Reto 1. Conceptos básicos de la estadística en las Ciencias Sociales

universidad digital del estado de guanajuato

lic. ciencias del comportamiento humano

NOMBRE DEL ALUMNO Mario Alberto Méndez Ayala

MATRÍCULA 23014786

MODULO Estadística para las Ciencias Sociales

ASESOR Jorge Iván Espinosa Godínez

NUMERO DEL RETO 1

NOMBRE DEL RETO Conceptos básicos de la estadística en las Ciencias Sociales

fecha de entrega 11/01/2024

Parte 1 de 4

Reto 1. Conceptos básicos de la estadística en las Ciencias Sociales

• Tipos de estadística en función de su alcance.

• Construcción de una distribución de frecuencia.

En función de su alcance, la estadística se clasifica en dos tipos principales: estadística descriptiva y estadística inferencial.(uveg, 2024)

La construcción de una distribución de frecuencia implica organizar y presentar la frecuencia de ocurrencia de cada valor o intervalo en un conjunto de datos.(guerra 2023)

¿que es la estadistica ?

Tipos de estadística en función de su propósito

• Tablas de frecuencias con información relativa.

En función de su propósito, la estadística se puede clasificar en tres tipos principales: estadística descriptiva, estadística inferencial y estadística aplicada

Las tablas de frecuencias con información relativa incluyen medidas que expresan la frecuencia de cada valor en relación con el total de observaciones

• Recolección de datos.

La recolección de datos en estadística es el proceso de recopilar información relevante y pertinente para un estudio o investigación. Este paso es crucial para obtener datos válidos y confiables que se utilizarán en análisis estadísticos posteriores.(uveg, 2024)

Tablas de frecuencias.

•Distribución de frecuencias.

Las tablas de frecuencias son herramientas estadísticas que organizan y presentan la distribución de frecuencias de un conjunto de datos.

La distribución de frecuencias es una herramienta estadística que organiza y presenta la frecuencia de ocurrencia de cada valor en un conjunto de datos.

Parte 2 de 4

• Frecuencia acumulada.

• Construcción de una distribución de frecuencia.

En función de su alcance, la estadística se clasifica en dos tipos principales: estadística descriptiva y estadística inferencial.1

La construcción de una distribución de frecuencia implica organizar y presentar la frecuencia de ocurrencia de cada valor o intervalo en un conjunto de datos.(peña, 2014)

Tipos de estadística en función de su propósito

• Tablas de frecuencias con información relativa.

En función de su propósito, la estadística se puede clasificar en tres tipos principales: estadística descriptiva, estadística inferencial y estadística aplicada. (uveg, 2024)

Las tablas de frecuencias con información relativa incluyen medidas que expresan la frecuencia de cada valor en relación con el total de observaciones (uveg, 2024)

• Recolección de datos.

La recolección de datos en estadística es el proceso de recopilar información relevante y pertinente para un estudio o investigación. Este paso es crucial para obtener datos válidos y confiables que se utilizarán en análisis estadísticos posteriores.

Tablas de frecuencias.

•Distribución de frecuencias.

Las tablas de frecuencias son herramientas estadísticas que organizan y presentan la distribución de frecuencias de un conjunto de datos.

La distribución de frecuencias es una herramienta estadística que organiza y presenta la frecuencia de ocurrencia de cada valor en un conjunto de datos. (peña, 2014)

Parte 3 de 4

Frecuencia acumulada.

La frecuencia acumulada es una medida estadística que representa la suma acumulativa de las frecuencias absolutas o relativas en una distribución de frecuencia. Esta medida proporciona información sobre la acumulación de datos hasta un determinado punto en la distribución. (uveg, 2024)

• Frecuencia relativa.

La frecuencia relativa es una medida estadística que indica la proporción o el porcentaje de veces que ocurre un determinado valor o intervalo en relación con el total de observaciones en una distribución de datos.

• Gráfico de frecuencias, gráfico de barras, gráfico circular y polígono de frecuencias.

