Curso libreInteligencia artificial y datos
IA para el análisis de encuestas
El curso IA para el análisis de encuestas proporciona al estudiante técnicas para depurar, analizar y reportar encuestas de Google Forms, Microsoft Forms o KoboToolbox con Python, pandas y modelos de lenguaje, incluida la codificación automática de respuestas abiertas validada con kappa de Cohen, de modo que convierta formularios en hallazgos confiables en menos tiempo.
A quién va dirigido
Analistas, investigadores y profesionales que aplican encuestas; se recomienda manejo de hojas de cálculo y nociones de estadística descriptiva.
Objetivos
✓Comprender la preparación de datos de encuesta: exportación, diccionario de variables y anonimización según la Ley 1581 de 2012.
✓Analizar frecuencias, tablas cruzadas, pruebas chi-cuadrado, intervalos de confianza y margen de error de una encuesta.
✓Aplicar pandas, matplotlib, seaborn y modelos de lenguaje para depurar datos, recodificar escalas Likert y clasificar respuestas abiertas.
✓Diseñar un informe de resultados con objetivo, método, hallazgos, limitaciones y tablero en Power BI o Looker Studio.
✓Evaluar la concordancia entre la codificación de la IA y la humana con kappa de Cohen y verificar cada cifra del informe.
Plan de estudios por sesión
1
Exportación desde Google Forms, Microsoft Forms y KoboToolboxLimpieza en pandas: duplicados, faltantes e inconsistencias; recodificación Likert y opción múltiple · Diccionario de variables y anonimización según la Ley 1581 de 2012
2
Frecuencias, porcentajes y tablas cruzadasPrueba chi-cuadrado, intervalos de confianza, margen de error y tamaño de muestra · Visualización con matplotlib y seaborn
3
Libro de códigos inicial para respuestas abiertasClasificación con modelo de lenguaje por instrucciones y ejemplos; concordancia con kappa de Cohen · Agrupación temática con embeddings
4
Informe de resultados y presentación del ejercicio finalObjetivo, método, hallazgos y limitaciones; cifras verificadas y tablero en Power BI o Looker Studio · Presentación del informe de una encuesta real de al menos 200 respuestas
Evaluación
Inicial30%Depuración en pandas de una base de encuesta con duplicados, faltantes y escalas Likert, con diccionario de variables.
Intermedio30%Tablas cruzadas y prueba chi-cuadrado con gráficos; codificación de respuestas abiertas con IA y cálculo del kappa de Cohen.
Final40%Ejercicio final: informe analítico de una encuesta real de al menos 200 respuestas con respuestas abiertas codificadas y validadas, y tablero presentado.
Proyecto final
Informe analítico de una encuesta real de al menos 200 respuestas, con respuestas abiertas codificadas por IA y validadas contra una muestra humana.