Análisis estadístico
Complementariamente a la tabulación, ODEC ofrece un amplio conjunto de técnicas para ponderación de factores, objetivos, porcentajes o márgenes y análisis estadísticos.
Entre ellas destacamos las siguientes:
Análisis descriptivo
Este análisis permitirá controlar la presencia de posibles errores en la fase de introducción de los datos, es decir, detectaremos con él valores fuera de rango, o la presencia de valores perdidos. Este análisis inicial también proporcionará una idea de la forma que tienen los datos: su posible distribución de probabilidad con sus parámetros de centralización; media, mediana y moda; así como sus parámetros de dispersión; varianza, desviación típica, etc.
Provee conclusiones o inferencias, basándose en los datos simplificados y analizados; detectando las interrelaciones que pueden unirlos, las leyes que los rigen y eliminando las influencias del azar; llegando más allá de las verificaciones físicas posibles. Sobre la base de la muestra estudiada saca conclusiones, o sea, hace inferencia o inducción, en cuanto al universo o población, de donde se obtuvo dicha muestra.
Este análisis tiene como finalidad el estudio conjunto de datos multivariantes que el análisis estadístico uni y bidimensional es incapaz de conseguir y ayuda al analista a tomar decisiones óptimas en el contexto en el que se encuentre teniendo en cuenta la información disponible por el conjunto de datos analizado, algunos análisis:
Análisis descriptivo
Este análisis permitirá controlar la presencia de posibles errores en la fase de introducción de los datos, es decir, detectaremos con él valores fuera de rango, o la presencia de valores perdidos. Este análisis inicial también proporcionará una idea de la forma que tienen los datos: su posible distribución de probabilidad con sus parámetros de centralización; media, mediana y moda; así como sus parámetros de dispersión; varianza, desviación típica, etc.
- Frecuencias.
- Tablas de contingencia (cruce de variables).
- Tablas de múltiple respuesta.
Provee conclusiones o inferencias, basándose en los datos simplificados y analizados; detectando las interrelaciones que pueden unirlos, las leyes que los rigen y eliminando las influencias del azar; llegando más allá de las verificaciones físicas posibles. Sobre la base de la muestra estudiada saca conclusiones, o sea, hace inferencia o inducción, en cuanto al universo o población, de donde se obtuvo dicha muestra.
- Correlaciones.
- Regresión lineal.
- T-Test.
- ANOVA (análisis de la varianza).
Este análisis tiene como finalidad el estudio conjunto de datos multivariantes que el análisis estadístico uni y bidimensional es incapaz de conseguir y ayuda al analista a tomar decisiones óptimas en el contexto en el que se encuentre teniendo en cuenta la información disponible por el conjunto de datos analizado, algunos análisis:
- Factorial.
- Cluster.
- Discriminante.
- Árboles de Decisión.
- Regresión Logística.
- Análisis de Segmentación.
- Escalamiento multidimensional.
- Análisis Conjunto (Conjoint).
- Análisis Trade Off Marca-Precio.
- Técnicas de Data Mining.
