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¿Te has preguntado alguna vez cómo lleva tu profesor el registro de los resultados de un examen? ¿O tal vez cómo puede registrar la información para averiguar los resultados más comunes? Cuando se recogen datos, puede ser útil ordenarlos y mostrarlos de forma que sean fáciles de leer. Esto se conoce a veces como forma de representar los datos. Una forma de representar los datos es mediante una tabla de frecuencias.
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Equipo de profesores de Frecuencia, Tablas de Frecuencia y Niveles de Medición
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Enviar comentariosFrecuencia es un término que describe el número de veces que aparece un valor en una colección de datos.
Una tabla de frecuencias es un tipo de tabla que se utiliza para representar las distintas frecuencias de una colección de datos.
Steve lanza una moneda 5 veces para averiguar si saldrá cara o cruz. Anota los resultados de cada lanzamiento en una tabla.
| Lanza | Cara o Cruz |
| 1 | Cara |
| 2 | Cruz |
| 3 | Cara |
| 4 | Cruz |
| 5 | Cruz |
Steve lanza la moneda otras 5 veces.
| Lanza | Cara o Cruz |
| 1 | Cara |
| 2 | Cruz |
| 3 | Cara |
| 4 | Cara |
| 5 | Cara |
Ahora podemos colocar los resultados de ambas pruebas en una tabla de frecuencias:
| Cara o Cruz | Cuenta | Frecuencia |
| Cara | 6 | |
| Cruz | 4 |
Esto nos dice que de las 10 monedas lanzadas por Steve, 6 salieron cara y 4 cruz.
Una tabla de frecuencias puede ser útil cuando tienes una gran cantidad de datos, ya que los agrupa para que sean más fáciles de entender.
Una tabla de frecuencias puede tener este aspecto
| Variable | Tally | Frecuencia |
| 1 - 5 | 5 | |
| 6 - 10 | 3 | |
| 11 - 15 | 7 |
Para crear una tabla de frecuencias, primero debes examinar tus datos y crear los grupos adecuados. El tamaño de tus grupos puede depender del número de variables que tengas. Una vez agrupados los datos, puedes contar el número de veces que aparece cada variable para averiguar la frecuencia. Veamos un ejemplo:
Una clase de 7º curso ha realizado un examen de matemáticas. Los resultados, en porcentaje, de los 25 alumnos se han registrado a continuación:
| 63 | 73 | 39 | 45 | 82 |
| 28 | 77 | 64 | 35 | 47 |
| 92 | 57 | 85 | 53 | 62 |
| 66 | 59 | 46 | 91 | 82 |
| 74 | 46 | 28 | 46 | 90 |
Para poner esto en una tabla de frecuencias, primero tienes que encontrar los tamaños de los grupos, la variable más pequeña es 28 y la más grande es 92. Estos datos podrían dividirse en 7 grupos:
| Resultados de las pruebas (%) |
| 25 - 35 |
| 36 - 45 |
| 46 - 55 |
| 56 - 65 |
| 66 - 75 |
| 76 - 85 |
| 86 - 95 |
Ahora puedes repasar los datos y marcar con una cruz dónde se encuentran las variables en cada grupo:
| Resultados de las pruebas (%) | Tally |
| 25 - 35 | |
| 36 - 45 | |
| 46 - 55 | |
| 56 - 65 | |
| 66 - 75 | |
| 76 - 85 | |
| 86 - 95 |
Por último, puedes añadir la siguiente columna, la frecuencia para cada uno de los grupos:
| Resultados de las pruebas (%) | Recuento | Frecuencia |
| 25 - 35 | 3 | |
| 36 - 45 | 2 | |
| 46 - 55 | 5 | |
| 56 - 65 | 5 | |
| 66 - 75 | 3 | |
| 76 - 85 | 4 | |
| 86 - 95 | 3 |
A partir de esta tabla de frecuencias, ahora puedes entender los datos mucho más fácilmente. Con sólo echar un vistazo, puedes ver fácilmente que 5 alumnos obtuvieron entre el 46% y el 55% en el examen de matemáticas.
