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ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA (Tipos de datos (Conjuntos de datos (UNIDAD DE…

- - - - Planeamiento y desarrollo de investigaciones.
    - - Hacer predicciones o generalizaciones acerca de características de
        una población en base a la información de una muestra de la población.
        
        MUESTRA
        
        cualquier subconjunto de los sujetos o unidades de análisis de la población, en el cual se recolectarán los datos
        
        ESTADÍSTICO
        
        una medida resumen calculada sobre la muestra
        
        POBLACIÓN
        
        total de sujetos o unidades de análisis de interés en el estudio
        
        PARÁMETRO
        
        una medida resumen calculada sobre la población
    - - Resumen y exploración de datos.
- - - - Dicotomicos
        
        El individuo o la unidad de observación puede ser asignada a solo una de dos categorías. En general, se trata de presencia - ausencia del atributo y es ventajoso asignar código 0 a la ausencia y 1 a la presencia.
      - Nominales
        
        No existe orden obvio entre las categorías. Ejemplos: país de origen, estado civil, diagnóstico.
      - Ordinales
        
        Existe un orden natural entre las categorías
  - - - La variable sólo puede tomar un cierto conjunto de valores posibles. En general, aparecen por conteo.
    - - Generalmente son el resultado de una medición que se expresa en unidades.
  - - - Los porcentajes son el resultado de tomar el cociente entre dos cantidades
    - - Cuando se necesita que una persona indique el grado de alguna característica no medible, tal como satisfacción, dolor, bienestar, agrado, acuerdo, etc.
    - - Los scores son indicadores de la condición de un individuo basados en la observación de varias variables, generalmente categóricas.
    - - Una observación censurada es aquella que no pudo ser medirla exactamente, pero que se sabe que está más allá de un cierto límite, es decir, conocemos una cota inferior o superior para el dato.
- - - - Exactitud y velocidad. Cuando el software es de calidad se obtienen resultados correctos rápidamente.
      - Versatilidad. Se tiene acceso a un amplio rango de técnicas estadísticas. Muchas más de las que es posible describir en cualquier curso de estadística.
      - Gráficos. Se pueden producir representaciones de los datos originales o de los resultados obtenidos que permiten una mejor visualización.
      - Flexibilidad. Una vez que se ha construido la base de datos, se pueden realizar pequeños cambios y repetir el análisis. Por ejemplo, es posible excluir algunos casos, hacer análisis por subgrupos o estratos, etc.
      - Nuevas variables. Es simple generar nuevas variables. Ejemplo: diferencia entre mediciones antes y después de un tratamiento, calcular edad como diferencia de fechas, crear variables categóricas a partir de variables numéricas, recategorizar variables cualitativas, realizar transformaciones, etc.
      - Volumen de datos. Algunos programas pueden procesar un número de registros o de variables ilimitado.
    - - Errores en el software. Muchos paquetes estadísticos de uso corriente presentan errores en algunos procedimientos. Los más seguros son: SAS, S-PLUS, STATA y SPSS. Si no se tiene seguridad acerca de la calidad del software que se está usando debería chequearse comparando los resultados de cada procedimiento con ejemplos de libro o con software de primer nivel.
      - Versatilidad. Esta ventaja se transforma en desventaja porque al haber tantos métodos estadísticos disponibles es fácil usar uno inapropiado. Es importante que el usuario tenga en claro sus limitaciones en conocimientos estadísticos y use sólo los métodos que comprende. Si el problema parece requerir métodos que no son familiares, es aconsejable consultar a un estadístico.
      - Caja Negra. Se puede perder el contacto con los datos. Si el análisis se realiza automáticamente, se corre el riesgo de no advertir las características más relevantes de los datos, o de perder la información acerca de individuos con comportamiento atípico
      - Los resultados dependen de la calidad del archivo de datos. Si los datos están mal registrados o tienen inconsistencias y el investigador no lo advierte, los resultados serán incorrectos más allá de lo sofisticado y elegante que sea el método de análisis estadístico que se utilice.