Una vez que haya recopilado datos cuantitativos, tendrá muchos números. Ahora es el momento de llevar a cabo algún análisis estadístico para dar sentido y extraer algunas inferencias de sus datos.
Hay una amplia gama de posibles técnicas que puede usar.
Esta página proporciona un breve resumen de algunas de las técnicas más comunes para resumir sus datos, y explica cuándo usaría cada uno.
Lo primero que debe ver con cualquier dato es resumirlo, lo que significa presentarlo de una manera que mejor cuenta la historia.
El punto de partida generalmente es agrupar los datos sin procesar en categorías y/o visualizarlos. Por ejemplo, si cree que puede estar interesado en las diferencias por edad, lo primero que debe hacer es agrupar sus datos en categorías de edad, tal vez fragmentos de diez o cinco años.
Una de las técnicas más comunes utilizadas para resumir es el uso de gráficos, particularmente los gráficos de barras, que muestran cada punto de datos en orden, o histogramas, que son gráficos de barras agrupados en categorías más amplias.
A continuación se muestra un ejemplo, que utiliza tres conjuntos de datos, agrupados por cuatro categorías. Esto podría, por ejemplo, ser «hombres», «mujeres» y «otro/sin género especificado», agrupado por las categorías de edad 20–29, 30–39, 40–49 y 50–59.
Una alternativa a un histograma es un gráfico de línea, que traza cada punto de datos y los une con una línea. Los mismos datos que en el gráfico de barras se muestran en un gráfico de línea a continuación.
No es difícil dibujar un histograma o un gráfico de línea a mano, como recordará en la escuela, pero las hojas de cálculo dibujarán uno rápida y fácilmente una vez que haya ingresado los datos en una tabla, ahorrándole cualquier problema. Incluso te guiarán a través del proceso.
¿Cómo se hacen los gráficos estadísticos?
Los gráficos estadísticos presentan datos y los resultados del análisis estadístico, ayudan en el análisis de datos y ocasionalmente se utilizan para facilitar el cálculo estadístico. Los gráficos de presentación incluyen el gráfico de barras familiar, el gráfico circular, el gráfico de línea, el plan de dispersión y el mapa estadístico. El análisis de datos emplea estas formas gráficas, así como otras. Los gráficos computacionales («nomografías») a veces muestran datos, pero generalmente muestran cantidades teóricas como curvas de potencia para determinar el tamaño de la muestra. Los gráficos computacionales son convenientes cuando las tablas estadísticas serían difíciles de manejar, pero los programas de computadora son aún más convenientes, por lo que las nomografías se usan con una frecuencia decreciente. Este artículo enfatiza el papel de los gráficos en el análisis de datos, aunque muchas de las consideraciones planteadas aquí también se aplican a la presentación gráfica.
Aunque generalmente se reconoce que la representación pictórica de la información es particularmente
Modo efectivo de comunicación, los gráficos estadísticos rara vez aparecen en publicaciones sociológicas. La Figura 1, de Cleveland (1984), muestra el espacio relativo dedicado a los gráficos en publicaciones científicas líderes, incluidas cuatro revistas de sociología. La sociología, por supuesto, no es una disciplina totalmente cuantitativa. Sin embargo, incluso un examen superficial de las publicaciones en el campo revela que los sociólogos informan con mucha más frecuencia información numérica en forma tabular que en forma gráfica. La observación informal también sugiere que los sociólogos generalmente analizan datos numéricos sin la ayuda de gráficos estadísticos, una situación que puede estar cambiando.
La comunicación gráfica en general se interpreta a las pinturas de cuevas de la prehistoria humana y a las primeras formas de escritura, que eran pictóricas o semipictoriales. Los primeros diagramas para comunicar información cuantitativa, sobre la ubicación y la distancia, fueron mapas: los cartógrafos egipcios emplearon sistemas de coordenadas en mapas preparados hace 5,000 años, y la cartografía sigue siendo un área de representación gráfica relativamente bien desarrollada. La notación musical, que traza el lanzamiento en función del tiempo, también tiene un origen antiguo e ilustra la visualización espacial de información esencialmente no espacial. Los gráficos de coordenadas rectilíneas son tan familiares que es fácil perder de vista la abstracción radical requerida para representar diversas cantidades, como el tono, como distancias a lo largo de un eje.
