Estadística descriptiva e inferencial. Medidas.

Summary

En este video se exploran las generalidades del análisis estadístico, dividiéndolo en dos grandes tipos: descriptivo e inferencial. El análisis descriptivo se enfoca en caracterizar la información de las variables, usando herramientas como la media, moda, mediana y medidas de dispersión. Por otro lado, el análisis inferencial compara variables para obtener conclusiones mediante pruebas estadísticas como t de Student, ANOVA y pruebas no paramétricas. También se abordan modelos de regresión y medidas de asociación, como la razón de riesgo. En conjunto, estas herramientas permiten realizar un análisis exhaustivo de datos en diversas investigaciones.

Takeaways

• 😀 El análisis estadístico se divide en dos grandes tipos: descriptivo e inferencial.
• 😀 El análisis descriptivo busca caracterizar la información de las variables y ofrecer un panorama general.
• 😀 El análisis descriptivo puede ser de variables cualitativas o cuantitativas, utilizando diferentes herramientas para cada caso.
• 😀 Para variables cualitativas, se calculan proporciones, porcentajes o tasas.
• 😀 Para variables cuantitativas, se utilizan medidas de tendencia central (media, moda, mediana) y medidas de dispersión (varianza, desviación estándar, etc.).
• 😀 Las medidas de tendencia central tienden a ubicarse en el centro de los valores cuando se ordenan de menor a mayor.
• 😀 El análisis inferencial tiene como objetivo hacer comparaciones y llegar a conclusiones mediante pruebas estadísticas.
• 😀 Para variables cualitativas, las comparaciones se realizan mediante pruebas como la prueba de chi-cuadrada o la prueba exacta de Fisher.
• 😀 Para variables cuantitativas, si la distribución es normal, se utilizan pruebas paramétricas (como la t de Student y ANOVA).
• 😀 Si la distribución no es normal, se utilizan pruebas no paramétricas como la prueba de Mann-Whitney o los rangos de Wilcoxon.
• 😀 El análisis inferencial también incluye la regresión (múltiple, logística) y modelos de correlación, así como medidas de asociación como la razón de riesgo o el número necesario a tratar.

Q & A

¿Cuáles son los dos tipos principales de análisis estadístico mencionados en el script?

Los dos tipos principales de análisis estadístico son el análisis descriptivo y el análisis inferencial.

¿Qué se busca lograr con el análisis descriptivo en estadísticas?

El análisis descriptivo tiene como función hacer una caracterización de la información almacenada sobre las variables, ofreciendo un panorama general sobre los datos.

¿Cómo se dividen los análisis descriptivos según la naturaleza de las variables?

El análisis descriptivo se divide en dos tipos, dependiendo de si las variables son cualitativas o cuantitativas.

¿Qué herramientas se utilizan para describir variables cualitativas?

Para describir variables cualitativas, las herramientas disponibles son limitadas pero eficaces, y se calculan proporciones que se expresan como porcentajes o tasas.

¿Qué son las medidas de tendencia central y cuáles son algunas de las más conocidas?

Las medidas de tendencia central son estadísticas que buscan ubicar los valores de la muestra en el centro de la serie de datos. Algunas de las más conocidas son la media, la moda y la mediana.

¿Cuál es el propósito de las medidas de dispersión en un análisis estadístico?

Las medidas de dispersión sirven para indicar cuánta variabilidad existe dentro de la muestra. Algunas de las más utilizadas son la varianza, la desviación estándar, el error estándar, el rango y el intervalo de confianza.

¿Qué diferencia hay entre las pruebas paramétricas y no paramétricas?

Las pruebas paramétricas se utilizan cuando los datos siguen una distribución normal, mientras que las pruebas no paramétricas se emplean cuando la distribución de los datos no es normal y se ajustan para corregir esa anomalía.

¿Cuáles son algunos ejemplos de pruebas paramétricas mencionadas en el script?

Algunos ejemplos de pruebas paramétricas son la prueba t de Student y la prueba de análisis de varianzas (ANOVA).

¿Qué pruebas no paramétricas se mencionan para la comparación de variables cuantitativas?

Las pruebas no paramétricas mencionadas son la prueba de Mann-Whitney, la prueba de los rangos de Wilcoxon y la prueba de Kruskal-Wallis.

¿Qué modelos estadísticos se utilizan para medir la asociación entre variables?

Para medir la asociación entre variables, se utilizan modelos de regresión, como la regresión múltiple, la regresión logística, así como modelos de correlación.