RECOPILACIÓN DE DATOS ESTADÍSTICOS

RECOPILACIÓN DE DATOS ESTADÍSTICOS

Los datos que, posteriormente van a ser utilizados en el análisis estadísticos, pueden obtenerse por distintas técnicas, dependiendo de la naturaleza de los mismos. Estas técnicas pueden ser entrevistas, cuestionario, observación, medición física directa o ensayos normalizados.

El registro exacto de los datos es fundamental, para la aplicación correcta de los métodos estadísticos. Se deben evitar errores de procedimiento y en lo posible las mediciones deben ser reiteradas.

ORGANIZACIÓN DE DATOS MEDIANTE TABLAS

El objetivo de la organización de datos es acomodar un conjunto de datos en forma útil para revelar sus características esenciales y simplificar ciertos análisis.

DISTRIBUCIONES DE FRECUENCIAS

Cuando, en estadística, se trabaja con gran cantidad de datos es necesario clasificarlos y ordenarlos, para luego poder resumirlos. La clasificación consiste en determinar con qué tipo de variable se está trabajando, si es cualitativa o cuantitativa y si esta última es discreta o continua.

DISTINTOS TIPOS DE FRECUENCIA

Una de los primeros pasos que se realizan en cualquier estudio estadístico es la tabulación de resultados, es decir, recoger la información de la muestra resumida en una tabla en la que a cada modalidad se le asocian determinados números que representan el número de veces que ha aparecido, su proporción con respecto a otros valores de la variable, etc. Estos números se denominan frecuencias.

Así tenemos los siguientes tipos de frecuencia:

FRECUENCIA ABSOLUTA:

La frecuencia absoluta de una variable estadística es el número de veces que una modalidad ha sido observada, es decir el número de veces que aparece en la muestra dicho valor de la variable.

FRECUENCIA RELATIVA:

La frecuencia absoluta, es una medida que está influida por el tamaño de la muestra,  al aumentar el tamaño de la muestra aumentará también el tamaño de la frecuencia absoluta. Esto hace que no sea una medida útil para poder comparar. Para esto es necesario introducir el concepto de frecuencia relativa, que es el cociente entre la frecuencia absoluta y el tamaño de la muestra.

FRECUENCIA PORCENTUAL:

La frecuencia relativa es un tanto por uno,  sin embargo, hoy día es bastante frecuente hablar siempre en términos de tantos por ciento o porcentajes, por lo que esta medida resulta de multiplicar la frecuencia relativa por 100.

FRECUENCIA ABSOLUTA ACUMULADA:

Para poder calcular este tipo de frecuencias hay que tener en cuenta que la variable estadística ha de ser cuantitativa o cualitativa ordenable. En otro caso no tiene mucho sentido el cálculo de esta frecuencia.  La Frecuencia absoluta acumulada de un valor de la variable, es el número de veces que ha aparecido en la muestra un valor menor o igual que el de la variable.

FRECUENCIA RELATIVA  ACUMULADA:

Al igual que en el caso  anterior la Frecuencia relativa acumulada es  la frecuencia absoluta acumulada dividido por el tamaño de la muestra.

FRECUENCIA PORCENTUAL ACUMULADO:

Análogamente se define el la Frecuencia porcentual acumulado como la frecuencia relativa acumulada por 100.

INTERVALOS DE CLASE:

El siguiente paso para resumir grandes grupos de datos, es subdividirlos en clases, categorías o intervalos de clase y determinar el número de individuos dentro de cada intervalo de clase, llamado frecuencia absoluta. Los individuos dentro de cada clase se considera que presentan características idénticas. Por lo tanto, clase es un conjunto de individuos que presentan un carácter diferencial y excluyente.

Los datos así organizados en clases se llaman datos agrupados. Aunque, en el proceso de agrupamiento se pierde parte de la información o detalles de los datos iniciales, resulta muy ventajosa por las relaciones que pueden observarse.

Los intervalos se usan cuando la variable es cuantitativa continua  o cuando los datos son discretos pero  muy numerosos.

El problema a resolver es determinar el número de intervalos de clase. La distribución es arbitraria, luego se puede elegir cualquier número de intervalos. Pero en esta elección se debe tener presente:

1. Pocos intervalos de clase muestran mayor claridad, pero perjudica la exactitud.
2. Muchos intervalos de clase favorecen la exactitud, pero perjudican la claridad.

Como norma general, el número de intervalos de clase pueden variar entre 5 y 20, según la cantidad de individuos de la muestra.

Cada intervalo de clase se caracteriza por poseer un límite superior y un límite inferior.

AMPLITUD DE LA CLASE

La amplitud, longitud o ancho del intervalo de clase es la diferencia entre el límite superior real y el límite inferior real para cada clase. Si todos los intervalos de clase tienen la misma longitud, se puede obtener dividiendo el intervalo muestral real por el número de intervalos elegido.

MARCA DE CLASE

A su vez cada intervalo de clase puede ser caracterizado por un sólo valor denominado marca de clase o punto medio (mci) de la clase. Es un punto representativo del intervalo y se obtiene sumando los límites reales superior e inferior de cada clase y dividiendo dicha suma por 2.

La marca de clase no es más que una forma abreviada de representar un intervalo mediante uno de sus puntos. Por ello hemos tomado como representante, el punto medio del mismo. Esto está plenamente justificado si recordamos que cuando se mide una variable continua como el peso, la cantidad con cierto número de decimales que expresa esta medición, no es el valor exacto de la variable, sino una medida que contiene cierto margen de error, y por tanto representa a todo un intervalo del cual ella es el centro.

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