Medidas de tendencia central
Medidas de tendencia central
Medidas de Posición: son aquellos valores numéricos que nos permiten
o bien dar alguna medida de tendencia central, dividiendo el
recorrido de la variable en dos, o bien fragmentar la cantidad de
datos en partes iguales. Las más usuales son la media, la mediana, la
moda, los cuartiles, quintiles, deciles y percentiles. Pueden ser de
dos tipos: de tendencia central o de tipismo.
Medidas de Dispersión: se llaman medidas de dispersión aquellas que
permiten retratar la distancia de los valores de la variable a un cierto
valor central, o que permiten identificar la concentración de los
datos en un cierto sector del recorrido de la variable. Se trata de
coeficientes para variables cuantitativas. Las más usuales son el
desvío estándar y la varianza.
La Media
medias de los diferentes conjuntos. 3) Es posible hallar la media
de La idea de media o promedio (también llamada media
aritmética) formaliza el concepto intuitivo de punto de equilibrio
de las observaciones. Es decir, es el punto medio del recorrido de
la variable según la cantidad de valores obtenidos.
Ese valor tiene varias propiedades importantes. 1) Si se suma la
distancia de todos los valores respecto de la media, esa suma da
cero. 2) Si se toman una cantidad cualesquiera de conjuntos de
valores, cada uno con su respectiva media, la media del conjunto
general es igual a la suma de cada una de las un conjunto de
valores de una variable a partir de tomar la distancia de las
observaciones a un valor cualquiera (pertenezca o no al recorrido
de la variable) 4) si a un conjunto de observaciones de una
variable se le realiza una operación matemática usando un valor
constante, entonces la media del nuevo grupo de valores así
obtenidos es igual a la aplicación de la misma operación
matemática usando ese valor constante sobre la media original.
El cálculo de la Media
Dado un conjunto de observaciones
la media se representa mediante
y se obtiene dividiendo la suma de todos los
datos por el número de ellos, es decir:
La interpretación de la media como centro (o punto de equilibrio) de los datos se
apoya en una propiedad que afirma que la suma de las desviaciones
de un conjunto de observaciones a su media es igual a cero; es decir, puede
probarse que
Media aritmética (I)
La media aritmética de un conjunto de datos es el cociente entre la suma
de todos los datos y el número de estos.
Ejemplo: las notas de Juan el año pasado fueron:
Hay 7 datos
5, 6, 4, 7, 8, 4, 6
que suman 40
La nota media de Juan es:
5647846
Nota media =
7

40
7
 5,7
Media aritmética (II)
Cálculo de la media aritmética cuando los datos se repiten.
1º. Se multiplican los datos por sus frecuencias absolutas respectivas, y
se suman.
2º. El resultado se divide por el total de datos.
Ejemplo. Las notas de un grupo de alumnos fueron:
N o tas
F recuencia
ab so luta
N o tas x
F . ab so luta
3
5
15
5
8
40
6
10
60
7
T o ta l
2
25
14
129
Datos por frecuencias
Media 
129
25
Total de datos
 5 ,1
Mediana
La mediana, a diferencia de la media no busca el valor central del recorrido de la variable
según la cantidad de observaciones, sino que busca determinar el valor que tiene
aquella observación que divide la cantidad de observaciones en dos mitades iguales.
Por lo tanto es necesario atender a la ordenación de los datos, y debido a ello, este
cálculo depende de la posición relativa de los valores obtenidos. Es necesario, antes
que nada, ordenar los datos de menor a mayor (o viceversa).
en caso que N sea impar
La mediana
La mediana de un conjunto de datos es un valor del mismo tal que el número de
datos menores que él es igual al número de datos mayores que él.
Ejemplo:
Los pesos, en kilogramos, de 7 jugadores de un
equipo de fútbol son: 72, 65, 71, 56, 59, 63, 72
1º. Ordenamos los datos:
56, 59, 63, 65, 71, 72, 72
2º. El dato que queda en el centro es
65.
Caso:
La mediana vale 65.
