1)MEDIDA DE TENDENCIA CENTRAL
Al describir grupos de observaciones, con frecuencia es conveniente resumir la información con un solo número . Este número que, para tal fin, suele situarse hacia el centro de la distribución de datos se denomina medida o parámetro de tendencia central o de centralización. Cuando se hace referencia únicamente a la posición de estos parámetros dentro de la distribución, independientemente de que ésta esté más o menos centrada, se habla de estas medidas como medidas de posición.1 En este caso se incluyen también los cuantiles entre estas medidas. Se debe tener en cuenta que existen variables cualitativas y variables cuantitativas, por lo que las medidas de posición o medidas de tendencia se usan de acuerdo al tipo de variable que se está observando, en este caso se observan variables cuantitativas.
2)VENTAJAS DE MEDIDA DE TENDENCIA
Rango: Super-fácil de calcular
Desviación media:Toma en cuenta todos los datos
Varianza: De una muestra es un buen estimador de la varianza de la población y hay toda una teoría de como hacerlo.
Desviación estándar: Las unidades son las mismas de las observaciones, y como es la raíz cuadrada de la varianza, se pueden hacer inferencias a través de la varianza y dar explicaciones a través de la desviación estándar.
Coeficiente de variación: Sirve para comparar la variabilidad de dos poblaciones con distintas magnitudes.
Moda.muy fácil de determinar.
3) DESVENTAJAS MEDIDA DE TENDENCIA CENTRAL
Rango: solo toma en cuenta los valores extremos; en medio puede pasar lo que sea, y
depende mucho de la muestra que se tenga.
Desviación Medida: la desviación media de una muestra no es un buen estimador de la desviación media de la población, que es lo que en última instancia nos interesa conocer.
Variacion: como las unidades de la varianza son unidades al cuadrado (personas al cuadrado, carros al cuadrado, casas al cuadrado) es difícil explicar qué representa.
Moda: no sirve para hacer inferencias. Se debería usar solo cuando se está estudiando directamente una población relativamente pequeña, no una muestra.
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