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Estadística Descriptiva
Distribuciones de Frecuencias
Creando una Distribución de
Frecuencia
 Es la forma más básica de ilustrar
datos
 Es un método de tabular y
representar, que tan frecuentemente
los valores se observan
 Los valores se agrupan usualmente en
intervalos de clase
Ejemplo de
Datos directos Edad
6 6
5 6
5 6
4 4
4 4
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4 6
6 5
4 6
5 5
4 5
5 4
6 4
6 5
6 5
Distribución de Frecuencia
Edad enintervalos
10 33.3 33.3 33.3
10 33.3 33.3 66.7
10 33.3 33.3 100.0
30 100.0 100.0
4 años
5 años
6 años
Total
Valid
Frequency Percent Valid Percent
Cumulative
Percent
Edad
Intervalos de Clase
 Es un rango de números, y el primer
paso en la creación de una
distribución de frecuencia es definir
que tan grande va a ser el intervalo.
 La decisión de crear intervalos de
clases puede seguir ciertas reglas
generales.
Reglas generales para crear
intervalos de clase
 Selecciona una clase que tenga un rango de
2, 5, 10 o 20 puntos.
 Selecciona un intervalo de clase de tal
forma que 10 a 20 de tales intervalos
cubran el rango total de datos. Calcula el
rango, y luego dividelo por un número que
represente la cantidad de intervalos que
quieres usar (entre 10 y 20).
 Empieza haciendo la lista de intervalos de
clase con un múltiplo del intervalo.
 Finalmente, el intervalo mas grande va
arriba de la distribución de frecuencia.
Ejemplo 2
Observaciones directas
47 10 31 25 20
2 11 31 25 21
44 14 15 26 21
41 14 16 26 21
7 30 17 27 24
6 30 16 29 24
35 32 15 29 23
38 33 19 28 20
35 34 18 29 21
36 32 16 27 20
Distribución de frecuencias
relativas
Class Interval Frequency
45-49 1
40-44 2
35-39 4
30-34 8
25-29 10
20-24 10
15-19 8
10-14 4
5-9 2
0-4 1
Distribución de Frecuencia
Reading Comprehension
1 2.0 2.0 2.0
2 4.0 4.0 6.0
4 8.0 8.0 14.0
8 16.0 16.0 30.0
10 20.0 20.0 50.0
10 20.0 20.0 70.0
8 16.0 16.0 86.0
4 8.0 8.0 94.0
2 4.0 4.0 98.0
1 2.0 2.0 100.0
50 100.0 100.0
45-49
40-44
35-39
30-34
25-29
20-24
15-19
10-14
5-9
0-4
Total
Valid
Frequency Percent Valid Percent
Cumulative
Percent
Distribuciones de frecuencias
relativas
 Muestra el porcentaje de todos los
elementos que caen dentro de cada
intervalo de clase.
 La frecuencia relativa de los elementos en
cualquier intervalo de clase se calcula
dividiendo la f, la frecuencia (o número de
elementos) en el intervalo de clase, por n
(el tamaño de la muestra, que en este caso
es 50). Multiplicando los resultados por
100, este resultado es convertido en
porcentaje.
Distribuciones de Frecuencias
Acumuladas
 Están basadas en los mismos datos de una
distribución de frecuencias, pero con una
columna añadida (el porcentaje
acumulativo).
 Cuando se trabaja con una variable
continua los estadísticos usan los límites
verdaderos o exactos o rangos dentro de
un valor verdadero. Los límites verdaderos
son calculados tomando el valor de una
variable y luego añadiendo y restando la
mitad de la unidad de medida de éste.
Histograma
 Es una representación gráfica de una
distribución de frecuencia donde las
frecuencias son presentadas por barras o
columnas.
 Para crear un histograma el primer paso es
poner los valores a igual distancia en el eje
de las abscisas; segundo, dibujar una barra
o columna alrededor del medio punto de
cada intervalo de clase a la altura que
represente la frecuencia de ese intervalo de
clase.
