MEDIDAS ESTADÍSTICAS

Unidad Didáctica Dos

MEDIDAS ESTADÍSTICAS

INTRODUCCIÓN A LA UNIDAD

La Unidad Didáctica 1 se dedicó a explicar los métodos que deben aplicarse en una investigación estadística tales como la planeación, recolección, organización y presentación de ella. Esta unidad tiene como propósito indicar otros métodos para medir e interpretar el comportamiento de un conjunto de datos dados.

Se ha visto que tanto las tablas como las muy diversas formas de graficar la información describen fenómenos de una población o muestra, pero no siempre lo hacen en forma satisfactoria; es allí donde se hace visible la importancia de las medidas estadísticas bien sean univariantes, en donde interviene una variable, o bivariantes cuando lo hacen dos.

Esta Unidad Didáctica se ha dividido en dos grandes capítulos: Medidas Estadísticas Univariantes y Medidas Estadísticas Bivariantes, obedeciendo al número de variables que intervienen en estos cálculos aritméticos. En el primer capítulo, se considerarán cuatro clases de medidas: de posición o de tendencia central, de dispersión o variabilidad, de asimetría o de deformación y de apuntamiento o curtosis.

En el segundo capítulo, se estudiará el comportamiento de dos variables, a fin de determinar si existe alguna relación entre sí y de cuantificar dicho grado de relación. Se desarrollarán aquí los conceptos de regresión y correlación de dos variables y el concepto y usos de los números índices.

Pero antes de iniciar con estos nuevos conceptos, se hace indispensable recordar algunas nociones aritméticas y algebraicas básicas en estadística, es por esto que se recomienda al lector iniciar el capítulo repasando la sumatoria como propiedad aritmética fundamental para entender las medidas estadísticas de una población o muestra. Todo cuanto tiene que ver con sumatoria y productoria puede ser repasado y consultado en el anexo A, que se encuentra al final del texto.

OBJETIVOS ESPECÍFICOS

• Ejecutar las operaciones indicadas por la notación sumatoria y productoria.

• Desarrollar destrezas para calcular algunas medidas de tendencia central.

• Interpretar las medidas de tendencia central y comprender sus aplicaciones.

• Comparar las medidas de tendencia central y seleccionar la más útil según las circunstancias.

• Desarrollar destrezas para calcular algunas medidas de dispersión.

• Comparar las medidas de dispersión y seleccionar la más útil para una determinada aplicación.

• Reconocer que las medidas de dispersión complementan la descripción que proporcionan las medidas de tendencia central.

• Interpretar y utilizar las medidas de dispersión.

• Identificar los tipos de asimetría y apuntamiento en una distribución de datos.

• Identificar hechos que admitan intuitivamente un comportamiento lineal simple.

• Interpretar y manejar los conceptos de regresión y correlación.

• Dibujar y aplicar gráficos de dispersión.

• Calcular el coeficiente de correlación entre dos variables.

• Calcular la ecuación de regresión para dos variables.

• Identificar e interpretar correctamente números índices.

• Desarrollar destrezas necesarias para elaborar y aplicar números índices en circunstancias específicas.

1. MEDIDAS ESTADÍSTICAS UNIVARIANTES

1.1. MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL

Al ver la forma de representar los conjuntos de datos en histogramas y polígonos de frecuencia se puso de relieve un comportamiento peculiar de estos, y es el de mostrar una tendencia a agruparse alrededor de los datos más frecuentes, haciendo de esta forma que estas representaciones adquieran una forma de campana. Esta tendencia al agrupamiento de los datos hacia la parte central de los gráficos que los representan da lugar a lo que se conoce como medidas de tendencia central, correspondientes a la media, mediana y moda

1.1.1. Media aritmética

Es la medida más conocida y la más fácil de calcular. Se define como la suma de los valores de una cantidad dada de números dividido entre la cantidad de números.

donde:

n = cantidad de elementos

Xi = valor de cada elemento

= media aritmética, o simplemente media

El precio de la bolsa de un litro de leche en diferentes supermercados fue: $1.300, $1.350, $1.250, $1.400 y $1.325. El valor promedio o media aritmética es entonces:

La media aritmética tiene la propiedad de asignar a cada elemento de la suma el mismo valor, o sea el valor promedio.

