Este podcast explica la utilidad de las tablas de frecuencia y las tablas de frecuencia cruzada en la estadística descriptiva, usando el ejemplo histórico de Florence Nightingale. Durante la Guerra de Crimea, Nightingale observó que la alta mortalidad de soldados se debía a condiciones sanitarias deficientes, no a las heridas de guerra. Para probar su punto, creó un gráfico innovador, el diagrama de la rosa, que mostraba el tiempo, el número de muertes y las causas (condiciones sanitarias, heridas y otras). Esto convenció al gobierno británico de realizar reformas sanitarias, demostrando el poder de los datos visuales. Luego, el podcast introduce las tablas de frecuencia como una herramienta para organizar datos categóricos. Estas tablas tienen cuatro columnas: categorías, frecuencias absolutas, frecuencias relativas (que al multiplicarse por 100 dan porcentajes) y frecuencias acumuladas. Las tablas de frecuencia cruzada o de contingencia permiten explorar relaciones entre dos variables categóricas, como sectores geográficos y problemas ambientales. Por ejemplo, un líder comunitario con cinco sectores y tres programas (forestal, basura, agua) puede usar estas tablas para identificar diferencias por sector y asignar presupuestos de manera informada, en lugar de dividir los recursos equitativamente. En resumen, estas herramientas son esenciales para describir realidades, detectar errores y tomar decisiones basadas en evidencia, como lo demostró Nightingale.
Bienvenidos a puntadas a la sal. Bienvenidos a este podcast número 8, donde estaremos hablando de lo que son las tablas de frecuencia y la utilidad que pueden tener para la toma de decisiones o para la descripción de la realidad. Así que en esta ocasión te vengo a contar de una enfermera llamada Flores Niringale, que era británica, y que nació por ahí de 1820. Es verdad que fue conocida por su profesión como enfermera, pero justamente esa profesión es la que la llevó a ser grandes aportaciones en el área de estadística. Durante la guerra de Crimea, por ahí de 1853 hasta 1856, Flores se dio cuenta de que la alta mortalidad de soldados era de vida a las condiciones sanitarias, no tanto a las heridas de guerra. Por lo tanto, estas eran muertes que se podían evitar. Así que se enfocó en tratar de mostrarle al gobierno británico la necesidad urgente de cambiar estas condiciones sanitarias para así evitar más muertes. Se le ocurrió entonces un gráfico donde de manera visual contemplaba tres variables. Una era el tiempo, otra era el número de muertes y la última que era la causa de la muerte que estaba dividida en tres categorías, condiciones sanitarias heridas y otras causas. Así creó lo que se conoce hoy como el diagrama de la rosa o el diagrama del área polar y con ello logró convencer al gobierno que tenía que haber una reforma sanitaria. En 1858 fue reconocida comoviembro de la Roya al Estatística al Society y en 1874, según Aranza Urcají, se convirtió en miembro honorífico de la América en Estatística, la Sociedación y junto con Francis Galton, del que ya les hablé en el podcast pasado, impulsaron una nueva cáteda de estadística en Oxford, donde se incluiría la importancia de la estadística para disciplinas como la educación, la criminología, los asilos, etc. Aunque en su época está fantástica y idea no prospero, pero en los aquí en pleno 2020 descubriendo que Flores y Galton tenían razón. Con esto queda demostrado que los conteos son información relevante si se saben usar y de conteos es de lo que vengo a platicarles el día de hoy. ¿Qué hacer cuando lo que tengo son categorías y no números? ¿Cómo describir una realidad cuando cuento con cualidades? Pues bien la respuesta es simple. Cuenta el número de veces que se repite cada categoría o cualidad. A esto en estadística le llamamos frecuencia, que es de acuerdo con su definición, el número de veces que se repite un suceso o evento. La tabla de frecuencia se es formalmente un arreglo de cuatro columnas, la primera donde se enuncian las categorías, la segunda donde se colocan las frecuencias y la tercera donde van las frecuencias relativas. La cuarta puede ser opcional y es donde aparecerían lo que se conoce como frecuencias acumuladas. La frecuencia relativas es la división de la frecuencia de cada categoría entre el número total de casos con la finalidad de conocer que porción de la población se concentra en qué categoría. Si multiplicas la frecuencia relativa por 100 obtienes lo que tradicionalmente se conoce como porcentaje y que es bastante socorrido. La frecuencia acumulada es como su nombre lo indica la cantidad que se va acumulando de una categoría a otra. Estos sencillos cálculos son una maravilla al momento de conocer tu tabla de datos cuando tienes variables de corte categorico. No solo te indican sobre la concentración o dispersión de tus datos, sino que te sirven para saber si hay errores de dedo de captura de datos extraños en fin. Todo buen análisis estadístico comienza por un buen análisis descriptivo e incluso como lo desmostró Nyingel podrías cambiar la visión del mundo probando tu punto. Una tabla de frecuencias puede convertirse en una tabla de frecuencias cruzada o tabla de contingencia o tabla de dos vías. Cuando tu intención es conocer la relación que existe entre dos variables de corte categorico. Imagínate que eres el