En este artículo veremos la base de datos con la que vamos a trabajar en este conjunto de ficheros con el nombre «Explotación de una base de datos», mediante los cuales iremos aplicando diferentes técnicas estadísticas, es la siguiente.
Los códigos de las etiquetas son los siguientes:
| Etiqueta | Contenido | Tipo |
| S | Sexo | Cualitativa (h-m) |
| E | Edad | Cuantitativa |
| DI | Días de ingreso | Cuantitativa |
| C | Cirugía | Cualitativa (Sí o No) |
| D | 1:Medicina interna | |
| 2:Traumatología | ||
| 3:Urología | ||
| 4:Oftalmología | ||
| P1 | Estado de las habitaciones | Likert |
| P2 | Comida | Likert |
| P3 | Atención del personal no sanitario | Likert |
| P4 | Atención del personal auxiliar sanitario | Likert |
| P5 | Atención del personal de enfermeria | Likert |
| P6 | Atención del personal médico | Likert |
| P7 | Información recibida | Likert |
| P8 | Solución del problema | Cualitativa (Sí o No) |
| VG | Valoración general | Cuantitativa (0-10) |
Las variables Likert han sido etiquetadas de la siguiente forma:
| 1 | Totalmente en desacuerdo |
| 2 | En desacuerdo |
| 3 | Ni de acuerdo ni en desacuerdo |
| 4 | De acuerdo |
| 5 | Totalmente de acuerdo |
La base de datos es la siguiente:
| S | E | DI | C | D | P1 | P2 | P3 | P4 | P5 | P6 | P7 | P8 | VG |
| h | 52 | 2 | NO | 1 | 3 | 4 | 4 | 4 | 4 | 2 | 1 | SI | 7 |
| h | 78 | 4 | NO | 2 | 2 | 3 | 3 | 4 | 4 | 5 | 4 | SI | 8 |
| h | 34 | 3 | NO | 3 | 2 | 2 | 4 | 4 | 4 | 1 | 2 | NO | 6 |
| h | 45 | 6 | SI | 4 | 4 | 3 | 3 | 3 | 3 | 4 | 4 | SI | 6 |
| h | 47 | 8 | SI | 1 | 5 | 5 | 2 | 2 | 2 | 3 | 3 | SI | 5 |
| h | 59 | 2 | NO | 4 | 4 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 2 | NO | 6 |
| h | 67 | 2 | SI | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 5 | 4 | NO | 8 |
| h | 32 | 3 | SI | 3 | 3 | 2 | 2 | 2 | 3 | 2 | 1 | NO | 4 |
| h | 56 | 34 | SI | 2 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 2 | 2 | SI | 9 |
| h | 78 | 45 | SI | 1 | 5 | 4 | 1 | 2 | 2 | 5 | 4 | SI | 6 |
| m | 43 | 3 | NO | 3 | 2 | 2 | 2 | 3 | 2 | 3 | 4 | NO | 4 |
| m | 42 | 4 | NO | 1 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | NO | 4 |
| m | 38 | 5 | SI | 1 | 4 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 4 | SI | 10 |
| m | 75 | 5 | NO | 2 | 3 | 3 | 3 | 4 | 4 | 3 | 2 | SI | 7 |
| m | 27 | 2 | NO | 4 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 4 | 3 | SI | 6 |
| m | 34 | 8 | SI | 2 | 5 | 4 | 1 | 1 | 2 | 5 | 4 | SI | 5 |
| m | 32 | 23 | SI | 1 | 5 | 4 | 1 | 2 | 2 | 1 | 2 | SI | 4 |
| m | 43 | 2 | NO | 3 | 3 | 4 | 4 | 3 | 3 | 3 | 4 | SI | 7 |
| m | 45 | 2 | SI | 4 | 2 | 2 | 4 | 4 | 4 | 2 | 2 | SI | 6 |
| m | 55 | 5 | NO | 2 | 2 | 2 | 4 | 5 | 5 | 4 | 3 | NO | 8 |
| h | 59 | 2 | NO | 2 | 4 | 3 | 4 | 3 | 3 | 3 | 2 | NO | 6 |
| h | 67 | 2 | SI | 4 | 4 | 4 | 5 | 4 | 4 | 5 | 4 | NO | 8 |
