Mapa de la Descripción

NO QUIERO QUE HAGAS ESTA LECCIÓN.

Quiero que la uses como consulta una vez hayas terminado los casos prácticos que tienes en el bloque.

Aquí si explica todo el detalle de todos los gráficos. Tanto la teoría como la parte práctica con Excel, SPSS y R y Python.

Con los casos prácticos que vas a ver en las siguientes lecciones tienes suficiente.

MATERIAL DE CONSULTA DE TODO EL MAPA DE LA DESCRIPCIÓN

Ahora te voy a presentar la estructura de una exploración paso por paso según si realizamos descripciones univariadas y multivariadas.

En la práctica, primero es necesario conocer las variables por separado, conocer la distribución y sus características estadísticas.

Y después se buscan relaciones, comparaciones para empezar a encontrar tendencias de tus datos.

Durante todo el bloque se presentan las diferentes herramientas de descripción para terminar comprendiendo un report de exploración de datos completo.

¡A por ello!

Empezamos con la descripción de medidas (variables cuantitativas)

Lo primero es empezar a trabajar con la visualización de distribuciones y cálculo de estadísticos.

El objetivo de esta primera parte es:

• Observar la distribución (centralidad, dispersión, forma)
• Qué tipo de distribución es (más o menos)
• Valores atípicos (anómalos)

¡A por esa descripción!

Para poder rellenar la hoja de trabajo necesitarás trabajar con softwares estadísticos.

Te invito a que utilices los vídeos de la zona Tech Zen. ¡Te van a ayudar muchísimo!

Para ayudarte con la descripción te he preparado una hoja Excel dónde encontrarás resumido las herramientas gráficas de la exploración ordenadas y resumidas.

Además encontrarás los links a los códigos y a las lecciones correspondientes.

Tech Zen Python

Tech Zen RStudio

Nota: descarga los códigos utilizando la hoja Excel que te has descargado más arriba. Te ayudará a tener las piezas de lego para montar tu propio análisis de datos 🙂

Tech Zen SPSS

Tech Zen EXCEL

¡Continuamos describiendo la tabla de datos!

Ahora es el turno de las variables cualitativas.

En esta parte de la descripción tenemos el objetivo de :

• Observar las proporciones por factor individualmente
• Observar las proporciones por dos factores (tablas de contingencia)
• Observar las proporciones condicionadas a las grupos de estudio (o al factor de estudio)

¡Lo haremos a base de tablas de frecuencias y contingencias y diagramas de barras y sectores!

Para poder rellenar la hoja de trabajo necesitarás trabajar con softwares estadísticos.

Te invito a que utilices los vídeos de la zona Tech Zen. ¡Te van a ayudar muchísimo!

Para ayudarte con la descripción te he preparado una hoja Excel dónde encontrarás resumido las herramientas gráficas de la exploración ordenadas y resumidas.

Además encontrarás los links a los códigos y a las lecciones correspondientes.

Tech Zen Python

Tech Zen RStudio

¡Seguimos avanzando con la descripción de datos!

Es el turno de la correlación o la relación entre medidas. Durante la lección vas a aprender una metodología para poder describir situaciones donde te interese encontrar patrones escondidos entre variables.

¡Sabrás encontrar si hay relación entre medidas y cómo hacerlo!

Vamos a jugar con la correlación para poder:

• Identificar que medidas tienen relación importante
• El tipo de relación: lineal o no lineal
• El grado de relación (coeficiente de correlación)
• La dirección de la relación (inversa o directa)

¡A por ello!

Para poder rellenar la hoja de trabajo necesitarás trabajar con softwares estadísticos.

Te invito a que utilices los vídeos de la zona Tech Zen. ¡Te van a ayudar muchísimo!

Para ayudarte con la descripción te he preparado una hoja Excel dónde encontrarás resumido las herramientas gráficas de la exploración ordenadas y resumidas.

Además encontrarás los links a los códigos y a las lecciones correspondientes.

¡Hola! Seguimos con la descripción y vamos a complicar un poco el tema pero a la vez vamos a poder obtener mucha más información.

Esta lección es ideal para poder comparar medidas en función de 1 o 2 factores. El típico caso que quieres comparar grupos y ver las diferencias entre una medida. Por ejemplo:

• Visualizar diferencias entre grupos de pacientes comparando el peso. (Nuestro factor es el tipo de pacientes, nuestra variable respuesta o de la salida es el peso)
• O comparar tipos de clientes según el total de compras que han realizado. (En este caso, el factor es el tipo de cliente, y la variable de salida o respuesta es el total de compras)

Es decir, que siempre tendremos dos aspectos:

1. La variable respuesta, de salida o dependiente que es cuantitativa. (el peso, el número de compras,etc.)
2. El factor, la variable de entrada o independiente, o de estudio es la variable cualitativa (el tipo de pacientes, el grupo de tratamiento, el tipo de cliente, la región etc.)

¡Vamos a jugar con estos dos aspectos! Esta lección nos van a servir fantásticamente bien para más adelante comparar grupos fácilmente con modelos como la tabla ANOVA o incluso modelos lineales generalizados.

¡A por ello!

Para poder rellenar la hoja de trabajo necesitarás trabajar con softwares estadísticos.

Te invito a que utilices los vídeos de la zona Tech Zen. ¡Te van a ayudar muchísimo!

Para ayudarte con la descripción te he preparado una hoja Excel dónde encontrarás resumido las herramientas gráficas de la exploración ordenadas y resumidas.

Además encontrarás los links a los códigos y a las lecciones correspondientes.

Tech Zen Python

Tech Zen RStudio

Nota: descarga los códigos utilizando la hoja Excel que te has descargado más arriba. Te ayudará a tener las piezas de lego para montar tu propio análisis de datos 

Tech Zen SPSS

En esta lección vas a descubrir una lista de gráficos estadísticos muy interesante para aplicarlos en tus proyectos y datos.

Te mostraré una web que para mi es de referencia y puede ayudarte a crear gráficos alucinantes.

Además vamos a utilizar ChatGPT para que nos diga librerías de creación de reports de exploración automáticos con Python.

¿Vamos a por esos gráficos?