Estadísticas descriptivas en Análisis de datos: Aplicación de conocimiento formal para mejor comprensión de los datos.

Las estadísticas descriptivas en Análisis de datos tienen una importancia fundamental, detectan patrones y tendencias. Por ejemplo, las estadísticas descriptivas pueden calcular la puntuación media de un examen. Esto revela qué estudiantes pueden necesitar más ayuda.

Este artículo explica las estadísticas descriptivas y muestra cómo proporcionan detalles clave a partir de los datos.

Contenidos: Estadísticas descriptivas en Análisis de datos

Estadísticas descriptivas: un conjunto de herramientas para comprender los datos

Las estadísticas descriptivas describen las características principales. Algunos ejemplos comunes son:

Medidas de tendencia central

• Media – Calcula un promedio
• Mediana – Encuentra el valor intermedio
• Moda – Muestra el valor más común

Estos muestran los valores típicos y medios.

Medidas de dispersión

• Rango – Número más alto menos el más bajo
• Desviación estándar – Calcula la distancia media de la media
• Varianza – Ayuda a la desviación estándar, usa cuadrados

Estos indican lo dispersos que están los datos.

Medidas de posición

• Percentiles – Muestran el porcentaje por debajo de un valor
• Cuartiles – Dividen los datos en cuartos

Estos muestran dónde se encuentran los valores en los datos.

Medidas de forma

• Asimetría – Muestra si los datos son simétricos
• Curtosis – Revela una distribución puntiaguda o plana

Estas comprueban si existen patrones en la forma de los datos.

Las estadísticas descriptivas simplifican datos complejos:

Pros:

• Condensan muchos números
• Detectan patrones y tendencias
• Fáciles de calcular
• Ayudan a estadísticas más complejas

Contras:

• Ofrecen perspectivas menos detalladas
• Siguen necesitando análisis
• Pueden pasar por alto valores atípicos

Útiles para comprender los datos

Las estadísticas descriptivas tienen muchos usos como:

Encontrar valores típicos

La media y la mediana muestran casos promedio. Por ejemplo, la mediana de los ingresos representa un nivel de vida estándar.

Revelar diferencias

La desviación estándar muestra la dispersión en los datos. Indica en qué medida difieren las puntuaciones en general.

Buscar patrones

La asimetría revela si los datos se inclinan a la izquierda o a la derecha. Eso puede coincidir con un patrón conocido.

Comparar factores

Puedes contrastar las estadísticas descriptivas por tiempo, edad u otros grupos.

Ejemplos del mundo real

Estos son ejemplos de estadísticas descriptivas que revelan información clave de los datos:

Resultados de exámenes escolares

Un director analiza los resultados del examen de ciencias del año pasado.

Puntuación media: 82% Desviación estándar: 4%

Esto muestra que la mayoría de los estudiantes obtuvieron puntuaciones altas. La desviación ajustada revela que las puntuaciones se mantuvieron cerca de la media.

Información clave

Los estudiantes en general lo hicieron bien. Pero algunos todavía necesitan atención.

Cambio en el tráfico del sitio web

Un gerente compara las estadísticas descriptivas del tráfico del sitio web entre 2020 y 2022:

El tráfico aumentó con el tiempo. Pero la varianza también aumentó, lo que indica una predictibilidad menor.

Información clave

Si bien el tráfico creció, surgieron oscilaciones volátiles. Esto puede requerir cambios de estrategia para estabilizar el crecimiento.

Cuando las estadísticas descriptivas no son suficientes

Las estadísticas descriptivas tienen algunos límites:

• Carecen de capacidades predictivas
• Las preguntas más complejas necesitan un análisis avanzado
• Los valores atípicos pueden distorsionar los promedios simples

Por lo tanto, las estadísticas descriptivas complementan otros métodos como el aprendizaje automático. Pero conforman un excelente punto de partida.

Los conglomerados se esconden detrás de los promedios

Por ejemplo, un examen de clase tuvo una puntuación media de 81%. Pero las puntuaciones se dividieron en tres conglomerados:

• 28 estudiantes obtuvieron más del 90%
• 11 estudiantes obtuvieron cerca del 65%
• 6 estudiantes obtuvieron menos del 50%

Las estadísticas descriptivas por sí solas no logran detectar esta brecha de rendimiento. El análisis adicional sigue siendo vital.

Consejos para usar estadísticas descriptivas

Tenga en cuenta estos consejos al usar estadísticas descriptivas:

• Verifique los supuestos: compruebe que las distribuciones no están muy sesgadas
• Vigile los valores atípicos: los valores extremos pueden distorsionar las medidas
• Busque patrones: fíjese en conglomerados, gaps, tendencias o múltiples picos
• Compare factores: contraste estadísticas en diferentes momentos, grupos, variables
• Guíe análisis adicionales: permita que las estadísticas dirijan siguientes preguntas

Principales beneficios para el análisis de datos

Las estadísticas descriptivas ofrecen muchas ventajas:

Detectan tendencias

Medidas como la mediana y el rango revelan cambios y variabilidad.

Simplifican la complejidad

Condensan enormes conjuntos de datos en métricas comprensibles.

Descubren patrones

Revelan patrones ocultos dentro de grandes cantidades de cifras.

Permiten comparaciones perspicaces

Contrastar estadísticas descriptivas facilita comparaciones históricas rápidas.

Conclusión Estadísticas descriptivas en Análisis de datos y siguientes pasos

Las estadísticas descriptivas proporcionan perspectivas sencillas pero potentes sobre los datos. Use esta guía para aplicarlas en su propio análisis. Permita que medidas como la media y la desviación estándar resalten características clave. Úselas para guiar decisiones y orientación para modelos más avanzados.

Después, explore herramientas como Excel o software estadístico. Hacen que calcular estadísticas descriptivas sea fácil. Ingrese sus conjuntos de datos para revelar ideas ocultas a través de estas versátiles métricas.

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