Distribución de frecuencias

1 · Definición

Una distribución de frecuencias es la organización de un conjunto de datos que muestra qué valores toma una variable y cuántas veces aparece cada uno.

2 · Para qué sirve

Una base de datos con 500 filas no se puede mirar. Una distribución de frecuencias la convierte en algo que entra en una pantalla y que se lee de un vistazo: qué categorías son frecuentes, cuáles son raras, dónde se concentran los datos y si hay valores sueltos lejos del resto.

Todo lo que viene después —los gráficos, el promedio, el desvío estándar— describe alguna propiedad de esta distribución. Por eso es el punto de partida.

3 · Los tres tipos de frecuencia

Para cada valor o categoría $x_i$ de la variable se cuentan tres cosas.

Frecuencia absoluta $n_i$: la cantidad de veces que aparece $x_i$. Se cuenta y listo. La suma de todas es el total de casos:

$$\sum_{i=1}^{k} n_i = n$$

Frecuencia relativa $f_i$: qué parte del total representa esa categoría.

$$f_i = \frac{n_i}{n} \qquad\text{con}\qquad \sum_{i=1}^{k} f_i = 1$$

Frecuencia porcentual $p_i$: la relativa multiplicada por cien, que es como se informa casi siempre.

$$p_i = f_i \times 100 \qquad\text{con}\qquad \sum_{i=1}^{k} p_i = 100$$

La absoluta dice cuántos; la relativa y la porcentual dicen qué parte. Y esa diferencia es la que permite comparar dos grupos de distinto tamaño: 30 casos no significan lo mismo sobre 50 que sobre 5.000.

Cuando la variable es ordinal o cuantitativa se agrega un cuarto tipo, la frecuencia acumulada, que responde “¿cuántos hay hasta acá?”.

4 · Un ejemplo

Máximo nivel educativo alcanzado por las personas ocupadas, según la Encuesta Permanente de Hogares del primer trimestre de 2026:

Nivel educativo	$n_i$	$f_i$	$p_i$
Sin instrucción	30.675	0,002	0,2 %
Primario incompleto	328.302	0,024	2,4 %
Primario completo	1.467.428	0,109	10,9 %
Secundario incompleto	2.007.555	0,149	14,9 %
Secundario completo	4.210.831	0,313	31,3 %
Superior incompleto	2.086.296	0,155	15,5 %
Superior completo	3.340.549	0,248	24,8 %
Total	13.471.636	1,000	100,0 %

Las dos verificaciones que hay que hacer siempre: la columna $n_i$ suma el total de casos, y la columna $p_i$ suma 100 %.

5 · Cómo se interpreta

De la tabla se lee directamente que la categoría más frecuente es secundario completo, con el 31,3 % de los ocupados. Y que el 59,7 % no accedió al nivel superior: $0{,}2 + 2{,}4 + 10{,}9 + 14{,}9 + 31{,}3$.

Ojo con esa segunda afirmación, porque depende de dónde se ponga el corte. Si en vez de “no accedió al nivel superior” decimos “no completó el secundario”, la cifra pasa a ser 28,4 %. Son los mismos datos y dos afirmaciones muy distintas: el corte hay que declararlo siempre.

Redacción sugerida:

El 31,3 % de las personas ocupadas había completado el nivel secundario como máximo nivel alcanzado, y un 40,3 % adicional había accedido al nivel superior, completo o incompleto (EPH, 1º trimestre de 2026).

Informá siempre el porcentaje junto al conteo y al total cuando el grupo es chico. Un “50 %” sobre 4 casos y un “50 %” sobre 400 no merecen la misma confianza, y el lector solo puede darse cuenta si ve el denominador.

6 · Errores frecuentes

• Informar solo porcentajes cuando $n$ es chico. Con menos de 30 o 40 casos, un porcentaje suelto exagera la precisión. Poné siempre el conteo al lado.
• Que los porcentajes no sumen 100. Si la suma da 99,9 o 100,1 es el redondeo y se aclara al pie. Si da 97 o 104, hay un error de cálculo o casos sin clasificar que no se están declarando.
• Olvidarse de los valores faltantes. Los casos sin dato son parte del relevamiento. O se muestran como categoría aparte, o se aclara que los porcentajes se calcularon sobre los casos válidos — y ahí el denominador ya no es $n$.
• Armar la distribución de una variable cuantitativa continua sin agrupar. Si cada valor aparece una sola vez, la tabla tiene tantas filas como casos y no resume nada. Ahí hay que usar intervalos de clase.
• Confundir frecuencia relativa con porcentaje. $f_i = 0{,}35$ y $p_i = 35\,\%$ son el mismo número expresado distinto. Escribir “0,35 %” es un error de dos órdenes de magnitud.

7 · En el software

# R
table(datos$nivel)                      # frecuencias absolutas
prop.table(table(datos$nivel))          # relativas
round(100 * prop.table(table(datos$nivel)), 1)   # porcentuales

# Python
datos["nivel"].value_counts()                      # absolutas
datos["nivel"].value_counts(normalize=True)        # relativas

Excel:    =CONTAR.SI(rango; criterio)  por categoría, o una tabla dinámica
SPSS:     Analizar › Estadísticos descriptivos › Frecuencias
InfoStat: Estadísticas › Tablas de frecuencias

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  author       = {Montivero, Jorge Luis},
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