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.

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.