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Tabulación y representación gráfica
de datos cualitativos y cuantitativos
Contenido
 Reglas

para tabular y graficar
 Resúmenes de datos:
–

Cualitativos
 Distribución

de frecuencias
 Gráficas de barra y pastel
–

Cuantitativos
 Distribución

de frecuencias
 Gráfica de puntos
 Histogramas, Diagrama acumulativo
 Diagrama de tallo y hojas
–

Dos variables
 Tabulaciones

cruzadas
 Gráficos de dispersión
Tabulación
 Es

un ordenamiento de la información en filas
y columnas
 Una buena tabla debe tener:
–
–
–
–

Títulos y encabezamientos claros y completamente
definidos
Incluir las unidades en que se expresa la medición
Incluir la suficiente información que permita
chequear la validez de los cálculos o argumentos
Incluir fuente de datos cuando corresponda
Representaciones gráficas




Alternativa para mostrar la información obtenida o
generada
Los principios básicos son:
–
–
–
–

Simplicidad
Fidelidad (incremento de escalas)
Representar una ayuda ( no son concluyentes)
Deben responder al objetivo deseado
Regla


Partición de la Población. Cada observación
debe pertenecer a una, y sólo una clase o
categoría.



Para estudiar las características de una
variable se ordenan los valores observados
de la muestra en k clases denominadas c 1,
c2, .. ck.
Datos cualitativos

Distribución de frecuencias
 Es

un resumen tabular de un conjunto de
datos que muestra la frecuencia de artículos
de cada una de las varias clases que no se
traslapan
 El objetivo es proporcionar una perspectiva de
los datos
 Tenemos frecuencia absoluta, relativa y la
porcentual
Datos cualitativos
 Frecuencia

absoluta: Se llama frecuencia

absoluta de la clase ci al número total de individuos u
observaciones que pertenece a dicha clase y se
denota por ni. Como las clases c1, c2, ..... ck
 Frecuencia

relativa: Se llama frecuencia relativa

de la clase ci a la proporción de individuos que
pertenecen a la clase sobre el total de individuos o
tamaño de la muestra.
Frecuencia absoluta
Frecuencia relativa =
n
 Frecuencia

porcentual:

Caso particular
frecuencia relativa multiplicada por 100
Frecuencia porcentual = Frecuencia relativa ∗ 100

de


Gráfico de barras:
–
–

–



Datos cualitativos

Representación gráfica de datos cualitativos que se han
resumido en una distribución de frecuencia.
En el eje horizontal se especifican los indicadores o
nombres de cada clase y en el eje vertical una escala de
frecuencia
Un caso particular lo constituye el gráfico de Pareto
desarrollado como una forma de incrementar la calidad.
Aquí las clases van ordenadas de izquierda a derecha de
mayor a menor frecuencia

Gráfico de pastel:
–
–

Representación gráfica de frecuencias relativas o
porcentuales
Para dibujarlo se traza un círculo y se divide según las
frecuencias.

Angulo de la clase = 360º ∗ Frecuencia relativa o porcentual
Datos cualitativos

Ejemplo
Los empleados de una empresa electrónica moderna
tienen un sistema de horario flexible. Pueden comenzar
su jornada de trabajo a las 7:00, 7:30, 8:00, 8:30 o 9:00.
Los datos siguientes representan una muestra de las
horas de entrada que seleccionaron.
1.Resumir los datos formando una distribución de
frecuencias y graficarlos en barras y pastel
2.¿Que le dicen los resúmenes respecto a las
preferencias horarias?
Datos cualitativos

