Interpretar todos los estadísticos y gráficas para Mostrar estadísticos descriptivos

Encuentre definiciones y ayuda para interpretar cada uno de los estadísticos y gráficas que se proporcionan con mostrar estadísticos descriptivos.

Gráfica de caja

Una gráfica de caja proporciona un resumen gráfico de la distribución de una muestra. La gráfica de caja muestra la forma, tendencia central y variabilidad de los datos.

Interpretación

Utilice una gráfica de caja para examinar la dispersión de los datos y para identificar cualquier posible valor atípico. Las gráficas de caja funcionan mejor cuando el tamaño de la muestra es mayor que 20.

Datos asimétricos

Examine la dispersión de los datos para determinar si los datos parecen ser asimétricos. Cuando los datos son asimétricos, la mayoría de los datos se ubican en la parte superior o inferior de la gráfica. Con frecuencia, es fácil detectar la asimetría con un histograma o una gráfica de caja.

Asimétrico hacia la derecha
Asimétrico hacia la izquierda

La gráfica de caja con datos asimétricos hacia la derecha muestra tiempos de espera. La mayoría de los tiempos de espera son relativamente cortos y solo unos pocos son largos. La gráfica de caja con datos asimétricos hacia la izquierda muestra datos de tiempo de falla. Unos pocos elementos fallan inmediatamente y muchos otros fallan posteriormente.

Valores atípicos

Los valores atípicos, que son valores de datos que están muy distantes de otros valores de datos, pueden afectar considerablemente los resultados de un análisis. Con frecuencia, es fácil identificar los valores atípicos en una gráfica de caja.

En una gráfica de caja, los asteriscos (*) denotan valores atípicos.

Trate de identificar la causa de cualquier valor atípico. Corrija cualquier error de entrada de datos o de medición. Considere eliminar los valores de datos asociados con eventos anormales y únicos (también conocidos como causas especiales). Luego, repita el análisis. Para obtener más información, vaya a Identificar valores atípicos.

Histograma

Un histograma divide los valores de la muestra en muchos intervalos y representa la frecuencia de los valores de datos en cada intervalo con una barra.

Interpretación

Utilice un histograma para evaluar la forma y dispersión de los datos. Los histogramas funcionan mejor cuando el tamaño de la muestra es mayor que 20.

Datos asimétricos

Usted puede utilizar un histograma de los datos con una curva normal sobrepuesta para examinar la normalidad de los datos. Una distribución normal es simétrica y tiene forma de campana, como lo indica la curva. Comúnmente es difícil evaluar la normalidad con muestras pequeñas. Una gráfica de probabilidad es la mejor opción para determinar el ajuste de la distribución.

Ajuste adecuado
Ajuste deficiente
Valores atípicos

Los valores atípicos, que son valores de datos que están muy distantes de otros valores de datos, pueden afectar considerablemente los resultados de un análisis. Con frecuencia, es fácil identificar los valores atípicos en una gráfica de caja.

En un histograma, las barras aisladas en cualquiera de los extremos de la gráfica identifican posibles valores atípicos.

Trate de identificar la causa de cualquier valor atípico. Corrija cualquier error de entrada de datos o de medición. Considere eliminar los valores de datos asociados con eventos anormales y únicos (también conocidos como causas especiales). Luego, repita el análisis. Para obtener más información, vaya a Identificar valores atípicos.

Datos multimodales

Los datos multimodales tienen múltiples picos, también denominados modas. Los datos multimodales suelen indicar que aún no se han considerado variables importantes.

Simple
Con grupos

Por ejemplo, un gerente de un banco recolecta datos de tiempos de espera y crea un histograma simple. El histograma parece tener dos picos. Después de una investigación más a fondo, el gerente determina que el tiempo de espera de los clientes que están cobrando un cheque es más corto que el tiempo de espera de los clientes que están solicitando una hipoteca. El gerente agrega una variable de grupo para la tarea que realizan los clientes y luego crea un histograma con grupos.

Si usted tiene información adicional que le permita clasificar las observaciones en grupos, puede crear una variable de grupo con esta información. Luego, puede crear la gráfica con los grupos para determinar si la variable de grupo explica los picos en los datos.

Gráfica de valores individuales

Una gráfica de valores individuales muestra los valores individuales en la muestra. Cada círculo representa una observación. Una gráfica de valores individuales es especialmente útil cuando usted tiene relativamente pocas observaciones y cuando también necesita evaluar el efecto de cada observación.

