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Proceso de inspección, limpieza, transformación y modelado de datos para descubrir información útil, llegar a conclusiones y apoyar la toma de decisiones.

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Definición: Datos numéricos que pueden medirse y expresarse en cantidades.

Ejemplos: Altura, peso, edad, puntuaciones en exámenes.

Tipos:

Discretos: Valores contables (ej. número de estudiantes).

Continuos: Valores medibles (ej. temperatura).

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Definición: Datos descriptivos que no son numéricos y expresan cualidades o características.

Ejemplos: Opiniones, entrevistas, observaciones.

Tipos:

Nominales: Categorías sin un orden específico (ej. colores).

Ordinales: Categorías con un orden lógico (ej. niveles de satisfacción).

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Métodos de Análisis de Datos Cuantitativos

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Métodos de Análisis de Datos Cuantitativos

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Medidas de Tendencia Central: Media, mediana, moda.

Medidas de Dispersión: Rango, desviación estándar, varianza.

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Pruebas de hipótesis: t-test, ANOVA.

Regresión: Lineal, múltiple.

Correlación: Pearson, Spearman.

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Codificación de Datos: Asignar códigos a temas o patrones identificados en los datos.

Análisis Temático: Identificación de temas recurrentes.

Análisis de Contenido: Interpretación de significados en textos.

Análisis del Discurso: Estudio de cómo se usa el lenguaje en los textos o interacciones.

Teoría Fundamentada: Desarrollo de teorías a partir de datos cualitativos recolectados.

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Ventajas: Precisión, posibilidad de generalización, facilidad para comparar datos.

Desventajas: Puede no capturar contextos o detalles importantes.

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Ventajas: Profundidad, comprensión del contexto, flexibilidad.

Desventajas: Subjetividad, difícil de generalizar, consume más tiempo.

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Cuantitativos: SPSS, Excel, R, Python.

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Cualitativos: NVivo, Atlas.ti, MAXQDA.

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Investigación Académica

Estudios de Mercado

Evaluación de Programas

Psicología: Test y entrevistas.

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Métodos de Análisis de Datos Cualitativos

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Métodos de Análisis de Datos Cualitativos

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Carné: 1288819