Este documento describe diferentes métodos para organizar datos estadísticos, incluyendo tablas de distribución de frecuencias y frecuencias agrupadas. Explica que los datos pueden ser cualitativos o cuantitativos y proporciona ejemplos de cada tipo. También cubre conceptos como frecuencia absoluta, frecuencia relativa y operaciones estadísticas para organizar y analizar datos.

1. Republica Bolivariana De Venezuela
Instituto Universitarios Politécnico
“Santiago Mariño”
Extensión Barcelona
Escuela De Ingeniería Industrial
Bachiller:
Greylen Acuña
28647294
ORGANIZACIÓN
DE
DATOS

2. Introducción
La estadística con frecuencia se realiza con la intención de llegar a establecer
conclusiones o a obtener resultados, esto demanda muchas veces estudiar
centenares de cifras de cosas, objetos, personas o grupos. Por ejemplo un caso
extremo de estudio que involucra a la estadística es la realización de un censo, a
pesar de la ayuda de procedimientos complejos diseñados para tal fin, constituye
siempre una tarea gigantesca resumir y describir las enormes cantidades de datos
que se generan de los proyectos de investigación. Usando los principios más
elementales de la estadística descriptiva, es posible describir las características de
los datos con bastante claridad y precisión, de modo que las tendencias o
generalidades se puedan descubrir más rápidamente y comunicar con mayor
facilidad. Primero, es menester clarificar que dependiendo del nivel de medición
de la variable se posibilitará su organización.

3. Organización De Datos:
 La estadística con frecuencia se realiza con la intención de llegar a establecer
conclusiones o a obtener resultados, esto demanda muchas veces estudiar
centenares, miles o aun cifras más altas de cosas, objetos, personas o grupos. Por
ejemplo un caso extremo de estudio que involucra a la estadística es la realización
de un censo, a pesar de la ayuda de procedimientos complejos diseñados para tal
fin, constituye siempre una tarea gigantesca resumir y describir las enormes
cantidades de datos que se generan de los proyectos de investigación . Usando
los principios más elementales de la estadística descriptiva, es posible describir las
características de los datos con bastante claridad y precisión, de modo que las
tendencias o generalidades se puedan descubrir más rápidamente y comunicar
con mayor facilidad. Primero, es menester clarificar que dependiendo del nivel de
medición de la variable se posibilitará su organización.

4. Se hace a través de tablas
Pueden ser:
 Distribución de frecuencias simples
 Distribución de frecuencias por intervalos
La frecuencia es el numero de veces que
aparece cada variable o dato nominal

5. Frecuencia y distribución de frecuencia
Las técnicas más habituales para ordenar, clasificar y presentar datos son las distribuciones de
frecuencias. En estadística, la frecuencia va referida al número de veces en que aparece un
determinado valor para una variable. Comenzaremos diferenciando dos tipos de frecuencias:
 Frecuencia absoluta individual de un valor: Es el número de veces que aparece repetido
dicho valor en un conjunto de n puntuaciones. La suma de las frecuencias fi para todos los
valores coincide con el valor de n.
 Frecuencia relativa individual de un valor: Es el cociente entre la frecuencia absoluta
individual y el tamaño de la muestra. Es decir, pi = fi/n. Lo más frecuente es utilizar este tipo
de frecuencia en términos porcentuales, expresándola como Pi=(fi /n) x 100. En este caso, la
suma de las Pi para todos los valores es 100.
 Frecuencia absoluta acumulada de un valor: Es la suma de las frecuencias absolutas que
corresponden a todos los valores iguales o menores que él. La frecuencia fa para el valor
más alto de la variable coincide con n.

6.  Frecuencia relativa acumulada de un valor: Es la suma de las frecuencias relativas de los
valores iguales o menores que él. Expresada en términos de porcentaje, aparece como
Pa, y la Pa correspondiente al valor más alto resulta ser 100.
Una distribución de frecuencias agrupadas se origina cuando en lugar de modalidades
consideramos clases. Suele recurrirse a ellas cuando se pretende simplificar la presentación
de variables que poseen muchas modalidades posibles.
Un caso particular de agrupamientos se da en los valores correspondientes a variables
continuas, medidas al menos en escala de intervalos. En esta situación, la clase de valores
que adoptamos se denomina intervalo y comprende las modalidades de una variable
contenidas entre los dos valores que delimitan el intervalo.
 Datos cuantitativos: Todo lo que se puede medir y contar, decimos que se puede
cuantificar. El concepto “datos cuantitativos” hace referencia precisamente a eso, a la
información tangible, la que es obtenida mediante algún método de investigación
Distribución de frecuencias y frecuencias agrupadas
Tipos de organizaciones de datos

7. Toda La manera de cuantificar los datos obtenidos en nuestro estudio nos dará la pauta de
hacia qué rumbo dirigirse, de ahí la importancia de su correcto análisis para poder demostrar
si estamos en lo correcto o no, en la hipótesis planteada.
Se denomina investigación cuantitativa aquella que genera datos numéricos o
estadísticos para cuantificar opiniones, comportamientos o cualquier variable que se haya
definido para ser objeto de estudio. Por lo regular se utiliza como método de recolección las
entrevistas cara a cara o vía telefónica y los diversos tipos de encuestas.
Este tipo de datos cuantitativos se refiere al flujo constante de valores posibles de la
variable, estos datos no se restringen a valores enteros (aunque normalmente son reducidos
a valores enteros por aproximación). Los datos cuantitativos continuos se miden en lugar de
contarse. Además tienen entre sus características que pueden dividirse.
Medir la altura de una persona. (Puedes mediar la altura en metros, centímetros y hasta
dar una medida en milímetros, es decir, los datos son continuos.
Edad (Puedes definir una edad en años, meses y hasta días)
Datos cuantitativos continuos
Ejemplo