Interpretación

Utilice una gráfica de valores individuales para examinar la dispersión de los datos y para identificar cualquier posible valor atípico. Las gráficas de valores individuales funcionan mejor cuando el tamaño de la muestra es menor que 50.

Datos asimétricos

Examine la dispersión de los datos para determinar si los datos parecen ser asimétricos. Cuando los datos son asimétricos, la mayoría de los datos se ubican en la parte superior o inferior de la gráfica. Con frecuencia, es fácil detectar la asimetría con un histograma o una gráfica de caja.

Asimétrico hacia la derecha
Asimétrico hacia la izquierda

La gráfica de valores individuales con datos asimétricos hacia la derecha muestra tiempos de espera. La mayoría de los tiempos de espera son relativamente cortos y solo unos pocos son largos. La gráfica de valores individuales con datos asimétricos hacia la izquierda muestra datos de tiempo de falla. Unos pocos elementos fallan inmediatamente y muchos otros fallan posteriormente.

Valores atípicos

Los valores atípicos, que son valores de datos que están muy distantes de otros valores de datos, pueden afectar considerablemente los resultados de un análisis. Con frecuencia, es fácil identificar los valores atípicos en una gráfica de caja.

En una gráfica de valores individuales, los valores de datos extrañamente bajos o altos indican posibles valores atípicos.

Trate de identificar la causa de cualquier valor atípico. Corrija cualquier error de entrada de datos o de medición. Considere eliminar los valores de datos asociados con eventos anormales y únicos (también conocidos como causas especiales). Luego, repita el análisis. Para obtener más información, vaya a Identificar valores atípicos.

Q1

Los cuartiles son los tres valores –el primer cuartil en 25% (Q1), el segundo cuartil en 50% (Q2 o mediana) y el tercer cuartil en 75% (Q3)– que dividen una muestra de datos ordenados en cuatro partes iguales.

El primer cuartil es el percentil 25 e indica que 25% de los datos es menor que o igual a este valor.

Para estos datos ordenados, el primer cuartil (Q1) es 9.5. Es decir, 25% de los datos es menor que o igual a 9.5.

IQR

El rango intercuartil (IQR) es la distancia entre el primer cuartil (Q1) y el tercer cuartil (Q3). El 50% de los datos está dentro de este rango.

Para estos datos ordenados, el rango intercuartil es 8 (17.5–9.5 = 8). Es decir, el 50% intermedio de los datos está entre 9.5 and 17.5.

Interpretación

Utilice el rango intercuartil para describir la dispersión de los datos. A medida que aumenta la dispersión de los datos, el IQR se hace más grande.

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.

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.

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.

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.

Q3

Los cuartiles son los tres valores –el primer cuartil en 25% (Q1), el segundo cuartil en 50% (Q2 o mediana) y el tercer cuartil en 75% (Q3)– que dividen una muestra de datos ordenados en cuatro partes iguales.

El tercer cuartil es el percentil 75 e indica que 75% de los datos es menor que o igual a este valor.

Para estos datos ordenados, el tercer cuartil (Q3) es 17.5. Es decir, 75% de los datos es menor que o igual a 17.5.

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.

EE de la media

El error estándar de la media (EE de la media) estima la variabilidad entre las medias de las muestras que usted obtendría si tomara muestras repetidas de la misma población. Mientras que el error estándar de la media estima la variabilidad entre las muestras, la desviación estándar mide la variabilidad dentro de una misma muestra.

Por ejemplo, usted tiene un tiempo de entrega medio de 3.80 días, con una desviación estándar de 1.43 días, de una muestra aleatoria de 312 tiempos de entrega. Estos números producen un error estándar de la media de 0.08 días (1.43 dividido entre la raíz cuadrada de 312). De haber tomado múltiples muestras aleatorias del mismo tamaño y de la misma población, la desviación estándar de esas medias diferentes de las muestras habría sido aproximadamente 0.08 días.

Interpretación

Utilice el error estándar de la media para determinar el grado de precisión con el que la media de la muestra estima la media de la población.

Un valor del error estándar de la media más bajo indica una estimación más precisa de la media de la población. Por lo general, una desviación estándar más grande se traducirá en un mayor error estándar de la media y una estimación menos precisa de la media de la población. Un tamaño de muestra más grande dará como resultado un menor error estándar de la media y una estimación más precisa de la media de la población.

