Diseño de una herramienta software para análisis descriptivo y factorial de datos
Cuando nos referimos al campo de las ciencias sociales la necesidad de analizar datos cualitativos se convierte en una necesidad para entender fenómenos complejos y generar conocimiento. Las encuestas son una herramienta de recolección de estos datos, pero la naturaleza de dichos datos provenientes...
- Autores:
-
Martínez, Rafael Ángel
Aguilera, Samuel
Almenarez, José Daniel
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2024
- Institución:
- Universidad del Norte
- Repositorio:
- Repositorio Uninorte
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/13167
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/10584/13167
- Palabra clave:
- CFA
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Análisis factorial
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Cuando nos referimos al campo de las ciencias sociales la necesidad de analizar datos cualitativos se convierte en una necesidad para entender fenómenos complejos y generar conocimiento. Las encuestas son una herramienta de recolección de estos datos, pero la naturaleza de dichos datos provenientes de preguntas cerradas, junto con el uso de diversas escalas, requieren de herramientas analíticas que sean capaces de realizar un manejo cuidadoso de dichos datos (Mativi, Niveiros, et al, 2020). Tradicionalmente, el análisis de datos de encuestas se ha apoyado en métodos manuales o en software especializado como SPSS o Jamovi (Breuninger, Goyal, et al, 2023). El objetivo del presente proyecto es diseñar una herramienta sencilla, integral y centrada en el usuario que permita realizar análisis descriptivos, factorial exploratorio y confirmatorio de data categórica provenientes de encuestas. Esta solución será accesible desde cualquier dispositivo con conexión a internet y contará con la capacidad de manejar datos con Python y R. Las técnicas empleadas combinarán la estadística descriptiva con enfoques factoriales, facilitando la identificación de patrones y relaciones subyacentes en los datos. Además, contará con la integración de un API de Vertex AI para obtener descripciones de las variables deseadas. Su diseño seguirá un enfoque iterativo centrado en el usuario, buscando una óptima usabilidad en las herramientas para el análisis de los datos, permitiendo ser una opción viable con respecto a herramientas existentes. |
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Palacio, Katherine SofíaNieto, WilsonMartínez, Rafael ÁngelAguilera, SamuelAlmenarez, José Daniel2025-03-12T20:39:36Z2025-03-12T20:39:36Z2024-12-01http://hdl.handle.net/10584/13167Cuando nos referimos al campo de las ciencias sociales la necesidad de analizar datos cualitativos se convierte en una necesidad para entender fenómenos complejos y generar conocimiento. Las encuestas son una herramienta de recolección de estos datos, pero la naturaleza de dichos datos provenientes de preguntas cerradas, junto con el uso de diversas escalas, requieren de herramientas analíticas que sean capaces de realizar un manejo cuidadoso de dichos datos (Mativi, Niveiros, et al, 2020). Tradicionalmente, el análisis de datos de encuestas se ha apoyado en métodos manuales o en software especializado como SPSS o Jamovi (Breuninger, Goyal, et al, 2023). El objetivo del presente proyecto es diseñar una herramienta sencilla, integral y centrada en el usuario que permita realizar análisis descriptivos, factorial exploratorio y confirmatorio de data categórica provenientes de encuestas. Esta solución será accesible desde cualquier dispositivo con conexión a internet y contará con la capacidad de manejar datos con Python y R. Las técnicas empleadas combinarán la estadística descriptiva con enfoques factoriales, facilitando la identificación de patrones y relaciones subyacentes en los datos. Además, contará con la integración de un API de Vertex AI para obtener descripciones de las variables deseadas. Su diseño seguirá un enfoque iterativo centrado en el usuario, buscando una óptima usabilidad en las herramientas para el análisis de los datos, permitiendo ser una opción viable con respecto a herramientas existentes.In the field of social sciences, the need to analyze qualitative data is essential for understanding complex phenomena and generating knowledge. Surveys serve as a key tool for collecting such data, but the nature of data derived from closed-ended questions, along with the use of various scales, requires analytical tools capable of carefully managing this information (Mativi, Niveiros, et al., 2020). Traditionally, survey data analysis has relied on manual methods or specialized software like SPSS or Jamovi (Breuninger, Goyal, et al., 2023). The objective of this project is to design a simple, comprehensive, and user-centered tool for performing descriptive, exploratory, and confirmatory factorial analyses of categorical survey data. This solution will be accessible from any internet-connected device and will incorporate data processing capabilities using Python and R. The employed techniques will combine descriptive statistics with factorial approaches, facilitating the identification of underlying patterns and relationships in the data. Additionally, the tool will integrate a Vertex AI API to generate variable descriptions as needed. Its design will follow an iterative, user-focused approach to ensure optimal usability, positioning it as a viable alternative to existing tools.spaBarranquilla, Universidad del Norte, 2024Universidad del Nortehttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2CFAEFAStreamlitFactorial analysisDescriptive analysisPythonSEMDashboardWeb pageAnálisis factorialPágina webAnálisis descriptivoDiseño de una herramienta software para análisis descriptivo y factorial de datosDesign of a software tool for descriptive and factorial data analysisarticlehttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501ORIGINALArtículo Principal.pdfArtículo Principal.pdfArtículo principalapplication/pdf654171https://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/13167/1/Art%c3%adculo%20Principal.pdf2bce15dc19b361b29002b7f58b00fb12MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/13167/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD5210584/13167oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/131672025-03-12 15:39:36.339Repositorio Digital de la Universidad del Nortemauribe@uninorte.edu.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 |