Guía para el Análisis de Datos en Investigación

Preparación de Datos

Simplificación: Prioriza la simplicidad, evitando detalles innecesarios y creando nuevas variables en lugar de modificar las originales. Analiza los detalles antes de confiar en resúmenes y verifica la precisión de las variables derivadas y recodificadas.

Exploración de Datos

Analiza la distribución de cada variable y examina gráficos de correlación y tablas de contingencia. Evalúa la coherencia y credibilidad de los patrones observados.

Análisis Descriptivo

Profundiza en la exploración de datos para examinar e informar sobre medidas de frecuencia (incidencia, prevalencia), extensión (media, tiempo de supervivencia), asociación (diferencias y razones) e impacto (fracción atribuible, fracción de prevención).

Evaluación de Hipótesis

Evalúa formalmente el potencial de confusión, sesgos y explicaciones alternativas para los hallazgos. Considera la posible influencia de la variabilidad aleatoria ("azar") en los datos.

Meta-análisis

Sintetiza cuantitativamente los hallazgos de múltiples estudios sobre una relación específica. La combinación de información de varios estudios proporciona una evaluación más precisa y definitiva de la existencia y fuerza de una relación.

Interpretación de Resultados

Preguntas clave:

1. ¿Cuál es la calidad de los datos?
2. ¿Podrían el azar o sesgos explicar los resultados?
3. ¿Cómo se comparan los resultados con otros estudios?
4. ¿Qué teorías o mecanismos podrían explicar los hallazgos?
5. ¿Qué nuevas hipótesis se sugieren?
6. ¿Cuáles son los próximos pasos de investigación?
7. ¿Cuáles son las implicaciones clínicas y políticas?