El documento describe diferentes tipos de tablas y gráficos estadísticos para visualizar datos. Explica que los gráficos de barras, diagramas de puntos e histogramas se usan comúnmente para datos cuantitativos, mientras que los gráficos circulares son adecuados para datos cualitativos. También proporciona detalles sobre cómo construir y interpretar estos gráficos.

2. Introducción
Son representaciones de los resultados de una
investigación, utilizan variables aleatorias
relacionadas.
Son la base de los modelos
estadísticos.
Se busca entender fácilmente lo que
significa una serie de números. Y resaltan
lo relevante de un fenómeno sin ahondar
en lo estadístico.

3. Tipo de tabla Tipo de gráfico
De frecuencia o univariada: Variable
cualitativa o cuantitativa discontinua
• Pastel
• Barras simples
De doble entrada o bivariada:
•Dos variables cualitativas
•Una cualitativa y una cuantitativa
discontinua
•Dos cuantitativas discontinuas
• Barras compuestas
• Barras superpuestas
De frecuencia o univariada: Variable
cuantitativa continua
Histograma
De doble entrada o bivariada:
Una variable cualitativa y una
cuantitativa continua
Polígono de frecuencia
Doble entrada o bivariada:
Dos variables cuantitativas
Diagrama de puntos

4. Visualizan datos cualitativos
• Círculo
dividido en
TAJADAS
• El área es
proporcion
al a la
frecuencia
relativa de
una
categoría
dada
Gráficas circulares

5. Se utiliza para presentar la distribución de
una tabla de frecuencia o univariada.
Barras simples

6. Representan la información de tablas de doble entrada;
pueden ser dobles, triples, múltiples.
Sirven para efectuar comparaciones entre grupos de
datos.
Cada barra expresará las categorías o criterios de
clasificación de las variables que se representan.
Barras compuestas o de conjunto

7. Una característica que distingue a los histogramas y las gráficas
de barras es que en estas últimas no hay un orden y en los
histogramas sí lo hay.
En el eje X se coloca la variable independiente y en el eje Y
la frecuencia de aparición del evento (cantidades,
porcentajes, tasas, etc.)
Frecuencia del evento
Criterios de
clasificación

8. En el eje de las X se ubica una de las variables a clasificar,
en el eje de las Y se representa toda la clasificación de la
otra variable.
Una sola barra contrasta y relaciona el mismo
comportamiento respecto a otra variable.
Barras superpuestas

9. Histograma
Gráfica de
barras verticales
Escala horizontal
Clase de valores
de datos
Escala vertical
Frecuencias
absolutas o
relativas
Nota:
• Altura de las barras Corresponde a los valores de frecuencia.
• Las barras se dibujan de manera adyacente.

10. 1. Creación de una tabla de
frecuencia
2. Marca de
clase o Frontera
de clase
3.
Frecuencia
__de clases
Pasos para la construcción de un histograma

11. 1. Objetivo entender los datos.
2. Analizar el histograma para:
• Centro de los datos
• Variación
• Forma de distribución
• Existencia o ausencia de valores extremos
Interpretación del histograma

12. Es especialmente útil para ver cómo evolucionan las
frecuencias conforme aumenta el valor de los datos (no
aplicable a los datos cualitativos no ordinales).
A cada clase se le asigna un punto en
el plano con
Abscisa
• Valor del Dato en la Clase
Ordenada
• Frecuencia
Puntos obtenidos
• Conectados mediante
segmentos de recta

13. Polígono de
frecuencia
Histograma
Uniendo los
puntos de
mayor altura de
las columnas

14. Un polígono de
frecuencias se forma
uniendo los extremos de
las barras de un diagrama de
barras mediante segmentos.
También se puede realizar
trazando los puntos que
representan las frecuencias y
uniéndolos
mediante segmentos

15. Es el polígono frecuencial acumulado, es decir, que en
ella se permite ver cuántas observaciones se encuentran
por encima o debajo de ciertos valores, en lugar de solo
exhibir los números asignados a cada intervalo.

