Estadistica Bivariada
| Sitio: | MATEMÁTICAS × Profe Arauco |
| Curso: | Media 1 |
| Libro: | Estadistica Bivariada |
| Imprimido por: | Invitado |
| Día: | jueves, 23 de julio de 2026, 20:00 |
Tabla de contenidos
- 1. Dos características, una misma población
- 2. De la tabla de doble entrada a la nube de puntos
- 3. Leyendo nubes de puntos
- 4. ¿Hay relación entre las variables?
- 5. Encuestamos y graficamos datos reales
- 6. Comparando dos poblaciones con colores
- 7. Rectas que separan grupos
- 8. Proyecto final: describir, comparar y argumentar
1. Dos características, una misma población
Dos características, una misma población
Objetivos
- Reconocer que una misma persona u objeto puede entregar dos datos numéricos.
- Distinguir población, individuo y variables en una situación simple.
- Representar dos datos de un individuo como un par ordenado \((x,y)\), usando números naturales o enteros.
Una variable y dos variables
En estadística podemos estudiar una característica de una población, por ejemplo la edad de los estudiantes de un curso.
Pero también podemos estudiar dos características al mismo tiempo. Por ejemplo, de cada estudiante podemos registrar las horas de estudio y la cantidad de respuestas correctas en una guía.
Vocabulario básico
- Población: grupo que se estudia.
- Individuo: cada elemento de la población.
- Variable: característica que se registra.
- Dato bivariado: dos valores registrados para el mismo individuo.
Ejemplo: estudio y respuestas correctas
En un curso se registran dos datos por estudiante:
| Estudiante | Horas de estudio | Respuestas correctas |
|---|---|---|
| Ana | 1 | 6 |
| Bruno | 2 | 9 |
| Camila | 3 | 12 |
Si usamos \(x\) para las horas de estudio e \(y\) para las respuestas correctas, cada estudiante puede representarse con un par ordenado:
\[ Ana=(1,6), \qquad Bruno=(2,9), \qquad Camila=(3,12) \]
Idea clave
Un par ordenado \((x,y)\) conserva el orden de los datos. El primer valor corresponde a la variable ubicada en el eje horizontal y el segundo valor corresponde a la variable ubicada en el eje vertical.
Ejercicio 1: reconocer población y variables
En cada situación identifica la población y las dos variables numéricas.
- En un curso se registra la edad y la cantidad de hermanos de cada estudiante.
- En una biblioteca se registra la cantidad de libros prestados y los días de atraso de cada usuario.
- En un entrenamiento se registra la cantidad de vueltas corridas y los minutos usados por cada estudiante.
- En una encuesta se registra la cantidad de mascotas y la cantidad de personas que viven en cada hogar.
- En una prueba se registra la cantidad de preguntas respondidas y la cantidad de respuestas correctas.
- En un curso se registra la distancia al colegio en cuadras y el tiempo de traslado en minutos.
En todos los casos la población es el grupo de personas u objetos estudiados. Las variables son las dos cantidades registradas.
- Población: estudiantes del curso. Variables: edad y cantidad de hermanos.
- Población: usuarios de la biblioteca. Variables: libros prestados y días de atraso.
- Población: estudiantes del entrenamiento. Variables: vueltas corridas y minutos usados.
- Población: hogares encuestados. Variables: cantidad de mascotas y cantidad de personas.
- Población: pruebas o estudiantes evaluados. Variables: preguntas respondidas y respuestas correctas.
- Población: estudiantes del curso. Variables: distancia al colegio y tiempo de traslado.
Ejercicio 2: formar pares ordenados
Usa \(x=\) horas de estudio e \(y=\) respuestas correctas. Escribe el par ordenado de cada estudiante.
| Estudiante | Horas de estudio | Respuestas correctas |
|---|---|---|
| A | 0 | 4 |
| B | 1 | 7 |
| C | 2 | 8 |
| D | 3 | 11 |
| E | 4 | 13 |
| F | 5 | 15 |
Cada par ordenado se forma con el valor de \(x\) primero y el valor de \(y\) después:
\[ A=(0,4),\ B=(1,7),\ C=(2,8),\ D=(3,11),\ E=(4,13),\ F=(5,15) \]
Por ejemplo, \(D=(3,11)\) significa que el estudiante D estudió 3 horas y obtuvo 11 respuestas correctas.