• Tablas de contingencia.

• Diagrama de frecuencia acumulada.

Estos gráficos son herramientas visuales esenciales en estadística, ya que facilitan la interpretación y comprensión de la distribución de datos. La elección del tipo de gráfico depende del tipo de datos y de los objetivos específicos de la representación visual. (uveg, 2024)

Las tablas de contingencia, también conocidas como tablas de doble entrada o tablas cruzadas, son herramientas estadísticas que organizan datos en función de dos variables categóricas.(uveg, 2024)

El diagrama de frecuencia acumulada es una representación visual que muestra la acumulación de frecuencias en un conjunto de datos.

Parte 4 de 4

referencias

Guerra, B (2003). Estadística: (ed.). Editorial Félix Varela. Recuperado de: https://elibro.net/es/ereader/bibliotecauveg/71785?page=1 UVEG. (2023). Estadística para las ciencias sociales: Lección 1. Conceptos básicos de estadística, [Material en línea]. Recuperado de: https://avalicmod19b.uveg.edu.mx/mod/scorm/player.php?a=1393&currentorg=ECS_U1_L1_SCORM_ORG&scoid=2954 UVEG. (2023). Estadística para las ciencias sociales: Lección 2. Tipos de variables y tipos de medición, [Material en línea]. Recuperado de: https://avalicmod19b.uveg.edu.mx/mod/scorm/player.php?a=1394&currentorg=ECS_U1_L2_Ejercicio_ORG&scoid=2956 UVEG. (2023). Estadística para las ciencias sociales: Lección 3. Importancia de la estadística para el estudio de las Ciencias Sociales, [Material en línea]. Recuperado de: https://avalicmod19b.uveg.edu.mx/mod/scorm/player.php?a=1396&currentorg=ECS_U1_L3_SCORM_ORG&scoid=3429 UVEG. (2023). Estadística para las ciencias sociales: Lección 4. Tipos de estadística, [Material en línea]. Recuperado de: https://avalicmod19b.uveg.edu.mx/mod/scorm/player.php?a=1399&currentorg=ECS_U1_L4_ORG&scoid=2966 UVEG. (2023). Estadística para las ciencias sociales: Lección 5. Descripción de un conjunto de datos, [Material en línea]. Recuperado de: https://avalicmod19b.uveg.edu.mx/course/view.php?id=179&mainsection=2&chall=5 Peña, D. (2014). Introducción a la estadística para las ciencias sociales. McGraw-Hill España.

La frecuencia acumulada es una medida estadística utilizada en la construcción de distribuciones de frecuencia. Representa la suma acumulativa de las frecuencias absolutas o relativas en una distribución. En el contexto de clases o intervalos, la frecuencia acumulada absoluta es la suma de las frecuencias absolutas de todas las clases anteriores más la frecuencia absoluta de la clase actual. De manera similar, la frecuencia acumulada relativa es la suma de las frecuencias relativas de todas las clases anteriores más la frecuencia relativa de la clase actual. La frecuencia acumulada proporciona una perspectiva acumulativa de cómo se distribuyen las observaciones en una variable. Puede representarse gráficamente mediante una curva de frecuencia acumulada, ofreciendo una visualización más completa de la acumulación de datos a lo largo de la distribución.

La frecuencia relativa es una medida estadística que expresa la proporción o porcentaje de veces que un valor específico o intervalo ocurre en relación con el total de observaciones en una distribución de datos. Se calcula dividiendo la frecuencia absoluta de un valor entre el total de observaciones y multiplicando por 100 para expresar el resultado en términos de porcentaje. La frecuencia relativa proporciona una perspectiva proporcional de la distribución de datos, indicando la importancia relativa de diferentes categorías. Se puede visualizar gráficamente, por ejemplo, mediante gráficos circulares, y su suma total en una distribución siempre es igual a 1 o 100%. La frecuencia relativa es esencial para entender la proporción de ocurrencia de distintos valores y facilita comparaciones entre conjuntos de datos, siendo una herramienta fundamental en el análisis estadístico.

