Fromato Cursograma

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I . 3 GRÁFICAS

E

xisten formas gráficas de representar una serie de datos, esto es, a través de lo que se conoce como Histogramas y Polígonos de Frecuencia.

Histograma.- Es una expresión gráfica de las distribuciones frecuenciales. Dicha gráfica queda expresada por rectángulos, en donde, en el eje de las abscisas (x) se señalan los intervalos de clase con centro en las marcas de clase; y en el eje de las ordenadas (y) las frecuencias absolutas de clase (frecuencias relativas de clase, para diseñar un histograma de frecuencias relativas de clase).

Polígonos de Frecuencias Absolutas.- Se obtiene al unir por segmentos de recta los puntos medios superiores de los rectángulos del histograma. En el eje de las ordenadas estarán las frecuencias absolutas.

Polígonos de Frecuencias Relativas.- Se obtiene de la misma manera que el anterior a diferencia de que en el eje de las ordenadas estarán las frecuencias relativas .

Polígono de Frecuencias Acumuladas u Ojiva. - Se obtiene análogamente a los anteriores polígonos, a diferencia de que en el eje de las ordenadas estarán las frecuencias acumuladas.

I . 4 DATOS AGRUPADOS

Y NO AGRUPADOS

D

atos no agrupados, son aquellos que se estudian elemento por elemento.

Datos agrupados, son aquellos que es necesario en intervalos de clase.

Intervalo de clase.- contará con dos límites: uno conocido como límite inferior y otro como límite superior, es decir:

Sea Ii = ( a , b )

entonces: Ii = intervalo de clase i-ésimo

a = límite inferior

b = límite superior.

Marca de clase.- Es el punto medio de cada intervalo de clase, es decir:

MCi = ( a + b )/ 2 ∴ MCi marca de clase del intervalo i-ésimo.

Límites reales.- El límite real inferior del intervalo i-ésimo se calcula como, el cociente de la suma del límite superior del intervalo i-ésimo menos uno más el límite inferior del i-ésimo, todo dividido entre dos.

El límite real superior del intervalo i-ésimo se calcula como el cociente de la suma del límite superior del intervalo i-ésimo más el límite inferior del i-ésimo más uno, todo dividido entre dos.

I . 5 MEDIDAS DE

U

TENDENCIA CENTRAL

na Medida de Tendencia Central, indica los valores promedio de un experimento. Existen diversas Medidas de Tendencia Central, como son:

- Media Aritmética,

- Mediana,

- Moda y otras más.

Cabe hacer mención que para realizar el cálculo de la Mediana, los datos deben estar todos y cada uno ordenados (en forma ascendente o descendente, pero en ¡orden!). Se recomienda que, independientemente de la medida de centralización que se vaya a calcular, se ordenen inicialmente los datos.

I . 6 MEDIDAS DE

DISPERSIÓN

U

na Medida de Dispersión, indica el grado de variación de los datos con respecto a una medida de tendencia central.

Existen diversas medidas de dispersión, como son:

- Desviación Típica,

- Varianza y otras como:

- Desviación Media,

- Rango Semi-Intercuartil, etc.

Nota: Debido a que se van a realizar inferencias con los valores de la muestra, se recomienda utilizar como divisor n - 1