Horas de entrada
7:00

8:30

9:00

8:00

7:30

7:30

8:30

8:30

7:30

7:00

8:30

8:30

8:00

8:00

7:30

8:30

7:00

9:00

8:30

8:00
Datos cualitativos

Tabla de Frecuencia
Clase

F.Absoluta

F.Relativa

F.porcentual

7:00

3

0.15

15 %

7:30

4

0.2

2%

8:00

4

0.2

2%

8:30

7

0.35

35 %

9:00

2

0.1

10 %

Total

20

1

100 %
Datos cualitativos

Frecuencia absoluta

Gráfica de barras
8
7
6
5
4
3
2
1
0
07:00

07:30

08:00
Horas

Entrada

08:30

09:00
Datos cualitativos

Gráfico de pastel

10%

15%

20%

35%
20%

07:00

07:30

08:00

08:30

09:00
Datos cualitativos

Ejercicio
La Organización Internacional de Normas, en Ginebra ha
desarrollado un conjunto de normas de calidad, las ISO. En todo el
mundo las empresas tratan de obtener la certificación. Una
encuesta solicito a un grupo de fabricantes sus planes para
obtener este nivel. Las respuestas se codificaron de acuerdo a
C= ya certificado
P= en vías de certificarse
W= le interesa el tema
N= no quiere certificarse
U = indeciso

Las repuestas fueron las siguientes:
Datos cualitativos

W

P

N

N

W

P

C

W

W

N

N

W

U

W

P

W

P

C

N

P

P

N

W

W

N

W

N

W

W

N

C

W

P

W

N

N

C

W

P

N

W

W

N

W

N

U

N

W

N

W
Datos cualitativos



Forme una distribución de frecuencia absoluta y
porcentual para cada conjunto de datos



Una Consultora informó que menos del 1% de las
empresas estaban certificadas un año antes de la
encuesta. Comente la tendencia hacia la
certificación ISO
Datos cuantitativos

Distribución de frecuencia
Para los datos cuantitativos se deben :
–
–
–

Determinar la cantidad de clases no traslapantes
Determinar el ancho de cada clase
Determinar los límites de clase
Datos cuantitativos


Cantidad de clases:
–
–
–



Se forman al especificar intervalos de valores de datos que
se usan para agrupar los elementos de un conjunto
Se recomienda usar entre 5 y 20 clases
El objetivo final es mostrar la variación de los datos

Ancho de las clases:
–
–
–

La regla es elegir igual ancho para todas las reglas
Una mayor cantidad de clases se traduce en un menor
ancho
Cálculo aproximado:

Ancho de clase =

Valor maximo en los datos- Valor minimo en los datos
Cantidad de clases
Datos cuantitativos
 Límite
–
–

de clases:

Los límites se escogen para que cada valor de
dato sólo pertenezca a una clase
Se asigna un valor mínimo y máximo para cada
clase

 Punto

medio de clase: corresponde al valor
promedio entre los límites inferior y superior
de clase
 Las frecuencias de distribución se define de
manera análoga a los datos cualitativos
Datos cuantitativos

Gráfica de puntos



Es uno de los resúmenes gráficos más sencillos
El eje horizontal muestra el intervalo de los datos y a
continuación se representa el valor de cada dato con
un punto sobre el eje

10

15

20

25

30
Datos cuantitativos

Histogramas








Este gráfico se puede preparar con datos que han
sido resumido en una distribución de frecuencia
Se coloca la variable de interés en el eje horizontal y
la distribución de frecuencia el vertical
A diferencia del gráfico de barras no hay separación
entre los rectángulos formados por las clases
adyacentes, se completa con la línea vertical que
separa a cada uno de ellos
Cuando se traza un línea recta entre cada punto
medio de clase se construye un
polígono de
frecuencia
Frecuencia

Datos cuantitativos

10

15
20
25
Unidad de medición
Datos cuantitativos

Diagrama acumulativo







Este tipo de resumen corresponde a la distribución
de frecuencias acumuladas, en donde se emplean la
cantidad de clases, anchos y límites definidos
anteriormente
Esta distribución muestra la cantidad de elementos
menores que, o iguales al límite superior de clase
para cada clase
El último elemento de una frecuencia acumulada es
siempre la cantidad de elementos
Una gráfica de una distribución acumulada se llama
OJIVA. Los valores de los datos están en el eje
horizontal y las frecuencias acumuladas en el eje
vertical
Datos cuantitativos

