Datos Agrupados Y No Agrupados

Datos no agrupados

Se refiere cuando la muestra que se ha tomado de la población o proceso que se desea analizar, es decir, tenemos menos de 20 elementos en la muestra, entonces estos datos son analizados sin necesidad de formar clases con ellos y a esto es a lo que se le llama tratamiento de datos no agrupados. Datos no agrupados es el conjunto de observaciones que se presentan en su forma original tal y como fueron recolectados, para obtener información directamente de ellos.

Ejemplo 1:

Si nos pidieran obtener la información del territorio de cada uno de los estados de México. No tiene mucho sentido que “que tratemos de agrupar”, ya que solo nos pide el nombre del estado de la república mexicana y la extensión territorial. ¿Para qué necesitaríamos una tabla de frecuencia de 32 elementos, cuando estos se repiten solo 1 vez?

Ejemplo 2

Vas a investigar la edad a un grupo de 20 Niños en datos no agrupados (es decir, vienen los 20 niños y así como te dan la edad así la anotas.

Los datos no agrupados, también pueden ser ordenamos y de la misma forma, también se pueden obtener gráficas, determinar media, desviación estándar, etc. El hecho de que los datos “no agrupados” pueden ordenarse, no significa que se conviertan en “datos agrupados”.

2,2,1,3,3,3,4,4,5,6,1,2,2,3,3,3,4,4,3,6

(Total 20 niños)

Estos son datos no agrupados por qué no los has clasificado y contado

Datos agrupados

Cuando la muestra consta de 30 o más datos, lo aconsejable es agrupar los datos en clases y a partir de estas determinar las características de la muestra y por consiguiente las de la población de donde fue tomada.

1.- su fin es resumir la información.

2.- generalmente, los elementos son de mayor tamaño, por lo cual requieren ser agrupados, esto implica: ordenar, clasificar y expresar los en una tabla de frecuencias.

3.- se agrupa a los datos, si se cuenta con 20 o más elementos. Aunque contemos con más de 20 elementos, debe de verificarse que los datos n sean significativos, Esto es: que la información sea “repetitiva”, también debemos de verificar que los datos puedan clasificarse. Y que dicha clasificación tiene coherencia y lógica (de acuerdo a lo que se nos está pidiendo)

Una vez que ya hemos ordenado y clasificado, presentaremos la información obtenida mediante una ”tabla de frecuencias ”

Una característica cuantitativa que toma datos aislados de modo que no acepta valores intermedios entre dos consecutivos, se llama Cuantitativa Discreta. Si se trata de una característica que puede tomar valores consecutivos, se dice que es una variable Cuantitativa continua.

Las diferentes características de los elementos de una población pueden representarse de diversas maneras: tablas, diagramas de

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