A veces, puede que sólo haya una pequeña cantidad de variables, si éste es el caso puede que no haya necesidad de agruparlas. Por ejemplo, si estás estudiando el número de hermanos que tienen las personas y las variables van de 0 a 4, podrías simplemente estudiar cada variable por separado.
Un grupo de estudiantes registra el número de tazas de café que toman al día. Los resultados se muestran a continuación:
| 2 | 3 | 6 | 1 | 0 |
| 3 | 4 | 2 | 2 | 3 |
| 5 | 1 | 1 | 4 | 2 |
| 7 | 3 | 2 | 5 | 1 |
Para poner esto en una tabla de frecuencias, primero tienes que hallar los tamaños de los grupos, la variable más pequeña es 0 y la más grande es 6:
| Número de cafés |
| 0-1 |
| 2-3 |
| 4-5 |
| 6-7 |
| Número de cafés | Tally |
| 0-1 | |
| 2-3 | |
| 4-5 | |
| 6-7 |
Por último, puedes añadir la siguiente columna, la frecuencia de cada uno de los grupos:
| Número de cafés | Cuenta | Frecuencia |
| 0-1 | 5 | |
| 2-3 | 9 | |
| 4-5 | 4 | |
| 6-7 | 2 |
Al crear esta tabla de frecuencias, ahora puedes leer mucho más fácilmente que la cantidad más habitual de cafés que toma un grupo de estudiantes en un día está entre 2 y 3.
El nivel de medición indica cómo se registran los datos. En estadística se utilizan cuatro niveles de medida diferentes:
El nivel nominal de medida son los datos que pueden categorizarse, pero los datos no tienen orden.
Lugar de nacimiento, color de ojos, sexo.
El nivel de medida ordinal son datos que pueden categorizarse y ordenarse. Aunque existe un orden entre los datos, no puedes ver los intervalos entre cada variable.
Encuesta de satisfacción, 5 máximos goleadores.
El nivel de medida de intervalo son datos que pueden categorizarse y ordenarse, y existe una escala en la que conoces la diferencia entre cada una de las variables.
Temperatura, resultados de un examen.
El nivel de medida de la proporción da un orden a las variables, donde hay una diferencia entre las variables, así como un verdadero punto cero.
Altura, edad.
El cero verdadero indica que hay una ausencia de algo en la escala.
Se toman datos de una clase para averiguar el color de pelo más común. Los resultados obtenidos pueden considerarse el nivel nominal de medida, ya que los datos pueden categorizarse.
Se registran los pesos de diferentes montones de azúcar. Uno de los resultados muestra 0 kg. Esto puede considerarseel nivel de medida ratio , ya que existe la posibilidad de que haya un cero verdadero en los resultados .
Se pregunta a un grupo de personas cuál es su nivel educativo más alto. Los resultados obtenidos pueden considerarse el nivel ordinal de medida, ya que pueden clasificarse y ordenarse.
La temperatura se registra a lo largo de una semana. Cuando se recogen estos resultados, los datos pueden considerarse del nivel de medida intervalar, ya que la temperatura tiene intervalos uniformemente espaciados.
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Lily Hulatt is a Digital Content Specialist with over three years of experience in content strategy and curriculum design. She gained her PhD in English Literature from Durham University in 2022, taught in Durham University’s English Studies Department, and has contributed to a number of publications. Lily specialises in English Literature, English Language, History, and Philosophy.
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Gabriel Freitas is an AI Engineer with a solid experience in software development, machine learning algorithms, and generative AI, including large language models’ (LLMs) applications. Graduated in Electrical Engineering at the University of São Paulo, he is currently pursuing an MSc in Computer Engineering at the University of Campinas, specializing in machine learning topics. Gabriel has a strong background in software engineering and has worked on projects involving computer vision, embedded AI, and LLM applications.
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