Ejemplo
Considere la siguiente distribución de frecuencias:
Clase
Frecuencia
10-19
10
20-29
14
30-39
17
40-49
7
50-59
2
Forme una distribución acumulada absoluta y relativa
Datos cuantitativos

Clase

Frecuencia

F.acumulada
absoluta

F.acumulada
porcentual

10-19

10

10

2%

20-29

14

24

48%

30-39

17

41

82%

40-49

7

48

96%

50-59

2

50

100%

Total

50

50

100%
Datos cuantitativos

Diagrama de tallo y hoja
(Stem-and-Leaf)






Es dentro de las técnicas de análisis exploratorio de
datos una de más usadas ya que permite mostrar el
orden de rangos así como la forma de un conjunto de
datos en forma simultanea
Se caracteriza por ser fácil de construir y dar más
información que un histograma, debido a que
muestra los valores reales
No hay cantidad única de tallos ni hojas aún cuando
se recomienda seleccionar entre 5 a 20 tallos
Datos cuantitativos

Ejemplo
Trace un diagrama de tallo y hoja para los siguientes datos.
70, 72, 75, 64, 58, 83, 80, 82, 76, 75, 68, 65, 57, 78, 85, 72
1.Ordenar en forma ascendente
2.Seleccionar rangos (ancho de clases) define tallos
3.Incorporar hojas

Tallo
5
6
7
8

Hoja
7
4
0
0

8
5
2
2

8
2
3

5
5

5

6

8
Datos cuantitativos

Tabulaciones cruzadas
 Es

formato de tabulación se emplea para
examinar la relación entre dos variables
 Se pueden considerar comparaciones entre
variables cuali o cuantitativa
n= 196
Calificación de calidad
Buena
Muy Buena
Excelente
Total

Precio por cubierto
$10-19
$20-29
42
40
34
64
2
14
78
118
Datos cuantitativos

Gráficos de dispersión
 Son

una representación de la relación entre
dos variables cuantitativas
 En este diagrama se grafican los puntos con
esas coordenadas
 Pueden indicar relación positiva, negativa y
sin relación aparente
Resumen
Objetivo

Naturaleza

Tipo de diagrama

Distribución de
frecuencia de una
variable

Cualitativa

Circular, Barras Simples

Continua

Histogramas, Polígonos de frecuencia

Distribución de
frecuencia de dos
variables

Cualitativa

Barras agrupadas

Continua

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Cualitativa

Barras agrupadas y Barras
proporcionales

Continua

Gráficos lineales y diagramas de
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diapositiva 4

