Cómo analizar una gráfica Deberás tener en cuenta el tipo de gráfica, las variables, los valores máximos y mínimos, comparar datos y analizar tendencia. Un histograma es un tipo de gráfica que refleja datos numéricos continuos y un diagrama lineal es otra clase de gráfica que representa la evolución de unos datos a lo largo del tiempo.http://image.slidesharecdn.com/tablasahora-091112115032-phpapp01/95/slide-1-728.jpg?1258048264 att jean franco
ESTADISTICAS La estadística es una ciencia matemática especializada en el análisis de grandes volúmenes de información para de ella extraer conclusiones. Tras analizar los datos deduce determinadas características de dicha información. Se puede distinguir entre: Estadística descriptiva: analiza un conjunto de datos y extrae conclusiones. Ejemplo: se analiza la estatura y el peso de los alumnos de una clase y se determina cual es el valor medio, cuales son los máximos y los mínimos, cual son los valores más repetidos.
Estadística inferencia: en base a un conjunto de datos permite predecir cómo se puede comportar la variable en un futuro, o bajo determinadas circunstancias. Ejemplo: se analiza una serie de variables económicas (consumo, renta, paro, etc.) y a partir de ahí se predice cual puede ser la evolución futura de la economía. En un estudio estadístico distinguimos: a) Población: representa todo el conjunto de elementos que posee la información que vamos a analizar. Por ejemplo: si vamos a analizar la estatura media de los españoles la población sería todos los ciudadanos españoles. b) Muestra: del total de la población se selecciona un grupo representativo que es el que vamos a estudiar. Por ejemplo: para analizar la estatura media de los españoles no podemos recoger esta información de los 44 millones de ciudadanos españoles sino que tenemos que definir un grupo de estudio, por ejemplo seleccionar a 2.000 personas. Este grupo tiene que ser representativo de la sociedad española por lo que tiene que incluir a hombres y a mujeres, gente de la ciudad y del campo, gente de diversos niveles de renta, de diversas edades. Es decir, la muestra tiene que ser como una imagen “en miniatura” de la población. No podríamos seleccionar estas 2.000 personas exclusivamente del entorno urbano y de niveles elevados de renta ya que muy probablemente su estatura sea superior a la de la media de los españoles, y por lo tanto las conclusiones que obtengamos no sean aplicables a la población española en su conjunto. c) Individuo: cada elemento de la muestra. En este ejemplo cada ciudadano del grupo de 2.000 que hemos seleccionado. d) Variable estadística: es la información que vamos a analizar. En nuestro ejemplo, la estatura media. Se pueden analizar varias variables: por ejemplo podríamos analizar la estatura (1ª variable) distinguiendo por sexo (2ª variable) y por edades (3ª variable). Las variables pueden ser: Cualitativas: características que no se pueden representar numéricamente. Por ejemplo, sexo. Cuantitativas: características que sí se pueden representar numéricamente. Por ejemplo, altura y edad. Estas variables numéricas a veces pueden tomar valores muy concretos (por ejemplo, número de años en el colegio: de 1 a 15), en cuyo caso se denominan variables cuantitativas discretas, y otras veces pueden tomar un número casi ilimitado de valores (por ejemplo, estatura; 1,41, 1,42, ... 1,54, 1,55, … 1,81, 1,82, ….) en cuyo caso se denominan variables cuantitativas continuas. Para hacer más manejable la información, las variables cuantitativas continuas se suelen agrupar por intervalos: por ejemplo estatura de 1,40 a 1,45, de 1,46 a 1,50, de 1,55 a 1,60, …. De esta manera reducimos los grupos de respuesta. Cuando agrupamos la información por intervalos podemos denominarlos indicando el valor inferior y superior de cada intervalo (por ejemplo, intervalo del 1,40 al 1,45), o también podemos denominarlo indicando el valor central de cada intervalo (por ejemplo el intervalo 1,40 al 1,45 lo identificaríamos por 1,425). A este valor representativo de cada intervalo se denomina “marca de clase”.
