Como interpretar un histograma

Como interpretar un histograma

histograma de dispersión

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Para leer un histograma, empieza por mirar el eje horizontal, llamado eje x, para ver cómo se agrupan los datos. A continuación, observa el eje vertical, llamado eje Y, para ver la frecuencia con la que se producen los datos. Por ejemplo, un histograma sobre las alturas de los lanzadores en el béisbol profesional mostrará un eje x con las alturas de los jugadores, y un eje y con el número de jugadores que tienen esas alturas. Para leer el histograma, elige una altura en el eje x, y sigue la parte superior de la barra hasta el eje y para ver cuántos lanzadores tenían esa altura a lo largo de la historia del béisbol profesional. Para aprender a graficar un histograma, ¡desplázate hacia abajo!

ancho de intervalo del histograma

Una distribución de frecuencias muestra la frecuencia con la que se produce cada valor diferente en un conjunto de datos. Un histograma es el gráfico más utilizado para mostrar las distribuciones de frecuencia. Se parece mucho a un gráfico de barras, pero hay importantes diferencias entre ellos. Esta útil herramienta de recogida y análisis de datos se considera una de las siete herramientas básicas de la calidad.

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Un patrón común es la curva en forma de campana conocida como “distribución normal”. En una distribución normal o “típica”, los puntos tienen la misma probabilidad de aparecer en un lado de la media que en el otro. Tenga en cuenta que otras distribuciones se parecen a la distribución normal. Para demostrar que una distribución es normal hay que hacer cálculos estadísticos.

Es importante tener en cuenta que “normal” se refiere a la distribución típica de un proceso concreto. Por ejemplo, muchos procesos tienen un límite natural en un lado y producirán distribuciones sesgadas. Esto es normal -es decir, típico- para esos procesos, aunque la distribución no se considere “normal”.

La distribución sesgada es asimétrica porque un límite natural impide los resultados en un lado. El pico de la distribución está descentrado hacia el límite y una cola se aleja de él. Por ejemplo, una distribución de análisis de un producto muy puro estaría sesgada, porque el producto no puede ser más puro que el 100%. Otros ejemplos de límites naturales son los agujeros que no pueden ser más pequeños que el diámetro de la broca o los tiempos de atención de llamadas que no pueden ser inferiores a cero. Estas distribuciones se denominan asimétricas a la derecha o a la izquierda según la dirección de la cola.

formas y significado de los histogramas

Un histograma es un gráfico que permite descubrir, y mostrar, la distribución de frecuencias subyacente (forma) de un conjunto de datos continuos. Esto permite inspeccionar los datos para ver su distribución subyacente (por ejemplo, la distribución normal), los valores atípicos, la asimetría, etc. A continuación se muestra un ejemplo de histograma y los datos brutos con los que se construyó:

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Para construir un histograma a partir de una variable continua, primero hay que dividir los datos en intervalos, llamados intervalos. En el ejemplo anterior, la edad se ha dividido en intervalos, en los que cada intervalo representa un período de 10 años a partir de los 20 años. Cada casilla contiene el número de ocurrencias de puntuaciones en el conjunto de datos que están contenidas en esa casilla. Para el conjunto de datos anterior, se han tabulado las frecuencias en cada casilla junto con las puntuaciones que contribuyeron a la frecuencia en cada casilla (véase más abajo):

Observe que, a diferencia de un gráfico de barras, no hay “huecos” entre las barras (aunque algunas barras pueden estar “ausentes” reflejando que no hay frecuencias). Esto se debe a que un histograma representa un conjunto de datos continuos y, como tal, no hay huecos en los datos (aunque tendrá que decidir si redondea hacia arriba o hacia abajo las puntuaciones en los límites de las casillas).

media del histograma

Bimodal: Una forma bimodal, que se muestra a continuación, tiene dos picos. Esta forma puede mostrar que los datos provienen de dos sistemas diferentes. Si se produce esta forma, las dos fuentes deben ser separadas y analizadas por separado.

Asimétrico a la derecha: Algunos histogramas muestran una distribución sesgada hacia la derecha, como se muestra a continuación. Una distribución sesgada hacia la derecha se dice que es positivamente sesgada. Este tipo de distribución tiene un gran número de ocurrencias en las celdas de valor inferior (lado izquierdo) y pocas en las celdas de valor superior (lado derecho). Una distribución sesgada puede resultar cuando los datos se recogen de un sistema con un límite como el cero. En otras palabras, todos los datos recogidos tienen valores superiores a cero.

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Asimétrica a la izquierda: Algunos histogramas mostrarán una distribución sesgada hacia la izquierda, como se muestra a continuación. Una distribución sesgada hacia la izquierda se dice que es negativamente sesgada. Este tipo de distribución tiene un gran número de ocurrencias en las celdas de valor superior (lado derecho) y pocas en las celdas de valor inferior (lado izquierdo). Una distribución sesgada puede resultar cuando se recogen datos de un sistema con un límite como el 100. En otras palabras, todos los datos recogidos tienen valores inferiores a 100.

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