El análisis de datos se ha convertido en una herramienta indispensable para la generación de conocimiento. Tanto en el mundo de la investigación científica, como en otros ámbitos como el empresarial, político, sociológico, sanitario, tecnológico, deportivo o militar, por poner algunos ejemplos. La obtención y análisis de datos supone una herramienta que sirve para analizar objetivamente la realidad y tomar decisiones con mayor margen de acierto. Para ello, se han ido desarrollando herramientas de software y hardware de gran sofisticación que realizan cálculos de gran complejidad, de una gran cantidad de datos, en muy poco tiempo, lo que supone una alta eficacia y eficiencia. 

La recogida de datos y su análisis, que hace no muchos años podía suponer meses y años de trabajo, se pueden hacer hoy en apenas unos segundos o minutos. Desde las supercomputadoras que manejan gobiernos e instituciones supranacionales, hasta paquetes de software que puede utilizar cualquier persona con un ordenador, tablet o teléfono móvil. Casi todo lo que nos rodea y casi cualquiera de nuestros movimientos queda registrado y monitorizado, listo para ser analizado. Todo ello, ha generado una gran demanda de profesionales especializados en el análisis de datos. La profesión de analista de datos se ha convertido en una de las más demandadas, mejor pagadas y con mayor perspectiva de futuro. 

Estos avances también suponen un dilema moral hoy día, en un mundo en el que los datos suponen poder. La línea divisoria entre lo correcto y lo incorrecto en el uso de los datos se ha difuminado, no sabiendo de forma clara y definida, donde están los límites entre el uso de datos en la búsqueda del avance por el bien común, y quebrantar la intimidad personal, lo que también ha provocado grandes conflictos, la aparición de nuevas leyes, el desarrollo de nuevos softwares de protección, la sofisticación de la delicuencia tecnológica, el espionaje y la consiguiente especialización en los cuerpos de seguridad civiles y militares. 

Sin duda, vivimos, casi sin darnos cuenta, en un mundo rodeado de datos valiosos dispuestos a ser analizados. Nuestro mundo gira en torno a los datos. Términos como big data o macrodatos, protección de datos, política de cookies y datos, etc., ya forman parte de nuestra vida cotidiana.

¿Qué es el análisis de datos?

El análisis de datos es el estudio exhaustivo de un conjunto de información con el objetivo de obtener conclusiones que nos permitan tomar decisiones con un mayor margen de acierto posible. Consiste en inspeccionar, limpiar y transformar datos, mediante modelos matemáticos estadísticos, con los que se pueden realizar conclusiones, probar hipótesis, refutar ideas y, por último, como hemos dicho, tomar decisiones acertadas con el menor margen de error posible.

Tipos de análisis de datos

Los análisis de datos se pueden clasificar según diferentes criterios:

• Según el tipo de información que se analiza:

• Cuantitativos: los datos analizados son numéricos.

• Cualitativos: los datos analizados no son numéricos.

• Según el objetivo:

• Exploratorio: en el que se buscan relaciones entre datos.

• Confirmatorio: en el que se busca comprobar hipótesis realizadas respecto a un conjunto de información.

• Frontier (USA). Capacidad: 1,1 exaFLOPS.
• Fugaku (Japón). Capacidad: 442 PetaFLOPS.
• LUMI (Finlandia). Capacidad: 151 PetaFLOPS.
• Summit (USA). Capacidad: 148 PetaFLOPS.
• Sierra (USA). Capacidad: 94 PetaFLOPS.

Imagen del Frontier

En España, en 2007 se constituyó la Red Española de Supercomputación (RES; res.es). Está compuesta por 14 nodos interconectados entre sí, que están distribuidos por todo el país. Juntos tienen una capacidad de 22 PetaFLOPS. Las supercomputadoras que hay en España son:

• Barcelona Supercomputing Center - Centro Nacional de Supercomputación.
• Universidad de Zaragoza - BIFI.
• Universidad de Cantabria.
• Universidad de Valencia.
• Universidad de Málaga.
• Universidad Autónoma de Madrid.
• Instituto de Astrofísica de Canarias.
• Centro de Supercomputación de Galicia.
• Supercomputación de Castilla y León.
• Centro de Supercomputación de Extremadura.
• Consorcio de Servicios Universitarios de Cataluña.
• Port d'informació Cientifica PIC.
• NASERTIC de Navarra.
• Centro de Investigaciones Energéticas, Medioambientales y Tecnológicas CIEMAT.

• Excel, o cualquier programa de hoja de cálculo.
• SPSS [enlace]
• R [enlace]
• Jamovi [enlace]
• JASP [enlace]
• STATA [enlace]
• Python [enlace]
• SAS [enlace]
• NVIVO [enlace]

Quizás, la próxima vez que pienses que estudiar estadística no sirve de nada, te lo replantees, ya que es una de las áreas profesionales más demandadas hoy día y que le espera un futuro aún mejor.

Nosotros, vamos a ver si podemos iniciarnos a nivel muy básico con el programa Jamovi. Espero que os guste.

