La estadística de prueba le dice cuán diferentes o más grupos son de la población general de la población, o cuán diferente es una pendiente lineal de la pendiente predicha por una hipótesis nula. Se utilizan diferentes estadísticas de prueba en diferentes pruebas estadísticas.
La significación estadística es arbitraria: depende del umbral, o valor alfa, elegido por el investigador. El umbral más común es P <0.05, lo que significa que es probable que los datos ocurran menos del 5% del tiempo bajo la hipótesis nula.
Cuando el valor p cae por debajo del valor alfa elegido, entonces decimos que el resultado de la prueba es estadísticamente significativo.
Su elección de la prueba t depende de si está estudiando un grupo o dos grupos y si le importa la dirección de la diferencia en los medios grupales.
Si está estudiando un grupo, use una prueba t pareada para comparar la media del grupo con el tiempo o después de una intervención, o use una prueba t de una muestra para comparar la media del grupo con un valor estándar. Si está estudiando dos grupos, use una prueba t de dos muestras.
Si desea saber solo si existe una diferencia, use una prueba de dos colas. Si desea saber si un grupo de grupo es mayor o menor que el otro, use una prueba de cola de cola izquierda o de cola derecha.
Una prueba t mide la diferencia en las medias grupales divididas por el error estándar agrupado de las dos medias de grupo.
De esta manera, calcula un número (el valor T) que ilustra la magnitud de la diferencia entre los dos medios de grupo que se comparan, y estima la probabilidad de que esta diferencia exista puramente por casualidad (valor p).
¿Qué tipos de estadística descriptiva existen?
La estadística descriptiva es una rama de estadísticas que, a través de herramientas como tablas, gráficos, promedios, correlaciones y más, nos proporciona los medios para usar, analizar, organizar y resumir las características de un conjunto de datos dado. Una «estadística descriptiva» también es un tipo de dato que describe o resume una colección de observaciones o información.
- Un gráfico que muestra el cambio de temperatura en una región durante 1 año
- Una tabla de puntajes SAT para alumnos de 11º grado en varias escuelas para un año determinado
- La altura promedio de las personas en un equipo de fútbol
A continuación se presentan ejemplos de algunas de las herramientas y temas clave cubiertos por estadísticas descriptivas.
Las tablas y gráficos, particularmente de las distribuciones de frecuencia, son un aspecto importante de las estadísticas descriptivas. Las distribuciones de frecuencia se utilizan para imponer algún orden sobre la variabilidad inevitable en los datos observados para ayudarnos a determinar si hay algún patrón en los datos. Por ejemplo, si la distribución de los puntajes SAT para una escuela secundaria es muy diferente de las de otras escuelas en el área, podría valer la pena tratar de determinar por qué existe la discrepancia.
Debido a que los gráficos pueden resumir de manera muy efectiva los datos, en algunos casos un gráfico puede ser el producto final del análisis estadístico básico.
¿Qué es la estadística descriptiva y sus características?
La distribución de frecuencia es una lista de valores posibles (o intervalos) que adquiere una variable, junto con el número de observaciones para cada valor.
- La frecuencia absoluta registra el número de veces en las que aparece un cierto valor en la observación.
- La frecuencia relativa registra la proporción o porcentaje de ocurrencia de un cierto valor.
Esta distribución de frecuencia generalmente se representa con tablas. Por lo tanto, debe incluir todos los valores posibles de una variable. Además, se debe indicar el número total de observaciones (n) hechas.
Es mejor agrupar una gran cantidad de categorías de datos a intervalos, algunas de las cuales con frecuencias muy bajas.
Finalmente, los indicadores estadísticos se utilizan para describir un conjunto de datos a través de un número. En otras palabras, este número resume una característica de la distribución de los datos analizados. Algunos de estos indicadores son:
- La frecuencia absoluta registra el número de veces en las que aparece un cierto valor en la observación.
- La frecuencia relativa registra la proporción o porcentaje de ocurrencia de un cierto valor.
Con la ayuda de estos conceptos, las estadísticas descriptivas permiten filtrar, organizar, calcular y representar datos, ofrecer al investigador y, por extensión a la comunidad científica, un mapa completo de lo que se ha producido en un estudio.
¿Cuáles son las características de la estadística descriptiva?
En resumen, las estadísticas descriptivas ayudan a describir y comprender las características de un conjunto de datos específicos al dar breves resúmenes sobre la muestra y las mediciones de datos. Los tipos descriptivos más reconocidos de estadísticas descriptivas son las medidas centrales: promedio, mediana y modo, que se utilizan en casi todos los niveles de matemáticas y estadísticas. El promedio se calcula agregando todas las cifras en el conjunto de datos y luego dividiéndolas por el número de figuras en el todo. Por ejemplo, la suma de los siguientes datos es 20: (2, 3, 4, 5, 6). El promedio es 4 (20/5). El modo de un conjunto de datos es el valor que aparece más a menudo, y la mediana es la figura ubicada en el medio del conjunto de datos. Es la figura que separa las figuras más altas de las figuras inferiores en un conjunto de datos. Sin embargo, hay tipos menos comunes de estadísticas descriptivas que siguen siendo muy importantes.
