Medidas Estadísticas Univariantes

Comienza Ya. Es Gratis
ó regístrate con tu dirección de correo electrónico
Medidas Estadísticas Univariantes por Mind Map: Medidas Estadísticas Univariantes

1. Medidas de Tendencia Central

1.1. Son valores que se ubican al centro de un conjunto de datos ordenados según su magnitud.

1.1.1. Media Aritmética

1.1.1.1. Es el valor característico de una serie de datos cuantitativos.

1.1.2. Mediana

1.1.2.1. Es el valor promedio de un conjunto de datos numéricos.

1.1.3. Moda

1.1.3.1. Es el valor con mayor frecuencia en una de las distribuciones de datos

2. Medidas de Posición

2.1. Las medidas de posición dividen un conjunto de datos en grupos con el mismo número de individuos. Para calcular las medidas de posición es necesario que los datos estén ordenados de menor a mayor.

2.1.1. Cuartiles

2.1.1.1. Los cuartiles son los tres valores de la variable que dividen a un conjunto de datos ordenados en cuatro partes iguales.

2.1.2. Deciles

2.1.2.1. Los deciles son los nueve valores que dividen la serie de datos en diez partes iguales. Los deciles dan los valores correspondientes al 10%, al 20%... y al 90% de los datos.

2.1.3. Percentiles

2.1.3.1. Los percentiles son los 99 valores que dividen la serie de datos en 100 partes iguales. Los percentiles dan los valores correspondientes al 1%, al 2%... y al 99% de los datos.

3. Medidas de Dispersión

3.1. Entregan información sobre la variación de la variable.

3.1.1. Rango de Variación

3.1.1.1. Es la diferencia entre el límite superior e inferior de un conjunto de datos.

3.1.2. Varianza

3.1.2.1. Mide la dispersión de los valores respecto a un valor central (media).

3.1.3. Coeficiente de Variación

3.1.3.1. permite encontrar la relación entre el tamaño de la media y la variabilidad de la variable.

3.1.4. Desviación Media

3.1.4.1. se define como la media aritmética de las desviaciones respecto a la media, tomadas en valor absoluto.

4. Medidas de Asimetría y Apuntamiento

4.1. Apuntamiento

4.1.1. La curtosis (o apuntamiento) es una medida de forma que mide cuán escarpada o achatada está una curva o distribución.

4.1.1.1. Este coeficiente indica la cantidad de datos que hay cercanos a la media, de manera que a mayor grado de curtosis, más escarpada (o apuntada) será la forma de la curva.

4.2. Asimetría

4.2.1. Es la medida que indica la simetría de la distribución de una variable respecto a la media aritmética, sin necesidad de hacer la representación gráfica. Los coeficientes de asimetría indican si hay el mismo número de elementos a izquierda y derecha de la media.

4.2.1.1. Existen tres tipos de curva de distribución según su asimetría:

4.2.1.1.1. Asimetría negativa: la cola de la distribución se alarga para valores inferiores a la media.

4.2.1.1.2. Simétrica: hay el mismo número de elementos a izquierda y derecha de la media.

4.2.1.1.3. Asimetría positiva: la cola de la distribución se alarga (a la derecha) para valores superiores a la media.

4.2.1.2. Existen tres coeficientes de asimetría:

4.2.1.2.1. El coeficiente de asimetría de Fisher CAF evalúa la proximidad de los datos a su media x.

4.2.1.2.2. El coeficiente de asimetría de Pearson CAP mide la diferencia entre la media y la moda respecto a la dispersión del conjunto

4.2.1.2.3. El coeficiente de asimetría de Bowley CAB toma como referencia los cuartiles para determinar si la distribución es simétrica o no.