| h | 32 | 3 | SI | 3 | 3 | 2 | 2 | 3 | 3 | 2 | 1 | NO | 4 |
| h | 56 | 34 | SI | 1 | 5 | 5 | 5 | 4 | 5 | 2 | 2 | SI | 9 |
| h | 78 | 45 | SI | 2 | 5 | 4 | 1 | 1 | 2 | 5 | 4 | SI | 6 |
| m | 43 | 3 | NO | 3 | 2 | 2 | 2 | 3 | 4 | 4 | 4 | NO | 6 |
| m | 42 | 4 | NO | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | NO | 4 |
| m | 38 | 5 | SI | 2 | 4 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 4 | SI | 9 |
| m | 77 | 5 | NO | 2 | 3 | 3 | 3 | 4 | 4 | 4 | 2 | SI | 7 |
| m | 29 | 2 | NO | 4 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 4 | 3 | SI | 6 |
| m | 36 | 8 | SI | 2 | 5 | 4 | 1 | 1 | 2 | 4 | 4 | SI | 5 |
| m | 64 | 23 | SI | 1 | 5 | 4 | 1 | 2 | 2 | 2 | 2 | SI | 4 |
| m | 29 | 2 | NO | 4 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 4 | 3 | SI | 6 |
| m | 36 | 8 | SI | 2 | 5 | 4 | 1 | 1 | 2 | 5 | 4 | SI | 5 |
| m | 71 | 21 | SI | 1 | 5 | 4 | 1 | 2 | 2 | 1 | 2 | SI | 6 |
| m | 45 | 2 | NO | 3 | 3 | 4 | 4 | 3 | 3 | 3 | 4 | SI | 6 |
| m | 47 | 4 | NO | 4 | 2 | 2 | 4 | 4 | 4 | 2 | 2 | SI | 6 |
| m | 57 | 5 | NO | 2 | 2 | 2 | 5 | 5 | 5 | 4 | 3 | SI | 8 |
| h | 61 | 2 | NO | 4 | 4 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 2 | NO | 6 |
| h | 69 | 2 | NO | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 5 | 4 | SI | 8 |
| h | 34 | 3 | NO | 3 | 3 | 2 | 2 | 2 | 3 | 2 | 1 | NO | 4 |
| h | 61 | 2 | NO | 2 | 4 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 2 | NO | 6 |
| h | 69 | 2 | NO | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 5 | 4 | SI | 8 |
| h | 34 | 3 | NO | 3 | 3 | 2 | 2 | 2 | 3 | 2 | 1 | NO | 4 |
| h | 68 | 23 | SI | 2 | 5 | 5 | 4 | 5 | 4 | 2 | 2 | SI | 7 |
| h | 80 | 30 | SI | 1 | 5 | 4 | 1 | 2 | 2 | 5 | 4 | SI | 6 |
| m | 45 | 3 | NO | 3 | 2 | 2 | 2 | 3 | 4 | 4 | 4 | NO | 6 |
| m | 44 | 4 | NO | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | NO | 4 |
| m | 40 | 5 | SI | 1 | 4 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 4 | SI | 10 |
| m | 77 | 5 | NO | 1 | 3 | 3 | 3 | 4 | 4 | 3 | 2 | SI | 7 |
| m | 27 | 2 | NO | 4 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 4 | 3 | SI | 6 |
| m | 35 | 8 | SI | 2 | 5 | 4 | 1 | 1 | 2 | 5 | 4 | SI | 5 |
| m | 64 | 21 | SI | 1 | 5 | 4 | 1 | 2 | 2 | 1 | 2 | SI | 5 |
| m | 25 | 2 | NO | 3 | 3 | 4 | 4 | 5 | 5 | 3 | 4 | SI | 7 |
| m | 66 | 4 | SI | 4 | 2 | 2 | 4 | 4 | 4 | 2 | 2 | SI | 6 |
| m | 57 | 5 | NO | 2 | 2 | 2 | 5 | 5 | 5 | 4 | 3 | NO | 8 |
| h | 71 | 2 | NO | 4 | 4 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 2 | NO | 6 |
| h | 69 | 2 | SI | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 5 | 4 | SI | 8 |
| h | 22 | 3 | NO | 3 | 3 | 2 | 2 | 2 | 3 | 2 | 1 | NO | 4 |
| h | 78 | 78 | SI | 2 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 2 | 2 | SI | 9 |
| h | 80 | 4 | NO | 2 | 2 | 3 | 3 | 4 | 4 | 5 | 4 | SI | 8 |
