Estadística descriptiva: introducción a las técnicas básicas

La disponibilidad de datos en el mundo de hoy es una gran bendición. Sin embargo, analizarlos a nuestras necesidades es el mayor desafío. Poder analizar los vastos recursos de los datos, comprender y describir los datos es crucial.

Existen diferentes métodos a través de los cuales podemos describir datos. Las estadísticas, una rama de las matemáticas, nos ayudan al recopilar, organizar, visualizar e interpretar datos.

En este blog, tendremos como objetivo comprender la descripción de cualquier dato utilizando conceptos estadísticos. Esto implica las siguientes preguntas:

Las estadísticas descriptivas, como su nombre indica, describe los datos. Es un método para recopilar, organizar, resumir, mostrar y analizar datos de muestra tomados de una población. Las estadísticas descriptivas, a diferencia de las estadísticas inferenciales, no se basan en la teoría de la probabilidad. Allá el camino para comprender y visualizar mejor los datos. Si desea aprender conceptos básicos, puede tomar un curso de estadísticas descriptivas gratuitas de Great Learning Academy.

Las estadísticas descriptivas se clasifican en medidas de tendencia central y medida de dispersión.

Esta medida de tendencia central resume los datos, considerando un valor que es una estimación del conjunto de datos totales. Nos ayuda a determinar la propagación en variables entre los valores mínimos y máximos.

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¿Qué es la estadística descriptivas?

Las estadísticas descriptivas se utilizan para describir las características básicas de los datos en un estudio. Proporcionan resúmenes simples sobre la muestra y las medidas. Junto con el análisis de gráficos simples, forman la base de prácticamente todos los análisis cuantitativos de datos.

Las estadísticas descriptivas generalmente se distinguen de las estadísticas inferenciales. Con estadísticas descriptivas, simplemente está describiendo qué es o qué muestran los datos. Con estadísticas inferenciales, está tratando de llegar a conclusiones que se extienden más allá de los datos inmediatos. Por ejemplo, utilizamos estadísticas inferenciales para tratar de inferir de los datos de la muestra lo que la población podría pensar. O bien, utilizamos estadísticas inferenciales para hacer juicios sobre la probabilidad de que una diferencia observada entre los grupos sea confiable que podría haber sucedido por casualidad en este estudio. Por lo tanto, utilizamos estadísticas inferenciales para hacer inferencias de nuestros datos a condiciones más generales; Utilizamos estadísticas descriptivas simplemente para describir lo que está sucediendo en nuestros datos.

Las estadísticas descriptivas se utilizan para presentar descripciones cuantitativas en una forma manejable. En un estudio de investigación podemos tener muchas medidas. O podemos medir una gran cantidad de personas en cualquier medida. Las estadísticas descriptivas nos ayudan a simplificar grandes cantidades de datos de manera sensata. Cada estadística descriptiva reduce muchos datos en un resumen más simple. Por ejemplo, considere un número simple utilizado para resumir qué tan bien está funcionando una masa en el béisbol, el promedio de bateo. Este número único es simplemente el número de hits divididos por el número de veces en el murciélago (reportados a tres dígitos significativos). Un bateador que está bateando .333 está recibiendo un éxito una vez en cada tres a los murciélagos. Un bateo .250 está golpeando una vez en cuatro. El número único describe una gran cantidad de eventos discretos. O considere el flagelo de muchos estudiantes, el promedio de calificaciones (GPA). Este único número describe el rendimiento general de un estudiante en una gama potencialmente amplia de experiencias de curso.

¿Qué es la estadística descriptiva y su importancia?

El punto de vista estadístico sobre la descripción de un fenómeno proviene de lo que se considera que las observaciones disponibles son diferentes manifestaciones del mismo fenómeno abstracto. Para mantener el ejemplo de la temperatura, la presión y la densidad medidas en varios momentos, consideraremos que cada vez que tomemos estas tres medidas, observamos el mismo fenómeno. Las medidas no serán exactamente las mismas; Es la distribución de estas medidas que describiremos estadísticamente.

Comencemos con la situación (en la geografía, la situación es un concepto espacial que permite la ubicación relativa de un…) la más simple: la de la observación (la observación es la acción del monitoreo atento de los fenómenos, sin…) de un Variable única (por ejemplo, la presión en un tanque, o el número (la noción de número en lingüística se trata en el artículo «Número…) de libros leídos por año para nadie). Como hemos visto anteriormente, tomamos como una hipótesis de que hay un fenómeno del cual esta variable es parte, que este fenómeno es quizás en parte al azar. Esta parte aleatoria implica que la variable observada proviene de una variable abstracta sometida en parte a un peligro desconocido.

