Estadística descriptiva Flashcards

1
Q

Cuáles son las escalas de tipo numérico

A

Escalas de intervalo y escalas de razón

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
2
Q

Escala nominal

A

Los números funcionan como “etiquetas” que identifican o clasifican al objeto.

Trata con variables no numéricas (no cuantitativas)
Ejemplo:

  1. Leve
  2. Moderado
  3. Severo
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
3
Q

Escala ordinal

A

Es la medición que permite la clasificación y orden de los datos sin establecer el grado de variación entre ellos.

Ejemplo:

  1. Totalmente satisfecho
  2. Satisfecho

3.Insatisfecho

  1. Totalmente satisfecho
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
4
Q

Propiedades de la escala ordinal

A

Además de identificar y describir la magnitud, la escala ordinal suele mostrar el rango relativo de variables.

Las propiedades del intervalo no se conocen.

Se miden atributos no numéricos como frecuencia, satisfacción, felicidad, etc.

Además de la información proporcionada por la escala nominal, la escala ordinal identifica el rango de las variables.

Utilizando esta escala, los encuestadores pueden analizar el grado de acuerdo o desacuerdo de los encuestados con respecto a la pregunta realizada.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
5
Q

Características de la escala nominal

A

Características de la escala nominal
En una escala nominal, una variable se divide en dos o más categorías, por ejemplo, de acuerdo / en desacuerdo, si / no, etc. Es un mecanismo de medición en el que la respuesta a una pregunta en particular puede caer en cualquier categoría.

La escala nominal es de naturaleza cualitativa, lo que significa que los números se usan únicamente para categorizar o identificar objetos. Por ejemplo, en el fútbol, ¿has notado que los jugadores tienen un número en su camiseta? (cada uno tiene un número diferente). La realidad es que estos números no tienen nada que ver con la capacidad de los jugadores, sin embargo, pueden ayudar a identificar al jugador.

En una escala nominal, los números no definen las características relacionadas con el objeto, lo que significa que cada número se asigna a un objeto aleatorio o por decisión propia. El único aspecto permitido relacionado con los números en una escala nominal es que sirven para “contar”. Si volvemos al ejemplo de la clasificación de hombres y mujeres, 1 siendo hombres y 2 siendo mujeres, los números nos servirán para saber cuántos hombres (1) hay y cuántas mujeres (2) hay.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
6
Q

Variables continuas

A

Son variables continuas las que pueden adoptar un número teóricamente infinito de valores a lo largo de un continuo (ejemplo: talla, peso).

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
7
Q

Variables discretas

A

on discretas cuando solo son posibles un número finito de valores (ejemplo: número de hijos de una pareja; esta variable no puede tener fracciones).

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
8
Q

En qué escalas se miden las variables discretas y continuas

A

Las variables discretas pueden medirse en cualquier escala, aunque habitualmente se medirán en escalas nominales u ordinales, mientras que las variables continuas solo pueden medirse en escalas de intervalos y de razones.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
9
Q

Escala de intervalo

A

Es una escala numérica en la que conocemos tanto el orden como las diferencias exactas entre los valores.

Ej. Celsius

El cero es convencional o arbitrario.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
10
Q

Escalas de razón

A

Arroja el valor exacto entre las unidades y también tienen un cero absoluto, lo que permite aplicar una amplia gama de estadísticas tanto descriptivas como inferenciales.

Los datos de escala de razón pueden ser multiplicados y divididos, esta es una de las principales diferencias entre los datos de escala de razón y los datos de una escala de intervalo, los cuales solo pueden ser sumados y restados.

En los datos de escala de razón, la diferencia entre 1 y 2 es la misma que la diferencia entre 3 y 4, pero también aquí 4 es el doble que 2. Esta comparación es imposible en los datos de escala de intervalo.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
11
Q

Tablas simples

A

Relaciona una columna de categorías con una o más columnas de datos.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
12
Q

Tabla de frecuencias

A

Las columnas representan diversos conceptos y en una de ellas se presenta información sobre el número de veces (frecuencia) de cierto fenómeno.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
13
Q

Tabla de doble entrada

A

La información se clasifica simultáneamente por medio de dos criterios.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
14
Q

Tablas de contingencia

A

Se crean dos filas y dos columnas para representar datos categóricos en términos de conteos de frecuencia.

Permite medir la interacción entre dos variables para conocer una serie de información “oculta” de gran utilidad para comprender con mayor claridad los resultados de una investigación.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
15
Q

Marca de clase

A

Constituida por el punto medio del intervalo de clase. Se calcula sumando los dos límites del intervalo y dividiéndolos entre dos.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
16
Q

Frecuencia acumulada de la clase

A

Ees el número resultante de sumar la frecuencia de la clase 1 con la frecuencia de las clases que la anteceden.

Denotada como fi

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
17
Q

Frecuencia relativa de la clase

A

Es el cociente entre la frecuencia absoluta (fi) y el número total de datos.

Muestra la proporción del número de casos que se han presentado en el intervalo I, respecto al total de los casos en la investigación.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
18
Q

Frecuencia acumulada relativa de la clase

A

Cociente entre la frecuencia acumulada de la clase I y el número total de datos.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
19
Q

Frecuencias absolutas y relativas

A

Es el número que indica cuántas veces el valor de una variable de medición (dato) se presenta en la muestra.