| h | 36 | 3 | NO | 2 | 2 | 2 | 4 | 4 | 4 | 2 | 2 | NO | 7 |
| h | 47 | 6 | SI | 1 | 4 | 3 | 3 | 3 | 3 | 4 | 4 | SI | 6 |
| h | 46 | 8 | SI | 1 | 5 | 5 | 2 | 2 | 2 | 3 | 3 | SI | 5 |
| h | 61 | 2 | NO | 4 | 4 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 2 | NO | 5 |
| h | 69 | 2 | NO | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 5 | 4 | NO | 8 |
| h | 34 | 3 | NO | 3 | 3 | 2 | 2 | 3 | 3 | 2 | 1 | NO | 4 |
| h | 58 | 34 | SI | 1 | 5 | 5 | 5 | 4 | 5 | 2 | 2 | SI | 9 |
| h | 80 | 45 | SI | 1 | 5 | 4 | 1 | 2 | 2 | 5 | 4 | SI | 6 |
| m | 45 | 3 | NO | 2 | 2 | 2 | 2 | 3 | 4 | 4 | 4 | NO | 6 |
| m | 44 | 4 | NO | 3 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | NO | 3 |
| h | 61 | 2 | NO | 4 | 4 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 2 | NO | 6 |
| h | 69 | 2 | NO | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 5 | 4 | NO | 8 |
| h | 75 | 3 | NO | 3 | 3 | 2 | 2 | 2 | 3 | 2 | 1 | NO | 4 |
| h | 68 | 34 | SI | 1 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 2 | 2 | SI | 9 |
| h | 73 | 45 | SI | 1 | 5 | 4 | 1 | 2 | 2 | 5 | 4 | SI | 6 |
| m | 45 | 3 | NO | 3 | 2 | 2 | 2 | 3 | 4 | 4 | 4 | NO | 6 |
| m | 44 | 4 | NO | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | NO | 4 |
| m | 40 | 5 | SI | 1 | 4 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 4 | SI | 9 |
| m | 77 | 6 | NO | 1 | 3 | 3 | 3 | 4 | 4 | 3 | 2 | SI | 7 |
| m | 29 | 3 | NO | 4 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 4 | 3 | SI | 6 |
| m | 76 | 9 | SI | 2 | 5 | 4 | 1 | 1 | 2 | 5 | 4 | SI | 5 |
| m | 66 | 31 | SI | 1 | 5 | 4 | 1 | 2 | 2 | 1 | 2 | SI | 6 |
| m | 45 | 2 | NO | 3 | 3 | 4 | 4 | 5 | 4 | 3 | 4 | SI | 8 |
| m | 47 | 4 | NO | 4 | 2 | 2 | 4 | 4 | 4 | 2 | 2 | SI | 6 |
| h | 69 | 2 | NO | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 5 | 4 | NO | 8 |
| h | 34 | 3 | NO | 3 | 3 | 2 | 2 | 2 | 3 | 2 | 1 | NO | 4 |
| h | 58 | 21 | SI | 1 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 2 | 2 | SI | 9 |
| h | 80 | 24 | SI | 1 | 5 | 4 | 1 | 2 | 2 | 5 | 4 | SI | 6 |
| m | 45 | 3 | NO | 3 | 2 | 2 | 2 | 3 | 4 | 4 | 4 | NO | 6 |
| m | 44 | 3 | NO | 2 | 2 | 2 | 2 | 3 | 2 | 2 | 3 | NO | 4 |
| m | 40 | 4 | SI | 2 | 4 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 4 | SI | 9 |
| m | 77 | 4 | NO | 1 | 3 | 3 | 3 | 4 | 4 | 3 | 3 | SI | 7 |
| h | 34 | 4 | NO | 3 | 3 | 2 | 2 | 2 | 3 | 2 | 2 | NO | 4 |
| h | 78 | 33 | SI | 1 | 5 | 5 | 4 | 5 | 5 | 2 | 1 | SI | 8 |
| h | 84 | 40 | SI | 1 | 5 | 4 | 1 | 2 | 2 | 5 | 4 | SI | 6 |
| m | 45 | 2 | NO | 3 | 2 | 2 | 2 | 3 | 4 | 4 | 3 | NO | 6 |
| m | 44 | 3 | NO | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | NO | 4 |
| m | 40 | 4 | SI | 2 | 4 | 5 | 4 | 5 | 4 | 5 | 4 | SI | 9 |
| m | 28 | 3 | NO | 3 | 1 | 2 | 2 | 4 | 3 | 4 | 4 | NO | 6 |
LA MATEMÁTICA Y LA ESTADÍSTICA: UNA ORQUESTA HECHA INSTRUMENTO 