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ANÁLISIS EXPLORATORIO DE DATOS
DESCRIPTIVA TEMA 1
DATOS CATEGÓRICOS
DIAGRAMA DE BARRAS
MAX / MIN
DATOS NUMÉRICOS
HISTOGRAMA (SOLO SI SE PUEDE PONER TODO RECTO)
- Máx y mín para definir los intervalos (CLASES)
DIAGRAMA DE BIGOTES
RESUMEN NUMÉRICO (ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA)
Media → Calcula cual es la media de “...”, en este caso es “...” por lo que podemos decir que es “mucho, poco…”
Mediana → Es “...” lo que significa que el 50% o más han “...” Coeficiente de asimetría →
Desviación típica → Medida de dispersión que permite verla variabilidad de los datos.
Mínimo / Máximo → Nombrarlos
Moda → El “...” más frecuente es de “...”
ANÁLISIS EXPLORATORIO DE DATOS
DISTRIBUCIONES TEMA 1.
DISTRIBUCIÓN BINOMIAL
=DISTR.BINOM.N ( éxito ; n ; p ; 0 )
Éxito : (2 veces caras) (3 veces 5) N : veces que se ha repetido la prueba P : probabilidad de éxito (½)(⅙)
*** Probabilidad de que en un control de alcoholemia te paren al menos una vez de las cinco que pasas: En lugar de calcular cada vez, calculamos cual es la probabilidad de que no te paren ninguna y se lo restamos a 1.
DISTRIBUCIÓN NORMAL
= Media σ = Desviación típica
FÓRMULAS:
- DISTR.NORM.N ( nº intérvalo ; media ; σ ; 1 )
- DISTR.NORM.INV
- DISTR.NORM.ESTAND
PROCEDIMIENTO:
N ( 5 , 1,5 )
- 5 = Media
- 1,5 = Desviación típica
***“Tipificar” → (valor x - media) / desviación típica (HACERLO CON TODOS LOS DATOS) N ( 5 , 1,5 ) → N ( 0 , 1 )
*** Probabilidad de que “...” en el intérvalo (85 , 115) , media = 100 , desviación típica = 16 P < 115 → X → =DISTR.NORM.N ( 115 , 100 , 16, 1 ) P > 85 → Y → =DISTR.NORM.N (85 , 100 , 16 , 1 ) P = X - Y
REGRESIÓN LINEAL TEMA 2
“PASO A PASO”
1. DETERMINAR X/Y
- X → INDEPENDIENTE
- Y → DEPENDIENTE
2. HACER GRÁFICO DE DISPERSIÓN
- Seleccionar los dato → gráfico de dispersión → diseño rápido → (F x)
3. REGRESIÓN MÚLTIPLE
- Datos → regresión
- Verificar que los datos del gráfico de dispersión coinciden con los coeficientes de la regresión.
4. COEFICIENTE DE CORRELACIÓN
- Análisis de datos → coeficiente de correlación → seleccionar todos los datos
r > 0 : relación directa y mayor como mayor es r r = 1 : relación directa perfecta r < 0 : relación inversa y mayor como menor es r r = 0 : no existe una relación lineal
(Cuanto más se acerque a 1 más correlación)
5. VERIFICAR QUE EL “Y” DE LA TABLA DEL PASO 4 CORRESPONDE CON EL COEFICIENTE DE
CORRELACIÓN QUE APARECE CON LA TABLA DE LA ETAPA 3
DATOS IMPORTANTES
● (Que una relación sea positiva quiere decir que a más X, más Y)
● Coeficiente de determinación → explica la determinación de Y explicada por X, es decir, el porcentaje de Y que depende de X.
● r2 = coeficiente determinación
● y (ax + b) = coeficiente de correlación (r)
INFERENCIA EN UNA POBLACIÓN
TEMA 3
“PASO A PASO”
- NIVEL DE SIGNIFICACIÓN → α = 0,05 (siempre es 0,05 salvo que el enunciado diga lo contrario)
- CONTRASTE DE HIPÓTESIS → H0 : μ = X Ha: μ >< X
- Diferenciar si es UNILATERAL o BILATERAL (si el enunciado pregunta o leemos ¿ha aumentado, ha disminuido… es UNILATERAL)
- Si es UNILATERAL hay que calcular la direccionalidad: calcular la media y ver si es igual a Ha.
