Como interpretar los graficos

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Cómo interpretar gráficos

Los gráficos convierten hechos y cifras en imágenes en lugar de una serie de palabras y números. Esto te permite ubicar rápidamente la información que te interesa y, cuando sea necesario, comparar valores. Existen tres clases principales de gráficos que puedes encontrar: gráficos circulares, gráficos de barras y gráficos de líneas.

Cómo interpretar un gráfico de barras

Los gráficos de barras o cuadros de barras presentan datos para seguir más fácilmente las tendencias a través del tiempo, comparar la información entre los diferentes sistemas, o determinar cómo los componentes individuales se suman a un conjunto. Las gráficas de barras permiten comparaciones entre variables, aclarar cómo una variable impacta en otra, o determinar el valor de una determinada variable relativa a los demás. Del mismo modo que una imagen vale más que mil palabras, un gráfico de barras puede valer párrafos de un texto explicativo.

Revisa los componentes del gráfico: título de gráfico, que resume el tema, los ejes, X e Y (u horizontal y vertical) que anclan los datos en términos de categoría o qué es medido, y la escala de medida. Cada barra (o incluso barra de clúster) representa categorías discretas, ya sea que representa los datos verticalmente u horizontalmente. La longitud de la barra representa la medida de la frecuencia dentro de cada categoría, al igual que el número de unidades o porcentaje.

Identifica el tipo de gráfico de barras en uso. Mientras que los componentes esenciales de un gráfico de barras que incluyen dos ejes y barras que representan categorías o variables, diferentes tipos de gráficos de barras pueden representar diferentes conjuntos de datos. Un gráfico de barras horizontal puede colocar el eje vertical en el medio de la tabla como un «punto cero» para ilustrar los valores negativos a la izquierda del eje. Un gráfico de barras muestra diferentes puntos mínimos con cada barra, al igual que el valor más alto y el más bajo para unq parte de la acción en un día determinado. Los histogramas son gráficos de barras que muestran rangos de categorías en lugar de clases distintas: (las tasas de natalidad en toda décadas, por ejemplo, como el 1960-1969 y 1970-1979). Las barras apiladas muestran la composición de una categoría, por lo general por ciento. Las puntuaciones de satisfacción del cliente, normalmente se muestran con barras apiladas, pueden mostrar los porcentajes de calificación de clientes de una empresa de «muy insatisfecho» hasta «muy satisfecho» con los porcentajes que suman 100.

Identifica qué mide el eje de categorías, como los tipos de productos que un fabricante fabrica o tipos de compras de los clientes. Los gráficos de barras muestran uno de los dos tipos de datos: nominales y ordinales. Los datos nominales son categorías simples, como los tipos de automóvil, colores de la ropa, o incluso los números en la parte de atrás de una camiseta. Los datos ordinales clasifican categorías en un cierto orden, como en el tiempo o en importancia, tales como las calificaciones con letras en la escuela o quién terminó primero a tercero en una carrera.

Determina qué cuantifica las barras. El eje de frecuencia muestra el tipo real de medida: número de unidades de cada producto, o cantidad de dinero que gasta cada cliente. Se centran en dos aspectos en particular: rango y escala. El rango muestra el valor mínimo y máximo que el gráfico de barras presentará, ya sea de 0 a 100 o de 1 a 5. El lapso divide el eje en intervalos regulares, como cinco, diez o cincuenta. Dos gráficos de barras que muestran los mismos datos pueden tener un aspecto muy diferente. Por ejemplo, un gráfico de barras que muestra las cantidades de compra de los tres clientes de US$45, US$50, y US$60 puede hacer que las tres barras se vean muy de cerca en altura a partir de la parte inferior del rango de cero y mostrar intervalos de US$25 o incluso US$50.

