Las estadísticas descriptivas son útiles porque le permite tomar una gran cantidad de datos y resumirlos. Por ejemplo, supongamos que tenía datos sobre los ingresos de un millón de personas. Nadie querrá leer un millón de datos; Si lo hicieran, no podrían obtener ninguna información útil. Por otro lado, si lo resume, se vuelve útil: un salario promedio, o un ingreso medio, es mucho más fácil de entender que las resmas de datos.
Las estadísticas descriptivas se pueden dividir en varias subáreas, como:
Las estadísticas descriptivas solo describen los datos. Por ejemplo, las estadísticas descriptivas sobre una universidad podrían incluir: el puntaje SAT promedio para estudiantes de primer año entrantes; el ingreso medio de los padres; maquillaje racial del cuerpo estudiantil. No dice nada sobre por qué pueden existir los datos o qué tendencias podría ver de los datos. Cuando toma sus datos y comienza a hacer predicciones sobre el comportamiento o las tendencias futuras, son estadísticas inferenciales. Las estadísticas inferenciales también le permiten tomar datos de muestra (por ejemplo, de una universidad) y aplicarlos a una población más grande (por ejemplo, todas las universidades del país).
El uso de la función de estadísticas descriptivas en Excel significa que no tendrá que escribir funciones individuales como media o modo. Un clic de un botón devolverá una docena de estadísticas diferentes para su conjunto de datos. Si desea calcular estadísticas descriptivas de Excel, debe tener la herramienta de análisis de datos cargada en Excel. Haga clic en la pestaña «Datos» en Excel. Si no ve «análisis de datos» a la derecha de la barra de herramientas, primero debe cargar el ToolPak. Consulte: Cargue la herramienta de análisis de datos de Excel.
¿Dónde se aplica la estadística descriptiva ejemplos?
Las estadísticas descriptivas son sobre el registro, la evaluación y
Representación de datos experimentales o empíricamente obtenidos. Convertirse en
investigado con respecto a ciertas propiedades con respecto a ciertas propiedades.
Los siguientes pasos están generalmente en marcha:
- En primer lugar, en las estadísticas descriptivas, todo para el análisis debe
Los datos relevantes se recopilan por completo. - Los datos a menudo muy extensos obtenidos durante la recopilación de datos
debe llevar a una forma clara a continuación, generalmente
en una tabla o gráfico. - Los datos se pueden analizar. Abandonar
Los datos, por ejemplo, por medio de figuras clave importantes como la media y
Caracterizar la dispersión, por ejemplo, las tendencias de tiempo pueden
O dependencias entre varios tamaños. - Finalmente, los resultados del análisis pueden interpretarse.
Como característica (de investigación), el interés de la información estadística es
designado. Se llama un solo objeto que tiene esta característica
Características. Los posibles valores que una característica puede aceptar se llama
Características o características de esta característica. [1]
La cantidad de objetos que también son
Examinar las características es equivalente, es como una «población» o
«Población». Debe convertirse al determinar la población
La delimitación clara, por ejemplo, debe ser espacial o
restricciones temporales; Los miembros de la población deben
Por lo tanto, no solo el portador de la prueba, sino también
tener acuerdo.
- En primer lugar, en las estadísticas descriptivas, todo para el análisis debe
Los datos relevantes se recopilan por completo. - Los datos a menudo muy extensos obtenidos durante la recopilación de datos
debe llevar a una forma clara a continuación, generalmente
en una tabla o gráfico. - Los datos se pueden analizar. Abandonar
Los datos, por ejemplo, por medio de figuras clave importantes como la media y
Caracterizar la dispersión, por ejemplo, las tendencias de tiempo pueden
O dependencias entre varios tamaños. - Finalmente, los resultados del análisis pueden interpretarse.
Características que a su vez contienen datos de medición como características.
área delimitada espacialmente, por ejemplo con respecto a su
Funcionalidad examinada como una característica.
El grosor de la población es igual al número de su
Objetos. En las tablas, las características individuales a examinar son comunes
asignado a una carta al individuo
Los valores característicos que pertenecen a un estante característico respectivo son las líneas
numerado e ingresado en la columna respectiva.
