Este documento describe los pasos para la clasificación y presentación de datos estadísticos. Explica que la clasificación de datos implica revisar la información, clasificarla y computarla, y presentarla mediante cuadros y gráficas. Detalla diferentes métodos para el cómputo de datos como lista, palotes, tarjetas y microprocesadores. También describe cómo organizar la información en variables cualitativas y cuantitativas y cómo clasificarlas para su presentación.

1. 11
Clasificación de datos
Clasificación de datos
MSP. Gloria Hernández Gómez
Universidad Nacional Autónoma de México
Facultad de Estudios Superiores “ Zaragoza”
Licenciatura en Enfermería
Módulo: Enfermería Comunitaria
Disciplina: Estadística

2. 22
ETAPA DE ELABORACIÓNETAPA DE ELABORACIÓN
• Revisión y corrección de laRevisión y corrección de la
informacióninformación
• Clasificación y computo deClasificación y computo de
los datoslos datos
• Presentación mediantePresentación mediante
cuadros y gráficascuadros y gráficas

3. 33
REVISIÓN Y CORRECCIÓNREVISIÓN Y CORRECCIÓN
Es necesario revisar cada uno de losEs necesario revisar cada uno de los
formularios obtenidos con el fin de verformularios obtenidos con el fin de ver
si los datos han sido registrados desi los datos han sido registrados de
manera completa y fidedignamanera completa y fidedigna
•¿Están todos los formularios?¿Están todos los formularios?
•¿Están todas las respuestas?¿Están todas las respuestas?
•¿Existe incongruencia en los datos?¿Existe incongruencia en los datos?

4. 44
Computo de la informaciónComputo de la información
•Procesamiento:Procesamiento:
– ManualManual
– AutomatizadoAutomatizado

5. 55
COMPUTO DE LA INFORMACIÓNCOMPUTO DE LA INFORMACIÓN
Existen varios métodos de computo,Existen varios métodos de computo,
la selección entre estos depende della selección entre estos depende del
número de individuos que senúmero de individuos que se
estudia.estudia.
1.1.Método de listaMétodo de lista
2.2.Método de los palotesMétodo de los palotes
3.3.Tarjetas simplesTarjetas simples
4.4.Tarjetas de perforación marginalTarjetas de perforación marginal
5.5.Microprocesadores de informaciónMicroprocesadores de información

6. Método de listaMétodo de lista
Ejemplo.Ejemplo.
66
No. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
1
2
3
4
5
6
7
Etc.

7. 77
No. Edad Sexo Peso Talla IMC Dx
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

8. Técnica deTécnica de
paloteopaloteo
88
Sexo Total
Mujeres 23
Hombres 24
No espec. 3
Total 50 50

9. Tarjetas simplesTarjetas simples
99
Edad Sexo Peso Talla
IMC Dx Cint. Cad.
I.c/c Clas. Refre
.
Chat.
Act.F tiemp Alim. Agua

10. TarjetasTarjetas
perforaciónperforación
marginalmarginal
1010
19 Fem. 57 1.57
23.12 PI 80 85
0.94 G 3 0
Si 30m B 2000

11. MicroprocesadorMicroprocesador
eses
•Tarjetas IBMTarjetas IBM
•Programas de computoProgramas de computo
DbaseDbase
ExcellExcell
Epi InfoEpi Info
StataStata
SSSPSSSSPS 1111