El método científico consta de varios pasos a seguir:

1. Definición y planteamiento del problema: pregunta para la cual no encontramos respuesta.
2. Estado de la cuestión: búsqueda de información de los que se sabe en la actualidad sobre el tema que se va a investigar.
3. Diseño experimental: se decide cómo se va a llevar a cabo la observación y el experimento.
4. Observación: Mediante los sentidos o aparatos que nos lo permitan, se observan y registran los fenómenos de la realidad que nos rodea. Hay que ser objetivos y dejar de lado las opiniones subjetivas.
5. Inducción y preguntas: Los fenómenos que han sido observados podrán tener una regularidad o una particularidad que los relacione. La observación provoca preguntas o interrogantes sobre algún hecho o fenómeno.
6. Planteamiento de hipótesis: Una vez planteada la pregunta, la hipótesis es una posible explicación a la pregunta formulada. Es una "verdad provisional". Esta hipótesis debe ser comprobada empíricamente. Toda hipótesis debe ser falsable o refutable.
7. Experimentación. La hipótesis es puesta a prueba una cantidad de veces suficiente como para establecer una regularidad.
8. Análisis de los datos de la experimentación mediante cálculos matemáticos.
9. Conclusiones y generalización de los resultados: Mediante los datos anteriores, podrá determinarse si la hipótesis planteada es cierta o falsa. Si los datos confirman la hipótesis será demostrada. Los resultados deberán ser replicables, es decir, que otros investigadores puedan realizar el experimento con resultados iguales o similares. En el caso de que la hipótesis no sea demostrada habrá que formular nuevas hipótesis.
10. Tesis o teoría. Si la hipótesis es demostrada como cierta y no se puede refutar o contradecir, ya que es comprobada en todos los casos que se ha puesto a prueba en la experimentación, se elaboran conclusiones para dictar teorías y leyes científicas.
11. Publicación de los resultados: Los resultados de toda investigación deberán ser publicados para poder ser sometidos a su aceptación o no por la comunidad científica.

En el siguiente vídeo podéis ver de forma resumida los pasos del método científico:

La palabra método viene del griego methodos, que significa camino o vía, y hace referencia al camino que hay que seguir para llegar a una meta. El Diccionario de la Real Academia de la Lengua Española define método como el modo de hacer o decir con un orden.

El método científico, por tanto, son los pasos o etapas que hay que recorrer para obtener el conocimiento válido y objetivo de la realidad, con el que se intenta dar respuesta a a cuestiones acerca de la naturaleza. Según el Diccionario de Oxford, el método científico es le procedimiento que ha caracterizado a la ciencia natural desde el SXVII, que consiste en la observación sistemática, medición y experimentación, y la formulación análisis y modificación de las hipótesis.

Como vimos en el apartado de la historia de la ciencia, los antecedentes de este sistema de obtención de conocimiento viene de pensadores que fueron los pioneros del método científico, como Roger Bacon, Galileo Galilei o Francis Bacon. En el SXIII, Roger Bacon, ideó un ciclo repetido de pasos, consistente en observación, hipótesis, experimentación y verificación. Por su parte, Francis Bacon, entre finales del SXVI, y principios del SXVII, describió el método científico como constituido por las fases de observación (que permite analizar un fenómeno según aparece en la naturaleza), inducción (distinguiendo los principios particulares de cada una de las situaciones observadas), la hipótesis (planteada a partir de la observación), la experimentación (para poner a prueba la hipótesis), la demostración o refutación de la hipótesis, y el establecimiento de la tesis o teoría científica (conclusiones). A Galileo hay que atribuirle el uso de las matemáticas como medio para la demostración de los resultados experimentales.

Objetivos del método científico:

• Alcanzar conocimiento cierto de los fenómenos naturales y poder predecirlos.

• Descubrir la existencia de procesos objetivos para generalizar y profundizar en los conocimientos para demostrarlos y comprobarlos mediante experimentos.

Características del método científico:

• Es un método teórico.

• Es sistemático, con un orden, garantizando con ello que sea reproducible y sea válido.

• Es a la vez inductivo y deductivo.

• Es empírico, es decir, emplea la observación directa para obtener datos objetivos.

• Es crítico, sometiendo sus resultados a la prueba empírica, no siendo definitivos los resultados, sino que se pueden ser revisados.

• Es circular, interaccionado experiencia y teoría de forma recíproca. La teoría alimenta a la experiencia y viceversa.

• Trata de controlar los factores que no están directamente relacionados con las variables estudiadas pero que pueden influir sobre ella (variables extrañas).

• Control: las condiciones bajo las que se realiza la observación han sido previamente consideradas y delimitadas.

• Elección Única: entre las varias opciones que se le dan al encuestado sólo puede elegir una. Pueden ser:

• Dicotómicas: Puede elegir una entre dos opciones. Por ejemplo, SI o NO.

• Politómicas: Puede elegir una sola opción entre más de dos. Por ejemplo, elige las redes sociales que sueles usar: Instagram, Tik-Tok, Facebook, Twitter,...

• Elección Múltiple: Se puede contestar más de una opción. Por ejemplo, ¿en cuáles de estas redes sociales tienes cuenta?

