Aporte Actividad 2 German Toro

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA
CÓDIGO: 100105
PASO 3 - Análisis de la Información.
Presentado al Tutor:
José Rodrigo González
Entregado por:
Germán Toro Sánchez
Código: 94315491
Grupo: 100105-149
Universidad Nacional Abierta y a Distancia – UNAD

Escuela de Ciencias Básicas, Ingenierías y Tecnologías
Noviembre de 2020.
INTRODUCCIÓN
En el siguiente informe a partir de un mapa mental se identificarán los diferentes tipos de
medidas usadas en el análisis univariante.
Se hará uso de las medidas univariantes cuantitativas tanto discretas como continuas.
Herramientas como tabla de frecuencias donde se analizarán conceptos como frecuencia relativa,
frecuencia absoluta y frecuencia relativa acumulada.
Diferentes tipos de medidas tales como medidas de tendencia central, de posición y de dispersión,
serán usadas como herramientas para analizar la información suministrada en un estudio de caso,
propuesto para el desarrollo de esta actividad: “¿Cuáles son los factores que influyen en la
accidentalidad de vehículos y en el grado de muertes asociadas a los accidentes de tránsito en
Colombia?”.
OBJETIVOS
GENERAL
Analizar la información suministrada en un estudio de caso, mediante el uso de herramientas de
medidas estadísticas univariantes a través del cálculo con herramientas computacionales
estadísticas.
ESPECIFICOS
 Construir mapa mental donde se resuman las medidas estadísticas univariantes y describir
con mayor amplitud una de ellas.
 Diseñar tablas de frecuencia de datos agrupados y no agrupados para variables
cualitativas discretas y continúas suministradas en un estudio de caso.
 Calcular medidas de tendencia central, de posición y dispersión, determinando la
asimetría y curtosis para variables discretas y continúas suministradas en un estudio de
caso.
 Analizar los resultados obtenidos y asociarlos a la problemática planteada para esta
actividad.
ACTIVIDAD 1. MAPA MENTAL
Resumir mediante un mapa mental las medidas estadísticas univariantes (medidas de tendencia
central, medidas de posición, medidas de dispersión, medidas de asimetría y apuntamiento),
describiendo ampliamente una de ellas.
Gráfica 1. Mapa mental medidas estadísticas univariantes. Fuente: Propia (CmapTools).
ACTIVIDAD 2. MEDIDAS UNIVARIANTES -VARIABLE DISCRETA

A partir de la base de datos: Anexo 1- Indicadores de accidentalidad -230 municipios 2020 (16-
4), encontrada en el entorno de aprendizaje, cada estudiante deberá elegir una variable
CUANTITATIVA DISCRETA distinta, manifestarlo en el foro y resolver los siguientes incisos:
Variable cuantitativa seleccionada: Usuarios de bicicleta. (Fallecidos por actor vial 2019).
a. Tabla de frecuencia datos no agrupados. Diseñar una tabla de frecuencia para datos no
agrupados de la variable elegida, a partir de ella elaborar un diagrama de barras y un
diagrama de líneas o de puntos.
Tabla 1. Tablas de frecuencias datos no agrupados.
D:\Dropbox\UNAD\CURSOS TERCER SEMESTRE\ESTADISTICA DESCRIPTIVA\PASO
3\Nueva.tabla.IDB2 : 1/11/2020 - 3:39:22 p. m. - [Versión : 30/04/2020]
Tablas de frecuencias
Variable Clase MC FA FR FAA FRA

