ESTADISTICA DESCRIPTIVA - Proyecto de aula, enfocado en el área de la salud

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TRABAJO 
ESTADISTICA DESCRIPTIVA 
 
 
PRESENTADO POR: 
ADRIANA ZAPATA ESTRADA 
ROSALEE HERNANDEZ MIRANDA 
JHON MARIO BORJA BRAVO 
ANA SOFIA ALEAN SALGADO 
 
 
PRESENTADO A: 
JORGE ALBERTO BARON 
 
 
 
ESTADISTICA DESCRIPTIVA 
 
 
UNIVERSIDAD DE CORDOBA 
PROGRAMA DE ADMINISTRACION EN SALUD 
SEDE BERASTEGUI 
 
MONTERIA – CORDOBA 
 
2023 
 
 
 
 
 
INTRODUCCIÓN 
 
En la actualidad donde se maneja una gran cantidad de información, que puede ser variada y 
provenir de diferentes áreas del conocimiento, dado que se disponen de técnicas para la 
correcta recolección de información relevante, que permite al investigador encontrar patrones 
y relaciones entre las variables objeto de estudio que le permiten llegar a importantes 
conclusiones, que pueden resultar de gran relevancia para la humanidad, en tanto se analizan 
datos y se gestionan para obtener a través de las medidas de tendencia central y variabilidad 
una correcta interpretación de fenómenos a nuestro alrededor. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
OBJETIVOS 
 
OBJETIVO GENERAL 
Conjeturar información importante a través de la interpretación y análisis de los datos que 
por sus características se pueden o no agrupar para un mejor estudio y comprensión de los 
mismos. 
 
OBJETIVOS ESPECIFICOS 
 
• Encontrar una tabla de frecuencias que permita aplicar herramientas de la estadística 
descriptiva en los datos 
• Hallar las medidas de tendencia central y variabilidad en los datos proporcionados. 
• Analizar e interpretar la información relevante que se desprende de estos datos. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
METODOLOGIA 
El presente trabajo es en parte cuantitativo y cualitativo en cuanto la investigación realizada 
en su mayoría está conformada por datos que representan la información de 50 mujeres 
indígenas que vivían cerca de Phoenix, Arizona. Los datos fueron recopilados por el Instituto 
Nacional de Diabetes y Enfermedades Digestivas y Renales de los Estados Unidos. 
Para ello, se diseñarán las tablas para resumir los datos y poder aplicar las medidas de 
tendencia central y de variabilidad que permitan una interpretación acertada de la 
información contenida en estas, logrando que el investigador pueda hacer un análisis correcto 
y llegar a conclusiones precisas y pertinentes para el estudio. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
RESULTADOS 
A continuación, se presentan los resultados obtenidos después de aplicar las técnicas 
estadísticas respectivas: 
• Para variable número de embarazos (nPreg): 
o Distribución de frecuencia: 
Tabla de frecuencias: 
i Xi Frecuencia 
Absoluta 
Frecuencia 
Relativa 
Frecuencia 
Absoluta Acum 
Frecuencia 
Relativa Acum 
1. 0 5 0,10 5 0,10 
2. 1 11 0,22 16 0,32 
3. 2 7 0,14 23 0,46 
4. 3 5 0,10 28 0,56 
5. 4 5 0,10 33 0,66 
6. 5 5 0,10 38 0,76 
7. 6 2 0,04 40 0,80 
8. 7 4 0,08 44 0,88 
9. 9 3 0,06 47 0,94 
10. 10 1 0,02 48 0,96 
11. 13 1 0,02 49 0,98 
12. 15 1 0,02 50 1,00 
 50 1,00 
Como podemos observar el 76% de los valores se concentran entre 0 y 5, es decir, el 76% de 
las mujeres encuestadas tenía entre 0 y 5 embarazos. El valor más alto es el 1 (mujeres con 
un embarazo) con un total de 11 mujeres para un porcentaje del 22%. 
o Grafica: 
 
En la grafica podemos apreciar la distribución de los datos hacia los números mas bajos de 
embarazos, siendo 1 embarazo el de mayor frecuencia, seguido de 2 embarazos, y un empate 
entre 0, 3, 4 y 5 embarazos, siendo mas atípico encontrar 10,13 y 15 embarazos. 
5 
11 
7 
5 5 5 
2 
4 
3 
1 1 1 
0
2
4
6
8
10
12
0 1 2 3 4 5 6 7 9 10 13 15
Fr
ec
u
en
ci
a 
A
b
so
lu
ta
Histograma
 
 
 
o Medidas de tendencia central: 
• La media aritmética: 
 
�̅� =
∑ 𝑓𝑖 ∗ 𝑥𝑖
𝑁
=
(0 ∗ 5) + (1 ∗ 11) + (2 ∗ 7) + (3 ∗ 5) + (4 ∗ 5) + (5 ∗ 5) + (6 ∗ 2) + (7 ∗ 4) + (9 ∗ 3) + (10 ∗ 1) + (13 ∗ 1) + (15 ∗ 1)
50
=
190
50
= 3.8 𝑒𝑚𝑏𝑎𝑟𝑎𝑧𝑜𝑠 
 
• La moda 
 
𝑀𝑜 = 1 𝑒𝑚𝑏𝑎𝑟𝑎𝑧𝑜 (𝑓𝑟𝑒𝑐𝑢𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎 𝑟𝑒𝑙: 11) 
 
• La mediana, 
Para n par: 
𝑀𝑒 =
𝑥
(
𝑛
2
)
+ 𝑥
(
𝑛
2
+1)
2
=
𝑥(25) + 𝑥(26)
2
=
3 + 3
2
= 3 𝑒𝑚𝑏𝑎𝑟𝑎𝑧𝑜𝑠 
Como podemos ver la media es la más alta en relación a las demás medidas dado que esta 
influenciada por los valores atípicos del conjunto de datos, la mediana y la moda también 
difieren entre si dado que los valores que mas se repiten no se encuentran en la mitad de la 
tabla. 
 
o Medidas de variabilidad: 
• La varianza: 
𝑠2 =
∑ 𝑥𝑖
2 − 𝑛�̅�2
𝑛 − 1
=
(0 + 1 + 4 + 9 + 16 + 25 + 36 + 49 + 81 + 100 + 169 + 225) − (50) ∗ (3.8)2
50 − 1
=
1294
49
= 11.67 
• Desviación estándar: 
𝑠 = √𝑠2 = √11.67 = 3.42 
• Coeficiente de variación: 
𝐶𝑉 =
𝑆
�̅�
=
3.42
3.8
= 0.90 = 90% 
 
