¿CÓMO SE REALIZA UN PROYECTO DE INVESTIGACIÓN EN ECONOMÍA? (IV) - Canal Hablamos

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06 agosto 2017

¿CÓMO SE REALIZA UN PROYECTO DE INVESTIGACIÓN EN ECONOMÍA? (IV)


Este es el cuarto capítulo de la serie ¿Cómo se realiza un proyecto de investigación en Economía? Para leer los capítulos anteriores, pincha en los enlaces siguientes:
4º PASO: LIMPIA LOS DATOS
Después de escoger los datos que necesitas, llega la que seguramente sea la etapa más tediosa de tu proyecto de investigación: limpiar los datos, es decir, revisarlos, hacer correcciones y expresarlos en la forma deseada. Se trata de un trago amargo, pero necesario, pues te permite familiarizarte con tu base de datos, a la que debes conocer muy bien si no quieres cometer errores innecesarios. Procedan de donde procedan tus datos, merece mucho la pena detenerse a analizar su organización y sus características y a detectar las erratas que pudieran presentar. De lo contrario, algo tan sencillo como la codificación de las observaciones sin registros (missing values) podría darte problemas (aunque lo más frecuente es indicar estas observaciones con un punto, a veces se opta por asignarles un número, lo cual no es aconsejable, ya que tu software de análisis podría interpretarlo como una observación normal).

Gran parte de este proceso se basa en conocer la naturaleza de las variables de las que dispones. A ello puede ayudarte el planteamiento de diferentes preguntas:
  • ¿En qué unidades están medidas las variables (euros, miles de euros, millones...)?
  • ¿Cómo están expresadas las variables (niveles o logaritmos; términos nominales o términos reales)?
  • ¿Hay variables expresadas en forma de ratio? Si la respuesta es sí, ¿están medidas en tanto por ciento o en tanto por uno? 
  • ¿Hay variables binarias (ceros y unos)?
  • ¿Hay variables ordinales (la calificación crediticia de una entidad, por ejemplo: triple A, bono basura...)?
Con las series temporales conviene ser especialmente cuidadoso:
  • ¿Estás los datos ordenados cronológicamente?
  • ¿Cuál es la frecuencia de los datos (mensual, trimestral, anual...)?
  • ¿Los efectos estacionales o de calendario han sido corregidos?
  • ¿Se ha llevado a cabo algún tipo de transformación de los datos (diferencias, logaritmos)? Si es así, ¿cómo se interpretan las variables transformadas?
Tampoco perderás tiempo si calculas algunos de los estadísticos más comunes (mínimo, máximo, media y desviación típica) para tus variables. Quizás te parezca una tontería, pero algo tan simple puede salvarte la vida. Imagina que estás trabajando con el número de años de educación que de media tienen los habitantes de un país y el mínimo resulta ser -99. Efectivamente, ahí ocurre algo raro. Habrás descubierto una errata capaz de causar problemas en el caso de pasar inadvertida.

Por lo tanto, ni escatimes esfuerzos a la hora de limpiar tus datos, ni te desesperes si tu primera labor como becario de investigación es esa. Al fin y al cabo, para saber kárate primero hay que aprender a dar cera y pulir cera.


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