Usuario de bicicleta 1 1 35 0,15 35 0,15
Ahora si mostramos solo los municipios donde se reportan muertes, estos serian los de la tabla 2.
Tabla 2. Tabla de frecuencias mostrando solo los municipios que reportan muertes
Gráfica 2. Diagrama de barras “Frecuencia absoluta”.
Análisis:
La frecuencia absoluta nos dice que por ejemplo en la primera línea existen 35 de los 229
municipios donde se reporta un muerto en bicicleta. En la segunda línea se reportan 32
municipios de los 229 con dos muertes en bicicleta.
Si miramos la línea ocho, no existen municipios donde reporten esta cantidad de muertes (es
decir ocho muertes). El reporte más alto de los municipios es de tres muertes en bicicleta en 71
municipios de los 229. Sin embargo, se puede notar que tan solo en dos municipios de los
reportados se presenta un aumento en el número de muertes en bicicleta.
Gráfica 3. Gráfica de puntos de frecuencia relativa

El grafico de puntos muestra la frecuencia relativa. Acá podemos notar que el mayor porcentaje
(31% de los municipios) de municipios, reportan de 1 a 3 muertes en bicicleta.
Mientras que por debajo del 1% de los municipios registrados reportan de una hasta 19 muertes
de personas en bicicleta.
b. Medidas de tendencias central y de Posición. Para la variable cuantitativa discreta

elegida, cada estudiante deberá calcular las medidas de tendencia central (media,
mediana, moda), medidas de posición: cuartiles, percentil 25 y 50, determinar el tipo de
asimetría y curtosis, interpretar los resultados, sacar conclusiones de los parámetros
hallados y asociarlos con la problemática: “¿Cuáles son los factores que influyen en la
accidentalidad de vehículos y en el grado de muertes asociadas a los accidentes de tránsito
en Colombia?”.
Tabla 3. Medidas de tendencia central, Asimetría y Curtosis. IfoStat

Medidas resumen
Resumen Usuario de bicicleta

n 229,00
Media 3,79
Mediana 3,00
Q1 2,00
Q3 5,00
Asimetría 2,61
Kurtosis 9,51
P(25) 2,00
P(50) 3,00
Tabla 4. Medidas de dispersión. InfoStat

Medidas resumen

n 229,00
D.E. 2,80
Var(n-1) 7,82
CV 73,70
Mín 1,00
Máx 19,00
Análisis de medidas de tendencia central para un n=229:
Media: El promedio aritmético en este caso indica que de los 229 municipios estudiados registran
3.79 muertes en bicicleta.
Mediana: El 50% de los municipios registrados (229 municipios) registraron de 1 a 3 muertes y

el otro 50% registraron de 3 a 19 muertes en bicicleta.
Cuartiles: El cuartil 3 (Q3) indica que el 75% de los municipios estudiados registran de 1 a 5
muertes de personas en bicicleta y que el 25% restante reportan de 5 a 19 personas muertas en
accidentes en bicicletas.
c. Medidas de Dispersión. Para la variable cuantitativa discreta elegida calcular: Rango,

varianza, desviación típica o estándar, coeficiente de variación, posteriormente interpretar
los resultados, sacar conclusiones de los parámetros hallados y asociarlos con la
problemática: “¿Cuáles son los factores que influyen en la accidentalidad de vehículos y
en el grado de muertes asociadas a los accidentes de tránsito en Colombia?”
Tabla 5. Medidas de dispersión. InfoStat

