PRESENTACIÓN DE DATOS EN TABLAS DE FRECUENCIA
Las formas más simples de organizar y presentar los datos presentes en una muestra son las tablas de frecuencias y los gráficos. Estos permiten observar características especiales en los datos y obtener información preliminar necesaria para los que administran y toman decisiones.
Etapas en la construcción de una tabla de frecuencias: (para datos
cuantitativos)
Paso 1:
Escoger el número de categorías o intervalos para
hacer la clasificación.
Paso 2:
Determinar
el tamaño o longitud de cada intervalo. Una regla general es dividir la
diferencia entre el dato mayor y el menor por la cantidad de clases que se
empleará.
Paso 3:
Determinar los límites inferior y superior de cada
intervalo.
Paso 4:
Contar
cuántos datos hay en cada categoría. Si un dato coincide con algún límite
superior, se lo contabilizará en el intervalo siguiente.
Paso 5:
Construir la tabla de frecuencias.
La frecuencia que aparece en la Tabla 1 se llama
frecuencia absoluta Frecuencia absoluta de una clase corresponde al número de
datos que han sido clasificados en ella. Existen otras frecuencias que revelan
aspectos diferentes de los datos. Estas son la frecuencia relativa y las
frecuencias acumuladas.
Frecuencia relativa de una categoría corresponde a
la fracción de datos que pertenece a ella. Se obtiene dividiendo la frecuencia
absoluta de la clase por el total de datos clasificados en la tabla.
Si la
frecuencia relativa se multiplica por 100%, se obtiene el porcentaje de datos o
individuos clasificados en cada categoría. Para muchos administradores es más
fácil interpretar un porcentaje que una frecuencia absoluta o relativa. A veces
se necesita conocer la frecuencia o cantidad de datos por debajo o por encima
de cierto valor. La distribución de frecuencias acumuladas proporciona este
tipo de información por medio de la acumulación de las frecuencias absolutas o
por medio de la acumulación de las frecuencias relativas. Frecuencia acumulada
de una clase es la suma de las frecuencias de esa clase y de todas las clases
anteriores a ella.
Spiegel :
c=raíz cuadeada de n
Sturges:
c=3.3log(n)+1
Dependiendo el número de datos se procede
a utilizar el criterio adecuada, si
tenemos un número muy grande de
datos es mejor utilizar el criterio de Sturges ya que nos da un valor más
aproximado y certero que el de Spiegel.
MESOGRAFIA
MONTGOMERY, Douglas C. y RUNGER, George C. 2005 Probabilidad y Estadística Aplicada a la
Ingeniería. México: 2a edición .Limusa Wiley
Paniagua, Jorge . ”Estadística Descriptiva”. Probabilidad y Estadística.
Facultad de Ingeniería.7 de junio de 2013.
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