líder de una comunidad ficticia dividida en cinco sectores geográficos, a, b, c, d, y e. El sector a tiene 10 colonias, el sector b tiene 15, el sector c tiene 12 colonias, el sector d tiene 17 y el sector e tiene 11 colonias. O sea que tienes un total de 65 colonias o individuos en esta distica a tu cargo. El gobierno te da presupuesto para lanzar tres programas ambientales, forestal, basura y agua. Una opción y yo pensaría que es la menos inteligente es dividir el presupuesto en 5 y mandar a cada sector a que lance los tres programas por igual. Otra opción es conocer si hay una relación entre los cinco sectores geográficos y los tres problemas ambientales. Entonces calculas una tabla de frecuencias cruzada en donde en las colubnas colocas a los tres programas forestal, basura, agua. Y en las filas colocas a los cinco sectores geográficos, a, b, c, d, y e. Te das cuenta como la suma de cada renglón debe de darte el total de las colonias de cada sector. Y la suma de cada columna te estaría arrojando la porción de las colonias con con estos problemas. De tal manera que con esta sencilla tabla tú podrías como líder de una comunidad decidir varias cosas. Por ejemplo, identificar si hay una diferencia de problemáticas ambientales por sector geográfico. También podrías decidir que porcentaje de depro supuesto se va a cada programa dependiendo del número de colonias que demanden esa problemática. La tercera, colocar el dinero donde se ama sutil basado en información de la realidad y no solo en tu particular punto de vista. De manera que las tablas de frecuencia y las tablas de frecuencia cruzada son una estadística descritiva útil en todas las áreas donde tengas datos cualitativos. Espero que esta información haya sido de utilidad y bueno, información sobre tablas de frecuencia puede encontrar muchísimo en internet. Así que usa lo que tengas a la mano. Gracias y hasta la próxima. Post data. En el fondo se escuchan unos claxons o perritos a veces. Son situaciones que están fuera de mi control pero que son parte de la vida cotidiana. Así que por eso las deje.
Podcast Summary
Key Points:
Florence Nightingale, enfermera británica del siglo XIX, usó la estadística para demostrar que las malas condiciones sanitarias causaban más muertes que las heridas de guerra en la Guerra de Crimea.
Creó el diagrama de la rosa (área polar) para visualizar tres variables (tiempo, muertes y causas) y convenció al gobierno británico de implementar reformas sanitarias.
Las tablas de frecuencia organizan datos categóricos en cuatro columnas
Las tablas de frecuencia cruzada o de contingencia analizan la relación entre dos variables categóricas, como sectores geográficos y problemas ambientales.
Estas herramientas permiten tomar decisiones basadas en datos, identificar patrones y asignar recursos de manera eficiente.
Summary:
Este podcast explica la utilidad de las tablas de frecuencia y las tablas de frecuencia cruzada en la estadística descriptiva, usando el ejemplo histórico de Florence Nightingale. Durante la Guerra de Crimea, Nightingale observó que la alta mortalidad de soldados se debía a condiciones sanitarias deficientes, no a las heridas de guerra. Para probar su punto, creó un gráfico innovador, el diagrama de la rosa, que mostraba el tiempo, el número de muertes y las causas (condiciones sanitarias, heridas y otras).
Esto convenció al gobierno británico de realizar reformas sanitarias, demostrando el poder de los datos visuales. Luego, el podcast introduce las tablas de frecuencia como una herramienta para organizar datos categóricos. Estas tablas tienen cuatro columnas: categorías, frecuencias absolutas, frecuencias relativas (que al multiplicarse por 100 dan porcentajes) y frecuencias acumuladas.
Las tablas de frecuencia cruzada o de contingencia permiten explorar relaciones entre dos variables categóricas, como sectores geográficos y problemas ambientales. Por ejemplo, un líder comunitario con cinco sectores y tres programas (forestal, basura, agua) puede usar estas tablas para identificar diferencias por sector y asignar presupuestos de manera informada, en lugar de dividir los recursos equitativamente. En resumen, estas herramientas son esenciales para describir realidades, detectar errores y tomar decisiones basadas en evidencia, como lo demostró Nightingale.
FAQs
Es un arreglo de cuatro columnas: categorías, frecuencias, frecuencias relativas y opcionalmente frecuencias acumuladas. Sirve para describir datos categóricos contando cuántas veces se repite cada categoría.
Se divide la frecuencia de cada categoría entre el número total de casos. Al multiplicarla por 100 se obtiene el porcentaje.
Es la cantidad que se va sumando de una categoría a otra en la tabla, mostrando el total acumulado hasta cada punto.
Es una tabla que relaciona dos variables categóricas, colocando una en filas y otra en columnas, para analizar su asociación.
Fue una enfermera británica que creó el diagrama de la rosa o área polar para mostrar que la alta mortalidad en la guerra de Crimea se debía a malas condiciones sanitarias, y así impulsó reformas.
Ayudan a identificar concentraciones o dispersiones en datos categóricos, detectar errores y basar decisiones en información real, como asignar presupuestos según problemas específicos.
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