Interpretación de resultados: Estadística descriptiva básica
Introducción
La estadística descriptiva básica es una herramienta esencial en la programación orientada a datos con Python. Permite obtener una visión general y comprensión inicial de los datos, identificar patrones y tomar decisiones informadas antes del análisis más profundo. En este artículo, exploraremos cómo interpretar los resultados obtenidos a partir de medidas descriptivas como la media, mediana, moda, máximos y mínimos.
Explicación principal con ejemplos
Supongamos que estamos trabajando con un conjunto de datos sobre las edades de una población. Vamos a usar Python para calcular estas estadísticas básicas:
import numpy as np
edades = [25, 30, 40, 55, 60, 18, 90, 70, 85, 30]
media = np.mean(edades)
mediana = np.median(edades)
moda = max(set(edades), key=edades.count) # Para listas pequeñas
maximo = max(edades)
minimo = min(edades)
print(f"Media: {media}")
print(f"Mediana: {mediana}")
print(f"Moda: {moda}")
print(f"Máximo: {maximo}")
print(f"Mínimo: {minimo}")
Media
La media es la suma de todos los valores dividida por el número total de valores. Es sensible a valores extremos (outliers).
Mediana
La mediana es el valor central en una lista ordenada de datos. Es menos susceptible a outliers que la media.
Moda
La moda es el valor más frecuente en un conjunto de datos. Puede haber varias modas o ninguna si todos los valores son igualmente comunes.
Máximo y Mínimo
El máximo es el valor más alto, y el mínimo es el más bajo en el conjunto de datos.
Errores típicos / trampas
- Outliers: La media puede ser distorsionada por outliers. En nuestro ejemplo, si añadimos una edad extremadamente alta (120) a la lista
edades, la media se verá significativamente afectada.
edades += [120]
media = np.mean(edades)
print(f"Media con outlier: {media}")
- Distribución asimétrica: La mediana puede no estar en el centro de una distribución asimétrica, lo que puede llevar a malinterpretar la centralidad del conjunto de datos.
- Desviación estandar: Ignorar la desviación estándar junto con los promedios puede dar un sesgo en la comprensión del disperso o variabilidad en los datos.
Checklist accionable
- Verifica los outliers: Antes de interpretar resultados, asegúrate de que no haya valores extremos (outliers) que puedan distorsionar los promedios.
- Análisis visual: Compara las medias y medianas con un histograma o boxplot para entender la distribución de tus datos.
- Mira el contexto: Asegúrate de interpretar los resultados en el contexto de tu conjunto de datos y pregunta si el resultado tiene sentido.
- Calcula la desviación estándar: Compara esta medida con los promedios para tener una idea del disperso de tus datos.
- Valida hipótesis: Haz pruebas adicionales basadas en tus hallazgos iniciales.
Cierre
La interpretación correcta de resultados obtenidos a través de estadísticas descriptivas básicas es crucial para la toma de decisiones informadas en el análisis de datos. Asegúrate de considerar los outliers, tener en cuenta la distribución de tus datos y validar hipótesis basándote en estos hallazgos.
Siguientes pasos
- Exploración adicional: Proceder a realizar análisis exploratorios más profundos utilizando técnicas como el análisis de varianza (ANOVA) o pruebas t.
- Visualización de datos: Utiliza gráficos para visualizar la distribución y las relaciones entre variables.
- Aprendizaje continuo: Estudia más sobre medidas descriptivas avanzadas, como la desviación estándar, el coeficiente de variación e índice de asimetra.
Siguiendo estos pasos, podrás mejorar tu comprensión y análisis de datos, lo que te ayudará a tomar decisiones más informadas en tus proyectos.