16. • Se usa para la
representación de
una tabla que
muestra dos
variables
cuantitativas
continuas.
• Un gráfico de
puntos muestra la
relación entre dos
conjuntos de datos.
Diagrama de puntos

17. • Para su construcción se
analizan o correlacionan
dos variables de tipo
cuantitativo y se les asigna
una posición como pareja
de variables.
• El resultado es una nube
de puntos, los cuales
pueden presentar
correlación:
 Positiva: estar
alineados en forma
ascendente, va de 0 a
1.
 Negativa: tiene una
alineación decreciente,
con valores de 0 a -1.
En algunos casos la nube de
puntos puede tomar una
distribución caprichosa o
irregular.

18. 18
 Frecuencias
1 2
1 2
Absolutas, (nº individuos modalidad i)
Absolutas acumuladas, ...
Relativas, (proporcion indiv. modalidad i)
Re lativas acumuladas, ...
i
i i
i i
i i
n
N n n n
f n n
F f f f
   

   
Absolutas, ni
Relativas
fi = ni / n
Relativas
acumuladas
Fi = Ni / n
Absolutas
acumuladas, Ni
 Variables discretas
xi ni Ni fi Fi
x1
...
xi
...
xk
n1
...
ni
...
nk
N1
...
Ni
...
Nk
f1
...
fi
...
fk
F1
...
Fi
...
Fk
n 1
 1.2. Tablas estadísticas y representaciones
gráficas

19. 19
 Variables continuas: Intervalos
Intervalo Ii xi ni Ni fi Fi
e0 – e1
...
ei-1 – ei
...
ek-1 – ek
x1
...
xi
...
xk
n1
...
ni
...
nk
N1
...
Ni
...
Nk
f1
...
fi
...
fk
F1
...
Fi
...
Fk
n 1
 Marca de clase xi (punto medio de cada intervalo)
 Amplitud ai (distancia entre los extremos)
 Intervalos cerrados por un extremo y abiertos por
otro

20. 20
 V. E. Cualitativas: Gráfico rectangular
20
10
Negr
o
Gris Blanco Roj
o
Violet
a
 Gráficos estadísticos
Color Plumaje Nº de Aves (ni)
Negro 10
Gris 14
Blanco 20
Rojo 6
Violeta 4
54

21. 21
 V. E. Cualitativas: Gráfico de sectores
rojo
violeta
negro
gris
blanco
Color
Plumaje
Nº de Aves
ni
fi Grados
Negro 10 0,185 66,6
Gris 14 0,259 93,24
Blanco 20 0,37 133,2
Rojo 6 0,111 39,96
Violeta 4 0,074 26,64
54
Grados de un sector = 3600 x fi

22. 22
0
5
10
15
20
25
30
35
2 3 4 5 6
 V. E. Discretas: Gráfico de barras
Nº de crías Nº animales: ni fi Fi
2 20 0.20 0.20
3 30 0.30 0.50
4 25 0.25 0.75
5 15 0.15 0.90
6 10 0.10 1
n = 100

23. 23
Estatura ni hi = ni / a
i
140–160 30 1.5
160–170 22 2.2
170–180 20 2
180–190 18 1.8
190–200 10 1
100
 V. E. Continuas: Histograma
 El área de
cada
rectángulo es
proporcional a
la frecuencia”
1
1,5
1,8
14
0
160 170 180 200
hi
190
2.2
2

24. 24
1
1
k
i i
k
i
i i
i
n x
f x
n
x 

 


 1.3. Características de variables
estadísticas unidimensionales
 1.3.1 Características de Posición
 Media aritmética
Estatura Nº Personas
ni
M. Clase
xi ni xi
140–150 20 145 2900
150–160 100 155 15500
160–180 80 170 13600
180–200 10 190 1900
n = 210 33900
33900
1 161.42
210
:
k
i i
i
n x
Media
n
x  
 


25. • Hay muchas formas
gráficas visuales para
describir los datos.
• El método que se aplique
es determinado por el
tipo de datos y el
concepto a representar.
• Un buen gráfico dice más
que muchas palabras o
números.
Conclusiones