La estadística descriptiva

La estadística descriptiva es una ciencia que analiza series de datos (por ejemplo, edad de una población, altura de
los estudiantes de una escuela, temperatura en los meses de verano, etc) y trata de extraer conclusiones sobre el
comportamiento de estas variables.

Las variables pueden ser de dos tipos:

Variables cualitativas o atributos: no se pueden medir numéricamente (por ejemplo: nacionalidad, color de la piel,
sexo).

Variables cuantitativas: tienen valor numérico (edad, precio de un producto, ingresos anuales).

Las variables también se pueden clasificar en:

Variables unidimensionales: sólo recogen información sobre una característica (por ejemplo: edad de los alunmos
de una clase).

Variables bidimensionales: recogen información sobre dos características de la población (por ejemplo: edad y
altura de los alumnos de una clase).

Variables pluridimensionales: recogen información sobre tres o más características (por ejemplo: edad, altura y
peso de los alumnos de una clase).

Por su parte, las variables cuantitativas se pueden clasificar en discretas y continuas:

Discretas: sólo pueden tomar valores enteros (1, 2, 8, -4, etc.). Por ejemplo: número de hermanos (puede ser 1, 2,
3....,etc, pero, por ejemplo, nunca podrá ser 3,45).

Continuas: pueden tomar cualquier valor real dentro de un intervalo. Por ejemplo, la velocidad de un vehículo puede
ser 80,3 km/h, 94,57 km/h...etc.

Cuando se estudia el comportamiento de una variable hay que distinguir los siguientes conceptos:

Individuo: cualquier elemento que porte información sobre el fenómeno que se estudia. Así, si estudiamos la altura de
los niños de una clase, cada alumno es un individuo; si estudiamos el precio de la vivienda, cada vivienda es un
individuo.

Población: conjunto de todos los individuos (personas, objetos, animales, etc.) que porten información sobre el
fenómeo que se estudia. Por ejemplo, si estudiamos el precio de la vivienda en una ciudad, la población será el total de
las viviendas de dicha ciudad.

Muestra: subconjunto que seleccionamos de la población. Así, si se estudia el precio de la vivienda de una ciudad, lo
normal será no recoger información sobre todas las viviendas de la ciudad (sería una labor muy compleja), sino que se
suele seleccionar un subgrupo (muestra) que se entienda que es suficientemente representativo.

LECCION 2ª
Distribución de frecuencia

La distribución de frecuencia es la representación estructurada, en forma de tabla, de toda la información que se ha
recogido sobre la variable que se estudia.

Variable Frecuencias absolutas Frecuencias relativas
(Valor) Simple Acumulada Simple Acumulada
x x x x x

X1 n1 n1 f1 = n1 / n f1

X2 n2 n1 + n2 f2 = n2 / n f1 + f2
... ... ... ... ...

Xn-1 nn-1 n1 + n2 +..+ nn-1 fn-1 = nn-1 / n f1 + f2 +..+fn-1

Xn nn Sn fn = nn / n Sf

Siendo X los distintos valores que puede tomar la variable.
Siendo n el número de veces que se repite cada valor.
Siendo f el porcentaje que la repetición de cada valor supone sobre el total

Veamos un ejemplo:

Medimos la altura de los niños de una clase y obtenemos los siguientes resultados (cm):

Alumno Estatura Alumno Estatura Alumno Estatura
x x x x x x
Alumno 1 1,25 Alumno 11 1,23 Alumno 21 1,21

Si presentamos esta información estructurada obtendríamos la siguiente tabla de frecuencia:

x x x x x

1,20 1 1 3,3% 3,3%
1,21 4 5 13,3% 16,6%
1,22 4 9 13,3% 30,0%
1,23 2 11 6,6% 36,6%
1,24 1 12 3,3% 40,0%
1,25 2 14 6,6% 46,6%
1,26 3 17 10,0% 56,6%
1,27 3 20 10,0% 66,6%
1,28 4 24 13,3% 80,0%
1,29 3 27 10,0% 90,0%
1,30 3 30 10,0% 100,0%

Si los valores que toma la variable son muy diversos y cada uno de ellos se repite muy pocas veces, entonces conviene
agruparlos por intervalos, ya que de otra manera obtendríamos una tabla de frecuencia muy extensa que aportaría muy
poco valor a efectos de síntesis. (tal como se verá en la siguiente lección).