Las observaciones que tenemos son entonces logros de esta variable aleatoria (una variable aleatoria es una función definida en todos los resultados posibles de un resumen…).

El objetivo de las estadísticas descriptivas en este contexto es resumir mejor esta colección de valores posiblemente apoyando nuestra hipótesis (la existencia de una ley aleatoria abstracta detrás de todo (todo incluido como un conjunto de lo que existe a menudo se interpreta como el mundo o. ..) que).

¿Qué es la estadística descriptiva según autores?

  • Estadísticas descriptivas: su objetivo es obtener un conjunto de datos recopilados en tablas y gráficos (demasiado numerosos para poder examinarse individualmente) alguna información significativa para el problema estudiado;
  • Estadísticas inferenciales: su objetivo es proporcionar métodos que sirvan para aprender de la experiencia, es decir, construir modelos para cambiar de casos particulares al caso general.
    En estadísticas inferenciales o inductivas, también se utilizan técnicas del cálculo de la probabilidad.

Los principales indicadores de las estadísticas descriptivas son:

  • Estadísticas descriptivas: su objetivo es obtener un conjunto de datos recopilados en tablas y gráficos (demasiado numerosos para poder examinarse individualmente) alguna información significativa para el problema estudiado;
  • Estadísticas inferenciales: su objetivo es proporcionar métodos que sirvan para aprender de la experiencia, es decir, construir modelos para cambiar de casos particulares al caso general.
    En estadísticas inferenciales o inductivas, también se utilizan técnicas del cálculo de la probabilidad.
  • Promedio: es la suma de todas las N observaciones divididas por N. Por ejemplo, para los valores [1, 2, 4, 4, 5, 7, 9, 11], el promedio es 43/8
  • Moda: es el número de observaciones lo que aparece con más frecuencia. Por ejemplo, para los valores [1, 2, 4, 4, 5, 7, 9, 11], la moda es 4. En algunas distribuciones, la moda puede faltar o estar presente por más de un valor; En este caso, hay distribuciones bimodales (dos modas), trimodali (tres modas), múltiples nomolinales
  • Mediana: es el número que aparece en el centro de los valores observados, si estos son impares; Si son iguales, es el promedio entre los dos valores centrales. Por ejemplo, para los valores [1, 2, 4, 4, 5, 7, 9, 11], la mediana es (4 + 5)/2
  • El poeta romano Carlo Alberto Salustri (1871 – 1950), conocido con el seudónimo, anagrama de su apellido, de Trilussa, a menudo se recuerda por el aforismo del pollo: por las cuentas que si lo hacen, parece que hay CE » n pollo por cabeza Pero usted es una monja a sus gastos, tiene que ver con las estadísticas igual porque hay ‘Nartro que Magna Two.

    ¿Qué es estadística descriptiva e inferencial según autores?

    La estadística descriptiva es la rama de las matemáticas que recopila, presenta y caracteriza un conjunto de datos (por ejemplo, la edad de una población, la altura de los estudiantes en una escuela, temperatura en los meses de verano, etc.)

    Las estadísticas descriptivas tienen la tarea de resumir largas listas de datos para obtener las características generales de un grupo específico. Las estadísticas inferenciales analizan y estudian los datos de una población de una de sus muestras.

    Según Berenson y Levine; Las estadísticas inferenciales son procedimientos estadísticos utilizados para deducir o deducir algo en un conjunto de datos numéricos (población), seleccionando un grupo más pequeño de ellos (campeón).

    Tablas, gráficos de barras o gráficos sectoriales o «pasteles» son algunos de los elementos de las estadísticas descriptivas. También incluye varios parámetros numéricos (como el promedio aritmético) que resumen los datos con muy pocos números clave.

    Las estadísticas descriptivas son el conjunto de métodos estadísticos que describen y/o caracterizan un grupo de datos. Las estadísticas inferenciales intentan deducir y sacar conclusiones sobre situaciones generales más allá del conjunto de datos obtenidos.

    Por ejemplo, si conocemos la cantidad de niñas y niños que asisten a la escuela primaria en México, podemos determinar: – Libros de texto gratuitos que deben imprimirse y enviar a todas las escuelas. – El número de vacunas necesarias en cada ubicación para que puedan aplicarse en el centro de salud.

    ¿Qué es la estadística descriptiva Scielo?

