Analisis de datos 1

ANALISIS DATOS

Estadística

• Ciencia que permite recolectar, procesar e interpretar la información para la toma de decisiones.
• Aplicaciones: marketing, producción, contabilidad, finanzas y economía.
• Descriptiva: elabora resúmenes de información (datos).
• Inferencial: usa datos de una muestra para crear y probar hipótesis sobre las características de una población.
• Población: todos los elementos de interés en un estudio particular.
• Muestra: subconjunto de la población.

Datos

• Son los hechos y las cifras que se recaudan, analizan y resumen para su presentación e interpretación.
• Banco de datos: conjunto de todos los datos.
• Categóricos: cualitativos, se agrupan en categorías específicas (palabras), tipo de medida nominal y ordinal (jerarquías).
• Cuantitativos: utiliza valores numéricos, de intervalos y de razón.
• Transversales: recaudados en el mismo periodo de tiempo.
• Series de tiempo: recaudados a lo largo de varios periodos.

Elemento

• Entidades a partir de las cuales se reúnen los datos.

Variable

• Característica de interés para los elementos.

Observaciones

• Lo que se ha analizado del banco de datos.

Escalas de medición

• Nominal: etiquetas o códigos numéricos.
• Ordinal: propiedades de los datos nominales y su orden o clasificación significativa.
• Intervalo: numéricos se expresa en unidades de medida. Ej. cm, seg, kg.
• Razón: propiedades de intervalo, estableciendo comparaciones. 0 definido. Ej. pedro mide 1.60 cm y Juan el doble 3.20 cm.

Frecuencia

• Número de veces que se repite un dato.
• Se obtiene dividiendo cada uno de los datos entre la suma de ellos.

Distribución de frecuencia

• Resumen tabular de datos que muestra el numero (frecuencia) de elementos en distintas clases que no se superponen.
• Relativa = frecuencia de la clase / n elementos de la población. Su suma siempre es igual a 1.

• n elementos de la muestra
• N elementos de la población

• Porcentual = frecuencia relativa x 100. Su suma siempre es igual a 100.

Ejemplo Distribución Frecuencia (Datos Cualitativos)

Resumen de Datos Cuantitativos

• Para definir las clases de una distribución de frecuencia se necesita

1. Determine el numero de clases que no se superponen.
2. Defina el ancho de cada clase.
3. Determine los límites de clase.

• Numero de clases: se forman mediante la especificacion de los rangos que se usan para agrupar los datos, se recomienta usar entre 5 y 20 clases
• Ancho clase: valor de datos mayor – menor / num de clases
• Limite de clases: se eligen de modo que cada elemento pertenezca a una clase y no más.
• Punto medio de clases: es el valor medio entre los límites de clase inferior y superior.
• Histograma: gráfica de los datos cuantitativos ya resumidos.
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• Distribucion Acumulada: muestra en numero de elementos de datos con valores menores o iguales al limite de clase.
• Ojiva: gráfica de la distribución acumulada.

Ejemplo Datos Cuantitativos

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