organización de datos

1. PROFESOR :
BELTRÁN
REPÚBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA
MINISTERIO DEL PODER POPULAR PARA LA EDUCACIÓN
INSTITUTO UNIVERSITARIO POLITÉCNICO
«SANTIAGO MARIÑO»
ESCUELA-INDUSTRIAL
ORGANIZACIÓN DE DATOS
ESTUDIANTE :
ARIANNY FLORES
CI:29905529
BARCELONA 2019

2. INTRODUCCIÓN
La estadística nos permite describir y analizar fenómenos o hechos de interés
valiéndose en técnicas que nos ayudan a calcular probabilidades estadísticas mediante la
organización de datos ya sea cualitativa o cuantitativamente también se inicia el siguiente
estudio para conocer mas a fondo como aplicar estos tipos de métodos estadísticos ya que
es un tema de mucho interés hacia mi persona que podría ayudarnos en nuestras vidas
cotidianas.

3. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA
Nos permite describir y analizar un fenómeno o hecho de interés, valiéndose para
ello de técnicas de ordenación, organización y presentación de los datos, así como también
del cálculo de algunos indicadores numéricos los cuales reflejan los aspectos más
importantes plasmados en esos datos.

4. ESTUDIO DESCRIPTIVO DE UNA COLECCIÓN DE
DATOS
Una vez obtenida la información correspondiente a un hecho o fenómeno se nos
presenta bajo la forma de una colección de datos individuales y viene a constituir la materia
prima del investigador.
Usualmente se trabaja con grandes cantidades de datos y resulta difícil sacar
conclusiones de ellos en su forma original. piense por un momento en lo que significa tener,
por ejemplo, 300 números o símbolos ante sus ojos. es por ello que se hace necesario
agrupar o condensar los datos, presentarlos adecuadamente y obtener algunos indicadores
numéricos relevantes que faciliten la interpretación y determinación de los aspectos mas
importantes.

5. ESTUDIO DESCRIPTIVO DE UNA COLECCIÓN DE
DATOS
Un estudio descriptivo de una colección de datos contempla los siguientes
aspectos:
• i) ordenación y clasificación de los datos originales.
• ii) presentación de los datos agrupados en cuadros estadísticos y tráficos.
• iii) Cálculo de medidas descriptivas y numéricas que nos indiquen el centro o la
localización de los datos, el grado de variabilidad o dispersión de los mismo y la forma en
que se distribuyen.
• iv) El análisis propiamente de los datos, conjugando los resultados obtenidos en i, ii y iii,
esto nos permite determinar si existe alguna tendencia o patrón en los datos, la forma
como se distribuyen etc

6. ORGANIZACIÓN DE LOS DATOS
Vamos a considerar por separado los caso de datos cualitativos y cuantitativos.
Organización de los datos cualitativos:
En este caso la agrupación de los datos es muy sencilla y se hace de acuerdo a
las modalidades que presente las variable en estudio. mediante un conteo se determina el
número de datos (también llamado frecuencia) correspondiente a las diferentes categorías de
la variable. este procedimiento es valido para cualquier cantidad de datos.

7. ORGANIZACIÓN DE LOS DATOS CUALITATIVOS.
Ejemplo de Organización de los datos cualitativos.
1) En un estudio sobre las personas que ejercen cargos directivos en una empresa, se
realizaron 15 entrevistas y en relación al Genero se obtuvo la siguiente información:
f,f,m,m,f,m,m,m,f,f,m,f,f,m,f
Agrupando los datos de acuerdo a su categoría se obtiene.

8. ORGANIZACIÓN DE LOS DATOS CUALITATIVOS.
El procedimiento utilizado es intuitivo y una vez resumida la información de esta
manera se facilita la interpretación.
Genero Personas
Masculino 7
Femenino 8
total 15

9. ORGANIZACIÓN DE LOS DATOS
CUANTITATIVOS:
Para organizar y agrupar datos de tipo cuantitativo discretos o continuos, se
utiliza un procedimiento similar, pero más laborioso, al utilizado con los datos cualitativos.
Vamos a utilizar la información correspondiente a la edad de 15 estudiantes.
12,14,10,15,16,12,14,18,20,19,19,18,12,15,17
Un primer intento de organizar esos datos puede consistir en ordenarlos de menor
a mayor tal como se presenta a continuación
10,12,12,12,14,14,15,15,16,17,18,18, 19,19,20
Este ordenamiento de los datos nos permite saber que la edad mínima es 10 y la
máxima es 20.