12. Base de datos enBase de datos en
excellexcell Universidad Nacional Autonoma de México
Facultad de Estudios Superiores Zaragoza
Carrera de Enfermería
Estado Nutricional en estudianes de Enfermeria
No. Edad Sexo Peso Talla IMC* Diagnostico** Cintura Comorb Cadera x Indice/c/c Clasificación *** O/Sobre Refresco Chatarra A física Semana Tiempo en min
cantidad de agua
en ml
1 18 f 52,7 1,59 20,85 72 89 NO 4 NO NO 0 0 500
2 30 m 80,0 1,73 26,73 98 100 si 7 si si 2 60 1000
3 29 f 48,5 1,60 18,95 70 87 no 1 si no 0 0 1000
4 19 f 51,0 1,51 22,37 72 92 si 2 si no 0 0 1000
5 23 f 52,4 1,49 23,60 87 95 no 2 si si 0 0 1000
6 18 f 54,0 1,59 21,36 62 95 no 1 no si 6 60 1000
7 23 m 43,0 1,45 20,45 68 90 no 7 no no 0 0 1000
8 21 m 76,0 1,76 24,54 91 98 no 0 no si 5 450 3000
9 18 f 56,0 1,55 23,31 83 97 no 0 si si 3 90 2000
10 23 m 68,3 1,65 25,09 90 104 si 3 no si 5 450 3000
11 18 f 45,0 1,45 21,40 79 91 no 2 no si 5 50 500
12 22 m 54,6 1,66 19,81 76 89 no 1 no si 1 120 1500
13 23 f 68,0 1,55 28,30 92 103 si 1 no no 0 0 1000
14 19 f 56,0 1,65 20,57 70 93 no 0 si si 3 90 1000
15 18 f 56,0 1,56 23,01 70 100 no 5 si si 5 300 1500
16 18 f 50,0 1,56 20,55 74 94 no 0 si si 3 180 2000
17 18 f 62,0 1,64 23,05 70 84 si 2 no si 3 180 3000
18 18 f 49,0 1,48 22,37 69 95 no 2 si si 1 120 500
19 18 f 68,0 1,56 27,94 84 104 si 1 si no 0 0 1500
20 19 f 52,0 1,50 23,11 74 96 no 2 si no 0 0 1500
21 19 f 63,0 1,58 25,24 80 110 si 0 no no 0 0 1500
22 19 f 60,0 1,57 24,34 93 103 si 0 no no 0 0 2000
23 19 f 62,5 1,60 24,41 66 89 no 0 no si 7 210 2000
24 19 m 82,0 1,67 29,40 92 114 si 1 si si 7 420 3000
25 21 f 62,0 1,55 25,81 74 102 si 1 no si 3 180 1500
26 23 m 97,0 1,76 31,31 102 110 si 2 si si 1 120 2000
27 18 f 50,0 1,50 22,22 66 86 no 1 si no 0 0 1000
28 22 f 50,0 1,50 22,22 68 99 no 3 si no 0 0 2000
29 19 m 65,5 1,71 22,40 80 92 si 1 no si 2 120 1000
30 21 f 70,9 1,49 31,94 87 111 si 0 si si 4 180 1000
Fuente: Encuesta aplicada al grupo 3151 y 3152 de enfermeria FESZ , febrero 2014
* Calculo Peso Kg/ talla2
1212

13. Organización de laOrganización de la
informacióninformación
1313
La podemos organizar de acuerdo
a las variables que se traten ya
sean cualitativas o cuantitativas ,
para poderlas presentar en cuadros
o grafica o ambas.

14. Organización de laOrganización de la
informacióninformación
 Variables cualitativasVariables cualitativas
 Variables cuantitativasVariables cuantitativas
1414

15. 1515

16. VariablesVariables
cualitativascualitativas
 NombreNombre
 SexoSexo
 DiagnosticoDiagnostico
 Alto RiesgoAlto Riesgo
 Tipo de distribución de grasaTipo de distribución de grasa
 Si se considera o no obesaSi se considera o no obesa
1616

17. VariablesVariables
cualitativascualitativas
 Consumo de refrescoConsumo de refresco
 Consumo de alimento chatarraConsumo de alimento chatarra
 Actividad físicaActividad física
 Veces a la semana de actividadVeces a la semana de actividad
físicafísica
1717

18. 1818
Clasificación de laClasificación de la
informacióninformación
La presentación de los datos,La presentación de los datos,
depende en gran parte de ladepende en gran parte de la
manera como están clasificados.manera como están clasificados.
Condiciones de una buena escala:Condiciones de una buena escala:
•Debe ser exhaustivaDebe ser exhaustiva
•Las clases o subdivisiones deLas clases o subdivisiones de
que conste deben serque conste deben ser
mutuamente excluyentes.mutuamente excluyentes.