 
 
Como podemos notar la variación de los datos es muy alta, siendo el coeficiente de variación 
de 90%, la desviación estándar alrededor de la media es de 3.42, por lo que siendo la media 
de 3.8, significa que la variación encontrada esta entre encontrar mujeres con en su mayoría 
entre 1 y 8 embarazos, lo cual se corresponde con la información suministrada. 
• Cuartiles: 
𝑄𝑘 =
𝑘𝑁
4
 
𝑖 =
(1) ∗ (50)
4
=
(1) ∗ (50)
4
= 12.5 → 𝑄1 = 𝑋12.5 ≈ 𝑋13 = 1; 
𝑒𝑠𝑡𝑒 𝑟𝑒𝑠𝑢𝑙𝑡𝑎𝑑𝑜 𝑖𝑛𝑑𝑖𝑐𝑎 𝑞𝑢𝑒 𝑒𝑙 25% 𝑑𝑒 𝑙𝑎𝑠 𝑚𝑢𝑗𝑒𝑟𝑒𝑠 𝑒𝑛𝑐𝑢𝑒𝑠𝑡𝑎𝑑𝑎𝑠 𝑡𝑖𝑒𝑛𝑒 𝑢𝑛 𝑒𝑚𝑏𝑎𝑟𝑎𝑧𝑜 
𝑖 =
2 ∗ 50
4
= 25 → 𝑄2 =
𝑋25 + 𝑋26
2
=
3 + 3
2
= 3 𝑒𝑚𝑏𝑎𝑟𝑎𝑧𝑜𝑠, 𝑎𝑙 𝑖𝑔𝑢𝑎𝑙 𝑞𝑢𝑒 𝑙𝑎 𝑚𝑒𝑑𝑖𝑎𝑛𝑎 
𝑖 =
(3) ∗ (50)
4
=
150
4
= 37.5 → 𝑄3 = 𝑋37.5 ≈ 𝑋38 = 5; 
𝑒𝑠𝑡𝑒 𝑟𝑒𝑠𝑢𝑙𝑡𝑎𝑑𝑜 𝑖𝑛𝑑𝑖𝑐𝑎 𝑞𝑢𝑒 𝑒𝑙 75% 𝑑𝑒 𝑙𝑎𝑠 𝑚𝑢𝑗𝑒𝑟𝑒𝑠 𝑒𝑛𝑐𝑢𝑒𝑠𝑡𝑎𝑑𝑎𝑠 𝑡𝑖𝑒𝑛𝑒 5 𝑒𝑚𝑏𝑎𝑟𝑎𝑧𝑜𝑠 
 
• Diagrama de caja y bigotes: 
𝑅𝐼𝐶 = 𝑄3 − 𝑄1 = 5 − 1 = 4 
𝐶𝐼𝐼 = 𝑄1 − 1.5 ∗ 𝑅𝐼𝐶 = 1 − 1.5 ∗ 4 = 0 
𝐶𝐼𝑆 = 𝑄3 + 1.5 ∗ 𝑅𝐼𝐶 = 5 + 1.5 ∗ 4 = 11 
 
 
 
 
 
• Para variable número de concentración plasmática de glucosa en una prueba oral 
de tolerancia a la glucosa (glu): 
o Distribución de frecuencia: 
Tabla de frecuencias: 
i Xi 
Frecuencia 
Absoluta 
Frecuencia 
Relativa 
Frecuencia 
Absoluta Acum 
Frecuencia 
Relativa Acum 
1. 71 1 0,02 1 0,02 
2. 73 1 0,02 2 0,04 
3. 78 1 0,02 3 0,06 
4. 81 2 0,04 5 0,10 
5. 83 1 0,02 6 0,12 
6. 85 1 0,02 7 0,14 
7. 88 2 0,04 9 0,18 
8. 89 1 0,02 10 0,20 
9. 90 1 0,02 11 0,22 
10. 92 1 0,02 12 0,24 
11. 93 1 0,02 13 0,26 
12. 95 2 0,04 15 0,30 
13. 97 1 0,02 16 0,32 
14. 99 1 0,02 17 0,34 
15. 100 2 0,04 19 0,38 
16. 101 2 0,04 21 0,42 
17. 102 1 0,02 22 0,44 
18. 103 3 0,06 25 0,50 
19. 105 1 0,02 26 0,52 
20. 106 2 0,04 28 0,56 
21. 109 2 0,04 30 0,60 
22. 111 1 0,02 31 0,62 
23. 112 1 0,02 32 0,64 
24. 113 1 0,02 33 0,66 
25. 118 1 0,02 34 0,68 
26. 119 1 0,02 35 0,70 
27. 122 2 0,04 37 0,74 
28. 123 1 0,02 38 0,76 
29. 126 2 0,04 40 0,80 
30. 129 1 0,02 41 0,82 
31. 136 1 0,02 42 0,84 
32. 146 1 0,02 43 0,86 
33. 148 1 0,02 44 0,88 
34. 150 1 0,02 45 0,90 
35. 166 1 0,02 46 0,92 
 
 
 
36. 171 1 0,02 47 0,94 
37. 180 2 0,04 49 0,98 
38. 197 1 0,02 50 1,00 
Como podemos notar en el intervalo 18 se alcanza el 50% de los datos por lo que estos 
presentan una tendencia en los valores centrales, por lo que se espera que la dispersión de los 
datos sea baja. 
o Grafica: 
 
Como podemos observar en la gráfica la distribución de los datos es muy homogénea, es 
decir, que la variación es muy baja en el conjunto de datos. 
 Medidas de tendencia central: 
• La media aritmética: 
 
�̅� =
∑ 𝑓𝑖 ∗ 𝑥𝑖
𝑁
=
(71 ∗ 1) + (73 ∗ 1) + (78 ∗ 1) + (81 ∗ 2) + (83 ∗ 1) + (85 ∗ 1) + (88 ∗ 2)
+(89 ∗ 1) + (90 ∗ 1) + (92 ∗ 1) + (93 ∗ 1) + (95 ∗ 2) + (97 ∗ 1) + (99 ∗ 1)
+(100 ∗ 2) + (101 ∗ 2) + (102 ∗ 1) + (103 ∗ 3) + (105 ∗ 1) + (106 ∗ 2) + (109 ∗ 2)
+(111 ∗ 1) + (112 ∗ 1) + (113 ∗ 1) + (118 ∗ 1) + (119 ∗ 1) + (122 ∗ 2) + (123 ∗ 1)
+(126 ∗ 2) + (129 ∗ 1) + (136 ∗ 1) + (146 ∗ 1) + (148 ∗ 1) + (150 ∗ 1) + (166 ∗ 1)
+(171∗ 1) + (180 ∗ 2) + (89 ∗ 1)
50
=
5621
50
= 112.42 𝑐𝑜𝑛𝑐𝑒𝑛𝑡𝑟𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛 𝑝𝑙𝑎𝑠𝑚𝑎𝑡𝑖𝑐𝑎 𝑑𝑒 𝑔𝑙𝑢𝑐𝑜𝑠𝑎 (𝑐𝑝𝑔) 
 
