Datos univariados y bivariados
Univariante: una variable,
Bivariante: dos variables
Univariante significa “una variable” (un tipo de datos)
Ejemplo: Tiempo de viaje (minutos): 15, 29, 8, 42, 35, 21, 18, 42, 26
La variable es Tiempo de viaje
Ejemplo: Pesas para cachorros
Pesas a los cachorros y obtienes estos resultados:
2.5, 3.5, 3.3, 3.1, 2.6, 3.6, 2.4
La variable es Peso del cachorro
Podemos hacer muchas cosas con datos univariados:
- Encuentre un valor central usando media , mediana y modo
- Descubra cómo se extiende usando el rango , cuartiles y desviación estándar
- Haga gráficos como Gráficos de barras , Gráficos circulares e Histogramas
Bivariado significa “dos variables” , en otras palabras, hay dos tipos de datos
Con datos bivariados tenemos dos conjuntos de datos relacionados que queremos comparar :
Ejemplo: Ventas vs Temperatura
Una heladería realiza un seguimiento de la cantidad de helado que venden frente a la temperatura de ese día.
Las dos variables son Ventas de helados y Temperatura .
Aquí están sus cifras de los últimos 12 días:
Ventas de helados frente a temperatura | |
Temperatura ° C | Venta de helados |
---|---|
14,2 ° | $ 215 |
16,4 ° | $ 325 |
11,9 ° | $ 185 |
15,2 ° | $ 332 |
18,5 ° | $ 406 |
22,1 ° | $ 522 |
19,4 ° | $ 412 |
25,1 ° | $ 614 |
23,4 ° | $ 544 |
18,1 ° | $ 421 |
22,6 ° | $ 445 |
17.2 ° | $ 408 |
Y aquí están los mismos datos que un Gráfico de dispersión :
Ahora podemos ver fácilmente que clima más cálido y más ventas de helados están vinculadas, pero la relación no es perfecta.
Entonces, con los datos bivariados, estamos interesados en comparar los dos conjuntos de datos y encontrar cualquier relación .
Podemos usar Tablas, Gráficos de dispersión , Correlación , Línea de mejor ajuste y el viejo sentido común.