Durante un periodo promedio de casi siete años, 592 hombres (1% de la muestra total) fueron diagnosticados con cáncer de próstata, de los que 46 murieron. Para analizar la mortalidad, los investigadores hicieron el seguimiento de la supervivencia de los participantes desde la fecha de su segunda evaluación hasta la de su muerte por cáncer de próstata o por cualquier causa (lo que ocurriera primero). Los cambios en la condición física final respecto a la inicial sirvieron para determinar el riesgo de cáncer de próstata. Así, los varones que mejoraron su condición física en un 3% o más al año tenían un 35% menos de probabilidades de desarrollar cáncer de próstata que aquellos cuya condición física empeoró. Lo que hace diferente el nuevo estudio de otros anteriores es que, mientras estos se centran en la aptitud física en un momento determinado, el actual determina el impacto del ejercicio tanto en el riesgo como en la mortalidad por cáncer de próstata. Para ello, los autores, liderados por la doctora Kate Bolam, de la Escuela de Salud y Deporte de Estocolmo, querían averiguar si las mejoras en la aptitud cardiorrespiratoria a lo largo del tiempo pueden influir en el riesgo y mortalidad por cáncer de próstata.
Entre las ventajas de la investigación cuantitativa destacan la fiabilidad y objetividad de los resultados, que se logran a través de métodos estandarizados y comparables con otros estudios. Un beneficio significativo es la capacidad para procesar rápidamente grandes cantidades de datos, lo cual es esencial en contextos donde el tiempo y los recursos son limitados. Además, este enfoque de investigación se perfila como una opción de bajo coste, tanto en términos económicos como de tiempo requerido para llevarla a cabo. Además de estos métodos principales, se pueden utilizar fuentes secundarias a través de métodos secundarios de recolección de datos. Estos implican acceder a bases de datos existentes, como registros gubernamentales o artículos de investigación previos, para complementar o contrastar la información obtenida por medios primarios.
¿Qué es la ciencia de datos?
Esta información sería valiosa si las cafeterías de esta cadena se caracterizan por tener precios bajos. Una cadena de cafés desea invertir en un nuevo local, para ello, planea utilizar la Ciencia de Datos con el fin de asegurarse de que su inversión sea la mejor. Para contarte más a detalle para Lanza tu carrera en TI con un bootcamp de programación qué sirve la Ciencia de Datos, te presento los 4 análisis que aporta esta tecnología en sus soluciones. Por ello, la importancia de la Ciencia de Datos es que permite entender lo que sucede, por qué ocurre, qué ocurrirá en el futuro y cómo podemos hacer que ocurra un resultado en el futuro.
Por ejemplo, a través de encuestas y cuestionarios estandarizados, se pueden obtener datos sobre la eficacia de nuevas herramientas de aprendizaje o programas educativos. Así, las instituciones pueden ajustar sus estrategias pedagógicas con base en información sólida, buscando siempre mejorar https://bitcu.co/carrera-en-ti-bootcamp-de-programacion/ el rendimiento académico y la experiencia educativa de los alumnos. En cuanto al análisis de datos, en la investigación cuantitativa predomina el uso de métodos estadísticos para interpretar los datos recabados, aplicando técnicas como la prueba de hipótesis o el análisis de regresión.
¿Por qué es importante la ciencia de datos?
A causa de su naturaleza estructurada, las conclusiones que se obtienen pueden ser consideradas demasiado generales y no aptas para analizar problemas con un alto grado de complejidad. La falta de consideración de la individualidad de los participantes implica que las respuestas se ajustan a opciones predefinidas, lo que puede resultar en una limitación de la información que se puede obtener. Igualmente, al intentar representar conceptos complejos mediante variables numéricas, a menudo se corre el riesgo de que estos no sean del todo representativos del fenómeno estudiado. Algunos usan este término para enfatizar cómo la ciencia de datos puede ayudar a planificar el futuro con predicciones basadas en datos pasados. En un almacén de datos, la información se almacena en una colección de tablas y estructuras ordenadas, a menudo en bases de datos relacionales.
