UNIVERSIDAD NACIONAL MAYOR DE SAN MARCOS (Universidad del Perú, Decana de América) FACULTAD DE MEDICINA - UPG MAESTRÍA EN NEUROCIENCIAS Curso: Bioestadística.

Slides:



Advertisements
Presentaciones similares
Instructor: Lic. Cristian R. Arroyo L.
Advertisements

Lic. Cristian R. Arroyo López
Lic. Cristian R. Arroyo López
Introducción En toda investigación, y antes de extraer conclusiones acerca de los objetivos e hipótesis planteados, es necesario llevar a cabo un análisis.
ANÁLISIS EXPLORATORIO DE DATOS
Análisis exploratorio de datos
FRANCISCO JAVIER RODRÍGUEZ
BLOQUE 2. TEMA 2.1. ORGANIZACION Y REPRESENTACION DE DATOS
Instituto Tecnológico Superior de Tacámbaro Ing
ANÁLISIS EXPLORATORIO DE DATOS
Laura López, Marta de Juan, Laura Mallo. Grupo 72. LADE.
Estadística Descriptiva
Medidas de Tendencia Central Preparado por: Prof. Alice Pérez Fernández Universidad Interamericana Recinto de Fajardo.
ANALISIS EXPLORATORIO
Mt. Martín Moreyra Navarrete.
Bioestadística Francisco Javier Barón López Dpto. Medicina Preventiva
DISTRIBUCION DE FRECUENCIAS DESPUES DE LA RECOPILACION DE LOS DATOS,
Representaciones gráficas
Bioestadística Tema 2: Estadísticos Bioestadística. U. Málaga.
Tema 2: Parámetros Estadísticos
TUTORIAL SPSS Análisis descriptivos con el Paquete Estadístico para las Ciencias Sociales Unidad 3.
GRÁFICOS ESTADÍSTICOS
FACILITADOR JOSE HERIBERTO CRUZ GARCÍA
Coeficiente de Variación
ANÁLISIS EXPLORATORIO DE DATOS
Laboratorio de Estadística administrativa
GRÁFICOS ESTADÍSTICOS
Universidad Central de Venezuela Facultad de Agronomía Cátedra de Estadística 1.
Construcción de gráficas: Forma manual y con programados
Tratamiento de datos y azar
TABLAS DE FRECUENCIAS Una vez recopilados, tendremos un conjunto de datos que será necesario organizar para extraer información. Lo primero que se hace.
Gráfico de tallos y hojas Diagrama de cajas
Analisis exploratorio INGRID TATIANA RODRIGUEZ GUZMAN DIANA COSTANZA BERMUDEZ GORDILLO.
Divisiones de la Estadística
Divisiones de la Estadística
Estadística Descriptiva: 2. Medidas de Tendencia y Dispersión
Universidad Nacional del Litoral Facultad de Ciencias Económicas Cátedra de Estadística “Análisis Exploratorio de Datos”
MEDIDAS DE FORMA DE LA DISTRIBUCION
Universidad de Puerto Rico en Aguadilla División de Educación Continua y Estudios Profesionales Proyecto: CeCiMat Programa Título II-B: Mathematics and.
Bioestadística Tema 2: Estadísticos Bioestadística. U. Málaga.
Titular: Agustín Salvia
Estadística descriptiva y probabilidades LIC. SUJEY HERRERA RAMOS
Tipos de Variables.- Cualitativas. Describen cualidades de los elementos de la muestra. Nominales. Categorías excluyentes y sin orden. (Ej. Sexo) Ordinales.
ESTADÍSTICA TEMA: CUADROS Y GRÁFICOS ESTADÍSTICOS
DIANA YICELA ALDANA LORENA RAMIREZ YUNDA JHONATAN ANDRES GRACIA
Estadística Aplicada a la Gestión Empresarial
GRÁFICOS.
¿Qué es la Estadística? Originalmente la palabra estadística ha estado asociada al procesamiento de datos, entendiéndose por esto la representación gráfica,
MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL
Veamos brevemente algunos conceptos…
Continuacion capitulo 1 probabilidad y estadistica
Diagrama de Tallos Y Hojas
CONFIRMATORIO EXPLORATORIO  Enfoque descriptivo  Indica hipótesis  Plan de investigación flexible y poco definido  Privilegia la representación grafica.
Tipos de gráfico Matemática.
Características de las distribuciones estadísticas
Diagrama de Tallos Y Hojas
Lic. José Antonio Baldeón Crisóstomo TEMA: GRÁFICOS ESTADÍSTICOS.
¿Qué es la Estadística? Guayaquil, 20 de Octubre del 2015
12. Histograma, diagrama de caja y bigotes
Coeficiente de variación
DIPLOMADO DE POSTGRADO
UNIVERSIDAD DE COSTA RICA Sistema de Estudios de Posgrado Escuela de Salud Pública I Ciclo lectivo 2003 Epidemiología – (SP – 2216) Profesora: Carmen.
Describiendo los Datos, Usando Medidas Numéricas
Estadística descriptiva
Estadística descriptiva
Estadística y probabilidad aplicada a los negocios
Medidas de tendencia central
Curso bimodal de capacitación para docentes de III Ciclo y Educación Diversificada.
Métodos Cuantitativos de Análisis de Datos I. Estadística Descriptiva con una Variable Organización y Representación de Datos.
UNIVERSIDAD NACIONAL MAYOR DE SAN MARCOS (Universidad del Perú, Decana de América) FACULTAD DE MEDICINA - UPG MAESTRÍA EN NEUROCIENCIAS Curso: Bioestadística.
Transcripción de la presentación:

