¿Cuáles son las medidas estadísticas univariantes?

Son todos los valores de la distribución que se les resta la media y se les divide por la desviación típica, se caracteriza porque su media es cero y su varianza uno, como puede comprobarse fácilmente aplicando las propiedades de la media y varianza.

La estadística descriptiva univariante se centra en el análisis de una única característica o cualidad del individuo. Las características a analizar presentan k modalidades, exhaustivas y mútuamente excluyentes.

Hay cuatro tipos de escalas de medición, que ordenadas en orden creciente de potencia, según la proporción de información que contienen, son:

Tal como su nombre indica, el análisis univariante significa el análisis de una sola variable.

Una unidad es la abstracción matemática de una "variable aleatoria". Los ejemplos comunes de una unidad serían una sola persona, animal, planta, artículo manufacturado o país que pertenece a una colección más grande de dichas entidades que están siendo estudiadas.

La estadística univariable ofrece técnicas de uso frecuente para procesar información cuando se investiga un único evento, o varios eventos de manera independiente. Estas técnicas son muy diversas y cada una amerita un procedimiento especial.

Las técnicas estadísticas bivariantes permiten el análisis conjunto de dos características de los individuos de una población con el propósito de detectar posibles relaciones entre ellas.

Existen dos métodos para realizar mediciones dimensionales: medición directa y medición indirecta.

Las etapas comprende las siguientes: recolección, recuento, presentación, síntesis y finalmente la etapa de análisis.

La estadística descriptiva comprende tres categorías principales: distribución de frecuencias, medidas de tendencia central y medidas de variabilidad. Por estadística descriptiva entendemos, por ejemplo, el cálculo de la media y la mediana, dos indicadores muy importantes y sobre todo diferentes.

Descriptivo: El análisis estadístico, es univariado porque solo describe o estima parámetros en la población de estudio a partir de una muestra.

La unidad de análisis es la entidad principal que se está analizando en un estudio. Es el "qué" se está estudiando o a "quién" se está estudiando. En la investigación de las ciencias sociales, las unidades típicas de análisis incluyen individuos (más comunes), grupos, organizaciones sociales y artefactos sociales.

ESCALAS DE MEDICIÓN. Otra aproximación es que los datos pueden definirse también por la escala usada para la medición de las variables, distinguiéndose cuatro de ellas: nominales, ordinales, de intervalo y de razón.

Las variables se clasifican en cualitativas y cuan- titativas. Las variables cualitativas o categóricas, son las que se refieren a propiedades de los elementos, que no pueden ser medidas, en términos de can- tidad de propiedad presente, sino que sólo de- termina la presencia o ausencia de ella.

A pesar de que el tiempo es una variable continua, un observador sólo tiene acceso a valores discretos de la misma. Los datos observados para cualquiera de las experiencias descritas en la introducción son una serie de valores discretos.

Estadística descriptiva: Trata de describir las variables aleatorias en las "muestras". Estadística inductiva o inferencial: Trata de la generalización hacia las poblaciones de los resultados obtenidos en las muestras y de las condiciones bajo las cuales estas conclusiones son válidas.

Es la ciencia con base matemática que se ocupa de los métodos y procedimientos para recoger, clasificar, resumir, hallar regularidades y analizar los datos, siempre y cuando la variabilidad e incertidumbre sea una causa intrínseca de los mismos; así como de realizar inferencias a partir de ellos, con la finalidad de ...

Karl Friedrich Gauss (Alemania, 1777 - 1855)

Matemático y estadístico alemán, conocido como el Príncipe de las Matemáticas.

Ejemplo: ventas de una lotería.

En este ejemplo, las mediciones de ventas y tamaño del premio principal vienen en pares: en la tabla de datos cada renglón corresponde a un sorteo, y tenemos dos columnas de datos, una de ventas y otra del premio, estos son datos bivariados.

‎Medidas estadísticas ‎Bivariantes de regresión ‎Analiza la relación de dos o mas ‎variables continuas ‎Cuando analiza las dos variables a esta se el ‎conoce como Variable Bivariantes ‎Correlación ‎Indica la fuerza y la dirección de una ‎relación lineal y proporcionalidad entre dos ‎variables estadísticas.

La descripción bivariada trata de estudiar la relación entre pares de atributos medidos simultáneamente en la misma muestra y comprende un conjunto de herramientas que se enfoca en el análisis de dos variables con el fin de determinar las relaciones empíricas entre ellas.

Tipos de medición

Son ejemplos de medidas directas: la longitud de una mesa, hecha con una cinta métrica; la velocidad de un automóvil, leída en el velocímetro; la temperatura de un enfermo, señalada por la columna de mercurio de un termómetro; la hora del día, dada por un reloj, etc.

En términos de estadísticas, la escala nominal es la más fácil de comprender e implementar. Estas variables tienen un mínimo de dos divisiones, como por ejemplo; hombre / mujer, si / no. Esta escala no tiene ningún valor numérico. Se utilizan variables como; género, etnia, raza, edad, etc.

Se divide en dos grandes ramas, la bioestadística descriptiva y la bioestadística analítica o inferencial. La estadística descriptiva resume la información contenida en los datos recogidos y la estadística inferencial demuestra asociaciones y permite hacer comparaciones entre características observadas.

La estadística se divide en dos ramas: la estadística descriptiva, la cual se relaciona con la descripción de los datos recopilados en una muestra, y la estadística inferencial, que se relaciona con el proceso de utilizar los datos de una muestra para realizar inferencias y tomar decisiones respecto a la población de ...

Los métodos estadísticos se diseñan para contribuir al proceso de realizar jui- cios científicos frente a la incertidumbre y la variación, teniendo una mejor orienta- ción respecto de dónde efectuar mejoras a la calidad del proceso.