Bueno, vamos a empezar la clase. Bueno, vamos a ver esta tutoría. No sé
si habrán utilizado la plataforma nueva esta, la plataforma Agora, que es
con la que se entra, ¿no? Entonces, vamos a ver el... el programa para
este año. Pero aquí había que entrar en vez de... Voy a compartir mi
pantalla. Esta. Bueno, entonces vamos, en vez de entrar por aquí, vamos a
intentar entrar la asignatura por aquí. ¿Por qué? A mí me deja acceder
con mi cuenta. Y entonces me salen las asignaturas que tengo aquí. Esta
sería la que queremos ver. Aquí tenemos los distintos temas de la
asignatura. Yo voy a empezar por... Vamos a ver hoy el tema 3 y el tema 5.
Porque el tema 1 y el tema 2, bueno, ya lo verán. Bueno, vamos a verlo. Lo
repasen con el libro, pero son temas así como de introducción, muy
teóricos. Y yo lo que voy a hacer es siempre, pues, hacer ejercicios y ver
exámenes anteriores, cosas así. Entonces, empezaremos ya en lo que tiene
problemas prácticos, como son la recogida y tratamientos de los datos y
los gráficos. Los gráficos los haré... Bueno, lo pueden también repasar
en el libro porque yo voy a hacer un poco de trabajo. Voy a dar un resumen
más escueto y después ya seguiremos el orden normal. El tema 4, el tema
5, así, ¿no? Entonces, si vemos en la guía de la asignatura... Vale,
dice no se puede visualizar el contenido. Estamos apañados. Bueno, era por
hablar de... Pero si no se puede ver, pues nada. Por lo que sea, no se
puede ver. Vamos a ver la guía aquí. Vamos a verlo en... Yo creo que
había subido... No sé si había subido algo. A ver... O sea, que aquí no
me deja abrir, ¿no? La guía de la asignatura... Bueno. Bueno, de tal
manera, ya que estamos aquí, hay una parada... Hay una parada que dice
sección de tutorización y en la sección de tutorización yo tengo un
foro. Bueno, bueno, está esto... Esta plataforma es que por defecto lo
pone todo en inglés. Parece ser como que lo habían hecho para Oxford en
vez de para la UNED, pero bueno. Entonces, lo ponemos así. Entonces, ya,
sección de tutorización y hasta en castellano. Aquí está el foro de la
tutoría, que lo único que hay es un mensaje de bienvenida y después los
materiales del tutor, que yo no colgo aún nada porque yo lo que
normalmente hago es los materiales los cuelgo en la clase que estoy dando.
Entonces, aquí normalmente los materiales del tutor pues lo van a
encontrar vacío porque yo lo que hago es coger y lo pongo, ¿veis? En la
página... Dejar de compartir... Bueno, entonces estamos ahora en la
página de la clase. Esto se está grabando ya. Pueden ver la grabación y
aquí sí que dejo los materiales para que se lo puedan bajar, ¿no? Bueno,
tenemos además... No se puede ver ahí la guía, pero yo me subí esto
más que nada por ver el sistema de evaluación que tiene. Lo que pasa es
que en esta plataforma cuando subo PDFs se ve con una letra muy pequeña.
No la puedo aumentar. Para verla aquí en clase yo o luego si viene alguien
a la tutoría presencial. Pero bueno, ¿veis? Tipo de prueba presencial.
Hay cuatro preguntas de desarrollo. Son todo preguntas, son problemas. Son
dos horas durante el examen. Permiten todo tipo de material y apuntes y
máquinas electrónicas de cálculos, porque sean calculadoras. Y después
entonces aquí es lo que nos importa que... El examen es el 100% de la
nota. Hay un APEC, o sea, se puede hacer un APEC que es... Que todavía no
lo han colgado en la plataforma, pero hoy en día es para hacer un trabajo
que es voluntario. La nota mínima del examen para aprobar, si no se tiene
el APEC hecha, es un 5. La nota máxima que aporta el examen es un 10. O
sea, que podemos sacar un 10 haciendo el examen solamente sin hacer la
prueba. Y después la nota mínima en el examen para sumar el APEC es un 6.
