Tipos de Analíticos &Referencial de datos

analítico y datos referenciales son herramientas importantes para la investigación en las ciencias físicas y sociales. Ambos se refieren a los datos que han sido derivados de alguna manera de otros datos. Los datos derivados pueden implicar comparaciones o interacciones con otros datos, o un examen de cualquier patrón dentro de los datos . Estos datos se derivan a menudo proporciona una visión más clara de los datos brutos reales. La manipulación de datos sin procesar en una base de datos

investigadores ganan veces ideas mediante la manipulación de datos en bruto de una sola base de datos. Por ejemplo , los historiadores buscan en 1860 los datos del censo pueden decir de inmediato las cifras brutas de personas libres , personas esclavizadas y dueños de esclavos que viven en la región sur de los Estados Unidos en ese momento. Pero para tener una idea de la prevalencia relativa de la esclavitud en el Sur , los historiadores tendrían que mirar el número de hogares que reclaman la propiedad de los esclavos y compárelo con el número total de hogares. La proporción de hogares que poseían esclavos sería un ejemplo de los datos de referencia derivados de los demás datos.

Medidas de tendencia central

investigadores usan a menudo las medidas de tendencia central como una forma de analizar los datos en bruto . La media, la moda, la mediana y rango , proporcionan una idea de cómo se agrupan los datos en bruto en torno a ciertos puntos. El análisis de las tendencias centrales dentro de un conjunto de datos permiten a los investigadores a hacer generalizaciones de los datos y de la población en su conjunto , si los datos son de una muestra. Medidas más avanzadas, tales como la distribución normal y la desviación estándar , permiten a los investigadores hacer comparaciones con otros conjuntos de datos.

Para inferencia estadística

estadística inferencial es un método más sofisticado de mirar los datos en bruto . Al observar las distribuciones de probabilidad y otros datos obtenidos , los investigadores pueden formular y probar hipótesis acerca de cómo las diferentes variables que pueden interactuar entre sí . Por ejemplo , los científicos sociales a menudo buscan a los datos sobre la situación socioeconómica, y prueban cómo otras variables , como la salud o patrones de votación , están relacionados con ella. Lo hacen mediante la búsqueda de la distribución normal de un conjunto de datos y la comparación de que a una distribución normal predicho si no hubiera influencias externas en los datos .

Meta- estudios

Meta- análisis es la combinación de los resultados de estudios similares que abordan una hipótesis relacionada . Los investigadores utilizan meta- estudios para ver si los resultados son más generalizables que los de los estudios individuales , así como para ver si hay una variación significativa en los resultados . Meta- estudios son menos propensos a sesgo de las influencias locales que los estudios individuales , y tienen una mayor potencia estadística . Mientras la selección de los estudios individuales no está sesgada , un meta -análisis puede ser una herramienta poderosa para encontrar las relaciones que pueden no ser estadísticamente significativo en los estudios más pequeños .