Pasos para un diseño de proyectos
Sesión 1M5-M6 Estadística aplicada a los negocios Rosa Elisa Macías 30 de mayo 2026
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Índice
- ¿Quién soy?
- Nube de ideas
- Introducción
- Conceptos
- Temas
- Tarea
- Preguntas
- BB
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Presentación
Pasos para un diseño de proyectos
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Pasos para un diseño de proyectos
Estadística
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¿Qué es estadística?
Pasos para un diseño de proyectos
Nube de palabras
https://www.menti.com/algg1e8gisje
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Estadística
En el mundo de las matemáticas destaca una disciplina esencial que se dedica a la recopilación, al análisis y a la interpretación de datos; Martínez (2020) menciona lo siguiente al respecto.
Pasos para un diseño de proyectos
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Estadística
La estadística se ocupa de entender los conjuntos de números provenientes de hechos reales, centrándose en fenómenos aleatorios, mediante los cuales recopila y organiza datos para tomar decisiones basadas en el análisis numérico; por lo tanto, su propósito es extraer conclusiones y guiar decisiones mediante la información adquirida.
Pasos para un diseño de proyectos
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Estadística
Por ende, esta área de estudio tiene aplicaciones amplias en varios entornos y circunstancias, como las siguientes:
Análisis socioeconómico
Medicina
Economía
Educación
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Estadística
En términos generales, la estadística se emplea en cualquier contexto que requiera analizar datos, destacando la importancia de enfocarse en sus aspectos fundamentales, por ejemplo, con la recolección de datos
Pasos para un diseño de proyectos
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Estadística aplicada a los negocios
Esta disciplina analiza datos para tomar decisiones informadas con el fin de lograr la optimización y el pronóstico, aspectos que impulsan el éxito empresarial.
Pasos para un diseño de proyectos
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Pasos para un diseño de proyectos
Estadística descriptiva e inferencial
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Estadística descriptiva
Es una rama de la estadística que se ocupa de recopilar, organizar y presentar datos de manera ordenada. Su meta principal es ofrecer una descripción clara y breve de las características clave de un conjunto de datos.
Pasos para un diseño de proyectos
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Estadística descriptiva
Para examinar la información recopilada en una base de datos se utilizan estadísticos descriptivos (medidas), los cuales se subdividen en dos categorías principales:
Son estadísticas que indican el valor típico o central de un conjunto de datos; éstas proporcionan un punto de referencia alrededor del cual los demás valores se distribuyen (moda, media y mediana)
Son herramientas estadísticas que miden cuán extendidos o dispersos están los datos; éstas revelan la variabilidad entre los valores y la separación entre ellos
+infoMedidas de tendencia central
+infoMedidas de dispersión
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Medidas de tendencia central
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Aplicaciones de las Medidas de dispersión
Medidas de dispersión:Son herramientas estadísticas que miden cuán extendidos o dispersos están los datos; éstas revelan la variabilidad entre los valores y la separación entre ellos. Algunas de sus aplicaciones se presentan enseguida.
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Medidas de dispersión: varianza
La primera de estas herramientas estadística es la:
La varianza proporciona una medida cuantitativa de qué tan extendidos están los valores dentro de un conjunto de datos, en otras palabras, indica la distancia promedio entre cada punto de datos y la media del conjunto. Se denota como σ2 para poblaciones (varianza poblacional) o S2 para muestras (varianza muestral) y se calcula promediando los cuadrados de las diferencias entre cada valor y la media del conjunto de datos.
Expresión matemática:
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Medidas de dispersión: desviación estandar
Otra medidad de dispersión es:
La desviación estándar es una medida que indica cuán dispersos están los datos; es decir, muestra cuánto se alejan los valores individuales del promedio o valor medio del conjunto de datos. Se denota comúnmente por 𝜎 para poblaciones y 𝑆 para muestras.
Expresión matemática:
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Medidas de dispersión: varianza
Para la varianza muestral se toma en cuenta sólo la muestra (S2); de este modo, sus variables son las mismas que se describen para la fórmula de la varianza poblacional.