¿Cómo representar la información en un gráfico estadístico?
Los gráficos permiten mostrar una serie de datos digitales en forma gráfica para facilitar la comprensión de los datos voluminosos de los datos y la relación entre las diferentes series de datos.
2. Gráfico creado a partir de datos de hoja de cálculo
Excel admite muchos tipos de gráficos para permitirle mostrar datos para que sea fácilmente legible. Cuando crea un gráfico o modifica uno existente, puede elegir entre muchos tipos de gráficos (un histograma o un gráfico de sectores, por ejemplo) y sus subtipos (un histograma apilado o un gráfico de sectores 3D, por ejemplo). También puede crear un gráfico combinado creando un gráfico que use varios tipos de gráficos.
Un gráfico tiene muchos elementos. Algunos de estos elementos aparecen por defecto, mientras que otros se pueden agregar según sea necesario. Puede modificar la visualización de elementos gráficos moviéndolos dentro de él, cambia el tamaño o modificando su formato. También puede eliminar los elementos gráficos que no desea mostrar.
3. Puntos de datos de la serie de datos dibujada en el gráfico.
4. Eje horizontal (abscisa) y vertical (ordenado) a lo largo del cual se dibujan los datos en el gráfico.
6. Título gráfico y del eje utilizable en el gráfico.
¿Cómo hacer una estadística en Excel?
En la columna A, la hoja de trabajo muestra el precio minorista sugerido (SRP). En la columna B, la hoja de trabajo muestra las unidades vendidas de cada libro a través de una tienda de libros de libros popular. Puede elegir utilizar la herramienta de estadísticas descriptivas para resumir este conjunto de datos.
Para calcular estadísticas descriptivas para el conjunto de datos, siga estos pasos:
En el cuadro de diálogo Análisis de datos, resalte la entrada de estadísticas descriptivas en la lista de herramientas de análisis y luego haga clic en Aceptar.
Excel muestra el cuadro de diálogo Estadísticas descriptivas.
En la sección de entrada del cuadro de diálogo Estadísticas descriptivas, identifique los datos que desea describir.
Para identificar los datos que desea describir estadísticamente: haga clic en el cuadro de texto del rango de entrada y luego ingrese la referencia del rango de hoja de trabajo para los datos. En el caso de la hoja de trabajo de ejemplo, el rango de entrada es de $ A $ 1: $ C $ 38. Tenga en cuenta que Excel quiere que la dirección de rango use referencias absolutas, por lo tanto, los signos de dólar.
Para que sea más fácil ver o seleccionar el rango de la hoja de trabajo, haga clic en el botón de hoja de trabajo en el extremo derecho del cuadro de texto del rango de entrada. Cuando Excel oculte el cuadro de diálogo Estadísticas descriptivas, seleccione el rango que desea arrastrando el mouse. Luego, haga clic en el botón de hoja de trabajo nuevamente para redisir el cuadro de diálogo Estadísticas descriptivas.
Para identificar si los datos están organizados en columnas o filas: seleccione las columnas o el botón de radio de las filas.
Para indicar si la primera fila contiene etiquetas que describen los datos: seleccione las etiquetas en la casilla de verificación de la primera fila. En el caso de la hoja de trabajo de ejemplo, los datos se organizan en las columnas, y la primera fila mantiene las etiquetas, por lo que selecciona el botón de radio de las columnas y las etiquetas en la casilla de verificación de la primera fila.
¿Cómo se realiza una estadistica en Excel?
En esta era moderna donde las soluciones comerciales en un lenguaje laico están pensando en todas las personas, se desarrolla y utiliza diferentes software dedicado para el análisis estadístico. Es una parte importante de la toma de decisiones y descubrir soluciones adecuadas para sus problemas comerciales. A pesar del hecho de que no es tan poderoso como el software diseñado dedicado para el análisis estadístico, Excel todavía posee algunos de los juegos de poder para poder realizar la mayoría de las tareas analíticas estadísticas por sí solas y eso también de una manera bastante simple. Sin embargo, debe ser un usuario avanzado de Excel para poder trabajar en el análisis estadístico a través de Excel.
