Unidad de Análisis Estadístico


 

Clasificación de las Técnicas Estadísticas

 

 

Antes de comenzar a describir las técnicas estadísticas más habituales, describiremos los niveles de medida mas usuales de las variables.

Nivel de medida.

En la práctica, la opción de un método estadístico depende en gran parte de la naturaleza de las observaciones que vayamos a realizar. A continuación se muestran ordenados de menor a mayor los distintos niveles de medida, comenzando por el más débil y terminando por el más fuerte.

 

Nominal: Cada valor de una variable nominal se corresponde con una categoría de la variable, este emparejamiento es por lo general arbitrario, como ejemplos de variables nominales podemos considerar el sexo de una persona, lugar de nacimiento etc. En este nivel de medida las categorías no pueden ser ordenadas en ningún sentido, y por supuesto no tiene sentido calcular medias, medianas... etc. Los estadísticos habituales serán frecuencias y porcentajes.

 

Ordinal: Cada valor representa la ordenación o el ranking, por ejemplo el lugar de llegada a meta de los corredores, 1 significaría el primero, 2 significaría el segundo ... etc. Es muy común encontrarse este tipo de variables en la evaluación del gusto de los consumidores, se les suministra una serie de productos y ellos van indicando el mas preferido... etc. Sabremos cual es el más preferido, el segundo más preferido ... etc, pero no sabremos cuanto es de preferido, en el ejemplo de la carrera sabremos cual ha sido el primero, el segundo, pero no vamos a saber cual es la distancia entre el primero y el segundo. El SPSS proporciona estadísticos específicos asociados a rangos.

 

Intervalo: En variables de intervalo un incremento de una unidad en el valor numérico representa el mismo cambio en la magnitud medida, con independencia de donde ocurra en la escala. En este nivel de medida los estadísticos habituales son la media, la desviación típica y la mediana. La mayoría de los análisis asumen que las variables tienen por lo menos este nivel de medida. Un ejemplo de variable con nivel de intervalo la temperatura.

 

Razón: Las variables de Razón tienen las mismas propiedades que las de intervalo, pero además tienen un punto cero significativo, dicho punto representa una ausencia completa de la característica medida, por ejemplo la edad o las ganancias anuales de una persona. Por esta razón las variables de Razón tienen propiedades más fuertes que las de intervalo

 

Clasificación de las técnicas estadísticas.

 

Entre las muchas clasificaciones que se pueden hacer de las técnicas estadísticas. mostramos a titulo meramente orientativo la clasificación de Steven.

 

Variables independientes

Nivel de medida
Nominal u Ordinal
Intervalo o Razón
Variables dependientes
Una variable
Dos o más variables
Una variable
Dos o más variables
Sin variables dependientes
Test X2 de bondad de ajuste

Medidas de asociación.

Modelos Loglienales.

Test X2 de independencia.

Análisis de correspondencias.

T-test.

Estadísticos descriptivos.

Test de normalidad.

Matriz de correlaciones.

Componentes principales.

Análisis Cluster.

Una variable nominal u ordinal.

X2 Test.

Test exacto de Fisher.

Regresión logística.

Modelos Loglineales.

Análisis Discriminante.

Regresión logística.

Estadísticos univariantes de dos muestras.

Análisis discriminante.

Regresión logística.

Más de una variable nominal u ordinal.

Modelos LogLineales. T-test.

Análisis de varianza.

Análisis de supervivencia.

Modelos LogLineales.

Análisis de varianza.

Análisis de Clasificaciones Múltiples.

Análisis de supervivencia.

Regresión lineal.

Análisis de correlaciones.

Análisis de supervivencia.

Análisis de Regresión Múltiple.

Análisis de supervivencia.

Una variable de intervalo o razón.

T-Test.

Análisis de varianza.

Análisis de supervivencia.

Análisis de varianza.

Análisis de clasificaciones.

Análisis de supervivencia.

Regresión lineal.

Análisis de correlaciones.

Análisis de supervivencia.

Análisis de Regresión múltiple.

Análisis de supervivencia.

Más de una variable de intervalo o razón.

Análisis multivariado de la varianza.

Análisis de varianza en componentes principales.

T2 de Hotelling.

Análisis Multivariado de la Varianza.

Análisis de varianza en componentes principales.

Análisis de correlaciones canónicas.

 

Modelos de ecuaciones estructurales.

 

 

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