Estadística

Cada término con su definición, su fórmula, un ejemplo resuelto y los casos en que no conviene usarlo.

Este glosario explica los conceptos de estadística descriptiva e inferencial que aparecen al trabajar con promedios. Empieza por media, mediana y moda si necesitas lo básico.

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#PáginaQué encontrarás
1Media, mediana y modaLas tres medidas de tendencia central, comparadas
2Análisis de varianzaComparar las medias de tres o más grupos con el estadístico F
3AsimetríaSi la distribución tiene una cola más larga a la derecha o a la izquierda
4BootstrapMedir la incertidumbre remuestreando tus propios datos
5CensoMedir a toda la población, y los errores que aun así aparecen
6Correlación de PearsonCalcular e interpretar r, de −1 a 1
7Coeficiente de determinaciónQué parte de la variación explica un modelo de regresión
8Coeficiente de GiniCuánta desigualdad hay en un reparto, de 0 a 1
9Coeficiente de variaciónDispersión relativa a la media, en porcentaje
10Combinaciones y permutacionesContar arreglos con orden y selecciones sin orden
11CorrelaciónRelación entre dos variables y por qué no prueba causa
12Correlación de SpearmanCorrelación por rangos, para datos ordinales o con atípicos
13CovarianzaSi dos variables se mueven juntas, y en qué sentido
14CuartilesLos tres valores que parten los datos ordenados en cuartos
15CurtosisQué tan pesadas son las colas comparadas con la normal
16Dato atípicoValores muy alejados del resto y cómo detectarlos
17Datos agrupadosDatos resumidos en clases: qué se pierde y cómo medir su dispersión
18Datos faltantesValores ausentes: cuándo sesgan el promedio y cómo tratarlos
19DecilLos nueve cortes que dividen los datos en diez partes
20Desigualdad de ChebyshevCuántos datos quedan cerca de la media, con cualquier distribución
21Desviación absoluta medianaMedida de dispersión robusta basada en medianas
22Desviación estándarCuánto se alejan los datos, en promedio, de su media
23Desviación mediaEl promedio de las distancias, en valor absoluto, a la media
24Diagrama de cajaResumen gráfico de cinco números y atípicos
25Diagrama de dispersiónPuntos en un plano para ver la relación entre dos variables
26Diagrama de tallo y hojasOrdenar y graficar datos a mano sin perder los valores
27Distribución binomialProbabilidad de k éxitos en n intentos independientes
28Distribución de PoissonCuántos eventos ocurren en un tiempo o espacio dado un promedio
29Distribución exponencialTiempo de espera hasta el siguiente evento al azar
30Distribución hipergeométricaProbabilidades al sacar sin reemplazo de un grupo finito
31Distribución log-normalDatos cuyo logaritmo sigue una normal: ingresos, precios, tamaños
32Distribución muestralCómo cambia la media (u otro estadístico) de una muestra a otra
33Distribución normalLa campana de Gauss y cómo calcular probabilidades con ella
34Distribución t de StudentLa campana de colas más gruesas para muestras pequeñas
35Distribución uniformeTodos los valores de un rango igual de probables
36Error absoluto medioTamaño promedio de los errores de un pronóstico, en sus propias unidades
37Error cuadrático medioPromedio de los errores al cuadrado; su raíz es el RMSE
38Error estándarQué tan precisa es una media o proporción calculada con una muestra
39Errores tipo I y IIFalsos positivos, falsos negativos y potencia de una prueba
40Escalas de mediciónNominal, ordinal, de intervalo y de razón: qué cálculo admite cada una
41EstacionalidadPatrones que se repiten cada año y cómo quitarlos con índices
42Estadística descriptivaResumir y presentar los datos que tienes, sin generalizar
43Estadística inferencialSacar conclusiones sobre la población a partir de una muestra
44EstimadorLa regla que convierte una muestra en una aproximación del parámetro
45Falacia del jugadorCreer que el azar compensa las rachas
46Falacia del promedioDecidir con el promedio como si fuera el caso seguro
47Frecuencia acumuladaCuántos datos hay hasta cada valor o clase
48Frecuencia relativaLa proporción del total que corresponde a cada valor
49Grados de libertadCuántos valores pueden variar libremente, y por qué se divide entre n − 1
50Gráfico de controlPromedio y límites para saber cuándo un proceso cambió
51HistogramaBarras contiguas que muestran la forma de una distribución
52Intervalo de claseCómo agrupar datos numéricos en clases, con amplitud y límites
53Intervalo de confianzaRango de valores plausibles para un parámetro de la población
54Intervalo de predicciónRango probable del próximo dato individual, no de la media
55Ley de BenfordPor qué el 1 aparece como primer dígito más que el 9
56Ley de los grandes númerosPor qué el promedio de muchos datos se acerca al valor esperado
57Marca de claseEl punto medio de un intervalo, que representa a todos sus datos
