Cómo leer y generar publicaciones científicas: exploración gráfica de datos cuantitativos: la importancia de mirar la información / How to read and generate scientific publications: in this issue: graphical exploration of quantitative data: the importance of looking at the information

Once the collection of data from a study has been completed and the respective database is available, the researcher is often impatient to answer the research question and ventures into the final steps of the analysis. However, a key stage, prior to a more complex or sophisticated statistical analysis, is data exploration and descriptive statistics. Unfortunately, the exploratory analysis of the data is often performed without much dedication, or is simply "skipped", which can have important consequences on the results obtained and lead to the report of erroneous conclusions. On the one hand, exploration allows to detect errors in the data and, if possible, to correct them from the source of origin or take them into account to make decisions about what to do with them. On the other hand, exploration allows to know the behavior of the variables evaluated in terms of their distribution (key concept in Statistics) and possible relationships among them, which is essential for subsequent descriptive and inferential analysis. The objective of this article is to show graphic tools for the exploration of quantitative data, in order to visualize its distribution and compare groups according to categories of qualitative variables.

Una vez finalizada la recolección de datos de un estudio y contado con la respectiva base de datos, es frecuente que el investigador esté impaciente por responder a la pregunta de investigación y se aventure a realizar los pasos finales del análisis. No obstante, una etapa clave, previa a un análisis estadístico más complejo o sofisticado, es la exploración de datos y la estadística descriptiva. Lamentablemente, el análisis exploratorio de los datos muchas veces es realizado sin mucha dedicación, o simplemente es "saltado", lo que puede tener consecuencias importantes en los resultados obtenidos y conducir al reporte de conclusiones erróneas. Por un lado, la exploración permite detectar errores en los datos y, si es posible, corregirlos desde la fuente de origen o tenerlos en cuenta para tomar decisiones respecto a qué hacer con ellos. Por otra parte, la exploración permite conocer el comportamiento de las variables evaluadas en términos de su distribución (concepto clave en Estadística) y posibles relaciones entre ellas, lo cual es fundamental para los análisis descriptivo e inferencial posteriores. El objetivo de este artículo es mostrar herramientas gráficas para la exploración de datos cuantitativos, con el fin de visualizar su distribución y comparar grupos según categorías de variables cualitativas.

Motivaciones de los estudiantes universitarios para continuar con su formación académica en programas de posgrado / Undergraduate students motivations to enroll in graduate programs / Motivação dos estudantes universitários para continuar seu treinamento acadêmico em programas de pós-graduação

Resumen Introducción. La educación se ha consolidado como estrategia que promueve el desarrollo del conocimiento y la formación de las comunidades y la formación avanzada constituye el medio para incrementar el capital intelectual de las sociedades. Objetivo. Identificar las principales motivaciones que tienen los estudiantes universitarios para continuar un proceso de formación avanzada en instituciones de Educación Superior. Metodología. Aplicación de un cuestionario auto-administrado a 728 estudiantes universitarios, de séptimo semestre en adelante, de la ciudad de Medellín. Se exploraron siete dimensiones relacionadas con la motivación para continuar sus estudios. Resultados. Se destacan factores motivacionales por parte de los estudiantes como la exigencia académica y las modalidades presenciales de la oferta académica para continuar con su proceso de formación avanzada. Conclusiones. Las Instituciones de Educación Superior deben considerar el contexto social en el que se enmarcan, así como sus propósitos fundacionales, para responder de manera adecuada a las necesidades de formación avanzada que se requiere en sus entornos.

Abstract Introduction. Education has been consolidated as a strategy to promote the development of knowledge and community vocational training; and the advanced academic degrees as the way to rise the intellectual capital in the society. Objective. Through an exploratory analysis, we try to identify the main undergraduate students motivations to enroll in a graduate program. Methodology. We applied a self-application questionnaire to 728 undergraduate students in the last semesters of their vocational training, at Medellin-Colombia. We explored seven dimensions related to the motivations to study a graduate program. Results. The undergraduate students' motivations to enroll in a graduate program are influenced by academic high level offered and traditional education (non-virtual) methodology of the advanced academic degrees. Conclusions. The Higher Education Institutions have to consider the social context in which they are inmerse, besides their foundational principles, to response effectively to the needed from people to enroll in graduate programs.

Resumo Introdução. A educação foi consolidada como uma estratégia que promove o desenvolvimento do conhecimento e a formação de comunidades, e o treinamento avançado é o meio para aumentar o capital intelectual das sociedades. Objetivo. Identificar, através de uma análise exploratória, as principais motivações que os estudantes universitários têm para continuar um processo de treinamento avançado em instituições de ensino superior. Metodologia. Aplicação de um questionário autoadministrado a 728 estudantes universitários, a partir do sétimo semestre, da cidade de Medellín. Foram exploradas sete dimensões relacionadas à motivação para continuar seus estudos. Resultados. Os fatores motivacionais por parte dos alunos, como o requisito académico e as modalidades face a face da oferta académica, são destacados para continuar com seu processo de treinamento avançado. Conclusões. As instituições de ensino superior devem considerar o contexto social em que são enquadradas, bem como seus objetivos fundamentais, para responder adequadamente às necessidades de treinamento avançado exigido em seus ambientes.