Si el número de datos fuese par, la mediana es la
media aritmética de los dos valores centrales.
Para el conjunto 56, 57, 59, 63, 65, 71, 72, 72, la mediana es: 63  65
2
 64
Moda
La moda, es aquel dato, aquel valor de la
variable que más se repite; es decir, aquel
valor de la variable (que puede no ser un
único valor) con una frecuencia mayor.
La moda
La moda de un conjunto de datos es el dato que más se repite.
Ejemplo.
Una zapatería ha vendido en una semana los zapatos
que se reflejan en la tabla:
N º de calzado
38
39
40
41
42
43
44
45
N º de person as
16
21
30
35
29
18
10
7
El número de zapato más
vendido, el dato con mayor
frecuencia absoluta, es el 41.
Lo compran 35 personas
La moda es 41.
Cuartil, Quintiles, Deciles, Percentiles
La mediana, como vimos, separa en dos mitades el conjunto ordenado
de observaciones. Podemos a su vez subdividir cada mitad en dos,
de tal manera que resulten cuatro partes iguales. Cada una de esas
divisiones se conoce como Cuartil y lo simbolizaremos mediante la
letra Q agregando un subíndice según a cual de los cuatro cuartiles
nos estemos refiriendo. Se llama primer cuartil (Q1) a la mediana de
la mitad que contiene los datos más pequeños. Este cuartil,
corresponde al menor valor que supera – o que deja por debajo de
él – a la cuarta parte de los datos. Se llama tercer cuartil (Q3) a la
mediana de la mitad formada por las observaciones más grandes.
El tercer cuartil es el menor valor que supera – o que deja por
debajo de él – a las tres cuartas partes de las observaciones. Con
esta terminología, la mediana es el segundo cuartil (Q2) y el cuarto
cuartil (Q4) coincide con el valor que toma el último dato, luego de
ordenados.
Medidas de Dispersión
El desvío estándar
Es posible identificar conjuntos de datos que a pesar de ser muy
distintos en términos de valores absolutos, poseen la misma media.
Una medida diferencial para identificar esos conjuntos de datos es
la concentración o dispersión alrededor de la media.
Una manera de evitar que los distintos signos se compensen es
elevarlas al cuadrado, de manera que todas las desviaciones sean
positivas. La raíz cuadrada del promedio de estas cantidades recibe
el nombre de desvío estándar, o desviación típica y es representada
por la siguiente fórmula:
A mayor valor del coeficiente del desvío estándar, mayor dispersión de los datos con respecto a
su media. Es un valor que representa los promedios de todas las diferencias individuales de las
observaciones respecto a un punto de referencia común, que es la media aritmética. Se entiende
entonces que cuando este valor es más pequeño, las diferencias de los valores respecto a la
media, es decir, los desvíos, son menores y, por lo tanto, el grupo de observaciones es más
“homogéneo” que si el valor de la desviación estándar fuera más grande. O sea que a menor
dispersión mayor homogeneidad y a mayor dispersión, menor homogeneidad.
La Varianza
El cuadrado de la desviación estándar recibe el nombre de varianza y se representa por . La
suma de los cuadrados de los desvíos de la totalidad de las observaciones, respecto de la media
aritmética de la distribución, es menor que la suma de los cuadrados de los desvíos respecto de
cualquier otro valor que no sea la media aritmética.
Si observamos, veremos que la varianza no es más que el desvío estándar al cuadrado.
Precisamente la manera de simbolizarla es.
Por lo mismo, el desvío estándar puede definirse como la raíz cuadrada de la varianza
8 cms.
Aquí tenemos 9 rectángulos cuya altura es de 8 centímetros (y todos
tienen la misma base).
¿Existe alguna variación respecto de su altura entre estos rectángulos?
¿Cuál es el promedio de la altura de estos rectángulos?
8+8+8+8+8+8+8+8+8
9
=
72
=8
9
10 cms
6 cms
8 cms.
El quinto rectángulo y el octavo rectángulo en un acto de rebeldía
cambiaron su altura. El quinto rectángulo, ahora de color rojo, mide 10
centímetros, y el octavo rectángulo, de color azul, mide 6 centímetros?
