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MEDIDAS DE DISPERSIÓN :star:, Se conoce como desviación media o desviación…

- - - - La razón por la que los residuos se elevan al cuadrado es sencilla. Si no se elevasen al cuadrado, la suma de residuos sería cero. Es una propiedad de los residuos.
        
        Formula Varianza Población
      - Fórmula Varianza Muestral
- - - - ¿Por qué ignorar los signos de las desviaciones de la media?
        
        De no hacerlo, las desviaciones positivas y negativas se compensarían con exactitud unas a otras y la desviación media siempre seria cero. Dicha medida (cero) resultaría un estadístico sin utilidad.
    - - X es el valor de cada observación.
      - X media es la media aritmética de los valores.
      - n es el número de observaciones en la muestra.
      - l l indica el valor absoluto.
- - - - donde Q1 y Q3 son el primero y tercer cuartiles en los datos
        
        Algunas veces se usa el rango
        intercuartil Q3 − Q1; sin embargo, el rango semiintercuartil es más usado como medida de dispersión.
- - - - FÓRMULA
  - - - Para calcular la desviación estándar de datos agrupados en una distribución de frecuencias,
      - necesita ajustar ligeramente la fórmula (3-11). Pondere cada una de las diferencias cuadradas
      - por el número de frecuencias en cada clase. La fórmula es:
- - - - Si la dispersión absoluta es la desviación estándar s y el promedio es la media X, entonces a la dispersión relativa
        se le llama coeficiente de variación o coeficiente de dispersión; este coeficiente se denota por V y está dado por
        
        Coeficiente de variación (V ) = s
        X
        
        y por lo general se expresa como porcentaje. También hay otras posibilidades
        
        Obsérvese que el coeficiente de variación es independiente de las unidades que se empleen. Debido a esto, el coeficiente de variación es útil cuando se trata de comparar distribuciones en las que las unidades son diferentes. Una
        desventaja del coeficiente de variación es que no es útil cuando el valor de X es cercano a cero.