Aplicação da análise exploratória espacial na identificação de configurações territoriais / Aplicación del análisis exploratorio espacial en la identificación de configuraciones territoriales / Application of spatial exploratory analysis in identifying territorial configurations

A análise exploratória de dados espaciais, empregada para identificação de arranjos urbano-regionais entre os municípios brasileiros, mostrou-se adequada a estudos de conjuntos amplos de unidades observacionais (áreas), possibilitando resultados reveladores de dinâmicas territoriais e de padrões de correlações espaciais entre municípios. Associada a informações de centralidade (rede de cidades), conectividade (sistema viário principal) e densidade dos movimentos pendulares da população, evidenciou conjuntos mais amplos do que as aglomerações urbanas apontadas em estudos precedentes. Tais conjuntos correspondem a morfologias que transcendem as tradicionais aglomerações definidas por manchas contínuas de ocupação entre mais de um município, constituindo-se em categorias espaciais ainda mais complexas do ponto de vista de concentração populacional, econômica e funcional e densidade de deslocamentos de pessoas. Este artigo coloca em discussão o uso dessa técnica de análise, suas possibilidades e limitações.

El análisis exploratorio de datos espaciales, empleado para la identificación de ordenamientos urbano-regionales entre municipios brasileños, se mostró adecuado para estudios de conjuntos amplios de unidades observacionales (áreas), posibilitando resultados reveladores de dinámicas territoriales y patrones de correlaciones espaciales entre municipios. Asociado a informaciones sobre centralidad (red de ciudades), conectividad (sistema vial principal) y densidad de los movimientos pendulares de población, evidenció conjuntos más amplios que las aglomeraciones urbanas apuntadas en estudios precedentes. Tales conjuntos corresponden a morfologías que transcienden las tradicionales aglomeraciones definidas por manchas continuas de ocupación de más de un municipio, constituyéndose en categorías espaciales todavía más complejas desde el punto de vista de la concentración poblacional, económica y funcional, y de densidad de desplazamientos de personas. Este artículo pone en tela de juicio el uso de esa técnica de análisis, sus posibilidades y limitaciones.

Exploratory analysis of spatial data, carried out to identify different regional urban arrangements between Brazilian municipalities, proved to be useful for studies on various areas of observation. This makes it possible to arrive at important findings related to territorial dynamics and patterns of spatial correlations between municipalities. This analysis, associated with information on centrality (networks of cities), connectivity (general street and highway systems) and density of pendular movements of the population, showed groupings that extend beyond the large urban agglomerations found in earlier studies. These newer types of groupings correspond to morphologies that transcend traditional agglomerations defined by continuous urban sprawls that involve more than one municipality. They consist of spatial categories that are even more complex from the point of view of demographic, economic and functional concentrations and in terms of the density of human displacements. This article brings up the discussion of the use of this analysis technique, together with its possibilities and limitations.

Pronóstico para la inyección de tenso-activos en pozos de petróleo a partir de una metodología que integra técnicas de inteligencia artificial y minería de datos / Forecast for surfactant injection in oil wells from a methodology consisting of artificial intelligence and data mining techniques / Prognóstico para a injeção de tensoativos em poços de petróleo a partir de uma metodologia que integra técnicas de inteligência artificial e mineria de dados

Se presenta una metodología que integra diversas técnicas de inteligencia artificial para construir un sistema de pronóstico que determina la conveniencia de aplicar una solución con propiedades tenso-activas a un pozo de petróleo, con el objetivo de aumentar la producción de este hidrocarburo. La metodología comienza con el procesamiento de los datos obtenidos de un experimento consistente en la inyección de tenso-activos a un conjunto de pozos en un yacimiento. Se utilizaron diversas técnicas exploratorias de datos, como lo son reconocimiento de patrones, selección de variables y métodos para la generación automatizada de hipótesis. La información derivada de este procesamiento fue modelada en una base de conocimiento, que junto con las máquinas de inferencia de un lenguaje, denominado HAries, permitieron la construcción de un sistema capaz de tomar decisiones en relación a la inyección de tenso-activos y sugerir la tecnología más apropiada a usar en cada contexto. El sistema se aplicó a diversos pozos, obteniendo, en todos los casos, resultados satisfactorios.

A methodology is presented that integrates diverse artificial intelligence techniques in order to build a forecast system that determines the convenience of applying a solution with tensoactive properties to an oil well, so as to increase oil production. The methodology begins by processing the data obtained from an experiment consisting in the injection of tensoactive products into a group of wells in an oil field. Different exploratory techniques were used, such as pattern recognition, selection of variables, and methods for the automatic generation of hypotheses. The information obtained through such processing was modeled in a knowledgebase which, together with the inference machinery of a language named HAries, permitted the construction of a system capable of decision-making in relation to the injection of tensoactive substances and of suggesting the most appropriate technology to be used in each instance. The system was applied to different wells, obtaining in satisfactory results in every case.

Apresenta-se uma metodologia que integra diversas técnicas de inteligência artificial para construir um sistema de prognóstico que determine a conveniência de aplicar uma solução com propriedades tensoativas em um poço de petróleo, com o objetivo de aumentar a produção deste hidrocarboneto. A metodologia começa com o processamento dos dados obtidos de um experimento consistente na injeção de tensoativos a um conjunto de poços em uma jazida. Utilizaram-se diversas técnicas exploratorias de dados, como o reconhecimento de padrões, a seleção de variáveis e os métodos para geração automatizada de hipóteses. A informação derivada deste processamento foi modelada em uma base de conhecimento que, junto com as máquinas de inferência de uma linguagem denominado HAries, permitiram a construção de um sistema capaz de tomar decisões em relação à injeção de tensoativos e sugerir a tecnologia mais apropriada a usar em cada contexto. O sistema foi aplicado em diversos poços, obtendo, em todos os casos, resultados satisfatórios.