 
1 1 1 
2 
1 1 
2 
1 1 1 1 
2 
1 1 
2 2 
1 
3 
1 
2 2 
1 1 1 1 1 
2 
1 
2 
1 1 1 1 1 1 1 
2 
1 
0
0,5
1
1,5
2
2,5
3
3,5
7
1
7
3
7
8
8
1
8
3
8
5
8
8
8
9
9
0
9
2
9
3
9
5
9
7
9
9
1
0
0
1
0
1
1
0
2
1
0
3
1
0
5
1
0
6
1
0
9
1
1
1
1
1
2
1
1
3
1
1
8
1
1
9
1
2
2
1
2
3
1
2
6
1
2
9
1
3
6
1
4
6
1
4
8
1
5
0
1
6
6
1
7
1
1
8
0
1
9
7
Fr
ec
u
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A
b
so
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ta
Histograma
 
 
 
 
• La moda 
 
𝑀𝑜 = 103 𝑐𝑝𝑔 
 
• La mediana 
𝑀𝑒 =
𝑥
(
𝑛
2
)
+ 𝑥
(
𝑛
2
+1)
2
=
𝑥(25) + 𝑥(26)
2
=
103 + 105
2
= 104 𝑐𝑝𝑔 
 
Como podemos ver la media es la más alta en relación a las demás medidas dado que está 
influenciada por los valores atípicos del conjunto de datos, la mediana y la moda también 
difieren entre si dado que los valores que más se repiten no se encuentran en la mitad de la 
tabla. 
o Medidas de variabilidad: 
• La varianza: 
𝑠2 =
∑(𝑥𝑖 − �̅�)2 ∗ 𝑓𝑖
𝑁 − 1
 
=
41183.18
49
= 840.45 
• Desviación estándar: 
𝑠 = √𝑠2 = √840.45 = 28.99 
• Coeficiente de variación: 
𝐶𝑉 =
𝑆
�̅�
=
28.99
112.42
= 0.2579 = 25.79% 
Como podemos notar la variación de los datos es baja, siendo el coeficiente de variación de 
25.79%, la desviación estándar alrededor de la media es de 28.99, por lo que siendo la media 
de 112.42, significa que la variación encontrada en la concentración plasmática de glucosa 
es relativamente baja, lo cual se corresponde con la información suministrada. 
 
 
 
• Cuartiles: 
𝑄𝑘 =
𝑘𝑁
4
 
𝑖 =
(1) ∗ (50)
4
=
(1) ∗ (50)
4
= 12.5 → 𝑄1 = 𝑋12.5 ≈ 𝑋13 = 93; 
𝑒𝑠𝑡𝑒 𝑟𝑒𝑠𝑢𝑙𝑡𝑎𝑑𝑜 𝑖𝑛𝑑𝑖𝑐𝑎 𝑞𝑢𝑒 𝑒𝑙 25% 𝑑𝑒 𝑙𝑎𝑠 𝑚𝑢𝑗𝑒𝑟𝑒𝑠 𝑒𝑛𝑐𝑢𝑒𝑠𝑡𝑎𝑑𝑎𝑠 𝑡𝑖𝑒𝑛𝑒 𝑢𝑛𝑎 𝑔𝑝𝑐 𝑑𝑒 93 𝑜 𝑚𝑒𝑛𝑜𝑟 
𝑖 =
2 ∗ 50
4
= 25 → 𝑄2 =
𝑋25 + 𝑋26
2
=
103 + 105
2
= 104 𝑔𝑝𝑐, 𝑎𝑙 𝑖𝑔𝑢𝑎𝑙 𝑞𝑢𝑒 𝑙𝑎 𝑚𝑒𝑑𝑖𝑎𝑛𝑎 
𝑖 =
(3) ∗ (50)
4
=
150
4
= 37.5 → 𝑄3 = 𝑋37.5 ≈ 𝑋38 = 123 𝑔𝑝𝑐 
; 𝑒𝑙 75% 𝑑𝑒 𝑙𝑎𝑠 𝑚𝑢𝑗𝑒𝑟𝑒𝑠 𝑒𝑛𝑐𝑢𝑒𝑠𝑡𝑎𝑑𝑎𝑠 𝑡𝑖𝑒𝑛𝑒 𝑢𝑛𝑎 𝑔𝑝𝑐 𝑑𝑒 123 𝑜 𝑚𝑒𝑛𝑜𝑟 
• Diagrama de caja y bigotes: 
 
𝑅𝐼𝐶 = 𝑄3 − 𝑄1 = 123 − 93 = 30 
𝐶𝐼𝐼 = 𝑄1 − 1.5 ∗ 𝑅𝐼𝐶 = 93 − 1.5 ∗ 30 = 48 
𝐶𝐼𝑆 = 𝑄3 + 1.5 ∗ 𝑅𝐼𝐶 = 123 + 1.5 ∗ 30 = 168 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
• Para la variable Presión arterial diastólica. (pb): 
o Distribución de frecuencia: 
Tabla de frecuencias: 
i Xi 
Frecuencia 
Absoluta 
Frecuencia 
Relativa 
Frecuencia 
Absoluta 
Acum 
Frecuencia 
Relativa 
Acum 
1. 30 1 0,02 1 0,02 
2. 44 1 0,02 2 0,04 
3. 50 4 0,08 6 0,12 
4. 56 1 0,02 7 0,14 
5. 58 1 0,02 8 0,16 
6. 60 1 0,02 9 0,18 
7. 62 1 0,02 10 0,20 
8. 64 2 0,04 12 0,24 
9. 65 1 0,02 13 0,26 
10. 66 9 0,18 22 0,44 
11. 68 2 0,04 24 0,48 
12. 70 3 0,06 27 0,54 
13. 72 6 0,12 33 0,66 
14. 74 1 0,02 34 0,68 
15. 75 1 0,02 35 0,70 
16. 76 1 0,02 36 0,72 
17. 78 3 0,06 39 0,78 
18. 80 3 0,06 42 0,84 
19. 84 1 0,02 43 0,86 
20. 85 1 0,02 44 0,88 
21. 86 1 0,02 45 0,90 
22. 88 2 0,04 47 0,94 
23. 90 1 0,02 48 0,96 
24. 92 1 0,02 49 0,98 
25. 110 1 0,02 50 1,00 
En la anterior tabla podemos notar como los datos se ubican uniformemente distribuidos, siendo que 
a mitad de la tabla se encuentran también el 50% de los datos, aunque al final en ítem 21 se alcanza 
el 90% de los datos. 
 
