INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE DATOS ORIENTACIONES (TEMA 2)


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1 OBJETIVOS DE APRENDIZAJE: TEMA 2 MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL Y DE POSICIÓN Conocer las características de las principales medidas de tendencia central (media aritmética, mediana y moda) y de posición (percentiles, cuartiles y deciles) Saber aplicar los índices de tendencia central y de posición. Seleccionar los índices de tendencia central y de posición adecuados en cada caso. Interpretar correctamente los valores obtenidos mediante los índices de tendencia central y de posición. INTRODUCCIÓN Para proceder al análisis descriptivo de una variable se cuantifican las propiedades de su distribución de frecuencias mediante una serie de índices. Entre los que permiten cuantificar la centralidad de la distribución se estudian: la Moda, la Mediana y la Media. Los índices de tendencia central son representativos de la distribución, dado que en torno a ellos se concentran la mayor parte de las observaciones registradas. Por otra parte, los índices de posición permiten determinar la situación relativa de cada puntuación respecto al grupo y se denominan Percentiles o Centiles (dividen la distribución en 100 partes iguales). 1.- MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL: Los índices de centralidad o concentración (Promedios) cuantifican el valor central representativo de toda la distribución (valores alrededor de los cuales se concentran la mayor parte de las observaciones) A.- LA MODA (Mo: valor o categoría de la variable con mayor frecuencia absoluta): Es el índice de tendencia central que menos información aporta ya que sólo señala la categoría (variables nominales y ordinales) o el valor más frecuente (variables cuantitativas). La Moda es el único índice de tendencia central que puede aplicarse con variables cualitativas y cuantitativas. VARIABLES NOMINALES (Categoría o modalidad más frecuente) VARIABLES ORDINALES (Grado o magnitud de la característica más frecuente) Es preciso ordenar previamente los valores para facilitar la lectura de las frecuencias. X i n! Solteras 25 Casadas 50 Divorciadas Viudas X i n! Pésimo 5 Regular 15 Bueno 25 Muy bueno 45 Excelente Mo Mo VARIABLES CUANTITATIVAS (DE INTERVALO O RAZÓN) - Punto medio del intervalo con mayor frecuencia. - Cuando se trata de intervalos abiertos (intervalo superior o inferior sin límite (o más / o menos) la Moda no puede caer en uno de ellos. M 0 = 10 X i n i Punto Medio R. MEDRANO (TUTOR) Página 1

2 Propiedades de la Moda (M o ): Una distribución de frecuencias puede ser Amodal / Bimodal / Multimodal (igual frecuencia en todos los valores o categorías; dos categorías o valores con igual frecuencia y más de dos categorías o valores con igual frecuencia). En una distribución de frecuencias de variables agrupadas en intervalos, la moda es función de los intervalos elegidos (amplitud de intervalo, número de intervalos y límites de los mismos). En distribuciones abiertas de variables agrupadas en intervalos (sin límite inferior y superior en el intervalo inferior y superior respectivamente), la moda puede calcularse siempre que la frecuencia máxima no pertenezca a alguno de los intervalos abiertos. B.- LA MEDIANA (Md: deja por debajo y por encima de sí el 50% de los casos). Aporta más información que la Moda ya que indica la puntuación que divide la distribución en dos grupos con el mismo número de casos. No nos dice nada de los valores extremos de la distribución porque no está afectado por ellos (índice apropiado para distribuciones asimétricas). Para proceder a su cálculo los datos siempre deben ordenarse (habitualmente se sigue un orden ascendente, de menor a mayor). Propiedades de la Mediana: La mediana puede ser calculada con intervalos abiertos (intervalo superior o inferior sin límite - o más / o menos) siempre que éstos no coincidan con el intervalo crítico (se desconocería su amplitud). La Mediana divide el área total del Histograma de frecuencias en dos áreas con idéntica superficie. Cálculo para datos agrupados en intervalos: Método de INTERPOLACIÓN Md = Li + [ (n /2) n d / n c ] I Li = Límite exacto Inferior del Intervalo Crítico. n = Número total de observaciones. n d = Número de observaciones acumuladas por debajo del Intervalo Crítico. n c = Número de observaciones o frecuencia absoluta del Intervalo Crítico. I = Amplitud del Intervalo Crítico. Ejemplo: Dada la siguiente distribución de frecuencias, calcular la Mediana. X n i = Frecuencias Absolutas n a = Frecuencias Acumuladas p i = frecuencia relativa p a = frecuencia relativa acumulada , ,5 0, ,3 0, ,15 0,15 N = Intervalo Crítico (Intervalo en el que se encuentra la Mediana). Intervalo cuya frecuencia acumulada sea mayor o igual al 50% del número de observaciones (100); en nuestro caso, el intervalo (7 9). Aplicamos la fórmula (Interpolación) Md = Li + [(n /2) n d / n c ] I Mediana = Md = 6,5 + [(200 / 2) 90 / 100] 3 = 6,8 La Mediana (6,8) deja por encima y por debajo el 50% de las observaciones Con las proporciones: Md = L i + [(0,5 p d ) / p c ] I P d = Proporción acumulada bajo el intervalo crítico // p c = Proporción dentro del intervalo crítico Md = 6,5 + [(0,5 0,45) / 0,5] 3 = 6,8 R. MEDRANO (TUTOR) Página 2

