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Clasificación de las series estadísticas

Las series estadísticas pueden ser de dos tipos:

  1. Temporales o cronológicas
  2. Atemporales (espaciales o de frecuencia)

Series estadísticas temporales o cronológicas

Si en una serie estadística se estudia la evolución de la variable en un periodo de tiempo determinado, se trata de una serie estadística temporal. En ellas, la ordenación de los datos se hace con arreglo a alguna unidad de tiempo: año, mes, semana, día...

Ejemplo

La serie estadística correspondiente a la evolución del número de parados en un determinado país durante los años 2011 a 2015 es una serie temporal, puesto que la ordenación se hace con arreglo a distintos años:

Año Número de
Parados
2011
1700000
2012
2000000
2013
2300000
2014
2600000
2015
2700000

Series estadísticas atemporales

En estas series, todos los datos han sido tomados en el mismo momento. Como ya he mencionado al principio, las series atemporales se clasifican en atemporales espaciales y atemporales de frecuencia.

Series estadísticas atemporales espaciales

Los datos se ordenan en función de su situación espacial, geográfica y se refieren a un momento concreto.

Ejemplo

La siguiente serie, correspondiente a la superficie de tierras emergidas del mar hasta 1988, en miles de kilómetros cuadrados, es atemporal espacial:

Continente Superficie
Oceanía
8970
Europa
10520
Antártida
13000
África
30293
América
42037
Asia
44180

Series estadísticas atemporales de frecuencia

Estas series expresan el número de observaciones que corresponde a cada valor de la variable, es decir, la frecuencia absoluta de cada dato.

Los datos pueden o no estar agrupados en intervalos. En el primer caso, la variable puede tomar cualquier valor del intervalo y se denomina variable continua (estaturas, por ejemplo). Si sólo puede tomar valores puntuales se denomina variable discreta (puntuación de un dado, por ejemplo).

Ejemplo

La serie que refleja la puntuación obtenida al lanzar 100 veces un dado:

Puntuación Frecuencia
Absoluta
1
18
2
15
3
17
4
16
5
16
6
18
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