Estadística descriptiva: ¿Qué es y para qué sirve?

El término «estadísticas descriptivas» se refiere al análisis, resumen y presentación de hallazgos relacionados con un conjunto de datos derivado de una muestra o población completa. Las estadísticas descriptivas comprenden tres categorías principales: distribución de frecuencia, medidas de tendencia central y medidas de variabilidad.

Aunque las estadísticas descriptivas pueden proporcionar información sobre un conjunto de datos, no permiten que se hagan conclusiones en función del análisis de datos, sino que proporcionan una descripción de los datos que se están analizando.

  • El término «estadísticas descriptivas» se refiere al análisis, resumen y presentación de hallazgos relacionados con un conjunto de datos derivado de una muestra o población completa.
  • Las estadísticas descriptivas ayudan a facilitar la visualización de datos. Permite que los datos se presenten de manera significativa y comprensible, lo que, a su vez, permite una interpretación simplificada del conjunto de datos en cuestión.

Utilizado para datos cuantitativos y cualitativos, la distribución de frecuencia representa la frecuencia o el recuento de los diferentes resultados en un conjunto o muestra de datos. La distribución de frecuencia normalmente se presenta en una tabla o un gráfico. Cada entrada en la tabla o gráfico está acompañada por el recuento o frecuencia de los ocurrencias de valores en un intervalo, rango o grupo específico.

La distribución de frecuencia es básicamente una presentación o resumen de datos agrupados categorizados en función de clases mutuamente excluyentes y el número de ocurrencias en cada clase respectiva. Permite una forma más estructurada y organizada para presentar datos sin procesar.

¿Cuáles son los 4 pasos de la estadística descriptiva?

El término estadísticas significa ciencia estatal. Este término se utilizó por primera vez en el siglo XVI para indicar el estudio de datos útiles para el gobierno de los estados, principalmente relacionados con fenómenos demográficos (nacimientos, muertes, etc.). A lo largo de los años, las estadísticas se han extendido a los campos más dispares: física, psicología, investigación de mercado, índices de satisfacción, encuestas, meteorología,… nació esencialmente con el objetivo de describir los fenómenos (estadísticas descriptivas), posteriormente se convirtió en un La herramienta también es útil para hacer predicciones (estadísticas inferenciales). En términos generales, se puede definir como la ciencia que trata la recopilación y el análisis de los datos relacionados con un cierto grupo de personas, animales u objetos para describir sintéticamente un fenómeno que les concierne y posiblemente hacer pronósticos en su futuro tendencia.

Por ejemplo, las estadísticas intentan responder preguntas como:

  • ¿Cuánta agua será necesaria en Italia en 3 años?
  • ¿Cuánta corriente eléctrica será necesaria para las necesidades nacionales en 5 años?
  • ¿Cuál será la tasa nacional de desempleo en 1 año?

Definición 1. El conjunto de elementos sujetos a la encuesta estadística se llama población o universo, mientras que cada elemento de la población se llama unidad estadística.

Los habitantes de una ciudad en cierto año son ejemplos de la población estadística, los precios de cierto bien, las temperaturas máximas registradas en un día en un lugar en particular, los ciclomotores que circulan en Italia, los alumnos de una escuela.

Definición 2. Para cada unidad estadística, puede estudiar una o más características y cada una de estas características constituye un carácter de la población sujeto a la investigación. Los caracteres pueden ser de tipo cualitativo o cuantitativo. Se define como el método del personaje investigado cada una de las diferentes formas en que puede presentarse.

¿Cuáles son los tres pasos que se deben seguir en la estadística descriptiva?

Después de la entrega, una vez que finalmente tiene sus datos, a menudo está algo indefenso. ¿Cómo enfrentar esta masa de variables? Estos son los pasos que recomiendo que siga en el análisis de datos experimentales o cuasi-experimentales. Para hacer esto, necesitará tener el software de análisis de datos SPSS.

Nota preliminar: este documento se refiere principalmente al caso de variables dependientes medidas en un nivel al menos ordinal (por ejemplo, cuestionarios de tipo Likert) que generalmente buscaremos tratar como continuo.

Las principales etapas en el análisis de datos experimentales:

– Tendremos cuidado de codificar los datos en SPSS ahorrando una primera columna para el número de sujeto, una columna correspondiente a cada factor manejado, una columna final que informa cualquier problema u observación sobre el sujeto.

– En nombre de las variables, a menudo es preferible nombrar las variables de acuerdo con lo que se supone que debe medir, seguido de un número. Por ejemplo, si usa cuatro ítems que miden la extraversión percibida de un objetivo, puede nombrarlos Extreme, Extr2, Extr3, extr4. Además, atribuirá una etiqueta en SPSS a cada uno de ellos correspondiente a la formulación exacta del elemento. Además, le aconsejo que traiga un cuestionario (si su estudio ha sido realizado por cuestionario) en el que notará junto con cada elemento el nombre de la variable asociada en SPSS.

¿Cuáles son las 3 etapas de la estadística?

