Análisis exploratorio de datos

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El análisis exploratorio de datos definido por John W. Tukey (E.D.A.: Exploratory data analysis) es, básicamente, el tratamiento estadístico al que se someten las muestras recogidas durante un proceso de investigación en cualquier campo científico. Para mayor rapidez y precisión, todo el proceso suele realizarse por medios informáticos, con aplicaciones específicas para el tratamiento estadístico. Los E.D.A., no necesariamente, se llevan a cabo con una base de datos al uso, ni con una hoja de cálculo convencional; no obstante el programa SPSS y R (lenguaje de programación) son las aplicaciones más utilizadas, aunque no las únicas.

Por ejemplo, en el campo de la Arqueología el análisis técnico de una pieza puede ser simultáneo a la introducción de los datos, bien porque las fichas estén directamente informatizadas o, bien, porque se usen formularios en papel cuyos datos sean fáciles de introducir en el ordenador o computadora. Es posible, incluso, usar en la propia excavación, una serie de PDAs conectados en red inalámbrica instalada en el yacimiento arqueológico, que envíen numerosos datos de campo a una base de datos central que luego se usarán con fines diversos, entre ellos éste. Los pasos seguidos en el E. D. A. son básicamente dos:

  • Medición y descripción de los datos tecnológicos —tipológicos— y dimensiones, por medio de la Estadística descriptiva. Aquí tenemos, por un lado, las medidas de tendencia central (promedios que, en una sola cifra, resumen todos los valores de una muestra: media, mediana y moda son las más habituales) y, por otro, las medidas de dispersión (que calculan hasta qué punto la muestra se agrupa o no en torno a esos promedios). Dentro de este apartado, se ha de procurar, además, calibrar la confianza de las muestras a través de tres estadímetros básicos: la desviación estándar de la muestra, la curtosis y la asimetría.
La siguiente es una tabla de ejemplo:
Número de Mediciones
383
383
383
383
Error estándar
1%
0,7%
0,7%
8,6%
Medición máxima
142 mm
127 mm
94 mm
1025 g
Medición mínima
29 mm
27 mm
12 mm
16 g
Recorrido
115 mm
98 mm
82 mm
1009 g
Moda
82 mm
60 mm
38 mm
236 g
Mediana
75 mm
61 mm
39 mm
219 g
Rango intercuartil
25 mm
18 mm
17 mm
207 g
Media aritmética
77 mm
62 mm
39 mm
247 g
Desviación estándar
19 mm
14 mm
13 mm
167 g
Coeficiente de variación
25 %
23 %
33 %
68 %
Varianza
376,84
198,67
170,96
27 838,44
Simetría
0,53
0,53
0,48
1,32
Curtosis
0,47
0,83
0,43
2,44
Yacimiento 1⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎫
Yacimiento 2⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎫⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎫                      ⎬⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯
Yacimiento 3⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎭                      ⎬⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎭
Yacimiento 4⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎭

Resultados del análisis de mulivariante de conglomerados por el método de Ward efectuado en los ciertos tipos líticos, computando variables tecnológicas. Es un ejemplo real, en él se permite observar la similitud o disparidad de los yacimientos seleccionados en virtud de una serie de parámetros seleccionados por el investigador.

Los cálculos estadísticos orientan sobre la fiabilidad de las muestras usadas, aunque no son infalibles, e indican si los resultados obtenidos al calcular las pruebas inferenciales son aceptables, es lo que llamamos nivel de confianza (se debe procurar que éste nunca sea inferior al 95% = 0,95).

Bibliografía[editar]

  • García Barbancho, Alfonso (1973). Estadística elemental moderna. Editorial Ariel SA, Málaga. ISBN 84-334-0121-5. 
  • García Pérez, Alfonso (1992). Estadística aplicada: Conceptos básicos. Universidad Nacional de Educación a Distancia, Madrid. ISBN 84-362-2811-1. 
  • Martín Tabernero, Francisca y Delgado Álvarez, María del Carmen (1993). Estadística aplicada. Tratamiento informático con Stat View 512+. Publicaciones de la Universidad Pontificia, Salamanca. ISBN 84-7299-308-6. 
  • Shennan, Stephen (1992). Arqueología cuantitativa. Editorial Crítica, Barcelona. ISBN 84-7423-529-4. 
  • Siegel, Sidney (1985). Estadística no Paramétrica aplicada a las ciencias de la conducta. Editorial Trillas, México DF. ISBN 968-24-0146-1.