La finalidad de construir distribuciones de frecuencias ya sea con datos agrupados o no agrupados, consiste en que seas capaz de analizar e interpretar los datos, para ello, recurren en primera instancia al análisis de datos a partir de las frecuencias y posteriormente elaboramos representaciones gráficas que te permitan visualizar el comportamiento de los datos para obtener una primera aproximación a alguna conclusión.
Frecuencias relativas.
La frecuencia relativa de una clase se obtiene dividiendo la frecuencia de cada clase entre el número total de observaciones de la muestra. Cuando estos resultados se multiplican por 100 el resultado se denomina distribución de porcentajes, la suma de las frecuencias relativas es igual a 1 (que representa al 100%). Por esta razón son muy útiles para elaborar una gráfica circular para lo cual se requiere primero convertir la distribución de frecuencias relativas en una distribución porcentual.
Frecuencias acumuladas.
Cuando se quiere establecer el número de observaciones que están por debajo de determinada clase, se suman las frecuencias de una clase con la inmediata superior, a este tipo de frecuencia se le llama frecuencia acumulada de esta clase. Si ese resultado se expresa por porcentaje se denomina distribución de porcentajes acumulados.
La ojiva, llamado gráfico de porcentajes acumulados, proporciona, hablando de estatura, el porcentaje de individuos cuya estatura es superior o inferior a determinado valor.
Sesgo de la distribución.
Aunque las distribuciones de frecuencias pueden tener casi cualquier contorno o forma, como lo viste en los histogramas y las gráficas de barra, la mayoría de las distribuciones que encontrara en la práctica se puede describir mediante alguno de los tipos siguientes.
Descripción de datos.
En un histograma, por ejemplo, se toman en cuenta la distribución, el centro, la variación y los valores atípicos (valores que se alejan mucho de los otros valores de los datos).
Exploración de datos.
Buscamos características de la gráfica que revelen rasgos interesantes y/o útiles del conjunto de datos.
Comparación de datos.
Construya gráficas similares que faciliten la comparación de conjuntos de datos.
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