19. 1919
Clasificación deClasificación de
variablevariable
cualitativacualitativa
Se hace la clasificación de laSe hace la clasificación de la
variable de acuerdo a lasvariable de acuerdo a las
categorías o subdivisiones que secategorías o subdivisiones que se
desean o se juzguen pertinentes.desean o se juzguen pertinentes.

20. 2020
Ejemplo para laEjemplo para la
clasificación de laclasificación de la
información,información,
variablesvariables
cualitativascualitativas
SexoSexo
Hombres o MasculinoHombres o Masculino
Mujeres o FemeninoMujeres o Femenino
 EjercicioEjercicio
NoNo
SiSi

21. 2121
EstadoEstado
Nutricional conNutricional con
base al Índice debase al Índice de
Masa CorporalMasa Corporal
Desnutrido.Desnutrido.
Peso Ideal.Peso Ideal.
Sobrepeso.Sobrepeso.
ObesidadObesidad..
Fuente: Diario Oficial de la Federación. NORMA Oficial Mexicana NOM-043-SSA2-2012,
Servicios básicos de salud. Promoción y educación para la salud, en materia alimentaria.
Criterios para brindar orientación. Martes 22 de enero de 2013

22. 2222
EstadoEstado
NutricionalNutricionalBajo pesoBajo peso
DelgadezDelgadez
SeveraSevera
ModeradaModerada
LeveLeve

23. 2323
EstadoEstado
NutricionalNutricionalNormalNormal
SobrepesoSobrepeso
Pre - obesidadPre - obesidad
ObesidadObesidad
GradoGrado
II
IIII
IIIIII

24. Ejercicio para variablesEjercicio para variables
cualitativascualitativas
Series simplesSeries simples
Con base en la el listado nominalCon base en la el listado nominal
presentado en excell en esta presentaciónpresentado en excell en esta presentación
en donde son 30 alumnos elaborar losen donde son 30 alumnos elaborar los
cuadros correspondientes para variablescuadros correspondientes para variables
cualitativas y calcular proporciones,cualitativas y calcular proporciones,
porcientos y razones correspondientes,porcientos y razones correspondientes,
analiza resultados, todo lo vas hacer en tuanaliza resultados, todo lo vas hacer en tu
cuaderno u hojas para la materia decuaderno u hojas para la materia de
estadística.estadística.
2424

25. 2525
Clasificación de variableClasificación de variable
cualitativacualitativa
Se hace la clasificación de laSe hace la clasificación de la
variable de acuerdo a lasvariable de acuerdo a las
categorías o subdivisiones que secategorías o subdivisiones que se
desean o se juzguen pertinentes.desean o se juzguen pertinentes.

26. 2626
Ejemplo para la clasificación de laEjemplo para la clasificación de la
información, variables cualitativasinformación, variables cualitativas
SexoSexo
Hombres o MasculinoHombres o Masculino
Mujeres o FemeninoMujeres o Femenino
 EjercicioEjercicio
NoNo
SiSi

27. 2727
Estado Nutricional con base alEstado Nutricional con base al
Índice de Masa CorporalÍndice de Masa Corporal
Desnutrido.Desnutrido.
Peso Ideal.Peso Ideal.
Sobrepeso.Sobrepeso.
ObesidadObesidad..
Fuente: Diario Oficial de la Federación. NORMA Oficial Mexicana NOM-043-SSA2-2012,
Servicios básicos de salud. Promoción y educación para la salud, en materia alimentaria.
Criterios para brindar orientación. Martes 22 de enero de 2013

28. 2828
EstadoEstado
NutricionalNutricionalBajo pesoBajo peso
DelgadezDelgadez
SeveraSevera
ModeradaModerada
LeveLeve

29. 2929
EstadoEstado
NutricionalNutricionalNormalNormal
SobrepesoSobrepeso
Pre - obesidadPre - obesidad
ObesidadObesidad
GradoGrado
II
IIII
IIIIII