LECCION 3ª
Distribuciones de frecuencia agrupada

Supongamos que medimos la estatura de los habitantes de una vivienda y obtenemos los siguientes resultados (cm):

Habitante Estatura Habitante Estatura Habitante Estatura
x x x x x x
Habitante 1 1,15 Habitante 11 1,53 Habitante 21 1,21

Si presentáramos esta información en una tabla de frecuencia obtendriamos una tabla de 30 líneas (una para cada
valor), cada uno de ellos con una frecuencia absoluta de 1 y con una frecuencia relativa del 3,3%. Esta tabla nos
aportaría escasa información En lugar de ello, preferimos agrupar los datos por intervalos, con lo que la información
queda más resumida (se pierde, por tanto, algo de información), pero es más manejable e informativa:

Estatura Frecuencias absolutas Frecuencias relativas
Cm Simple Acumulada Simple Acumulada
x x x x x

1,01 - 1,10 1 1 3,3% 3,3%
1,11 - 1,20 3 4 10,0% 13,3%
1,21 - 1,30 3 7 10,0% 23,3%
1,31 - 1,40 2 9 6,6% 30,0%
1,41 - 1,50 6 15 20,0% 50,0%
1,51 - 1,60 4 19 13,3% 63,3%
1,61 - 1,70 3 22 10,0% 73,3%
1,71 - 1,80 3 25 10,0% 83,3%
1,81 - 1,90 2 27 6,6% 90,0%
1,91 - 2,00 3 30 10,0% 100,0%

El número de tramos en los que se agrupa la información es una decisión que debe tomar el analista: la regla es que
mientras más tramos se utilicen menos información se pierde, pero puede que menos representativa e informativa sea
la tabla.

LECCION 4ª
Medidas de posición central

Las medidas de posición nos facilitan información sobre la serie de datos que estamos analizando. Estas medidas
permiten conocer diversas características de esta serie de datos.

Las medidas de posición son de dos tipos:

a) Medidas de posición central: informan sobre los valores medios de la serie de datos.

b) Medidas de posición no centrales: informan de como se distribuye el resto de los valores de la serie.

a) Medidas de posición central

Las principales medidas de posición central son las siguientes:

1.- Media: es el valor medio ponderado de la serie de datos. Se pueden calcular diversos tipos de media, siendo las
más utilizadas:

a) Media aritmética: se calcula multiplicando cada valor por el número de veces que se repite. La suma de todos
estos productos se divide por el total de datos de la muestra:

(X1 * n1) + (X2 * n2) + (X3 * n3) + .....+ (Xn-1 * nn-1) + (Xn * nn)
Xm = ---------------------------------------------------------------------------------------
n

b) Media geométrica: se eleva cada valor al número de veces que se ha repetido. Se multiplican todo estos
resultados y al producto fiinal se le calcula la raíz "n" (siendo "n" el total de datos de la muestra).

Según el tipo de datos que se analice será más apropiado utilizar la media aritmética o la media geométrica.

La media geométrica se suele utilizar en series de datos como tipos de interés anuales, inflación, etc., donde el valor de
cada año tiene un efecto multiplicativo sobre el de los años anteriores. En todo caso, la media aritmética es la medida
de posición central más utilizada.

Lo más positivo de la media es que en su cálculo se utilizan todos los valores de la serie, por lo que no se pierde
ninguna información.

Sin embargo, presenta el problema de que su valor (tanto en el caso de la media aritmética como geométrica) se puede
ver muy influido por valores extremos, que se aparten en exceso del resto de la serie. Estos valores anómalos podrían
condicionar en gran medida el valor de la media, perdiendo ésta representatividad.

2.- Mediana: es el valor de la serie de datos que se sitúa justamente en el centro de la muestra (un 50% de valores
son inferiores y otro 50% son superiores).

No presentan el problema de estar influido por los valores extremos, pero en cambio no utiliza en su cálculo toda la
información de la serie de datos (no pondera cada valor por el número de veces que se ha repetido).

3.- Moda: es el valor que más se repite en la muestra.

Ejemplo: vamos a utilizar la tabla de distribución de frecuencias con los datos de la estatura de los alumnos que vimos
en la lección 2ª.

x x x x x

1,20 1 1 3,3% 3,3%
1,21 4 5 13,3% 16,6%
1,22 4 9 13,3% 30,0%
1,23 2 11 6,6% 36,6%
1,24 1 12 3,3% 40,0%
1,25 2 14 6,6% 46,6%
1,26 3 17 10,0% 56,6%
1,27 3 20 10,0% 66,6%
1,28 4 24 13,3% 80,0%
1,29 3 27 10,0% 90,0%
1,30 3 30 10,0% 100,0%

Vamos a calcular los valores de las distintas posiciones centrales:

1.- Media aritmética:

(1,20*1) + (1,21*4) + (1,22 * 4) + (1,23 * 2) + ......... + (1,29 * 3) + (1,30 * 3)
Xm = --------------------------------------------------------------------------------------------------
30

Luego:

Xm = 1,253

Por lo tanto, la estatura media de este grupo de alumnos es de 1,253 cm.

