Promedio de talla de los estudiantes del 2.° D: media aritmética y variables de estudio

Ejemplo: Promedio del peso y la talla de los estudiantes del 2.° D

La página presenta un mismo dato representado de tres maneras: tabla, ilustración y fórmula, y cierra con la medida de tendencia central obtenida.

1. Se identifica la marca de clase X_i de cada intervalo (punto medio) y la frecuencia absoluta f_i.
2. Se multiplica cada marca de clase por su frecuencia: 1{,}525\times 5=7{,}625; 1{,}595\times 5=7{,}975; 1{,}665\times 1=1{,}665.
3. Se suman los productos: \sum X_i f_i = 7{,}625+7{,}975+1{,}665 = 17{,}265.
4. Se suma la frecuencia total: n=\sum f_i = 5+5+1 = 11 estudiantes.
5. Se sustituye en la fórmula de la media aritmética:

\bar{x}=\frac{\sum_{i=1}^{n} X_i f_i}{n}=\frac{17{,}265}{11}

\bar{x}=1{,}5695\ldots \approx 1{,}57

Respuesta: el promedio de talla de los estudiantes del 2.° D es \bar{x}=1{,}57 m.

Sección 2.1.2. Procesos para reconocer variables de la población o muestra

Una variable estadística es una característica que puede variar en una población o muestra y tomar distintos valores.

1. Determinar el grupo de estudio: puede ser la población completa o una muestra representativa.
2. Seleccionar las variables: identificar las características que realmente influyen en el fenómeno investigado y que se medirán o analizarán.
3. Definir las categorías o niveles: las variables son cuantitativas (se miden con números) o cualitativas (se clasifican en categorías, por ejemplo "de acuerdo", "en desacuerdo" o "neutral").

Además, la página recuerda que tablas y gráficos deben llevar un título explícito que permita interpretarlos sin información adicional, y clasifica las medidas estadísticas en: tendencia central (media, mediana, moda), localización (terciles, cuartiles, quintiles) y dispersión (varianza, desviación estándar, coeficiente de variación), para datos agrupados y no agrupados.