Saltar al contenido principal
Library homepage
 
LibreTexts Español

5.9: Resumen

  • Page ID
    151552
  • \( \newcommand{\vecs}[1]{\overset { \scriptstyle \rightharpoonup} {\mathbf{#1}} } \) \( \newcommand{\vecd}[1]{\overset{-\!-\!\rightharpoonup}{\vphantom{a}\smash {#1}}} \)\(\newcommand{\id}{\mathrm{id}}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \( \newcommand{\kernel}{\mathrm{null}\,}\) \( \newcommand{\range}{\mathrm{range}\,}\) \( \newcommand{\RealPart}{\mathrm{Re}}\) \( \newcommand{\ImaginaryPart}{\mathrm{Im}}\) \( \newcommand{\Argument}{\mathrm{Arg}}\) \( \newcommand{\norm}[1]{\| #1 \|}\) \( \newcommand{\inner}[2]{\langle #1, #2 \rangle}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \(\newcommand{\id}{\mathrm{id}}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \( \newcommand{\kernel}{\mathrm{null}\,}\) \( \newcommand{\range}{\mathrm{range}\,}\) \( \newcommand{\RealPart}{\mathrm{Re}}\) \( \newcommand{\ImaginaryPart}{\mathrm{Im}}\) \( \newcommand{\Argument}{\mathrm{Arg}}\) \( \newcommand{\norm}[1]{\| #1 \|}\) \( \newcommand{\inner}[2]{\langle #1, #2 \rangle}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\)\(\newcommand{\AA}{\unicode[.8,0]{x212B}}\)

    Calcular algunas estadísticas descriptivas básicas es una de las primeras cosas que haces al analizar datos reales, y las estadísticas descriptivas son mucho más sencillas de entender que las estadísticas inferenciales, así que como cualquier otro libro de texto de estadísticas, he empezado con descriptivos. En este capítulo, hablamos de los siguientes temas:

    • Medidas de tendencia central. En términos generales, las medidas centrales de tendencia te indican dónde están los datos. Hay tres medidas que se reportan típicamente en la literatura: la media, la mediana y el modo. (Sección 5.1)
    • Medidas de variabilidad. En contraste, las medidas de variabilidad te indican qué tan “dispersos” están los datos. Las medidas clave son: rango, desviación estándar, reange intercuartílico (Sección 5.2)
    • Obteniendo resúmenes de variables en R. Dado que este libro se enfoca en hacer análisis de datos en R, pasamos un poco de tiempo hablando de cómo se calculan las estadísticas descriptivas en R. (Sección 2.8 y 5.5)
    • Puntajes estándar. El puntaje z es una bestia un poco inusual. No es del todo una estadística descriptiva, y no del todo una inferencia. Hablamos de ello en la Sección 5.6. Asegúrate de entender esa sección: volverá a aparecer más tarde.
    • Correlaciones. ¿Quieres saber qué tan fuerte es la relación entre dos variables? Calcular una correlación. (Sección 5.7)
    • Datos faltantes. Tratar con datos faltantes es una de esas cosas frustrantes en las que los analistas de datos realmente desearían no tener que pensar. En la vida real puede ser difícil hacerlo bien. Para los fines de este libro, solo tocamos los conceptos básicos en la Sección 5.8

    ¡En la siguiente sección pasaremos a una discusión sobre cómo dibujar imágenes! A todo el mundo le encanta una foto bonita, ¿verdad? Pero antes de que lo hagamos, quiero terminar en un punto importante. Un primer curso tradicional de estadística gasta sólo una pequeña proporción de la clase en estadística descriptiva, tal vez una o dos conferencias como máximo. La gran mayoría del tiempo del profesor se dedica a las estadísticas inferenciales, porque ahí es donde están todas las cosas difíciles. Eso tiene sentido, pero oculta la importancia práctica cotidiana de elegir buenos descriptivos. Con eso en mente...


    This page titled 5.9: Resumen is shared under a CC BY-SA 4.0 license and was authored, remixed, and/or curated by Danielle Navarro via source content that was edited to the style and standards of the LibreTexts platform; a detailed edit history is available upon request.