Calculadora de estadística descriptiva de datos agrupados
Instrucciones : Esta calculadora de estadísticas descriptivas para datos agrupados calcula la media muestral, la varianza y la desviación estándar para datos agrupados. Los datos agrupados se especifican en grupos de clases en lugar de valores individuales. Viene con rangos de valores asociados con una frecuencia. Por ejemplo, un rango podría ser de 2 a 6 y la frecuencia podría ser, digamos, 8, otro rango podría ser de 7 a 10, con una frecuencia de 4, etc.
¿Cómo utilizar esta calculadora de estadísticas descriptivas para datos agrupados?
Calcular estadísticas descriptivas para datos agrupados es similar a calcular estadísticas descriptivas para una muestra regular de datos, solo que en el caso de datos agrupados, tenemos menos información sobre los datos. No conocemos los valores precisos de los datos, pero tenemos rangos donde se encuentran los datos
Esta calculadora calculará la media, la desviación estándar, la varianza, la mediana y los cuartiles, utilizando estimaciones del punto medio de la información de intervalo proporcionada.
En principio, para calcular estadísticas descriptivas para datos agrupados, necesitamos estimar un proxy para los valores que pertenecen a una determinada clase / intervalo, calculando el punto medio del intervalo. Tal punto medio servirá como el mejor posible representante de todos los puntos de la clase.
Una vez que se calculan los puntos medios, la media muestral, la varianza y la desviación estándar se obtienen de la siguiente manera:
\[ \bar X = \frac{ 1}{n}\left(\sum_{i=1}^n M_i \cdot f_i \right) \] \[ var(X) = \frac{ 1}{n-1}\left(\sum_{i=1}^n M_i^2 \cdot f_i - \frac{1}{n}\left(\sum_{i=1}^n M_i \cdot f_i \right)^2 \right) \] \[ SD(X) = \sqrt{\frac{ 1}{n-1}\left(\sum_{i=1}^n M_i^2 \cdot f_i - \frac{1}{n}\left(\sum_{i=1}^n M_i \cdot f_i \right)^2 \right)}\]Si en cambio está tratando con datos desagrupados, puede utilizar nuestro calculadora de estadísticas descriptivas para datos desagrupados .
Además, puede que le interese aprender más sobre las representaciones gráficas de los datos de muestra, utilizando herramientas como la histograma y el diagrama de caja .