PARÁMETRO ESTADÍSTICOS

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PARÁMETRO ESTADÍSTICOS by Mind Map: PARÁMETRO ESTADÍSTICOS

1. MEDIDA DE CENTRALIZACIÓN

1.1. Nos indican en torno a qué valor (central) se distribuyen los datos

1.1.1. MEDIA (x)

1.1.1.1. Es el valor promedio de la distribución

1.1.2. MEDIANA (Me)

1.1.2.1. Divide la serie de datos en dos partes iguales

1.1.3. MODA O MODO (Mo)

1.1.3.1. Es el valor que mas se repite en una distribución

2. MEDIDA DE POSICIÓN

2.1. Divide un conjunto de datos en grupos con el mismo n° de individuos

2.1.1. CUARTILES (Q)

2.1.1.1. Dividen la serie da datos en cuatro partes iguales

2.1.2. DECILES (D)

2.1.2.1. Dividen la serie de datos en diez partes iguales

2.1.3. PERCENTILES (P)

2.1.3.1. Dividen la serie de datos en cien partes iguales

3. MEDIDAS DE DISPERSIÓN

3.1. Nos informan sobre cuanto se alejan del centro los valores de la distribución.

3.1.1. RANGO

3.1.1.1. Es la diferencia entre el mayor y el menor de los datos de una distribución estadística

3.1.2. DESVIACIÓN MEDIA

3.1.2.1. Es la media aritmética de los valores absolutos de las desviaciones respecto a la media

3.1.3. VARIANZA

3.1.3.1. Mide la dispersión de los valores de la variable con respecto a su media

3.1.4. DESVIACIÓN TÍPICA

3.1.4.1. Dan una idea de si los datos están juntos o separados (dispersos o no) Mide el grado de homogeneidad de los datos

3.1.5. COEF DE VARIACIÓN

3.1.5.1. Es una medida de la dispersión relativa de un conjunto de datos. Se obtiene dividiendo la desv. estándar del conjunto entre su media aritmética. Se expresa porcentualmente

4. MEDIDAS DE FORMA

4.1. Permiten comprobar si una distribución de frecuencia tiene características especiales como simetría, asimetría, nivel de concentración de datos y nivel de apuntamiento que la clasifiquen en un tipo particular de distribución.

4.1.1. ASIMETRÍA

4.1.1.1. Esta medida nos permite identificar si los datos se distribuyen de forma uniforme alrededor del punto central (Media aritmética).

4.1.1.1.1. SIMÉTRICA NEGATIVA

4.1.1.1.2. SIMÉTRICA

4.1.1.1.3. SIMÉTRICA POSITIVA

4.1.2. CURTOSIS

4.1.2.1. Indica qué tan puntiaguda, es la distribución de probabilidades de los datos utilizados. La Curtósis de una distribución, se la compara con la de una distribución llamada NORMAL.

4.1.2.1.1. LEPTOCÚRTICA

4.1.2.1.2. MESOCÚRTICA

4.1.2.1.3. PLATICÚRTICA