RESUMEN

La estadística se constituye en una herramienta fundamental para el análisis de la información. Sin embargo es necesario precisar y seleccionar el tratamiento estadístico dependiendo del enfoque cuantitativo o cualitativo, de la escala de medición de las variables, de las hipótesis y de los objetivos.

La estadística es fundamental para resolver problemas de descripción de datos, análisis de muestras, contrastación de hipótesis, medición de relaciones y predicciones y es donde temas como saber tomar una muestra se vuelve sumamente importante ya que decidir a que población se dirige el estudio sirve para tener presentes los elementos que forman parte de ella y los que no.Se debe evaluar en que grado la presencia o no presencia de los elementos excluidos puede afectar al estudio es por eso que el Muestreo probabilístico se vuelve importante ya que puede calcular la probabilidad de extracción de cualquiera de las muestras posibles. Este conjunto de técnicas de muestreo es el más aconsejable y se hara énfasis en este tipo de muestreo pero también se debe tener en cuenta que El análisis de informaciónes de vital importancia y que parte desde la simple recopilación y lectura de textos hasta la interpretación. Es decir, el análisis es una actividad intelectual que logra el arte o la virtud de perfeccionar capacidades profesionales por parte del analista; todo esto gracias al empleo de métodos y procedimientos de investigación, ya sean cuantitativos o cualitativos que le permiten separar lo principal de lo accesorio y lo trascendental de lo pasajero o superfluo.

Ademas se tendrá en cuenta que el informe de investigación para la toma de decisiones, lo primordial es que el analista recomiende el mejor momento para tomar esta decisión, debe imprimirle valor desde el punto de vista de descifrar elementos que a simple vista no son aprehensibles y por supuesto ofrecer ventajas en cuanto al menor costo posible de la ejecución y que todo el proceso desde la consecución y análisis de información se facilita hoy en día gracias a las diversas tecnologías que tienen las capacidades para todas las etapas del proceso analítico: desde la planificación hasta la distribución de resultados.

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INTRODUCCIÓN

Para iniciar una investigación o proyecto se hace necesario el conocimiento de diferentes métodos para adquirir la diversa información que se requiera y es donde se comienza hablar de muestra o población y diferentes coneceptos estadísticos.

Al elegir una muestra se espera conseguir que sus propiedades sean extrapolables a la población. Este proceso permite ahorrar recursos, y a la vez obtener resultados parecidos a los que se alcanzarían si se realizase un estudio de toda la población.

Cabe mencionar que para que el muestreo sea válido y se pueda realizar un estudio adecuado (que consienta no solo hacer estimaciones de la población sino estimar también los márgenes de error correspondientes a dichas estimaciones), debe cumplir ciertos requisitos. Nunca podremos estar enteramente seguros de que el resultado sea una muestra representativa, pero sí podemos actuar de manera que esta condición se alcance con una probabilidad alta. En general se puede hablar de dos tipos de muestreo: muestreo probabilístico y no probabilístico donde el tipo de muestreo probabilístico son aquellos que se basan en el principio de equiprobabilidad. Es decir, aquellos en los que todos los individuos tienen la misma probabilidad de ser elegidos para formar parte de una muestra y, consiguientemente, todas las posibles muestras de tamaño n tienen la misma probabilidad de ser elegidas.

Sin embargo al recolectar la información se hace necesario un análisis con el fin de obtener ideas relevantes, de las distintas fuentes de información, lo cual permite expresar el contenido sin ambigüedades, con el propósito de almacenar y recuperar la información contenida y esto es conocido como “Análisis de Información”

Además teniendo en cuenta que Ningún proyecto se considera completo hasta que se prepara el informe de investigación, incluso el estudio más brillante tiene poco valor sino se difunde a la comunidad científica también es inherente el conocimiento sobre el informe de investigación que representa el resultado final del largo proceso de investigación. Su articulación estructural constituye ser el modo de como los investigadores ordenan, clasifican y presentan los datos.

Es por los argumentos nombrados anteriormente, que se ve la necesidad de investigar y dar a conocer mas sobre los temas de Muestreo probabilístico, análisis de la información, informe de investigación y herramientas para análisis de la información.