    Definición: Las estadísticas son una disciplina que tiene el propósito de estudiar un fenómeno particular en condiciones de
    incertidumbre o no determinismo, es decir, no un conocimiento completo o parte de él. Se define como un
    conjunto de metodologías orientadas para recopilar, analizar, presentar e interpretar los datos para obtener
    información que es para apoyar las decisiones. Es una herramienta para leer la realidad a nuestro alrededor.
    Datos: Medidas de mediciones o encuestas de cualquier fenómeno.
    El procesamiento de datos produce información para comprender, controlar o predecir un cierto fenómeno.
    ¿Para qué son las estadísticas?: Los campos de aplicación de las estadísticas son innumerables y muy diferentes entre sí. Dentro de
    corporativo y económico, la cantidad de datos e información que se pueden recopilar y analizar son enormes y,
    Además, las tecnologías actuales pueden producir grandes cantidades de datos (big data) y es esencial comprender cómo
    Identifique la información relevante y úsela de manera efectiva.
    Las estadísticas proporcionan las herramientas para extraer y procesar la información relevante sobre el fenómeno sujeto al estudio.
    Las fuentes de datos: los datos se pueden obtener de fuentes existentes o mediante investigaciones y estudios experimentales diseñados para
    detectar nuevos datos.
    Bases de datos: datos existentes que recopilan información sobre diferentes aspectos de una empresa. Son datos recopilados por apropiados
    firma de consultoría especializada sobre recopilación de datos, disponible en asociaciones industriales e institucionales o
    instituciones gubernamentales o datos extraídos de Internet.
    Estudios estadísticos: procesos de recopilación de datos que dependen de la abyección de la investigación. Se dividen en estudios experimentales e
    estudios observacionales.
    ISTAT: el principal fabricante de estadísticas oficiales en Italia.
    Las estadísticas tienen como objetivo desarrollar métodos para:

    • Generar o recopilar datos confiables y precisos
    • Describa y resume los datos (métodos de estadísticas descriptivas)
    • Inferir del conocimiento de los datos sobre el problema (métodos de inferencia estadística)
    • Proporcionar tendencias futuras (construcción de modelos probabilísticos del tipo previo) o hipótesis de la decisión
      Estadísticas
      Población: El conjunto de elementos de interés para la investigación o estudio.
      Unidades estadísticas: los elementos individuales de la población o las entidades en las que se recopilan los datos.
      Muestra: un subconjunto de la población. Si la población es muy numerosa, usted elige uno de sus subconjuntos dijo
      muestra. La muestra debe ser representativa de la población.
      Muestra aleatoria: para garantizar que la muestra sea representativa, todas las unidades estadísticas de la población
      Deben tener la misma probabilidad de ser elegidos. Esto sucede extrayendo las unidades de una muestra al azar.
      Variables (o caracteres): las características, los aspectos, las propiedades detectadas en las unidades estadísticas.
      Métodos: los valores distintos tomados de una variable.

    Variables cualitativas: una variable se llama cualitativa o categórica cuando los métodos utilizados para describir el
    Fenómeno Tome la forma de adjetivos o etiquetas. Las variables categóricas se dividen a su vez en: variables
    Categiales desconectados o nominales si no hay un sistema natural entre los métodos u ordinales si puedo dar un
    Orden a respuestas (por ejemplo, muy, muy, mucho).
    Cuando las modalidades son solo dos, hablamos de variables dicotómicas o binarias.
    Variables cuantitativas: una variable se llama cuantitativa o numérica cuando las modalidades se expresan por números. los
    Las variables numéricas se dividen en variables discretas cuando las modalidades se expresan por números enteros y
    Variables continuas o reales cuando las modalidades están representadas por números reales.

    Distribución de frecuencia: es una tabla de síntesis de datos que muestra el número (frecuencia) de unidades en cada uno
    Método de la variable. Este esquema le permite obtener más información que la simple exposición de
    Datos originales.
    Frecuencia relativa: de un modo es equivalente a la fracción o proporción de elementos que pertenecen a un modo.
    Para un conjunto de datos con N observaciones, la frecuencia relativa de cada modo se puede determinar de la manera
    siguiendo:
    Frecuencia relativa de un modo = frecuencia de modo/n
    Porcentaje de frecuencia: de un modo es la frecuencia relativa multiplicada por 100.
    Distribución de frecuencia relativa: es una tabla de resumen de los datos que muestra la frecuencia relativa para cada
    métodos. Una distribución de frecuencia porcentual resume la frecuencia porcentual de datos para cada método.

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