[Descriptive statistics]

Rev Alerg Mex. 2016 Oct-Dec;63(4):397-407. doi: 10.29262/ram.v63i4.230.
[Article in Spanish]

Abstract

Descriptive statistics is the branch of statistics that gives recommendations on how to summarize clearly and simply research data in tables, figures, charts, or graphs. Before performing a descriptive analysis it is paramount to summarize its goal or goals, and to identify the measurement scales of the different variables recorded in the study. Tables or charts aim to provide timely information on the results of an investigation. The graphs show trends and can be histograms, pie charts, "box and whiskers" plots, line graphs, or scatter plots. Images serve as examples to reinforce concepts or facts. The choice of a chart, graph, or image must be based on the study objectives. Usually it is not recommended to use more than seven in an article, also depending on its length.

La estadística descriptiva es la rama de la estadística que formula recomendaciones de cómo resumir, de forma clara y sencilla, los datos de una investigación en cuadros, tablas, figuras o gráficos. Antes de realizar un análisis descriptivo es primordial retomar el o los objetivos de la investigación, así como identificar las escalas de medición de las distintas variables que fueron registradas en el estudio. El objetivo de las tablas o cuadros es proporcionar información puntual de los resultados. Las gráficas muestran las tendencias y pueden ser histogramas, representaciones en “pastel”, “cajas con bigotes”, gráficos de líneas o de puntos de dispersión. Las imágenes sirven para dar ejemplos de conceptos o reforzar hechos. La selección de un cuadro, gráfico o imagen debe basarse en los objetivos del estudio. Por lo general no se recomienda usar más de siete en un artículo destinado a una publicación periódica, parámetro que está también en función de la extensión misma del artículo.

Keywords: Descriptive statistics; Figures; Graphics; Tables.

MeSH terms

  • Data Interpretation, Statistical
  • Humans
  • Statistics as Topic / methods*