Gráfico de Frecuencias: Un gráfico de frecuencias es una representación visual de la distribución de frecuencias de un conjunto de datos. Se utiliza para visualizar la frecuencia de ocurrencia de cada valor o intervalo en una variable. Puede tomar diversas formas, siendo comúnmente representado mediante histogramas, polígonos de frecuencias o gráficos de barras. Gráfico de Barras: El gráfico de barras es una representación visual en la que las frecuencias de distintas categorías o valores se muestran mediante barras rectangulares. La longitud de cada barra es proporcional a la frecuencia correspondiente. Este tipo de gráfico es efectivo para comparar cantidades entre diferentes categorías y es especialmente útil para datos categóricos o discretos. Gráfico Circular (o Gráfico de Pastel): El gráfico circular, también conocido como gráfico de pastel, representa las frecuencias de diferentes categorías como sectores en un círculo. Cada sector corresponde a una categoría y su tamaño relativo refleja la proporción de la frecuencia en relación con el total. Es adecuado para representar datos categóricos y permite visualizar la participación de cada categoría en el conjunto de datos. Polígono de Frecuencias: El polígono de frecuencias es un gráfico que representa la distribución de frecuencias mediante líneas conectando los puntos correspondientes a los valores del eje horizontal con las frecuencias en el eje vertical. Se utiliza comúnmente en conjunción con histogramas para proporcionar una representación suave de la distribución. Es especialmente útil para datos cuantitativos

Definición: El diagrama de frecuencia acumulada es una representación gráfica que ilustra la suma acumulativa de las frecuencias absolutas o relativas en una distribución de datos. Puede adoptar la forma de una línea o escalera, mostrando cómo se acumulan las observaciones a medida que avanzamos en la escala de valores. Construcción: Para construir un diagrama de frecuencia acumulada, se comienzan por ordenar los datos en orden ascendente. Luego, se suma acumulativamente cada frecuencia absoluta o relativa, y estas sumas se representan en el gráfico. Interpretación: El diagrama de frecuencia acumulada proporciona información sobre la distribución acumulativa de los datos, indicando cuántas observaciones caen por debajo o son iguales a un determinado valor. También es útil para identificar puntos de corte y percentiles en la distribución. Tipos: Puede haber diagramas de frecuencia acumulada ascendente, donde la línea se mueve hacia arriba a medida que se acumulan las frecuencias, o descendente, donde la línea se mueve hacia abajo desde el total acumulado al principio. Punto Final: El punto final del diagrama de frecuencia acumulada coincide con el total de observaciones en la distribución, ya que representa la acumulación completa de frecuencias. Aplicación: Se utiliza en estadística para visualizar la distribución acumulativa de datos y para realizar comparaciones y análisis en términos de percentiles y puntos de corte.

Las tablas de contingencia, fundamentales en estadística, organizan datos en función de dos variables categóricas. Estas tablas representan la intersección de las categorías y muestran las frecuencias absolutas de observaciones en cada combinación. Cada celda de la tabla contiene el recuento de casos correspondiente a una categoría específica de ambas variables. Además de proporcionar una visión conjunta de la distribución de datos, las tablas de contingencia permiten calcular frecuencias relativas y realizar pruebas estadísticas, como la prueba de chi-cuadrado, para evaluar la independencia entre las variables. Los totales marginales en las filas y columnas ofrecen información adicional sobre las frecuencias marginales de cada variable. Este enfoque es ampliamente utilizado en estudios de asociación y análisis de datos categóricos, proporcionando información valiosa sobre la relación entre dos características categóricas.

La estadística es una rama de las matemáticas que se ocupa de la recopilación, análisis, interpretación, presentación y organización de datos. Su objetivo principal es extraer información útil a partir de conjuntos de datos, permitiendo tomar decisiones informadas y realizar inferencias sobre una población más amplia.

