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Apuntes y ejercicios de Estadística para 2º E.S.O
1 Introducción
La Estadística es la ciencia que se encarga de recoger, organizar, describir e interpretar datos referidos a distintos fenómenos para, posteriormente, analizarlos e interpretarlos.
La Estadística tiene mucha importancia en la actualidad, fundamentalmente por la presencia en diversos ámbitos de la vida cotidiana y por la contribución que ejerce en otras materias, como por ejemplo la Medicina, la Biología o la Economía.
La gran utilización del lenguaje y técnicas estadísticas en medios de comunicación, política, sanidad, economía, etc, han convertido en básica la necesidad de interpretar y analizar los datos para comprender la realidad que nos rodea. Es importante ser críticos con las informaciones estadísticas, detectar muestras sesgadas y resultados no representativos que se pueden encontrar en cualquier sector de la sociedad actual, por ejemplo las encuestas y sondeos electorales.
La presencia de la Estadística en multitud de ámbitos en la vida cotidiana en los países desarrollados, ha hecho que se considere como parte de la cultura matemática general que debería tener cualquier persona, como ciudadano y miembro de la sociedad. Es decir, los conocimientos estadísticos contribuyen en el desarrollo personal del individuo, no sólo le aporta conocimientos sino que la gran vinculación con la realidad le servirá a formarse como persona. Estos conocimientos le ayudarán a tomar decisiones en situaciones de incertidumbre y a ser crítico con los resultados que obtenga y encuentre en cualquier sector o situación a lo largo de su vida. Por ello, considero necesaria la educación estadística de forma efectiva para llegar a lograr desarrollar todas estas capacidades.
2 Conceptos básicos
- Población : es el conjunto de elementos que son objeto del estudio estadístico.
- Muestra : es la parte de la población que se estudia cuando ésta es muy grande; a partir de ella se deducen características de la población.
- Individuo : es cada uno de los elementos de la población o de la muestra.
- Tamaño muestral : es el número de individuos de la muestra.
3 Variable estadística
Una variable estadística es el conjunto de valores que puede tomar cada uno de los fenómenos estudiados a través de la Estadística. Las variables con las que trabajamos pueden ser cualitativas o cuantitativas y estas últimas, a su vez, discretas o continuas:
Ejercicio 1
Clasifica en variables cualitativas o cuantitativas discretas o continuas cada una de las características siguientes y decide si es más conveniente estudiar la población o la muestra:
a) La marca de teléfono móvil que utilizan los alumnos de tu instituto.
b) El número de hermanos que tiene cada uno de los alumnos de tu clase.
c) El peso de los habitantes empadronados en el distrito de Retiro en Madrid.
d) El tiempo dedicado al sueño diario de los adolescentes entre 14 y 16 años en una ciudad.
e) El deporte preferido por los profesores de tu instituto.
f) El número de ascensores de los hoteles de Madrid.
4 Tabla de frecuencias
Consideremos una variable estadística con resultados posibles y número de datos.
- Frecuencia absoluta de un dato es el número de veces que se repite. Es claro que la suma de las frecuencias absolutas coincide con el número total de datos :
- Frecuencia relativa de un dato es el cociente entre su frecuencia absoluta y el total de datos:
La suma de las frecuencias relativas vale 1:
- El porcentaje de un dato se calcula multiplicando su frecuencia relativa por 100:
La suma de los porcentajes de todos los datos vale 100:
- Frecuencia absoluta acumulada de un dato es la suma de las frecuencias absolutas de los valores que son menores o iguales que el dato :
Así,
- Frecuencia relativa acumulada de un dato es la suma de las frecuencias relativas de los valores que son menores o iguales que el dato :
Así,
Cuando el número de datos de una variable estadística es grande , es conveniente organizarlos en una tabla de distribución de frecuencias donde los datos figuran en la primera columna y su frecuencia absoluta en la segunda.
Ejercicio 2
Considera la variable estadística
Construye la tabla de frecuencias absolutas y relativas mediante el recuento de datos.
Valores de la variable X: Frecuencia absoluta: Frecuencia relativa:
1 3 2 3 4 5 6 7 8 9
Totales
5 Gráficos estadísticos
A través de los gráficos estadísticos podemos observar de forma inmediata características importantes de los datos que se estudian. Nosotros vamos a ver los siguientes:
5.1 Diagrama de barras
Utiliza un sistema de ejes; en el horizontal se representan los valores de la variable estadística y en el vertical su frecuencia mediante una barra de altura proporcional a la misma.
5.2 Polígono de frecuencias
Se forma a partir del diagrama de barras, uniendo mediante líneas los extremos superiores de las barras. Constrúyelo en el siguiente diagrama :
5.3 Pictograma
Utiliza dibujos representativos de los datos y tamaño proporcional a la frecuencia de éstos.
