Ejemplo de plan de análisis de datos en la investigación
Un plan de análisis (estadístico), abreviado “SAP”, describe cómo se tratarán estadísticamente los datos cuantitativos o cualitativos que va a recoger. Puede añadirlo como complemento a su protocolo.
Un PAE es un documento más técnico que el protocolo de investigación e incluye procedimientos detallados para ejecutar los análisis estadísticos. Aunque un PAE fue concebido originalmente para los ensayos clínicos, también otros tipos de diseño de investigación pueden beneficiarse de planes de análisis transparentes. Por ejemplo, el análisis de datos cualitativos probablemente se beneficie de un plan escrito, que describa el enfoque (filosófico) subyacente y aborde los detalles de, por ejemplo, la triangulación, los criterios de saturación y la selección de citas.
¿Qué es el plan de análisis de datos en un ejemplo de investigación?
Un plan de análisis de datos es una hoja de ruta para organizar y analizar los datos de la encuesta, y debe ayudarle a alcanzar tres objetivos relacionados con la meta que se fijó antes de iniciar la encuesta: Responder a las principales preguntas de la investigación. Utilizar preguntas de encuesta más específicas para comprender esas respuestas.
¿Cuáles son los tipos de plan de análisis de datos?
En el análisis de datos y la ciencia de los datos, hay cuatro tipos principales de análisis de datos: Descriptivo, de diagnóstico, predictivo y prescriptivo.
¿Cuál es el objetivo del análisis de datos?
El objetivo principal de la analítica de datos es aplicar el análisis estadístico y las tecnologías a los datos para encontrar tendencias y resolver problemas. La analítica de datos ha adquirido una importancia creciente en la empresa como medio para analizar y dar forma a los procesos empresariales y mejorar la toma de decisiones y los resultados empresariales.
Ejemplo de plan de análisis de datos pdf
Un plan de análisis de datos puede definirse como una hoja de ruta que describe cómo se van a analizar los datos de la encuesta de la manera más eficaz. Este plan debe ayudar a responder a sus principales preguntas de investigación que se esbozaron antes de realizar la investigación.
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Ejemplos de planes de análisis de datos
1. ¿Qué es el plan de análisis estadístico (PAE)? Se preparan varios documentos de ensayos clínicos para apoyar el diseño del ensayo, la recogida de datos, el análisis y la elaboración de informes. El plan de análisis estadístico (PAE) es uno de estos documentos. El PAE proporciona detalles sobre el alcance de los análisis previstos, las definiciones de la población y la metodología. El PAE es crucial para guiar los análisis de datos y, por lo tanto, debe crearse antes de dichos análisis. El PAE suele estar integrado en el protocolo del estudio y debe presentarse con la solicitud de ensayo clínico antes de que éste comience. El SAP se presenta a las autoridades reguladoras también como parte del paquete de presentación. El SAP es también un apéndice del informe del estudio clínico. El SAP se almacena en el archivo maestro del ensayo y se utiliza durante las auditorías para comprobar si los análisis estadísticos se realizan según lo previsto. La función del PAE se explica en la directriz E9 del Consejo Internacional de Armonización (ICH) “Principios estadísticos para los ensayos clínicos”. Para cada ensayo, hay que especificar por adelantado el análisis estadístico previsto en el PAE. Este debe incluir: A continuación, ofrecemos una explicación y algunos ejemplos de todas estas categorías.
Ejemplo de plan de análisis de datos para una investigación cualitativa
“Un plan de análisis de datos le ayuda a pensar en los datos que recogerá, para qué los utilizará y cómo los analizará. La planificación del análisis puede ser una inversión de tiempo muy valiosa” (Centro para el Control y la Prevención de Enfermedades, 2013)
El conjunto o conjuntos de datos necesarios se enumeran. En el contexto de la NIPN, puede ser necesario prestar especial atención a la gestión de los datos: como los conjuntos de datos pueden provenir de diferentes fuentes y/o no haber sido diseñados para la pregunta principal, podría haber bastante trabajo para armonizar/añadir/limpiar los conjuntos de datos en bruto.
Además, para proporcionar sólo un análisis indiscutible (principio 3, sección 3.4, página 4), hay que asegurarse de que el método estadístico utilizado es coherente con los conjuntos de datos disponibles y la calidad de los mismos. La elección del método estadístico es clave para evitar una sobreinterpretación de los datos que pueda llevar a conclusiones erróneas.

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