Este proceso ayuda a visualizar la distribución de los datos y proporciona una descripción clara de cómo se distribuyen las diferentes categorías o valores en una variable. Definición: La distribución de frecuencias es una tabla o gráfico que muestra la frecuencia de cada valor o intervalo en un conjunto de datos. Pasos para Crear una Distribución de Frecuencias: Identificar cada valor único en el conjunto de datos. Contar cuántas veces aparece cada valor (frecuencia). Organizar los valores y sus frecuencias en una tabla. Elementos de la Distribución: Clases o Categorías: Los valores únicos o rangos en los que se dividen los datos. Frecuencia Absoluta (f): La cantidad de veces que aparece cada valor. Frecuencia Relativa (f %): El porcentaje de veces que aparece cada valor en relación con el total de observaciones. Frecuencia Acumulada: La suma acumulativa de las frecuencias. Tipos de Distribuciones: Distribución Uniforme: Todos los valores tienen aproximadamente la misma frecuencia. Distribución Sesgada a la Derecha (positiva): La mayoría de los valores se concentran en la parte inferior y hay pocos valores altos. Distribución Sesgada a la Izquierda (negativa): La mayoría de los valores se concentran en la parte superior y hay pocos valores bajos. Representación Gráfica: Las distribuciones de frecuencias pueden visualizarse mediante gráficos como histogramas, polígonos de frecuencia o diagramas de barras.

La recolección de datos en estadística es el proceso crucial de obtener información relevante para un estudio o investigación. Comprende la planificación, diseño y obtención de datos de manera sistemática y organizada. Antes de recopilar información, se establecen los objetivos y se identifica la población de interés. Se eligen herramientas adecuadas, como encuestas, entrevistas o mediciones, y se aplica un método de muestreo si la población es extensa. Durante la recolección, se administra el instrumento seleccionado, registrando y almacenando la información de manera ordenada. Es fundamental realizar controles de calidad, validar respuestas y garantizar la privacidad y ética en el procesoLa calidad de los datos recopilados influye directamente en la validez y confiabilidad de los análisis estadísticos subsiguientes, por lo que la precisión y cuidado en esta etapa son esenciales.

Una tabla de frecuencias es una presentación tabular que muestra la frecuencia de ocurrencia de cada valor o intervalo en un conjunto de datos.Elementos de una Tabla de Frecuencias: Clases o Categorías: Los valores únicos o intervalos en los que se dividen los datos. Frecuencia Absoluta (f): La cantidad de veces que aparece cada valor. Frecuencia Relativa (f %): El porcentaje de veces que aparece cada valor en relación con el total de observaciones. Frecuencia Acumulada: La suma acumulativa de las frecuencias. Pasos para Construir una Tabla de Frecuencias: Identificar los valores únicos o intervalos en el conjunto de datos. Contar cuántas veces aparece cada valor o cae dentro de cada intervalo. Organizar los valores y sus frecuencias en una tabla, incluyendo las frecuencias relativas y acumuladas. Tipos de Tablas de Frecuencias: Tablas de Frecuencias Simples: Presentan la frecuencia de cada valor individual en el conjunto de datos. Tablas de Frecuencias Agrupadas: Agrupan los valores en intervalos para manejar conjuntos de datos más extensos. Ejemplo: Supongamos que estamos registrando las alturas de un grupo de personas. La tabla de frecuencias podría incluir categorías de rangos de alturas (por ejemplo, 150-160 cm, 161-170 cm, etc.) y mostrar la frecuencia de personas en cada categoría. Estas tablas proporcionan una visión sistemática y estructurada de la frecuencia con la que aparecen los distintos valores o intervalos en los datos

La construcción de una distribución de frecuencia es un proceso clave en estadística para organizar y presentar la frecuencia de ocurrencia de cada valor en un conjunto de datos. Inicia identificando valores únicos y determinando el rango de datos. Luego, se eligen clases o intervalos, estableciendo límites para agrupar los valores. Se cuentan las frecuencias absolutas de cada intervalo y se construye una tabla que incluye estos valores, así como límites de clase y, opcionalmente, frecuencias relativas y acumuladas. Esta tabla proporciona una visión estructurada de la distribución de datos. Posteriormente, se pueden realizar representaciones gráficas, como histogramas. La interpretación de la distribución permite identificar patrones y características notables.Es crucial validar los cálculos y verificar la precisión de la construcción para garantizar la confiabilidad de los resultados. Este proceso facilita la exploración y análisis de datos de manera organizada y efectiva.

