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Description
Mind Map by mariasca96, updated more than 1 year ago
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Created by mariasca96
over 9 years ago
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TEMA II ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA
UNIDIMENSIONAL
- Herramientas gráficas
y numéricas variables
cualitativas
- Descripción numérica de datos
cuantitativos: Estas medidas
permiten resumir la información
contenida en los datos. Son
exclusivas de este tipo de variables.
- Descripción numérica de datos
cuantitativos: Estas medidas
permiten resumir la información
contenida en los datos. Son
exclusivas de este tipo de variables.
- Herramientas
gráficas y numéricas
variables
cuantitativas
- Medidas
de
posición:
- Son valores que representan
las diferentes posiciones de un
conjunto de datos
- Medidas de posición central
- Media: apropiada cuando
los datos pueden ser
considerados como un solo
grupo, es decir
provenientes de una
misma población
- Media muestral
- Generalmente se
calcula en relación a
una muestra
- Generalmente se
calcula en relación a
una muestra
- Media aritmética
- el valor que deja el 50% de los
datos por debajo y el 50% por
encima, una vez que los datos
han sido ordenados en forma
creciente.
- el valor que deja el 50% de los
datos por debajo y el 50% por
encima, una vez que los datos
han sido ordenados en forma
creciente.
- Media geométrica
- La raíz n-ésima del producto
de todos los valores numéricos
- La raíz n-ésima del producto
de todos los valores numéricos
- Media armónica
- El número de observaciones de
la muestra dividido por la suma
del inverso de cada una de las
observaciones
- El número de observaciones de
la muestra dividido por la suma
del inverso de cada una de las
observaciones
- Media muestral
- Mediana (=2º cuartil y percentil 50): Es el
número central de un grupo de números
ordenados por tamaño. Si la cantidad de
términos es par, la mediana es el promedio
de los dos números centrales.
- Moda: El valor que más se repite, aquel cuya
frecuencia absoluta es máxima. Puede ser
única, que haya más de una, o que no exista.
- Media: apropiada cuando
los datos pueden ser
considerados como un solo
grupo, es decir
provenientes de una
misma población
- Medidas de otra posicón
- Cuartiles
- dividen a un conjunto de datos en cuatro partes iguales. Se
tienen tres cuartiles. El segundo coincide con la Mediana.
- dividen a un conjunto de datos en cuatro partes iguales. Se
tienen tres cuartiles. El segundo coincide con la Mediana.
- Deciles
- dividen a un conjunto de datos en diez
partes iguales. Se tienen nueve deciles.
- dividen a un conjunto de datos en diez
partes iguales. Se tienen nueve deciles.
- Percentiles
- dividen a un conjunto de datos en 100 partes
iguales. Se tienen 99 percentiles
- dividen a un conjunto de datos en 100 partes
iguales. Se tienen 99 percentiles
- Cuartiles
- Medidas de posición central
- Son valores que representan
las diferentes posiciones de un
conjunto de datos
- Medidas
de
posición:
- Describir datos es
- Encontrar patrones
- Entender el
comportamiento
de los datos
- Es descubrir las princiales
relaciones h la historia que
tratan de contarnos
- Encontrar patrones
- Tablas de frecuencia
- Exponen la
información
recogida en
la muestra
de manera
inteligente:
- Frecuencias absolutas:
Contabilizan el número de
individuos de cada modalidad.
- Frecuencias relativas
(porcentajes unitarios): Ídem,
pero dividido por el total,
normalizadas.
- Frecuencias acumuladas
absolutas y relativas: Acumulan
las frecuencias absolutas y
relativas. Son especialmente
útiles para calcular cuartiles
(como veremos más adelante).
- Frecuencias absolutas:
Contabilizan el número de
individuos de cada modalidad.
- Exponen la
información
recogida en
la muestra
de manera
inteligente:
- Tipos de datos
- Cualitativos
- Pareto
- Porcentaje
- Pie/barras
- Tablas
- Pareto
- Cuantitativos
- Histograma
- Dispersión
- Posición
- Forma
- Box Plot
- Histograma
- Cualitativos
- Dispersión
- Indican cuán homogéneos son los datos
- Basadas en la distancia de los
datos con respecto a la media
- Desviación
estándar
- Varianza
- Coeficiente de Variación
de Pearson
- Desviación
estándar
- Se basa en la distancia entre cuartiles
- Rango intercuartílico
- Rango intercuartílico
- Basadas en a distancia
entre los valores máximos
y mínimos
- Rango
- Rango
- Basadas en la distancia de los
datos con respecto a la media
- Indican cuán homogéneos son los datos
- Forma
- Las medidas de forma
nos dicen que
apariencia tiene la
distribución de los
datos
- Si los valores de la serie de
datos presenta la misma forma a
izquierda y derecha de un valor
central (media aritmética) se
dice que es simétrica de lo
contrario será asimétrica.
- Simetría
- Asimetría
- Se mide con el Coeficiente de Fisher
- Resultados
- g1 = 0 (distribución simétrica; existe la misma concentración
de valores a la derecha y a la izquierda de la media)
- g1 > 0 (distribución asimétrica positiva; existe mayor
concentración de valores a la derecha de la media que a su
izquierda)
- g1 < 0 (distribución asimétrica negativa; existe mayor
concentración de valores a la izquierda de la media que a su
derecha)
- g1 = 0 (distribución simétrica; existe la misma concentración
de valores a la derecha y a la izquierda de la media)
- Resultados
- Se mide con el Coeficiente de Fisher
- Simetría
- Curtosis
- El Coeficiente de Curtosis analiza el
grado de concentración que presentan
los valores alrededor de la zona central
de la distribución. Nos indica el grado
de apuntamiento (aplastamiento) de
una distribución con respecto a la
distribución normal o gaussiana
- Resultados
- g2 = 0 (distribución mesocúrtica).
g2 > 0 (distribución leptocúrtica).
g2 < 0 (distribución platicúrtica).
- g2 = 0 (distribución mesocúrtica).
g2 > 0 (distribución leptocúrtica).
g2 < 0 (distribución platicúrtica).
- Resultados
- El Coeficiente de Curtosis analiza el
grado de concentración que presentan
los valores alrededor de la zona central
de la distribución. Nos indica el grado
de apuntamiento (aplastamiento) de
una distribución con respecto a la
distribución normal o gaussiana
- Si los valores de la serie de
datos presenta la misma forma a
izquierda y derecha de un valor
central (media aritmética) se
dice que es simétrica de lo
contrario será asimétrica.
- Las medidas de forma
nos dicen que
apariencia tiene la
distribución de los
datos
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