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1. MUESTREO PROBABILISTICO:

Los métodos de muestreo probabilísticos son aquellos que se basan en el principio de equiprobabilidad. Es decir, aquellos en los que todos los individuos tienen la misma probabilidad de ser elegidos para formar parte de una muestra y, consiguientemente, todas las posibles muestras de tamaño n tienen la misma probabilidad de ser elegidas. Sólo estos métodos de muestreo probabilísticos nos aseguran la representatividad de la muestra extraída y son, por tanto, los más recomendables. Dentro de los métodos de muestreo probabilísticos encontramos los siguientes tipos:

Sin reposición de los elementos: Cada elemento extraído se descarta para la subsiguiente extracción. Por ejemplo, si se extrae una muestra de una "población" de bombillas para estimar la vida media de las bombillas que la integran, no será posible medir más que una vez la bombilla seleccionada.

Con reposición de los elementos: Las observaciones se realizan con reemplazamiento de los individuos, de forma que la población es idéntica en todas las extracciones. En poblaciones muy grandes, la probabilidad de repetir una extracción es tan pequeña que el muestreo puede considerarse sin reposición aunque, realmente, no lo sea.

Con reposición múltiple: En poblaciones muy grandes, la probabilidad de repetir una extracción es tan pequeña que el muestreo puede considerarse sin reposición. Cada elemento extraído se descarta para la subsiguiente extracción.

Para realizar este tipo de muestreo, y en determinadas situaciones, es muy útil la extracción de números aleatorios mediante ordenadores, calculadoras o tablas construidas al efecto

El método otorga una probabilidad conocida de integrar la muestra a cada elemento de la población, y dicha probabilidad no es nula para ningún elemento

Forman parte de este tipo de muestreo todos aquellos métodos para los que puede calcularse la probabilidad de extracción de cualquiera de las muestras posibles. Este conjunto de técnicas de muestreo es el más aconsejable, aunque en ocasiones no es posible optar por él. En este caso se habla de muestras probabilísticas, pues no es en rigor correcto hablar de muestras representativas dado que, al no conocer las características de la población, no es posible tener certeza de que tal característica se haya conseguido.

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1.1 ANALAISIS DE LA INFORMACION

El análisis de información forma parte del proceso de adquisición y apropiación de los conocimientos latentes acumulados en distintas fuentes de información. El análisis busca identificar la información “útil'', es decir, aquella que interesa al usuario, a partir de una gran cantidad de datos.

El análisis de la información puede definirse como la aplicación de técnicas de procesamiento automático del lenguaje natural, de clasificación automática y de representación gráfica (cartografía) del contenido cognitivo (conocimientos) y factual (fecha, lengua, tipo de publicación …) de los datos bibliográficos (o textuales).

Esta definición corresponde al análisis asistido por computador. En general, por análisis de la información se entiende la fase de interpretación que el usuario realiza de una manera directa y manual.

Los límites de este tipo de análisis son evidentes desde el momento que se trabaja sobre una cantidad importante de datos, y se trata además de incorporar el análisis en un sistema de producción de información elaborada o especializa.

El objetivo del análisis de información es obtener ideas relevantes, de las distintas fuentes de información, lo cual permite expresar el contenido sin ambigüedades, con el propósito de almacenar y recuperar la información contenida.1

Analizando el planteamiento anterior, se puede entender que el análisis de información sólo se produce para tener informes o resultados guardados. Pero hay que agregar que esta disciplina parte de analizar fuentes, en base a las necesidades de los usuarios, que deben estar en consonancia con los objetivos estratégicos de la institución a la que pertenezcan. Además, en un análisis de este tipo se deben validar las fuentes a utilizar, pues resulta muy importante que la información a presentar sea confiable y actualizada; para que los resultados obtenidos puedan ser utilizados adecuadamente en la toma de decisiones pero que además ofrezca a los usuarios alternativas de decisión. Un estudio con estas características genera además confianza en el analista.