2.- Media geométrica:

X= ((1,20^ 1) * (1,21^4) * (1,22^ 4) * .....* (1,29^3)* (1,30^3)) ^ (1/30)

Luego:

Xm = 1,253

En este ejemplo la media aritmética y la media geométrica coinciden, pero no tiene siempre por qué ser así.

3.- Mediana:

La mediana de esta muestra es 1,26 cm, ya que por debajo está el 50% de los valores y por arriba el otro 50%. Esto se
puede ver al analizar la columna de frecuencias relativas acumuladas.

En este ejemplo, como el valor 1,26 se repite en 3 ocasiones, la media se situaría exactamente entre el primer y el
segundo valor de este grupo, ya que entre estos dos valores se encuentra la división entre el 50% inferior y el 50%
superior.

4.- Moda:

Hay 3 valores que se repiten en 4 ocasiones: el 1,21, el 1,22 y el 1,28, por lo tanto esta seria cuenta con 3 modas

LECCION 5ª
Medidas de posición no central

Medidas de posición no centrales

Las medidas de posición no centrales permiten conocer otros puntos característicos de la distribución que no son los
valores centrales. Entre otros indicadores, se suelen utilizar una serie de valores que dividen la muestra en tramos
iguales:

Cuartiles: son 3 valores que distribuyen la serie de datos, ordenada de forma creciente o decreciente, en cuatro
tramos iguales, en los que cada uno de ellos concentra el 25% de los resultados.

Deciles: son 9 valores que distribuyen la serie de datos, ordenada de forma creciente o decreciente, en diez tramos
iguales, en los que cada uno de ellos concentra el 10% de los resultados.

Percentiles: son 99 valores que distribuyen la serie de datos, ordenada de forma creciente o decreciente, en cien
tramos iguales, en los que cada uno de ellos concentra el 1% de los resultados.

Ejemplo: Vamos a calcular los cuartiles de la serie de datos referidos a la estatura de un grupo de alumnos (lección
2ª). Los deciles y centiles se calculan de igual manera, aunque haría falta distribuciones con mayor número de datos.

x x x x x

1,20 1 1 3,3% 3,3%
1,21 4 5 13,3% 16,6%
1,22 4 9 13,3% 30,0%
1,23 2 11 6,6% 36,6%
1,24 1 12 3,3% 40,0%
1,25 2 14 6,6% 46,6%
1,26 3 17 10,0% 56,6%
1,27 3 20 10,0% 66,6%
1,28 4 24 13,3% 80,0%
1,29 3 27 10,0% 90,0%
1,30 3 30 10,0% 100,0%

1º cuartil: es el valor 1,22 cm, ya que por debajo suya se situa el 25% de la frecuencia (tal como se puede ver en la
columna de la frecuencia relativa acumulada).

2º cuartil: es el valor 1,26 cm, ya que entre este valor y el 1º cuartil se situa otro 25% de la frecuencia.

3º cuartil: es el valor 1,28 cm, ya que entre este valor y el 2º cuartil se sitúa otro 25% de la frecuencia. Además, por
encima suya queda el restante 25% de la frecuencia.

Atención: cuando un cuartil recae en un valor que se ha repetido más de una vez (como ocurre en el ejemplo en los
tres cuartiles) la medida de posición no central sería realmente una de las repeticiones.

LECCION 6ª
Medidas de dispersión

Estudia la distribución de los valores de la serie, analizando si estos se encuentran más o menos concentrados, o más o
menos dispersos.

Existen diversas medidas de dispersión, entre las más utilizadas podemos destacar las siguientes:

1.- Rango: mide la amplitud de los valores de la muestra y se calcula por diferencia entre el valor más elevado y el
valor más bajo.

2.- Varianza: Mide la distancia existente entre los valores de la serie y la media. Se calcula como sumatorio de las
difrencias al cuadrado entre cada valor y la media, multiplicadas por el número de veces que se ha repetido cada valor.
El sumatorio obtenido se divide por el tamaño de la muestra.

La varianza siempre será mayor que cero.
Mientras más se aproxima a cero, más concentrados están los valores de la serie alrededor de la media. Por el
contrario, mientras mayor sea la varianza, más dispersos están.

