organización de datos
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ORGANIZACIÓN DE DATOS CUALITATIVOS EN TABLAS Los datos cualitativos categorizan o
clasifican a los individuos. Cuando se recolecta data cualitativa, se interesa determinar el número de individuos que caen en cada categoría.
Distribución de frecuencia- hace una tabla con cada categoría y el número de ocurrencias (frecuencia) de cada categoría.
FRECUENCIA Y FRECUENCIA RELATIVA Frecuencia- número de veces que se
repite un dato en un conjunto de datos. Frecuencia relativa- es la frecuencia
sobre el total de las frecuencias.
Frecuencia relativa =frecuencia / total de las frecuencias
EJEMPLO DE UNA TABLA DE FRECUENCIA
Parte del cuerpo
Tally Frecuencia
Espalda
12
Muñeca 2
codo 1
Cadera 2
Hombro 4
Rodilla 5
Mano 2
Cuello 1
tobillo 1
Información obtenida del tipo y número de lesiones que trata un terapista fisico. De la tabla podemos ver que la espalda es la más que sufre lesiones.
EJEMPLO DE UNA TABLA DE FRECUENCIA RELATIVA
Parte del cuerpo Frecuencia Frecuencia relativa
Espalda 12 12/30=0.4
Muñeca 2 2/30 0.0667
Codo 1 1/30 0.0333
Cadera 2 0.0667
Hombro 4 4/30 0.1333
Rodilla 5 5/30 0.1667
Mano 2 0.0667
Cuello 1 0.0333
Tobillo 1 0.0333
Total de las frecuencias= 30
GRÁFICAS DE BARRAS Es construida etiquetando cada
categoría de data en el eje horizontal y la frecuencia o frecuencia relativa de la categoría en el eje vertical. Rectángulos de mismo ancho son dibujados por cada categoría y su altura representa la frecuencia o frecuencia relativa.
GRÁFICA DE BARRAS
espa
lda
muñ
eca
codo
cade
ra
hom
bro
rodi
lla
man
opi
e
cuel
lo0
4
8
12
Gráfica de lesiones corporales
Parte del cuerpo
Fre
cu
en
cia
GRÁFICA DE BARRAS
espa
lda
muñ
eca
codo
cade
ra
hom
bro
rodi
lla
man
opi
e
cuel
lo0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
Gráfica de lesiones corporales
Parte del cuerpo
Fre
cu
en
cia
rela
tiva
GRÁFICAS CIRCULARES (PIE CHART) Es una gráfica de un círculo dividido en
sectores circulares. Cada sector representa una categoría de datos. El área de cada sector es proporcional a la frecuencia de la categoría.
GRÁFICA CIRCULAR
40%
7%3%7%
13%
17%
7%3%3%
Lesiones corporalesespaldamuñecacodocaderahombrorodillamanopiecuello
ORGANIZACIÓN DE DATOS CUANTITATIVOS El primer paso para organizar data
cuantitativa es determinar si los datos son discretos o continuos.
Si los datos son discretos y hay relativamente pocos valores diferentes de la variable, las categorías de datos serán las observaciones.
Si los datos son discretos pero hay mucha diferencia entre los valores o si los datos son continuos deben crearse categorías de datos llamadas clases utilizando intérvalos de números.
ORGANIZACIÓN DE DATA DISCRETA EN TABLAS Los valores de una variable discreta son
utilizados para crear las categorías de datos.
Ejemplo: Número de clientes que llegan a un fast food a la hora de almuerzo
EJEMPLO 2Núm. de clientes
Frecuencia Frecuencia Relativa
1 1 1/40 = 0.025
2 6 0.15
3 1 0.025
4 4 0.1
5 7 0.175
6 11 0.275
7 5 0.125
8 2 0.05
9 2 0.05
10 0 0.0
11 1 0.025
HISTOGRAMA DE DATA DISCRETA Histograma – es construido dibujando
rectángulos para cada clase de datos. La altura de cada rectángulo es la frecuencia o frecuencia relativa de la clase. El ancho de cada rectángulo es el mismo y los rectángulos van pegados uno al otro.
