos históricos.
* Clustering: Los puntos de datos se agrupan según las similitudes, revelando estructuras subyacentes.
5. Enfoques disciplinarios específicos:
* biología: Los datos de secuenciación se analizan utilizando herramientas bioinformáticas para comprender la expresión génica, las interacciones proteicas y las relaciones evolutivas.
* Astronomía: Se analizan las imágenes de los telescopios para estudiar objetos celestes y sus propiedades.
* Psicología: Los datos experimentales se analizan para comprender el comportamiento humano y la cognición.
Consideraciones importantes:
* Calidad de datos: Asegurar la precisión, la confiabilidad y la integridad de los datos es crucial para un análisis válido.
* Software estadístico: Herramientas como R, SPSS, SAS y Python se utilizan ampliamente para el análisis de datos.
* Interpretación y comunicación: Analizar datos es solo una parte del proceso. Los científicos también deben interpretar los resultados y comunicar sus hallazgos de manera efectiva.
En resumen, los científicos usan una variedad de técnicas para analizar datos, dependiendo de la pregunta de investigación específica y la naturaleza de los datos. El objetivo es extraer ideas significativas, probar hipótesis y construir conocimiento sobre el mundo.
