Herramienta para el análisis y la experimentación con datos cuantitativos

Abstract

El trabajo consiste principalmente en dise˜nar una herramienta visual que sea capaz de realizar an´alisis estad´ıstico de datos cuantitativos haciendo uso del lenguaje de programaci´on Python y diversas librer´ıas. Para ello, hemos trabajado en varias tareas simult´aneamente. En primer lugar, creamos las ventanas gr´aficas necesarias para la aplicaci´on haciendo uso del paquete Tkinter y, en relaci´on al an´alisis estad´ıstico, busc´abamos que la aplicaci´on realizara los siguientes estudios: comparar datos cuantitativos continuos y discretos y predecir para resumir la relaci´on entre variables. El usuario introduce los datos que desea estudiar y elige las columnas y el an´alisis a realizar. En la herramienta esto est´a implantado mediante tests estad´ısticos y funciones de las que se obtienen las tablas con los resultados requeridos para lo cual hemos utilizado los m´odulos Stats de Scipy, Statsmodels y algunos comandos espec´ıficos de Pandas. A la hora de elegir los tests distinguimos entre el n´umero de grupos a estudiar, el tama˜no del menor de ´estos, el tipo de dato y el tama˜no de la muestra. Debido a la estructura para el uso de un test frente a otro y a las librer´ıas de estad´ıstica utilizadas hemos logrado una herramienta cuyo desenlace fue el esperado. La aplicaci´on que hemos conseguido desarrollar, a la cual hemos denominado T-Qube, es apta para realizar comparaciones de datos cuantitativos discretos y continuos y predicciones sobre los datos. Los resultados que aportamos son veros´ımiles, sin embargo, se mencionan tambi´en algunos aspectos a mejorar e ideas para proseguir con el trabajo.

The work consists mainly of designing a visual tool that is able of performing statistical analysis of quantitative data using the programming language Python and some libraries. For this, we have worked on several tasks simultaneously. First, we created the necessary graphic windows for the application using the package Tkinter and, in relation to the statistical analysis, we looked for the application to carry out the following studies: compare continuous and discrete quantitative data and predict according to the population. The user introduces the data that he wants to study and chooses the columns and the analysis to be performed. In the tool, this is implemented through statistical tests and functions from which the tables with the required results are obtained, for which we have used the modules Stats from Scipy, Statsmodels and some specific commands from Pandas. When choosing the tests we pick out between the number of groups to study, the size of the smallest of these, the type of data and the size of the sample. Due to the structure for the use of one test against another and to the statistical libraries used, we have achieved a tool whose outcome was as expected. The application that we have been able to develop, which we have called TQube, is apt to make comparisons of discrete and continuous quantitative data and predictions about the data. The results we provide are credible, however, some aspects to improve and ideas to continue with the assignment are also mentioned