3 Cálculo para datos no agrupados en intervalos: Nº impar de observaciones: 2, 4, 6, 8, 10, 60, 99 (Md = puntuación central 8) Nº par de observaciones: 5, 7, 8, 10, 12, 78 (Md = media puntuaciones centrales / 2 = 9) Observaciones repetidas (independientemente de su número): (12, 13, 15, 19, 19, 19, 19, 19, 20, 21, 22). Se agrupan en forma de intervalo de amplitud 1 y se recogen las frecuencias absolutas (n i ) y acumuladas (n a ): X i n i n a La puntuación 19 es el punto medio del intervalo crítico 18,5 y 19,5 Aplicando el método de Interpolación: Md = 18,5 + [ (11/2 3) / 5 ] 1 = 19 C.- LA MEDIA ARITMÉTICA (X: suma de las puntuaciones dividida por el número de casos): Índice que toma en consideración todas las puntuaciones registradas. Sólo puede calcularse con variables cuantitativas. Para proceder a su cálculo se toman en consideración dos posibilidades: Para valores no agrupados en intervalos X = x i / n Ejemplo Obtener la Media Aritmética de los siguientes valores: 4, 7, 8, 12, 6 X = x i / n ( ) / 5 = 35 / 5 = 7 Donde: x i = n X 35 = (5 7) Para valores agrupados en intervalos X = (n i X i ) / n Ejemplo Dada la siguiente distribución de frecuencias absolutas (n i ) calcular la Media Aritmética: X n i X i n i X i X = (n i X i ) / n X = / 200 = 6, Intervalos N = 200 Punto medio Intervalos ( n i X i ) = Ejemplo Dada la siguiente distribución de frecuencias relativas o proporciones (p i ) calcular la Media: X X i p i X i p i / 200 = 0, 05 0, 55 X = (X i p i ) / 200 = 0, / 200 = 0, 3 1, 5 X = 6, 35 (resultado / 200 = 0, 15 0, 3 similar al anterior). Intervalos Punto medio Intervalos Proporciones ( X i p i ) = 6,35 Propiedades de la Media Aritmética: (X i - X) = 0. La suma de las diferencias de n puntuaciones respecto a su media vale cero (índice de tendencia central). Para intervalos abiertos (ó más / ó menos) no es posible calcular la Media (no se puede obtener el punto medio). La media es un índice apropiado para una distribución simétrica. R. MEDRANO (TUTOR) Página 3

