Fundamentos del Análisis Estadístico

El análisis estadístico se trata de hacer sentido de un conjunto de datos o una serie de observaciones . La mayoría de la gente , si se dan cuenta o no , se han llevado a cabo algún tipo de análisis estadístico , incluso algo tan básico como el saldo de la chequera . El análisis estadístico se puede resumir e incluso iluminar un conjunto de datos , dependiendo del tipo de análisis realizado . Técnicas de análisis de gama de medidas simples , tales como medias y desviaciones estándar , a los análisis más complejos, como la regresión . Pasos en el Análisis Estadístico

Los pasos principales en el análisis estadístico incluyen la recopilación de datos y la entrada , el examen de los datos , que resume los datos y presentar los resultados .
Recopilación de datos y Entrada

En algunos casos, los datos estarán disponibles para el problema bajo investigación . Es posible que , por ejemplo , mantener los datos como una tarea rutinaria . Por ejemplo , un profesor que mantiene un registro de calificaciones de los estudiantes en el trabajo en clase , exámenes y tareas está llevando a cabo el análisis estadístico. En otros casos, sin embargo , debe recoger sus propios datos . Una vez que recoja sus datos , es posible que tenga que modificar su formato para satisfacer sus necesidades analíticas . Los datos de una encuesta de satisfacción del cliente , por ejemplo , tiene que ser codificado numéricamente de manera que pueda analizar las respuestas de los clientes . Los datos para su análisis se pueden introducir en una hoja de cálculo , como Excel .
Examen visual

Es extraño que los estadísticos capacitados incluso a veces no toman el tiempo para examinar sus datos antes de la realización de análisis . En esta fase del análisis , a veces es útil para producir algún tipo de representación visual o gráfica que le dirá más acerca de los datos que se recogen . El tipo más apropiado de gráfico dependerá del tipo de datos. Los gráficos circulares , por ejemplo , son una excelente opción con los datos de tipo financiero o presupuestario . Otros gráficos incluyen gráficos de barras y gráficos de líneas .
Resúmenes de datos

El propósito de resumir los datos es llegar a uno o dos números que describen las características de un gran mayor conjunto de datos. Un maestro de la clase , por ejemplo, puede calcular un promedio para cada estudiante para resumir la calidad del trabajo de cada alumno durante un periodo de calificaciones del semestre. Resúmenes clave en los análisis estadísticos básicos incluyen medidas de tendencia central y medidas de dispersión o propagación .
Tendencia Central

Medidas de tendencia central son generalmente conocidas como medias e incluyen medidas tales como la media y la mediana . La media se calcula sumando los valores de un conjunto de datos y dividiendo el total por el número de valores. Si los datos están dispuestos en orden desde el valor más alto al más bajo, la mediana es el valor central , donde la mitad de los valores son más altos y la otra mitad son menores.
Dispersión

las medidas de difusión o dispersión incluyen la gama, que es la diferencia entre los valores máximos y mínimos de los datos , y la desviación estándar . Esta última medida es más compleja para calcular y generalmente requiere un ordenador o al menos una calculadora. La desviación estándar es la raíz cuadrada de la varianza , que es la media de la suma de las desviaciones al cuadrado de la media de puntuación .
Presentar los hallazgos

Usted puede presentar la resultados de sus análisis estadísticos en forma de tablas o gráficos . Programas de hojas de cálculo como Excel se pueden realizar la mayoría de los análisis estadísticos básicos , así como presentar los resultados en tablas o gráficos . Excel puede realizar una variedad de procedimientos estadísticos , tanto básicos como avanzados . Programas de hoja de cálculo , sin embargo , no están diseñados específicamente para los análisis más complicados . Muchos científicos e investigadores universitarios utilizan paquetes estadísticos especializados, tales como SPSS y SAS para analizar los datos .