e) Modalidad: son los valores que pueden tomar las variables. Sexo: puede ser masculino o femenino Edad: 18 años, 19 años, 20 años hasta, 80, 90, … (si limitamos nuestro estudio a la población adulta) Altura: ... 1,40 m, 1,41 m… , 1,60 m, 1,61 m... 2,10 m…
Se considera que dos variables cuantitativas están relacionadas entre sí cuando los valores de una de ellas varían de forma sistemática con respecto a los valores homónimos de la otra. Dicho de otro modo, si tenemos dos variables, A y B, existe relación entre ellas si al aumentar los valores de A también lo hacen los de B, o por el contrario si al aumentar los valores de A disminuyen los de B.
Para variables métricas, el gráfico de dispersión es la manera más sencilla de comprobar la relación entre las dos variables, pudiendo esta adoptar diferentes formas.
El método más usual para medir la intensidad de la relación lineal entre dos variables métricas es la correlación momento-producto o correlación de Pearson.
tener en cuenta el tipo de gráfica, las variables, los valores máximos y mínimos, comparar datos y analizar tendencia. el análisis de grandes volúmenes de información para de ella extraer conclusiones. Tras analizar los datos deduce determinadas características de dicha información.
Deberás tener en cuenta el tipo de gráfica, las variables, los valores máximos y mínimos, comparar datos y analizar tendencia de grafica que se desea analizar haci se analiza una grafica estadistica
Cuando se dispone de datos de una población, y antes de abordar análisis estadísticos más complejos, un primer paso consiste en presentar esa información de forma que ésta se pueda visualizar de una manera más sistemática y resumida. Los datos que nos interesan dependen, en cada caso, del tipo de variables que estemos manejando.
Los diagramas de barras son similares a los gráficos de sectores. Se representan tantas barras como categorías tiene la variable, de modo que la altura de cada una de ellas sea proporcional a la frecuencia o porcentaje de casos en cada clase (Figura 2). Estos mismos gráficos pueden utilizarse también para describir variables numéricas discretas que toman pocos valores (número de hijos, número de recidivas, etc.)
Deberás tener en cuenta el tipo de gráfica, las variables, los valores máximos y mínimos, comparar datos y analizar tendencia. El método más usual para medir la intensidad de la relación lineal entre dos variables métricas es la correlación momento-producto o correlación de Pearson.
Debemos de analizar la poblacion, la variable, la muestra; las cuales son muy importantes en el momento de realizar la tabla de frecuencia y todas las graficas necesarias.
Cuando se dispone de datos de una población, y antes de abordar análisis estadísticos más complejos, un primer paso consiste en presentar esa información de forma que ésta se pueda visualizar de una manera más sistemática y resumida. Los datos que nos interesan dependen, en cada caso, del tipo de variables que estemos manejando
Para variables categóricas:como el sexo, estadio TNM, profesión, etc., se quiere conocer la frecuencia y el porcentaje del total de casos que "caen" en cada categoría. Una forma muy sencilla de representar gráficamente estos resultados es mediante diagramas de barras o diagramas de sectores. En los gráficos de sectores, también conocidos como diagramas de "tartas", se divide un círculo en tantas porciones como clases tenga la variable, de modo que a cada clase le corresponde un arco de círculo proporcional a su frecuencia absoluta o relativa.
Los diagramas de barras son similares a los gráficos de sectores. Se representan tantas barras como categorías tiene la variable, de modo que la altura de cada una de ellas sea proporcional a la frecuencia o porcentaje de casos en cada clase (Figura 2). Estos mismos gráficos pueden utilizarse también para describir variables numéricas discretas que toman pocos valores (número de hijos, número de recidivas, etc.)