 
 
 
 
 
o Grafica: 
 
Como podemos observar en la gráfica la distribución de los datos no es muy homogénea, es 
decir, que la variación es muy alta en algunos datos en el conjunto de datos, ubicándose 
alrededor de la mediana del conjunto de datos, por lo que puede que no afecten la variación 
de los datos en conjunto. 
 Medidas de tendencia central: 
• La media aritmética: 
 
�̅� =
∑ 𝑓𝑖 ∗ 𝑥𝑖
𝑁
=
(30 ∗ 1) + (44 ∗ 1) + (50 ∗ 4) + ⋯ + (88 ∗ 2) + (90 ∗ 1) + (92 ∗ 1) + (110 ∗ 1)
50
=
3497
50
= 69.94 𝑝𝑟𝑒𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑎𝑟𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎𝑙 𝑑𝑖𝑎𝑡𝑜𝑙𝑖𝑐𝑎 
 
 
 
• La moda 
 
𝑀𝑜 = 66; 𝑝𝑟𝑒𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑎𝑟𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎𝑙 𝑑𝑖𝑠𝑡𝑜𝑙𝑖𝑐𝑎 
 
• La mediana 
1 1 
4 
1 1 1 1 
2 
1 
9 
2 
3 
6 
1 1 1 
3 3 
1 1 1 
2 
1 1 1 
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
30 44 50 56 58 60 62 64 65 66 68 70 72 74 75 76 78 80 84 85 86 88 90 92 110
Fr
ec
u
en
ci
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A
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Histograma
 
 
 
𝑀𝑒 =
𝑥
(
𝑛
2
)
+ 𝑥
(
𝑛
2
+1)
2
=
𝑥(25) + 𝑥(26)
2
=
70 + 70
2
= 70 𝑝𝑟𝑒𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑎𝑟𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎𝑙 𝑑𝑖𝑎𝑠𝑡𝑜𝑙𝑖𝑐𝑎 
 
Como podemos ver la moda es la más baja en relación a las demás medidas dado que está 
representa el valor más frecuente del conjunto de datos, la mediana y la media no difieren 
mucho entre si dado que la mayoría de los valores se encuentran en la mitad de la tabla. 
o Medidas de variabilidad: 
• La varianza: 
𝑠2 =
∑(𝑥𝑖 − �̅�)2 ∗ 𝑓𝑖
𝑁 − 1
=
(900 + 1936 + 2500 + 2500 + ⋯ + 8100 + 8464 + 12100) − (50)(69.942)
50 − 1
 
=
9030.82
49
= 184.30 
• Desviación estándar: 
𝑠 = √𝑠2 = √184.30 = 13.58 
• Coeficiente de variación: 
𝐶𝑉 =
𝑆
�̅�
=
13.58
69.94
= 0.1941 = 19.41% 
Como podemos notar la variación de los datos es relativamente baja, siendo el coeficiente de 
variación de 19.41%, la desviación estándar alrededor de la media es de 13.58, por lo que 
siendo la media de 184.30, significa que la variación encontrada en la presión arterial 
diastólica es relativamente baja, lo cual se corresponde con la información suministrada. 
• Cuartiles: 
𝑄𝑘 =
𝑘𝑁
4
 
 
 
 
𝑖 =
(1) ∗ (50)
4
=
(1) ∗ (50)
4
= 12.5 → 𝑄1 = 𝑋12.5 ≈ 𝑋13 = 65; 
𝑒𝑠𝑡𝑒 𝑟𝑒𝑠𝑢𝑙𝑡𝑎𝑑𝑜 𝑖𝑛𝑑𝑖𝑐𝑎 𝑞𝑢𝑒 𝑒𝑙 25% 𝑑𝑒 𝑙𝑎𝑠 𝑚𝑢𝑗𝑒𝑟𝑒𝑠 𝑒𝑛𝑐𝑢𝑒𝑠𝑡𝑎𝑑𝑎𝑠 𝑡𝑖𝑒𝑛𝑒 𝑢𝑛𝑎 𝑃𝐴𝐷 𝑑𝑒 65 𝑜 𝑚𝑒𝑛𝑜𝑟 
𝑖 =
2 ∗ 50
4
= 25 → 𝑄2 =
𝑋25 + 𝑋26
2
=
70 + 70
2
= 70 𝑃𝐴𝐷, 𝑎𝑙 𝑖𝑔𝑢𝑎𝑙 𝑞𝑢𝑒 𝑙𝑎 𝑚𝑒𝑑𝑖𝑎𝑛𝑎 
𝑖 =
(3) ∗ (50)
4
=
150
4
= 37.5 → 𝑄3 = 𝑋37.5 ≈ 𝑋38 = 78 𝑃𝐴𝐷 
; 𝑒𝑙 75% 𝑑𝑒 𝑙𝑎𝑠 𝑚𝑢𝑗𝑒𝑟𝑒𝑠 𝑒𝑛𝑐𝑢𝑒𝑠𝑡𝑎𝑑𝑎𝑠 𝑡𝑖𝑒𝑛𝑒 𝑢𝑛𝑎 𝑃𝐴𝐷 𝑑𝑒 78 𝑜 𝑚𝑒𝑛𝑜𝑟 
• Diagrama de caja y bigotes: 
 
