Analisis exploratorio de datos
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El documento introduce conceptos básicos del análisis exploratorio de datos, definiendo la estadística como el estudio de métodos para recoger, organizar, resumir y analizar datos, y sacar conclusiones válidas. Explica que la estadística se divide en descriptiva e inferencial, y define términos como población, muestra, variable, parámetro, estadístico y escalas de medición.
Analisis exploratorio de datos
- 1. ANALISIS EXPLORATORIO DE DATOS INTRODUCCION. CONCEPTOS BASICOS Dra. Luz Carbajal A Departamento de Estadística, Demografía, Humanidades y Ciencias Sociales Setiembre, 2010 1
- 2. DEFINICIÓN DE LA ESTADÍSTICA La Estadística estudia los métodos científicos para recoger, organizar, resumir y analizar datos, así como para sacar conclusiones válidas y tomar decisiones razonables basadas con tal análisis. 2
- 3. Areas de la Estadística: Descriptiva • Sistematizar, recolectar, ordenar y presentar los datos respecto a un fenómeno que presenta variabilidad o incertidumbre para su estudio y describirla. Inferencial • Deducir las leyes que rigen esos fenómenos y poder realizar predicciones sobre los mismos, tomar decisiones u obtener conclusiones a partir de una muestra . N n 3
- 4. TÉRMINOS ESTADÍSTICOS Población: Conjunto de todos los individuos que son susceptibles a ser estudiados. Muestra: Subconjunto de la población y que tenemos acceso para realizar el estudio. Debe tener ciertas características que la definen como representativa de la población a estudiar. Unidad de análisis: Individuo del cual se obtiene la información. Marco Muestral: Es el listado de todos los individuos 4
- 5. TÉRMINOS ESTADÍSTICOS Dato: valor aislado de una variable Parámetro: Es una medida estadística (un valor) que resume los datos de una población. Es un valor fijo para la población en estudio. Estadístico: es una medida estadística que resume los datos de una muestra. Es un valor variable. 5
- 6. Simbología a utilizar MEDIDAS POBLACION (parámetro) MUESTRA (estadístico) Media aritmética µ x Varianza σ2 s2 Desviación estándar σ s Proporción π p Tamaño N n 6
- 7. Ejemplo: Población: Pacientes del servicio de cardiología del Hospital María Auxiliadora del 2009. Se tiene interés en conocer en esta población: ◦ Frecuencia cardiaca promedio → (µ) ◦ Proporción de pacientes que consumía tabaco → (π) En este caso µ y π se consideran parámetros y para conocer sus valores debemos estudiar toda la población de pacientes del servicio del 2009. Si el estudio se realiza mediante una muestra, se calcula estadísticos como: media aritmética ( x ), desviación estándar (s) y proporción (p). Veamos algunos ejemplos de medidas estadísticas: 7
- 8. Variables estadísticas : Variable: Cualquier característica de una persona, medio ambiente o situación experimental, que puede variar de persona a persona, de un medio ambiente a otro, o de una situación experimental a otra. Clasificación: Variable cualitativa (categórica). Característica que se expresa cualitativamente. Ejm: Género, raza, estado nutricional, estado civil, etc. Puede ser dicotómica o politómica Variable cuantitativa (numérica) . Característica que se expresa cuantitativamente 8
- 9. Población: Niños de 5 a 10 años de edad Variables: –Peso - Frecuencia respiratoria –Talla - Género –Obesidad - Nº de hermanos –Perímetro abdominal - Lugar de procedencia Variables cualitativas : ◦ Dicotómica: Género, obesidad; ◦ Politómica: Lugar de procedencia; Variables cuantitativas : ◦ Discretas: Nº de hermanos, frec. resp. ◦ Continuas: Peso, talla, perímetro abdominal 9
- 10. Escalas de medición: Nominal, ordinal, de intervalo y de razón Nominal.Para cada unidad de análisis se determina la pertenencia a una entre dos o más categorías excluyentes. No es posible establecer relación de orden entre las categorías. Si se usan números estos cumplen la propiedad de = ó ≠. Ejm: Sexo, estado civil, procedencia, área de desempeño laboral, grupo sanguíneo, presencia o ausencia de un atributo, etc. 10