1. Porque es necesario organizar un conjunto de datos recopilados?

Para transformar los datos en informacin til y confiable para la toma de decisiones

2. Cual es la diferencia entre datos nominales y datos ordinales?

Los nominales son aquellos que no tienen un orden o dimensin preferente o particular y contienen observaciones que solamente pueden clasificarse o contarse y los ordinales si tienen un orden natural y cada uno de los datos puede localizarse dentro de alguna de las categoras disponibles, recordar que las categoras son mutuamente excluyentes y deben ser exhaustivas

3. Defina las caractersticas de una escala numrica, una escala de intervalo y una escala de razn?

En las numricas dependiendo del manejo que se de a las variables pueden ser:

Discretas - aquellas que solo pueden aceptar determinados valores dentro de un rango

Continuas pueden aceptar cualquier valor dentro de un rango y frecuentemente el numero de decimales que se toman dependen mas de la precisin del instrumento de medicin que del valor del dato en si.

Las de intervalo son aquellas en las que el 0 (cero) es convencional o arbitrario

Y una escala de razn es aquella en la que el 0 (cero) absoluto si existe

Estas ultimas son caractersticas de una escala numrica

4. Cuales son los principales elementos para elaborar una tabla de distribucin de frecuencias?

Una tabla de distribucin de frecuencias es un arreglo rectangular de informacin en el que las columnas representan diversos conceptos, dependiendo de las intenciones de la persona que la elabora pero que tiene siempre en una de las columnas informacin sobre el numero de frecuencia con que se presenta cierto fenmeno.

La elaboracin de esta tabla se complementa generalmente con el calculo de los siguientes elementos:

Marca de clase

Frecuencia acumulada de la clase

Frecuencia relativa de la clase

Frecuencia acumulada relativa de la clase

5. Cales son las principales diferencias entre un cuadro estadstico de trabajo y un cuadro estadstico de referencia?

El primero contiene datos producto de una tabulacin, son cuadros depositarios de datos que son utilizados por el investigador para obtener a partir de ellos las medidas estadsticas requeridas

El segundo tiene como finalidad ayudar al investigador en el anlisis formal de las interrelaciones que estn en estudio es decir que contienen informacin ya procesada de cuadros de trabajo como proporciones, porcentajes, tasas, coeficientes, etc.

6. Indique las diferencias entre un diagrama de barras, un histograma y un diagrama circular y sus aplicaciones mas frecuentes?

El de barras permite comparar las proporciones que guardan cada una de las partes con respecto al todo; pueden construirse usando valores absolutos, proporciones o porcentajes. Suelen utilizarse cuando se comparan grficamente las distribuciones de iguales conceptos en 2 o mas periodos.

Un histograma es similar al diagrama de barras o rectngulos aunque con una diferencia importante: mientras en los diagramas solo estamos interesados en la altura de las barras o rectngulos en el histograma son fundamentales tanto la altura como la base, asiendo el rea del rectngulo proporcional a su trabajo.

En el Diagrama circular es especialmente adecuada en aquellos casos que se desea que los datos estadsticos lleguen a todo tipo de persona, este tipo de diagrama muestra la importancia relativa de las diferentes partes que componen el total. Es el mas comnmente utilizado para distribuciones de atributos

7. Cuales son las caractersticas mas importantes de la media o promedio aritmtico, la mediana y la moda de un conjunto de datos?

La media aritmtica se obtiene sumando todos los datos y dividiendo el total entre el numero de datos, determina como repartir un total entre N observaciones si el reparto es a partes iguales.

La mediana es el valor que divide la distribucin en dos partes iguales, se le conoce como Md, para obtenerla se deben ordenar los datos de menor a mayor o viceversa y se encuentra el dato medio correspondiente a la mediana.

Si en lugar de numero impar de datos nos encontramos numero par, lo que se hace es promediar los dos datos medios, sacando la media aritmtica de los datos centrales.

La moda es el dato mas frecuente de nuestro conjunto (cuando no hay dos datos iguales, no hay moda), puede darse el caso, en conjuntos mas grandes de datos que el valor mas frecuente sea compartido por dos datos bimodal o tres trimodal

8. En que consisten los cuartiles, deciles y percentiles en un conjunto de datos?

Son medidas de posicin, hay tres cuartiles en cada distribucin de datos. Los deciles y los percentiles solo que estas son medidas que en lugar de separar los datos en grupos de 25% (como los cuatiles) lo hacen en grupos de 10% y de 1% respectivamente.

Para que los cuartiles, deciles y percentiles tengan algun sentido se requiere tener conjuntos grandes de datos

9. Explique que es el rango y el recorrido intercuartilico?

Rango es la diferencia entre el datos mayor y el menor R=XM Xm

Es una medida de dispersin un tanto burda, solamente toma en cuenta los datos extremos y no considera los datos que estn en medio.

En el recorrido intercuartlico, el primer cuartil o Q1 divide la distribucion en dos partes, a la izquierda esta la cuarta parte o el 25% de los dato, el segundo cuartil o Q2 se asimila a la mediana y divide la distribucion de nuestros datos en 2 partes iguales.

El tercer cuartil o Q3 hace la misma funcion, divide nuestra distribucion de datos en 2 partes la parte izquierda agrupa al 75% de los datos mas pequeos y la parte derecha el 25% delos datos mas grandes.

10. Describa las formulas de la varianza, de la desviacin estndar y del coeficiente de variacin de un conjunto de datos, as como la interpretacin de cada una y sus posibles aplicaciones?

Varianza es la medida de dispersin que corresponde al promedio aritmtico de las desviaciones cuadrticas de cada valor de la variable con respecto a la media de los datos, desviacin estandar es el nombre que recibe la raz cuadrada de la varianza, esta es la formula de la desviacin estndar para una poblacin y el coeficiente de variacin de un conjunto de datos es por ejemplo que dos poblaciones pueden tener la misma desviacin estndar y sin embargo podemos percatarnos intuitivamente que la dispersin no es la misma para efectos de una toma de decisiones.

Para formalizar esta relacin entre la variacin y lo que debe ser se trabaja el coeficiente de variacin o dispersin relativa que no es otra cosa que la desviacin estndar entre la media y todo ello por 100.

C.V: = (desviacin estndar/la media de poblacin)100