Estadística Descriptiva: Propósito: Describir y resumir las características principales de un conjunto de datos. Métodos: Utiliza medidas de tendencia central (como la media, mediana y moda), medidas de dispersión (como la desviación estándar), y gráficos (como histogramas y diagramas de dispersión) para presentar de manera concisa la información contenida en los datos. Estadística Inferencial: Propósito: Hacer inferencias y generalizaciones sobre una población más amplia basándose en los resultados de una muestra. Métodos: Incluye pruebas de hipótesis, intervalos de confianza, análisis de regresión y técnicas de estimación. Estos métodos ayudan a tomar decisiones y hacer predicciones sobre características desconocidas de la población. Estadística Aplicada: Propósito: Aplicar herramientas y técnicas estadísticas para resolver problemas específicos en campos como la ciencia, la ingeniería, la medicina, la economía, entre otros. Métodos: Utiliza métodos estadísticos para abordar cuestiones prácticas en contextos específicos. Por ejemplo, puede incluir el diseño de experimentos, análisis de datos en estudios clínicos, o la optimización de procesos industriales. (guerra, 2023)

Estadística Descriptiva: Definición: Se enfoca en la recopilación, organización, resumen y presentación de datos de manera descriptiva. Objetivo: Proporcionar una descripción clara y concisa de los datos, utilizando medidas de tendencia central, dispersión y gráficos. Ejemplos: Calcular la media, mediana y moda, y crear histogramas o gráficos de barras para resumir características clave de un conjunto de datos. Estadística Inferencial: Definición: Se centra en hacer inferencias y generalizaciones sobre una población basándose en una muestra representativa de datos. Objetivo: Extender las conclusiones obtenidas de una muestra a la población más amplia, utilizando métodos como pruebas de hipótesis y estimaciones. Ejemplos: Realizar pruebas de hipótesis para determinar si hay diferencias significativas entre dos grupos o estimar la media de una población basándose en una muestra. Estas dos ramas de la estadística trabajan juntas para proporcionar una comprensión completa de los datos. (guerra, 2023)

Estas medidas, como las frecuencias relativas y las frecuencias acumuladas relativas, proporcionan una perspectiva proporcional de la distribución de datos.Frecuencia Relativa (f %): La frecuencia relativa de un valor es el porcentaje de veces que ese valor aparece en relación con el total de observaciones. Se calcula dividiendo la frecuencia absoluta de un valor entre el total de observaciones y multiplicando por 100. Frecuencia Acumulada Relativa: La frecuencia acumulada relativa en un punto específico es el porcentaje acumulado de observaciones hasta ese punto en la tabla. Se calcula sumando las frecuencias relativas hasta el valor o intervalo actual. Construcción de una Tabla de Frecuencias con Información Relativa: Además de las columnas típicas que incluyen los valores y sus frecuencias absolutas, se añaden columnas para las frecuencias relativas y las frecuencias acumuladas relativas. La columna de frecuencias relativas se calcula dividiendo cada frecuencia absoluta entre el total de observaciones y multiplicando por 100. La columna de frecuencias acumuladas relativas se calcula sumando las frecuencias relativas a medida que avanzamos a través de la tabla. Ejemplo: Si estamos registrando las calificaciones de estudiantes en una escala de 1 a 10, una tabla de frecuencias con información relativa incluiría columnas para las calificaciones, las frecuencias absolutas, las frecuencias relativas y las frecuencias acumuladas relativas.

