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¿Qué tipo de datos se representa con variables cualitativas?

• Temperatura
• Color de ojos
• Altura
• Peso

Answer explanation

Las variables cualitativas describen características o atributos no numéricos, como el color de ojos, el género o el estado civil. A diferencia de las cuantitativas, no se pueden medir numéricamente. En esta pregunta, “color de ojos” es una categoría, por lo tanto es una variable cualitativa.

¿Cuál de estos es un ejemplo de variable cuantitativa discreta?

• Peso
• Número de hijos
• Estatura
• Tiempo

Answer explanation

Una variable cuantitativa discreta toma valores enteros y contables, como el número de hijos, de coches o de libros. A diferencia de las variables continuas (como el peso o la estatura), no puede tomar valores intermedios. Por eso, “número de hijos” es un ejemplo claro de variable cuantitativa discreta.

¿Qué representa la frecuencia absoluta?

• La media de los datos
• La desviación típica
• El número de veces que se repite un valor
• El valor más frecuente

Answer explanation

La frecuencia absoluta indica cuántas veces aparece un valor en un conjunto de datos. Es un conteo directo, sin porcentajes ni acumulaciones. Por ejemplo, si el número 8 aparece 5 veces en una encuesta, su frecuencia absoluta es 5.

¿Qué es la frecuencia relativa?

• La suma de las frecuencias absolutas
• El número de clases
• La moda
• El cociente entre la frecuencia absoluta y el total

Answer explanation

La frecuencia relativa se obtiene dividiendo la frecuencia absoluta de un valor entre el total de datos. Representa la proporción o porcentaje que ocupa ese valor respecto al conjunto completo. Por ejemplo, si 10 personas eligen una opción de un total de 50, su frecuencia relativa es 10/50 = 0,2 (o 20%)

¿Cuál es el propósito de agrupar datos en intervalos?

• Reducir la cantidad de datos
• Eliminar datos atípicos
• Facilitar el análisis estadístico
• Aumentar el tamaño de la muestra

Answer explanation

Agrupar datos en intervalos permite organizar y resumir grandes cantidades de datos numéricos. Esto facilita su análisis y visualización, especialmente cuando hay muchos valores distintos. En lugar de analizar cada dato por separado, se observa su comportamiento en rangos.

¿Qué gráfico se utiliza para representar frecuencias absolutas de datos agrupados?

• Gráfico de barras
• Histograma
• Gráfico circular
• Boxplot

Answer explanation

El histograma es el gráfico adecuado para representar frecuencias absolutas de datos numéricos agrupados en intervalos. A diferencia del gráfico de barras, en el histograma las barras están juntas porque representan rangos continuos. Muestra claramente la distribución y concentración de los datos.

¿Qué representa el eje vertical de un histograma?

• Frecuencia absoluta
• Intervalos
• Porcentaje acumulado
• Moda

Answer explanation

En un histograma, el eje vertical (Y) representa la frecuencia absoluta, es decir, cuántas veces se repiten los datos dentro de cada intervalo. El eje horizontal (X) muestra los intervalos de valores. Así, cada barra refleja la cantidad de datos en un rango determinado.

¿Qué representa una ojiva?

• Frecuencia absoluta
• Frecuencia relativa
• Frecuencia acumulada
• Media

Answer explanation

Una ojiva es un gráfico lineal que representa la frecuencia acumulada, ya sea absoluta o relativa. Permite ver cómo se acumulan los datos a lo largo de los intervalos, facilitando la identificación de percentiles, mediana y tendencias acumulativas en la distribución.

¿Qué es un dato atípico?

• El más frecuente
• El que se repite dos veces
• El que se encuentra lejos del resto
• El menor valor del conjunto

Answer explanation

Un dato atípico (o outlier) es un valor que se aleja considerablemente del resto de los datos. Puede influir de forma importante en medidas como la media y suele detectarse visualmente en gráficos como el boxplot, donde aparece fuera de los bigotes.

¿Qué gráfico permite identificar datos atípicos fácilmente?

• Gráfico de barras
• Histograma
• Boxplot
• Polígono de frecuencias

Answer explanation

El boxplot (o gráfico de caja) es ideal para detectar datos atípicos. Representa los cuartiles, la mediana y la dispersión, y muestra los valores atípicos como puntos separados fuera de los “bigotes” del gráfico. Por eso, es una herramienta muy útil para analizar la variabilidad y la simetría de los datos.