Compara las barras. Toma nota de la envergadura de la gama y los descansos incluidos dentro del intervalo, compare la longitud de las barras: no sólo la longitud absoluta de cada barra, sino cuánto tiempo más o menos largo de cada barra es comparado con otras barras. Observa, por ejemplo, si hay una que sobresale o si hay varios clúster juntos.

Este artículo fue escrito, editado y revisado exhaustivamente por el equipo de Geniolandia con la finalidad de asegurar que los lectores reciban la mejor y más detallada información posible. Para enviarnos tus inquietudes, ideas o simplemente saber más acerca de Geniolandia, escríbenos aquí.

El secreto para Analizar Datos como un pro que un consultor estadístico nunca te contaría

A ver si te suena.

Has oído hablar de estadística alguna vez. O incluso has estudiado alguna asignatura en la universidad. Llega el momento de aplicarla… y no sabes ni por dónde empezar.

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Seguramente ahora mismo tienes una pregunta que te inquieta:

¿Qué método estadístico aplico para analizar datos de mi proyecto?

o, dicho de otro modo

¿Cómo puedo analizar mis datos de forma eficaz?

Es muy normal tener esta preocupación. La estadística aplicada es una herramienta viva que requiere práctica y enfoque.

Hoy te quiero mostrar una visión global y práctica de un proceso de análisis de datos y cómo encontrar el foco necesario para analizar datos como un pro.

Tabla de contenidos

# ¿Qué método es el más apropiado para analizar los datos de mi proyecto?

Como te comentaba. No saber qué técnica aplicar ni cómo utilizar la estadística aplicada. Es una preocupación muy recurrente.

La estadística aplicada es una disciplina con muchas técnicas y conceptos. Y me puedo imaginar el lío que tienes ahora mismo en la cabeza.

En este post voy atacar directamente esta preocupación que te inquieta.

Para llegar a resolverla es necesario abordar 4 aspectos muy importantes.

¿Cuáles son las etapas de un proceso completo de análisis de datos?

¿Qué es una tabla de datos y cómo está ordenada?

¿Cómo puedo interpretar los datos? (La Exploración)

¿Qué técnica estadística aplico en cada caso? (El Análisis)

¿Qué software utilizo y cómo aprendo a manejarlo?

Ahora te voy a ir desgranando estos aspectos tan importantes:

¿Cuáles son las etapas de un proceso de análisis de datos?

Es esencial que tengas una foto global de un proceso de análisis de datos. Te puedes perder en la cantidad de técnicas y estrategias estadísticas que tienes a tu disposición.

Ser en enfocado es clave para tu éxito. A continuación puedes ver las 6 etapas.

  1. El Problema . Todo nace de un problema, de una necesidad real. En esta etapa definirás el foco del estudio.
  2. La Recolección . Es el diseño de un método para obtener DATOS Más técnicamente es un proceso de experimentación. Puede ser una encuesta, pruebas en laboratorios, con pacientes, nutrirse de datos de marketing en redes sociales etc…
  3. La Limpieza Homogeneizar los datos en cuanto a formato, deshacer observaciones que no te interesan y almacenar las más útiles.
  4. La Exploración . Utilizando la estadística descriptiva podrás traducir los DATOS a gráficos y características que puedas interpretar.
  5. El Análisis .Con la ayuda de la estadística inferencia encontrarás conclusiones de un conjunto grande (población) con la información de una pequeña parte de este conjunto (muestra). El contraste de hipótesis es la herramienta más famosa de esta etapa. Pero existen otras técnicas como: la predicción, la clasificación o los métodos de causa-efecto. Entre otros.
  6. La Conclusión Interpretarás los resultados del análisis y listarás las conclusiones. Estarás mucho más cerca del objetivo que te habrás planteado al inicio.

Al final de este post te voy a desvelar el secreto que te quería contar. Y está relacionado con las tres últimas etapas que ahora has visto ��

¿Qué es una tabla de datos y cómo está ordenada?

Ahora me paro. En la etapa 4 de exploración. En ella empiezas a trabajar con datos ya limpios y ordenados. Vas a empezar a modelar tu tabla de datos.