Estadística Descriptiva: Propósito: Describir y resumir las características principales de un conjunto de datos. Métodos: Utiliza medidas de tendencia central (como la media, mediana y moda), medidas de dispersión (como la desviación estándar), y gráficos (como histogramas y diagramas de dispersión) para presentar de manera concisa la información contenida en los datos. Estadística Inferencial: Propósito: Hacer inferencias y generalizaciones sobre una población más amplia basándose en los resultados de una muestra. Métodos: Incluye pruebas de hipótesis, intervalos de confianza, análisis de regresión y técnicas de estimación. Estos métodos ayudan a tomar decisiones y hacer predicciones sobre características desconocidas de la población. Estadística Aplicada: Propósito: Aplicar herramientas y técnicas estadísticas para resolver problemas específicos en campos como la ciencia, la ingeniería, la medicina, la economía, entre otros. Métodos: Utiliza métodos estadísticos para abordar cuestiones prácticas en contextos específicos. Por ejemplo, puede incluir el diseño de experimentos, análisis de datos en estudios clínicos, o la optimización de procesos industriales

Estadística Descriptiva: Definición: Se enfoca en la recopilación, organización, resumen y presentación de datos de manera descriptiva. Objetivo: Proporcionar una descripción clara y concisa de los datos, utilizando medidas de tendencia central, dispersión y gráficos. Ejemplos: Calcular la media, mediana y moda, y crear histogramas o gráficos de barras para resumir características clave de un conjunto de datos. Estadística Inferencial: Definición: Se centra en hacer inferencias y generalizaciones sobre una población basándose en una muestra representativa de datos. Objetivo: Extender las conclusiones obtenidas de una muestra a la población más amplia, utilizando métodos como pruebas de hipótesis y estimaciones. Ejemplos: Realizar pruebas de hipótesis para determinar si hay diferencias significativas entre dos grupos o estimar la media de una población basándose en una muestra. Estas dos ramas de la estadística trabajan juntas para proporcionar una comprensión completa de los datos. (peña, 2014)

Una tabla de frecuencias es una presentación tabular que muestra la frecuencia de ocurrencia de cada valor o intervalo en un conjunto de datos.Elementos de una Tabla de Frecuencias: Clases o Categorías: Los valores únicos o intervalos en los que se dividen los datos. Frecuencia Absoluta (f): La cantidad de veces que aparece cada valor. Frecuencia Relativa (f %): El porcentaje de veces que aparece cada valor en relación con el total de observaciones. Frecuencia Acumulada: La suma acumulativa de las frecuencias. Pasos para Construir una Tabla de Frecuencias: Identificar los valores únicos o intervalos en el conjunto de datos. Contar cuántas veces aparece cada valor o cae dentro de cada intervalo. Organizar los valores y sus frecuencias en una tabla, incluyendo las frecuencias relativas y acumuladas. Tipos de Tablas de Frecuencias: Tablas de Frecuencias Simples: Presentan la frecuencia de cada valor individual en el conjunto de datos. Tablas de Frecuencias Agrupadas: Agrupan los valores en intervalos para manejar conjuntos de datos más extensos. Ejemplo: Supongamos que estamos registrando las alturas de un grupo de personas. La tabla de frecuencias podría incluir categorías de rangos de alturas (por ejemplo, 150-160 cm, 161-170 cm, etc.) y mostrar la frecuencia de personas en cada categoría. Estas tablas proporcionan una visión sistemática y estructurada de la frecuencia con la que aparecen los distintos valores o intervalos en los datos (uveg, 2024)

La recolección de datos en estadística es el proceso crucial de obtener información relevante para un estudio o investigación. Comprende la planificación, diseño y obtención de datos de manera sistemática y organizada. Antes de recopilar información, se establecen los objetivos y se identifica la población de interés. Se eligen herramientas adecuadas, como encuestas, entrevistas o mediciones, y se aplica un método de muestreo si la población es extensa. Durante la recolección, se administra el instrumento seleccionado, registrando y almacenando la información de manera ordenada. Es fundamental realizar controles de calidad, validar respuestas y garantizar la privacidad y ética en el procesoLa calidad de los datos recopilados influye directamente en la validez y confiabilidad de los análisis estadísticos subsiguientes, por lo que la precisión y cuidado en esta etapa son esenciales. (uveg, 2024)