30. Ejercicio para variablesEjercicio para variables
cualitativascualitativas
Series simplesSeries simples
Con base en la el listado nominalCon base en la el listado nominal
presentado en excell en esta presentaciónpresentado en excell en esta presentación
en donde son 30 alumnos elaborar losen donde son 30 alumnos elaborar los
cuadros correspondientes para variablescuadros correspondientes para variables
cualitativas y calcular proporciones,cualitativas y calcular proporciones,
porcientos y razones correspondientes,porcientos y razones correspondientes,
analiza resultados, todo lo vas hacer en tuanaliza resultados, todo lo vas hacer en tu
cuaderno u hojas para la materia decuaderno u hojas para la materia de
estadística.estadística.
3030

31. 3131

32. VariablesVariables
cuantitativascuantitativas
 EdadEdad
 PesoPeso
 Índice de masa corporalÍndice de masa corporal
 Tiempo de actividad físicaTiempo de actividad física
 Consumo de aguaConsumo de agua
3232

33. Para variablesPara variables
cuantitativascuantitativas
Rango.Rango.
Clases o grupo.Clases o grupo.
Amplitud de clase.Amplitud de clase.
Limites relativos.Limites relativos.
Limites reales.Limites reales.
Punto medio de clase.Punto medio de clase.
3333

34. RangoRango
Es la diferencia entre el númeroEs la diferencia entre el número
menor y el número mayor de unamenor y el número mayor de una
serie de datos.serie de datos.
Ejemplo: En estudiantes de laEjemplo: En estudiantes de la
licenciatura de enfermería la edadlicenciatura de enfermería la edad
mínima es de 17 años y la máxima demínima es de 17 años y la máxima de
30 años.30 años.
3434

35. RangoRango
*Señala la amplitud de la variación de*Señala la amplitud de la variación de
un fenómeno entre su límite menor yun fenómeno entre su límite menor y
uno claramente mayor.uno claramente mayor.
el rango estadístico, por lo tanto, esel rango estadístico, por lo tanto, es
el intervalo que contiene dicho datosel intervalo que contiene dicho datos
y que puede calcularse a partir dey que puede calcularse a partir de
restar el valor mínimo al valorrestar el valor mínimo al valor
máximo considerado.máximo considerado.
3535

36. RangoRango
Es la diferencia entre el númeroEs la diferencia entre el número
menor y el número mayor de unamenor y el número mayor de una
serie de datos.serie de datos.
Ejemplo: En estudiantes de laEjemplo: En estudiantes de la
licenciatura de enfermería la edadlicenciatura de enfermería la edad
mínima es de 17 años y la máxima demínima es de 17 años y la máxima de
30 años.30 años.
3636

37. 3737
NÚMERO DE CLASESNÚMERO DE CLASES
Según los datos y su amplitud esSegún los datos y su amplitud es
conveniente utilizar:conveniente utilizar:
•Para menos de 100 datos de 5 aPara menos de 100 datos de 5 a
6 categorías.6 categorías.
• De 100 a 1000 datos de 6 a 10De 100 a 1000 datos de 6 a 10
categorías.categorías.
•Para más de 1000 datos de 10 aPara más de 1000 datos de 10 a
20 categorías.20 categorías.

38. 3838
EjemploEjemplo
Distribución por grupo deDistribución por grupo de
edad diantes deedad diantes de
enfermeríaenfermería
Grupo de edad
(años)
19 a 21
22 a 24
25 a 27
28 a 30

39. 3939
Formación de clases oFormación de clases o
gruposgrupos
Solo deben incluirse en unaSolo deben incluirse en una
misma clase datos más omisma clase datos más o
menos homogéneos.menos homogéneos.