Ejercicio 3: interpretar pares ordenados
Considera los pares \((2,6)\), \((4,10)\), \((1,5)\), \((3,8)\), \((5,12)\), \((0,3)\), donde \(x\) representa horas de práctica e \(y\) representa puntos obtenidos.
- ¿Qué significa el par \((2,6)\)?
- ¿Qué estudiante obtuvo 10 puntos?
- ¿Qué par representa 0 horas de práctica?
- ¿Cuál es el mayor valor de \(x\)?
- ¿Cuál es el mayor valor de \(y\)?
- Ordena los pares desde menor a mayor cantidad de horas de práctica.
- Significa 2 horas de práctica y 6 puntos obtenidos.
- El par con 10 puntos es \((4,10)\).
- El par que representa 0 horas es \((0,3)\).
- El mayor valor de \(x\) es 5.
- El mayor valor de \(y\) es 12.
- Ordenados por \(x\): \((0,3)\), \((1,5)\), \((2,6)\), \((3,8)\), \((4,10)\), \((5,12)\).
2. De la tabla de doble entrada a la nube de puntos
De la tabla a la nube de puntos
Objetivos
- Leer una tabla con dos variables numéricas.
- Transformar cada fila de una tabla en un par ordenado.
- Reconocer que una nube de puntos representa muchos pares ordenados en un mismo plano.
De una fila a un punto
Cuando una tabla registra dos variables, cada fila puede transformarse en un punto. La primera variable se ubica en el eje horizontal y la segunda variable en el eje vertical.
Por ejemplo, si un estudiante estudió 2 horas y obtuvo nota 4,8, el punto asociado es \((2;4,8)\).
Ejemplo: horas de estudio y nota
| Estudiante | Horas de estudio | Nota |
|---|---|---|
| A | 1 | 4,0 |
| B | 2 | 4,8 |
| C | 3 | 5,5 |
| D | 4 | 6,1 |
| E | 5 | 6,5 |
Los puntos son:
\[ (1;4,0),\ (2;4,8),\ (3;5,5),\ (4;6,1),\ (5;6,5) \]
Nube de puntos
Al graficar todos los pares ordenados se forma una nube de puntos. Esta representación permite mirar si los datos parecen subir, bajar, concentrarse o dispersarse.
Cuidado con el orden
No es lo mismo \((2;4,8)\) que \((4,8;2)\). El primer valor siempre corresponde a la variable del eje horizontal.
Ejercicio 1: escribir pares desde una tabla
Usa \(x=\) horas de lectura e \(y=\) puntaje en una actividad. Escribe los pares ordenados.
| Estudiante | Horas de lectura | Puntaje |
|---|---|---|
| A | 0,5 | 18 |
| B | 1 | 22 |
| C | 1,5 | 25 |
| D | 2 | 29 |
| E | 2,5 | 31 |
| F | 3 | 35 |
Los pares son:
\[ (0,5;18),\ (1;22),\ (1,5;25),\ (2;29),\ (2,5;31),\ (3;35) \]
El primer valor viene de las horas de lectura y el segundo del puntaje.
Ejercicio 2: completar la tabla
Completa la información que falta a partir de los pares ordenados.
| Par ordenado | Horas de práctica | Resultado |
|---|---|---|
| \((1;4,2)\) | ||
| \((2;4,9)\) | ||
| \((3;5,4)\) | ||
| \((4;6,0)\) | ||
| \((5;6,4)\) | ||
| \((6;6,7)\) |
Cada primer valor corresponde a horas de práctica y cada segundo valor corresponde al resultado:
| Par ordenado | Horas de práctica | Resultado |
|---|---|---|
| \((1;4,2)\) | 1 | 4,2 |
| \((2;4,9)\) | 2 | 4,9 |
| \((3;5,4)\) | 3 | 5,4 |
| \((4;6,0)\) | 4 | 6,0 |
| \((5;6,4)\) | 5 | 6,4 |
| \((6;6,7)\) | 6 | 6,7 |
Ejercicio 3: leer una nube de puntos
Observa la nube del ejemplo y responde.
- ¿Qué variable se ubicó en el eje horizontal?
- ¿Qué variable se ubicó en el eje vertical?
- ¿Qué punto representa 3 horas de estudio?
- ¿Qué nota corresponde al punto con \(x=5\)?
