5: Estadística Descriptiva
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load( "./data/aflsmall.Rdata" )
library(lsr)## Warning: package 'lsr' was built under R version 3.5.2who()## -- Name -- -- Class -- -- Size --
## afl.finalists factor 400
## afl.margins numeric 176Aquí hay dos variables, afl.finalistas y afl.margins. Nos centraremos un poco en estas dos variables en este capítulo, así que será mejor que te diga cuáles son. A diferencia de la mayoría de los conjuntos de datos de este libro, estos son en realidad datos reales, relacionados con la Liga Australiana de Fútbol (AFL) 64 La variable afl.margins contiene el margen ganador (número de puntos) para todos los 176 partidos locales y fuera de casa jugados durante la temporada 2010. La variable afl.finalistas contiene los nombres de los 400 equipos que jugaron en los 200 partidos finales disputados durante el periodo 1987 a 2010. Echemos un vistazo a la variable afl.margins:
print(afl.margins)## [1] 56 31 56 8 32 14 36 56 19 1 3 104 43 44 72 9 28
## [18] 25 27 55 20 16 16 7 23 40 48 64 22 55 95 15 49 52
## [35] 50 10 65 12 39 36 3 26 23 20 43 108 53 38 4 8 3
## [52] 13 66 67 50 61 36 38 29 9 81 3 26 12 36 37 70 1
## [69] 35 12 50 35 9 54 47 8 47 2 29 61 38 41 23 24 1
## [86] 9 11 10 29 47 71 38 49 65 18 0 16 9 19 36 60 24
## [103] 25 44 55 3 57 83 84 35 4 35 26 22 2 14 19 30 19
## [120] 68 11 75 48 32 36 39 50 11 0 63 82 26 3 82 73 19
## [137] 33 48 8 10 53 20 71 75 76 54 44 5 22 94 29 8 98
## [154] 9 89 1 101 7 21 52 42 21 116 3 44 29 27 16 6 44
## [171] 3 28 38 29 10 10Esta salida no hace que sea fácil tener una idea de lo que realmente dicen los datos. El simple hecho de “mirar los datos” no es una forma terriblemente efectiva de entender los datos. Para tener una idea de lo que está pasando, necesitamos calcular algunas estadísticas descriptivas (este capítulo) y dibujar algunas imágenes bonitas (Capítulo 6. Dado que las estadísticas descriptivas son lo más fácil de los dos temas, comenzaré con esos, pero sin embargo te mostraré un histograma de los datos afl.margins, ya que debería ayudarte a tener una idea de cómo se ven realmente los datos que estamos tratando de describir. Pero para lo que vale, este histograma —que se muestra en la Figura 5.1— se generó utilizando la función hist (). Hablaremos mucho más sobre cómo dibujar histogramas en la Sección 6.3. Por ahora, basta con mirar el histograma y señalar que proporciona una representación bastante interpretable de los datos afl.margins.
afl.margins). Como cabría esperar, cuanto mayor sea el margen, con menos frecuencia tiende a verlo.- 5.3: sesgo y curtosis
- Hay dos estadísticas descriptivas más que a veces verás reportadas en la literatura psicológica, conocidas como sesgo y curtosis. En la práctica, ninguno de los dos se usa tan frecuentemente como las medidas de tendencia central y variabilidad de las que hemos estado hablando. El sesgo es bastante importante, así que lo ves mencionado un poco; pero en realidad nunca he visto la curtosis reportada en un artículo científico hasta la fecha.