3.- Desviación típica: Se calcula como raíz cuadrada de la varianza.

4.- Coeficiente de varización de Pearson: se calcula como cociente entre la desviación típica y la media.

Ejemplo: vamos a utilizar la serie de datos de la estatura de los alumnos de una clase (lección 2ª) y vamos a calcular
sus medidas de dispersión.

x x x x x

1,20 1 1 3,3% 3,3%
1,21 4 5 13,3% 16,6%
1,22 4 9 13,3% 30,0%
1,23 2 11 6,6% 36,6%
1,24 1 12 3,3% 40,0%
1,25 2 14 6,6% 46,6%
1,26 3 17 10,0% 56,6%
1,27 3 20 10,0% 66,6%
1,28 4 24 13,3% 80,0%
1,29 3 27 10,0% 90,0%
1,30 3 30 10,0% 100,0%

1.- Rango: Diferencia entre el mayor valor de la muestra (1,30) y el menor valor (1,20). Luego el rango de esta
muestra es 10 cm.

2.- Varianza: recordemos que la media de esta muestra es 1,253. Luego, aplicamos la fórmula:

Por lo tanto, la varianza es 0,0010

3.- Desviación típica: es la raíz cuadrada de la varianza.

Luego:

4.- Coeficiente de variación de Pearson: se calcula como cociente entre la desviación típica y la media de la
muestra.

Cv = 0,0320 / 1,253 Luego,

Cv = 0,0255 El interés del coeficiente de
variación es que al ser un
porcentaje permite comparar el nivel de dispersión de dos muestras. Esto no ocurre con la desvación típica, ya que
viene expresada en las mismas unidas que los datos de la serie.

Por ejemplo, para comparar el nivel de dispersión de una serie de datos de la altura de los alumnos de una clase y otra
serie con el peso de dichos alumnos, no se puede utilizar las desviaciones típicas (una viene vienes expresada en cm y
la otra en kg). En cambio, sus coeficientes de variación son ambos porcentajes, por lo que sí se pueden comparar.

LECCION 7ª
Medidas de forma: Grado de concentración

Las medidas de forma permiten conocer que forma tiene la curva que representa la serie de datos de la muestra. En
concreto, podemos estudiar las siguientes características de la curva:

a) Concentración: mide si los valores de la variable están más o menos uniformemente repartidos a lo largo de la
muestra.

b) Asimetría: mide si la curva tiene una forma simétrica, es decir, si respecto al centro de la misma (centro de
simetría) los segmentos de curva que quedan a derecha e izquierda son similares.

c) Curtosis: mide si los valores de la distribución están más o menos concentrados alrededor de los valores medios de
la muestra.

a) Concentración

Para medir el nivel de concentración de una distribucón de frecuencia se pueden utilizar distintos indicadores, entre
ellos elIndice de Gini.

Este índice se calcula aplicando la siguiente fórmula:

S (pi - qi)
IG = ----------------------------
S pi
(i toma valores entre 1 y n-1)

En donde pi mide el pocentaje de individuos de la muestra que presentan un valor igual o inferior al de xi.

n1 + n2 + n3 + ... + ni
pi = ---------------------------- x 100
n

Mientras que qi se calcula aplicando la siguiente fórmula:

(X1*n1) + (X2*n2) + ... + (Xi*ni)
qi = ----------------------------------------------------- x 100
(X1*n1) + (X2*n2) + ... + (Xn*nn)

El IndiceGini (IG) puede tomar valores entre 0 y 1:

IG = 0 : concentración mínima. La muestra está unifomemente repartida a lo largo de todo su rango.

IG = 1 : concentración máxima. Un sólo valor de la muestra acumula el 100% de los resultados.

Ejemplo: vamos a calcular el IndiceGini de una serie de datos con los sueldos de los empleados de una empresa
(millones pesetas).

Sueldos Empleados (Frecuencias absolutas) Frecuencias relativas
(Millones) Simple Acumulada Simple Acumulada
x x x x x

3,5 10 10 25,0% 25,0%
4,5 12 22 30,0% 55,0%
6,0 8 30 20,0% 75,0%
8,0 5 35 12,5% 87,5%
10,0 3 38 7,5% 95,0%
15,0 1 39 2,5% 97,5%
20,0 1 40 2,5% 100,0%

Calculamos los valores que necesitamos para aplicar la fórmula del Indice de Gini:

