Continuando con las entregas sobre la ciencia de datos para la modelación estadística (Cuidar la calidad de los datos disponibles para el modelo estadístico), esta semana está finalizamos con la importancia de incorporar datos adicionales a los datos del modelo estadístico.
Parte 5 de 5: Ampliar los datos disponibles del modelo con el cruce de tablas de datos
La base de datos inicial puede responder parte de una pregunta, pero rara vez contiene todo lo necesario para ello, por lo que cruzar datos con otras fuentes permite incorporar relevante para el modelo que se desea elaborar. Esto puede ayudar a formular explicaciones más completas y documentadas. Sin embargo, unir archivos no significa solamente colocar columnas una junto a otra: exige comprobar que las observaciones sean comparables.
El primer requisito es disponer de una variable “llave” de unión entre las tablas a integrar. Puede ser un código de persona, empresa, territorio, producto o periodo y debe identificar la misma realidad en ambas fuentes. Cuando no existe un identificador común, puede construirse una correspondencia, pero sus reglas deben documentarse y sus resultados deben revisarse.
Antes del cruce de tablas se debe verificar la relación entre ellas. Una observación de la primera fuente puede coincidir con una sola observación de la segunda, con varias o con ninguna. Si se espera una relación uno a uno y aparecen múltiples coincidencias, el número de filas puede aumentar de manera artificial. Por eso es necesario contar registros antes y después, revisar duplicados en la variable llave y estudiar los casos sin correspondencia.
La compatibilidad conceptual es tan importante como la técnica. Dos archivos podrían incluir una variable llamada “empleo”, pero uno medir personas ocupadas y otros puestos de trabajo, por lo que el cruce solo es válido cuando las definiciones, unidades, fechas y niveles de agregación permiten una interpretación coherente sin excepciones.
Después del cruce se crean indicadores de control. Por ejemplo, se puede marcar qué registros encontraron coincidencia, cuáles quedaron sin unir y cuáles presentaron más de una opción. También se comparan distribuciones, totales y cantidades de observaciones con los valores previos. Estas verificaciones ayudan a detectar pérdidas, duplicaciones o cambios inesperados en los datos originales, lo que permite el resguardo de la calidad de los datos.
El uso de fuentes adicionales debe respetar permisos, confidencialidad y condiciones de utilización. Aunque un cruce sea técnicamente posible, podría no ser apropiado si permite identificar personas o utilizar información fuera de su propósito autorizado. La responsabilidad forma parte de la calidad del análisis y de los cuidados que la ley demanda en estos casos.
Al cerrar la preparación de los datos para el modelo estadístico, es recomendable conservar: los datos originales, la base final, un registro de transformaciones y un diccionario de variables, así se puede reconstruir el trayecto desde la fuente hasta el modelo estadístico. Antes de estimar, debe confirmarse que la unidad de análisis, los tipos de datos, los faltantes, los códigos y los cruces están documentados, al igual que el proceso completo.
Preparar datos no es un obstáculo previo a la ciencia de datos: es una de sus labores más valiosas, dominar este proceso permite aprender técnicas estadísticas con mayor seguridad, comunicar resultados con transparencia y convertir información dispersa en conocimiento útil para decisiones reales.
El siguiente mes continuaremos conversando acerca del científico de datos.