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Métricas de Tendencia Central y Dispersión: Media, Mediana, Moda, Cuartiles y Desviación, Resúmenes de Bioestadística

Las diferentes métricas de tendencia central y dispersión utilizadas en estadística para caracterizar la distribución de datos. Se abordan conceptos básicos como media aritmética, mediana, moda, cuartiles y deciles, así como sus ventajas y desventajas. Además, se presentan las medidas de dispersión como desviación tipica y rango cuartílico, y se discuten sus propiedades y aplicabilidades.

Tipo: Resúmenes

2021/2022

Subido el 01/02/2022

acamila.28
acamila.28 🇪🇨

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MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL
MEDIA:
Es el más usado de los promedios, siempre y cuando la serie no presente valores extremos, ya que
esto distorsiona el valor de la media, en este caso sería aconsejable otra medida (la mediana, por
ejemplo).
no es recomendable usar la media como medida central en las distribuciones muy asimétricas.
Ventajas del uso de la Media Aritmética
Fácil de entender y calcular.
Hace uso de todos los datos de una distribución.
Es el más conocido.
Es usada en la inferencia estadística.
Se presta a manipulación algebraica.
Desventajas del uso de la Media Aritmética
Puede ser influenciada por los valores extremos que hagan perder su medida central.
En el caso de variables discretas, el valor no es exactamente alguno de los datos, por lo que
a veces se redondean.
La media aritmética no puede ser calculada para una distribución con intervalos de clases
abiertas, esto es, cuando los elementos están agrupados en intervalos de clase de tipo “por
encima de” o “por debajo de”.
MEDIANA:
es el valor que deja por debajo de él el 50% de los datos, consecuentemente por encima de la
mediana se halla el 50% de los datos.
Ventajas del uso de la Mediana
Los valores extremos no la afectan ya que está determinada por el número de observaciones
y no por el valor de las mismas.
Se puede calcular aunque los valores extremos sean abiertos.
Es fácil de calcular.
Desventajas del uso de la Mediana
No se presta a tratamientos algebraicos.
Es necesario ordenar las variantes antes de que se pueda calcular la mediana.
Es poco conocida.
LA MODA se define como el valor que tiene más frecuencia en una serie de datos. Puede que no
exista o bien que existan varios valores candidatos a ser moda
Una distribución puede tener un solo valor modal, en este caso decimos que la distribución
es unimodal. Si dos variantes se repiten con la misma frecuencia decimos que la distribución
es bimodal. Si hay más de dos variantes con la misma frecuencia, la distribución es llamada
multimodal.
Si todos los datos tienen la misma frecuencia, no existe moda.
La moda corresponde al valor donde el histograma alcanza la máxima altura
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¡Descarga Métricas de Tendencia Central y Dispersión: Media, Mediana, Moda, Cuartiles y Desviación y más Resúmenes en PDF de Bioestadística solo en Docsity!

MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL

MEDIA:

Es el más usado de los promedios, siempre y cuando la serie no presente valores extremos, ya que esto distorsiona el valor de la media, en este caso sería aconsejable otra medida (la mediana, por ejemplo). no es recomendable usar la media como medida central en las distribuciones muy asimétricas. Ventajas del uso de la Media Aritmética

  • Fácil de entender y calcular.
  • Hace uso de todos los datos de una distribución.
  • Es el más conocido.
  • Es usada en la inferencia estadística.
  • Se presta a manipulación algebraica. Desventajas del uso de la Media Aritmética
  • Puede ser influenciada por los valores extremos que hagan perder su medida central.
  • En el caso de variables discretas, el valor no es exactamente alguno de los datos, por lo que a veces se redondean.
  • La media aritmética no puede ser calculada para una distribución con intervalos de clases abiertas, esto es, cuando los elementos están agrupados en intervalos de clase de tipo “por encima de” o “por debajo de”. MEDIANA: es el valor que deja por debajo de él el 50% de los datos, consecuentemente por encima de la mediana se halla el 50% de los datos. Ventajas del uso de la Mediana
  • Los valores extremos no la afectan ya que está determinada por el número de observaciones y no por el valor de las mismas.
  • Se puede calcular aunque los valores extremos sean abiertos.
  • Es fácil de calcular. Desventajas del uso de la Mediana
  • No se presta a tratamientos algebraicos.
  • Es necesario ordenar las variantes antes de que se pueda calcular la mediana.
  • Es poco conocida. LA MODA se define como el valor que tiene más frecuencia en una serie de datos. Puede que no exista o bien que existan varios valores candidatos a ser moda
  • Una distribución puede tener un solo valor modal, en este caso decimos que la distribución es unimodal. Si dos variantes se repiten con la misma frecuencia decimos que la distribución es bimodal. Si hay más de dos variantes con la misma frecuencia, la distribución es llamada multimodal.
  • Si todos los datos tienen la misma frecuencia, no existe moda.
  • La moda corresponde al valor donde el histograma alcanza la máxima altura

MEDIDAS DE POSICION

Se dividen la distribución de los datos en partes iguales y describen la posición que tiene un dato dentro de una distribución, una vez que se ordena de forma creciente. PERCENTILES

  • dividen la distribución en 100 partes iguales
  • nos dan la situación de los datos según el lugar que ocupan en tanto por ciento.
  • Son 99 y se denotan P1, P2…P DECILES
  • Son valores que dividen la distribución en 10 partes iguales
  • son 9 y se denotan por D1, D2….D
  • Así D2 por ejemplo, corresponde a aquel valor que supera al 20% de datos a lo más y a la vez es superado por el 80% de los datos a lo máximo CUARTILES
  • Son valores que dividen la distribución en 4 partes iguales
  • son 3 y se denotan por Q1,Q2,Q3.
  • Así Q1 por ejemplo, corresponde a aquel valor que deja por debajo de él, el 25% de datos y a la vez deja por encima el 75% de los datos. QUINTILES
  • Son valores que dividen la distribución en 4 partes iguales
  • son 4 y se denotan por K1,K2..K PROPIEDADES:
  • Q1= P
  • Q2= ME= P50= D
  • Q3=P

• P10= D

• P20=D

• P90= D

es un índice de variabilidad que permite comparar el grado de dispersión entre distribuciones con respecto a la media aritmética, es decir, compara cuando las unidades de medición son distintas. El coeficiente de variación depende de la desviación típica y de la media aritmética

  • mayor coeficiente de variación, mayor variabilidad entre los datos,
  • menor coeficiente, menor variabilidad o mayor homogeneidad en los datos.

MEDIDAS DE FORMA

Una distribución queda bien caracterizada mediante la tendencia central y la variabilidad, pero quedará mejor si estas medidas son acompañadas con medidas que describan la asimetría y apuntamiento de la distribución. SESGO El Sesgo es un indicador que mide el grado de asimetría o falta de simetría de una distribución. Si sesgo=0 hay simetría. Una distribución se considerará simétrica si cada uno de los lados de la distribución que quedan a partes de la mediana, son exactamente de igual área y forma.

  • Si la moda de datos se encuentra hacia los valores bajos de la característica estudiada, se dice que la asimetría es positiva.
  • Sesgo mayor a 0
    • Si la moda de datos se encuentra hacia los valores altos de la característica estudiada, se dice que la asimetría es negativa.
    • Sesgo menor a 0 SI HAY VARIAS MODAS…

CURTOSIS

Es el grado de apuntamiento de una distribución con respecto a una curva modelo o curva normal de Laplace-Gauss. LEPTOCURTICA : Datos menos dispersos. K> K>0.

MESOCURTICA: K=

K=0.

PLATICURTICA: Datos mas dispersos. K<3 K<0.