𝑅𝐼𝐶 = 𝑄3 − 𝑄1 = 78 − 65 = 13 
𝐶𝐼𝐼 = 𝑄1 − 1.5 ∗ 𝑅𝐼𝐶 = 65 − 1.5 ∗ 13 = 45.5 
𝐶𝐼𝑆 = 𝑄3 + 1.5 ∗ 𝑅𝐼𝐶 = 78 + 1.5 ∗ 13 = 97.5 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
• Para la variable espesor del pliegue de piel en el tríceps.. (skin): 
o Distribución de frecuencia: 
Tabla de frecuencias: 
i xi Frecuencia 
Absoluta 
Frecuencia 
Relativa 
Frecuencia 
Absoluta 
Acum 
Frecuencia 
Relativa 
Acum 
1. 10 1 0,02 1 0,02 
2. 11 2 0,04 3 0,06 
3. 13 2 0,04 5 0,10 
4. 15 3 0,06 8 0,16 
5. 18 2 0,04 10 0,20 
6. 19 1 0,02 11 0,22 
7. 20 2 0,04 13 0,26 
8. 21 1 0,02 14 0,28 
9. 22 1 0,02 15 0,30 
10. 23 1 0,02 16 0,32 
11. 24 1 0,02 17 0,34 
12. 25 2 0,04 19 0,38 
13. 26 2 0,04 21 0,42 
14. 27 3 0,06 24 0,48 
15. 28 2 0,04 26 0,52 
16. 29 2 0,04 28 0,56 
17. 30 2 0,04 30 0,60 
18. 31 1 0,02 31 0,62 
19. 32 2 0,04 33 0,66 
20. 33 2 0,04 35 0,70 
21. 35 2 0,04 37 0,74 
22. 37 1 0,02 38 0,76 
23. 38 1 0,02 39 0,78 
24. 39 1 0,02 40 0,80 
25. 40 1 0,02 41 0,82 
26. 41 2 0,04 43 0,86 
27. 42 2 0,04 45 0,90 
28. 45 1 0,02 46 0,92 
29. 47 2 0,04 48 0,96 
30. 51 1 0,02 49 0,98 
31. 54 1 0,02 50 1,00 
 
 
 
De la anterior grafica podemos notar como el 60% de los datos se encuentran entre los 
primeros 17 ítems, lo supone una aglomeración de los datos hacia una de las colas de la 
gráfica. 
o Grafica: 
 
Como podemos observar en la gráfica la distribución de los datos no es muy homogénea, es 
decir, que la variación en el conjunto de datos es bastante, encontrando dos puntos más altos 
que pueden desviar los datos de las medidas centrales. 
 Medidas de tendencia central: 
• La media aritmética: 
 
�̅� =
∑ 𝑓𝑖 ∗ 𝑥𝑖
𝑁
=
(10 ∗ 1) + (11 ∗ 2) + (13 ∗ 2) + ⋯ + (45 ∗1) + (47 ∗ 2) + (51 ∗ 1) + (54 ∗ 1)
50
=
1440
50
= 28.8 𝑑𝑒 𝑒𝑠𝑝𝑒𝑠𝑜𝑟 𝑑𝑒𝑙 𝑝𝑙𝑖𝑒𝑔𝑢𝑒 𝑑𝑒 𝑝𝑖𝑒𝑙 𝑑𝑒𝑙 𝑡𝑟𝑖𝑐𝑒𝑝𝑠 
 
 
 
• La moda 
 
𝑀𝑜 = {15,27}; 𝑏𝑖𝑚𝑜𝑑𝑎𝑙 𝑝𝑎𝑟𝑎 𝑒𝑙 𝑒𝑠𝑝𝑒𝑠𝑜𝑟 𝑑𝑒𝑙 𝑝𝑙𝑖𝑒𝑔𝑢𝑒 𝑑𝑒 𝑝𝑖𝑒𝑙 𝑑𝑒𝑙 𝑡𝑟𝑖𝑐𝑒𝑝𝑠 
 
• La mediana 
1 
2 2 
3 
2 
1 
2 
1 1 1 1 
2 2 
3 
2 2 2 
1 
2 2 2 
1 1 1 1 
2 2 
1 
2 
1 1 
0
0,5
1
1,5
2
2,5
3
3,5
10 11 13 15 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 35 37 38 39 40 41 42 45 47 51 54
Fr
ec
u
en
ci
a 
A
b
so
lu
ta
Histograma
 
 
 
𝑀𝑒 =
𝑥
(
𝑛
2
)
+ 𝑥
(
𝑛
2
+1)
2
=
𝑥(25) + 𝑥(26)
2
=
28 + 28
2
= 28 𝑑𝑒 𝑒𝑠𝑝𝑒𝑠𝑜𝑟 𝑑𝑒𝑙 𝑝𝑙𝑖𝑒𝑔𝑢𝑒 𝑑𝑒 𝑝𝑖𝑒𝑙 𝑑𝑒𝑙 𝑡𝑟𝑖𝑐𝑒𝑝𝑠 
 
Como podemos ver la moda es la más baja en relación a las demás medidas dado que está 
representa el valor más frecuente del conjunto de datos, la mediana y la media no difieren 
mucho entre si dado que la mayoría de los valores se encuentran en la mitad de la tabla. 
o Medidas de variabilidad: 
• La varianza: 
𝑠2 =
∑(𝑥𝑖 − �̅�)2 ∗ 𝑓𝑖
𝑁 − 1
=
(100 + 121 + 121 + 169 + ⋯ + 2209 + 2601 + 2916) − (50)(28.82)
50 − 1
 
=
5982
49
= 122.08 
• Desviación estándar: 
𝑠 = √𝑠2 = √122.08 = 11.05 
• Coeficiente de variación: 
𝐶𝑉 =
𝑆
�̅�
=
11.05
28.8
= 0.3837 = 38.37% 
Como podemos notar la variación de los datos es moderadamente alta, siendo el coeficiente 
de variación de 38.37%, la desviación estándar alrededor de la media es de 11.05, por lo que 
siendo la media de 28.8, significa que la variación encontrada en la variable espesor del 
pliegue de la piel en tríceps es relativamente alta, lo cual se corresponde con la información 
suministrada. 
 