Para que me entiendas una tabla de datos es una matriz con sus celdas. Algo así:

  • Las filas son observaciones. Las observaciones son las veces que mides la realidad
  • Las columnas son variables. Las variables son las características que vas a medir.
  • El header son los nombres de las variables.

Esto que parece una tontería es muy importante. Entender que tu tabla de datos son columnas de números o letras en columnas es sumamente crucial.

Y también lo es la clasificación de las variables. Las variables son las características que vas a medir. Y en la práctica te vas a encontrar con 3 tipos.

  • Cuantitativa . Son números y tienen unidades. Tienen un sentido de escala. Pueden ser discretas (sin decimales) y continuas (con decimales). Por ejemplo el peso en kg.
  • Cualitativa Son etiquetas o nombres de las cosas. El país de procedencia, el estado civil, el género etc…
  • Ordinal (cualitativa) . Son una tipo especial de cualitativas con un tienen un sentido de escala. Por ejemplo: la calidad del servicio puede ser regular, normla, bueno, muy bueno.

Te estoy dando las bases más importantes para saber analizar datos. Y ahora te voy a mostrar la exploración. O también llamada, la descripción. Es una parte fundamental. ��

¿Cómo puedo interpretar los datos?

Una vez que tengas tu tabla de datos, limpia. Entiendas qué tipo de variables tienes y qué significan. Es de vital importancia que puedas visualizar la información escondida en esta tabla.

¿Qué quiere decir? Saber interpretar esa tabla de datos y poder comunicarte con tus datos. Descubrir información muy interesante con la ayuda de gráficos.

La estadística descriptiva te va a ayudar a ver información que no puedes ver a simple vista. Vas a utilizar gráficos y también características numéricas simples.

En este post vas a ver una lista con los gráficos más típicos explicados uno a uno ��

¿Qué técnica estadística aplico en cada caso?

O dicho de otro forma, ¿qué test estadístico aplico?. La sensación de no controlar todas las técnicas estadísticas es un poco agobiante. ¡Pero no te preocupes! Voy a intentar deshacer esta sensación.

Lo más importante es entender los problemas tipo. Y hoy te voy a mostrar los 6 problemas más comunes:

  1. Distinguir si un grupo es diferente a otro . Por ejemplo “ver si la presión arterial es más alta en un grupo de pacientes con obesidad y los que no” Por un lado tienes la variable numérica (presión arterial) y por el otro grupos de pacientes (con o sin obesidad)
  2. Distinguir si las proporciones son diferentes de un grupo al otro . Por ejemplo: “¿La proporción de accidentes de moto es diferente por rangos de edad 15-20, 20-25, 25-30 y 30-35?» Tenemos 4 proporciones que queremos comparar.
  3. Ver si los grupos tienen relación en la tabla de contingencias . Por ejemplo “¿Hay relación en cuanto a la precisión (buena, regular, mala) de un aparato de medida analógico y uno óptico?” En el fondo, es relacionar variables cualitativas.
  4. Analizar si hay relación entre variables numéricas . La asociación entre medidas. Por ejemplo “Tienes datos de 200 familias sobre las ganancias y los gastos. ¿Es verdad que se cumple que cuánto más tienes más gastas?”
  5. Calcular un modelo matemático que permita predecir una variable en función de otras . Por ejemplo “Un modelo que te permita calcular la frecuencia cardíaca máxima en función de datos como la edad, la presión baja y alta, el sexo, la altura y el peso”
  6. Técnicas avanzadas de reconocimiento de patrones o machine learning. Modelos y algoritmos predictivos para poder aportar respuestas de tus datos y solucionar problemas reales con aplicaciones personalizadas para tu caso.

