Panel de Estadísticas Descriptivas

Suba un archivo CSV y obtenga instantáneamente un perfil estadístico completo de cada columna numérica de su conjunto de datos. El panel calcula catorce indicadores clave por columna, renderiza un mini-histograma para cada una y — con dos o más columnas numéricas — genera un mapa de calor de correlación de Pearson para detectar relaciones de un vistazo. Todo el procesamiento ocurre en su navegador; sus datos nunca salen de su dispositivo.

¿Qué son las estadísticas descriptivas?

Las estadísticas descriptivas resumen y describen las características principales de un conjunto de datos sin hacer inferencias sobre una población más amplia. Responden a las preguntas fundamentales:

• ¿Dónde está el centro? La media, la mediana y la moda capturan el valor “típico” de diferentes maneras.
• ¿Cuánto se dispersan los datos? La desviación estándar, la varianza, el IQR y el rango cuantifican la variabilidad.
• ¿Cuál es la forma de la distribución? La asimetría y la curtosis describen la forma más allá de un simple promedio.
• ¿Cuáles son los extremos? El mínimo, el máximo y los cuartiles muestran los límites y la estructura.

Explicación de los indicadores

Media: suma de todos los valores dividida por el recuento. Sensible a los valores atípicos.

Mediana: valor central al ordenar los datos. Robusta frente a valores atípicos.

Moda: el valor más frecuente. Para datos continuos puede no haber una moda significativa.

Desviación estándar: distancia media de cada punto respecto a la media. El panel usa la desviación estándar muestral (dividida por n − 1).

Varianza: cuadrado de la desviación estándar. Fundamental en fórmulas estadísticas como ANOVA y regresión.

RIC (rango intercuartílico): Q3 − Q1, anchura del 50 % central. Robusto frente a valores atípicos.

Asimetría (skewness): mide la asimetría de la distribución. Cercana a 0 → aproximadamente simétrica. Positiva → cola derecha larga. Negativa → cola izquierda larga.

Curtosis en exceso: compara el peso de las colas con una distribución normal (curtosis en exceso = 0). Positiva (leptocúrtica) → colas más pesadas; negativa (platicúrtica) → colas más ligeras.

Matriz de correlación

Con dos o más columnas numéricas, el panel calcula el coeficiente de correlación de Pearson r para cada par. El mapa de calor muestra correlaciones positivas fuertes en rojo y negativas en azul. Nota: Pearson r solo mide relaciones lineales, y la correlación no implica causalidad.

Cómo usar el panel

1. Suba o pegue un archivo CSV — los separadores se detectan automáticamente.
2. Revise el resumen del conjunto de datos: filas, columnas, columnas numéricas, valores faltantes.
3. Desplácese por las tarjetas de columnas: cada una muestra un mini-histograma y una tabla de estadísticas completa.
4. Examine la matriz de correlación al final de la página.
5. Con más de 50 columnas numéricas, solo se muestran las primeras 12 inicialmente.

Privacidad

Todos los cálculos se realizan localmente en su navegador. No se transmiten datos a ningún servidor. Tamaño máximo de archivo: aproximadamente 5 MB.

Referencias

• Tukey, J. W. (1977). Exploratory Data Analysis. Addison-Wesley.
• Pearson, K. (1895). Notes on regression and inheritance. Proceedings of the Royal Society of London, 58, 240–242.
• Freedman, D., Diaconis, P. (1981). On the histogram as a density estimator. Zeitschrift für Wahrscheinlichkeitstheorie, 57, 453–476.