Clasificación de datos agrupados y no agrupados en una tabla de frecuencias.

 

 

Universidad Abierta y a Distancia de México
Licenciatura en Gerencia de Servicios de Salud

Estadística básica
Grupo: GSS-HFIN-2501-B1-002
Unidad 2
Clasificación de datos agrupados y no agrupados en una tabla de frecuencias.
Alejandra Samayoa Serrano
Matricula: ES251116507
06 de febrero del 2025

Introducción

Según Triola (2013), se realizan las tablas de frecuencia por las siguientes razones:

a. Es posible resumir un conjunto de grandes datos. Resultando muy útil, puesto que, si son estudios de grandes magnitudes, resulta un procedimiento muy extenuante para el análisis posterior.

b. Se logra cierta comprensión sobre la naturaleza de los datos, es decir, al realizar la tabla se logra comprender el comportamiento de los datos para poder categorizarlos.

c. Se tiene una base para construir gráficas. Ya que a partir de esto se pueden realizar gráficos de barras, de pasteles, histogramas, entre otros, que facilitan el análisis.

Por lo anterior es que me di a la tarea de realizar el presente trabajo con el objetivo de organizar y resumir los datos de la problemática encontrada, misma que recapitulando hace énfasis en la necesidad de material en la institución donde laboro actualmente.

Base de datos

Material	Licenciatura	Precio	Clasificación
Estadímetro	Nutrición y deportiva	450	Antropometría
Bascula	Nutrición y deportiva	1000	Antropometría
Antropómetro	Nutrición y deportiva	200	Antropometría
Cinta métrica	Nutrición y deportiva	100	Antropometría
Psicómetro	Nutrición y deportiva	300	Antropometría
Banco de madera	Nutrición y deportiva	450	Antropometría
Lápiz demográfico	Nutrición y deportiva	150	Antropometría
Pesos para calibrar	Nutrición y deportiva	200	Antropometría
Bascula pediátrica	Nutrición	800	Antropometría
Infantometro	Nutrición	600	Antropometría
Tiras reactivas	Enfermería	100	Laboratorio
Glucómetros	Enfermería	450	Laboratorio
Estufa	Nutrición	5400	Laboratorio dietético
Refrigerador	Nutrición	1000	Laboratorio dietético
Congelador	Nutrición	8000	Laboratorio dietético
Mesa de trabajo	Nutrición	850	Laboratorio dietético
Licuadora	Nutrición	2000	Laboratorio dietético
Pelador	Nutrición	50	Laboratorio dietético
Tazas medidoras	Nutrición	60	Laboratorio dietético
Termómetro de cocina	Nutrición	100	Laboratorio dietético
Rallador	Nutrición	25	Laboratorio dietético
Maquina selladora al vacío	Nutrición	2500	Laboratorio dietético
Tarja	Nutrición	4500	Laboratorio dietético
Bowl	Nutrición	200	Laboratorio dietético
Dispensador de agua	Nutrición	4000	Laboratorio dietético
Campana de extracción	Nutrición	5000	Laboratorio dietético
Miserables de silicón	Nutrición	100	Laboratorio dietético
Batidora	Nutrición	2000	Laboratorio dietético
Vajilla	Nutrición	1000	Laboratorio dietético
Tablas para picar profesionales	Nutrición	1000	Laboratorio dietético
Pinzas multiusos	Nutrición	100	Laboratorio dietético
Espátula	Nutrición	100	Laboratorio dietético
Vasos de vidrio	Nutrición	250	Laboratorio dietético
Tazas cafeteras	Nutrición	500	Laboratorio dietético
Cuchillos	Nutrición	500	Laboratorio dietético
Set de cubiertos	Nutrición	1000	Laboratorio dietético
Jarra	Nutrición	250	Laboratorio dietético
Olla	Nutrición	1000	Laboratorio dietético
Sartenes	Nutrición	1000	Laboratorio dietético
Deshidratador de alimentos	Nutrición	2500	Laboratorio dietético

 

