{"id":165,"date":"2020-10-07T12:41:45","date_gmt":"2020-10-07T16:41:45","guid":{"rendered":"https:\/\/guidocutipa.blog.bo\/investigacion\/?p=165"},"modified":"2023-01-04T17:26:13","modified_gmt":"2023-01-04T21:26:13","slug":"importancia-diferentes-medidas-descriptivas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/guidocutipa.blog.bo\/investigacion\/importancia-diferentes-medidas-descriptivas\/","title":{"rendered":"La importancia de las diferentes medidas de la estad\u00edstica descriptiva"},"content":{"rendered":"\n<p>Las medidas de la estad\u00edstica descriptiva son herramientas muy \u00fatiles para resumir y entender un conjunto de datos. Algunas de las medidas m\u00e1s comunes incluyen la media, la mediana, la moda, la varianza y el rango. Cada una de estas medidas proporciona informaci\u00f3n diferente sobre el conjunto de datos y puede ser \u00fatil en diferentes contextos.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Medidas de tendencia central<\/h2>\n\n\n\n<p>Las medidas de tendencia central permiten al investigador resumir en un solo valor a un conjunto de valores. Representan el punto medio o centro alrededor del cual se encuentra ubicado todo el conjunto de los datos analizados. Las medidas de tendencia central m\u00e1s utilizadas son: media, mediana y moda.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>La <strong>media <\/strong>es el valor promedio de un conjunto de datos. Se calcula sumando todos los valores del conjunto de datos y dividiendo el resultado por el n\u00famero de valores. La media es \u00fatil para tener una idea de qu\u00e9 tan \u00abt\u00edpico\u00bb es un valor en un conjunto de datos. Sin embargo, la media puede ser enga\u00f1osa si hay valores extremos (llamados valores at\u00edpicos o \u00aboutliers\u00bb) que distorsionan el resultado.<\/li>\n\n\n\n<li>La <strong>mediana<\/strong> es el valor que ocupa el centro de un conjunto de datos ordenados. Se calcula ordenando todos los valores del conjunto de datos de menor a mayor y tomando el valor del medio. La mediana es \u00fatil para tener una idea de qu\u00e9 tan cerca est\u00e1n la mayor\u00eda de los valores del conjunto de datos del valor central. Al igual que la media, la mediana es menos sensible a los valores at\u00edpicos que otras medidas.<\/li>\n\n\n\n<li>La <strong>moda<\/strong> es el valor m\u00e1s frecuente en un conjunto de datos. Puede haber m\u00e1s de un valor con la mayor frecuencia (en cuyo caso se dice que el conjunto de datos tiene varias modas). La moda es \u00fatil para tener una idea de qu\u00e9 valores son m\u00e1s comunes en un conjunto de datos.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Medidas de dispersi\u00f3n<\/h2>\n\n\n\n<p>Las medidas de dispersi\u00f3n en cambio permiten determinar el grado de dispersi\u00f3n de los valores de la variable. Es decir, se intenta evaluar en qu\u00e9 medida los datos difieren entre s\u00ed. Las medidas de dispersi\u00f3n m\u00e1s utilizadas son: Rango, Desviaci\u00f3n media, Desviaci\u00f3n est\u00e1ndar, Varianza y Coeficiente de Variaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>El <strong>rango <\/strong>es la diferencia entre el valor m\u00e1s alto y el valor m\u00e1s bajo de un conjunto de datos. El rango es \u00fatil para tener una idea de qu\u00e9 tan amplia es la variedad de valores presentes en un conjunto de datos.<\/li>\n\n\n\n<li>La <strong>desviaci\u00f3n media<\/strong> es una medida de la dispersi\u00f3n de un conjunto de datos alrededor de la media. Se calcula tomando la diferencia entre cada valor del conjunto de datos y la media, y luego tomando la media de todas estas diferencias. La desviaci\u00f3n media es \u00fatil para tener una idea de qu\u00e9 tan lejos est\u00e1n, en promedio, los valores del conjunto de datos de la media.<\/li>\n\n\n\n<li>La <strong>desviaci\u00f3n est\u00e1ndar<\/strong> es una medida de la dispersi\u00f3n de un conjunto de datos alrededor de la media. Se calcula de la misma manera que la varianza, pero luego se toma la ra\u00edz cuadrada del resultado. La desviaci\u00f3n est\u00e1ndar es \u00fatil para tener una idea de qu\u00e9 tan dispersos est\u00e1n los valores del conjunto de datos alrededor de la media.<\/li>\n\n\n\n<li>La <strong>varianza <\/strong>es una medida de la dispersi\u00f3n de un conjunto de datos. Se calcula tomando la diferencia entre cada valor del conjunto de datos y la media, elevando al cuadrado cada una de estas diferencias y luego tomando la media de todas estas diferencias elevadas al cuadrado. La varianza es \u00fatil para tener una idea de qu\u00e9 tan dispersos est\u00e1n los valores del conjunto de datos alrededor de la media.<\/li>\n\n\n\n<li>El <strong>coeficiente de variaci\u00f3n<\/strong> es una medida de la dispersi\u00f3n de un conjunto de datos relativa a la media. Se calcula tomando la desviaci\u00f3n est\u00e1ndar y dividi\u00e9ndola entre la media, y luego multiplicando el resultado por 100 para expresarlo en t\u00e9rminos porcentuales. El coeficiente de variaci\u00f3n es \u00fatil para comparar la dispersi\u00f3n de dos o m\u00e1s conjuntos de datos con diferentes escalas de medida, ya que expresa la dispersi\u00f3n en t\u00e9rminos porcentuales de la media.