Otro modo habitual, y muy útil, de resumir una variable de tipo numérico es utilizando el concepto de percentiles, mediante diagramas de cajas4,5. La Figura 5 muestra un gráfico de cajas correspondiente a los datos de la Tabla I. La caja central indica el rango en el que se concentra el 50% central de los datos. Sus extremos son, por lo tanto, el 1er y 3er cuartil de la distribución. La línea central en la caja es la mediana. De este modo, si la variable es simétrica, dicha línea se encontrará en el centro de la caja. Los extremos de los "bigotes" que salen de la caja son los valores que delimitan el 95% central de los datos, aunque en ocasiones coinciden con los valores extremos de la distribución. Se suelen también representar aquellas observaciones que caen fuera de este rango (outliers o valores extremos). Esto resulta especialmente útil para comprobar, gráficamente, posible
uno de debe tener encuenta la variables,los valores maximos y minimos,el tipo de grafica, comparar datos y analizar tendencias su finalidad es obtener informacion, analizarla elaborarla y simplificarla lo necesario para que pueda ser interpretada comoda y rapidamente
La estadistica descriptiva analiza, estudia y describe a la totalidad de individuos de una poblacion.La estadística generalmente es definida como la rama de las matemáticas que se ocupa de reunir, organizar y analizar datos numéricos y así mismo que ayuda a resolver problemas como el diseño de experimentos y la toma de decisiones.
hay que tener encuenta el tipo de variable la grafica la estadistica analiza,estudia y describe a la mayoria de poblacion tambien nos puede serbir para analizar un conjunto de datos
Resolver problemas es una actividad compleja, partimos primero de situaciones cotidianas de los estudiantes para que ellos puedan recolectar datos, organizarlos usando tablas y construir diagramas de barras. En este sentido, se pretende por un lado que los estudiantes puedan organizar en tablas y en gráficas los datos presentados en situaciones de la cotidianidad y por otro lado, que ellos puedan interpretar la información presentada en tablas y diagramas de barras así como también asociar un gráfico con una situación cotidiana y una situación cotidiana con un gráfico.
Las características que deben presentar se pueden resumir en los siguientes puntos:
1. Los datos que se van a representar deber ser seleccionados, ya que si son muy abundantes el gráfico sería difícil de realizar y de interpretar.
2. La escala empleada ha de ser adecuada a los valores representados. Para ello hay que tener en cuenta las cifras máximas y mínimas que se van a reflejar.
3. Deben estar encabezados por un título que indique claramente cuál es el fenómeno que se representa. Junto al título se escribirá su referencia cronológica y la fuente de donde se han obtenido los datos.
4. Hay que seleccionar distintos colores para diferenciar claramente lo que se quiere representar y facilitar su visualización.
5. Finalmente es preciso elegir el gráfico más adecuado a los datos que queremos representar. Se utilizan principalmente los siguientes tipos de gráficos
tener en cuenta el tipo de gráfica, las variables, los valores máximos y mínimos, comparar datos y analizar tendencia
ResponderEliminarCómo analizar una gráfica
ResponderEliminarDeberás tener en cuenta el tipo de gráfica, las variables, los valores máximos y mínimos, comparar datos y analizar tendencia.
Un histograma es un tipo de gráfica que refleja datos numéricos continuos y un diagrama lineal es otra clase de gráfica que representa la evolución de unos datos a lo largo del tiempo.http://image.slidesharecdn.com/tablasahora-091112115032-phpapp01/95/slide-1-728.jpg?1258048264
att jean franco
ESTADISTICAS
ResponderEliminarLa estadística es una ciencia matemática especializada en el análisis de grandes volúmenes de información para de ella extraer conclusiones. Tras analizar los datos deduce determinadas características de dicha información.
Se puede distinguir entre:
Estadística descriptiva: analiza un conjunto de datos y extrae conclusiones.
Ejemplo: se analiza la estatura y el peso de los alumnos de una clase y se determina cual es el valor medio, cuales son los máximos y los mínimos, cual son los valores más repetidos.
