Análise e descrición | Licenza_Mostraxe

Análise

Na análise de resultados podemos optar por unha análise descritiva, unha análise inferencial ou por ambas.

Análise descriptiva
Análise inferencial

Análise descriptiva

Na análise descriptiva utilízanse procedementos numéricos para describir e analizar os datos, sen facer inferencias. Os máis utilizados son:

Cálculo de medidas de centralización.
- Media
- Mediana
- Moda
- Cuartiles
Cálculo de medidas de dispersión.
Cálculo de medidas de forma.
- Coeficiente de asimetría
- Coeficiente de Kurtosis

Análise inferencial

Na análise inferencial utilízanse datos mostrais para facer xeneralizacións ou inferencias acerca dunha poboación. Distinguimos dous tipos:

Estimación
- Puntual
- Por intervalos de confianza
Contraste de hipóteses
Estúdase se unha proposición acerca dunha característica da poboación é certa ou non.

A parte de estimación foi tratada nas unidades 2, 3, 4 e 5. O contraste de hipótese non entra no contido destas páxinas.

Descrición

Finalmente, haberá que elaborar un informe no que debe constar:

Descrición do problema
Descríbense as características relevantes do estudo, o seu obxectivo e transcendencia.
Metodoloxía
Recóllese toda a información que explique a metodoloxía do estudo, incluíndo o cuestionario utilizado na recollida de datos.
Resultados
- Preséntanse os datos mediante táboas e gráficos.
- Preséntase a análise realizada, xa sexa descritiva ou inferencial.
Análise
Interprétanse os achados do estudo.
Conclusións
Explícanse as conclusións de maneira razoada e apoiándose nos resultados, respondendo á pregunta ou preguntas que formulamos ao principio.

No portal educativo do Instituto Galego de Estatística (IGE), aparece información sobre como elaborar unha enquisa, o que debe constar na difusión dos resultados e un caso práctico.

Media

A media é o promedio aritmético dun conxunto de puntuacións. $\bar{x} = \frac{x_{1} + x_{2} + . . . + x_{n}}{n}$

Mediana

Valor que ocupa o lugar central de todos os datos cando estes están ordenados de menor a maior. Se o número de datos é par, a mediana é a media dos valores centrais.

Moda

É o dato que se repite maior número de veces; é dicir, a moda é o valor que ten maior frecuencia absoluta.

Cuartiles

Son tres valores, $Q_{1}, Q_{2}, Q_{3}$ , que dividen ao total de datos, ordenados de menor a maior, en catro partes iguais. Aqueles datos menores a $Q_{1}$ representan o 25% dos datos, os que están debaixo de $Q_{2}$ son o 50%, mentres que aqueles menores a $Q_{3}$ son o 75%. O cuartil $Q_{2}$ coincide coa mediana.

Varianza

A varianza mide a dispersión dun conxunto de datos. Defínese matematicamente como a media das diferenzas ao cadrado con respecto á media. $σ^{2} = \frac{Σ (X_{i} - \overset{―}{X})^{2}}{n}$

Desviación típica

$σ = \sqrt{v a r i a n z a} = \sqrt{σ^{2}}$ Tamén reflicte a variabilidade dunha distribución, como a varianza, pero a desviación típica exprésase nas mesmas unidades que os valores orixinais.

Rango

É a diferenza entre o maior e o menor valor da variable. Tamén se chama percorrido. $R a n g o = (V a l o r m á x i m o) - (V a l o r m í n i m o)$

Coeficiente de variación

$C V = \frac{D e s v i a c ó n t í p i c a}{M e d i a}$

Coeficiente de asimetría estandarizado

É unha medida da simetría ou asimetría da distribución dos datos. Os datos poden ter un rumbo positivo (datos cara ao lado dereito) ou negativo (datos cara ao lado esquerdo). $C A = \frac{Σ (X_{i} - \bar{X})^{3}}{n \cdot S^{3}}$

Coeficiente de curtosis

Mide se os datos nunha distribución teñen colas pesadas ou lixeiras. $C K = \frac{Σ (X_{i} - \bar{X})^{4}}{n \cdot S^{4}}$ $C K < 3 \to c o l a s m a i s p e s a d a s q u e a n o r m a l$ $C K = 3 \to c o l a s a p r o x i m a d a m e n t e c o m o a n o r m a l$ $C K > 3 \to c o l a s m e n o s p e s a d a s q u e a n o r m a l$