Definicion de Estadísticas descriptivas: definición, descripción general, tipos, ejemplo
Las **estadísticas descriptivas** son una forma de analizar y resumir datos numéricos para obtener información y comprensión sobre ellos. Se utiliza para describir y resumir las características principales de un conjunto de datos, como su promedio, dispersión, distribución y tendencia central. Hay diferentes tipos de estadísticas descriptivas, como medidas de tendencia central (como la media, mediana y moda), medidas de dispersión (como la varianza y desviación estándar), y medidas de forma (como la asimetría y la curtosis). Un ejemplo de estadística descriptiva sería calcular el promedio y la desviación estándar de los puntajes de un grupo de estudiantes en un examen.
¿Qué son las estadísticas descriptivas?
Las estadísticas descriptivas son proporciones breves de información que resumen un conjunto determinado de datos, que puede ser un representante de toda la población o una muestra de la población. La estadística descriptiva se divide en medidas de tendencia central y medidas de variabilidad (dispersión). Las medidas de tendencia central incluyen la media, la mediana y la moda, mientras que las medidas de variabilidad incluyen la desviación estándar, la varianza, las variables mínimas y máximas, la curtosis y la asimetría.
Resultados clave
- La estadística descriptiva resume o describe las características de un conjunto de datos.
- La estadística descriptiva consta de tres categorías principales de medidas: medidas de tendencia central, medidas de variabilidad (o distribución) y distribución de frecuencia.
- Las medidas de tendencia central describen el centro de un conjunto de datos (media, mediana, moda).
- Las medidas de variabilidad describen la dispersión de un conjunto de datos (varianza, desviación estándar).
- Las medidas de distribución de frecuencia describen la aparición de datos en un conjunto de datos (recuento).
Jessica Olá
Comprensión de las estadísticas descriptivas
En resumen, la estadística descriptiva ayuda a describir y comprender las características de un conjunto de datos particular al proporcionar descripciones concisas de la muestra y las características de los datos. Los tipos de estadística descriptiva más reconocidos son las medidas de centro: media, mediana y moda, que se utilizan en casi todos los niveles de matemáticas y estadística. El promedio o promedio se calcula sumando todos los dígitos de un conjunto de datos y luego dividiendo por la cantidad de dígitos del conjunto.
Por ejemplo, la suma del siguiente conjunto de datos es 20: (2, 3, 4, 5, 6). Valor medio: 4 (20/5). La moda de un conjunto de datos es el valor que ocurre con mayor frecuencia y la mediana es la cifra ubicada en el medio del conjunto de datos. Este es el número que separa los números superiores de los inferiores en un conjunto de datos. Sin embargo, existen tipos menos comunes de estadística descriptiva que siguen siendo muy importantes.
La gente utiliza la estadística descriptiva para transformar datos cuantitativos difíciles de entender en grandes conjuntos de datos en descripciones concisas. Por ejemplo, el promedio de calificaciones (GPA) de un estudiante proporciona una buena comprensión de las estadísticas descriptivas. La idea detrás de un GPA es que toma datos de una amplia gama de exámenes, clases y evaluaciones y los promedia para proporcionar una instantánea del desempeño general de un estudiante. El GPA personal de un estudiante refleja su rendimiento académico promedio.
La estadística descriptiva, especialmente en campos como la medicina, a menudo muestra datos visualmente mediante diagramas de dispersión, histogramas, gráficos lineales o imágenes de tallos y hojas.
Tipos de estadísticas descriptivas
Todas las estadísticas descriptivas son una medida de tendencia central o una medida de variabilidad, también conocida como medida de dispersión.
Tendencia principal
Las medidas de tendencia central se centran en las medias o promedios de conjuntos de datos, mientras que las medidas de variabilidad se centran en la dispersión de los datos. Estas dos métricas utilizan gráficos, tablas y discusiones generales para ayudar a las personas a comprender el significado de los datos que se analizan.
Las medidas de tendencia central describen la centralidad de la distribución de un conjunto de datos. Una persona analiza la frecuencia de cada punto de datos en una distribución y lo describe usando la media, mediana o moda, que miden los patrones más comunes en el conjunto de datos que se analiza.
Medidas de variabilidad
Las medidas de variabilidad (o medidas de dispersión) ayudan a analizar qué tan dispersa está la distribución de un conjunto de datos. Por ejemplo, aunque las medidas de tendencia central pueden darle a una persona la media de un conjunto de datos, no describen cómo se distribuyen los datos dentro del conjunto.
Por lo tanto, aunque el promedio de los datos puede ser 65 sobre 100, aún puede haber puntos de datos con 1 y 100. Las medidas de variabilidad ayudan a transmitir esto al describir la forma y distribución de un conjunto de datos. El rango, los cuartiles, la desviación absoluta y la dispersión 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).
Distribución
La distribución (o distribución de frecuencia) se refiere al número de veces que ocurre un punto de datos. Alternativamente, está midiendo un punto de datos que no ocurre. Considere un conjunto de datos: hombre, hombre, mujer, mujer, mujer, otro. La distribución de estos datos se puede clasificar de la siguiente manera:
- El número de hombres en el conjunto de datos es 2.