Esta frecuencia dividida entre el tamaño de la muestra da la frecuencia relativa correspondiente.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
20
Q

Histograma de frecuencias

A

Es un gráfico de rectángulos con su base en el eje horizontal o x).

Su anchura es igual si se busca representar comportamiento de variable discreta y anchura proporcional a la longitud de intervalo en variables continuas.

La altura está ubicada en el eje de las ordenadas ( o y) y corresponde a la frecuencia de las clases.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
21
Q

Ejemplo de tabla y pasos 1 y 2

A
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
22
Q

Ejemplo de tabla paso 3 y 4

A
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
23
Q

Ejemplo de tabla paso 5

A
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
24
Q

Ejemplo de tabla paso 6

A
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
25
Q

Tipos de gráficos

A
  1. Diagrama de barras
  2. Diagrama circular

3.Pictograma y cartograma

  1. Diagrama en escalera
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
26
Q

Diagrama de barras

A

Permite comparar proporciones de cada una de las partes respecto del todo; usando valores absolutos, proporcionales o porcentajes.

27
Q

Diagrama circular

A

Muestra la importancia relativa de las diferentes partes que componen un total.

28
Q

Desventajas de gráfica circular o pastel

A
  1. Requiere cálculos adicionales
  2. Es más dificil comparar segmentos de un círculo que comparar alturas de un diagrama de barras.
  3. No da información de magnitudes absolutas.
29
Q

Pictograma

A

Se toma como unidad una silueta o símbolo que sea representativo del fenómeno a estudiar

30
Q

Cartograma

A

Utiles en estudios de carácter geográfico.

31
Q

Diagrama en escalera

A

Se usa para representar frecuencias acumuladas

32
Q

Gráficas para distribución de frecuencias agrupadas en clases

A
  1. Histograma
  2. Polígono de frecuencias
  3. Ojivas
33
Q

Polígono de frecuencias

A

Normalmente sirve para representar una serie temporal para analizar evolución de los datos.

34
Q

Ojivas

A

Utiliza frecuencias acumuladas. Cuando se desea conocer cuántas observaciones se acumulan hasta diferentes valores de las variables.

35
Q

Ejemplo de gráfico de columnas

A
36
Q

Ejemplo de gráfico de barras

A
37
Q

Ejemplo de gráfico circular o de pastel

A
38
Q

Medidas de posición

A

Aquellas que definen o informar del valor de datos que ocupan lugares importantes en la distribución

Def. Técnica: Las medidas de posición son indicadores estadísticos que permiten resumir los datos en uno solo, o dividir su distribución en intervalos del mismo tamaño.

Ej. Promedio

39
Q

Tipos de medida de posición

A

Tendencia no central y central

40
Q

Medidas de tendencia central

A

Indican datos representativos de una distribución y que se ubican en el centro.

Ej. La media aritmética, la mediana y la moda.

41
Q

Media artimética

A

Es el promedio y se obtiene sumando los datos y dividiendo el total entre el número de datos.

Determina cómo repartir un total entre N observaciones si el reparto es a partes iguales.

42
Q

Ejemplo de media artimética

A
43
Q

Mediana

A

Es el valor que divide la distribución en dos partes iguales.

44
Q

Qué se hace si la media es impar

A

Se promedia los dos datos medios.

45
Q

Moda

A

El dato más frecuente de nuestro conjunto.

Si hay dos datos iguales, no tiene moda.

Si hay dos datos con valor más frecuente, se afirma como bimodal.

46
Q

Cuártiles

A

Divide los datos en tres cuártiles.

Q1 divide la distribución en dos partes o 25%.

Q2 asimila la mediana y divide la distribución en dos partes iguales.

Q3 divide la distribución en dos partes y la de la izquierda agrupa el 75% de los datos más pequeños y la parte derecha el 25% de los más grandes.

Funciona cuando son muchos datos.

47
Q

Medidas de dispersión

A

Def. Técnica: Las medidas de dispersión tratan, a través del cálculo de diferentes fórmulas, de arrojar un valor numérico que ofrezca información sobre el grado de variabilidad de una variable.

Rango

Varianza

Desviación estándar

Coeficiente de variación

48
Q

Rango

A

Diferencia entre el dato mayor y el dato menor.

49
Q

Fórmula de rango

A
50
Q

Ejemplos de varianza y desviación estándar

A
51
Q

Tabla de ejemplo de desviaciones de datos parte 1

A
52
Q

Tabla de ejemplo de desviaciones de datos parte 2

A
53
Q

Varianza

A
54
Q

Problemas de la varianza

A
55
Q

Fórmula de la desviación estándar de una muestra

A
56
Q

Ejemplo de coeficiente de variación

A
57
Q

Fórmula de coeficiente de relación

A
58
Q

Clase

A

Cada de uno de los subconjuntos en los que dividimos nuestros datos.

59
Q

Número de clases

A

Definidos con base en el número total de datos.

60
Q

Ancho de clase

A
61
Q

Límite de clase

A

Punto en el que termina una clase y comienza la siguiente

62
Q

Problema de datos que caen en límite de su clase

A
63
Q

Fórmula de la Mediana

A
64
Q

Formula de la Moda o Modo

A