Estadística descriptiva Lucía Pérez Sánchez
Índice (Parte Teórica)
1. Bloque 1: Introducción.
1.1. ¿Para qué sirve la estadística?
1.2. Exploración de datos: Tipos de variables.
1.3. Las bases de datos.
2. Bloque 2: Medidas de tendencia central.
2.1. Características y propiedades de las medidas de posición central.
2.2. Medidas de tendencia central: Media, mediana y moda.
3. Bloque 3: Medidas de dispersión y de posición.
3.1. Características y propiedades de las medidas de dispersión.
3.2. Varianza y desviación típica.
3.3. Coeficiente de variación de Pearson.
3.4. Medidas de posición: Cuartiles, deciles y percentiles.
4. Bloque 4: Medidas de forma y representación gráfica de datos.
4.1. Medidas de forma: Asimetría, curtosis y concentración.
4.2. Representación gráfica de datos.
4.3. Detección de casos atípicos (“Outliers”).
5. Bloque 5: Análisis bivariado.
5.1. Introducción al análisis bivariado.
5.2. Dos variables cuantitativas: Tablas de contingencia.
5.3. Una variable cuantitativa y una cualitativa: Comparación de medias.
5.4. Dos variables cualitativas: Diagramas de dispersión, correlación y regresión.
6. Monografías o sondeos.
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.BLOQUE 1: INTRODUCCIÓN.
Los datos están en todos lados pero no nos sirven como tal. Tenemos que ordenarlos para
poder tener información. Una vez tenemos información, la analizamos y podemos
presentarla visualmente y se pasa a tener conocimiento de un tema.
¿Qué es la estadística?
- Informal:
1. La estadística es una ciencia que demuestra que, si mi vecino tiene dos
coches y yo ninguno, los dos tenemos uno.
2. La estadística es el arte de mentir con números.
- Formal:
1. La estadística es la disciplina matemática relacionada con la recopilación,
análisis, interpretación y representación de datos.
2. La estadística descriptiva es una rama de la estadística que se encarga de
organizar, resumir y presentar los datos de manera clara y comprensible.
Su objetivo principal es describir las características de un conjunto de datos.
3. La estadística inferencial es la rama de la estadística que se encarga de
hacer conclusiones, predicciones y generalizaciones sobre una
población más grande a partir de un conjunto de datos obtenidos de una
muestra.
Individuo, población y muestra
- Individuo: Unidad de estudio o elemento individual que forma parte de un grupo
más grande. En términos estadísticos, se refiere a cada uno de los elementos que
se están analizando.
- Población: Conjunto total de individuos o elementos que cumplen con ciertas
características y que son el objeto de estudio. Es el grupo completo del que se
desea obtener información.
- Muestra: Subconjunto de la población. Se selecciona para representar a la
población total y realizar estudios o análisis cuando no es posible o práctico
examinar a toda la población.
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Diferencia entre estadística descriptiva e inferencial → La estadística descriptiva se
ocupa de la magnitud de los fenómenos estudiados. Y nos permite responder preguntas del
tipo: ¿Cuánta gente es víctima de la violencia juvenil?¿Cuántas personas jóvenes son
delincuentes y cuál es su perfil?¿Cuáles son los delitos más comunes cometidos por los
jóvenes?¿Cometen más delitos los hombres o las mujeres?
En cambio, la estadística inferencial se ocupa de las causas y efectos de los fenómenos,
predicciones de cambio, comprobación de hipótesis a partir de las teorías: ¿Cuál es el
efecto de la crisis económica en cometer delitos?¿Los jóvenes de las familias con rentas
más altas tienen menores probabilidades de cometer delitos? ¿O simplemente es menos
probable que sean detenidos?¿Tienen los jóvenes con una subcultura de la violencia más
agresiva una tendencia superior a cometer delitos?
En resumen, la estadística descriptiva organiza y resume los datos existentes y la
estadística inferencial va más allá de describir los datos, ya que intenta explicar
relaciones y hacer predicciones a partir de ellos.
¿Por qué es saludable tener algunas nociones de estadística?
Vivimos y viviremos en un data-driven world. Las dificultades que experimentamos al
enfrentarnos a la información estadística permiten la manipulación y fomentan los malos
entendidos. Conviene distinguir entre mentiras, manipulación y errores.
- Mentiras → Si falseamos los datos (por ejemplo, omitiendo datos que contradicen
nuestra hipótesis) o, directamente, nos los inventamos, estamos mintiendo. Aunque
analicemos los datos e interpretemos los resultados del análisis de forma correcta,
las conclusiones serán tan falsas como los datos de partida. Después de todo, una
decisión basada en datos es tan sólida como los datos en los que se basa.
- La manipulación es distinta → Partiendo de datos verídicos realizamos un análisis
incorrecto para que parezca que los datos nos permiten concluir algo cuando, en
realidad, los datos no apoyan dicha conclusión. Tener conocimientos básicos de
estadística y probabilidades a menudo ayuda a detectar los intentos de
manipulación aunque dicha detección sólo es posible si tenemos suficiente
información sobre el tipo de datos de partida y el análisis que se ha hecho.
Finalmente, están los errores y las malas prácticas, que se distinguen de la manipulación
tan sólo por la falta de intencionalidad.
Ejemplos:
- El titular es impreciso: Lo que varía un 50% es el porcentaje de pacientes que, tras
llegar a un hospital por sufrir un infarto, muere, es decir, la letalidad del infarto. Un
segundo problema del titular radica en lo poco informativo que resultan las
diferencias relativas en letalidad.
, Estadística descriptiva Lucía Pérez Sánchez
- ¿Cuál es el valor informativo de dicho mapa? En principio, ninguno. Es
tremendamente improbable que la letalidad sea idéntica en todas las
comunidades, y eso conlleva necesariamente que haya comunidades donde la
letalidad es inferior a la media y comunidades donde es superior.
¿Por qué si estudiamos criminología necesitamos saber estadística?
Prácticamente todas las salidas profesionales de criminología requieren del dominio,
como mínimo básico, de cómo manipular, analizar e interpretar datos. Seguimiento de
fenómenos criminológicos en el tiempo y entre espacios geográficos. Determinar
relaciones entre fenómenos. Saber interpretar de forma adecuada los datos que
presentan fuentes oficiales, medios de comunicación, etc.
- Estadísticas policiales.
- Estadísticas judiciales.
- Encuestas de victimización.
- Estadísticas penitenciarías.
- Encuestas de opinión pública.
Encuesta
Encuesta:
- Conjunto de preguntas tipificadas dirigidas a una muestra representativa de
grupos sociales, para averiguar estados de opinión o conocer otras cuestiones que
les afectan.
- Indagación o pesquisa.
Algunos conceptos clave:
- Variable: Característica/fenómeno sobre el que recogemos la información. Ejemplo:
Número de coches robados; mes del robo; distrito donde sucedió el robo, etc.
- Medida: Asignación de símbolos (nombres, números) a las cantidades o calidades
que observamos. Ejemplo: Número de coches robados; muchos/pocos.
- Dato: Valor que presenta una unidad de observación (individuo, municipio, etc.)
respecto a la variable analizada. Ejemplo: 15 coches robados.
