Simetría y Curtosis Medidas de Simetría

Simetría y Curtosis

Medidas de Simetría

En el análisis de datos, el concepto de simetría tiene un peso muy grande. Siendo la distribución simétrica muy importante en el análisis de datos con inferencia, sostienen los autores . Abundando además, que se requiere un conocimiento suficiente del concepto de simetría para los estudiantes e  investigadores.

Hay dos aspectos relacionados con este concepto: la representación gráfica y la función de los datos de la muestra (estadístico). Es la representación gráfica lo que justifica el concepto original. No obstante, los estadísticos muestran mayores preferencias por el cálculo del índice de simetría.

Por su parte, Pérez (2010)  sostiene que, una distribución es simétrica si su representación gráfica lo es respecto a la perpendicular trazada por su valor central. Esto quiere decir que, si tomamos esa perpendicular como eje de simetría, diremos que la distribución es simétrica cuando el número de valores a ambos lados del eje son los mismos.

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Medidas de asimetría

• Coeficiente de asimetría de Fisher
• Coeficiente de asimetría de Pearson
• Coeficiente de asimetría de Bowley-Yule

Medidas de Curtosis

Son medidas que nos indican si su apuntalamiento es inferior o superior a la normal, (Pérez, 2010).

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Medidas de curtosis

• Test de Jarque-Bera o de bimodalidad

Asimetría: 0< Sesgada a la Izq, =0 Simétrica y >0 Segada a la derecha

Curtosis: 0<(0.263<) Platicúrtica, (=0.263) =0 mesocúrtica, (>0.263) >0 Leptocúrtica

Ética en el análisis de de datos

Fuentes de consulta

Anales de Psicología / Annals of Psychology, 17(2), 287–297. https://doi.org/10.6018/analesps.17.2.29011

Pérez, R. (2010). Nociones Básicas de Estadística (1986a ed.). Rigoberto Perez.

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