¿Dónde se aplica la estadística aplicada?
Y con el conocimiento adquirido sobre cómo aprender mejor de estos datos en el programa de estadísticas aplicadas, podrá elegir trabajar en una variedad de campos: ingeniería, medio ambiente, finanzas, atención médica, gobierno, minorista, ciencias sociales y más .
Las estadísticas aplicadas incluyen la planificación de la recopilación de datos, la gestión de datos, el análisis, la interpretación y el saco de conclusiones de los datos e identificación de problemas, soluciones y oportunidades utilizando el análisis.
Este importante construye habilidades de pensamiento crítico y resolución de problemas en el análisis de datos y la investigación empírica. Además de los objetivos profesionales, lo preparará para programas de grado avanzados en estadísticas y campos cuantitativos.
- Comprender los fundamentos de la teoría de la probabilidad
- Comprender el razonamiento estadístico e inferencial
- Ser competente en la computación estadística
- Comprender los fundamentos del modelado estadístico y comprender sus limitaciones
- Volverse experto en la descripción, interpretación y análisis exploratorio de datos por medios gráficos y de otro tipo
- Todas las especialidades deben completar el plan de estudios básico de matemáticas 115, 116 y 227 (alternativamente, la biología Las especialidades dobles pueden tomar 113 y 114 en lugar de 115 y 116).
- Todas las especialidades deben tomar 18 créditos de cursos de estadísticas aprobados y las dos clases de matemáticas Math 325 y Math 425.
- Todas las especialidades deben tomar 6 créditos de cursos afines (cursos fuera de las estadísticas aplicadas además de Math 325 y Math 425) que se seleccionan de una lista especificada en materias como matemáticas, economía, ciencias de datos o ingeniería de sistemas industriales y de fabricación. Los cursos que no están en la lista se pueden solicitar, pero deben aprobarse por adelantado. Para la lista actual de cognados aprobados, consulte la sección relevante de los requisitos detallados para la especialización en estadísticas aplicadas.
- Un menor en la Facultad de Artes, Ciencias y Cartas consta de cuatro cursos de nivel superior (cursos aprobados de 12 horas numerados 300 o más) para la especialidad en una disciplina determinada. Solo se puede usar una de las estadísticas 301 o la estadística 325 para satisfacer este requisito. Un estudiante también debe cumplir con todos los cursos de requisitos previos para los cursos de nivel superior elegidos.
- Debe tener al menos un promedio de calificaciones de 2.0 para las 12 horas de los cursos de estadísticas aplicadas de división superior.
- Existen restricciones sobre cuántos créditos de transferencia, pasantías o cursos «S/E» se pueden utilizar para cumplir con el requisito de crédito de 12 (consulte el sitio web de Asesor y éxito académico de CASL o hablar con el asesor de matemáticas y estadísticas de detalles).
- Los menores no se otorgan automáticamente. Debe solicitar el reconocimiento de un menor al finalizar los cursos requeridos. Los formularios de petición están disponibles en la Oficina de Asesoramiento y éxito académico de CASL.
Hay oportunidades para desarrollar habilidades y conectarse con otros interesados en la antropología más allá del aula. Consulte el mapa importante de las estadísticas aplicadas para obtener una visión más detallada y año por año de cómo puede aprender, participar, establecer contactos y transformar su comunidad y prepararse para la vida después de la graduación.
¿Que se lleva en estadística descriptiva?
Detrás de este nombre extendido está ocultando un dominio que usa regularmente. Las estadísticas descriptivas con una dimensión son estudiar datos basados en una sola observación y emitir conclusiones: las calificaciones obtenidas por los estudiantes, los tamaños de un grupo de personas o las temperaturas observadas todos los días durante un período. Aquí, estamos hablando de una dimensión ya que observamos que una variable, un aspecto a la vez. No estamos interesados en saber si hay algún vínculo entre dos fenómenos, solo miramos una cosa: este es el papel de las estadísticas descriptivas con una dimensión (o una estadística dimensional).