 
 
• Cuartiles: 
𝑄𝑘 =
𝑘𝑁
4
 
𝑖 =
(1) ∗ (50)
4
=
(1) ∗ (50)
4
= 12.5 → 𝑄1 = 𝑋12.5 ≈ 𝑋13 = 20; 
𝑒𝑠𝑡𝑒 𝑟𝑒𝑠𝑢𝑙𝑡𝑎𝑑𝑜 𝑖𝑛𝑑𝑖𝑐𝑎 𝑞𝑢𝑒 𝑒𝑙 25% 𝑑𝑒 𝑙𝑎𝑠 𝑚𝑢𝑗𝑒𝑟𝑒𝑠 𝑒𝑛𝑐𝑢𝑒𝑠𝑡𝑎𝑑𝑎𝑠 𝑡𝑖𝑒𝑛𝑒 𝑢𝑛𝑎 𝑆𝐾𝐼𝑁 𝑑𝑒 20 𝑜 𝑚𝑒𝑛𝑜𝑟 
𝑖 =
2 ∗ 50
4
= 25 → 𝑄2 =
𝑋25 + 𝑋26
2
=
70 + 70
2
= 28 𝑆𝐾𝐼𝑁, 𝑎𝑙 𝑖𝑔𝑢𝑎𝑙 𝑞𝑢𝑒 𝑙𝑎 𝑚𝑒𝑑𝑖𝑎𝑛𝑎 
𝑖 =
(3) ∗ (50)
4
=
150
4
= 37.5 → 𝑄3 = 𝑋37.5 ≈ 𝑋38 = 37 𝑆𝐾𝐼𝑁 
; 𝑒𝑙 75% 𝑑𝑒 𝑙𝑎𝑠 𝑚𝑢𝑗𝑒𝑟𝑒𝑠 𝑒𝑛𝑐𝑢𝑒𝑠𝑡𝑎𝑑𝑎𝑠 𝑡𝑖𝑒𝑛𝑒 𝑢𝑛𝑎 𝑆𝐾𝐼𝑁 𝑑𝑒 37 𝑜 𝑚𝑒𝑛𝑜𝑟 
• Diagrama de caja y bigotes: 
 
𝑅𝐼𝐶 = 𝑄3 − 𝑄1 = 37 − 20 = 17 
𝐶𝐼𝐼 = 𝑄1 − 1.5 ∗ 𝑅𝐼𝐶 = 20 − 1.5 ∗ 17 = 0 
𝐶𝐼𝑆 = 𝑄3 + 1.5 ∗ 𝑅𝐼𝐶 = 37 + 1.5 ∗ 17 = 62.5 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
• Para la variable índice de masa corporal. (bmi): 
o Distribución de frecuencia: 
 
𝑹𝒂𝒏𝒈𝒐: 𝒙𝒎𝒂𝒙 − 𝒙𝒎𝒊𝒏 = 𝟒𝟗. 𝟕 − 𝟏𝟗. 𝟒 = 𝟑𝟎. 𝟑 
𝒌 = 𝟏 + 𝟑. 𝟑𝟑 𝐥𝐨𝐠(𝒏) = 𝟏 + 𝟑. 𝟑𝟑 𝐥𝐨𝐠(𝟓𝟎) = 𝟔. 𝟔𝟒 ≈ 𝟕 
𝑨𝒎𝒑𝒍𝒊𝒕𝒖𝒅 =
𝑹
𝒌
=
𝟑𝟎. 𝟑
𝟕
= 𝟒. 𝟑𝟑 ≈ 𝟒. 𝟒 
𝑹𝒂𝒏𝒈𝒐 𝒂𝒎𝒑𝒍𝒊𝒂𝒅𝒐: 𝒌 ∗ 𝑨 = 𝟕 ∗ 𝟒. 𝟒 = 𝟑𝟎. 𝟖 
𝒆 = 𝑹𝒂 − 𝑹 = 𝟑𝟎. 𝟖 − 𝟑𝟎. 𝟑 = 𝟎. 𝟓 
 
𝑳𝒊 = 𝒙𝒎𝒊𝒏 − 𝒆
𝟐⁄ = 𝟏𝟗. 𝟒 − 𝟎. 𝟐𝟓 = 𝟏𝟗. 𝟏𝟓 
𝑳𝒔 = 𝑳𝒊 + 𝑨 = 𝟏𝟗. 𝟏𝟓 + 𝟒. 𝟒 = 𝟐𝟑. 𝟓𝟓 
 
Tabla de frecuencias: 
i 
clases 
Li Ls 
marca de 
clase 
Frecuencia 
Absoluta 
Frecuencia 
Relativa 
Frecuencia 
Absoluta 
Acum 
Frecuencia 
Relativa 
Acum 
1. [ 19,2 - 23,6) 21,35 6 0,12 6 0,12 
2. [ 23,6 - 28,0) 25,75 10 0,20 16 0,32 
3. [ 28,0 - 32,4) 30,15 12 0,24 28 0,56 
4. [ 32,4 - 36,8) 34,55 9 0,18 37 0,74 
5. [ 36,8 - 41,2) 38,95 6 0,12 43 0,86 
6. [ 41,2 - 45,6) 43,35 4 0,08 47 0,94 
7. [ 45,6 - 50,0) 47,75 3 0,06 50 1 
La anterior tabla muestra como los valores se encuentran distribuidos en las primeras clases, 
lo que hace que más de la mitad de los datos se encuentren en los primeros 3 clases. 
 
o Grafica: 
 
6 
10 
12 
9 
6 
4 
3 
0
2
4
6
8
10
12
14
21,35 25,75 30,15 34,55 38,95 43,35 47,75
Fr
ec
u
en
ci
a 
A
b
so
lu
ta
Histograma
 
 
 
Como podemos observar en la gráfica la distribución de los datos no es muy homogénea, es 
decir, que la variación en el conjunto de datos es bastante, encontrando dos puntos más altos 
que pueden desviar los datos de las medidas centrales y ubicados en la parte inicial de la 
gráfica. 
 Medidas de tendencia central: 
• La media aritmética: 
 
�̅� =
∑ 𝑓𝑖 ∗ 𝑥𝑖
𝑁
=
(21.35 ∗ 6) + (25.75 ∗ 10) + ⋯ + (38.95 ∗ 6) + (43.35 ∗ 4) + (47.75 ∗ 3)
50
=
1608.7
50
= 32.17 𝑑𝑒 𝑖𝑚𝑐 
 
 
 
• La moda 
 
𝑀𝑜 = 30.15; 𝑚𝑜𝑑𝑎 𝑝𝑎𝑟𝑎 𝑒𝑙 𝑖𝑚𝑐 
 
• La mediana 
𝑀𝑒 =
𝑥
(
𝑛
2
)
+ 𝑥
(
𝑛
2
+1)
2
=
𝑥(25) + 𝑥(26)
2
=
30.5 + 31
2
= 30.75 𝑑𝑒 𝑖𝑚𝑐 
 
Como podemos ver la moda es la más baja en relación a las demás medidas dado que está 
representa el valor más frecuente del conjunto de datos, la mediana y la media difieren 
bastante entre si dado que existen valores atípicos que afectan la centralidad de la misma. 
o Medidas de variabilidad: 
• La varianza: 
𝑠2 =
∑(𝑥𝑖 − �̅�)2 ∗ 𝑓𝑖
𝑁 − 1
=
(376.36 + 384.16 + 501.76 + ⋯ + 2097.64 + 2180.89 + 2470.09) − (50)(32.172)
50 − 1
 