8. Datos cualitativos
Es el nombre dado a los datos que se expresan en forma de palabras o textos que ayudan a
comprender ciertas acciones y actitudes de los encuestados que no son cuantificables, por lo
que su uso es muy importante para fundamentar cualquier investigación seria. Los datos
cualitativos nos arrojan ese tipo de datos donde los encuestados se manifiestan de forma más
abierta, nos llevan a mundos desconocidos, nos comparten sus emociones, lo que en realidad
los motiva.
En una encuesta realizada a 10 personas, se hace la siguiente pregunta
¿Por que prefieres usar el servicio de encuesta online de QuestionPro?
Al ser una pregunta abierta, los encuestados se sintieron en libertad de responder y aunque
cada respuesta fue diferente, el investigador pudo agrupar la información en categorías, por
ejemplo: Precio, calidad y costumbre. Actualmente existen poderosos softwares como
QuestionPro .
Ejemplo

9. Características cualitativas y cuantitativas
Datos Cualitativos
 Los métodos para recopilar este tipo de datos son
principalmente grupos de enfoque y preguntas de texto
abiertas.
 Los métodos de recopilación de datos cualitativos varían
utilizando técnicas como grupos focales, entrevistas u
observaciones.
 El volumen de datos obtenidos puede hacer que el análisis y la
interpretación consuman mucho tiempo.
 Se utiliza sobre todo para obtener una comprensión de las
opiniones y motivaciones de los consumidores
 La presencia del investigador durante la recopilación de datos,
puede afectar las respuestas de los sujetos de estudio.
Datos Cuantitativos
 Los métodos cuantitativos de recopilación de datos están
mucho mas estructurados
 Los métodos cuantitativos de recopilación de datos incluyen
encuestas de papel o encuestas online, encuestas móviles,
entrevistas cara a cara o telefónicas, etc.
 Las preguntas para obtener este tipo de datos tienden a ser
más bien cerradas, y el tamaño de la muestra más grande.
 Datos que se pueden transformar en estadísticas utilizables.
 Se puede reunir información de un número relativamente
grande de participantes.

10. Operaciones con organización de datos
 Es la operación estadística, definida como
el conjunto de actividades, incluidas las
preparatorias, que conducen a la
obtención de resultados estadísticos
sobre un determinado sector ,tema o
territorio. También se incluyen en el
ámbito de esta definición los trabajos de
infraestructura y de normalización
estadística que posibilitan la coordinación,
homogeneización e integración de las
estadísticas, así como la recopilación de
los resultados y la confección de síntesis.
 Se define como operación estadística, a
efectos del inventario, el conjunto de
actividades, incluidas las preparatorias
que partiendo de una recogida de datos
individuales conducen a la obtención de
resultados estadísticos agregados, en
forma de tablas o de índices, sobre un
determinado tema relativo a la realidad
demográfica, social, económica, ecológica
entre otro de la nación o de un
determinado territorio de ella

11. Ejemplos de cada organización de datos
 El miedo: Ésta es una variable cualitativa nominal, ya que
no puede ser medida numéricamente. El miedo es una
variable que cambia de acuerdo a la persona que la siente
y fluctúa dependiendo de la situación en la que se sienta
al reaccionar a un suceso o evento determinado.
 El hambre: El hambre no puede ser medido
numéricamente, por tanto, es considerado como una
variable cualitativa ordinal. Esta variable únicamente
puede ser percibida por la persona que la siente y se
puede clasificar en mucha, poca o nada, según la
situación o tiempo específico.
 La belleza: Esta variable es un concepto que únicamente
puede ser medido por el individuo que la interpreta. La
belleza es una cualidad que carece de valor numérico y
no puede ser clasificada dentro de un escalafón. Por
tanto, es una variable cualitativa nominal.
 El valor de un objeto ($ 100, $ 200, $ 300).
 – Por otro lado, la altura de una persona (1,67 cm; 1,70
cm, 1,56 cm).
 – El peso o masa de un cuerpo (5 kg; 10 kg; 15 kg)
 – El número de asaltos de un combate (1 round, 2 rounds,
3 rounds).
 – La velocidad que alcanza un vehículo dentro de un
lapso de tiempo (20 km/h, 40 km/h, 60 km/h).
Cualitativas Cuantitativas

12. Conclusión
Para llevar a cabo una buena organización de datos se deben indagar los
fenómenos, ya que se realiza una investigación a fondo, y ese fenómeno que se
busca debe poseer variables sea cuantitativa o cualitativa y a través de ellas nos
damos cuenta si se debe realizar un análisis estadístico descriptivo o un análisis
estadístico inferencial. Un análisis estadístico descriptivo es un análisis de los datos
obtenidos en una muestra (n) y como su nombre lo indica describen y resumen las
observaciones obtenidas sobre un fenómeno, un suceso o un hecho; y el análisis
estadístico inferencial consiste en llegar a obtener conclusiones o generalizaciones
que sobrepasan los límites de los conocimientos aportados por un conjunto de datos.
Es decir que, la recolección de los datos puede inducir una investigación por
muestreo o mediante el diseño experimental, dando como origen datos muéstrales y
datos experimentales. Es preciso señalar que el objetivo principal de la organización
de los datos es indicar las propiedades de los mismos conociendo además sus
particularidades.

13. https://www.lifeder.com/ejemplos-variables-cualitativas-cuantitativas
https://es.slideshare.net/anthonymaule/guia-organizacin-de-datos
ww.wikillerato.org/Organización_de_los_datos.html
https://www.questionpro.com/es/cualitativa-vs-cuantitativa.html
BIBLIOGRAFÍA