Medidas de posición

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Medidas de posición por Mind Map: Medidas de posición

1. Parámetros

1.1. Medidas de tendencia central:

1.1.1. Aritmética

1.1.1.1. Ejemplo.

1.1.2. Armónica y geométrica

1.1.2.1. Ejemplo

1.1.3. Mediana y Moda.

1.1.3.1. Ejemplos?

1.2. Medidas de tendencia no central.

1.2.1. Cuantiles.

1.2.1.1. Ordenados de menor a mayor los valores de la variable y dado un entero positivo k .

1.2.1.2. Las familias de cuantiles serán valores del recorrido de la variable que dividirán la distribución en k partes.

1.2.1.3. Conteniendo cada una de ellas la misma proporción de observaciones.

2. Clasificación

2.1. En dos:

2.1.1. En la central .

2.1.1.1. Estas nos permiten resumir la distribución de los datos en un solo valor central, alrededor del cual se sitúan; mientras que las segundas dividen la distribución en partes iguales.

2.1.1.2. Estas ya han sido desarrolladas en otros artículos de Economipedia, por tanto, nos limitaremos a ofrecer una información breve de cada una.

2.1.2. En la no central

2.1.2.1. Las medidas de posición no centrales son los cuantiles. Estos realizan una serie de divisiones iguales en la distribución ordenada de los datos.

2.1.2.2. De esta forma, reflejan los valores superiores, medios e inferiores.

3. En general, están indican un valor de la variable en torno al cual se sitúan un grupo de observaciones.

3.1. Hay estas dos características y dentro de estas, se derivan otras como se puede ver.

3.1.1. a) Medidas de tendencia central.

3.1.2. b) Medidas de tendencia no central.

4. Objetivo de cada parámetro

4.1. Aritmética

4.1.1. Es la suma de todos los valores de la variable divididos por el número total de observaciones.

4.1.2. Evidentemente, esta medida sólo se puede calcular si la variable estadística objeto de estudio es de naturaleza cuantitativa.

4.2. Armónica y geométrica

4.2.1. La media armónica, que se denota por Mh.

4.2.2. Además, a la hora de calcular la media armónica suele utilizarse que la inversa de la media armónica es la media aritmética de los valores inversos de la variable.

4.3. Mediana

4.3.1. Ordenada la distribución de frecuencias de menor a mayor, la mediana, que se denota por Me, es un valor del recorrido de la variable que deja el mismo número de observaciones a su izquierda y a su derecha.

4.3.2. Para el cálculo es necesario distinguir entre distribuciones de frecuencias de valores sin agrupar y agrupados, pero la idea que siempre hay que tener presente .

4.3.3. es que la mediana es aquel valor de la variable al que corresponde una frecuencia acumulada. igual a N/2.

4.4. Moda.

4.4.1. La moda de una distribución, a la que se denotará por Mo, representa el valor de la variable con mayor frecuencia. No tiene por qué ser única.

4.4.2. Es decir, si hay dos o más valores de la variable que tienen la misma frecuencia, siendo esta la mayor, se estará ante una distribución multimodal (bimodal, dos modas; trimodal, tres modas; etc.)

4.4.3. Del mismo modo que se procedió con la mediana, para determinar la moda debe distinguirse entre distribuciones de valores sin agrupar y agrupados.