Capítulo 2. Estadística Descriptiva

Capítulo 2. Estadística Descriptiva

La estadística descriptiva permite conocer la distribución de los datos a partir de la cuantificación de los atributos de una categoría o variable. De acuerdo con Nunnally (1995) no necesariamente incluye la generalización.

Sus funciones son:

1. Conocer el tipo de distribución.
2. Representación gráfica.
3. Obtener medidas de tendencia central (toma de decisiones)
4. Calcular medidas de variabilidad.

1. Conocer el tipo de distribución.

1. Frecuencia absoluta (f)
2. Frecuencia relativa (fr %)
3. Frecuencia ajustada (fa %)
4. Frecuencia acumulada (fa)

La frecuencia absoluta describe objetos, la relativa los ordena en porcentajes, la ajustada recalcula las frecuencias absolutas y relativas, eliminando datos con base en valores perdidos, y la acumulada los ordena de mayor a menor o viceversa.

Una vez descrito los cuatro tipos de frecuencias se proseguirá con la distribución de frecuencias agrupadas las que se emplean para incluir las frecuencias absolutas en intervalos de clase (Levin y Levin, 2002; Downie y Heath, 1973). Estos intervalos de clase son comúnmente empleados cuando la distribución de frecuencia es tan amplia que resulta poco práctica. La decisión del tamaño del intervalo es responsabilidad del investigador, quien generalmente parte de su base de datos y de los objetivos de su investigación.

1. Representación gráfica.

Los resultados que se obtienen de la investigación se pueden representar en tablas o gráficas, pero nunca se deberán emplear ambas alternativas para presentar los mismos datos; por ejemplo, si la escolaridad de la muestra se presenta en tablas, ya no se utilizara la figura, porque ello implica repetir la información. Hay investigadores que se inclinan por el uso de figuras debido a que atraen la atención visual del observador.

Una de las características de las gráficas consiste en que se basan en una recta numérica.

[pic 1]

Las gráficas que se utilizan con mayor regularidad son:

1. Barras
2. Pastel
3. Histograma
4. Ojivas
5. Polígonos de frecuencia

Las gráficas de barras y pastel se aplican únicamente a variables nominales y ordinales; mientras que los histogramas, ojivas y polígonos de frecuencia se emplean en variables ordinales, intervalares y de razón.

Grafica de pastel.

Se utilizan con frecuencia absoluta y relativas, es útil para mostrar diferencias de frecuencias en categorías de nivel nominal.[pic 2]

Grafica de histograma.

Se emplean en variables continuas y se elaboran con base en el límite inferior del intervalo. Medida peor una escala cuyos intervalos de respuesta val del 1 al 5. Esta escala se constituye por dos dimensiones: importancia y probabilidad cada una con 10 factores (Vargas, Garcia-Mendez, Dias-Loving y Rivera, 2004).

[pic 3]

Grafica de ojiva o de polígono de frecuencia acumulada.

Se basa en la frecuencia absoluta y se grafica con el límite superior. En esta figura, la línea que conecta los puntos es ascendente, razón por la que no toca la línea base horizontal (Downie y Heath, 1973).

[pic 4]

Grafica de polígonos de frecuencia.

Se conoce también como curva. Es más difícil de graficar después de hacer un histograma.[pic 5]

1. Obtener medidas de tendencia central.

Es común en el ámbito de la investigación, querer saber lo típico o el promedio en el que se encuentra a muestra de estudio, con la finalidad de describirla en forma global. Este promedio o valor se conoce como medida de tendencia central debido a que se encuentra en el centro de una distribución en la que se localizan la mayoría de los puntajes de la muestra (Levin y Levin, 2002). La forma de obtener este promedio es a través de las medidas de tendencia central: media, mediana y moda.

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