GRÁFICA PARA DATOS CUANTITATIVOS: HISTOGRAMAS, POLÍGONOS DE FRECUENCIA Y OJIVAS

Cuando la naturaleza de la variable sea continua, entonces la representación gráfica más adecuada es el histograma o también conocido como histograma de frecuencias. Este tipo de gráficos podría utilizarse también en los casos de variables discretas con valores agrupados, aunque no resulta aconsejable hacer uso de los histogramas para variables discretas por los problemas que conlleva asimilar una variable discreta a otra de tipo continuo. A diferencia del gráfico de barras no hay separación entre los rectángulos formados por las clases adyacentes.

GRÁFICAS DE LÍNEAS DE SERIES DE TIEMPO

Toda institución, ya sea la familia, la empresa o el gobierno, necesita realizar planes para el futuro si desea sobrevivir o progresar. La planificación racional exige prever los sucesos del futuro que probablemente vayan a ocurrir. La previsión se suele basar en lo ocurrido en el pasado. La técnica estadística utilizada para hacer inferencias sobre el futuro teniendo en cuenta lo ocurrido en el pasado es el ANÁLISIS DE SERIES TEMPORALES.
SERIES TEMPORALES: Tratamos de hacer predicciones sobre esa magnitud, teniendo en cuenta sus características históricas o del pasado.
Se define una serie temporal (también denominada histórica, cronológica o de tiempo) como un conjunto de datos, correspondientes a un fenómeno económico, ordenados en el tiempo.
Por lo tanto, partiendo de lo anterior, se puede decir que los gráficos de series de tiempo reúnen el conjunto de datos de las observaciones ocurridas en un determinado período de tiempo, por lo que se permite observar más fácilmente el comportamiento de las variables en el tiempo ( si ascienden o descienden). La gráfica es un diagrama en el que el eje vertical (eje de las ordenas) denota el valor de la variable estudiada y el eje horizontal (eje de las abscisas) se observa el tiempo.

DIAGRAMAS DE CAJA

Utilizando un diagrama de tallo y hojas, podemos comparar, mediante estos diagramas, dos distribuciones.

MEDIA ARITMÉTICA

Para tal fin, desde luego, no se usará el valor más elevado ni el valor más pequeño como único representante, ya que solo representan los extremos más bien que valores típicos. Entonces sería más adecuado buscar un valor central. Las medidas que describen un valor típico en un grupo de observaciones suelen llamarse medidas de tendencia central. Es importante tener en cuenta que estas medidas se aplican a grupos más bien que a individuos. Un promedio es una característica de grupo, no individual. Las medidas de tendencia central corresponden a valores que generalmente se ubican en la parte central de un conjunto de datos.

La mediana para datos no agrupados

Cuando una serie de datos contiene uno o dos valores muy grandes o muy pequeños, la media aritmética no es representativa. El valor central en tales problemas puede ser mejor descrito usando una medida de tendencia central llamada mediana.
La mediana (Me) es el punto medio de los valores de una serie de datos después de haber sido ordenados de acuerdo a su magnitud. Hay tantos valores antes que la mediana como posteriores en el arreglo de datos.

LA MODA

La moda para datos no agrupados
La moda (Mo) es la medida de tendencia central especialmente útil para describir mediciones de tipo ordinal y nominal.
La moda es el valor de la observación que aparece más frecuentemente.



La moda para datos agrupados
Para datos agrupados en una distribución de frecuencia, la moda puede ser estimada por la marca de clase del intervalo que contenga la frecuencia de clase más grande. Si hay dos intervalos continuos con frecuencia máxima la moda será la media aritmética de las dos marcas de clase. Si hay dos o más intervalos no contiguos con frecuencia de clase máxima habrá dos o más modas que serás las marcas de clase de dichos intervalos.

Ejemplo:

LA MEDIA GEOMÉTRICA