Es decir, que por ejemplo, si nosotros sacamos un 6 en el examen y el APEC
vale dos puntos, pues nos pone un 8. Si sacamos un 5 o un N en el examen,
no nos suman el APEC. Entonces, dice los estudiantes que obtengan una
calificación de 6 o más, pueden sumar hasta dos puntos de calificación
en el APEC. Con lo cual, pues si sacamos un 6, si sacamos un 7, nos pueden
poner un 9. Si sacamos un 8, nos pueden dar matrícula de honor. Pero
siempre que saquemos como mínimo un 6. Y después aquí nos dice más o
menos de qué es el APEC, todos los años más o menos es igual. Ya la
colgarán, dice que el trabajo consiste en el análisis estadístico de una
encuesta del CIS. Este ejercicio se detalla en la página del curso virtual
para la realización del trabajo y van a instalar el programa de PSPP. Todo
esto lo tendremos en la página, cuando entre en la página de Ágora, que
como habéis visto todavía no funciona muy allá, pues ahí pondrán la
ahí pondrán el APEC y pondrán todo esto que nos tenemos que descargar
para poder hacerlo. Bueno, entonces eso sería más o menos la
presentación del curso. Yo ya digo, ahora vamos a verlo. Ahora vamos a ver
los temas. ¿Veis? Aquí he puesto varios documentos que son PowerPoint.
Vamos a ver hoy este que pone distribución de frecuencias. En realidad
sólo la mitad porque también nos servirá para cuando demos las
probabilidades. Después veremos los exámenes de los temas 3 y 4. No sé
si nos dará tiempo hoy. Esos son exámenes anteriores, corregidos. Y temas
3 y 4, ejercicios. Yo creo que igual no nos da tiempo a verlo todo, pero se
queda aquí colgado y yo creo que están todos corregidos. O sea que si no
los vemos todos los pueden descargar y ver en casa. Porque ya el siguiente
tema que ya daremos Por ir avanzando porque nos viene bastante justo lo que
son las horas que tenemos para el programa. Vamos a empezar con este que
tampoco tiene mucha distribución de frecuencias. Estaba dentro de un curso
es el contenido que dábamos antes de introducción a la estadística. Como
veis aquí lo que vamos a ver nosotros en este curso no el día de hoy sino
toda la asignatura, lo que vamos a ver sería los tipos de variables, las
escalas de medida, la distribución de frecuencias y las representaciones
gráficas. Esto lo veremos hoy. Probabilidades creo que es el tema 6. Ya lo
veremos más tarde. Después veremos, en el tema 4 veremos esto de aquí
que son las medidas de tendencia central y de dispersión. Este sería el
tema de probabilidades que es el tema 6 y después todo esto también lo
veríamos. Lo único que no veríamos de todo esto que hay aquí sería la
correlación y regresión y las pruebas de hipótesis y esto es para una
asignatura de sociología pero de segundo, estadística 2. Antes esta que
le han llamado fundamentos de estadística este año siempre se ha llamado
estadística 1 y anteriormente cuando esto era una licenciatura solamente
había una asignatura que se llamaba estadística y lo que hicieron fue
cuando los grados cuando se instauraron los grados la dividieron en lo que
es cada uno, que ahora le llaman fundamentos de estadística social y
estadística 2. Todo esto que hay aquí lo vamos a ver en esta asignatura y
solo quedarían estas dos cosas que se darían en la asignatura de segundo.
Estos serían el tema 3 y 4 este sería el tema 6 este sería el tema 5 y
después ya lo sucesivo distribución normal población y muestras más o
menos sigue en la misma el mismo orden que en el temario. Entonces vamos a
ver esto Bueno, siempre pensar que en la estadística la empleamos dentro
de la sociología siempre es una herramienta para la investigación no
hacemos la estadística por usarla se usa dentro de lo que es un proyecto
de investigación y bueno, un proyecto de investigación siempre empieza
por un problema que queremos solucionar le damos unas posibles soluciones
bueno primero revisamos cómo lo han tratado otros autores si se ha tratado
otras veces o aspectos colaterales que podemos ver en otras fuentes y
después hacemos ese problema damos unas soluciones provisionales que
llamaremos hipótesis fijaros que aquí pone va a ser de la investigación
cuantitativa porque en realidad hay dos grandes formas de investigación
una sería la cualitativa y otra sería la cuantitativa hablamos ahora de
la cuantitativa la estadística para lo que es la investigación
cualitativa se utiliza muy poco no es para cuando hacemos investigación
cuantitativa que lo que nos interesa es al final llegar a un informe que
habrá datos numéricos habrá hablar de datos habrá pues diagramas pero
datos numéricos por eso le llamaremos cuantitativa entonces al problema le