Gráfica de Barras
4 años 5 años 6 años
Edad en intervalos
0
2
4
6
8
10
Frequency
Edad en intervalos
Ejemplo de un Histograma
45-49 40-44 35-39 30-34 25-29 20-24 15-19 10-14 5-9 0-4
Scores
2
4
6
8
10
Fre
que
ncy Reading Comprehension scores
Polígonos de Frecuencias
 Ilustra las distribuciones de
frecuencias usando una serie de
líneas interconectadas que se
suponen grafican datos de escalas de
medidas de intervalo y de razón.
 Estas líneas están conectadas para
formar el polígono o “curva” de
frecuencias.
Ejemplo de Polígono de
Frecuencias
45-49 40-44 35-39 30-34 25-29 20-24 15-19 10-14 5-9 0-4
Scores
2
4
6
8
10
Fre
que
ncy
Ojiva
 Una vez se crea la distribución de
frecuencias acumuladas, entonces los
datos se grafican como si fueran un
histograma o un polígono de
frecuencia.
 Cuando se grafica esta distribución de
frecuencias acumulativas con un
polígono de frecuencias esta gráfica
es llamada ojiva.
Ejemplo de una Ojiva
45-49 40-44 35-39 30-34 25-29 20-24 15-19 10-14 5-9 0-4
Reading Comprehension
0
10
20
30
40
50
Cumulative
Frequency
Percentiles (centiles) y otros
cuantiles
 Tanto la ojiva como la distribución de
frecuencias acumulativas ilustran el
concepto de rangos de centiles (or
percentiles), los cuales expresan el
porcentaje de observaciones que caen por
debajo de cualquier puntuación en
particular.
 Los cuantiles se refieren a cualquier valor
que divide la distribución en un número de
partes iguales. Los centiles son cuantiles, y
otros son los cuartiles (dividen los datos en
cuatro partes); los deciles, dividen la
distribución en 10 partes.
Distribución Normal
 La media , la mediana y la moda son iguales
entre sí.
 Es perfectamente simétrica al rededor de la
media.
 Los extremos de la curva normal son
asintóticos.
La Curva Normal
Asimetría y Curtosis
 La asimetría es la medida de
dirección y falta de simetría de la
distribución.
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  • 2. Creando una Distribución de Frecuencia  Es la forma más básica de ilustrar datos  Es un método de tabular y representar, que tan frecuentemente los valores se observan  Los valores se agrupan usualmente en intervalos de clase
  • 3. Ejemplo de Datos directos Edad 6 6 5 6 5 6 4 4 4 4 5 4 4 6 6 5 4 6 5 5 4 5 5 4 6 4 6 5 6 5
  • 4. Distribución de Frecuencia Edad enintervalos 10 33.3 33.3 33.3 10 33.3 33.3 66.7 10 33.3 33.3 100.0 30 100.0 100.0 4 años 5 años 6 años Total Valid Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Edad
  • 5. Intervalos de Clase  Es un rango de números, y el primer paso en la creación de una distribución de frecuencia es definir que tan grande va a ser el intervalo.  La decisión de crear intervalos de clases puede seguir ciertas reglas generales.
  • 6. Reglas generales para crear intervalos de clase  Selecciona una clase que tenga un rango de 2, 5, 10 o 20 puntos.  Selecciona un intervalo de clase de tal forma que 10 a 20 de tales intervalos cubran el rango total de datos. Calcula el rango, y luego dividelo por un número que represente la cantidad de intervalos que quieres usar (entre 10 y 20).  Empieza haciendo la lista de intervalos de clase con un múltiplo del intervalo.  Finalmente, el intervalo mas grande va arriba de la distribución de frecuencia.
