Estadística descriptiva: Qué es, objetivo, tipos y ejemplos

En este artículo, exploraremos a fondo las diferentes técnicas y ejemplos del https://tecateinformativo.com/un-curso-de-analisis-de-datos-que-te-prepara-para-el-futuro/ de datos, brindándote una guía completa para aplicarlo de manera eficiente en tus proyectos. Las estadísticas descriptivas implican resumir y organizar los datos para que puedan entenderse fácilmente. Las estadísticas descriptivas, a diferencia de las estadísticas inferenciales, buscan describir los datos, pero no intenta hacer inferencias de la muestra a toda la población. Esto generalmente significa que las estadísticas descriptivas, a diferencia de las estadísticas inferenciales, no se desarrollan sobre la base de la teoría de la probabilidad. El análisis descriptivo es relativamente accesible y probablemente algo que su organización usa diariamente. El término «datos cualitativos» se refiere a cualquier datos que tenga valores numéricos conectados con él.

Análisis descriptivo

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Estudio transversal (de prevalencia)

Por ejemplo, una empresa que lanza un nuevo producto puede encuestar a clientes potenciales para conocer su edad, sexo, nivel de ingresos y hábitos de compra, lo que ofrece datos valiosos para estrategias de marketing específicas. La recopilación y organización de datos son pasos cruciales en el análisis descriptivo. Este proceso comienza con la recopilación de datos de diversas fuentes, como encuestas, bases de datos, registros históricos y observaciones. Una vez recopilados, los datos se organizan cuidadosamente, lo que implica clasificarlos, depurarlos de posibles errores y estructurarlos de manera que sean accesibles y manejables para el análisis. Esta etapa es vital porque los datos bien organizados son más fáciles de analizar y proporcionan resultados más precisos. Aunque no hace predicciones sobre el futuro, puede ser muy valioso en los entornos empresariales.

Estas visualizaciones nos permiten identificar patrones, tendencias y posibles relaciones entre variables de manera más intuitiva. El análisis descriptivo se utiliza a menudo al examinar cualquier dato pasado o presente. Esto se debe a que los datos en bruto son difíciles de consumir e interpretar, mientras que la métrica que ofrece el análisis tipo descriptivo está mucho más enfocada.

¿Qué es el analisis descriptivo en estadística?

Este método se basa en una o varias preguntas de investigación y no tiene una hipótesis. Además, incluye la recopilación de datos relacionados, posteriormente, los organiza, tabula y describe el resultado. Las estadísticas descriptivas son útiles para mostrar, por ejemplo, el total de productos de stock presentes en el almacén o el gasto promedio por cliente.

  • Básicamente consisten en realizar una descripción de las variables que se desean medir en un fenómeno, y analizar la incidencia en el momento en que ocurre dicho suceso.
  • La investigación descriptiva capta el estado actual de los fenómenos, ofreciendo a los investigadores un reflejo detallado de las situaciones.
  • El análisis descriptivo es un pilar fundamental en el campo de la ciencia de datos y el análisis de datos.
  • Gracias al análisis descriptivo se puede identificar patrones y darle sentido al conjunto de información.
  • Esta comparación se realiza más fácilmente al observar la correlación de la muestra entre las dos variables.

Por ejemplo, el gerente de un restaurante de comida rápida analiza el tiempo de espera de los clientes a la hora de comer durante una semana y luego resume los datos. La dispersión y la variabilidad se refieren y denotan el rango y la amplitud de la distribución de los valores en un conjunto de datos. El rango, la desviación estándar y la varianza se utilizan, respectivamente, para representar diferentes componentes y aspectos de la dispersión. La estadística descriptiva ayuda a describir y comprender las características de un conjunto de datos específico ofreciendo breves resúmenes sobre la muestra y las medidas de los datos. El objetivo de la estadística descriptiva es describir los datos observados de forma sintética y significativa para poder analizarlos mejor. Es recoger observaciones sobre sujetos con una determinada propiedad y traducir estas observaciones en números que proporcionen información sobre dicha propiedad.

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