Estadística Descriptiva

Estadística Descriptiva

1. Estudio general de la información

2. Los datos pueden presentar distintos tipos de características mismas que definirán el tipo de método de estudio.

3. Definiciones básicas.

   • Datos: Mediciones u observaciones que recolectamos de un experimento o fenómeno. Variables de respuesta: Cada una de las características que son susceptibles de ser cuantificadas y registradas, de forma numérica o categórica. Población: El conjunto total de elementos que pueden ser cuantificados de alguna manera. Esta población puede ser finita o infinita.

4. Tipos de datos.

   • Datos cualitativos o categóricos.
     • Cuando los resultados de la observación denotan cualidades o atributos. Éstos se podrán clasificar en un número de categorías o clases que deberán ser excluyentes (una observación no puede entrar en más de una categoría) y exhaustivas (toda observación deberá pertenecer a alguna clase).
     • Los datos cualitativos o categóricos usan escalas nominales y ordinales, mientras que los datos cuantitativos usan escalas de intervalo o razón.
   • Datos cuantitativos o numéricos
     • Son aquellos derivados de un proceso de conteo, llamados datos discretos, o de medición, denominados datos continuos. Por ejemplo, si nos preguntamos cuántos documentos dentro de una base con 1000 documentos tendrán algún error de captura, entonces nuestra variable de respuesta será discreta, pudiendo tomar valores de 0, 1, 2, …, 1000. En cambio, si nos preguntamos por el salario que recibe un funcionario público, la variable de respuesta será continua y podría ser, por ejemplo, (2400,300000). En el caso de los datos continuos, entre cualesquiera dos valores observables, podemos encontrar otro más.
   • Dependiendo el grado de precisión de las variables en estudio, éstas también pueden clasificarse de acuerdo con su escala de medición.
     • Escala nominal.
       • Es aquella donde el valor de la variable no permite establecer una relación de orden. Solamente podemos decir si una observación pertenece o no a una categoría; sin embargo, no es posible concluir si una es mayor o menor, mejor o peor que otra. Por ejemplo, Delegación en la que vive una persona (Coyoacán, Tlalpan, Miguel Hidalgo, etc.).
     • Escala ordinal.
       • Además de agrupar a los valores en una de las categorías, se puede establecer una relación de orden entre las categorías del tipo “mayor” o “menor”. Por ejemplo, Nivel socioeconómico (bajo, medio o alto), Satisfacción de servicio o producto (insatisfecho, poco satisfecho, satisfecho, muy satisfecho).
     • Escala de intervalo.
       • En este nivel además de saber si una categoría es mayor o menor que otra, podemos decir en qué magnitud se da esta diferencia. Esta categoría permite operaciones de suma y resta. En este tipo de escala, el valor “0” no implica ausencia de la característica. Por ejemplo, en el caso de medición de temperatura, el cero no implica ausencia de temperatura.
     • Escala de razón.
       • En esta escala, se permiten hacer operaciones de producto o cociente para la comparación de proporciones o razones. En este caso, el valor “0” sí implica ausencia de la característica. Por ejemplo, salario mensual de una persona, número de errores en un documento, etcétera.

5. La Estadística Descriptiva trabaja bajo el supuesto de que ya se cuenta con una muestra extraída de la población de estudio. Para obtener esta muestra, existen distintas metodologías estadísticas que ayudan a determinar el número de elementos que deben seleccionarse de la población, así como la forma de elegirlos.