ORGANIZACI N DE DATOS

ORGANIZACIÓN DE DATOS (cuantitativos) 
En primer lugar debemos saber identificar qué tipo de datos estamos trabajando: 
1. Datos simples: los datos se presentan en forma de serie y ningún dato se 
repite, ejemplo: 1,5,8,12, 23, 10,46, 4. 
2. Datos con frecuencia: los datos se presentan en forma de serie o matriz de datos y se observa que existe la repetición de algunos o todos los valores; 
ejemplos: 
Serie 1:  3,4,4,4,6,6,6,6,6,4,4,2,0,9,9,9,5,5,5,5,5,3 
 

7

9

7

8

3

8

7

6

4

6

9

3

8

4

8

6

5

7

3

7

Matriz A: 
 
3. Datos agrupados en clases: son datos que se presentan agrupados en 
intervalos o categorías en tablas de frecuencias. 
DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS 
Las distintas frecuencias que vamos a utilizar son las siguientes:  
●

Frecuencia   absoluta  (fa):  es  el  número  de  veces  que  se  repite  un 
dato.  En   el  caso  de  datos  agrupados, se refiere al número  de datos 
u observaciones que pertenecen a ese intervalo. 

 
●

Frecuencia   absoluta  acumulada  (Fa):   hasta  un  dato  especifico,  es 
la  suma  de   las  frecuencias  absolutas  de  todos los datos anteriores, 
incluyendo  también  la  del  dato  mismo  del  cual  se  desea  su frecuencia  acumulada.  Para  un  intervalo  es   la  suma  de  todas  las 
frecuencias  absolutas  de  todos  los  intervalos  de  clases  anteriores, 
incluyendo  la  frecuencia  del  intervalo  mismo  del  cual  se  desea  su  

frecuencia  acumulada.  La  última  frecuencia  absoluta  acumulada  
debe ser igual al número de datos. 
 
 
●

Frecuencias  Relativas  (fr):  de  un  dato,  se  obtiene al  dividir  la 
frecuencia  absoluta  de  cada  dato  entre  el  número  total  de  datos. 
Con  intervalos  se  obtiene  al  dividir  la  frecuencia  absoluta  de  cada 
intervalo entre el número total de datos. 

 
●

Frecuencia   relativa  acumulada  (Fra):  Hasta   un  dato  específico  de 
las  observaciones,  es  la  suma  de  las frecuencias relativas de todos 
los  datos anteriores,  incluyendo  también del dato mismo del cual se 
desea su frecuencia relativa acumulada. Para intervalos, es la suma  
de  las  frecuencias  relativas  de  todos  los  intervalos  de  clase 
anteriores,  incluyendo  la  frecuencia  del  intervalo  mismo  del  cual se 
desea  su  frecuencia  relativa  acumulada.  La  última  frecuencia 
relativa acumulada debe ser igual a 1. 

 
●Frecuencia   relativa  porcentual  (frp):  es  la  frecuencia  relativa 
multiplicada por 100, para interpretarse como porcentaje. 

 
●

Frecuencia   relativa  porcentual  acumulada  (Frp):  Hasta  un  dato 
específico  de  las  observaciones,  es  la  suma  de  las  frecuencias 
relativas  porcentuales  de  todos  los  datos  anteriores,  incluyendo 
también  del  dato  mismo  del  cual  se  desea su  frecuencia  relativa 
porcentual  acumulada.  Para  intervalos,  es  la  suma  de  las 
frecuencias  relativas   porcentuales  de  todos  los  intervalos  de  clase 
anteriores,  incluyendo  la  frecuencia  del  intervalo  mismo  del  cual se 
desea  su  frecuencia  relativa  porcentual  acumulada.  La  última 
frecuencia relativa acumulada debe ser igual a 100. 

 CONSTRUCCIÓN DE LAS TABLAS DE FRECUENCIAS 
Cuando  estamos  gestionando  una  muestra  grande  y  los  datos   son  muy  diversos,   lo 
más  conveniente  es  agruparlos  de  tal  manera  que  permita  establecer  patrones, 
tendencias  o  regularidades  de  los  valores  observados.  De  esta  manera  podemos 

condensar  y  ordenar  los  datos tabulando las frecuencias asociadas a ciertos intervalos de los valores observados.  
Intervalos  de clases: ​
son a los intervalos en los que se agrupan y ordenan los valores 
observados,  cada  uno  de  éstos  intervalos  está  delimitado  (acotado)  por  dos  valores 
extremos llamados límites. 
Pasos a seguir para la construcción de los intervalos. 
Método de Sturges 
1. Organizar los datos 
2. Determine el número de intervalos (k) ...