1Tablas de distribución de frecuencias
Una tabla de frecuencias organiza los datos crudos contando cuántas veces aparece cada valor o categoría. Para variables cualitativas, cada fila es una categoría; para variables cuantitativas continuas con muchos valores distintos, los datos se agrupan primero en intervalos de clase (rangos de valores), ya que listar cada valor individual por separado produciría una tabla demasiado extensa para ser útil.
| Columna | Qué representa |
|---|---|
| Frecuencia absoluta (fi) | Cantidad de observaciones que caen en esa categoría o intervalo |
| Frecuencia relativa | Frecuencia absoluta dividida por el total de observaciones — permite comparar entre muestras de tamaño distinto |
| Frecuencia relativa porcentual | Frecuencia relativa expresada como porcentaje (× 100) |
| Frecuencia acumulada | Suma de las frecuencias de esa categoría/intervalo y todas las anteriores — solo tiene sentido para variables ordinales o cuantitativas, no para nominales |
El número de intervalos de clase para agrupar una variable continua es una decisión con consecuencias reales: demasiados intervalos generan una tabla tan detallada como los datos crudos (sin ganancia de síntesis); demasiado pocos intervalos ocultan la forma real de la distribución. Una regla práctica habitual sugiere entre 5 y 15 intervalos según el tamaño de la muestra.
2Elegir la representación gráfica correcta
El tipo de variable (capítulo I.1) determina qué gráfico es apropiado — usar el gráfico equivocado no es solo una cuestión estética, produce una representación visual engañosa de los datos:
| Gráfico | Tipo de variable apropiado | Por qué |
|---|---|---|
| Gráfico de barras | Cualitativa (nominal u ordinal) | Las barras están separadas entre sí, reflejando que las categorías son discretas y no forman un continuo |
| Gráfico de sectores (torta) | Cualitativa nominal, pocas categorías | Muestra la proporción de cada categoría respecto del total — pierde legibilidad con más de 5-6 categorías |
| Histograma | Cuantitativa continua | Las barras están contiguas (sin espacios), reflejando que los intervalos de clase forman un continuo numérico ininterrumpido |
| Polígono de frecuencias | Cuantitativa continua | Une los puntos medios de cada intervalo con una línea — útil para comparar la forma de dos o más distribuciones superpuestas |
| Diagrama de tallo y hoja | Cuantitativa, muestras pequeñas | Conserva los valores individuales exactos mientras muestra la forma de la distribución — se pierde esa información al agrupar en un histograma |
| Diagrama de caja (boxplot) | Cuantitativa, especialmente para comparar grupos | Resume mediana, cuartiles y valores atípicos en una sola figura compacta — desarrollado en el capítulo I.4 |
¿Por qué la diferencia entre un histograma (barras contiguas) y un gráfico de barras (barras separadas) no es un simple detalle estético? Porque el espacio entre las barras comunica una propiedad matemática real: en un gráfico de barras de categorías nominales (ej. grupos sanguíneos), no existe ningún valor "entre" A y B — las categorías son discretas y no ordenadas de forma continua, y el espacio lo refleja correctamente. En un histograma de una variable continua (ej. presión arterial agrupada en intervalos de 10 mmHg), sí existe un continuo real de valores posibles entre 120 y 130 mmHg — dejar espacio entre esas barras sugeriría falsamente que existen "huecos" en la escala de medición donde no puede haber ningún valor, lo cual es matemáticamente incorrecto. La convención gráfica, en este caso, no es arbitraria: codifica si la variable subyacente es discreta/categórica o continua.
3Forma de la distribución
Al graficar una variable cuantitativa continua, la forma resultante aporta información clínicamente relevante:
| Forma | Descripción | Implicancia |
|---|---|---|
| Simétrica (normal) | Media, mediana y moda coinciden aproximadamente en el centro | La media es un buen resumen de la tendencia central (capítulo I.3) |
| Asimétrica a la derecha (sesgo positivo) | Cola larga hacia valores altos | La media es arrastrada hacia arriba por esos valores extremos — la mediana representa mejor al "dato típico" |
| Asimétrica a la izquierda (sesgo negativo) | Cola larga hacia valores bajos | La media es arrastrada hacia abajo — misma lógica, en sentido inverso |
| Bimodal | Dos picos claramente diferenciados | Sugiere que la muestra podría estar mezclando dos poblaciones distintas (ej. dos subgrupos de pacientes con comportamiento biológico diferente) |
4Trampas de examen
| Trampa | Por qué confunde | Aclaración |
|---|---|---|
| Usar un gráfico de sectores para una variable cuantitativa continua | Los gráficos de sectores son visualmente populares y parecen aplicables a cualquier dato | El gráfico de sectores solo tiene sentido para variables cualitativas con pocas categorías — para una variable continua corresponde un histograma |
| Calcular frecuencia acumulada en una variable nominal (ej. grupos sanguíneos) | La fórmula de acumular frecuencias es mecánicamente aplicable a cualquier tabla | La frecuencia acumulada solo tiene sentido lógico si las categorías tienen un orden real — no existe un "acumulado hasta AB" con sentido interpretable si las categorías (A, B, AB, O) no están ordenadas entre sí |
5Puntos clave
- Las tablas de frecuencia organizan datos crudos en frecuencia absoluta, relativa, porcentual y acumulada (esta última solo válida si hay orden).
- El tipo de variable determina el gráfico apropiado: barras/sectores para cualitativas, histograma/polígono/tallo-hoja/boxplot para cuantitativas.
- Barras separadas (categorías discretas) vs. histograma con barras contiguas (continuo real) no es una convención arbitraria.
- La forma de la distribución (simétrica, sesgada, bimodal) orienta qué medida de tendencia central usar (capítulo I.3).