Tratamiento de datos

🔎 ¿Qué es el tratamiento de datos?

El tratamiento de datos es el proceso de organizar, analizar y representar los datos que hemos recogido, para poder entenderlos y tomar decisiones.

🧩 ¿Para qué sirve el tratamiento de datos?

• Para resumir información compleja.
• Para detectar patrones y tendencias.
• Para tomar decisiones fundamentadas.
• Para presentar resultados de forma clara.

🧠 Etapas del tratamiento de datos

El tratamiento de datos se puede dividir en 5 pasos clave:

1. 📋 Recolección de datos

Es el primer paso. Se trata de obtener la información que necesitamos.

Puede hacerse mediante:

• Encuestas
• Cuestionarios
• Observación directa
• Experimentos

✅ Ejemplo: Preguntar a 30 compañeros cuántas horas duermen por noche.

2. 🧹 Organización de los datos

Después de recolectarlos, los datos deben ordenarse para facilitar su análisis.

Puedes usar:

• Tablas
• Listas
• Intervalos (si los datos son muchos)

✅ Ejemplo: Agrupar las horas de sueño en intervalos:

Horas de sueño	Frecuencia
4–5 h	2
6–7 h	12
8–9 h	14
10+ h	2

3. 📈 Representación gráfica

Ahora puedes convertir tus datos en gráficas para visualizar la información más fácilmente.

Tipos de gráficas comunes:

• 📊 Gráfica de barras
• 📉 Polígono de frecuencias
• 🥧 Gráfica circular (de pastel)
• 📍 Histograma

✅ Ejemplo: Hacer una gráfica de barras con las horas de sueño y su frecuencia.

4. 🧮 Análisis de los datos

Aquí se buscan patrones, tendencias y conclusiones.

Usamos herramientas como:

• Media (promedio)
• Moda (dato que más se repite)
• Mediana (dato central)
• Rango (diferencia entre el valor mayor y el menor)

✅ Ejemplo:

• Media de horas de sueño: 7.5 h
• Moda: 8–9 h
• Rango: de 4 a 10 h

5. 🗣️ Interpretación y conclusiones

Finalmente, se interpreta lo que los datos nos dicen y se comunican los resultados.

✅ Ejemplo:

“La mayoría de los estudiantes duerme entre 6 y 9 horas. Solo unos pocos duermen muy poco o demasiado. Esto podría influir en su rendimiento escolar.”

✅ En resumen

Etapa	¿Qué se hace?
Recolección	Obtener datos
Organización	Ordenarlos en tablas o listas
Representación	Hacer gráficas
Análisis	Calcular media, moda, mediana, etc.
Interpretación	Sacar conclusiones y comunicar

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