damos unas soluciones provisionales y ahora pues la investigación será en
realidad en ver si se cumplen o no esas hipótesis para poder ver
empíricamente esas hipótesis tenemos que hacer un trabajo de digamos de
pasar de lo más abstracto las hipótesis siempre son dos conceptos unidos
por una condición por ejemplo los hipótesis que no es que sea cierta, por
ejemplo en las personas con mayor nivel de ingresos votan más partidos de
derechas hay dos conceptos partidos de derechas y mayor nivel de ingresos
habría que concretar habría que hacer un proceso de operativizar hacerlo
más operativo, más visible que es cada cosa entonces pasaríamos de los
conceptos a lo que ya vemos observar qué son las variables después cuando
hacemos una encuesta por ejemplo que es el paradigma de la investigación
cuantitativa necesitamos saber a cuántas personas tenemos que entrevistar
ahí también viene la estadística para poder calcular los números de
elementos que tendrá la muestra y después también mide para la
estadística sirve para ver si los instrumentos de medida cumplen las
condiciones de validez y de fiabilidad y después sobre todo nos ven para
analizar los datos podemos primero sintetizarlos calculando la media la
mediana, veremos la variabilidad de los datos que hemos obtenido calculando
por ejemplo la varianza, podemos ver los datos que ha conseguido una
persona en qué percentil está si están por encima de la mediana o están
por debajo y podemos hacer también inferencias de los datos que hemos
obtenido en la muestra, inferencias a toda la población y por último nos
sirve para la estadística para el informe de conclusiones sobre todo aquí
estarían las representaciones gráficas para representar esos datos
mediante gráficos bueno pues para todo eso nos va a valer la estadística
en la sociología cuando hacemos una investigación hemos hablado de una
encuesta, he dicho encuesta porque estamos hablando de investigación
cuantitativa y la encuesta diríamos que es una técnica de investigación
la más utilizada en lo que es la investigación cuantitativa aunque hay
también otras bueno en la estadística dices una ciencia que recoge los
datos que hemos obtenido por ejemplo vamos a seguir utilizando el ejemplo
de la encuesta que recoge esos datos, que los ordena que presenta las
características referido a uno o más conjunto de datos y eso sería lo
que hace la estadística descriptiva pero también dice que obtiene
conclusiones sobre alguna variable de una población en base a
observaciones de una o más muestras es decir infiere los resultados de una
muestra en una población, no siempre será una inferencia digamos usando
siempre será probabilística no va a ser si obtenemos una media de tanto
en la muestra será igual en la población sino que estará entre más
menos un porcentaje, habrá que tener en cuenta un error, todo eso entonces
tenemos por tanto una estadística inferencial que lo que hace es ordenar y
presentar y buscar una serie de y analizar unos datos y después hay una
inferencial que lo que hace es esos resultados de la muestra inferirlos a
la población por eso hablamos de población que será la población es
sobre lo que nosotros estamos investigando, el objeto de estudio, nuestro
cuando la población puede ser muy grande, puede ser toda España, puede
ser una ciudad o puede ser por ejemplo los visitantes del museo de
Calatayud en el día de hoy, es decir dependiendo de lo que nosotros
estemos investigando y la muestra será un subconjunto de esa población
bueno después hemos visto cuando hablábamos de de lo que era para qué
servía la estadística aquí antes hemos hablado de que la estadística
estaba, había que entenderla siempre dentro de dentro dentro de una
investigación en sociología o en medicina la estadística es un
instrumento entonces nos sirve para para dentro de la investigación para
una serie de cosas y cuando hemos dicho que empezaba la investigación con
un problema, que lanzábamos unas hipótesis que eran supuestas soluciones
provisionales a ese problema, que las hipótesis estaban compuestas de
conceptos que había que operacionalizar y al operacionalizarlo llegamos a
las variables las variables es aquello que se puede observar, hemos puesto
antes el ejemplo ese de las personas que mayor nivel de ingreso tienen,
más rota a partidos de la derecha habrá que operacionalizar en un
principio que entendemos por partidos de la derecha, cuáles entendemos que
son de la derecha dentro de todos los partidos que hay en España, pues
habrá que operacionalizar llegar a algo visible y el nivel de ingreso lo
