Estadística Descriptiva: Frecuencias, Variables y Niveles de Medición Esenciales

Conceptos Fundamentales de Estadística Descriptiva

Las frecuencias de datos se organizan en Tablas de Frecuencias, las cuales se componen de cuatro elementos básicos:

Tipos de Frecuencias

• Frecuencia Absoluta (n_i)

  Cantidad de veces en que aparece cada valor o categoría de la variable (X_i) en los datos.

• Frecuencia Absoluta Acumulada (N_i)

  Número de veces que aparecen los valores iguales o menores a un valor de interés.

• Frecuencia Relativa (f_i)

  Cociente entre la frecuencia absoluta de cada valor de la variable y el total de datos (n).

• Frecuencia Relativa Acumulada (F_i)

  Cociente entre la frecuencia absoluta acumulada de cada valor de la variable y el total de datos (n).

Tipos de Variables Estadísticas

Las variables se clasifican según la naturaleza de los valores que pueden tomar:

• Variables Discretas

  Aquellas en que entre un valor y otro no existen valores intermedios, por ende, solo pueden tomar valores enteros. Ejemplo: el dinero medido en pesos chilenos.

• Variables Continuas

  Aquellas en que entre un valor y otro existen infinitos valores, por ende, pueden tomar valores enteros y decimales. Ejemplos: Temperatura, actitudes medidas por el promedio en una escala.

Niveles de Medición de Variables

Los niveles de medición determinan cómo se pueden clasificar y operar las variables:

• Nominal

  Las variables se dividen en categorías que no indican cantidad. No existe ausencia de la variable. Ej.: Sexo, Nacionalidad, etc.

• Ordinal

  La variable se divide en categorías o valores que pueden ser ordenados según cantidad. No existe ausencia de la variable. Ej.: El conocimiento (ej. bajo, medio, alto).

• Intervalar

  La variable se divide en categorías y/o valores que pueden ser ordenados por cantidad, y la distancia entre cada valor o categoría es la misma. Existe un cero arbitrario. Ej.: La temperatura en grados Celsius.

• De Razón

  La variable se divide en categorías y/o valores ordenados por cantidad con la misma distancia entre ellos, y además posee un cero absoluto (ausencia de la variable). Ej.: Dinero.

Error de Estimación en Estadística

El error de estimación es una medida de su precisión que se corresponde con la amplitud del intervalo de confianza. Cuanta más precisión se desee en la estimación de un parámetro, más estrecho deberá ser el intervalo de confianza. Si se busca mantener o disminuir el error, más observaciones deberán incluirse en la muestra estudiada.