5.4 Diagrama de sectores
Se puede utilizar para todo tipo de variables, pero se usa frecuentemente para las variables cualitativas. Los d a t o s se representan en un círculo, de modo que el ángulo de cada sector es proporcional a la frecuencia absoluta correspondiente. El diagrama circular se construye con la ayuda de un transportador de ángulos. La amplitud , en grados
sexagesimales, de cada sector viene dada por
0
5
10
15
1 2 3 4 5 6 7
0
5
10
15
1 2 3 4 5 6 7
suspensos
aprobados
notables
sobresalientes
5.5 Histograma
Es una representación gráfica de una variable en forma de barras, donde la superficie de cada barra es proporcional a la frecuencia de los valores representados. Sirven para obtener una "primera vista" general, o panorama, de la distribución de la población, o la muestra, respecto a una característica, cuantitativa y generalmente continua.
6 Medidas de centralización
Para hacer un estudio estadístico se utilizan las llamadas medidas estadísticas, de centralización y dispersión. En este curso, vamos a estudiar las medidas de centralización.
Las medidas de centralización son ciertos valores numéricos o parámetros que tienen a situarse, en general, hacia el centro del conjunto de datos ordenados, y dan una idea del comportamiento de la distribución. Tratan de resumir la información de la muestra de datos. Los valores más utilizados son la media, la moda y la mediana.
6.1 Media aritmética
Si los posibles resultados de una variable estadística de datos son:
con frecuencias absolutas respectivamente, llamaremos media aritmética , y la representaremos como , al cociente:
es decir, la media aritmética es el cociente entre la suma de todos los valores multiplicados por su frecuencia absoluta y el número total de datos.
Ejercicio 5
Calcula la media en la serie estadística 2, 2, 3, 5, 6, 7, 10, 12
Al tratarse de pocos datos la media se obtiene dividiendo por el número de datos la suma de los valores de la serie, esto es:
Ejercicio 6
Considera la variable estadística
a) Dibuja el diagrama de barras que representa los datos.
10 20 30 40 50 60
Cálculos
Número total de datos
a) La edad media es años
b) Porcentaje de trabajadores con más de 37 años:
c) Histograma
6.2 Moda La moda de una variable estadística es el valor de la variable que presenta mayor frecuencia absoluta. Se representa por. No es tan sensible como la media aritmética a valores extremos. Puede ocurrir que la moda no sea única. En el caso de una variable continua hablaremos de intervalo modal.
Ejercicio 8
En las siguientes calificaciones de Matemáticas de 40 alumnos determina la moda.
Calificaciones: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Nº de alumnos: 2 2 4 5 8 9 3 4 3
La moda es ya que es la calificación que ha obtenido un mayor número de alumnos.
La distribución es unimodal.
0
10
20
30
40
50
22 28 34 40 46
Intervalo Marca de clase Frecuencia absoluta^ Frecuencia relativa
Porcentaje % [19, 25) 22 30 18,75% 660 [25,31) 28 40 25% 1120 [31, 37) 34 50 [37, 43) 40 30 [43, 49) 46 10 Totales 1 100%
6.3 Mediana
Llamaremos mediana al número que, una vez ordenada la variable estadística de menor a mayor con datos repetidos incluidos, está en la posición central. Es decir, es el valor de la variable tal que el número de observaciones menores que él es igual al número de observaciones mayores que él. Se representa por Si el número de datos fuera par, tomamos como mediana la media aritmética de los valores centrales y si es impar, el valor central. Cuando el número de datos es muy grande no es fácil ordenar los datos; en este caso se usan las frecuencias acumuladas.
Ejercicio 9
En la siguiente serie estadística calcula la mediana
Ordenamos los datos de menor a mayor: 2, 3, 5, 6, 9, 11, 12
Como el número de datos es impar la mediana es
Ejercicio 10
En la siguiente serie estadística 6, 5, 9, 3, 2, 3, 2, 13, 11, 12, calcula la mediana
Ordenamos los datos de menor a mayor: , 5, 6, Como el número de datos es par la mediana es la media de los valores centrales:
Ejercicio 11: Cálculo de la mediana con frecuencias acumuladas
El número de horas diarias que dedican al estudio un grupo de 30 alumnos es
3 , 4 , 3 , 5 , 5 , 1 , 1 , 1 , 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 0 , 2 0 , 3 , 2 , 2 , 1 , 2 , 1 , 3 , 2 , 0 , 1 , 2 , 1 , 4 , 3 Calcula la mediana
Organizamos los datos en una tabla de frecuencias con las columnas que se muestran y en la que ya aparecen algunos resultados. Complétala haciendo los cálculos necesarios.
Cálculos
- ¿Qué quiere decir?
- ¿Qué significa
Tenemos un número grande de datos que es pesado ordenar de menor a mayor, vamos a utilizar las frecuencias acumuladas para hallar la mediana.
La mitad del número de datos es 15. Como teníamos un número par de datos, no existe un valor central, tenemos que buscar los que ocupan los lugares centrales, 15 y 16. Observando las frecuencias acumuladas de la tabla vemos que
Es decir, ordenados los datos de menor a mayor, el último 1 ocupa la posición 11 y de la posición 12 a la 18 hay doses (2). De manera que las posiciones centrales están ocupadas por 2. Así la mediana será la media de
ambos, es decir
Nº de horas. 0 1 0.267 0. 2 0.233 0. 3 24 4 5 30 1