Estas medidas, como las frecuencias relativas y las frecuencias acumuladas relativas, proporcionan una perspectiva proporcional de la distribución de datos.Frecuencia Relativa (f %): La frecuencia relativa de un valor es el porcentaje de veces que ese valor aparece en relación con el total de observaciones. Se calcula dividiendo la frecuencia absoluta de un valor entre el total de observaciones y multiplicando por 100. Frecuencia Acumulada Relativa: La frecuencia acumulada relativa en un punto específico es el porcentaje acumulado de observaciones hasta ese punto en la tabla. Se calcula sumando las frecuencias relativas hasta el valor o intervalo actual. Construcción de una Tabla de Frecuencias con Información Relativa: Además de las columnas típicas que incluyen los valores y sus frecuencias absolutas, se añaden columnas para las frecuencias relativas y las frecuencias acumuladas relativas. La columna de frecuencias relativas se calcula dividiendo cada frecuencia absoluta entre el total de observaciones y multiplicando por 100. La columna de frecuencias acumuladas relativas se calcula sumando las frecuencias relativas a medida que avanzamos a través de la tabla. Ejemplo: Si estamos registrando las calificaciones de estudiantes en una escala de 1 a 10, una tabla de frecuencias con información relativa incluiría columnas para las calificaciones, las frecuencias absolutas, las frecuencias relativas y las frecuencias acumuladas relativas.

Este proceso ayuda a visualizar la distribución de los datos y proporciona una descripción clara de cómo se distribuyen las diferentes categorías o valores en una variable. Definición: La distribución de frecuencias es una tabla o gráfico que muestra la frecuencia de cada valor o intervalo en un conjunto de datos. Pasos para Crear una Distribución de Frecuencias: Identificar cada valor único en el conjunto de datos. Contar cuántas veces aparece cada valor (frecuencia). Organizar los valores y sus frecuencias en una tabla. Elementos de la Distribución: Clases o Categorías: Los valores únicos o rangos en los que se dividen los datos. Frecuencia Absoluta (f): La cantidad de veces que aparece cada valor. Frecuencia Relativa (f %): El porcentaje de veces que aparece cada valor en relación con el total de observaciones. Frecuencia Acumulada: La suma acumulativa de las frecuencias. Tipos de Distribuciones: Distribución Uniforme: Todos los valores tienen aproximadamente la misma frecuencia. Distribución Sesgada a la Derecha (positiva): La mayoría de los valores se concentran en la parte inferior y hay pocos valores altos. Distribución Sesgada a la Izquierda (negativa): La mayoría de los valores se concentran en la parte superior y hay pocos valores bajos. Representación Gráfica: Las distribuciones de frecuencias pueden visualizarse mediante gráficos como histogramas, polígonos de frecuencia o diagramas de barras.

La construcción de una distribución de frecuencia es un proceso clave en estadística para organizar y presentar la frecuencia de ocurrencia de cada valor en un conjunto de datos. Inicia identificando valores únicos y determinando el rango de datos. Luego, se eligen clases o intervalos, estableciendo límites para agrupar los valores. Se cuentan las frecuencias absolutas de cada intervalo y se construye una tabla que incluye estos valores, así como límites de clase y, opcionalmente, frecuencias relativas y acumuladas. Esta tabla proporciona una visión estructurada de la distribución de datos. Posteriormente, se pueden realizar representaciones gráficas, como histogramas. La interpretación de la distribución permite identificar patrones y características notables.Es crucial validar los cálculos y verificar la precisión de la construcción para garantizar la confiabilidad de los resultados. Este proceso facilita la exploración y análisis de datos de manera organizada y efectiva. (uveg,2024)