El objetivo de este tutorial es el doble: expone todo el vocabulario necesario para los estudios estadísticos y le presenta los diferentes conceptos de medidas estadísticas para usar datos undimensionales. Entonces serás el rey de las estadísticas (siempre con una dimensión).
Aunque no necesita un gran conocimiento matemático, es útil tener algunas bases para comprender adecuadamente este tutorial. En particular, comprender el índice de suma $ Sigma $ es esencial. Algunos puntos requieren algún conocimiento avanzado, pero el objetivo general del tutorial es que un estudiante al final de la escuela secundaria o el comienzo del ciclo universitario puede descubrir esta disciplina sin grandes dificultades.
Particularmente agradezco a Looping, Anto59290, KFC y Holosmos por darme varios consejos para llegar a este tutorial.
¿Cuáles son las 4 etapas de la estadística descriptiva?
Descriptivo (también conocido como observación e informes) es el nivel más básico de análisis. Muchas veces, las organizaciones se encuentran pasando la mayor parte de su tiempo en este nivel. Piense en los paneles y por qué existen: para construir informes y presentar lo que sucedió en el pasado. Este es un paso vital en el mundo del análisis y la toma de decisiones, pero en realidad es solo el primer paso. Es importante ir más allá de las observaciones iniciales y sumergirse en ideas, que es el segundo nivel de análisis.
El análisis de diagnóstico es donde llegamos al por qué. Nos movemos más allá de una observación (como si el gráfico está en tendencia hacia arriba o hacia abajo) y llegamos al «qué» que está haciendo que suceda. Aquí es donde la capacidad de hacer preguntas sobre los datos y vincular esas preguntas a objetivos e imperativos comerciales es más importante.
Imagine ir a un médico donde lo único que hacen es mirarlo, hacer la observación de que «Oh, sí, se ve enfermo» y luego salga de la habitación. Eso no va a hacer mucho por su salud. Necesitamos poder entender qué está causando la enfermedad. El médico debe hacer la observación, diagnosticarlo y luego darle un plan de tratamiento para ayudarlo a sentirse mejor. Es lo mismo con el análisis: se observa, identifica el análisis descriptivo y avanza hacia el diagnóstico.
El análisis predictivo permite a las organizaciones predecir diferentes decisiones, probarlas para el éxito, encontrar áreas de debilidad en el negocio, hacer más predicciones, y así sucesivamente. Este flujo permite a las organizaciones ver cómo los primeros tres niveles pueden funcionar juntos.
¿Qué tipo de análisis se utilizan en la estadística descriptiva?
La descripción estadística es una parte esencial de un análisis estadístico que le permite tener una primera descripción relevante de sus datos antes de usar métodos más avanzados. Para este propósito, existen varias herramientas digitales (ex: medio, modo, varianza, etc.) y gráficos (por ejemplo, histograma, cuadro de bigote) que le permiten resumir un conjunto de datos y estudiar sus características, como la tendencia central y la dispersión. Estas herramientas también se pueden usar para describir la asociación entre varias variables.
La elección de una herramienta de estadísticas descriptivas se puede vincular a las características de las variables, como su tipo y número, así como al objetivo del estudio. Hemos preparado una cuadrícula que lo ayudará a elegir un método apropiado de acuerdo con su situación.
La primera columna de la siguiente cuadrícula se refiere al tipo de datos que se estudiará. Se presentan tres tipos de datos:
Cuantitativo: estas son variables que describen una cantidad. Se expresan en valores digitales (por ejemplo, edad, tamaño, peso).
Cualitativo: consulte variables que describan la calidad no cuantificable (por ejemplo). Estas variables también se denominan categóricas o nominales. Los valores de dicha variable se denominan métodos, categorías o niveles (ex: verde, rojo…).
Mixto: incluye variables cuantitativas y cualitativas.
La segunda columna indica el número de variables. Las soluciones propuestas son apropiadas para la descripción de una variable (análisis univariado) o la descripción de la asociación entre dos (análisis bivariado) o varias variables. La cuadrícula también incluye ejemplos para cada situación.
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