Calculadora de estadísticas descriptivas

La estadística descriptiva corresponde a medidas y gráficos que se derivan de muestra y están destinados a proporcionar información sobre la población que se está estudiando. Dos tipos básicos de estadísticas descriptivas son las medidas de tendencia central y el medidas de dispersión .

¿cómo calculo estadísticas descriptivas?

Los siguientes son los pasos típicos que seguirá para calcular estadísticas descriptivas:

• Paso 1 : Identifique claramente los datos de la muestra y tome nota del tamaño de la muestra n, que es el número total de datos en la muestra, incluidos los valores repetidos
• Paso 2 : A menudo, querrá ordenar los datos en orden ascendente. Aunque esto no es necesario para calcular la media y la desviación estándar, deberá hacerlo para calcular la mediana y los cuartiles.
• Paso 3 : Cree clases con los datos si desea crear un histograma. Ver el calculadora de histograma para ver en detalle cómo construir estas clases
• Paso 4 : Con un conjunto de estadísticas descriptivas numéricas y una representación gráfica proporcionada por un histograma, ahora está en condiciones de sacar algunas conclusiones sobre la distribución de los datos.

¿para qué usas la estadística descriptiva?

Las medidas de tendencia central pretenden dar una idea de la ubicación de la distribución. Ejemplos de medidas de tendencia central son la media muestral \(\bar X\), la mediana y el modo . Ejemplos de medidas de dispersión son la varianza muestral \(s^2\), la desviación estándar \(s\) y el rango, entre otros.

El muestra promedio es la medida más típica de tendencia central utilizada, ya que es la desviación estándar la medida de dispersión más comúnmente informada.

El único inconveniente posible de estos es que son muy sensibles a valores atípicos , lo que significa que su valor puede cambiar drásticamente con uno o dos valores atípicos fuertes, si no se detectan o se corrigen.

Otras medidas comunes de tendencia central y dispersión

Como mencionamos en los párrafos anteriores, los valores atípicos y la distribución fuertemente sesgada pueden afectar drásticamente el valor de la media y la desviación estándar.

Alternativamente, para datos altamente sesgados, puede usar la mediana o la rango medio como medidas de tendencia central, y la rango intercuartil como medida de dispersión.

Estadísticas descriptivas usando gráficos

Los gráficos que normalmente se presentan en un informe estadístico descriptivo son los histograma y diagrama de caja , que dan una imagen muy clara de la distribución de la variable que se está muestreando.

Diferentes medidas son más apropiadas que otras para ciertos casos. Por ejemplo, ciertas medidas como la media son muy sensibles a los valores atípicos y, por lo tanto, cuando una muestra tiene fuertes valores atípicos o está muy sesgada, la medida de tendencia central preferida sería la mediana en lugar de la muestra promedio

Estadísticas descriptivas típicamente reportadas

Por lo general, se utilizan diferentes formatos, según el contexto de los datos de muestra. A menudo, se informa el resumen de 5 números, que consiste en el Mínimo , el primer cuartil, la mediana, el tercer cuartil y el maximo .

¿qué sucede si tengo datos agrupados?

Los datos agrupados deben manejarse de manera diferente, utilizando tablas de frecuencia . Al tener datos agrupados, especialmente el tipo de datos donde conocemos la frecuencia asociada a un rango dado de datos, necesitamos proceder de manera diferente utilizando una aproximación de un punto medio para representar un rango de datos.

En ese caso, en su lugar, usaría este calculadora de estadísticas descriptivas para datos agrupados .

Estadística descriptiva con tablas y gráficos

A menudo, la estimación puntual de parámetros de población cruciales, como la media y la desviación estándar, es extremadamente útil y puede brindarle mucha información sobre la población que está analizando.

Pero al mismo tiempo, es muy importante utilizar herramientas visuales. Por ejemplo, puedes usar este calculadora de tabla de distribucion de frecuencia para condensar los datos de muestra en grupos y ver cómo se agrupan los datos.

O puedes formalmente puedes construir un histograma , para obtener una buena representación de la distribución de la población de donde se extraen los datos de la muestra.