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2: Estadística Descriptiva

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    En este capítulo, estudiarás formas numéricas y gráficas de describir y mostrar tus datos. Esta área de la estadística se llama “Estadística Descriptiva”. Aprenderás a calcular, y aún más importante, a interpretar estas medidas y gráficas.

    • 2.1: Preludio a la Estadística Descriptiva
      En este capítulo, estudiarás formas numéricas y gráficas de describir y mostrar tus datos. Esta área de la estadística se llama “Estadística Descriptiva”. Aprenderás a calcular, y aún más importante, a interpretar estas medidas y gráficas. En este capítulo, veremos brevemente las gráficas de tallo y hoja, los gráficos de líneas y los gráficos de barras, así como los polígonos de frecuencia y los gráficos de series de tiempo. Nuestro énfasis estará en los histogramas y las parcelas de caja.
    • 2.2: Gráficas de tallo y hoja (Stemplots), gráficas de líneas y gráficas de barras
      Una gráfica de tallo y hoja es una forma de trazar datos y observar la distribución, donde todos los valores de datos dentro de una clase son visibles. La ventaja en una gráfica de tallo y hoja es que se listan todos los valores, a diferencia de un histograma, que da clases de valores de datos. A menudo se usa un gráfico de líneas para representar un conjunto de valores de datos en los que una cantidad varía con el tiempo. Estas gráficas son útiles para encontrar tendencias. Un gráfico de barras es un gráfico que utiliza barras horizontales o verticales para mostrar comparaciones entre categorías.
    • 2.3: Histogramas, Polígonos de Frecuencia y Gráficas de Series de Tiempo
      Un histograma es una versión gráfica de una distribución de frecuencias. La gráfica consiste en barras de igual ancho dibujadas adyacentes entre sí. La escala horizontal representa clases de valores de datos cuantitativos y la escala vertical representa frecuencias. Las alturas de las barras corresponden a valores de frecuencia. Los histogramas se utilizan típicamente para conjuntos de datos cuantitativos, continuos y grandes. Un polígono de frecuencia también se puede utilizar al graficar grandes conjuntos de datos con puntos de datos que se repiten.
    • 2.4: Medidas de la ubicación de los datos
      Los valores que dividen un conjunto de datos ordenados por rangos en 100 partes iguales se denominan percentiles y se utilizan para comparar e interpretar datos. Por ejemplo, una observación al percentil 50 sería mayor al 50% de las otras obeservaciones del conjunto. Los cuartiles dividen los datos en trimestres. El primer cuartil es el percentil 25, el segundo cuartil es el percentil 50 y el tercer cuartil es el percentil 75. El rango intercuartílico es el rango del 50% medio de los valores de datos
    • 2.5: Parcelas de Caja
      Las gráficas de caja son un tipo de gráfico que puede ayudar a organizar visualmente los datos. Para graficar una gráfica de caja se deben calcular los siguientes puntos de datos: el valor mínimo, el primer cuartil, la mediana, el tercer cuartil y el valor máximo. Una vez que se grafica la gráfica de caja, puede mostrar y comparar distribuciones de datos.
    • 2.6: Medidas del Centro de Datos
      La media y la mediana se pueden calcular para ayudarle a encontrar el “centro” de un conjunto de datos. La media es la mejor estimación para el conjunto de datos real, pero la mediana es la mejor medida cuando un conjunto de datos contiene varios valores atípicos o valores extremos. El modo le indicará el dato (o datos) que ocurre con mayor frecuencia en su conjunto de datos. La media, la mediana y el modo son extremadamente útiles cuando necesita analizar sus datos.
    • 2.7: La asimetría y la media, mediana y modo
      Observar la distribución de los datos puede revelar mucho sobre la relación entre la media, la mediana y el modo. Hay tres tipos de distribuciones. Una distribución sesgada derecha (o positiva), una distribución sesgada izquierda (o negativa) y una distribución simétrica.
    • 2.8: Medidas de la difusión de los datos
      Una característica importante de cualquier conjunto de datos es la variación en los datos. En algunos conjuntos de datos, los valores de datos se concentran estrechamente cerca de la media; en otros conjuntos de datos, los valores de datos están más extensamente dispersos a partir de la media. La medida más común de variación, o spread, es la desviación estándar. La desviación estándar es un número que mide qué tan lejos están los valores de los datos de su media.
    • 2.9: Estadística Descriptiva (Hoja de Trabajo)
      Una hoja de trabajo de estadística: El alumno construirá un histograma y una gráfica de caja. El alumno calculará estadísticas univariadas. El alumno examinará las gráficas para interpretar lo que implican los datos.
    • 2.E: Estadística Descriptiva (Ejercicios)
      Estos son ejercicios de tarea para acompañar el Textmap creado para “Estadísticas Introductorias” por OpenStax.


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