Módulo 1. Estadística descriptiva. Tablas estadísticas y tratamiento gráfico 1

Estadística para investigadores: todo lo que siempre quiso saber

y nunca se atrevió a preguntar

Respuestas a las preguntas más frecuentes.

Módulo 1. Estadística Descriptiva: Tablas

estadísticas y Tratamiento gráfico

Mª Purificación Galindo Villardón

Mª Purificación Vicente Galindo

Universidad de Salamanca

Departamento de Estadística

Módulo 1. Estadística descriptiva. Tablas estadísticas y tratamiento gráfico 2

Índice

Pregunta 1. ..................................................................................................... 4

Pregunta 2. ..................................................................................................... 4

Pregunta 3. ..................................................................................................... 4

Pregunta 4. ..................................................................................................... 4

Pregunta 5. ..................................................................................................... 5

Pregunta 6. ..................................................................................................... 5

Pregunta 7. ..................................................................................................... 7

Pregunta 8. ..................................................................................................... 7

Pregunta 9. ..................................................................................................... 7

Pregunta 10. ................................................................................................... 8

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Respuestas a las preguntas más frecuentes con las que se

encuentra un investigador

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Pregunta 1.

Cuándo alguien me pregunta para qué vale la estadística, ¿qué puedo

responder, breve y conciso?

La estadística es una herramienta que se ocupa de recoger datos, organizarlos en

tablas y gráficos y analizarlos para sacar conclusiones y tomar decisiones

acertadas.

Pregunta 2.

¿Qué significa individuo, en estadística?

La unidad sobre la que se lleva a cabo el estudio. Puede ser un paciente, una

empresa, una planta, un partido político, etc.

Pregunta 3.

¿Una misma variable puede ser cuantitativa y/o cualitativa?

No, una variable o es cuantitativa o es cualitativa y eso depende de que sus valores

sean cuantificables o no.

Pregunta 4.

Una misma variable, ¿puede ser tratada como cuantitativa y/o cualitativa, en

un estudio estadístico?

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La respuesta es sí. Supongamos que estamos estudiando la edad de un individuo. Si

le preguntamos su edad y la anotamos, tenemos una variable cuantitativa.

Si en el estudio la edad concreta no es importante y lo que es relevante es a qué

intervalo de edad pertenece, la información se captura a nivel categórico.

Por ejemplo, si estamos llevando a cabo un estudio hormonal en mujeres, el tener

19 o el tener 20 años puede no ser relevante. Quizás es más importante considerar

si tiene menos de 18 años, entre 18 y 30, entre 30-45 o más de 45…

Pregunta 5.

¿Una variable cuantitativa siempre da más información que una cualitativa?

No. En el ejemplo anterior, si consideramos los valores brutos de edad, quizás

ninguno de las mujeres en estudio tenga exactamente la misma edad. Obviamente

no podríamos describir qué eventos son más frecuentes a una determinada edad.

Sin embargo, si podríamos responder esa pregunta cuando la edad se trabaja en

intervalos.

Pregunta 6.

¿Cómo agrupar datos directos en intervalos?

La mejor forma es hacerlo de acuerdo a un criterio científico. Por ejemplo, si

trabajamos con calificaciones y se sabe que en España las notas van de cero a 10 y

que puntuaciones menores de 5 equivalen a “no superar” la materia, de 5 a 7 a

calificación es Bien, de 7 a 9 es notable y por encima de 9 Sobresaliente, lo lógico

es agrupar los datos de la siguiente forma:

[0, 5); [5, 7); [7, 9); [9, 10]

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Téngase en cuenta que al intervalo [0, 5); pertenecen todos los valores

estrictamente menores de 5 y que el 5 ya pertenece al intervalo siguiente. Al

intervalo [5, 7) pertenecen todos los valores comprendidos entre 5 y 7 y también el

5, pero no el 7. Al intervalo [9, 10] pertenecen todos los valores comprendidos

entre el 9 y el 10 y también el 9 y el 10.

Si no se existe un criterio a priori

Si se sabe el número de intervalos que queremos considerar, bastaría con calcular

el rango de la variable (diferencia entre el máximo y el mínimo) y dividir esa

diferencia por el número de intervalos.

Si no se sabe el número de intervalos habría que decidir primero sobre le número

más adecuado.

Una forma utilizada frecuentemente es calcular el número de intervalos como la

raíz cuadrada del tamaño muestral. Por ejemplo, si hay 36 datos, el número de

intervalos podría ser 6.

Otros autores recomiendan tomar el número de intervalos como 1+3.32 log n (n es

el tamaño de muestra).

Otra es dividirlo en tres intervalos y hacer coincidir los extremos de los intervalos

con el 25 y el 75 percentil, o en cuatro intervalos y hacer coincidir los extremos de

los intervalos con los correspondientes cuartiles.1

1 En el módulo siguiente se verán los conceptos de percentil y cuartil.

http://wwwcapacitaciononline.blogspot.com.es/2011/01/agrupar-datos-en-

intervalos.html y http://www.librosvivos.net/smtc/files/p1001.pdf

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Pregunta 7.

¿Un histograma es lo mismo que un diagrama de barras?

No. Tienen un aspecto parecido, ambos se suelen representar con rectángulos (que

podrían llamarse barras), pero el tipo de variable con el que se trabaja y el criterio

de representación es completamente diferente.

El diagrama de barras, se usa para variables cualitativas o cuantitativas discretas

y el histograma con variables continuas o variables agrupadas en intervalos.

En el diagrama de barras la altura del rectángulo (barra) es igual a la frecuencia

(absoluta, relativa, porcentaje) y en el histograma, la superficie del rectángulo es

igual a la frecuencia. Si los intervalos tienen todos la misma amplitud, el criterio

sería equivalente, pero si son de distinta amplitud, no.

Pregunta 8.

¿En una publicación científica en la que aparece una tabla es necesario narrar

además, su contenido?

Sí. Analizar los datos y sintetizar los resultados es una tarea nuestra, no del lector

que es el receptor de esa información, no el analista.

Pregunta 9.

¿Cantos más gráficos tenga un trabajo mejor evaluado será?

No. Decenas de diagramas de sectores llenando hojas y hojas de un trabajo,

producen un efecto negativo en quienes lo evalúan.

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Pregunta 10.

¿Un gráfico vale más que mil palabras?

Si el gráfico está bien construido y es sencillo de interpretar, la respuesta es sí.

Si el gráfico es tendencioso, confuso, o requiere una gran preparación para su

interpretación, la respuesta es no.

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