Lo primero que debe hacer cuando comienza a aprender estadísticas es familiarizarse con los tipos de datos que se utilizan, como variables numéricas y categóricas. Los diferentes tipos de variables requieren diferentes tipos de enfoques estadísticos y de visualización. Por lo tanto, es crucial que comprenda cómo clasificar los datos con los que está trabajando.
Después de leer este tutorial, puede comenzar a aprender las estadísticas apropiadas para realizar diferentes pruebas.
Ahora, centrémonos en clasificar los datos. Podemos hacer esto de dos maneras principales, según su tipo y en sus niveles de medición.
Comencemos con los tipos de datos que podemos tener: numéricos y categóricos.
Los datos categóricos describen categorías o grupos. Un ejemplo serían marcas de automóviles como Mercedes, BMW y Audi, muestran diferentes categorías.
Otra instancia de variables categóricas son las respuestas a las preguntas de sí y no.
Sí y No serían los dos grupos de respuestas que se pueden obtener.
Esto es lo que debe saber sobre las variables categóricas.
Los datos numéricos, por otro lado, como su nombre lo indica, representan números. Se divide aún más en dos subconjuntos: discretos y continuos.
Los datos discretos generalmente se pueden contar en una materia finita.
Tome la cantidad de niños que desea tener. Incluso si no sabe exactamente cuántos, está absolutamente seguro de que el valor será un entero. Entonces, un número como 0, 1, 2 o incluso 10.
Otra instancia son las calificaciones en el examen SAT. Puede obtener 1000, 1560, 1570 o 2400. Lo que es importante para que una variable se define como discreta es que puede imaginar cada miembro del conjunto de datos. Sabemos que los puntajes SAT varían de 600 a 2400. Además, 10 puntos separan todos los puntajes posibles que se pueden obtener. Entonces, podemos imaginar y pasar por todos los valores posibles en nuestra cabeza. Por lo tanto, la variable numérica es discreta.
¿Qué es variable y 5 ejemplos?
El concepto de función se puede ampliar para funciones con dos y más variables (independientes). Los elementos de la cantidad de definición son entonces pares de números, número de números o N-TUPES. Las funciones con dos variables independientes se pueden mostrar como áreas en el espacio de tres dimensiones.
Nuestras funciones «ordinarias» son tareas claras de los elementos de una «cantidad de definición» a los elementos de una «cantidad de valor». Los elementos de la cantidad de definición son números reales, los elementos de la cantidad de valor también lo son. Con este modelo podemos describir muchos procesos interesantes en forma de función. Sin embargo, en realidad no hay razón para permitir que los números reales permitan elementos de definición o valor. También podríamos usar pares de números, número de números o, en general, N-tupes si determinamos exactamente cómo queremos lidiar con él.
- Ejemplo 1: hay un par (x; y), luego se aplica al área del rectángulo con los lados (longitudes) x e y: a = x⋅y
- Ejemplo 2: hay un triple (x; y; z), luego se aplica al volumen del cuboid: v = xher
- Ejemplo 3: Cuatro «números» (resistencias) R1, R2, R3, R4 se dan, luego calculamos la resistencia total cuando el circuito en paralelo de acuerdo con la ley de Ohm de la siguiente manera: R = (1R1+1R2+1R4) −1
Obtenemos la generalización más simple del concepto de funcional para funciones de dos variables (independientes):
- Ejemplo 1: hay un par (x; y), luego se aplica al área del rectángulo con los lados (longitudes) x e y: a = x⋅y
- Ejemplo 2: hay un triple (x; y; z), luego se aplica al volumen del cuboid: v = xher
- Ejemplo 3: Cuatro «números» (resistencias) R1, R2, R3, R4 se dan, luego calculamos la resistencia total cuando el circuito en paralelo de acuerdo con la ley de Ohm de la siguiente manera: R = (1R1+1R2+1R4) −1
¿También hay funciones con dos representaciones gráficas variables? Si uno interpreta x e y como coordenadas del nivel XY, cada pareja (x; y) representa un punto de este nivel. Este punto se asigna exactamente un valor de z debido a la ecuación funcional (∗). Si z como la tercera coordenada en un espacio de tres dimensiones ℝ3, puede obtener un área en el espacio de tres dimensiones como gráficos funcionales. Por lo tanto, cada función z = f (x, y) se puede mostrar como un área en ℝ3 (ver ilustración). Pero los gráficos de más de dos variables ya no se pueden dibujar, es decir, una interpretación geométrica ya no es posible.