• Ranking: Consiste en pedirle al encuestado que ordene por preferencia, o de más a menos, una serie de posibles respuestas. Por ejemplo, ordena la siguientes tecnologías desde la que más te gusta a la que menos, siendo 1 la que más te gusta: móvil, tablet, consola, portátil, ordenador de sobremesa.

• Escala: Consiste en poner una escala para valorar el grado de intensidad o frecuencia de algo para el encuestado. Pueden ser:

• Numéricas: Cuando la escala se expresa en números. Por ejemplo, de 1 a 5, donde 1 es Totalmente en Desacuerdo, y 5 es Totalmente en de Acuerdo.

• Nominales: Cuando la escala son expresiones de mayor a menor acuerdo o frecuencia. Por ejemplo, Siempre, Muchas veces, Pocas Veces, Nunca.

Las técnicas de investigación son el conjunto de herramientas, procedimientos e instrumentos que utiliza un investigador para obtener información y conocimiento. Se utilizan de acuerdo a unos protocolos establecidos según el método o metodología que se utilice. Existen técnicas de investigación para todas las áreas del saber científico (en la siguiente tabla tenéis la clasificación de las ciencias que vimos en la primera evaluación).

• ¿Qué tipo de información necesito para resolver el objetivo que me he planteado?

• ¿Cuál es la mejor forma de obtener la información que necesito para conseguir mi objetivo?

• ¿Qué medios, instrumentos, o tecnología tengo para llevarlo a cabo?

• ¿Qué conocimientos necesito para utilizar esos medios?

• ¿Cómo voy a almacenar y manejar los datos que consiga?

• ¿Qué tipo de análisis matemático de los datos voy a usar y si tengo conocimientos para hacerlo?

• La entrevista: El investigador, realiza una entrevista a otra persona a modo de conversación en una sala o habitación cerrada.  La entrevista, generalmente, está estructurada, es decir, se tiene previsto un guion de preguntas y se sigue al pie de la letra. Se suele hacer de esta forma para después poder hacer un análisis matemático de las respuestas. Hay otras formas de entrevistas (semiestructuradas, no estructuradas,...); pero no lo explico aquí para no hacerlo más complejo para vosotros. 

• El cuestionario: Es parecido a la entrevista; pero se hace a través de papel o soporte informático, no tiene por qué estar el entrevistador presente. Se le pasa el cuestionario a un número de personas, y con las respuestas se hace después un análisis estadístico de las pruebas (porcentajes, medias, desviaciones típicas,...). Un ejemplo son las encuestas que se hacen sobre intención de voto antes de las elecciones.

• La observación: Consiste en observar atentamente lo que se quiere investigar, tomar información y registrarla para su posterior análisis. No se observa sin más. Antes de observar, se deciden qué se va a observar y qué cambios pueden darse, diseñando una hoja de registro en la que vienen previstas todas las posibilidades. Por ejemplo, se establecen un número de posibles conductas o respuestas de una persona y se contabilizan, para ver cuántas ha dado y ante qué situaciones. En la observación te puedes ayudar de la grabación de imágenes.

• El experimento: Como ya se ha explicado antes, es probar sucesivas veces, en un entorno controlado, donde nada se deja al azar, un hecho, de forma que se puede medir, observar, reproducir, y así comprender la causa de ese hecho, o las consecuencias. Por ejemplo, en un laboratorio, se puede probar un compuesto químico para ver si puede combatir y eliminar los efectos negativos del coronavirus. Tendría que hacerse en numerosas ocasiones y ver que los efectos se repiten en todas las ocasiones, para después probarlo con animales o humanos.

• Documentales: Son aquellas que recopilan información existente acudiendo a fuentes previas, como investigaciones anteriores de otros investigadores, libros, bases de datos, archivos,..., añadiendo después conocimiento al ya existente. Esto lo pueden usar, por ejemplo, los historiadores buscando escritos de una época concreta.

• De campo: No se refiere a que el investigador se va a un campo de amapolas ;) Quiere decir que se observa y se analiza directamente lo que se quiere investigar en el sitio donde está, adaptando sus herramientas a las condiciones de ese lugar. Por ejemplo, un biólogo que quiera estudiar el comportamiento de los leones cuando cazan, no tiene otra que irse a África, al lugar donde viven, camuflarse para poder grabarlos, etc. Otro ejemplo, puede ser un investigador que esté haciendo una encuesta y vaya casa por casa llamando a la puerta para que le rellenen un cuestionario.

• Experimentales: Son aquellas que se hacen en un sitio donde se controlan todas las cosas que ocurren en él. Nada se deja al azar o a la improvisación. Se emplean herramientas, instrumentos, tecnología o materiales, y se registra y analiza lo observado para tratar de dar con la verdad de cómo y por qué ocurren las cosas. Por ejemplo, un laboratorio en el que se quiera crear la vacuna contra el coronavirus. Otro ejemplo, puede ser un psicólogo que quiera ver cómo contesta una persona ante una tarea que tiene que resolver, o cómo reacciona un niño de un año ante la situación de que su madre se vaya y entre un extraño.