• Share
  • Email
  • Embed
  • Like
  • Save
  • Private Content
Datos agrupados y datos no agrupados
 

Datos agrupados y datos no agrupados

on

  • 102,762 views

Estadistica

Estadistica

Statistics

Views

Total Views
102,762
Views on SlideShare
102,762
Embed Views
0

Actions

Likes
10
Downloads
755
Comments
4

0 Embeds 0

No embeds

Accessibility

Categories

Upload Details

Uploaded via as Microsoft Word

Usage Rights

© All Rights Reserved

Report content

Flagged as inappropriate Flag as inappropriate
Flag as inappropriate

Select your reason for flagging this presentation as inappropriate.

Cancel

14 of 4 previous next Post a comment

  • Full Name Full Name Comment goes here.
    Are you sure you want to
    Your message goes here
    Processing…
  • excelente
    Are you sure you want to
    Your message goes here
    Processing…
  • gracias me ayudo bastante!!!
    Are you sure you want to
    Your message goes here
    Processing…
  • Gracias por el ensayo, me ha ayudado bastante en una tarea pendiente.
    Are you sure you want to
    Your message goes here
    Processing…
  • que buenisimo esto nos ayuda demasiado para nuestros hijos
    Are you sure you want to
    Your message goes here
    Processing…
Post Comment
Edit your comment

    Datos agrupados y datos no agrupados Datos agrupados y datos no agrupados Document Transcript

