Análisis De Estadísticas Descriptivas

Estadísticos descriptivos N Rango Mínimo Máximo Suma Media Desv. típ. Varianza Asimetría Curtosis Estadístico Estadístico Estadístico Estadístico Estadístico Estadístico Error típico Estadístico Estadístico Estadístico Error típico Estadístico Error típico Edad en años de la persona 35 35 18 53 1236 35,31 1,508 8,920 79,575 ,245 ,398 -,704 ,778 N válido (según lista) 35

En este momento analizaremos los resultados de la estadísticas descriptivas de la edad en años de 35 personas donde tuvimos un rango de edades de 35 años, es decir, donde la edad menor fueron 18 años y la edad mayor de las personas estudiadas fue de 53 años y las distancia en edades de estos dos valores fue de 35, en total las edades de todas las personas sumaron 1236 años , ahora para el error típico de la media lo que nos dice es que si estos datos fueran muéstrales esta medida se encargaría de decirnos que tan lejos estamos de nuestro parámetro es decir nuestra media real en caso de que este fuera una muestra y para este caso el error típico se estima que se encuentra cerca al 1,508 ahora la desviación típica para nuestro caso la conocemos como la desviación estándar nos da una idea de la dispersión de nuestros datos, pues este nos dice que tan alejados se encuentran los datos de la media para nuestros datos la medida de dispersión de la desviación típica esta en 8,920 años . Por otro lado tenemos la varianza que es otro estadístico descriptivo de dispersión lo único es que este valor lo medimos de manera cuadrática es decir que para este caso la varianza es de 79,575 años cuadrados, lo cual no es muy significativo en nuestro contexto por eso hemos usado la desviación típica mencionada anteriormente, que es la raíz cuadrada de la varianza.

Por otro lado tenemos la asimetría que nos dice de qué manera están distribuidos nuestros datos para este caso vemos que tenemos una asimetría positiva pues si valor es de 0.245 muy cercano al cero lo que también podría decirnos que se acerca a ser simétrico es decir se aproxima a una distribución normal pues todos los valores se encuentran alrededor de la media y la media es el centro de la distribución donde de la media para atrás se encuentran el 50% de los datos y de la media para adelante se encuentra la otra mitad de los datos , el error típico es la desviación típica de la distribución muestral para la asimetría el cual le da un valor z de una normal estándar es decir que para nuestro caso es de 0.398 por lo tanto tenemos indicios para pensar que las edades estudiadas tienen distribución normal.

Ahora la curtosis es otro indicador que nos dice el grado en el que la distribución para nuestro caso de las edades acumula casos en sus colas comparados con los casos acumulados en las colas de la distribución normal que tenga la misma varianza. Como en nuestro caso el indicador de curtosis es negativo de -0.704 es porque acumula menos casos en las colas que la distribución normal pero como sigue siendo cercano al cero podríamos pensar que la distribución de las edades puede ser normal, para esto podríamos confirmar con que tanta certeza podríamos decir que la distribución de las edades estudiadas es normal gracias al error típico de la curtosis que al igual que en la curtosis podemos tipificarlo como un valor z dentro de la normal estándar para darnos una idea de que si nuestros datos están distribuidos normalmente para nuestro caso nuestro z es de 0.778 lo cual nos da un buen indicio de que la edad tiene una distribución normal.

Por lo tanto como en la asimetría y en la curtosis dijimos que teníamos indicios de que la edad parecía tener una distribución normal, por ser dos indicadores distintos tenemos argumentos mas solidos para decir entonces que la edad tiene una distribución normal o que se aproxima demasiado.

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