Xi ni S ni pi Xi * ni S Xi * ni qi pi - qi
x x x x x x x x

3,5 10 10 25,0 35,0 35,0 13,6 10,83
4,5 12 22 55,0 54,0 89,0 34,6 18,97
6,0 8 30 75,0 48,0 147,0 57,2 19,53
8,0 5 35 87,5 40,0 187,0 72,8 15,84
10,0 3 38 95,0 30,0 217,0 84,4 11,19
15,0 1 39 97,5 15,0 232,0 90,3 7,62
25,0 1 40 100,0 25,0 257,0 100,0 0
x x x x x x x x
S pi (entre 1 y n-1) = 435,0 x S (pi - qi) (entre 1 y n-1 ) = 83,99

Por lo tanto:

IG = 83,99 / 435,0 = 0,19

Un IndiceGini de 0,19 indica que la muestra está bastante uniformemente repartida, es decir, su nivel de
concentración no es excesivamente alto.

Ejemplo: Ahora vamos a analizar nuevamente la muestra anterior, pero considerando que hay más personal de la
empresa que cobra el sueldo máximo, lo que conlleva mayor concentración de renta en unas pocas personas.

Sueldos Empleados (Frecuencias absolutas) Frecuencias relativas
(Millones) Simple Acumulada Simple Acumulada
x x x x x

3,5 10 10 25,0% 25,0%
4,5 10 20 25,0% 50,0%
6,0 8 28 20,0% 70,0%
8,0 5 33 12,5% 82,5%
10,0 3 36 7,5% 90,0%
15,0 0 36 0,0% 90,0%
20,0 4 40 10,0% 100,0%

En este caso obtendríamos los siguientes datos:

Xi ni S ni pi Xi * ni S Xi * ni qi pi - qi
x x x x x x x x

3,5 10 10 25,0 35 35 11,7 13,26
4,5 10 20 50,0 45 80 26,8 23,15
6,0 8 28 70,0 48 128 43,0 27,05
8,0 5 33 82,5 40 168 56,4 26,12
10,0 3 36 90,0 30 198 66,4 23,56
15,0 0 36 90,0 0 198 66,4 23,56
25,0 4 40 100,0 100 298 100,0 0,00

x x x x x x x x
S pi (entre 1 y n-1) = 407,5 x S (pi - qi) (entre 1 y n-1 ) = 136,69

El IndiceGini sería:

IG = 136,69 / 407,5 = 0,34

El IndiceGini se ha elevado considerablemente, reflejando la mayor concentración de rentas que hemos comentado.

LECCION 8ª
Medidas de forma: Coeficiente de Asimetría

b) Asimetría

Hemos comentado que el concepto de asimetría se refiere a si la curva que forman los valores
de la serie presenta la misma forma a izquierda y derecha de un valor central (media
aritemética)

Para medir el nivel de asimetría se utiliza el llamado Coeficiente de Asimetría de Fisher, que
viene definido:

Los resultados pueden ser los siguientes:

g1 = 0 (distribución simétrica; existe la misma concentración de valores a la derecha y a la
izquierda de la media)

g1> 0 (distribución asimétrica positiva; existe mayor concentración de valores a la derecha de
la media que a su izquierda)

g1< 0 (distribución asimétrica negativa; existe mayor concentración de valores a la izquierda de
la media que a su derecha)

Ejemplo: Vamos a calcular el Coefiente de Asimetría de Fisher de la serie de datos referidos a
la estatura de un grupo de alumnos (lección 2ª):

x x x x x
1,20 1 1 3,3% 3,3%
1,21 4 5 13,3% 16,6%
1,22 4 9 13,3% 30,0%
1,23 2 11 6,6% 36,6%
1,24 1 12 3,3% 40,0%
1,25 2 14 6,6% 46,6%
1,26 3 17 10,0% 56,6%
1,27 3 20 10,0% 66,6%
1,28 4 24 13,3% 80,0%
1,29 3 27 10,0% 90,0%
1,30 3 30 10,0% 100,0%

Recordemos que la media de esta muestra es 1,253

((xi - x)^3)*ni ((xi - x)^2)*ni
x x
0,000110 0,030467

Luego:

(1/30) * 0,000110
g1 = ------------------------------------------------- = -0,1586
(1/30) * (0,030467)^(3/2)

Por lo tanto el Coeficiente de Fisher de Simetría de esta muestra es -0,1586, lo que quiere
decir que presenta una distribución asimétrica negativa (se concentran más valores a la
izquierda de la media que a su derecha).

LECCION 9ª
Medidas de forma: Coeficiente de Curtosis

c) Curtosis

El Coeficiente de Curtosis analiza el grado de concentración que presentan los valores
alrededor de la zona central de la distribución.

