Datos Univariados y Bivariados
Univariado: una variable,
Bivariado: dos variables
Univariado 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: Pesos de 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 el Peso del cachorro
Podemos hacer muchas cosas con datos univariados:
- Encontrar un valor central usando media, mediana y moda
- Calcular qué tan dispersos están usando rango, cuartiles y desviación estándar
- Hacer gráficos como Gráficas de barras, Gráficas 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 lleva un registro de cuánto helado vende en comparación con 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 vs Temperatura | |
| Temperatura °C | Ventas 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 en un Diagrama de dispersión:
Ahora podemos ver fácilmente que el clima más cálido y más ventas de helados están relacionados, pero la relación no es perfecta.
Así que con los datos bivariados nos interesa comparar los dos conjuntos de datos y encontrar posibles relaciones.
Podemos usar tablas, Diagramas de dispersión, Correlación, Recta de mejor ajuste y el simple sentido común.