Medidas Estadísticas:

  1. Introducción.
  2. Tipos de Medida
  3. Algunas consideraciones

 


 

 

 

INTRODUCCIÓN:

 

En el resto del tema nos ocuparemos exclusivamente de las variable cuantitativas, puesto que con los atributos no se pueden realizar operaciones aritméticas. Como hemos estudiado, las variables estadísticas cuantitativas se dividen o clasifican en discretas o continuas, por lo que necesitaremos precisar cómo se calculan dichas medidas en cada caso.

 

En las variables cuantitativas continuas, dado que la tabulación de los datos se hace mediante intervalos, necesitaremos tomar un valor del intervalo para poder operar. Este valor se denomina marca de clase y es el 53-1-u-punto medio del intervalo.

 

Las medidas estadísticas pretenden "resumir" la información de la "muestra" para poder tener así un mejor conocimiento de la población. Se clasifican en:

 


TIPOS DE MEDIDA:

  1. Medidas de Centralización:
    • Que sirven para determinar los valores centrales o medios de la dsitribución
  2. Medidas de Dispersión:
    • Nos van a dar una idea sobre la representatividad de las medidas centrales, a mayor dispersión menor representatividad.
  3. Medidas de Localización:
    • Útiles para encontrar determinados valores importantes, para una "clasificación" de los elementos de la muestra o población.
  4. Medidas de la Simetría:
    • Sirven para ver si la distribución tiene el mismo comportamiento por encima y por debajo de los valores centrales.
  5. Ejemplo del cálculo de los coeficientes de simetría y Curtósis

ALGUNAS CONSIDERACIONES:

El Estadístico Yule ha definido algunas propiedades deseables para una medida estadística:

  1. Debe definirse de manera objetiva: dos observadores distintos deben llegar al mismo resultado numérico.
  2. Usar todas las observaciones y no algunas de ellas solamente, de manera que si varia alguna observación la medida considerada debe reflejar esta variación.
  3. Tener un significado concreto: la interpretación debe ser inmediata y sencilla.
  4. Ser sencilla de calcular.
  5. Prestarse fácilmente al cálculo algebraico: Lo que permitirá demostraciones mas elegantes.
  6. Ser poco sensible a las fluctuaciones muestrales. Esta condición es imprescindible en la Estadística Matemática y en la Teoría de Sondeos.