Las personas usan estadísticas descriptivas para transformar información cuantitativa que es difícil de entender en un gran conjunto de datos en descripciones del tamaño de un bit. El promedio ponderado acumulativo (MPC) de un estudiante, por ejemplo, permite comprender completamente las estadísticas descriptivas. La idea de un MPC es que toma puntos de datos de una amplia gama de exámenes, clases y notas, y lo hace promedio para proporcionar una comprensión general de los resultados académicos generales de un estudiante. El MPC personal de un estudiante refleja su rendimiento académico promedio.
- Las estadísticas descriptivas resumen o describen las características de un conjunto de datos.
- Las estadísticas descriptivas se componen de dos categorías de mediciones básicas: mediciones de la tendencia central y las medidas de variabilidad (o dispersión).
- Las medidas de tendencia central describen el centro de un conjunto de datos.
- Las medidas de variabilidad o dispersión describen la dispersión de datos dentro del todo.
Todas las estadísticas descriptivas son mediciones de tendencias centrales o medidas de variabilidad, también llamadas medidas de dispersión. Las mediciones de tendencias centrales se centran en los valores promedio o intermedios de los conjuntos de datos, mientras que las mediciones de variabilidad se centran en la dispersión de datos. Estas dos medidas utilizan gráficos, tablas y discusiones generales para ayudar a las personas a comprender el significado de los datos analizados.
Las mediciones de tendencia central describen la posición central de una distribución para un conjunto de datos. Una persona analiza la frecuencia de cada punto de datos en la distribución y lo describió utilizando el promedio, la mediana o el modo, que mide los modelos más comunes del conjunto de datos analizados.
Las medidas de variabilidad o las medidas de dispersión ayudan a analizar la dispersión de la distribución para un conjunto de datos. Por ejemplo, si las medidas de tendencia central pueden dar a una persona el promedio de un conjunto de datos, no describen cómo se distribuyen los datos en general. Por lo tanto, si los datos promedio pueden ser de 65 de 100, puede haber puntos de datos tanto en 1 como 100. Las medidas de variabilidad ayudan a comunicar esto describiendo la forma y la distribución del conjunto de datos. La extensión, los cuartiles, la desviación absoluta y la varianza son ejemplos de medidas de variabilidad. Considere el siguiente conjunto de datos: 5, 19, 24, 62, 91, 100. El rango de este conjunto de datos es 95, que se calcula restando el número más bajo (5) del conjunto de datos del más alto (100).
¿Qué caracteriza a la introduccion a la estadística descriptiva?
Las estadísticas descriptivas se utilizan para describir un conjunto de datos en particular. Implica varias tareas, como recopilación, organización, resumen, visualización y análisis de los datos para comprenderlos en su profundidad y visualizar los datos para una toma de decisiones eficiente. Las estadísticas descriptivas se pueden clasificar en medidas de tendencia central y medidas de variabilidad (propagación) o también conocidas como medidas de dispersión. Estos tipos incluyen además varios elementos de estadísticas descriptivas.
Después de que un científico de datos recopila los datos, el primer paso en el proceso de análisis estadístico son las estadísticas descriptivas que implican el uso de diversas técnicas para describir un conjunto de datos. Por lo tanto, uno utiliza estadísticas descriptivas para reutilizar los datos cuantitativos difíciles de entender. Un buen ejemplo es el promedio de calificaciones del estudiante (GPA). La idea detrás de calcular el GPA es que considera puntos de datos de una amplia gama de exámenes, clases y calificaciones para encontrar el rendimiento académico medio de un estudiante.
Estas estadísticas son un resumen de un número de los datos que típicamente describen el centro de los datos. Da un valor típico o en la mitad de los datos. Las medidas de tendencia central tienen los siguientes tipos:
La media se define como la relación de la suma de todos los valores en los datos al número total de valores. Es aplicable solo a variables numéricas. Es el método más común para encontrar el promedio. Para entenderlo mejor, considere el siguiente ejemplo.
¿Cuáles son las características de la estadística inferencial?
Las estadísticas inferenciales se ocupan de la extrapolar datos con respecto a una población. Un recurso, por así decirlo, para estimar sus características generales. Se basa en la recopilación de datos en una muestra de población (porque la recopilación de datos sobre toda la población tiene mayores costos).
El problema es que aparece un error en la transición de la muestra a la población. Las estadísticas inferenciales establecen conclusiones sobre las cuales, en cierta medida, podemos confiar en relación con la población de referencia.
Estas son conclusiones asociadas con un margen de confianza. Este margen dependerá de diferentes variables, como la relación entre el tamaño de la muestra y la población, o la variabilidad de las variables estudiadas dentro de la población.
Se considera el tipo de estadísticas más válido y realista, esto se debe a que se basa en el intercambio de información entre los investigadores.
Las estadísticas inferenciales actúan a través de la estima de los parámetros y la verificación de hipótesis.
La estimación de los parámetros consiste en la búsqueda de los valores más probables de un parámetro en la población (por ejemplo, el promedio). Sin conocer a la población en su totalidad, no es posible especificar un valor fuera de un intervalo (intervalo de confianza).
Este intervalo irá acompañado por la probabilidad de que el parámetro esté en el intervalo en sí. O, en su complemento (probabilidad de error). Dentro de este intervalo de confianza, uno de los valores se considera la estimación puntual, es decir, la mejor estimación posible.
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