CONCEPTOS BÁSICOS DE ESTADÍSTICA:
VARIABLES, FRECUENCIAS…
Evidencia
1 (31-Agosto)
Después de dos clases de
“Estadística Descriptiva en Educación” he logrado aprender y reafirmar
conocimientos en relación a esta materia, por ejemplo: algunos conceptos básicos
como son las variables (que son las características de una población o muestra
que pueden ser medidas o comparadas). Así, después de una recopilación de datos
grupales, logré comprender lo qué es la frecuencia absoluta y la frecuencia
relativa; la primera se refiere al numero de veces que se repite un valor (tal
y como sucede con la moda); la segunda también se refiere al número de veces
que se repite un valor, pero con respecto al total de datos. Lo anterior se
puede ejemplificar de la siguiente manera:
Total de personas
encuestadas (total de datos): 27
Edades -
Frecuencia absoluta (FA) - Frecuencia relativa (FR)
18 - 5 - 5/27
19 - 9 - 9/27
20 - 7 - 7/27
21 - 4 - 4/27
22 - 2 - 2/27
Como se puede observar, las
edades son la variable a estudiar, además se puede ver que los valores tanto de
la FA como de la FR son parecidos, lo único que cambia es que la FR se expresa
a manera de “fracción” y esto es a causa del total de datos o personas
encuestadas, como se menciona en la definición del primer párrafo.
Asimismo, de la clase
aprendí algo totalmente nuevo, que es en relación al uso de las graficas para
la representación de datos. Ahora sé que la gráfica de barras se utiliza para
representar la Frecuencia Absoluta (FA), algunas de sus características son que
las barras son pueden ir juntas (porque si no pasaría a ser histograma), además
que cuando en el eje horizontal no se inicia colocando los datos desde “cero”
(0), se deben colocar dos barras diagonales (//) que intersecten el eje. Por
otro lado, ahora sé que el gráfico circular se usa para la Frecuencia Relativa (FR), en donde se
utilizan los porcentajes para representar los datos obtenidos.
Sin embargo, la FR en
algunos casos también puede ser representada con gráfica de barras, e incluso
se hace de manera similar que la FA, la única diferencia es la graduación del
eje vertical de la FR, ya que éste se gradúa a manera de fracción.
De igual modo, el día de hoy
aprendí que se puede representar de varias maneras la FR, esto puede ser en
decimales o en porcentaje. Los decimales resultan de la división entre el
numerador y denominador de cada dato de la FR; y el porcentaje resulta
simplemente de multiplicar los decimales por 100. Por ejemplo, retomando los
datos presentados anteriormente:
Edades -
FR - Decimales -
Porcentaje
18 - 3/27 - 0.1111 - 11.11 %
19 - 9/27 - 0.3333 - 33.33 %
20 - 7/27 - 0.2592 - 25.92 %
21 - 4/27 - 0.1481 - 14.81 %
22 - 2/27 - 0.0740 - 7.4
%
Finalmente, aprendí que para
verificar los resultados obtenidos en cada columna (en FA y FR) respecto al
total de datos, se realiza una sumatoria (∑), y asimismo, para saber el total
de resultados (en los decimales y porcentajes) se realiza la misma operación
(∑), y de tal modo habremos hecho un recuento, análisis e interpretación de
datos obtenido resultados confiables, esto es precisamente la tarea que lleva a
cabo la estadística.
Evidencia
2 (5-Septiembre)
El día de hoy, al continuar con el tema de las variables
aprendí su clasificación, lo que me pareció un aspecto muy importante que
debemos saber al momento de llevar a cabo investigaciones, para que de tal
modo, los resultados que se consigan sean mucho más concisos.
Así, las variables se
clasifican dependiendo del tipo de respuesta que se obtiene:
1)
VARIABLES
NUMÉRICAS: que como su nombre lo dice son aquellas que tienen
NÚMEROS.
Por un lado, éstas se
dividen en VARIABLES NUMÉRICAS CONTINUAS, que son las que poseen números
decimales. Por ejemplo, la estatura, la distancia que recorre un automóvil
durante 1 hora, el promedio final de un
alumno, etc.
Por otro lado, éstas también
se dividen den VARIABLES NUMÉRICAS DISCRETAS, que aquellas que tienen números
enteros. Por ejemplo, el número de hermanos o hijos que tiene una persona, la
edad, etc.
2)
VARIABLES
CATEGÓRICAS: a diferencia de las variables numéricas,
éstas tienen PALABRAS.
Por una parte, están las
VARIABLES CATEGÓRICAS ORDINALES, que como su nombre lo dice se pueden ordenar
por jerarquías. Por ejemplo, el nivel de
estudios de una persona o la posición que se ocupa entre los hermanos.
Por otra parte, tenemos a
las VARIABLES CATEGÓRICAS NOMINALES, que a diferencia de las anteriores no se
ordenan; bueno si se pueden llegar a ordenar pero bajo criterios de cada
persona, es decir se ordenan de manera subjetiva. Por ejemplo, el sexo, las
expectativas que se tienen de una clase, la religión, entre otras.
Finalmente, también aprendí
que algunas variables pueden ser ambiguas, esto quiere decir que se van a
clasificar de acuerdo al criterio del investigador, de esta manera, algunas
variables pueden ser consideradas como numéricas continuas y numéricas
discretas. Un ejemplo de lo anterior es el tiempo, que puede representarse ya
sea en enteros y/o decimales. Asimismo, esto sucede con las variables
categóricas, donde algunas se consideran tanto categóricas ordinales y
nominales, ya que su clasificación
también depende de la subjetividad del investigador.
Evidencia
3 (12-Septiembre)
En la clase de hoy, además
de reafirmar y retroalimentar algunos conceptos que ya hemos visto las clases
anteriores (como qué es estadística, qué son las variables, tipos de variables,
qué son las frecuencias absoluta y relativa, etc.), aprendí a qué se refiere la
Frecuencia Absoluta Acumulada, la cual se define como la suma de frecuencias
absolutas; asimismo aprendí lo qué es la Frecuencia Relativa Acumulada, la cual
surge del resultado de la división de la FA acumulada entre el tamaño de la
muestra.
Prácticamente no existe
mucha diferencia entre las Frecuencias Absoluta y Relativa que vimos la semana
pasada, y las Frecuencias Absoluta y Relativa Acumuladas que explicó el segundo
equipo de exposición. (Para que se entienda mejor véase la figura 1, tabla). Así
vemos que es muy sencillo calcular las Frecuencias Absoluta y Relativa
Acumuladas.