ORGANIZACIÓN DE DATOS CONTINUOS EN TABLAS Datos continuos no tienen categorías
predeterminadas que puedan ser utilizadas para construir una distribución de frecuencias. Por lo tanto, las categorías deben ser creadas. Las categorías de datos son creadas utilizando intérvalos de números llamados clases.
HISTOGRAMA DE FRECUENCIA
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1102468
1012
Número de clientes a la hora de almuerzo
Número de clientes
Fre
cu
en
cia
HISTOGRAMA DE FRECUENCIA RELATIVA
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 110
0.050.1
0.150.2
0.250.3
Número de clientes a la hora de almuerzo
Número de clientes
Fre
cu
en
cia
rela
tiva
EJEMPLOS Número de residentes de EU entre las edades de 25-
74 años que poseen un bachillerato Límite inferior de clase – es el valor mínimo de la
clase Límite superior de clase – es el valor máximo de la
clase Ancho de clase – la diferencia entre dos límites
inferiores de clase consecutivos.
EJEMPLOS Número de personas bajo sentencia de
muerte en EU Open ended table – tabla donde la
primera clase no tiene un límite de clase inferior o la última clase no tiene un límite de clase superior.
CONSTRUCCIÓN DE HISTOGRAMAS DE DATOS CONTINUOS
Class ( 3 year rate of return)
Frecuencia Frecuencia relativa
0-1.99 2 2/40=0.05
2-3.99 5 0.125
4-5.99 6 0.15
6-7.99 8 0.2
8-9.99 9 0.225
10-11.99 6 0.15
12-13.99 3 0.075
14-15.99 1 0.025
HISTOGRAMA DE FRECUENCIA
0-1
.99
2-3
.99
4-5
.99
6-7
.99
8-9
.99
10-1
1.9
9
12-1
3.9
9
14-1
5.9
9
0
2
4
6
8
10
3-year rate of return for small cap-italization mutual funds
Return
Fre
cu
en
cia
HISTOGRAMA DE FRECUENCIA RELATIVA
0-1
.99
2-3
.99
4-5
.99
6-7
.99
8-9
.99
10-1
1.9
9
12-1
3.9
9
14-1
5.9
90
0.1
0.2
3-year rate of return for small capitalization mutual funds
Return
Fre
cu
en
cia
rela
tiva
DIAGRAMA DE TALLO Y HOJAS Es otra manera de representar data
cuantitativa gráficamente. Tienen algunas ventajas sobre los
histogramas. Una vez se construye una distribución
de frecuencia o un histograma de frecuencia, la data original se pierde.
En un diagrama de tallo y hojas, la data original se conserva.
PASOS PARA CONSTRUIR UN DIAGRAMA DE TALLO Y HOJAS El tallo de la gráfica consiste de los
dígitos a la izquierda de los dígitos que están más a la derecha.
La hoja de la gráfica será el dígito que está a la derecha.
Escribir los tallos en una columna vertical en orden ascendente. Dibujar una línea vertical a la derecha de los tallos.
Escribir cada hoja correspondiente a los tallos a la derecha de la línea vertical.
Escribir las hojas en orden ascendente.
DIAGRAMA DE TALLO Y HOJAS
3-year rate of return of mutual funds
5.4 4.3 4.1 8.6 6.0 7.9 9.1 6.1
3.1 14.5 12.5 8.3 10.1 8.2 6.8 10.9
2.3 1.0 8.3 8.9 6.1 6.5 6.5 9.4
0.1 13.9 3.7 10.1 9.9 4.9 4.9 10.3
2.3 11.9 11.7 12.1 9.8 7.8 7.8 6.7
DIAGRAMA DE TALLO Y HOJAS
0 1
12 3 3 93 1 7 4 1 3 95 46 0 0 1 1 4 5 7 8 7 8 9 8 2 3 3 6 99 1 4 8 9 10 1 1 3 9 11 7 912 1 513 914 5
IDENTIFICAR LA FORMA DE LA DISTRIBUCIÓN Una manera de describir una variable es
por la forma de su distribución. Las distribuciones se clasifican en simétricas, sesgadas hacia la izquierda o sesgadas hacia la derecha.
Las distribuciones simétricas pueden ser uniformes o en forma de campana.
Ver fotocopia con Figura 15