TIPOS DE DATOS

Cualitativos: se refieren a cualidades o modalidades que no pueden expresarse numéricamente.

Pueden ser:

• Ordinales: si siguen un orden o secuencia (ej. el abecedario, los meses del año).

• Categóricos: si no siguen ningún orden (ej. el estado civil de las personas: solteros, casados, viudos, divorciados y separados).

Cuantitativos: se refieren a cantidades o valores numéricos. Pueden ser:

• discretos: si toman valores enteros (0, 1, 2, 3...). Ej. el número de hijos, el número de alumnos de una clase...

• continuos: si pueden tomar cualquier valor dentro de un intervalo (ej. la estatura o el peso de las personas).

LOS GRAFICOS

Son una representación visual de una serie de datos.

Gráfico de barras

Es una representación gráfica en un eje cartesiano de las frecuencias de una variable cualitativa o discreta en barras separadas. Pueden ser:

• Vertical: las distintas categorías están situadas en el eje horizontal y las barras de frecuencias crecen verticalmente.

• Horizontal: las categorías se sitúan en el eje vertical y las barras crecen horizontalmente. Suelen usarse cuando hay muchas categorías o sus nombres son demasiado largos.

Histogramase usa para representar las frecuencias de una variable cuantitativa continua. Las barras no son separadas.

Grafico de Pastel o circular

Es un círculo dividido en partes donde el área de cada parte es proporcional al número de datos de cada categoría. Representa variables cualitativas o discretas. Solo se puede presentar una variable a la vez y en porcentajes.

Grafico Lineal

Es un tipo de grafico de barras vertical ordenado por frecuencias de forma descendente que identifica y da un orden de propiedad a los datos. Se utiliza para ver tendencia de los datos en el tiempo ya sean años, meses, días, las variables pueden ser todas.

Pictograma

Representa mediante figuras o símbolos las frecuencias de una variable cualitativa o discreta.

CUADROS ESTADISTICOS

Se utilizan para organizar los datos de dos o más variables en filas y columnas. Este consta de las siguientes partes:

1. Titulo

2. Encabezado

3. Columna matriz

4. Cuerpo

5. Pie: fuente, nota y llamado.

Cantidad de pacientes de un hospital de Mao, abril, 2016

Edad Genero TotalF M

19 1 124 1 125 11 1 328 11 230 1 1 232 1 1Total 5 5 10

MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL Y POSICION

Medidas de tendencia central:

Media Aritmética Mediana Moda Media geométrica.

Medidas de posición:

Percentiles. Deciles Cuartiles

MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL

Media Aritmética

Es el valor característico de una serie de datos cuantitativos objeto de estudio que parte del principio de la esperanza matemática o valor esperado.

Ventajas

Es la medida de tendencia central más usada. El promedio es estable en el muestreo. Es sensible a cualquier cambio en los datos (puede ser usado como un detector de

variaciones en los datos). Se emplea a menudo en cálculos estadísticos posteriores. En la gráfica de frecuencia representa el centro de gravedad.

Desventajas

Es sensible a los valores extremos. No es recomendable emplearla en distribuciones muy asimétricas. La media no se puede calcular si hay un intervalo con una amplitud indeterminada.

Formulas Población (N) Muestra (n)

Media Aritmética Ponderada

Se utiliza cuando la variable de interés se asocia a otra variable que le da el peso. (w)

Formulas

Mediana (Me)

Es el valor que ocupa el lugar central de todos los datos cuando éstos están ordenados de menor a mayor.

Ventajas

No es afectada por los valores extremos Se puede calcular a partir de datos agrupados con clases de extremo abierto. Es única en un conjunto de datos

Desventajas

No es muy utilizada en métodos estadísticos avanzados No reproduce el total

Formula Impar Par

Calculo de la Mediana (Me)

Datos sin agrupar (pasos)

1. Ordenar los datos en orden ascendente2. Calcular la posición de la mediana P

Moda (Mo)

Es el valor que más se repite en un conjunto de datos.

Ventajas

Se puede utilizar para datos cualitativos y cuantitativos No es afectada por valores extremos Se puede calcular a partir de datos agrupados con clases de extremo abierto.

Desventajas

No es muy utilizada como medida de tendencia central Puede no existir en un conjunto de datos Puede haber más de una moda en un conjunto de datos

MEDIDAS DE POSICION

Percentiles

Divide el conjunto de datos en 100 partes iguales

P1 P2 P3 P4 P5 P51 P52 P53… P100 PK = K (n+1)1 2 3 4 5 51 52 5 3 54… 100 100

Deciles

Divide el conjunto de datos en 10 partes iguales

D1 D2 D3 D4 D5 D6 D7 D8 D9 D10 DK = K (n+1)10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 10

Cuartiles

Divide el conjunto de datos en 4 partes iguales

C1 C2 C3 C4 CK = K (n+1)25 50 75 100 4