Tratamiento de Valores Atípicos en Análisis de Datos

¿Cómo tratar los valores atípicos en análisis de datos?

Los valores atípicos, también conocidos como outliers, son aquellos datos que se desvían significativamente del promedio o de las tendencias generales en un conjunto de datos. Estos puntos pueden distorsionar los resultados de un análisis si no se tratan adecuadamente. Es crucial, por lo tanto, saber darles el enfoque correcto para que nuestras conclusiones no sean erróneas o engañosas.

¿Cómo identificar si un valor atípico es relevante?

Identificar outliers relevantes implica un análisis más allá de la simple identificación estadística. Ejemplificando con el análisis del sueño en la plataforma Sanamente, donde se consideran las horas de sueño promedio entre 6 y 9 horas, un registro de 14 horas o 4 horas podría ser un valor atípico.

• Si alguien duerme 4 horas puntualmente, podría deberse a una razón circunstancial, como levantarse temprano para un vuelo.
• Si el patrón de 4 horas se repite durante semanas, se requiere una evaluación más profunda, posiblemente indicando problemas de salud mental.

¿Cómo evitar la sobreinterpretación de datos?

La sobreinterpretación es un error común al analizar datos. Para evitarlo, es clave entender que un único dato fuera de lo común no implica una conclusión final. Por ejemplo, si alguien muestra un nivel de estrés del 80%, puede deberse a una situación laboral específica y no necesariamente a un trastorno de ansiedad. Es importante tomar en cuenta:

• Contextualizar la situación, buscando otras variables explicativas.
• Considerar la variabilidad normal en ciertos roles o contextos (e.g., niveles de estrés elevados constantes en un directivo).

¿Por qué es importante el contexto?

El contexto es vital para no malinterpretar los datos. Un dato aislado, como una persona que llora al dormir, puede señalar depresión, pero sin el contexto adecuado podríamos errar en nuestra valoración.

Para enriquecer el análisis:

• Monitorear conversaciones y actividades en redes sociales.
• Evaluar cambios de comportamiento o situaciones personales como divorcios.

Esta información permite un enfoque más personalizado en el tratamiento o asesoría al usuario.

¿Cómo obtener conclusiones relativas, no absolutas?

Es esencial manejar todas las conclusiones de forma relativa, especialmente cuando solo tenemos acceso a datos internos limitados. Aunque se detectan patrones en aplicaciones como Sanamente, sin datos médicos completos y la validación de un equipo médico especializado, las conclusiones absolutas sobre transtornos médicos pueden ser engañosas.

• Recolectar datos adicionales y corroborar con especialistas.
• Mantener un enfoque abierto y en constante revisión.

Ejercicio práctico: Identificación de trastorno mental

Imagine que hay un usuario de Sanamente que ha cambiado sus patrones de sueño de 7 a 6 horas en el último mes y ha aumentado su actividad en redes sociales antes de dormir.

Para evaluar si este cambio implica un trastorno mental:

• Analizar la naturaleza de las interacciones en redes: contenido consumido y compartido.
• Examinar otros cambios recientes en la vida del usuario que puedan contribuir a los nuevos patrones.

¡Invierten en este análisis meticuloso y enriquezcan su comprensión! Explore otras variables potenciales y continúe aprendiendo para mejorar su propuesta de valor en el análisis de datos.