Si se conoce el valor de la media y el número n de elementos u observaciones, se puede conocer el valor de la suma total multiplicando la media por el número de elementos. Esto es:

Las ventas de un almacén durante el primer semestre del año fueron $3’422.000; hallar el total de ventas de este período de tiempo.

Venta total primer semestre = 6 x (3’422.000) = $20’532.000

También puede suceder que los elementos que se analizan se encuentren agrupados, en este caso para encontrar el valor de la media aritmética se debe realizar la ponderación de estos elementos agrupados, es decir, encontrar el peso que le corresponde a cada valor. Esto da lugar a la media aritmética ponderada.

Un agricultor vende la cosecha de papas de la siguiente forma: 30 sacos a $256.000, 18 sacos a $264.000 y 25 sacos a $261.500. ¿Cuál es el precio promedio del saco de papa vendida por el agricultor?

Precio promedio saco de papa = =$259.856

La media ponderada se halla al realizar el cociente entre la suma de los productos de los valores por sus respectivos pesos y la suma de los pesos. El caso general se expresa así:

Siendo X1 X2,… Xn, las cantidades ponderadas y m1, m2,,…, mn los pesos o ponderaciones.

Un caso similar al anterior consiste en la media de una distribución de frecuencias agrupadas, donde los pesos o ponderaciones corresponderían a las frecuencias de los valores de las marcas de clase, recordando que la marca de clase es el valor promedio de un intervalo de clase. Esta similitud entre la media de una distribución de frecuencias agrupadas y la media aritmética ponderada se muestra en el siguiente ejemplo.

Dada la siguiente distribución de frecuencias agrupadas, calcule su correspondiente media aritmética:

Tabla 1.1.

Distribución de frecuencias agrupadas

Intervalo Marca de clase

X Frecuencia

f f .X

16-20 18 4 72

21-25 23 6 138

26-30 28 7 196

31-35 33 5 165

36-40 38 3 114

Total 25 685

De lo anterior puede verse que:

Dada la importancia que tiene el cálculo de la media aritmética y su frecuente uso, se hace necesario considerar algunas de sus propiedades:

• La suma de las desviaciones respecto a la media aritmética es igual a cero.

Una desviación es la diferencia que se presenta entre los valores que toma la variable y un valor constate, en este caso es la media aritmética. Esta propiedad, al igual que las demás, es válida para datos agrupados o no agrupados. Y en términos aritméticos ella plantea:

Tenga en cuenta que cuando los datos están agrupados en una tabla de frecuencias, las desviaciones con respecto a la media deben ponderarse. Si la distribución es simétrica no hay necesidad de ponderar.

• La suma de los cuadrados de las desviaciones respecto a la media es siempre menor que la suma de los cuadrados de las desviaciones con respecto a cualquier otro valor.

Esto quiere decir que sólo la media aritmética hace mínima la suma de los cuadrados de las desviaciones en torno a ella. Esta importante propiedad se retomará más adelante cuando se estudie regresión lineal y el método de los mínimos cuadrados para ajuste de curvas.

En síntesis, la media o promedio aritmético es la medida de tendencia central más comúnmente usada, además de ser la única de las medidas de tendencia central que permite un tratamiento algebraico. Sin embargo no siempre es recomendable usarla como un promedio, ya que es muy sensible a los valores extremos del conjunto de datos. Por otra parte, la media es ligeramente más difícil de calcular a mano que las otras medidas que se verán en seguida, puesto que requiere sumar todo el conjunto de datos,

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