mismo pues habrá que hacer dentro de unos márgenes de hasta 1.000
millones mensuales de 1.000 a 1.500 de 1.500 a 2.000 más de 2.000 a 3.000
más de 3.000 hacer una especie de escala para poder eso sería una
variable entonces las variables que sería lo que vamos a observar en la
realidad cuando hagamos por ejemplo un trabajo de campo, una encuesta pues
esas variables son de distintos tipos y en principio podemos clasificarlas
en cualitativas o bien en cuantitativas o numéricas las cualitativas son
aquellas que los valores no se pueden asociar naturalmente a un número es
decir, bueno podemos darles números como si dijéramos categorizar pero
con ellas no se pueden hacer operaciones algebraicas no podemos sumar,
restar, multiplicar ¿cuáles son estas variables? pues por ejemplo son
variables nominales y variables ordinales las nominales sus valores
simplemente clasifican no se pueden ordenar no hay uno mayor que otro por
ejemplo nominal el sexo pues sería una variable nominal que solo tiene dos
valores y que sería por ejemplo hombre o mujer de ahí no hay ningún
orden simplemente clasificar o grupo sanguíneo, RH positivo o negativo
pero ahí no ordenamos o bien pueden ser ordinales operaciones matemáticas
solo podemos decir que son mayores o menores pero no perdón, no podemos
sumar ni multiplicar ni hacer ninguna operación algebraica y por ejemplo
puede ser yo que sé en medicina mejoría de un tratamiento pues está
grave, muy grave pronóstico reservado como una escala grado de
satisfacción nada satisfecho poco satisfecho satisfecho, muy satisfecho o
la intensidad del dolor todo eso que podemos ya hacer aunque no sabemos la
diferencia que hay entre muy satisfecho y poco satisfecho pero sí que
sabemos que hay ciertos escalones no sabemos uno es más grande que el otro
no podemos cuantificarlo pero sí que hay un orden y después están las
variables numéricas en las que con ellas ya podemos hacer operaciones
algebraicas y estas pueden ser discretas o continuas continuas, bueno pues
aquellas que digamos que tienen decimales, por ejemplo la altura, el peso
la edad en cambio las discretas siempre son valores enteros número de
hijos, uno, dos, tres pero no son tres y medio o número de cigarrillos que
se fuma uno, veinte, diez pero no te fumas diez y medio también
cigarrillos podríamos partirlo por la mitad pero bueno, por ejemplo en la
edad hemos dicho que es continua porque podemos ponerlo con decimales
veinticinco coma seis años pero en cambio en número de cumpleaños pues
es un cumpleaños, dos cumpleaños tres cumpleaños no son tres y medio
bueno eso serían las variables pueden ser discretas o continuas las
cuantitativas es decir, cualitativas hacer operaciones algebraicas con
ellas y cuantitativas si que podemos hacer después hablamos de otra cosa
que son las escalas de medida, en escala de medida esto se refiere a que
bueno en realidad la medición clásica desde los egipcios los griegos las
mediciones sean magnitudes medían la longitud, la masa el tiempo cuando ya
se intentó medir en ciencias sociales hubo que adaptar las medidas no
había un metro para medir la inteligencia ni había una báscula que
pesara la religiosidad entonces empezaron a adaptarse y por eso se hacen
distintas escalas de medida aunque se llamen igual hablamos más o menos de
lo mismo porque aquí ya hablamos de que es lo que podemos hacer con ellas
los ejemplos que ya son iguales que los anteriores la escala de medida
nominal lo único que hace es clasificar y clasificar lo que dice que es
igual o distinto el trabajo mental que podemos hacer con una escala nominal
simplemente es clasificar sexo, raza estado civil marca de automóvil,
marca de tabaco marca de whisky marca de chaquetas podemos clasificar no se
puede ni ordenar ni hacer otra cosa ordinal ya es un paso más además de
igual o distinto que añadimos tiene todo lo anterior pero además
añadimos el que sea mayor o menor aquí los ejemplos serían la ubicación
ideológica podría tener una gradación extrema izquierda, izquierda
centro derecha, extremo derecha por ejemplo ahí habría como una
gradación el prestigio social desprestigio, poco prestigio normal, muy
prestigioso podemos hacer ahí un orden en el intervalo además de lo que
tiene la nominal y el ordinal podemos usar ya todas las operaciones
aritméticas y además añade lo que dice aquí igualdad o desigualdad en
la diferencia el paradigma no sé si por aquí está explicado veis por
ejemplo aquí el paradigma es la medida clásica para explicar lo que es
una escala de intervalo empleada en temperatura porque lo que le
caracteriza es que no tiene un cero absoluto en las medidas de razón sí