El análisis de información está relacionado con lo que se denomina actualmente knowledge discovery in databases (KDD) y data mining (DM). La hipótesis común es que los datos almacenados constituyen un yacimiento del cual hay que extraer y procesar la información para que ésta sea “útil'' (desde un punto de vista económico, científico o tecnológico). El valor de la información “bruta'' resulta de la capacidad que se tenga para procesarla y producir una información “elaborada'', es decir, de nivel más elevado y potencialmente útil para la toma de decisiones en

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un determinado campo de actividades, pero que estaba implícita, no manifiesta, en los datos.2

El análisis de información parte desde la simple recopilación y lectura de textos hasta la interpretación. Es decir, el análisis es una actividad intelectual que logra el arte o la virtud de perfeccionar capacidades profesionales por parte del analista; todo esto gracias al empleo de métodos y procedimientos de investigación, ya sean cuantitativos o cualitativos que le permiten separar lo principal de lo accesorio y lo trascendental de lo pasajero o superfluo.

El producto del análisis debe ser transmitido en un lenguaje sencillo, directo, sin ambigüedades y con un orden lógico que resista cualquier crítica o duda, especificando claramente lo que se sabe, lo que no se sabe y las opciones respecto de lo que podría suceder en el futuro. Está claro que todo esto depende de que no surjan variables externas que cambien el escenario.

Existen muchos tipos de análisis, tales como: el análisis de oportunidad, que busca establecer el mejor momento para una decisión, el análisis de valor agregado, que busca potenciar el valor del significado de informaciones aparentemente inconexas o, en el campo de la defensa, el análisis de objetivos, que permite no sólo identificar un blanco, sino, además, el mejor modo de abatirlo al menor costo posible. A este respecto, la tecnología de vanguardia está colaborando con datos valiosos y precisos que sirven de materia prima para el analista, obtenidos por instrumentos cada vez mas sofisticados.3

El anterior planteamiento hace una división del análisis de información en varias categorías, en cada una de las cuales se entregan los resultados con un nivel de importancia distinto. Según lo que se ha visto hasta el momento, esta división no es necesaria; pues un análisis de información debe poseer cada una de estas categorías, unidas en un todo para formar un documento único e irrebatible.

El producto obtenido del procesamiento de fuentes de información, de las más diversas características, contiene dos tipos de elementos: por una parte, la evolución de la capacidad analítica para obtener lo esencial y por otra parte, la asociación única de datos y hechos que pueden explicar y sostener la veracidad de las conclusiones y proposiciones que se envían al decisor. Es este "valor agregado" lo que le otorga al documento o producto elaborado un determinado nivel de confidencialidad y de suma importancia, pues representa la puesta en evidencia de circunstancias que otros no perciben y por lo tanto surge por sí, un valor de uso que otros no disponen; convirtiéndolo en un documento estratégico para el desarrollo de los objetivos y metas de la institución beneficiaria

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1.2 INFORME DE INVESTIGACION

Ningún proyecto se considera completo hasta que se prepara el informe de investigación, incluso el estudio más brillante tiene poco valor sino se difunde a la comunidad científica.

El informe de investigación representa el resultado final del largo proceso de investigación. Su articulación estructural constituye ser el modo de como los investigadores ordenan, clasifican y presentan los datos.

Cualquiera que sea el tipo de investigación, la presentación de los resultados se hace con base a normas que permiten estructurar de una manera lógica la forma y el contenido de la exposición teórica. El objetivo de esta guía metodológica para la elaboración de un informe final de investigación con aplicabililidad al área de la salud es brindar algunos lineamientos generales para ayudar al estudiante investigador de las ciencias de la salud a comunicar sus resultados. La experiencia que se tiene en investigación para esta área a mostrado que existe una limitante en el ámbito estudiantil sobre la obtención de modelos o guías que le permitan presentar los resultados que se han obtenido en una investigación.

Básicamente todo informe de investigación está compuesto por: Portada, Indice, Introducción, Resumen, Cuerpo del trabajo, Conclusiones, Recomendaciones, Anexos y la Bibliografía. Sin embargo a esta guía se le han agregado otros elementos que complementan la oportuna comunicación de los resultados.

