DISTRIBUCION DE FRECUENCIAS: TODOS LOS TIPOS DE DISTRIBUCIONES

Tomaremos los datos de la distribución de frecuencias de la entrada DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS PASO A PASO CON EJEMPLO:

Hemos realizado un ejemplo con la Frecuencia Absoluta, por lo que nos dedicaremos a identificar el resto de las frecuencias.

Frecuencia Relativa:

Como ya hemos definido, la frecuencia relativa es el cociente entre la frecuencia absoluta y el número de observaciones realizadas (muestra), es decir:

La frecuencia de cada intervalo (i) es dividido por el total de la muestra. Este valor siempre es dado en porcentaje y la suma de todas las frecuencias relativas es igual a 100.

Frecuencia Absoluta Acumulada:

Dado una serie de datos ordenados, la frecuencia absoluta acumulada no es mas que la suma de frecuencias absolutas de los valores inferiores o igual al número de estudio, en donde el ultimo valor siempre es el valor de la muestra.

Frecuencia Relativa Acumulada:

Dado una serie de datos ordenados, la frecuencia relativa acumulada se refiere a la suma de cocientes entre la frecuencia absoluta acumulada y el número de observaciones.

En la figura a continuación se observa cada uno de las frecuencias ya definidas. Podemos ver tambien, que las frecuencias absolutas sirven de base para la confeccion de los histogramas de frecuencias y que las frecuencias relativas se utilizan para los diagramas de pasteles, los cuales veremos mas adelante.

DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS PASO A PASO CON EJEMPLO

Construir un Diagrama de Frecuencias.

n = 123

Los valores entre los intervalos deben ser mutuamente excluyentes, es decir, que los valores deben pertenecer a un solo intervalo. Para esto, debemos verificar que los rangos de los intervalos no se crucen entre si. Por ejemplo, en el intervalo 1, los limites de clase son 1 y 11. En el siguiente intervalo, los valores son 12 y 22, es decir, que entre el limite superior del intervalo 1 y el limite inferior del intervalo 2 existe una diferencia de 1, razon por la cual, los datos del intervalo 1 solo pertenencen a este y solo a este.

Puesto en una tabla de frecuencia, los datos quedan así:

DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS (GLOSARIO DE TÉRMINOS)

OBTENCION DE RESPUESTAS POR MEDIOS ESTADISTICOS

OBTENCIÓN DE INFORMACIÓN ESTADÍSTICA

El punto de partida para el análisis de información es la recolección de los mismos. Existen diversas formas de recolección de datos, he aquí las mas usuales.

CONCEPTOS BÁSICOS DE ESTADÍSTICA

Población: conjunto completo de elementos, con alguna característica común, que es el objeto de nuestro estudio. Una población puede ser finita o infinita y puede referirse a un conjunto de personas, objetos, acciones, empresas, etc.

Muestra: subconjunto de elementos de la población.

Caracteres Cuantitativos: aquellos que toman valores numéricos. Por ejemplo la altura o la velocidad de un móvil.

Caracteres Cualitativos: también llamados atributos, son aquellos que no podemos representar numéricamente y describen cualidades. Por ejemplo, un color o el estado civil.

Variable Estadísticas: son las características observables en una población.

Variable Estadística Discreta: variable que solo pueden tomar una cantidad (finita o infinita) numerable de valores, es decir, la podemos contar con los dedos.

Variable Estadística Continua: variable que puede tomar teóricamente infinitos valores entre dos valores dados, es decir, se puede medir con algún artefacto, como una regla o un reloj.
Niveles de Medición de Variables: son los diferentes tipos de medición, que dependen del tipo de características y de intereses concretos de nuestra investigación.
Niveles de Medición Nominales: permiten hacer clasificaciones, que realizar equivalencias. Ejemplo: el estado civil de una población.
Niveles de Medición Ordinales:  permite hacer clasificaciones y ordenar. Ejemplo, niveles de estudio.
Niveles de Medición de Intervalo:  permite hacer clasificaciones y ordenar, además de tener unidades de medida. Ejemplo, fecha, temperatura, etc.
Razón:  permite hacer clasificaciones y ordenar, además de tener unidades de medida y considerar valores de cero. Ejemplo, número de hijos, distancia, etc.

INTRODUCCION A LA ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

La Estadística tiene dos partes fundamentales para la extracción útil de información que nos ayude a la solución de problemas:

1. Organización y análisis inicial de los datos recogidos, o Estadística Descriptiva.

2. Extracción de conclusiones validas y toma de decisiones razonables a partir de ellos, o Estadística Inferencial.

La Estadística Descriptiva nos ayuda, pues, a ordenar, describir y sintetizar la información recogida, de manera tal que podamos observar los parámetros más claramente. Para esto utilizaremos tanto tablas como gráficos que nos ayuden a visualizar mejor los parámetros el conjunto de datos obtenidos.

INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA

La Estadística es la ciencia de los datos, que se encarga de recogerlos, organizarlos e interpretarlos. Es fundamental para muchas ramas de la ciencia desde la medicina a la economía. Es esencial para interpretar los datos que se obtienen de la investigación científica, para ello es muy importante leer e interpretar datos, producirlos, extraer conclusiones, en resumen saber el significado de los datos. Es por lo tanto una herramienta de trabajo profesional.

El objetivo fundamental de la estadística es obtener conclusiones de la investigación empírica usando modelos matemáticos.

Dentro de las matemáticas es una herramienta poderosa, pues Sirve tanto para pronosticar el resultado de unas elecciones, como para determinar el número de ballenas que viven en nuestros océanos, para descubrir leyes fundamentales de la Física o para estudiar cómo ganar a la ruleta. De hecho, el término “estadística” estaba relacionada con la organización y sistematización del Estado, y fue en este donde encontramos el registro de datos referentes a las características de un población determinada.

La Estadística resuelve multitud de problemas:

ü  Analizar muestras, con las cuales se puede hacer inferencias de una población.

ü  Describir cómo se comportan las características de una población, en base a una muestra.

ü   Hacer hipótesis de una población con base en las características de una muestra.

ü  Relacionar varias características de una población.

ü  Predecir cómo se comportará una población determinada.