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Conclusión medidas de dispersión
Concluyendo, las medidas de dispersión, tanto la varianza como la desviación estándar, proporcionan información sobre qué tanto se alejan los datos del promedio. Cabe destacar que la desviación estándar, al calcular su raíz cuadrada, presenta esta variabilidad de manera más comprensible al expresarse en las mismas unidades que los datos originales.
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Estadística inferencial
El siguiente enfoque está representado por la rama de la estadística que se encarga de hacer inferencias (deducciones) sobre una población. La estadística inferencial extrae conclusiones sobre una población utilizando datos de una muestra representativa en lugar de estudiarla por completo; esto significa que realiza estimaciones y toma decisiones sobre las características de la población.
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Estadística inferencial
Algunas áreas destacadas de aplicación son las siguientes:
Investigación científica
Industria y producción
Investigación de mercado
Climatología
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Variables
La estadística se fundamenta en la recopilación precisa de datos mediante encuestas o mediciones, como el peso o el tiempo, por dar algunos ejemplos. Es crucial garantizar una correcta recopilación de los mismos, ya que, de lo contrario, la información no reflejará con precisión la realidad del fenómeno que se está analizando. Con esto revisamos el concepto de variable. En estadística, una variable es un rasgo, característica o cantidad que puede tomar diferentes valores en distintas situaciones o en diferentes unidades de observación; puede ser una medida, una categoría o cualquier elemento susceptible de variación, por ejemplo, los tiempos que tarda un producto en pasar por la línea de producción.
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Tipos de variables
Hay diversos tipos de variables, por ejemplo, el tiempo, la temperatura y la edad presentan características distintas, pues a diferencia de la temperatura, el tiempo no puede ser negativo; y a diferencia del tiempo, la edad no se expresa con números decimales. En este sentido, las variables se pueden clasificar de la siguiente manera:
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Sistema de evaluación y recompensa del desempeño
Las variables desempeñan un papel esencial en la estadística, sirviendo como unidades de medida que describen y cuantifican distintas características en un estudio.
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Representación de datos estadísticos
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Pasos para un diseño de proyectos
Tipos de frecuencias
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Frecuencias: frecuencia cualitativa absoluta
Las frecuencias muestran cuántas veces se repite un valor en un conjunto de datos, facilitando la comprensión de la distribución. Si los datos son cualitativos, se hablará de frecuencias cualitativas; si son cuantitativos, entonces serán frecuencias cuantitativas. Analizar este factor revelará los patrones y las repeticiones específicas en los datos.Para el análisis de frecuencias se utilizarán tablas, tal como en el siguiente ejemplo donde una empresa encuestó a 50 empleados para conocer su preferencia de menú en el comedor; la frecuencia (también expresada como frecuencia absoluta) está representada por fi.
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Frecuencia relativa
Este tipo de frecuencia es una medida que expresa la proporción de veces que ocurre un valor específico en relación con el total de observaciones en un conjunto de datos; para obtenerla se realiza el siguiente cálculo:
Se divide la frecuencia absoluta fi de un valor particular entre el tamaño total del conjunto de datos. Se expresa comúnmente como decimal o porcentaje.
Pasos para un diseño de proyectos
La ecuación matemática que expresa la frecuencia relativa es la siguiente:
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Frecuencia relativa
Para comprender su aplicación se utilizarán los mismos datos mostrados en la tabla que se vio.
Para obtener el primer valor (menú Variado) se divide su frecuencia absoluta (32) entre la cantidad total del conjunto de datos (50).
Pasos para un diseño de proyectos
La ecuación matemática que expresa la frecuencia relativa es la siguiente:
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Frecuencia relativa
Posteriormente, se realiza la misma operación para el resto de los datos (Vegetariano y Cetogénico), dividiendo su frecuencia absoluta entre 50, teniendo como resultado la siguiente tabla de frecuencias.
Pasos para un diseño de proyectos
Se observa que, en una tabla de frecuencias, la suma de las frecuencias absolutas fi debe ser igual a la cantidad de datos; mientras que la suma de las frecuencias relativas (fr) debe ser igual a 1.