Estadística inferencia: en base a un conjunto de datos permite predecir cómo se puede comportar la variable en un futuro, o bajo determinadas circunstancias.
Ejemplo: se analiza una serie de variables económicas (consumo, renta, paro, etc.) y a partir de ahí se predice cual puede ser la evolución futura de la economía.
En un estudio estadístico distinguimos:
a) Población: representa todo el conjunto de elementos que posee la información que vamos a analizar.
Por ejemplo: si vamos a analizar la estatura media de los españoles la población sería todos los ciudadanos españoles.
b) Muestra: del total de la población se selecciona un grupo representativo que es el que vamos a estudiar.
Por ejemplo: para analizar la estatura media de los españoles no podemos recoger esta información de los 44 millones de ciudadanos españoles sino que tenemos que definir un grupo de estudio, por ejemplo seleccionar a 2.000 personas. Este grupo tiene que ser representativo de la sociedad española por lo que tiene que incluir a hombres y a mujeres, gente de la ciudad y del campo, gente de diversos niveles de renta, de diversas edades. Es decir, la muestra tiene que ser como una imagen “en miniatura” de la población.
No podríamos seleccionar estas 2.000 personas exclusivamente del entorno urbano y de niveles elevados de renta ya que muy probablemente su estatura sea superior a la de la media de los españoles, y por lo tanto las conclusiones que obtengamos no sean aplicables a la población española en su conjunto.
c) Individuo: cada elemento de la muestra. En este ejemplo cada ciudadano del grupo de 2.000 que hemos seleccionado.
d) Variable estadística: es la información que vamos a analizar. En nuestro ejemplo, la estatura media.
Se pueden analizar varias variables: por ejemplo podríamos analizar la estatura (1ª variable) distinguiendo por sexo (2ª variable) y por edades (3ª variable).
Las variables pueden ser:
Cualitativas: características que no se pueden representar numéricamente. Por ejemplo, sexo.
Cuantitativas: características que sí se pueden representar numéricamente. Por ejemplo, altura y edad.
Estas variables numéricas a veces pueden tomar valores muy concretos (por ejemplo, número de años en el colegio: de 1 a 15), en cuyo caso se denominan variables cuantitativas discretas, y otras veces pueden tomar un número casi ilimitado de valores (por ejemplo, estatura; 1,41, 1,42, ... 1,54, 1,55, … 1,81, 1,82, ….) en cuyo caso se denominan variables cuantitativas continuas.
Para hacer más manejable la información, las variables cuantitativas continuas se suelen agrupar por intervalos: por ejemplo estatura de 1,40 a 1,45, de 1,46 a 1,50, de 1,55 a 1,60, …. De esta manera reducimos los grupos de respuesta.
Cuando agrupamos la información por intervalos podemos denominarlos indicando el valor inferior y superior de cada intervalo (por ejemplo, intervalo del 1,40 al 1,45), o también podemos denominarlo indicando el valor central de cada intervalo (por ejemplo el intervalo 1,40 al 1,45 lo identificaríamos por 1,425). A este valor representativo de cada intervalo se denomina “marca de clase”.
e) Modalidad: son los valores que pueden tomar las variables.
Sexo: puede ser masculino o femenino
Edad: 18 años, 19 años, 20 años hasta, 80, 90, … (si limitamos nuestro estudio a la población adulta)
Altura: ... 1,40 m, 1,41 m… , 1,60 m, 1,61 m... 2,10 m…
Deberás tener en cuenta el tipo de gráfica, las variables, los valores máximos y mínimos, comparar datos y analizar tendencia.
ResponderEliminaridentificar
ResponderEliminartema . periodo. tipologia.y unidades (millones años porcentaje)
obserbar el periodo de aumento y disminucion de los datos presentados
Se considera que dos variables cuantitativas están relacionadas entre sí cuando los valores de una de ellas varían de forma sistemática con respecto a los valores homónimos de la otra. Dicho de otro modo, si tenemos dos variables, A y B, existe relación entre ellas si al aumentar los valores de A también lo hacen los de B, o por el contrario si al aumentar los valores de A disminuyen los de B.
