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REPUBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA

MINISTERIO DEL PODER POPULAR PARA LA EDUCACION SUPERIOR

INSTITUTO TECNOLOGICO “READIC UNIR”

CABIMAS – EDO. ZULIA

REALIZADA POR:

Carmen Bermúdez C.I.: 8.239.572

Mónica Velásquez C.I.: 15.142.768

ESQUEMA:

Media

Moda

Mediana

Desviación estándar

Intervalo de clase

Rango

Medidas de centralización:

Media: Me

Es el punto de equilibrio de una serie de datos, el valor que tendrían todos los datos de no existir diferencias entre ellos.

La media es el estadístico de centralidad más usado cuando uno espera que la población tenga una distribución más o menos simétrica, sin estar clasificada en grupos claramente diferenciados.

Para datos agrupados: La media se obtiene sumando el producto que se obtiene del valor medio del intervalo de clase por la frecuencia de esa clase y dividiendo esta suma entre el número total de datos. El valor medio del intervalo de clase se obtiene sumando el límite inferior más el límite superior de la clase y dividiendo esta suma entre dos.

La media tiene como ventaja llevar a cabo procedimientos estadísticos como la comparación de medias de varios conjuntos de datos, cuando estos están distribuidos normal o simétricamente, es de gran estabilidad porque toma en cuenta todos los datos y nos permite estimar y probar parámetros en inferencias.

Sin embargo también tiene algunas desventajas como que al incluir todos los datos, puede ser afectado por valores extremos, por ello no es recomendable calcular la media en datos agrupados que tienen clases abiertas en los extremos.

Moda: Mo

Es el valor más frecuente, su cálculo es el más simple de los tres correspondientes estadísticos. La moda puede no existir y cuando existe no es necesariamente única. No tiene sentido en muestras pequeñas en las que la aparición de coincidencias en los valores es con gran frecuencia más producto del azar que de otra cosa. La medida nos indica el valor que más veces se repite dentro de los datos; es decir, si tenemos la serie ordenada (2, 2, 5 y 7), el valor que más veces se repite es el número 2 quien sería la moda de los datos. Es posible que en algunas ocasiones se presente dos valores con la mayor frecuencia, lo cual se denomina Bimodal o en otros casos más de dos valores, lo que se conoce como multimodal.

Para datos agrupados: Es la suma de los productos de la frecuencia por el punto medio divididos por la frecuencia acumulada total.

.

Mediana: Me

Con esta medida podemos identificar el valor que se encuentra en el centro de los datos, es decir, nos permite conocer el valor que se encuentra exactamente en la mitad del conjunto de datos después que las observaciones se han ubicado en serie ordenada. Esta medida nos indica que la mitad de los datos se encuentran por debajo de este valor y la otra mitad por encima del mismo

Para comprender este concepto vamos a suponer que tenemos la serie ordenada de valores (2, 5, 8, 10 y 13)

La mediana nos indica el valor que separa los datos en dos fracciones iguales con el cincuenta por ciento de los datos cada una. Para las muestras que cuentan con un número impar de observaciones o datos, la mediana dará como resultado una de las posiciones de la serie ordenada; mientras que para las muestras con un número par de observaciones se debe promediar los valores de las dos posiciones centrales.

Para datos agrupados: Es La determinación de la clase que contiene la mediana se hace dividiendo n/2 y viendo en cual clase quedó este acumulado. En el ejemplo es la clase 44.5 - 49.5 ya que en ésta quedó el 20° dato.

Las medidas de tendencia central, nos permiten identificar los valores más representativos de los datos, de acuerdo a la manera como se tienden a concentrar. La Media nos indica el promedio de los datos; es decir, nos informa el valor que obtendría cada uno de los individuos si se distribuyeran los valores en partes iguales. La Mediana por el contrario nos informa el valor que separa los datos en dos partes iguales, cada una de las cuales cuenta con el cincuenta por ciento de los datos. Por último la Moda nos indica el valor que más se repite dentro de los datos.

Desviación estándar o desviación típica:

Es la medida más útil de

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