Plan de análisis de datos

1. ¿Por qué es necesario un plan de análisis de datos?
“Un plan de análisis de datos lo ayuda a reflexionar sobre los datos que recopilará, para qué los utilizará y cómo los analizará. La planificación del análisis puede ser una inversión de tiempo muy valiosa” (Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades, 2013).
El método para elaborar un plan de análisis de datos en el contexto de una PNIN no es muy diferente del método empleado en un contexto de investigación.
En el contexto de la PNIN, el proceso debería ser más sencillo por las siguientes razones:

Ya se creó un marco de análisis de datos (paso 3 del proceso de formulación de preguntas), que constituye la base para diseñar el plan de análisis de datos más detallado (después del paso 4 del proceso de formulación de preguntas).
En la sección 3.4, páginas 7 a 9, se describen las metodologías de análisis de datos.
La PNIN se trata de emplear los datos existentes, no de crear un protocolo de recopilación de nuevos datos.

En la siguiente sección, se describe brevemente el contenido de un plan de análisis de datos, centrándose en lo que es un poco más específico para la PNIN.

Recomendaciones generales:

¡No se alarme!
Recurra a los consejos y las experiencias de los colegas y los expertos.
Comuníquese a la brevedad con un experto cuando sea necesario.

Lecturas recomendadas:
Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades (2013) Creating an analysis plan, Atlanta.
Simpson, S.H. Creating a data analysis plan: what to consider when choosing statistics for a study (2015).

2. ¿Qué es un plan de análisis de datos?
Secciones principales de un plan de análisis de datos (basado en el módulo de los CDC):

Preguntas principal y secundarias
Conjuntos de datos que se emplearán
Criterios de inclusión/exclusión
Variables que se utilizarán en el análisis principal
Métodos y software estadísticos que se emplearán
Tablas sin datos
=> Estimación del tiempo y los recursos necesarios

3. Preguntas principal y secundarias
En este punto, ya se formuló la pregunta relevante sobre las políticas (y, en algunos casos, sus preguntas secundarias) (sección 3.4, página 11).
Responder todas las preguntas secundarias permitirá obtener la respuesta completa a la pregunta principal.

4. Conjuntos de datos que se emplearán
Se detallan los conjuntos de datos necesarios. En el contexto de la PNIN, se debe prestar especial atención a la gestión de los datos. Debido a que los conjuntos de datos pueden provenir de distintas fuentes, o bien es posible que no se hayan generado para la pregunta principal, podría haber mucho trabajo por hacer para unificar, agregar y depurar los conjuntos de datos sin procesar.

¿Los conjuntos de datos son comparables?
¿Los indicadores están unificados?
¿Se deben transformar los datos para el análisis?
Para responder a estas preguntas, es necesario acceder a los conjuntos de datos en cuestión.

5. Criterios de inclusión/exclusión
En esta sección, los subgrupos de población, el alcance geográfico, los plazos, entre otros criterios, se definen de forma muy precisa.
También es necesario definir el nivel de calidad de los datos para el análisis.
De hecho, en función del análisis, podría necesitarse un nivel más o menos estricto de calidad de los datos.
Este punto se detalla en el módulo de capacitación "Calidad de los datos" (sección 3.3).

6. Variables que se utilizarán en el análisis principal
En esta sección, se deben definir las variables o indicadores exactos que se utilizarán en el análisis.
Por ejemplo, para analizar la "obesidad", se debe determinar si el indicador es el índice de masa corporal (IMC) y si se emplearán diferentes categorías del IMC, el valor medio del IMC o ambos.
En el contexto de la PNIN, será importante unificar la definición de los indicadores en todos los conjuntos de datos.

7. Métodos y software estadísticos que se emplearán
Asegurar la coherencia con la sección 4 de las notas orientativas sobre el análisis de datos.
Además, para brindar solo un análisis indiscutible (principio 3, sección 3.4, página 4), cerciórese de que el método estadístico empleado sea coherente con los conjuntos de datos disponibles y su calidad. La elección del método estadístico es clave para evitar la interpretación excesiva de los datos que podría llevar a conclusiones erróneas.
¿El equipo de la PNIN tiene la capacidad técnica para gestionar el método estadístico y el software identificados?

8. Tablas sin datos
Nada específico en relación con la PNIN.

9. Estimación del tiempo y los recursos necesarios
En este punto, se debe realizar una estimación precisa del tiempo y los recursos necesarios para llevar adelante el análisis.
Si esta estimación lleva más tiempo que la estimación inicial hecha durante el marco de análisis de datos, primero puede adaptar la o las preguntas que se responderán.