TEMA 3: TRATAMIENTO DE DATOS EN MS. EXCEL (I)

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1 VARIABLES Variable: característica de cada sujeto (cada caso) de una base de datos. Se denomina variable precisamente porque varía de sujeto a sujeto. Cada sujeto tiene un valor para cada variable. El proceso de definir y medir las variables es crucial. Si se realiza una definición incorrecta o se mide mal: todos los análisis posteriores, así como las conclusiones a las que se llegue, serán incorrectas. El tipo de variable afecta al tipo de análisis que se puede realizar. Los métodos estadísticos utilizados dependen del tipo de variable. VARIABLES TIPOLOGÍA VARIABLES CONTINUAS Y DISCRETAS VARIABLE TEMPORAL, TRANSVERSAL Y DATOS DE PANEL VARIBLE CUALITATIVA Y CUANTITATIVA ESCALAS DE MEDIDA NOMINAL ORDINAL INTERVALO RAZÓN

2 TIPOLOGÍA VARIABLES CONTINUAS Y DISCRETAS Discretas: el número de valores posibles entre dos valores dados es finito (se cuenta). Continua: el número de valores posibles entre dos valores dados es infinito (se mide). VARIABLE TEMPORAL, TRANSVERSAL Y DATOS DE PANEL Temporal: valores a lo largo del tiempo referidos a un sujeto. Transversal: valores en un momento del tiempo referido a varios sujetos. Datos de Panel: Valores referidos a varios sujetos a lo largo del tiempo. TIPOLOGÍA VARIBLE CUALITATIVA Y CUANTITATIVA Cualitativa (no paramétrica): Los valores son categorías. Las categorías son valores diferentes por una cualidad, no por una cantidad. Cuantitativa (paramétrica): Los valores de la variable son números. Cada valor posible es menor o mayor que otro valor.

3 ESCALAS DE MEDIDA La escala nominal identifica la pertenencia de un elemento a un grupo o a otro. Sólo se puede saber sobre I y J, si xi = xj o xi xj. Ej.: Variable Sexo. 0:Hombre, 1:Mujer En la escala ordinal los números asignados a la variable sirven para establecer un determinado orden entre personas u objetos. Además de la información de la escala nominal, se conoce si xi > xj o xi < xj. Ej.: Variable Preferencias. 1:Nada, 2: Poco, 3: Algo, 4:Mucho ESCALAS DE MEDIDA En la escala de intervalo asigna números que permiten establecer la diferencia entre los distintos objetos. Además de lo anterior podemos saber que si I es mayor que J, I es xi - xj grande que J. más Ej.: Variable Temperatura. 0º: No indica ausencia de temperatura. 30º no implica el doble de calor que 15º. Con la escala de razón es posible hablar del número de veces que un objeto o persona es mayor que otra. Además de lo anterior se puede saber que si I es mayor que J, I es xi / xj veces superior a J. Ej.: Variable Ingresos. 0 indica ausencia de ingresos es el doble de salario que 500.

4 ESCALAS DE MEDIDA Definición Medidas de Tendencia Central Medidas de Dispersión Gráficos Nominal Ordinal Escala (Intervalo, Razón) Categorías NO ordenadas Categorías ordenadas Valores numéricos o magnitud métrica Moda Ninguna Sectores o barras Moda y Mediana Moda, Mediana y Media Mín / Máx / Rango Amplitud Intercuartil Mín / Máx / Rango Amplitud Intercuartil Desviación típica / Varianza Sectores o barras Histogramas, Gráficos de Cajas, etc. IMPORTACIÓN DE DATOS A EXCEL Inebase / Sociedad / Mercado Laboral / ETCL. Encuesta Trimestral de Coste Laboral Resultados detallados Principales series desde trimestre 1T/2000 Tabla 1.2 Principales series de ETCL por comunidad autónoma, periodo, componentes del coste y unidad de medida. Selección: Componente del Coste (Coste total por trabajador, Coste total por hora) Comunidades Autónomas (Total, todas las CC.AA.) Periodo (Todos) Unidad de medida (Euro) Filas Columnas Componente del Coste Comunidades Autónomas Periodo Unidad de medida

5 IMPORTACIÓN DE DATOS A EXCEL IMPORTACIÓN DE DATOS A EXCEL Estadísticas e Informes / Presupuestos y Cuentas Públicas / Sector Público Español / Base de datos económicos del sector público español (BADESPE) Base de datos económicos del sector público español (BADESPE) Financiación Autonómica Cuadros Resúmenes Por Comunidades y Ciudades Autónomas FINANCIACIÓN AUTONÓMICA (Excel)

6 IMPORTACIÓN DE DATOS A EXCEL SABI/ Nombre de Empresa / Exportar (Excel) PROBLEMAS CON LOS DATOS I. Valores Perdidos o Ausentes: cuando para una variable no se dispone de todos los datos para cada sujeto. Soluciones a Datos Perdidos: A. Eliminar todos los casos con valores perdidos. B. Imputar un valor estimado. B.1. Imputación de los valores medios: Se sustituyen los valores ausentes por los valores medios de la variable. B.2. Imputación mediante regresión: Se realiza una regresión siendo la variable dependiente la que posee valores perdidos y como independientes el resto de variables que posean todos los datos. Los datos imputados son las predicciones calculadas en la regresión.

7 PROBLEMAS CON LOS DATOS II. Valores Atípicos - Outliers: Aquellos casos que alguna variable toma valores extremos que difieren del comportamiento del resto de la muestra. Consecuencias: - Distorsionan los resultados - Suelen afectar a la normalidad. Causas: - Errores en los datos (recogida e introducción). - Errores intencionados por parte del encuestado. - Errores de muestreo (introducir en la muestra un individuo que no pertenece a la población) - Outliers verdaderos: casos que pertenecen a la población objeto de estudio y que realmente difieren del resto por la variabilidad inherente PROBLEMAS CON LOS DATOS II. Valores Atípicos - Outliers Detección de valores atípicos - Considerar atípicos aquellos casos cuyos valores estandarizados (media = 0 y desviación típica = 1) superen el siguiente umbral (k): -N<80: k=2,5 -N>80: k > 3 - Si la variable sigue una distribución normal k=3

8 PROBLEMAS CON LOS DATOS II. Valores Atípicos - Outliers Si es un outlier verdadero o no se puede descartar que no lo sea: -Algunos autores consideran correcto su eliminación para que los análisis reflejen la tendencia mayoritaria de la población. - Otros consideran que la eliminación no se debe realizar: - Suavizar su influencia con transformaciones. - Utilizar contrastes no paramétricos. DATOS AUSENTES Inebase / Sociedad / Educación / Avance de la Enseñanza Universitaria

9 DATOS AUSENTES

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