TABULACIÓN DE DATOS

TABULACIÓN DE DATOS

El aspecto fundamental de la estadística es la información que contiene, sin información que recabar, organizar, analizar e interpretar, no habría razón para usar o estudiar estadística; a la información usada en estadística se le llama datos.

Cabe distinguir entre el término “datos” y “dato”. Dato es una porción de información. Datos es sinónimo de muestra. Los datos pueden clasificarse en dos categorías generales, cuantitativos y cualitativos.

Los datos cuantitativos se refieren a información numérica, como cuánto o cuántos, y se miden en una escala numérica. Por ejemplo: el peso dado en kilos, la edad en años, la longitud en centímetros, el volumen en metros cúbicos, el precio en pesos, etc.

Los datos cualitativos representan categoría o atributos que pueden clasificarse según su criterio o cualidad. Ejemplo de datos cualitativos son el sexo: hombre, mujer; el color: rojo, verde, azul; la religión: católica, protestante judía, etc.

Los datos consistentes en números pueden clasificarse en términos cuantitativos o cualitativos, dependiendo de cómo se usen. Si se usan como una etiqueta para prospectos de identificación, son cualitativos, en otro caso, son cuantitativos.

Tabla 1-1 Pueden clasificarse en Definición

Cuantitativo Datos discretos Son los datos obtenidos de un proceso de conteo.

Datos continuos Son los datos obtenidos de un proceso de medición donde la característica que mide puede tomar cualquier valor numérico en un intervalo.

¿Cómo podemos ordenar los datos?

Para que los datos sean útiles, necesitamos organizar nuestras observaciones de modo que podamos distinguir patrones y llegar a conclusiones lógicas. El tipo de datos indicará los métodos a usar en su análisis.

Recolección de datos

Los especialistas en estadística seleccionan sus observaciones de manera que todos los grupos relevantes estén representados en los datos.

Los datos pueden provenir de observaciones reales o de registros elaborados con otros propósitos.

Los datos pueden ayudar a los responsables de tomar decisiones a hacer suposiciones razonadas acerca de las causas y, por tanto, de los efectos probables de ciertas características en situaciones

dadas.

Los administradores deben tener mucho cuidado y cerciorarse que los datos empleados estén basados en suposiciones e interpretaciones correctas. Antes de depositar nuestra confianza en cualquier conjunto de datos interpretado, vengan de una computadora o no, póngalos a prueba mediante las siguientes preguntas:

¿De dónde viene los datos? ¿La fuente es tendenciosa?, es decir, ¿es posible que exista interés en proporcionar datos que conduzcan a cierta conclusión más que a otras?

¿Los datos apoyan o contradicen otras evidencias que se tienen?

¿Hace falta alguna evidencia cuya ausencia podría ocasionar que se llegue a una conclusión diferente?

¿Cuántas observaciones se tienen? ¿Representan todos los grupos que se desea estudiar?

¿La conclusión es lógica? ¿Se ha llegado a conclusiones que los datos no confirman?

Los métodos estadísticos que se utilizan dependen fundamentalmente del tipo de trabajo que se desee hacer. Si lo que se desea es trabajar con los datos de las poblaciones, estaremos hablando de métodos de la estadística descriptiva. Si lo que se desea es aproximar las características de una población con base en una muestra, se utilizarán las técnicas de la estadística inferencial. Estos método pueden clasificarse como se muestra en la tabla 1-2.

Método Definición

Técnicas de resumen Nos indican la mejor manera para ordenar y agrupar la información, de forma tal que ésta tenga mayor sentido para el usuario, de una manera que los datos en bruto no lo harían. Las técnicas de agrupación de datos y reparación de tabla se incluyen dentro de las técnicas de resumen.

Técnicas de presentación de datos Nos permiten obtener una serie de gráficas que, adecuadamente utilizadas, nos dan una idea visual e intuitiva de la información que manejamos

Técnicas de obtención de parámetros Nos llevan a calcular indicadores numéricos que nos dan una idea de las principales características de la población.

ESCALAS DE MEDICION

Existen cuatro tipos de escalas de medición usados en estadística, los cuales se explican a continuación:

Escala Nominal

Existen escalas nominales tanto para los datos cuantitativos como para los cualitativos. Una escala nominal para datos numéricos asigna números a las categorías para distinguirlas. Una escala nominal para datos cualitativos, es un agrupamiento no ordenado de los datos en categorías discretas, donde cada dato puede incluirse solamente en uno de los grupos. Las escalas nominales se usan principalmente con propósitos de identificación o de clasificación.

Escala Ordinal

Los datos medidos en una escala nominal ordenada de alguna manera se denominan datos ordinales. Una escala ordinal coloca las medidas en categorías, cada una de las cuales indica un nivel distinto respecto a un atributo que se está midiendo.

La lista de datos ordinales comprende:

Clasificaciones por letra: A, B, C, D y F; estos grados indican categorías de perfeccionamiento, así como os niveles alcanzados.

Rangos académicos: instructor, asistente de profesor, profesor asociado y profesor, donde profesor tiene un mayor rango académico que un instructor.

La numeración de las cas en las calles: Calle Norte 421, calle Norte 423 y así sucesivamente. La casa correspondiente al domicilio calle Norte 423 se localiza entre las casas localizadas en cale Norte 421 y Calle Norte 425.

Escala de intervalo

Los datos medidos en una escala ordinal para los cuales pueden calcularse las distancias entre valores, se llaman datos de intervalo. La distancia entre dos valores es importante y los datos de intervalo son cuantitativos por necesidad; una escala de intervalo no siempre tiene un punto cero, un punto que indique la ausencia de lo que se quiere medir.

Las listas de dato de intervalo comprenden:

Puntajes en las pruebas de inteligencia

Temperaturas Celsius

Fechas

Escala de razón

Los datos medidos en una escala de intervalo con un punto cero que significa “ninguno”, se llaman datos de razón. Con datos medidos en una escala de razón, podemos determinar cuántas veces es mayor una medida que otra. Como el punto cero de la

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