=
2718.53
49
= 55.48 
 
 
 
• Desviación estándar: 
𝑠 = √𝑠2 = √55.48 = 7.45 
• Coeficiente de variación: 
𝐶𝑉 =
𝑆
�̅�
=
7.45
32.17
= 0.2316 = 23.16% 
Como podemos notar la variación de los datos es moderadamente baja, siendo el coeficiente 
de variación de 23.16%, la desviación estándar alrededor de la media es de 7.45, por lo que 
siendo la media de 32.17, significa que la variación encontrada en la variable de índice de 
masa corporal es relativamente baja, lo cual se corresponde con la información suministrada. 
• Cuartiles: 
𝑄𝑘 =
𝑘𝑁
4
 
𝑖 =
(1) ∗ (50)
4
=
(1) ∗ (50)
4
= 12.5 → 𝑄1 = 𝑋12.5 ≈ 𝑋13 = 25.8; 
𝑒𝑠𝑡𝑒 𝑟𝑒𝑠𝑢𝑙𝑡𝑎𝑑𝑜 𝑖𝑛𝑑𝑖𝑐𝑎 𝑞𝑢𝑒 𝑒𝑙 25% 𝑑𝑒 𝑙𝑎𝑠 𝑚𝑢𝑗𝑒𝑟𝑒𝑠 𝑒𝑛𝑐𝑢𝑒𝑠𝑡𝑎𝑑𝑎𝑠 𝑡𝑖𝑒𝑛𝑒 𝑢𝑛𝑎 𝐼𝑀𝐶 𝑑𝑒 20 𝑜 𝑚𝑒𝑛𝑜𝑟 
𝑖 =
2 ∗ 50
4
= 25 → 𝑄2 =
𝑋25 + 𝑋26
2
=
30.5 + 31
2
= 30.75 𝐼𝑀𝐶, 𝑎𝑙 𝑖𝑔𝑢𝑎𝑙 𝑞𝑢𝑒 𝑙𝑎 𝑚𝑒𝑑𝑖𝑎𝑛𝑎 
𝑖 =
(3) ∗ (50)
4
=
150
4
= 37.5 → 𝑄3 = 𝑋37.5 ≈ 𝑋38 = 37.1 𝐼𝑀𝐶 
; 𝑒𝑙 75% 𝑑𝑒 𝑙𝑎𝑠 𝑚𝑢𝑗𝑒𝑟𝑒𝑠 𝑒𝑛𝑐𝑢𝑒𝑠𝑡𝑎𝑑𝑎𝑠 𝑡𝑖𝑒𝑛𝑒 𝑢𝑛𝑎 𝐼𝑀𝐶 𝑑𝑒 37.1 𝑜 𝑚𝑒𝑛𝑜𝑟 
 
 
 
 
 
• Diagrama de caja y bigotes: 
 
𝑅𝐼𝐶 = 𝑄3 − 𝑄1 = 37.1 − 25.8 = 11.3 
𝐶𝐼𝐼 = 𝑄1 − 1.5 ∗ 𝑅𝐼𝐶 = 25.8 − 1.5 ∗ 11.3 = 0 
𝐶𝐼𝑆 = 𝑄3 + 1.5 ∗ 𝑅𝐼𝐶 = 37.1 + 1.5 ∗ 11.3 = 54.05 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
• Para la variable edad en años. (age): 
o Distribución de frecuencia: 
Tabla de frecuencias: 
i Xi 
Frecuencia 
Absoluta 
Frecuencia 
Relativa 
Frecuencia 
Absoluta Acum 
Frecuencia 
Relativa Acum 
1. 21 3 0,06 3 0,06 
2. 22 7 0,14 10 0,20 
3. 23 2 0,04 12 0,24 
4. 24 3 0,06 15 0,30 
5. 25 2 0,04 17 0,34 
6. 26 4 0,08 21 0,42 
7. 27 4 0,08 25 0,50 
8. 28 1 0,02 26 0,52 
9. 29 1 0,02 27 0,54 
10. 30 1 0,02 28 0,56 
11. 31 3 0,06 31 0,62 
12. 32 1 0,02 32 0,64 
13. 33 2 0,04 34 0,68 
14. 34 1 0,02 35 0,70 
15. 36 1 0,02 36 0,72 
16. 38 1 0,02 37 0,74 
17. 42 2 0,04 39 0,78 
18. 43 1 0,02 40 0,80 
19. 45 2 0,04 42 0,84 
20. 46 1 0,02 43 0,86 
21. 48 1 0,02 44 0,88 
22. 50 1 0,02 45 0,90 
23. 51 1 0,02 46 0,92 
24. 53 1 0,02 47 0,94 
25. 54 1 0,02 48 0,96 
26. 56 1 0,02 49 0,98 
27. 60 1 0,02 50 1,00 
Podemos observar en la anterior tabla como los datos en un 50% se agrupan en los primeros 
7 intervalos, el 70% en el intervalo 14 y el 80% en el número 18, por lo que presentan una 
desviación hacia la izquierda o una tendencia hacia edades menores al momento de responder 
la encuesta. 
 
 
 
 
 
 
o Grafica: 
 
Como podemos observar en la gráfica la distribución de los datos no es muy homogénea, es 
decir, que la variación de los datos esta inclinada hacia los primeros valores o edades 
inferiores, encontrando que los puntos más altos de los datos se encuentran más hacia la 
izquierda. 
 Medidas de tendencia central: 
• La media aritmética: 
 
�̅� =
∑ 𝑓𝑖∗ 𝑥𝑖
𝑁
=
(21 ∗ 3) + (22 ∗ 7) + (23 ∗ 2) + ⋯ + (51 ∗ 1) + (53 ∗ 1) + (54 ∗ 1) + (56 ∗ 1) + (60 ∗ 1)
50
=
1618
50
= 32.36 𝑎ñ𝑜𝑠 𝑑𝑒 𝑒𝑑𝑎𝑑 
 
 
 
• La moda 
 
𝑀𝑜 = 22; 𝑚𝑜𝑑𝑎 𝑝𝑎𝑟𝑎 𝑙𝑜𝑠 𝑎ñ𝑜𝑠 𝑑𝑒 𝑒𝑑𝑎𝑑 
 
3 
7 
2 
3 
2 
4 4 
1 1 1 
3 
1 
2 
1 1 1 
2 
1 
2 
1 1 1 1 1 1 1 1 
0
1
2
3
4
5
6
7
8
21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 36 38 42 43 45 46 48 50 51 53 54 56 60
Fr
ec
u
en
ci
a 
A
b
so
lu
ta
Histograma
 
