Los datos no siempre se pueden encontrar de manera organizada. Por lo tanto, un analista o investigador tiene que organizar adecuadamente los datos recopilados para un mejor análisis de la información y llegar a los resultados deseados. Uno de los métodos más importantes para organizar dichos datos se conoce como clasificación de datos. Bajo este método, la información sin procesar se convierte en diferentes series estadísticas de una manera que proporciona resultados mejores y más significativos.
Clasificación de datos
Para realizar el análisis estadístico, el investigador o analista recopila varios tipos de datos. La información recopilada suele estar en forma cruda, lo que es difícil de analizar. Para que el análisis sea significativo y fácil, los datos sin procesar se convierten o clasifican en diferentes categorías según sus características. Esta agrupación de datos en diferentes categorías o clases con características similares u homogéneas se conoce como Clasificación de Datos. Cada división o clase de los datos recopilados se conoce como Clase. Las diferentes bases de clasificación de la información estadística son Geográficas, Cronológicas, Cualitativas (Simples y Múltiples) y Cuantitativas o Numéricas.
Por ejemplo, si un investigador desea determinar el nivel de pobreza de un estado, puede hacerlo reuniendo la información de las personas de ese estado y luego clasificándolas según sus ingresos, educación, etc.
Según Conner, “La clasificación es el proceso de ordenar las cosas (ya sea real o teóricamente) en grupos o clases según sus semejanzas y afinidades, y da expresión a la unidad de atributos que pueden existir entre una diversidad de individuos. “
Objetivos de la Clasificación de Datos
1. Breve y sencillo
Los datos sin procesar recopilados por el investigador no pueden proporcionarle resultados significativos y efectivos. Por lo tanto, es esencial convertir la materia prima en diferentes categorías para las cuales se utiliza la clasificación de datos. El motivo básico de la clasificación de datos es presentar los datos brutos recopilados por el investigador o analista en diferentes categorías de una manera breve y sencilla. La clasificación adecuada de los datos hace que el análisis de datos sea más conveniente.
2. Utilidad
Para fines de investigación, un analista recopila información de diferentes fuentes y luego clasifica los datos en diferentes categorías. La clasificación de datos distingue el conjunto diverso de datos recopilados al reunir información similar u homogénea, mejorando así su utilidad.
3. Carácter distintivo
No es fácil formar resultados a partir de datos sin procesar recopilados en un lugar de manera heterogénea. Por lo tanto, es esencial clasificar los datos dados en diferentes categorías. La clasificación de datos tiene como objetivo proporcionar al analista diferencias obvias en el conjunto de datos dado de manera más clara.
4. Comparabilidad
No es posible comparar dos conjuntos de datos en forma cruda. La clasificación de datos ayuda a un investigador a comparar los dos conjuntos de datos dados y estimar los resultados. Por ejemplo, si decimos que la cantidad de empresas que producen computadoras portátiles en diferentes lugares de Kerala y Punjab es 30 y 25, respectivamente. Es más fácil comparar esta información en lugar de datos sin procesar que consisten en los nombres de cada industria en Kerala y Punjab que produce diferentes bienes.
5. Acuerdo científico
La clasificación de los datos sin procesar según sus características similares ayuda a facilitar la disposición adecuada de los datos recopilados de manera científica. La disposición científica de los datos aumenta la fiabilidad de los datos.
6. Atractivo y efectivo
La clasificación hace que los datos sin procesar recopilados sean efectivos y atractivos. Se puede entender mucho con solo mirar los datos si se presentan y clasifican correctamente.
Características de una buena clasificación
1. Integralidad
Para obtener mejores resultados, es esencial clasificar los datos sin procesar recopilados de manera integral. Significa que cada elemento de los datos recopilados debe entrar en alguna clase, categoría o grupo, y ningún elemento o dato debe quedar atrás.
2. Claridad
El investigador que recopila y analiza datos debe clasificar claramente la información sin procesar en diferentes clases. La ubicación clara de los elementos en diferentes categorías o clases significa que no debe haber ni un solo elemento cuya ubicación genere confusión en la mente del lector y del investigador.
3. Homogeneidad
Para obtener resultados efectivos en la investigación, es esencial distinguir los datos sin procesar recopilados en diferentes grupos homogéneos. En otras palabras, la clasificación de datos basada en características similares ayuda a un mejor y más fácil análisis de los datos.
4. Idoneidad
Un conjunto clasificado de datos puede proporcionar información esencial y resultados requeridos solo cuando la composición de las clases se adapta al objetivo de la investigación. Por ejemplo, para determinar la tasa de alfabetización de un país, recopilar información y clasificarla en función de los ingresos y gastos de las personas no tiene ningún sentido. Los datos recopilados deben clasificarse en educados y no educados.
5. Estabilidad
Debe haber estabilidad en la base de la clasificación de los datos. Significa que la base de la clasificación de los datos no debe cambiar con cada investigación. En otras palabras, se debe realizar un tipo específico de investigación sobre la base del mismo conjunto de clasificaciones.
6. Elástico
La clasificación de los datos recopilados debe ser elástica. La elasticidad de los datos significa que si el investigador quiere cambiar algo en la clasificación debido a algún cambio en el propósito o el objetivo de la investigación, debería poder hacerlo.