IC07 - 04.- Los métodos de análisis univariable (I)

Técnicas Estadísticas Univaribles

• Las técnicas estadísticas univariables permiten analizar una variable en un momento dado y proporcionan un resumen de las respuestas que los encuestados han dado a cada pregunta de un cuestionario.
• Permiten resumir la información sobre una variable en un único valor central, como la media, la mediana o la moda.
• Las medidas de dispersión indican la variabilidad o la dispersión de los datos alrededor del valor central, como la desviación estándar, la varianza y el rango.
• El primer paso en el análisis de datos de investigación comercial es la descripción de las variables utilizando técnicas estadísticas univariables.

Estadísticos Descriptivos

• Los estadísticos descriptivos se utilizan para resumir las características principales de los datos, como la media, mediana, moda, desviación estándar y varianza.
• Las medidas de dispersión, junto con los estadísticos descriptivos, son claves para comprender la distribución de los datos, ya que indican la variabilidad o la dispersión de los datos alrededor del valor central.
• La mediana se utiliza como estadístico de posición cuando la variable es de tipo ordinal.
• La media, la desviación estándar y la varianza son estadísticos descriptivos para variables numéricas o de intervalos.

Análisis de Variables Nominales

• Los estadísticos de inferencia para variables nominales son la prueba Chi-cuadrado y la prueba Z.
• En variables nominales, se utiliza la distribución de frecuencias para resumir la información.

Porcentajes en Estudios de Mercado

• Los porcentajes son más utilizados que los números absolutos en los estudios de mercado porque proporcionan una mejor interpretación de la información, facilitando la comparación entre grupos.
• Los porcentajes representan la proporción de casos que tienen una característica específica dentro de un grupo de individuos.

Medida de Dispersión en Variables Numéricas

• La desviación estándar es una medida de dispersión que indica la dispersión alrededor del valor central en variables numéricas.

Pruebas Estadísticas

• Si el valor del estadístico Chi (Z) es superior al valor en la Tabla de la distribución Chi-cuadrado, se rechaza la hipótesis nula.
• Si el valor del estadístico (t) es superior al valor en la Tabla de la distribución t-Student, se rechaza la hipótesis nula.
• El cálculo correcto para el estadístico Chi (Z) se realiza dividiendo la diferencia entre las frecuencias observadas ('Oi') y esperadas ('Ei') por la raíz cuadrada de las frecuencias esperadas ('Ei').

Inferencia Estadística

• La inferencia estadística permite hacer conclusiones sobre una población utilizando los datos de una muestra.
• Si se utiliza una prueba t para inferir frecuencias acumuladas a toda la población, se puede estimar el rango en el que se movería la diferencia entre la media muestral y poblacional con un cierto nivel de confianza.

Cálculo de la Varianza

• La fórmula para el cálculo de la varianza es (Σ(xi - x̄) ^2) / n, donde 'xi' es cada valor de la variable, 'x̄' es la media, y 'n' es el número de observaciones.
• La varianza se utiliza para representar la dispersión de los datos.
• La desviación estándar es igual a la raíz cuadrada de la varianza.

Coeficiente de Variación

• El coeficiente de variación se utiliza para normalizar variables con diferentes unidades de medida.
• El rango es una medida de dispersión que se calcula restando el valor mínimo del valor máximo.

Ejemplos de Variables

• 'Uso del Whatsapp' es un ejemplo de variable cuantitativa discreta.
• 'Inferir la media' significa estimar la media poblacional utilizando la media muestral.
• 'H0' es la hipótesis nula, que generalmente afirma que no hay diferencia o efecto entre dos grupos o variables.
• Los estadísticos muestrales se utilizan para estimar los parámetros poblacionales.

Estadísticos de Posición

• Los estadísticos de posición se utilizan para determinar la posición de un valor dentro de un conjunto de datos.
• La mediana describe el valor central en una distribución de frecuencias.
• Una variable bimodal tiene dos valores modales.

Cálculo de la Media

• La media aritmética se calcula sumando todos los valores de una variable numérica y dividiendo la suma por el número total de valores.
• La moda en una variable nominal representa el valor que aparece con mayor frecuencia.
• Una variable trimodal tiene tres valores modales.

Fórmula de la Media y la Varianza

• La fórmula de la media aritmética es Σ(ni * xi) / Σni, donde 'ni' representa la frecuencia de cada valor, 'xi' representa cada valor de la variable.
• La varianza se calcula como la suma de las diferencias cuadradas entre cada dato y la media, dividida entre el número total de datos menos 1:
• La varianza se calcula como Σ(ni * (xi - x̄) ^2) / (Σni - 1), donde 'ni' representa la frecuencia de cada valor, 'xi' representa cada valor de la variable, y 'x̄' representa la media.
• Los estadísticos de dispersión ayudan a entender la variabilidad de los datos.

Coeficiente de Variación

• El coeficiente de variación indica hasta qué punto las medidas de tendencia central son adecuadas para representar los datos.
• Un alto coeficiente de variación indica una gran dispersión, mientras que un coeficiente bajo indica una dispersión pequeña.

Desviación Típica

• La desviación típica se calcula utilizando la fórmula √∑(ni*(xi-x̄)2)/Σni-1, donde 'ni' representa la frecuencia de cada valor, 'xi' representa cada valor de la variable, 'x̄' representa la media, y 'n' representa el número total de datos.
• El rango se calcula restando el valor mínimo del valor máximo en el conjunto de datos.
• Un coeficiente de variación cercano a cero indica que los datos son consistentes y con poca variabilidad.

Alicia Sánchez indica a Javier iniciar el proceso de estimación de estadísticos de cada variable en un programa informático. El análisis de la información obtenida en un proceso de investigación se llevará a cabo a través de métodos univariables.