La Estadística Descriptiva es la rama de la estadística que se ocupa de la exploración y la descripción de las características principales de un conjunto de datos.

Los datos se recolectan, se organizan y se presentan a través de tablas o gráficos, y se resumen utilizando medidas estadísticas.

• Entender un conjunto de datos: Facilita la comprensión de las características principales de un conjunto de datos, por ejemplo: cuáles son los valores más comunes, cuánto varían los datos entre sí, y cómo se distribuyen.

• Comunicar los resultados: Permite presentar la información de manera concisa, para facilitar la toma de decisiones.

• Preparar el terreno para análisis más complejos: La estadística descriptiva es el primer paso para realizar análisis más avanzados, como la inferencia estadística.

• Frecuencia absoluta simple (fi): Es el número de veces que aparece un determinado valor de la variable en el conjunto de datos.

• Frecuencia absoluta acumulada (Fi): Es la suma de las frecuencias absolutas simples de un valor y de todos los valores anteriores a él.

• Frecuencia relativa simple (fri): Expresa la proporción que representa un valor específico de la variable con respecto al número total de datos.

            En símbolos: fi/N si es una población o fi/n si es una muestra.

• Frecuencia relativa acumulada (Fri): Es la suma de las frecuencias relativas simples de un valor y de todos los valores anteriores a él.

• Frecuencia relativa simple porcentual (fri%): Es la frecuencia relativa simple expresada como porcentaje.

• Frecuencia relativa acumulada porcentual (Fri%): Es la suma de las frecuencias relativas simples porcentuales de un valor y de todos los valores anteriores a él.

Las tablas de frecuencias son fundamentales para organizar los datos, lo que facilita su lectura, el cálculo de medidas estadísticas y la obtención de información. 

Los gráficos estadísticos son fundamentales, ya que permiten:

• Visualizar los datos: Ver cómo se distribuyen y cómo se relacionan entre sí, en lugar de leer una lista de números.

• Identificar patrones: Encontrar tendencias, máximos, mínimos y otros patrones que podrían no ser evidentes en una lista de números.

• Comparar datos: Comparar diferentes conjuntos de datos y ver cómo se diferencian.

• Comunicar información: Los gráficos dan lugar a explicaciones concisas.

Los gráficos estadísticos son herramientas visuales que permiten extraer información de un conjunto de datos y comunicarla de manera eficiente. 

📊 Gráficos

• Histograma y Polígono de Frecuencias (PDF)

• Diagrama de caja de bigotes (PDF)

• Diagrama de caja de bigotes (Web: Catálogo de visualización de datos)

🎯 Links recomendados

• Web: Página principal del Catálogo de visualización de datos 

• ¿Cómo hacer un histograma con tablas dinámicas? (Video)

• Information is Beautiful Awards 

• Vocabulario visual (Autor: Financial Times)

Porque resulta conveniente obtener medidas, que describan el conjunto de datos  una vez clasificada y/o tabulada la información . Dichas medidas estadísticas resumen la información existente y la caracterizan.

VIDEO

• Estadística: Parámetros. Explicación del "Dr Gustavo Piñeiro"

• Análisis de datos desde CERO "Ing. Francisco"

GEOGEBRA

• • Media aritmética vs. media geométrica

PDFS

• Coeficiente de asimetría de Fisher

• Coeficiente de curtosis

• Distintos tipos de medias o promedios y sus propiedades

• Medidas estadísticas (tendencia central, posición, dispersión y CV) para la variable cuantitativa discreta

• Valores extremos (atípicos) - Outliers

    SIMULACIONES PHET

• • • Centro y variabilidad