El documento presenta la tesis doctoral de Felipe Pérez Suárez sobre la calidad de los servicios públicos municipales en Tuxtla Gutiérrez, Chiapas. La tesis analiza conceptos estadísticos como la mediana, media, moda, desviación estándar y curtosis para evaluar datos sobre la administración municipal.

1. DIRECCIÓN DE DOCTORADO INSTITUTO DE ESTUDIOS
SUPERIORES DE CHIAPAS
TESIS DOCTORAL PRESENTADA POR:
FELIPE PÉREZ SUÁREZ.
TEMA: CONCEPTOS PARA EL ANÁLISIS DE
DATOS ESTADÍSTICOS
TEMA DE TESIS:
ADMINISTRACIÓN MUNICIPAL.
TITULO DE TESIS:
“LA CALIDAD DE LOS SERVICIOS PÚBLICOS MUNICIPALES, EN TUXTLA
GUTIÉRREZ, CHIAPAS”.

2.
MEDIANA.
La mediana, representa el valor de la variable de posición central en un conjunto de datos ordenados. De acuerdo
con esta definición el conjunto de datos menores o iguales que la mediana representarán el 50% de los datos, y los que sean
mayores que la mediana representarán el otro 50% del total de datos de la muestra.
En otras palabras es el valor que ocupa el lugar central de todos los datos cuando éstos están ordenados de menor a
mayor.
La mediana se representa por Me
7 8 5 9 4 3 2 2 3 4 5 7 8 9 la media es 5 ó 2 8 11 9 4 6 10 7 2 4 6 7 8 9 10 11 la media es 7.5
MEDIA.
En matemáticas y estadística, la media aritmética (también llamada promedio o simplemente media) de un conjunto
finito de números es el valor característico de una serie de datos cuantitativos objeto de estudio que parte del principio de la
esperanza matemática o valor esperado, se obtiene a partir de la suma de todos sus valores dividida entre el número de sumandos.
Cuando el conjunto es una muestra aleatoria recibe el nombre de media muestral siendo uno de los principales estadísticos
8 7 9 10 4 5 = 43/6 = 7.1666666667
MODA.
Es el valor o la variable que se repite con una mayor frecuencia en una distribución de datos.
7 2 5 4 6 9 8 4 6 7 2 7 3 6 4 7 La moda es 7

3. DESVIACIÓN ESTANDAR.
La desviación estándar es una medida del grado de dispersión de los datos con respecto al
valor promedio.
En otras palabras, la desviación estándar es simplemente el "promedio" o variación esperada con
respecto a la media aritmética.
Por ejemplo, las tres muestras (0, 0, 14, 14), (0, 6, 8, 14) y (6, 6, 8, 8) cada una tiene una
media de 7.
Sus desviaciones estándar muéstrales son 8,08; 5,77 y 1,15 respectivamente. La tercera muestra tiene
una desviación
mucho menor que las otras dos porque sus valores están más cerca de 7.
La desviación estándar puede ser interpretada como una medida de incertidumbre. La
desviación estándar de un grupo repetido de medidas nos da la precisión de éstas. Cuando se va a
determinar si un grupo de medidas está de acuerdo con el modelo teórico, la desviación estándar de esas
medidas es de vital importancia: si la media de las medidas está demasiado alejada de la predicción (con
la distancia medida en desviaciones estándar), entonces consideramos que las medidas contradicen la
teoría. Esto es coherente, ya que las mediciones caen fuera del rango de valores en el cual sería
razonable esperar que ocurrieran si el modelo teórico fuera correcto.
La desviación estándar es uno de tres parámetros de ubicación central; muestra la
agrupación de los datos alrededor de un valor central (la media o promedio).

4. DESVIACIÓN ESTANDAR.
Esta medida determina el grado de concentración que presentan
los valores en la región central de la distribución.
Por medio del Coeficiente de Curtosis, podemos identificar si existe
una gran concentración de valores (Leptocúrtica), una concentración normal
(Mesocúrtica) ó una baja concentración (Platicúrtica).