Minitab utiliza el error estándar de la media para calcular el intervalo de confianza.

MediaRec

La media de los datos sin el 5% superior ni el 5% inferior de los valores.

Utilice la media recortada para eliminar el impacto de los valores muy grandes o muy pequeños sobre la media. Cuando los datos contienen valores atípicos, la media recortada puede ser una mejor medida de la tendencia central que la media.

NAcum

N acumulado es un total acumulado del número de observaciones en categorías sucesivas. Por ejemplo, una escuela primaria registra el número de estudiantes de primero a sexto grado. La columna NAcum contiene el conteo acumulado de la población estudiantil:
Nivel de grado Conteo NAcum Cálculo
1 49 49 49
2 58 107 49 + 58
3 52 159 49 + 58 + 52
4 60 219 49 + 58 + 52 + 60
5 48 267 49 + 58 + 52 + 60 + 48
6 55 322 49 + 58 + 52 + 60 + 48 + 55

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

N

El número de valores presentes en la muestra.

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

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

PctAcum

El porcentaje acumulado es la suma acumulada de los porcentajes para cada grupo de la Por variable. En el siguiente ejemplo, la Por variable tiene 4 grupos: Línea 1, Línea 2, Línea 3 y Línea 4.

Grupo (por variable) Porcentaje PctAcum
Línea 1 16 16
Línea 2 20 36
Línea 3 36 72
Línea 4 28 100

Porcentaje

El porcentaje de observaciones en cada grupo de la Por variable. En el siguiente ejemplo, hay cuatro grupos: Línea 1, Línea 2, Línea 3 y Línea 4.

Grupo (por variable) Porcentaje
Línea 1 16
Línea 2 20
Línea 3 36
Línea 4 28

Curtosis

La curtosis indica la manera en que el pico y las colas de una distribución difieren de la distribución normal.

Interpretación

Utilice la curtosis para lograr entender inicialmente las características generales de la distribución de los datos.
Línea base: Valor de curtosis de 0

Los datos normalmente distribuidos establecen la línea base para la curtosis. Un valor de curtosis de 0 indica que los datos siguen perfectamente la distribución normal. Un valor de curtosis que se desvíe significativamente de 0 puede indicar que los datos no están distribuidos normalmente.

Curtosis positiva

Una distribución que tiene un valor positivo de curtosis indica que la distribución tiene colas más pesadas y un pico más pronunciado que la distribución normal. Por ejemplo, los datos que siguen una distribución t tienen un valor positivo de curtosis. La línea continua indica la distribución normal y la línea de puntos indica una distribución que tiene un valor positivo de curtosis.

Curtosis negativa

Una distribución con un valor negativo de curtosis indica que la distribución tiene colas más ligeras y un pico más plano que la distribución normal. Por ejemplo, los datos que siguen una distribución beta con el primer y el segundo parámetro de forma iguales a 2 tienen un valor negativo de curtosis. La línea continua indica la distribución normal y la línea de puntos indica una distribución que tiene un valor negativo de curtosis.

Asimetría

La asimetría es el grado en que los datos no son simétricos.

Interpretación

Utilice la asimetría como ayuda para lograr entender inicialmente los datos.
Figura A
Figura B
Distribuciones simétricas o no asimétricas

A medida que los datos se vuelven más simétricos, el valor de su asimetría se acerca a cero. La figura A muestra datos distribuidos normalmente, que por definición exhiben relativamente poca asimetría. Al dibujar una línea por debajo de la mitad de este histograma de datos normales, se puede ver fácilmente que un lado es el reflejo del otro. Pero la falta de asimetría por sí sola no implica normalidad. La figura B muestra una distribución en la que ambos lados siguen siendo un reflejo el uno del otro, a pesar de que la distribución de los datos dista mucho de ser normal.

Distribuciones asimétricas positivas o hacia la derecha

Los datos con asimetría positiva o asimétricos hacia la derecha se llaman así porque la "cola" de la distribución apunta hacia la derecha y porque el valor de asimetría es mayor que 0 (es decir, positivo). Los datos sobre salarios suelen ser asimétricos de esta manera: muchos empleados de una empresa ganan relativamente poco, mientras que cada vez menos personas ganan salarios muy elevados.

