Analisi De Dades

ANÀLISI DE DADES: RESUM EXÀMEN FINAL
L'estadística és la ciència de les dades. Existeix la necessitat d'organitzar i tractar les dades ordenadament i de forma més simplificada possible; que es compleix mitjançant l'ús de gràfics i mesures.
VARIABLES CATEGÒRICA:
- Diagrama de sectors: mostren la distribució d'una variable categòrica en forma de "pastís". Ha d'incloure totes les categories queconformen el total (ex: altres...). Volem emfatitzar la relació de cada categoria respecte el total.
- Diagrama de barres: representen cada categoria mitjançant una barra, l'alçada de la qual representa el nombre d'observacions o amb el % d'aquella categoria. Més visual que el diagrama de sectors. Compara les grandàries de diferents quantitats.
VARIABLES QUANTITATIVES O NUMÈRIQUES:
-Histograma: tipus de gràfics estadístics més utilitzats. Representació gràfica d'una taula de freqüències distribuint les dades en intervals adequats. Agrupa valors repetits en rangs de nombres obtenint així una visió simplificada i precisa de les dades.
Per fer un histograma cal seguir els passos següents:
1) Dividir el conjunt de dades en classes o intervals de la mateixa amplitud de manera lògica iraonable.
2) Comptar el nombre de d'individus observats en cada classe o interval.
3) Dibuixar l' histograma. A l'eix horitzontal hi han els intervals i a l'eix vertical el nombre d'observacions detectades en cada interval.
S'assemblen als diagrames de barres, però els seus detalls i usos són diferents. l'histograma ens mostra la distribució d'una variable quantitativa. Les barres, adiferència del diagrama de barres, apareixen juntes, per indicar que tots els valors de la variable queden coberts.
Es poden interpretar en funció de tres aspectes:
· Forma (simètrica o asimètrica)
· Centre (on s'acumula la major part d'observacions)
· Dispersió (valors atípics)
- Diagrama de tronc i fulles: adients per a conjunts petits de dades. Ràpids de dibuixar i ens aporten informaciódetallada.
Per fer un diagrama de tronc i fulles cal seguir els passos següents:
1) Separem les observacions en un tronc, que conté tots els dígits menys el darrer, i en una fulla, que conté el darrer dígit. (ex: pes el tronc és 57 i la fulla 6)
2) En una columna vertical escrivim els troncs de manera creixent i dibuixem una línia vertical a la dreta d'aquesta columna. Cal incloure els troncs que notenen cap fulla.
3) Per cada tronc, escrivim a la seva dreta totes les seves fulles ordenades de manera creixent.
En aquest diagrama les classes (troncs) ja venen determinats. Tenen l'avantatge de preservar el valor de cada observació.

MESURES NUMÈRIQUES DE CENTRE I DE DISPERSIÓ
- La mitjana: promig de totes les observacions que considerem. És un valor global del conjunt format per lamostra que ens resumeix la seva informació numèrica. ( ¯ )
Es sumen totes les observacions i es divideix pel nombre d'observacions.
- La mediana: és el punt mig d'una distribució de dades, de tal manera que la meitat de les observacions són més petites que ella mentre que l'altre meitat són més grans.
(nº observacions + 1) / 2

* Com més simètric sigui el conjunt de dades, més properes són lamitjana i la mediana. Quan la diferència és considerables és perquè la distribució no és tan simètrica i contempla més observacions extremes. La mitjana és veu influenciada per les observacions atípiques, mentre que la mediana és més resistent.
Tot això es deu a la dispersió de les dades. La mitjana i la mediana són mesures de centre que no tenen en compte la dispersió de dades.
- Elsquartils: mesures que controlen les meitats de cada meitat.
El primer quartil es troba a la meitat de la primera meitat de la llista; i el tercer quartil es troba a la meitat de la segona meitat de la llista. La meitat de la llista és el valor de la mediana. El segon quartil és la mediana.
En el primer quartil tenim el 25% de les observacions i en el tercer quartil el 75% de les observacions....