Analisis De Datos

1.4 ANÁLISIS DESCRIPTIVO DE LA INFORMACION :

ayudará a observar el comportamiento de la muestra en estudio, a través de tablas, gráficos..... Los resultados recogidos en la muestra se resumen en una matriz de datos N x M , en la cual N es el número de unidades de análisis utilizadas ( número de casos ) y M es el número de características de dichas unidades , unidades de las que tenemos información. Transformación de los datos : la transformación persigue la consecución de una distribución aproximada a la normal. Tipos de transformación :

Lineales : suma , resta , división , multiplicación , cambia los valores brutos ( datos obtenidos ) de la variable sin alterar nada mas.

No lineales monotónicas : cambian los valores originales y tambien sus distancias pero no el orden

No lineales no monotónicas : similar a la anterior pero no altera el orden..

1.4.1 DATOS NO AGRUPADOS

Tendencia central: la tendencia central se refiere al punto medio de una distribución. Las medidas de tendencia central se conocen como medidas de posición.

Dispersión: se refiere a la extensión de los datos en una distribución, es decir, al grado en que las observaciones se distribuyen.

1.4.2 DATOS AGRUPADOS

Medidas de Dispersión Se llaman medidas de dispersión aquellas que permiten retratar la distancia de los valores de la variable a un cierto valor central, o que permiten identificar la concentración de los datos en un cierto sector del recorrido de la variable. Se trata de coeficiente para variables cuantitativas.

Medidas de Tendencia central La estadística busca entre otras cosas, describir las características típicas de conjuntos de datos y, como hay varias formas de hacerlo, existen y se utilizan varios tipos de promedios. Se les llama medidas de tendencia central porque general mente la acumulación más alta de datos se encuentra en los valores intermedios.

Las medidas de tendencia central comúnmente empleadas son :

Media aritmética

Mediana

Moda

Media geométrica

Media armónica

Los cuantiaos

1.5 GRAFICOS DE ESTADISTICA DESCRIPTIVA

Los gráficos se han de explicar enteramente por sí mismos. El contenido de un gráfico deberá ser tan completo como sea posible. Las escalas

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