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Psicología Experimental: Conceptos, Clasificación de Variables y Representación Gráfica

Organización y Representación Gráfica

DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS

Ej.Variable: Procedencia población de inmigrantes

X ni pi Pi
Suramérica 24 0,16 16
Norteáfrica 60 0,40 40
Centroáfrica 12 0,08 8
Esteeuropa 18 0,12 12
China 21 0,14 14
Surasia 15 0,10 10
n=150 1,00 100

En la columna representada como X se representan todas las modalidades o categorias que representa la variable.

El número de observaciones en cada categoría se conoce como frecuencia absoluta (ni). La frecuencia relativa (pi) se obtiene dividiendo la frecuencia absoluta entre el número total de observaciones no.

La frecuencia relativa también se expresa en porcentajes, para lo cual hay que multiplicar cada una de las proporciones por cien (Pi).

Frecuencia absoluta acumulada: es el número de veces que, en la muestra, se repite cada modalidad o cualquiera de las modalidades anteriores.

Se simboliza por na. Se halla acumulando las frecuencias absolutas en orden ascendente.

Frecuencia relativa acumulada: simbolizada por pa, es el cociente entre la frecuencia absoluta acumulada de cada clase, na, y el total de observaciones, n. Expresado formalmente: pa=na/n.

Porcentaje acumulado: simbolizado por Pa, es el valor de la frecuencia relativa acumulada multiplicado por 100. Expresado formalmente:

Pa=pa*100.

Variable: Preocupación por las cuestiones políticas

X ni pi Pi na pa Pa
Nula 18 0,15 15 18 0,15 15
Mínima 42 0,35 35 60 0,50 50
Moderada 48 0,40 40 108 0,90 90
Máxima 12 0,10 10 120 1,00 100
120 1,00 100

El número total de observaciones, n, debe ser la suma del número de observaciones de cada clase, ni, y debe coincidir con el valor de la frecuencia absoluta acumulada de la última modalidad de la variable.

Se dan casos en los que la variable se expresa en un amplio número de valores, entonces solo cabe la estrategia de agrupar en intervalos estos valores.

Para calcular el número de intervalos aplicaremos (según Sturges):

N° de intervalos = E(1,5 + 3,3 log n)

Donde E representa la parte entera del resultado.

Tambien se puede hallar (según Kaiser), el número de intervalos no debe exceder nunca de la raiz cuadrada de n

Distribución de frecuencias de los datos agrupados en intervalos

X ni pI na pa
63-70 2 0,02 2 0,02
71-78 8 0,08 10 0,10
79-86 8 0,08 18 0,18
87-94 19 0,19 37 0,37
95-102 26 0,26 63 0,63
103-110 17 0,17 80 0,80
111-118 9 0,09 89 0,89
119-126 7 0,07 96 0,96
127-134 4 0,04 100 1,00
100 1,00

Existen otros conceptos:

Valor aparente o informado, es el valor que se lee en el instrumento de medida.

Límites exactos de medida, son los valores que acotan el intervalo en el que se encuentra el valor real.

La distribución de frecuencias de valores que son expresión discreta de una cantidad contínua (5,76) deben realizarse teniendo en cuenta los límites exactos de medida, no los valores informados.

En general, para obtener los valores exactos, o límites, entre los que se encuentra el valor real de la medida, se aplica la siguiente fórmula:

Límites exactos = Valor informado 0,5 * I

Siendo I = Unidad del instrumento de medida.

Por ejemplo, si se mide el tiempo que se emplea en ejecutar una determinada tarea, y para ello se utiliza un cronómetro con precisión de centésimas de segundo (0,01), el tiempo real de un tiempo aparente de 15,63 segundos se encontrará en el intervalo, Intervalo valor real= 15,63 0,01 *0,5 = 15,63 0,005 = 15,625 - 15,635

Conceptos:

Intervalo: sinónimo del concepto de modalidad, es cada uno de los grupos de valores que ocupan una fila en una distribución de frecuencias.

Límites aparentes: virtuales o informados, son los valores mayor y menor de cada intervalo, teniendo en cuenta el nivel de precisión del instrumento de medida.

Límites reales o exactos: son los valores máximo y mínimo que tendría cada intervalo si el instrumento de medida tuviera una precisión perfecta.

Punto medio del intervalo: es la semisuma de los límites exactos o de los límites aparentes.

Amplitud del intervalo: es la diferencia entre el límite exacto superior y el límite exacto inferior.

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