OBJETIVO
El Histograma es una herramienta gráfica utilizada para visualizar y analizar la frecuencia con que una variable toma diferentes valores dentro de un conjunto de datos.
PROCEDIMIENTO DE USO
- Preparación de los datos.
- El primer paso es disponer de unos datos que cumplan las siguientes características:
- Objetivos
- Completos
- Exactos
- Representativos
- Determinar los valores extremos de los datos y el recorrido.
- Identificar en la tabla de datos:
- El valor máximo: Vmax.
- El valor mínimo: Vmin.
- El recorrido: R = Vmax. – Vmin.
- El mínimo nº de datos para un buen histograma es 40
- Definir las clases que contendrá el histograma.
- Clases: son intervalos en que se dividen los valores de los datos.
- Características:
- Todas las clases tendrán el mismo intervalo
- No debe haber solapamiento entre clases
- La amplitud se halla I = RECORRIDO / Nº CLASES
- Construir las clases anotando los límites de cada una de ellas.
- Calcular la frecuencia de clase.
- Determinar el número de datos incluido en cada clase (frecuencia de clase)
- Comprobar que el número total de datos es igual a la suma de las frecuencias de clase.
- Dibujar y rotular los ejes.
- Eje vertical: representa las frecuencias.
- Eje horizontal: representa la magnitud de la característica medida. Se divide en tantos intervalos como clases.
- Dibujar el histograma.
- Dibujar las barras de cada clase. La altura de cada una corresponde a su frecuencia de clase.
- Rotular el gráfico.
- Incluir título, condiciones en que se han recogido los datos, etc.
- Identificar en la tabla de datos:
- El primer paso es disponer de unos datos que cumplan las siguientes características:
Posibles problemas y deficiencias en la interpretación
- No existen reglas para la interpretación, si bien se debe estudiar:
- Las características del Histograma: (media, dispersión, forma).
- Relacionar dichas características con el proceso o la actividad representada, para buscar posibles explicaciones.
- Posibles problemas de interpretación:
- Las conclusiones obtenidas no reflejarán la situación real si:
- Los datos utilizados no son adecuados (sesgados, inexactos, anticuados, etc.).
- La muestra de datos es pequeña o poco representativa.
- No se debe aceptar las conclusiones como hechos, ya que solo son teorías.