que hay un cero absoluto de longitud o de masa o de tiempo pero en
temperatura no hay un cero absoluto depende de la escala con la que la
miramos en la longitud igualdad en centímetros que en yardas, que en
leguas marinas en lo que sea, millas marinas si no hay pues no hay, hay
cero pero en cambio en las de intervalo en la temperatura pues no
dependiendo de la de cómo la miramos con qué digamos por ejemplo aquí en
temperaturas podemos medirlas en una escala centrigrada o Fahrenheit
entonces ves por ejemplo en los centígrados pues por ejemplo si medimos 30
grados centígrados en realidad Fahrenheit será 86 20 grados centígrados
en Fahrenheit sería 68 ¿no? y como vemos aquí las diferencias entre 20 y
30 son 10 ¿no? pero la diferencia bueno esto lo vamos a hacer pero tampoco
nos vamos a y la diferencia entre 50 y 40 son 10 si dividimos esa
diferencia nos da 1 y ocurre lo mismo en Fahrenheit que aquí por ejemplo
de 86 a 68 son van 18 grados y de 122 a 104 también van 18 grados y la
razón por eso le dicen intervalo o razón pues también pero vamos esto lo
que tenemos que fijar es que no hay un cero absoluto y en cambio en la red
de razón sí que hay un cero absoluto entonces las escalas serían esas
nominal, ordinal, intervalo normalmente en sociología excepto el tiempo
que normalmente utilizamos mucho la variable edad que es de razón
normalmente nos vamos a encontrar casi todas con variables de intervalo y
mucho de nominal y ordinal lo que nos vamos a encontrar bueno vamos a
seguir viendo esto todavía entramos ahora en lo que es en lo que es tema 3
que sería hemos recogido datos y lo primero que hacía la la estadística
si veis echamos un poco para atrás lo primero que hacía la estadística
sobre todo la descriptiva era esto lo de recoger ordenar y presentar las
características referidas a uno más conjunto de datos y como actúa pues
en una realidad como por ejemplo un estudio que estamos haciendo nos
estamos por ejemplo planteando, estamos haciendo un estudio sobre los
miembros de una cooperativa de ganaderos y aquí por ejemplo empezamos con
la edad, a ver cuál es la edad media o cuál es de cómo cómo se
distribuye vemos que todos esos son años serían todos esos años que
tienen los distintos ganaderos no sé si son 84 bueno, en total todos los
ganaderos que hemos visto de esa cooperativa la edad que tienen las
distintas edades son estas pero claro, con esto lo único que hemos hecho
ha sido recoger los datos ahora lo normal, la estadística lo que hace es
ordenarlos y los ordena en lo que llamamos una distribución de frecuencias
y para que sea más gráfica y para hacernos idea pues lo hemos ordenado
aquí lo hemos ordenado por décadas de 20 a 29 de 30 a 39 y estas son las
distintas edades de que hay, todas estas edades son las que se dan dentro
de ese intervalo entonces cuál sea la frecuencia por ejemplo de 20 a 29
pues tendremos 1, 2 3, 4, 5, 6, 7, 8 9, 10, 11, 12, 13, 14 14 casos de 30 a
39 lo vamos contando y entonces nos saldría una vez contados todos los
casos, es decir hemos cogido lo que teníamos aquí los hemos ordenado
agrupándolos por décadas y entonces de esa distribución nos sale esto,
veis por ejemplo esto es como se presenta una distribución de frecuencias
o sea lo primero, teníamos los datos es ordenado en bruto los hemos
ordenado como ya por edades nos ha parecido bien hacerlo por décadas y lo
hemos preparado así por décadas y cuando los hemos contado pues esto
será la frecuencia el número de casos de cada intervalo y estos serán
los distintos intervalos como veis tenemos 5 intervalos 1, 2, 3, 4, 5
intervalos cerrados cerrados quiere decir que tienen inicio y tienen fin no
podríamos haber puesto aquí 60 o más eso sería un intervalo abierto,
aquí como tiene inicio y tiene fin pues son intervalos cerrados y la
amplitud del intervalo por la amplitud del intervalo como veis no decimos
29 menos 20 decimos 30 menos 20 ¿por qué decimos 30 menos 20? pues ya
empezamos esto es una cuando hemos estado antes hablando de las variables
hemos visto que había variables discretas o sea dentro de las
cuantitativas estaban las discretas que iban por números enteros o las
continuas bueno pues la variable edad es una variable continua y contamos
con contamos de 20 a 29 contamos en realidad desde que cumples 20 años
hasta que tienes 29,99999 es decir hasta 30 entonces es una variable
continua el límite real final es 30 no es 29 por eso decimos que la
amplitud no es 29 menos 20 que sería 9 sino que la amplitud son 10 porque
son 30 menos 20 pero con esa característica continua no es discreta muchas