  • 1. Tabulación y representación gráfica de datos cualitativos y cuantitativos
  • 2. Contenido  Reglas para tabular y graficar  Resúmenes de datos: – Cualitativos  Distribución de frecuencias  Gráficas de barra y pastel – Cuantitativos  Distribución de frecuencias  Gráfica de puntos  Histogramas, Diagrama acumulativo  Diagrama de tallo y hojas – Dos variables  Tabulaciones cruzadas  Gráficos de dispersión
  • 3. Tabulación  Es un ordenamiento de la información en filas y columnas  Una buena tabla debe tener: – – – – Títulos y encabezamientos claros y completamente definidos Incluir las unidades en que se expresa la medición Incluir la suficiente información que permita chequear la validez de los cálculos o argumentos Incluir fuente de datos cuando corresponda
  • 4. Representaciones gráficas   Alternativa para mostrar la información obtenida o generada Los principios básicos son: – – – – Simplicidad Fidelidad (incremento de escalas) Representar una ayuda ( no son concluyentes) Deben responder al objetivo deseado
  • 5. Regla  Partición de la Población. Cada observación debe pertenecer a una, y sólo una clase o categoría.  Para estudiar las características de una variable se ordenan los valores observados de la muestra en k clases denominadas c 1, c2, .. ck.
  • 6. Datos cualitativos Distribución de frecuencias  Es un resumen tabular de un conjunto de datos que muestra la frecuencia de artículos de cada una de las varias clases que no se traslapan  El objetivo es proporcionar una perspectiva de los datos  Tenemos frecuencia absoluta, relativa y la porcentual
  • 7. Datos cualitativos  Frecuencia absoluta: Se llama frecuencia absoluta de la clase ci al número total de individuos u observaciones que pertenece a dicha clase y se denota por ni. Como las clases c1, c2, ..... ck  Frecuencia relativa: Se llama frecuencia relativa de la clase ci a la proporción de individuos que pertenecen a la clase sobre el total de individuos o tamaño de la muestra. Frecuencia absoluta Frecuencia relativa = n  Frecuencia porcentual: Caso particular frecuencia relativa multiplicada por 100 Frecuencia porcentual = Frecuencia relativa ∗ 100 de
  • 8.  Gráfico de barras: – – –  Datos cualitativos Representación gráfica de datos cualitativos que se han resumido en una distribución de frecuencia. En el eje horizontal se especifican los indicadores o nombres de cada clase y en el eje vertical una escala de frecuencia Un caso particular lo constituye el gráfico de Pareto desarrollado como una forma de incrementar la calidad. Aquí las clases van ordenadas de izquierda a derecha de mayor a menor frecuencia Gráfico de pastel: – – Representación gráfica de frecuencias relativas o porcentuales Para dibujarlo se traza un círculo y se divide según las frecuencias. Angulo de la clase = 360º ∗ Frecuencia relativa o porcentual
  • 9. Datos cualitativos Ejemplo Los empleados de una empresa electrónica moderna tienen un sistema de horario flexible. Pueden comenzar su jornada de trabajo a las 7:00, 7:30, 8:00, 8:30 o 9:00. Los datos siguientes representan una muestra de las horas de entrada que seleccionaron. 1.Resumir los datos formando una distribución de frecuencias y graficarlos en barras y pastel 2.¿Que le dicen los resúmenes respecto a las preferencias horarias?
  • 10. Datos cualitativos Horas de entrada 7:00 8:30 9:00 8:00 7:30 7:30 8:30 8:30 7:30 7:00 8:30 8:30 8:00 8:00 7:30 8:30 7:00 9:00 8:30 8:00
  • 11. Datos cualitativos Tabla de Frecuencia Clase F.Absoluta F.Relativa F.porcentual 7:00 3 0.15 15 % 7:30 4 0.2 2% 8:00 4 0.2 2% 8:30 7 0.35 35 % 9:00 2 0.1 10 % Total 20 1 100 %
  • 12. Datos cualitativos Frecuencia absoluta Gráfica de barras 8 7 6 5 4 3 2 1 0 07:00 07:30 08:00 Horas Entrada 08:30 09:00
  • 13. Datos cualitativos Gráfico de pastel 10% 15% 20% 35% 20% 07:00 07:30 08:00 08:30 09:00
  • 14. Datos cualitativos Ejercicio La Organización Internacional de Normas, en Ginebra ha desarrollado un conjunto de normas de calidad, las ISO. En todo el mundo las empresas tratan de obtener la certificación. Una encuesta solicito a un grupo de fabricantes sus planes para obtener este nivel. Las respuestas se codificaron de acuerdo a C= ya certificado P= en vías de certificarse W= le interesa el tema N= no quiere certificarse U = indeciso Las repuestas fueron las siguientes:
  • 16. Datos cualitativos  Forme una distribución de frecuencia absoluta y porcentual para cada conjunto de datos  Una Consultora informó que menos del 1% de las empresas estaban certificadas un año antes de la encuesta. Comente la tendencia hacia la certificación ISO