ResponderEliminarPara variables métricas, el gráfico de dispersión es la manera más sencilla de comprobar la relación entre las dos variables, pudiendo esta adoptar diferentes formas.
El método más usual para medir la intensidad de la relación lineal entre dos variables métricas es la correlación momento-producto o correlación de Pearson.
tener en cuenta el tipo de gráfica, las variables, los valores máximos y mínimos, comparar datos y analizar tendencia. el análisis de grandes volúmenes de información para de ella extraer conclusiones. Tras analizar los datos deduce determinadas características de dicha información.
ResponderEliminarse analizan con todos los datos como:las variables,los valores maximos,los valores minimos,comparando los datos,el tipo de grafica y su tendencia
ResponderEliminarhay que tener en cuenta el tipo de gráfica,los valores máximos y valores mínimos,comparar datos y analizar tendencia y las variables.
ResponderEliminaridentifacar los datos que se mustren en el cuadro y saber si un valor aumenta o disminuye
ResponderEliminarDeberás tener en cuenta el tipo de gráfica, las variables, los valores máximos y mínimos, comparar datos y analizar tendencia de grafica que se desea analizar haci se analiza una grafica estadistica
ResponderEliminarCuando se dispone de datos de una población, y antes de abordar análisis estadísticos más complejos, un primer paso consiste en presentar esa información de forma que ésta se pueda visualizar de una manera más sistemática y resumida. Los datos que nos interesan dependen, en cada caso, del tipo de variables que estemos manejando.
ResponderEliminarLos diagramas de barras son similares a los gráficos de sectores. Se representan tantas barras como categorías tiene la variable, de modo que la altura de cada una de ellas sea proporcional a la frecuencia o porcentaje de casos en cada clase (Figura 2). Estos mismos gráficos pueden utilizarse también para describir variables numéricas discretas que toman pocos valores (número de hijos, número de recidivas, etc.)
deberás tener en cuenta el tipo de gráfica, las variables, los valores máximos y mínimos comparar datos y analizar tendencia
ResponderEliminarDeberás tener en cuenta el tipo de gráfica, las variables, los valores máximos y mínimos, comparar datos y analizar tendencia.
ResponderEliminarEl método más usual para medir la intensidad de la relación lineal entre dos variables métricas es la correlación momento-producto o correlación de Pearson.
Debemos de analizar la poblacion, la variable, la muestra; las cuales son muy importantes en el momento de realizar la tabla de frecuencia y todas las graficas necesarias.
ResponderEliminarCuando se dispone de datos de una población, y antes de abordar análisis estadísticos más complejos, un primer paso consiste en presentar esa información de forma que ésta se pueda visualizar de una manera más sistemática y resumida. Los datos que nos interesan dependen, en cada caso, del tipo de variables que estemos manejando
ResponderEliminarPara variables categóricas:como el sexo, estadio TNM, profesión, etc., se quiere conocer la frecuencia y el porcentaje del total de casos que "caen" en cada categoría. Una forma muy sencilla de representar gráficamente estos resultados es mediante diagramas de barras o diagramas de sectores. En los gráficos de sectores, también conocidos como diagramas de "tartas", se divide un círculo en tantas porciones como clases tenga la variable, de modo que a cada clase le corresponde un arco de círculo proporcional a su frecuencia absoluta o relativa.
Los diagramas de barras son similares a los gráficos de sectores. Se representan tantas barras como categorías tiene la variable, de modo que la altura de cada una de ellas sea proporcional a la frecuencia o porcentaje de casos en cada clase (Figura 2). Estos mismos gráficos pueden utilizarse también para describir variables numéricas discretas que toman pocos valores (número de hijos, número de recidivas, etc.)
jineth dayana martinez jimenez :)
EliminarDeberás tener en cuenta el tipo de gráfica, las variables, los valores máximos y mínimos, comparar datos y analizar tendencia....
