Los pasos del análisis estadísticos son:
- Recolección de datos: En planillas, o cualquier otro formato.
- Organización de los datos: Confección de tablas organizadas y completas.
- Cálculos de Variables: Cálculo de promedios, totales y otras variables estadísticas.
- Realización de gráficos: Gráficos circulares, de barras, poligonales, etc.
- Análisis y Conclusiones: Conclusiones finales del estudio.
El primer punto a estudiar a ser, como se recolectan los datos que vamos a utilizar en un estudio estadístico. Para ello primero vamos a ver que tipos de datos que podemos encontrar en una serie simple.
Una variable para la estadística, es un dato informático y hay distintos tipos de variables:
- Variables cuantitativas son los datos numéricos.
- Discretos: son datos representados por números enteros, generalmente, obtenidos por conteos o clasificaciones o categorías. Por ejemplo: Cantidad de hermanos: 0, 1, 2 y 3.
- Continuos: son datos representados por números reales, precisamente los decimales. Por ejemplo: La altura de los soldados es 1,8 m, 1,78 o 1,77.
- Variables cualitativas son los datos no numéricos.
El propósito principal al realizar datos es efectuar una interpretación que tenga sentido. Como regla general, la cantidad de información contenida en los datos depende de su naturaleza. Las dícotomias cuantitativo-cualitativa y discreto-continuo no siempre son adecuadas para la clasificación de datos según la cantidad de información que tienen. También los datos se pueden clasificar según la escala
de medición o el procedimiento que los generó:
Escala Nominal:
Existen escalas nominales para datos cuantitativos que asigna números a las categorías para distinguirlas; y para datos cualitativos es un agrupamiento no ordenado de los datos en categorías discretas, donde cada dato puede incluirse solamente en uno de los grupos. Las escalas nominales se usan principalmente con propósito de identificación o de clasificación.
Por ejemplo: "El número de la camiseta de fútbol de Juan es 4."
La medida de este ejemplo se usa solo para identificar o clasificar a Juan como el jugador de fútbol número 4.
Escala Ordinal:
Los datos medidos en una escala nominal ordenada de alguna manera se llama datos ordinales. Una escala ordinal coloca las medidas en categorías, cada una de las cuales indica un nivel distinto respecto a un atributo que se está midiendo.
Por ejemplo: "Juan está en el 4º grado."
El 4º grado es una clasificación pero da más información porque da el nivel del grado, más avanzado que el 3º grado y menos que 5º grado.
Escala de Intervalos:
Los datos medidos en una escala ordinal para los cuales pueden calcularse las distancias entre valores, se llaman datos de intervalos. Estos son cuantitativos por necesidad y no siempre tiene un punto cero, un punto que indique la ausencia de lo que se quiere medir.
Por ejemplo: "Juan registró la temperatura como 4º Celsius."
En este ejemplo tiene niveles de comparación y dentro de esa comparación puede estar entre las temperaturas de 2º hasta 7º Celsius.
Escala de razón:
Los datos medidos en una escala de intervalo con un punto cero que significa "ninguno". Con los datos medidos en una escala de razón, se puede determinar cuántas veces es mayor una medida que otra.
Por ejemplo: "Juan cultivo un pepino que midió 4 dm."
La medida 4 identifica al pepino como miembro de una clase de pepinos que miden 4 dm. de largo.
