MÓDULO III. MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL, DISPERSIÓN Y ASIMETRÍA


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1 1 UNIVERSIDAD NACIONAL EXPERIMENTAL DE LOS LLANOS OCCIDENTALES EZEQUIEL ZAMORA VICE-RECTORADO DE PLANIFICACIÓN Y DESARROLLO SOCIAL PROGRAMA CIENCIAS SOCIALES Y JURIDICAS SUBPROGRAMA ADMINISTRACIÓN SUBPROYECTO: ESTADÍSTICA PARA ADMINISTRADORES I MÓDULO III. MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL, DISPERSIÓN Y ASIMETRÍA En el módulo anterior examinamos algunas técnicas que permiten describir visualmente un conjunto de datos, es decir, procedimientos que ofrecen una idea cualitativa de las características de un conjunto de datos. El propósito de esta sección es el de introducir técnicas que permitan la descripción desde el punto de vista matemático. Las medidas descriptivas son cantidades que de manera resumida proveen información acerca de características importantes de un conjunto de datos. Las medidas descriptivas las podemos clasificar de acuerdo a lo que se mide en los siguientes tres grupos: Medidas de localización, medidas de dispersión y medidas de forma. 1. Medidas de Localización: También conocidas como medidas de tendencia central, son parámetros alrededor de los cuales se distribuyen los datos de la distribución y se toman como el centro de la misma. Algunas medidas de tendencia central son la media, la mediana y la moda. a) La Media: también conocida como promedio aritmético es la sumatoria de cada una de las observaciones entre el número de ellas. La media aritmética de una variable es simplemente el promedio de los datos. Su cálculo depende si los datos están o no agrupados en una distribución de frecuencia. Para datos no agrupados, la media aritmética está dada por: Tabla Tipo I:

2 Para datos agrupados en tablas de frecuencias, su fórmula de cálculo es: Tabla Tipo II: Clases individuales Xi Fi (Xi * Fi) Tabla Tipo III: Clases en intervalos Cuando las clases son valores individuales, el valor de la media es exacto, mientras que cuando son intervalos existe una pérdida de precisión ya que se supone que todos los valores dentro de una clase son iguales al punto medio de la misma. Esta pérdida de precisión es sin embargo despreciable. La media de una serie de datos representa el centro de gravedad o punto de equilibrio de esos datos. La media aritmética es fácil de obtener y explicar y tiene varias propiedades matemáticas que hacen más ventajosos su uso que el de las otras medidas de tendencia central.

3 3 Xi Fi MC MC * Fi [24 28) 8 [28 32) 8 [32 36) 3 [36 40) 11 [40 44) 7 [44 48] 5 Propiedades: La suma de los desvíos de los datos con respecto a su media es nula. Xi La sumatoria de las desviaciones con respecto a su media al cuadrado es igual a un mínimo.

4 4 Xi Si a cada uno de los valores de una serie, se le suma, se le resta, se le multiplica o se le divide un valor constante la media de la nueva serie de valores será igual a la media anterior, sumado, restado, multiplicado o dividido por un valor constante. En la suma: C = 4 En la resta: C = 3 Ventajas y Desventajas del uso de la Media Aritmética Ventajas Toma en cuenta todos los datos Fácil de calcular y de operar algebraicamente A medida que la distribución sea más simétrica mayor será la aproximación entre el valor medio de los datos no agrupados y el valor medio de los datos agrupados. Desventajas Es sensible a valores extremos No ofrece siempre una buena aproximación cuando las distribuciones son asimétricas No se puede calcular para tablas de frecuencias con intervalos de clases abiertas.