  • 7. Ejemplo 2 Observaciones directas 47 10 31 25 20 2 11 31 25 21 44 14 15 26 21 41 14 16 26 21 7 30 17 27 24 6 30 16 29 24 35 32 15 29 23 38 33 19 28 20 35 34 18 29 21 36 32 16 27 20
  • 8. Distribución de frecuencias relativas Class Interval Frequency 45-49 1 40-44 2 35-39 4 30-34 8 25-29 10 20-24 10 15-19 8 10-14 4 5-9 2 0-4 1
  • 9. Distribución de Frecuencia Reading Comprehension 1 2.0 2.0 2.0 2 4.0 4.0 6.0 4 8.0 8.0 14.0 8 16.0 16.0 30.0 10 20.0 20.0 50.0 10 20.0 20.0 70.0 8 16.0 16.0 86.0 4 8.0 8.0 94.0 2 4.0 4.0 98.0 1 2.0 2.0 100.0 50 100.0 100.0 45-49 40-44 35-39 30-34 25-29 20-24 15-19 10-14 5-9 0-4 Total Valid Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent
  • 10. Distribuciones de frecuencias relativas  Muestra el porcentaje de todos los elementos que caen dentro de cada intervalo de clase.  La frecuencia relativa de los elementos en cualquier intervalo de clase se calcula dividiendo la f, la frecuencia (o número de elementos) en el intervalo de clase, por n (el tamaño de la muestra, que en este caso es 50). Multiplicando los resultados por 100, este resultado es convertido en porcentaje.
  • 11. Distribuciones de Frecuencias Acumuladas  Están basadas en los mismos datos de una distribución de frecuencias, pero con una columna añadida (el porcentaje acumulativo).  Cuando se trabaja con una variable continua los estadísticos usan los límites verdaderos o exactos o rangos dentro de un valor verdadero. Los límites verdaderos son calculados tomando el valor de una variable y luego añadiendo y restando la mitad de la unidad de medida de éste.
  • 12. Histograma  Es una representación gráfica de una distribución de frecuencia donde las frecuencias son presentadas por barras o columnas.  Para crear un histograma el primer paso es poner los valores a igual distancia en el eje de las abscisas; segundo, dibujar una barra o columna alrededor del medio punto de cada intervalo de clase a la altura que represente la frecuencia de ese intervalo de clase.
  • 13. Gráfica de Barras 4 años 5 años 6 años Edad en intervalos 0 2 4 6 8 10 Frequency Edad en intervalos
  • 14. Ejemplo de un Histograma 45-49 40-44 35-39 30-34 25-29 20-24 15-19 10-14 5-9 0-4 Scores 2 4 6 8 10 Fre que ncy Reading Comprehension scores
  • 15. Polígonos de Frecuencias  Ilustra las distribuciones de frecuencias usando una serie de líneas interconectadas que se suponen grafican datos de escalas de medidas de intervalo y de razón.  Estas líneas están conectadas para formar el polígono o “curva” de frecuencias.
  • 16. Ejemplo de Polígono de Frecuencias 45-49 40-44 35-39 30-34 25-29 20-24 15-19 10-14 5-9 0-4 Scores 2 4 6 8 10 Fre que ncy
  • 17. Ojiva  Una vez se crea la distribución de frecuencias acumuladas, entonces los datos se grafican como si fueran un histograma o un polígono de frecuencia.  Cuando se grafica esta distribución de frecuencias acumulativas con un polígono de frecuencias esta gráfica es llamada ojiva.
  • 18. Ejemplo de una Ojiva 45-49 40-44 35-39 30-34 25-29 20-24 15-19 10-14 5-9 0-4 Reading Comprehension 0 10 20 30 40 50 Cumulative Frequency
  • 19. Percentiles (centiles) y otros cuantiles  Tanto la ojiva como la distribución de frecuencias acumulativas ilustran el concepto de rangos de centiles (or percentiles), los cuales expresan el porcentaje de observaciones que caen por debajo de cualquier puntuación en particular.  Los cuantiles se refieren a cualquier valor que divide la distribución en un número de partes iguales. Los centiles son cuantiles, y otros son los cuartiles (dividen los datos en cuatro partes); los deciles, dividen la distribución en 10 partes.
  • 20. Distribución Normal  La media , la mediana y la moda son iguales entre sí.  Es perfectamente simétrica al rededor de la media.  Los extremos de la curva normal son asintóticos.
  • 22. Asimetría y Curtosis  La asimetría es la medida de dirección y falta de simetría de la distribución.  Curtosis se refiere a que tan aplanada o empinada aparenta la distribución.
  • 24. Ejemplos de Curtosis Platykurtic distribution Leptokurtic distribution