UNIVERSIDAD NACIONAL MAYOR DE SAN MARCOS (Universidad del Perú, Decana de América) FACULTAD DE MEDICINA - UPG MAESTRÍA EN NEUROCIENCIAS Curso: Bioestadística Tema: Introducción al Análisis Exploratorio de Datos Prof.: Mg. Violeta Nolberto Sifuentes (30/07/09)

Visualización previa de los datos, antes de realizar el análisis definitivo de los datos bajo estudio. Objetivos: 1. Evaluar la calidad y consistencia de datos 2. Determinar la distribución de la variable bajo estudio (forma) 3. Datos ausentes 4. Datos atípicos (outliers) 5. Verificar los requisitos que deben cumplir los datos antes de emplear otras herramientas estadísticas. 6. Resumir datos 7. Categorización de las variables, identificando puntos de corte. 1. INTRODUCCION

2. DIAGRAMA DE TALLO Y HOJA (STEM-AND-LEAF) Tukey, W. (1977) EDA Es una técnica de análisis exploratorio de datos de una variable cuantitativa, muy útil por que muestra simultáneamente el orden de rangos así como la forma del conjunto de datos. Se caracteriza por ser fácil de construir y dar más información que un histograma, debido a que muestra los datos cuantitativos.

No hay cantidad única de tallos ni hojas aún cuando se recomienda seleccionar entre 5 a 20 tallos (“clases”) Permite identificar: Simetría de los datos. Variabilidad de los datos Presencia de datos atípicos Concentración de datos Brechas en el conjunto de datos

Se caracteriza por ser fácil de construir y dar más información que un histograma, debido a que muestra los datos cuantitativos. No hay cantidad única de tallos ni hojas aún cuando se recomienda seleccionar entre 5 a 20 tallos (“clases”)

Procedimiento: 1. Se redondean los datos a dos o tres cifras signi- ficativas, expresándolos en unidades convenien- tes. 2. Se disponen en una tabla con dos columnas se- paradas por una línea vertical: Para datos con 2 dígitos se escriben a la izquier- da de una línea los dígitos de las decenas (que forman el tallo) y a la derecha las unidades, que serán las hojas, por ejemplo: 65 se escribe 6 | 5 Para datos de 3 dígitos el tallo estará formado por los dígitos de las centenas y de las decenas, que se escriban a la izquierda, separados de las unidades. Por ejemplo: 265 se escribe 26 | 5

3. Cada tallo define una clase, y se escribe una sola vez. El número de hojas representa la frecuencia de dicha clase Ejemplo 1: El tiempo (seg.) de reacción ante cierto estímulo es:

| tallohoja Unidad del tallo 0.1

Tiempo (seg.) Stem-and-Leaf Plot Frequency Stem & Leaf Stem width:.10 Each leaf: 1 case(s)

Tiempo (seg.) Stem-and-Leaf Plot Frequency Stem & Leaf Extremes (>=1.52) Stem width:.10 Each leaf: 1 case(s)

3. DIAGRAMA DE CAJA ( Box and whisker plot ) Es un gráfico representativo de un conjunto de datos de variable cuantitativa, para su construcción se usan cinco medidas de resumen que hemos estudia- do: Mediana, Cuartil 1 y Cuartil 3, valor máximo y mínimo de la variable. Es una presentación de los datos de una variable pero de manera visual, asocia las cinco medidas de resumen antes mencionadas. Presenta al mismo tiempo, información sobre la ten- dencia central, dispersión y simetría.

También permite identificar con claridad y de forma individual, observaciones que se alejan de manera poco usual del resto de los datos (outliers o atípicos) Gráfico de caja de una variable simétrica

¿Cómo se interpreta un gráfico de caja? Si la caja y los bigotes son largos, entonces se trata de una variable muy dispersa. Si la mediana está ubicada relativamente en el centro de la caja la distribución es simétrica. Si la mediana se acerca al cuartil 1, la distribución tiene asimetría positiva. Si la mediana se acerca al cuartil 3, la distribución tiene asimetría negativa. Si la mediana coincide con los cuartiles o con los límites de los bigotes, es por que se concentran muchos datos en un mismo punto, puede ser el caso de una distribución sesga- da o de una distribución muy homogénea.

Gráfico de caja de una variable con datos atípicos Ejemplo 2: El peso (kg.) perdido en una semana de tratamiento es:

Interpretación:

Elegir un artículo (o más) de investigación (enfoque cuantitativo) publicado en una Revista de Investigación de su especialidad e identificar: 1.Medidas de resumen empleadas en clase 2.Gráfico de tallo y de hojas. 3.Gráfico de caja. Para: Interpretar los resultados. Explicar en qué medida permiten lograr los objetivos de investigación. Presentación, fecha máxima: 05/08/09 PRACTICA Nº 2