Las tres etapas principales del análisis de datos se pueden describir como las siguientes etapas del análisis de datos
Las tres etapas principales del análisis de datos se pueden describir de la siguiente manera. Conocer los datos
En la primera etapa queremos familiarizarnos con los datos. Esta es una etapa exploratoria o de investigación (Tukey, 1977). Inspeccionamos los datos cuidadosamente, tenemos una idea de ello e incluso, como algunos expertos han dicho, «hacer amigos» con él (Hoaglin, Mosteller y Tukey, 1991, p. 42). Las preguntas que hacemos incluyen, ¿qué está pasando en este conjunto de números? ¿Hay errores en los datos? ¿Los datos tienen sentido o hay razones para «suspender la pesca» (Abelson, 1995, p. 78)? Las pantallas visuales de distribuciones de números son importantes en esta etapa. ¿Cómo son los datos? Solo cuando nos hemos familiarizado con las características generales de los datos, hemos revisado los errores y nos hemos advirtido que los datos tienen sentido, si avanzamos a la segunda etapa.

• Comenzamos el análisis de datos examinando las características generales de los datos y
editar o «limpiar» los datos según sea necesario.
• Es importante verificar cuidadosamente errores como faltantes o imposibles
valores (por ejemplo, números fuera del rango de una escala dada), así como valores atípicos.
• Una pantalla de tallo y hojas es particularmente útil para visualizar al general
Características de un conjunto de datos y para detectar valores atípicos.
• Los datos se pueden resumir de manera efectiva numérica, pictoralmente o verbalmente;
Las buenas descripciones de los datos frecuentemente usan los tres modos.

Resumiendo los datos
En la segunda etapa buscamos resumir los datos de manera significativa. El uso de estadísticas descriptivas y la creación de pantallas gráficas son importantes en esta etapa. ¿Cómo deben organizarse los datos? ¿Qué formas de describir y resumir los datos son más informativos? ¿Qué sucedió en este estudio en función de los factores de interés? ¿Qué tendencias y patrones vemos? ¿Qué pantalla gráfica revela mejor estas tendencias y patrones? Cuando los datos se resumen adecuadamente, estamos listos para pasar a la etapa de confirmación.
• Las medidas de tendencia central incluyen la media, mediana y modo.
• Las medidas importantes de dispersión o variabilidad son el rango y el estándar
desviación.
• El error estándar de la media es la desviación estándar de lo teórico
Distribución de muestreo de medias y es una medida de qué tan bien hemos estimado la media de la población.
• Las medidas del tamaño del efecto son importantes porque proporcionan información sobre
La fuerza de la relación entre la variable independiente y la variable dependiente que es independiente del tamaño de la muestra.

• Una medida de tamaño de efecto importante al comparar dos medias es la d.

Confirmando lo que revelan los datos
En la tercera etapa decidimos qué nos dicen los datos sobre el comportamiento. ¿Los datos confirman nuestra afirmación tentativa (hipótesis de investigación) hecha al comienzo del estudio? ¿Qué podemos reclamar en función de la evidencia? Algunas veces buscamos un juicio categórico, sí-no, y actuamos como juez y jurado para emitir un veredicto. ¿Tenemos evidencia para condenar? Sí o no: ¿Es el efecto real? En esta etapa, podemos usar varias técnicas estadísticas para contrarrestar los argumentos de que nuestros resultados son simplemente «debido al azar». La prueba de hipótesis nula, cuando es apropiada, se realiza en esta etapa de análisis. Sin embargo, nuestra evaluación de los datos no siempre debe llevarnos a un juicio categórico sobre los datos (por ejemplo, Schmidt, 1996). En otras palabras, no tenemos que intentar una declaración definitiva sobre la «verdad» de los resultados. Nuestro reclamo sobre el comportamiento puede basarse en una evaluación del rango probable de tamaños de efecto para la variable de interés. ¿Qué es probable que suceda cuando esta variable esté presente? Los intervalos de confianza se recomiendan particularmente para este tipo de evaluación (por ejemplo, Cohen, 1995; Hunter, 1997; Loftus, 1996).
El proceso de confirmación en realidad comienza en la primera etapa exploratoria del análisis de datos, cuando primero tenemos una idea de cómo son nuestros datos. Al examinar las características generales de los datos, comenzamos a apreciar lo que encontramos. En la etapa de resumen, aprendemos más sobre tendencias y patrones entre las observaciones. Esto proporciona retroalimentación que ayuda a confirmar nuestras hipótesis. El paso final en el análisis de datos se llama la etapa de confirmación para enfatizar que generalmente es en este punto cuando tomamos una decisión sobre lo que significan los datos. Sin embargo, la información obtenida en cada etapa del análisis de datos contribuye a este proceso confirmatorio (por ejemplo, Tukey, 1977).

¿Qué herramientas utiliza la estadística descriptiva?

Este artículo lo ayudará a elegir la herramienta de estadísticas descriptivas adecuadas para sus datos. Cada herramienta está disponible en Excel utilizando el software XLSTAT.

