Número de intervalos de clase
El primer paso para construir una distribución de frecuencias agrupada en intervalos es determinar el número de intervalos de clase en los que se van a agrupar los datos.
Como regla general, el número de intervalos de clase óptimo debe fijarse entre 5 y 15. Un número demasiado pequeño de intervalos, más concretamente inferior a 5, conlleva una gran pérdida de información, mientras que un número demasiado grande de intervalos no resume la información de forma adecuada, que es lo que finalmente se pretende con una distribución de frecuencias agrupada en intervalos.
En todo caso, existen también fórmulas que proporcionan el número más adecuado de intervalos para un conjunto de datos, a partir del número de datos a agrupar. La fórmula más utilizada es la regla de Sturges (k: número de intervalos):
$$\text{Regla de Sturges:}\ k= 1 + 3.322 \log_{10}(n)= 1 + \frac{\ln(n)}{\ln(2)}$$
Otra fórmula es la regla de la raíz de cuadrada de Scott:
$$\text{Regla de la raíz cuadrada (Scott):\ k= \sqrt{n}$$
También disponemos de la regla de Rice:
$$\text{Regla de Rice:k = 2 \sqrt[3]{n}</math>
Esta que mostramos a continuación es la regla de Terrell-Scott:
$$k = \sqrt[3]{2n}$$
El valor obtenido según las reglas anteriores se redondea siempre por exceso.
Por últino (aunque también existen más reglas), proporcionamos la regla de Freedman-Diaconis que nos da la amplitud óptima de intervalo,
$$h = 2\frac{\operatorname{IQR}(x)}{\sqrt[3]{n}}$$
El número de intervalos se calcularía según esta fórmula dividiendo el rango o recorrido entre la amplitud obtenida, redondeando siempre por exceso.
Como citar: Sarasola, Josemari (2024) en ikusmira.org
"Número de intervalos de clase" (en línea) Enlace al artículo
Última actualización: 06/05/2025
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