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Frecuencia relativa
La frecuencia relativa (fr) ayuda a comprender la proporción que ocurre de un valor en relación con el total de observaciones; esto es útil para identificar patrones o tendencias. Como en este caso, el menú Variado tiene una proporción significativa en su conjunto de datos en comparación con el menú Vegetariano o el Cetogénico, lo que también podría expresarse en función de porcentajes.
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Frecuencia porcentual
Esta medida estadística es la frecuencia relativa, sin embargo, se encuentra expresada en porcentaje, es decir, señala la proporción de veces que ocurre un valor específico en un conjunto de datos como un porcentaje del total de observaciones. Se calcula multiplicando la frecuencia relativa fr de un valor particular por 100, como lo expresa la siguiente ecuación matemática:
Por ejemplo, en la encuesta del comedor de la empresa, la frecuencia relativa fr para la respuesta Variado se multiplica por 100, obteniendo así la frecuencia porcentual.
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Frecuencia porcentual
Realizando esta misma operación, para el resto de los valores se obtiene la tabla que se muestra a continuación:
Pasos para un diseño de proyectos
Cuando la frecuencia se presenta en términos de porcentaje, es posible visualizar que el menú Variado es aceptado por el 64 % de los empleados.
La frecuencia porcentual fp es especialmente valiosa al presentar datos en gráficos que proporcionan una representación fácilmente interpretable de la distribución relativa de los valores en el conjunto de datos; esto se puede apreciar en la siguiente tabla del menú y de la selección de los empleados.
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Frecuencias en variables cuantitativas
Cuando los datos son cuantitativos (numéricos) y extensos, por ejemplo, la edad de los empleados que puede ir desde los 18 hasta los 65 años, es necesario agruparlos.
Las frecuencias de clases reflejan la cantidad de ocurrencias de los valores en intervalos específicos respecto a los datos cuantitativos agrupados. De modo que, al organizar números en clases, se crea una tabla que muestra cuántas observaciones están en cada intervalo, proporcionando así una visión organizada de la distribución de datos en un rango de valores. Por ejemplo, los rangos de estatura que se manejan en el parque de diversiones para evitar accidentes.
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Frecuencias en variables cuantitativas
Volviendo al ejemplo del parque de diversiones para entender el concepto de clases o agrupaciones, examina la siguiente tabla de datos. En tal contexto, este valor es crucial para establecer normas que determinen la elegibilidad para participar en determinadas atracciones.
Si no hay categorías específicas previamente establecidas para agrupar datos, se utilizan los siguientes pasos para generar la tabla de frecuencias.
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Frecuencias en variables cuantitativas
a) Paso 1
Se define el rango de datos como la resta entre el dato más grande menos el dato más chico, a través del siguiente cálculo:
c) Paso 3
Se calcula el ancho de clase, es decir, la longitud del intervalo que representa la clase, con la siguiente fórmula:
b) Paso 2
Se determina el número de clases (denotado por k ) con la siguiente regla:
Donde n es la cantidad de datos y log es el logaritmo.
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Frecuencias en variables cuantitativas
Caso: edades de 50 mujeres que visitan un centro comercial
Así queda la tabla de frecuencias absoluta y relativa
d) Paso 4
Los datos se presentan en una tabla.
Y se calcula su frecuencia relativa de la misma manera como ya se mostró con las frecuencias cualitativas. Por ejemplo, tomando la primera clase de los datos presentados en el video que va de los 24 a los 28 años con una frecuencia absoluta de fi = 8, se obtiene su frecuencia relativa fr al dividir este valor entre 50, que es el tamaño total del conjunto de datos.
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Frecuencias acumuladas
Son sumas progresivas de frecuencias en una distribución de datos que sirven para mostrar cómo se distribuyen; además, facilitan los análisis detallados, como la identificación de percentiles y la comprensión de la variabilidad en los extremos de la distribución. También son útiles para calcular la mediana y la moda.
Las frecuencias acumuladas pueden calcularse para las frecuencias absolutas y para las frecuencias relativas. Las frecuencias absolutas acumuladas se denotan por Fi y las frecuencias relativas acumuladas se denotan por Fr.
