Medimos la altura de los niños de una clase con instrumental de precisión y en condiciones adecuadas, escogiendo a todos sus componentes, 30 sujetos, y obtenemos los siguientes resultados (m):
 

    Puesto que todas las talla están comprendidas entre 1,20 y 1,30 m podemos agruparlas por centímetros formando 11 grupos, indicando cuantos niños presentan cada uno de los valores. Si presentamos esta información estructurada (agrupada) obtendríamos la siguiente tabla de frecuencia:
 

    Si los valores que toma la variable son muy diversos y cada uno de ellos se repite muy pocas veces, entonces conviene agruparlos por intervalos mayores, ya que de otra manera obtendríamos una tabla de frecuencia muy extensa que aportaría muy poco valor a efectos de síntesis.

    Supongamos que ahora medimos la estatura de los habitantes de una vivienda (tambien 30 personas) y obtenemos los siguientes resultados (m):
 

    Los datos son menos homogéneos (mas dispersos) que en el caso de los niños de un grupo escolar (todos de la misma edad) y si presentáramos esta información en una tabla de frecuencia  una tabla obtendríamos 30 líneas (una para cada valor), cada uno de ellos con una frecuencia absoluta de 1 y con una frecuencia relativa del 3,3%. Esta tabla nos aportaría toda la  información inicial, pero sería muy difícil de manejar si en vez de 30 personas fueran 300, 3000 o más: en definitiva, de escaso valor práctico.

    En lugar de ello, podríamos agrupar los datos por intervalos, con lo que la información queda más resumida (se pierde, por tanto, algo de información), pero es más manejable e informativa:
 

    El número de tramos en los que se agrupa la información es una decisión que debe tomar el especialista: la regla es que mientras más tramos se utilicen menos información se pierde, pero eso lleva consigo que la tabla sea menos representativa e informativa de la situación que estamos analizando.

Introducción a la estadística descriptiva.
Frecuencias.
Parámetros de posición central.
Parámetros de dispersión.
Coeficientes de asimetría y curtosis.
Introducción a la probabilidad.
Probabilidad condicionada, compuesta y total.
Teorema de Bayes.
Sucesos independientes.
Distribuciones discretas: Bernouilli, binomial, Poisson y multinomial.
Distribuciones continuas: uniforme y normal.
Teorema del limite central.
Distribuciones bidimensionales.
Correlación y regresión lineales.

Ultima modificación: 15-V-2003.