- ¿Los puntos parecen subir, bajar o no mostrar dirección clara?
- ¿Qué información entrega el punto \((1;4,0)\)?
- El eje horizontal muestra horas de estudio.
- El eje vertical muestra la nota.
- El punto es \((3;5,5)\).
- Corresponde a nota 6,5.
- Los puntos parecen subir: a mayor cantidad de horas, mayor nota.
- Indica 1 hora de estudio y nota 4,0.
3. Leyendo nubes de puntos
Leyendo nubes de puntos
Objetivos
- Describir una nube de puntos usando vocabulario estadístico básico.
- Reconocer tendencia creciente, decreciente o ausencia de tendencia clara.
- Identificar concentración, dispersión y puntos aislados en una nube.
Palabras para describir una nube
- Tendencia creciente: al aumentar \(x\), también tiende a aumentar \(y\).
- Tendencia decreciente: al aumentar \(x\), \(y\) tiende a disminuir.
- Sin tendencia clara: los puntos no muestran una dirección evidente.
- Nube concentrada: los puntos están relativamente cerca entre sí.
- Nube dispersa: los puntos están bastante separados.
- Punto aislado: un dato queda lejos del grupo principal.
Ejemplo: describir una nube
La siguiente nube relaciona horas de sueño y nivel de energía al comenzar el día.
La mayoría de los puntos muestra una tendencia creciente: cuando aumentan las horas de sueño, suele aumentar la energía. El punto \((9;3)\) queda aislado, porque no sigue el comportamiento del grupo principal.
No basta con una palabra
Una buena descripción combina varias ideas: dirección de la nube, concentración o dispersión, y presencia de puntos aislados.
Ejercicio 1: elegir la descripción adecuada
Clasifica cada conjunto como tendencia creciente, decreciente o sin tendencia clara.
- \((1;2)\), \((2;3)\), \((3;5)\), \((4;6)\), \((5;8)\), \((6;9)\)
- \((1;9)\), \((2;8)\), \((3;7)\), \((4;5)\), \((5;4)\), \((6;2)\)
- \((1;4)\), \((2;8)\), \((3;3)\), \((4;7)\), \((5;2)\), \((6;6)\)
- \((2;1)\), \((3;2)\), \((4;2)\), \((5;3)\), \((6;4)\), \((7;4)\)
- \((1;6)\), \((2;6)\), \((3;5)\), \((4;5)\), \((5;4)\), \((6;3)\)
- \((1;5)\), \((2;1)\), \((3;6)\), \((4;2)\), \((5;7)\), \((6;3)\)
- Creciente, porque los valores de \(y\) aumentan en general.
- Decreciente, porque los valores de \(y\) disminuyen al aumentar \(x\).
- Sin tendencia clara, porque sube y baja sin dirección estable.
- Creciente suave, porque \(y\) tiende a aumentar aunque se repitan algunos valores.
- Decreciente suave, porque \(y\) tiende a disminuir.
- Sin tendencia clara, porque los valores alternan altos y bajos.
Ejercicio 2: concentración, dispersión y punto aislado
Lee cada descripción y decide si corresponde a nube concentrada, nube dispersa o punto aislado.
- La mayoría de los puntos está entre \(x=2\) y \(x=4\), y entre \(y=6\) e \(y=8\).
- Hay puntos desde \(x=1\) hasta \(x=10\), y desde \(y=2\) hasta \(y=15\).
- Todos los puntos están cerca de \((3;5)\), excepto uno ubicado en \((9;14)\).
- Los puntos forman un grupo pequeño alrededor de \((6;6)\).
- Los puntos ocupan casi todo el plano mostrado.
- Un dato aparece lejos del grupo principal y podría revisarse.
- Nube concentrada.
- Nube dispersa.
- Hay un punto aislado en \((9;14)\).
- Nube concentrada.
- Nube dispersa.
- Punto aislado.
Ejercicio 3: escribir una descripción completa
Para cada nube, escribe una descripción breve que incluya tendencia y dispersión.