58Margen de errorCuánto puede variar un resultado de encuesta solo por el azar del muestreo
59Media aritméticaLa suma de los datos dividida entre cuántos son
60Media armónicaEl inverso del promedio de los inversos; sirve para velocidades y tasas
61Media cuadráticaLa raíz cuadrada del promedio de los cuadrados (valor eficaz o RMS)
62Media de datos agrupadosLa media estimada a partir de una tabla de intervalos y frecuencias
63Media generalizadaUna sola fórmula que produce la media armónica, geométrica, aritmética y cuadrática
64Media geométricaLa raíz n-ésima del producto; el promedio correcto para tasas y razones
65Media muestralLa media de una muestra como estimación de la media de la población
66Media recortadaLa media que se calcula después de descartar los extremos
67Media winsorizadaUna media que sustituye los extremos en lugar de eliminarlos
68MedianaEl valor que deja la mitad de los datos por debajo y la mitad por encima
69Medidas de dispersiónQué tan separados están los datos entre sí y respecto a su centro
70Medidas de posiciónCuartiles, quintiles, deciles y percentiles: dónde cae cada dato
71Medidas de tendencia centralEl catálogo completo de «valores centrales» y cómo elegir uno
72Mínimos cuadradosEl criterio que elige la estimación con la menor suma de errores al cuadrado
73ModaEl valor o la categoría que aparece con más frecuencia
74MuestraLa parte de la población que se observa para sacar conclusiones del todo
75Muestreo aleatorio simpleEl sorteo en el que todas las muestras de tamaño n son igual de probables
76MuestreoLos métodos para elegir qué unidades de la población se observan
77Muestreo estratificadoDividir la población en grupos y sortear una muestra dentro de cada uno
78Nivel de confianzaQué tan seguido acierta el método que construye un intervalo
79Paradoja de SimpsonCuando cada grupo dice una cosa y el total dice la contraria
80Parámetro y estadísticoEl valor fijo de la población frente al valor calculado con una muestra
81PercentilEl valor por debajo del cual cae un porcentaje dado de los datos
82PoblaciónEl conjunto completo de unidades sobre el que se quiere sacar conclusiones
83ProbabilidadUn número de 0 a 1 que mide qué tan posible es un evento
84Promedio móvilLa media de una ventana de datos que avanza en el tiempo
85Promedio ponderadoUna media en la que cada dato cuenta según su peso
86ProporciónLa fracción de casos que cumplen una condición, y su incertidumbre
87Prueba chi cuadradaCompara frecuencias observadas con las que se esperarían bajo una hipótesis
88Prueba de hipótesisEl procedimiento para decidir si los datos contradicen una afirmación
89Prueba tLa prueba para comparar medias con muestras pequeñas o σ desconocida
90Puntuación zA cuántas desviaciones estándar de la media está un dato
91QuintilLos cuatro cortes que parten los datos en cinco grupos del 20 %
92RangoLa distancia entre el valor más alto y el más bajo
93Rango intercuartílicoEl ancho del 50 % central de los datos (Q3 − Q1)
94Regresión a la mediaPor qué los resultados extremos tienden a acercarse al promedio la siguiente vez
95Regresión linealLa recta que mejor predice una variable a partir de otra
96Serie de tiempoDatos ordenados en el tiempo y cómo compararlos sin engañarte
97Sesgo de selecciónCuando la forma de elegir a quién observar distorsiona el resultado
98Sesgo de supervivenciaEl error de promediar solo lo que sobrevivió a un filtro
99SesgoEl error sistemático que no desaparece al aumentar la muestra
100Significancia estadísticaCuándo un resultado se considera más que azar, y por qué no basta
101Suavizado exponencialUn promedio que da más peso a lo reciente con un solo parámetro, α
102SumatoriaCómo leer y operar el símbolo Σ que aparece en casi todas las fórmulas
103Tabla de contingenciaEl cruce de dos variables categóricas y cómo leer sus porcentajes
104Tabla de frecuenciasCuántas veces aparece cada valor o intervalo, en conteos y porcentajes
105Tamaño de muestraCuántas unidades necesitas para lograr el margen de error que buscas
106Tasa de crecimiento anual compuestaEl ritmo anual constante equivalente a un crecimiento irregular
107Teorema del límite centralPor qué los promedios de muchas observaciones se comportan como una normal
108Valor esperadoEl promedio a largo plazo: cada resultado por su probabilidad
109Valor pQué tan raros serían tus datos si no hubiera ningún efecto
110Variable aleatoriaUn número cuyo valor depende del resultado de un experimento al azar
111Variable continuaUna cantidad que se mide y puede tomar cualquier valor de un intervalo
112Variable cualitativaUna característica que se expresa con categorías, no con cantidades
113Variable cuantitativaUna característica que se mide o se cuenta con números con significado
114Variable discretaUna cantidad que se cuenta y solo toma valores separados
115VarianzaEl promedio de las distancias al cuadrado respecto a la media

De la A a la Z