Se definen 3 tipos de distribuciones según su grado de curtosis:

Distribución mesocúrtica: presenta un grado de concentración medio alrededor de los
valores centrales de la variable (el mismo que presenta una distribución normal).

Distribución leptocúrtica: presenta un elevado grado de concentración alrededor de los
valores centrales de la variable.

Distribución platicúrtica: presenta un reducido grado de concentración alrededor de los
valores centrales de la variable.

El Coeficiente de Curtosis viene definido por la siguiente fórmula:

Los resultados pueden ser los siguientes:

g2 = 0 (distribución mesocúrtica).

g2> 0(distribución leptocúrtica).

g2< 0 (distribución platicúrtica).

Ejemplo: Vamos a calcular el Coefiente de Curtosis de la serie de datos referidos a la estatura
de un grupo de alumnos (lección 2ª):

x x x x x
1,20 1 1 3,3% 3,3%
1,21 4 5 13,3% 16,6%
1,22 4 9 13,3% 30,0%
1,23 2 11 6,6% 36,6%
1,24 1 12 3,3% 40,0%
1,25 2 14 6,6% 46,6%
1,26 3 17 10,0% 56,6%
1,27 3 20 10,0% 66,6%
1,28 4 24 13,3% 80,0%
1,29 3 27 10,0% 90,0%
1,30 3 30 10,0% 100,0%

Recordemos que la media de esta muestra es 1,253

((xi - xm)^4)*ni ((xi - xm)^2)*ni
x x
0,00004967 0,03046667

Luego:

(1/30) * 0,00004967
g2 ------------------------------------------------- - = -1,39
= 3
((1/30) * (0,03046667))^2

Por lo tanto, el Coeficiente de Curtosisde esta muestra es -1,39, lo que quiere decir que se
trata de una distribución platicúrtica, es decir, con una reducida concentración alrededor de los
valores centrales de la distribución.

LECCION 10ª
Distribuciones bidimensionales

Las distribuciones bidimensionales son aquellas en las que se estudian al mismo tiempo dos
variables de cada elemento de la población: por ejemplo: peso y altura de un grupo de
estudiantes; superficie y precio de las viviendas de una ciudad; potencia y velocidad de una
gama de coches deportivos.

Para representar los datos obtenidos se utiliza una tabla de correlación:

X/Y y1 y2 ..... ym-1 ym
x1 n1,1 n1,2 x n1,m-1 n1,m
x2 n2,1 n2,2 x n2,m-1 n2,m
..... x x x x x
xn-1 nn-1,1 nn-1,2 x nn-1,m-1 nn-1,m
xn nn,1 nn,2 x nn,m-1 nn,m

Las "x" representan una de las variables y las "y" la otra variable. En cada intersección de una
valor de "x" y un valor de "y" se recoge el número de veces que dicho par de valores se ha
presentado conjuntamente.

Ejemplo: Medimos el peso y la estatura de los alumnos de una clase y obtenemos los
siguientes resultados:

Alumno Estatura Peso Alumno Estatura Peso Alumno Estatura Peso
x x x x x x x x x
Alumno 1 1,25 32 Alumno 11 1,25 31 Alumno 21 1,25 33


Esta información se puede representar de un modo más organizado en la siguiente tabla de
correlación:

Estatura / Peso 31 kg 32 kg 33 kg 34 kg 35 kg
1,21 cm 0 0 1 2 0
1,22 cm 0 1 1 0 1
1,23 cm 0 0 0 0 0
1,24 cm 0 2 1 0 0
1,25 cm 1 1 1 0 0
1,26 cm 0 0 0 0 0
1,27 cm 2 1 0 2 1
1,28 cm 0 1 1 0 1
1,29 cm 3 0 1 1 1
1,30 cm 0 0 0 2 1

Tal como se puede ver, en cada casilla se recoge el número de veces que se presenta
conjuntamente cada par de valores (x,y).

Tal como vimos en las distribuciones unidimensionales si una de las variables (o las dos)
presentan gran número de valores diferentes, y cada uno de ellos se repite en muy pocas
ocasiones, puede convenir agrupar los valores de dicha variable (o de las dos) en tramos.

LECCION 11ª
Distribuciones marginales

Al analizar una distribución bidimensional, uno puede centrar su estudio en el comportamiento
de una de las variables, con independencia de como se comporta la otra. Estaríamos así en el
análisis de una distribución marginal.

De cada distribución bidimensional se pueden deducir dos distribuciones marginales: una
correspondiente a la variable x, y otra correspondiente a la variable y.

