Análisis univariante: definición, ejemplos

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Actualizado el 2 de abril de 2022, por Luis Benites.

¿Qué es el análisis univariado?

El análisis univariante es la forma más simple de analizar datos. «Uni» significa «uno», en otras palabras, sus datos tienen solo una variable. No se ocupa de causas o relaciones (a diferencia de la regresión ) y su propósito principal es describir; Toma datos, los resume y encuentra patrones en los datos.

¿Qué es una variable en el análisis univariado?

Una variable en el análisis univariado es solo una condición o subconjunto en el que se encuentran sus datos. Puedes pensar en ello como una «categoría». Por ejemplo, el análisis podría considerar una variable de «edad» o podría considerar «altura» o «peso». Sin embargo, no analiza más de una variable a la vez; de lo contrario, se convierte en un análisis bivariado (o en el caso de 3 o más variables, se llamaría análisis multivariado ).

La siguiente tabla de distribución de frecuencias muestra una variable (columna izquierda) y el conteo en la columna derecha.

univariante

Un gráfico de frecuencia.

Podría tener más de una variable en el gráfico anterior. Por ejemplo, podría agregar la variable «Ubicación» o «Edad» o algo más, y crear una columna separada para la ubicación o la edad. En ese caso, tendría datos bivariados porque tendría dos variables.

Estadísticas descriptivas univariadas

Algunas formas de describir los patrones que se encuentran en los datos univariados incluyen la tendencia central ( media, moda y mediana ) y la dispersión : rango , varianza , máximo, mínimo, cuartiles (incluido el rango intercuartílico ) y desviación estándar .

Tiene varias opciones para describir datos con datos univariados. Haga clic en el enlace para obtener más información sobre cada tipo de gráfico o tabla:

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Referencias

Kotz, S.; et al., editores. (2006), Enciclopedia de Ciencias Estadísticas , Wiley.
Everitt, BS; Skrondal, A. (2010), The Cambridge Dictionary of Statistics , Cambridge University Press.

Redactor del artículo

  • Luis Benites
    Director de Statologos.com

    Tengo una Maestría en Ciencias en Estadística Aplicada y he trabajado en algoritmos de aprendizaje automático para empresas profesionales tanto en el sector de la salud como en el comercio minorista.

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