40. 4040
FORMACIÓN DEFORMACIÓN DE
CLASESCLASES
Ejemplo: Si en 30 casos de unaEjemplo: Si en 30 casos de una
enfermedad se presentan:enfermedad se presentan:
• 10 casos de menores de 1 año10 casos de menores de 1 año
• 12 casos de niños de 1 año12 casos de niños de 1 año
• 8 casos de niños de 2 años8 casos de niños de 2 años

41. 4141
EjemploEjemplo
Distribución por grupo deDistribución por grupo de
edadedad
Grupo de
edad
(años)
No. de niños
< 1 10
2 12
3 8
Total 30

42. 4242
FORMACIÓN DEFORMACIÓN DE
CLASESCLASES
Es posible formar una sola claseEs posible formar una sola clase
que incluya a los menores de 3que incluya a los menores de 3
años, “30 casos” pues el númeroaños, “30 casos” pues el número
de casos es más o menosde casos es más o menos
constante por cada año de edad.constante por cada año de edad.
Esto depende mucho de laEsto depende mucho de la
investigación que se trate y elinvestigación que se trate y el
número de niños estudiados.número de niños estudiados.

43. 4343
FORMACIÓN DEFORMACIÓN DE
CLASESCLASES
En cambio si en el mismoEn cambio si en el mismo
ejemplo tuviéramosejemplo tuviéramos
22 casos de menores de 1 año22 casos de menores de 1 año
7 casos de niños de 1 año7 casos de niños de 1 año
1 caso de niños de 2 años1 caso de niños de 2 años

44. 4444
EjemploEjemplo
Distribución por grupo deDistribución por grupo de
edadedad
Grupo de
edad
(años)
No. de niños
< 1 22
2 7
3 1
Total 30

45. 4545
NÚMERO DE CLASES
Debe ser tal, que se evite elDebe ser tal, que se evite el
detalle innecesario, pero que nodetalle innecesario, pero que no
conduzca a la perdida de laconduzca a la perdida de la
información.información.
Ejemplo: Al estudiar losEjemplo: Al estudiar los
habitantes de “x” población , loshabitantes de “x” población , los
grupos quinquenales de edadgrupos quinquenales de edad
son los adecuados.son los adecuados.

46. 4646
EjemploEjemplo
Distribución por grupo deDistribución por grupo de
edadedad
Estados Unidos MexicanosEstados Unidos Mexicanos
Grupo de edad
(años)
0 a 4
5 a 9
10 a 14
15 a 19
20 a 24

47. 4747
Clasificación de variableClasificación de variable
cualitativacualitativa
Se hace la clasificación de laSe hace la clasificación de la
variable de acuerdo a lasvariable de acuerdo a las
categorías o subdivisiones que secategorías o subdivisiones que se
desean o se juzguen pertinentes.desean o se juzguen pertinentes.

48.  Se pueden contabilizas cada una de lasSe pueden contabilizas cada una de las
variables y decidir si se elaboran losvariables y decidir si se elaboran los
cuadros para variables cualitativas ycuadros para variables cualitativas y
cuantitativas o una combinación decuantitativas o una combinación de
ambas una vez que ya se elaboró elambas una vez que ya se elaboró el
computo de la informacióncomputo de la información
4848

49. Para variables cuantitativasPara variables cuantitativas
en donde se van agrupar losen donde se van agrupar los
datos se procede de ladatos se procede de la
siguiente manera:siguiente manera:
1. Se forman los grupos o1. Se forman los grupos o
clase llamadas tambiénclase llamadas también
divisiones .divisiones .
4949

50. 5050
Formación de clases o
divisionesdivisiones
Solo deben incluirse en unaSolo deben incluirse en una
misma clase datos más omisma clase datos más o
menos homogéneos.menos homogéneos.

51. 5151
FORMACIÓN DE CLASESFORMACIÓN DE CLASES
Ejemplo: Si en 100 casos de unaEjemplo: Si en 100 casos de una
enfermedad se presentan:enfermedad se presentan:
• 10 casos de menores de 1 año10 casos de menores de 1 año
• 12 casos de niños de 1 año12 casos de niños de 1 año
• 8 casos de niños de 2 años8 casos de niños de 2 años

52. 5252
FORMACIÓN DE CLASESFORMACIÓN DE CLASES
Es posible formar una sola claseEs posible formar una sola clase
que incluya a los menores de 3que incluya a los menores de 3
años, “30 casos” pues el númeroaños, “30 casos” pues el número
de casos es más o menosde casos es más o menos
constante por cada año de edad.constante por cada año de edad.