Distribución marginal de X

X ni.
x x

x1 n1.
x2 n2.
..... ...
xn-1 nn-1.
xn nn.

Distribución marginal de Y

Y n.j
x x

y1 n.1
y2 n.2
..... ...
ym-1 n.m-1
ym n.m

Ejemplo: a partir del ejemplo que vimos en la lección anterior (serie con los pesos y medidas
de los alumnos de una clase) vamos a estudiar sus distribuciones marginales.

Estatura / Peso 31 kg 32 kg 33 kg 34 kg 35 kg
1,21 cm 0 0 1 2 0
1,22 cm 0 1 1 0 1
1,23 cm 0 0 0 0 0
1,24 cm 0 2 1 0 0
1,25 cm 1 1 1 0 0
1,26 cm 0 0 0 0 0
1,27 cm 2 1 0 2 1
1,28 cm 0 1 1 0 1
1,29 cm 3 0 1 1 1
1,30 cm 0 0 0 2 1

Las variables marginales se comportan como variables unidimensionales, por lo que pueden
ser representadas en tablas de frecuencias.

a) Distribución marginal de la variable X (estatura)

Obtenemos la siguiente tabla de frecuencia:

(Estatura) Simple Acumulada Simple Acumulada
xx xx xx xx xx
1,21 3 3 10,0% 10,0%
1,22 3 6 10,0% 20,0%
1,23 0 6 0,0% 20,0%
1,24 3 9 10,0% 30,0%
1,25 3 12 10,0% 40,0%
1,26 0 12 0,0% 40,0%
1,27 6 18 20,0% 60,0%
1,28 3 21 10,0% 70,0%
1,29 6 27 20,0% 90,0%
1,30 3 30 10,0% 100,0%

b) Distribución marginal de la variable Y (peso)

Obtenemos la siguiente tabla de frecuencia:

x

Frecuencias
Variable Frecuencias absolutas
relativas
(Peso) Simple Acumulada Simple Acumulada
xx xx xx xx xx
31 6 6 20,0% 20,0%
32 6 12 20,0% 40,0%
33 6 18 20,0% 60,0%
34 7 25 23,3% 83,3%
35 5 30 16,6% 100,0%
LECCION 12ª
Coeficiente de correlación lineal

En una distribución bidimensional puede ocurrir que las dos variables
guarden algún tipo de relación entre si.

Por ejemplo, si se analiza la estatura y el peso de los alumnos de
una clase es muy posible que exista relación entre ambas variables:
mientras más alto sea el alumno, mayor será su peso.

Elcoeficiente de correlación lineal mide el grado de intensidad de
esta posible relación entre las variables. Este coeficiente se aplica
cuando la relación que puede existir entre las varables es lineal (es
decir, si representaramos en un gáfico los pares de valores de las
dos variables la nube de puntos se aproximaría a una recta).

No obstante, puede que exista una relación que no sea lineal, sino
exponencial, parabólica, etc. En estos casos, el coeficiente de
correlación lineal mediría mal la intensidad de la relación las
variables, por lo que convendría utilizar otro tipo de coeficiente más
apropiado.

Para ver, por tanto, si se puede utilizar el coeficiente de correlación
lineal, lo mejor es representar los pares de valores en un gráfico y
ver que forma describen.

El coeficiente de correlación lineal se calcula aplicando la
siguiente fórmula:

Es decir:

Numerador: se denomina covarianza y se calcula de la siguiente
manera: en cada par de valores (x,y) se multiplica la "x" menos su
media, por la "y" menos su media. Se suma el resultado obtenido de
todos los pares de valores y este resultado se divide por el tamaño
de la muestra.

Denominador se calcula el produto de las varianzas de "x" y de "y",
y a este produto se le calcula la raíz cuadrada.

Los valores que puede tomar el coeficiente de correlación "r" son:
-1 < r < 1

Si "r" > 0, la correlación lineal es positiva (si sube el valor de una
variable sube el de la otra). La correlación es tanto más fuerte cuanto
más se aproxime a 1.

Por ejemplo: altura y peso: los alumnos más altos suelen pesar más.

Si "r" < 0, la correlación lineal es negativa (si sube el valor de una
variable disminuye el de la otra). La correlación negativa es tanto
más fuerte cuanto más se aproxime a -1.

Por ejemplo: peso y velocidad: los alumnos más gordos suelen
correr menos.

Si "r" = 0, no existe correlación lineal entre las variables. Aunque
podría existir otro tipo de correlación (parabólica, exponencial, etc.)

