Jose Daniel Rosal - C.I: 28686663 - Escuela: Ing. de Sistemas

1. INSTITUTO UNIVERSITARIO POLITÉCNICO
«SANTIAGO MARIÑO»
SEDE BARCELONA
CATEDRA ESTADISTICA I
ORGANIZACIÓN DE DATOS
Docente: Autor:
M.Sc. Lcdo. Pedro Beltrán Br. José Daniel Rosal
C.I.: 28.407.680

2. INTRODUCCION
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.
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.

3. ORGANIZACIÓN DE DATOS
Uno de los primeros problemas al que se enfrenta un estudio estadístico, es la
recolección de datos, pues éstos no surgen de la nada. Deben ser recopilados. Para ello
debe tenerse en cuenta la importancia de contar con buenas técnicas de recolección y,
es su caso, de muestreo, puesto que las inferencias obtenidas finalmente estarán
basadas en las estadísticas calculadas a partir de los datos recopilados.
La obtención de datos para el análisis estadístico es un proceso integral que incluye las
siguientes etapas típicas:
Definición de los objetivos del estudio observacional o experimento. Por ejemplo,
el cálculo del ingreso promedio familiar en los estudiantes de la preparatoria, o la
comparación de la efectividad de un medicamento que se ha utilizado normalmente
frente a otro producto nuevo.
Definición de la variable y la población de interés. Este aspecto tiene que ver con
los alcances del estudio. Por ejemplo, el sueldo del jefe de familia del estudiante, o el
tiempo de recuperación de los pacientes de una cierta enfermedad y de un centro
hospitalario específico a los cuales se aplican los medicamentos.

4. ORGANIZACIÓN DE DATOS
Definición de los métodos para la obtención y medición de los datos. Por
ejemplo, un cuestionario, una indagación en los centros de trabajo, o vía
telefónica, o el seguimiento de una bitácora médica. También incluye, en su
caso, la decisión de la obtención de un censo o la determinación del tamaño de
la muestra.
Determinación de las técnicas descriptivas o de inferencia que sean las
apropiadas para el análisis de los datos.
Una vez que se obtienen los datos para un estudio estadístico, el primer
paso es realizar una crítica y organización de los datos para su posterior
tratamiento. En general, este proceso implica una elaboración de listas o su
recuento y agrupación en frecuencias simples, que se conoce con el nombre de
conteo. De manera similar a como se realiza el conteo de los votos para una
elección. En los tiempos actuales, con la herramienta de la computadora, estos
procesos pueden ser ciertamente tediosos en algunos casos, pero siempre
resultará un procedimiento muy simple

5. ORGANIZACIÓN DE DATOS

6. VARIABLES ESTADÍSTICAS

7. TABLAS ESTADÍSTICAS

8. TABLAS ESTADISTICA

9. TABLAS ESTADÍSTICAS EJEMPLO

10. FRECUENCIA ABSOLUTA
La frecuencia absoluta de una variable es el número de veces que aparece en la
muestra dicho valor de la variable.
Ejemplo: consideremos una muestra de 20 niños que pertenecen al coro del colegio.
Del total de la muestra de 20 niños, 4 están en cuarto básico; 7 en quinto básico; 5 en
sexto básico; 2 en séptimo básico y 2 en octavo básico.

11. FRECUENCIA RELATIVA
La frecuencia relativa es el cuociente entre la frecuencia absoluta y el tamaño de la
muestra. Esta frecuencia nos permite hacer comparaciones de muestras de distinto tamaño.
Dado que la frecuencia relativa es un cuociente entre dos números, es que la
podemos representar como fracción, decimal y porcentaje.
Obtengamos la frecuencia relativa de la muestra anterior: Cuatro veinteavos (4/20) de
los niños del coro son de cuarto básico; treinta y cinco centésimos son de quinto básico
(0,35) y el diez porciento (10%) son de octavo básico.

12. FRECUENCIA ABSOLUTA
ACUMULADA
Teniendo en cuenta que la frecuencia absoluta es el número de veces que aparece
el valor de una muestra de la población, la frecuencia absoluta acumulada es el resultado
de todas las sumas de las frecuencias absolutas (valga la redundancia). Este concepto,
que resulta clave para comprender el estudio de la estadística, viene representado por las
siglas Fi.

13. FRECUENCIA RELATIVA ACUMULADA
La frecuencia relativa acumulada es el cociente entre la frecuencia acumulada
de un determinado valor y el número total de datos.
Se representa por NI
Se puede expresar en tantos por ciento.

14. TIPOS DE ORGANIZACIÓN DE DATOS
En el caso de las variables cuantitativas y las cuasi-cuantitativas, a
demás, se puede obtener también la siguiente información para cada una de las
modalidades:
- Las frecuencias absolutas acumuladas (na)
-- las frecuencias relativas acumuladas (pa)
-- los porcentajes acumulados (%a).
- A la información sobre la frecuencia a partir de la tabla hasta cierto dato
nominal se le conoce con el nombre de frecuencias acumuladas (fa) y se añade
en una columna en la misma tabla.

