2. Descriptiva

2. Análisis descriptivo de datos
El análisis descriptivo permite caracterizar tendencias e identificar posibles factores
relevantes. Un análisis exploratorio con un uso racional de estas técnicas es paso previo
importante al análisis estadístico final, por cuanto puede ayudar en el planteamiento de
modelos explicativos de las variables objeto de estudio.
En un análisis descriptivo se usan gráficos y tablas que permiten resumir la información
de manera adecuada a los fines del estudio. La selección del método gráfico más
apropiado en cada caso depende del diseño del estudio, el tipo de variables estudiada,
los posibles factores de confusión, y de las variables explicativas que se consideren
más relevantes.

Diseño del estudio: En una primera fase, debe planificarse cuidadosamente
como realizar el estudio para obtener datos relevantes que permitan dar
respuesta a las principales cuestiones planteadas en los objetivos del mismo. El
diseño del estudio, ya sea observacional o experimental, debe responder a
criterios estadísticos en lo que concierne al tamaño muestral, el control de
sesgos, etc.

Tipos de variables:

Factores de confusión:

Variables explicativas:
Métodos gráficos básicos
Histograma
Es apropiado para variables cuantitativas y representa la distribución de valores en
función de su frecuencia. El histograma aproxima la distribución de la variables, si bien
es un procedimiento sujeto a limitaciones en tanto que su aspecto depende del ancho
de los intervalos y de la escala. En todo caso, es conveniente utilizar siempre la
frecuencia relativa (porcentaje).
Diagrama de cajas (Box-Plot)
El diagrama de cajas representa los cuantiles de la variable de interés y los valores
máximos y mínimos. Es un buen método para comparar la distribución general de una
variable en función de diversos factores.
Diagramas de barras
Diagrama de sectores