    • DATOS AGRUPADOS Y DATOS NO AGRUPADOSIntroducción:Una de las ramas de la Estadística más accesible a la mayoría de la población es la descriptiva. Estaparte se dedica única y exclusivamente al ordenamiento y tratamiento mecánico de la información parasu presentación por medio de tablas y de representaciones gráficas, así como de la obtención de algunosparámetros útiles para la explicación de la información.La Estadística Descriptiva es la parte que conocemos desde los cursos de educación primaria, que seenseña en los siguientes niveles y que, por lo general, no pasa a ser un análisis más profundo de lainformación. Es un primer acercamiento a la información y, por esa misma razón, es la manera depresentar la información ante cualquier lector, ya sea especialista o no. Sin embargo, lo anterior noquiere decir que carezca de metodología o algo similar, sino que, al contrario, por ser un medio accesiblea la mayoría de la población humana, resulta de suma importancia considerar para así evitarmalentendidos, tergiversaciones o errores.Descripción de datos:Cuando la muestra que se ha tomado de la población o proceso que se desea analizar, es decir, tenemosmenos de 20 elementos en la muestra, entonces estos datos son analizados sin necesidad de formarclases con ellos y a esto es a lo que se le llama tratamiento de datos no agrupados.Cuando la muestra consta de 20 o más datos, lo aconsejable es agrupar los datos en clases y a partir deestas determinar las características de la muestra y por consiguiente las de la población de donde fuetomada.Datos agrupados:Distribución de frecuencia de clase o de datos Agrupados (n>20): Es aquella distribución en la que ladisposición tabular de los datos estadísticos se encuentran ordenados en clases y con la frecuencia decada clase; es decir, los datos originales de varios valores adyacentes del conjunto se combinan paraformar un intervalo de clase.Datos no agrupados:Distribución de frecuencia para datos no Agrupados (n<20): Es aquella distribución que indica lasfrecuencias con que aparecen los datos estadísticos, desde el menor de ellos hasta el mayor de eseconjunto sin que se haya hecho ninguna modificación al tamaño de las unidades originales. En estasdistribuciones cada dato mantiene su propia identidad después que la distribución de frecuencia se haelaborado. En estas distribuciones los valores de cada variable han sido solamente reagrupados,siguiendo un orden lógico con sus respectivas frecuencias.Nota:No existen normas establecidas para determinar cuándo es apropiado utilizar datos agrupados o datosno agrupados; sin embargo, se sugiere que cuando el número total de datos (N) es igual o superior a 20,se utilizará la distribución de frecuencia para datos agrupados, también se utilizará este tipo dedistribución cuando se requiera elaborar gráficos lineales como el histograma, el polígono de frecuenciao la ojiva. La razón fundamental para utilizar la distribución de frecuencia de clases es proporcionarmejor comunicación acerca del patrón establecido en los datos y facilitar la manipulación de los mismos.Los datos se agrupan en clases con el fin de sintetizar, resumir, condensar o hacer que la informaciónobtenida de una investigación sea manejable con mayor facilidad.
    • DATOS NO AGRUPADOS.Tendencia central: la tendencia central se refiere al punto medio de una distribución. Las medidas detendencia central se conocen como medidas de posición.Dispersión: se refiere a la extensión de los datos en una distribución, es decir, al grado en que lasobservaciones se distribuyen.DATOS AGRUPADOS.Conjunto de observaciones que se presentan en su forma original tal y como fueron recolectados, paraobtener información directamente de ellos.Medidas de Dispersión, Se llaman medidas de dispersión aquellas que permiten retratar la distancia delos valores de la variable a un cierto valor central, o que permiten identificar la concentración de losdatos 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 típicasde conjuntos de datos y, como hay varias formas de hacerlo, existen y se utilizan varios tipos depromedios. Se les llama medidas de tendencia central porque generalmente la acumulación más alta dedatos se encuentra en los valores intermedios.Las medidas de tendencia central comúnmente empleadas son: Media aritmética Media geométrica Mediana Media armónica Moda Los cuánticosPARA LOS AGRUPADOS. Histograma: Está formado por rectángulos cuya base es la amplitud del intervalo y tiene la característica que la superficie que corresponde a las barras es representativa de la cantidad de casos o frecuencia de cada tramo de valores, puede construirse con clases que tienen el mismo tamaño o diferente (intervalo variable). La utilización de los intervalos de amplitud variable se recomienda cuando en alguno de los intervalos, de amplitud constante, se presente la frecuencia cero o la frecuencia de alguno o algunos de los intervalos sean mucho mayores que la de los demás, logrando así que las observaciones se hallen mejor repartidas dentro del intervalo.OJIVAS:Cuando se trata de relacionar observaciones en un mismo aspecto para dos colectivos diferentes no esposible ejecutar comparaciones sobre la base de la frecuencia, es necesario tener una base estándar, lafrecuencia relativa. La ojiva representa gráficamente la forma en que se acumulan los datos y permitenver cuántas observaciones se hallan por arriba o debajo de ciertos valores. Es útil para obtener unamedida de los cuartiles, deciles, percentiles.
