Estadística Descriptiva: Aplicaciones y Ejemplos

Esta página describe métodos gráficos e pictóricos de estadísticas descriptivas y las tres medidas más comunes de estadísticas descriptivas (tendencia central, dispersión y asociación).

Las estadísticas descriptivas pueden ser útiles para dos fines: 1) proporcionar información básica sobre variables en un conjunto de datos y 2) para resaltar las posibles relaciones entre las variables. Las tres estadísticas descriptivas más comunes se pueden mostrar de manera gráfica o gráfica y son medidas de:

Existen varios métodos gráficos e pictóricos que mejoran la comprensión de los investigadores de las variables individuales y las relaciones entre variables. Los métodos gráficos e pictóricos proporcionan una representación visual de los datos. Algunos de estos métodos incluyen:

Representar visualmente las frecuencias con las que ocurren los valores de las variables

Cada valor de una variable se muestra a lo largo de la parte inferior de un histograma, y ​​se dibuja una barra para cada valor

La altura de la barra corresponde a la frecuencia con la que ocurre ese valor

Muestre la relación entre dos variables cuantitativas o numéricas trazando una variable contra el valor de otra variable

Por ejemplo, un eje de una gráfica de dispersión podría representar la altura y la otra podría representar peso. Cada persona en los datos recibiría un punto de datos en el gráfico de dispersión que corresponde a su altura y peso

Un SIG es un sistema informático capaz de capturar, almacenar, analizar y mostrar información geográficamente referenciada; es decir, datos identificados según la ubicación

¿Cómo se aplica la estadística descriptiva para las investigaciones?

Las estadísticas descriptivas son exactamente lo que suenan: analizos que resumen, describen y permiten la presentación de datos de manera que los haga más fáciles de entender. Nos ayudan a comprender y describir los aspectos de un conjunto específico de datos al proporcionar observaciones y resúmenes breves sobre la muestra, lo que puede ayudar a identificar patrones. Los resúmenes generalmente involucran datos y imágenes cuantitativas como gráficos y gráficos.

A veces, las estadísticas descriptivas son los únicos análisis completados en un estudio de investigación o práctica basado en la evidencia; Sin embargo, generalmente no nos ayudan a llegar a conclusiones sobre hipótesis. En cambio, se utilizan como datos preliminares, que pueden proporcionar la base para futuras investigaciones definiendo problemas iniciales o identificando análisis esenciales en investigaciones más complejas.

Los tipos más comunes de estadísticas descriptivas son las medidas de tendencia central (media, mediana y modo) que se utilizan en la mayoría de los niveles de matemáticas, investigación, práctica basada en evidencia y mejora de la calidad. Estas medidas describen la porción central de la distribución de frecuencia para un conjunto de datos.

El más familiar de estos es la media o promedio, que la mayoría de las personas usan y entienden. Se calcula agregando la suma de valores en los datos y dividiendo por el número total de observaciones.

La mediana es un número que se encuentra en el medio exacto de un conjunto de datos. Si hay dos números en el medio del conjunto de datos (que ocurre cuando hay un número par de puntos de datos), estos dos números se promedian para identificar la mediana. Por lo general, se usa para describir un conjunto de datos que tiene valores atípicos extremos (números muy bajos o muy altos, distantes de la mayoría de los puntos de datos), en cuyo caso la media no representará con precisión los datos. (Vea qué hacer con los valores atípicos). Para calcular una media o mediana, los datos deben ser cuantitativos/continuos (tener un número infinito de posibilidades).

¿Cómo se aplica la estadística descriptiva ejemplos?