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Frecuencias
Comprender la distribución de datos a través del estudio de frecuencias es esencial, ya que estas herramientas proporcionan indicaciones sobre los patrones y la variabilidad, por lo que ayudan a los profesionales en la identificación de oportunidades y desafíos en sus análisis.
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Pasos para un diseño de proyectos
Representación Gráfica
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Representación Gráfica
Los gráficos son representaciones visuales que permiten comunicar de manera efectiva la información contenida en un conjunto de datos; su uso en diversos contextos es fundamental por varias razones, nos ayuda ver patrones, tendemcias, comportamientos, visualización, etc.
Pasos para un diseño de proyectos
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Gráfica de barras
Los gráficos de barras se utilizan para visualizar la frecuencia, la cantidad o la proporción de diversos factores en un conjunto de datos, donde cada barra representa una categoría específica y su longitud es proporcional a la magnitud de la variable que se está analizando; por lo tanto, resultan especialmente efectivos para realizar comparaciones claras entre las cantidades de los elementos que los conforman.
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Gráfica de líneas
Polígono de frecuenciasEs un gráfico de línea que se crea añadiendo dos clases extra, la primera al inicio y la segunda al final de la tabla de frecuencias, ambas con frecuencia cero, para cerrar el polígono. Las marcas de clases, que son los puntos medios de cada intervalo, se colocan en el eje horizontal para mostrar visualmente la distribución de frecuencias, conectando estos puntos con líneas rectas para formar dicha figura.
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Gráfica de líneas
OjivaEs un tipo de gráfica de línea que representa las clases (o marcas de clase) en el eje horizontal, y las frecuencias acumuladas en el eje vertical. Éste muestra cómo se acumulan las frecuencias a medida que se avanza a través de las clases, proporcionando una representación visual de la distribución acumulativa de los datos.
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Gráfica circular
Gráfica de pastelLa característica distintiva de un gráfico circular es su forma redonda, donde cada categoría se representa como una porción proporcional que indica las frecuencias relativas asociadas a cada sección analizada, mismas que pueden expresarse en forma decimal o en porcentaje.
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Pictoramas
PictoramasLos pictogramas usan símbolos o imágenes para mostrar datos, asignándoles una cantidad específica de unidades o categorías. La frecuencia otorgada a una categoría se refleja en la repetición del símbolo en el pictograma.
En conclusión, la visualización gráfica mejora la comunicación de los resultados estadísticos, haciéndolos más accesibles y comprensibles para una audiencia amplia. De esta manera, es fundamental seleccionar el tipo de gráfico adecuado para los datos específicos, asegurando así una presentación efectiva de la información estadística.
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Pasos para un diseño de proyectos
Fin
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Sesión 1 M5 - M6 Estadística aplicada a los negocios LFMN A
Rosa Elisa
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Estadística
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¿Qué es estadística?
Pasos para un diseño de proyectos
Nube de palabras
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Estadística
En el mundo de las matemáticas destaca una disciplina esencial que se dedica a la recopilación, al análisis y a la interpretación de datos; Martínez (2020) menciona lo siguiente al respecto.
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Estadística
La estadística se ocupa de entender los conjuntos de números provenientes de hechos reales, centrándose en fenómenos aleatorios, mediante los cuales recopila y organiza datos para tomar decisiones basadas en el análisis numérico; por lo tanto, su propósito es extraer conclusiones y guiar decisiones mediante la información adquirida.
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Estadística
Por ende, esta área de estudio tiene aplicaciones amplias en varios entornos y circunstancias, como las siguientes:
Análisis socioeconómico
Medicina
Economía
Educación
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Estadística
En términos generales, la estadística se emplea en cualquier contexto que requiera analizar datos, destacando la importancia de enfocarse en sus aspectos fundamentales, por ejemplo, con la recolección de datos
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Estadística aplicada a los negocios
Esta disciplina analiza datos para tomar decisiones informadas con el fin de lograr la optimización y el pronóstico, aspectos que impulsan el éxito empresarial.
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Pasos para un diseño de proyectos
Estadística descriptiva e inferencial
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Estadística descriptiva
Es una rama de la estadística que se ocupa de recopilar, organizar y presentar datos de manera ordenada. Su meta principal es ofrecer una descripción clara y breve de las características clave de un conjunto de datos.