Estos problemas se pueden resolver con diferentes técnicas estadísticas. Y muchas de estas técnicas siguen la estrategia más famosa: el contraste de hipótesis. En este formulario te puedes descargar una guía dónde te explico paso por paso esta estrategia tan común y tan complicada de entender al inicio:

Accede a la guía PDF «Las 6 Técnicas Estadísticas» y al curso gratuito «Pro Statistics»

Con este material vas a descubrir:

¿Qué software utilizo y cómo aprendo a manejarlo?

Uno de los puntos más importantes es saber aplicar los conceptos y técnicas estadísticos con datos reales. Es la magia de la estadística aplicada. Existen mucho softwares. Unos comerciales otros no. Y la decisión puede parecer difícil pero no lo es.

Para mi el software que me ha aportado mayor beneficios a medio plazo ha sido R con RStudio. ¿Por qué? Por estos motivos:

  1. Primero, porque es gratuito.
  2. Segundo, porque es un software consolidado con una comunidad enorme. Con más peso tanto dentro de los centros de investigación como en las empresas.​
  3. Y tercero, porque una vez superas la curva inicial de aprendizaje, ​puedes seguir creciendo en modo DIY. ¡Y no habrá quien te pare!

Y es posible que pienses que es sólo para programadores porque hace uso de comandos. Pero no es del todo cierto. Si posees las plantillas de código tipo puedes realizar análisis estadísticos muy rápidos y eficaces sin aprender la estructura de programación.

Pero no te voy a engañar, si quieres utilizar este programa a un nivel avanzado necesitarás utilizar la programación para aprovechar todo su potencial del software.

Aquí tienes un artículo que te va a ayudar a empezar con R y entender el potencial de esta herramienta.

# ¿Cómo analizar datos como un pro? La metodología probada paso a paso

¡Y este es el secreto que quería desvelarte hoy! Y para entender este secreto me he querido asegurar de englobar los aspectos básicos en el funcionamiento de un proyecto de análisis de datos. Por este motivo, te he explicado los puntos del principio ��

Este secreto es un método paso a paso. Una metodología de aplicación.

Son los 4 pasos que, por mi experiencia, se van repitiendo en cualquier proceso de análisis de datos. Y hoy, te los voy a desvelar:

# PASO1. Define UN objetivo para tu estudio (y sólo uno)

En este paso vas a definir un objetivo de tu estudio y SÓLO uno. El ser humano tiende a complicarse (yo el primero) es muy importante focalizar los esfuerzos en un sólo objetivo. Defínelo siguiendo estos puntos:

  1. ¿Qué problema quiero solucionar con estos datos?
  2. ¿Qué significan las variables?
  3. ¿Qué tipo de variables tienes?
  4. Definir 1 objetivo y sólo 1 que ayude a solucionar el problema que has definido en el punto 1

# PASO2. Explorar los datos a lo Sherlock Holmes

Me gusta Holmes. Porque es capaz de ordenar toda la información de diferentes escenas y sospechosos para poder aclarar el lío inicial.

Antes que Sherlock Holmes sepa quién es el asesino, Holmes explora diferentes escenas: busca objetos, interroga a los sospechosos y los presentes, etc. “Explora” con su lupa lugares inverosímiles. Consigue un listado de objetos y hechos relevantes. Después los analiza para atar cabos y encontrar el culpable.

Y nosotros vamos a hacer lo mismo. Primero de todo exploraremos y después analizaremos.

La etapa de descripción se compone de estos puntos:

  1. Crea los gráficos más apropiados
  2. Interpreta los gráficos
  3. Encuentra tus primeros indicios. Tus primeras preconclusiones
  4. Lista por orden de importancia los indicios que han desvelado los gráficos

Esta paso es fundamental y muy muy importante.

Podrás recoger información muy útil de tu tabla de datos y la listarás por orden de importancia.

El conocimiento de las herramientas gráficas de la estadística descriptiva es muy importante. Si accedes al bonus te voy a desvelar los gráficos más utilizados en la práctica ordenados caso por caso en el curso Pro Statistics ��

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