cosas que podemos ver aquí pues tenemos por ejemplo dentro de esta misma
distribución o sea la distribución en esta hora que hemos visto pues era
esto esto es la variable esta columna es la variable y estas son las
frecuencias el número de casos que hay dentro de cada intervalo eso es lo
que teníamos a esta hora pero como veis hemos añadido más cosas porque
para hacer cálculos posteriores como de de la media de la bueno de la de
la mediana una serie de datos vamos a necesitar identificar el intervalo
con un solo valor entonces aquí xy en realidad es el punto central del
intervalo el punto de entrada aquí será de 20 a 30 el punto central es 25
de 30 a 40 el punto central sería 35 como veis estamos viendo los los
valores reales cómo sería el cálculo digamos por ejemplo 20 a 30 pues 20
más 30 50 entre 2 que sería el punto medio 25 en este por ejemplo cuáles
serían los límites reales 30 más 40 39 70 a la mitad 35 y así
calcularíamos los puntos medios de cada intervalo luego veremos más
adelante otros casos también de de cómo se calcula el punto medio y eso
después tenemos otro aspecto pues la frecuencia relativa esto n nosotros
le llaman le llaman f en vez de n y pueden llamar a esto f que sería la
frecuencia en cambio esto sería fr que es la frecuencia relativa que la
frecuencia relativa sería dividiendo aquí en este caso 14 entre el total
que son 80 o sea la frecuencia relativa tiene tiene que ver con el total
sería lo que tenemos por ejemplo 14 entre 80 nos da 0,175 que es esta
frecuencia relativa si la queremos pasar a porcentajes nos da 175 si la
queremos pasar a porcentajes sólo tenemos que multiplicarla por 100
entonces corremos la coma 2 puestos a la derecha y nos queda 17,5% también
hablamos de podemos sacar otra columna con la frecuencia que habéis visto
que se llama FRA que sería frecuencia relativa acumulada frecuencia
relativa acumulada y entonces como veis el primero es igual 0,5 el segundo
ya es la suma de 0,175 y de 0,212 éste sea la suma de 0,387 más éste
éste la suma de 0,662 más éste y al final el último tenemos como es una
frecuencia relativa acumulada el último es igual que éste es el total en
los porcentajes acumulados pero como veis al final nos da 100 porque
estamos hablando de porcentaje todas estas columnas nos pueden decir
transformar estas frecuencias en frecuencias relativas o transformar estas
frecuencias que nos da esta tabla de frecuencias en porcentajes o en
frecuencias relativas acumuladas o en porcentajes acumulados todo esto
sería todo lo que se nos puede pedir sobre sobre esto tener siempre en
cuenta que la primera columna es la variable en este caso es edad que es
una variable continua una variable cuantitativa y continua y además está
a nivel de razón porque tiene cero absoluto tenemos un poco el punto medio
o marca de clase x y esto es lo que llamamos punto medio del intervalo o
marca de clase también la llaman así en las dos formas lo suelen decir
entonces tenemos por ejemplo la variable edad se refiere a años cumplidos
y entonces con eso ponemos aquí que los 20 por ejemplo del intervalo 20-29
esto ya lo hemos dicho antes pero que quede más los límites reales no son
el 20 y el 29 sino que son 20 y 29,999 es decir que serían 30 entonces los
límites reales serían estos 20 y 30 aquí serían 30 y 40 40 y 50 como
calcularíamos el punto medio marca de clase o x y pues el punto medio veis
es con los límites reales 20 más 30 entre 2 25 30 más 40 entre 2 35 otra
forma que se nos pone nos dan las distribuciones normalmente no la dan como
estaban aquí por ejemplo en el caso de la edad de 20 a 29, de 30 a 39 pero
también nos pueden salir problemas en los que los límites nos los den ya
con los reales el intervalo que tengan los límites reales cuando sean así
como veis se repiten de 20 a 30, el 30 es el final de este y el comienzo de
este es decir aquí pondríamos una persona que tuviera 29,999999 9 años a
la que estuviera a unos segundos de cumplir los 30 lo incluiríamos aquí
aquí ya cuando ya ha cumplido los 30 pero veis aquí como se repiten el
final de uno es el inicio del otro 40 el inicio del otro 50 el inicio del
otro es otra forma de representarlo y aquí cuando si que se repiten estos
es porque son ahí ya tenemos los en los límites del intervalo los
límites reales vale siguiendo de hablando de los límites de los
intervalos vemos por ejemplo con un número de hijos aquí un número de
hijos un intervalo que fuera como no es continua sería de 1 a 2 3 a 4 de 4
a 5 aquí aquí ya los límites son los reales no tenemos que hacer nada el
punto medio sería 2 más 1,3 entre 2,1 y medio es decir cuando tenemos que
