Este documento describe los tipos de tablas y gráficos estadísticos utilizados para presentar información de manera resumida y organizada. Explica que las tablas estadísticas pueden ser univariadas, bivariadas o multivariadas dependiendo de la cantidad de variables que representan, y que los gráficos estadísticos incluyen barras, circulares, lineales y otros para sintetizar distribuciones de frecuencias de manera visual. El objetivo principal de ambas herramientas es facilitar la comprensión y análisis

1. Prof. Maria Laura Boidi
Tablas y
Gráficos
Estadísticos

2. Tabla Estadística
Una tabla estadística es un recurso que
emplea la Estadística con el fin de
presentar información resumida,
organizada por filas y columnas.
Su principal finalidad es representar
distribuciones de frecuencias,
medidas de resúmenes y series
cronológicas.

3. Tipos de tablas estadísticas
 Tablas Univariadas.
Las tablas univariadas resumen los datos
correspondientes a una variable evaluada
individualmente.
Por ejemplo:
Altura (en cm) Cantidad de personas
(frecuencia absoluta simple)
150 - 155 1
155 - 160 11
160 - 165 13
165 - 170 6
170 - 175 4

4. Tipos de tablas estadísticas
A la tabla anterior se la suele completar
convirtiéndola en una tabla de distribución de
frecuencias. Este tipo de tablas se utilizará en
unidades posteriores.

5. Tipos de tablas estadísticas
 frecuencia absoluta simple : es la cantidad de datos que
integran cada una de las clases o categorías. O sea que son
las repeticiones que encontramos dentro de una misma
clase. La notación es f.
 frecuencia relativa simple: es la cantidad de repeticiones
obtenidas para cada clase o categoría, en relación al total de
las observaciones. Resulta de dividir la cantidad de
elementos de cada clase (frecuencia absoluta) por el tamaño
de la muestra. La notación es fr o h, según la bibliografía.
 Frecuencias acumuladas: La frecuencia acumulada es
aquella que acumula frecuencias absolutas (simples y/o
relativas) hasta un determinado valor de la variable.
Sumando las frecuencias de todos los valores inferiores a un
límite fijado, obtenemos la frecuencia relativa acumulada
hasta ese valor. Su notación es en letra mayúscula.

6. Tipos de tablas estadísticas
 Tablas Bivariadas.
Las tablas bivariadas, resumen los datos
correspondientes a dos variables medidas en el
mismo elemento de una muestra. Por ejemplo, a
una misma persona se le puede medir peso y
estatura.
Género
Interés por Estudios
Universitarios
Total
Sí No
Femenino 750 45 795
Masculino 544 69 613
Total 1294 114 1408

7. Tipos de tablas estadísticas
 Tablas Multivariadas.
describen en forma conjunta los resultados
asociados a varias variables.
No hay mayores dificultades conceptuales en la
creación de estas nuevas tablas. Las dificultades
son de orden práctico.

8. Partes de la tabla estadístico

9. ¿Cómo se puede leer una tabla
estadística?
 Lee cuidadosamente el título, así sabrás de qué
trata el cuadro exactamente.
 Lee las notas explicativas. Obviamente, las
mismas mejoran considerablemente la
comprensión de la tabla.
 Infórmate de las unidades de medida utilizadas.
 Fíjate en el total o porcentaje general del grupo.
 Relaciona el total con el porcentaje de cada una
de las variables estudiadas.
 Observa la presencia de nota al pie.
 Evalúa la fuente.

10. Gráfico Estadístico
El gráfico es la representación en el
plano, de la información estadística,
con el fin de obtener una impresión
visual global del material presentado,
que facilite su rápida comprensión.
Los gráficos son una alternativa a las
tablas, para representar las
distribuciones de frecuencias.

11. Gráfico Estadístico
Características principales
 Síntesis
 Claridad
Requisitos recomendables
 Sencillez y autoexplicación.
 Evitar distorsiones por escala
exageradas.
 Elección adecuada del tipo de gráfico.

12. Tipos de Gráficos Estadísticos
 Barras
Barras Simples Barras
Agrupadas
Barras Subdivididas o

13. Tipos de Gráficos Estadísticos
 Circular – de Sectores - Torta

14. Tipos de Gráficos Estadísticos
 Lineal

15. Tipos de Gráficos Estadísticos
 Pictograma

16. Gráficos estadísticos específicos
Diagrama de
Tallos y hojas
Gráfico de
Puntos
Diagrama de Caja – Box

17. Gráficos estadísticos específicos
0
0,2
0,4
0,6
0,8
1
1,2
0 10 20 30 40 50
frecuencias
Puntaje
Funcion de distribución acumulada
Variable Aleatoria Discreta
Variable Aleatoria
Continua

18. Gráficos estadísticos específicos
Gráfico de Dispersión

19. Gráfico Estadístico
Interpretación
 Son una herramienta para simplificar situaciones no aportan
información adicional.
 La propia interpretación de los gráficos depende de la capacidad
técnica del grupo de trabajo respecto del problema analizado y de la
comprensión de todos los elementos que componen dicho gráfico.
Posibles problemas y deficiencias de interpretación
Errores en el proceso de construcción del gráfico (rotulación,
consistencia de escalas, etc.) pueden provocar conclusiones
erróneas sobre la información que contienen los datos.
Errores provocados por no profundizar en la comprensión de todos los
elementos que componen el gráfico, fijándose únicamente en las
líneas, barras, etc., por lo que pueden extraerse conclusiones mal
dimensionadas.
Un tercer error frecuente en la interpretación de gráficos, es tratar de
ampliar las conclusiones que justifican los datos manejados.

20. Gráfico Estadístico
a) Integridad del gráfico
 Un gráfico no debe "mentir" ni distorsionar la realidad. Debe construirse de
forma que no favorezca el error en la interpretación y aporte todos los
elementos para que esta sea correcta.
b) Consistencia en la escala
 Las escalas numéricas deben variar según intervalos constantes. Las
escalas de gráficos que deben ser comparados entre sí, deben ser idénticas.
c) Consistencia de símbolos y facilidad de lectura
 La facilidad de la interpretación o comparación de los gráficos está
directamente relacionada con la facilidad de comprender y relacionar los
elementos que los componen (sombreados, símbolos, rotulación, etc).
 d) Simplicidad
 Sólo deben incluirse en los gráficos elementos que aporten información
relevante o ayuden a su interpretación.
Se puede empaquetar una gran cantidad de información en una región
pequeña. Graficar datos debería ser un proceso iterativo y experimental.
Realiza gráficos de los datos dos o más veces cuando sea necesario.
Muchos gráficos útiles requieren un estudio cuidadoso y detallado.

21. A trabajar!!!