Análisis descriptivo con R Studio скачать в хорошем качестве

Análisis descriptivo con R Studio

Análisis Descriptivo: Definición y Función El análisis descriptivo es una técnica estadística que permite resumir, organizar y presentar un conjunto de datos de manera que se puedan comprender sus características principales. No se aventura a establecer relaciones causales ni a hacer inferencias más allá de los datos disponibles; su misión es simplemente mostrar lo que hay. En términos prácticos, el análisis descriptivo es la fase inicial en la exploración de datos. Actúa como una radiografía de la información recolectada, identificando patrones, tendencias generales y posibles valores atípicos. Componentes del Análisis Descriptivo Medidas de tendencia central: Media: el valor promedio. Mediana: el valor central cuando los datos están ordenados. Moda: el valor que más se repite. Medidas de dispersión o variabilidad: Desviación estándar: cuánto se alejan los datos de la media. Varianza: medida cuadrática de dispersión. Rango: diferencia entre el valor máximo y mínimo. Rango intercuartílico: dispersión del 50 % central de los datos. Medidas de posición: Cuartiles, deciles, percentiles, que dividen la distribución en partes iguales para identificar dónde se ubican ciertos valores. Distribución de frecuencias: Tablas que muestran la cantidad de veces que ocurre cada valor o intervalo en el conjunto de datos. Visualización de datos: Gráficos de barras, histogramas, diagramas de caja, gráficos de líneas o de sectores, que permiten presentar los resultados de forma visual y comprensible. Aplicación del Análisis Descriptivo El análisis descriptivo puede aplicarse a cualquier tipo de variable (cuantitativa o cualitativa), y es útil en distintos tipos de estudios, desde encuestas hasta experimentos clínicos. Su valor radica en su capacidad para describir la muestra, facilitar la comprensión de la información recolectada, y servir de base para análisis más complejos, como los inferenciales o los correlacionales.