Tabulacion

tabulacion | Temas de Estadística Práctica
Antonio Roldán Martínez | Introducción Recogida de datos Medidas paramétricas Medidas típicas Correlación
Regresión Distribuciones teóricas Muestreo y estimación Contraste de hipótesis  Análisis de varianza |
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Tema 3                              
 
Medidas típicas . Índices
 
Cuestión-ejemplo
Prácticas
Ejercicios
Uso en el aula
Para ampliar
   Números índices
   Concentración: Índice de Gini
   Un caso práctico: Creación de un perfil
Resumen teórico
Cuestión - Ejemplo | ¿Qué nivel verdadero tiene mi Martita? |
Carmina y Luis sondos padres angustiados por las notas de sus hijos. En la segunda evaluación, su hija Martita trae una calificación de Bien en tres asignaturas: Informática, Lengua española y Matemáticas. Sin embargo, ella confiesa que la parte de Gramática Española no se le da muy bien, y que en Matemáticas cree que va entre las mejores. Los padres se plantean: ¿En qué zona de la clase se encuentra nuestra hija?¿Entre los diez mejores? ¿A nivel intermedio? ¿Es de las peores?
Los padres investigan el origen de las tres calificaciones de su Martita, visitando a los profesores,  y descubren lo siguiente:
El profesor de Informática califica sumando puntos según los trabajos realizados. La máxima nota ha sido de 37, y a Martita, por obtener 25, le ha asignado un Bien.
El Bien de Lengua lo ha obtenido por unpromedio de 3 en un rango entre 0 y 5.
Por último, en Matemáticas, obtuvo un 6 sobre 10, que también se interpretó como bien.
Los padres comparan la nota de su hija entre el máximo y obtienen esta proporción:
Informática | 25/37 | 67,6% |
Lengua española | 3/5 | 60% |
Matemáticas | 6/10 | 60% |
La cosa parece justa, pero ¿por qué su hija insiste en que le cuesta la Lengua más que lasMatemáticas?
Vuelven a hablar con los profesores, insisten y obtienen estas tres preciadas tablas:
Informática - 15 equipos - Notas aisladas | 17 | 30 | 22 | 15 | 35 | 28 |
30 | 37 | 20 | 25 | 20 | 15 | 28 | 32 | 28 |   |
 
Lengua Española - 2ª Evaluación |
Distribución de notas |
0 | 2 |
1 | 1 |
2 | 3 |
3 | 5 |
4 | 12 |
5 | 7 |
 
Matemáticas | Frec. |
Calificaciones yequivalencias |
INS | 4 | 12 |
SUF | 5 | 10 |
BIEN | 6 | 5 |
NOT | 7,5 | 2 |
SOB | 9 | 1 |
 
Así comprenden mejor las cosas, el de Mates es un hueso y ha suspendido a casi todos, luego el Bien de su Martita es muy valioso, sin embargo, en Lengua es de las peores. ¿Cómo podríamos expresar esto estadísticamente?
 
| En el resumen teórico puedes consultar todas las clases de medidasderivadas que se pueden usar en Estadística |
 

Práctica 1

Medidas tipificadas

Medidas directas
La primera información que se obtiene de un estudio estadístico son las medidas directas, las que se derivan del proceso primitivo de medida. Martita sacó 17 en Informática, 3 en Lengua y 6 en Matemáticas. Esas son sus medidas directas, que no nos informan del verdadero nivel de la niña en sugrupo.
Medidas diferenciales
Llamaremos medida diferencial correspondiente a una medida directa X a su diferencia con la media, es decir
 x=X-M
Esta medida sitúa a los individuos según su distancia al centro de su grupo. Consulta el modelo martita.ods (primera hoja Tipificación), en el que se han trasladado los datos en forma aislada, sin frecuencias, para que veas qué funciones usa OpenOffice.En este caso sólo PROMEDIO y DESVESTP, que ya conoces. Se han nombrado a las medias med1, med2 y med3 respectivamente, y  a las desviaciones típicas desv1, desv2 y desv3. Repasa en la Guía de OpenOffice la forma de insertar nombres en las celdas.
Las celdas correspondientes a las medidas diferenciales están en blanco rellénalas tú: resta a la nota de Martita en Informática (celda D6) la media...