De todos modos, aunque el valor de "r" fuera próximo a 1 o -1,
tampoco esto quiere decir obligatoriamente que existe una relación
de causa-efecto entre las dos variables, ya que este resultado podría
haberse debido al puro azar.

Ejemplo: vamos a calcular el coeficiente de correlación de la
siguiente serie de datos de altura y peso de los alumnos de una
clase:

x x x x x x x x x
Alumno Alumno Alumno
1,25 32 1,25 33 1,25 33
1 11 21
1,28 33 1,28 35 1,28 34
2 12 22
1,27 34 1,27 34 1,27 34
3 13 23
1,21 30 1,21 30 1,21 31
4 14 24
Alumno 1,22 32 Alumno 1,22 33 Alumno 1,22 32

5 15 25
1,29 35 1,29 34 1,29 34
6 16 26
1,30 34 1,30 35 1,30 34
7 17 27
1,24 32 1,24 32 1,24 31
8 18 28
1,27 32 1,27 33 1,27 35
9 19 29
1,29 35 1,29 33 1,29 34
10 20 30

Aplicamos la fórmula:

(1/30) * (0,826) Luego,
r ----------------------------------------------------------
= Por lo tanto, la
correlación existente
(((1/30)*(0,02568)) * ((1/30)*(51,366)))^(1/2) entre estas dos
variables es elevada
r= 0,719 (0,7) y de signo posítivo.
x x
LECCION 13ª
Regresión lineal

Representamos en un gráfico los pares de valores de una
distribución bidimensional: la variable "x" en el eje horizontal o eje de
abcisa, y la variable "y" en el eje vertical, o eje de ordenada. Vemos
que la nube de puntos sigue una tendencia lineal:

El coeficiente de correlación lineal nos permite determinar si,
efectivamente, existe relación entre las dos variables. Una vez que
se concluye que sí existe relación, la regresión nos permite definir la
recta que mejor se ajusta a esta nube de puntos.

Una recta viene definida por la siguiente fórmula:

y = a + bx

Donde "y" sería la variable dependiente, es decir, aquella que viene
definida a partir de la otra variable "x" (variable independiente). Para
definir la recta hay que determinar los valores de los parámetros "a"
y "b":

El parámetro "a" es el valor que toma la variable dependiente "y",
cuando la variable independiente "x" vale 0, y es el punto donde la
recta cruza el eje vertical.

El parámetro "b" determina la pendiente de la recta, su grado de
inclinación.

La regresión lineal nos permite calcular el valor de estos dos
parámetros, definiendo la recta que mejor se ajusta a esta nube de
puntos.

El parámetro "b" viene determinado por la siguiente fórmula:

Es la covarianza de las dos variables, dividida por la varianza de la
variable "x".

El parámetro "a" viene determinado por:

a = ym - (b * xm)

Es la media de la variable "y", menos la media de la variable "x"
multiplicada por el parámetro "b" que hemos calculado.

Ejemplo: vamos a calcular la recta de regresión de la siguiente serie
de datos de altura y peso de los alumnos de una clase. Vamos a
considerar que la altura es la variable independiente "x" y que el
peso es la variable dependiente "y" (podíamos hacerlo también al
contrario):

x x x x x x x x x
1,25 32 1,25 33 1,25 33
1 11 21
1,28 33 1,28 35 1,28 34
2 12 22
1,27 34 1,27 34 1,27 34
3 13 23

1,21 30 1,21 30 1,21 31
4 14 24
1,22 32 1,22 33 1,22 32
5 15 25
1,29 35 1,29 34 1,29 34
6 16 26
1,30 34 1,30 35 1,30 34
7 17 27
1,24 32 1,24 32 1,24 31
8 18 28
1,27 32 1,27 33 1,27 35
9 19 29
1,29 35 1,29 33 1,29 34
10 20 30

El parámetro "b" viene determinado por:

(1/30) * 1,034
b ----------------------------------------- =40,265
=
(1/30) * 0,00856

Y el parámetro "a" por:

a = 33,1 - (40,265 * 1,262) = -17,714

Por lo tanto, la recta que mejor se ajusta a esta serie de datos es:

y = -17,714 + (40,265 * x)

Esta recta define un valor de la variable dependiente (peso),
para cada valor de la variable independiente (estatura):

Estatura Peso
x x
1,20 30,6
1,21 31,0
1,22 31,4
1,23 31,8
1,24 32,2
1,25 32,6
1,26 33,0
1,27 33,4
1,28 33,8
1,29 34,2
1,30 34,6

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