Estadística Descriptiva
El objetivo de la Estadística Descriptiva es expresar los datos de manera que puedan ser interpretados y evaluados.
Los datos, constituyen la materia prima de la estadística, por lo que a continuación, se presenta una clasificación:
Tipos de Datos:
1 ) Cualitativos
Nominales: Indican pertenencia
Ordinales: Indican un orden de preferencias (ranking)
2) Cuantitativos
Discretos (resultados de conteos, solamente números enteros)
Conteo de éxitos/fracasos (variable dicotómica): Modelo Binomial
Conteo de eventos por unidad (tiempo, longitud, etc.): Modelo Poisson
Continuos (resultados de mediciones) : Modelo Normal o Gaussiano.
Datos nominales:
Indican pertenencia a grupos o clases: Equipos de fútbol, etc. Para el análisis estadístico los datos ordinales se convierten en datos cuantitativos.
Datos ordinales:
Indican orden de preferencias: Por ejemplo indicar por orden de preferencia las marcas de bebidas preferidas.
Datos discretos:
Son resultantes de recuentos. Ejemplos: Cantidad de personas ausentes por día o mes, cantidad de piezas falladas, cantidad de defectos por metro cuadrado de tela, etc.
En el caso que se trate que la variable pueda tomar solamente uno de dos valores posibles (variable dicotómica), por ejemplo el producto presenta o no presenta defectos, estamos frente al modelo Binomial. Por el contrario, si lo que estamos es contando cantidad de defectos por cada unidad de producto (la variable puede tomar muchos valores, 0; 1; 2; 3; etc) estamos frente al modelo Poisson.
Datos Continuos:
Son los que pueden tomar cualquier valor numérico, con o sin decimales. En general aparecen como resultados de mediciones, por ejemplo: altura y peso de las personas, mediciones físicas, químicas, etc. No hay un único modelo probabilístico matemático para caracterizar las propiedades de esos sistemas, aunque el modelo de la distribución normal se aplica en la mayoría de los casos.
