Recogida y agregación de datos
Los datos agregados son datos de alto nivel que se obtienen combinando datos de nivel individual. Por ejemplo, la producción de una industria es un agregado de la producción individual de las empresas de esa industria[1]. Los datos agregados se utilizan en estadística, almacenes de datos y economía.
Existe una distinción entre datos agregados y datos individuales. Los datos agregados se refieren a los datos individuales que se promedian por zona geográfica, por año, por agencia de servicios o por otros medios[2]. Los datos individuales son resultados individuales desagregados y se utilizan para realizar análisis de estimación de diferencias entre subgrupos[2].
Los datos agregados son utilizados principalmente por investigadores y analistas, responsables políticos, bancos y administradores por múltiples razones. Se utilizan para evaluar políticas, reconocer tendencias y patrones de procesos, obtener información relevante y evaluar medidas actuales para la planificación estratégica. Los datos agregados recogidos de diversas fuentes se utilizan en distintos ámbitos de estudio, como el análisis político comparativo y el análisis científico de la DPA, para análisis posteriores. Los datos agregados también se utilizan con fines médicos y educativos. Los datos agregados se utilizan mucho, pero también tienen algunas limitaciones, como la extracción de inferencias inexactas y conclusiones falsas, lo que también se denomina “falacia ecológica”[3]. La “falacia ecológica” significa que no es válido que los usuarios extraigan conclusiones sobre las relaciones ecológicas entre dos variables cuantitativas a nivel individual[3].
Datos de panel
Los datos se generan y analizan con distintos niveles de granularidad. La granularidad es el nivel de detalle de los datos. Por ejemplo, al examinar los datos de graduación, la granularidad describiría si una fila del conjunto de datos representa a una sola persona o a la promoción de una universidad.
Pero, ¿qué pasaría si se quisiera tomar un conjunto de datos de información sobre estudiantes e identificar un valor para la clase graduada en su conjunto, es decir, disminuir la granularidad? La agregación y la granularidad son conceptos complementarios. La agregación es una operación matemática que toma varios valores y devuelve un único valor: operaciones como la suma, la media, el recuento o el mínimo. Esto cambia los datos a una granularidad inferior (es decir, un mayor nivel de detalle).
A menudo, es necesario combinar datos de distintos niveles de granularidad. Por ejemplo, para obtener una visión global del análisis geoespacial, a menudo es necesario combinar datos a nivel de ciudad con datos a nivel de país.
1. Repetir el número de hormigas vistas para cada color de manta: Si uniéramos estas tablas, podríamos simplemente repetir el número de hormigas vistas en un año determinado para cada fila de la tabla de manta. Y los datos resultantes tendrían este aspecto:
Datos desglosados
Los datos agregados se refieren a la información numérica o no numérica que (1) se recopila de múltiples fuentes y/o sobre múltiples medidas, variables o individuos y (2) se compila en resúmenes de datos o informes resumidos, normalmente con fines de información pública o análisis estadístico, es decir, examinar tendencias, hacer comparaciones o revelar información y perspectivas que no serían observables cuando los elementos de los datos se ven de forma aislada. Por ejemplo, la información sobre si los estudiantes se graduaron de la escuela secundaria puede agregarse -es decir, compilarse y resumirse- en una sola tasa de graduación para una clase o escuela, y las tasas anuales de graduación escolar pueden agregarse en tasas de graduación para distritos, estados y países.
Aunque la mayoría de los datos agregados sobre educación son numéricos -por ejemplo, las tasas de graduación y abandono escolar, las puntuaciones medias de los exámenes estandarizados de un centro o distrito, la cantidad media de fondos gastados por estudiante en un estado, etc.-, es posible y habitual agregar información no numérica. Por ejemplo, los educadores, estudiantes y padres de un distrito escolar pueden ser encuestados sobre un tema, y la información y los comentarios de esas encuestas podrían “agregarse” en un informe que muestre lo que las personas encuestadas piensan y sienten en general sobre el tema. La información recogida en encuestas, entrevistas y grupos de discusión puede agregarse de forma similar.
Agregación de macrodatos
Los datos agregados pueden optimizar y agilizar la toma de decisiones en todas las ramas del sistema sanitario, desde la fabricación y la administración hasta los seguros y la atención al paciente. En las próximas décadas, los datos agregados en sanidad desempeñarán un papel fundamental para que el sector sanitario sea más transparente, eficaz y fiable.
En este artículo analizamos qué son los datos agregados, cómo pueden mejorar los resultados de los pacientes y las operaciones empresariales, y la cuestión de la privacidad. También veremos algunos ejemplos de datos agregados en la sanidad.
Antes de hablar de las ventajas de los datos agregados en la sanidad, definamos qué son de forma más general. Los datos agregados son datos recopilados sobre grupos o poblaciones específicos. Probablemente esté familiarizado con algunos de los indicadores agregados más comunes, como la esperanza de vida media, las tasas de empleo, el producto interior bruto (PIB) y el censo de población.
En cada uno de estos ejemplos, el hilo conductor es cómo se obtienen los datos; los datos agregados se generan a partir de datos a nivel individual y se combinan de tal manera que surgen patrones y tendencias más amplios. Los investigadores interpretan estos patrones para describir cómo son las cosas y estudian las tendencias para predecir cómo serán.