- \((1;3)\), \((2;4)\), \((3;5)\), \((4;6)\), \((5;7)\), \((6;8)\)
- \((1;8)\), \((2;7)\), \((3;7)\), \((4;5)\), \((5;4)\), \((6;3)\)
- \((2;5)\), \((2;6)\), \((3;5)\), \((3;6)\), \((4;6)\), \((9;12)\)
- \((1;4)\), \((2;9)\), \((3;2)\), \((4;8)\), \((5;3)\), \((6;7)\)
- \((3;3)\), \((3;4)\), \((4;3)\), \((4;4)\), \((5;4)\), \((5;5)\)
- \((0;10)\), \((1;8)\), \((2;7)\), \((3;5)\), \((4;4)\), \((5;2)\)
- Tendencia creciente y bastante ordenada; los puntos están poco dispersos.
- Tendencia decreciente; hay pequeñas repeticiones, pero la dirección general baja.
- La mayoría está concentrada, pero \((9;12)\) es un punto aislado.
- No hay tendencia clara; los puntos alternan valores altos y bajos.
- Nube concentrada, con valores cercanos entre sí.
- Tendencia decreciente bastante clara.
4. ¿Hay relación entre las variables?
¿Hay relación entre las variables?
Objetivos
- Conjeturar si dos variables parecen estar relacionadas.
- Distinguir relación positiva, negativa o sin relación evidente.
- Comprender que relación entre variables no significa necesariamente causalidad.
Tres posibilidades iniciales
- Relación positiva: cuando \(x\) aumenta, \(y\) tiende a aumentar.
- Relación negativa: cuando \(x\) aumenta, \(y\) tiende a disminuir.
- Sin relación evidente: no se observa una dirección clara en la nube.
Ejemplo: tres nubes distintas
Observa las tres situaciones. No calculamos un coeficiente: solo hacemos una lectura visual.
Relación positiva
Relación negativa
Sin relación evidente
Relación no es lo mismo que causa
Si dos variables se relacionan, eso no prueba por sí solo que una cause la otra. La nube de puntos ayuda a formular conjeturas, pero las conclusiones deben ser cuidadosas.
Ejercicio 1: clasificar relaciones
Indica si esperarías relación positiva, negativa o sin relación evidente.
- Horas de estudio y puntaje en una guía.
- Horas de pantalla antes de dormir y horas de sueño.
- Número de lista y estatura.
- Tiempo de entrenamiento y cantidad de vueltas completadas.
- Distancia al colegio y tiempo de traslado.
- Cantidad de mascotas y nota en matemática.
- Minutos de lectura y cantidad de páginas leídas.
- Temperatura del día y uso de parka en una encuesta de estudiantes.
- Positiva probable: más estudio suele asociarse con mayor puntaje.
- Negativa probable: más pantalla podría asociarse con menos sueño.
- Sin relación evidente: el número de lista no debería explicar la estatura.
- Positiva probable.
- Positiva probable.
- Sin relación evidente.
- Positiva probable.
- Negativa probable si al subir la temperatura disminuye el uso de parka.
Ejercicio 2: describir con evidencia
Para cada conjunto, indica el tipo de relación y nombra un dato que apoye tu respuesta.
- \((1;2)\), \((2;4)\), \((3;5)\), \((4;7)\), \((5;8)\), \((6;10)\)
- \((1;10)\), \((2;9)\), \((3;7)\), \((4;6)\), \((5;4)\), \((6;3)\)
- \((1;6)\), \((2;3)\), \((3;8)\), \((4;2)\), \((5;7)\), \((6;4)\)
- \((0,5;4,0)\), \((1;4,6)\), \((1,5;5,0)\), \((2;5,6)\), \((2,5;6,0)\), \((3;6,5)\)
- \((1;8)\), \((2;8)\), \((3;7)\), \((4;6)\), \((5;5)\), \((6;5)\)
- \((1;4)\), \((2;7)\), \((3;5)\), \((4;9)\), \((5;6)\), \((6;8)\)
- Positiva: por ejemplo, de \((1;2)\) a \((6;10)\) ambos valores aumentan.
- Negativa: al pasar de \(x=1\) a \(x=6\), \(y\) baja de 10 a 3.
- Sin relación evidente: los valores suben y bajan sin dirección clara.
- Positiva: al aumentar las horas, la nota aumenta aproximadamente.
- Negativa suave: \(y\) tiende a bajar cuando \(x\) aumenta.
- Positiva débil o moderada: hay subidas y bajadas, pero los valores altos de \(x\) suelen tener valores mayores de \(y\).
Ejercicio 3: relación y causalidad
Indica si la conclusión es cuidadosa o exagerada.
