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tema 2, intro - Coggle Diagram

- - - - FRECUENCIA ABSOLUTA: fi numero de veces que se repite el valor en la muestra
      - VARIABLE: Xi
      - FRECUENCIA RELATIVA: pi=fi/n
      - MUESTRA: n
      - PORCENTAJE: Pi(%) = pi x 100
    - - ciclograma o grafico de sectores
      - diagrama de barras
    - - Moda (Mo): valor mas frecuente
      - Bondad de la moda (BMo): porcentaje mas alto
  - - - El porcentaje acumulado: (%ai) informa del conjunto de categorías inferiores, es la acumulación de %i o pi/n x100
      - Frecuencia acumulada: Fi suma de ese valor fi y de los anteriores
      - Pa=Fi/n
    - - Diagrama de barras: de menos a mas, incluyendo huecos (son relevantes)
    - - Mediana (Me) el valor (X) y posición (n) que ocupa justo el medio cuando los valores estan ordenados
        
        Si es par, en la posición y en el valor se hace un promedio de los 2 centrales Md=(X) (n+1)/2
      - Bondad
        
        MAD: Medida de la bondad de representación de la mediana, Mediana del conjunto de distancias a la mediana
        
        calculo
        
        Ordenar de nuevo
        
        Calcular la nueva mediana:
        
        Obtener la distancia (valor absoluto) de cada dato a la mediana /Xn - Md/
        
        interpretacion
        
        Conforme mayor sea el valor de MAD, peor será Md para representar al conjunto de datos
        
        hay guias para considerar si el valor de MAD es tolerable o excesivo
        
        Si MAD < 50% de Md, Md es una buena representación numérica
        
        Si MAD=Md, la dispersión es muy elevada y Md no es una buena medida
        
        Si MAD > 50% vamos usar sentido común. Por ejemplo, valorando la teoría o acudiendo a otras medidas
        
        cuantiles
        
        cuartil 1: 25% de los datos
        
        QK= K (n+1)/4
        
        Amplitud intercuartil: IQR = Q3-Q1
        
        Amplitud semiintercuartil: Q = (Q3-Q1)/2
        
        Amplitud total o Rango = mayor valor – menor valor
        
        cuartil 3: 75% de los datos
        
        cuartil 2: 50% o Md
  - - - Podemos usar tablas como las usadas con variables ordinales, pero a veces hay demasiados valores y huecos. Solo se usan si son utiles para comunicar y analizar
    - - Histogramas: como un diagrama de barras pero con las barras pegadas ya que estas representan un conjunto de valores (intervalos de valores iguales) Es recomendable cuando tenemos muchos valores diferentes
      - Diagramas de cajas: Gráfico que aporta gran cantidad de información acerca de la distribución de frecuencias de una variable cuantitativa, a partir de esto se puede determinar el
        
        Mínimo
        
        Q1
        
        rango intercualtil
        
        Md
        
        Q3
        
        Maximo
        
        1,5 x rango intercuartiñ
        
        Outliers (valores extremos, muy alto en relacion con el resto)
        
        Calculo
        
        amplitud intercuartil
        
        Se establece un intervalo
        
        Q1-1,5 (Q3-Q1) < outlier > Q3+1,5 (Q3-Q1)
        
        Todo dato con un valor fuera de
        ese intervalo es un outlier
    - - media aritmetica (x̄)= ΣXi /n
      - calculo usando tablas: datos originales, ordenados y agrupados
      - bondad
        
        varianza
        
        desviacion tipica
      - Matizaciones
        
        El coeficiente de variación de Pearson (CV)
        
        Compara la media con la desviación
        
        Cuanto mayor es, peor es la media como representación de los datos
        
        Por encima del 50% → prudencia al usarlo (ej. revisar la representación gráfica, los valores extremos, etc.)
        
        Por encima del 100% → definitivamente, la media no representa bien a los datos
        
        ¿Qué hacer con distribuciones asimétricas?
        
        Si nos interesa lo más representativo del grupo
        
        Prescindir de los extremos
        
        Si nos interesa el grupo completo
        
        Elegir otro índice de representación (Md)
        
        Si nos interesa tanto el promedio como los extremos
        
        Dividir el estudio en dos partes
        
        Valores raros y forma de la distribución
        
        En las distribuciones simétricas la media es mejor representante de los datos
        
        Si hay muchos valores alejados del “centro”, la media no es buena representación