ESTADISTICA BASICA UNAD

DATOS CONTINUOS

Los datos que pueden tener tantos decimales como se desee y que entre cada dos de ellos siempre puede haber otro, se llaman continuos. Al poder estar muy cerca unos de otros, no se pueden estudiar de uno en uno y se agrupan en intervalos.

Son continuos el peso, la estatura, el nivel de glucosa en la sangre, etc

Estos datos se suelen estudiar clasificados en intervalos: De 20 a 30 kg. , de 30 g a 40 g., de 120 cm. a 140 cm. , etc.

La primera operación que hay que aprender es la de agrupar datos. Por ejemplo, estudiaremos la siguiente serie de pesos (en gramos) de frutas tomadas de un montón de ellas en una frutería:

230 235,5 240 221 223 245 245,6 202

198 210,7 220,3 262 256 244 241 188,6

275,4 244,2 270 268,4 238,7 236 233,7 225,4

243,4 243,5 221,4 255,3 221 232 228 243

235 235 226 229 239 237 230,2 235,4

Aquí es muy difícil asignar una frecuencia a cada caso, pues nos saldrían tablas muy grandes y frecuencias muy pequeñas. Por ejemplo ¿qué frecuencia tiene el peso 244? ¿y el peso 268,4?: Siempre nos daría 1 ó 2 y no sería manejable. Es preferible preguntar: ¿Cuántos pesos hay entre 235 y 240 gramos?. De esta forma las frecuencias son más grandes y se pueden estudiar mejor.

La lista anterior se puede agrupar en intervalos de pesos de diez en diez gramos: Las que pesan entre 200 y 210, entre 210 y 220, etc. La fruta más pequeña pesa 188,6 gramos, luego podíamos poner como inicio de la tabla 190 g., y como final 280 g.

El número de intervalos será el resultado de dividir 300-180 entre 10, es decir, 12

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”

4.- la agrupación de los datos puede ser simple o mediante intervalos de clase.

Medidas de Dispersión Se llaman medidas de dispersión aquellas que permiten retratar la distancia de los valores de la variable a un cierto valor central, o que permiten identificar la concentración de los datos en un cierto sector del recorrido de la variable. Se trata de coeficiente para variables cuantitativas.

Medidas de Tendencia central La estadística busca entre otras cosas, describir las características típicas de conjuntos de datos y, como hay varias formas de hacerlo, existen y se utilizan varios tipos de promedios. Se les llama medidas de tendencia central porque general mente la acumulación más alta de datos se encuentra en los valores intermedios.

Las medidas de tendencia central comúnmente empleadas son:

* Media aritmética

* Mediana

* Moda

* Media geométrica

* Media armónica

* Los cuantiaos

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