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Estadística descriptiva
Para examinar la información recopilada en una base de datos se utilizan estadísticos descriptivos (medidas), los cuales se subdividen en dos categorías principales:
Son estadísticas que indican el valor típico o central de un conjunto de datos; éstas proporcionan un punto de referencia alrededor del cual los demás valores se distribuyen (moda, media y mediana)
Son herramientas estadísticas que miden cuán extendidos o dispersos están los datos; éstas revelan la variabilidad entre los valores y la separación entre ellos
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Aplicaciones de las Medidas de dispersión
Medidas de dispersión:Son herramientas estadísticas que miden cuán extendidos o dispersos están los datos; éstas revelan la variabilidad entre los valores y la separación entre ellos. Algunas de sus aplicaciones se presentan enseguida.
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Medidas de dispersión: varianza
La primera de estas herramientas estadística es la:
La varianza proporciona una medida cuantitativa de qué tan extendidos están los valores dentro de un conjunto de datos, en otras palabras, indica la distancia promedio entre cada punto de datos y la media del conjunto. Se denota como σ2 para poblaciones (varianza poblacional) o S2 para muestras (varianza muestral) y se calcula promediando los cuadrados de las diferencias entre cada valor y la media del conjunto de datos.
Expresión matemática:
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Medidas de dispersión: desviación estandar
Otra medidad de dispersión es:
La desviación estándar es una medida que indica cuán dispersos están los datos; es decir, muestra cuánto se alejan los valores individuales del promedio o valor medio del conjunto de datos. Se denota comúnmente por 𝜎 para poblaciones y 𝑆 para muestras.
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Medidas de dispersión: varianza
Para la varianza muestral se toma en cuenta sólo la muestra (S2); de este modo, sus variables son las mismas que se describen para la fórmula de la varianza poblacional.
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Conclusión medidas de dispersión
Concluyendo, las medidas de dispersión, tanto la varianza como la desviación estándar, proporcionan información sobre qué tanto se alejan los datos del promedio. Cabe destacar que la desviación estándar, al calcular su raíz cuadrada, presenta esta variabilidad de manera más comprensible al expresarse en las mismas unidades que los datos originales.
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Estadística inferencial
El siguiente enfoque está representado por la rama de la estadística que se encarga de hacer inferencias (deducciones) sobre una población. La estadística inferencial extrae conclusiones sobre una población utilizando datos de una muestra representativa en lugar de estudiarla por completo; esto significa que realiza estimaciones y toma decisiones sobre las características de la población.
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Estadística inferencial
Algunas áreas destacadas de aplicación son las siguientes:
Investigación científica
Industria y producción
Investigación de mercado
Climatología
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Variables
La estadística se fundamenta en la recopilación precisa de datos mediante encuestas o mediciones, como el peso o el tiempo, por dar algunos ejemplos. Es crucial garantizar una correcta recopilación de los mismos, ya que, de lo contrario, la información no reflejará con precisión la realidad del fenómeno que se está analizando. Con esto revisamos el concepto de variable. En estadística, una variable es un rasgo, característica o cantidad que puede tomar diferentes valores en distintas situaciones o en diferentes unidades de observación; puede ser una medida, una categoría o cualquier elemento susceptible de variación, por ejemplo, los tiempos que tarda un producto en pasar por la línea de producción.
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Tipos de variables
Hay diversos tipos de variables, por ejemplo, el tiempo, la temperatura y la edad presentan características distintas, pues a diferencia de la temperatura, el tiempo no puede ser negativo; y a diferencia del tiempo, la edad no se expresa con números decimales. En este sentido, las variables se pueden clasificar de la siguiente manera:
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Sistema de evaluación y recompensa del desempeño
Las variables desempeñan un papel esencial en la estadística, sirviendo como unidades de medida que describen y cuantifican distintas características en un estudio.