¿Qué tipos de variables corresponden a variables numéricas?
La ventana Definir de propiedades variables es una forma eficiente de definir muchas variables a la vez, o definir muchas variables que comparten el mismo formato. Haga clic en Datos> Definir propiedades variables.
La columna izquierda muestra todas las variables en su conjunto de datos. Seleccione las variables que desea definir y muévalas a la columna derecha usando el botón de flecha. Tenga en cuenta que puede especificar el número de casos para escanear, así como el número de valores que se mostrarán en el siguiente paso. Haga clic en Continuar cuando haya terminado de seleccionar variables.
Aparecerá una segunda ventana; Este le permite definir varias propiedades para cada variable que seleccionó.
Lista de variables ascaneadas: la columna «Lista de variables escaneadas» incluye las variables seleccionadas en el paso anterior. Las variables que no tienen etiquetas de valor asignadas tendrán una x en la columna «sin etiquetar». Por ejemplo, si el género variable tiene valores potenciales de «1» y «2», pero estos valores no están etiquetados (por ejemplo, «masculino» y «femenino», respectivamente), la casilla de verificación de valores no etiquetados se seleccionará para esta variable. También se muestra el nivel de medición actual y el papel para cada variable.
Basas B escaneadas: esta sección muestra el número de casos que fueron escaneados para cada variable seleccionada, así como el número de valores que se enumeran en la cuadrícula de etiqueta de valor (G).
Variable CCurrent: muestra la variable que actualmente se selecciona de la lista de variables escaneadas (a).
Nivel de DMEashement: muestra el nivel de medición para la variable seleccionada. Puede cambiar el nivel de medición haciendo clic en la flecha del menú y eligiendo el nivel de medición deseado de las opciones enumeradas: escala, ordinal, nominal. También puede ver el nivel sugerido de medición para su variable seleccionada. Para hacer esto, haga clic en Sugerir; Esto abrirá una nueva ventana que mostrará la variable seleccionada actualmente, el nivel de medición actual y el nivel de medición sugerido de SPSS. SPSS también proporciona una explicación para la sugerencia y una descripción de cada tipo posible de nivel de medición (nominal, ordinal, escala) para ayudarlo a tomar una decisión.
¿Qué tipo de variable toma valores numéricos?
Al agregar valores completos con signo, se pueden presentar diferentes circunstancias para considerar el informe que se obtiene. Se proponen algunos ejemplos que sirven para demostrar las diversas situaciones, donde se debe recordar que los valores negativos se representan como un complemento para la base del valor absoluto correspondiente.
Figura 633.5. Suma de dos valores positivos que generan un informe, que sin embargo no se puede gestionar: el resultado aparentemente negativo indica la presencia de un desbordamiento.
Figura 633.6. Suma de un valor positivo y un valor negativo sin informar.
Figura 633.7. Suma de un valor positivo y un valor negativo que produce un informe para ser ignorado.
Figura 633.8. Suma de dos valores negativos que producen un signo coherente y un informe a ignorar.
Figura 633.9. Suma de dos valores negativos que genera el valor máximo contenible en la variable (-127).
Figura 633.10. Suma de dos valores negativos que genera un desbordamiento, resaltado por un resultado con un signo inconsistente.
Una forma generalizada para representar valores muy grandes, consiste en indicar un número con decimales multiplicados por un valor constante alto a un exponente completo. Por ejemplo, para representar el número 123 000 000 podría escribir 123 · 106, o incluso 0.123 · 109. El mismo razonamiento también se aplica a muchos valores pequeños; Por ejemplo, 0.000 000 123 que podría expresarse como 0.123 · 10-6.
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