- La nube muestra que quienes duermen más tienden a declarar más energía.
- La nube prueba que dormir más causa mejores notas en todos los casos.
- Los datos sugieren una relación positiva entre práctica y puntaje.
- Como dos variables suben juntas, una necesariamente causa la otra.
- La nube no muestra una dirección clara, por eso no conviene afirmar relación.
- Hay un punto aislado; conviene revisar si el dato fue bien registrado.
- Cuidadosa, porque dice "tienden" y se limita a describir.
- Exagerada, porque una nube no prueba causalidad universal.
- Cuidadosa, porque habla de sugerencia o conjetura.
- Exagerada, porque relación no implica causa necesariamente.
- Cuidadosa, porque evita afirmar algo que los datos no muestran.
- Cuidadosa, porque un punto aislado puede ser real o un error de registro.
5. Encuestamos y graficamos datos reales
Encuestamos y graficamos datos reales
Objetivos
- Recolectar datos de dos características numéricas en una población cercana.
- Organizar datos bivariados en una tabla clara.
- Describir una nube de puntos usando evidencia de los datos.
Datos del curso
Una buena forma de aprender datos bivariados es levantar información real. Para cuidar la convivencia, conviene elegir variables que no expongan información sensible ni generen burlas.
Procedimiento de trabajo
- Elige dos variables numéricas.
- Define la población que estudiarás.
- Registra los datos con una tabla.
- Convierte cada fila en un par ordenado.
- Construye la nube de puntos.
- Describe tendencia, dispersión y puntos aislados.
Ejemplo: tiempo de traslado y distancia
Un grupo encuesta a 6 estudiantes. Registra distancia al colegio en cuadras y tiempo de traslado en minutos.
| Estudiante | Distancia en cuadras | Tiempo en minutos | Par ordenado |
|---|---|---|---|
| A | 2 | 8 | \((2;8)\) |
| B | 4 | 12 | \((4;12)\) |
| C | 5 | 15 | \((5;15)\) |
| D | 7 | 20 | \((7;20)\) |
| E | 8 | 22 | \((8;22)\) |
| F | 10 | 26 | \((10;26)\) |
La descripción podría ser: se observa una tendencia creciente, porque quienes viven a mayor distancia suelen tardar más minutos en llegar.
Variables recomendadas
Usa variables observables y respetuosas: tiempo de traslado, horas de sueño, horas de estudio, páginas leídas, minutos de actividad física o cantidad de ejercicios resueltos. Evita variables personales sensibles.
Ejercicio 1: elegir variables adecuadas
Decide si cada par de variables es adecuado para una encuesta escolar. Justifica brevemente.
- Horas de sueño y nivel de cansancio de 1 a 10.
- Estatura y apodo del estudiante.
- Minutos de lectura y páginas leídas.
- Tiempo de traslado y distancia aproximada al colegio.
- Nota de una prueba y color favorito.
- Cantidad de ejercicios resueltos y puntaje obtenido.
- Horas de pantalla y hora de dormir.
- Masa corporal y nombre del estudiante.
- Adecuado: ambas pueden registrarse numéricamente, cuidando que sea voluntario.
- No adecuado para datos bivariados numéricos, porque el apodo no es una variable numérica.
- Adecuado: ambas variables son numéricas.
- Adecuado: permite una relación interpretable.
- No adecuado para nube de puntos, porque color favorito no es numérico.
- Adecuado: ambas son cantidades.
- Adecuado si se registra de manera respetuosa.
- No recomendable por privacidad y cuidado del grupo.
Ejercicio 2: construir una tabla de encuesta
Con los siguientes datos, completa los pares ordenados usando \(x=\) minutos de actividad física e \(y=\) nivel de energía.
| Persona | Minutos de actividad | Energía de 1 a 10 | Par |
|---|---|---|---|
| A | 10 | 4 | |
| B | 15 | 5 | |
| C | 20 | 6 | |
| D | 25 | 7 | |
| E | 30 | 8 | |
| F | 35 | 8 |
Los pares ordenados son:
\[ (10;4),\ (15;5),\ (20;6),\ (25;7),\ (30;8),\ (35;8) \]
Se observa una tendencia creciente, aunque los dos últimos datos tienen el mismo nivel de energía.
Ejercicio 3: planificar una mini encuesta
Diseña una encuesta breve para 6 a 10 personas. Responde los puntos.
