Conceptos de la aplicación de la opción análisis de datos EXCEL

Conceptos de la aplicación de la opción análisis de datos EXCEL

Héctor Andrés Sosa Gavela

Instituto de Altos Estudios Nacionales

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Notas del Autor:

Héctor Andrés Sosa Gavela, Maestría Profesional en Administración Tributaria, IAEN

Contenido

Conceptos Análisis de Datos Excel.        3

Media.-        3

Error Típico.-        3

Mediana.-        4

Moda.-        4

Desviación estándar.-        4

Varianza de la muestra.-        5

Curtosis.-        6

Coeficiente de asimetría.-        7

Rango.-        9

Mínimo.-        9

Máximo.-        9

Suma.-        9

Cuenta.-        9

Referencias        10

Conceptos Análisis de Datos Excel.

El presente resumen se genera en base a los cálculos que genera el programa EXCEL en su opción análisis de datos ,perteneciente las aplicaciones de Microsoft, la cual nos permite generar medidas de tendencia, para verificar en qué medida los datos se agrupan o dispersan en torno a un valor central, como lo menciona el blog de excelforo (Romero, 2009).

A continuación se proponen los siguientes conceptos que conforman parte del resultado de utilizar la opción antes mencionada y que constituye la tabla estadística:

Media.-

La media aritmética, es una medida de tendencia central, se calcula sumando todas las observaciones de un conjunto de datos, dividiendo después ese total entre el número total de elementos involucrados, como lo define Antonio Vargas en su libro Estadística descriptiva e inferencia. (Vargas, 1995).

Ejemplo: (2, 5, 8, 11, 16,21)  de los 7 números de conjunto acomodados en orden ascendente, el número del medio es 11.

Error Típico.-  

“El error típico es la desviación de la distribución de dicho estadístico en el muestreo” (Vargas, 1995, pág. 71),  enmarcando este error como la no coincidencia entre el parámetro poblacional y el estimador.

Este parámetro nos sirve en si para establecer intervalos de confianza, comprobar la factibilidad de la muestra, determinar el número de sujetos que necesitamos en la muestra para extrapolar los resultados de la población.

En una clase se cuenta con una población de 158 personas, que obtienen una muestra de 76 personas que prefieren materias en las cuales intervienen números  y una desviación típica de 18 obtener el error típico de esta.

=18/√76-1 = √25 = 2.07

Mediana.-

“La mediana es un promedio en el sentido en que divide los datos en dos partes de modo que, a menos de que haya valores iguales, hay tantos valores por debajo de la mediana como por encima de esta” (Freund, 1994, pág. 50). De esta manera podemos concretar que la mediana es el punto medio entre un grupo de datos ordenados de forma descendente o ascendente.

Ejemplo: 2, 3, 3, 4, 5, 5, 8, si buscamos la Mediana el resultado seria 4 al encontrarse en el centro de los datos.         

Moda.-

La descripción de otro punto medio de un conjunto de datos también es la moda, como resultado de esta tenemos el valor que se repite con más frecuencia y de manera repetitiva. Se calcula mediante un conteo y no mediante una formula, concepto que lo tenemos en el libro de Estadística Elemental de Jhon Freund. (Freund, 1994).

Ejemplo: 1, 1, 1, 2, 5, 6, 8, 10, 12, si buscamos la moda (dato de mayor frecuencia), tenemos como resultados el 1 con 3 incidencias.

Desviación estándar.-

La desviación estándar es la medida que indica que tan disperso están los datos con respecto a la media. Mientras mayor sea esta, mayor será la dispersión de los datos de una muestra. Se calcula mediante la raíz cuadrada de la varianza, estos conceptos se muestran en el libro Estadística elemental de Jhon Freund (Freund, 1994)

Su fórmula es:

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Ejemplo: 9, 3, 8, 8, 9, 8, 9, 18

   =  = 9[pic 3]

σ = = 4,14[pic 4]

Varianza de la muestra.-

La varianza es una medida que muestra la dispersión de un rango de datos. La varianza es la media aritmética de los cuadrados de las diferencias de los valores individuales de la media. La elevación al cuadrado asegura que los valores positivos y negativos no se anulen mutuamente.

Su fórmula es:

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Ejemplo: 9, 3, 8, 8, 9, 8, 9, 18

   =  = 9[pic 6]

= 17,14[pic 7]

Curtosis.-

“El coeficiente de curtosis estudia la concentración de frecuencias en la zona central de la variable, de modo que variables con curtosis alta tiene forma apuntada y variables con curtosis baja tiene forma achatada” (Sarabia, 2005, pág. 72).  Por lo que este coeficiente indica cuantos datos hay cercanos a la media, teniendo tres tipos de curtosis: Leptocúrtica (curva apuntada), mesocúrtica (Distribución normal céntrica) y platicúrtica (Forma atachada)

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