Análisis de datos

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Análisis de datos por Mind Map: Análisis de datos

1. Medidas de forma

1.1. Las medidas de forma permiten determinar la ubicación y dispersión que tienen los datos.

1.1.1. COEFICIENTE DE ASIMETRIA

1.1.1.1. Esta medida busca expresar la simetría ( o falta de ella ) que manifiestan los datos.

1.1.1.1.1. Al calcular el coeficiente de asimetria, los resultados pueden ser los siguientes: As = 0 (distribución simétrica; existe la misma concentración de valores a la derecha y a la izquierda de la media) As > 0 (distribución asimétrica positiva; existe mayor concentración de valores a la izquierda de la media que a su derecha) AS < 0 (distribución asimétrica negativa; existe mayor concentración de valores a la derecha de la media que a su izquierda)

1.1.2. COEFICIENTE DE CURTOSIS

1.1.2.1. esta medida se cuantifica la mayor o menor cantidad de datos que se agrupan en torno a los valores centrales.

1.1.2.1.1. Al calcular el coeficiente de curtosis, los resultados pueden ser los siguientes: Los resultados pueden ser los siguientes: K = 0 (distribución mesocúrtica) . K > 0(distribución leptocúrtica ). K < 0 (distribución platicúrtica) .

2. Medidas de posición

2.1. La descripción de un conjunto de datos, incluye como un elemento de importancia la ubicación de éstos dentro de un contexto de valores posibles.

2.1.1. PERCENTIL (Pk)

2.1.1.1. Hace referencia a una medida de posición muy útil para describir una población.

2.1.2. CUARTIL (Qk)

2.1.2.1. Es una medida de posición que divide la serie de datos en 4 partes iguales, con lo que describe cada parte de la población.

2.1.3. DECIL (Dk)

2.1.3.1. Es una medida de posición que divide la serie de datos en 10 partes iguales, con lo que describe la población en porcentajes múltiplos de 10.

2.1.4. RELACIÓN ENTRE LAS MEDIDAS

2.1.4.1. La Mediana al ubicarse en la mitad de los datos y dividirla en dos partes iguales representa el percentil 50 (P50) asi como el cuartil 2 (Q2) y el decil 5 (D5)

3. Medidas de dispersión

3.1. Al analizar un conjunto de datos, resulta a menudo conveniente expresar numéricamente la variabilidad que existe entre ellos.

3.1.1. RANGO

3.1.1.1. consiste en establecer el recorrido de los datos, es decir la diferencia entre el mayor valor y el menor valor.

3.1.2. DESVIACIÓN MEDIA ABSOLUTA

3.1.2.1. se calcula tomando como positivas todas las desviaciones, sumándolas y dividiendo entre n; (no confundir con frecuencias absolutas)

3.1.3. VARIANZA

3.1.3.1. no es más que el desvío estándar al cuadrado.La varianza indica homogeneidad o heterogeneidad de los datos en el grupo. A mayor heterogeneidad en el grupo, mayor desviación respecto a la media.

3.1.4. DESVIACIÓN ESTÁNDAR

3.1.4.1. está medida en el cuadrado de las unidades observadas al hacer las mediciones contenidas en la muestra

3.1.5. COEFICIENTE DE VARIACIÓN

3.1.5.1. se utiliza para comparar la dispersión de variables que aparecen en unidades diferentes (metros, kilos, etc.) o que corresponden a poblaciones extremadamente desiguales

3.1.6. RANGO INTERCUARTIL

3.1.6.1. RI es, sencillamente, la diferencia entre el tercer y el primer cuartil,

3.1.7. DESVIACIÓN INTERCUARTIL

3.1.7.1. se construye basándose en la diferencia entre el tercer y primer cuartil. En realidad es la mitad de esa diferencia.

4. Medidas de tendencia central

4.1. Se caracterizan por agruparse en intervalos. Datos originales son posibles conseguir, dando un resultado estimado.

4.1.1. MEDIA ARITMÉTICA

4.1.1.1. medida que se obtiene al dividir la suma de todos los valores de una variable por la frecuencia total

4.1.2. MODA

4.1.2.1. medida que indica cual dato tiene la mayor frecuencia en un conjunto de datos

4.1.3. MEDIANA

4.1.3.1. valor de la variable que deja el mismo número de datos antes y después que él, una vez ordenados estos