53. 5353
FORMACIÓN DE CLASESFORMACIÓN DE CLASES
En cambio si en el mismoEn cambio si en el mismo
ejemplo tuviéramosejemplo tuviéramos
22 casos de menores de 1 año22 casos de menores de 1 año
7 casos de niños de 1 año7 casos de niños de 1 año
1 caso de niños de 2 años1 caso de niños de 2 años

54. 5454
FORMACIÓN DE CLASESFORMACIÓN DE CLASES
No es conveniente formar unaNo es conveniente formar una
sola clase, pues es evidente quesola clase, pues es evidente que
hay una gran diferencia entre unahay una gran diferencia entre una
categoría y otracategoría y otra

55. 5555
NÚMERO DE CLASESNÚMERO DE CLASES
Debe ser tal, que se evite elDebe ser tal, que se evite el
detalle innecesario, pero que nodetalle innecesario, pero que no
conduzca a la perdida de laconduzca a la perdida de la
información.información.
Ejemplo: Al estudiar losEjemplo: Al estudiar los
habitantes de “x” población , loshabitantes de “x” población , los
grupos quinquenales de edadgrupos quinquenales de edad
son los adecuados.son los adecuados.

56. Distribución por grupoDistribución por grupo
de edad de lade edad de la
poblaciónpoblación
5656
Grupo de
edad
(Años)
0 a 4
5 a 9
10 a 14
15 a 24
25 a 29
Nótese que es uniforme los
intervalos que van de cinco
en cinco cada uno y son
mutuamente excluyentes

57. 5757
NÚMERO DE CLASESNÚMERO DE CLASES
Pero sería inconveniente paraPero sería inconveniente para
clasificar a los alumnos de “X”clasificar a los alumnos de “X”
escuela, dado que en esta, laescuela, dado que en esta, la
variación es muy poca.variación es muy poca.

58. 5858
NÚMERO DE CLASESNÚMERO DE CLASES
Según los datos y su amplitud esSegún los datos y su amplitud es
conveniente utilizar:conveniente utilizar:
•Para menos de 100 datos de 5 aPara menos de 100 datos de 5 a
6 categorías6 categorías
• De 100 a 1000 datos de 6 a 10De 100 a 1000 datos de 6 a 10
categoríascategorías
•Para más de 1000 datos de 10 aPara más de 1000 datos de 10 a
20 categorías.20 categorías.

59.  En cada clase hay que tomar en
cuenta que para la elaboración de
cuadros se toman limites relativos y
para el calculo de medidas de
resumen y dispersión se toman en
cuenta los números reales o limites
verdaderos
5959

60. 6060
LÍMITES RELATIVOSLÍMITES RELATIVOS
Son aquellos que SI concuerdanSon aquellos que SI concuerdan
en el límite superior de unaen el límite superior de una
categoría, con el límite inferior decategoría, con el límite inferior de
la otra.la otra.
Ejemplo:Ejemplo:
Grupos quinquenales de edad.Grupos quinquenales de edad.
20 a 24 años20 a 24 años
25 a 29 años25 a 29 años
30 a 34 años30 a 34 años

61. 6161
LÍMITES RELATIVOSLÍMITES RELATIVOS
Son aquello que SI concuerdan enSon aquello que SI concuerdan en
el límite superior de una categoría,el límite superior de una categoría,
con el límite inferior de la otra.con el límite inferior de la otra.
Ejemplo:Ejemplo:
Peso en escolares UniversitariosPeso en escolares Universitarios
40 a 49 kilogramos40 a 49 kilogramos
50 a 59 kilogramos50 a 59 kilogramos
60 a 69 kilogramos60 a 69 kilogramos

62. 6262
LÍMITES REALESLÍMITES REALES
Son aquellos que NO concuerdanSon aquellos que NO concuerdan
en el límite superior de unaen el límite superior de una
categoría, con el límite inferior decategoría, con el límite inferior de
la otra.la otra.
Ejemplo:Ejemplo:
Grupos quinquenales de edad.Grupos quinquenales de edad.
20 a 25 años20 a 25 años
25 a 30 años25 a 30 años
30 a 35 años30 a 35 años