Describir datos es una parte esencial del análisis estadístico con el objetivo de proporcionar una imagen completa de los datos antes de pasar al análisis exploratorio o modelado predictivo. El tipo de métodos estadísticos utilizados para este propósito se denominan estadísticas descriptivas. Incluyen tanto numéricos (por ejemplo, medidas de tendencia central, como media, modo, mediana o medidas de variabilidad) y herramientas gráficas (por ejemplo, histograma, gráfico de caja, gráfico de dispersión…) que proporcionan un resumen del conjunto de datos y la información importante, como las tendencias centrales, como las tendencias centrales y variabilidad. Además, podemos usar estadísticas descriptivas para explorar la asociación entre dos o varias variables (análisis bivariado o multivariado).

Por ejemplo, supongamos que tenemos una tabla de datos que representa los resultados de una encuesta sobre la cantidad de dinero que las personas gastan en compras en línea en un promedio mensual. Las filas corresponden a los encuestados y columnas a la cantidad de dinero gastado, así como al grupo de edad al que pertenecen. Nuestro objetivo es extraer información importante de la encuesta y detectar diferencias potenciales entre los grupos de edad. Para esto, simplemente podemos resumir los resultados por grupo utilizando estadísticas descriptivas comunes, como:

La desviación estándar, la varianza y el coeficiente de variación, que reflejan la dispersión.

En otro ejemplo, utilizando datos cualitativos, consideramos una encuesta sobre viajes. Las filas corresponden a los encuestados y columnas al modo de transporte, así como a la ciudad en la que viven. Nuestro objetivo es describir las preferencias de transporte al viajar al trabajo por ciudad usando: – el modo, reflejando el modo de viaje más frecuente (la mayor cantidad categoría frecuente).

¿Cuáles son las 7 herramientas de la estadística?

Las 7 herramientas de calidad inicial se diseñaron inicialmente para llevar a cabo una gestión de calidad, pero la belleza de la cosa es que también son muy útiles como una herramienta de gestión más global. Hacen posible recopilar, ilustrar y explicar los hechos para facilitar el análisis de un problema.

Estas 7 herramientas consisten en las encuestas, histogramas, diagrama de Pareto, tarjetas de control, diagrama de causa-efecto, diagrama de correlación y gráficos.

Existen siete herramientas (herramientas de calidad) de calidad de calidad, que pueden ayudar a una organización para la resolución de problemas y mejorar los procesos. El primer gurú que propuso siete herramientas básicas fue el Dr. Kaoru Ishikawa en 1968, al publicar un libro titulado «Gemba no QC Shuho» que se refería a la gestión de calidad por técnicas y prácticas para las empresas japonesas.

Estaba destinado a ser solicitado para «autoaprendizaje, la capacitación de los empleados por parte de los capataces o en grupos de lectura de control de calidad en Japón. Es en este libro que las siete herramientas básicas para el control de calidad se ofrecieron por primera vez. Recurso precioso al aplicar siete herramientas básicas (Omachonu y Ross, 2004).

  • 1) hojas de control;
  • 2) gráficos (análisis de tendencias);
  • 3) histogramas;
  • 4) diagramas de Pareto;
  • 5) causa y efecto;
  • 6) dispersión;
  • 7) Tarjetas de control.

La figura indica las relaciones entre estas siete herramientas y sus usos para la identificación y análisis de la mejora de la calidad (Kerzner, 2009).

¿Cuál es la herramienta fundamental de la estadística?

Los conceptos de estadísticas básicas son ideas y métodos que los científicos de datos y otros pueden usar para ayudar a interpretar la información y hacerlo útil. Puede usar estos conceptos y herramientas para analizar y comprender cualquier tipo de datos en los negocios, desde registros de ventas hasta precios de materiales y predicciones del mercado. Algunas herramientas estadísticas lo ayudan a notar tendencias y hacer predicciones sobre las ventas futuras, o las conexiones entre causas y efectos. Otras herramientas lo ayudan a clasificar grandes cantidades de datos cuando no está seguro de dónde investigar más.

Los profesionales financieros pueden usar herramientas de estadísticas básicas para comprender el rendimiento de la compañía, mientras que los profesionales de marketing pueden usarlas para realizar una encuesta de clientes o usuarios. Los desarrolladores de productos pueden analizar las reacciones de los clientes a los productos actuales, y los ejecutivos o propietarios de negocios pueden usar este tipo de análisis para informar los planes y acciones estratégicas. Las personas en los campos académicos o de investigación utilizan comúnmente herramientas estadísticas para comprender las acciones y reacciones humanas, animales y materiales.

Aquí hay cinco conceptos básicos de análisis estadístico y cuando puede usarlos:

La regresión es un método para comparar dos variables cuando una de ellas es independiente y la otra, o las otras, depende de esa primera variable. Existen diferentes métodos para la regresión dependiendo de cuántas variables estén analizando. Una vez que calcule la regresión para un conjunto de datos, puede predecir resultados futuros basados ​​en valores para la variable independiente. La regresión se centra en las tendencias, por lo que es importante combinar un análisis de regresión con el interrogatorio y el análisis de cualquier punto de datos periférico que esté lejos de lo que espera.

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