  • 17. Datos cuantitativos Distribución de frecuencia Para los datos cuantitativos se deben : – – – Determinar la cantidad de clases no traslapantes Determinar el ancho de cada clase Determinar los límites de clase
  • 18. Datos cuantitativos  Cantidad de clases: – – –  Se forman al especificar intervalos de valores de datos que se usan para agrupar los elementos de un conjunto Se recomienda usar entre 5 y 20 clases El objetivo final es mostrar la variación de los datos Ancho de las clases: – – – La regla es elegir igual ancho para todas las reglas Una mayor cantidad de clases se traduce en un menor ancho Cálculo aproximado: Ancho de clase = Valor maximo en los datos- Valor minimo en los datos Cantidad de clases
  • 19. Datos cuantitativos  Límite – – de clases: Los límites se escogen para que cada valor de dato sólo pertenezca a una clase Se asigna un valor mínimo y máximo para cada clase  Punto medio de clase: corresponde al valor promedio entre los límites inferior y superior de clase  Las frecuencias de distribución se define de manera análoga a los datos cualitativos
  • 20. Datos cuantitativos Gráfica de puntos   Es uno de los resúmenes gráficos más sencillos El eje horizontal muestra el intervalo de los datos y a continuación se representa el valor de cada dato con un punto sobre el eje 10 15 20 25 30
  • 21. Datos cuantitativos Histogramas     Este gráfico se puede preparar con datos que han sido resumido en una distribución de frecuencia Se coloca la variable de interés en el eje horizontal y la distribución de frecuencia el vertical A diferencia del gráfico de barras no hay separación entre los rectángulos formados por las clases adyacentes, se completa con la línea vertical que separa a cada uno de ellos Cuando se traza un línea recta entre cada punto medio de clase se construye un polígono de frecuencia
  • 23. Datos cuantitativos Diagrama acumulativo     Este tipo de resumen corresponde a la distribución de frecuencias acumuladas, en donde se emplean la cantidad de clases, anchos y límites definidos anteriormente Esta distribución muestra la cantidad de elementos menores que, o iguales al límite superior de clase para cada clase El último elemento de una frecuencia acumulada es siempre la cantidad de elementos Una gráfica de una distribución acumulada se llama OJIVA. Los valores de los datos están en el eje horizontal y las frecuencias acumuladas en el eje vertical
  • 24. Datos cuantitativos Ejemplo Considere la siguiente distribución de frecuencias: Clase Frecuencia 10-19 10 20-29 14 30-39 17 40-49 7 50-59 2 Forme una distribución acumulada absoluta y relativa
  • 26. Datos cuantitativos Diagrama de tallo y hoja (Stem-and-Leaf)    Es dentro de las técnicas de análisis exploratorio de datos una de más usadas ya que permite mostrar el orden de rangos así como la forma de un conjunto de datos en forma simultanea Se caracteriza por ser fácil de construir y dar más información que un histograma, debido a que muestra los valores reales No hay cantidad única de tallos ni hojas aún cuando se recomienda seleccionar entre 5 a 20 tallos
  • 27. Datos cuantitativos Ejemplo Trace un diagrama de tallo y hoja para los siguientes datos. 70, 72, 75, 64, 58, 83, 80, 82, 76, 75, 68, 65, 57, 78, 85, 72 1.Ordenar en forma ascendente 2.Seleccionar rangos (ancho de clases) define tallos 3.Incorporar hojas Tallo 5 6 7 8 Hoja 7 4 0 0 8 5 2 2 8 2 3 5 5 5 6 8
  • 28. Datos cuantitativos Tabulaciones cruzadas  Es formato de tabulación se emplea para examinar la relación entre dos variables  Se pueden considerar comparaciones entre variables cuali o cuantitativa n= 196 Calificación de calidad Buena Muy Buena Excelente Total Precio por cubierto $10-19 $20-29 42 40 34 64 2 14 78 118
  • 29. Datos cuantitativos Gráficos de dispersión  Son una representación de la relación entre dos variables cuantitativas  En este diagrama se grafican los puntos con esas coordenadas  Pueden indicar relación positiva, negativa y sin relación aparente
  • 30. Resumen Objetivo Naturaleza Tipo de diagrama Distribución de frecuencia de una variable Cualitativa Circular, Barras Simples Continua Histogramas, Polígonos de frecuencia Distribución de frecuencia de dos variables Cualitativa Barras agrupadas Continua Histogramas, Polígonos de frecuencia Cualitativa Barras agrupadas y Barras proporcionales Continua Gráficos lineales y diagramas de dispersión Relación entre dos variables