63. 6363
LÍMITES REALESLÍMITES REALES
Son aquello que NO concuerdan enSon aquello que NO concuerdan en
el límite superior de una categoría,el límite superior de una categoría,
con el límite inferior de la otra.con el límite inferior de la otra.
Ejemplo:Ejemplo:
Peso en escolaresPeso en escolares
19.5 a 24.5 kilogramos19.5 a 24.5 kilogramos
24.5 a 29.5 kilogramos24.5 a 29.5 kilogramos
29.5 a 34.5 kilogramos29.5 a 34.5 kilogramos

64. 6464
AMPLITUD DE CLASEAMPLITUD DE CLASE
Es la diferencia entre el límiteEs la diferencia entre el límite
superior real y el inferior real desuperior real y el inferior real de
una categoría:una categoría:
Peso en escolaresPeso en escolares
39.5 a 49.5 = 1039.5 a 49.5 = 10
49.5 a 59.5 = 1049.5 a 59.5 = 10
59.5 a 69.5 = 1059.5 a 69.5 = 10

65. 6565
AMPLITUD DE CLASEAMPLITUD DE CLASE
Es la diferencia entre el límiteEs la diferencia entre el límite
superior real y el inferior real desuperior real y el inferior real de
una categoría:una categoría:
Ejemplo:Ejemplo:
Grupos quinquenales de edad.Grupos quinquenales de edad.
20 a 25 = 520 a 25 = 5
25 a 30 = 525 a 30 = 5
30 a 35 = 530 a 35 = 5

66. 6666
PUNTO MEDIO DE CLASEPUNTO MEDIO DE CLASE
Es el punto que resulta de dividirEs el punto que resulta de dividir
el límite inferior más el límiteel límite inferior más el límite
superior, dividido entre dos:superior, dividido entre dos:
Ejemplos:Ejemplos:
39.5 + 49.5
2
= = 44.5 kilogramos
20 + 25
2
= 22.5 años
89
2

67. 6767
CLASIFICACIÓN DE DATOSCLASIFICACIÓN DE DATOS
•Distribución de frecuenciasDistribución de frecuencias
•Datos de AsociaciónDatos de Asociación
•Series cronológicasSeries cronológicas

68. 6868
DISTRIBUCIÓN DEDISTRIBUCIÓN DE
FRECUENCIASFRECUENCIAS
•En un grupo de personas podemosEn un grupo de personas podemos
averiguar primero cuantas mujeres yaveriguar primero cuantas mujeres y
cuantos hombres hay. Investigarcuantos hombres hay. Investigar
después como se reporten dedespués como se reporten de
acuerdo a su nacionalidad , en uno yacuerdo a su nacionalidad , en uno y
otro caso se esta usando una únicaotro caso se esta usando una única
escala cada vez.escala cada vez.

69. 6969
DISTRIBUCIÓN DEDISTRIBUCIÓN DE
FRECUENCIASFRECUENCIAS
Individuos por
Sexo Nacionalidad
Hombres 125 Mexicanos 145
Mujeres 85 Japoneses 65
TOTAL 210 TOTAL 210

70. 7070
DATOS DE ASOCIACIÓNDATOS DE ASOCIACIÓN
Sexo
Nacionalidad
TOTALMexicanos Japoneses
Hombres 98 27 125
Mujeres 47 38 85
TOTAL 145 65 210

71. Una vez clasificada y
computarizada la información se
procede al cálculo de medidas
de frecuencia, de resumen, de
dispersión o al procesamiento
estadístico planeado
7171

72. Ejercicio para variablesEjercicio para variables
cualitativascualitativas
Series simplesSeries simples
Con base en listado nominal presentadoCon base en listado nominal presentado
en excel en esta presentación en dondeen excel en esta presentación en donde
son 30 alumnos elaborar para variablesson 30 alumnos elaborar para variables
cuantitativas para series agrupadas ,cuantitativas para series agrupadas ,
calcula lo que falta y elabora cuadros ycalcula lo que falta y elabora cuadros y
gráficas , analiza e interpreta resultados.gráficas , analiza e interpreta resultados.
7272