El objetivo de todo procesamiento estadístico, es sintetizar una gran cantidad de información corroborando o refutando hipótesis para que esta pueda ser difundida y ayude en la toma de decisiones. Nuestro servicio ofrece la Imparcialidad de trabajar con profesionales con más de 15 años de experiencia en Data Scientist, más de 500 investigaciones de campo, capacitados tanto en Metodología de la Investigación Científica como en Estadística Aplicada a todas las disciplinas.

Sucede con bastante frecuencia que los investigadores a distintos niveles (tesis, tesinas, laboratorios) deben enfrentar el procesamiento estadístico de los datos obtenidos en el trabajo de campo con la relevancia que esto hace a su estudio, ya que sin importar si es el Diseño es Exploratorio, Descriptivo, Correlacional o Explicativo, la producción de conocimiento científico de tipo cuantitativo dependerá del análisis de la información.

Analizar la información Requiere de 4 conocimientos específicos y sobre los cuales hay que tener experiencia: Armado de bases de Datos | Metodología | Estadística | Software específico.

• Ignorar las pautas de corrección en test Psicométricos
• Trabajar solo con puntajes directos, no reconvertir valores.
• Confundir las Variables: Nominales, Ordinales, de Intervalo o Razón.
• Omitir el análisis exploratorio de los datos.
• Separar una misma variable en distintas columnas, que no permiten el análisis.
• No tomar en cuenta el tipo de fenómeno que se estudia.
• Interpretaciones o Hipótesis forzadas, sin realizar pruebas de contraste.
• Confusiones con el tipo de Muestreo, Márgenes de Error mal Calculados.
• Administrar pruebas de manera Incorrecta.

• Construcción e Interpretación de Gráficas de Distribución de Frecuencia.
• Comparar Grupos, Relacionados o Independientes.
• Sobre la Muestra, Pruebas de Normalidad, Kolmogorov-Smirnov, Shapiro-Wilk.
• Contrastes de Hipótesis, Diferencias estadísticamente significativas.
• Prueba T de Student, U de Mann-Whitney, Anova de un Factor, Kruskal-Wallis.
• Correlaciones.
• Confiabilidad, Validez, Alpha de Cronbach.
• Cálculo Percentilar y Baremos.
• Coeficiente de Gini, Curva de Lorenz.
• Análisis Multivariante
• Regresiones: Lineal, Logística Binaria, Multicotómica.
• Análisis Factorial, Exploratorio, Confirmatorio.
• Árbol de Decisiones.
• Segmentación.
• Análisis de Clúster.
• Redes Neuronales.
• Mapas Perceptuales.

La mayoría de las carreras, si bien transmiten gran parte del contenido necesario suelen hacerlo en los primeros años, por lo cual 4 años después es muy difícil aplicar los conceptos en una carrera que no tienen muchas materias de tipo matemáticas. La mayoría de las necesidades se describen a continuación por tipo de carrera.

• Administración de Empresas: Son investigaciones muy variadas por todo lo que comprende a la disciplina en sí las estadísticas pueden hacer referencia tanto al personal como al modelo de negocios de la Empresa, generalmente sobre un Leading Case.

• Abogacía: Estadísticas sobre el tratamiento de leyes en el senado, Fallos, jurisprudencia, o encuestas de opinión. En sí todo dato que permita fundamentar, revisar, cuestionar, proponer el tratamiento de una Ley.

• Marketing: Las necesidades versan más que nada en el armado de una encuesta de opinión, de perfil del consumidor o análisis de mercado.

• Veterinaria y Odontología: En general trabajan con bacterias por lo que generalmente los estudios son de contraste.

• Medicina: son más bien estudios epidemiológicos, por lo en general se buscan prevalencias, efecto en tratamientos y regresiones de tipo binarias.

• Psicología: Trabajando con variables psicométricas se utiliza fundamentalmente Test estructurados que permiten caracterizar una población.

• Enfermería: Son mayormente estudios Exploratorios vinculados al profesional en su contexto laboral.

• Economía: En este caso se trabaja la mayoría de las veces con bases de datos muy grandes, como la de los censos, EPH, por lo cual la problemática tiene que ver con la obtención y el ordenamiento de los datos, cálculos percentilares para calcular el coeficiente de Gini y trazar la curva de Lorenz.

• Kinesiología: Estudios sobre lo cotidiano, identificar dolores musculares de tipo postural, ergonometría, ambientes de trabajo, por dar un ejemplo.

• Nutrición: Estudios sobre las calorías consumidas, Índice de Masa Corporal, hábitos alimentarios, encuestas, sondeos.

• Recursos Humanos: Más que nada se enfocan en la producción de datos relacionados con el Clima laboral de una empresa para la toma de decisiones a nivel de Mandos Medios.

• Publicidad: Análisis de tendencias, relevamiento de distintas pautas publicitarios, mediciones de impacto.

• Ciencias Políticas: Sondeos sobre el perfil de los políticos, imagen, comparación entre políticos o políticas, resúmenes económicos de gestión.