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Medidas de forma<\/h2>\n\n\n\n<p>Las medidas de forma ayudan a comprobar si una distribuci\u00f3n de frecuencia tiene caracter\u00edsticas como simetr\u00eda, asimetr\u00eda, nivel de concentraci\u00f3n de datos y nivel de apuntamiento que la clasifiquen en un tipo particular de distribuci\u00f3n. En otras palabras con las medidas de forma se puede identificar si la distribuci\u00f3n de frecuencia es uniforme. Las medidas de forma m\u00e1s utilizadas son: Coeficiente de asimetr\u00eda, Curtosis.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>El <strong>coeficiente de asimetr\u00eda<\/strong> es una medida de la simetr\u00eda de un conjunto de datos alrededor de la media. Se calcula tomando la tercera potencia de la diferencia entre cada valor del conjunto de datos y la media, y luego tomando la media de todas estas diferencias elevadas al cubo. Si el coeficiente de asimetr\u00eda es positivo, entonces el conjunto de datos tiene un sesgo hacia la derecha (es decir, tiene una \u00abcola\u00bb m\u00e1s larga hacia la derecha que hacia la izquierda), lo que significa que hay m\u00e1s valores extremos hacia la derecha que hacia la izquierda. Si el coeficiente de asimetr\u00eda es negativo, entonces el conjunto de datos tiene un sesgo hacia la izquierda (es decir, tiene una \u00abcola\u00bb m\u00e1s larga hacia la izquierda que hacia la derecha), lo que significa que hay m\u00e1s valores extremos hacia la izquierda que hacia la derecha. Si el coeficiente de asimetr\u00eda es cero, entonces el conjunto de datos es sim\u00e9trico alrededor de la media.<\/li>\n\n\n\n<li>La <strong>curtosis<\/strong> es una medida de la \u00abapuntamiento\u00bb o \u00abpuntiagudeza\u00bb de un conjunto de datos alrededor de la media. Se calcula tomando la cuarta potencia de la diferencia entre cada valor del conjunto de datos y la media, y luego tomando la media de todas estas diferencias elevadas a la cuarta. Si la curtosis es mayor que cero, entonces el conjunto de datos tiene una forma m\u00e1s apuntada que una distribuci\u00f3n normal (es decir, tiene m\u00e1s valores extremos), lo que se dice que el conjunto de datos es \u00ableptoc\u00fartico\u00bb. Si la curtosis es menor que cero, entonces el conjunto de datos tiene una forma menos apuntada que una distribuci\u00f3n normal (es decir, tiene menos valores extremos), lo que se dice que el conjunto de datos es \u00abplatic\u00fartico\u00bb. Si la curtosis es cero, entonces el conjunto de datos tiene la misma forma que una distribuci\u00f3n normal.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Medidas de posici\u00f3n<\/h2>\n\n\n\n<p>Las medidas de posici\u00f3n dividen a un conjunto de datos en grupoas con el mismo n\u00famero de elementos. Para calcular las medidas de posici\u00f3n es necesario que los datos est\u00e9n ordenados de menor a mayor. Las medidas de posici\u00f3n m\u00e1s utilizadas son: cuartiles, quintiles, deciles, percentiles.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Los <strong>cuartiles<\/strong> son valores que dividen a un conjunto de datos en cuatro partes iguales. El primer cuartil (Q1) es el valor que divide al primer 25% de los datos del resto. El segundo cuartil (Q2) es el valor que divide al primer 50% de los datos del \u00faltimo 50%. El tercer cuartil (Q3) es el valor que divide al primer 75% de los datos del \u00faltimo 25%. Los cuartiles son \u00fatiles para tener una idea de la distribuci\u00f3n de los datos y para comparar dos o m\u00e1s conjuntos de datos.<\/li>\n\n\n\n<li>Los <strong>quintiles <\/strong>son valores que dividen a un conjunto de datos en cinco partes iguales. El primer quintil es el valor que divide al primer 20% de los datos del resto. El segundo quintil es el valor que divide al primer 40% de los datos del \u00faltimo 60%. Y as\u00ed sucesivamente. Los quintiles son \u00fatiles para tener una idea de la distribuci\u00f3n de los datos y para comparar dos o m\u00e1s conjuntos de datos.<\/li>\n\n\n\n<li>Los <strong>deciles <\/strong>son valores que dividen a un conjunto de datos en diez partes iguales. El primer decil es el valor que divide al primer 10% de los datos del resto. El segundo decil es el valor que divide al primer 20% de los datos del \u00faltimo 90%. Y as\u00ed sucesivamente. Los deciles son \u00fatiles para tener una idea de la distribuci\u00f3n de los datos y para comparar dos o m\u00e1s conjuntos de datos.<\/li>\n\n\n\n<li>Los <strong>percentiles <\/strong>son valores que dividen a un conjunto de datos en cien partes iguales. El primer percentile es el valor que divide al primer 1% de los datos del resto. El segundo percentile es el valor que divide al primer 2% de los datos del \u00faltimo 99%. Y as\u00ed sucesivamente. Los percentiles son \u00fatiles para tener una idea de la distribuci\u00f3n de los datos y para comparar dos o m\u00e1s conjuntos de datos.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Es importante elegir la medida adecuada para resumir un conjunto de datos dependiendo del contexto y de lo que se quiera saber sobre los datos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Las medidas de la estad\u00edstica descriptiva son herramientas muy \u00fatiles para resumir y entender un conjunto de datos. 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