El análisis de datos es una de las herramientas más útiles cuando se intenta comprender la gran cantidad de información que se les presenta y sintetizar la evidencia a partir de ella. Por lo general, hay múltiples factores que influyen en un fenómeno.
De estos, algunos se pueden observar, documentar e interpretar a fondo, mientras que otros no. Por ejemplo, para estimar la carga de una enfermedad en la sociedad puede haber muchos factores que se pueden registrar fácilmente y muchos otros que no son confiables y, por lo tanto, requieren un escrutinio adecuado. Factores como la incidencia, la distribución por edad, la distribución por sexos y las pérdidas económicas debidas a la enfermedad pueden explicarse más fácilmente en comparación con el rastreo de contactos, la prevalencia y el apoyo institucional para la misma. Por lo tanto, es de suma importancia que los datos que se recopilen e interpreten se realicen a fondo para evitar errores comunes.
Conclusión: El análisis multivariante es uno de los métodos más útiles para determinar relaciones y analizar patrones entre grandes conjuntos de datos. Es particularmente eficaz para minimizar el sesgo si se emplea un diseño de estudio estructurado. Sin embargo, la complejidad de la técnica la convierte en un modelo menos buscado por los entusiastas de la investigación novatos. Por tanto, aunque el proceso de diseñar el estudio y la interpretación de los resultados es tedioso, las técnicas destacan para encontrar las relaciones en situaciones complejas.
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