¿Cuál es el nuevo promedio de estos 9 rectángulos?
8 + 8 + 8 + 8 + 10 + 8 + 8 + 6 + 8
9
=
72
=8
9
... ¡el mismo promedio! Pero... ¿ha habido variación?
10 cms
6 cms
8 cms.
El rectángulo rojo tiene +2 centímetros sobre el promedio, y el
rectángulo azul tiene –2 centímetros bajo el promedio. Los otros
rectángulos tienen cero diferencia respecto del promedio.
Si sumamos estas diferencias de la altura respecto del promedio,
tenemos
0+0+0+0+2+0+0–2+0 =0
Este valor nos parece indicar que ¡no ha habido variabilidad! Y sin
embargo, ante nuestros ojos, sabemos que hay variación.
10 cms
6 cms
8 cms.
Una forma de eliminar los signos menos de aquellas diferencias que
sean negativas, esto es de aquellos mediciones que estén bajo el
promedio, es elevar al cuadrado todas las diferencias, y luego sumar...
02 + 02 + 02 + 02 + 22 + 02 + 02 + (– 2)2 + 02 = 8
Y este resultado repartirlo entre todos los rectángulos, es decir lo
dividimos por el número de rectángulos que es 9
02 + 02 + 02 + 02 + 22 + 02 + 02 + (– 2)2 + 02 =
9
8
= 0,89
9
10 cms
6 cms
8 cms.
Se dice entonces que la varianza fue de 0,89
Observemos que las unidades involucradas en el cálculo de la varianza
están al cuadrado. En rigor la varianza es de 0,89 centímetros cuadrados.
De manera que se define
0, 89  0, 943
La raíz cuadrada de la varianza se llama desviación estándar
10 cms
6 cms
8 cms.
Que la desviación estándar haya sido de 0,943 significa que en promedio la
altura de los rectángulos variaron (ya sea aumentando, ya sea
disminuyendo) en 0,943 centímetros.
Es claro que esta situación es “en promedio”, puesto que sabemos que
los causantes de la variación fueron los rectángulos quinto y octavo.
Esta variación hace repartir la “culpa” a todos los demás rectángulos
que se “portaron bien”.
La desviación estándar mide la dispersión de los datos respecto del
promedio
10 cms
8 cms.
8 cms.8 cms.
8 cms.
8 cms.
7 cms.
6 cms
4 cms
¿Cuál es la varianza y la desviación estándar de las alturas de los rectángulos?
En primer lugar debemos calcular el promedio
8 + 4 + 8 + 8 + 10 + 8 + 7 + 6 + 8
= 7,44
9
Luego debemos calcular la varianza
10 cms
8 cms.
8 cms.
8 cms.
8 cms.
7 cms.
8 cms.
6 cms
4 cms
0,56
0,56
2,56
0,56 -0,44
-1,44
-3,44
0,56
0,56
7,44
Promedio
0,562 + (-3,44)2 + 0,562 + 0,562 + 2,562 + 0,562 + (-0,44)2 + (-1,44)2 +
0,562
9
Este es el valor de la varianza
=
22,2224
9
= 2,469
10 cms
8 cms.
8 cms.
8 cms.
8 cms.
7 cms.
8 cms.
6 cms
4 cms
7,44
Promedio
Si la varianza fue de 2,469, entonces la desviación estándar es de...
2, 469  1, 57
Lo que significa que, en promedio, los rectángulos se desviaron más o
menos (más arriba o más abajo) en 1,57 centímetros.
Para entender la varianza necesariamente debe saber:
•Sumar
•Restar
•Multiplicar
•Dividir
•Potencia de orden 2
•Raíz cuadrada
Y es claro que esto no es suficiente (salvo que queramos que aprenda de
memoria los cálculos). Necesitamos estimular su imaginación para que
“vea” la variabilidad existente en la naturaleza.
Entregue una lista de fenómenos en que un mismo atributo tenga
variabilidad si se mide este atributo a un número de individuos u objetos.
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