buscar los límites reales es cuando la variable es cuantitativa y continua
es decir que se puede expresar con decimales cuando no se puede expresar
con decimales ya lo que nos den ya son los límites reales en el caso de
variables continuas como la edad hay veces que también nos pueden dar los
las distribuciones de frecuencia ya con los intervalos reales como hemos
visto antes entonces las discretas no tienen problema porque ya no lo dan
con el límite real variables discretas los límites son el inicio y fin de
cada intervalo aquí no hay problema pero ahora vamos a ver otras variables
continuas porque solo hemos visto la edad solo hemos visto la edad pero
ahora vamos a ver otra variable continua cuantitativa y continua como por
ejemplo la longitud en la edad siempre decimos que se sumaba era de 20 a 29
años era de 20 a 29.99999999999999999999999 que al límite superior le
sumábamos 1 es lo que hacíamos en la edad cuando es otro tipo de variable
continua que no sea la edad ese punto que se le añadía la edad se reparte
al principio y al final del intervalo por ejemplo aquí instancia entre los
puntos entre 4 y 5 por los límites reales es 2,5 y 4,5 y entonces el punto
medio sea 2,5 más 4,5 entre 2 el punto medio sea 3,5 esto es porque
también es una variable continua entonces en las variables continuas hay
que buscarles cuando no nos lo dan que el final y el principio del
siguiente intervalo es el mismo, es decir, cuando no nos dan los límites
reales los tenemos que construir cuando solamente en la variable edad se
añade al final en el intervalo se le añade uno de 20 a 29, decimos de 20
a 30 hemos añadido uno cuando es otro tipo de variable continua que no sea
edad los límites reales serán el límite inferior le restaremos 0,5 y al
límite superior le sumaremos 0,5 lo veis, en vez de 5 a 7 por 5 a 7 serán
4,5 y 7,5 si lo sumamos y lo dividimos entre 2 el punto central es un 6 la
x y ves como se construye con este método ya no hay más historias las
discretas son las que se construyen no hay problemas variables discretas
porque ya como son números enteros nos dicen el final y coincide el final
del inicio y el final del intervalo esos son los límites reales en las
continuas tenemos que buscar nuestros límites reales cuando no nos vienen
dados ya ¿cuándo nos vendrán dados? cuando coincide el final de un
intervalo con el principio del otro, como era este caso esto sería ya con
los límites reales si no nos lo dan así tenemos que construirlo ¿cómo
lo construimos? en la variable edad de 20 a 29 los límites serán 20 a 30
sumamos 1 al final del intervalo y si es variable continua que no es la
edad pues lo que hacemos es por ejemplo aquí quitarle medio punto al al
límite del intervalo al límite inferior digamos del intervalo y
sumándole medio punto al límite inferior del intervalo y bueno para
calcular x y en ambos casos es una vez que ya tenemos los límites reales
sumar los límites reales y dividirlos entre 2 para ver cuál es el punto
medio del intervalo que llamamos x y x y ¿vale? esto es lo más lo más un
rollo de lo que son los los intervalos bueno todo esto es el segundo es lo
mismo si queréis no lo vais leyendo porque es que es todo igual perdón yo
no sé que he hecho aquí aquí pues es otro ejemplo es lo mismo de la edad
de 1 a 19 años en realidad los límites son 1 y 20 ¿no? si lo digo yo 1 y
20 es un 21 entre 2 el punto medio es 10,5 aquí ya lo hemos construido
esto mismo ¿veis? esta misma variable pero esos intervalos pero ya con los
límites reales ¿lo veis? bueno y entonces ahora ya ya hemos visto como
eran las distribuciones de frecuencia que es la primera la primera cosa que
hacen que hace la estadística que es ordenar y representar con tablas de
distribución de frecuencia ya hemos visto todo lo que podíamos
representar siempre la variable al principio costumbridad en intervalos
porque normalmente son muchos datos para presentarlos de una forma más o
menos visual y después que los intervalos podían ser abiertos o cerrados
hemos visto cuáles eran los límites reales del intervalo dependiendo el
tipo de variables si era continua o no era discreta y después que podían
pedirnos pues las frecuencias relativas las frecuencias relativas
acumuladas que íbamos sumando los porcentajes que igual que la frecuencia
relativa multiplicado por 100 o las frecuencias relativas acumuladas bueno
eso lo repasáis un poco más despacio para verlo con el powerpoint bueno
aquí vamos a hacer ya vamos a ver como se emplean distintas
representaciones gráficas dentro de lo que es la investigación ¿no?