 
 
• La mediana 
𝑀𝑒 =
𝑥
(
𝑛
2
)
+ 𝑥
(
𝑛
2
+1)
2
=
𝑥(25) + 𝑥(26)
2
=
27 + 28
2
= 27.5 𝑎ñ𝑜𝑠 𝑑𝑒 𝑒𝑑𝑎𝑑 
Como podemos ver la moda es mucha más baja en relación a las demás medidas dado que 
está representa el valor más frecuente del conjunto de datos, la mediana y la media difieren 
entre si dado que existen valores que afectan la media y la desplazan de la mediana. 
o Medidas de variabilidad: 
• La varianza: 
𝑠2 =
∑(𝑥𝑖 − �̅�)2 ∗ 𝑓𝑖
𝑁 − 1
=
(441 + 441 + 441 + 484 + ⋯ + 2916 + 3136 + 3600) − (50)(32.362)
50 − 1
 
=
5923.52
49
= 120.89 
• Desviación estándar: 
𝑠 = √𝑠2 = √120.89 = 10.99 
• Coeficiente de variación: 
𝐶𝑉 =
𝑆
�̅�
=
10.99
32.36
= 0.3396 = 33.96% 
Como podemos notar la variación de los datos es moderadamente alta, siendo el coeficiente 
de variación de 33.96%, la desviación estándar alrededor de la media es de 10.99, por lo que 
siendo la media de 32.36 significa que la variación encontrada en la variable edad en años es 
relativamente alta, lo cual se corresponde con la información suministrada. 
• Cuartiles: 
𝑄𝑘 =
𝑘𝑁
4
 
 
 
 
𝑖 =
(1) ∗ (50)
4
=
(1) ∗ (50)
4
= 12.5 → 𝑄1 = 𝑋12.5 ≈ 𝑋13 = 24; 
𝑒𝑠𝑡𝑒 𝑟𝑒𝑠𝑢𝑙𝑡𝑎𝑑𝑜 𝑖𝑛𝑑𝑖𝑐𝑎 𝑞𝑢𝑒 𝑒𝑙 25% 𝑑𝑒 𝑙𝑎𝑠 𝑚𝑢𝑗𝑒𝑟𝑒𝑠 𝑒𝑛𝑐𝑢𝑒𝑠𝑡𝑎𝑑𝑎𝑠 𝑡𝑖𝑒𝑛𝑒 𝑢𝑛𝑎 𝐸𝐷𝐴𝐷 𝑑𝑒 24 𝑎ñ𝑜𝑠 𝑜 𝑚𝑒𝑛𝑜𝑟 
𝑖 =
2 ∗ 50
4
= 25 → 𝑄2 =
𝑋25 + 𝑋26
2
=
27 + 28
2
= 27.5 𝑎ñ𝑜𝑠 𝑑𝑒 𝐸𝐷𝐴𝐷, 𝑎𝑙 𝑖𝑔𝑢𝑎𝑙 𝑞𝑢𝑒 𝑙𝑎 𝑚𝑒𝑑𝑖𝑎𝑛𝑎 
𝑖 =
(3) ∗ (50)
4
=
150
4
= 37.5 → 𝑄3 = 𝑋37.5 ≈ 𝑋38 = 42 𝑎ñ𝑜𝑠 𝑑𝑒 𝐸𝐷𝐴𝐷 
; 𝑒𝑙 75% 𝑑𝑒 𝑙𝑎𝑠 𝑚𝑢𝑗𝑒𝑟𝑒𝑠 𝑒𝑛𝑐𝑢𝑒𝑠𝑡𝑎𝑑𝑎𝑠 𝑡𝑖𝑒𝑛𝑒 𝑢𝑛𝑎 𝐸𝐷𝐴𝐷 𝑑𝑒 42 𝑎ñ𝑜𝑠 𝑜 𝑚𝑒𝑛𝑜𝑟 
• Diagrama de caja y bigotes: 
 
𝑅𝐼𝐶 = 𝑄3 − 𝑄1 = 42 − 24 = 18 
𝐶𝐼𝐼 = 𝑄1 − 1.5 ∗ 𝑅𝐼𝐶 = 24 − 1.5 ∗ 18 = 0 
𝐶𝐼𝑆 = 𝑄3 + 1.5 ∗ 𝑅𝐼𝐶 = 42 + 1.5 ∗ 18 = 69 
Como podemos ver en el diagrama de cuello y bigotes, 
existen valores que extienden el bigote, lo que desvía la 
media de la mediana. 
 
 
 
 
 
 
 
 
• Para variable diabéticos según criterios de la OMS. (type): 
o Distribución de frecuencia: 
 
I Xi 
Frecuencia 
Absoluta 
Frecuencia 
Relativa 
Frecuencia 
Absoluta 
Acum 
Frecuencia 
Relativa Acum 
1 NO 35 0,70 35 0,70 
2 SI 15 0,30 50 1,00 
De la anterior tabla podemos notar como el 70% de las mujeres encuestadas no tenía diabetes, 
mientras el 30% restante según los criterios de la OMS si presentaba esta patología. 
Grafica: 
 
De la anterior graficas podemos notar la gran diferencia entre la cantidad de mujeres sin la 
patología (diabetes) frente a las que si presentaron esta enfermedad. 
 
 
 
 
35
15
0
5
10
15
20
25
30
35
40
NO SI
Histograma
 
 
 
CONCLUSIONES 
Al culminar esta actividad pudimos verificar la importancia del manejo de las herramientas 
estadísticas para la tabulación y procesamiento de datos, y su relevancia para el análisis e 
interpretación de los resultados obtenidos en el ámbito de estudio, en este caso estudios 
clínicos, los cuales deben ser claros y brindar al investigador suficiente información para la 
toma de decisiones. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
BIBLIOGRAFIA 
 
Vergara, J., Quesada, V., (2007). Estadística Básica con Aplicaciones en MS EXCEL. 
Universidad de Cartagena. ISBN: 978-84-690-5503-8 
Montgomery, D. (2003). Probabilidad y Estadística aplicadas a la Ingeniería. EDITORIAL 
LIMUSA. 
RONALD E. WALPOLE, R. (2012). Probabilidad y estadística para ingeniería y ciencias. 
PEARSON EDUCACION, México.