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Tipos de frecuencias
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Frecuencias: frecuencia cualitativa absoluta
Las frecuencias muestran cuántas veces se repite un valor en un conjunto de datos, facilitando la comprensión de la distribución. Si los datos son cualitativos, se hablará de frecuencias cualitativas; si son cuantitativos, entonces serán frecuencias cuantitativas. Analizar este factor revelará los patrones y las repeticiones específicas en los datos.Para el análisis de frecuencias se utilizarán tablas, tal como en el siguiente ejemplo donde una empresa encuestó a 50 empleados para conocer su preferencia de menú en el comedor; la frecuencia (también expresada como frecuencia absoluta) está representada por fi.
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Frecuencia relativa
Este tipo de frecuencia es una medida que expresa la proporción de veces que ocurre un valor específico en relación con el total de observaciones en un conjunto de datos; para obtenerla se realiza el siguiente cálculo:
Se divide la frecuencia absoluta fi de un valor particular entre el tamaño total del conjunto de datos. Se expresa comúnmente como decimal o porcentaje.
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La ecuación matemática que expresa la frecuencia relativa es la siguiente:
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Frecuencia relativa
Para comprender su aplicación se utilizarán los mismos datos mostrados en la tabla que se vio.
Para obtener el primer valor (menú Variado) se divide su frecuencia absoluta (32) entre la cantidad total del conjunto de datos (50).
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La ecuación matemática que expresa la frecuencia relativa es la siguiente:
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Frecuencia relativa
Posteriormente, se realiza la misma operación para el resto de los datos (Vegetariano y Cetogénico), dividiendo su frecuencia absoluta entre 50, teniendo como resultado la siguiente tabla de frecuencias.
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Se observa que, en una tabla de frecuencias, la suma de las frecuencias absolutas fi debe ser igual a la cantidad de datos; mientras que la suma de las frecuencias relativas (fr) debe ser igual a 1.
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Frecuencia relativa
La frecuencia relativa (fr) ayuda a comprender la proporción que ocurre de un valor en relación con el total de observaciones; esto es útil para identificar patrones o tendencias. Como en este caso, el menú Variado tiene una proporción significativa en su conjunto de datos en comparación con el menú Vegetariano o el Cetogénico, lo que también podría expresarse en función de porcentajes.
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Frecuencia porcentual
Esta medida estadística es la frecuencia relativa, sin embargo, se encuentra expresada en porcentaje, es decir, señala la proporción de veces que ocurre un valor específico en un conjunto de datos como un porcentaje del total de observaciones. Se calcula multiplicando la frecuencia relativa fr de un valor particular por 100, como lo expresa la siguiente ecuación matemática:
Por ejemplo, en la encuesta del comedor de la empresa, la frecuencia relativa fr para la respuesta Variado se multiplica por 100, obteniendo así la frecuencia porcentual.
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Frecuencia porcentual
Realizando esta misma operación, para el resto de los valores se obtiene la tabla que se muestra a continuación:
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Cuando la frecuencia se presenta en términos de porcentaje, es posible visualizar que el menú Variado es aceptado por el 64 % de los empleados.
La frecuencia porcentual fp es especialmente valiosa al presentar datos en gráficos que proporcionan una representación fácilmente interpretable de la distribución relativa de los valores en el conjunto de datos; esto se puede apreciar en la siguiente tabla del menú y de la selección de los empleados.
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Frecuencias en variables cuantitativas
Cuando los datos son cuantitativos (numéricos) y extensos, por ejemplo, la edad de los empleados que puede ir desde los 18 hasta los 65 años, es necesario agruparlos.
Las frecuencias de clases reflejan la cantidad de ocurrencias de los valores en intervalos específicos respecto a los datos cuantitativos agrupados. De modo que, al organizar números en clases, se crea una tabla que muestra cuántas observaciones están en cada intervalo, proporcionando así una visión organizada de la distribución de datos en un rango de valores. Por ejemplo, los rangos de estatura que se manejan en el parque de diversiones para evitar accidentes.
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Frecuencias en variables cuantitativas
Volviendo al ejemplo del parque de diversiones para entender el concepto de clases o agrupaciones, examina la siguiente tabla de datos. En tal contexto, este valor es crucial para establecer normas que determinen la elegibilidad para participar en determinadas atracciones.
Si no hay categorías específicas previamente establecidas para agrupar datos, se utilizan los siguientes pasos para generar la tabla de frecuencias.