- Indica la población que estudiarás.
- Elige una variable para el eje \(x\).
- Elige una variable para el eje \(y\).
- Escribe una pregunta para medir la variable \(x\).
- Escribe una pregunta para medir la variable \(y\).
- Explica qué tipo de relación esperas observar.
Una respuesta posible es:
- Población: estudiantes de 1° medio del curso.
- Variable \(x\): minutos de lectura durante un día.
- Variable \(y\): páginas leídas.
- Pregunta para \(x\): ¿cuántos minutos leíste ayer?
- Pregunta para \(y\): ¿cuántas páginas leíste ayer?
- Se espera una relación positiva, porque más minutos de lectura podrían asociarse con más páginas leídas.
6. Comparando dos poblaciones con colores
Comparando dos poblaciones con colores
Objetivos
- Comparar dos grupos usando una misma pareja de variables.
- Interpretar nubes de puntos diferenciadas por color.
- Argumentar si dos poblaciones se parecen, se mezclan o se separan visualmente.
Dos grupos en un mismo plano
Cuando se comparan dos poblaciones, conviene usar los mismos ejes y diferenciar los puntos con colores. Así podemos mirar si los grupos se mezclan o si uno tiende a tener valores mayores.
Ejemplo: comparar grupos
En el gráfico, ambos grupos muestran una tendencia creciente: a más horas de estudio, mayor puntaje. Sin embargo, el Grupo B se concentra más hacia la derecha y hacia arriba, por lo que tiende a tener más horas de estudio y puntajes mayores.
No afirmamos que un grupo sea "mejor" sin contexto. Solo describimos lo que muestran estos datos.
Evitar estereotipos
Comparar grupos no significa etiquetar personas. En estadística se describen datos observados, se reconocen límites y se argumenta con evidencia.
Ejercicio 1: leer dos grupos
Observa el gráfico y responde.
- ¿Qué representa el color azul?
- ¿Qué representa el color rojo?
- ¿Qué grupo tiene más puntos hacia la derecha?
- ¿Qué grupo tiene más puntos hacia arriba?
- ¿Las nubes se mezclan completamente o se separan parcialmente?
- ¿Ambos grupos muestran una tendencia parecida?
- El color azul representa el Grupo A.
- El color rojo representa el Grupo B.
- El Grupo B tiene más puntos hacia la derecha.
- El Grupo B tiene más puntos hacia arriba.
- Se separan parcialmente, aunque hay una zona cercana donde podrían mezclarse.
- Sí, ambos grupos muestran tendencia creciente.
Ejercicio 2: comparar desde una tabla
Dos cursos registran horas de estudio y puntaje. Responde sin calcular promedios exactos.
| Grupo A | Pares | Grupo B | Pares |
|---|---|---|---|
| A1 | \((1;42)\) | B1 | \((2;50)\) |
| A2 | \((2;48)\) | B2 | \((3;58)\) |
| A3 | \((2;52)\) | B3 | \((4;65)\) |
| A4 | \((3;55)\) | B4 | \((5;72)\) |
| A5 | \((3;58)\) | B5 | \((5;75)\) |
| A6 | \((4;63)\) | B6 | \((6;80)\) |
- ¿Qué grupo tiene más horas de estudio en general?
- ¿Qué grupo tiene puntajes mayores en general?
- ¿Hay tendencia creciente en ambos grupos?
- ¿Se pueden comparar usando los mismos ejes?
- ¿Qué punto de Grupo A tiene mayor puntaje?
- ¿Qué punto de Grupo B tiene menor puntaje?
- El Grupo B, porque sus valores de \(x\) llegan hasta 6 y se concentran más altos.
- El Grupo B, porque sus puntajes van de 50 a 80, mientras A va de 42 a 63.
- Sí, en ambos grupos los puntajes tienden a subir cuando aumentan las horas.
- Sí, porque ambos usan las mismas variables: horas y puntaje.
- \((4;63)\).
- \((2;50)\).
Ejercicio 3: escribir conclusiones cuidadosas
Marca si la conclusión es adecuada o exagerada.
- En estos datos, el Grupo B aparece más hacia la derecha y arriba que el Grupo A.
- Todos los estudiantes del Grupo B son mejores que todos los del Grupo A.
- Ambos grupos muestran una tendencia creciente.
- La diferencia observada podría depender de otras condiciones no registradas.