10. ORGANIZACIÓN DE LOS DATOS CUANTITATIVOS
Otra cosa que podemos hacer, dado que algunos datos se repiten, es agruparlos formando una
columna donde aparezcan los valores diferentes de la edad, ordenados de menor a mayor y al lado de cada
edad el numero de niños que tienen esa edad.
Edad estudiantes
10 1
12 3
14 2
15 2
16 1
17 1
18 2
19 2
20 1
total 15

11. ELEMENTOS DE UNA DISTRIBUCIÓN DE
FRECUENCIAS
En una distribución de frecuencia podemos distinguir los siguientes elementos:
1. Intervalos de clase o clases: que consiste en intervalos de valores ordenados en forma
ascendente y que cubren todos los datos disponibles.
2. Limites de clase: Son los extremos de la clase o intervalo, el extremo inferior o valor menor
del intervalo se denomina limite inferior de la clase y el extremo superior se denomina limite
superior se denotan por LIi y LSi para la clase i-esima.
3. Amplitud de clase (o longitud de clase o tamaño de clase o anchura de clase) se obtiene
haciendo la diferencia entre el limite superior y el limite inferior de la clase. se denota por ci,
donde el subíndice i representa la clase considerada.
4. Frecuencia absoluta de clase: Es el numero de observaciones contenidas o incluidas en la
clase. También se le conoce como frecuencia de clase y se denota por fi

12. ELEMENTOS DE UNA DISTRIBUCIÓN DE
FRECUENCIAS
• Si denotamos por n el numero total de datos, se cumple que:
Siendo k el número de clases de la distribución de frecuencias.
v) Frecuencia relativa de una clase: se obtiene dividiendo la frecuencia absoluta de la
clase fi entre el número total de observaciones n. se denota por fri.
siempre se cumple que
La frecuencia relativa de una clase representa la proporción de datos contenidos
en esa clase.

13. ELEMENTOS DE UNA DISTRIBUCIÓN DE
FRECUENCIAS
vi) Frecuencia acumulada de una clase: se obtiene sumando las frecuencias absolutas d todas
las clases anteriores a ella y la frecuencia absoluta de la clase considerada. Se denota por Fi
se tiene que:
La frecuencia acumulada de la ultima clase de la distribución de frecuencias coincide
con el número total de datos n.
La frecuencia acumulada de una clase cualquiera se interpreta como el número de
datos que están por debajo o que son inferiores al valor representado por el limite superior de la
clase considerada y que por supuesto son mayores que el valor representado por el limite inferior
de la primera clase.

14. ELEMENTOS DE UNA DISTRIBUCIÓN DE
FRECUENCIAS
• vii) Frecuencia relativa de una clase: se obtiene dividiendo la correspondiente frecuencia
acumulada Fi entre el número total de datos. s denota por
la frecuencia relativa acumulada de una clase representa la proporción de datos que son
menores que el limite superior de la clase considerada.
viii) marca de clase: para una clase especifica, se define la marca de clase, mi, como el punto
de media de esa clase, es decir, si la semi-suma de los limites inferior y superior de la clase.
Reglas y recomendaciones generales para construir una distribución de frecuencia:

15. ELEMENTOS DE UNA DISTRIBUCIÓN DE
FRECUENCIAS
1i) De determina el valor máximo y mínimo de lo datos y se calcula la diferencia entre
valores, la cual se denomina rango o recorrido de la variable y se denota por R, en nuestro
ejemplo R=20-10=10
2ii) Se determina el número de clases y la amplitudes de clase, si se conoce de antemano el
numero de clases K, dividiendo el rango entre el numero de clase se obtiene la amplitud.

