Bienvenidos estimados lectores, en esta oportunidad vamos a hablar acerca de la diferencia más fundamental entre los datos agrupados y no agrupados. El análisis de datos es una tarea fundamental en el mundo de la estadística, y se requiere de una comprensión precisa de los distintos tipos de datos y cómo se pueden manipular para extraer la información y la comprensión que necesitamos.
Datos no agrupados
Comenzaremos por definir los datos no agrupados. Estos son el conjunto de datos que no ha sido clasificado y es presentado en una tabla de datos de manera individual. Por lo tanto, estos datos no forman parte de un conjunto y no están organizados. ReturnType=MSG
Se caracterizan por su desorden y falta de organización.
Dicho esto, debemos tener en cuenta que, en general, este tipo de datos consiste en una cantidad de elementos menor a 30 con muy poca o ninguna repetición. Su análisis se realiza directamente sin que se haya hecho ninguna modificación al tamaño de las unidades originales. También cabe señalar que los datos no agrupados no permiten una lectura rápida y precisa de la información.
Datos agrupados
Ahora bien, los datos agrupados son aquellos que se organizan después de extraerlos de un experimento, es decir, estos datos han sido reunidos en intervalos. Es decir, los datos han sido clasificados por categorías y se presentan de manera ordenada en una tabla. Por tanto, la principal diferencia entre los datos agrupados y no agrupados es que los primeros han sido divididos por categorías.
En otras palabras, los datos agrupados están separados por categorías, y cada dato u observación solo puede pertenecer a una categoría. Los datos agrupados también suelen ser usados cuando se trata de muestras de más de 20 datos.
Objetivo de agrupar los datos
El objetivo fundamental de agrupar los datos es que el análisis de los mismos pueda ser más sencillo. En términos generales, la agrupación de datos permite identificar patrones, tendencias, irregularidades o valores atípicos, lo que permite tomar decisiones más informadas en un conjunto de datos y facilita la interpretación de los mismos.
La agrupación de datos también puede ayudar a identificar la cantidad de datos que hay en cada categoría, para así poder hacer comparaciones y determinaciones más precisas. Es por eso que la distribución de frecuencias es la forma en la que un conjunto de datos se clasifica en distintos grupos excluyentes entre sí.
Proceso de agrupación de datos
Si tuviéramos mil datos, lo más práctico sería resumir la información en una tabla donde se observe la distribución de frecuencias. El primer paso en el proceso de agrupación es identificar los intervalos o clases que se utilizarán para agrupar los datos.
Las clases en datos agrupados tienen la misma amplitud y a cada una se le asigna su frecuencia pertinente. La distribución de frecuencias agrupadas se emplea para clasificar valores en intervalos que tengan la misma amplitud denominados clases. Para calcular la cantidad total de intervalos en una tabla de distribución de frecuencias se debe identificar el valor estimado máximo y mínimo, calcular el rango y la amplitud de los intervalos, luego construir los intervalos.
Una vez que se han establecido los intervalos o clases, se procede a contar el número de observaciones que caen en cada intervalo o clase y se registra la frecuencia de cada intervalo o clase. Esta información se organiza en una tabla que muestra la frecuencia acumulada, la frecuencia relativa y el porcentaje de la frecuencia relativa.
Ejemplos de datos agrupados
Un ejemplo de datos agrupados sería el de los ingresos mensuales de un grupo de personas, que podrían ser agrupados en intervalos de 3.000 dólares, como sigue:
- De 0 a 3.000
- De 3.001 a 6.000
- De 6.001 a 9.000
- De 9.001 a 12.000
- Más de 12.000
Como mencionamos anteriormente, cada uno de los datos del ejemplo anterior cae en una categoría, lo que hace más fácil para los investigadores interpretar los resultados y tomar decisiones informadas.
¿Cuándo se usan los datos agrupados?
La distribución de frecuencias agrupadas o tabla con datos agrupados se emplea si las variables toman un número grande de valores o la variable es continua. Se agrupan los valores en intervalos que tengan la misma amplitud denominados clases. A cada clase se le asigna su frecuencia correspondiente.
Cuando se habla de variables continuas, es necesario agrupar los datos, porque esto permite ver la distribución y la tendencia de los mismos. Si no se agrupan los datos, entonces sería difícil visualizar y comprender la información, lo que dificultaría la interpretación de una manera correcta y precisa de los datos.
Gráficas para datos agrupados
Cuando se tienen datos agrupados, las gráficas más utilizadas para representar los datos son los histogramas de frecuencias absolutas o relativas. Las gráficas de barras también se pueden usar cuando se representa la frecuencia absoluta en lugar de la frecuencia relativa.
Los histogramas consisten en rectángulos adyacentes que representan un intervalo de clase y la base de cada rectángulo es proporcional a la amplitud del intervalo. Las alturas de los rectángulos indican la frecuencia, la cual se puede representar en términos absolutos o relativos. Los datos agrupados se representan en el eje horizontal y la frecuencia en el eje vertical.
Cálculo de medidas en datos agrupados
Para obtener la media aritmética en datos agrupados es necesario multiplicar la marca de clase por su frecuencia absoluta en todos los intervalos y luego dividir la suma lograda por el número total de datos.
La marca de clase se define como la mitad de un intervalo, lo que significa que su cálculo es la suma del límite inferior y superior de un intervalo, dividido entre dos.
La moda se define como el valor o valor que aparece con mayor frecuencia. Para valores agrupados, se puede encontrar la moda incluso sin conocer todos los valores datos, dado que los datos están agrupados en clases que contienen múltiples valores.
La mediana es el valor que ocupa la posición central en un conjunto de datos ordenado. En los datos agrupados, la mediana se puede encontrar utilizando la fórmula del cálculo.
Cálculo de medidas en datos no agrupados
En el caso de los datos no agrupados, la media se obtiene sumando todos los datos multiplicados por su frecuencia y dividir el resultado entre la cantidad de datos. La moda es el valor con mayor frecuencia absoluta y la mediana es el valor que ocupa la posición central.
Para el cálculo de la mediana, es necesario ordenar los datos de menor a mayor, luego identificar si la cantidad de datos es par o impar. Si la cantidad de datos es impar, la mediana es igual al valor central en el conjunto ordenado. Si hay una cantidad par de datos, entonces la mediana es igual a la media aritmética de los dos valores centrales en el conjunto ordenado.
Conclusiones
En resumen, la principal diferencia entre los datos agrupados y los no agrupados radica en su organización y presentación. La agrupación de datos permite una mayor comprensión y análisis de los mismos, facilidad de comparación y una interpretación más informada. Los datos agrupados proveen mayor precisión y exactitud en la interpretación de los mismos, y el uso de gráficas y fórmulas estadísticas es más sencillo y preciso. Sin embargo, el análisis de los datos no agrupados es importante en algunas situaciones que implican muy pocos datos y muy poco margen para la organización, análisis y manipulación.
Sea cuales sean los datos que se tengan, siempre es importante analizarlos de manera rigurosa para obtener la información precisa y veraz de los datos. Los datos ya sea agrupados o no agrupados deben ser tratados con el mismo cuidado y responsabilidad en su análisis, para obtener conclusiones y determinaciones sólidas y precisas.
