Análisis de datos: etapa exploratoria

Autores

Editorial

Ediciones Pirámide

Lugar de publicación

Madrid

Año de publicación

Páginas

287

Idioma

Castellano

Ejemplares disponibles

1 de 1

ISBN

9788436813395
8436813391

Última comprobación

28/04/2019 a las 23:22

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Análisis de datos: etapa exploratoria

Resumen

El análisis de datos de una investigación debe tener una primera etapa exploratoria en la que se analicen de manera exhaustiva y pormenorizada cada una de las variables que se han recogido. Sólo así tendrá sentido entrar en la etapa de modelización estadística en búsqueda de relaciones entre las variables. Esta obra estudia los índices numéricos y las representaciones gráficas que resultan de utilidad para el propósito exploratorio. El punto de partida se establece en el análisis descriptivo clásico, donde aparecen la media y la varianza como índices representativos, introduciendo el concepto de ponderación de las observaciones. A continuación, se aborda la filosofía del análisis exploratorio de datos y su nuevo enfoque de análisis representado por una serie de índices numéricos de localización, posición, variabilidad y forma, basados en el concepto de resistencia, así como su énfasis en nuevas representaciones gráficas tales como el diagrama de tallo y hojas o el diagrama de caja. A lo largo de esta descripción se pone de relieve el análisis de la simetría de la distribución y la búsqueda de datos alejados, que constituyen la piedra angular del análisis exploratorio. Finalmente, se detallan las familias de los M-estimadores de localización, la obtención de la recta de regresión robusta de Tukey y la utilización de software. En el texto, cada concepto es tratado numéricamente siguiendo un ejemplo que sirve de hilo conductor. Al final del libro se incluyen ejemplos con listados de los programas SPSS y BMDP que permitirán al lector interesado practicar los conceptos teóricos expuestos.

Contenidos

  • Introducción
  • Los índices descriptivos clásicos
  • El análisis exploratorio de datos
  • Índices estadísticos
  • Representaciones gráficas
  • Estimación robusta
  • Relación entre dos variables cuantitativas
  • Utilización de software
  • Otro ejemplo propuesto
  • Aplicación del análisis exploratorio de datos para la descripción de variables de drogodependencia: consumo anual del alcohol a los 18 años
  • Cuatro ejemplos con listados de SPSS y BMDP

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