- El número de mujeres en el conjunto de datos es 3.
- El número de personas que se identifican como otras es 1.
- El número de alemanes es 4.
Unidimensional versus bidimensional
En la estadística descriptiva, los datos univariados analizan solo una variable. Se utiliza para determinar las características de un solo atributo y no se utiliza para analizar ninguna relación o relación de causa y efecto.
Por ejemplo, imagine una sala llena de estudiantes de secundaria. Digamos que quieres saber la edad promedio de las personas en la sala. Estos datos univariados dependen de un solo factor: la edad de cada persona. Al recopilar esta información de cada persona y dividirla por el número total de personas, se puede determinar la edad promedio.
Por otro lado, los datos bivariados intentan relacionar dos variables buscando correlación. Se recopilan dos tipos de datos y se analiza en conjunto la relación entre las dos piezas de información. Dado que se analizan varias variables, este enfoque también puede denominarse multivariado.
Digamos que cada estudiante de último año en el ejemplo anterior toma una prueba de evaluación universitaria y queremos ver si a los estudiantes de último año les va mejor que a los de tercer año. Además de recopilar datos sobre la edad de los estudiantes, necesitamos recopilar los puntajes de las pruebas de cada estudiante. Luego, utilizando el análisis de datos, representamos matemática o gráficamente si existe una relación entre la edad de los estudiantes y los puntajes de las pruebas.
La preparación y presentación de estados financieros es un ejemplo de estadística descriptiva. Analizar información financiera para tomar decisiones sobre el futuro es estadística inferencial.
Estadística descriptiva versus estadística inferencial
La estadística descriptiva tiene una función diferente a la estadística inferencial, conjuntos de datos que se utilizan para tomar decisiones o aplicar características de un conjunto de datos a otro.
Consideremos otro ejemplo: una empresa vende salsa picante. La empresa recopila datos como número de ventas, compras promedio por transacción y ventas promedio por día de la semana. Toda esta información es de naturaleza descriptiva porque cuenta lo que realmente sucedió en el pasado. En este caso no se utiliza salvo con fines informativos.
Digamos que la misma empresa quiere lanzar una nueva salsa picante. Recopila los mismos datos de ventas que el anterior, pero procesa la información para predecir las ventas de una nueva salsa picante. El uso de estadísticas descriptivas y la aplicación de características a otro conjunto de datos hace que el conjunto de datos sea una estadística inferencial. Ya no nos limitamos a resumir datos; lo usamos para predecir qué sucederá con un conjunto de datos completamente diferente (un nuevo producto de salsa picante).
¿Qué son las estadísticas descriptivas?
La estadística descriptiva es un medio para describir características de un conjunto de datos mediante la creación de resúmenes de muestras de datos. A menudo se representa como un resumen de los datos mostrados, explicando su contenido. Por ejemplo, un censo podría incluir estadísticas descriptivas sobre la proporción de hombres y mujeres en una ciudad en particular.
¿Cuáles son ejemplos de estadísticas descriptivas?
Las estadísticas descriptivas son de naturaleza informativa y están destinadas a describir las características reales de un conjunto de datos. Al analizar los números relacionados con la temporada anterior de las Grandes Ligas, las estadísticas descriptivas incluyen el promedio de bateo más alto por jugador, las carreras permitidas por equipo y el promedio de victorias por división.
¿Cuál es el objetivo principal de la estadística descriptiva?
El objetivo principal de la estadística descriptiva es proporcionar información sobre un conjunto de datos. En el ejemplo anterior, cientos de jugadores de béisbol participan en miles de juegos. La estadística descriptiva resume una gran cantidad de datos en unos pocos fragmentos de información útiles.
¿Cuáles son los tipos de estadística descriptiva?
Los tres tipos principales de estadística descriptiva son la distribución de frecuencia, la tendencia central y la variabilidad de un conjunto de datos. La distribución de frecuencia captura la frecuencia de aparición de los datos, la tendencia central captura el punto central de la distribución de datos y la variabilidad de un conjunto de datos captura el grado de su dispersión.
¿Se puede utilizar la estadística descriptiva para sacar conclusiones o hacer predicciones?
No. Si bien estas descripciones ayudan a comprender los atributos de los datos, las técnicas estadísticas inferenciales (una rama distinta de la estadística) son esenciales para comprender cómo las variables interactúan entre sí en un conjunto de datos.
Línea de fondo
La estadística descriptiva se refiere al análisis, síntesis y comunicación de resultados que describen un conjunto de datos. Las estadísticas descriptivas, aunque a menudo no son útiles para la toma de decisiones, siguen siendo valiosas para explicar resúmenes generales de un conjunto de información, como la media, la mediana, la moda, la varianza, el rango y la cantidad de información.
Preguntas Frecuentes
conjunto de datos específico de manera concisa y comprensible. Ayuda a resumir y describir las características de los datos, como las medidas de tendencia central y variabilidad, así como la distribución de frecuencia. Su objetivo es proporcionar una instantánea general de los datos y facilitar su comprensión.
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