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2.5: Gráficas de Datos Numéricos

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    Los datos numéricos se tratan de manera diferente a los datos categóricos ya que existen diferencias cuantificables en los valores de datos. Al analizar datos cuantitativos, podemos describir características cuantificables como el centro, la dispersión, la forma o asimetría 18, y cualquier característica inusual (como los valores atípicos).

    Interpretación y descripción de datos numéricos

    Centro — ¿Dónde está la mitad de los datos, qué valor representaría el valor promedio o típico?

    Spread ‐ ¿Cuánta variabilidad hay en los datos? ¿Cuál es el rango de los datos? (rango es el valor más alto — el valor más bajo.)

    Forma — ¿Los valores de los datos son simétricos o están sesgados positivos o negativos? ¿Los valores están agrupados hacia el centro, distribuidos uniformemente o agrupados hacia los valores extremos?

    clipboard_e97eb115e486df02cfd9ab3414d70bc27.png

    Características inusuales — ¿Hay valores atípicos (valores que están muy alejados de la mayor parte de los datos?)

    Ejemplo: Estudiantes navegando por la web

    Estos datos representan cuánto tiempo pasaron 30 estudiantes en un navegador web (en Internet) en un periodo de 24 horas. 19

    Los datos se redondean al minuto más cercano.

    clipboard_ed166aa757f308aaf6164da0076a7adb7.pngclipboard_ec3372b9abe4a31165bd618160d180632.png

     

    Este conjunto de datos es continuo, ratio, datos cuantitativos, aunque los tiempos se redondean al entero más cercano. Los datos de muestra presentados sin clasificar en este formato a veces se denominan datos brutos.

    No se puede entender mucho simplemente mirando los datos brutos, por lo que queremos hacer gráficas adecuadas para ayudarnos a realizar análisis preliminares.


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