16. ELEMENTOS DE UNA DISTRIBUCIÓN DE
FRECUENCIAS
En la práctica, en general no se conoce con anterioridad ni el numero de clase ni
la amplitud de la misma, sin embargo existen dos recomendaciones muy importantes
1) El número de clases no sea inferior a 5 ni mayor que 15, un número muy pequeño de
clases significaría una agrupación extremada, y en consecuencia sin utilidad, de los datos; y
un número excesivo de clases nonos estaría resolviendo el problema de resumir datos.
2) De ser posible y si conviene al investigador, es deseable que todas las clases tengan la
misma amplitud.

17. LA REGLA DE STURGES
La cual viene dada por:
K=1+3,3*Log(n) siendo k el numero de clases, n el número total de
datos y Log el logaritmo ordinario en base 10. Esta fórmula solo proporciona
una orientación sobre el cual debe ser el numero de clases.
iii) Proceder a construir los intervalos de clases, primero se fija el límite
inferior, recomendable el valor más bajo de los datos, luego se le suma la
amplitud de la clase ci para obtener el límite superior.
El límite superior de la clase 1 va a coincidir con el límite superior de la
clase 2 y así sucesivamente por lo que se recomienda ordenarlo de la siguiente
manera.

18. EJEMPLO 1: CONSTRUIR DISTRIBUCIÓN DE
FRECUENCIA PASA A PASO
i) El rango es R=18- 11,6=6,4
ii) numero de clase y amplitud
Regla de sturges k=1+3,3*Log40= 6,28 aprox a 7 clases
6,4/7=0,91 entonces la amplitud ci=0,91 se aproxima a 1
Datos

19. EJEMPLO 1: CONSTRUIR DISTRIBUCIÓN DE
FRECUENCIA PASA A PASO
iii) El limite inferior de la clase 1 es el valor mínimo de los datos el cual es 11,5 a esto se le suma la
amplitud que es 1, el limite superior seria 12,5 entonces queda [11,5 -12,5 ) luego la clase 2,
comienza en 12,5 mas la amplitud queda en 13,5 [12,5 - 13,5) y así sucesivamente,
quedaría así.
[11,5 -12,5 )
[12,5 - 13,5)
[13,5 - 14,5)
[14,5 - 15,5)
[15,5 - 16,5)
[16,5 - 17,5)
[17,5 - 18,5)
iv) Ahora determinar el número de observaciones o datos contenidos en cada clase es decir
determinar las frecuencias absolutas de clase fi

20. EJEMPLO 1: CONSTRUIR DISTRIBUCIÓN DE
FRECUENCIA PASA A PASO
• Para la frecuencia relativa de las clases:
La
Frecuencia absoluta de la clase

21. EJEMPLO 1: CONSTRUIR DISTRIBUCIÓN DE
FRECUENCIA PASA A PASO
v) Para determinar la frecuencia acumulada de una clase:
Para la frecuencia relativa acumulada

22. EJEMPLO 1: CONSTRUIR DISTRIBUCIÓN DE
FRECUENCIA PASA A PASO
Distribución de frecuencia con todos sus cálculo

23. EJEMPLO 1: CONSTRUIR DISTRIBUCIÓN DE
FRECUENCIA PASA A PASO
• La marca de la clase se calcula con la formula

24. CONCLUSIÓN
Una vez obtenida la información correspondiente a un hecho o fenómeno se nos
presenta bajo la forma de una colección de datos individuales y viene a constituir la materia
prima del investigador.
Para coleccionar datos como vimos en la información que se nos presento
anteriormente debemos saber cuales son los tipos de datos que vamos a trabajar por ejemplo
si son datos cualitativos debemos saber que: En este caso la agrupación de los datos es muy
sencilla y se hace de acuerdo a las modalidades que presente las variable en estudio.
Y en los datos cuantitativos: En un estudio sobre las personas que ejercen cargos
directivos en una empresa.
Conociendo estas variables podemos aplicar algunos métodos estadísticos para
analizar y calcular probabilidades de acuerdo al caso que necesitemos estudiar y analizar
para obtener mejores resultados.

25. BIBLIOGRAFÍA
• http://frecuenciaestadistica.blogspot.com/search/label/organizacion%20de
%20los%20datos