Interpretar los resultados para Estadísticas de columnas y Estadísticas de filas

Encuentre definiciones y ayuda para interpretar cada uno de los estadísticos que se proporcionan con las estadísticas de columnas y las estadísticas de filas.

Suma

La suma es el total de todos los valores de los datos. La suma también se utiliza en cálculos estadísticos, como por ejemplo la media y la desviación estándar.

Media

La media es el promedio de los datos, que es la suma de todas las observaciones dividida entre el número de observaciones.

Por ejemplo, los tiempos de espera (en minutos) de cinco clientes en un banco son: 3, 2, 4, 1 y 2. El tiempo medio de espera se calcula de la siguiente manera:
En promedio, un cliente espera 2.4 minutos para ser atendido en el banco.

Interpretación

Utilice la media para describir la muestra con un solo valor que representa el centro de los datos. Muchos análisis estadísticos utilizan la media como una medida estándar del centro de la distribución de los datos.

Tanto la mediana como la media miden la tendencia central. Sin embargo, valores poco comunes, llamados valores atípicos, pueden afectar a la mediana menos de lo que afectan a la media. Si los datos son simétricos, la media y la mediana son similares.
Simétrica
No simétrica

En la distribución simétrica, la media (línea azul) y la mediana (línea naranja) son tan similares que no es fácil distinguir las dos líneas. En cambio, la distribución no simétrica es asimétrica hacia la derecha.

Desv.Est.

La desviación estándar es la medida de dispersión más común, que indica qué tan dispersos están los datos alrededor de la media. El símbolo σ (sigma) se utiliza frecuentemente para representar la desviación estándar de una población, mientras que s se utiliza para representar la desviación estándar de una muestra. La variación que es aleatoria o natural de un proceso se conoce comúnmente como ruido.

Debido a que la desviación estándar utiliza las mismas unidades que los datos, generalmente es más fácil de interpretar que la varianza.

Interpretación

Utilice la desviación estándar para determinar qué tan dispersos están los datos con respecto a la media. Un valor de desviación estándar más alto indica una mayor dispersión de los datos. Una buena regla empírica para una distribución normal es que aproximadamente 68% de los valores se ubican a no más de una desviación estándar de la media, 95% de los valores se ubican a no más de dos desviaciones estándar y 99.7% de los valores se ubican a no más de tres desviaciones estándar.

La desviación estándar también se puede utilizar para establecer un valor de referencia para estimar la variación general de un proceso.
Hospital 1
Hospital 2
Tiempos de egreso de un hospital

Los administradores dan seguimiento al tiempo de egreso de los pacientes que son tratados en las áreas de urgencia de dos hospitales. Aunque los tiempos de egreso promedio son aproximadamente iguales (35 minutos), las desviaciones estándar son significativamente diferentes. La desviación estándar del hospital 1 es de aproximadamente 6. En promedio, el tiempo para dar de alta a un paciente se desvía de la media (línea discontinua) aproximadamente 6 minutos. La desviación estándar del hospital 2 es de aproximadamente 20. En promedio, el tiempo para dar de alta a un paciente se desvía de la media (línea discontinua) aproximadamente 20 minutos.

Mínimo

El mínimo es el valor más pequeño de los datos.

En estos datos, el mínimo es 7.

13 17 18 19 12 10 7 9 14

Interpretación

Utilice el mínimo para identificar un posible valor atípico o un error de entrada de datos. Una de las maneras más sencillas de evaluar la dispersión de los datos consiste en comparar el mínimo y el máximo. Si el valor mínimo es muy bajo, incluso cuando considere el centro, la dispersión y la forma de los datos, investigue la causa del valor extremo.

Máximo

El máximo es el valor más grande de los datos.

En estos datos, el máximo es 19.

13 17 18 19 12 10 7 9 14

Interpretación

Utilice el máximo para identificar un posible valor atípico o error de entrada de datos. Una de las maneras más sencillas de evaluar la dispersión de los datos consiste en comparar el mínimo y el máximo. Si el valor máximo es muy alto, incluso cuando considere el centro, la dispersión y la forma de los datos, investigue la causa del valor extremo.

Rango

El rango es la diferencia entre los valores más grande y más pequeño de los datos. El rango representa el intervalo que contiene todos los valores de los datos.

Interpretación

Utilice el rango para entender la cantidad de dispersión en los datos. Un valor de rango grande indica mayor dispesión en los datos. Un valor de rango pequeño indica que hay menos dispersión en los datos. Puesto que el rango se calcula usando solo dos valores de los datos, es más útil con conjuntos de datos pequeños.

Mediana

La mediana es el punto medio del conjunto de datos. El valor de este punto medio es el punto en el cual la mitad de las observaciones está por encima del valor y la otra mitad está por debajo del valor. La mediana se determina jerarquizando las observaciones y hallando la observación que ocupe el número [N + 1] / 2 en el orden jerarquizado. Si el número de observaciones es par, entonces la mediana es el valor promedio de las observaciones jerarquizadas en los números N / 2 y [N / 2] + 1.

Para estos datos ordenados, la mediana es 13. Es decir, la mitad de los valores es menor que o igual a 13 y la otra mitad de los valores es mayor que o igual a 13. Si usted agrega otra observación igual a 20, la mediana es 13.5, que es el promedio entre la 5ta observación (13) y la 6ta observación (14).

Interpretación

Tanto la mediana como la media miden la tendencia central. Sin embargo, valores poco comunes, llamados valores atípicos, pueden afectar a la mediana menos de lo que afectan a la media. Si los datos son simétricos, la media y la mediana son similares.
Simétrica
No simétrica

En la distribución simétrica, la media (línea azul) y la mediana (línea naranja) son tan similares que no es fácil distinguir las dos líneas. En cambio, la distribución no simétrica es asimétrica hacia la derecha.

Suma de los cuadrados

La suma de los cuadrados no corregida se calcula elevando al cuadrado cada uno de los valores de la columna y sumando luego esos valores elevados al cuadrado. Por ejemplo, si la columna contiene x1, x2, ... , xn, entonces la suma de los cuadrados calcula (x12 + x22 + ... + xn2). A diferencia de la suma de los cuadrados corregida, la suma de los cuadrados no corregida incluye el error. Los valores de datos se elevan al cuadrado sin antes restar la media.

Conteo total

El número total de observaciones en la columna. Utilícese para representar la suma de N valores faltantes y N valores presentes.

En este ejemplo, hay 141 observaciones válidas y 8 valores faltantes. El conteo total es 149.
Conteo total N N*
149 141 8

N

El número de valores presentes en la muestra.

En este ejemplo, hay 141 observaciones registradas.
Conteo total N N*
149 141 8

N*

El número de valores faltantes en la muestra. El número de valores faltantes se refiere a las celdas que contienen el símbolo de valor faltante *.

En este ejemplo, 8 errores ocurrieron durante la recolección de datos y se registraron como valores faltantes.
Conteo total N N*
149 141 8
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