Analisis de datos web

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UNIVERSIDAD CENTRAL DEL ECUADOR
FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS
CARRERA DE FINANZAS
TEMA: ANÁLISIS EXPLORATORIO DE DATOS
NOMBRE: CRISTHIAN SARANGO

2. DEFINICIÓN DE LA ESTADÍSTICA
• La Estadística estudia los métodos científicos
para recoger, organizar, resumir y analizar
datos, así como para sacar conclusiones
válidas y tomar decisiones razonables
basadas con tal análisis.
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3. Descriptiva
• Sistematizar, recolectar, ordenar y presentar los datos
respecto a un fenómeno que presenta variabilidad o
incertidumbre para su estudio y describirla.
Inferencial
• Deducir las leyes que rigen esos fenómenos y poder
realizar predicciones sobre los mismos, tomar decisiones
u obtener conclusiones a partir de una muestra.
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nN
Areas de la Estadística:

4. TÉRMINOS ESTADÍSTICOS
 Población: Conjunto de todos los individuos que son
susceptibles a ser estudiados.
 Muestra: Subconjunto de la población y que tenemos
acceso para realizar el estudio. Debe tener ciertas
características que la definen como representativa de
la población a estudiar.
 Unidad de análisis: Individuo del cual se obtiene la
información.
 Marco Muestral: Es el listado de todos los individuos
susceptibles a ser estudiados (población de estudio)
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5. TÉRMINOS ESTADÍSTICOS
• Dato: valor aislado de una variable
• Parámetro: Es una medida estadística (un valor)
que resume los datos de una población. Es un valor
fijo para la población en estudio.
• Estadístico: es una medida estadística que resume
los datos de una muestra. Es un valor variable.
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6. MEDIDAS POBLACION
(parámetro)
MUESTRA
(estadístico)
Media aritmética µ x
Varianza σ2
s2
Desviación estándar σ s
Proporción π p
Tamaño N n
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Simbología a utilizar

7. Población: Pacientes del servicio de cardiología del
Hospital María Auxiliadora del 2009.
Se tiene interés en conocer en esta población:
◦ Frecuencia cardiaca promedio → (µ)
◦ Proporción de pacientes que consumía tabaco →
(π)
En este caso µ y π se consideran parámetros y para
conocer sus valores debemos estudiar toda la
población de pacientes del servicio del 2009.
 Si el estudio se realiza mediante una muestra, se
calcula estadísticos como: media aritmética (x ),
desviación estándar (s) y proporción (p).
 Veamos algunos ejemplos de medidas estadísticas:
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Ejemplo:

8. Variables estadísticas:
Variable: Cualquier característica de una persona,
medio ambiente o situación experimental, que
puede variar de persona a persona, de un medio
ambiente a otro, o de una situación experimental
a otra.
Clasificación:
 Variable cualitativa (categórica). Característica
que se expresa cualitativamente.
Ejm: Género, raza, estado nutricional, estado civil,
etc.
Puede ser dicotómica o politómica
 Variable cuantitativa (numérica). Característica
que se expresa cuantitativamente
Ejm: edad, peso, número de atenciones, etc
Puede ser discreta (enteros) o continua (decimales)
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9. Población: Niños de 5 a 10 años de edad
Variables:
–Peso - Frecuencia
respiratoria
–Talla - Género
–Obesidad - Nº de hermanos
–Perímetro abdominal - Lugar de
procedencia
Variables cualitativas:
◦ Dicotómica: Género, obesidad;
◦ Politómica: Lugar de procedencia;
Variables cuantitativas:
◦ Discretas: Nº de hermanos, frec. resp.
◦ Continuas: Peso, talla, perímetro abdominal
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10. Escalas de medición:
Nominal, ordinal, de intervalo y de razón
Nominal.-
Para cada unidad de análisis se determina la
pertenencia a una entre dos o más categorías
excluyentes. No es posible establecer relación
de orden entre las categorías. Si se usan
números estos cumplen la propiedad de = ó ≠.
Ejm: Sexo, estado civil, procedencia, área de
desempeño laboral, grupo sanguíneo,
presencia o ausencia de un atributo, etc.
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11. Ordinal.-
Se determina la pertenencia de las unidades de
análisis a categorías excluyentes, pero existe un
grado de intensidad de la propiedad medida,
por lo que las categorías guardan un orden. Los
números cumplen con la propiedad de =, ≠, < y
>.
Ejm: Clase social (A, M, B), opinión sobre una
propuesta política (TA, A, I, D, TD), nivel de
dependencia (TD, MD, TI), Escalas médicas
(apgar, EVA para medir dolor, etc)
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12. Veamos los ejemplos:
Escala nominal
 Sexo:
◦ Masculino (M) (1) (1) ≠ (2), si
◦ Femenino (F) (2)
 Estado civil:
◦ Soltero (S) (1) (1) ≠ (4), si;
◦ Casado (C) (2) pero (4) >(1),
no.
◦ Viudo (V) (3)
◦ Divorciado (D) (4)
◦ Conviviente (Co) (5)
◦ Separado (Se) (6)
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13. Escala ordinal
Dolor:
◦ Leve (1) (1) ≠ (2), si; (1) < (2),si
◦ Moderado (2)
◦ Intenso (3)
Nivel de instrucción:
◦ Primaria (1)
◦ Secundaria (2)
◦ Superior (3)
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14. De intervalo.-
Se asignan números a cada elemento
para indicar la intensidad de una
característica, con unidad de medida y
origen arbitrarios, que se elige en base a
conveniencias prácticas.
El cero es relativo.
Entre dos números consecutivos se
puede calcular una diferencia.
Signos utilizables: =, ≠, >, <, +, y –
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15. De razón.-
Se asignan números a los elementos para
indicar la intensidad de una característica
con unidades de medida y de origen fijo,
manteniendo la igualdad de las
proporciones.
El cero es absoluto.
Signos útiles: además de los anteriores, el
signo de la división ÷
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16. Escala de intervalo (origen arbitrario)
◦ Temperatura en ºC
Origen: 0 ºC (cero relativo)
◦ Puntajes de pruebas educativas y psicológicas
(cero relativo).
◦ Años calendarios transcurridos (cero relativo).
La diferencia entre 40º y 35ºC y entre
25º y 30º es igual tanto, numéricamente como
respecto al atributo ( cantidad de calor)
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17. Escala de razón (origen y cero absolutos)
◦ peso - plomo en sangre
◦ talla - presión arterial
◦ frecuencia cardiaca
◦ ingresos - gastos
Si José gana 6 mil y César 3 mil, no sólo
podemos afirmar que José gana 3 mil más
que César, sino además que José gana el
doble que César.
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