Procedimiento para datos agrupados y no agrupados.

AGRUPADOS

1. Construcción de la tabla de frecuencias:

Si aún no tienes una tabla de frecuencias para tus datos agrupados, créala. La tabla debe incluir los intervalos (clases), las frecuencias de cada intervalo y, opcionalmente, los puntos medios de cada intervalo.

2. Cálculo de medidas de tendencia central:

Utiliza los puntos medios de los intervalos para calcular la media ponderada o la media aritmética, dependiendo del contexto y de lo que estés buscando representar. También puedes calcular la mediana y la moda utilizando fórmulas específicas para datos agrupados.

3. Análisis de dispersión: 

Calcula la varianza y la desviación estándar utilizando las fórmulas adecuadas para datos agrupados. Estas medidas te permitirán entender la dispersión de los datos alrededor de la medida central.

4. Representación gráfica: 

Crea un histograma o un polígono de frecuencias para visualizar la distribución de tus datos agrupados. Estas representaciones gráficas te ayudarán a identificar la forma y el comportamiento general de la distribución.

5. Pruebas estadísticas:

Si necesitas realizar pruebas estadísticas sobre tus datos agrupados, asegúrate de utilizar las fórmulas y métodos específicos para este tipo de datos. Por ejemplo, si deseas comparar medias entre grupos, deberás utilizar pruebas como ANOVA o pruebas t para datos agrupados.

NO AGRUPADOS

1. Organización de los datos:

Reúne todos tus datos en una lista o conjunto de valores individuales.

2. Cálculo de medidas de tendencia central:

Calcula la media aritmética, la mediana y la moda. Estas medidas te darán información sobre el valor central o típico de tus datos.

3. Análisis de dispersión:

Calcula la varianza y la desviación estándar para comprender la dispersión de los datos alrededor de la medida central. Esto te ayudará a entender cuán dispersos están tus datos.

4. Representación gráfica:

Crea un histograma, un diagrama de tallo y hojas o un gráfico de caja y bigotes para visualizar la distribución de tus datos.

5. Identificación de valores atípicos:

Utiliza técnicas estadísticas, como el rango intercuartílico, para identificar valores atípicos en tus datos no agrupados.

6. Pruebas estadísticas y análisis complementario:

Si es necesario, aplica pruebas estadísticas específicas para comparaciones, correlaciones u otras relaciones que desees explorar con tus datos.