las medidas estadísticas invariantes y
descripción amplia en una de
ellas.
La media aritmética. Es empleada ara resumir la información en
diversas investigaciones.
La finalidad de esta medida consiste en establecer las
características dentro de un conjunto de datos
Ejemplo: 12+14+13+13+10+11+14+12+10+13 =
122 éste se divide entre 9 (número de datos)
Resultado: 122/10 = 12.2
Moda. Mo La moda es el dato que con
mayor frecuencia se repite.
Este dato se identifica al ver cuentas veces aparece
dentro del rango de datos obtenidos.
Remitiéndonos la ejemplo anterior la moda es el dato
numero 13; ya que este se repite tres veces.
Mediana. Me Es el valor central que puede ser ubicado
dentro de un conjunto de datos.
Para establecer la media dentro de un rango de datos sin agrupar es
necesario ordenaros de menor a mayor
En nuestro ejemplo seria así: 10, 10, 11, 12, 12, 13, 13,
13, 14, 14.
En este caso la media en este caso será 12.5
Variables estadísticas.
Variable cualitativa: observación de un
atributo de su novedad.
Presenta una característica determinada que
no puede expresarse en números.
Variable cuantitativa: observación
de un atributo de su novedad.
Esta variable permite representar los datos en
números y realizar análisis estadísticos.
Las variables cuantitativas despliegan las
variables discretas y continúas.
Variable discreta.Permite establecer un número
determinado para contar sus valores.
Ejemplo, el número de candidatos para la elección
presidencial de Colombia para primera vuelta.
En este caso la variable tiene un número contable de 5
valores; de acuerdo a los candidatos postulados.
Variable continúa La variable continua puede asumir un
número incontable de valores.
Generalmente se tratase identificarlos dentro de un rango de
valores de menor a mayor. Ejemplo. El peso de los pollos de un
corral.
260 Gr. 275gr 500 gr 1000 Gr 1150 gr 1500 gr 1950 r 250 gr 455gr 800 gr 1250 gr 1675gr 2000 gr
Presenta un número incontable de valores, ya que los valores
pueden varias desde un gramo en comparación con los demás.
Medidas de dispersión. se define como la escala de valores
que nos permite identificar el distanciamiento de los valores
en una distribución.
Rango: es el valor máximo de los valores –
el valor mínimo de los datos
Desviación media: es la comparación
aritmética entre ( X1- X) y la media
aritmética.
Ejemplo: 1, 2, 3. Dv = [X1- X] + [ X2- X] + [ X3-X]
dividido entre N.
.Desviación típica
(Ơ) = la raíz de sigma al cuadrado Ơ° es
igual a sigma Ơ
(X1- X°) + (X2-X°) + más los datos relacionados
dividido entre N, el resultado es Sigma Ơ
Medidas de localización Estas medidas son los valores
que dan una idea dentro de un rango de porcentajes que
corresponden a la observación de un conjunto de datos.
Los valores se ubican acorde a la relación con el
porcentaje general ubicándolos en puntos específicos
detallando los datos que se van a estudiar.
Percentil. Es el valor que se describe por debajo del
rango de porcentaje acorde a la observación de un
población.
K% toma el valor de 1 a 100, donde el conjunto de datos se
divide en 100 parte iguales.
Decil: es el valor que se anota por debajo del rango
del 10 k% de las observaciones a una población.
Dentro del conjunto de datos 10 k toma valor de 1 a 10,
por tanto, los datos se dividen en 10 partes iguales.
Cuartil. Determina el valor por debajo del rango del 25 %
de las observaciones de una muestra.
K toma valores de 1 a 4, por tanto, dentro del conjunto de
datos se divide en 4 partes iguales.
El cuartil de orden 1, Q1< es un valor que es mayor que el 25% de
los datos del conjunto pero menor que el 75% restante.
El cuartil de orden 2, Q2 es un valor que es mayor que el 50% de
los datos del conjunto pero menor que el 50% restante.
El cuartil de orden 3, Q3 es un valor que es mayor que el 75% de los
datos del conjunto pero menor que el 25% restante.
El cuartil de orden 4, Q4 es el valor que es mayor que el
100% de los datos del conjunto, es decir corresponde al
valor máximo de los datos. Del mismo modo se tiene para
el percentil de orden 100 y el decil de orden 10.
Imagen y explicación textual de García, J. E (2005) “Medidas de localización y deciles”. P. 1.
Descripción detallada de uno de los pasos.
Medidas de posición no central. Brindan una idea de acuerdo a los
porcentajes de lado y lado de los valores calculados.
Ejemplo. Calificaciones obtenidas en una evaluación. Escala de valores 0 a 20 puntos ordenados por
orden.
El profesor debe saber el valor límite del 75 % de las notas, para aplicar o no una prueba de
recuperación.
N= 10. El 75% de 20. 10 = 100. X -75%.
El 75% de 20 = 20* 75/100 = 15
La calificación numero 15 corresponde a la posición No 6.
El docente deberá aplicar la prueba de recuperación
ya que más del 75% de sus alumnos tiene una nota
igual o inferior a 15 puntos.
Posición de los cuartiles Los cuartiles se dividen en un rango de 0
al 100 en tres posiciones, dando lugar a fraccionar en 4 partes
iguales equivalentes a 25% cada una.
Q1= n 25/100= representa el límite inferior
del 25% de los datos o puntaje medido.
Q2= n 50/100= representa la suma del cuartil 1 y el
cuartil2 que da el 50% de los datos o inferior a este.
Como se ha podido notar 15 es la puntuación que
representa el 75% de los datos.
Q3= n75/100= el cuartil tres identifica le valor límite
del 75% de los datos o inferior a este.
Deciles. Dividen el conjunto de datos en 10
partes iguales.
En esta caso son 9 valores que dividen el
conjunto de datos en 10 partes iguale cada
una.
El decil No 1 indica el 10 % de los datos tiene
un valor igual o inferior al decil 1
El decil No 2 indica que el 20% de los datos tiene
un valor igual o inferior al decil 2
Así se sigue el orden de los valores respectivamente
de menor a mayor.
Para ubicar el decil, se hace al multiplicar el número de datos
por el número de decil a calcular y, este, dividido entre 10.
Percentil. Son 99 valores que se pueden calcular frente al conjunto de
datos; dividiendo todos los datos en 100 partes iguales cada una y
corresponde al 1 %.
El 1% de los datos es igual o inferior al percentil 1. Así se sigue la
secuencia hasta el percentil No 99.
Para ubicar el percentil, es necesario multiplicar el número de datos por el valor del percentil a hallar y,
este, dividido entre 100.