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Las gráficas representan visualmente la información por medio del uso

combinado de puntos, líneas, números, símbolos, sistemas de coordenadas,

palabras, colores, sombras, etc.

No fue sino hasta 1750-1800, que

se desarrollaron las gráficas

estadísticas, sorprendentemente

mucho después que los logaritmos,

las coordenadas cartesianas, el

cálculo y la teoría básica de

probabilidad. Lo digno de mención

es que William Playfair (1759-

1823) desarrolló y mejoró todos los

diseños de las gráficas fundamentales, con el fin de sustituir las tablas

convencionales de números mediante representaciones visuales.

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muy poderoso.

Las gráficas modernas son mucho más que un simple sustituto de las tablas

estadísticas. Son instrumentos que permiten razonar sobre la información que

presentan. Por lo general son muy efectivas en describir, explorar y resumir un

grupo de números aún cuando éste sea grande. Una gráfica bien diseñada es

por lo general, fácil de construir y al mismo tiempo un

instrumento

El objetivo de las gráficas estadísticas es comunicar

ideas complejas con claridad, precisión y eficiencia.

INTRODUCCIÓN

 

   

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Las gráficas deben:

• Mostrar los datos. • Inducir a pensar en el contenido

de la gráfica más que, en su

diseño o apariencia.

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• No distorsionar la información. • Presentar un resumen de la

información, es decir, muchos

números en poco espacio.

• Estimular la comparación de diferentes grupos entre los datos.

• Poner de manifiesto diversos niveles de detalle de la

información, desde un punto de

vista grueso hasta un nivel de

detalle fino.

• Ayudar en un propósito razonablemente claro: descripción, exploración, tabulación ó decoración.

• Estar estrechamente integrada con la descripción estadística y verbal del grupo de datos.

Por supuesto, las gráficas, así como los

cálculos estadísticos son tan buenos en la

medida en que sea buena la información que

representan.

 

   

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Clasificación de los datos

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nte y se refieren a cualidades, características o atributos, como

Los datos cuantitativos se pu

cción; pero también

a con 19.556749 litros.

Antes de presentar las principales gráficas que se usan en estadística,

debemos clasificar el tipo de datos. Lo anterior es debido a que a cada tipo de

datos le corresponde un tipo de gráfica.

Al realizar investigación, se efectúan

mediciones sobre las unidades de

observación. Estas mediciones pueden

ser cuantitativas o cualitativas. Por lo

tanto, se pueden distinguir dos clases de

datos, los datos cuantitativos y los

cualitativos o categóricos. Los datos

cuantitativos son números que

representan mediciones o conteos, como

por ejemplo, peso, estatura, ingreso,

longitud, número de hijos por familia,

número de alumnos aprobados, número de manzanas por árbol, etc., mientras

que los datos cualitativos o categóricos, no están representados

numéricame

por ejemplo, raza, religión, color, etc. eden dividir en continuos y discretos. Los datos

continuos resultan de mediciones propiamente

dichas, mientras que los discretos resultan de

conteos. Así por ejemplo, la producción de leche

de las vacas son datos continuos, ya que es

posible encontrar una vaca que produzca 18

litros y una que produzca 19 litros; pero también

es posible encontrar una que produzca 19.5

litros y también una con 19.6 litros de

producción; pero también una con 19.55 y una

con 19.56 litros de produ

un

 

   

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les llama datos discretos ya que sólo

ueden tomar determinados valores.

s

de estatura baja, mediana y ta.

a los estudiantes en las tres

tegorías.

áfica adecuada

ra cada tipo de datos.

 

Es decir que la producción de leche de las vacas puede tomar dentro de un

intervalo cualquier valor de la escala numérica. Ahora veamos, el número de

partos de las vacas, podemos encontrar vacas de 1 parto y vacas con 2 partos,

¿es posible encontrar vacas con 1,5 partos? ¿y con 1.6 partos? La respuesta es

negativa. O es 1 parto ó son 2, pero entre el 1 y el 2 no es posible encontrar

dato alguno. A este tipo de datos se

p

Los datos cualitativos se pueden

clasificar en nominales u ordinales.

Si sólo se pueden clasificar en

categorías pero estas no se pueden

ordenar o no tiene sentido

ordenarlas, se dicen que son

nominales, como por ejemplo,

rosas con el color de la flor, blanca,

roja, amarilla y rosa. Si se pueden

ordenar decimos que los datos son

ordinales, por ejemplo, estudiante

al

Observa que no se ha medido la estatura sólo se

ha clasificado

ca

Procedamos ahora a presentar la gr

pa