Elaboración de un polígono de frecuencia
Contenido
Introducción
En el análisis de datos estadísticos, es común representar la distribución de frecuencias mediante un polígono. Esta representación gráfica nos permite visualizar de manera clara y concisa la frecuencia con la que se presentan los diferentes valores en un conjunto de datos.
El polígono de frecuencia es una herramienta útil para identificar patrones, tendencias y comportamientos en una serie de datos, lo que facilita la interpretación y el estudio de fenómenos o comportamientos.
En este artículo, te explicaremos detalladamente cómo elaborar un polígono de frecuencia, paso a paso, utilizando un conjunto de datos hipotético como ejemplo.
Paso 1: Organizar los datos
El primer paso para elaborar un polígono de frecuencia es organizar los datos de manera que sea fácil identificar los diferentes valores y sus respectivas frecuencias.
Supongamos que tenemos el siguiente conjunto de datos representando las edades de un grupo de personas: 25, 30, 25, 28, 32, 26, 29, 25, 27, 31, 26, 30, 30, 28, 33, 26, 27, 29, 25, 30.
Para organizar estos datos, debemos generar una tabla que contenga dos columnas: una para los valores y otra para sus frecuencias. Así, la tabla quedaría de la siguiente manera:
|Valor|Frecuencia|
|—|—|
|25|4|
|26|4|
|27|2|
|28|2|
|29|2|
|30|4|
|31|1|
|32|1|
|33|1|
Paso 2: Representación gráfica
Una vez organizados los datos, procedemos a la representación gráfica de la distribución de frecuencias mediante un polígono. Para ello, podemos utilizar software especializado, como Microsoft Excel o Google Sheets, o bien realizarlo manualmente con papel y lápiz.
Para elaborar el polígono manualmente, necesitaremos seguir los siguientes pasos:
– Elegir un sistema de coordenadas: En una hoja cuadriculada, dibujamos un eje horizontal (eje x) para representar los valores y un eje vertical (eje y) para representar las frecuencias.
– Marcar los puntos: Para cada par de valores y frecuencias de nuestra tabla, marcamos un punto en el plano cartesiano. Por ejemplo, para el valor 25 con una frecuencia de 4, marcamos un punto en las coordenadas (25, 4).
– Unir los puntos: Una vez marcados todos los puntos, unimos cada par de puntos consecutivos con segmentos de recta. Esto nos dará como resultado un polígono que representará la distribución de frecuencias en nuestro conjunto de datos.
Paso 3: Interpretación
Una vez elaborado el polígono de frecuencia, debemos interpretar el gráfico resultante. El polígono nos permitirá identificar de manera clara y visual la distribución de frecuencias, así como posibles patrones o tendencias en los datos.
Al observar el polígono, podemos notar que la frecuencia de las edades entre 25 y 30 años es más alta, mientras que a medida que aumenta la edad, las frecuencias disminuyen. Esto nos indica que la mayoría de las personas en el grupo se encuentran en el rango de edad de 25 a 30 años.
Además, el polígono nos permite identificar posibles valores atípicos o outliers, es decir, aquellos valores que se alejan significativamente del resto de la distribución.
Conclusiones
El polígono de frecuencia es una herramienta útil para representar de manera gráfica la distribución de frecuencias en un conjunto de datos. Su elaboración nos permite identificar patrones, tendencias y outliers, lo que facilita la interpretación y el análisis de la información.
Al seguir los pasos descritos en este artículo, podrás elaborar un polígono de frecuencia de manera sencilla y efectiva, lo que te permitirá entender mejor tus datos y tomar decisiones informadas basadas en su análisis.
Bibliografía:
1. Johnson, R. (2005). Estadística aplicada: Métodos y técnicas. Madrid: Ediciones Paraninfo.
2. Martínez, M. (2010). Análisis de datos: Modelos univariantes y multivariantes. Barcelona: Ediciones Omega.
3. García, A. (2012). Estadística descriptiva. México: McGraw-Hill.
4. Fernández, P. (2016). Introducción a la estadística. Madrid: Ediciones Rialp.
5. Smith, J. (2018). Estadística para negocios y economía. Bogotá: Ediciones Alfaomega.
6. Pérez, L. (2020). Métodos estadísticos para la toma de decisiones. Buenos Aires: Ediciones Granica.
7. Rodríguez, E. (2015). Análisis de datos en ciencias sociales. Madrid: Ediciones Akal.
8. Sánchez, I. (2013). Estadística descriptiva e inferencial. Barcelona: Ediciones Ariel.
9. Gómez, R. (2011). Estadística en la práctica. Bogotá: Ediciones Panamericana.
10. López, A. (2019). Métodos cuantitativos en la investigación social. Madrid: Ediciones Pirámide.
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