Muestra	40
k= Intervalo	6
Lim Inf.	25
Lim Sup	8000
Rango	7975
a=Amplitud	1268.5313

 

	Intervalos		Marca de clase	Frecuencia absoluta	Frecuencia absoluta acumulada	Frecuencia relativa	Frecuencia relativa acumulada	Frec. Relativa porcentual	Frecuencia del porcentaje acumulada
	Li	Ls	Xi	fi	Fi	hi	Hi	pi	Pi
1	25	1293.531	659	31	31	0.775	0.775	77.5	77.5
2	1294.531	2563	1929	4	35	0.1	0.875	10	87.5
3	2563	3832	3197	0	35	0	0.875	0	87.5
4	3832	5101	4466	3	38	0.075	0.95	7.5	95
5	5101	6370	5735	2	40	0.05	1	5	100
6	6370	7639	7004	0	40	0	1	0	100
				40		1		100

 

 

 

Clasificación de laboratorios	Cantidad
Antropometría	10
Laboratorio	2
Lab. Dietética	28
Total	40

Muestra	40
k= Intervalo	6
Lim Inf.	2
Lim Sup	28
Rango	26
a=Amplitud	4.1357

	Intervalos		Marca de clase	Frecuencia absoluta	Frecuencia absoluta acumulada	Frecuencia relativa	Frecuencia relativa acumulada	Frec. Relativa porcentual	Frecuencia del porcentaje acumulada
	Li	Ls	Xi	fi	Fi	hi	Hi	pi	Pi
1	2	28	15	1	2	1	0.05	100	66.66666667
2	28	32	30	0	2	0	0.05	0	66.66666667
3	32	36	34	0	2	0	0.05	0	66.66666667
4	36	40	38	0	2	0	0.05	0	66.66666667
5	40	44	42	0	2	0	0.05	0	66.66666667
6	44	48	46	0	2	0	0.05	0	66.66666667
				1		0.025		100

 

Licenciaturas	Cantidad
Nutrición	28
Deportiva	10
Enfermería	2
Total	40

Muestra	40
k= Intervalo	6
Lim Inf.	2
Lim Sup	28
Rango	26
a=Amplitud	4.1357

	Intervalos		Marca de clase	Frecuencia absoluta	Frecuencia absoluta acumulada	Frecuencia relativa	Frecuencia relativa acumulada	Frec. Relativa porcentual	Frecuencia del porcentaje acumulada
	Li	Ls	Xi	fi	Fi	hi	Hi	pi	Pi
1	2	28	15	1	1	0.5	0.025	50	50
2	28	32	30	1	2	0.5	0.525	50	100
3	32	36	34	0	2	0	0.525	0	100
4	36	40	38	0	2	0	0.525	0	100
5	40	44	42	0	2	0	0.525	0	100
6	44	48	46	0	2	0	0.525	0	100
				2		0.05		100

 

 

CONCLUSIÓN

Al realizar la tabla de frecuencias con los datos de la frecuencia de uso de materiales de laboratorio, descubrí cómo se distribuyen los materiales según cuántas veces se utilizan en el ciclo escolar. Al organizar los datos en intervalos de clase, pude identificar qué materiales tienen una alta frecuencia de uso y cuáles son menos necesarios. Por ejemplo, materiales como el material del laboratorio de dietética se utilizan con mucha más frecuencia que otros como los Bau manómetros que son del área de enfermería. Esto me permitió entender mejor las necesidades de los materiales en el laboratorio.

La frecuencia acumulada y la distribución de porcentajes me ayudaron a identificar rápidamente el porcentaje acumulado de materiales que tienen alta, media o baja demanda según el área de licenciaturas. Esto es útil para hacer decisiones sobre qué materiales mantener en inventario y cuáles podrían esperar un poco a su adquisición.

Sí, creo que esta tabla de frecuencias es útil para analizar los datos de la base de datos. Me permite no solo observar la frecuencia de uso, sino también identificar patrones y priorizar recursos según las necesidades reales del laboratorio.

 

Referencias bibliográficas

Triola, M. (2013). Estadística. 11° Ed. Pearson. México