3. ANÁLISIS DE DATOS → ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA
- CÁLCULO DE LA ESTADÍSTICA → = (media-x) / error típico
- CÁLCULO DE P-VALOR → =DISTR.T ( estadística ; n-1 ; 1 (unilateral) ) 2 (bilateral) )
- CONCLUSIÓN → Si p-valor < α ( rechazamos la hipótesis nula) Si p-valor > α (no rechazamos la hipótesis nula)
7. SI ES BILATERAL → INTÉRVALO DE CONFIANZA
(Análisis de datos - estadística descriptiva - nivel de confianza 95%)
- LÍMITE INFERIOR (=media - nivel de confianza)
- LÍMITE SUPERIOR (=media + nivel de confianza)
OTROS DATOS IMPORTANTES
Cuando no te dan todos los datos y te piden el intérvalo de confianza: (EJERCICIO 6!!!)
- tα =DISTR.T.INV ( α ; N-1)
- Error típico → desviación típica / (raíz de n)
- SUPERIOR = media muestral + (tα. error típico)
INFERIOR = media muestral - (tα. error típico)
ANÁLISIS DE DOS O MÁS MUESTRAS
INDEPENDIENTES
TEMA 5
“PASO A PASO”
- CONTRASTE DE HIPÓTESIS → Ho: “La media de” … “son iguales” Ha: “Hay alguna diferencia entre” ...
- ANÁLISIS DE VARIANZA DE UN FACTOR → Desviación típica = RAIZ(varianza)
- σ mayor / σ menor < 2 “Podemos usar ANOVA
- P-valor = probabilidad → < 0,05 Rechazamos Ho → > 0,05 No rechazamos Ho
OTRAS PREGUNTAS
¿Son los grupos más dispares significativamente distintos? /// ¿Hay diferencias significativas en el número de accidentes?
Aquest contrast és de dues mostres independents. Per tant, hem de resoldre primer la prova F per a variàncies de dues mostres:
PRUEBA F PARA VARIANZAS DE DOS MUESTRAS
- P(F<=f) una cola < 0,05 Rechazamos H0 → Prueba t para dos muestras suponiendo varianzas desiguales
- P(F<=f) una cola > 0,05 No rechazamos Ho →Prueba t para dos muestras suponiendo varianzas iguales
PRUEBA T PARA DOS MUESTRAS VARIANZAS IGUALES/DESIGUALES
- P(T<=t) dos colas < 0,05 Rechazamos H
- P(T<=t) dos colas > 0,05 No rechazamos Ho por lo que hay diferencias significativas
Estamos de acuerdo con que hay más … que en …. (Problemas Tema 4)
ANÁLISIS DE DATOS CATEGÓRICOS
TEMA 6
“PASO A PASO”
- CONTRASTE DE HIPÓTESIS → Ho: “...” Ha: “...”
- OBSERVADOS → “SUMA DE LA TABLA”
- ESPERADOS → = ( suma fila * ( suma columna / total ))
- PARA EL CÁLCULO → = ( observados - esperados ) ^ 2 / esperados
- ESTADISTIC → =suma “para el cálculo” (toda la tabla)
- P-VALOR → =DISTR.CHI ( estadistic ; grados de libertad ) → gl = (filas - 1) * (columnas - 1)
- < 0,05 Rechazamos Ho
0,05 No rechazamos Ho
RELACIÓN / PROPORCIÓN
- p1 (mostra) → Ej: “satisfechos sobre el total de seguridad mediana” “no consumen alcohol de entre los que trabajan menos de 20 horas” (no consumen-trabajan-20horas) / total que no consumen)
- p2 (mostra) → Ej: “satisfechos sobre el total de seguridad máxima” “si consumen alcohol de entre los que trabajan menos de 20 horas” (consumen-trabajan-20horas) / total de si consumen)
Relacionar las proporciones y poner una frase
TE PIDE IC (INTERVALO DE CONFIANZA)
- Estimación puntual de una proporción → (38/220)(38 de 220 estudiantes votan A)
- IC “...” % →
- Z → =DISTR.NORM.ESTAND.INV ( “IC” + “IZQ”)
LÍMITES → Inferior: = “estimación” - Z * RAIZ (estimación * ( 1 - estimación / “total” ) → Superior: “estimación” + Z * RAIZ (estimación * ( 1 - estimación / “total” )
