Análisis de datos

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Resumen elaborado por: Luis Alejandro Palacio García

Muchos experimentadores prefieren un enfoque de dos fases. La primera fase es de carácter cualitativo o descriptivo y pretende dar una visión general de lo que los datos tienen que decir. Las herramientas son gráficas y estadísticas de resumen. La segunda fase es más cuantitativa y tiene la intención de dar respuestas concretas a preguntas concretas. En esta columna se presentarán algunas ideas generales sobre los estadísticos de resumen.

Un buen resumen de sus datos cumple con varios objetivos. En primer lugar, le permite ver las regularidades (o irregularidades) en los datos que requieren mayor investigación. Los gráficos son un medio muy eficaz para la detección de datos erróneos. Es igualmente importante identificar los datos correctos pero anómalos. Un segundo objetivo del análisis de datos cualitativos es guiar el análisis cuantitativo posterior. Sus inferencias estadísticas formales serán más fiables si se basan en un buen análisis descriptivo. Un tercer objetivo es pedagógico. Una buena muestra o conjunto de estadísticas descriptivas le da a su lector una visión general de sus datos de fácil acceso. Entonces, el lector se anima a leer sus conclusiones y estará en una mejor posición para evaluar su credibilidad.

Los resúmenes de datos son menos importantes para los datos conocidos, tales como los datos de los mercados financieros y de las cuentas nacionales, datos que generalmente son recopilados por las agencias gubernamentales. Las técnicas econométricas para analizar estos datos probablemente estarán en la perspectiva adecuada de los datos y la mayoría de investigadores son conscientes de sus características principales. En ese caso, sus lectores quieren llegar rápidamente a su contribución, tal vez una estadística inferencial sea más sutil, y pueden ser impacientes ante una gran cantidad de estadística descriptiva. Por el contrario, los datos experimentales por lo general son nuevos y en algunos aspectos desconocidos, por lo que un resumen descriptivo es esencial.

A veces, la cuestión principal abordada en un experimento se puede responder directamente de la estadística de resumen o gráficos. Los físicos experimentales por lo general se basan en pruebas de Savage y rara vez recurren a la prueba de hipótesis formal. Algunos de nuestros respetados colegas dicen en privado que la economía debería seguir el ejemplo de los físicos. Si la prueba no es concluyente, argumentan, entonces debería reconsiderar su diseño experimental o la presentación de los datos. Algunos economistas (árbitros anónimos en su mayoría) insisten en la prueba de hipótesis, incluso cuando la prueba Savage parece concluyente. Ellos argumentan que la presentación gráfica inteligente puede exagerar el peso de la evidencia final, por lo que la disciplina de llevar a cabo pruebas de hipótesis le ayudará a mantener un análisis honesto.

La mayoría de la práctica de la economía experimental, incluidos nosotros, toman una posición intermedia. En ocasiones, la prueba Savage debería convencer hasta al más escéptico, y entonces es suficiente. Más a menudo no será suficiente. La economía experimental, a diferencia de la física, por lo general tiene que lidiar con muchas variables ruido y relativamente pocas observaciones, por lo que incluso los diseños inteligentes y grandes presupuestos no siempre producen resultados transparentes. En caso de duda (o tiene dudas acerca de los árbitros), le recomendamos que lleve a cabo las pruebas de hipótesis de rutina.

Nota: Esta columna es un resumen de las ideas expuestas en: Friedman, D., & Sunder, S. (1994). Experimental methods: A primer for economists (p. 248). Cambridge University Press.

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