El documento describe diferentes métodos para organizar y presentar datos cualitativos y cuantitativos, incluyendo tablas, gráficos de sectores, diagramas de barras, diagramas de Pareto, distribuciones de frecuencias, histograma, polígonos de frecuencias y ojivas. Explica cómo calcular frecuencias absolutas, relativas y acumuladas, y cómo agrupar datos numéricos en clases para facilitar el análisis.

1. DESCRIPCION DE DATOS
 TABLAS Y GRAFICOS.
Si la variable de interés es cualitativa, se lista cada una de las
categorías que se consideran con las siguientes frecuencias:
 Frecuencia Absoluta: Número de datos específicos en cada
categoría. Se representa generalmente por .
 Frecuencia Relativa: Proporción de datos específicos en cada
categoría. Se nota por . Se acostumbra a presentarla en forma
porcentual al multiplicarla por 100.
.

2. Una vez organizada y clasificada la información con sus
respectivas frecuencias, se utilizan distintos gráficas para
presentar el conjunto de datos.
 Gráfico de Sectores: Gráfica circular llamada
generalmente diagramas de pastel que muestra como se
distribuyen los datos específicos entre categorías en forma
porcentual.
Operación de las Máquinas
10%
22%
MANUAL
SEMIMANUAL
AUTOMATICA
40%
SEMIAUTOMATICA
28%

3.  Diagrama de Barras: Muestra la distribución de las
mediciones entre las categorías, utilizando barras cuya
altura es proporcional a la frecuencia absoluta o
relativa.
Operación de la Máquina
SEMIAUTOMATICA 5
AUTOMATICA 20
SEMIMANUAL 14
MANUAL 11
0 5 10 15 20

4.  Diagrama de Pareto: Diagrama de barras que
muestra las categorías ordenadas en forma
descendente de acuerdo con sus frecuencias
25
20
15
10
5
0
AUTOMATICA SEMIMANUAL MANUAL SEMIAUTOMATICA

5.  Si la variable es cuantitativa la información se
organiza en una distribución de frecuencias como en
el caso anterior, anexando las siguientes frecuencias:
 Frecuencia Absoluta Acumulada: Frecuencia que
acumula en forma progresiva la frecuencia Absoluta.
Se nota generalmente por
 Frecuencia Relativa Acumulada: Frecuencia que
acumula en forma progresiva las frecuencias relativas.
Se nota por

6.  Cuando el conjunto de datos es muy grande y la variable toma muchos valores
es necesario agrupar los datos en clases o intervalos. Estas clases generalmente
deben estar entre 5 y 15, agrupando en su totalidad la información, y siendo
excluyentes una clase de la otra. La construcción de la distribución de
frecuencias se base en creación de estas clases.
 El número de clases depende del número de observaciones y para esto hay
varios criterios. El más utilizado es el dado por la fórmula de Sturges:
 en donde n es el número de datos.
 Para determinar la longitud de las clases, se utiliza la siguiente fórmula:
 La primera clase debe contener el menor de los datos y el último el mayor. En lo
posible todas las clases deben tener la misma longitud o ancho.


7.  Histograma: Gráfica de barras en los que las
frecuencias o los porcentajes de cada grupo de datos
numéricos están representados por barras
individuales. En un histograma no hay espacios entre
las barras adyacentes.
Longitudes de los Canalones
16
14
14
12
10
10
8
8 7
6
4
4 3 3
2
0
8,312 - 8,339 - 8,366 - 8,393 - 8,420 - 8,447 - 8,474 -
8,338 8,365 8,392 8,419 8,446 8,473 8,501

8.  Polígono de Frecuencias: Gráfica construida
conectando la secuencia de el punto medio de cada
clase. Es útil al comparar dos o mas conjuntos de
datos.
POLIGONO DE PORCENTAJES
35%
30%
25%
20%
15%
10%
5%
0%
8,312 - 8,339 - 8,366 - 8,393 - 8,420 - 8,447 - 8,474 -
8,338 8,365 8,392 8,419 8,446 8,473 8,501

9.  Ojiva: Polígono que se obtiene al unir por segmentos
de recta los puntos medios situados a una altura igual
a la frecuencia acumulada a partir de los puntos medio
de cada clase
OJIVA
120%
100%
80%
60%
40%
20%
0%
8,312 - 8,339 - 8,366 - 8,393 - 8,420 - 8,447 - 8,474 -
8,338 8,365 8,392 8,419 8,446 8,473 8,501