El objeto de análisis de las estadísticas es el fenómeno colectivo. El análisis se lleva a cabo mediante la observación de un conjunto de eventos individuales.
La unidad elemental que se identifica a través de una característica que la identifica de manera única está sujeta a la observación. La observación toma la forma de la definición de caracteres (peso, altura, edad, etc.), relacionada con esa unidad elemental, mejorada con los métodos correspondientes:

Dependiendo de las características de los datos, se pueden informar en uno o más tipos diferentes:

  • Escala nominal o de clasificación, se utiliza para dividir los datos en clases o categorías, cuya única propiedad es la equivalencia entre los elementos de la misma clase (por ejemplo, una escala que muestra las diversas especies de macroinvertebrados).
  • Escala ordinal o para rangos, cuando además de la equivalencia de los elementos dentro de la misma clase, es posible establecer una relación mayoritaria/minoritaria entre dos clases (en la práctica es posible decidir cuál viene antes y cuál después) , pero aún no es posible determinar la distancia exacta entre las clases (por ejemplo, la escala que muestra un ciclo de vida, como huevos, larvas, adultos)
  • Scala a intervalos, cuando además de las características de las escaleras anteriores, es posible determinar la distancia entre las clases, pero en la escala no hay valor 0 correspondiente a una cantidad de cantidad (es decir, es posible determinar la distancia entre la distancia entre la distancia entre el valores pero no su relación) Los ejemplos son las escaleras de temperaturas medidas en grados Celsius o Farenheit (en el que el valor 0 no corresponde a una temperatura nada), o una escala de fechas.
  • Scala de relaciones, cuando además de las características de las escaleras anteriores, también hay un cero absoluto, como para permitir calcular la relación entre los valores (las escaleras de este tipo son, por ejemplo, la temperatura medida en Kelvin, o el alcance de un río).

Desde una escala más compleja, siempre es posible pasar a una escala más simple, aunque con pérdida de información (por ejemplo, desde una escala de alturas medidas en centímetros, es posible ir a una escala baja, media y alta), mientras que generalmente No es posible lo contrario.

La primera operación que se puede llevar a cabo en la serie de datos recopilados en el muestreo, si esto se informa al menos en una escala ordinal, es la serie: es trivialmente ordenarlo en un orden aumentado o decreciente. De esta manera, es posible resaltar los valores máximos y mínimos y, en consecuencia, identificar el rango de variación o cambio de variación.

¿Cómo se utiliza la estadística descriptiva en una investigación educativa?

Ciertas características son fundamentales para la investigación descriptiva. Algunas de las características son:

  • Investigación cuantitativa

La investigación cuantitativa, como su nombre lo indica, es el proceso de recopilar datos de varias fuentes e intentar separarlos y analizarlos. Ayuda a dar sentido a los datos obtenidos. Es una herramienta de investigación útil que permite a un investigador recopilar datos y utilizar el análisis estadístico para caracterizar la demografía de esos datos. Como resultado, es una técnica de investigación cuantitativa. Por ejemplo, en el campo de la educación, la recopilación de información de varios estudiantes y padres puede ayudar a los institutos educativos enmarcar mejores planes de estudio y llenar los vacíos en la educación.

  • Investigación cuantitativa
  • La naturaleza de la investigación
  • La naturaleza de la investigación se refiere a la cantidad y calidad de los datos. Generalmente no está controlado. Por lo tanto, un investigador que realiza dicha investigación no puede manipular los resultados de la investigación debido al comportamiento de los datos recopilados. Por lo tanto, los datos son precisos y sin ningún error.

    • Investigación cuantitativa
  • La naturaleza de la investigación
  • Investigación futura directa
  • Los datos recopilados en la investigación se pueden utilizar para elegir tendencias y patrones para el futuro. Se conoce como «investigación futura directa». Dirige a los académicos que aprendan más sobre por qué se han descubierto tales patrones y las conexiones entre ellos. Como resultado, lidera a los investigadores en la dirección de predicciones útiles.

    • Investigación cuantitativa
  • La naturaleza de la investigación
  • Investigación futura directa
  • Estudios transversales
  • Los estudios transversales son una característica importante de la investigación descriptiva. Este tipo de investigación se realiza para conocer la cantidad máxima de datos y obtener información útil. Por ejemplo, para aprender sobre los estudiantes que están en la codificación, las escuelas pueden realizar encuestas no solo para un grupo de edad sino también en todas las edades. Esta aplicación define estudios transversales. Ayuda a impulsar la investigación académica en las escuelas al proporcionar un plan de estudios para la codificación.

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