Queríamos capturar el valor de ventas promedio para nuestra empresa en todos estos países. La fórmula estándar para el promedio es la siguiente:
Sin embargo, en Excel, tiene una función promedio incorporada que hace esta tarea por usted.
Paso 1: en la celda B9, comience a escribir la fórmula = promedio ()
Paso 2: Use B2: B7 (todos los valores de ventas) como referencia bajo la función promedio.
Paso 3: Cierre los paréntesis para completar la fórmula y presione la tecla ENTER para ver la salida como se muestra a continuación:
Paso 4: Copie la celda B9 y pegue (CTRL + V) debajo de la celda C9 para obtener el valor promedio para el margen. Bueno, esta es una de las mejores características de Excel de todos los tiempos. Puede copiar las fórmulas y pegarlas en diferentes celdas para obtener los resultados formulados para la otra columna.
Supongamos que queríamos capturar el margen % que hemos adquirido a través de los negocios con cada país. ¿El porcentaje lo muestra todo de una manera agradable, ya sabes? Veamos cómo se puede hacer esto.
¿Cómo hacer un análisis estadístico de datos?
Los métodos estadísticos son principalmente útiles para garantizar que sus datos se interpreten correctamente. Y esas relaciones aparentes son realmente «significativas» o significativas y no solo sucede por casualidad. En realidad, el análisis estadístico ayuda a encontrar significado para los números sin sentido.
Por lo tanto, una «estadística» no es más que algún valor numérico que puede describir ciertas propiedades de su conjunto de datos. Hay pocas estadísticas bien conocidas es el valor promedio (o «media»), y la «desviación estándar», etc. La desviación estándar es la variabilidad dentro de un conjunto de datos alrededor del valor medio. La «varianza» es el cuadrado de la desviación estándar. La tendencia lineal es otro ejemplo de una «estadística» de datos.
Antes de mirar el análisis de análisis de datos, debe saber que hay principalmente cinco pasos involucrados.
El primer paso de la tubería de análisis de datos es decidir sobre los objetivos. Estos objetivos generalmente pueden requerir una recopilación y análisis de datos significativos.
La medición generalmente se refiere a la asignación de números para indicar diferentes valores de variables. Supongamos que, a través de su investigación, está tratando de encontrar si había una relación entre la altura y el peso de los humanos, tendría sentido medir la altura y el peso de los perros usando una escala.
Una vez que sepa qué tipos de datos necesita para su estudio estadístico, puede determinar si sus datos se pueden recopilar de fuentes/bases de datos existentes o no. Si los datos no son suficientes, debe recopilar nuevos datos. Incluso si tiene datos existentes, ¿es muy importante saber cómo se recopilaron los datos? Esto le ayudará a comprender su CA determinar las limitaciones de la generalización de los resultados y realizar un análisis adecuado.
¿Cómo se aplica la estadística ejemplos?
– Es importante que los análisis cumplan con las hipótesis de investigación. Por lo tanto, la estructura de cada análisis será generalmente la siguiente:
Ejemplo de agrupación «1» y «2»: «Para examinar si, de acuerdo con la Hipótesis 3, las mujeres tienen habilidades superiores en los hombres en el campo de las emociones, hemos presentado la puntuación obtenida a la prueba de reconocimiento emocional a un Prueba t para muestras independientes «.
3. En tercer lugar, el resultado observó y las estadísticas relevantes. En general, usted menciona en este lugar las estadísticas inferenciales («T» o «F», por ejemplo), que se utiliza para probar la hipótesis y las estadísticas descriptivas (los promedios en los que sus pruebas tienen, por ejemplo). A menudo es preferible, si los análisis son complejos para describir los resultados, gracias a las estadísticas descriptivas (muestre lo que observamos, cuál es su configuración) antes de mencionar el resultado de la prueba propiamente dicha.
4. Y finalmente, la conclusión de que este análisis permite extraer esta hipótesis (¿está confirmado o no?).
Ejemplo de agrupación de «3» y «4»: «De acuerdo con la Hipótesis X, observamos que las mujeres obtienen puntajes superiores a los hombres (MS = 56.65 y 45.27 para mujeres y hombres respectivamente). Este efecto es significativo, t (28) = 2.50, p <.05 ″.
En la organización de sus análisis, observará lo más posible, comenzará presentando los análisis más importantes.
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