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DUAL Descriptiva: conceptos claveVersión en línea
Idea central de la estadística
La
estadística
descriptiva
se
ocupa
de
resumir
y
describir
un
conjunto
de
datos
medidas
y
representaciones
.
Entre
las
herramientas
básicas
se
destaca
la
media
,
que
proporciona
un
valor
característico
de
la
muestra
,
y
la
,
que
divide
los
datos
en
dos
partes
iguales
.
También
se
mencionan
la
,
el
rango
y
la
,
que
ayudan
a
entender
la
dispersión
de
los
observaciones
.
Al
analizar
una
serie
de
alturas
en
una
población
,
es
común
calcular
la
para
obtener
un
valor
representativo
y
,
al
mismo
tiempo
,
estudiar
la
que
indica
cuánto
se
separan
los
datos
respecto
a
la
media
.
La
,
en
particular
,
es
la
suma
de
los
cuadrados
de
las
diferencias
dividida
por
n
o
por
.
La
distribución
de
permite
ver
cuántos
datos
caen
en
cada
intervalo
,
lo
que
facilita
la
construcción
de
un
.
Aunque
la
describe
el
centro
,
la
dispersión
se
aprecia
mejor
con
la
y
el
,
que
abarca
desde
el
valor
mínimo
hasta
el
máximo
.
Los
dividen
la
muestra
en
partes
iguales
;
por
ejemplo
,
el
1
marca
el
punto
por
debajo
del
cual
se
sitúa
el
25%
de
los
datos
.
Estos
conceptos
son
útiles
para
identificar
la
posición
relativa
de
un
valor
dentro
de
la
.
Para
comparar
diferentes
grupos
,
se
emplean
medidas
de
tendencia
central
y
de
dispersión
.
La
de
cada
grupo
puede
contrastarse
con
su
,
y
la
variabilidad
se
evalúa
mediante
la
o
la
.
La
señala
el
valor
o
valores
que
más
se
repiten
en
un
conjunto
de
datos
.
En
distribuciones
con
varias
cimas
,
puede
haber
,
lo
que
indica
varias
clases
más
frecuentes
.
La
es
el
conjunto
completo
de
elementos
de
interés
,
mientras
que
la
es
un
subconjunto
seleccionado
para
el
estudio
.
Los
estadísticos
calculados
con
la
muestra
deben
estimar
los
de
la
población
.
Para
estimar
con
mayor
precisión
,
es
fundamental
evitar
en
la
selección
de
la
muestra
.
Un
adecuado
garantiza
que
cada
elemento
tenga
la
misma
de
ser
elegido
.
La
de
una
se
estima
como
el
promedio
de
las
diferencias
al
cuadrado
respecto
a
la
,
usando
en
lugar
de
n
para
corregir
el
sesgo
muestral
.
Este
ajuste
se
conoce
como
.
Los
valores
atípicos
o
pueden
distorsionar
la
y
la
.
En
la
práctica
,
se
analizan
mediante
gráficos
de
para
decidir
si
deben
tratarse
o
excluirse
.
La
distribución
de
una
variable
puede
ser
aproximadamente
,
lo
que
facilita
ciertos
cálculos
y
la
interpretación
de
.
La
o
indica
desviaciones
respecto
a
la
simetría
.
El
entre
el
valor
máximo
y
el
mínimo
da
una
idea
de
la
de
la
muestra
.
Sin
embargo
,
no
resume
toda
la
variabilidad
;
por
ello
se
utilizan
también
la
y
la
.
La
cantidad
de
influye
en
la
precisión
de
las
estimaciones
.
A
mayor
,
más
confiables
tienden
a
ser
las
medidas
de
y
.
Al
interpretar
los
resultados
,
es
común
combinar
varias
medidas
:
la
para
el
centro
,
la
para
la
variabilidad
y
los
para
la
dentro
de
la
distribución
.
El
es
una
representación
gráfica
de
la
distribución
de
que
facilita
la
visualización
del
y
la
.
Su
forma
puede
indicar
o
distribución
asimétrica
.
La
clasificación
por
o
de
una
variable
permite
resumir
grandes
conjuntos
de
datos
.
En
cada
clase
se
puede
registrar
la
y
,
a
partir
de
ella
,
las
.
La
es
sensible
a
,
a
diferencia
de
la
,
que
conserva
su
posición
central
ante
valores
atípicos
.
Este
contraste
es
útil
al
analizar
conjuntos
con
.
En
una
distribución
,
la
larga
se
extiende
hacia
,
mientras
que
una
distribución
sesgada
a
la
izquierda
tiene
cola
hacia
valores
menores
.
Esto
afecta
a
la
interpretación
de
la
.
La
describe
la
forma
de
la
distribución
en
las
y
el
;
una
distribución
con
curtosis
alta
puede
indicar
mayores
que
una
distribución
normal
.
La
no
intenta
inferir
causas
,
sino
resumir
lo
observado
y
proporcionar
una
visión
rápida
de
las
de
un
.
En
qué
consiste
la
de
una
:
cuanto
más
parecida
sea
a
la
en
sus
características
,
mejor
serán
las
que
se
obtengan
a
partir
de
la
muestra
.
Una
buena
práctica
es
reportar
,
junto
con
las
medidas
,
el
y
la
de
,
para
permitir
la
y
el
análisis
crítico
de
los
.
En
resumen
,
la
estadística
descriptiva
utiliza
herramientas
como
la
,
la
,
la
y
la
para
describir
y
resumir
un
de
manera
clara
.
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