4 Si cada una de las puntuaciones de una distribución (X) se multiplica por una constante (b) y se le suma otra constante (a), la media de las nuevas puntuaciones (Y) es igual a la media de las puntuaciones originales (X) multiplicada por la constante b más la constante a: Y = (b X) + a (Transformación Lineal) D.- CRITERIOS PARA ELEGIR EL ÍNDICE DE TENDENCIA CENTRAL En función del tipo de variable que se esté analizando y de las características de la distribución de frecuencias (Cuando la distribución es simétrica coinciden los tres índices Moda = Mediana = Media). Para la elección del índice de tendencia central más adecuado (moda, mediana o media) podemos utilizar los siguientes criterios: Tendencia central Moda Mediana Media Tipo de variable Cualitativo (nominal) (sexo, estado civil) Ordinal (cuasi-cuantitativa) Intervalo o razón Cuantitativa continua No es posible calcular la media cuando el nivel de medida de la variable es nominal u ordinal y cuando hay algún intervalo abierto (no es aconsejable en distribuciones asimétricas) No es posible calcular la mediana cuando el nivel de medida de la variable es nominal y cuando la mediana se encuentra en el intervalo abierto (es aconsejable en distribuciones asimétricas) No es posible calcular la moda cuando la distribución es amodal o la moda se ubica en un intervalo abierto. 2.- MEDIDAS DE POSICIÓN: Permiten determinar la posición relativa de cada puntuación respecto al grupo. Genéricamente se denominan cuantiles (percentiles, cuartiles y deciles). La Mediana, ya estudiada, se considera un índice de posición fundamental; ya que, por encima y por debajo, deja el 50% de las observaciones. El cálculo de los cuantiles es una generalización del cálculo de la mediana. Cálculo para datos no agrupados en intervalos: Se ordenan previamente los valores de forma ascendente y se determina el percentil. Ejemplo: Sean las siguientes datos 12, 13, 15, 19, 20, 21, 22, 23, 30, 32, 34, 35, 36, 37, 39. El percentil 20 (P 20 ) sería aquel que deje 3 observaciones por debajo (3 es el 20% de 15 puntuaciones). Así, será un valor comprendido entre las posiciones tercera y cuarta ( / 2 = 17) (P 20 ) = 17 (la puntuación 17 deja por debajo el 20% de las observaciones). Cálculo para datos agrupados en intervalos: Método de INTERPOLACIÓN P k = Li + { (k n / 100) n d / n c } I P k = Puntuación correspondiente al Percentil k K = Porcentaje de observaciones inferiores a P k Li = Límite exacto Inferior del Intervalo Crítico. n = Número total de observaciones. n d = Número de observaciones acumuladas por debajo del Intervalo Crítico. n c = Número de observaciones o frecuencia absoluta del Intervalo Crítico. I = Amplitud del Intervalo Crítico. R. MEDRANO (TUTOR) Página 4

5 Ejemplo: Dada la siguiente distribución de frecuencias, calcular los Percentiles 36, 50, 25 y 75. Límites Virtuales de X Punto Medio Intervalo n i = Frecuencias Absolutas n a = Frecuencias Acumuladas , , , , , N = 50 Localizamos el Intervalo Crítico en el que se encuentra cada Percentil: P 25 = (El 25% de 50 observaciones es 12,5); (k n / 100) (25 50 / 100) = 12, 5 P 36 = (El 36% de 50 observaciones es 18); (k n / 100) (36 50 / 100) = 18 P 50 = (El 50% de 50 observaciones es 25); (k n / 100) (50 50 / 100) = 25 P 75 = (El 75% de 50 observaciones es 37, 5); (k n / 100) (75 50 / 100) = 37, 5 Aplicamos la fórmula (Interpolación): P k = Li + {(k n / 100) n d / n c } I P 25 = Intervalo (85 90) P 25 = 84, 5 + [(25 50 / 100) 5 / 10] 6 = 89 P 36 = Intervalo (91 96) P 36 = 90, 5 + [(36 50 / 100) 15 / 16] 6 = 91, 625 P 50 = Intervalo (91 96) P 50 = 90, 5 + [(50 50 / 100) 15 / 16] 6 = 94, 25 P 75 = Intervalo (97 102) P 25 = 96, 5 + [(75 50 / 100) 31 / 11] 6 = 100 Las puntuaciones obtenidas se corresponden con el Percentil buscado y se interpretan señalando el porcentaje de puntuaciones que dejan por debajo. Así, el P 25 = 89 (la puntuación 89 deja por debajo de sí el 25% de las observaciones de la distribución). Utilizando el mismo procedimiento se puede averiguar el Percentil que corresponde a una puntuación dada: Utilizando la Interpolación comprobamos el Percentil que corresponde a la puntuación X = 100. K = [{(P k - Li) n c / I} + n d / n] 100 X = 100; Intervalo (97 102) K = [{(100-96,5) 11 / 6} + 31 / 50] 100 = 75 Equivalencias de las medidas de posición Deciles - Percentiles Cuartiles - Percentiles D 1 - P 10 D 2 - P 20 D 3 - P 30 D 4 - P 40 D 5 - P 50 D 6 - P 60 D 7 - P 70 D 8 - P 80 D 9 - P 90 Q 1 - P 25 Q 2 - P 50 Q 3 - P 75 R. MEDRANO (TUTOR) Página 5

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