El informe se divide en capítulos, que a su vez se dividen en secciones. Se recomienda que cada capítulo comience con un párrafo previo a la aparición de la primera de sus secciones. Es conveniente que los títulos de capítulos y secciones resulten informativos en relación con el contenido de éstos. Ningún aspecto clave de los que se tratan en el texto debe carecer de título y de una referencia en el índice para llamar la atención sobre él.

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1.3 HERRAMIENTAS PARA EL ANALISIS DE LA INFORMACION

El control de los procesos es una actividad de vital importancia para cualquier organización, ya que le permite visualizar su posición respecto a la planificación inicial de sus actividades y en función de esta tomar las decisiones pertinentes a cada caso. Las actuales tendencias del mercado han generado la necesidad de prestarle mayor importancia al cliente, de manera tal que el mismo se transforma en la razón de ser de las organizaciones es por ello que la búsqueda de la satisfacción de los clientes es el norte de toda empresa.

Con base en esta necesidad se han diseñado una gran cantidad de herramientas que permiten el control y análisis de los procesos, con el fin único de optimizarlos y asegurar la satisfacción del cliente. Las técnicas de control de procesos se pueden clasificar en dos grupos, las herramientas clásicas y las nuevas herramientas

Entre las herramientas mas destacadas se conoce el IBM SPSS Statistics para Windows, Mac OS X y Linux es el software modular, integrado, líder para análisis estadístico con las principales características. Le permite adicionar módulos y productos que ofrecen las capacidades para todas las etapas del proceso analítico: desde la planificación hasta la distribución de resultados.

Fácil integración empresarial, Despliegue y Administración Una mayor integración con la plataforma SPSS Predictive Enterprise Services y con la tecnología para Minería de Datos permite a los usuarios mejorar el proceso analítico en toda la empresa. También SPSS Statistics 17.0 proporciona más herramientas de administración para que la empresa pueda desplegar de manera efectiva SPSS Statistics en configuraciones cliente/servidor para equipos de trabajo y departamentos con control, solución de problemas y mediciones de desempeño

Se obtienen los procedimientos estadísticos más usuales para análisis descriptivo, entre los que se incluyen: sumas, frecuencias y tablas de contingencia. También encontrará procedimientos avanzados como análisis de conglomerados, estadísticos descriptivos, análisis factorial y modelos de regresión lineal. Si desea trabajar con grandes conjuntos de datos de manera más eficiente y mejorar su tasa de retorno, hágalo con IBM SPSS Statistics Server. SPSS an IBM Company le ofrece más de 40 años de experiencia en el mercado y garantiza que todos los procedimientos y pruebas estadísticas son probados antes de su lanzamiento, está catalogado como el mejor en su campo. SPSS Andino-Infórmese Ltda., ofrece cursos de capacitación con el objetivo de asegurar que los usuarios de nuestras herramientas obtengan la mayor satisfacción y valor agregado posible, además de aprovechar las herramientas de manera rápida y fácil

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CONCLUSIONES

El valor de la información “bruta'' resulta de la capacidad que se tenga para procesarla y producir una información “elaborada'', es decir, de nivel más elevado y potencialmente útil para la toma de decisiones en un determinado campo de actividades, pero que estaba implícita, no manifiesta, en los datos.

El análisis busca identificar la información “útil'', es decir, aquella que interesa al usuario, a partir de una gran cantidad de datos.

La tecnología de vanguardia está colaborando con datos valiosos y precisos que sirven de materia prima para el analista, obtenidos por instrumentos cada vez más sofisticados.

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BIBLIOGRAFIA

UNIVERSIDAD DE LA SALLE. Muestreo probabilístico [en linea] http://evirtual.lasalle.edu.co/info_basica/nuevos/guia/Muestreo.pdf (consultado el 17 de julio del 2010).

Chiccon Carlos Fernando. Herramientas Estadisticas [En línea] Disponible en: Http://sisbib.unmsm.edu.pe/bibvirtualdata/tesis/ingenie/cap4.pdf (consultado el 17 de julio del 2010).

GARADO DEPARADA YOLANDA. Análisis de la informacion [en linea] http://icfes.infoesfera.com/doc_num.php?explnum_id=6 (consultado el 17 de julio del 2010).

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