Análisis de datos

En RS-Statistics abordamos el análisis de datos cuantitativos ofreciendo detalles metodológicos del proceso, sus resultados y su interpretación. Las técnicas estadísticas utilizadas se eligen siguiendo los objetivos del proyecto y la preguntas que se pretenden contestar mediante el análisis de los datos.

El procedimiento de análisis puede conllevar diferentes aspectos, siendo los siguientes algunos ejemplos:

• Revisión del diseño del estudio: procesos previos para definir los procedimientos de análisis previos a la obtención de datos. El proceso revisa los protocolos de trabajo, identifica el tamaño muestral necesario o el diseño del plan de muestreo.
• Análisis de estudios confirmatorios: un procedimiento para lograr la confirmación de las hipótesis planteadas en el proyecto y recogidas en su diseño y sus protocolos de trabajo.

• Análisis de estudios exploratorios: el análisis exploratorio de datos se dirige a describir, identificar, clasificar y explorar los datos recogidos para la obtención de nuevo conocimiento.
• Análisis de validación: proporcionar un diagnóstico objetivo e independiente de un procedimiento experimental concreto.
• Emergentes: (técnicas)
  • Estadística descriptiva.
  • Modelos de predicción mediante técnicas de regresión.
  • Técnicas de clasificación.
  • Análisis multivariante.
  • Contrastes de hipótesis.
  • Análisis de supervivencia.
    • Kaplan-Meier.
    • Regresión de Cox.
    • Riesgos competitivos
  • Técnicas de Machine learning aplicados a grandes volúmenes de datos.