15. OPERACI0NES CON ORGANIZACIÓN DE
DATOS
La información es un activo fundamental para las empresas e
instituciones, y Widefense provee servicios orientados al respaldo de
información clave.
Actualmente, el universo de datos disponible puede dificultar la toma de
decisiones en una organización, principalmente, por el exceso de información
existente, su diversidad y lo cambiante de ella. “Vivimos frente a una avalancha
de información originada, por ejemplo, por la música digital, imágenes médicas,
fotografías digitales, redes eléctricas inteligentes, video vigilancia, redes
sociales, televisión digital y sensores para teléfonos, entre otros factores”.

16. OPERACI0NES CON ORGANIZACIÓN DE
DATOS
Operaciones con organización de datos (II) . Una de nuestras soluciones
está orientada al respaldo basado en el uso de la nube. Esta solución permite
administrar los respaldos y la recuperación de la información de manera
sencilla, ágil y rápida. Ideal para empresas que están llevando sus servicios a la
nube tecnológica. La principal ventaja de este servicio es que genera
importantes ahorros para los clientes, ya que – dada su naturaleza- no implica
incurrir en gastos de hardware. Otra alternativa es mantener la información
siempre en el sitio del cliente. De esta manera, posibilita el respaldo de un
mayor volumen de información, en pequeños lapsos de tiempo y necesitando un
menor espacio de almacenamiento en el servidor, gracias a la de-duplicación en
el origen de los datos.
Mediante ella es posible respaldar equipos de escritorio y notebooks,
máquinas virtuales, oficinas remotas, sistemas de almacenamiento compartido y
aplicaciones empresariales.

17. OPERACI0NES CON ORGANIZACIÓN DE
DATOS. EJEMPLO
Por ejemplo, se desea hacer una tabla que muestre las calificaciones en
Matemáticas de un grupo escolar. Se ve que hubieron dos alumnos que sacaron
10 de calificación, siete estudiantes sacaron 9, etc.; se dice entonces que la
frecuencia del dato nominal 10 es de dos; la frecuencia de la variable 9 es siete,
etc. Una distribución de frecuencias es el resultado de organizar los datos
recolectados en grupos, mostrando la frecuencia de cada uno. Esta puede ser
simple o por intervalos.

18. OPERACI0NES CON ORGANIZACIÓN DE
DATOS. EJEMPLO
Otro ejemplo: Ordenar y construir una tabla de frecuencias simple del siguiente
conjunto de datos recolectados: 24 20 32 32 29 21 21 22 33 30 27 26 23 24 20 25 26 32
28 22 29 29 33 35 31 28 32 35 33 32 27 21 33 29 25 24 Solución: Primer paso: Se
localizan los números más chico y más grande: son el 20 y el 35. Segundo paso: Se hace
una lista completa de números desde el 20 hasta el 35: 20 24 28 32 21 25 29 33 22 26 30
34 23 27 31 35 Tercer paso: Se cuenta cuántos datos nominales 20 aparecen y por cada
uno que aparezca se pone una “rayita” ( / ). Se hace lo mismo para cada valor: 20 // 24 ///
28 // 32 ///// 21 /// 25 // 29 //// 33 //// 22 // 26 // 30 / 34 23 / 27 // 31 / 35 // A manera de
comprobación, para tener la seguridad de que no se escapó alguno o no se contaron de
más, la suma de todas las “rayitas” ( / ) debe ser igual al número de datos nominales del
conjunto inicial. En este caso existen 36 datos nominales y 36 “rayitas”, lo que significa
que el conteo fue correcto.

19. CONCLUSIONES
Así mismo para obtener esa calidad de datos deseada en el proceso de medición
de datos, se identifica y delimita la problemática del fenómeno a estudiar y los objetivos
de estudio, teniendo como resultado múltiples dimensiones de la calidad como lo es la
exactitud, la pertinencia, la precisión, la cantidad y la oportunidad. En conclusión los
procesamientos de la organización datos se pueden hallar a través de una recolección
de forma directa e indirecta a través de diferentes medios. Este proceso consiste en
recolectar datos para luego organizarlos y clasificarlos ya sea en tabulaciones o
gráficos, para luego ser analizados de forma veraz y lo más cercano a la realidad.
Es de vital importancia para nuestra vida profesional venidera, que manejemos
estos conceptos con facilidad, así mismo el que los usemos de la manera apropiada,
siempre en pro de buscar soluciones a los problemas que se nos puedan presentar.

20. BIBLIOGRAFÍA
Anderson D SWeeney D y Williams, T. (1005). Estadística para la admi
nistración y economía. Mexico. Editores Thomson.
Freedman D. et al. (1991). Estadística. Barcelona, España. Ed. A. Bosch.
Sote, A. (2005). Principios de la Estadística. Caracas, Venezuela. Ed. Panapo