¿Te imaginas cocinar con ingredientes sucios o mal medidos? ¡Sería un desastre! 😅
Lo mismo sucede en la investigación: si los datos no están bien preparados, el análisis será un completo caos.
En esta clase, aprenderás a limpiar, organizar y codificar datos para asegurar que tus resultados sean fiables y válidos.
🛠️ ¿Qué es la preparación de datos?
La preparación de datos es el conjunto de pasos que realizamos antes del análisis para asegurarnos de que:
-
✅ Los datos sean correctos.
-
✅ Estén bien organizados.
-
✅ Sean fáciles de analizar.
🔎 Incluye tres grandes procesos:
| Proceso | ¿Qué implica? | ¿Para qué sirve? |
|---|---|---|
| Limpieza de datos | Corregir errores, eliminar duplicados, gestionar datos faltantes. | Evitar sesgos y errores en los resultados. |
| Organización | Estructurar los datos de forma lógica y uniforme. | Facilitar su análisis. |
| Codificación | Asignar valores numéricos a respuestas cualitativas. | Permitir el análisis estadístico. |
🧽 1. Limpieza de Datos
La limpieza consiste en revisar los datos para:
-
Eliminar registros duplicados.
-
Corregir valores erróneos (ej.: edad 200 años ❌).
-
Manejar datos faltantes (imputación de promedios o eliminación).
✔️ Aplicación práctica:
En una encuesta sobre el uso de software contable en microempresas de Machala, detectamos:
-
Registros duplicados de una misma empresa → eliminados.
-
Errores en el año de fundación (¡una empresa creada en 1890! 😱) → corregido.
📂 2. Organización de la Información
Una vez limpios, los datos deben organizarse correctamente:
-
Reestructuración: Unificar datos dispersos en una tabla centralizada.
-
Formatos consistentes: Fechas en formato «DD/MM/AAAA», montos con 2 decimales.
-
Segmentación: Crear tablas separadas para ingresos, gastos, tipo de software utilizado, etc.
📋 Ejemplo:
Creamos una hoja de Excel donde cada fila representa una microempresa, y las columnas incluyen:
-
Nombre de la empresa
-
Tipo de software contable utilizado
-
Nivel de satisfacción
🧮 3. Codificación o Categorización
¡Hora de traducir respuestas textuales a números! 🎯
Por ejemplo:
| Respuesta | Código |
|---|---|
| Muy satisfecho | 5 |
| Satisfecho | 4 |
| Neutro | 3 |
| Insatisfecho | 2 |
| Muy insatisfecho | 1 |
Esto facilita luego calcular promedios, correlaciones, etc.
🖥️ Herramientas útiles para preparar datos
| Herramienta | ¿Para qué sirve? |
|---|---|
| SPSS | Análisis estadístico de grandes volúmenes de datos. |
| R | Limpieza, transformación y análisis de datos a través de programación. |
| Python (Pandas) | Manipulación de grandes conjuntos de datos. |
| Alteryx, Trifacta | Automatización de limpieza y transformación de datos. |
📌 Tip:
Para un proyecto sobre tecnología en microempresas de Machala, puedes usar SPSS para limpieza básica + análisis inicial.
🧠 Caso aplicado: Microempresas de Machala
🎯 Objetivo
Analizar cómo el uso de software contable mejora la gestión financiera en las microempresas.
📈 Proceso de preparación de datos:
-
Limpieza: Corregimos datos erróneos de ingreso anual y eliminamos registros duplicados.
-
Organización: Clasificamos a las microempresas por sector (comercial, servicios, manufactura).
-
Codificación: Clasificamos satisfacción con el software en una escala del 1 al 5.
✅ Resultado: Una base de datos lista para análisis estadístico riguroso.
⚡ ¿Por qué es tan importante preparar los datos?
Preparar bien los datos:
-
🔥 Evita errores en el análisis.
-
🔥 Mejora la calidad de los resultados.
-
🔥 Facilita la interpretación de patrones y tendencias.
-
🔥 Aumenta la credibilidad de tus conclusiones.
✍️ Para pensar
Una mala preparación de datos puede arruinar todo el trabajo de meses de investigación.
Dedicar tiempo a limpiar, organizar y codificar tus datos es invertir en el éxito de tu estudio. 🚀
❓ Pregunta para ti
¿Qué técnica o herramienta planeas usar para preparar tus datos?
¡Comparte tu experiencia en los comentarios! 💬
