Objetivo de la estadística descriptiva

  • Evaluar la calidad de los datos.
  • Determinar el comportamiento de las variables en el estudio
  • Comprobar supuestos: linealidad, normalidad,…
  • Resumir los datos.

Tipos de variables

Es una característica que varía de un objeto o individuo a otro.En estadística, se distinguen tres tipos de variables Continuas, Discretas y Categóricas.

  • Variables continuas Son aquellas que provienen de procesos que involucran mediciones.

  • Variables discretas Son aquellas que provienen de procesos que involucran conteos.

  • Variables categóricas Son aquellas que provienen de procesos que involucran clasificaciones.
    • Nominal Este nivel se utiliza cuando los valores en los que se mide la variable son códigos que representan la pertenencia a una categoría.
    • Ordinal Se usa cuando los valores de una variable informan acerca de un orden o jerarquía.

  • Variables tipo caracter Por lo general se usan para representar nombres de individuos.

Implementación en R

library(kableExtra)
## Warning: package 'kableExtra' was built under R version 3.5.2
base <- read.csv("../Bases de datos/auto-mpg.csv",stringsAsFactors = F)
# stringsAsFactors = F <- Impide que las variables caracter se conviertan en factor

kable(head(base), "markdown")
No mpg cylinders displacement horsepower weight acceleration model_year car_name
1 28 4 140 90 2264 15.5 71 chevrolet vega 2300
2 19 3 70 97 2330 13.5 72 mazda rx2 coupe
3 36 4 107 75 2205 14.5 82 honda accord
4 28 4 97 92 2288 17.0 72 datsun 510 (sw)
5 21 6 199 90 2648 15.0 70 amc gremlin
6 23 4 115 95 2694 15.0 75 audi 100ls

Podemos observar que la variable No no ofrece información importante a la hora de realizar un análisis de la base de datos por lo que recurrimos a eliminarla.

base$No <- NULL
# Conocer el tipo en que R ha tomado las variables
str(base)
## 'data.frame':    398 obs. of  8 variables:
##  $ mpg         : num  28 19 36 28 21 23 15.5 32.9 16 13 ...
##  $ cylinders   : int  4 3 4 4 6 4 8 4 6 8 ...
##  $ displacement: num  140 70 107 97 199 115 304 119 250 318 ...
##  $ horsepower  : int  90 97 75 92 90 95 120 100 105 150 ...
##  $ weight      : int  2264 2330 2205 2288 2648 2694 3962 2615 3897 3755 ...
##  $ acceleration: num  15.5 13.5 14.5 17 15 15 13.9 14.8 18.5 14 ...
##  $ model_year  : int  71 72 82 72 70 75 76 81 75 76 ...
##  $ car_name    : chr  "chevrolet vega 2300" "mazda rx2 coupe" "honda accord" "datsun 510 (sw)" ...

La función str() nos arroja información importante sobre la dimensión de la base de datos, los tipos de variables y algunas represenaciones de esta. Se debe resaltar que aunque R trata de ser lo mas inteligente posible se deben aplicar un poco de intuición sobre a que tipo pertenece cada variable y si lo inferido no coincide con lo aportado por R se debe modificar.

** Diccionario de representación**

  • int Variable discreta
  • num Variable continua
  • FactorVariable catrgorica
  • chrVariable tipo caracter

Aunque la variable cylinders es tomada como tipo discreto nuestra intuición nos permite inferir que en reliadad esta representa una categoría, por lo que debemos recurrir a modificarla en R.

base$cylinders <- as.factor(base$cylinders)
# Funciona igual con los demas tipos de variables as.num(),as.int,...

str(base)
## 'data.frame':    398 obs. of  8 variables:
##  $ mpg         : num  28 19 36 28 21 23 15.5 32.9 16 13 ...
##  $ cylinders   : Factor w/ 5 levels "3","4","5","6",..: 2 1 2 2 4 2 5 2 4 5 ...
##  $ displacement: num  140 70 107 97 199 115 304 119 250 318 ...
##  $ horsepower  : int  90 97 75 92 90 95 120 100 105 150 ...
##  $ weight      : int  2264 2330 2205 2288 2648 2694 3962 2615 3897 3755 ...
##  $ acceleration: num  15.5 13.5 14.5 17 15 15 13.9 14.8 18.5 14 ...
##  $ model_year  : int  71 72 82 72 70 75 76 81 75 76 ...
##  $ car_name    : chr  "chevrolet vega 2300" "mazda rx2 coupe" "honda accord" "datsun 510 (sw)" ...

En ocaciones resulta interesante recodificar algunas variables, lo cual puede hacerse de la siguiente manera.

base$cylinders <- factor(base$cylinders, levels = c("3", "4", "5", "6", "8"),labels = c("3Cylin", "4Cylin", "5Cylin", "6Cylin", "8Cylin"))

kable(head(base), "markdown")
mpg cylinders displacement horsepower weight acceleration model_year car_name
28 4Cylin 140 90 2264 15.5 71 chevrolet vega 2300
19 3Cylin 70 97 2330 13.5 72 mazda rx2 coupe
36 4Cylin 107 75 2205 14.5 82 honda accord
28 4Cylin 97 92 2288 17.0 72 datsun 510 (sw)
21 6Cylin 199 90 2648 15.0 70 amc gremlin
23 4Cylin 115 95 2694 15.0 75 audi 100ls

Referencias

  • Kenneth Roy Cabrera Torres, Estadística descriptiva y exploratorio.
  • René Iral, Notas sobre el Curso Introducción al manejo de base de datos estadístico.