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Frecuencias en variables cuantitativas
a) Paso 1 Se define el rango de datos como la resta entre el dato más grande menos el dato más chico, a través del siguiente cálculo:
c) Paso 3 Se calcula el ancho de clase, es decir, la longitud del intervalo que representa la clase, con la siguiente fórmula:
b) Paso 2 Se determina el número de clases (denotado por k ) con la siguiente regla: Donde n es la cantidad de datos y log es el logaritmo.
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Frecuencias en variables cuantitativas
Caso: edades de 50 mujeres que visitan un centro comercial
Así queda la tabla de frecuencias absoluta y relativa
d) Paso 4 Los datos se presentan en una tabla. Y se calcula su frecuencia relativa de la misma manera como ya se mostró con las frecuencias cualitativas. Por ejemplo, tomando la primera clase de los datos presentados en el video que va de los 24 a los 28 años con una frecuencia absoluta de fi = 8, se obtiene su frecuencia relativa fr al dividir este valor entre 50, que es el tamaño total del conjunto de datos.
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Frecuencias acumuladas
Son sumas progresivas de frecuencias en una distribución de datos que sirven para mostrar cómo se distribuyen; además, facilitan los análisis detallados, como la identificación de percentiles y la comprensión de la variabilidad en los extremos de la distribución. También son útiles para calcular la mediana y la moda.
Las frecuencias acumuladas pueden calcularse para las frecuencias absolutas y para las frecuencias relativas. Las frecuencias absolutas acumuladas se denotan por Fi y las frecuencias relativas acumuladas se denotan por Fr.
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Frecuencias
Comprender la distribución de datos a través del estudio de frecuencias es esencial, ya que estas herramientas proporcionan indicaciones sobre los patrones y la variabilidad, por lo que ayudan a los profesionales en la identificación de oportunidades y desafíos en sus análisis.
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Representación Gráfica
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Representación Gráfica
Los gráficos son representaciones visuales que permiten comunicar de manera efectiva la información contenida en un conjunto de datos; su uso en diversos contextos es fundamental por varias razones, nos ayuda ver patrones, tendemcias, comportamientos, visualización, etc.
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Gráfica de barras
Los gráficos de barras se utilizan para visualizar la frecuencia, la cantidad o la proporción de diversos factores en un conjunto de datos, donde cada barra representa una categoría específica y su longitud es proporcional a la magnitud de la variable que se está analizando; por lo tanto, resultan especialmente efectivos para realizar comparaciones claras entre las cantidades de los elementos que los conforman.
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Gráfica de líneas
Polígono de frecuenciasEs un gráfico de línea que se crea añadiendo dos clases extra, la primera al inicio y la segunda al final de la tabla de frecuencias, ambas con frecuencia cero, para cerrar el polígono. Las marcas de clases, que son los puntos medios de cada intervalo, se colocan en el eje horizontal para mostrar visualmente la distribución de frecuencias, conectando estos puntos con líneas rectas para formar dicha figura.
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Gráfica de líneas
OjivaEs un tipo de gráfica de línea que representa las clases (o marcas de clase) en el eje horizontal, y las frecuencias acumuladas en el eje vertical. Éste muestra cómo se acumulan las frecuencias a medida que se avanza a través de las clases, proporcionando una representación visual de la distribución acumulativa de los datos.
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Gráfica circular
Gráfica de pastelLa característica distintiva de un gráfico circular es su forma redonda, donde cada categoría se representa como una porción proporcional que indica las frecuencias relativas asociadas a cada sección analizada, mismas que pueden expresarse en forma decimal o en porcentaje.
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Pictoramas
PictoramasLos pictogramas usan símbolos o imágenes para mostrar datos, asignándoles una cantidad específica de unidades o categorías. La frecuencia otorgada a una categoría se refleja en la repetición del símbolo en el pictograma.
En conclusión, la visualización gráfica mejora la comunicación de los resultados estadísticos, haciéndolos más accesibles y comprensibles para una audiencia amplia. De esta manera, es fundamental seleccionar el tipo de gráfico adecuado para los datos específicos, asegurando así una presentación efectiva de la información estadística.
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