A **estatística descritiva** é a disciplina que describe as principais características dunha serie de datos ou os describe cuantitativamente. Distínguese da inferencia estatística en que a estatística descritiva supón un resumo dos datos sen empregalos para extraer información sobre a poboación. A estatística descritiva non se basea na teoría da probabilidade.

Uso da análise estatística
--------------------------

A estatística descritiva permite resumir de xeito sinxelo a forma e as observacións que se fixeron. Este resumo pode ser cuantitativo ou visual, empregando diagramas, e ser a base da descrición inicial dos datos ou suficientes por si sos para unha investigación particular. Por exemplo o porcentaxe de acertos en baloncesto é unha estatística que describe a actuación dun xogador ou dun equipo.

O uso da estatística descritiva ten unha longa historia, xa que as táboas de poboación e de datos económicas foron a primeira parte da estatística que apareceu. Máis recentemente formuláronse novas técnicas na análise de datos, como os diagramas de caixas.

No mundo dos negocios a estatística descritiva aporta un resumo moi útil de gran cantidade de datos. Por exemplo, os investidores e os brokers manexan datos históricos para tratar de comprender o comportamento dos seus investimentos e tomar mellores decisións no futuro.

### Análise unidimensional

A análise unidimensional estuda a descrición da frecuencia da distribución dunha variable, incluíndo os parámetros de centralización (media, mediana e moda), de dispersión (desvío estándar e varianza) e de posición (cuartís e percentís). A forma da distribución pode ser descrita con parámetros como o apuntamento e a curtose. As características da distribución dunha variable poden ser representadas con gráficas e táboas.

### Análise bidimensional

Cando un estudo trata sobre máis dunha variable, a estatística descritiva pode empregarse para describir a relación entre un par de variables. Neste caso inclúense o traballo coas táboas de continxencia e os diagramas de dispersión, ademais da medida da dependencia.

A principal razón para diferenciar a análise bidimensional da unidimensional é que consiste non só nunha descrición, senón no estudo da relación entre dúas variables diferentes.
As medidas cuantitativas para determinar a dependencia entre variables inclúen a correlación (como o r de Pearson ou o rho de Spearman) e a covarancia. A matemáticas na análise de regresión tamén reflicte a relación entre as variables. O emprego de logaritmos fai as gráficas máis simétricas e semellantes á distribución normal, sendo entón máis doados de interpretar intuitivamente.

Notas
-----

1. ↑  Mann, Prem S. (1995). Wiley, ed. *Introductory Statistics*. ISBN 0-471-31009-3.
2. ↑  Dodge, Y. (2003). OUP, ed. *The Oxford Dictionary of Statistical Terms*. ISBN 0-19-850994-4.
3. ↑  Trochim, William M. K. (2006). "Descriptive statistics". *Research Methods Knowledge Base*. Consultado o 14 de marzo de 2011.
4. ↑  Babbie, Earl R. (2009). Wadsworth, ed. *The Practice of Social Research*. pp. 436–440. ISBN 0-495-59841-0.
5. ↑  Nick, Todd G. (2007). "Descriptive Statistics". En Springer. *Topics in Biostatistics*. Methods in Molecular Biology **404**. Nova York. pp. 33–52. ISBN 978-1-58829-531-6. doi:10.1007/978-1-59745-530-5\_3.

Véxase tamén
------------

### Ligazóns externas

* Curso da University of Pittsburgh *(en inglés)*
* Calculadora de estatística

|  |  |
| --- | --- |
| Control de autoridades | 
* Wd: Q380344
* BNCF: 36463
* EBID: ID
* GND: 4070313-7
* JSTOR: descriptive-statistics
* MAG: 39896193

 |