Analizar y evaluar son dos términos que van de la mano. Son términos comúnmente utilizados en investigación y ciencia de datos o cualquier campo que necesite comprender y procesar los datos dados.
Dado que se utilizan juntos, resulta difícil diferenciar correctamente los dos términos. Entonces, ¿qué es lo que hace que los dos términos sean diferentes?
Puntos clave
- Analizar implica examinar los componentes de un tema, idea u objeto de manera detallada y sistemática para comprender su estructura, relaciones o patrones.
- Evaluar implica evaluar el valor, la importancia o la calidad mediante la emisión de juicios o la formación de conclusiones basadas en criterios o estándares establecidos.
- Las principales distinciones entre analizar y evaluar radican en sus objetivos y resultados. Analizar se enfoca en comprender y desglosar un tema, mientras que evaluar tiene como objetivo determinar su valor o mérito.
Analizando vs. Evaluando
El análisis es un paso crucial en los estudios académicos, el análisis implica curiosidad y una comprensión profunda de un problema e interpretar la solución de manera objetiva. Se trata de explicar un fenómeno. La evaluación es relativamente subjetiva e implica llegar a una decisión sobre las capacidades y habilidades de un individuo.
Analizar es descomponer e interpretar los datos dados. Esto se utiliza para obtener los factores, efectos e importancia de los datos.
Esto requiere procesos de pensamiento más largos, ya que es necesario desglosar los datos para obtener una explicación más detallada. Evaluar es el proceso que viene después de analizar.
Proporcionan la conclusión o el resultado de la investigación realizada sobre los datos. Evaluar datos requiere menos habilidades de pensamiento, ya que solo determina el valor y brinda una breve conclusión.
Tabla de comparación
Parámetros de comparación | Analizando | Evaluación |
---|---|---|
Datos | Estudia y comprende datos. | Determina la importancia y el valor de los datos. |
Proceso de pensamiento | Proceso de pensamiento más largo y complejo ya que los datos deben desglosarse | Es un proceso de pensamiento más corto ya que solo concluye |
Inquietudes | Preocupado por las definiciones e implicaciones de los datos. | Preocupado por el alcance de la calidad de los datos. |
Asociación | Más asociado con la objetividad | Más asociado a la subjetividad |
utilizado | Utilizado en investigaciones académicas. | Utilizado para determinar los pros y los contras de los datos. |
Resultado | No es necesario para obtener un resultado. | El resultado es obligatorio. |
¿Qué es Analizar?
La palabra analizar proviene de la palabra francesa 'analyse', que significa 'diseccionar'. También se sabe que tiene un origen griego.
El proceso de análisis es de seis tipos según los datos recibidos. El análisis explica y desarrolla los datos dividiéndolos en datos menos complejos.
Analizar no solo descompone los datos sino que también ayuda a formar otros datos o detalles a partir del desglosado. Da una perspectiva más amplia de todos los datos recopilados.
Este proceso es el primer paso adoptado por las personas en el campo de la investigación. Por lo tanto, el análisis es un proceso ampliamente utilizado en la investigación y la academia.
Dado que analizar implica muchos procesos complejos, desde desglosar datos hasta explicarlos, implica un proceso de pensamiento más elaborado. También son muy objetivos.
¿Qué es evaluar?
El origen de la palabra evaluar también es diferente de analizar. Esto se debe a que el origen de evaluar es la palabra francesa 'évaluer', que significa encontrar el valor de.
Entonces, se puede decir que evaluar es el proceso de encontrar el valor de los datos dados. También encuentra factibilidad.
Da calidad a los datos en lugar de encontrar nuevas habilidades a partir de ellos. Hay dos tipos de procesos de evaluación: formativos y sumativos.
La evaluación formativa es cuando se evalúan los datos y se obtienen los conjuntos de habilidades necesarios para los datos. La evaluación sumativa es determinar o conocer la meta establecida durante el análisis de los datos logrados.
Dado que la evaluación es un proceso concluyente, esto se realiza después de que se analizan los datos. También se asocia con subjetivo pensar y por lo tanto requiere menos proceso de pensamiento que analizar.
Principales diferencias entre analizar y evaluar
- Aunque los dos términos van de la mano, el proceso relacionado con los datos es diferente. El análisis es el proceso en el que los datos se desglosan para obtener una explicación más detallada. Ayuda a comprender los datos dados mientras que evaluar los medios de datos para dar un valor o encontrar la importancia de los datos.
- El análisis normalmente solo se ocupa de las definiciones e implicaciones de los datos. Este no es el caso durante la evaluación, ya que se trata de la calidad de los datos y la extensión.
- El proceso de pensamiento involucrado en ambos procesos también es diferente. Dado que el análisis requiere desglosar los datos, siempre existe la necesidad de un proceso de pensamiento elaborado, que no se requiere para evaluar. Esto sólo concluye el industria de los datos dados.
- Dado que el análisis incluye descomponer datos compuestos, son más objetivos que evaluar. Evaluar sólo se asocia a habilidades subjetivas más que objetivas.
- Los datos encontrados mediante el análisis se utilizan en los campos académico y de investigación. La evaluación no se utiliza en la investigación académica sino más bien para encontrar los pros y los contras o las conclusiones de los datos.
- Dado que el análisis solo ayuda a explicar o desarrollar más los datos, no es necesario obtener un resultado. Pero evaluar es el proceso que da la conclusión de los datos que se analizan, por lo que es necesario tener una conclusión.
- https://journals.aom.org/doi/abs/10.5465/AMR.1995.9503271994
- https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/1645953.1645966
Última actualización: 14 de octubre de 2023
Emma Smith tiene una maestría en inglés de Irvine Valley College. Ha sido periodista desde 2002, escribiendo artículos sobre el idioma inglés, deportes y derecho. Lee más sobre mí en ella página de biografía.
Si bien este artículo es muy informativo, creo que podría haber utilizado más ejemplos del mundo real para ilustrar las diferencias entre analizar y evaluar.
Este artículo presenta una comparación clara y detallada entre analizar y evaluar. Es un gran recurso tanto para estudiantes como para profesionales.
El artículo proporciona una comparación meticulosa del análisis y la evaluación, brindando a los lectores una comprensión profunda de sus diferencias.
Este artículo sirve como una referencia valiosa para comprender las distinciones entre analizar y evaluar, particularmente en la investigación académica.
El artículo describe sucintamente las distinciones entre analizar y evaluar, lo que lo convierte en una lectura esencial para quienes ingresan al campo de la ciencia de datos.
El artículo hace un gran trabajo al explicar las similitudes y diferencias entre analizar y evaluar datos, lo cual es muy útil para cualquiera que trabaje con datos.
Estoy de acuerdo, los ejemplos dados también facilitan la comprensión de los conceptos.
Este artículo delimita eficazmente los matices entre el análisis y la evaluación de datos. Es evidente el dominio del autor sobre el tema.
La clara comparación que hace el artículo entre analizar y evaluar lo convierte en una lectura esencial para cualquier persona involucrada en la investigación o el análisis de datos.
Este artículo ofrece una disección completa de las diferencias entre analizar y evaluar. Definitivamente es una lectura obligada para investigadores y analistas de datos.
Este artículo proporciona un análisis en profundidad de las diferencias entre analizar y evaluar datos, una distinción realmente importante de comprender en cualquier campo de investigación.
Estoy completamente de acuerdo, Amelia. El artículo proporciona una comparación exhaustiva de los dos términos y sus implicaciones.
Creo que el artículo es muy informativo y está bien estructurado, lo que facilita la comprensión de las diferencias entre analizar y evaluar.