- Como los puntos rojos están más arriba, el color rojo causa mejores resultados.
- Para comparar con más seguridad convendría tener más datos.
- Adecuada: describe lo observado.
- Exagerada: generaliza demasiado.
- Adecuada: se ve una dirección similar.
- Adecuada: reconoce límites.
- Exagerada: el color solo identifica el grupo.
- Adecuada: más datos permiten conclusiones más firmes.
7. Rectas que separan grupos
Rectas que separan grupos
Objetivos
- Interpretar una recta como una separación aproximada entre dos grupos de puntos.
- Reconocer cuando una separación es clara, dudosa o no adecuada.
- Identificar puntos que no calzan bien con una separación visual.
Separar no es calcular una recta exacta
En esta página no buscamos una fórmula ni una recta de regresión. La idea es observar si una línea puede separar aproximadamente dos grupos de puntos.
Ejemplo: una separación aproximada
La recta punteada separa bastante bien los puntos azules y rojos. Sin embargo, hay un punto dudoso cerca de la recta. Eso muestra que la separación no siempre es perfecta.
Una conclusión cuidadosa sería: la recta separa aproximadamente los grupos, pero hay al menos un dato que conviene revisar o comentar.
Preguntas para evaluar una separación
- ¿La mayoría de los puntos de cada grupo queda a lados distintos?
- ¿Hay puntos mezclados o muy cerca de la recta?
- ¿La separación permite argumentar o es demasiado forzada?
Ejercicio 1: decidir si la separación es clara
Clasifica cada situación como separación clara, separación dudosa o sin separación adecuada.
- Todos los puntos azules quedan abajo de la recta y todos los rojos arriba.
- La mayoría queda separada, pero dos puntos están en el lado contrario.
- Los puntos rojos y azules aparecen totalmente mezclados.
- Solo un punto está cerca de la recta, pero los demás se separan bien.
- La recta deja tres puntos azules y tres puntos rojos en cada lado.
- Los grupos se separan, pero la recta pasa muy cerca de muchos puntos.
- Separación clara.
- Separación dudosa, porque hay excepciones.
- Sin separación adecuada.
- Separación bastante clara, con un punto dudoso.
- Sin separación adecuada, porque no distingue los grupos.
- Separación dudosa, porque muchos puntos quedan cerca del límite.
Ejercicio 2: puntos respecto de una recta
Observa la recta imaginaria que separa valores bajos de valores altos. Indica si cada punto quedaría probablemente en el grupo bajo, alto o dudoso.
- \((1;2)\)
- \((2;3)\)
- \((5;8)\)
- \((6;9)\)
- \((4;5)\)
- \((3;7)\)
- \((7;4)\)
- \((5;5)\)
Una clasificación visual razonable puede ser:
- Grupo bajo.
- Grupo bajo.
- Grupo alto.
- Grupo alto.
- Dudoso o intermedio.
- Grupo alto, aunque conviene mirar el gráfico.
- Dudoso, porque \(x\) es alto pero \(y\) no lo es.
- Dudoso o intermedio.
La justificación es más importante que una etiqueta única: se debe mirar la ubicación relativa del punto.
Ejercicio 3: argumentar una separación
Responde con una frase completa.
- ¿Qué significa que una recta separe aproximadamente dos grupos?
- ¿Por qué no siempre se puede separar perfectamente?
- ¿Qué harías si un punto queda muy lejos de su grupo?
- ¿Por qué conviene mirar más de un dato antes de concluir?
- ¿Qué diferencia hay entre una separación clara y una dudosa?
- Escribe una conclusión cuidadosa para el gráfico de la página.
- Significa que la mayoría de los puntos de cada grupo queda a lados distintos de la recta.
- Porque los datos reales pueden mezclarse, variar o tener puntos aislados.
- Revisaría si fue bien registrado y lo comentaría como punto aislado o dudoso.
- Porque un solo punto no representa necesariamente a toda la población.
- En una clara hay pocos o ningún punto dudoso; en una dudosa hay mezcla o puntos cerca del límite.
- Una conclusión posible: la recta separa bastante bien los grupos, aunque existe un punto intermedio que debe mencionarse.
8. Proyecto final: describir, comparar y argumentar
Proyecto final: describir, comparar y argumentar
Objetivos
- Integrar recolección, representación e interpretación de datos bivariados.
