Al describir los datos estadísticos con los números
Video: Estadística Descriptiva: Tablas estadísticas y Tratamiento gráfico. Módulo 1
Después de recoger buenos datos estadísticos, se puede resumir con reestadísticas escriptive. Estos son los números que describen un conjunto de datos en términos de sus características importantes:
Si los datos son categórico (Donde los individuos se colocan en grupos, tales como el género o afiliación política), que normalmente se resumieron mediante el número de individuos en cada grupo (llamado el frecuencia) O el porcentaje de individuos en cada grupo (llamado el Frecuencia relativa).
Datos numéricos representar mediciones o recuentos, donde los números reales tienen un significado (tales como la altura y peso). Con datos numéricos, más características se pueden resumir además del número o porcentaje de cada grupo. Algunas de estas características incluyen
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Medidas de tendencia central (en otras palabras, ¿dónde está el “medio” de los datos?)
Medidas de difusión (lo diverso o cómo son los datos concentrada alrededor del centro?)
Si es apropiado, los números que miden la fuerza de la relación entre dos variables (tales como la altura y peso)
Algunas estadísticas descriptivas son más apropiadas que otras en ciertas situaciones-por ejemplo, el promedio no es siempre la mejor medida del centro de datos de un conjunto- la mediana es a menudo una mejor opción. Y la desviación estándar no es la única medida de la variabilidad en el bloque- el rango intercuartil tiene excelentes cualidades también. Tienes que ser capaz de discernir, interpretar y evaluar los tipos de estadísticas descriptivas ser presentados a usted sobre una base diaria y saber cuando una estadística más apropiada está en orden.
Las estadísticas descriptivas que se ven con más frecuencia incluyen frecuencias (cuentas) y las frecuencias relativas (porcentajes) para los datos categóricos, y la media, mediana, desviación estándar y percentiles para datos numéricos.
Sin embargo, algunos datos que se usan números es realmente más apropiada para ser considerados como datos categóricos - por ejemplo, números de la Seguridad Social o números que se utilizan como etiquetas. La regla general es que si los números no tienen significado matemático (por ejemplo, a quién le importa lo que el número promedio de Seguridad Social es?), Entonces los datos es muy categórico.