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Convertir los datos recopilados en variablesMódulo 3
Una vez que hemos identificado qué tipo de estudio queremos o necesitamos realizar y antes
de poder comenzar a implementarlo, debemos convertir los datos que se han recopilado en las
variables de estudio. Para ello, es muy importante tener en cuenta la calidad de los datos con
los que contamos.
La calidad de los datos puede variar considerablemente entre una fuente y otra. Los datos son
seleccionados para que se ajusten mejor al propósito específico del análisis. Se debe tener
especial cuidado en que la selección de datos recopilados sea de valor suficiente, tomando en
consideración la calidad de los datos y los procedimientos de recopilación de datos.
Dependiendo de la fuente de los datos, puede ser necesario armonizar las respuestas a las
variables individuales para que se ajusten al conjunto de datos (por ejemplo, asegurando que
las medidas científicas sean constantes o que las monedas sean constantes). En algunos casos,
puede ser necesario validar y mejorar los datos recopilados para reemplazar, modificar o borrar
datos que puedan ser incompletos, incorrectos, inexactos, irrelevantes, etc. A veces, podemos
haber recopilado todos los datos necesarios, pero el conjunto de datos resultante puede no
mostrar las historias que buscamos. En otras ocasiones, puede que consideremos necesario
agregar un contexto (como una variable anexada), combinando, dividiendo o transformando
las variables de otro modo para que se transformen en puntos de datos más útiles.

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  • 1. Convertir los datos recopilados en variablesMódulo 3 Una vez que hemos identificado qué tipo de estudio queremos o necesitamos realizar y antes de poder comenzar a implementarlo, debemos convertir los datos que se han recopilado en las variables de estudio. Para ello, es muy importante tener en cuenta la calidad de los datos con los que contamos. La calidad de los datos puede variar considerablemente entre una fuente y otra. Los datos son seleccionados para que se ajusten mejor al propósito específico del análisis. Se debe tener especial cuidado en que la selección de datos recopilados sea de valor suficiente, tomando en consideración la calidad de los datos y los procedimientos de recopilación de datos. Dependiendo de la fuente de los datos, puede ser necesario armonizar las respuestas a las variables individuales para que se ajusten al conjunto de datos (por ejemplo, asegurando que las medidas científicas sean constantes o que las monedas sean constantes). En algunos casos, puede ser necesario validar y mejorar los datos recopilados para reemplazar, modificar o borrar datos que puedan ser incompletos, incorrectos, inexactos, irrelevantes, etc. A veces, podemos haber recopilado todos los datos necesarios, pero el conjunto de datos resultante puede no mostrar las historias que buscamos. En otras ocasiones, puede que consideremos necesario agregar un contexto (como una variable anexada), combinando, dividiendo o transformando las variables de otro modo para que se transformen en puntos de datos más útiles.