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VARIABLES CUANTITATIVAS - Coggle Diagram

- - - - MODA
        
        DESVENTAJAS: -A menudo no existe un valor modal debido a que el conjunto de datos no contiene valores que se presenten mas de una vez.
        -Cuando los conjuntos de datos contienen muchas moda, a veces resulta difícil de interpretar y comparar.
        
        EJEMPLO:
        {2, 5, 5, 6, 8, 8, 9, 11}. En este grupo hay 2 modas el 5 y 8 porque se repiten 2 veces
        
        VENTAJAS: -La moda se puede utilizar como una posición central para datos cualitativos como cuantitativos. -La moda no se ve mayormente afectada por los valores extremos. -Podemos calcular la moda aun cuando una o mas clases sea de extremos abiertos
        
        En la estadística, la moda es el valor con mayor frecuencia en una de las distribuciones de datos.
      - MEDIANA
        
        VENTAJAS: Es insensible de valores atípicos y solo influyen los valores centrales.
        
        DESVENTAJAS:
        No pondera cada valor por el número de veces que se ha repetido, hay que ordenar los datos antes de determinarla.
        
        Valor que divide al total de observaciones (n) ordenadas en 2 partes de igual tamaño, esta medida depende de la cantidad de datos no de los valores, es conocida como Med o Q2.
        
        EJEMPLO:
        Encontrar la mediana de la siguiente lista de números de una ruleta rusa: 0, 13, 14, 16, 19, 20, 21, 22, 30, 36
        Se realiza el promedio de los dos números centrales 19 y 20 .
        La mediana es 19,5
      - Nos indican en torno a que valores se agrupan los datos
      - MEDIA ARITMÉTICA
        
        VENTAJAS:
        Intervienen todos los datos.
        
        DESVENTAJAS:
        Es afectado por datos extremadamente grandes o pequeños, es decir, valores atípicos.
        
        Suma de todos los valores dividiendo entre el número de datos que fueron considerados.
        
        EJEMPLO:
        promedio aritmético de 12, 14, 18 y 20. M. A. = 12 + 14 + 18 + 20= 64
        64/ 4: 16
    - - DESVIACIÓN TÍPICA
        
        DESVENTAJAS:
        Se ve muy afectada por la presencia de valores atípicos
        ‌No es un MD con respecto a la distribución de los datos
        
        EJEMPLOS:
        La Desviación estándar del problema anterior, del cual tenemos una varianza de 4.853, seria:
        S = √4.853 = 2.2029
        S = 2.2029
        
        VENTAJAS:
        Se expresan en las mismas unidades que datos originales
        ‌En su calculo intervienen todos sus valores de la distribución
        ‌Es única
        
        La desviación estándar o desviación típica es una medida que ofrece información sobre la dispersión media de una variable. La desviación estándar es siempre mayor o igual que cero.
      - VARIANZA
        
        EJEMPLOS:
        Calcular la desviación estándar para los siguientes datos no agrupados:
        3 4 3 4 5 3 5 4 5 5 3 4
        La Desviación estándar es: 0.816
        La media es: 4
        El coeficiente de variación se obtiene:
        Ejemplo de cálculo del coeficiente de variación
        𝐶. 𝑉. = 0.816 /4 𝑥 100 = 20.41 %
        
        DESVENTAJAS:
        Se expresa en porcentaje, lo que permite la comparación rápida entre diferentes muestras
        
        VENTAJAS:
        Es útil para comparar la variabilidad entre conjuntos de datos (de diferentes o iguales unidades de medida)
        Arrastra las limitaciones que tiene la media como medida de tendencia central
        
        Es una medida de dispersión relativa que permite comparar un nivel de dispersión de dos muestras de variables estadísticas diferentes.
        Formula CV=S=X
        X100%
      - Nos indica los agrupados que están los datos en torno a sus valores centrales
      - RANGO
        
        VENTAJAS:
        Es fácil de calcular, y tiene una interpretación intuitiva.
        
        DESVENTAJAS: Es muy general, tan solo nos da una idea de cuán amplia es la variación entre puntajes extremos. No toman en cuenta los valores intermedios de la distribución.
        
        El rango indica la variabilidad existente entre las dos observaciones de un conjunto de datos. Sin embargo, debe usarse con precaución porque su valor es función únicamente de dos valores extremos pertenecen al conjunto.
        
        EJEMPLO:
        Encontrar el rango y el rango medio del siguiente conjunto de números: 2, 4, 7, 10, 14, 35.
        Rango: 35 – 2 = 33
        Resta el valor mínimo del valor máximo para encontrar el rango.
        
        Es la diferencia entre el mayor y el menor valor observado de la variable