dentro de lo que es la investigación a ver ¿dónde está esto? aquí las
representaciones gráficas suelen ir al final cuando ya hemos hecho la ya
hemos hecho la investigación el estudio ya hemos recogido los datos y
entonces los representantes gráficamente en el informe final en el informe
del estudio que hemos hecho entonces las representaciones gráficas los
utilizaríamos en la investigación pues aquí en el informe de
conclusiones aquí por ejemplo vamos a ver vemos aquí aquí una variable
dice calendario denunciabilidad bueno esto es muy antiguo es del año 1987
si no me equivoco el calendario denunciabilidad según el Instituto
Nacional de Estadística que obtiene una fuente que es Movimiento Natural
de la Población pues los matrimonios que se realizaron que se celebraron
en 1987 entonces esto sería la frecuencia esto sería la variable y esto
sería la frecuencia y esto sería la frecuencia acumulada aquí como son
muchos matrimonios para hacer cifras tan grandes lo expresan en miles 9,9
sería tendríamos que si el número es absoluto sería 9,9 por mil serían
9.900 no solo que 9.900 serían y entonces cuando pone aquí 9.900 22.000 o
sea para hacer más sencillo pues lo han puesto y ha recogido en miles
entonces así se ve muy bien ¿no? se ve como pues cuanto más se casan los
españoles pues es en el mes de agosto igual porque es el mes pues de
vacaciones más fácil de que vengan las familias y tal ¿no? y después
tenemos la frecuencia acumulada que lo que hace es ir acumulándolo o sea
este es igual que el primero y este último sería el total ¿no? del otra
columna 210,1 y se van acumulando 9,9 más 9,3 19,2 más 13,6 32,8 y así
¿no? entonces sería la frecuencia absoluta y la frecuencia acumulada y la
variable que es una variable continua aquí no tenemos intervalos pero lo
podían haber hecho ¿no? de porque los intervalos aquí en realidad
serían del 1 los intervalos como ven no serían iguales porque no todos
los meses son iguales ¿no? serían por ejemplo enero serían 31 días
28,31 eso serían del 1 al 31 del 1 al 28 de febrero eso serían los
intervalos ¿no? entonces dice ¿cómo se representan las series absolutas
y acumuladas? o sea ¿cómo se representa esto que sería la serie absoluta
y cómo se representaría esta otra columna que sería la acumulada
entonces para cada una de ellas utilizan una forma distinta perdón aquí
bueno aunque no sean realmente los intervalos no son iguales porque no son
los mismos días pero bueno los han conseguido por meses y lo han hecho
todos de la misma base en los rectámbulos entonces lo han hecho con un
histograma ¿no? las frecuencias absolutas las han representado mediante un
histograma y aquí como va por miles ya no han tenido que hacer nada más
han hecho una escala bueno lo mínimo son digamos nueve y lo máximo aquí
pues son veintisiete coma dos entonces han hecho una escala que va del cero
al treinta para que nos quepan todos los intervalos ¿qué ocurre?
normalmente no vienen las cosas así expresadas en miles nos lo dan con
datos normales ¿no? entonces ¿cómo lo haríamos? pues lo normal sería
siempre expresarlo o bien en lo mejor es en porcentajes porque más o menos
nos va a salir así a lo mejor lo máximo será un cincuenta por ciento y
lo mínimo entonces podremos hacer digamos esta este eje no sea muy largo
al hacerlo en porcentajes bueno eso sería el histograma que sería para lo
cuando No, son frecuencias absolutas y para las acumuladas utilizamos otro
que es el polígono de frecuencias acumuladas ¿no? que lo mismo ponemos
aquí en matrimonio en miles que no sé por qué han puesto doscientos
bueno sí porque claro en el cuando acumulamos veis hay hasta doscientos
diez entonces esa columna tiene que ser más larga que en esta lo que sólo
llega hasta treinta entonces aquí ponen de cero a doscientos cincuenta y
aquí han ido marcando veis como va creciendo al ser un polígono de
frecuencia vemos cómo crece más rápido a partir de agosto como después
baja un poco se estanca entonces estas serían las frecuencias acumuladas
utiliza esto el polígono de frecuencias acumuladas bueno como ya no nos da
tiempo a más pues lo dejamos aquí y ya seguimos la la semana que viene
desde este tema ya empezaremos también a verlo de en en los cálculos de
la media la mediana todo eso pero venimos con problemas ya ya hechos
solucionados para ver cómo se hace cada paso y así aquí nos quedan nada
cuatro cuatro pantallas de ver muchas gracias por su atención y hasta
hasta la semana que viene bueno yo voy a dejar yo creo que esto se quedará
grabado esto se quedará grabado y no sé cómo yo es que claro no sé
cómo hacer de los alumnos yo lo que voy a intentar colgar el enlace de de
esto el enlace de de la clase para que puedan hacerlo directamente lo
colgaré en el foro dentro de lo que es la plataforma es ahora en la parte
que pone tutorización en el foro de la tutoría colgaré ahí el enlace a
ver si los hace porque con la plataforma alfel muy sencillo con ahora
todavía no lo ha empleado no sé si lo podrá hacer o no venga pues hasta
la semana que viene