ResponderEliminarOtro modo habitual, y muy útil, de resumir una variable de tipo numérico es utilizando el concepto de percentiles, mediante diagramas de cajas4,5. La Figura 5 muestra un gráfico de cajas correspondiente a los datos de la Tabla I. La caja central indica el rango en el que se concentra el 50% central de los datos. Sus extremos son, por lo tanto, el 1er y 3er cuartil de la distribución. La línea central en la caja es la mediana. De este modo, si la variable es simétrica, dicha línea se encontrará en el centro de la caja. Los extremos de los "bigotes" que salen de la caja son los valores que delimitan el 95% central de los datos, aunque en ocasiones coinciden con los valores extremos de la distribución. Se suelen también representar aquellas observaciones que caen fuera de este rango (outliers o valores extremos). Esto resulta especialmente útil para comprobar, gráficamente, posible
ResponderEliminartema, periodo tipologia y unidades (millones,años,porcentajes,etc)
ResponderEliminarEste comentario ha sido eliminado por el autor.
ResponderEliminaruno de debe tener encuenta la variables,los valores maximos y minimos,el tipo de grafica, comparar datos y analizar tendencias su finalidad es obtener informacion, analizarla elaborarla y simplificarla lo necesario para que pueda ser interpretada comoda y rapidamente
ResponderEliminaruna grafica estadistica se analiza teniendo todos los datos que nos estan dando, y segir paso a paso el prosedimiento.
ResponderEliminarLa estadistica descriptiva analiza, estudia y describe a la totalidad de individuos de una poblacion.La estadística generalmente es definida como la rama de las matemáticas que se ocupa de reunir, organizar y analizar datos numéricos y así mismo que ayuda a resolver problemas como el diseño de experimentos y la toma de decisiones.
ResponderEliminarpara anilazr un conjunto de datos y sustraer su concclucion debemos de tener en cuenta:
ResponderEliminarPoblación ya que esta representa la información que vamos a analizar.
Muestra es la selecciona del grupo del que vamos a estudiar.
Individuo cada elemento de la muestra.
Variable estadística es la información que vamos a analizar. En nuestro ejemplo, la estatura media.
hay que tener encuenta el tipo de variable la grafica la estadistica analiza,estudia y describe a la mayoria de poblacion tambien nos puede serbir para analizar un conjunto de datos
ResponderEliminarlas graficas estadisticas se analizan de varias formas estando muy pendiente de todos los valores y seguir el procedimiento muy detenidamente
ResponderEliminarResolver problemas es una actividad compleja, partimos primero de situaciones cotidianas de los estudiantes para que ellos puedan recolectar datos, organizarlos usando tablas y construir diagramas de barras. En este sentido, se pretende por un lado que los estudiantes puedan organizar en tablas y en gráficas los datos presentados en situaciones de la cotidianidad y por otro lado, que ellos puedan interpretar la información presentada en tablas y diagramas de barras así como también asociar un gráfico con una situación cotidiana y una situación cotidiana con un gráfico.
ResponderEliminarLas características que deben presentar se pueden resumir en los siguientes puntos:
ResponderEliminar1. Los datos que se van a representar deber ser seleccionados, ya que si son muy abundantes el gráfico sería difícil de realizar y de interpretar.
2. La escala empleada ha de ser adecuada a los valores representados. Para ello hay que tener en cuenta las cifras máximas y mínimas que se van a reflejar.
3. Deben estar encabezados por un título que indique claramente cuál es el fenómeno que se representa. Junto al título se escribirá su referencia cronológica y la fuente de donde se han obtenido los datos.
4. Hay que seleccionar distintos colores para diferenciar claramente lo que se quiere representar y facilitar su visualización.
5. Finalmente es preciso elegir el gráfico más adecuado a los datos que queremos representar. Se utilizan principalmente los siguientes tipos de gráficos