- Comparar dos poblaciones usando nubes de puntos.
- Comunicar conclusiones estadísticas breves, cuidadosas y basadas en evidencia.
Consigna general
En parejas o grupos pequeños, recolecten datos de dos características numéricas en dos poblaciones comparables. Luego construyan una nube de puntos, describan tendencias, identifiquen puntos aislados y argumenten si los grupos se parecen o se diferencian.
Producto esperado
- Pregunta de investigación.
- Definición de las dos poblaciones.
- Tabla de datos bivariados.
- Nube de puntos con colores o dos gráficos comparables.
- Descripción de tendencia, dispersión y puntos aislados.
- Conclusión argumentada.
Ejemplo de pregunta de investigación
Pregunta: ¿se observa relación entre minutos de lectura y páginas leídas en dos grupos de estudiantes?
Poblaciones:
- Grupo A: estudiantes que leyeron texto narrativo.
- Grupo B: estudiantes que leyeron texto informativo.
Variables:
- \(x=\) minutos de lectura.
- \(y=\) páginas leídas.
Modelo de conclusión
Una conclusión cuidadosa podría decir: "En los datos recolectados se observa una tendencia positiva entre minutos de lectura y páginas leídas. El Grupo B parece tener más páginas leídas para tiempos similares, aunque la muestra es pequeña y hay un punto aislado que conviene revisar".
Ejercicio 1: diseñar el proyecto
Completa las decisiones iniciales del proyecto.
- Escribe una pregunta de investigación.
- Define la población o los dos grupos que compararás.
- Elige la variable del eje \(x\).
- Elige la variable del eje \(y\).
- Explica por qué ambas variables son numéricas.
- Indica cuántas personas o casos registrarás.
Una respuesta posible:
- Pregunta: ¿se relacionan minutos de actividad física y nivel de energía?
- Grupos: estudiantes que practican deporte fuera del colegio y estudiantes que no lo practican.
- Variable \(x\): minutos de actividad física al día.
- Variable \(y\): nivel de energía declarado de 1 a 10.
- Ambas son numéricas porque se expresan con cantidades.
- Se registrarán al menos 6 datos por grupo.
Ejercicio 2: revisar una tabla de datos
Revisa la siguiente tabla y responde.
| Grupo | Minutos de lectura | Páginas leídas |
|---|---|---|
| A | 10 | 5 |
| A | 15 | 8 |
| A | 20 | 10 |
| B | 10 | 7 |
| B | 15 | 11 |
| B | 20 | 14 |
- ¿Cuál es la variable \(x\)?
- ¿Cuál es la variable \(y\)?
- Escribe los tres pares del Grupo A.
- Escribe los tres pares del Grupo B.
- ¿Qué grupo parece leer más páginas para tiempos similares?
- ¿Se observa tendencia creciente?
- La variable \(x\) es minutos de lectura.
- La variable \(y\) es páginas leídas.
- Grupo A: \((10;5)\), \((15;8)\), \((20;10)\).
- Grupo B: \((10;7)\), \((15;11)\), \((20;14)\).
- El Grupo B parece leer más páginas para los mismos tiempos.
- Sí, en ambos grupos las páginas aumentan al aumentar los minutos.
Ejercicio 3: pauta de cierre
Antes de entregar el proyecto, verifica estos criterios.
- La pregunta de investigación menciona dos variables numéricas.
- La tabla permite identificar cada par ordenado.
- La nube de puntos usa ejes claros.
- Los grupos se distinguen por color o por gráficos comparables.
- La descripción menciona tendencia, dispersión y puntos aislados si existen.
- La conclusión evita afirmar causalidad sin evidencia suficiente.
- La conclusión usa datos concretos para justificar.
- El trabajo reconoce al menos una limitación de la muestra.
Una entrega completa debería cumplir los ocho criterios. Si falta alguno, la mejora sugerida es:
- Reescribir la pregunta para que incluya las dos variables.
- Ordenar la tabla con columnas claras.
- Nombrar ambos ejes y usar escala coherente.
- Agregar color o separar los gráficos con los mismos ejes.
- Usar vocabulario estadístico: tendencia, concentración, dispersión, punto aislado.
- Cambiar frases como "esto causa" por "en estos datos se observa".
- Citar valores o ejemplos de puntos.
- Indicar que la muestra es pequeña o que faltan más datos.