Apoyos el documento "Ejercicios para calcular la desviación estándar"

Medidas de Tendencia Central

Ventajas

Desventajas

Media.

1. Se trata de un concepto familiar para la mayoría de las personas y es intuitivamente claro.                                                                                    2. Cada conjunto de datos tiene una media, es una medida calcularse y es única debido a que cada conjunto de datos posee una y una sola medida.                                                                   3. La media es útil para llevar a cabo procedimientos estadísticos como la comparación de medidas de varios conjuntos de datos.

1. Aunque la media es confiable en el sentido de que toma en cuenta todos los valores del conjunto de datos, puede verse afectada por valores extremos que nos son representativos de resto de los datos.

2. Cuándo el tamaño de la muestra es muy grande resulta tedioso calcular tantas observaciones a menos que se utilicen datos agrupados.

3. Somos incapaces para calcular la media para un conjunto de datos que tienen clases de extremo abierto.

Mediana.

1. Fácil de calcular si el número de observaciones no es muy grande.

2. No se ve influenciada por valores extremos, ya que solo influyen los valores centrales.
3. Fácil de entender.

4. Se puede calcular para cualquier tipo de datos cuantitativos, incluso los datos con clase de extremo abierto.

1. No utiliza en su cálculo toda la información disponible.
2. No pondera cada valor por el número de veces que se ha repetido.
3. Hay que ordenar los datos antes de determinarla.

Moda.

1. La moda al igual que la mediana se puede utilizar como una posición central para datos cuantitativos como cualitativos.

2. Al igual que la mediana, la moda no se ve mayormente afectada por los valores extremos.

3. La moda la podemos utilizar aun cuando una o más clases sean de extremo abierto.

1. Muy a menudo no existe un valor modal debido a que el conjunto de datos no contiene valores que se representen más de una vez.

2. En otras ocasiones cada valor es la moda pues cada uno de ellos se presenta el mismo número de veces.

3. Otra desventaja consiste en que cuando los conjuntos de datos contienen dos o tres resulta difícil de interpretar y comparar. 

Varianza.

1. Calcular la varianza de una población proporciona información completa con respecto a cómo varía la población entre los individuos.

2. Obtener la varianza de una población significa que no habrán errores en las predicciones debido al uso de fórmulas que incluyan las estadísticas de la desviación estándar.

3. La varianza de una población rara vez cambia en gran medida.

1. Calcular la varianza de una población no es una tarea sencilla. Si la población de interés es grande calcular la varianza requerirá mucho tiempo y dinero, como sucede a menudo.

2. A menudo los recursos que pueden usarse para calcular la varianza de una población pueden emplearse de forma más eficiente.

Desviación Estándar.

1. La desviación estándar de un conjunto de datos es una medida de cuánto se desvían los datos de su media. Esta medida es más estable que el recorrido y toma en consideración el valor de cada dato.

2. La desviación estándar puede ser interpretada como una medida de incertidumbre.

3. La desviación estándar es simplemente el "promedio" o variación esperada con respecto a la media aritmética.

1. Una dispersión grande refiere que la media no es muy confiable, es decir, que no necesariamente es representativa de los datos.

2. La desviación estándar, al igual que la media y la varianza, es un índice muy sensible a las puntuaciones extremas.

3. En los casos que no se pueda hallar la media tampoco será posible hallar la desviación estándar.

4. Cuanta más pequeña sea la desviación estándar mayor será la concentración de datos alrededor de la media.

   Estancia en el hospital en días

1-3

4-6

7-9

10-12

13-15

16-18

19-21

22-24

Frecuencia

18

90

44

21

9

9

4

5