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Dispersión y medidas de localización - Coggle Diagram
Dispersión y medidas de localización
Desviación estándar
Es una medida que se utiliza para cuantificar la variación o la dispersión de un conjunto de datos numéricos.
Desventajas
Es sensible a las unidades de medida.
Se ve afectada por la presencia de valores atípicos
Ventajas
Se expresa en las mismas unidades de los datos originales
Como es la raíz cuadrada de la varianza, se pueden hacer inferencias a través de la varianza y dar explicaciones a través de la desviación estándar
Formula Datos No Agrupados
Formula Datos Agrupados
Mediana
Formula
.
Ventajas:
1) No es sensible a los valores extremos. Es fácil de interpretar
2) Es la medida de tendencia central más representativa en el caso de variables que solo admiten la escala ordinal.
.
Desventajas:
1) No utiliza en su “cálculo” toda la información disponible.
2) No pondera cada valor por el número de veces que se ha repetido. Hay que ordenar los datos antes de determinarla.
Media:
Ventajas: 1) Fácil de calcular 2)Toma en cuenta todos los valores de la variable
Desventajas: 1) Sensibilidad a valores extremos 2) No siempre es bien utilizada
Es valor promedio de un conjunto de datos numéricos, calculada como la suma del conjunto de valores dividida entre el número total de valores.
MODA
VENTAJA: Sirve cuando hay agrupaciones con diferentes valores
VENTAJA: Solo mide lo que puede ser usado para datos que no son cuantitativos
DESVENTAJA: Puede estar en algunos casos lejos de la mitad de los datos
DESVENTAJA: Puede no existir en algunos datos
Formula datos agrupados
Datos no agrupados
Se busca el numero que mas se repite
Coeficiente de variación
Ventajas: COV es una medida estadística que está normalizada por lo que no tiene dimensiones. Es una medida de dispersión y se usa en lugar de la desviación estándar para comparar conjuntos de datos con diferentes medidas y medios significativamente diferentes.
.
Desventajas: No es una MD con respecto al centro de la
distribución de los datos.
Arrastra las limitaciones que tiene la media como medida de tendencia central
Varianza
Desventajas: 1) Difícil de interpretar 2) No es una MD con respecto al centro de la distribución de datos
Ventajas: 1) Útil cuando se compara la variabilidad de 2 o + conjuntos de datos 2) Utliza toda la info disponible
