Este capítulo analiza e ilustra las estadísticas descriptivas. El propósito de los procedimientos y conceptos fundamentales revisados en este capítulo es bastante sencillo: facilitar la descripción y el resumen de los datos. Por ‘describir’ generalmente significamos el uso de alguna representación gráfica o gráfica de los datos (por ejemplo, un histograma, dia Número diseñado para resumir una característica específica de una variable o medición (por ejemplo, recuentos de frecuencia, medidas de tendencia central, variabilidad, puntajes estándar). En el camino, exploramos los conceptos fundamentales de probabilidad y la distribución normal. Raramente interpretamos puntos de datos u observaciones individuales principalmente porque es demasiado difícil para el cerebro humano extraer o identificar la naturaleza, patrones o tendencias esenciales evidentes en los datos, particularmente si la muestra es grande. Más bien utilizamos procedimientos y medidas que proporcionan una representación general de cómo se comportan los datos. Estos procedimientos estadísticos están diseñados para identificar o mostrar patrones o tendencias específicas en los datos. Lo que queda después de su aplicación es simplemente para nosotros interpretar y contar la historia.
La primera categoría amplia de estadísticas discutimos las preocupaciones de las estadísticas descriptivas. El propósito de los procedimientos y los conceptos fundamentales en esta categoría es bastante sencillo: facilitar la descripción y el resumen de los datos. Al «describir» generalmente nos referimos al uso de alguna representación gráfica o gráfica de los datos o el cálculo de un índice o número diseñado para resumir una característica específica de una variable o medición.
Raramente interpretamos puntos de datos u observaciones individuales principalmente porque es demasiado difícil para el cerebro humano extraer o identificar la naturaleza, patrones o tendencias esenciales evidentes en los datos, particularmente si la muestra es grande. Más bien utilizamos procedimientos y medidas que proporcionan una representación general de cómo se comportan los datos. Estos procedimientos estadísticos están diseñados para identificar o mostrar patrones o tendencias específicas en los datos. Lo que queda después de su aplicación es simplemente para nosotros interpretar y contar la historia.
Reflexione sobre el escenario de investigación de QCI y el conjunto de datos asociado discutido en Cap. 10.1007/978-981-15-2537-7_4. Considere las siguientes preguntas que Maree podría desear abordar con respecto a la precisión de la decisión y los puntajes de velocidad:
Este capítulo incluye discusiones e ilustraciones de una serie de procedimientos disponibles para responder preguntas sobre datos como los planteados anteriormente. Además, encontrará discusiones sobre dos conceptos fundamentales, a saber, la probabilidad y la distribución normal; Conceptos que proporcionan bloques de construcción para CHAP. 10.1007/978-981-15-2537-7_6 y 10.1007/978-981-15-2537-7_7.
¿Qué es la estadística descriptiva y sus aplicaciones?
El objetivo de las estadísticas descriptivas es hacer que los patrones sean visibles en los datos. Esto significa poner los datos en una forma clara que sea fácil de comprender para el espectador. Las estadísticas descriptivas se ocupan de la organización, presentación y resumen de datos. Esto generalmente se puede hacer de dos maneras diferentes:
En común, el objetivo es hacer que grandes cantidades de datos y relaciones complejas sean comprensibles de manera rápida y fácil. Desafortunadamente, a primera vista, a menudo no reconoce lo que está en los datos y es difícil describir los datos, es decir, muchos valores en una variable, con palabras. Imagine que le pregunta a un amigo cuántos años tienen los estudiantes en su curso de estudio. Incluso si tiene una lista (datos) con la edad respectiva (característica) de todos los compañeros (estantes característicos), no es simplemente una respuesta breve y precisa a esta pregunta. Por ejemplo, puede crear una tabla que refleje las frecuencias de los grupos de edad (por ejemplo, 12 estudiantes son 18 años, 15 estudiantes son 19 años, etc.). Los valores amables le permiten hacer una respuesta más simple y rápida. Por ejemplo, se podría decir que el estudiante más joven tiene 17 años y el 36 (tramo) más antiguo, o la edad promedio (media) es de 22.5 años. Los valores amables tienen que reproducir la distribución de una variable en generalmente solo un valor (por ejemplo, edad promedio). Por supuesto, el contenido de información también se pierde. Por lo tanto, trataremos qué características son adecuadas para qué preguntas y cómo calcularlas.
Los parámetros estadísticos (también llamados medida o estadísticas cortas) tienen la función de proporcionar información sobre las propiedades de las distribuciones en forma fusionada (agregada). A partir de muchos valores individuales, se forman algunos valores resultantes, la declaración sobre la naturaleza de una distribución. Los parámetros estadísticos son a menudo la base de evaluaciones estadísticas adicionales.
Con la ayuda de los parámetros estadísticos, podemos describir la distribución de una variable con respecto a la tendencia central o la propagación de sus valores medidos.
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