    • POLÍGONO DE FRECUENCIAS: Se puede obtener uniendo cada punto medio (marca de clase) de los rectángulos del histograma con líneas rectas, teniendo cuidado de agregar al inicio y al final marcas de clase adicionales, con el objeto de asegurar la igualdad del áreas. DIAGRAMAS DE BARRAS: Son similares a los gráficos de sectores. Se representan tantas barras como categorías tiene la variable, de modo que la altura de cada una de ellas sea proporcional a la frecuencia o porcentaje de casos en cada clase. Estos mismos gráficos pueden utilizarse también para describir variables numéricas discretas que toman pocos valores. EN LOS GRÁFICOS DE SECTORES: También conocidos como diagramas de "tartas", se divide un círculo en tantas porciones como clases tenga la variable, de modo que a cada clase le corresponde un arco de círculo proporcional a su frecuencia absoluta o relativa. Un ejemplo se muestra en la. Como se puede observar, la información que se debe mostrar en cada sector hace referencia al número de casos dentro de cada categoría y al porcentaje del total que estos representan.Si el número de categorías es excesivamente grande, la imagen proporcionada por el gráfico de sectoresno es lo suficientemente clara y por lo tanto la situación ideal es cuando hay alrededor de trescategorías. En este caso se pueden apreciar con claridad dichos subgrupos.OTROS EJEMPLOS:Datos agrupados y no agrupados o series agrupadas y no agrupadas (que es lo mismo) se refiere alhecho de que estén ordenados, clasificados y contados, por ejemplo:Vas a investigar la edad a un grupo de 20 Niños en datos no agrupados (es decir, vienen los 20 niños y asícomo te dan la edad así la anotas2,2,1,3,3,3,4,4,5,6,1,2,2,3,3,3,4,4,3,… (Total 20 niños)Estos son datos no agrupados por qué no los has clasificado y contado1,1,2,2,2,2,3,3,3,3,3,3,3,4,4,4,4,5,5,… (Total 20 niños)Los datos no agrupados también los puedes ordenar, por ejemplo de la edad menor a la edad mayor, noestán contabilizados ni clasificados solamente están ordenadosPara que sean datos agrupados tienes que contarlos y clasificarlos, por ejemplo cuántos niños había decada año. (Y siguen siendo 20 niños)
    • Edad....Frecuencia1..................22..................43..................74..................45..................26..................1Total............20O también los puedes agrupar (Serie agrupada) en clases, rangos, grupos o intervalos por ejemplo de 2años para este caso (y siguen siendo 20)Edad..........Frecuencia1-2...............63-4...............115-6...............3Total.............20Es decir, fíjate bien, son datos agrupados cuando tienen FRECUENCIA (quiere decir que están contados yclasificados y DATOS NO AGRUPADOS cuando no tienen frecuencia o que no estaban contabilizados oclasificados.Las medidas de tendencia central (media, moda y mediana) y las Medidas de dispersión (desviaciónestándar, varianza, cuartiles, percentiles, entré otros se CALCULAN DIFERENTE cuando se trata de datosagrupados y de datos no agrupados que es lo que tú has encontrado.Datos no agrupados.Cuando la muestra que se ha tomado de la población o proceso que se desea analizar, es decir, tenemosmenos de 20 elementos en la muestra, entonces estos datos son analizados sin necesidad de formarclases con ellos y a esto es a lo que se le llama tratamiento de datos no agrupados.Distribución de frecuencia para datos no Agrupados (n<20): Es aquella distribución que indica lasfrecuencias con que aparecen los datos estadísticos, desde el menor de ellos hasta el mayor de eseconjunto sin que se haya hecho ninguna modificación al tamaño de las unidades originales. En estasdistribuciones cada dato mantiene su propia identidad después que la distribución de frecuencia se haelaborado. En estas distribuciones los valores de cada variable han sido solamente reagrupados,siguiendo un orden lógico con sus respectivas frecuencias.Ejemplo:Vas a investigar la edad a un grupo de 20 Niños en datos no agrupados (es decir, vienen los 20 niños y asícomo te dan la edad así la anotas2,2,1,3,3,3,4,4,5,6,1,2,2,3,3,3,4,4,3,… (Total 20 niños)Estos son datos no agrupados por qué no los has clasificado y contado, también se pueden ordenar de laedad menor a mayor.Datos agrupadosCuando la muestra consta de 20 o más datos, lo aconsejable es agrupar los datos en clases y a partir deestas determinar las características de la muestra y por consiguiente las de la población de donde fuetomada.
    • Distribución de frecuencia de clase o de datos Agrupados (n>20): Es aquella distribución en la que ladisposición tabular de los datos estadísticos se encuentran ordenados en clases y con la frecuencia decada clase; es decir, los datos originales de varios valores adyacentes del conjunto se combinan paraformar un intervalo de clase.Ejemplo:Retomamos el ejemplo anterior:Para que sean datos agrupados tienes que contarlos y clasificarlos, por ejemplo cuántos niños había decada año. (y siguen siendo 20 niños)Edad..........Frecuencia1..................22..................43..................74..................45..................26..................1Total............20CIBERGRAFÍA:http://www.vitutor.com/estadistica/descriptiva/a_2.html (2009).http://recursostic.educacion.es/descartes/web/materiales_didacticos/unidimensional_lbarrios/index.htm (2008).http://www.uaq.mx/matematicas/estadisticas/xu3.html (2007).http://es.wikipedia.org/wiki/Mediana_(estad%C3%ADstica) (2005).Equipo:Responsable: Yvonne Emile de la Torre JaureguiberryAL12524375Manuel Castillejos Antonio AL12524103Jesús Soto Ruíz AL12523968Javier Ramirez Alvarado AL12523651Javier ChavezGarcia AL12523671