5 5 Media Aritmética Ponderada: Existen situaciones en las que a los valores de la variable se le asigna un peso, ponderación o importancia. Es decir, existen situaciones en las que los valores de una variable están afectadas por un factor que las modifica. A este factor se le conoce con el nombre de ponderación y, debe ser considerada al momento de calcular la media aritmética de esos valores. La media aritmética calculada considerando esa ponderación recibe el nombre de Media Aritmética Ponderada y se define de la siguiente manera: Donde Pi representa el grado de importancia relativa Subproyecto UC DEF Xi * Pi DISEÑO ORGANIZACIONAL 3 5 FUNDAMENTOS ECONOMICOS 4 4,94 ESTADISTICA PARA ADMINISTRADORES I 3 4,92 MATEMÁTICA FINANCIERA 3 4,08 CONTABILIDAD FINANCIERA 4 4,70 LEGISLACION 3 4,70

6 6 b) La Mediana: la mediana de un conjunto de datos es el valor del centro de los datos, una vez que los mismos sean ordenados de menor a mayor. Esto es, la mediana es aquel valor por debajo (encima) del cual se encuentra el 50% de los datos. Al igual que la media el cálculo de la mediana depende de si los datos están o no agrupados en una distribución de frecuencias. Para datos no agrupados, la mediana es el valor central del conjunto ordenado, mientras que cuando el número de datos es par, la mediana es el promedio de los valores centrales del conjunto ordenado, es decir: Tabla Tipo I: Pasos para calcular la Mediana: 1.- Ordene de forma ascendente o descendente los valores 2.- Ubique la posición a cada uno de los valores 3.- Determinar la posición de la mediana según el valor de n 4.- Determinar el valor de la mediana: a) cuando n = impar la mediana será el valor que ubique la posición medianal y b) cuando n = par la mediana será el punto medio de las dos posiciones de centro. a) pos = (n + 1) / 2 b) pos = n / 2 a) b)

7 7 Para datos agrupados en tablas de frecuencias Tabla Tipo II: Seguimos los pasos anteriores con la diferencia que ubicamos la clase medianal para ubicar el valor de la mediana. Xi Fi FAA

8 8 Tabla Tipo III: Si los datos están agrupados en tablas de frecuencias y las clases son intervalos, la mediana viene dada por: Dónde: Li = Límite inferior de la clase medianal pos = Posición de la mediana FA (-1) = Frecuencia acumulada anterior a la clase medianal Fi med = Frecuencia simple de la clase medianal AC = Amplitud de Clase Xi Fi FAA [24 28) 8 [28 32) 8 [32 36) 3 [36 40) 11 [40 44) 7 [44 48] 5 Propiedades: No se ve afectada por observaciones extremas. Es de cálculo rápido y de interpretación sencilla. Es función de los intervalos escogidos. Puede calcularse en el caso de las clases abiertas. Su mayor defecto es las propiedades matemáticas que posee. Para cualquier conjunto de datos, la mediana es el valor más cercano o próximo a todos ellos.

9 9 c) Moda: es el valor más común entre los datos, en otras palabras es el valor que tiene mayor frecuencia. Para datos no agrupados; Tablas Tipo I y II: Si las clases son valores individuales entonces la moda es el valor o los valores que posee(n) la(s) mayor(es) frecuencia(s) absoluta(s). a) b) Xi Fi

10 10 Tabla Tipo III: Si los datos están agrupados en tablas de frecuencias y las clases son intervalos, la moda viene dada por: Dónde: Li = Límite inferior de la clase con mayor frecuencia absoluta (clase modal) = Frecuencia absoluta de la clase modal Frecuencia absoluta de la clase premodal = Frecuencia absoluta de la clase modal Frecuencia absoluta de la clase postmodal AC = Amplitud de Clase Xi Fi [ ) 7 [ ) 16 [ ) 19 [ ) 25 [ ) 40 [ ) 30 [ ) 21 [ ] 5 Propiedades: Es muy fácil de calcular. No es susceptible de operaciones algebraicas. Es la única medida que puede ser usada para datos cualitativos. Es una medida muy imprecisa e inestable. Puede no ser única. No siempre es una medida de tendencia central.

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