Medidas de estadísticas univariantes

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Medidas estadísticas
Alexis Romero
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Alexis Romero
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Medidas de estadísticas univariantes
  1. Medidas de tendencia central
    1. Son aquellas medidas que nos ayudan a saber donde están los datos pero sin indicar como se distribuyen. Las más conocidas son: Media Artitmética, Mediana y Moda
      1. Media Aritmética: es el valor obtenido al sumar todos los datos y dividir el resultado entre el número total de datos.
        1. CARACTERÍSTICAS: 1. La media se puede hallar sólo para variables cuantitativas. 2. La media es independiente de las amplitudes de los intervalos. 3. La media es muy sensible a las puntuaciones extremas 4. La media no se puede calcular si hay un intervalo con una amplitud indeterminada
          1. Ejemplos:
            1. Ejemplo 1. En matemáticas, un alumno tiene las siguientes notas: 4, 7, 7, 2, 5, 3 n = 6 (número total de datos ). La media aritmética de las notas de esa Asignatura es 4,8. Este número representa el Promedio
              1. Ejemplo 2 Cuando se tienen muchos datos es más conveniente agruparlos en una Tabla de frecuencias y luego calcular la media aritmética. El siguiente cuadro lo ilustra. Se debe recordar que la frecuencia absoluta indica cuántas veces se repite cada valor, por lo tanto, la tabla es una manera más corta de anotar los datos (si la frecuencia absoluta es 10, significa que el valor a que corresponde se repite 10 veces). Imagen recuperada de: https://www.ecured.cu/images/5/5d/Em4.jpg
          2. Mediana: Se define como el valor que divide la distribución de las frecuencias, es el valor que ocupa el lugar central de todos los datos cuando éstos están ordenados de menor a mayor.
            1. Si una vez ordenados los datos, el número de valores es impar, la Mediana corresponderá al valor central de dicho conjunto de datos
              1. Ejemplo:
                1. Se tienen los siguientes datos: 5, 4, 8, 10, 9, 1, 2 Al ordenarlos en forma creciente, es decir de menor a mayor, se tiene: 1, 2, 4, 5 , 8, 9, 10 El 5 corresponde a la Med, porque es el valor central en este conjunto de datos impares.
              2. Si una vez ordenados los datos, el número de valores es par, la Mediana corresponderá al Promedio de los dos valores centrales (los valores centrales se suman y se dividen por 2).
                1. Ejemplo:
                  1. Ejemplo 2 El siguiente conjunto de datos está ordenado en forma decreciente, de mayor a menor, y corresponde a un conjunto de valores pares, por lo tanto, la Med será el promedio de los valores centrales. Imagen recuperada de: https://www.ecured.cu/images/2/20/Em5.jpg
              3. Moda: Es el valor de la variable que presenta mayor frecuencia absoluta, es decir el que se repite más veces.
                1. Es la más apropiada para analizar atributos dados en escala nominal, por que no es susceptible a ser ordenadas y por no permitir operaciones algebráicas
                  1. Ejemplos:
                    1. Ejemplo 1 Determinar la moda en el siguiente conjunto de datos que corresponden a las edades de niñas de un Jardín Infantil. 5, 7, 3, 3, 7, 8, 3, 5, 9, 5, 3, 4, 3 La edad que más se repite es 3, por lo tanto, la Moda es 3 (Mo = 3)
                      1. Ejemplo 2 20, 12, 14, 23, 78, 56, 96 En este conjunto de datos no existe ningún valor que se repita, por lo tanto, este conjunto de valores no tiene moda.
              4. Medidas de posición NO central
                1. No reflejan ninguna tendencia central, solo dividen la distribución en oartes iguales. Entre estos encontramos los cuartiles (C), los deciles (D) y los percentiles (P)
                  1. Cuartiles: Dividen la distribución en 4 partes iguales
                    1. Deciles: Dividen la distribución en 10 partes iguales
                      1. Percentiles: Dividen la distribución en 100 partes iguales
                    2. Medidas de dispersión absoluta
                      1. Son parámetros estadísticos que indican como se alejan los datos respecto de la media aritmética. Sirven como indicador de la variabilidad de los datos. Las más utilizadas son: el rango, la desviación estándar y la varianza
                        1. Rango: Es la diferencia entre el máximo y el mínimo valor de la variable. Al depender de solo los valores extremos y estos se encuentran muy alejados del resoto de valores se puede llegar a dar conclusiones erróneas
                          1. Varianza: Mide la mayor o menor dispersión de los valores de la variable, respecto a la media aritmética. Corresponde a la media aritmética de los cuadrados de las desviaciones respecto a la media.
                            1. Desviación típica o estándar: Se define como la raiz cuadrada de la varianza. Mide el grado de disersión de los datos con respecto a la media.
                              1. A mayor desviación típica o estándar, mayor es la dispersión entre los valores de la distribución y la media aritmética, por lo cual hará menos representativa a esta última.
                          2. Medidas de dispersión relativas
                            1. El Coeficiente de variación (CV) es una medida de la dispersión relativa de un conjunto de datos. Se obtiene dividiendo la desviación estándar del conjunto entre su media aritmética y se expresa generalmente en términos porcentuales.
                              1. Es muy útil para comparar varias distribuciones.
                                1. Representa el número de veces que la desviación típica contiene a la media
                                  1. Utiliza toda la información de la distribución
                                    1. Se an ula cuando la desviación típica es cero
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