Este documento describe diferentes métodos de análisis de datos, incluyendo análisis univariables, bivariables y multivariables. El análisis univariable se concentra en una sola variable y busca características como la media, mediana y desviación estándar. El análisis bivariable utiliza tablas de contingencia para describir conjuntos de datos y analizar relaciones entre pares de variables. El análisis multivariable examina relaciones entre múltiples variables simultáneamente usando técnicas de dependencia e interdependencia

1. Por donde vamos?
Luego de obtenidos los datos, el
siguiente paso es realizar el
análisis de los mismos.

2. Método de Análisis

3. Depuración de la
Información:
El objetivo es encontrar anomalías en los datos
recolectados.
Ejemplo: Si una variable contiene el sexo de
los participantes en un experimento
codificado como:
0: Mujeres
1: Hombres
y aparecen otros valores ( 3,4,etc) significa que
ha ocurrido un error.

4. Si no es posible corregir esos valores debe
asumirse la pérdida de los mismos.
Igual condición puede suceder, por ejemplo
si de una variable no se tienen todos los
valores para cada caso.

5. Definición:
Procedimientos que se utilizan para el
estudio e interpretación de información,
como por ejemplo :
– Estados Financieros.
– Económicos.
– Sociales.
– Político.

6. Clasificación:
Atendiendo a las comparaciones que pueden
efectuarse, los métodos de análisis se
clasifican en:

7. Análisis de
Datos
Análisis Análisis Análisis
estadísticos estadísticos estadísticos
Univariables Bivariables Multivariables

8. Análisis
Univariables

9. Suelen ser la antesala para la
realización de otros análisis.
Univariables
Se concentran en una sola variable y
buscan encontrar y representar
características propias de las mismas.

10. A. Univariables
Medidas de Tendencias
Central y Frecuencia
Medidas de Dispersión
Formas de la
Distribución

11. Medidas de Tendencia
Central
• Media
• Mediana
• Moda

12. Medidas de Frecuencia
• Tabulación Frecuencia Simple
• Tabulación Frecuencia cruzada
• Tabulación Frecuencia Acumulada

14. Medidas de Dispersión
1. Rango o Recorrido
2. Desviación Típica
3. Varianza

15. Medidas de la Forma
de la Distribución
1. Asimetría
2. Curtosis

16. VENTAS
1$ 100.00 Media $ 594.44
2$ 200.00 Moda $ 400.00
3$ 150.00 mediana $ 400.00
4$ 400.00 Desviación estándar $ 502.77
5 $ 1,000.00 Varianza $ 252,777.78
6 $ 1,600.00 Rango $ 100.00
7$ 400.00 Mínimo $ 100.00
8 $ 1,000.00 Máximo $ 1,600.00
9$ 500.00 Suma Total $ 5,350.00

17. Variable Frecuencia FI FA FIA
100 1 11.11 1 2.86
200 1 11.11 2 5.71
150 1 11.11 3 8.57
400 2 22.22 5 14.29
1000 2 22.22 7 20.00
1600 1 11.11 8 22.86
500 1 11.11 9 25.71
9 100% 35 100

18. Histograma Variable Sueldo
Ventas
1800
$1,600.00
1600
1400
1200
$1,000.00 $1,000.00
1000
Series1
800 Series2
600
$500.00
$400.00 $400.00
400
$200.00
200 $150.00
$100.00
1 2 3 4 5 6 7 8 9
0
1 2 3 4 5 6 7 8 9

19. Análisis
Bivariables

20. Luego de realizar los análisis
exploratorios corresponde
realizar los análisis Bivariables
con dos fines:

21. Fines del Análisis
1. Fines Descriptivos: Describir al
conjunto de la población observada.
2. Fines Explicativos: Analizar la
posible existencia de relaciones
causales entre dos variables ( de
pendiente e independiente).

22. Tablas de Contingencia
Por tablas de contingencia se entiende
aquellas de doble entrada, donde se
realiza una clasificación de la muestra
de acuerdo a un doble criterio de
clasificación.

23. Tablas de Contingencia
• Cada valor de la tabla es el cruce de
una fila y una columna.( variable
dependiente vs. Independiente).
• Una variación porcentual es significativa
si es mayor al 5 % (dependiendo del
error).

24. Si existen mayores niveles de humedad ( >84) llueve
Ejemplo 2. Variable Temperatura
Lluvia
Humedad
0 1 Total
70 1 0 1
80 3 0 3
84 0 2 2
85 0 1 1
95 0 2 2
Total 4 5 9

25. 100
90
80
70
60
Humedad
50 Series1
Series2
40
30
20
10
0
1 2 3 4 5
Si existen mayores niveles de humedad ( >84) llueve

26. Análisis
Multivariables

27. Buscan relaciones entre más
de dos variables de manera
simultánea.

28. Técnica
Las técnicas de AMV se pueden
agrupar en dos grupos:
1. Técnicas de Dependencia
2. Técnicas de Interdependencia

29. Técnicas de Dependencia
Trata de explicar la variable
considerada independiente a través
de otra consideradas
independientes o explicativas.

30. Técnicas de
Interdependencia
Otorga la misma consideración
todas las variables, tienden a
descubrir las interrelaciones y
estructuras subyacentes entre
ellas.
Lcc. Fabiola Cortes Rodríguez.