Distribuciones asimétricas negativas o hacia la izquierda

Los datos asimétricos hacia la izquierda o con asimetría negativa se llaman así porque la "cola" de la distribución apunta hacia la izquierda y porque producen un valor de asimetría negativo. Los datos de tasas de fallas suelen ser asimétricos a la izquierda. Consideremos el caso de las bombillas: muy pocas se quemarán inmediatamente, la gran mayoría dura un tiempo considerablemente largo.

CoefVar

El coeficiente de variación (CoefVar) es una medida de dispersión que describe la variación en los datos en relación con la media. El coeficiente de variación se ajusta de manera que los valores estén en una escala sin unidades. Gracias a este ajuste, usted puede utilizar el coeficiente de variación en lugar de la desviación estándar para comparar la variación de los datos que tienen unidades diferentes o medias muy diferentes.

Interpretación

Mientras mayor sea el coeficiente de variación, mayor será la dispersión en los datos.

Por ejemplo, usted es el inspector de control de calidad de una planta embotelladora de leche que embotella el producto en recipientes pequeños y grandes. Usted toma una muestra de cada producto y observa que el volumen medio de los recipientes pequeños es de una 1 taza, con una desviación estándar de 0.08 tazas, y el volumen medio de los recipientes grandes es de 1 galón (16 tazas) con una desviación estándar de 0.4 tazas. Aunque la desviación estándar del recipiente de un galón es cinco veces mayor que la desviación estándar del recipiente pequeño, los coeficientes de variación apoyan una conclusión diferente.
Recipiente grande Recipiente pequeño
CoefVar = 100 * 0.4 tazas / 16 tazas = 2.5 CoefVar = 100 * 0.08 tazas / 1 taza = 8
El coeficiente de variación del recipiente pequeño es más de tres veces mayor que el coeficiente de variación del recipiente grande. En otras palabras, aunque el recipiente grande tiene una mayor desviación estándar, el recipiente pequeño presenta una variabilidad mucho mayor con respecto a su media.

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.

Varianza

La varianza mide qué tan dispersos están los datos alrededor de su media. La varianza es igual a la desviación estándar elevada al cuadrado.

Interpretación

Mientras mayor sea la varianza, mayor será la dispersión de los datos.

Puesto que la varianza (σ2) es una cantidad elevada al cuadrado, sus unidades también están elevadas al cuadrado, lo que puede dificultar el uso de la varianza en la práctica. La desviación estándar generalmente es más fácil de interpretar porque utiliza las mismas unidades que los datos. Por ejemplo, una muestra del tiempo de espera en una parada de autobuses puede tener una media de 15 minutos y una varianza de 9 minutos2. Debido a que la varianza no está en las mismas unidades que los datos, la varianza suele mostrarse con su raíz cuadrada, la desviación estándar. Una varianza de 9 minutos2 es equivalente a una desviación estándar de 3 minutos.

Moda

La moda es el valor que ocurre con más frecuencia en un conjunto de observaciones. Minitab también muestra cuántos puntos de los datos son iguales a la moda.

La media y la mediana requieren un cálculo, pero la moda se determina contando el número de veces que cada valor ocurre en un conjunto de datos.

Interpretación

La moda se puede utilizar con la media y la mediana para proporcionar una caracterización general de la distribución de los datos. La moda también se puede usar para identificar problemas en los datos.

Por ejemplo, una distribución que tiene más de una moda puede identificar que la muestra incluye datos de dos poblaciones. Si los datos contienen dos modas, la distribución es bimodal. Si los datos contienen más de dos modas, la distribución es multimodal.

Por ejemplo, un gerente de banco recolecta datos de tiempo de espera de clientes que desean cobrar cheques y de clientes que desean solicitar un préstamo hipotecario. Debido a que se trata de dos servicios muy diferentes, los datos de tiempo de espera incluyen dos modas. Los datos de cada servicio se deben recoger y analizar por separado.
Unimodal

Solo hay una moda, 8, que ocurre con más frecuencia.

Bimodal

Hay dos modas, 4 y 16. Los datos parecen representar 2 poblaciones diferentes.

MSSD

La MSSD es la media de las diferencias sucesivas cuadráticas. La MSSD es una estimación de la varianza. Un posible uso de la MSSD es para probar si una secuencia de observaciones es aleatoria. En control de calidad, un posible uso de la MSSD es para estimar la varianza cuando el tamaño del subgrupo = 1.

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.

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.

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