Medidas resumen

n 229,00
D.E. 2,80
Var(n-1) 7,82
CV 73,70
Mín 1,00
Máx 19,00
Análisis de medidas de dispersión para un n=229:
Desviación estándar: En este caso el valor 2,80 es un valor cercano a cero, lo que indica que no
hay una diferencia significativa, son valores homogéneos. Para nuestro caso indica que la mayor
cantidad de municipios reportan un número de muertes relativamente bajo (cercana a la media),
comparado con el número de municipios que reportan los más altos datos de muertes en
accidentes de personas en bicicleta.
Varianza: Este valor me indica que la dispersión no es tan alta, los valores no están tan dispersos
de la media. Teniendo en cuenta que 71 municipios están reportando un máximo de 3 muertes en
accidentes de personas en bicicleta, la varianza me indica que la mayor cantidad de municipios
están reportando un numero cercano a este valor (mayor y menor a este. Valores entre 5, 4, 2, 1).
Asimetría: En este caso nos muestra una asimetría positiva (As>0) indicando que la mayoría de
los municipios reportan pocas muertes de personas en bicicleta (menores a 3,7) y por el contrario
el porcentaje más bajo de municipios reportan valores altos de muertes de accidentes en bicicleta.
Curtosis: Indica la mayor densidad de datos cercanos a la media. Dado que la media es 3,79 el
valor de curtosis me indica que la mayor cantidad de municipios que reportan muertes de
personas en bicicleta están cercanos a este valor medio.
CONCLUSIONES
 Se reconoció, mediante un mapa mental los grupos principales de medidas
univariantes y sus diferentes técnicas de medición para análisis de información
estadística.
 Se calcularon, mediante la aplicación de un estudio de caso, las diferentes medidas de
variables cualitativas discretas y continuas, reconociendo su incidencia en la
aplicación real.
 Mediante el análisis de las diferentes medidas de variables cualitativas discretas y
continuas, se reconoció de que manera es el comportamiento de una problemática
determinada.
 Se pudo determinar la importancia de las herramientas computacionales estadísticas
en el proceso de cálculo de medidas de variables discretas y continuas para su
posterior análisis.
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
CmapTools software. Versión 5.05.01 Lite. http://cmap.ihmc.us
García, J. E (2005). Análisis de Datos Unidimensionales.et al. Madrid: Paraninfo. Página 26 -42.
InfoStat-Software estadístico versión estudiantil gratuita 2017. Universidad Nacional de Córdoba.

http://www.infostat.com.ar/
Martínez, C. (2011). Capítulo 2. Distribuciones de frecuencia. En: Estadística y muestreo, 13a ed.
[Online] Bogotá: Ecoe Ediciones.
Monroy, S. S. (2005). Estadística descriptiva. México, D.F., MX: Instituto Politécnico Nacional.
(pp 55-79).
Montero, J. M. (2007). Conceptos Generales Estadística descriptiva. Madrid: Paraninfo.
Moreno, Adonay. ICFES. Recolección de la información, Módulo 3.1999. ARFO Editores Ltda.
Recuperado de: https://academia.utp.edu.co/grupobasicoclinicayaplicadas/files/2013/06/3.-
Recolecci%C3%B3n-de-la-Informaci%C3%B3n-APRENDER-A-INVESTIGAR-ICFES.pdf

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describiendo ampliamente una de ellas.

Gráfica 1. Mapa mental medidas estadísticas univariantes. Fuente: Propia (CmapTools).

ACTIVIDAD 2. MEDIDAS UNIVARIANTES -VARIABLE DISCRETA

Variable Clase MC FA FR FAA FRA

Gráfica 3. Gráfica de puntos de frecuencia relativa

b. Medidas de tendencias central y de Posición. Para la variable cuantitativa discreta

Tabla 3. Medidas de tendencia central, Asimetría y Curtosis. IfoStat

D:\Dropbox\UNAD\CURSOS TERCER SEMESTRE\ESTADISTICA DESCRIPTIVA\PASO

Resumen Usuario de bicicleta

Tabla 4. Medidas de dispersión. InfoStat

Resumen Usuario de bicicleta

Mediana: El 50% de los municipios registrados (229 municipios) registraron de 1 a 3 muertes y

c. Medidas de Dispersión. Para la variable cuantitativa discreta elegida calcular: Rango,

Tabla 5. Medidas de dispersión. InfoStat

Resumen Usuario de bicicleta

Análisis de medidas de dispersión para un n=229:

InfoStat-Software estadístico versión estudiantil gratuita 2017. Universidad Nacional de Córdoba.

Montero, J. M. (2007). Conceptos Generales Estadística descriptiva. Madrid: Paraninfo.

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