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• Daniel Sumari Jara

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UNIVERSIDAD NACIONAL DEL CALLAO FACULTAD DE INGENIERIA ELECTRICA Y ELECTRÓNICA ESCUELA PROFESIONAL DE INGENIERIA ELECTRICA

LIMA 29 DE AGOSTO 2014

Que hacemos una vez recolectado los datos ?

2

II. Estadística descriptiva

 Una vez que se ha realizado la recolección de los datos, se obtienen datos en bruto, los cuales rara vez son significativos sin una organización y tabulación.

 Formas de organizar los datos:  Un arreglo: es la forma más sencilla de organizar los datos

en bruto, consiste en colocar las observaciones en orden según su magnitud: ascendente o descendente.  Poco práctica cuando se tiene una gran cantidad de datos.

 Una distribución de frecuencias: es un arreglo

de los datos que permite expresar la frecuencia de ocurrencias de las observaciones en cada una de las clases, mostrando el patrón de la distribución de manera más significativa. Clase

Pto. Medio

fi

Fi

fri

FRi

 La Distribución de Frecuencias:  Se recomienda su uso cuando se tienen grandes cantidades de datos (n).  Su construcción requiere, en primer lugar, la selección de los límites de los intervalos de clase.  Para definir la cantidad de intervalos de clase (k), se puede usar:  La regla de Sturges: k = 1 + 3.3log(n)  k = n

 La cantidad de clases no puede ser tan pequeño (menos de 5) o tan grande (más de 20), que la verdadera naturaleza de la distribución sea imposible de visualizar.  La amplitud de todas las clases deberá ser la misma. Se recomienda que sea impar y que los puntos medios tengan la misma cantidad de cifras significativas que los datos en bruto.  Los límites de las clases deben tener una cifra significativa más que los datos en bruto.

 Determinar:  Punto medio = (Li+Ls)/2.  Frecuencia absoluta de la clase (fi).  Frecuencia acumulada de la clase (Fi).  Frecuencia relativa de la clase (fri):  fri = fi/n  Frecuencia relativa acumulada de la clase (FRi).

A continuación se presentan las calificaciones de 60 estudiantes que presentaron el examen PMP en el año 2012:

23 80 52 41 60 34

60 77 10 71 78 67

79 81 64 83 89 17

32 95 75 54 76 82

57 41 78 64 84 69

74 65 25 72 48 74

52 92 80 88 84 63

70 85 98 62 90 80

a) Construya una distribución de frecuencias. b) Qué puede concluir de estos datos.

82 55 81 74 15 85

36 76 67 43 79 61

 Los gráficos permiten visualizar en forma global y rápida el comportamiento de los datos.  Para datos cuantitativos agrupados en clases, comúnmente se utilizan tres gráficos:  Histogramas.  Polígono de frecuencias.  Ojiva o Polígono de frecuencias acumuladas.

Estadística Frecuencia: desde un conjunto de unidades, corresponde al Número o Porcentaje de veces que se presenta una característica. Variable Cuantitativa

Variable Cualitativa

CONTINUA

NOMINAL

DISCRETA

ORDINAL

Variable Cualitativa

Variable Cuantitativa

NOMINAL

CONTINUA

ORDINAL

Frecuencia Absoluta (F)

DISCRETA

Frecuencia Relativa (f) TIPO FRECUENCIA

Frecuencia Absoluta Acumulada (FAA)

Frecuencia Relativa Acumulada (fra)

EJEMPLO

Problema de Investigación: Se quiere establecer el perfil de las industrias de conserva en función de algunas características. Unidad de Análisis: Industria de Conserva Población: Industrias de Conservas del país

Variables - Tipo de Industria: se clasifica en industria tipo A, B, C o D. (cualitativa nominal) - Nº de Empleados: se refiere al número de empleados en las líneas de producción. (cuantitativa discreta) - Superficie: se refiere a los metros cuadrados (unidad de medida) disponibles para las áreas de producción. (cuantitativa continua) - Calificación: calificación realizada por una institución pública sobre cumplimiento de ciertos estándares (Muy Bien, Bien, Regular, Mal). (cualitativa ordinal) Datos Industria nº 1 2 . . . 299 300

Tipo A B . . . D C

Nº Empleados 100 150 . . . 250 300

Superficie 1000,6 1200,4 . . . 800,3 4000,2

Calificación Muy Bien Bien . . . Mal Regular

Problema de Investigación: Se quiere establecer el perfil de las industrias de conserva en función de algunas características. Unidad de Análisis: Industria de Conserva Población: Industrias de Conservas del país

EJEMPLO

TABLAS DE FRECUENCIA Tipo de Industria A B C D Total

(1)

Frecuencia Absoluta (Fj)

Frecuencia Relativa (fj)

300 Numero de Empleados